ASYMMETRISCHE INFORMATIE BIJ BANKFINANCIERING KMO S

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE

ACADEMIEJAAR 2001-2002

ASYMMETRISCHE INFORMATIE BIJ BANKFINANCIERING KMO’S.

Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van licentiaat in de toegepaste economische wetenschappen door

Steven Haverbeke onder leiding van Prof. dr. ir. S. Manigart

ondergetekende (auteur van de scriptie) bevestigt hierbij dat de onderhavige scriptie mag worden geraadpleegd en vrij mag worden gefotokopieerd. Bij het citeren moet steeds de titel en de auteur van de scriptie worden vermeld

I

WOORD VOORAF

Het schrijven van een licentiaatsverhandeling is een werk van lange adem. In de loop van de tweede licentie rijpt de finale tekst langzaam in de geest van de auteur. De uitdaging is om de resultaten van dit denkproces aan de lezer door te geven. Om de redenering gemakkelijk te kunnen volgen, werd een bladwijzer bijgevoegd waarop de indeling van de licentiaatsverhandeling werd afgedrukt. Bij het doornemen van de tekst heeft men op die manier een goed zicht op de structuur ervan. De voertaal in de wetenschappelijke vakliteratuur is uiteraard het Engels. Bij het schrijven van de licentiaatsverhandeling werd gepoogd de Engelse vaktermen te vervangen door hun Nederlandse equivalent. Om verwarring te vermijden werd de Engelse term cursief gedrukt of tussen aanhalingstekens geplaatst. In de loop van het voorbije jaar zijn een aantal mensen mij bijzonder van dienst geweest bij het voltooien van mijn eindwerk. Nu de opdracht achter de rug is, wil ik hen graag bedanken voor hun hulp. Ik denk hierbij aan mijn promotor Prof. dr. ir. S. Manigart van de vakgroep bedrijfsfinanciering van de Rijksuniversiteit Gent. Ook Miguel Meuleman, als assistent verbonden aan dezelfde vakgroep, is mijn bijzondere dank verschuldigd. Hij stond steeds klaar om kritische bedenkingen en advies te geven. Ten slotte wil ik een woord van dank richten tot mijn familie, vrienden en alle andere mensen die mij direct of indirect geholpen hebben bij het schrijven van deze licentiaatsverhandeling. Zonder hun bijdrage had deze licentiaatsverhandeling er heel anders uitgezien. April 2002, Steven Haverbeke

II

INHOUDSOPGAVE

1.

INLEIDING........................................................................................................................1

2.

KMO’S ...............................................................................................................................4

2.1. Kenmerken KMO’s...................................................................................................... 4 2.1.1. Indeling van ondernemingen volgens boekhoudkundige maatstaven. ....................... 4 2.2. Belang van KMO’s in de economie............................................................................. 5 2.2.1. Aantal KMO’s ............................................................................................................ 5 2.2.2. Toegevoegde waarde van KMO’s.............................................................................. 6 2.2.3. Tewerkstelling in KMO’s........................................................................................... 7 2.2.4. Innovaties bij KMO’s................................................................................................. 8 2.2.5. Europese Raad over KMO’s....................................................................................... 9 2.3. KMO’s en banken......................................................................................................... 9 2.3.1. Belang van banken in de financieringsstructuur in VS, UK en EU. .......................... 9 2.3.2. Kredietschaarste bij KMO’s..................................................................................... 10 2.3.3. Conclusie .................................................................................................................. 11 3.

ASYMMETRISCHE INFORMATIE BIJ KMO’S. ......................................................12

3.1. Asymmetrisch informatie: algemene inzichten....................................................... 12 3.1.1. Lemons probleem..................................................................................................... 12 3.1.2. Agency-conflicten. ................................................................................................... 13 3.1.3. Gevolg van asymmetrische informatie: averechtse selectie..................................... 15 3.1.4. Beheersen van averechtse selectie ............................................................................ 15 3.1.5. Gevolg van asymmetrische informatie: moreel risico.............................................. 16 3.1.6. Beheersen van moreel risico..................................................................................... 17 3.1.7. Effect van asymmetrische informatie op de ‘pikorde’ van financiering. ................. 18 3.1.8. Krediet-rantsoenering door asymmetrische informatie. ........................................... 19 3.2. Asymmetrische informatie aanpakken op de kredietmarkt................................... 20 3.2.1. Financiële intermediairs: oplossing asymmetrische info op kredietmarkt............... 20 3.2.2. Banken als voornaamste financiële intermediairs .................................................... 22 3.2.3. Meer asymmetrische informatie bij KMO’s............................................................. 23 3.2.4. Conclusie .................................................................................................................. 23 4.

BANKEN EN ASYMMETRISCHE INFORMATIE ....................................................25

4.1. Relatie-bankieren....................................................................................................... 25 4.1.1. Situering.................................................................................................................... 25 4.1.2. Begrip ....................................................................................................................... 26 4.1.3. Meten van de sterkte van de relatie. ......................................................................... 27 4.1.4. Voordelen van relatie-bankieren. ............................................................................. 27

III

4.1.5. 4.1.6. 4.1.7. 4.1.8.

Kosten van relatie-bankieren. ................................................................................... 30 Aantal bankrelaties en duur van een relatie.............................................................. 31 Rol van kleine banken in leningen aan KMO’s........................................................ 33 Conclusie .................................................................................................................. 35

4.2. Credit-scoring ............................................................................................................. 35 4.2.1. Wat is credit-scoring? ............................................................................................... 36 4.2.2. Welke variabele gebruikt men bij een credit-soringssysteem? ................................ 38 4.2.3. Voordelen van credit-scoring. .................................................................................. 39 4.2.4. Beperkingen van credit-scoring............................................................................... 41 4.2.5. Conclusie .................................................................................................................. 42 4.3. Contractueel aanpakken van asymmetrische informatie ....................................... 42 4.3.1. Waarborgen.............................................................................................................. 43 4.3.1.1. Waarborgen en asymmetrische informatie................................................... 43 4.3.1.2. Soorten waarborgen...................................................................................... 44 4.3.1.3. Voordelen van waarborgen........................................................................... 44 4.3.1.4. Nadelen van waarborgen. ............................................................................. 45 4.3.1.5. Waarborgen bij KMO’s................................................................................ 46 4.3.2. Garanties................................................................................................................... 48 4.3.2.1. Begrip. .......................................................................................................... 48 4.3.2.2. Belang van garanties..................................................................................... 49 4.3.2.3. Verschil tussen garanties en waarborgen..................................................... 49 4.3.3. Beperkende clausules en looptijd ............................................................................. 50 4.3.4. Conclusie .................................................................................................................. 52 5.

ONDERZOEK................................................................................................................54

5.1.

Type onderzoek. ......................................................................................................... 54

5.2.

Doel van onderzoek, onderzoeksvraag en hypothesen............................................ 55

5.3. Proxies voor asymmetrische informatie ................................................................... 60 5.3.1. Begrip proxy. ............................................................................................................ 60 5.3.2. Proxies die niet van toepassing zijn voor KMO’s.................................................... 60 5.3.3. Proxies wel van toepassing voor KMO’s. ............................................................... 61 5.4. Selectie van de elementen........................................................................................... 62 5.4.1. Populatiespecificatie................................................................................................. 63 5.4.2. Steekproefkader........................................................................................................ 63 5.5. Beschrijving van de steekproef. ................................................................................ 65 5.5.1. Naar juridische vorm. ............................................................................................... 65 5.5.2. Naar sector................................................................................................................ 66 5.5.3. Naar leeftijd .............................................................................................................. 67 5.5.4. Naar omzetklasse...................................................................................................... 67 5.5.5. Naar balanstotaal...................................................................................................... 68 5.5.6. Naar aantal werknemers. .......................................................................................... 69 5.5.7. Immateriële activa .................................................................................................... 70 5.5.8. bankschulden............................................................................................................ 70

IV

5.6. Bespreking van de uitgevoerde testen. ..................................................................... 71 5.6.1. Overzicht van de gebruikte variabelen..................................................................... 71 5.6.2. Kolmogorov-Smirnov testen voor normale verdeling.............................................. 73 5.6.3. Hoe worden de proxies ingedeeld?........................................................................... 74 5.6.4. Bivariate testen. ........................................................................................................ 75 5.6.4.1. Welke soort test? .......................................................................................... 75 5.6.4.2. Omzet als proxy............................................................................................ 75 5.6.4.3. Balanstotaal als proxy................................................................................... 77 5.6.4.4. Aantal werknemers als proxy. ...................................................................... 78 5.6.4.5. Immateriële activa als proxy. ....................................................................... 79 5.6.4.6. Leeftijd als proxy.......................................................................................... 80 5.6.5. Multivariate testen. ................................................................................................... 81 5.6.6. Samenvatting van de resultaten en suggesties voor verder onderzoek..................... 84 6.

ALGEMENE CONCLUSIES........................................................................................87

V

LIJST VAN DE TABELLEN

tabel 1: Evolutie van de toegevoegde waarde bij Belgische KMO’s (verkorte schema’s) ....... 6 tabel 2: Aantal bankrelaties voor KMO’s in Italië en in de VS ............................................... 32 tabel 3: Belang van bankleningen aan KMO’s t.o.v. hun totale portefeuille, per categorie van balanstotaal in de VS . ............................................................................................................. 33 tabel 4: Aandeel van leningen met een garantie en leningen zonder een garantie in de VS op basis van de bedragen ............................................................................................................ 49 tabel 5: Verdeling van de elementen volgens juridische vorm................................................ 65 tabel 6:Verdeling van de bedrijven volgens NACE-code. ....................................................... 66 tabel 7: Kolmogorov-Smirnov-test voor normale verdeling van de variabelen. ...................... 73 tabel 8: Indeling van de proxies in groepen............................................................................. 74 tabel 9: Financieringsverschillen volgens omzet..................................................................... 75 tabel 10: Financieringsverschillen volgens balanstotaal ......................................................... 77 tabel 11: Financieringsverschillen volgens aantal werknemers.............................................. 78 tabel 12: Financieringsverschillen volgens aanwezigheid van immateriële activa ................. 79 tabel 13: Financieringsverschillen volgens leeftijd................................................................... 80 tabel 14: Coëfficiënten van de regressies. .............................................................................. 82 tabel 15: Overzicht van de richting van de gevonden verbanden en hun significantie........... 84

VI

LIJST VAN DE GRAFIEKEN

grafiek 1: Totaal aantal KMO's en relatief aantal KMO's in België............................................ 5 grafiek 2 : Totale tewerkstelling bij KMO's en relatieve tewerkstelling bij KMO's..................... 7 grafiek 3: Financieringsstructuur in de VS, UK en in de EU ..................................................... 9 grafiek 4: Totaal uitstaande kredieten aan niet-financiële vennootschappen in België (in miljard Euro per kwartaal) ........................................................................................................ 10 grafiek 5: Waarborgen bij KMO's in België .............................................................................. 48 grafiek 6: Verdeling van de bedrijven over leeftijdsklassen. ................................................... 67 grafiek 7: Verdeling van de bedrijven volgens omzetklasse................................................... 68 grafiek 8: Verdeling van de bedrijven volgens balanstotaal .................................................... 69 grafiek 9: Verdeling van de bedrijven volgens aantal werknemers......................................... 70

VII

1. Inleiding Banken zijn voor KMO’s een belangrijke bron van financiering. Dit komt vooral door het feit dat KMO’s geen toegang hebben tot de publieke obligatiemarkt. Dat zij geen toegang hebben tot deze publieke markt heeft te maken met de grootte van de leningen die zij opnemen, maar ook met het informatieprobleem dat verbonden is aan KMO’s. Over KMO’s is er veel minder informatie beschikbaar dan over een groot bedrijf. Om te beginnen wordt er over hen immers veel minder gesproken in de pers. Vermits zij geen publiek verhandelde aandelen hebben zijn er bovendien ook geen analisten die het bedrijf opvolgen. Ook zijn die KMO’s aan minder strenge boekhoudregels gebonden en moeten dus veel minder gedetailleerde informatie publiceren. Dit zijn allemaal redenen waarom over KMO’s veel minder informatie beschikbaar is dan over grote ondernemingen. Voor financiers is dit probleem uiteraard relevant. Wanneer iemand zijn geld stopt in een bepaald project, onder de vorm van kapitaal of onder de vorm van schulden, wil die persoon steeds zo veel en zo juist mogelijke informatie over dat project. Bij gelijk welk project zal het management van de onderneming over meer informatie beschikken dan de (potentiële) financiers. Bij KMO’s is deze scheeftrekking om de hiervoor vermelde redenen echter groter dan bij grotere ondernemingen. De asymmetrische informatie bij KMO’s is m.a.w. groter dan bij grote ondernemingen. Dit onderwerp werd gekozen vermits informatie een centraal begrip is in de moderne economie. Bovendien vertegenwoordigen KMO’s een zeer belangrijk stuk van de Belgische economie. Ik vond het dan ook zeer interessant om het informatieprobleem bij KMO’s eens van dichterbij te bekijken en de gevolgen ervan op de kredietmarkt te onderzoeken. Asymmetrische informatie bij een bedrijf heeft uiteraard gevolgen. Ten eerste zal er averechtse selectie optreden als gevolg van die asymmetrische informatie. Door de onduidelijkheid omtrent de kwaliteit van het te financieren project treed er een bepaald mechanisme op waardoor enkel de slechte kredieten zullen gefinancierd worden. Dit willen de financiers uiteraard vermijden. Bovendien zal er ook moreel risico ontstaan door de aanwezigheid van asymmetrische informatie. Dit betekent dat bedrijven nadat de lening (of andere vorm van financiering) is toegekend de neiging zullen hebben om meer risico’s te nemen dan oorspronkelijk afgesproken werd. Ook dit heeft nefaste gevolgen voor de financiers. Hoe al deze mechanismen werken en wat de gevolgen ervan zijn worden in deze eindverhandeling besproken. Er bestaan een reeks technieken om die gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren. Algemeen lost men asymmetrische informatie op, ook buiten de kredietmarkt, door intermediairs. De verschillende soorten financiële

Inleiding

1

intermediairs trachten elk op hun manier de problemen van asymmetrische informatie te reduceren. In deze eindverhandeling zullen de banken onder de loep genomen worden. Zij zijn voor schuldfinanciering immers de meest gesofistikeerde financiële intermediair van allemaal en zijn daarom het best geplaatst om de problemen als gevolg van asymmetrische informatie te reduceren. Een empirisch onderzoek naar de verschillen in (bank)financieringsgedrag van KMO’s met weinig asymmetrische informatie en KMO’s met veel asymmetrische informatie wordt ook uitgevoerd. In het eerste deel van dit onderzoek worden enkele verschillende ratio’s vergeleken tussen de twee groepen. In een tweede deel van het onderzoek wordt gekeken welke grootheden het meeste invloed hebben op die variabelen uit het eerste deel. Drie technieken die banken gebruiken tegen asymmetrische informatie zullen besproken worden. Ten eerste kunnen zij een lange termijnrelatie aangaan met de betrokken KMO’s. Door deze relatie bekomen zij informatie die een financier die voor het eerst in contact zou komen met het bedrijf niet heeft. Deze informatie komt niet alleen voort uit het feit dat die bedrijven reeds vroeger leningen gehad hebben bij die bank, maar ook doordat die bedrijven nog andere diensten aankopen bij die bank dan enkel maar leningen. Zo zullen zij ook de betalingen van de leveranciers, betaling personeel, de betalingen van de klanten en andere financiële zaken uitvoeren bij de bank. Uit al deze andere verrichtingen kan de bank uiteraard ook relevante informatie halen. Aan deze relatie zijn echter ook negatieve zaken verbonden. Het belangrijkste probleem hierbij is dat de bank een monopoliemacht bekomt tegenover het bedrijf doordat ze over informatie beschikt die anderen niet hebben. Een ander aspect aan relatie-bankieren is dat kleinere banken, omwille van asymmetrische informatie, beter geplaatst zijn om een sterke relatie aan te gaan met een bedrijf dan grotere banken. Hoe dit komt, wordt ook besproken in deze eindverhandeling. Een tweede techniek die banken gebruiken om asymmetrische informatie aan te pakken is credit-scoring. Het is een techniek waarbij aan een bepaald bedrijf een score wordt toegekend. Deze score is een weergave van de kans dat de lening aan dat bedrijf voor een specifiek project zal terugbetaald worden. Credit-scoringssystemen maken gebruik van sterke computers om informatie over het bedrijf objectiever en sneller te verwerken. Welke variabalen men gebruikt en wat nu precies de voordelen zijn van credit-scoring worden besproken. De derde manier die banken gebruiken is het gebruik van contracten. Talrijke contractuele zaken kunnen de gevolgen van asymmetrische informatie reduceren. Vooreerst zijn er de

Inleiding

2

waarborgen. Waarborgen verhogen in de eerste plaats de mogelijkheid dat de bank haar geld terugziet op een rechtstreeks manier. Anderzijds beïnvloeden waarborgen ook het gedrag van het ontlenend bedrijf en werken dus onrechtstreeks in op de terugbetalingskans. Hoe de invloeden precies werken, wordt uitgebreid besproken. Garanties zijn een volgende techniek die in de contracten worden opgenomen. Een derde persoon (vaak de eigenaar van de KMO) verklaart zich hierbij bereid om zelf voor de terugbetaling te zorgen indien de oorspronkelijke contractant (de KMO) de lening niet kan terugbetalen. Ook zijn indirecte effecten aanwezig bij het gebruik van garanties. Het verschil en de gelijkenissen tussen garanties en waarborgen komen ook aan bod. Beperkende clausules zijn de laatste contractuele techniek die besproken wordt. In een contract kan de bank bepaalde clausules opnemen die het gedrag van de KMO moeten sturen zodat de kans op het niet terugbetalen van de lening vermindert. Een alternatief voor die beperkende clausules is dat men gewoonweg enkel korte termijnleningen geeft aan bedrijven waar het probleem van asymmetrische informatie groot is. Waarom deze twee technieken alternatieven zijn en welke clausules kunnen opgenomen worden, wordt besproken. In deze eindverhandeling worden achtereenvolgens besproken: de kenmerken van KMO’s, het belang van KMO’s in de economie en het belang van banken voor KMO’s (hoofdstuk 2); de asymmetrische informatie bij KMO’s en hoe men die asymmetrische informatie op de kredietmarkt aanpakt (hoofdstuk 3); de technieken die banken gebruiken om de problemen bij asymmetrische informatie te reduceren, nl. relatie-bankieren, credit-scoring en contractuele technieken (hoofdstuk4). In een vijfde hoofdstuk wordt er een empirisch onderzoek uitgevoerd naar de verschillen in het (bank)financieringsgedrag van KMO’s met veel asymmetrische informatie en met weinig asymmetrische informatie. Een zesde en laatste hoofdstuk vat alles samen, trekt enkele conclusies en geeft enkele suggesties voor verder onderzoek.

Inleiding

3

2. KMO’s Vooraleer besproken wordt wat asymmetrische informatie precies is en wat banken nu precies tot hun beschikking hebben om de gevolgen te reduceren moet eerst gekeken worden naar de kenmerken van KMO’s. Zo kan later een beter inzicht verkregen worden in het feit dat er minder informatie beschikbaar is bij KMO’s dan bij grote ondernemingen. Voorts wordt ook het belang van KMO’s voor de economie in België en in mindere mate in de VS aangeduid. Dit om aan te tonen dat KMO’s niet zomaar een categorie ondernemingen zijn, maar dat KMO’s een centrale plaats innemen in het economisch leven. Een laatste deel van dit hoofdstuk stelt dat banken voor KMO’s zeer belangrijk zijn, maar dat er de laatste tijd sprake is van een kredietschaarste bij KMO’s.

2.1.

Kenmerken KMO’s.

2.1.1. Indeling van ondernemingen volgens boekhoudkundige maatstaven. Ondernemingen kan men in België juridisch opsplitsen in drie grote groepen1 (DE LEMBRE E., 1999). Ø kleine ondernemingen: dit zijn de ondernemingen die cumulatief aan de volgende voorwaarden voldoen: o

natuurlijke personen – kooplieden of vennootschappen met persoonlijke en algehele aansprakelijkheid van de vennoot (vennootschap onder firma (V.O.F.), gewone commanditaire vennootschap (G.C.V.), coöperatieve vennootschap met onbeperkte en hoofdelijke aansprakelijkheid (C.V.O.H.A.).

o

jaaromzet bedraagt maximaal 495.787,05 EUR exclusief BTW

o

geen

activiteit

van

wisselagent,

verzekeringen,

bank,

spaarbank,

portefeuillemaatschappij, hypothecair krediet,…. uitoefenen. De kleine ondernemingen zijn niet verplicht een dubbele boekhouding te voeren, ze mogen een vereenvoudigde boekhouding voeren.

1

Hierbij dient echter opgemerkt te worden dat er verschillende definities bestaan van kleine, middelgrote en grote ondernemingen. Hier werd echter gekozen voor de definitie die voorgesteld wordt door Prof. De Lembre, omdat hij toch aanzien wordt als een autoriteit op het gebied van boekhouden en boekhoudregels.

KMO’s

4

Ø middelgrote ondernemingen: om als middelgroot te worden beschouwd mag een onderneming gemiddeld niet meer dan 100 werknemers hebben en mag ze bovendien niet meer dan één van de volgende criteria overschrijden: o

jaaromzet 6,250 miljoen EUR exclusief BTW (250 miljoen BEF)

o

jaargemiddelde van 50 werknemers

o

balanstotaal van 3,125 miljoen EUR (125 miljoen BEF)

Deze ondernemingen moeten een dubbele boekhouding voeren, doch kunnen hun jaarrekening opmaken volgens een verkort schema. Ø grote ondernemingen: dit zijn ondernemingen die twee of drie van de voorwaarden voor middelgrote ondernemingen overschrijden of gemiddeld meer dan 100 werknemers in dienst hebben. De grote ondernemingen dienen een dubbele boekhouding te voeren, ze moeten hun jaarrekeningen opmaken volgens het volledige schema. In

deze

eindverhandeling

zal

het

gaan

om

KMO’s

(kleine

en

middelgrote

ondernemingen). Dus het zullen de eerste twee categorieën zijn die aan bod zullen komen. Belangrijk zijn vooral de boekhoudregels waaraan ze gebonden zijn. Bij de bespreking van asymmetrische informatie zal dit opnieuw aan bod komen.

2.2.

Belang van KMO’s in de economie

2.2.1. Aantal KMO’s grafiek 1: Totaal aantal KMO's en relatief aantal KMO's in België (KMO partner, 2001, blz. 2) 250000 200000 150000 totaal aantal KMO's 100000 50000 0

0,98 0,975 0,97 0,965

Totaal aantal KMO's / totaal aantal ondernemingen

19 80 19 82 19 84 19 86 19 88 19 90 19 92 19 94 19 96 19 98 20 00

0,96

jaar

totaal aantal KMO's (linkerschaal) aantal KMO's / totaal aantal ondernemingen (rechterschaal)

KMO’s

5

In de jaren ’80 en ’90 is het aantal KMO’s steeds toegenomen (cfr. grafiek 1). Vooral in de jaren ’80 is het procentueel aantal KMO’s toegenomen. Hier dient echter opgemerkt te worden dat het aantal KMO’s hier betrekking heeft op het aantal ondernemingen met minder dan 50 werknemers (dus niet de groep zoals in de boekhoudwetgeving). Het aantal KMO’s in 2000 bedroeg 207.416, dit is een toename van 56.195 t.o.v. het jaar 1980 (of 37,16%). Uitgedrukt in procenten van het totaal aantal ondernemingen betekent dit 97,10%. In de USA liggen de cijfers analoog (SBA, 1997, blz.1). Er waren in 1996 23 miljoen kleine ondernemingen (<500 werknemers), dit is 99% van het totaal aantal ondernemingen. Door het anders definiëren van de betreffende groep vallen het percentage van België en het percentage van de VS niet te vergelijken. Tussen 1982 en 1996 groeide het aantal kleine ondernemingen in de VS met 57%.

2.2.2. Toegevoegde waarde van KMO’s. tabel 1: Evolutie van de toegevoegde waarde bij Belgische KMO’s (verkorte schema’s; QUINTART A., 1999, blz. 14) Jaar

toegevoegde waarde (% van BBP) toegevoegde waarde / werknemer (X 1000 EUR)

1988

34,32

37,7

1989

38,04

38,02

1990

38,46

40,26

1991

41,07

42,25

1992

41,04

43,96

1993

42,62

44,85

1994

43,93

45,43

De toegevoegde waarde van KMO’s is tussen het jaar 1988 en het jaar 1994 voortdurend gestegen. In 1988 bedroeg dit percentage nog 34,32%, in 1994 was dit reeds 43,93% (cfr. tabel 1). Dit is vrij opvallend als men weet dat de toegevoegde waarde van de grote ondernemingen minder dan 25% is en dat dat cijfer over de bestudeerde periode nauwelijks gewijzigd is. De cijfers van de toegevoegde waarde per tewerkgestelde voor de KMO’s zijn ook voortdurend gestegen, van 37.700 EUR in 1988 naar 45.430 EUR in 1994 (cfr. tabel 1). Deze cijfers moet men echter met voorzichtigheid bekijken. Bij de grote ondernemingen ligt

KMO’s

6

het cijfer rond de 100.000 EUR per tewerkgestelde, maar dat wil niet zeggen dat het personeel bij KMO’s minder gekwalificeerd is. Het zou ook kunnen dat KMO’s geconcentreerd zijn in sectoren die van nature uit al een lagere toegevoegde waarde per personeelslid hebben (QUINTART A., 1999, blz. 14).

2.2.3. Tewerkstelling in KMO’s. De cijfers voor de tewerkstelling bij KMO’s in België worden voorgesteld in de volgende grafiek. grafiek 2 : Totale tewerkstelling bij KMO's en relatieve tewerkstelling bij KMO's (KMO partner, 2001, blz. 4)

1200000

0,5

1000000

0,4

800000 totale tewerkstelling KMO's

0,3

600000 0,2

400000

totale tewerkstelling KMO's / totale tewerkstelling alle ondernemingen

0,1

200000

0

19 80 19 82 19 84 19 86 19 88 19 90 19 92 19 94 19 96 19 98 20 00

0

jaar

totaal aantal werknemers bij KMO's (linkerschaal) aantal werknemers bij KMO's / totale tewerkstelling (rechterschaal)

Een groot deel van de tewerkstelling bevindt zich bij KMO’s en het aantal en het aandeel van de tewerkstelling binnen KMO’s is tussen 1980 en 2000 toegenomen (cfr. grafiek 2). In 2000 waren er 1.047.709 tewerkgestelden bij KMO’s, dit was een toename van 282.018 t.o.v. 1980 (36,83%). De cijfers in de USA vertonen ook een stijging (SBA, 1997, blz. 1). Bijna alle nieuwe jobs waren toe te schrijven aan KMO’s, en dan vooral aan de allerkleinsten, grote ondernemingen bleven immers inkrimpen. Over de creatie van nieuwe jobs weet het “office of advocacy” van de SBA het volgende:

KMO’s

7

“Over the course of past business cycles, small firms have always added a more-thanproportional share of new jobs relative to their employment share. The small business share of net new jobs increases most rapidly during the recovery stage of a cycle, and during the earlier parts of the expansion phase of a cycle. As the economy approaches full employment during the latter stages of an expansion, larger firms tend to produce a larger share of jobs, while the small business share falls somewhat (SBA, 1997, blz. 3).” Ook in Europa ziet men een soortgelijk effect ontstaan. Wanneer men in de opgaande fase zit van een cyclus is het zo dat de KMO’s qua tewerkstelling aan belang inboeten omdat de grote ondernemingen relatief meer aanwerven. Wanneer men in de neergaande fase zit, zullen de meeste ondernemingen minder personeel aanwerven of zelfs personeel afdanken, het zijn echter de allerkleinste ondernemingen die blijven aanwerven en de daling grotendeels compenseren. (KMO-PARTNER, 2001, blz.9) Voorts duidt het “office of advocacy” ook nog op het feit dat 67% van de nieuwe jobopportuniteiten aangeboden worden door kleine ondernemingen. Ook is het zo dat de meeste on-the-job training van basisvaardigheden gebeurt in kleine ondernemingen (SBA, 1997).

2.2.4. Innovaties bij KMO’s KMO’s zijn ook heel belangrijk op het gebied van innovaties. Zaken zoals de ritssluiting, zachte contactlenzen, personal computer, pacemaker, ….. zijn innovaties die komen uit de KMO sfeer. Enkele interessante cijfers:

o

11% van R&D uitgaven bij KMO’s komen van de overheid onder de vorm van subsidies, daar waar dat bij grote ondernemingen 26% is.

o

Bij KMO’s zijn 6,41% van de werknemers bezig met R&D, bij grote ondernemingen is dit slechts 4,05%.

o

55% van alle innovaties komen van KMO’s (dubbel zoveel innovaties per arbeider dan grote ondernemingen). Dit komt tot uiting in de ratio patenten / omzet die voor KMO’s veel hoger is dan voor grote ondernemingen.

Dit zijn wel cijfers die enkel van toepassing zijn op de USA (SBA, 1997). Deze cijfers zouden nog moeten verbeteren door de verscherping van het SBIR (Small Business Innovation Research programma). Dit is een programma waarbij federale agentschappen met grote R&D budgetten een deel moeten toekennen aan KMO’s.

KMO’s

8

2.2.5. Europese Raad over KMO’s. In Europa is in het “Verdrag tot oprichting van de Europese gemeenschap” tot doel gesteld om de concurrentiepositie van de industrie van de lidstaten te verbeteren. De KMO’s worden daarbij specifiek vermeld. Bovendien staat in de Europese Raad van 27 November 1995: “De Raad van de Europese Unie erkent het grote belang van KMO’s voor de economie van de Europese Unie en, speciaal wat de kleinere betreft, voor de schepping van werkgelegenheid, alsook het grote vermogen van KMO’s tot aanpassing aan de structurele veranderingen op de markt (RAAD VAN DE EUROPESE UNIE, 1995, blz. 3).”

2.3.

KMO’s en banken

2.3.1. Belang van banken in de financieringsstructuur in VS, UK en EU. Bankleningen in de EU nemen 45% van de totale financiering van bedrijven in. In de VS en de UK ligt dit cijfer respectievelijk op 20% en 25% (cfr. grafiek 3). Deze cijfers zijn vermoedelijk niet dezelfde als voor KMO’s specifiek, maar zijn reeds een goede aanduiding naar het belang van banken in de financiering in Europa. Voor KMO’s apart zijn deze gegevens zeer moeilijk te bekomen. grafiek 3: Financieringsstructuur in de VS, UK en in de EU (SMET M., 13/11/2002) 100% 90% 80% 70% 60%

aandelen

50%

obligaties

40%

banklening

30% 20% 10% 0% EURO

KMO’s

UK

VS

9

2.3.2. Kredietschaarste bij KMO’s Sinds vorig jaar klagen de KMO’s dat de banken hen te weinig krediet geven. “De banken zouden selectiever worden in het toestaan van kredieten aan ondernemingen, en meer in het bijzonder aan starters en KMO’s (UNIZO, 2002, blz.10).” Twee grote oorzaken worden aangehaald. Ten eerste de onderhandelingen over een nieuw Bazel-akkoord (Bazel II). Dit Bazelakkoord lijkt voor KMO’s niet zo goed omdat de banken voor leningen aan hen veel meer eigen vermogen moeten aanhouden. Banken vinden dit niet attractief en zullen dus minder lenen aan hen (UNIZO, 2002, blz. 38). De tweede aangehaalde reden is de fusiegolf die de Belgische banksector gekend heeft en een aantal kleine banken heeft doen verdwijnen in grote banken (UNIZO, 2002, blz. 10). De reden waarom grote banken minder zullen lenen aan KMO’s, heeft te maken met relatiebankieren. In een volgend hoofdstuk wordt hier uitgebreid op teruggekomen en wordt een motivatie gegeven waarom grote banken minder zullen lenen aan KMO’s. Door de fusiegolf is het aantal grote banken in België gereduceerd tot 4 (Fortis, BBL, KBC en Dexia; UNIZO, 2002, blz. 10). Ook deze concentratie in de kredietmarkt heeft een effect op de leningen aan KMO’s (cfr. infra). In België bestaat op dit ogenblik onvoldoende cijfermateriaal om de kredietschaarste bij KMO’s te meten. Wel verstrekt de Nationale Bank van België statistische kwartaalgegevens m.b.t. het totaal uitstaande bedrag aan kredieten (cfr grafiek 4). grafiek 4: Totaal uitstaande kredieten aan niet-financiële vennootschappen in België (in miljard Euro per kwartaal; UNIZO, 2002, blz. 10) 94 totale uitstaande kredieten

92,262

92,927

92 88,477

90

88,478

89,596

88,322 88

86,494

86 84 82 KW II (2000)

KMO’s

KW III (2000)

KW IV (2000)

KW I (2001)

KW II (2001)

KW III (2001)

KW IV (2001)

10

Uit bovenstaande grafiek kan men afleiden dat het totaalbedrag aan uitstaande kredieten van het vierde kwartaal van 2000 opmerkelijk lager ligt dan het kwartaal voordien en daarna op hetzelfde lage peil gebleven is. Het laatste kwartaal van 2001 zijn de uitstaande kredieten dan nog eens fel gezakt. De jaar-op-jaar wijziging van het laatste kwartaal van 2000 naar het laatste kwartaal van 2001 is 2% (van 88,3 mrd. EUR in 2000 naar 86,5 mrd. EUR in 2001). Er zijn echter ook studies die weerleggen dat er een kredietschaarste is bij KMO’s. Een definitief antwoord is hier zeker nog niet op gegeven en het laatste woord is er dan ook nog niet over gezegd.

2.3.3. Conclusie Uit dit (inleidend) hoofdstuk valt te onthouden dat er vele definities mogelijk zijn van KMO’s. In verschillende landen worden kleine en grote ondernemingen dan ook verschillend ingedeeld en dus moet er opgelet worden bij het interpreteren van bepaalde statistieken. In een tweede paragraaf in dit hoofdstukje moet men onthouden dat KMO’s een zeer belangrijke positie innemen zowel qua aantal bedrijven, qua toegevoegde waarde, qua tewerkstelling en vooral qua innovatie. Die paragraaf toont aan dat KMO’s niet zomaar een randgebeuren zijn in de economie maar dat ze wel degelijk zeer belangrijk zijn. Dit wordt bevestigd door de aandacht die de respectievelijke overheden aan KMO’s besteden. In de derde paragraaf wordt enerzijds aangetoond dat bankfinanciering in Europa heel belangrijk is (veel belangrijker dan in de VS en in de UK) en anderzijds dat er de laatste tijd sprake is van een kredietschaarste en vooral voor de KMO’s.

KMO’s

11

3. Asymmetrische informatie bij KMO’s. Een eerste paragraaf tracht aan de hand van een voorbeeld uit de tweedehands automarkt te schetsen wat nu precies asymmetrische informatie is en welke gevolgen dit heeft voor de economie. Vervolgens wordt aan de hand van de agency-relatie aangetoond dat er steeds het gevaar is voor opportunisme omwille van asymmetrisch informatie. Er zijn twee belangrijke aspecten verbonden aan asymmetrische informatie dat zijn moreel risico2 en averechtse selectie3. Wat deze precies inhouden en hoe men de gevolgen ervan kan indijken wordt in de eerste paragraaf van dit hoofdstuk besproken. Er wordt vertrokken vanuit de globale marktsituatie. Telkens wordt wel verwezen naar de kredietmarkt. Vervolgens zullen de gevolgen van asymmetrische informatie voor de kredietmarkt specifiek van dichterbij bekeken worden. Door asymmetrische informatie zullen bedrijven immers een ‘pikorde’ van financiering volgen. Welke financieringsinstrumenten verkiest men en waarom is het ene instrument interessanter dan het andere? Bovendien is een ander gevolg van asymmetrische informatie dat er kredietrantsoenering is. Hoe dit ontstaat en wat het precies is, wordt beschreven in dit hoofdstuk. In een volgende paragraaf wordt aangetoond waarom financiële intermediairs de beste instellingen zijn om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren en waarom banken de meest optimale intermediairs zijn voor schuldfinanciering. De laatste paragraaf legt de link met KMO’s. Voor hen is bankfinanciering nog belangrijker dan voor andere ondernemingen. Een overzicht wordt gegeven van hoe ze zich financieren en waarom de banken voor hen zo belangrijk zijn.

3.1.

Asymmetrisch informatie: algemene inzichten.

3.1.1. Lemons probleem Akerlof (1970) modelleerde voor het eerst het begrip asymmetrische informatie aan de hand van de tweedehands automarkt. Er zijn twee soorten tweedehands auto’s, namelijk goede (peaches”) en slechte (“lemons”). De verkoper van een wagen zal zeer goed weten als het om een “peach“of om een “lemon” gaat, maar de koper zal er maar zicht op hebben wanneer hij een tijdje de auto heeft gebruikt en zal dus op het moment van de koop niet precies weten hoe goed de wagen is. Door deze onwetendheid is de koper slechts bereid om de prijs te 2

In het Engels spreekt men van moral hazard.

Asymmetrische informatie bij KMO’s.

- 12 -

betalen voor de gemiddelde kwaliteit. De verkoper die zoals gezegd veel beter weet hoe goed (of hoe slecht) de wagen is zal zijn goede wagens dus niet wensen te verkopen aan die gemiddelde prijs vermits ze veel meer waard zijn. Hij zal enkel die wagens verkopen die een lagere kwaliteit hebben dan de gemiddelde kwaliteit. Door dit fenomeen zal de gemiddelde kwaliteit van de verhandelde wagens uiteraard zakken. De koper ziet dit natuurlijk ook en zal zijn gemiddelde prijs opnieuw doen zakken. Wat weer een reactie teweegbrengt bij de verkopers. De gemiddelde kwaliteit zal opnieuw zakken,…. Dit reactiepatroon zal er uiteindelijk toe leiden dat de handel in tweedehandswagens zal stoppen. Het is juist door de asymmetrische informatie (de verkoper weet meer dan de koper) dat de handel zal stilvallen (AKERLOF G., 1970, blz. 503).

3.1.2. Agency-conflicten. Jensen en Meckling (1976) schetsten de rol van agency-relaties bij asymmetrische informatie. Een “agency” relatie is de relatie tussen een principaal en een agent, waarbij er een contract (eventueel impliciet) is tussen de principaal en de agent waardoor de principaal iets wenst gedaan te krijgen van de agent. Het typevoorbeeld hierbij is de relatie tussen de aandeelhouder en de manager van een bepaald bedrijf. Het probleem bij zo’n agency-relatie is echter dat elkeen opportunistisch zal handelen. Elkeen zal dus op een slinkse manier zijn eigenbelang nastreven of anders gezegd: elkeen zal niet aarzelen om een gegeven woord te breken of om te liegen om toch maar zijn eigen belang na te streven (DE BONDT, 1992, blz.2). Bij dit opportunistisch gedrag komt nu juist asymmetrische informatie kijken. Wanneer de agent gebruik maakt van het feit dat hij over meer informatie beschikt dan de principaal om zijn eigen belang na te streven spreekt men van opportunistisch gedrag. Bij een agencyrelatie komen er een aantal kosten kijken, samen vormen ze de agency-kosten (DELOOF, 1997, blz. 23). Ten eerste zijn er de kosten voor het feit dat de beslissingen van de agent niet de doelstellingen van de principaal vervult. De manager zal bijvoorbeeld een zo hoog mogelijke omzet wensen te realiseren omdat hij dan meer aanzien heeft naar de buitenwereld toe of omdat zijn loon gekoppeld is aan de omzetcijfers. Een maximale omzet is echter niet de doelstelling van de aandeelhouder die de waarde van zijn bedrijf gemaximaliseerd wil zien. Een tweede soort kosten die gebonden zijn aan de agency-relatie zijn de controle kosten. Het zijn de kosten die de principaal moet maken om ervoor te zorgen dat de agent wel beslissingen neemt die de doelstellingen van de principaal realiseren. Als gekeken wordt

3

In het Engels spreekt men van adverse selection.


- 13 -

naar het typevoorbeeld, dan zijn dit alle kosten verbonden aan het opstellen van het contract met de manager zodat de handelingen van de manager gericht zijn op het maximaliseren van de ondernemingswaarde. Dit kan gebeuren door alle handelingen die de manager mag stellen vast te leggen of door te zorgen dat zijn doelstelling ook het maximaliseren van de ondernemingswaarde wordt door hem aandelenopties te geven of door zijn loon afhankelijk te maken van de waardecreatie. Een derde soort kost verbonden aan de agency-relatie zijn de bonding-costs. Dit zijn alle kosten die de agent moet maken om garanties te leveren dat hij niet zijn eigen belang zal nastreven, maar het belang van de principaal. Het opbouwen van een reputatie kan hierbij een voorbeeld zijn. Algemeen kunnen de agency-problemen gereduceerd worden door schulden aan te gaan. Hierdoor hebben de managers minder cash ter beschikking om zaken te ondernemen om hun doelstellingen te realiseren ten nadele van de doelstellingen van de onderneming. Door de schulden zijn de managers immers verplicht om vaste intrestbetalingen te doen, doen ze dit niet, dan hangt een faillissement hen boven het hoofd. Zo een faillissement is meer schadelijk voor de managers dan voor de aandeelhouders vermits deze laatste de mogelijkheid hebben om zicht te differentiëren. Managers verliezen hun job bij een faillissement en hun reputatie zal een deuk krijgen waardoor ze moeilijker aan een nieuwe job zullen raken. Hier gaat het zoals gezegd over KMO’s en het speciale aan KMO’s is nu het feit dat bij KMO’s (met uitzonderingen van die gefinancierd met venture capital) de eigenaar heel vaak ook de bedrijfsleider is. Daardoor verdwijnen de agency-problemen tussen de manager en de aandeelhouders (want deze zijn dezelfde persoon), maar blijft de agency-relatie tussen de manager en de andere financiers (b.v. bankier) bestaan. Nu de kloof tussen de zaakvoerder en de aandeelhouder er niet meer is, heeft de zaakvoerder immers een grotere incentive om het risico af te schuiven op de schuldeisers (BERGER AND UDELL, 2000, blz.2). In professioneel geleide bedrijven zullen zoals eerder vermeld de managers veel minder risico nemen dan gewenst door de aandeelhouders. De aandeelhouders zijn gediversifieerd, de managers hebben hun reputatie hoog te houden. Wanneer de manager dezelfde persoon is als de aandeelhouder, zeggen Berger en Udell (2000, blz.2) het volgende: “Unburdened by the risk aversion of a professional manager, small firm owners may be less constrained in shifting risk onto creditors”. Bovendien zal de scheeftrekking tussen de belangen van de schuldeisers en de zaakvoerders nog versterkt worden door het


- 14 -

feit dat KMO’s meer onderworpen zijn aan asymmetrische informatie (BEGER EN UDELL, 2000, blz.2).

3.1.3. Gevolg van asymmetrische informatie: averechtse selectie Averechtse selectie is een fenomeen dat zich voordoet voordat de transactie is afgesloten omdat er asymmetrische informatie is ( DE BONDT, 1992, blz. 13). Het hiervoor geschetste lemons-probleem is een zeer goed voorbeeld van averechts selectie. Door de onduidelijkheid over de kwaliteit zal men dus slechts een gemiddelde prijs willen betalen. Hierdoor zal men enkel de wagens met slechte kwaliteit aantrekken. Ook op de kredietmarkt bestaat een dergelijk systeem. Op de kredietmarkt zal een bankier niet altijd een goed zicht hebben op de kredietwaardigheid van het bedrijf en op de rendabiliteit van het project. Hier speelt er dus eenzelfde probleem als op de tweedehands automarkt. Door de onduidelijkheid vraagt men een rentekost die de gemiddelde risicograad moet dekken. Hierdoor trekt men echter precies de risicovolle leningen aan omdat de bedrijven met goede, minder risicovolle projecten niet wensen te lenen aan een te hoge rentevoet.

3.1.4. Beheersen van averechtse selectie Er zijn drie mogelijkheden om in te pikken op het probleem van averechtse selectie. De minst geïnformeerde (principaal in de agency-relatie) kan het initiatief nemen, men spreekt dan van screening. Een andere mogelijkheid is dat de meest geïnformeerde (agent in de agencyrelatie) het initiatief neemt, men spreekt dan van signaalgeving. Een derde manier waarop ingespeeld wordt op dit fenomeen is overheidsingrijpen. Ø screening (DE BONDT, 1992, blz.20): de principaal kan via screening ervoor zorgen dat het probleem van asymmetrische informatie verkleint doordat hij vooraf informatie inwint over de transactie. In het lemonsprobleem zou dit kunnen betekenen dat hij de mening vraagt van een specialist ter zake. Wanneer zulke screening te duur is ten opzichte van de verwachte baten, zal men dit bijvoorbeeld vervangen door een zelfselectiemechanisme. Om de goede risico’s van de slechte risico’s te onderscheiden bij verzekeringscontracten zal men bijvoorbeeld twee types contracten aanbieden. Het eerste contract met een hoge premie en een hoge uitkering, het tweede contract met een lage premie en een lage uitkering. Dit zal ervoor zorgen dat de hoge risico’s automatisch het eerste contract nemen en de lage risico’s automatisch het tweede. De verzekeringsmaatschappij heeft zonder al te veel kosten te maken nu een veel beter beeld van het risico van de cliënt dan vooraf, zonder hem Asymmetrische informatie bij KMO’s.

- 15 -

volledig door te lichten. Bovendien kan hierdoor de markt toch ontstaan, daar waar die volgens het lemons probleem zou stilvallen. Op de kredietmarkt bestaat er een soortgelijk mechansime met een combinatie van de rentekost en geleverde waarborgen (cfr. infra). Ø Signaalgeving (DE BONDT, 1992, blz. 20-23): de agent kan er ook voor zorgen dat de markt niet stilvalt door een signaal te geven naar de principaal toe dat hij niet het eigenbelang nastreeft. Dit kan gebeuren door een actie te ondernemen die een zekere kost heeft en die observeerbaar is door de principaal. Bovendien is het zo dat die actie nog meer zou kosten wanneer de agent het eigenbelang zou nastreven. Een voorbeeld bij het lemonsprobleem is het geven van een waarborg door de verkoper van de wagen. Wanneer de wagen niet goed blijkt te zijn zal de verkoper zijn waarborg kwijt zijn, wanneer de wagen wel goed blijkt te zijn kost het hem gewoon de financiering van de waarde van de waarborg gedurende de periode dat die in handen was van de koper. Waarborgen bestaan uiteraard ook op de kredietmarkt, in een later hoofdstuk wordt dit uitgebreid besproken. Ø Wettelijke beperkingen (DE BONDT, 1992, blz. 23): ook de overheid kan via bepaalde maatregelen averechtse selectie tegen gaan. Zo kan ze bedrijven verplichten om een certificaat te bezitten. Dit kan het toetreden van nieuwkomers beperken en dus ook het toetreden van aanbieders van minder kwalitatieve producten. Een verplichte verzekering kan ook averechtse selectie beperken. Dit doordat de personen met een laag risico, indien het niet verplicht was, uit het systeem zouden stappen en zo de gemiddelde risicograad zouden optrekken. Op de kredietmarkt bestaat de boekhoudwetgeving die bedrijven verplicht om bepaalde informatie te publiceren (b.v. jaarrekeningen).

3.1.5. Gevolg van asymmetrische informatie: moreel risico Het moreel risico komt voor nadat een transactie is afgesloten. In een overeenkomst hebben beide partijen een gemeenschappelijk belang, namelijk de koek zo groot mogelijk maken. Maar er is ook de doelstelling van elke partij om zijn deeltje van de koek zo groot mogelijk te maken. Wanneer er asymmetrische informatie is, kan dit aanleiding geven tot postcontractueel opportunisme (DE BONDT, 1992, blz.8). De ene partij probeert zijn eigen nut te maximaliseren ten koste van de andere partij. Er zijn twee vormen van moreel risico. Ten


- 16 -

eerste is er “moreel risico met verborgen acties”4 wanneer de ene partij bepaalde handelingen wenst verborgen te houden voor de andere partij. De tweede vorm is “moreel risico met verborgen informatie”5 waarbij de ene partij informatie tracht achter te houden voor de andere partij. Het is in de praktijk echter niet altijd duidelijk wanneer nu welke vorm van moreel risico aanwezig is. Moreel risico is het best te schetsen aan de hand van een verzekeringscontract. De verzekerde zal doordat hij een verzekeringscontract heeft veel minder voorzichtig optreden omdat hij toch een vergoeding krijgt van de verzekering wanneer er schade optreedt. De aanwezigheid van moreel risico zorgt voor een uitkomst die voor de maatschappij minder gunstig is dan indien er geen moreel risico zou zijn. Als in een autoverzekering iemand minder voorzichtig is omdat de verzekering toch betaalt, zullen er meer ongevallen gebeuren, wat maatschappelijk tot een hogere kost leidt. Ook in de kredietmarkt komt moreel risico voor. Hier duidt de term op het feit dat een bedrijf andere (meer riscovolle) zaken zal doen met het geld dat zij ontvangen heeft van een financier dan op voorhand afgesproken.

3.1.6. Beheersen van moreel risico. Er bestaan een aantal mechanismen die het moreel risico bij contracten kunnen beperken (DE BONDT, 1992, blz. 11-13). Ø toezicht: de principaal gaat de handelingen van de agent na. Ø verificatie (audit): het grondig bekijken van informatie die door de agent werd geleverd. Ø prikkels: bepaalde contractclausules die moeten voorkomen dat er een moreel risico is. Een heel goed voorbeeld hierbij is de “golden parachute” die bij een overname klaarstaat voor het management indien de nieuwe eigenaars de oude managers aan de kant schuiven. Ø borgstelling: men moet een borg betalen om de juiste prikkels te doen ontstaan. Een marktkramer bijvoorbeeld moet een waarborg betalen die hij pas terugkrijgt wanneer zijn standplaats achteraf weer voldoende proper is. Ø gewijzigde organisatie: via bepaalde organisatiestructuren kan men ook moreel risico vermijden. Als men niet tevreden is met de geleverde kwaliteit van een

4

Dit is gewoon de Nederlandse vertaling van de Engelse term: “Moral hazard with hidden actions” (DE BONDT R., 1992, blz. 10) 5 Dit is gewoon de Nederlandse vertaling van de Engelse term: “Moral hazard with hidden information” (DE BONDT R., 1992, blz. 10) Asymmetrische informatie bij KMO’s.

- 17 -

leverancier, dan kan men de levering vanuit het eigen bedrijf organiseren, men kan dan veel beter het moreel risico beheersen door belonings- en verloningssystemen.

3.1.7. Effect van asymmetrische informatie op de ‘pikorde’ van financiering. Asymmetrische informatie bestaat dus zoals reeds aangehaald natuurlijk ook op de kredietmarkt. Hier zal die asymmetrische informatie een gevoelige impact hebben op de manier waarop bedrijven zich financieren. Zo geeft Myers (1984) een ‘pikorde’ of een volgorde van financieringsmiddelen die de bedrijven zullen volgen bij het investeren (MYERS S., 1984, blz. 581). Deze volgorde is een gevolg van het feit dat er asymmetrische informatie bestaat in de economie. Vermits asymmetrische informatie voor minder gunstige situaties zorgt dan wanneer elkeen over dezelfde info zou beschikken (cf. supra) probeert men de gevolgen van asymmetrische informatie bij financiering zo miniem mogelijk te houden. Daarom zal men eerst en vooral zijn eigen kasstromen gebruiken om de noodzakelijke investeringen uit te voeren (een alternatief is dat men eigen vermogen aantrekt van familieleden of zelf eigen vermogen inbrengt). Wanneer die eigen kasmiddelen opgesoupeerd zijn, gaat men over tot externe middelen. Bij die externe middelen verkiest men schulden boven aandelenkapitaal. Door de onzekerheid (asymmetrische informatie) die bestaat omtrent de te financieren projecten zal aandelenkapitaal immers veel duurder uitvallen. De discontovoet waaraan men de toekomstige, verwachte kasstromen verdisconteert, zal door de onzekerheid immers (relatief) zeer hoog liggen. Schulden zullen aan een lagere kost kunnen aangetrokken worden omdat zij bij een eventueel faillissement uitbetaald worden voor het aandelenkapitaal en dus zijn de kasstromen minder onzeker6 en is er een lagere discontovoet vereist. Schulden zijn bovendien effectief in het reduceren van de agency-kosten tussen het management en de aandeelhouders. Dit omdat de managers omwille van de verplichte intrestbetalingen nu veel minder cash zullen ter beschikking hebben, en zo veel minder transacties kunnen ondernemen om hun eigen belang te dienen ten koste van het belang van de aandeelhouders (cfr. supra). Schulden kunnen zowel private schulden zijn of een publieke uitgifte van obligaties. Empirische literatuur bevestigt dat bedrijven met meer moreel risico en meer averechtse selectie-problemen gebruik maken van meer private schulden (KRISHNASWAMI et all, 1999, blz.409). De achterliggende logica is dat wanneer men een investering op het oog heeft, die investering maar waarde zal hebben indien ze verborgen kan blijven voor het grote publiek. Bij bedrijven die minder geconfronteerd worden met


- 18 -

asymmetrische informatie, zal de concurrentie zelfs zonder de publieke schulden reeds veel informatie kunnen bekomen over het bedrijf in kwestie. De uitgifte van die publieke schuld biedt bij hen dus minder nadelen dan bij de bedrijven met veel asymmetrische informatie (BHATTACHARYA S. en RITTER J., 1983, blz.331; CAMPBELL T, 1979, blz.915). Wanneer de informatie vrijkomt zou de concurrentie gebruik kunnen maken van de technische of de strategische plannen van het bedrijf om de investering te kopiëren, waardoor de investering minder waard zou worden. In een volgende paragraaf zal er een argumentatie gegeven worden van waarom financiële intermediairs in het algemeen en banken in het bijzonder beter geplaatst zijn in het aanbieden van private schulden dan om het even welke andere potentiële verschaffer van schuldkapitaal. Enkel grote bedrijven zullen een beroep kunnen doen op publieke schulden onder de vorm van publieke obligaties. De laatste financieringsvorm en zoals reeds gezegd de minst aantrekkelijke door de aanwezigheid van asymmetrische informatie, is het aantrekken van nieuw aandelenkapitaal Bij groeibedrijven zal men extern aandelenkapitaal verkiezen boven extern schuldkapitaal vermits bij zulke bedrijven moreel risico domineert. (BERGER A. en UDELL G., 2002,blz.5). Dit is niet alleen de minst aantrekkelijke omwille van de hogere kost die eraan verbonden is, maar

de

potentiële

aandeelhouders

moeten

overtuigd

worden

om

het

ganse

ondernemingsrisico te dragen, daar waar de schuldfinanciers telkens maar een deel van het ondernemingsrisico dragen. Bovendien zijn de meeste ondernemingen opgericht door een ondernemer die in de eerste plaats zijn macht wil behouden. Hij wil m.a.w. zelf de winst houden en wil zelf beslissingen nemen. (SBA, 1990, blz. 6). Door het aantrekken van extern kapitaal verliest de eigenaar de macht (BERGER EN UDELL, 2000, blz. 4).

3.1.8. Krediet-rantsoenering door asymmetrische informatie. Net zoals in markt voor tweedehandsauto’s zorgt asymmetrische informatie op de kredietmarkt dus voor een evenwicht dat minder gunstig is dan het evenwicht bij symmetrische informatie. Op een perfecte markt zorgt de prijs (rentevoet) voor een ruiming van

de

markt.

Als

er

een

vraagoverschot

is

naar

kredieten

(er

is

m.a.w.

7

kredietrantsoenering ) zou in een perfecte markt de rentekost moeten stijgen zodat de vraag naar kredieten afgeremd wordt en het aanbod gestimuleerd wordt tot er een nieuw evenwicht 6

Ook het feit dat bij schulden de betalingen moeten gebeuren (op straffe van faillissement), daar waar het bedrijf bij aandelen vrij kan beslissen of ze dividenden uitkeert. 7 “We reserve the term credit rationing for circumstances in which either (a) among loan applicants who appear to be identical some receive a loan and others do not, and the rejected applicants would not receive a loan even if they offered to pay a higher interest rate; or (b) there are identifiable groups of individuals in the population who,


- 19 -

is. Wanneer er een aanbodoverschot is, zou de rentevoet moeten dalen om vraag te stimuleren en het aanbod af te remmen. Door de aanwezigheid van asymmetrische informatie (zelfs nadat de bank het investeringsproject en het bedrijf gescreend heeft, is er nog imperfecte informatie) kan er toch een stabiel evenwicht tot stand komen waarbij er kredietrantsoenering is (STIGLITZ en WEISS, 1981, blz. 393). De reden hiervoor is dat het optrekken van de rentekost ervoor zou zorgen dat de meest risicovolle bedrijven zouden aangezet worden om te lenen (averechtse selectie). Zij willen toch nog lenen aan een hogere rentekost omdat ze de slaagkansen van hun te financieren project laag inschatten. Een bedrijf dat een project met een laag risico wenst te financieren zal tegen een hoge rentekost niet meer willen lenen. Aan de andere kant zal het optrekken van de rentekost het gedrag van de ontleners beïnvloeden (moreel risico). Vermits een hogere rentekost de opbrengsten van een project verlaagt indien het slaagt, zullen de managers van het project geneigd zijn om meer risico’s te nemen. Kortom, vanaf een bepaald punt verlaagt de verwachte opbrengst van de bank, dit punt is de evenwichtsrentevoet. Hierdoor zal men ondanks het feit dat er nog een vraagoverschot is de rentevoet niet optrekken. Niet alleen verhindert asymmetrische informatie dat de markt ruimt wanneer er een vraagoverschot is, dit fenomeen zal ook verhinderen dat de markt ruimt bij een aanbodoverschot (STIGLITZ en WEISS, 1981, blz.409). Een bank weet heel goed welke crediteuren voor hen zeer winstgevend zijn en welke minder. Een concurrent die een crediteur wenst af te snoepen zal een lagere rentekost aanbieden aan die crediteur, maar wanneer het een goede is zal de oorspronkelijke bank de rentekost voor hem ook verlagen zodat de crediteur bij zijn oorspronkelijk bank blijft. Wanneer het een slecht crediteur is zal de oorspronkelijke bank de rentekost niet verder verlagen en zal hij zijn client laten gaan. De concurrerende bank beseft maar al te goed dat als hij een crediteur kan afsnoepen dat dit gaat om een slechte crediteur (= “the winner’s curse”; VON THADDEN E-L., 2001, blz.3) en zal daarom geen acties ondernemen. Door dit mechanisme blijft de rentekost dus hoog ondanks het aanbodoverschot.

3.2.

Asymmetrische informatie aanpakken op de kredietmarkt

3.2.1. Financiële intermediairs: oplossing asymmetrische info op kredietmarkt. Een thema dat in de literatuur vrij uitgebreid behandeld wordt is de motivering voor de aanwezigheid van financiële intermediairs. In de vorige paragraaf kwam tot uiting dat with a given supply of credit, are unable to obtain loans at any interest rate, even though with a larger supply of Asymmetrische informatie bij KMO’s.

- 20 -

bedrijven private leningen verkiezen boven publieke, waarbij de private natuurlijk vooral geleverd worden door financiële intermediairs. De voornaamste argumenten zullen hier kort gegeven worden. Argumenten die volledig gebaseerd zijn op hoofdstuk 4 van “Competition and finance” van Kevin Dowd (1996). Ø Financiële intermediairs reduceren zoek-en transactie-kosten. Dit heeft eigenlijk weinig te maken met informatieproblemen, daarom wordt hier niet dieper op ingegaan. Het globale idee hierachter is dat zonder intermediairs een investeerder zeer veel beleggers zou moeten vinden omdat de projecten veel groter zijn dan de gespaarde bedragen van individuele personen. Bovendien zou de investeerder met elke spaarder ook nog eens een individueel contract moeten afsluiten. Door de spaargelden te poolen, kan de intermediair deze zoeken transactie-kosten sterk reduceren (zie ook VANDERVENNET R., 2000, blz. 2.9) Ø Financiële intermediairs kunnen “controle-kosten” reduceren (controle costs). Dit is het voordeel van financiële intermediairs om moreel risico (cfr. supra) te reduceren. Ze zijn eerst en vooral veel beter geplaatst om te garanderen dat controle 8 (efficiënt) wordt gedaan. Zonder intermediair zou er geen controle bestaan vermits elkeen “free-rider” gedrag zou vertonen. Als een schuldeiser aan controle doet, draagt die partij steeds alle kosten, maar zal slechts een deel van de voordelen verkrijgen vermits de anderen (de “free-riders”) zich zullen baseren op het gedrag van de partij die controle heeft gedaan. Iedereen zal dit door hebben en niemand zal daarom controle willen doen. Een ander probleem kan zijn dat iedereen controle doet, maar dat bepaalde inspanningen dubbel gedaan worden. Wanneer elke belegger afzonderlijk een kosten-baten analyse heeft uitgevoerd en tot de constatatie komt dat controle wel zinvol kan zijn ook al maken anderen van zijn inspanning gebruik, zullen vele inspanningen nodeloos zijn. In dit geval kan de intermediair ervoor zorgen dat controle efficiënt uitgevoerd wordt en geen dubbele inspanningen gedaan worden. Een tweede reden waarom intermediairs moreel risico kunnen reduceren ligt in de specialisatie. Individuen zullen veel minder goed controle kunnen doen om de simpele reden dat de beperkte winst die individuen ermee kunnen halen niet voldoende is om de grote inspanningen te vergoeden die gepaard gaan met het goed onder de knie krijgen van bepaalde cruciale aspecten van controle.

credit, they would” (STIGLITZ en WEISS, 1981, blz.395) 8 In het Engels spreekt men van monitoring Asymmetrische informatie bij KMO’s.

- 21 -

Financiële intermediairs kunnen omwille van het volume veel meer voordelen halen uit controle en zullen dan ook veel meer kennis kunnen vergaren. Ø Een ander groot voordeel van intermediairs ligt opnieuw in het feit dat ze de leningen kunnen poolen. Door aan veel projecten tegelijk te lenen kan men preciezer inschatten wat men zal verliezen (wet van de grote getallen). Een individu zal dit veel minder makkelijk kunnen, vermits een individu minder projecten tegelijk kan financieren.

3.2.2. Banken als voornaamste financiële intermediairs Er zijn natuurlijk tal van financiële intermediairs die ervoor kunnen zorgen dat er veel betere informatie beschikbaar is over een welbepaald bedrijf. Over het algemeen bestaan er twee soorten. De eerste soort worden makelaars (brokers) genoemd. Voorbeelden hiervan zijn audit firma’s, credit-rating agentschappen, investeringsbanken,… . Het zijn die bedrijven die zorgen voor accurate informatie over de bedrijven waar men wenst in te investeren. De tweede soort intermediairs doen meer dan enkel informatie voorzien, ze zullen ook zelf investeringen doen met het geld dat particuliere beleggers hen ter beschikking stellen. Het gaat om gemeenschappelijke beleggingsfondsen en banken, daar waar de tweede nog eens het voordeel biedt dat ze nog extra diensten aanbieden (DOWD K., 1996, blz. 114). Bovendien is het ook zo dat er bij het toekennen van een lening verschillende taken zijn te vervullen. Om te beginnen moet men zijn potentiële klanten werven en de benodigde fondsen financieren (“loan originating”). Vervolgens moet men ook “credit risk acceptance”9 en “loan servicing” 10 doen. Bij dit laatste moet men elke maand of elk kwartaal ervoor zorgen dat de ontlener effectief zijn deel van het kapitaal en de verschuldigde rente betaalt. Al deze taken kan men uitbesteden aan maatschappijen die dat misschien wel veel beter kunnen. Banken doen dit echter niet omdat ze juist door het feit dat ze dit allemaal tegelijk doen informatie kunnen halen die ze in een latere toekenning van een lening kunnen gebruiken (VAN DER VENNET, 26/02/2002). Dit laatste voordeel wordt aangeduid met de term relatiebankieren. Het voordeel van relatie-bankieren is het grootst voor kleine banken (cfr. infra). Wat dit precies inhoudt en welke gevolgen relatie-bankieren heeft, wordt later weergegeven. Bovendien is de bank een betere intermediair omdat ze een geschiedenis heeft in het lenen aan bedrijven en omdat ze voor de hernieuwing van de lening veel beter geplaatst is dan om het even welke andere schuldeiser, dit door haar toegankelijkheid (NAKAMURA L., 1993, blz. 2). 9

Of het screenen, doorlichten van de mogelijke klant.


- 22 -

3.2.3. Meer asymmetrische informatie bij KMO’s. De zopas gestelde redenering dat financiële intermediairs en banken in het bijzonder de best geplaatste verschaffers van private schulden zijn geldt voor KMO’s nog eens extra. Bij KMO’s is er een groter probleem van asymmetrische informatie vermits ze aan minder strenge boekhoudregels gebonden zijn (cfr. supra). Bovendien is het zo dat info over KMO’s veelal niet meer recent is, onbetrouwbaar of moeilijk te bekomen (WILSON N. et All., 2001, blz. 110). Dit verklaart waarom bij KMO’s financiële intermediairs nog belangrijker zijn. Omwille van de hoge vaste kosten verbonden aan de uitgifte van publieke schuld en het feit dat KMO’s slechts relatief kleine leningen nodig hebben zullen zij geen beroep kunnen doen op de publieke kapitaalmarkt en bijgevolg meer aangewezen zijn op bankfinanciering (BERGER A. en UDELL G., 1998, blz. 628). Voorts is het zo dat KMO’s een bank kiezen die dicht in de buurt van het bedrijf ligt en daar alle bankzaken regelen bij die ene bank. Dit is nog eens een extra voordeel voor de bank, zij haalt informatie uit de andere bankzaken en zal bovendien een veel beter zicht hebben op de werking van het bedrijf dan een bank die in een andere stad is gelegen. Empirisch ziet men dat er veel handelsschulden zijn bij KMO’s. Dat handelsschuld zo ruim aanwezig is, is een teken dat KMO’s juist onderhevig zijn aan kredietrantsoenering en gebruik maken van (duur) leverancierskrediet om het gebrek aan andere schulden op te vangen (PETERSEN en RAJAN, 1994, blz. 20). Bijgevolg zal men in allerlei empirisch onderzoek handelsschuld gebruiken als een proxy voor toegang tot krediet. Empirisch ziet men ook dat kleine banken een veel groter deel van hun activa toekennen aan leningen aan kleine ondernemingen dan aan grote ondernemingen (cfr. infra). Vermits dit voordeel vooral ligt in de relatie die zij onderhouden met kleine ondernemingen wordt voor de verdere verklaring hiervoor naar het volgende hoofdstuk verwezen waar relatie-bankieren uitgebreid besproken wordt.

3.2.4. Conclusie Als conclusie kan gezegd worden dat de economie vol zit van agency-relaties. In elk van die relaties is er een principaal en een agent. De principaal wil iets gedaan krijgen van de agent, maar deze laatste beschikt over meer informatie dan de principaal (er bestaat m.a.w. asymmetrische informatie). De pricipaal zal met die extra informatie steeds trachten zijn 10

Het innen van de verschuldigde sommen.


- 23 -

eigenbelang na te streven. De term voor dit fenomeen heet post-contractueel opportunisme. Om dit opportunisme te vermijden moeten allerlei kosten gemaakt worden waardoor de evenwichtssituatie minder gunstig is als bij perfecte informatie. Asymmetrische informatie zal twee gevolgen hebben: averechtse selectie (voor het afsluiten van het contract) en moreel risico (na het afsluiten van het contract). Allerlei technieken bestaan om deze problemen aan te pakken. Ook op de kredietmarkt bestaan dergelijke problemen. Daar zal asymmetrische informatie

een

gevolg

hebben

voor

de

aantrekkelijkheid

van

de

verschillende

finanieringsinstrumenten. Bovendien bestaat er door asymmetrische informatie toch een evenwicht wanneer er vraagoverschot is (kredietrantsoenering). Omwille van de aanwezigheid van asymmetrische informatie ruimt de markt niet. Financiële intermediairs hebben als taak de gevolgen van asymmetrische informatie te beperken. Banken zijn van alle financiële intermediairs het best geplaatst voor schuldfinanciering omdat zij informatie kunnen bekomen van hun cliënten doordat zij een brede relatie hebben met die cliënten. Zij kunnen van die extra informatie gebruik maken om de leningen aan die KMO’s beter te beoordelen en dus ook beter de rentekost te kunnen bepalen. Ook belangrijk is dat KMO’s meer te kampen hebben met asymmetrische informatie dan grotere bedrijven. Dit heeft voor hen gevolgen voor hun financiering .


- 24 -

4. Banken en asymmetrische informatie Dit is een centraal hoofdstuk in deze scriptie. Hierin worden de technieken en hulpmiddelen besproken die banken tot hun beschikking hebben om de asymmetrische informatie te reduceren of om de gevolgen van asymmetrische informatie te beperken. Er wordt gestart met het begrip relatie-bankieren en alle aspecten hieraan verbonden. Dan wordt de techniek van credit-scoring beschreven. Het is een toepassing van statistische methoden die overgewaaid komt van de markt van consumentenkredieten naar de markt van leningen aan KMO’s. Als laatste worden de contractuele methoden besproken. Achtereenvolgens komen hierbij aan bod: de waarborgen, de garanties, de beperkende clausules en de looptijd van de lening.

4.1.

Relatie-bankieren

Relatie-bankieren is zeer essentieel in het lenen aan KMO’s. Dit is een belangrijke methode om asymmetrische informatie aan te pakken. Eerst wordt dit begrip gesitueerd in het ruimer kader van bankkredieten, vervolgens wordt dieper ingegaan op het begrip relatie-bankieren, om dan de echte voordelen en nadelen te bespreken. Een belangrijk vraagstuk in de literatuur is ook hoeveel relaties men het best aanhoudt, ook hierop wordt teruggekomen. Om te eindigen wordt de rol van een aantal recente ontwikkelingen in de kredietmarkt in acht genomen. Zo wordt het effect bekeken van concentratie in de kredietmarkt en de gevolgen van het steeds groter worden van de banken.

4.1.1. Situering Leningen kunnen toegekend worden op basis van verschillende technieken. Op basis van deze technieken kunnen leningen ingedeeld worden in twee groepen (BERGER et All., 2001, blz. 3). De eerste groep noemt men transactie-leningen. Men kent ze toe op basis van ‘harde’ informatie, dit is informatie die men zeer makkelijk kan verifiëren en waar de motivatie voor het toekennen of weigeren van de lening zeer duidelijk formuleerbaar is. Balansanalyse en credit-scoring zijn technieken die hierbij thuishoren. De tweede soort leningen noemt men relatie-leningen en hier is het dus niet altijd makkelijk om de motivatie voor het toekennen of het weigeren van de lening te formuleren. De ‘zachte’ informatie die men bekomt is echter wel veel ruimer dan de ‘harde’ info. Het is duidelijk dat deze twee soorten niet mutueel exclusief zijn. Het is niet of de ene of de andere soort, maar beiden kunnen tegelijkertijd Banken en Asymmetrische informatie - 25 -

toegepast worden. Hoe de verhouding in de toekomst tussen de twee zal evolueren is echter een vraag waar men momenteel geen antwoord op weet (BERLIN M. en MESTER L., 1998, blz. 874).

4.1.2. Begrip Zoals reeds eerder vermeld zijn banken het best geplaatst om leningen te verstrekken aan bedrijven die externe liquiditeiten nodig hebben. Dit voordeel heeft vooral te maken met de relatie die een bankier opbouwt met het bedrijf waaraan de lening verstrekt wordt. Bij relatiebankieren verzamelt de financiële intermediair informatie door voortdurend contact met de onderneming en de zaakvoerder/bedrijfsleider via het aanbod van allerlei financiële producten11. De informatie komt uit de gewone bankrekening, het geven van leningen, leveren van financieel advies, uitvoeren van betalingen, …. Deze informatie die men bekomt, wordt gebruikt om beslissingen te nemen over de contractvoorwaarden van een bepaalde lening (BERGER en UDELL, 1998,blz. 645). Empirisch blijkt dat het grootste deel van de informatie bekomen wordt in het begin van de relatie (ANGELINI et all., 1998, blz. 950). Veel empirisch onderzoek werd gewijd aan de evolutie van de rentekost en de hoeveelheid waarborgen die nodig zijn als de relatie sterker wordt. Op dit empirisch onderzoek wordt later teruggekomen. Dat een bank doorheen een relatie informatie bekomt over een cliënt is essentieel om het probleem van asymmetrische informatie aan te pakken en zo meer krediet ter beschikking te stellen. Bovendien is relatie-bankieren het meest toepasselijk wanneer er veel asymmetrische

informatie

is

en

wanneer

er

onzekerheid

heerst

over

de

investeringsopportuniteiten van het bedrijf. Vermits KMO’s deze kenmerken hebben, zal relatie-bankieren uiterst belangrijk zijn in de financiering van KMO’s (PETERSEN, 1999, blz. 5; ONGENA en SMITH, 2001, blz. 450). Door de relatie zal kredietrantsoenering minder voorkomen dan zonder de relatie. KMO’s zullen dus meer krediet ter beschikking hebben, hetgeen

KMO’s en de economie in het algemeen ten goede komt door toegenomen

investeringen (MEYER L., 1998, blz.1110). Over KMO’s en relatie-bankieren is er ook een ruime empirische literatuur (cfr.infra). Een aspect van de moderne maatschappij is natuurlijk de steeds toenemende technologische vernieuwing. Deze vooruitgang zorgt ervoor dat men steeds meer informatie kan halen uit de relatie met een cliënt. Ook dit zal voor minder kredietrantsoenering zorgen,

11

Een relatie kan niet alleen ontstaan door interacties over de tijd, maar ook door interacties met verschillende producten (PETERSEN en RAJAN, 1994, blz. 6). Dit kan naast de lening gaan om de spaar- en zichtrekening, cash management, kredietkaarten, pensioenfondsen, factoring, ….. (PETERSEN en RAJAN, 1994, blz. 8). Banken en Asymmetrische informatie - 26 -

hetgeen volgens Meyer (1998, blz. 1112) enkel maar de efficiëntie en competitiviteit van KMO’s ten goede zal komen door toegenomen investeringen.

4.1.3. Meten van de sterkte van de relatie. Vooraleer de voordelen en nadelen van relatie-bankieren in detail te bespreken, wordt eerst vermeld hoe men de sterkte van een relatie tussen een bank en een ontlenend bedrijf kan meten. Dit is uiteraard van belang om empirisch het verloop van de verschillende contractvoorwaarden te onderzoeken. In de literatuur worden verschillende maatstaven genomen om die sterkte te meten. De meest eenvoudige en meest gebruikte is de lengte van de relatie ( BERGER en UDELL, 1998, blz. 650; PETERSEN en RAJAN, 1994, blz. 14; PETERSEN en RAJAN, 1995, blz. 410; ONGENA en SMITH, 2000, blz. 450). Ook de breedte van de relatie wordt hiervoor gebruikt (DEGRYSE en VAN CAYSEELE, 2000, blz. 15). Graad van onderling vertrouwen (HARHOFF en KÖRTING, 1998a, blz. 1319) en de aanwezigheid van een “huisbank” (ELSAS en KRAHNEN, 2000, blz. 5) zijn minder voor de hand liggende, maar toch effectieve maatstaven voor de sterkte van de relatie tussen een bank en zijn cliënt.

4.1.4. Voordelen van relatie-bankieren.

Door marktfricties (b.v. asymmetrische informatie) hebben bedrijven met positieve NPVprojecten niet altijd de fondsen die deze projecten zouden moeten financieren en is de kost voor dat kapitaal ook hoger dan in een frictieloze wereld (cfr. supra). Er bestaan financiële intermediairs die deze informatie-problemen moeten oplossen. Wanneer een bedrijf nu een sterke band heeft met zo een financiële intermediair, zodat deze laatste meer informatie kan genereren, zal het bedrijf volgens theoretici meer fondsen ter beschikking hebben en dit tegen een lagere kostprijs (PETERSEN M. en RAJAN R., 1994, blz.3). Tal van auteurs hebben onderzocht wat nu precies het effect is van relaties op de rentekost en op de beschikbaarheid van krediet voor bedrijven doorheen de relatie. Op het gebied van de rentekost komen de auteurs hierbij tot conflicterende besluiten en spreken soms bovenstaande theorie tegen. Twee studies worden besproken, een eerste (empirische) studie vindt dat de rentekost geen invloed ondervindt van de sterkte van de relatie (PETERSEN en RAJAN, 1994, blz. 6), een tweede studie stelt dat de intrest stijgt wanneer de relatie langer duurt (SHARPE, 1990, blz. 1071). Een andere reeks studies bevestigt dat de intrest inderdaad zakt doorheen de relatie (BERGER en UDELL, 1995, blz.365). Nog een andere studie vindt dat de lengte van de relatie niet van belang is, maar dat het eerder de Banken en Asymmetrische informatie - 27 -

leeftijd van het bedrijf is die bepaalt welke rente men zal moeten betalen (HARHOFF en KÖRTING, 1998a, blz. 1348). Er is zelfs een studie die voor de ene proxy voor de sterkte van de relatie (lengte) een stijgende rentekost ziet en voor een andere proxy voor de sterkte van de relatie een dalende rente ziet (DEGRYSE en VANCAYSEELE, 2000, blz. 26). Ook de concentratie op de bankmarkt zal van belang zijn in de rentekost. Op een geconcentreerd markt zal de rente in het begin van de relatie lager zijn dan op een competitieve markt. Als de relatie lang genoeg duurt zal op een bepaald moment de rente op een geconcentreerde markt echter hoger zijn dan op een competitieve. Het feit dat in een kleine, geconcentreerde markt er veel contact zal zijn tussen de zaakvoerder van de betrokken KMO en de werknemer van de bank die de leningen toestaat, ook in het privé-leven, speelt hierin een rol (PETERSEN M. en RAJAN R., 1995, blz. 437). Petersen en Rajan gebruiken in hun studie van 1994 cijfers over de rente van de meest recente lening voor 1.398 bedrijven. Zij controleren ook voor een wijziging van de algemene rentekost door te kijken naar de prime-rate12. Als men niet de beste klant is, betaalt men naast de prime-rate ook nog een extra default premie. Ook voor de globale wijziging van de default premie houdt men rekening in de studie door het verschil te nemen tussen de rente op een bedrijfsobligatie met een rating van BAA en een overheidsobligatie 13. Een volgende factor waar men voor corrigeert is de looptijd. Men neemt hiervoor het verschil tussen een overheidsobligatie met dezelfde looptijd als de lening en het rendement op een schatkistcertificaat. Voorts corrigeert men ook nog voor kenmerken van het bedrijf (sector, leeftijd, grootte,…) en kenmerken van de lening (type financiële instelling, waarborgen, vlottende rente of vaste rente,…). Men gebruikt nu verschillende maatstaven 14 voor de sterkte van de relatie en men komt tot de conclusie dat er slechts een beperkte (negatieve) invloed is van de sterkte van de relatie op de kost van schuldkapitaal. Ze geven ook onmiddellijk enkele mogelijke verklaringen voor het feit dat hun studie de theorie dat de rentekost zakt als de relatie langer duurt niet bevestigt, drie theoretische en één econometrische verklaring. De eerste mogelijke verklaring is de stelling dat alle informatie publiek is en dat men uit de relatie geen extra informatie kan halen. Algemeen wordt in de economie aangenomen dat er wel asymmetrische informatie is, dus deze verklaring lijkt weinig geloofwaardig. Hun tweede mogelijke verklaring is dat relaties wel degelijk een invloed hebben, maar dat bedrijven die een beperkte toegang tot krediet hebben liever een uitbreiding van hun krediet zien dan dat ze een lagere rentelast hebben. De derde mogelijke theoretische verklaring is de stelling dat de bank door de relatie een soort 12 13

Dit is de rente die een bank aanrekent aan zijn beste klanten. Dit wordt ook wel de default spread genoemd (DE VIJLDER, 2001, blz. 30)

Banken en Asymmetrische informatie - 28 -

monopoliemacht bekomt en zo de rentekost niet hoeft te verlagen. De econometrische verklaring is vrij eenvoudig en trekt de maatstaven voor de sterkte van de relatie in twijfel. De (theoretische) studie van Sharpe (1990) komt tot de conclusie dat de rentekost zelfs stijgt wanneer de relatie sterker wordt. Hij bouwde daarvoor een wiskundig model op. De rente stijgt als gevolg van de marktmacht (cfr.infra) die de bankier heeft omdat hij over meer informatie beschikt van het bedrijf dan de concurrerende banken die nog geen contact hadden met het bedrijf. De bank subsidieert het bedrijf als het ware in het begin van de relatie en laat na verloop van tijd de rente stijgen om de voorheen gemaakte verliezen goed te maken. Ook andere auteurs vinden een positief verband tussen de lengte van de relatie en de rentekost die moet betaald worden (GREENBAUM et all., 1989, blz. 232). Een volgende onderzoeksdomein is, zoals reeds vermeld, het verband tussen de sterkte van de relatie en de beschikbaarheid van krediet. Hier zijn de verschillende auteurs het wel eens met de theorie en met elkaar. Er wordt één studie besproken (PETERSEN en RAJAN, 1994). Zij stellen dat het niet juist is om te kijken naar de schuldgraad om te oordelen of bedrijven gerantsoeneerd worden van krediet. De hoeveelheid schulden die een bedrijf heeft, hangt immers niet enkel af van het aanbod van middelen, maar ook van de vraag naar middelen. Als een bedrijf dus weinig schulden zou hebben kan dit zijn dat de banken hen geen krediet wensen te geven, maar het zou evengoed kunnen zijn dat men geen krediet wenst te nemen. Zij willen een alternatieve maatstaf voor kredietrantsoenering. Hiervoor zochten ze een kredietvorm die duurder is dan bankkrediet. Wanneer de banken geen krediet meer geven en men toch nog extra schulden wenst aan te gaan, zal men zijn toevlucht immers nemen tot duurdere vormen van krediet. De duurdere kredietvorm bij uitstek is volgens de auteurs handelskrediet 15. Zij corrigeren in hun regressie ook nog voor de grootte van de onderneming en voor de cashflow vermits grotere ondernemingen en ondernemingen met meer cashflow al automatisch meer handelskrediet zullen hebben. Ze komen tot de vaststelling dat bedrijven met een langere relatie minder handelskrediet nemen en dus meer (bank)krediet zullen ter beschikking hebben dan bedrijven met een veel kortere relatie met hun bank. De auteurs geven ook onmiddellijk enkele mogelijke verklaringen voor het feit dat de informatie die de bank haalt uit de relatie wel een effect heeft op de beschikbaarheid van 14

Achtereenvolgens zijn dit de lengte van de relatie, het gebruik van andere diensten van de bank (financiële instelling) en de concentratie van de leningen bij een bank. 15 Wanneer men normaal gezien betaalt na 30 dagen, maar men een korting voor contante betaling krijgt van 2%; wanneer men binnen de 10 dagen betaalt, ziet de berekening voor de kostprijs van het handelskrediet als men verzaakt aan de korting er als volgt uit: [(1 + 2/98)(365/20) – 1 ] = 44.6 %. Men zal dus wanneer men nog ergens goedkoper krediet kan vinden dat goedkoper krediet opnemen om de korting voor contante betaling op te nemen, wanneer men geen krediet meer kan krijgen zal men verzaken aan de korting voor contante betaling en aan een hoge rentelast onderhevig zijn. Banken en Asymmetrische informatie - 29 -

krediet, maar veel minder op de rentekost. Ten eerste is het feit dat wanneer de rendementen van de investeringsprojecten ver boven de rentekost liggen, men niet zo geïnteresseerd is in een lagere rentekost, maar wel in de beschikbaarheid van krediet. Een tweede mogelijke verklaring ligt in de monopoliemacht die de bank bekomt door de extra informatie over het bedrijf waarover zij beschikt. Het dalende effect van de informatie op de rentekost wordt dan (gedeeltelijk) gecompenseerd door de hogere rentekost omwille van de monopoliemacht. Voorts is er ook nog het feit dat de informatie uit de relatie vooral bij de persoon zit die veel in contact komt met dat bedrijf. Vermits banken strakke regels hebben voor de rentekost, zal die persoon zijn informatie trachten te gebruiken om het bedrijf in kwestie meer krediet aan te bieden. Nergens is er een melding van een studie die stelt dat er minder krediet beschikbaar is als de relatie sterker wordt. Een ander effect dat positief werkt en dat voortkomt uit de bankrelatie is de reputatie van het bedrijf die opgebouwd wordt en die het mogelijk maakt om later eventueel naar de publieke kapitaalmarkt te gaan (DEGRYSE H. en ONGENA S., 2001, blz.10)

4.1.5. Kosten van relatie-bankieren. Er zijn twee grote nadelen verbonden aan relatie-bankieren. Het eerste nadeel is voor het bedrijf zelf omdat door de relatie de bank een zekere marktmacht krijgt en wordt “hold-up” probleem genoemd (BERGER et All., 2001, blz. 10). Het tweede nadeel ligt bij de bank en wordt “soft-budget” probleem genoemd (BERGER er All., 2001, blz. 11). De marktmacht kan komen van verschillende bronnen (BERGER en UDELL, 1998, blz. 646). Een eerste bron is uiteraard het feit dat de betrokken banken bepaalde diensten leveren aan bedrijven en zo informatie bekomen die andere banken niet hebben. De tweede bron is eventuele lange termijncontracten waar het bedrijf niet zomaar onderuit kan. omschakelkosten (“switching costs”) kunnen ook verhinderen dat een bedrijf zomaar naar een andere bank overstapt en zijn dus ook een vorm van marktmacht voor de bank. De laatste bron is het feit dat er soms gewoonweg geen andere banken zijn in die regio en men wel naar die ene bank moet gaan. Aan die marktmacht zijn uiteraard een aantal nadelen verbonden (BERGER en UDELL, 1998, blz. 646). Ten eerste zal men om te ontkomen aan die marktmacht relaties aangaan met verschillende banken (cfr. infra), wat uiteraard een dubbele inspanning is om het bedrijf te screenen. Hiermee worden de schaalvoordelen die een financiële intermediair heeft gedeeltelijk teniet gedaan. Het tweede nadeel is de hogere agency-kost die men zal hebben omwille van de hogere rente. Het grootste nadeel zou kunnen zijn dat men probeert te Banken en Asymmetrische informatie - 30 -

ontkomen aan de marktmacht door simpelweg niet te lenen, hetgeen voor de economie echter nefast is. De bank kan aan deze problemen ontkomen door (met vertraging) een gedeelte van de bekomen informatie vrij te geven voor andere banken. Zo kan ze toch nog extra winsten genereren op korte termijn, maar op lange termijn aan het bedrijf garanderen dat het toch niet uitgebuit wordt (PADILLA en PAGANO, 1997, blz. 206). Marktmacht kan echter ook positief werken. Als men bedrijven in het begin van de relatie “subsidieert” door lage rentes aan te bieden en men later in de relatie die minderwinsten recupereert (SHARPE, 1990, blz. 1084). Empirische literatuur toont echter aan dat dit fenomeen16 negatief werkt op de winstgevendheid van banken (BERLIN M. en MESTER L., 1998, blz. 895). Het “soft-budget” probleem is zoals eerder gezegd een probleem voor de bank. Voor haar bestaat er de kans dat ze op een bepaald moment toch een lening zal goedkeuren aan een bedrijf waarmee ze een relatie heeft die ze aan een bedrijf waarmee ze niets te maken heeft niet zou toekennen. Dit omdat men verliezen op vroeger toegekende leningen wil vermijden (BERGER en UDELL, 2000, blz. 16). Dit kan voorkomen worden door waarborgen te eisen of door te zorgen dat banken vooraan in de rij staan bij een eventueel faillissement (BOOT A., 2000, blz. 10). Een ander probleem verbonden aan een relatie met één bank is dat wanneer die ene bank met liquiditeitsproblemen geconfronteerd wordt en een lening niet kan vernieuwen, dit voor het ontlenend bedrijf met zich mee kan brengen dat er geen bank kan gevonden worden die de lening wenst over te nemen (cfr. infra). Men lost dit probleem op door meerdere relaties aan te gaan (DETRAGIACHE E. et All., 2000, blz. 1135). De vraag naar het aantal relaties wordt besproken in de volgende paragraaf.

4.1.6. Aantal bankrelaties en duur van een relatie. De keuze van hoe lang men een relatie zal aanhouden en hoeveel relaties men wenst aan te gaan is altijd een afweging van de kosten van een relatie en de voordelen van een relatie zoals die in de vorige paragrafen gezien werden (ONGENA S. en SMITH D., 2001, blz. 450; DETRAGIACHE et All., 2000, blz. 1134). Zoals reeds eerder gezegd kan een bedrijf meerdere bankrelaties aangaan om te voorkomen dat de ene bank waar men een relatie mee heeft een deel van de winsten zou afromen omdat zij als enige bepaalde informatie bezit. Door gewoonweg een tweede relatie aan te


gaan kan men de concurrentie opnieuw herstellen en de winsten volledig voor zich houden (VON THADDEN, 1995, blz. 568). Maar dit verklaart natuurlijk niet waarom banken ook meer dan twee relaties aangaan (cfr. tabel 2). Zoals zonet gezegd is een groot probleem van 1 relatie aan te houden het potentiële gevaar dat een liquiditeitsprobleem bij die ene bank ervoor zorgt dat zij een potentieel zeer rendabel project niet kan financieren. Het zou kunnen dat het project hierdoor ook door andere banken niet wordt gefinancierd. Dit omdat de andere banken niet kunnen zien als de lening niet vernieuwd wordt omdat het een slecht bedrijf is of omdat de bank in moeilijkheden zit (DETRACHIAGE E. et All., 2000, blz. 1134). Zij concluderen dat dit meer het geval zal zijn in landen waar er grote kosten zijn bij een faillissement en waar banken zelden liquiditeitsproblemen hebben. Zij menen dat deze voorwaarden meer gelden voor Italië dan voor de USA. Dit verklaart waarom Italiaanse bedrijven een gemiddelde van 7 bankrelaties hebben en Amerikaanse een gemiddelde van 1 relatie (cfr. tabel 2). tabel 2: Aantal bankrelaties voor KMO’s in Italië en in de VS (DETRACHIAGE E. et All, 1997, blz. 70). USA

Italië

Gemiddelde

1

7

Mediaan

2

9

37,4%

1,2%

Procentueel aantal bedrijven met 1 bankrelatie

In hun theoretisch model tonen Detragiache et All. (2000) aan dat het aanhouden van meerdere relaties de winsten op twee manieren beïnvloed. Ten eerste zorgen meerdere relaties voor een daling van de winsten omdat de transactiekosten stijgen en ten tweede zorgen meerdere relaties voor een stijging van de winsten omdat het de kans dat een nieuw project gefinancierd wordt en de kans dat een bestaand project kan beëindigd worden, verhoogt (DETRAGIACHE E. et All, 2000, blz. 1141). Bij de keuze van het aantal bankrelaties moet een afweging gemaakt worden van de twee effecten. Wanneer men het effect van het aantal bankrelaties op de winstgevendheid van bedrijven empirisch bekijkt, dan ziet men dat er een tweezijdige positieve relatie is. Bedrijven die meerdere relaties aanhouden zijn meer winstgevend en bedrijven die meer winstgevend zijn, houden meer relaties aan (DEGRYSE H. en ONGENA S., blz. 13).

16

Dit fenomeen wordt in de literatuur “intrest rate smoothing” genoemd (BERLIN M. en MESTER L., 1998, blz. 874) Banken en Asymmetrische informatie - 32 -

Ook de lengte van de relatie moet een afweging zijn van de voordelen en de nadelen. Opmerkelijk hierbij is dat bedrijven met meer informatieasymmetrie het meeste voordeel kunnen halen uit lange termijnrelaties, maar zijn ook het meest kwetsbaar voor het holdupprobleem dat ermee gepaard gaat (ONGENA S. en SMITH D., 2001, blz. 450). Deze zelfde auteurs kwamen in hun onderzoek 17 naar de duur van relaties tot de bevinding dat “Small, young and highly leveraged firms maintain the shortest relationships. In other words, those borrowers commonly thought to be most dependent on bank financing terminate their relationships quickly. …… Multi-bank firms terminate relationships earlier than single-bank firms. But the multi-bank firms tend to turn over newer relationships and keep one long-term relationship (ONGENA S. en SMITH D., 2001, blz. 452).”

4.1.7. Rol van kleine banken in leningen aan KMO’s Zoals reeds eerder vermeld zijn kleine banken veel beter geplaatst om een relatie aan te gaan met kleine ondernemingen. Ook empirisch ziet men dat kleine banken meer lenen aan kleine ondernemingen dan aan grote banken (cfr. tabel 3) tabel 3: Belang van bankleningen aan KMO’s t.o.v. hun totale portefeuille, per categorie van balanstotaal in de VS (STRAHAN P. en WESTON J., 1998, blz. 828). Balanstotaal

1993

1994

1995

1996

< 100 000 000 USD

8.6

8.6

9.1

9.2

100 000 000 USD – 300 000 000 USD

9.0

8.9

9.1

9.3

300 000 000 USD - 1 000 000 000 USD

8.1

7.4

8.0

8.3

1 000 000 000 USD - 5 000 000 000 USD

6.1

5.8

5.7

5.9

> 5 000 000 000 USD

3.5

3.2

3.3

3.4

alle banken

5.0

4.6

4.6

4.7

De redenering dat kleine ondernemingen veel beter geplaatst zijn om relaties aan te knopen vertrekt vanuit het standpunt dat een relatie eigenlijk niet bestaat tussen de bank en het bedrijf, maar tussen een “loan-officer”18 en het bedrijf (BERGER A. en UDELL G., 2002, blz. 10). Dit komt doordat die loan-officer het meest contact heeft met de KMO, de eigenaar ervan en de werknemers. Vaak woont die loan-officer ook nog in de omgeving van het bedrijf 17

Het gaat hier om een onderzoek op bedrijven en banken uit Noorwegen.


zodat hij vaak contact heeft met andere firma’s en personen die relevante informatie hebben over het betrokken bedrijf en de economische toestand in die lokale markt. Bovendien kent deze persoon ook nog eens best de ‘harde’ data van het bedrijf en zal dus het best geplaatst zijn om de ‘harde’ en de ‘zachte’ informatie te integreren. Er werd reeds gezegd dat het kenmerk van die ‘zachte’ informatie juist is dat ze moeilijk kan overgedragen en geverifieerd worden. Er ontstaat zodoende een grote verantwoordelijkheid voor die loan-officer in het lenen aan bepaalde bedrijven. Maar door deze grotere autoriteit ontstaan er nu extra agency-problemen, loan-officers hebben vaak andere belangen dan de bank. Zo kunnen ze geneigd zijn om hun inspanningen te richten op het aangaan van nieuwe leningen in plaats van de huidige beter te monitoren omdat ze een korte termijnvisie hebben of omdat hun loon gebaseerd is op de korte termijnwinsten die ze genereren. Een ander agency-conflict kan zijn dat de loan-officer een verslechterde situatie van het bedrijf stilhoudt omwille van een persoonlijke band met de eigenaar ervan, omwille van een verborgen financieel belang in het bedrijf of omwille van omkoping (BERGER A. en UDELL G., 2002, blz.11). Kleine banken zijn nu juist beter geplaatst om die agency-conflicten met de loan-officer te bestrijden. Ten eerste omdat kleine banken omwille van hun grootte (klein aantal management-lagen de loan-officers veel beter kunnen controleren (JAYARATNE J. en WOLKEN J., 1999, blz. 430). Ten tweede omdat het hoofdkantoor van grote banken fysiek veel verder verwijderd zal zijn van de plek waar het meeste contact is tussen de bedrijven en de loan-officer (BERGER A. en UDELL G., 2002, blz. 12). Een andere reden 19 waarom kleine banken meer leningen zullen geven aan kleine ondernemingen dan dat grote banken dat doen, ligt in de diversificatie. Kleine banken zullen niet over de middelen beschikken om vele grote leningen te geven en zullen zich om zich goed in te dekken beperken tot leningen aan kleine ondernemingen (KEETON W., 1995, blz. 46). De fusies en overnames die de laatste jaren in de Belgische en andere europese banksectoren hebben plaatsgevonden, hebben ervoor gezorgd dat de Europese banken groter geworden zijn 20. In de VS was er de Gramm-Leach-Bliley act (1999) die banken toeliet om aan “interstate banking” 21 te doen, die met zich meebracht dat de gemiddelde grootte van banken in de VS ook verhoogde (KEETON, 1995, blz. 45). De vaststelling dat vooral kleine banken lenen aan KMO’s doet sommigen besluiten dat de fusies en overnames één van de redenen is voor de vermeende kredietschaarste bij KMO’s (UNIZO, 2002, blz. 10). 18

Dit is de persoon tewerkgesteld in de bank die het meeste contact heeft met de zaakvoerder en andere werknemers van het bedrijf en bijgevolg ook meestal de leningcontracten afsluit. 19 Deze reden heeft niets te maken met informatieasymmetrie, maar voor de volledigheid wordt ze toch vermeld. 20 In de VS was er de Gramm-Leach-Bliley Act (1999) die banken toeliet om in andere staten dan hun “thuisstaat” hun diensten aan te bieden.


Empirische studies in tal van landen vinden over dit onderwerp echter tegenstrijdige resultaten.

4.1.8. Conclusie Relatie-bankieren is een voorname techniek om het probleem van asymmetrische informatie te aanpakken. Door het aanbieden van verschillende financiële producten en door vele persoonlijke contacten doorheen de tijd kan de bank informatie bekomen over de KMO die een andere financier niet heeft. Op die manier kan de bank de lening beter beoordelen en dus ook beter de rente bepalen. Volgens sommigen zal de rentekost zakken als de relatie sterker wordt, anderen stellen dan weer dat de rentekost juist zal stijgen als de relatie sterker wordt. Nog anderen vinden dat de sterkte van de relatie geen invloed heeft op de rentekost (al zijn er ook auteurs die het tegenovergestelde beweren). Ook zal de beschikbaarheid van bankkrediet toenemen als die relatie sterker wordt. Een groot nadeel bij relatie-bankieren is het feit dat de bank door de extra informatie een soort monopoliemacht verkrijgt over de KMO. Bovendien bestaat er ook zoiet als het soft-budget probleem. Banken zouden weleens leningen kunnen toekennen om verliezen op vorige leningen te beperken, daar waar ze de lening niet zouden toekennen moest de lening totaal los staan van het verleden. De problemen bij de KMO worden dan alleen nog maar groter. De keuze van het aantal bankrelaties is steeds een afweging van de voordelen en de nadelen. Bij relatie-bankieren hebben kleinere banken een voordeel tegenover grotere banken vermits die kleinere banken de agency-conflicten tussen het management van de bank en de persoon in het commerciële net ,die eigenlijk de relatie heeft met de KMO, veel beter kunnen managen. Er wordt dan ook gevreesd dat de fusies en overnames in de banksector de hoeveelheid krediet aan de KMO’s verminderen. Een definitief antwoord hierop is nog niet gevonden.

4.2.

Credit-scoring

“Credit-scoring increases the consistency, speed, and, in many cases, accuracy of credit evaluations while it lowers costs of gathering relevant information. The use of Credit-scoring eliminates variation in the way risks are assessed among loan officers or by a single loan officer over time, both of which can be important issues for lenders.” (ASCH L., 2000, blz. 2)

21

Voor deze Act konden banken enkel bankzaken verrichten in 1 staat (er zijn wel een aantal uitzonderingen hierop). Banken en Asymmetrische informatie - 35 -

Dit toont aan dat credit-scoring een manier is om op een goedkopere en consistentere manier informatie te verwerven en te verwerken over de te financieren onderneming en het te financieren project. Dit is dus ook een manier om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren.

4.2.1. Wat is credit-scoring? Credit-scoring is het toekennen van één kwantitatieve maatstaf, of score, aan een potentiële ontlener. Deze maatstaf geeft de relatieve kans weer dat de ontlener de lening niet meer kan terugbetalen of dat hij te laat zal terugbetalen (FELDMAN R., 1997b, blz. 1). Sinds de jaren ’60 wordt deze techniek al gebruikt in de markt voor consumentenkredieten, nu wordt de techniek ook gebruikt om leningen toe te kennen aan kleine ondernemingen (ASCH L.; 2000, blz.1). De reden waarom het zo lang duurde vooraleer ook kleine ondernemingen in dit plaatje pasten lag aan het feit dat leningen voor kleine bedrijven typisch veel van elkaar verschillen, daar waar leningen aan particulieren meer op elkaar gelijken. Door deze eigenschap was het lange tijd niet mogelijk om een scoringssysteem voor dit soort leningen op te bouwen, maar met de komst van sterkere computers en een grotere beschikbaarheid van data werd dit wel mogelijk (MESTER L., 1997, blz. 3). Nu wordt credit-scoring dus zeer veel gebruikt voor leningen aan kleine bedrijven. Voor leningen aan grote bedrijven echter kan men het nog niet gebruiken en dit om twee redenen (MESTER L., 1997, blz. 3). Leningen aan kleine ondernemingen zijn zeer afhankelijk van de kredietwaardigheid van de eigenaar/zaakvoerder van het bedrijf, daar waar dat bij grote ondernemingen niet het geval is. Men kan dus veel beter een score opmaken voor kleine ondernemingen door rekening te houden met gegevens over de zaakvoerder/eigenaar, hetgeen betekent dat men de technieken gebruikt bij de consumentenkredieten slechts een beetje moet aanpassen voor die leningen aan kleine ondernemingen. Voor leningen aan grote ondernemingen zijn grotere veranderingen nodig en dus bestaan zulke systemen nog niet. De tweede reden is dat leningen aan grote ondernemingen zeer idiosyncratisch zijn (nog veel meer dan leningen aan KMO’s). Het is dan ook zeer moeilijk om een degelijk algemeen scoringssysteem op te bouwen. Hierbij komt nog eens dat men zeer veel gegevens nodig heeft over leningen om een degelijk systeem te maken. Er zijn gewoonweg (in aantal) veel minder leningen aan grote ondernemingen dan aan kleine ondernemingen in 1 bank. Banken zouden hun gegevens moeten poolen om dit te verhelpen, maar voorlopig doen ze dit nog niet. Zo’n een scoringssysteem wordt immers opgebouwd door gegevens van een hele reeks leningen te analyseren en de factoren naar voor te schuiven die het goed presteren of het Banken en Asymmetrische informatie - 36 -

slecht presteren van een lening kunnen voorspellen. Welke factoren dit zijn kan men zoeken door twee soorten gegevens te nemen bij het ontwikkelen van het model: de voorspellende gegevens, die beschikbaar waren op het moment dat de lening toegekend werd, en de prestatie gegevens, de gegevens over de terugbetaling van de lening. Men bekijkt dan via statistische technieken welke factoren correleren met de gegevens over de prestatie (ASCH L., 2000, blz. 3), deze methode noemt men discriminant analyse. Heel vaak is het zo dat niet alle factoren die men oorspronkelijk voorop gesteld had ook uiteindelijk in het systeem opgenomen worden. Dit komt doordat bepaalde factoren met elkaar correleren en dus bepaalde factoren weinig toegevoegde waarde leveren (MESTER L., 1997, blz. 4). Het bekomen systeem wordt dan gebruikt om gegevens over de kredietaanvraag te verwerken. Men bekomt één getal (=score). Deze score moet nu een aanduiding zijn van het kredietrisico dat een bank (of andere instelling) loopt. Volgens de theorie zou men leningen die een hogere score bekomen dan een bepaalde grens, moeten aanvaarden en leningen die een lagere score bekomen moeten verwerpen (MANN R., 1997a, blz. 34). In de praktijk is het meestal niet zo zwart-wit . Men zou bijvoorbeeld de dossiers met een zeer hoge score (stel score > Y) nog slechts een beperkte manuele screening kunnen doen ondergaan. Bij de dossiers die een iets mindere score hebben (stel X < score < Y) zou men een volledige (standaard) screening kunnen doen en bij de slechte dossiers (score < X) zou men een zeer grondige screening kunnen doen. Uiteraard beslist elke gebruiker van een scoringssysteem zelf hoe hij de scores in zijn screeningsproces past en hoe hij de scores interpreteert (FELDMAN, 1997b, blz.2). Een andere mogelijkheid om een credit-scoring model te ontwikkelen is optiewaarderingstheorie (MESTER L., 1997, blz.5). Men start vanuit de veronderstelling dat men de beperkte aansprakelijkheid van een leningnemer kan zien als een put-optie geschreven door de bank op de activa van het bedrijf, met de hoeveelheid schuld als de uitoefenprijs. Als op een bepaald tijdstip in de toekomst de waarde van de activa zakt tot onder de waarde van de lening, dan kan het bedrijf de schulden niet meer terugbetalen en heeft de bank toegang tot al die activa. Men kan dit aanzien als het bedrijf die de optie uitoefent en de activa verkoopt voor de prijs van de schulden aan de bank (en andere schuldeisers). Men haalt hier nu de kans dat de lening niet (volledig) terugbetaald wordt uit de delta van de optie die afgeleid wordt uit de volatiliteit van de prijzen van die verschillende activa. Een derde manier om een credit-scoringssysteem op te bouwen is een neuraal netwerk. “Neural Networks are artificial intelligence algorithms that allow for some learning through experience to discern the relationship between borrower characteristics and the probability of Banken en Asymmetrische informatie - 37 -

default and to determine which characteristics are most important in predicting default (MESTER L., 1997, blz. 5).” Dit is een flexibeler systeem vermits er geen veronderstellingen gemaakt moeten worden over de relatie tussen kenmerken en kans op default of over de verdeling van de variabelen en de fouten van het model. Deze laatste twee methoden staan nog in hun kinderschoenen. Voor de verdere bespreking van credit-scoring wordt dus steeds uitgegaan van de technieken gebaseerd op discriminantanalyse.

4.2.2. Welke variabele gebruikt men bij een credit-soringssysteem? Er zijn natuurlijk zeer veel scoringssystemen en dus uiteraard zeer veel verschillen qua opgenomen variabelen. Bij de bespreking wordt echter uitgegaan van het scoringssysteem ontwikkeld door Fair, Isaac, Company. Vermits zij één van de eersten waren en één van de belangrijksten zijn die systemen ontwikkelen, wordt hun voorbeeld genomen (FAIR ISAAC, 2001, blz. 8-13). Dit zal vrij representatief zijn voor de andere modellen. Men kan de variabelen indelen in vijf categorieën en een score neemt alle vijf de categorieën in de score op. Het gewicht van de verschillende variabelen hangt af van welke informatie men zoal heeft over de kredietnemer. Het gewicht van een bepaalde variabele kan dus verschillen tussen twee kredietnemers of bij eenzelfde kredietnemer over de tijd. Zowel positieve als negatieve informatie wordt opgenomen voor het berekenen van de score. Als men een lening te laat terugbetaalt, verlaagt de score dus, maar als men op tijd betaalt, verhoogt de score. De eerste groep van variabelen die in een credit-scoringssysteem opgenomen worden zijn de gegevens over de betalingen in het verleden. Werden de schulden op tijd of te laat terugbetaald? Ook in de manuele screening zal dit een belangrijk gegeven zijn. Een tweede groep van variabelen is de hoeveelheid schuld die je hebt, en hoe die schulden gespreid zijn naar looptijd en schuldeisers. De derde reeks variabelen die Fair Isaac in hun systemen opnemen, zijn de gegevens over hoe ver de kredietgeschiedenis gaat. De vierde groep zijn maatstaven over het nieuwe krediet dat men wenst en de laatste categorie kijkt naar het type van schulden die er momenteel zijn. Een aantal variabelen kan men bij wet niet opnemen in een scoringssysteem. Het gaat hierbij om afkomst, geslacht, godsdienst, burgerlijke stand, woonplaats (HOW CREDIT SCORES ARE DETERMINED, 1998, blz. 1). Dit geldt voor de consumentenmarkt, maar men kijkt bij het scoren van bedrijven vaak naar kenmerken van de zaakvoerder en men mag de vermelde variabele daar natuurlijk ook niet gebruiken.


4.2.3. Voordelen van credit-scoring. Het voordeel van credit-scoring heeft betrekking op drie punten. Ten eerste op de interactie tussen de kredietnemer en de kredietgever, ten tweede op de rentekost van de lening en ten derde op de beschikbaarheid van krediet (FELDMAN R., 1997b, blz.3). De interactie tussen de kredietnemer en de kredietgever verloopt veel gemakkelijker wanneer er credit-scoring gedaan wordt dan bij de traditionele screening. De interactie verloopt veel sneller en dus eigenlijk ook veel goedkoper. Een aantal empirische studies bevestigen dit. De nodige tijd gaat van enkele dagen of weken naar enkele uren (MESTER L., 1997, blz 8). Andere studies menen dat men de benodigde tijd kan reduceren van ongeveer 12 uren tot een 15-tal minuten en aanvragen over het internet zelfs tot minder dan 1 minuut (ASCH L., 2000, blz. 2). Door deze snellere verwerking van de dossiers is er natuurlijk ook een kostenvoordeel voor de ontlener. Bovendien is er zelfs een voordeel wanneer de bank niet enkel wil afhangen van de credit-score, maar ook nog eens een persoonlijke evaluatie wenst. Hier ligt het voordeel hem in het feit dat men zich kan focussen op de dossiers die een niet zo duidelijke score hebben. De dossiers met een zeer hoge of een zeer lage score moet men niet meer persoonlijk evalueren (MESTER L., 1997, blz. 8). Het is ook zo dat er met een scoringssysteem geen persoonlijk contact meer nodig is tussen de ontlener en de bank (FELMAN R., 1997a, blz.4; FELDMAN R. 1997b, blz. 3). Dit doet voor een stuk het voordeel dat kleinere banken hebben t.o.v. grotere banken teniet (cfr. supra). Ook is het zo dat er veel minder documentatie nodig is voor het toekennen (of weigeren) van de lening (FELDMAN R., 1997a, blz.5). Het grote voordeel hierbij is dat een bedrijf veel minder kans loopt dat strategisch belangrijke informatie door concurrenten opgevangen en gebruikt wordt (cfr. supra). Een ander effect van credit-scoring is dat de toekenning van een lening veel objectiever verloopt 22 en dat men veel beter kan motiveren waarom een lening goedgekeurd werd en waarom een lening afgekeurd werd (MESTER L., 1997, blz.8). Hieraan verbonden is het feit dat bepaalde leningen die men vroeger toekende nu te risicovol blijken te zijn en men zal die leningen niet meer toekennen. Aan de andere kant zullen er ook leningen zijn die vroeger te risicovol leken en dus niet toegekend werden, nu wel toegekend zullen worden omdat ze minder risicovol blijken te zijn door credit-scoring. Algemeen zal de gemiddelde risicograad van de leningen dus dalen (MANN R., 1997a, blz. 34).

22

omdat men een aantal discriminerende variabelen bij wet niet mag opnemen in het scorinssysteem (cfr. supra)


Zoals gezegd ligt het effect van credit-scoring ook in de rentekost van de lening. Algemeen wordt gesteld dat credit-scoring een betere prijszetting van een lening mogelijk maakt (FELDMAN R, 1997a, blz. 3). Door de credit-scoring kan men het risico dat de bank loopt veel beter inschatten. Dit komt tot uiting in het aantal leningen dat niet terugbetaald wordt, welke veel lager is dan toen er nog geen credit-scoring gebruikt werd (ASCH L., 2000, blz.2). Natuurlijk is dit een voordeel voor de bank en voor de bedrijven die blijken minder risicovol te zijn door de score, maar voor de bedrijven die blijken risicovoller te zijn door hun score lijkt dit natuurlijk een nadeel, want ze hebben nu een hogere rentekost. Op het gebied van efficiëntie is dit echter een goede zaak. Een tweede reden waarom credit-scoring een positief effect heeft op de rentekost is natuurlijk de lagere tijd en kosten die nodig zijn voor de evaluatie van het dossier, deze lagere kosten voor de bank worden doorgerekend aan de ontleners. Er is echter ook een keerzijde aan de medaille, de bedrijven die in de schemerzone vertoeven en die wel nog een persoonlijke evaluatie nodig hebben, zullen nu aan de bank meer kosten dan voorheen 23, deze hogere kosten worden uiteraard ook doorgerekend (FELDMAN R., 1997b, blz. 3). Ook op het gebied van de beschikbaarheid van liquiditeiten voor de KMO’s biedt creditscoring een voordeel. Dit komt voort uit het feit dat nu het voordeel van kleine banken voor het lenen aan kleine ondernemingen gereduceerd wordt omdat het niet meer nodig is dat de bank dicht bij de ontlener gelegen is en dat het toekennen van de lening veel objectiever verloopt (cfr. supra). Als ook grote banken beginnen lenen aan KMO’s is er uiteraard meer concurrentie en meer krediet beschikbaar. Ook het feit dat nu effectisering24 van leningen aan KMO’s mogelijk wordt door credit-scoring draagt bij tot het meer beschikbaar zijn van krediet voor KMO’s (MESTER L., 1997, blz. 13). Steeds meer banken zullen nu immers bereid zijn om KMO-kredieten uit te geven vermits ze deze makkelijker kunnen effectiseren en zo kunnen genieten van het grote voordeel dat effectisering met zich meebrengt en dat is dat de funding van de middelen die nodig zijn om de lening uit te geven veel goedkoper wordt (ARTESIA, 2000, blz. 10), Hetgeen uiteraard ten goede komt aan KMO-leningen. Aan credit-scoring zijn natuurlijk ook een aantal beperkingen verbonden. De vele voordelen verbonden aan credit-scoring zoals hierboven vermeld kunnen volledig weggewerkt worden als het scoringssysteem niet accuraat is opgesteld en men slecht presterende leningen uitgegeven heeft (MESTER L., 1997, blz. 10). “The accuracy of a credit scoring system will

23

De kosten voor persoonlijke evaluatie zijn immers vooral vaste kosten, die nu over minder leningen gespreid kunnen worden. De leningen die nu nog een persoonlijke evaluatie nodig hebben, kosten dus meer aan de bank. 24 “Effectisering kan gedefinieerd worden als een financiele techniek waarbij vrij voorspelbare kasstromen van min of meer homogene maar meestal illiquide activa in verhandelbare effecten worden omgezet.Het kapitaal en de interesten van de effecten worden betaald met de cashflows die voortvloeien uit de activa en worden gewaarborgd door die activa.” (ARTESIA, 2000, blz. 2) Banken en Asymmetrische informatie - 40 -

depend on the care with which it is developed. The data on which the system is based need to be a rich sample of both well-performing and poorly performing loans. The data should be up to date, and the models should be reestimated frequently to ensure that changes in the relationships between potential factors and loan performance are captured” (MESTER L., 1997, blz. 10). Een scoringssysteem zal bovendien niet met 100% zekerheid vertellen wat de goede en de minder goede leningen zijn. Men zal bij het gebruik van zo’n systemen twee soorten fouten maken. Ten eerste zullen er leningen zijn die een zeer goede score hebben, maar die toch ooit zullen terugbetaald worden. Ten tweede zullen er dossiers zijn die een lage score hebben, maar die indien men ze toch uitgevoerd hebben goed zouden presteren. Aan beide fouten zijn uiteraard kosten verbonden en geen enkel systeem kan deze fouten vermijden, wel laat een goed systeem toe om te berekenen bij hoeveel procent van de dossiers de fouten gemaakt worden (MESTER L., 1997, blz. 10). Het foutenpercentage zal echter wel veel lager liggen dan bij een manuele screening van een bedrijf (MANN R., 1997a, blz. 33). Dat men veel makkelijker kan effectiseren door credit-scoring komt doordat de leningen nu veel homogener worden dan vroeger en veel duidelijker is wat de risico’s zijn (cfr. supra). Het is ook zo dat door credit-scoring nu veel meer tijd beschikbaar wordt voor de moeilijkere dossiers doordat bepaalde dossiers automatisch goed- of afgekeurd kunnen worden (cfr.supra). Empirisch wordt ook bevestigd dat er in de VS door het gebruik van creditscoring meer krediet beschikbaar is voor kleine ondernemingen (FRAME W. et All., 2001, blz. 823). In hun studie komen ze tot het besluit dat na correctie voor een aantal kenmerken van de banken, het aantal leningen aan kleine ondernemingen in hun steekproef gestegen was met 8,4% door het gebruik van credit-scoring.

4.2.4. Beperkingen van credit-scoring Een aantal tegenstanders van credit-scoring weerleggen ook het feit dat dit systeem het toekennen van leningen objectiever maakt en discriminatie van minderheidsgroepen25 onmogelijk maakt (cfr. supra). Zij menen dat de systemen ontwikkeld werden op basis van data waarbij bijna geen leningen aan die minderheidsgroepen werden opgenomen (want die hadden vroeger minder toegang tot de kredietmarkt). Hierdoor zijn volgens hen de systemen geen goede voorspellers voor leningen aan bedrijven waarvan een persoon die tot een minderheidsgroep behoort de zaakvoerder is. De grote maatschappijen die credit-

25

Onder minderheidsgroepen worden vooral vreemdelingen bedoeld.


scoringsystemen ontwikkelen, beweren echter dat hun systemen evengoed voorspellend zijn voor minderheidsgroepen als voor anderen (MESTER L., 1997, blz. 9)

4.2.5. Conclusie Credit-scoring is een techniek die ervoor zorgt dat informatie over een kredietaanvraag veel beter en accurater kan verwerkt worden dan zonder dat scoringssysteem. Deze techniek werd vroeger enkel gebruikt op de markt van de consumentenkredieten, door de toegenomen capaciteit van de computers werd het ook mogelijk om systemen te ontwikkelen voor de minder homogene groep van de KMO-leningen. De grote leningen zijn momenteel nog te idiosyncratisch om ervoor een systeem op te bouwen. Zulks een systeem kan opgebouwd worden op basis van discriminant-analyse, op basis van de optie-theorie of via neurale netwerken. Men gebruikt variabelen over de kredietwaardigheid van de zaakvoerder, over de bestaande kredieten en over de nieuw aan te vragen kredieten om een score toe te kennen aan de leningaanvraag. De voordelen van credit-scoring situeren zich op het vlak van de interactie tussen de kredietnemer en de kredietgever, op het vlak van de prijszetting van de leningen en op het vlak van de beschikbaarheid van de leningen. Er zijn ook nadelen verbonden aan credit-scoring. Een eerste nadeel is dat credit-scoring de manuele screening nooit volledig kan uitsluiten. Een tweede nadeel is dat ondanks het verbod op het gebruik van variabelen zoals leeftijd, geslacht of afkomst van de zaakvoerder van het bedrijf discriminatie volgens sommigen toch nog aanwezig is (via de opbouw van de systemen).

4.3.

Contractueel aanpakken van asymmetrische informatie

Theoretici stellen contracten voor als de belangrijkste manier om de agency-conflicten verbonden aan asymmetrische informatie te gaan oplossen. In die contracten kunnen allerlei zaken geregeld worden. Om te beginnen kan er een waarborg voorzien worden. De bank kan dan bij een eventuele default direct die waarborg gebruiken om aan haar geld te komen. Ook garanties kunnen gegeven worden. Hierbij wordt voorzien dat een derde partij (vaak de eigenaar van de KMO) instaat voor de lening wanneer de eerste contractant (de KMO) de lening niet kan terugbetalen. Een derde manier om de agency-conflicten in het contract te reduceren zijn beperkende contractclausules26. Hierbij mag de bank de betaling van de lening eisen wanneer de ontlener een van die clausules heeft geschonden. De laatste 26

In het Engels spreekt men van covenants.


manier waarmee men agency-conflicten tracht te reduceren is de looptijd van de schuld (dit kan als een alternatief worden gezien voor beperkende clausules).

4.3.1. Waarborgen 4.3.1.1.

Waarborgen en asymmetrische informatie

“Since collateral in general is costly, its use is inefficient under perfect information. However, collateral requirements can be explained as a response to imperfect information.”(BESTER H., 1985, blz. 854). Dit maakt duidelijk dat waarborgen enkel en alleen maar bestaan omdat er asymmetrische informatie bestaat. Er zijn theorieën die stellen dat waarborgen het adverse selection-probleem verminderen (STIGLITZ J. en WEISS A., 1981, blz. 407; BESTER H., 1985, blz. 854; CHAN Y.en KANATAS G., 1985, blz. 85; BESANKO D. en THAKOR A., 1987, blz. 670). Hierbij gaat het vooral om het signaal-effect dat verbonden is aan de waarborg. Anderen menen dat waarborgen moreel risico verminderen (BOOT A. et All., 1991, blz. 459). Dan gaat het vooral over het gedrag van het ontlenend bedrijf dat beïnvloed wordt. Waarborgen kunnen ook gebruikt worden als self-screening methode voor de ontlenende bedrijven (cfr. supra). Bedrijven die een laag risico hebben zullen liever een lage intrest betalen en veel waarborgen bieden. Bedrijven met een hoog risico daarentegen, zullen een hoge intrest gekoppeld aan geen of weinig waarborgen verkiezen (BESANKO D. en THAKOR A., 1987, blz. 671). Men heeft dit theoretisch onderzocht en gekeken of het nu juist bedrijven zijn met een hoog risico of bedrijven met een laag risico die meer waarborgen geven. Er is onenigheid in de resultaten (cfr. infra). Bijna alle modellen 27 voorspellen dat het ‘veilige’ bedrijven zijn die waarborgen geven, omdat zij weten dat ze minder kans maken om hun waarborg te verliezen, of omdat de vrees voor het verliezen van de waarborg hen aanzet om minder risico’s te nemen (=moreel riscio; BERGER A. en UDELL G., 1998, blz. 640). In de praktijk ziet men echter dat het meestal risicovolle bedrijven zijn die waarborgen geven. Zij menen zo (aan betere voorwaarden) krediet te kunnen krijgen, daar waar ze anders geen of enkel zeer duur krediet kunnen krijgen (KLAPPER L., 2001, blz. 6).

27

Een uitzondering hierop is het model waar onder bepaalde veronderstellingen de risicovolle bedrijven meer

externe waarborgen geven dan minder risicovolle (BOOT A. et All., 1991, blz.467). Banken en Asymmetrische informatie - 43 -

4.3.1.2.

Soorten waarborgen

Man kan de waarborgen opsplitsen in twee soorten: interne waarborgen en externe waarborgen. De interne waarborgen zijn de activa die gebruikt worden in het project dat moet gefinancierd worden (COCO G., 1998, blz.2). Een gekend en veel gebruikte vorm van waarborg is het pand op het handelsfonds (wet van 25/10/1919). “Dit pand omvat het volledig handelsfonds: cliënteel, uithangbord, inrichting, huurrecht, meubilair, gereedschap, intellectuele rechten zoals merk, octrooi, e.d., de aanwezige stock (tot 50% van zijn waarde)” (BOUCKAERT B. en VAN HOUCKE M., 1998, blz.246) De externe waarborgen zijn goederen die niet gebruikt worden in het te financieren project (COCO G., 1998, blz. 2), het zijn vaak privé-goederen van de eigenaar, dan bekijkt men ze meer als garanties (cfr.infra). Dit verhoogt de mogelijkheden van de schuldeiser doordat hij zich nu kan richten op dat welbepaald goed van de eigenaar om terugbetaling te vorderen.

4.3.1.3.

Voordelen van waarborgen.

In grote lijnen kan men het voordeel van waarborgen uitsplitsen in een direct effect en een aantal indirecte effecten (MANN R., 1997b, blz. 638) 28. Het directe effect is dat de kans dat de bank haar geld terug zal zien, verhoogt. Wanneer er geen enkele waarborg is, worden alle goederen van het bedrijf ponds-pondsgewijs verdeeld over de schuldeisers. Door de waarborg wordt dit echter doorbroken en krijgt de schuldeiser die beschermd is door de waarborg betaling door de verkoop van dat goed, ongeacht hoeveel er nog overblijft voor de andere schuldeisers (VAN ACKER C., 2000, blz.73). De indirecte effecten komen erop neer dat men het gedrag van de schuldenaar zal beïnvloeden doordat er nu een waarborg verbonden is aan de lening. Zo zal men bijvoorbeeld het aantal volgende leningen kunnen beperken door het gebruik van een waarborg bij de huidige lening. Als uw bank een waarborg heeft, zullen er minder activa overblijven om als waarborg te geven aan andere schuldeisers, volgende leningen worden hierdoor duurder en dus minder interessant. Een bank heeft liever dat een schuldenaar zo weinig mogelijk andere leningen afsluit. Een reden hiervoor is dat als men maar één van vele schuldeisers is, het bedrijf veel minder aandacht zal besteden aan u dan als uw bank de enige schuldeiser was. De meest voor de hand liggende reden echter is dat men bij liquidatie


dan veel minder concurrenten heeft voor het innen van de schulden. Een tweede indirect effect is het feit dat het bedrijf nu sneller zal geneigd zijn om de lening spontaan te terugbetalen. Dit is zo omdat de waarborg veel minder waard is in handen van de bank dan in handen van het bedrijf en het bedrijf dus een groot verlies lijdt als de bank de waarborg opeist (NAKAMURA L., 1993, blz. 5). Niet alleen zal er een minderwaarde zijn door de gedwongen verkoop van het goed (“fire-sale losses”), de onderneming als geheel zal ook aan waarde verminderen indien dat actief dat men kwijtspeelt zeer belangrijk was voor de competitiviteit van het bedrijf (MANN R., 1997b, blz. 647)29. Een laatste indirect voordeel van waarborgen is de toegenomen mogelijkheid van de bank om de incentive van het bedrijf om risicovolle projecten uit te voeren te verminderen. Wanneer men een lening lopen heeft, heeft men als bedrijf een incentive om projecten uit te voeren die risicovoller zijn dan oorspronkelijk afgesproken (moreel risico). Dit komt doordat als men een project uitvoert dat risicovoller is, men het opwaarts potentieel zelf heeft, maar het neerwaarts risico voor de schuldeiser is. Waarborgen kunnen dit fenomeen op vier manieren beperken (MANN R., 1997b, blz. 649-657). Ten eerste door de opvolging (controle) van de lening te focussen op het actief dat de waarborg is (en dus het opvolgen makkelijker maken). Ten tweede door de effectiviteit van de beperkende clausules (cfr. infra) te verhogen, ook dit doordat men die clausules kan richten op die activa die de waarborg zijn. Ten derde omdat het bedrijf schrik heeft van de minderwaarde die een gedwongen verkoop van de waarborg met zich mee zou brengen (cfr. supra). Ten laatste omdat de waarborg een relatie tot stand doet komen tussen het bedrijf en de bank. In die relatie zal men niet zo snel handelen tegen de belangen van de andere partij omdat die andere partij in de toekomst wel eens wraak zou kunnen nemen. Stulz en Johnson menen dat gewaarborgde leningen de waarde van een bedrijf kunnen doen toenemen doordat de mogelijkheid dat een project met een positieve NPV zal uitgevoerd worden vergroot. (STULZ R. en JOHNSON H., 1985, blz. 516). 4.3.1.4.

Nadelen van waarborgen.

Aan waarborgen zijn natuurlijk ook nadelen verbonden, namelijk extra kosten (MANN R., 1997b, blz. 658-668). Deze extra kosten verklaren waarom niet elke lening gewaarborgd is. 28

Het is echter wel zo dat men deze effecten ook kan bekomen door een garantie te eisen van de schuldenaar (cfr. infra) 29 Dit wordt verduidelijkt met een voorbeeld. Stel een drukkerij heeft een lening lopen van 120.000 EUR. Deze lening is gewaarborgd door een drukpers met een marktwaarde van 120.000 EUR. Bij een gedwongen verkoop zal die drukpers echter maar 100.000 EUR opleveren. Het verlies van de drukpers zou voor het bedrijf een minderwaarde van 400.000 EUR betekenen. Wanneer het bedrijf de lening niet zou terugbetalen en de drukpers gedwongen verkocht zou worden, zou dit voor het bedrijf een verlies van 300.000 EUR betekenen. (MANN R., 1997, blz. 647). Banken en Asymmetrische informatie - 45 -

Ten eerste zijn er de verhoogde kosten om de lening af te sluiten. Aan het sluiten van een lening zijn informatiekosten, documentatiekosten en publicatiekosten verbonden. Enkel de informatiekosten zullen gevoelig hoger liggen voor gewaarborgde lening t.o.v. nietgewaarborgde lening. Men moet nu immers ook informatie bekomen over de waarde van het actief in waarborg en over de band van het bedrijf met dat actief. De documentatiekosten zullen niet verschillen tussen de twee soorten leningen. De publicatiekosten zijn de kosten voor het kenbaar maken dat er een waarborg rust op een welbepaald actief. Deze kosten zijn echter te klein om van een significant verschil te spreken ( ˜ 0.04%). Ook de kosten verbonden aan het beheer van de lening zullen toenemen. Men zal enorm veel tijd en moeite hechten aan het beheer en opvolgen van het goed dat de waarborg is. Bovendien zal het belang van het bedrijf en de bank niet altijd gelijk lopen zodat er ook steeds een soort agency-kosten aanwezig zullen zijn. De belangen van de ene partij zullen niet altijd gediend worden door de andere partij. Ongewaarborgde leningen hebben als voordeel dat er een signaal gegeven wordt naar andere potentiële financiers dat het om een kwalitatief bedrijf gaat. Zo kan men de rentekost van andere schulden en van eigen vermogen verminderen (RAJAN R. en WINTON A., 1995, blz. 1115). Dit is een onrechtstreeks nadeel van waarborgen.

4.3.1.5.

Waarborgen bij KMO’s.

Een algemene visie over waarborgen tussen theoretici is dat grote ondernemingen nietgewaarborgde leningen nemen en dat kleine ondernemingen gewaarborgde leningen nemen. De redenering hiervoor is vrij simpel: de kosten zijn voor grote ondernemingen (relatief) even groot als voor kleine ondernemingen, maar het voordeel is bij grote ondernemingen veel minder uitgesproken. Dit komt omdat de kredietwaardigheid van zulke grote ondernemingen vaak al erg goed is, een waarborg zal die kredietwaardigheid dan niet veel meer verbeteren. Empirisch wordt dit beeld in de VS echter niet volledig bevestigd (MANN R., 1997a, blz. 4). Er zijn vele kleine ondernemingen die ook niet-gewaarborgde leningen nemen. Mann heeft hiervoor ook een aantal mogelijke redenen. Hij vertrekt hierbij van een motivatie voor gewaarborgde lening die hij dan nuanceert (MANN R., 1997a, blz. 11-25). Een eerste reden waarom kleine ondernemingen volgens de theoretici veel waarborgen zouden moeten geven is dat de banken erom vragen en dat de bedrijven geen alternatief hebben en wel waarborgen moeten geven. Dit is volgens Mann niet volledig zo en hij motiveert zijn stelling Banken en Asymmetrische informatie - 46 -

door te verwijzen naar de beschikbaarheid van kredietvormen waarbij geen waarborgen vereist

zijn

(b.v.

kredietlijnen,

kredietkaarten,…).

Bovendien

ziet

hij

ook

veel

financieringsmogelijkheden naast de bankfinanciering. Het feit dat de bank door een waarborg zekerder is van de terugbetaling van de lening (cfr.supra) countert Mann ook. Wanneer de voorraad of de handelsvorderingen als waarborg dienen, zal op het moment dat de bank de optie30 wenst uit te oefenen die waarborgen meestal niet veel meer waard zijn, het bedrijf zal deze twee activa reeds uitgemolken hebben om het bedrijf nog te redden. Specifieke activa als waarborg daarentegen zullen meestal wel hun waarde houden zelfs al verkeert het bedrijf in moeilijkheden. Deze waarborgen zullen echter enkel gebruikt kunnen worden voor leningen ter financiering van die specifieke activa en niet voor de algemene financieringsbehoefte van het bedrijf. Een volgende probleem bij KMO’s is het volgende: de bank kan ermee dreigen om het bedrijf serieuze schade aan te richten als ze de lening niet tijdig terugbetaald. KMO’s hoeven echter niet te vrezen dat een bank dat bij hen zal doen want het wegnemen van die waarborg zou wel eens het einde kunnen betekenen van dat bedrijf en dan zal dat bedrijf niets meer kunnen betekenen voor de bank. Dat waarborgen effectief kunnen zijn in het beperken van de toekomstige leningen aan dat bedrijf is wel zo, maar dit hoeft niet echt een voordeel te zijn. Wanneer er geen waarborg gegeven wordt is het niet altijd zo dat de eerste kredietgever echt geschaad wordt. De eerste mogelijkheid is dat de situatie van het bedrijf zo slecht is dat de tweede bank het bedrijf toch geen lening zal geven, de afwezigheid van de waarborg heeft dan geen effect vermits men nog steeds de enige schuldeiser is en de waarborg niet nodig heeft. Een tweede mogelijkheid is dat het bedrijf er slecht aan toe was, de tweede bank een nieuwe lening heeft met een waarborg en dat door de nieuwe lening het bedrijf gered werd. De afwezigheid van de waarborg bij de eerste bank had een positief effect want anders had de tweede bank wellicht geen lening meer gegeven en was het bedrijf failliet gegaan. In het derde scenario geeft de tweede bank een nieuwe lening, maar het bedrijf gaat toch op de fles. In dit geval was de afwezigheid van een waarborg slecht voor het eerste bedrijf, want nu moet ze hetgeen rest delen met de andere schuldeiser. Dit scenario is echter het minst voor de hand liggend omdat hier twee banken een verkeerde inschatting gemaakt hebben van het bedrijf. Voorts verwijst Mann ook nog naar de transactiekosten verbonden aan een waarborg. Die zijn voor het grootste deel vast. Wat voor kleine leningen aan kleine ondernemingen wel zwaarder kan doorwegen dan voor grote leningen. Een laatste trend die een tegenargument vormt voor het gebruik van waarborgen bij KMO’s is de toegenomen technologische mogelijkheden om de risico’s in te schatten. Er is bewezen

30

Een gewaarborgde lening kan men zien als een optie (BODIE Z. et All., 2002, blz 647)


dat de gemiddelde risicograad van KMO-leningen gedaald is sinds het gebruik van creditscoring (cfr. supra), wat het gebruik van waarborgen minder interessant maakt. Unizo (2002) voerde een onderzoek uit naar de financiering van KMO’s. Ook had zij speciale aandacht voor de waarborgen. Uit het onderzoek bleek (cfr. grafiek 6) dat 47% van de KMO’s een pand op handelsfonds (cfr. supra) als waarborg gebruikten, 42% gaf een persoonlijke waarborg (cfr. infra), bij 40% van de KMO’s was er ook een hypotheek aanwezig en 37% had een hypothecair mandaat 31. grafiek 5: Waarborgen bij KMO's in België (UNIZO, 2002, blz. 20) Pand op het Handelsfonds

0,47

Persoonlijk borg

0,42

Hypotheek

0,4

Hypothecair mandaat

0,37

Andere

0,07 0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

percentage ondernemingen die de waarborg gebruikt.

4.3.2. Garanties. 4.3.2.1.

Begrip.

Er is reeds gesteld geweest dat de eigenaar bij een KMO niet alleen belangrijk is omwille van de rechtstreekse financiering van het bedrijf, maar ook omdat hij vaak een garantie zal geven bij leningen van andere schuldeisers. Naast waarborgen kan een eigenaar van een bedrijf dus ook nog een persoonlijke garantie geven. Het voordeel voor de schuldeiser is dat hij nu niet alleen beschikt over de activa van het bedrijf om bij eventuele default betaling te vorderen, maar ook over de privé-activa van de eigenaar. Onder persoonlijke garanties wordt zowel het geven van persoonlijke

31

Dit is het recht van de bank om een hypotheek te vestigen. Het is een zwakkere vorm dan een hypotheek want als iemand anders een hypotheek vestigt op dat actief, heeft die andere persoon dus voorrang.. Banken en Asymmetrische informatie - 48 -

waarborgen (cfr. supra) als het op het spel zetten van het ganse privé vermogen door de eigenaar verstaan (AVERY R. et All., 1998, blz. 1020). 4.3.2.2.

Belang van garanties.

Empirisch hangt het belang van garanties af van de maatstaf die men neemt om het belang te meten en van het type loon dat men neemt. Voor bedrijven met een beperkte aansprakelijkheid ligt het gebruik van garanties veel hoger dan voor bedrijven met een onbeperkte aansprakelijkheid. In de eerste groep zijn 65,5% van de leningen gesteund door een garantie (en 17,9% door een waarborg), daar waar dat voor de laatste groep 39,6% is (en 16,0% met een waarborg; AVERY R. et All., 1998, blz. 1045). Dit is ook vrij logisch vanuit het standpunt van de bank. Bij de bedrijven met beperkte aansprakelijkheid wil ze haar mogelijke bronnen van terugbetaling verhoogd zien door de garantie. Bij een bedrijf met onbeperkte aansprakelijkheid bevestigt men gewoon de mogelijkheid van de bank om het privé-vermogen van de eigenaar aan te spreken. Wanneer men echter kijkt naar het aandeel van de garanties in de totale financiering door de eigenaar komt men slechts tot een aandeel van 10% van garanties in de totale financiering door de eigenaar. Wanneer men echter kijkt naar de evolutie van het gebruik van garanties ziet men dat garanties steeds meer gebruikt worden, zowel met als zonder waarborg (cfr. tabel 4) tabel 4: Aandeel van leningen met een garantie en leningen zonder een garantie in de VS op basis van de bedragen (AVERY R., 1998, blz. 1031). 1987

1993

geen garantie en zonder waarborgen

10.8 %

4.2%

geen garantie en waarborg

53.3%

40.4%

persoonlijke garantie en waarborg

30.7%

47.8%

persoonlijke garantie zonder waarborg

5.2%

7.4%

alle leningen

100%

100%

4.3.2.3.

Verschil tussen garanties en waarborgen

Garanties en waarborgen zijn twee manieren om het a priori risico van leningen te verminderen. Ze doen het echter op een verschillende manier. Daar waar een (interne) waarborg het bedrijf de schuldeiser een specifieke bron van betaling geeft, geeft het bij de


garantie een tweede bron van betaling. Een garantie is dus een bredere claim, de aansprakelijkheid van de garantiegever is niet beperkt tot 1 welbepaald actief. Een garantie is echter ook een zwakkere claim dan een waarborg, vermits een garantie u niet het recht geeft om te voorkomen dat activa verkocht worden. Bij een waarborg kan men dit verhinderen, of kan men toch nog over het goed beschikken ook al is het verkocht (BERGER A. en UDELL G., 1998 blz. 639). Een garantie bereikt zijn doel echter op een veel goedkopere manier dan een waarborg. Bij waarborgen ligt de nadruk op het rechtstreekse voordeel (meer zeker zijn van betaling), bij een garantie is het meer de bedoeling dat men het gedrag van de ondernemer wenst te beïnvloeden (zijn ganse vermogen staat nu immers op het spel) (MANN R., 1997, blz.10). Er kan dan ook besloten worden dat beide vormen substituten32 zijn voor elkaar (AVERY R. et All., 1998, blz. 1021). Zij kwamen via een regressie die zowel gegevens van bedrijven (National Survey of Small Business Finance) als gegevens over rijkdom en kredieten van privé-personen (Survey of Consumer Finance) uit de VS gebruikt, tot de conclusie dat wanneer er een actief uit het bedrijf als waarborg gegeven wordt, er minder kans bestaat dat er een persoonlijke garantie gegeven wordt.

4.3.3. Beperkende clausules en looptijd Een andere methode die banken gebruiken om het probleem van asymmetrische informatie aan te aanpakken is het gebruik van beperkende clausules “Control rights from covenants reduce borrower adverse selection or moral hazard (RAJAN R. en WINTON A., 1995, blz. 1113)”. Het toekennen van korte termijnschulden is een alternatief voor het gebruik van langetermijnleningen met beperkende clausules. Beperkende clausules worden in een kredietovereenkomst opgenomen om de positie van de kredietverlener te beschermen door aan de ontlener enerzijds bepaalde verplichtingen op te leggen, en hem anderzijds bepaalde zaken te verbieden. Er zijn twee soorten beperkende clausules. De eerste soort zijn clausules die de onderneming verplichten om bepaalde boekhoudkundige ratio’s 33

te respecteren. Ze worden financiële clausules genoemd

(“financial covenants”). De tweede soort zijn clausules die de kredietnemer verplichten om op bepaalde tijdstippen bepaalde informatie over te maken. Deze worden informatie-clausules genoemd (“information covenants”) (THEUS P. en PEETERS I., 1991, blz. 55). Enkele vaak gebruikte clausules in kredietcontracten zijn :

32

Persoonlijke waarborgen en garanties zijn volgens de auteurs echter complementaire middelen, althans voor bedrijven met beperkte aansprakelijkheid. Voor bedrijven met onbeperkte aansprakelijkheid zien zij geen verband tussen beiden (AVERY R. et All., 1998, blz. 1052). 33 b.v. minimum solvabiliteit, rentedekking, eigen vermogen, ….. Banken en Asymmetrische informatie - 50 -

Ø “Cross-default”-clausule: dit is een clausule volgens welke een kredietnemer van rechtswege in gebreke is, enkel en alleen door het feit dat de betrokken onderneming of een verwante onderneming (b.v. dochteronderneming) met betrekking tot andere kredietovereenkomsten, eventueel zelfs afgesloten met een andere instelling of onderneming, in gebreke zou zijn (THEUS P. en PEETERS I., 1991, blz. 57). Ø “Pari-passu”-clausule: In een leen- of kredietovereenkomst waarvan de terugbetaling niet wordt gewaarborgd door enig bijzondere zekerheid wordt meestal een “pari-passu”-clausule ingelast. Een dergelijke clausule verbiedt het de ontlener/kredietnemer om, voor nieuwe of voor bestaande kredieten wel bijzondere zekerheden te verstrekken ten gunste van andere financiële instellingen, tenzij aan de bedinger van de “pari-passu”clausule dezelfde zekerheden zouden worden verleend , in dezelfde rang als deze verleend aan andere schuldeisers (THEUS P. en PEETERS I., 1991, blz. 179). Ø “Negative pledge”-clausule: deze clausule legt de kredietnemer het verbod op om al zijn activa of bepaalde ervan, te vervreemden of te bezwaren met hypotheek, pand, voorrecht of welkdanige last ook, behoudens het voorafgaandelijke akkoord van de kredietgever (THEUS P. en PEETERS I., 1991, blz. 156).

Beperkende clausules kunnen voor het bedrijf wel belemmerend werken als een rendabel project niet toegestaan is door de bank. Zo kan er marktmacht ontstaan die heel veel lijkt op de marktmacht door toegang tot private informatie bij relatie-bankieren (BERGER A. en UDELL G., 1998, blz. 644). Het geheel van clausules moet een evenwicht vormen tussen enerzijds het voorkomen van ongewild gedrag en anderzijds het bevorderen van goed gedrag (NAKAMURA, 1993, blz.9). De beperkende clausules zijn voor de bank ook een incentive om de lening op te volgen (RAJAN R. en WINTON A., 1995, blz. 1123). Natuurlijk, als de bank gebruik wil maken van de clausule, zal ze moeten aantonen dat er een voorwaarde niet gerespecteerd werd. Dit kan men enkel doen door de lening actief op te volgen. Beperkende clausules zijn echter niet de perfecte methode om dit te doen. Er zijn voorbeelden van leningen die in default zijn Banken en Asymmetrische informatie - 51 -

gegaan, zonder dat er ook maar 1 clausule overtreden werd. Deze clausules hadden dus niet alle mogelijke situaties voorzien of waren veel te zwak (BENEISH M. en PRESS E., 1993, blz. 251). Empirisch ziet men dat de meest risicovolle bedrijven ook met de strengste clausules zullen te maken hebben (RAJAN R. en WINTON, 1995, blz. 1316). Bovendien is het ook zo dat de clausules veel strenger zullen zijn bij bankleningen dan bij publieke leningen, wat nog maar eens de superioriteit van banken boven andere schuldenaars toont (RAJAN R. en WINTON A., 1995, blz. 1117). Een korte looptijd is een alternatief voor de beperkende clausules. Daar waar men terugbetaling kan eisen wanneer een clausule niet werd gerespecteerd, kan men beslissen om een korte termijnlening gewoon niet te hernieuwen wanneer de bank dit niet meer wil. Leningen met een korte looptijd of leningen met een lange looptijd en beperkende clausules zijn m.a.w. (gedeeltelijke) substituten (BERGER A. en UDELL G., 2000, blz. 10). Het zijn geen perfecte substituten omdat de voorwaarden onder de welke de lening afgebroken wordt, verschillen. Korte termijnleningen geven de bank onbeperkte macht om te handelen, daar waar men bij beperkende clausules enkel maar in actie kan treden wanneer een clausule is overtreden (RAJAN R. en WINTON A., 1995, blz. 1115). Een andere punt waarop looptijd en clausules verschillen, is dat sommige clausules niet haalbaar zijn bij KMO’s. Dit om de simpele reden dat kleine ondernemingen boekhoudkundig veel minder informatie bekend maken dan grote ondernemingen (cfr. supra). Volgens Berger en Udell (1998) zijn het dus vooral de bedrijven met veel asymmetrische informatie die veel korte termijnschulden zullen hebben. Er zijn echter ook theorieën die stellen dat bedrijven met veel asymmetrische informatie vooral lange termijn schulden zullen nemen (GOWAMI, 1999, blz. 3).

4.3.4. Conclusie Zoals op andere markten wordt ook op de kredietmarkt gebruik gemaakt van contracten om de gevolgen van asymmetrische informatie te beperken. Men kan in die contracten verschillende zaken voorzien, waarvan de belangrijkste in dit hoofdstuk besproken werden. Een waarborg is een eerste manier. Door de waarborg is de bank nu zekerder dat het al zijn geld zal terug zien vermits er nu een specifiek actief is waaruit ze de betaling kan halen. Anderzijds hebben waarborgen ook invloed op het gedrag van de KMO, dit is het indirect effect. Volgens de theorie nemen grote bedrijven leningen zonder een waarborg en kleine ondernemingen met een waarborg. Mann countert deze stelling echter gedeeltelijk door een aantal indirecte voordelen van waarborgen voor

kleine ondernemingen te nuanceren.

Bovendien zijn aan waarborgen ook kosten verbonden. Naast de hogere kosten voor het Banken en Asymmetrische informatie - 52 -

afsluiten van de leningen zijn er ook nog de hogere kosten voor het opvolgen van de lening. Bovendien zijn de agency-kosten ook niet volledig geëlimineerd. Een volgende manier om asymmetrische informatie aan te

pakken is een persoonlijke

garantie. Dit is een alternatief voor de waarborg. Nu kan de schuldeiser immers het privévermogen van de garantiegever aanspreken om terugbetaling bekomen. Dezelfde indirecte effecten die bij een garantie werken, zijn ook hier actief. De laatste manier om asymmetrische informatie contractueel aan te pakken is het gebruik van beperkende contractclausules. Wanneer zo een beperkende clausule geschaad wordt kan de bank directe terugbetaling eisen. Een alternatief is een korte looptijd. Met een korte looptijd kan de bank op elke vervaldag beslissen of de lening hernieuwd wordt of niet, ongeacht of het bedrijf onaanvaardbare handelingen heeft gesteld of niet.


5. Onderzoek. Een volgende stap is het zelf onderzoeken van enkele hypothesen omtrent het financieren van ondernemingen die geconfronteerd worden met asymmetrische informatie. Dit zal gebeuren op basis van een statistisch of descriptief onderzoek. Hiervoor moeten er vooreerst een aantal hypothesen geformuleerd worden. Deze hypothesen worden opgebouwd op basis van het literatuuroverzicht dat hiervoor reeds behandeld is. Dan worden er een aantal proxies voor asymmetrische informatie besproken zodat een aantal verbanden onderzocht kunnen worden tussen de proxies en de kenmerken van de financiering. Bovendien zal ook gekeken

worden

van

welke

factoren

afhangt

of

en

hoeveel

bankfinanciering,

handelsschulden, korte termijnschulden,…. een bedrijf zal aanhouden. Als mogelijke factoren nemen we de proxies die in de literatuur naar voor komen en via een regressie wordt gekeken welke het meest significant zijn. Na de motivering voor het soort onderzoek volgt de omschrijving van hoe de steekproef getrokken werd en de bespreking van de kenmerken van de elementen uit de steekproef. Vervolgens worden de uitgevoerde testen beschreven. Op het einde worden de resultaten samengevat en worden nog enkele mogelijke verdere onderzoeken geformuleerd. Doorheen het onderzoek worden ook steeds de mogelijke fouten beschreven.

5.1.

Type onderzoek.

De hypothesen zullen getest worden aan de hand van een statistisch34 onderzoek of een descriptief35 onderzoek. Deze methode is hier mijns inziens de beste methode vermits de bankfinanciering van KMO’s een onderwerp is dat in de literatuur de laatste jaren reeds ruim is aan bod gekomen. Een gevalstudie past beter wanneer er nog niet veel geschreven en onderzocht is over het onderwerp. De uitgevoerde literatuurstudie zou als een exploratief onderzoek, waar het onderwerp verkend wordt, kunnen aanzien worden. Een tweede stap is het testen van een aantal hypothesen die uit de exploratieve fase geformuleerd worden. Dit testen van hypothesen gebeurt het best via een statistisch onderzoek (DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P., 1999, blz. 47). De bepaling van welke factoren een rol spelen in de hoeveelheid van de verschillende financieringsvormen, zal gebeuren via een regressie. In een regressie wordt een vergelijking opgesteld waarvan een aantal parameters geschat

34

De term statistich onderzoek kan erop duiden dat ander onderzoek niet-statistisch is, dit is uiteraard niet het geval (DE PELSMACKER P.en VAN KENHOVE P., 1999, blz. 47). 35 De term descriptief onderzoek doet vermoeden dat de bedoeling van dergelijk onderzoek er alleen in zou bestaan een fenomeen te beschrijven, dit is uiteraard niet het geval (DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P., 1999, blz. 47).

Empirisch onderzoek

- 54 -

worden. De grootte van deze parameters en hun significantie zullen bepalen of de verschillende factoren van belang zijn voor de te onderzoeken afhankelijke variabele.

5.2.

Doel van onderzoek, onderzoeksvraag en hypothesen.

In dit onderzoek is het de bedoeling dat nagegaan wordt of binnen de groep van Belgische KMO’s er een verschil bestaat in de kenmerken van hun (bank)financiering naargelang ze meer of minder met asymmetrische informatie geconfronteerd worden. In de literatuur kwam men naargelang de context tot een aantal tegenstrijdige conclusies over verschillende punten. Dit onderzoek gaat na wat de situatie is in de Belgische context over deze verschillende punten. De onderzoeksvraag luidt als volgt: Wat zijn de verschilpunten op het gebied van (bank)financiering tussen de KMO’s die veel asymmetrische informatie hebben en de KMO’s die minder asymmetrische informatie hebben? De specifieke onderzoeksvragen worden geformuleerd onder de vorm van een aantal hypothesen. Deze hypothesen worden opgebouwd uit de literatuurstudie (cfr supra). Uit dit onderzoek van secundaire bronnen kwamen een aantal stellingen naar voor over het bankfinancieringsgedrag van KMO’s. Uit het geheel van stellingen worden dan die hypothesen geformuleerd. Deze hypothesen worden hieronder vermeld. Telkens zal ook vermeld worden of die hypothese getest zal worden of niet. Indien de hypothese niet zal getest worden, heeft dat vooral te maken met de informatie die ervoor nodig is die niet of moeilijk kunnen vinden. Hypothese 1: H1: Bankfinanciering zal belangrijker zijn bij bedrijven die meer met asymmetrische informatie te maken hebben. Zoals reeds gezegd zijn banken de beste intermediairs om het probleem van asymmetrische informatie aan te pakken (cfr. supra). Het gevolg hiervan zal dan ook zijn dat die bedrijven een hogere proportie bankfinanciering zullen hebben dan bedrijven die minder met asymmetrische informatie te maken hebben (BERGER A. en UDELL G., 1998, blz. 629). Hypothese 2:

Empirisch onderzoek

- 55 -

H2: Een bedrijf met meer asymmetrische informatie zal geconfronteerd worden met meer kredietrantsoenering. Dit is juist het basisprobleem van asymmetrische informatie: banken weten niet alles over de te financieren projecten en bedrijven en zullen daarom simpelweg geen krediet geven. Die rantsoenering zal men kunnen zien door het toegenomen gebruik van duurdere vormen van krediet zoals schulden aan RSZ en belastingen, en vooral schulden aan leveranciers (cfr. infra). Dit is informatie die in de jaarrekeningen voorkomt, deze hypothese zal dan ook getest worden. Hypothese 3: H3: Als er meer asymmetrische informatie is bij een bedrijf, zal dat bedrijf meer korte termijnfinanciering hebben. Wanneer een bank geconfronteerd wordt met een bedrijf waar veel asymmetrische informatie is, zal die bank verkiezen om op korte termijn te lenen aan dat bedrijf. De redenering hierachter is dat men bij een korte termijnfinanciering minder moreel risico heeft omdat de bank gewoon kan weigeren om de lening te hernieuwen (cfr. supra). Bij een lange termijnlening kan de bank niet zomaar terugbetaling eisen, men heeft steeds bepaalde contractclausules nodig (waarborg, ‘beperkende clausules’,…). Deze hypothese zal wel getest worden.

Hypothese 4: H4: Als er bij een bedrijf veel asymmetrische informatie is, zal dat bedrijf met meerdere banken een relatie aangaan. Als het bedrijf financiering ontvangt van slechts 1 bank, dan bestaat het gevaar dat een liquiditeitsprobleem bij die bank en een daaropvolgende weigering van verdere kredieten aan dat bedrijf door de andere banken wordt aanzien als een probleem bij het bedrijf (slechte rendabiliteit, solvabiliteit,…). Dit gevaar zal groter worden als er meer asymmetrische informatie is, omdat andere banken dan veel minder zicht hebben op het bedrijf (DETRAGIACHE et All., 2000, blz. 1141). Hierbij dient echter opgemerkt te worden dat de stabiliteit van het banksysteem in het betrokken land een rol speelt in de keuze van het aantal relaties (cfr. supra). Ook uit schrik voor het feit dat de ‘huisbank’ een zekere monopoliemacht krijgt tegenover het bedrijf (cfr. supra) kan dat bedrijf een relatie aangaan met een tweede bank. Deze hypothese

Empirisch onderzoek

- 56 -

zal niet getest worden omwille van de moeilijkheid om gegevens over het aantal banken dat gebruikt wordt te achterhalen. Hypothese 5: H5: Een bedrijf met meer asymmetrische informatie zal een sterkere bankrelatie hebben met zijn ‘huisbankier’. Dit is een hypothese die ook weer moeilijk te testen is omwille van het feit dat gegevens over de bankrelatie moeilijk te bekomen zijn. De logica achter deze hypothese is de volgende: wanneer er meer asymmetrische informatie is, zal het bedrijf langer bij die ene bank blijven 36 en ook meer bankzaken verrichten bij die ene bank (breedte relatie). Hierdoor bekomt de bank meer informatie over het bedrijf en wordt de asymmetrie in informatie verlaagd (cfr. supra). Het verschil met de vorige hypothese is dat men hier kijkt naar de relatie met de voornaamste bank (=de huisbank) en bij de vierde hypothese kijkt men naar hoeveel banken men zal gebruiken. Hypothese 6: H6: De rentekost zal zakken doorheen de relatie. Dit is een probleem dat reeds vaak onderzocht is geweest. De verschillende auteurs komen tot verschillende resultaten, soms komt 1 auteur in andere omstandigheden tot andere conclusies (cr. supra). De theorie zegt hierover dat de rentekost zal dalen wanneer de relatie langer duurt en dit omdat de bank doorheen de relatie meer te weten komt over het bedrijf en zo een lagere risicopremie zal vragen. De rentekost zou echter ook kunnen stijgen doordat banken marktmacht krijgen doordat ze toegang hebben tot informatie die andere banken niet hebben (cfr. supra). Deze hypothese zal ook niet getest worden omwille van het gebrek aan gegevens over de bankrelatie. Hypothese 7: H7: Een bedrijf zal meer krediet beschikbaar hebben als de relatie langer duurt. Hier zijn de verschillende auteurs het wel over eens en stellen dat de beschikbaarheid van krediet verhoogt wanneer de relatie langer duurt. Er zijn diverse redenen waarom de bankrelatie wel een duidelijk effect heeft op de beschikbaarheid van krediet, maar niet op de

36

Er is m.a.w. een positief verband tussen de ‘Duration’ van een bankrelatie en de informatie-asymmetrie (ONGENA S en SMITH D., 2001, blz. 452).

Empirisch onderzoek

- 57 -

rentekost (cfr. supra). Deze stelling zal ook niet getest worden door het gebrek aan informatie. Hypothese 8: H8a: Bedrijven die lenen aan banken die een credit-scoringssysteem gebruiken, zullen meer fondsen ter beschikking hebben en dit tegen betere voorwaarden. Dit komt doordat credit-scoring een veel objectievere en snellere beoordeling van het bedrijf toelaat (cfr. supra). Het zou ook wel kunnen zijn dat deze stelling helemaal niet geldt en het tegenovergestelde waar is. Banken zouden zonder credit-scoring omwille van een jarenlange relatie en opgebouwd vertrouwen soms kredieten kunnen geven aan bedrijven die eigenlijk niet kredietwaardig genoeg zijn. Door credit-scoringssystemen gebeurt de toekenning van de lening nu dus veel objectiever en zullen bepaalde van die leningen nu dus geweigerd worden of veel duurder worden. Voor die bedrijven vermindert dus de beschikbaarheid van krediet of stijgt de rentekost, hetgeen zeker niet positief is. Deze hypothese kan dan ook andersom gesteld worden. H8b: Bedrijven die lenen aan banken die een credit-scoringssyteem gebruiken, zullen minder fondsen ter beschikking hebben en dit tegen slechtere voorwaarden. Deze stellingen kunnen ook niet getest worden omdat het moeilijk is om te achterhalen of de betrokken bank wel degelijk een credit-scoringssysteem gebruikt. Hypothese 9: H9: Bedrijven waar het probleem van asymmetrische informatie het hoogst is, zullen meer gewaarborgde schulden hebben. De auteurs weten echter niet goed als het de banken zijn die meer waarborgen vragen of als het de bedrijven zijn die meer waarborgen geven (MANN R., 1997a, blz.. 4). Bedrijven zouden waarborgen kunnen geven als signaal. Zij hebben goede en rendabele projecten en om dit te bewijzen aan de bank geven zij een waarborg, zij zijn bereid dit te doen omwille van hun geloof in de goede afloop. Banken zouden waarborgen kunnen vragen om gewoonweg de kans op volledige terugbetaling te verhogen.

Empirisch onderzoek

- 58 -

Hypothese 10: H10: Hoe sterker de relatie tussen een bedrijf en zijn bank, hoe minder waarborgen er zullen geëist worden. Hier kan men de verschillende maatstaven (cfr. supra) voor de sterkte van de relatie gaan bekijken en testen hoe hun verband is met de waarborgen die gegeven worden bij de bankleningen. De literatuur denkt hier vooral dat er steeds minder waarborgen zullen geëist worden wanneer de relatie langer duurt omdat de bank steeds meer te weten komt over het bedrijf (BERGER A. en UDELL G., 1998, blz.641). Het verband met de andere maatstaven is nog niet zo vaak onderzocht. Deze stelling zal hier niet getest worden omwille van het informatieprobleem. Hypothese 11: H11: Persoonlijke garanties zullen belangrijker zijn bij bedrijven met meer asymmetrische informatie. De redenering is dezelfde als bij de waarborgen. Bij garanties is het echter meer de bedoeling om het gedrag van de schuldeiser te beheersen dan bij waarborgen (cfr. supra). Vermits er in de jaarrekeningen ook nergens melding is van het aantal garanties die de bedrijfsleider of andere garantiegevers hebben gegeven, zal deze stelling ook niet onderzocht worden. Hypothese 12: H12: Garanties en waarborgen zijn substituten. Men zou kunnen kijken als er een zeker verband is tussen het gebruik van waarborgen en garanties en onder welke omstandigheden dat verband anders zal zijn (Mann R., 1997a, blz. 24). Vermits info over garanties moeilijker te vinden is, wordt deze hypothese niet getest. De vier zaken die zullen getest worden zijn dus: Ø H1: Bankfinanciering zal belangrijker zijn bij bedrijven die meer met asymmetrische informatie te maken hebben. Ø H2: Een bedrijf met meer asymmetrische informatie zal geconfronteerd worden met meer kredietrantsoenering.

Empirisch onderzoek

- 59 -

Ø H3: Als er meer asymmetrische informatie is bij een bedrijf, zal dat bedrijf meer korte termijnfinanciering hebben. Ø H9: Bedrijven waar het probleem van asymmetrische informatie het hoogst is, zullen meer gewaarborgde schulden hebben.

Zoals reeds gezegd zal ook gekeken worden naar welke factoren van belang zijn bij de bepaling van de hoeveelheid bankschulden en andere schulden, dit zal gebeuren op basis van een multivariate analyse. De onderzoeksvraag hiervoor kan geformuleerd worden als: Welke factoren determineren hoeveel bankschulden, handelsschulden, belastingsschulden, korte termijnschulden en gewaarborgde schulden een bedrijf zal aanhouden?

5.3.

Proxies voor asymmetrische informatie

5.3.1. Begrip proxy. ‘Asymmetrische informatie’ is een theoretisch begrip dat niet onmiddellijk waarneembaar is. Als men testen wil doen omtrent asymmetrische informatie, moet men een aantal ‘proxies’ vinden. Een proxy is een maatstaf voor een theoretisch begrip, zoals het gebruik van handelsschuld een proxy is voor kredietrantsoenering (cfr. supra). Vele proxies voor asymmetrische informatie worden gebruikt in de empirische literatuur. Ze zijn niet allemaal bruikbaar in dit onderzoek, maar een aantal kunnen toch weerhouden worden.

5.3.2. Proxies die niet van toepassing zijn voor KMO’s. Een eerste reeks van variabelen die men kan gebruiken om asymmetrische informatie te meten is een reeks cijfers over het verhandelde aandeel van het bedrijf. Zo gebruikt men soms het aantal analisten die het aandeel volgen als proxy voor asymmetrische informatie (SHAWN T., 2002, blz. 12). De redenering is vrij eenvoudig, hoe meer analisten het aandeel volgen, hoe meer informatie er over het bedrijf ter beschikking zal zijn en hoe kleiner het probleem van asymmetrische informatie zal zijn. Ook de abnormale rendementen rond winstaankondigingen die men bekijkt in event-studies worden vaak gebruikt als een proxy

Empirisch onderzoek

- 60 -

voor asymmetrische informatie (SHAWN T., 2002, blz. 15). Wanneer er een sterke koersreactie is bij een winstaankondiging zal dit een teken zijn dat het management private informatie heeft bekend gemaakt. De asymmetrische informatie37 tussen insiders en outsiders zal dus groot zijn. Ook de dividendpolitiek van een bedrijf en de hoeveelheid winsten die insiders verdienen door te handelen met hun voorkennis kan men aanzien als een proxy voor asymmetrische informatie (KHAN K. en KING D.,2002, blz. 27). “higher dividends force firms to access the capital markets more frequently and subsequently to be subject to greater controle by investment bankers, analysts, and potential new investors.” (KHAN K. en KING D., 2002, blz. 27). Wanneer insiders veel winsten kunnen halen uit hun informatievoordeel is dit een teken dat zij een groot informatievoordeel hebben en dus dat er veel asymmetrische informatie is. Dit zullen natuurlijk allemaal proxies zijn die niet echt relevant zijn voor dit onderzoek vermits het onderzoeksdomein de bankfinanciering van KMO’s is. De aandelen van KMO’s zijn over het algemeen niet publiek verhandelbaar, er zullen dus ook geen analisten zijn die het aandeel volgen. Interessant hierbij is wel om te vermelden dat het feit dat bedrijven waarvan de aandelen niet publiek verhandeld worden, aanzien worden als bedrijven met meer asymmetrische informatie dan bedrijven waarvan de aandelen wel publiek verhandeld worden38.

5.3.3. Proxies wel van toepassing voor KMO’s. Het gebruik van derivaten kan eveneens een proxy zijn voor het meten van asymmetrische informatie (DABALT P. et All., 2001, blz. 25). Een bedrijf kan door het gebruik van wisselkoers- en intrestderivaten zijn inkomensstroom meer sturen en zo de inkomensstroom voor de buitenwereld ook voorspelbaarder maken. Hierdoor zal er minder asymmetrische informatie zijn tussen internen en externen. Hoe meer men gebruik maakt van derivaten, hoe minder asymmetrische informatie er dus is. R&D-uitgaven zijn ook een vaak genoemde proxy voor asymmetrische informatie (ABOODY D. en BAREV L., 2002, blz. 2749). Bedrijven die veel R&D-uitgaven hebben, zullen meer

37

Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat intertemporeel gezien er periodes zijn van weinig asymmetrische informatie en periodes van veel asymmetrische informatie. Net na een winstaankondiging zal een periode zijn met weinig asymmetrische informatie. 38 Asymmetrische informatie is omgekeerd evenredig met het aantal analisten. Als er geen publieke verhandeling is, zijn er ook geen analisten die het aandeel volgen: aantal analisten = 0. Asymmetrische informatie zal bijgevolg hoog zijn.

Empirisch onderzoek

- 61 -

asymmetrische informatie hebben. Een gevolg hiervan is ook dat men bepaalde sectoren waar er meer R&D is, kan aanzien als sectoren met meer asymmetrische informatie. In een onderzoek zou men dan bijvoorbeeld een Dummy-variabele toevoegen die 1 is wanneer het betrokken bedrijf in een sector zit met gemiddeld gezien veel R&D-uitgaven en 0 wanneer het bedrijf zit in een sector met relatief weinig R&D-uitgaven. Ook deze variabelen zullen niet gebruikt worden in dit onderzoek. Gegevens over R&D-uitgaven of het gebruik van derivaten zijn immers niet beschikbaar in de jaarrekeningen van de ondernemingen (cfr. infra). Andere variabelen zijn voor dit onderzoek wel interessant omdat ze zeer veel gebruikt worden als proxy voor asymmetrische informatie en omdat ze beschikbaar zijn in de jaarrekening van de bedrijven. Een eerste variabele die in dit onderzoek zal gebruikt worden is de grootte van het bedrijf. Grootte is een heel belangrijke proxy voor asymmetrische informatie. Hoe groter hoe het bedrijf, hoe minder asymmetrische informatie (BERGER A. en UDELL G., 2002, blz.1). Voor die grootte bestaan er op zijn beurt dan ook nog eens proxies zoals balanstotaal, omzet, toegevoegde waarde of aantal personeelsleden. Een volgende proxy die weerhouden zal worden, is de leeftijd van het bedrijf (BERGER A. en UDELL G., 1998, blz. 22). Jongere ondernemingen zijn meer onderhevig aan asymmetrische informatie dan oudere ondernemingen omdat er over hen simpelweg nog geen ruim verleden bestaat waar men bepaalde gegevens kan uithalen. De laatste proxy die zal gebruikt worden, is de hoeveelheid immateriële middelen die gebruikt wordt in een bepaald bedrijf (SHAWN T., 2002, blz. 14). Hoe meer immateriële middelen gebruikt worden, hoe meer asymmetrische informatie vermits immateriële middelen veel minder meetbaar en verifieerbaar zijn dan materiële middelen. Voor een onderzoek wordt meestal de ratio immateriële activa / materiële activa gebruikt. In het eerste (bivariate) deel van dit onderzoek zal de steekproef echter in twee groepen ingedeeld worden, namelijk een groep met immateriële activa en een groep zonder immateriële activa (cfr. infra). In het tweede (multivariate) deel zal gekeken worden welke van deze proxies het meest significant bepaalt hoeveel bankschulden een KMO zal aanhouden.

5.4.

Selectie van de elementen.

Steekproeftrekking kan omschreven worden als het selecteren van een aantal elementen uit een te bestuderen populatie, met het doel uit de kenmerken van de steekproef kenmerken van de populatie af te leiden (DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P., 1999, blz.99). Dit is dus een zeer belangrijk onderdeel van het onderzoek. De kwaliteit van de keuze van de steekproefelementen zal de kwaliteit van de bekomen resultaten sterk bepalen. De

Empirisch onderzoek

- 62 -

steekproeftrekking bestaat op zijn beurt ook weer uit een aantal stappen. Ten eerste is er populatiespecificatie, ten tweede het bepalen van het steekproefkader en ten derde de selectie van de steekproefelement. Telkens moet er aandacht zijn voor de mogelijke tekortkomingen.

5.4.1. Populatiespecificatie. De populatie of het universum is de doelgroep waarbij het onderzoek zal uitgevoerd worden. In dit geval zal dit dus alle KMO’s zijn zoals die omschreven zijn door de boekhoudkundige criteria die vermeld zijn in hoofdstuk 2 (cfr. supra). Het gaat m.a.w. om alle bedrijven die geen volledig schema moeten publiceren, maar die een verkort schema kunnen kiezen.

5.4.2. Steekproefkader. De CD-ROM van Bel-first van het jaar 2001 vormt het vertrekpunt voor het kader. De gegevens die in de jaarrekeningen van de bedrijven verschenen in het boekjaar 2000, worden gebruikt om het onderzoek te verrichten. De CD-ROM van Bel-first is een CD-ROM die verslagen bevat van 290.000 bedrijven onder Belgisch recht en van de 200 grootste Luxemburgse bedrijven (banken en verzekeringen niet inbegrepen). Namen en adressen van bestuurders en informatie over klachten, dagvaardingen en vonnissen zijn ook beschikbaar. Er zijn meer dan 100 zoekcriteria. Profielen van 450.000 kleinere bedrijven en bedrijfseenheden zijn ook beschikbaar (BUREAU VAN DIJK, 2002). Wanneer deze CD-ROM volledig gebruikt wordt, is er natuurlijk een kaderfout. De lijst op de CD-ROM komt niet volledig overeen met onze doelgroep. Op die CD-ROM staan immers ook grote bedrijven die niet aan de criteria voor KMO’s voldoen (cfr. supra). Om dit op te lossen wordt een selectie gemaakt van bedrijven die wel aan de criteria voldoen. Drie criteria 39 worden gebruikt om de elementen die wel voldoen aan onze doelgroep te selecteren. De lijst van bedrijven die dan overblijft geldt als het kader. Ø Balanstotaal: maximaal 125.000.000 BEF (3,125 miljoen EUR). Ø Aantal werknemers: minimum 1, maximum 100 Ø Omzet: maximaal 250.000.000 (6,25 miljoen EUR)

39

De criteria worden vermeld in BEF vermits de selectie gebeurd is door de bedragen in BEF te bekijken.

Empirisch onderzoek

- 63 -

Bedrijven die meer dan 100 werknemers hebben, zijn al zeker geen KMO (cfr. supra). Bedrijven die minder dan 100 werknemers hebben, maar toch meer dan 50, mogen het criterium van het balanstotaal en het criterium van de omzet niet meer overschrijden. Bedrijven die minder dan 50 werknemers hebben mogen wel nog (maximaal) 1 van de 2 andere criteria overschrijden. Hierdoor zullen er wel een aantal bedrijven die strikt gezien wel behoren tot de populatie van de KMO’s niet in het kader opgenomen zijn (=kaderfout). Zo zullen er wel bedrijven zijn die minder dan 50 werknemers hebben, maar een balanstotaal hebben van meer dan 125.000 .000 BEF. Deze bedrijven zullen niet opgenomen zijn in ons kader, maar zullen wel nog een verkort schema mogen publiceren. Door deze grenzen te nemen is wel vermeden dat er bedrijven in het kader opgenomen worden die geen verkort schema mogen publiceren en die dus niet tot de populatie behoren. Er wordt bovendien gewerkt met ondernemingen van minimum 1 werknemer omdat de ondernemingen met 0 werknemers vooral managementvennootschappen zullen zijn, welke niet representatief zijn voor de echte KMO’s. Het gevolg hiervan is dat een aantal KMO’s in de echte zin van het woord uit ons kader zullen verdwijnen (de echte KMO’s die geen werknemers zullen hebben), wat een kaderfout is.

Een volgend criterium dat gebruikt werd om de elementen te selecteren is het type schema dat opgesteld werd. KMO’s mogen een verkort schema opstellen, maar zijn daar niet toe verplicht, ze kunnen ook kiezen om een volledig schema op te stellen. In een volledig schema is er uiteraard meer informatie beschikbaar dan in een verkort schema en met een volledig schema kunnen er dus waardevollere besluiten getrokken worden. Daarom is het vierde criteria waarop ons steekproefkader opgesteld wordt de eis van een volledig schema. Door deze laatste eis bestaat wel het gevaar dat er een bias in het onderzoek sluipt. Er is immers de mogelijkheid dat KMO’s die een volledig schema publiceren juist die KMO’s zijn die het minst met asymmetrische informatie te kampen hebben omdat ze juist meer informatie bekend maken. Anderzijds zou het ook kunnen zijn dat KMO’s die toch een volledig schema publiceren juist die bedrijven zijn die meer asymmetrische informatie hebben en juist daarom een volledig schema publiceren40. Al deze criteria toegepast op de ganse lijst van ondernemingen die op de CD-ROM van belfirst voorkomen, resulteert in een steekproef van 2.786 bedrijven. Zoals reeds gezegd zijn hier wel een aantal fouten aanwezig.

Empirisch onderzoek

- 64 -

5.5.

Beschrijving van de steekproef.

In deze paragraaf worden een aantal kenmerken van de groep bedrijven die onderzocht werden beschreven. De juridische vorm en sector worden bekeken om te weten wat de bedrijven in het onderzoek doen. Daarna wordt gekeken hoe de bedrijven ingedeeld worden in groepen volgens de mate waarin ze geconfronteerd worden met asymmetrische informatie volgens de verschillende proxies die hiervoor reeds besproken zijn.

5.5.1. Naar juridische vorm. tabel 5: Verdeling van de elementen volgens juridische vorm Frequentie C.V. E./B.V.B.A. N.V. andere Totaal

Percentage 65

2,3

274

9,8

2429

87,2

18

,6

2786

100,0

Als de verdeling van de steekproef volgens juridische vorm bekeken wordt (cfr. tabel 5), dan blijkt dat de N.V. overheerst. Er zijn 2.429 N.V.’s (87,2%). Voorts zijn er 274 B.V.B.A.’s of Eenmans-B.V.B.A.’s (9,8%). 65 Bedrijven hadden de vorm van C.V. (2,3%). In de selectie zaten ook nog 16 bedrijven met een andere juridische vorm (o.a. openbare instelling), samen maken zij slechts 0,6% van de steekproef uit.

40

Over deze problematiek is er nog weinig onderzoek geweest en zou op zich het onderwerp van een thesis kunnen uitmaken.

Empirisch onderzoek

- 65 -

5.5.2. Naar sector tabel 6:Verdeling van de bedrijven volgens NACE-code. Frequentie

Percentage

0

34

1,2

1

107

3,8

2

330

11,8

3

89

3,2

4

172

6,2

5

955

34,3

6

388

13,9

7

605

21,7

8

14

,5

9

86

3,1

onbekend

6

0.2

Totaal

2.786

100.0

Ook de verdeling volgens de NACE-bel code wordt bekeken (cfr. tabel 6). In de selectie komen 34 bedrijven uit de landbouw, jacht, bosbouw of visserij (1,2%; NACE-bel categorie 0). Er komen 107 bedrijven uit de sector van de energie en waterhuishouding (3,8%; NACEbel categorie 1). 330 bedrijven komen uit de winning en verwerking van niet-energetische delfstoffen en hun derivaten en de chemische industrie (11,8%; NACE-bel categorie 2). 89 bedrijven komen uit de metaalverwerkende industrie, fijnmechanische en optische industrie (3,2%; NACE-bel categorie 3). 172 bedrijven komen uit de andere be- en verwerkende industrieën (6,2%; NACE-bel code 4). Maar liefst 955 bedrijven komen uit de bouwnijverheid (34,3%; NACE-bel categorie 5). 388 bedrijven komen uit de handel, horeca en reparatiebedrijven (13,9%; NACE-bel categorie 6). 655 bedrijven komen uit de vervoer en communicatie (21,7%; NACE-bel categorie 7). Slechts 14 bedrijven komen uit het banken verzekeringswezen, de dienstverlening ten behoeve van ondernemingen en de verhuur (0,5%; NACE-bel categorie 8). 86 bedrijven komen uit de overige dienstverlening (3,1%; NACE-bel categorie 9) (cfr. tabel 6). Van 6 bedrijven is niet geweten uit welke sector ze komen.

Empirisch onderzoek

- 66 -

5.5.3. Naar leeftijd

Als de bedrijven, die in het onderzoek gebruikt worden, ingedeeld worden in leeftijdscategorieën (cfr. grafiek 6) dan blijkt er dat er 335 bedrijven minder dan 5 jaar geleden werden opgericht (12,6%). Maar liefst 1427 bedrijven (53,5%) zitten in de middencategorie van 5 – 20 jaar. 905 bedrijven (33,9%) waren reeds meer dan 20 jaar actief. Van 119 bedrijven is niet geweten wanneer ze werden opgericht. Deze indeling wordt zo gekozen omdat de jongste categorie in het onderzoek de categorie zal zijn die aanzien wordt als zijnde de categorie met veel asymmetrische informatie en de oudste categorie als de categorie met weinig asymmetrische informatie. De tussencategorie wordt in het onderzoek weggelaten. De gemiddelde leeftijd bedraagt 18,87 jaar met een standaardafwijking van 15,25 jaar. grafiek 6: Verdeling van de bedrijven over leeftijdsklassen. 60,00%

53,50%

percentage

50,00% 40,00%

33,90%

30,00% 20,00%

12,60%

10,00% 0,00% <5 jaar

5 - 20 jaar

ouder dan 20 jaar

categorie

Empirisch onderzoek

- 67 -

5.5.4. Naar omzetklasse

percentage

grafiek 7: Verdeling van de bedrijven volgens omzetklasse

50,00% 45,00% 40,00% 35,00% 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00%

45,50% 36,10%

16,20%

<500.000 EUR

500.000 2.500.000 EUR

> 2.500.000 EUR

categorie

De indeling volgens omzet (cfr. grafiek 7) ziet er analoog uit als de indeling volgens leeftijd. Een grote middengroep (45,5% of 1.269 bedrijven) en een iets kleinere groep met veel asymmetrische informatie, die dus meer dan 2,5 miljoen EUR omzet genereert (1.006 bedrijven of 36,1%). De groep met veel asymmetrische informatie is nog kleiner, 451 bedrijven of 16,2% draaien een omzet van minder dan 500.000 EUR. In het onderzoek zal weerom de middengroep weggelaten worden en zal het financieringsgedrag van de twee andere groepen vergeleken worden. De gemiddelde omzet van alle bedrijven bedroeg 2.185.575 met een standaard afwijking van 1.671.725 EUR.

5.5.5. Naar balanstotaal Ook de indeling volgens het balanstotaal (cfr. grafiek 8) ziet er analoog uit. Een grote middengroep met 1.830 bedrijven (65,7%) waar in het onderzoek totaal geen rekening mee gehouden wordt. De groep met veel asymmetrische informatie is de groep met weinig balanstotaal en bevat 592 bedrijven (21,2%). De groep met weinig asymmetrische informatie is de groep met meer dan 2,5 miljoen EUR balanstotaal (13,1%). Het gemiddelde balanstotaal bedroeg 1.345.375 EUR met een standaardafwijking van 867.250 EUR.

Empirisch onderzoek

- 68 -

grafiek 8: Verdeling van de bedrijven volgens balanstotaal

65,70%

70,00% 60,00% percentage

50,00% 40,00% 30,00%

21,20%

20,00%

13,10%

10,00% 0,00% < 500.000 EUR

500.000 2.500.000 EUR

> 2.500.000 EUR

categorie balanstotaal

5.5.6. Naar aantal werknemers.

Ook de verdeling naar het aantal werknemers (cfr. grafiek 9) komt overeen met de verdeling volgens de andere proxies voor asymmetrische informatie. De middengroep

(5 – 30

werknemers) bevat hier 1.551 ondernemingen. De categorie met veel asymmetrische informatie (minder dan 5 werknemers) bevat 868 bedrijven (31,20%) en de categorie met weinig asymmetrische informatie (> 30 werknemers) bevat 367 bedrijven (13,2%). Het gemiddeld aantal werknemers bedroeg 14,1 met een standaardafwijking van 15,5 werknemers.

Empirisch onderzoek

- 69 -

grafiek 9: Verdeling van de bedrijven volgens aantal werknemers 60,00%

55,70%

percentage

50,00% 40,00% 31,20% 30,00% 20,00%

13,20%

10,00% 0,00% < 5WN's

5-30 WN's

>30WN's

categorie

5.5.7. Immateriële activa

Wanneer de immateriële activa als proxy gebruikt wordt, is er geen tussencategorie. De groep met weinig asymmetrische informatie is de groep zonder immateriële activa, de groep met veel asymmetrische informatie is de groep met immateriële activa op de balans. Er waren 704 bedrijven die immateriële activa hadden staan op hun balans (25,3%) en 2082 bedrijven hadden geen immateriële activa op hun balans staan (74,7%).

5.5.8. bankschulden

Het aantal bankschulden is een variabele die vrij belangrijk is in dit onderzoek. Bijgevolg wordt ook beschreven hoe de verdeling van die bankschulden is over de steekproef. Niet alle bedrijven hebben bankschulden. Bij de bedrijven die gebruikt werden in het onderzoek hadden 1162 bedrijven bankschulden op hun balans staan (41,7%). 1624 bedrijven hadden geen enkele bankschuld (58,3%). Het gemiddelde bedrijf had 133.600 EUR aan bankschulden. De standaardafwijking van het aantal bankschulden bedroeg 448.095 EUR. Gemiddeld waren er 10,25% van de schulden afkomstig van een bank.

Empirisch onderzoek

- 70 -

5.6.

Bespreking van de uitgevoerde testen.

5.6.1. Overzicht van de gebruikte variabelen Als er gewoon een aantal bedragen rechtstreeks uit de jaarrekeningen komen zullen de resultaten uiteraard niet betrouwbaar zijn. Er moeten telkens ratio’s genomen worden en dit om de bedragen te corrigeren voor de grootte. Zo zal het aantal bankschulden bij een bedrijf met meer dan 30 werknemers uiteraard veel groter zijn dan bij een bedrijf met minder dan 5 werknemers (dit zal ook gelden voor meer omzet en meer balanstotaal). Dit is gewoon een gevolg van het feit dat grote bedrijven absoluut gezien meer schulden zullen hebben. Om te kijken of ze relatief gezien gezien meer bankschulden hebben, zal één of andere ratio moeten gecreëerd worden, het aantal bankschulden zal gedeeld worden door de totale schulden (cfr. infra). Ook voor alle andere variabelen die onderzocht zullen worden moeten er ratio’s voorzien worden. Hieronder vindt u een overzicht van alle gebruikte ratio’s met telkens de naam van de variabele zoals die in de verdere bespreking zal gebruikt worden voor die bepaalde ratio.

Ø BANKRATIO =

bankschulden totale _ schulden

Deze ratio wordt gebruikt om te onderzoeken of bedrijven die geconfronteerd worden met veel asymmetrische informatie (volgens de proxies) proportioneel meer bankschulden zullen hebben dan bedrijven die (volgens de proxies) minder asymmetrische informatie zouden hebben (H1)

Ø LPTRATIO =

KT − schulden totale _ schulden

Deze ratio wordt gebruikt om te kijken als de twee te onderzoeken groepen een verschillende looptijd hebben (H3). Met korte termijnschulden wordt bedoeld schulden met een looptijd minder dan 1 jaar.

Empirisch onderzoek

- 71 -

Ø LPTBANKRATIO =

KT − bankschulden totale _ bankschulden

Deze ratio meet min of meer hetzelfde als de vorige ratio, hier wordt echter enkel en alleen gefocust op de bankschulden (H3). Misschien zijn enkel de banken minder bereid om bedrijven met asymmetrische informatie lange termijnleningen te geven of misschien geldt het tekort aan lange termijnleningen helemaal niet bij banken.

Ø WAARBRATIO =

gewaarborgde _ schulden totale _ schulden

Met deze ratio tracht het onderzoek aan te tonen dat de twee te onderzoeken groepen een andere proportie gewaarborgde schulden aan houden (H9).

Ø WAARBBANKRATIO =

gewaarborgde _ bankschulden totale _ bankschulden

Deze ratio tracht min of meer hetzelfde aan te tonen dan de vorige ratio (H9), hier enkel weer specifiek toegespitst op bankschulden. Misschien eisen enkel de banken meer waarborgen of hebben de banken juist minder waarborgen nodig om leningen toe te kennen.

Ø RANTSOEN1 =

handelssch ulden totale _ schulden

Met deze ratio wordt onderzocht of bedrijven die met meer asymmetrische informatie geconfronteerd worden ook meer te maken hebben met kredietrantsoenering van banken (H2). Wanneer dit zo is, zullen zij meer beroep moeten doen op duurdere handelsschulden (cfr. infra).

Empirisch onderzoek

- 72 -

Ø RANTSOEN2 =

belastings schulden totale _ schulden

Deze ratio onderzoekt hetzelfde als de vorige ratio, hier is de achterliggende gedachte echter dat als het betrokken bedrijf geconfronteerd wordt met kredietrantsoenering dat de belastingsschuld zal toenemen omdat die aanzien wordt als duur (H2).

Ø RANTSOEN3 =

handelssch ulden + belastings schulden totale _ schulden

Deze ratio probeert de vorige twee te combineren.

5.6.2. Kolmogorov-Smirnov testen voor normale verdeling Om te weten welke testen er moeten uitgevoerd worden, moet er natuurlijk eerst nagegaan worden of de te onderzoeken variabelen al dan niet normaal verdeeld zijn. Hiervoor wordt de Kolmogorov-Smirnov test voor normale verdeling gebruikt (cfr. tabel 7).

tabel 7: Kolmogorov-Smirnov-test voor normale verdeling van de variabelen. variabele

N

gemiddelde

st. dev.

z-waarde

BANKRATIO

2.786

0,1025

0,1872

16,780***

LPTRATIO

2.783

0,8890

0,2034

16,362***

LPTBANKRATIO

1.162

0,5665

0,4505

8,708***

WAARBRATIO

2.786

0,0484

0,1433

24,070***

WAARBBANKRATIO

1.162

0,4071

0,8013

13,167***

RANTSOEN1

2.786

0,4159

0,2791

24,486***

RANTSOEN2

2.786

0,0703

0,1150

14,276***

RANTSOEN3

2.786

0,4862

0,2832

25,697***

* significant op niveau van 10 % ** significant op niveau van 5% *** significant op niveau van 1%

Alle variabelen zijn significant op het 1% niveau. Er is dus geen enkele variabele die normaal verdeeld is. Dit zal gevolgen hebben voor het soort test dat er moet uitgevoerd worden, hierop wordt later teruggekomen. Een ander opvallend punt uit tabel 7 is dat waarborgen

Empirisch onderzoek

- 73 -

vooral bestaan onder bankschulden. De volledige groep van schulden zal slechts voor gemiddeld 4,8% gewaarborgd zijn. Bij de bankschulden zullen 40,8% van de schulden gewaarborgd worden. Bovendien zijn het in mindere mate de banken die zich beperken tot korte termijnfinanciering (56,65% korte termijnfinanciering bij bankschulden t.o.v. 88,90% voor de globale schulden).

5.6.3. Hoe worden de proxies ingedeeld?

Dit probleem werd reeds aangekaart in de beschrijving van de elementen van de steekproef. Toch hier nog even een overzicht van welke groepen aanzien worden als groepen met weinig asymmetrische informatie en welke groepen aanzien worden als groepen met veel asymmetrische informatie (cfr. tabel 8). De tussengroepen vallen uit het onderzoek weg.

tabel 8: Indeling van de proxies in groepen proxy omzet

groep veel asymm.info 0-500.000 EUR

grijze zone 500.000

groep weinig asymm. info

–

2.500.000 > 2,5 miljoen EUR

–

2.500.000 > 2,5 miljoen EUR

EUR balanstotaal

0-500.000 EUR

500.000 EUR

aantal werknemers

0-5 werknemers

5-30 werknemers

> 30 werknemers

immateriële activa

wel imm. Act. op balans

***********************

geen imm. act. op balans

leeftijd

0-5 jaar

5-20 jaar

> 20 jaar

Met een Mann-Whitney test (cfr. infra) zal telkens gekeken worden als de gemiddelden van de twee uiterste groepen significant verschillend zijn van elkaar.

Empirisch onderzoek

- 74 -

5.6.4. Bivariate testen.

5.6.4.1.

Welke soort test?

De bedoeling is, zoals zonet vermeld, te kijken of de verschillen in gemiddelde tussen de twee groepen voor elke variabele afzonderlijk significant verschillen van elkaar. De aangewezen test daarvoor is de niet-parametrische Mann-Whitney test. Ondanks het feit dat de afhankelijke variabele een ratio-schaal is kan toch geen parametrische test uitgevoerd worden, dit omdat de variabelen niet normaal verdeeld zijn (cfr. supra). Welke andere test moet er dan uitgevoerd worden? Elke ratio-schaal kan ook aanzien worden als een ordinale schaal. Bovendien zijn er twee steekproeven, namelijk de groep met weinig asymmetrische informatie en de groep met veel asymmetrische informatie, die onafhankelijk zijn van elkaar. Een combinatie van deze kenmerken zorgt ervoor dat de aangewezen testprocedure de Mann-Whitney test is (DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P, 1999, blz. 312, tabel 12.4)

5.6.4.2.

Omzet als proxy.

tabel 9: Financieringsverschillen volgens omzet

variabele

omzet < 500 000 EUR N

BANKRATIO LPTRATIO LPTBANKRATIO WAARBRATIO WAARBBANKRATIO RANTSOEN1 RANTSOEN2 RANTSOEN3

451 451 156 451 156 451 451 451

Gemidd. St.Dev. 0,092 0,1963 0,8715 0,2470 0,5367 0,4623 0,033 0,1323 0,2974 0,5761 0,3050 0,2884 0,09138 0,1526 0,3963 0,3018

omzet > 2.5 miljoen EUR N gemidd. St.Dev. 1006 0,1213 0,1864 1004 0,9047 0,1653 511 0,6029 0,4317 1006 0,0576 0,1437 511 0,4561 0,9332 1006 0,4833 0,2462 1006 0,05659 0,08423 1006 0,5398 0,2453

MannWhitney Z-waarde -5,388*** -3,683*** -0,710 -6,086*** -2,704*** -12,31*** -0,45 -9,162***

* significant op het 10% niveau ** significant op het 5% niveau *** significant op het 1% niveau

Bedrijven die een kleinere omzet hebben, hebben veel minder bankschulden dan bedrijven die een hoge omzet hebben (9,2% t.o.v. 12,13%). Bovendien is er ook een significant verschil bij de variabele RANTSOEN1 (30,50% tegenover 48,33% handelsschulden). Dit is tegenovergesteld als de redenering dat bedrijven die met meer kredietrantsoenering

Empirisch onderzoek

- 75 -

geconfronteerd worden meer gebruik maken van duurdere handelsschulden. Het zou echter ook kunnen dat de lagere ratio bankschulden bij de groep kleinere bedrijven wil zeggen dat zij gewoon minder bankschulden nodig hebben. Bijgevolg moeten ze zich ook niet extra richten op duurdere handelsschulden om het tekort op te vullen. Een andere verklaring zou kunnen zijn dat ze zich richten op een andere vorm van schulden, namelijk belastingsschulden. De ratio van de belastingsschulden is bij de groep kleinere bedrijven immers hoger dan bij de andere groep. Dit zou er op kunnen wijzen dat wanneer (kleinere) bedrijven gerantsoeneerd worden van krediet dat zij eerder hun belastingen later zullen betalen dan dat zij meer leveranciersschuld zullen opnemen. De looptijd van de schulden is significant verschillend wat betreft de variabele LPTRATIO (87,15% voor kleine bedrijven t.o.v. 90,47% voor grote bedrijven), hetgeen tegenstrijdig is met de theorie die stelt dat kleinere bedrijven meer korte termijnfinanciering zullen gebruiken omdat ze minder toegang hebben tot lange termijnfinanciering. Dit zou verklaard kunnen worden door het feit dat beperkende contractclausules een alternatief zijn voor een korte looptijd (cfr. supra). Kleinere bedrijven zouden wel liever korte termijnleningen hebben omdat het goedkoper is. Zij zijn echter te klein om te overleven wanneer de schuldeiser een korte termijnkrediet niet meer zou vernieuwen. Om dit nadeel te vermijden gaan zij lange termijnleningen aan. Het nadeel hiervan is ook dat ze zich nu moeten houden aan beperkende clausules. De grotere bedrijven zijn wel stevig genoeg om bij een eventueel weigeren van een volgende krediet op eigen benen te staan of snel een andere financier te zoeken. Zij nemen dus liever goedkopere korte termijnleningen op, dan gebonden te zijn aan beperkende contractclausules. Interessant hierbij zou zijn om te achterhalen of er en hoe strak de beperkende clausules zijn voor de bedrijven die minder omzet draaien en minder korte termijnfinanciering hebben. Binnen de groep van de bankschulden is dit verschil echter niet meer significant tussen de twee groepen (LPTBANKRATIO). Dit betekent dat banken de omzet niet gebruiken als criterium voor meer of minder korte termijnfinanciering. De cijfers over de waarborgen spreken de theorie ook tegen. Uit dit onderzoek blijkt dat bedrijven met een grotere omzet ook meer gewaarborgde schulden zullen hebben, dit zowel binnen de groep van de totale schulden als binnen de groep van de bankschulden (respectieveljk 3,3% t.o.v. 5,76% en 29,74 t.o.v. 45,61%). Normaal gezien geldt de regel dat als er meer asymmetrische informatie is, er ook meer waarborgen zullen geëist worden (MANN R., 1997a, blz. 9). Dat dit in deze resultaten niet naar voor komt, kan verklaard worden doordat er een grote beschikbaarheid is van kredietvormen waarvoor geen waarborgen vereist zijn (kredietlijnen, kredietkaarten,…; MANN R., 1997a, blz. 12). Ook kan het zo zijn dat waarborgen bij de allerkleinste bedrijven geen nut hebben omdat het verlies

Empirisch onderzoek

- 76 -

van die waarborg het einde van het bedrijf zou kunnen betekenen, in dat geval kan de bank helemaal geen winst meer halen uit dat bedrijf (MANN R., 1997a, blz. 17). Bijgevolg zal de bank de waarborg toch niet uitoefenen en heeft de waarborg dus geen enkel nut. Grotere bedrijven kunnen bij het verlies van een waarborg wel nog verder werken en waarborgen zullen daar dus meer gebruikt worden. Een andere mogelijke verklaring kan zijn dat kleinere bedrijven meer garanties zullen bieden. Bij grote bedrijven worden de financiële gevolgen van een “default” te groot om gedragen te worden door een privé-persoon (manager). Bij een klein bedrijf is dit nog wel mogelijk. Hierdoor zullen kleinere bedrijven misschien eerder garanties geven bij leningen en grotere bedrijven eerder waarborgen. Voor een overzicht van deze cijfers: cfr. tabel 9.

5.6.4.3.

Balanstotaal als proxy.

tabel 10: Financieringsverschillen volgens balanstotaal variabele

balanstot. < 500.000 EUR N

gemidd.

St.Dev.

balanstot. > 2,5 miljoen EUR N Gemidd St.Dev

MannWhitney Z-waarde

BANKRATIO

592

0,0617

0,1637

364

0,1637

0,2127 -10,324***

LPTRATIO

591

0,9303

0,1710

364

0,8503

0,2216 -9,921***

LPTBANKRATIO

164

0,6521

0,4680

218

0,5635

0,4361 -2,902***

WAARBRATIO

592

0,0189

0,09097

364

0,08395

0,1815 -8,662***

WAARBBANKRATIO

164

0,2903

0,7531

218

0,4219

0,7505 -3,488***

RANTSOEN1

592

0,3963

0,2957

364

0,4026

0,2616 -0,902

RANTSOEN2

592

0,1042

0,1617

364

0,05196

0,07185 -3,483***

RANTSOEN3

592

0,5005

0,3141

364

0,4546

0,2637 -2,119**


Bij een analyse naar balanstotaal komen min of meer dezelfde besluiten naar voor als bij de analyse naar omzet (cfr. tabel 10). Bedrijven met een kleiner balanstotaal hebben significant minder toegang tot bankfinanciering dan bedrijven met een hoger balanstotaal (6,17% t.o.v. 16,37%), dit wordt hier ook niet gecombineerd met een significant hoger gebruik van handelsschulden, wel met een hoger gebruik van belastingsschulden (10,42% t.o.v. 5,196%). Bedrijven met een laag balanstotaal die geen bankkrediet krijgen, zullen dit vooral compenseren door hun belastingen later te betalen. Kleinere bedrijven hebben hier significant meer korte termijnschulden en dit zowel voor de globale schulden als voor de bankschulden (respectievelijk 93,03% t.o.v. 85,03 % en 65,21%

Empirisch onderzoek

- 77 -

t.o.v. 56,35%). Wat hier bovendien ook weer opvalt, is dat banken de bedrijven meer lange termijnschulden geven dan bij de globale schulden, dit kan echter te maken hebben met het feit dat handelsschulden (belangrijke categorie) vooral op korte termijn zijn en zo het percentage korte termijnschulden voor de globale schulden optrekt. Bij het balanstotaal zijn er opnieuw significant meer waarborgen bij grote bedrijven dan bij kleine bedrijven (1,89% t.o.v. 8,39% voor de globale schulden; 29,03% t.o.v. 42,19% voor de bankschulden). Dezelfde redenering als voor de omzet kan hier gemaakt worden.

5.6.4.4.

Aantal werknemers als proxy.

tabel 11: Financieringsverschillen volgens aantal werknemers variabele

aantal werknemers < 5

Aantal werknemers > 30 Mann-

N

gemidd.

St.Dev.

N

gemidd

St.Dev

Whitney Z-waarde

BANKRATIO

1032 1032

LPTBANKRATIO

345

WAARBRATIO

1032

0,08569 0,8885 0,5523 0,0394 0,3298 0,4229 0,07517 0,4980

0,1859 0,2283 0,4637 0,1393 0,3082 0,3212 0,1389 0,3294

367

LPTRATIO

0,1219 0,9029 0,6226 0,05321 0,3896 0,3640 0,07365 0,4376

0,1773 0,1600 0,4250 0,1327 0,8444 0,2139 0,1017 0,2116

-6,446*** -5,424*** -1,122 -5,343*** -0,135 -1,646* -5,476*** -2,886***

WAARBBANKRATIO 345 RANTSOEN1 1032 RANTSOEN2

1032

RANTSOEN3

1032

367 196 367 196 367 367 367


Bij het aantal werknemers komen er weer soortgelijke resultaten dan bij de andere twee proxies voor de grootte naar voor (cfr. tabel 11). Kleinere bedrijven hebben minder toegang tot bankfinanciering dan de grotere bedrijven (8,6% t.o.v. 12,19%). Dit wordt hier wel gecompenseerd door een significant groter aantal handelsschulden (42,29% t.o.v. 36,40%; significant op het 10% niveau) en belastingsschulden (7,517% t.o.v. 7,365%; significant op het 1% niveau). Hieruit kan besloten worden dat bedrijven met een klein aantal werknemers wel eerder meer handelsschulden zullen opnemen dan dat ze hun belastingsschulden zullen verhogen. De ratio LPTRATIO is voor de grotere bedrijven ietsje hoger (wel significant) dan voor de kleinere bedrijven (90,29% t.o.v. 88,85%), bij de bankschulden is er geen significant verschil qua korte termijnschulden tussen de twee groepen.

Empirisch onderzoek

- 78 -

Bij de waarborgen komt er ook weer een analoog resultaat als bij de andere proxies voor de grootte: significant meer gewaarborgde schulden bij de groep met veel werknemers voor de globale schulden, bij de bankschulden is er geen significant verschil tussen de twee groepen (LPTBANKRATIO). Dezelfde redenering als bij de omzet kan gemaakt worden.

5.6.4.5.

Immateriële activa als proxy.

tabel 12: Financieringsverschillen volgens aanwezigheid van immateriële activa variabele

wel immateriële activa

Geen immateriële activa Mann-

N

gemidd.

St.Dev.

N

gemidd

St.Dev

Whitney Z-waarde

BANKRATIO

2082 8079

LPTBANKRATIO

831

WAARBRATIO

2082

0,1912 0,2010 0,4522 0,1427 0,7650 0,2857 0,1148 0,2869

704

LPTRATIO

0,1029 0,8945 0,5649 0,0464 0,3898 0,4593 0,07043 0,4897

0,1014 0,8729 0,5706 0,05415 0,4505 0,4060 0,06998 0,4760

0,1719 0,2098 0,4469 0,1449 0,8856 0,2587 0,1156 0,2719

-2,406** -4,475*** -0,281 -3,602*** -0,761 -0,554 -1,021 -1,131


2082

RANTSOEN3

2082

704 331 704 331 704 704 704


De resultaten met immateriële activa als proxy voor asymmetrische informatie (cfr. tabel 12) zijn minder uitgesproken dan de resultaten met de andere proxies. Er zijn een fractie meer (maar wel significant) bankschulden bij de groep met immateriële activa (10,29% t.o.v. 10,14%). Dit is de groep die volgens de theorie meer asymmetrische informatie zou hebben, de cijfers zijn dus tegengesteld aan hetgeen in andere proxies naar voor kwam. Voorts is er wel een klein, significant verschil aan korte termijnschulden tussen de bedrijven met immateriële activa op de balans t.o.v. bedrijven zonder immateriële activa op de balans (89,45% t.o.v. 87,29%). Dit echter enkel voor de globale schulden, de variabele LPTBANKRATIO is niet significant verschillend tussen de twee groepen. Van alle andere variabelen is enkel de variabele WAARBRATIO significant verschillend. De groep zonder immateriële activa heeft meer gewaarborgde (globale) schulden dan de groep met immateriële activa (5,41% t.o.v. 4,64%). Dit kan misschien verklaard worden doordat een immaterieel goed moeilijker als waarborg kan gegeven worden. De ratio voor de gewaarborgde bankschulden is niet significant verschillend over de twee groepen, de andere

Empirisch onderzoek

- 79 -

variabelen ook niet. Dit alles zou er misschien op kunnen wijzen dat immateriële activa in de Belgische context geen echt goede proxy is voor asymmetrische informatie.

5.6.4.6.

Leeftijd als proxy.

tabel 13: Financieringsverschillen volgens leeftijd. variabele

N

gemidd.

St.Dev.

N

gemidd

St.Dev

MannWhitney Z-waarde

BANKRATIO

335 335

LPTBANKRATIO

99

WAARBRATIO

335

0,0711 0,8858 0,5903 0,02505 0,2489 0,3924 0,07622 0,4686

0,1651 0,2284 0,4605 0,1090 0,5095 0,2754 0,1263 0,2813

905

LPTRATIO

0,1084 0,9010 0,5754 0,04592 0,3916 0,4352 0,06627 0,5015

0,1872 0,1857 0,4451 0,1336 0,7635 0,2769 0,1126 0,2865

-4,517*** -1,968** -0,366 -3,531*** -2,198** -2,452** -0,507 -1,780*

leeftijd < 5 jaar


335

RANTSOEN3

335

leeftijd > 20 jaar

904 396 905 396 905 905 905


Ook de resultaten met de leeftijd als proxy zijn niet volledig in dezelfde richting als wanneer de grootte als proxy genomen wordt (cfr. tabel 13). Er zijn wel significant meer bankschulden bij de oudere bedrijven (10,84% t.o.v. 7,11%), maar de jongere bedrijven compenseren deze achterstand niet met meer handelsschulden of belastingsschulden. Integendeel het zijn de oudere bedrijven die relatief gezien significant meer handelsschulden zullen hebben (43,52% t.o.v. 39,24% voor de variabele RANTSOEN1; bij de variabele RANTSOEN2 is er geen significant verschil tussen de groepen). Een verklaring hiervoor kan misschien zijn dat banken voor nieuwe bedrijven wachten om kredieten toe te kennen totdat leveranciers, die het bedrijf en de sector beter beheersen, meer schulden zullen toestaan aan dat bedrijf. Het zijn ook de oudere bedrijven die meer korte termijnschulden (globale schulden) zullen aanhouden (90,10% t.o.v. 88,58%). Dit omdat jonge bedrijven zich eerst voor een bepaalde periode wensen te engageren zodat zij reeds zeker financiering hebben voor de eerste jaren. De variabele LPTBANKRATIO is niet significant verschillend over de twee groepen. Wat betreft de waarborgen zijn het de oudere bedrijven die meer gewaarborgde schulden aanhouden, zowel voor de globale schulden als voor de bankschulden in het bijzonder (respectievelijk 2,5% t.o.v. 4,6% en 24,89% t.o.v. 39,16%). Dit duidt er misschien op dat de

Empirisch onderzoek

- 80 -

waarborgen die een jong bedrijf kan geven misschien minder waardevol zijn dan waarborgen die oudere bedrijven kunnen geven. Dit zou zo kunnen zijn omdat jongere bedrijven een kleinere klantenbasis hebben of nog geen uitgebreide voorraad hebben en bijgevolg is het pand op het handelsfonds niet zo waardevol als bij een ouder bedrijf waar deze twee categorieën wel al zeer waardevol zijn (cfr. supra: pand op handelsfonds).

5.6.5. Multivariate testen.

Hier is het de bedoeling dus om te kijken welke variabelen determineren hoe groot de verschillende ratio’s zijn die in de bivariate testen gebruikt werden. Hiervoor wordt een OLSregressie uitgevoerd waarbij de parameters van een vergelijking geschat worden. In dit onderzoek zullen de proxies als onafhankelijke variabelen en de ratio’s voorgesteld in het deel 5.6.1 (cfr. supra) als afhankelijke variabele in de vergelijking gebruikt worden. De causaliteit wordt m.a.w. omgedraaid. Voor de onafhankelijke variabelen wordt telkens het natuurlijke logaritme van de proxy in kwestie genomen. Dit om vertekening van de resultaten te vermijden. Het bereik van de verschillende variabelen is immers te zeer verschillend. Daar waar bij het aantal werknemers het maximum 50 bedraagt, is dat bij het balanstotaal 250.000 (*1.000 BEF). Indien deze bedragen zonder correctie behouden worden, zouden de coëfficiënten te veel verschillen van elkaar.

Eerst worden de bekomen vergelijkingen

uitgeschreven. In Tabel 14 die daarop volgt, vindt u een overzicht van de bekomen resultaten. BANKRATIO = -0,303 – 0,085 * LN(Omzet) + 0,208 * LN(balanstotaal) + 0,030 * LN(aantal werknemers) + 0,021 * LN(imm. activa) + 0,073 * LN(leeftijd) LPTRATIO = 1,245 + 0,224 * LN(Omzet) – 0,316 * LN(balanstotaal) + 0,065 * LN(aantal werknemers) - 0,009 * LN(imm. activa) + 0,043 * LN(leeftijd) LPTBANKRATIO = 1,013 – 0,031 * LN(Omzet) + 0,077 * LN(balanstotaal) + 0,145 * LN(aantal werknemers) + 0,010 * LN(imm. activa) + 0,052 * LN(leeftijd) WAARBRATIO = -0,417 – 0,004 * LN(Omzet) + 0,235 * LN(balanstotaal) –0,080 * LN(aantal werknemers) + 0,026 * LN(imm. activa) + 0,043 * LN(leeftijd) WAARBBRATIO = -1,558 – 0,083 * LN(Omzet) + 0,096 * LN(balanstotaal) – 0,090 * LN(aantal werknemers) – 0,022 * LN(imm. activa) + 0,024 * LN(leeftijd)

Empirisch onderzoek

- 81 -

RANTSOEN1 = -0,198 + 0,412 * LN(Omzet) – 0,111 * LN(balanstotaal) – 0,267 * LN(aantal werknemers) + 0,005 * LN(imm. activa) + 0,035 * LN(leeftijd) RANTSOEN2 = 0,366 – 0,020 * LN(Omzet) – 0,207 * LN(balanstotaal) + 0,125* LN(aantal werknemers) - 0,070 * LN(imm. activa) + 0,070 * LN(leeftijd) RANTSOEN3 = 0,196 + 0,412 * LN(Omzet) – 0,196 * LN(balanstotaal) – 0,221 * LN(aantal werknemers) - 0,024 * LN(imm. activa) + 0,040 * LN(leeftijd)

tabel 14: Coëfficiënten van de regressies. afhankelijke variabele

Onafhankelijke variabelen Cte.

Omz.

bal.tot.

R² # WN’s

imm.

leeftijd

act. 1

BANKRATIO

coëff. 2 St. dev.

LPTRATIO

coëff.

-0,033*** (0,106)

-0,085 (0,009)

1,245*** 0,224**

0,208*** (0,011)

0,030 (0,008)

0,021 (0,003)

0,073* 0,045 (0,009)

-0,316***

0,065

-0,009

0,043 0,072

St. dev.

(0,127)

(0,010)

(0,033)

(0,009

(0,004)

(0,010)

LPTBANKRATIO

coëff. St. dev.

1,013** (0,456)

-0,031 (0,035)

-0,077 (0,044)

0,145** (0,032)

0,010 (0,012)

0,052 0,019 (0,034)

WAARBRATIO

coëff. St. dev.

-0,417*** (0,088)

-0,004 (0,007)

0,235*** (0,009)

-0,080 (0,007)

0,026 (0,003)

0,043 0,050 (0,007)

WAARBBANKRA

coëff. St. dev.

-1,558* (0,917)

0,083 (0,070)

0,096 (0,088)

-0,090 (0,065)

-0,022 (0,025)

0,024 0,018 (0,068)

coëff. St. dev.

-0,198 0,412*, (0,149) (0,012)

-0,111** (0,016)

-0,267*** (0,011)

0,005 (0,005)

0,035 0,102 (0,012)

-0,020 -0,207*** (0,005) (0,006)

0,125** (0,005)

-0,070* (0,002)

0,070 0,045 (0,005)

0,169 0,412** -0,196*** (0,147) (0,012) (0,016)

-0,221*** (0,011)

-0,024 (0,004)

0,040 0,103 (0,012)

TIO RANTSOEN1 RANTSOEN2

coëff. St. dev.

RANTSOEN3

coëff. St. dev.

0,366*** (0,061)

* significant op het 10%-niveau ** significant op het 5%-niveau 1 het gaat hier om de gestandaardiseerde coëfficiënten 2 Standaard afwijking van de gestandaardiseerde coëfficiënt.

*** significant op het 1%-niveau

Uit de coëfficiënten van de regressie met de variabele BANKRATIO als afhankelijke variabele blijkt dat het balanstotaal en de leeftijd significant zijn (respectievelijk op het 1%niveau en op het 10%-niveau). Bovendien zijn beide coëfficiënten positief. Dit komt voor beiden overeen met de stelling dat bedrijven die met meer asymmetrische informatie te

Empirisch onderzoek

- 82 -

maken hebben ook minder bankschulden zullen hebben. Dit geeft uiteraard min of meer hetzelfde beeld weer als de resultaten in de bivariate analyse. De lage R² voor de regressie duidt erop dat er echter nog vele variabelen zijn die het aantal bankschulden bepalen. Uit de regressie voor de looptijd

van de globale schulden blijkt dat de omzet en het

balanstotaal wel significant zijn op het 1%-niveau, maar de ene coëfficiënt is negatief, de andere is positief. De negatieve coëfficiënt van het balanstotaal bevestigt de theorie die stelt dat een bedrijf dat meer asymmetrische informatie bezit, meer korte termijnfinanciering zal hebben. Ook bij de bivariate analyse kwam dit naar voor. De positieve coëfficiënt van de omzet spreekt dit tegen. Ook dit ligt in de lijn van de relatie tussen omzet en looptijd bij het bivariate onderzoek. Bij de regressie voor de looptijd van de bankschulden heeft enkel het aantal werknemers een significante invloed op het aantal korte termijnbankschulden. De coëfficiënt is positief, dus bedrijven met meer asymmetrische informatie zullen minder korte termijn bankfinanciering aanhouden. Dat er voor de rest geen andere proxies zijn die een significante invloed hebben op het aantal korte termijnbankschulden, wijst er ook op dat de banken bedrijven met veel asymmetrische informatie niet echt onthouden van lange termijnfinanciering. Het zullen eerder de bedrijven zijn die beslissen op welke looptijd ze willen lenen, banken voldoen gewoon aan de vraag. De lage R² duidt ook weer op het feit dat er nog vele andere factoren zijn die het aantal korte termijn(bank)schulden bepalen. Ook de resultaten van de regressies voor de waarborgen duiden op weinig significantie. Enkel het balanstotaal is significant, en dan nog enkel voor de globale schulden. Die ene coëfficiënt is wel positief, wat betekent dat bedrijven met meer balanstotaal (en dus minder asymmetrische informatie) meer gewaarborgde schulden zullen hebben. Dit is tegengesteld aan onze stelling, maar bevestigt wel wat in het bivariate onderzoek werd bekomen. Voor de rest is geen enkele variabele significant. Hieruit kan besloten worden dat het aantal gewaarborgde schulden dat een bedrijf heeft, bijna niet bepaald wordt door de proxies, maar door andere factoren. Ook de lage R² geeft een teken in die richting. De regressies die zouden moeten wijzen op kredietrantsoenering wijzen niet allemaal in dezelfde richting. De coëfficiënten voor het balanstotaal bij de variabelen RANTSOEN1 en RANTSOEN2 zijn telkens significant en negatief. Dit bevestigt de stelling dat wanneer een bedrijf meer asymmetrische informatie bezit (en ook minder bankschulden heeft, cfr. infra), dit bedrijf meer handelsschulden en belastingsschulden zal hebben. Dit is volledig in lijn met H2, maar tegengesteld aan de resultaten van het bivariate onderzoek. De coëfficiënt voor het aantal werknemers is significant en negatief voor RANTSOEN1, wat ook weer wil zeggen dat meer asymmetrische informatie ook meer handelsschulden met zich meebrengt. Hier was de

Empirisch onderzoek

- 83 -

coëfficiënt bij BANKRATIO echter niet significant. Bedrijven met minder werknemers zullen dus niet meer handelsschulden aanhouden omdat ze relatief minder toegang hebben tot bankschulden. De coëfficiënt voor het aantal werknemers bij de variabele RANTSOEN2 is significant en positief. Bedrijven die dus meer asymmetrische informatie zullen hebben, zullen in deze steekproef dus minder schulden hebben aan de belastingen. De variabele voor de omzet is bij RANTSOEN1 significant en positief. Hier geldt dus ook dat bedrijven die meer asymmetrische informatie hebben dus minder handelsschulden zullen aangaan. De variabele van de immateriële activa is slechts 1 keer significant. Dit wijst, zoals het bivariate onderzoek, erop dat in de Belgische context de aanwezigheid van immateriële activa geen goede maatstaf is voor asymmetrische informatie.

5.6.6. Samenvatting van de resultaten en suggesties voor verder onderzoek. tabel 15: Overzicht van de richting van de gevonden verbanden en hun significantie.

proxy variabele BANKRATIO

bivariaat

Omzet

balanstot.

# WN’s

imm. act.

leeftijd

+++

+++

+++

--

+++

multi var. LPTRATIO

LPTBANKRATIO

+++

bivariaat

+++

---

multi var.

+++

---

bivariaat

bivariaat

bivariaat

---

++

+++

+++

++ +++

multi var. WAARBBANKRATIO

+++

---

multi var. WAARBRATIO

+

+++

+++

+++ +++

+++

++

multi var. RANTSOEN1

RANTSOEN2

RANTSOEN3

bivariaat

+++

multi var.

+++

--

---

bivariaat

---

---

multi var.

---

++

bivariaat

+++

---

---

multi var.

+++

---

---

++

+

+ positief verband significant op 10% niveau

- negatief verband significant op 10% niveau

++ positief verband significant op 5 % niveau

-- negatief verband significant op 5% niveau

+++ positief verband significant op 1% niveau

--- negatief verband significant op 1% niveau

Empirisch onderzoek

- 84 -

Tabel 15 geeft een overzicht van de bekomen resultaten van het bivariate onderzoek en het multivariate onderzoek. Een plusteken wijst in de tabel op een positief verband. Wanneer de proxy een hogere waarde heeft, zal de betrokken ratio ook hoger zijn en omgekeerd. Hoe meer plustekens of mintekens er staan, hoe significanter het verband. Wanneer er in het betrokken vakje niets staat, dan is het verband niet significant. Soms vinden we in de bivariate test wel eens een significant verband dat in de multivariate test niet significant is of omgekeerd. Er is slechts 1 relatie die bij de twee testen een tegengesteld verband toont. Het aantal werknemers heeft in de bivariate test een negatief verband met RANTSOEN2, bij de multivariate test heeft het aantal werknemers een positief verband. Deze verschilpunten komen misschien doordat we bij de bivariate test de steekproef ingedeeld hebben in drie groepen. Hierbij werd steeds de middengroep uit het onderzoek gehaald. Bij de multivariate test werd het logaritme van de waarde genomen zoals die in de jaarrekening werd gepubliceerd. Dit verschil zou misschien tot de licht andere resultaten kunnen leiden. We zien voorts ook dat de hypothese dat bedrijven met veel asymmetrische informatie vooral zullen aangewezen zijn op bankfinanciering in onze steekproef niet geldt. Het zullen vooral de bedrijven zijn die minder asymmetrische informatie hebben die meer bankschulden zullen hebben. Als dit gecombineerd wordt met de schulden aan belastingen en handelsschulden, dan blijkt er geen eenduidig verband te zijn. De proxy omzet stelt dat die bedrijven met minder asymmetrische informatie en dus meer bankschulden ook meer handelsschulden zullen aanhouden. Dit wijst erop dat banken wachten om bedrijven financiering te geven totdat leveranciers, die het bedrijf en de sector beter kennen, bereid zijn om hun vorderingen op die bedrijven op te drijven. Hogere leveranciersschuld is hier als het ware een signaal naar de banken. De negatieve verbanden bij de proxies balanstotaal en werknemers wijzen op het tegengestelde. Hier zou men kunnen stellen dat de bedrijven die minder toegang hebben tot bankschulden hun toevlucht nemen tot duurdere vormen van krediet, namelijk handelsschulden en belastingsschulden. Dit bevestigt de redenering van Petersen en Rajan (1994, cfr. supra). De hypothese voor de looptijd kunnen we bij deze steekproef ook niet aanvaarden. De stelling van Berger en Udell (1998) dat bedrijven met meer asymmetrische informatie minder toegang

hebben

tot

lange

termijnfinanciering

en

bijgevolg

bijna

enkel

korte

termijnfinanciering zullen hebben, wordt hier dus weerlegd. In deze steekproef wordt het standpunt van Goswami (1999) bevestigd. Het zijn voornamelijk de bedrijven met meer asymmetrische informatie die meer lange termijnfinanciering hebben. Dit zal zo zijn omdat korte termijnfinanciering goedkoper is dan lange termijnfinanciering en zij in tegenstelling tot bedrijven met veel asymmetrische informatie ook het gevaar kunnen dragen dat de lening

Empirisch onderzoek

- 85 -

niet hernieuwd wordt. Bedrijven met veel asymmetrische informatie leggen liever voor een bepaalde periode hun financieringsmiddelen vast. Een ander opvallend punt is dat het vooral de bedrijven zijn met weinig asymmetrische informatie die waarborgen geven. Dit weerlegt de algemene theorie van Bester (1985, cfr. infra) die stelt dat waarborgen dienen om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren en het dus vooral bedrijven zijn die veel geconfronteerd worden met asymmetrische informatie die waarborgen zullen gebruiken. Het bevestigt echter wel de redenering van Mann (1997a, blz. 11-25) die een aantal argumenten geeft waarom kleine bedrijven niet altijd gewaarborgde schulden hebben. Ook zou het zo kunnen zijn dat bij kleine bedrijven meer garanties geboden worden, daar waar dat bij grotere bedrijven niet altijd meer mogelijk is. Verder onderzoek met gegevens over de geboden garanties zou dit kunnen uitwijzen. Er zijn twaalf hypothesen geformuleerd en er zijn er slechts vier getest. Het onderzoeksdomein is dus allesbehalve uitgeput. Met informatie over de relaties die bedrijven aanhouden met een bepaalde bank en info over de betrokken banken zouden een aantal interessante discussiepunten in de literatuur kunnen getoetst worden aan de Belgische context. Het effect van relatie-bankieren en credit-scoring op de rentekost en de beschikbaarheid van krediet zou op die manier onderzocht kunnen worden. Bovendien zou, zoals reeds gezegd, informatie over de geboden garanties en de beperkende clausules die in het contract tussen de bank en het bedrijf opgenomen worden zeer interessant zijn. Met de info over de garanties zouden de resultaten over de waarborgen misschien kunnen verklaard worden en met de info over de beperkende clausules zouden de resultaten over de looptijd misschien

iets duidelijker worden. Ook zou de groep van bedrijven kunnen

ingedeeld worden door een combinatie van de verschillende proxies en op basis van die indeling het effect van asymmetrische informatie op de financiering bekijken. Vermits de laatste maanden sprake is van kredietschaarste bij KMO’s zou er ook intertemporeel kunnen gekeken worden naar de bankfinanciering van KMO’s en kijken of er wel degelijk een kredietschaarste is, hoe bedrijven dit compenseren, en vooral of asymmetrische informatie eventueel aan de basis zou kunnen liggen van deze vermeende kredietschaarste. Bovendien zou het ook interessant kunnen zijn om niet alleen binnen de groep van KMO’s de groep met veel asymmetrische informatie te vergelijken met de groep met weinig asymmetrische informatie, maar ook eens te kijken naar de verschillen in bankfinanciering tussen de KMO’s en grote ondernemingen.

Empirisch onderzoek

- 86 -

6. Algemene conclusies. KMO’s

zijn

een

bijzondere

categorie

ondernemingen.

Er

bestaan

verschillende

mogelijkheden om bedrijven in te delen in KMO’s en grote ondernemingen. In deze scriptie werd gekozen voor de indeling die gegeven werd door Prof. De Lembre. Het bijzondere aan die KMO’s is dat zij niet verplicht zijn een dubbele boekhouding te voeren. Zij mogen kiezen om een vereenvoudigde boekhouding te voeren. KMO’s zijn (zeker in de Belgische context) een zeer belangrijke categorie van ondernemingen. Dit komt tot uiting in het aantal KMO’s (ongeveer 97% van totaal aantal Belgische ondernemingen), in de tewerkstelling bij KMO’s (ongeveer 45% van de totale tewerkstelling in België), in de toegevoegde waarde van KMO’s (meer dan 40% van het Belgische BNP), in het groot aantal innovaties die KMO’s realiseren en in de aandacht die de overheid schenkt aan de KMO’s. Dit alles wijst erop dat KMO’s een belangrijke plaats innemen in de Belgische bedrijfswereld. Banken zijn voor KMO’s één van de belangrijkste bronnen van financiering, zeker in Europa en in België in het bijzonder. De laatste maanden klagen Belgische KMO’s echter dat banken hen te weinig krediet verschaffen. Een sluitend antwoord op de vraag of banken effectief minder krediet geven aan KMO’s kan momenteel nog niet gegeven worden, banken ontkennen immers dat zij de kredieten aan KMO’s afbouwen. Een empirisch onderzoek werd uitgevoerd naar het verschil in (bank)financieringsgedrag bij KMO’s met veel asymmetrische informatie en bij KMO’s met minder asymmetrische informatie. Hiervoor werden 2786 KMO’s geselecteerd uit de CD-ROM van bel-first. Er werd gekozen om enkel die KMO’s te nemen die ondanks de mogelijkheid om enkel een boekhouding volgens een verkort schema te houden toch kozen om een volledig schema te publiceren. Deze keuze werd genomen omdat in de volledige schema’s veel meer informatie beschikbaar is en dus tot een waardevoller onderzoek kan overgegaan worden. Hierdoor zal er echter wel een bias in het onderzoek geslopen zijn vermits deze bedrijven juist minder of juist meer aan asymmetrische informatie kunnen onderworpen zijn. De resultaten van het empirisch onderzoek liggen niet altijd volledig in lijn met wat de theorie voorschrijft. Bovendien blijken sommige variabelen die geacht worden proxies te zijn van asymmetrische informatie, helemaal niet significant te zijn. Dit duidt op de moeilijkheid om een theoretisch begrip als asymmetrische informatie te meten. Een eerste sterk punt van dit onderzoek is echter dat er verschillende proxies genomen worden om zo toch tot een goed beeld te komen van hoe asymmetrische informatie een invloed heeft op het financieringsgedrag van KMO’s. Het tweede essentiële sterke punt van dit onderzoek is dat de causaliteit ook eens

Algemene conclusie

87

omgedraaid wordt. In het eerste (bivariate) deel van het onderzoek worden gewoon een aantal ratio’s op basis van een Mann-Whitney test vergeleken tussen bedrijven die op basis van een welbepaald proxy veel asymmetrische informatie zouden hebben en bedrijven die weinig asymmetrische informatie zouden hebben. In het tweede (multivariate) deel wordt via een regressie getest welke proxies het meest invloed hebben op de financiële ratio’s die in het eerste deel gebruikt werden. Asymmetrische informatie is alomtegenwoordig in de economie. In deze eindverhandeling wordt asymmetrische informatie bekeken op de kredietmarkt. Asymmetrische informatie werd voor het eerst gemodelleerd aan de hand van een voorbeeld op de tweedehands automarkt. Op de kredietmarkt bestaat een soortgelijk systeem. Bedrijven weten veel beter dan om het even welke financier hoeveel kans hun te financieren projecten hebben op slagen en hoeveel kans er bestaat dat hun te financieren projecten mislukken. Het gevolg van deze scheeftrekking in informatie is dat financiers een rentekost vragen die ze zouden vragen voor een project met een gemiddeld risico. Aan deze rentekost zijn bedrijven die projecten hebben die minder risicovol zijn dan het gemiddelde niet bereid om te lenen. Zij zouden immers goedkoper kunnen lenen indien de lening juist geprijsd zou zijn. Financiers zullen bijgevolg enkel de risicovolle projecten financieren. Dit is uiteraard niet rendabel voor hen. Uiteindelijk zal hierdoor de kredietmarkt stilvallen. Geen enkele lening zal nog toegekend worden omwille van de asymmetrie in informatie tussen het bedrijf en de financier. Als dit probleem van naderbij bekeken wordt, blijkt dat er twee specifieke gevolgen verbonden zijn aan asymmetrische informatie. Door de onduidelijkheid over de risicograad van het project vragen financiers de rentekost voor het gemiddelde risico, wat de risicovolle projecten aantrekt en de minder risicovolle projecten weghoudt. Dit eerste gevolg wordt averechtse selectie genoemd. Een tweede gevolg is dat omwille van de asymmetrische informatie bedrijven, nadat de lening is toegekend, de neiging zullen hebben om hun eigenbelang na te streven en een project uit te voeren dat risicovoller is dan oorspronkelijk afgesproken. Dit fenomeen wordt moreel risico genoemd. De aanwezigheid van asymmetrische informatie op de kredietmarkt heeft een aantal gevolgen. Ten eerste zal men een ‘pikorde’ van financiering volgen. De volgorde van financieringsinstrumenten zal m.a.w. beïnvloed worden door asymmetrische informatie. Zo zal financiering met eigen kasstromen het meest interessant zijn vermits hier geen asymmetrische informatie aan is verbonden. Ten tweede zal men schuldfinanciering aangaan. Hier is het probleem van asymmetrische informatie minder schadelijk dan bij nieuw aandelenkapitaal vermits aan schulden vaste rentebetalingen verbonden zijn. De kasstromen uit schulden zullen zekerder zijn dan de kasstromen bij aandelenkapitaal, schulden zullen

Algemene conclusie

88

hierdoor goedkoper zijn dan aandelen. De minst interessante vorm is dus de uitgifte van nieuwe aandelen. Ten eerste omdat de kasstromen het meest onzeker zijn en dus aandelenkapitaal hierdoor het duurst is en ook omdat een potentiële aandeelhouder moet overtuigd worden om het ganse ondernemingsrisico te dragen. Op een perfect werkende kredietmarkt zijn vraag naar en aanbod van schuldkapitaal steeds aan elkaar gelijk. Dit komt doordat bij een vraagoverschot de rente zal stijgen totdat er een evenwicht is. Bij een aanbodoverschot zal de rente dalen totdat er een evenwicht is. Asymmetrische informatie is één van de imperfecties op de kredietmarkt. Door die asymmetrie in informatie kan er toch een evenwicht zijn wanneer vraag en aanbod niet aan elkaar gelijk zijn. Dit komt omdat asymmetrische informatie verhindert dat de markt ruimt bij een vraag- of aanbodoverschot. Het meest behandelde thema in de literatuur is de situatie van een vraagoverschot. Men spreekt dan van kredietrantsoenering. Banken laten dan de rente niet stijgen omdat als men de rentekost laat stijgen moreel risico en averechtse selectie alleen maar meer voorkomen. Asymmetrische informatie is zoals dus blijkt een vrij theoretisch begrip dat in de werkelijkheid moeilijk te meten valt. Dit is nu juist de utdaging van empirisch onderzoek hieromtrent. Er moeten een aantal proxies gevonden worden voor asymmetrische informatie. Aan de hand van die proxies kunnen dan verschillende hypothesen getest worden. Algemeen pakt men asymmetrische informatie aan door de aanwezigheid van intermediairs. Op de kredietmarkt zijn het financiële intermediairs die de gevolgen van asymmetrische informatie moeten reduceren. Dit doen zij o.a. door zich te specialiseren in het doorlichten en evalueren van bedrijven en projecten. Bovendien kunnen zij als intermediair de transactiekosten sterk doen dalen en kunnen zij door de leningen te poolen de verwachte verliezen omwille van de wet van de grote getallen beter inschatten. Van alle financiële intermediairs zijn banken voor schuldfinanciering het best geplaatst. Dit komt doordat zij naast leningen ook vele andere financiële diensten leveren aan de KMO’s waardoor zij meer informatie over het bedrijf te weten komen dan andere intermediairs en zo de gevolgen van asymmetrische informatie beter kunnen beperken. Bij KMO’s is het probleem van asymmetrische informatie veel meer uitgesproken dan bij grotere bedrijven. Over KMO’s is veel minder informatie beschikbaar dan over grote ondernemingen. Hierdoor stellen sommige auteurs dat voor KMO’s bankfinanciering belangrijker zal zijn dan voor grote ondernemingen en dat bedrijven die meer onderhevig zijn aan asymmetrische informatie ook meer afhangen van de bank. In het empirisch onderzoek dat in deze eindverhandeling werd uitgevoerd kwam dit niet naar voor. In het onderzoek bleek dat bedrijven met meer

Algemene conclusie

89

asymmetrische informatie een kleinere proportie bankschulden aanhouden. Bij een aantal proxies van asymmetrische informatie (balanstotaal en aantal werknemers) gaat dit gepaard met een hoger gebruik van handelsschuld en belastingsschuld. Dit bevestigt de visie van Petersen en Rajan (1994) dat bedrijven die meer te maken hebben met asymmetrische informatie meer te maken zullen hebben met kredietrantsoenering. Om dit te compenseren vluchten zij naar duurdere vormen van krediet. Bij andere proxies van asymmetrische informatie (immateriële activa, leefijd en omzet) blijkt dat de kleinere proportie bankfinanciering niet gecompenseerd wordt met meer handels- of belastingsschulden. Dit zou erop kunnen wijzen dat banken wachten om leningen te geven aan KMO’s tot leveranciers, die het bedrijf en zijn omgeving (sector) veel beter kennen, hun schulden ten aanzien van die KMO’s ook verhogen. Banken hebben verschillende technieken ter beschikking om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren. De eerste techniek is relatie-bankieren. Hier zal een bank een lage termijnrelatie aangaan met het bedrijf en zo informatie over dat bedrijf bekomen die men niet zou hebben, indien men voor het eerst een lening zou toekennen aan dat bedrijf. Het gevolg is uiteraard dat de bank door die extra informatie de lening veel beter kan beoordelen. Sommige auteurs stellen dat de rentekost van de leningen die een bedrijf krijgt van een bank zal zakken naargelang de relatie met die bank langer duurt. De redenering is dat de bank meer informatie bekomt doorheen de relatie en er dus minder onzekerheid is omtrent de lening. De rentekost zal dus zakken door een dalende risicopremie. Anderen menen dat de rentekost juist zal stijgen doorheen de relatie. Dit zou kunnen doordat de betrokken bank door de toegang tot de extra informatie nu een soort monopoliemacht kan uitoefenen over het bedrijf. Monopoliemacht gaat uiteraard gepaard met een hogere kost. Nog anderen denken dat beide tegengestelde effecten elkaar min of meer compenseren en dat de rentekost dus bijna niet zal veranderen doorheen de relatie. Empirisch werd het verloop van de rente doorheen de relatie in deze eindverhandeling niet getest vermits informatie over de relatie tussen de KMO en de bank moeilijk te bekomen is. Een ander voordeel van relatie-bankieren is dat er meer krediet zal beschikbaar zijn als de relatie tussen de KMO en de bank sterker wordt. Hier is de meerderheid van de auteurs het wel over eens. De daarnet vermelde marktmacht die banken krijgen door de relatie met de KMO kan als een nadeel aanzien worden. Die marktmacht ontstaat doordat de betrokken bank nu toegang heeft tot informatie die concurrerende banken niet hebben. Dit voordeel kan de bank uitbuiten onder de vorm van een monopolie. Meestal hebben KMO’s wel relaties met verschillende banken om aan die monopoliemacht te ontsnappen. De toegenomen transactiekosten worden dan gecompenseerd doordat de bank nu minder monopoliemacht heeft. Testen omtrent het aantal bankrelaties worden in deze eindverhandeling ook niet

Algemene conclusie

90

uitgevoerd omwille van de moeilijkheid om informatie te bekomen over welke banken instaan voor welke leningen. Een tweede techniek die banken gebruiken om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren is credit-scoring. Dit is een techniek die overgewaaid komt van de markt voor consumentenkredieten naar de markt voor KMO’s. Belangrijk hierbij is dat voor de beoordeling van de kredietwaardigheid van een lening aan een KMO de kredietwaardigheid van de zaakvoerder zeer belangrijk is. Bij grote ondernemingen is dit veel minder het geval. Bovendien zijn leningen aan grote ondernemingen veel idiosyncratischer dan leningen aan KMO’s. Daarom zal credit-scoring een techniek zijn die typisch gebruikt wordt voor leningen aan KMO’s en niet voor leningen aan grote ondernemingen. Er zijn drie mogelijkheden om een scoringssysteem op te bouwen. De eerste is discriminant-analyse, de tweede is een methode gebaseerd op de optie-theorie en de derde methode is het gebruik van neurale netwerken.

In

deze

eindeverhandeling

wordt

enkel

de

methode

gebaseerd

op

discriminantanalyse gedetailleerd behandeld. Hierbij zoekt men naar een aantal factoren die het succes of het falen van een bepaalde lening determineren. De variabelen die men over het algemeen in rekening neemt gaan o.a. over het aantal schulden die men reeds heeft, of men die schulden in het verleden op tijd heeft terugbetaald en de kenmerken van de nieuwe schulden. Men bekomt een score en die score is een weergave van de kans dat de lening zal terugbetaald worden. Het voordeel van credit-scoring is drievoudig. Ten eerste zal de interactie tussen de bank en de KMO veel sneller en objectiever verlopen. Ten tweede zal de prijzetting van de lening veel beter kunnen gebeuren. Bij sommige leningen zal dit leiden tot lagere rentekost, bij andere leningen zal dit leiden tot een hogere rentekost. Het derde voordeel is dat de beschikbaarheid van krediet zal verhogen door het gebruik van creditscoring. Sommigen variabelen mogen bij wet niet opgenomen worden in creditscoringssystemen. Het gaat hier dan meer specifiek om het geslacht, leeftijd en etnische afkomst van de zaakvoerder van de KMO. Dit zou de discriminatie op de kredietmarkt moeten uitsluiten. Testen omtrent credit-scoring worden in deze eindverhandeling niet uitgevoerd, dit omdat het zeer moeilijk is om te weten te komen welke leningen precies met een credit-scoringssyteem toegekend werden en welke niet. Een laatste mogelijkheid van banken om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren is het contract. In de eerste plaats kan men in het contract voorzien dat er een waarborg aanwezig is. Die waarborg kan de gevolgen van asymmetrische informatie op een rechtstreekse manier beïnvloeden. Wanneer de KMO de lening niet kan terugbetalen, zal de bank nu over de waarborg beschikken. Uit de verkoop van die waarborg kan men dan de lening terugbetalen. Een waarborg kan echter ook op een indirecte manier de gevolgen van

Algemene conclusie

91

asymmetrische informatie reduceren. De aanwezigheid van een waarborg zal immers het gedrag van de KMO beïnvloeden zodat er minder kans is dat de KMO zal handelen in het nadeel van de bank. Zo zal de aanwezigheid van een waarborg toekomstige leningen kunnen beperken. Bovendien zal de KMO uit schrik van de waarborg te verliezen de lening nu sneller spontaan terugbetalen. Bovendien zullen waarborgen de incentives van de KMO’s om risicovollere projecten uit te voeren kunnen reduceren. Dit o.a. doordat men zich nu kan richten op de waarde van de waarborg i.p.v. op de waarde van het ganse project of de ganse onderneming. Aan een waarborg zullen natuurlijk extra kosten gebonden zijn. Bovendien zal een nietgewaarborgde lening het voordeel hebben dat ze een signaal geven naar andere potentiële financiers dat het om een goed bedrijf gaat en zo die andere leningen goedkoper maken. Dit is een onrechtstreeks nadeel van waarborgen. Theoretisch stelt men dat waarborgen meer aanwezig zijn bij bedrijven met veel asymmetrische informatie. In het empirisch onderzoek werd dit niet bevestigd. Integendeel, het waren vooral de bedrijven met weinig asymmetrische informatie die een groot deel van hun schulden gewaarborgd hadden. Vooral bij de omzet, het balanstotaal en de leeftijd bleek dat bedrijven met minder asymmetrische informatie een groter deel van hun waarborgen gewaarborgd hadden. Het feit dat zij meer de mogelijkheid hebben om waarborgen te geven dan de andere groep is hiervoor een mogelijke verklaring. Ook het feit dat bij kleinere en jongere bedrijven vaak de eigenaar garant zal staan voor de bankleningen kan een mogelijke verklaring zijn voor het besproken fenomeen. Ook zou dit verklaard kunnen worden door de redenering van Mann (1997a). Hij stelt dat er zeer veel financieringsvormen ter beschikking zijn van KMO’s waarbij geen waarborgen vereist zijn. Bovendien zullen de bedrijven met veel asymmetrische informatie vooral kleine en jonge bedrijven zijn. Bij die bedrijven zijn de activa die voornamelijk als waarborgen gebruikt worden (pand op het handelsfonds, voorraad, vorderingen,… ) meestal niet veel meer waard wanneer de bank de waarborgen nodig heeft. Bovendien wordt in deze eindverhandeling ook een redenering gemaakt waarom het kenmerk van waarborgen dat ze toekomstige leningen kunnen beperken niet noodzakelijk een voordeel is. Garanties zijn een alternatief voor waarborgen. Hierbij toont een andere persoon (meestal de zaakvoerder van de KMO) zich bereid om bij te springen wanneer de KMO de lening niet meer kan terugbetalen. Het is een bredere claim dan een waarborg, vermits er meer activa zijn waaruit de bank de betaling kan vorderen. Maar het is ook een zwakkere claim vermits de bank, in tegenstelling tot bij een waarborg, niet kan verhinderen dat de betrokken activa verkocht worden. Dezelfde mechanismen als bij waarborgen zijn hier aan het werk om de gevolgen van asymmetrische informatie te reduceren. Bij garanties ligt de nadruk echter op het indirecte effect, bij waarborgen is dat op het directe effect.

Algemene conclusie

92

Voorts kan men ook beperkende clausules opnemen in het contract. De bank kan dan direct de terugbetaling van de lening eisen wanneer zo een beperkende clausule niet gerespecteerd werd. Er zijn twee soorten clausules. De eerste soort bepaalt dat de KMO een aantal financiële ratio’s moet respecteren. Deze clausules worden financiële clausules genoemd. De tweede soort bepaalt dat de KMO bepaalde informatie moet bekend maken aan de bank. Deze noemt men informatie clausules. Een alternatief voor beperkende clausules is een korte looptijd. Daar waar een lange termijnlening met beperkende clausules slechts beëindigd kan worden wanneer er een welbepaalde clausule overtreden is, kan bij een korte termijnlening bij elke vervaldag beslist worden om de lening niet te hernieuwen. Bovendien zijn bepaalde clausules bij bepaalde bedrijven niet mogelijk. De meeste theoretici stellen dat bedrijven met meer asymmetrische informatie het minst toegang zullen hebben tot lange termijnleningen. Sommigen zeggen echter dat het juist de bedrijven zijn die met minder asymmetrische informatie te maken hebben die meer gewaarborgde schulden zullen hebben. Het empirisch onderzoek van deze eindverhandeling bevestigde deze laatste stelling. Empirisch onderzoek over de garanties en over de beperkende clausules werd niet uitgevoerd vermits informatie daarover moeilijk te achterhalen is.

In de toekomst zou misschien door het gebruik van meer informatie over de waarborgen en gegevens over de garanties een dieper onderzoek kunnen uitgevoerd worden. Ook wanneer er informatie kan bekomen worden over de relatie tussen de bank en het bedrijf zou men het effect van asymmetrische informatie op het financieringsgedrag van KMO’s beter kunnen onderzoeken. Bovendien zou het ook interessant kunnen zijn om de proxies die we hebben te gaan combineren om de bedrijven in te delen in een groep met veel asymmetrische informatie en een groep met weinig asymmetrische informatie. Voor verder onderzoek zouden er bijvoorbeeld ook andere proxies voor asymmetrische informatie gebruikt worden (bijvoorbeeld R&D-uitgaven). In dit onderzoek werden enkel proxies gebruikt waar er informatie over te vinden was in de jaarrekeningen.

Algemene conclusie

93

LIJST VAN DE GERAADPLEEGDE WERKEN

ABOODY D. en BAREV L., 2002, Information asymmetry, R&D and Insider Gains, Journal of Finance 55, blz. 2747-2766. AKERLOF G., 1970, The market for ‘lemons’: quality uncertainty and the market mechanism, Quarterly Journal of Economics 84 (augustus), blz. 488-506. ARTESIA ECONOMISCHE BERICHTEN, 2000, editoriaal effectisering, URL: (11/03/2002) ASCH L., 2000, Credit Scoring: A tool for more Efficient SME Lending, SME Issues: New Ideas from the World of Small and Medium Enterprises 1(2), blz.1-4. AVERY R., BOSTIC R. en SAMOLYK A., 1998, The role of personal wealth in small business finance, Journal of Banking and Finance 22 (10), blz. 1019-1061. BENEISH M. en PRESS E., 1993, Costs of Technical Violation of Accounting based covenants, Accounting Review 68, blz. 233-257. BERGER A. en UDELL F. , 1998, The economics of small business finance: the roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle, Journal of Banking and Finance 22 (6-8), blz. 613-673. BERGER A. et all., 1998, The effects of mergers and acquisitions on small business lending, Journal of Financial Economics 50(2), blz. 187-229. BERGER A. en UDELL F. , 2002, Small Business Availability and relationship lending: The importance of bank organisational structure, Forthcoming, Economic journal. BERGER A., UDELL F., 2000, Small businesses and debt finance, working paper, 22 November 2000, URL: BERGER A. , KLAPPER L. en UDELL F., 2001, The ability of banks to lend to informationally opaque Small Businesses, working paper, januari 2001, 46 pp. IX

BERLIN M. en MESTER L., 1998, On the profitability and cost of relationship lending, Journal of Banking and Finance 22 (6-8), blz. 873-898. BESANKO D. en THAKOR A., 1987, Collateral and Rationing: Sorting Equilibria in monopolistic and Competitive markets, International Economic Review 28(3), blz.671-689. BESTER H., 1985, Screening Vs. Rationing in Credit markets with imperfect information, American Economic Review 75, blz 850-855. BHATACHARYA S. en RITTER J., 1983, Innovation and Communication : Signalling with partial Disclosure, Review of Economic Studies 50, blz. 331-346. BODIE Z. KANE A. en MARCUS A., 2002, Investments: International Edition, McGraw-Hill Higher Education, New York, 1015 pp. BOUCKAERT B. en VAN HOUCKE M., 1998, Inleiding tot het recht, Uitgeverij Acco , Leuven, 380 pp. BOOT A.W.A., 2000, Relationship banking: what do we know?, Journal of financial Intermediation 9, blz. 7-25. BOOT A, THAKOR A. en UDELL G., 1991, Secured lending and default risk: equilibrium analysis, policy implications and empirical results, The Economic Journal 101 (mei), blz. 458472. BUREAU VAN DIJK, 2002, BvD product: Bel-first, URL: (02/04/2002). CAMPBELL T., 1979, Optimal investment financing decisions and the value of confidentiality, Journal of Financial and Quantative Analysis 14 (5), blz.913-924. CHAN Y. en KANATAS G., 1985, Asymmetric Valuations and the Role of Collateral in Loan Agreements, Journal of money Credit and Banking 17 (1), blz.84-95. COCO G., 1998, on the use of collateral, Discussion Papers in economics – university of Exeter, nr. 5/98, 24 pp.

X

DABALT P., GAY G. en NAM J., 2001, Asymmetric Information and Corporate Derivatives Use, URL: (12/03/2002). DE BONDT R., 1992, asymmetrische informatie, bedrijfseconomische verhandeling nr.9205 van departement toegepaste economische wetenschappen van Katholieke universiteit Leuven, 29 pp. DEGRYSE H. en ONGENA S., 2001, Bank relationships and firm profitability, Financial Management (spring 2001), blz. 9-34. DEGRYSE H. en VAN CAYSEELE P., 2001, Relationship lending within a bank based system: Evidence European Small busines data, URL: (18/03/2002) DE LEMBRE E. en VAN MAELE R., 1997, Inleiding tot het boekhouden en de boekhoudtechnieken (deel 1), Wolters Leuven, 427 pp. DELOOF M., 1997, Bedrijfskapitaal als bron van middelen, Kwartaalschrift Accountancy & Bedrijfskunde 22(1), blz. 18-30 DE PELSMACKER P. en VAN KENHOVE P., 1999, Marktonderzoek: methoden en toepassingen, Garant, Leuven Apeldoorn, 737 bladzijden. DETRAGIACHE E., GARELLE P. en GUISO L., 1997, Multiple Versus Single banking relationships, URL: (07/03/2002) DETRAGIACHE E, GARELLE P. en GUISO L., 2000, Multiple versus Single banking Relationships : Theory and evidence, The Journal of Finance 55 (juni), blz. 1133-1161. DOWD K., 1996, Competition and finance; A reinterpretation of financial and monetary economics, MacMillan Press LTD. London, 572 bladzijden. ELSAS R en KRAHNEN JP., 2000, Collateral, Default Risk and Relationship Lending: An Empirical Study on Financial Contracting, URL: (5/03/2002)

XI

FEDERAL RESERVE BANK OF SAINT-LOUIS, 1998, How Credit Scores are determined, URL :< http://www.stls.frb.org/publications/br/1998/d/br1998d3.html > (28/10/2001) FAIR, ISAAC and COMPANY, 2001, Understanding your credit score, 16 bladzijden. FELDMAN R., 1997a, Small business loans, Small banks and a big change in technology called credit scoring. URL:. (28/10/2001) FELDMAN R., 1997b, Credit Scoring and Small business loans, URL: (07/02/2002) FRAME S. SRINIVASAN A en WOOSLEY L, 2001, The effect of credit scoring on smallbusiness lending, Journal of money, Credit and banking 33 (augustus), blz. 817-833. GOSWAMI G., 1999, Debt Covenants, debt maturity, and asset maturity structure, URL: (22/04/2002) GREENBAUM S., KANATAS G. en VENEZIA I., 1989, Equilibrium loan pricing under the bank-client relationship, Journal of Banking and Finance 13, 221-235. HARHOFF D. en KÖRTING T, 1998, Lending relationships in Germany, Empirical evidence from survey data, Journal of Banking and Finance 22, blz. 1317-1353. JENSEN M. en MECKLING W., 1976, Theory of the firm: Managerial behavior, Agency Costs and ownership strucure, Journal of Financial Economics 3 (oktober), blz. 305-360). JAYARATNE J. en WOLKEN J., 1999, How important are small banks to small business lending ?, Journal of Banking and Finance 23, blz. 427-458. KHAN K. en KING D., 2002, Dividends and Asymmetric Information: Evidence using Insider Gains, URL: (13/02/2002). KEETON W., 1995, Multi-Office Bank Lending to Small Businesses: Some New Evidence, Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review 80(2), 45-47.

XII

KLAPPER L., 2001, The uniqueness of Short-term collateralisation, URL: (15/03/2002) KRISHNASWAMI S., SPINDT P. en SUBRAMANIAM V., 1999, Information asymmetry, monitoring and the placement structure of corporate debt, Journal of Financial Economics 51, blz. 407-434. MANN R., 1997a, The role of Secured Credit in Small-Business Lending, (reprinted from)The Georgetown Law Journal 86 (1), blz 1-44. MANN R., 1997b, Explaining The Pattern of Secured Credit, (reprinted from) Harvard Law Review 110 (3), blz.628-683. MEYER L., 1998, The present and future roles of banks in small busness finance, Journal of Banking and Finance 22 (10), blz. 1109-1116. MESTER L., 1997, What’s the point of credit scoring ?, business review, federal reserve bank of Philadelphia (September/oktober 1997) blz. 3-16. MYERS S., 1984, The Capital structure puzzle, Journal of Finance 39, blz. 575-592. NAKAMURA L., 1993, Recent research in commercial banking: information and lending, working paper no. 93-24, 30pp. ONGENA S. en SMITH D., 2001, The duration of banking relationships, Journal of Financial Economics 61, blz. 449-475. PADILLA J. en PADANO M., 1997, endogenous Communication among lenders and entrepreneurial incentives, Review of Financial Studies 10, blz. 205-236. PETERSEN M., 1999, Comment on Jayaratne and Wolken, Journal of Banking and Finance 23, blz. 459-462. PETERSEN M., 1999, Banks and the Role of Lending Relationships: Evidence from the US Experience, working paper februari 1999, URL: (15/03/2002)

XIII

PETERSEN M. en RAJAN R., 1995, The effect of credit market competition on lending relationships, Quarterly Journal of Economics 110, blz.407-443 PETERSEN M en RAJAN R., 1994, The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data, The journal of Finance 49, blz.3-37. RAAD VAN DE EUROPESE UNIE, 1995, Resolutie van de Raad van 27/11/1995 over Kleine en Middelgrote industriële ondernemingen (KMO’s) en technologische innovatie, URL:, (17/12/2001). QUINTART A., 1999, Une Lecture des Performances Economiques et Financiers des PME en Belgique, URL : (15/03/2002) RAJAN R. en WINTON A., 1995, Covenants and Collateral as incentives to Monitor, The Journal of Finance 50(4), blz.1113-1145. SHARPE, 1990, Asymmetric Information, Bank Lending, and Implicit Contracts: A stylised Model of Customer Relationships, The Journal of Finance 45, blz. 1069-1087. SHAWN T., 2002, Firm diversification and asymmetric information: evidence from analysts’ forecasts and earnings announcements, URL:< http://jfe.rochester.edu/01174.pdf > (15/02/2002) SMALL BUSINESS ADMINISTRATION, 1997, The facts about small business, 1997, URL: (28/10/2001) SMALL BUSINESS ADIMINISTRATION, 2001, The economic impact of small businesses, URL: (07/02/2002) SMALL BUSINESS ADMINISTRATION, 1990, Financing for the small business, financial management series, URL: (12/12/2001) STIGLITZ J. en WEISS A., 1981, Credit rationing in markets with imperfect information, American Economic Review 71 (juni), blz.393-410. STRAHAN P. en WESTON J., 1998, Small business lending and the changing structure of the banking industry, Journal of Banking and Finance 22 (9), blz. 821-845.

XIV

STULZ R. en JOHNSON H., 1985, An analysis of secured debt, Journal of Financial Economics 14, blz. 501-521. THEUS P. en PEETERS I., 1991, Juridisch – Praktisch lexicon van de kredieten en de zekerheden, Kluwer rechtswetenschappen Antwerpen, 281pp. UNIZO, 2002, KMO en Financiering: Unizo onderzoek en actieplan, Het KMO-cahier 13, blz.1-63. VAN ACKER C., 2000, Handels-, economisch-, en financieel recht, niet gepuliceerd uitsluitend bestemd voor studenten aan de Universiteit Gent, 348 pp. VAN DER VENNET R., 2000, Financiële economie I, Vakgroep Financiële economie, universiteit Gent. VON THADDEN E-L, 1995, Long-Term Contracts, Short-Term In-vestment and Monitoring, Review of Economic Studies 62, 557-575. VON THADDEN E-L., 2001, Asymmetric Information, Bank Lending and Implicit Contracts: The Winner’s Curse, URL: (19/03/2002). WILSON N., STOKES D. en BLACKBURN R., 2001, Banking on a hit: The funding Dilemma for Britain’s Music Business, URL: (15/02/2002).

XV

ASYMMETRISCHE INFORMATIE BIJ BANKFINANCIERING KMO S

Recommend Documents