De vergelijking van de financiële ratio s van KMO s en grote ondernemingen

.

Faculteit economie en bedrijfskunde

De vergelijking van de financiële ratio’s van KMO’s en grote ondernemingen

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad master in de Bedrijfseconomie

Stephanie Vandevelde Elien Verbeke Academiejaar 2009-2010 Promotor Prof. Dr. Van Cauwenberghe Assistent: B. Schoonjans

Dankwoord

Het schrijven van deze masterproef zou niet mogelijk geweest zonder de steun en hulp van enkele mensen. In dit dankwoord willen we dan ook graag onze dank betuigen. Vooreerst zouden wij graag onze promotor, Prof. Dr. Philippe Van Cauwenberge bedanken voor het opvolgen en nalezen van onze masterproef.

Zijn opbouwende kritiek, uitvoerige feedback en

informatie hebben ons heel goed vooruitgeholpen. Verder willen we ook mevrouw B. Schoonjans bedanken voor haar medewerking en enthousiast beantwoorden van al onze vragen. Een speciaal dankwoord gaat uit naar onze ouders voor de kans die ze ons gegeven hebben om deze master in bedrijfseconomie aan te vangen en voor hun onvoorwaardelijke steun tijdens onze studies. Vervolgens willen we ook onze vrienden, broers en zussen bedanken voor de vele tips en leuke ontspanning tussen het werken door. Ten slotte willen we elkaar bedanken voor het vertrouwen en de vlotte, maar zeker ook plezierige samenwerking.

2

Inhoudsopgave

1

Inleiding........................................................................................................................................... 5

2

Literatuurstudie ............................................................................................................................... 7 2.1 2.1.1

Modigliani en Miller........................................................................................................ 7

2.1.2

Trade-off theorie en Agency theorie .............................................................................. 7

2.1.3

Pecking order theorie....................................................................................................... 8

2.2

3

4

Theorieën over kapitaalstructuur ............................................................................................. 7

Ratio-analyse ......................................................................................................................... 10

2.2.1

Liquiditeit ...................................................................................................................... 10

2.2.2

Solvabiliteit ................................................................................................................... 14

2.2.3

Rentabiliteit ................................................................................................................... 19

2.2.4

Toegevoegde waarde ..................................................................................................... 24

Methodologie................................................................................................................................. 27 3.1

Gegevens ............................................................................................................................... 27

3.2

Statistische toets .................................................................................................................... 28

Empirische resultaten .................................................................................................................... 29 4.1

Liquiditeit .............................................................................................................................. 29

4.1.1

Descriptieve statistiek.................................................................................................... 29

4.1.2

Resultaten t-test ............................................................................................................. 29

4.2

Solvabiliteit ........................................................................................................................... 32

4.2.1


4.2.2


4.3

Rentabiliteit ........................................................................................................................... 37

4.3.1


4.3.2


4.4

Toegevoegde waarde ............................................................................................................. 41

4.4.1


4.4.2

Resultaten t-test ............................................................................................................. 41 3

5

Conclusie ....................................................................................................................................... 45

6

Bibliografie.................................................................................................................................... 47

7

6.1

Literatuur ............................................................................................................................... 47

6.2

Websites ................................................................................................................................ 50

Lijst bijlagen .................................................................................................................................. 51

4

1

Inleiding

Het doel van deze masterproef is nagaan of het DNA van kleine en middelgrote ondernemingen (KMO’s) en grote ondernemingen (GO’s) significant van elkaar verschilt.

Er is geen eenduidige definitie voor de termen KMO en GO, bijna elke instelling heeft zijn eigen invulling (Vlaamse regering, Europese regering, enz.). In wat hieronder volgt werd een onderscheid gemaakt op basis van de definitie van de Nationale Bank van België. In die definitie wordt gesproken van een KMO indien er meer dan 100 werknemers zijn of wanneer er meer dan één van de volgende criteria overschrijden wordt: een gemiddeld jaarlijks personeelsbestand van 50 werknemers, een jaaromzet (exclusief BTW) van 7 300 000 euro en een balanstotaal van 3 650 000 euro. (http://www.nbb.be)

Dat België een KMO-land is, werd duidelijk weerspiegeld in de procentuele verdeling van KMO’s (99,4%) en GO’s (0,6%) in 2009. Die verdeling was ook regionaal terug te vinden. In Vlaanderen waren 513.829 KMO’s (99,4%) en 3.129 grote ondernemingen (0,6%) actief, in Wallonië 238.641 (99,5%) KMO’s en 1.092 (0,5%) grote ondernemingen en in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest 98.371 (99,1%) KMO’s zijn en 835 (0,9%) GO’s. Sectoraal zijn in België de meeste KMO’s terug te vinden in de zakelijke dienstverlening (17% van alle KMO’s), bouwnijverheid (12%) en de detailhandel (11%). In de industriesector zijn er minst KMO’s aanwezig. (http:// www.unizo.be)

Grafiek 1: Vergelijking van het aantal KMO’s met 10 tot 50 werknemers in de landen van de Europese unie (aantal KMO’s per 1000 inwoners)

5

De bovenstaande grafiek toont aan dat België en zijn buurlanden iets boven het Europees gemiddelde zitten wat betreft het aantal KMO’s per 1000 inwoners.

Deze masterproef bestaat uit drie grote delen: de literatuurstudie, de methodologie van het onderzoek en de analyse van de resultaten. In de literatuurstudie worden eerst de belangrijkste theorieën over de kapitaalstructuur van ondernemingen uiteengezet en daarna toegepast op KMO’s. Vervolgens worden de verschillende ratio’s gedefinieerd en besproken. Tot slot worden de bevindingen uit de literatuur omgevormd tot mogelijke hypotheses. In de methodologie bespreekt men de manier waarop de gegevens verzameld worden en aan welke criteria ze moeten voldoen. Dit deel toont ook hoe de ratio’s voor dit onderzoek geselecteerd worden en aan de hand van welke parameters een geschikte statistische toets gekozen wordt. In het laatste deel gaat men na of de 16 financiële ratio’s al dan niet significant verschillen bij KMO’s en GO’s en wordt er een mogelijke verklaring gekoppeld aan de bekomen resultaten.

6

2

Literatuurstudie

2.1

Theorieën over kapitaalstructuur

De kapitaalstructuur van een onderneming bestaat uit de verhouding van vreemd en eigen vermogen. In het verleden werden hierover verschillende theorieën ontwikkeld, die grotendeels werden opgesteld op basis van grote ondernemingen. Uit de toepassing van deze theorieën op KMO’s kunnen dan enkele hypotheses worden afgeleid. 2.1.1

Modigliani en Miller

Het was de irrelevantiestelling van Modigliani en Miller (1958) die aanleiding gaf tot de ontwikkeling van een groot aantal theorieën over de kapitaalstructuur van een onderneming. Bij deze stelling werd vertrokken van een assumptie van perfecte kapitaalmarkten en werd aangetoond dat de verhouding tussen vreemd en eigen vermogen geen enkele invloed had op de waarde van de onderneming en de gewogen gemiddelde kapitaalkost. De strenge vereisten die Modigliani en Miller hier oplegden waren echter niet realistisch en dit leidde tot tal van nieuwe theorieën die wel de aanwezigheid van marktimperfecties en belastingen onderkenden. Modigliani en Miller (1963) corrigeerden zelf hun stelling na herkenning van het belastingsvoordeel van vreemd vermogen. Interestkosten zijn namelijk fiscaal aftrekbaar en dividenden die als kosten van het eigen vermogen kunnen beschouwd worden, zijn dat niet. Volgens deze redenering zijn er dus enkel voordelen verbonden aan het gebruik van schuld en zou dus alles met vreemd vermogen gefinancierd moeten worden. Petitt en Singer (1985) stelden vast dat de winsten van kleine ondernemingen vaak geringer waren waardoor ze het volledige voordeel van de interestaftrek niet altijd konden benutten. 2.1.2

Trade-off theorie en Agency theorie

In het static trade-off model probeert men een optimale mix van vreemd en eigen vermogen te verkrijgen door een evenwicht te vinden tussen de opbrengsten en kosten die samengaan met het gebruik van schuld. In de klassieke versie van deze theorie werd volgens Kraus en Litzenberger (1973) het belastingsvoordeel afgezwakt door potentiële directe en indirecte faillissementskosten of ‘distress’ kosten. De directe kosten zijn kosten die zouden ontstaan bij een gedwongen liquidatie zoals uitgaven aan advocaten, curatoren en andere administratieve kosten. Indirecte kosten komen voor wanneer leveranciers hogere waarborgen eisen, minder of geen krediet meer willen verlenen, werknemers ontmoedigd geraken en verlopen, enz. Enkele auteurs stelden dat deze faillissementskosten nooit groot genoeg waren om de kapitaalstructuur van een grote onderneming te beïnvloeden (Haugen en Senbet, 1978). Deze bevindingen mogen niet zomaar geëxtrapoleerd worden naar KMO’s, want in verschillende studies werd aangetoond dat 7

KMO’s met grotere directe faillissementskosten geconfronteerd worden dan grote ondernemingen (Warner J.B., 1977 en Ang. J.S. et al., 1982). In de trade-off theorie kunnen ook de ‘agency’ kosten worden opgenomen die ontstaan bij conflicten tussen verschillende belanghebbenden van een onderneming. Jensen en Meckling (1976) identificeerden twee types van conflicten. Een eerste conflict kan zich voordoen tussen managers en aandeelhouders. De managers zouden volgens Jensen (1986) naast de belangen van de onderneming ook hun persoonlijke belangen nastreven en dit gebeurt vaak ten koste van de aandeelhouders. Dit agencyprobleem zal, behalve bij het aantrekken van nieuw aandelenkapitaal, geen grote rol spelen bij KMO’s aangezien de managers meestal ook eigenaar zijn van de onderneming. Er kan zich ook een agencyconflict voordoen tussen aandeelhouders en schuldeisers. Asymmetrische informatie kan hiervan de oorzaak zijn. Enerzijds weten schuldeisers niet zeker dat hun fondsen gebruikt worden voor de vooropgestelde projecten en zijn ze ook niet op hoogte van de werkelijke waarde van die projecten. Anderzijds prefereren aandeelhouders risicovolle projecten want als deze succesvol zijn, gaat het grootste deel van de winst naar hen. Faalt het project echter dan komt het verlies vooral op de schouders van de externe financiers terecht. Myers (1977) benadrukte dat indien een onderneming teveel met vreemd vermogen gefinancierd wordt, de aandeelhouders veilige investeringen met een positieve netto contante waarde eerder links zullen laten liggen (onderinvesteringsprobleem) terwijl zij volgens Jensen en Meckling (1976) hoog risico projecten, soms zelfs met een negatieve netto contante waarde, aanvaarden (‘asset substitution’ probleem). Als gevolg hiervan zullen de schuldeisers beperkende maatregelen en controlemechanisme eisen, waardoor er agency kosten ontstaan. Deze kosten kunnen dan terug afgewogen worden ten opzichte van het fiscale voordeel van schuldfinanciering. Lopez-Garcia en Aybar-Arias (2000) benadrukten dat de kwaliteit van de financiële informatie lager ligt bij KMO’s dan bij GO’s, waardoor de informatie asymmetrie en dus ook de agency kosten groter zijn. 2.1.3

Pecking order theorie

Myers (1984) en Myers en Maljuf (1984) ontwikkelden een alternatieve theorie voor de static trade-off theorie met als uitgangspunten de informatie asymmetrie tussen managers en externe financiers en de financieringsvoorkeur vastgesteld door Donaldson (1961). Aangezien externe investeerders weten dat zij over minder informatie beschikken dan de insiders, zou het opdrijven van externe financiering door de onderneming voor hoge kosten kunnen zorgen. Daarnaast lijkt het voor hen ook risicovoller te investeren in eigen vermogen dan in vreemd vermogen, waardoor er voor de investering in eigen vermogen een hogere risicopremie wordt geëist. Om deze kosten te drukken, gaat een onderneming in eerste instantie zijn toevlucht nemen tot de interne fondsen. Indien deze onvoldoende zijn volgt het gebruik van schuld, waarbij korte termijn schuld verkozen wordt boven lange termijn schuld omwille

8

van de lagere informatiekosten. Daarna kiest men voor quasi vermogen zoals converteerbare obligaties en slechts als allerlaatste redmiddel worden extra aandelen uitgegeven. Een gevolg van deze hiërarchie in financiering is dat de optimale verhouding tussen vreemd en eigen vermogen niet bestaat, maar dat de geobserveerde waarde een resultaat is van de financiële situaties in het verleden (Heyman D. et al. 2008). De pecking order theorie heeft ook enkele beperkingen, zo ziet men in praktijk zelden een onderneming al haar interne fondsen benutten vooraleer ze zich richt tot schuld en/of aandelen. Lopez en Garcia (2000) toonden aan dat kleine ondernemers financieringsbronnen prefereren die hun controle niet ondermijnen. In KMO’s is het financieren met nieuw aandelenkapitaal niet geliefd aangezien de manager vaak ook eigenaar is van de onderneming. Een uitgifte van nieuwe aandelen brengt dan een verwatering van hun aandelenbezit, een eventueel controleverlies en een verhoogd risico op overname met zich mee. Daarenboven zal een dergelijke uitgifte voor KMO’s ook relatief duur zijn door de plaatsingskosten en de informatieverplichtingen die er meer gepaard gaan. In deze situatie zouden KMO’s volgens Michaelas et al. (1999) meer gebruik maken van ingehouden winsten en bankfinanciering.

9

2.2

Ratio-analyse

De formules van de ratio’s beschreven in deze masterproef zijn terug te vinden in bijlage 2. De samenstelling van deze ratio’s aan de hand van de codes uit het verkort model van de jaarrekening wordt daarbij ook vermeld. 2.2.1

Liquiditeit

Via de liquiditeitsratio’s gaat men na of een onderneming in staat is voldoende kasmiddelen te mobiliseren om haar korte termijn verplichtingen na te komen. De betalingsverplichtingen, de korte en lange termijnschulden, zijn terug te vinden aan de passiefzijde van de balans. Onder vreemd vermogen op korte termijn vallen alle schulden die een onderneming moet aflossen binnen het jaar, enkele voorbeelden hiervan zijn de handelsschulden, kortlopende bancaire leningen, etc. De middelen die een onderneming gebruikt om haar schulden af te betalen zijn in de eerste plaats het geld uit de kas en van de zichtrekening, dit noemt men de onmiddellijk beschikbare liquide middelen. Daarnaast doen zij soms ook beroep op andere activa, die op relatief korte termijn en tegen een relatief kleine prijs omgezet kunnen worden in liquide middelen, dit zijn bijvoorbeeld de geldbeleggingen, handelsvorderingen op korte termijn, enz. Wanneer een onderneming over onvoldoende liquiditeit beschikt, kan het bedrijf in de problemen komen. De onderneming is namelijk niet meer in staat om zekerheid te bieden aan hun leveranciers en daarnaast zullen banken en andere financiële instellingen ook minder geneigd krediet te verlenen of enkel tegen strengere voorwaarden. Daardoor kan een onderneming in een neerwaartse spiraal terecht komen met een mogelijk faillissement tot gevolg. Een te hoge liquiditeit lijkt is ook niet altijd een ideale situatie. Dit kan wijzen op een de aanwezigheid van een te grote voorraad, waarvoor de onderneming nieuwe schulden moet aangaan wat extra en onnodige kosten met zich meebrengt. In praktijk is de liquiditeit vooral van belang voor de schuldeisers op korte termijn zoals leveranciers, kredietinstellingen, de fiscus, RSZ, … (Van Wymeersch H. en De Klerck D., 1994) 2.2.1.1

Liquiditeit in ruime zin of de current ratio Current ratio: (Beperkte) vlottende activa Vreemd vermogen op KT

De current ratio is afgeleid van het nettobedrijfskapitaal. Deze ratio wordt berekend door de beperkte vlottende activa te delen door het vreemd vermogen op korte termijn. Op die manier kan gemeten worden in welke mate het vreemd kapitaal op korte termijn gedekt wordt door de vlottende activa.

10

Hoe hoger de current ratio, hoe beter een onderneming in staat is de korte termijn verplichtingen terug te vervullen. De vlottende activa bestaan uit de voorraden waarbij de handelsvorderingen, de cash equivalenten en de cash zelf opgeteld zijn. De overlopende rekeningen samen met de handelsschuld en de te innen wissels vormen het vreemd vermogen op korte termijn. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000) Een

current ratio die groter is dan één, komt overen met een positief nettobedrijfskapitaal. Zijn de

schulden juist gedekt door de vlottende activa dan bedraagt de current ratio één en heeft het nettobedrijfskapitaal een waarde van nul. Daalt deze ratio onder de grenswaarde van één, dan is het nettobedrijfskapitaal negatief wat afhankelijk van de bedrijfskapitaalbehoefte kan leiden tot liquiditeitsproblemen. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000) Hoe hoger deze ratio, hoe groter de veiligheidsmarge voor potentiële liquiditeitsproblemen. Een te hoge current ratio kan echter ook nefast zijn. Dit kan wijzen op een onderneming die te veel investeert in vlottende activa of te veel financiert met permanent vermogen wat de flexibiliteit en dus ook de rentabiliteit van een onderneming niet ten goede komt. (Morley M.F., 1984)

In de literatuur valt het op dat de current ratio meestal lager ligt bij KMO’s dan bij GO’s. Het onderzoek van David Vivet toonde wel aan dat KMO’s in het laatste decennium een stijgende trend vertonen, terwijl bij grote ondernemingen geen stijging, maar zelfs een terugval opgemerkt werd ondanks de stijgende hoeveelheid vlottende activa. (Vivet D., 2007), Volgens de vakliteratuur zou deze tendens hoofdzakelijk toe te wijzen zijn aan het relatief grotere gebruik van korte termijnschulden bij KMO’s, maar hier houdt de current ratio geen rekening mee. GO’s zouden dus eerder lange termijnkredieten aanwenden om hun activiteiten te financieren, terwijl KMO’s zich meer zouden richten naar korte termijn leningen. Dit kan verklaart worden aan de hand van een betere toegang tot de financiële markten voor de grote ondernemingen. Ten eerste zouden GO’s lagere transactiekosten hebben en wordt de financiering van de grote ondernemingen minder beïnvloed door problemen van informatie asymmetrie. Door hun grotere aanwezigheid in de product -, diensten - en de financiële markt, zijn ze transparanter naar de investeerders toe en krijgen ze om die reden vaak een hogere rating. Dit alles zorgt ervoor dat ze gemakkelijker externe financiering kunnen verkrijgen via de financiële markt, wat soms onbereikbaar is voor KMO’s. GO’s zijn ook meer gediversifieerd en daardoor minder vatbaar voor een faillissementen. (Requejo S.M., 2002) Daarnaast kunnen ze volgens Marsh in hun onderhandelingen over lange termijn financiering gebruik maken van hun schaalvoordelen, waardoor ze duidelijk over een grotere onderhandelingsmacht beschikken dan KMO’s. (Ngyuen T.I.K. en Ramachandran N., 2006). Verdu-Jover, Montes en Garcia-Morales (2006) stelden dat KMO’s door hun kleinere operatieschaal veel vatbaarder waren voor allerlei fluctuaties in de omgeving. Door hun gebrekkige flexibiliteit konden ze veel minder op reageren dan GO’s. 11

In verschillende studies werd een directe relatie vastgesteld tussen de grootte van een onderneming en de beschikbaarheid van vaste activa of onderpanden. De kleinere hoeveelheid en vaak heel bedrijfsspeciefieke vaste activa beperken vaak de toegang tot externe financiering. Deze vaste activa geven een schuldeiser meer garantie en verkleinen op die manier de agency problemen tussen leners en ontlener. (Requejo S.M., 2002, Berger A. en Udell G., 1998, De Saedeleer W., 2005-2006) David Vivet stelde vast dat de Belgische ondernemingen op liquiditeitsvlak er de laatste jaren op vooruit zijn gegaan aangezien de vervallen schulden bij de fiscus en de RSZ de laatste tien jaar continue

zijn

afgenomen.

Dergelijke

schulden

zijn

een

goeie

indicator

voor

ernstige

liquiditeitsproblemen. (Vivet D., 2007) 2.2.1.2

Liquiditeit in enge zin of de acid test Acid test: Vorderingen op max. 1 j. + geldbeleggingen + liq. middelen Schulden op max. 1 j.

Dit is de som van de vorderingen met een looptijd van maximum één jaar, de geldbeleggingen en de liquide middelen gedeeld door de schulden met een loopduur van ten hoogste één jaar. Het grote verschil met de current ratio is dat men bij de acid test er rekening mee houdt dat niet alle vlottende activa even liquide zijn. De voorraden en bestellingen kunnen bijvoorbeeld moeilijker en minder snel omgezet worden naar cash aangezien de onderneming hiervoor afhankelijk is van de verkoop. In de teller en noemer worden slechts de meest liquide middelen opgenomen. (Tamari M., 1978). Net zoals bij de current ratio, ligt ook de acid test meestal hoger bij GO’s in vergelijking met KMO’s. Om de liquiditeitspositie van een onderneming te analyseren, dient zowel naar de ruime als enge invulling van de liquiditeitsratio gekeken te worden. Op die manier kan er een beter beeld geschetst worden over de mogelijkheden die een bedrijf bezit om zijn korte termijnverplichtingen na te komen. Bij een te hoge of te,lage ratio dient het management stappen te ondernemen en door beide liquiditeitsratio’s te bekijken, kan men beter inschatten waar de grootste problemen zich situeren. (De Lembre E., 1999)

Er moeten nog een aantal negatieve kanttekeningen gemaakt worden bij het gebruik van twee de current ratio en de acid test. Ten eerste kan de verdiscontering van wissels, die vaak gebruikt worden om de schulden tegenover kredietinstellingen te doen dalen, leiden tot een stijging van deze ratio’s wat een vertekend beeld kan geven van de situatie. Ten tweede gebruiken ondernemingen op het eind van elk jaar hun liquide 12

middelen om zoveel mogelijk schulden af te lossen, wat leidt tot een stijging van de liquiditeitsratio’s zonder dat dit een verbetering van de liquiditeitspositie met zich meebrengt. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000) Een derde kritiek is specifiek gericht op de current ratio die vaak onvolledig en misleidend is, aangezien deze ratio kan verstoord worden door traag verhandelbare voorraden en onzekere vorderingen. Het eerste probleem kan verholpen worden door het gebruik van de acid test, maar de onzekere vorderingen zijn ook in de acid test aanwezig. (Skomp S.E. en Edwards D.E, 1978) 2.2.1.3

Nettokasratio Nettokasratio:

Geldbeleggingen + liq. middelen - fin. schulden op max. 1 j. (Beperkte) vlottende activa

De nettokasratio of nettothesaurie is gelijk aan de geldbeleggingen plus de liquide middelen min de financiële schulden op ten hoogste één jaar gedeeld door de beperkte vlottende activa. De teller wordt dus gevormd door de nettokas die ook gedefinieerd kan worden als het verschil tussen het nettobedrijfskapitaal en de nettobedrijfskapitaalbehoefte. Een negatieve nettokas komt voor als de nettobedrijfskapitaalbehoefte het nettobedrijfskapitaal overstijgt. De nettokasratio is de verhouding van de nettokas op de vlottende activa (cf. 2.2.1.1) en gebruikt om de liquiditeit van een onderneming op zeer korte termijn na te gaan. (Ooghe C. en Van Wymeersch H, 2008) Een negatieve evolutie van de nettokasratio, wat overeenkomt met een toename van de korte termijn schulden blijkt een relevantere voorspellingswaarde te hebben dan wanneer er naar de negatieve ontwikkeling van het nettobedrijfskapitaal wordt gekeken. (Van Wymeersch H. en De Klerck D., 1994) In normale omstandigheden is het nettobedrijfskapitaal groter dan de nettobedrijfskapitaalbehoefte, wat wijst op een overschot aan permanent vermogen. Indien dit overschot niet aangewend worden om exploitatiebehoeften te financieren, ontstaat er een positieve thesauriepositie. Bij een sterke stijging van de bedrijfsactiva zonder een gelijkaardige stijging van de bedrijfspassiva, verhoogt de behoefte aan bedrijfskapitaal en dit kan, bij dalend of gelijkblijvend nettobedrijfskapitaal, tot een negatieve thesauriepositie leiden. Aangezien de nettobedrijfskapitaalbehoefte van een GO meestal groter is dan bij een KMO, valt de netto thesaurie vaak lager uit. (De Saedeleer W., 2005-2006) Ooghe, Spaenders en Vandermoere (2005) benadrukten in hun onderzoek de grote verschillen tussen de sectoren op vlak van hun nettokasratio. Het was opvallend dat vooral de dienstensectoren een hogere en industriële sectoren eerder een lage nettokaspositie hadden. Dit wijst op een hogere kapitaalintensiteit van de industriële sector in vergelijking met de dienstensector.

13

2.2.2

Solvabiliteit

Een onderneming moet niet alleen in staat zijn haar korte termijn verplichtingen te vervullen, ook de lange termijn schulden moeten ingelost worden. Solvabiliteitsratio’s geven aan in welke mate de onderneming

haar

totale

schulden

zoals

leveranciersschulden,

interestbetalingen

en

aflossingsverplichtingen kan betalen en dit zowel op korte als op lange termijn. Meestal wordt hiervoor gebruik gemaakt van schuldgraadratio’s aangevuld met dekkingsratio’s die de draagbaarheid van de vaste verplichtingen verbonden aan schuldfinanciering nagaan. Een onderneming financiert haar activiteiten aan de hand van vreemd en/of eigen vermogen. Het komt er op neer een goed evenwicht te vinden tussen vreemd en eigen vermogen. 2.2.2.1

De algemene schuldgraad en algemene graad van financiële onafhankelijkheid

Algemene schuldgraad:

Algemene graad van financiële onafhankelijkheid:

Vreemd vermogen

Eigen vermogen

Totaal vermogen

Totaal vermogen

De algemene schuldgraad van een onderneming is de verhouding van het vreemd vermogen op het totaal vermogen. Bij een positief eigen vermogen ligt de ratio tussen 0 en 100 %, bij een negatief eigen vermogen stijgt die boven de 100 % uit. Daarnaast is er de algemene graad van financiële onafhankelijkheid van een onderneming waarbij het eigen vermogen uitgezet wordt op het totaal vermogen. Dit is feite het complement van de algemene schuldgraad waardoor de som van deze twee ratio’s gelijk is aan 100 %. (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000) Deze solvabiliteitsratio’s kunnen op verschillende manieren geïnterpreteerd worden. Een eerste redenering gaat als volgt: hoe groter de schuldgraad of hoe kleiner de financiële onafhankelijkheid, hoe kleiner de bescherming van de schuldeisers. Het eigen vermogen wordt namelijk gezien als een buffer die bij gedwongen liquidatie van de onderneming de mogelijkheid schept om de schuldeisers te vergoeden. Hoe groter de schuldgraad, hoe minder eigen vermogen en hoe groter het risico dat die buffer niet voldoende zal zijn. Bij deze interpretatie wordt er vanuit gegaan dat bij liquidatie de activa aan boekwaarde verkocht zullen worden, maar bij een gedwongen verkoop ligt de waarde meestal veel lager. Daarnaast krijgt men een bijkomende schuld ten opzichte van de werknemers bij het stopzetten van de activiteiten. Ten laatste worden bevoorrechte, gewone en achtergestelde schulden gewoon samengenomen, er wordt zodoende geen onderscheid gemaakt tussen met de verschillende graden van schuldbescherming . Er moet bijgevolg opgelet worden met deze manier van interpreteren. De schuldgraad en financiële onafhankelijkheidsgraad worden ook vaak gezien als indicatoren van het financieel risico. Naarmate de schuldgraad stijgt, krijgt de onderneming hogere vaste financiële kosten en aflossingsverplichtingen die in tegenstelling tot de dividenduitkeringen ongeacht het resultaat 14

moeten betaald worden. Het financiële risico is nog groter naarmate de procentuele interestkost hoger en de terugbetalingstermijn korter wordt. De schuldgraad houdt geen rekening met deze factoren en is daarom maar een ruwe indicator van het financiële risico. Een hoge schuldgraad betekent dus hogere financiële lasten die een belastingsvoordeel kunnen opleveren. Maar het nadeel is dat naarmate de schuldgraad toeneemt het ook moeilijker wordt nieuw schuldkapitaal aan te trekken voor verdere groei en nieuwe projecten. Het is belangrijk te benadrukken dat een lage schuldgraad niet altijd op een optimale financiële structuur wijst. Indien de kost van vreemd vermogen lager is dan het verwacht rendement van de investering, moet de onderneming gebruik maken van schuld om zijn activiteiten te financieren anders wordt er aan een potentiële rentabiliteitsverhoging voorbij gegaan (cf. 2.2.3.4). (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000) De optimale schuldgraad komt dus overeen met een verhouding van vreemd en eigen vermogen waarbij de gewogen gemiddelde kapitaalkost geminimaliseerd wordt. Dit heeft als gevolg dat er geen optimale algemene schuldgraad bestaat, maar dat de schuldgraad voor elke onderneming afzonderlijk moet bepaald worden, maar meestal ligt deze ratio toch tussen 60% en 75%. (Heyman et al., 2008)

Het verband tussen de proportie vreemd vermogen en de grootte van de onderneming is een veel besproken onderwerp. De meningen zijn echter wel uiteenlopend. Verschillende empirische studies wezen op een positieve relatie tussen vreemd vermogen en grootte. Rajan en Zingales (1995) kwamen tot de conclusie dat grootte positief gecorreleerd is met de schuldgraad in alle G-71 landen behalve Duitsland. Volgens hen zouden de financiële ‘distress’ kosten kleiner worden naarmate de onderneming groter is omdat een reorganisatie minder kost dan een faillissement en het gemakkelijker uit te voeren is bij GO’s. Ook Berger en Udell (1998) kwamen tot de conclusie dat de kleine ondernemingen in de Verenigde Staten zich meer toespitsten op financiering via insiders dan de grote ondernemingen. Als ze toch externe financiering gebruikten dan kwam die eerder uit private dan uit publieke hoek. Berger en Udell stelden ook (1998) dat kleine ondernemingen niet voldoende financiering zouden kunnen verkrijgen via bankleningen omwille van de kleinere hoeveelheid activa die als waarborg kan dienen. Pettit en Singer (1985) daarentegen toonden aan dat hoewel verwacht wordt dat de agency kosten van schuld hoger zijn voor kleine ondernemingen, de agency kosten van eigen vermogen nog hoger liggen. Het nettoresultaat hiervan zou daarom een hogere schuldgraad zijn voor kleine ondernemingen. Een studie2 met data van negen verschillende landen in de periode 1990-1996 stelde vast dat België zich onderscheidde van de andere landen door een trend waarbij de GO’s een iets hogere schuldgraad 1

G-7 is een groep van vooraanstaande industriële landen waaronder Frankrijk, Italië, Duitsland, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten en Canada. Sinds 1998 spreekt men van G-8 omdat Rusland erbij gevoegd werd. 2 Deze studie betrof industriële ondernemingen uit Oostenrijk, België, Frankrijk, Duitsland, Italië, Spanje, Japan en de Verenigde Staten.

15

en lager financiële onafhankelijkheid vertoonden dan de KMO’s (Rivaud-Danset D. 1998, Centre National de la Recherche Scientifique). 2.2.2.2

Langetermijnschuldgraad en langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid Langetermijn schuldgraad:

Langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid:

Vreemd vermogen op LT

Eigen vermogen

Permanent vermogen

Permanent vermogen

Het vreemd vermogen op korte termijn heeft een andere invloed op het financieel risico dan het vreemd vermogen op lange termijn. De schulden op korte termijn kunnen in twee groepen opgedeeld worden. Enerzijds zijn er de verplichtingen die rechtstreeks verbonden zijn met de bedrijfsactiviteiten en die meestal met hetzelfde ritme als de vlottende activa vernieuwd worden. De onderneming maakt dus gebruik van dit permanent vermogen ter beschikking gesteld door de leveranciers en andere crediteurs. Anderzijds zijn er de korte termijn kredieten bij financiële instellingen, die ook deel kunnen uitmaken van het permanente deel van de schulden op korte termijn. Het zijn dus vooral de schulden op lange termijn die het financieel risico bepalen aangezien deze zowel de interestkosten als aflossingsverplichtingen omvatten, terwijl bij korte termijn schulden enkel de interest een struikelblok kan vormen. (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000) Daarom

worden

ook

de

langetermijnschuldgraad

en

langetermijngraad

van

financiële

onafhankelijkheid besproken. De interpretatie van deze ratio’s is sterk gelijklopend met de algemene schuldgraad en graad van financiële onafhankelijk en ze zijn ook aan de zelfde beperkingen onderworpen. Een hoge langetermijnschuldgraad en lage langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid gaan samen met een verhoogd financieel risico waarbij een daling van de inkomsten de betaling van de interesten en aflossingsverplichtingen in gevaar kan brengen. Een lage langetermijnschuldgraad betekent dus stabiliteit en veiligheid voor de lange termijn crediteurs. (Morley M. F. 1984) De voordelen van lange termijn schuld zijn de langere periode waarover het vermogen beschikbaar is en de vaste rentevoet waaraan het is onderworpen. De nadelen zijn de verminderde flexibiliteit en vaststaande vervaldata voor terugbetaling. Bij ondernemingen met variabele inkomsten en activa die niet geschikt zijn als waarborg voor de leningen, zal de lange termijn financiering hoofdzakelijk met eigen vermogen gebeuren. (Van Wymeersch C. en De Klerck B., 1994) Smith en Warner (1979) en Pettit en Singer (1985) stellen dat de hogere agency kosten voor kleine ondernemingen kunnen gereduceerd worden door gebruik van korte termijn schuld. Er zou dus een positieve relatie zijn tussen grootte van de onderneming en de looptijd van schulden. Barclay en

16

Smith (1995) en Ortiz-Molina en Penas (2006) stelden ook een positieve relatie vast tussen grootte en de looptijd van schuld . In tegenstelling tot de meeste studies, werd in een studie met Belgische private bedrijven een ander resultaat verkregen. Heyman et al. (2007) stelden vast dat schuld in grote ondernemingen een kortere looptijd had dan in KMO’s. 2.2.2.3

Zelffinancieringsgraad Zelfinancieringsgraad:

Reserves + overgedragen winst of verlies Totaal vermogen

Deze niet-traditionele ratio toont de mate waarin een onderneming in staat is zijn groei te financieren met eigen gegenereerd vermogen. De ratio kan berekend worden door de som van reserves en overgedragen winst of verlies te delen door het totaal vermogen. De zelffinancieringsgraad kan beschouwd worden als een indicator voor de leeftijd van de onderneming, historische winstgevendheid en de dividenden reserveringspolitiek. Voor een jonge, nog niet rendabel onderneming zal bovenstaande ratio eerder laag zijn, terwijl een oudere onderneming met opgebouwde reserves uit het vorige jaren een hoge ratio zal hebben. De zelffinancieringsgraad word vaak gebruikt om falende en niet-falende ondernemingen van elkaar te onderscheiden. Aangezien sommige boekhoudkundige operaties voor een vertekend beeld kunnen zorgen, wordt de zelffinancieringsgraad

best

gelijktijdig

bekeken

met

de

schuldgraad

en

financiële

onafhankelijkheidsgraad. (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000)

Bates (1971) toonde aan dat kleine ondernemingen meer aan zelffinanciering doen. In een onderzoek naar de financiële situatie van Belgische ondernemingen in 2005 was de zelffinancieringsgraad groter voor KMO’s maar het verschil met GO’s was heel klein. (Ooghe H. et al., 2005) Een reden hiervoor kan zijn dat GO’s gemakkelijker aandelen kunnen uitgeven waardoor ze ook meer dividenden betalen en hun reserves afnemen (Rivaud-Danset, D., 1998, Centre National de la Recherche Scientifique).

17

2.2.2.4

Dekking van het vreemd vermogen door de cashflow Dekking van het totaal vreemd vermogen door de cashflow: Uitgebreide cashflow Vreemd vermogen

Deze ratio heeft het deel van de schulden weer dat de onderneming zou kunnen terugbetalen indien zij haar volledige cashflow hiervoor zou gebruiken. De cashflow wordt verkregen door het resultaat van het boekjaar te verminderen met niet-kasopbrengsten en de financiële kosten van het vreemd vermogen en vervolgens te vermeerderen met niet-kaskosten. Een hoge dekkingsratio betekent een goede aflossingscapaciteit en een zekere veiligheidsmarge voor de onderneming tegen dalende cashflows. Bij het omkeren van de dekkingsratio, verkrijgt men het aantal dagen nodig om het vreemd vermogen volledig terug te betalen indien de cashflow constant blijft. Net als de zelffinancieringsgraad zou de dekkingsratio ook gebruikt kunnen worden om te discrimineren tussen falende en lopende ondernemingen. De aangegane schulden hebben meestal niet allemaal eenzelfde looptijd en terugbetalingspatroon, maar deze dekkingsratio houdt geen rekening met de lange termijnschulden die in het huidige jaar vervallen en moeten terugbetaald worden. Het is wat de solvabiliteit betreft ook niet belangrijk welk deel kan terugbetaald worden, maar of de jaarlijkse aflossing kan gebeuren. Daarnaast wordt de cashflow van het huidige boekjaar vergeleken met vreemd vermogen dat misschien pas over 20 jaar terugbetaald moet worden. Het is natuurlijk heel onzeker of de cashflow gedurende die periode constant verondersteld mag worden.

Deze ratio moet dus met een zekere voorzichtigheid

geïnterpreteerd worden.

In een onderzoek over de financiële situatie van Belgische ondernemingen in de jaren 1990 tot 1998 kwam men tot de conclusie dat de dekkingsratio het grootst was bij KMO’s (Ooghe H., Van Wymeersch C en Kamerlynck J., 2001).

18

2.2.3

Rentabiliteit

Rentabiliteit wijst op de verhouding tussen het financieel resultaat en het vermogen van een onderneming. Er wordt dus onderzocht hoeveel middelen een onderneming dient aan te wenden om een

bepaalde

winst

te

halen,

of

in

welke

mate

de

ingezette

middelen

renderen.

(http://www.financieleinformatie.be ). Een rentabiliteitsanalyse toont dus aan of de ingezette middelen een voldoende hoog rendement voortbrengen. Wanneer dit niet zo is, bestaat er onzekerheid over het voortbestaan van de onderneming op lange termijn. Een uitgesproken negatief resultaat kan echter op korte termijn al een bedreiging vormen. Een bedrijf kan de rentabiliteit het best inschatten via een rentabiliteits- en een kasstroomanalyse. Het is echter mogelijk op korte termijn verlieslatend te zijn maar dit op lange termijn te compenseren. Over het algemeen kunnen de verschillen tussen de ondernemingskosten en opbrengsten geëvalueerd worden aan de hand van rentabiliteitsratio’s. Deze ratio’s tonen de potentie van de onderneming om de verschillende

vermogenverstrekkers

op

een

continue

wijze

te

vergoeden

vanuit

haar

bedrijfsactiviteiten en zekere stabiliteit te behouden. (Van Wymeersch H. en De Klerck D., 1994) 2.2.3.1

Nettoverkoopsmarge voor belastingen

Nettoverkoopsmarge voor belastingen:

Nettobedrijfsresultaat na nt-kaskost. Omzet

Bij het berekenen van de nettoverkoopsmarge worden ook afschrijvingen, waardeverminderingen en voorzieningen opgenomen in het bedrijfsresultaat. Met die ratio tracht men de relatieve efficiëntie van een onderneming na te gaan. Eigenlijk dient de nettoverkoopsmarge samen geanalyseerd te worden met de brutoverkoopsmarge (zonder niet-kaskosten). Op die manier kan onderzocht worden of een stijging of daling te wijten is aan kas of niet-kaskosten. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000)

In de literatuur werd vaak een hogere nettoverkoopsmarge vastgesteld bij KMO’s dan bij GO’s. Ten eerste hebben KMO’s een procentueel lager aandeel personeelskosten, wat leidt tot een verlaging van de kosten. Grote bedrijven betalen over het algemeen hogere lonen. ( Wagner J. 1997, Sels L. en Overlaet

B., 1999 en

Parker R. 2001). Ten tweede

beschikken ze over hogere toegevoegde

waardemarges waardoor hogere opbrengsten gegenereerd kunnen worden (cfr. 2.2.4). Zowel de verlaging van de kosten als het doen stijgen van de opbrengsten dragen bij tot een verhoging van het nettobedrijfsresultaat. (De Saedeleer W., 2005-2006) Vaak wordt het bedrijfsresultaat als basis gebruikt om de globale rentabiliteit van een onderneming te onderzoeken. De verkoopsmarge fungeert als sleutelgegeven bij het evalueren van de prestaties van

19

een bedrijf. Aangezien lage verkoopsmarges vaak gecompenseerd worden door hogere rotaties, zijn er groter verschillen op te merken tussen de sectoren onderling.(Van Wymeersch H. en De Klerck D., 1994) De nettoverkoopsmarge hangt ook voor een stuk af van het beleid dat een onderneming voert ten aanzien van afschrijvingen, waardeverminderingen en voorzieningen. 2.2.3.2

Nettorendement van het totaal vermogen voor belastingen Nettorendement van het totaal vermogen voor belastingen: Nettoresultaat na nt-kaskost., vr. fin. kost, vr. bel. Totaal der activa

De activazijde van de balans kan onderverdeeld worden in financiële en niet-financiële activa. Met de financiële activa genereert men opbrengsten onder de vorm van dividenden en interesten. Voor hun activiteiten gebruikt de onderneming hoofdzakelijk de niet-financiële activa (of exploitatiekapitaal) wat leidt tot bedrijfsresultaten. Naast de bedrijfsopbrengsten en de financiële resultaten wordt ook nog een derde categorie van opbrengsten onderscheiden namelijk de uitzonderlijke opbrengsten, die zowel afkomstig kunnen zijn van de financiële als de niet-financiële activa. Op die manier hangt het resultaat van deze ratio enkel af van de rentabiliteit van de financiële activa en van het exploitatiekapitaal. (Detombe G., 1993) Het totale resultaat wordt vergeleken met de totaal geïnvesteerde goederen. Aangezien die indicator ongevoelig is voor de financiële structuur van de onderneming, wordt er geopteerd om het nettoresultaat voor aftrek van financiële kosten en belastingen te gebruiken. (De Saedeleer W., 20052006). De ratio laat dus toe om een vergelijking te maken tussen ondernemingen met een verschillende financiële structuur.

De studie van W. De Saedeleer (2005-2006) toonde aan dat bij Belgische ondernemingen in de periode 1985-2000 de rentabiliteit van het totaal vermogen een stuk hoger lag bij KMO’s dan bij GO’s. Deze hypothese werd bevestigd door Ooghe et al. (2005) die benadrukten dat de rentabiliteit van de investeringen vooral bepaald wordt door de grootte van een onderneming.

20

2.2.3.3

Nettorendement van het eigen vermogen na belastingen Nettorendement van het eigen vermogen na belastingen:

Winst/verlies boekjaar na bel. EV

Hiermee wordt de verhouding uitgedrukt tussen de winst of het verlies van het boekjaar voor belastingen en het eigen vermogen. Die ratio wordt vaak de “return on equity” genoemd. Hiermee wordt dus het rendement voor de aandeelhouders aangegeven. In gunstige omstandigheden zal de rentabiliteit van het eigen vermogen het rendement van een risicoloze belegging overstijgen (Vivet D., et al. 2007)

Er bestaat geen consensus over deze ratio in de literatuur. Sommigen menen dat KMO’s doorgaans minder mogelijkheden hebben dan grote ondernemingen om hun eigen vermogen te laten renderen. (S.N., 2007) Het onderzoek van David Vivet (2007) daarentegen spreekt dit tegen. Vivet bevestigde dat KMO’s erin slaagden hun eigen vermogen te laten renderen, maar dit is echter niet altijd het geval geweest. Dit veranderde met de invoering van de notionele intrest, waardoor het risicokapitaal ook fiscaal aftrekbaar werd. Het verschil tussen KMO’s en GO’s moet gezocht worden in de financiële structuur van beide ondernemingstypes. In tegenstelling tot wat vastgesteld werd in de studie van Heyman et al. (2008) blijken KMO’s in de meeste studies relatief meer gebruik te maken van eigen vermogen ten opzichte van vreemd vermogen dan GO’s. Aangezien zij minder kansen hebben om vreemd vermogen aan te trekken, moeten ze zich dus behelpen met de middelen die ze reeds beschikken , hun eigen vermogen dus. Vanuit het oogpunt van de rentabiliteit van het eigen vermogen kan vastgesteld worden dat een hoge schuldgraad en dus een klein eigen vermogen gunstig is. Dit kan eveneens een destabiliserend effect hebben op de financiële rentabiliteit bij het verslechteren van de economische omstandigheden zoals een stijging van de intrest. (Detombe G., 1993) Cassar en Holmes (2003) zien een belangrijke invloed van de activastructuur, de rentabiliteit en de groei bij de KMO financiering en kapitaalstructuur. Volgens hen zijn er minder bewijzen voor grootte en risico.

21

2.2.3.4

Financiële hefboommultiplicator

Financiële hefboommultiplicator:

Winst/verlies boekjaar vr. bel.

x

Totaal der activa

Nettoresultaat vr. fin. kost., vr. bel. (1)

EV (2)

Het gebruik van eigen vermogen heeft geen juridische verplichting tot het betalen van een vergoeding aan de aandeelhouders. Toch is het logisch dat zij een minimaal rendement wensen voor het ter beschikking stellen van kapitaal. Dit wil zeggen dat zij bovenop het rendement van een risicovrije belegging nog een risicopremie vereisen. Het verband tussen de rentabiliteit van het eigen vermogen en de rentabiliteit van het geheel der activa wordt uitgedrukt door de financiële hefboomwerking. Deze samenhang is tussen de verschillende grootheden merkbaar:

Rentabiliteit van het eigen vermogen = rentabiliteit van het totaal van de activa + (rentabiliteit van het totaal van de activa -

kosten van het vreemd vermogen) x vreemd vermogen ) eigen vermogen

Hieruit kunnen een aantal conclusies getrokken worden: 1. De financiële hefboom werkt gunstig wanneer de rentabiliteit van de activa groter is dan de procentuele financiële kosten, verbonden aan het vreemd vermogen. 2. De financiële hefboom is groter naarmate de onderneming meer vreemd dan eigen vermogen benut.

Deze redenering leidt tot twee paradoxen. Vroeger werd aangenomen dat een minimaal gebruik van vreemd vermogen tot een hoger ondernemingsresultaat leidde. Uit de formule blijkt echter dat het eerder omgekeerd is. Dit kan leiden tot het overdreven aantrekken van vreemd vermogen waardoor financiële lasten zo groot worden dat de onderneming ze niet meer kan betalen, dit noemt men het opblazen van een onderneming. Een tweede paradox is dat vanuit het standpunt van rentabiliteit een hoge hefboomwerking een belangrijke motor is voor de rentabiliteit van het eigen vermogen.

De multiplicator zelf is opgebouwd uit twee factoren. De tweede factor is totaal activa op het eigen vermogen (2), dit is de eigenlijke financiële hefboomfactor. Deze factor wordt groter naarmate het 22

totaal van de activa minder met eigen en meer met vreemd vermogen wordt gefinancierd. Dit effect wordt verzwakt door de eerste factor (1). Van de winst of het verlies van het boekjaar uit de teller van de eerste factor zijn de financiële kosten, al afgetrokken. Daardoor verzwakt het globale hefboomeffect. Een krachtige multiplicator wordt verkregen door een groot deel goedkoop schuldkapitaal, vandaar het belang van een lage bedrijfskapitaalbehoefte. Men spreekt van een gunstige hefboomwerking als de multiplicator groter is dan één. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000)

Een toenemende financiële multiplicator wijst op een dalende verhouding tussen het eigen vermogen en het totaal vermogen of een stijgende schuldratio van de onderneming (cf. 2.2.2) Een dalende multiplicator komt voor wanneer een te groot deel van het economisch resultaat teniet gedaan wordt door te betalen intrestkosten. Het multiplicatoreffect is dus stijgend bij een grotere financiering met vreemd vermogen op voorwaarde dat de kosten die daarmee gepaard gaan laag blijven in verhouding met het resultaat. (Van Wymeersch H. en De Klerck D., 1994) Door de werking van de financiële hefboom kan het rendement op het eigen vermogen vergroot worden door schulden aan te gaan, zolang het rendement van de investering met het vreemd vermogen hoger is dan de kosten voor het vreemd vermogen. Hoe meer een onderneming ontleent, hoe sterker het hefboomeffect, maar de positieve werking kan bij te veel lenen omslaan naar een negatieve hefboomwerking. De multiplicator geeft ook nuttige informatie aan aandeelhouders en schuldeisers. Eerst en vooral moet men indachtig zijn dat hoe groter de financiële hefboom wordt, hoe groter het risico wordt dat er problemen ontstaan voor het terugbetalen van de schulden of de intresten. Een schuldeiser wil een zo laag mogelijke schuldgraad aangezien ze op die manier beter beschermd zijn tegen een eventueel falen van de onderneming. Voor een aandeelhouder daarentegen is het vaak aantrekkelijker dat er gefinancierd wordt met vreemd vermogen aangezien het rendement van hun geïnvesteerd vermogen via de financiële hefboomwerking kan verhoogd worden. (Ooghe H. en Van Wymeersch C., 2000)

23

2.2.4

Toegevoegde waarde

De toegevoegde waarde van een organisatie is letterlijk de waarde die de organisatie toevoegt aan de goederen en diensten die de organisatie binnenkomen of de input van de organisatie. Uiteindelijk brengt de organisatie een zekere output voort door waarde toe te voegen aan de input. Het verschil tussen de waarde van de productie of de output en de waarde van het intermediair verbruik of de input is gelijk aan de toegevoegde waarde. Het is uiteindelijk de consument die ervoor zorgt dat er toegevoegde waarde ontstaat door het product of de dienst aan te schaffen tegen de vooropgestelde prijs. Uiteindelijk kan er nog onderscheid gemaakt worden tussen bruto toegevoegde waarde waar de nietkastkosten deel uitmaken van de toegevoegde waarde en de netto toegevoegde waarde waar nietkaskosten beschouwd worden als intermediair verbruik. De bruto toegevoegde waarde kan dan gebruikt worden om verschillende ‘productiefactoren’ te vergoeden, zoals het betalen van de personeelskosten (vergoeding voor de factor arbeid), afschrijvingen (vergoeding voor het materiële en immateriële kapitaal), interesten en winst (vergoeding voor het financiële kapitaal) en belastingen (vergoeding voor de overheid). Er mag niet alleen naar de toegevoegde waarde gekeken worden om ondernemingen te vergelijken. Ook de hoeveelheid productiefactoren die gebruikt werden moeten bestudeerd worden. Een bedrijf die een toegevoegde waarde heeft die dubbel zo groot is, kan bijvoorbeeld ook dubbel zoveel personeel ingezet hebben. (Van Wymeersch, C. en De Klerkck, B., 1994) 2.2.4.1

Bruto toegevoegde waarde per werknemer en de bruto toegevoegde waarde marge Bruto toegevoegde waarde per werknemer:

Bruto toegevoegde waarde marge:

Bruto toegevoegde waarde


personeelsbestand

waarde van de productie

De eerste ratio is de verhouding van de bruto toegevoegde waarde op het gemiddelde personeelsbestand in voltijdse equivalenten. Het is een indicatie voor de arbeidsproductiviteit en de concurrentiepositie van een onderneming. Deze productiviteit is afhankelijk van de kwalificatie van de werknemers, maar ook van de soort activiteit die de onderneming uitvoert

en het al dan niet

kapitalistisch karakter van de onderneming. De bruto toegevoegde waarde per werknemer kan ontleed worden in een product met drie termen: de bruto toegevoegde waarde marge, de rotatie van de vaste bedrijfsactiva in de waarde van de productie en de vaste bedrijfsactiva per werknemer. (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000)

24

De bruto toegevoegde waardemarge is de verhouding van de bruto toegevoegde waarde op de waarde van de productie. De waarde van productie wordt samengesteld door de verkochte productie3, de geproduceerde vaste activa4 als deze een bepaalde rendementswaarde bezitten en de productie in voorraad5 indien die binnen een normale termijn verkocht wordt. De waarde van de productie kan zelfs negatief zijn als een onderneming meer verkocht heeft dan zijn productie. Een hoge toegevoegde waardemarge kan een concurrentievoordeel betekenen, bijvoorbeeld door een belangrijke technologische inbreng. Daarnaast kan een hoge marge ook een nadeel zijn wanneer er sprake is van een sterk doorgedreven verticale integratie. In deze situatie bestaat het grootste deel van de toegevoegde waarde uit vaste kosten, waardoor de onderneming via een gestegen hefboomwerking gevoeliger is voor veranderingen in de verkopen. (Van Wymeersch, C. en De Klerck, B., 1994) Deze marge is niet alleen sterk afhankelijk van de graad van verticale integratie, ook de sector heeft een grote invloed. De dienstensector heeft over het algemeen een hele grote bruto toegevoegde waarde marge omdat deze sector weinig met intermediair verbruik te maken heeft. Bij groothandel heeft men omwille van het hoge intermediaire verbruik vaak een lage marge. Uit een onderzoek bij Belgische ondernemingen blijkt dat de bruto toegevoegde waarde per werknemer kleiner zou zijn bij een KMO dan bij een GO (Ooghe H. et al., 2001). Een studie met internationale data stelde vast dat in zeven landen van de negen landen deze ratio toeneemt naarmate de onderneming groter is (Rivaud-Danset, D., 1998, Centre National de la Recherche Scientifique). 2.2.4.2

Personeelskosten per werknemer Personeelskosten per werknemer: Bezoldigingen, sociale lasten en pensioenen personeelsbestand

Dit zijn de bezoldigingen, sociale lasten en pensioenen ten opzichte van het gemiddeld personeelsbestand in voltijdse equivalenten. Het is belangrijk dat de bruto toegevoegde waarde (cf. supra) groter is dan de kosten per werknemer. Als de toegevoegde waarde kleiner of gelijk is, dan gaat die integraal naar het personeel waardoor de aandeelhouders verlies lijden omwille van de nietbetaalde personeelskosten, financiële kosten en belastingen. (Ooghe, H. en Van Wymeersch, C., 2000)

3

De verkochte productie wordt gewaardeerd aan verkoopprijs exclusief belastingen. De immateriële en materiële vaste activa worden gewaardeerd aan vervaardigingsprijs. 5 De productie in voorraad wordt gewaardeerd aan aanschaffingswaarde of lagere marktwaarde. 4

25

In meerdere studies vond men een positief effect van bedrijfsgrootte op lonen (Wagner J. 1997, Sels L. en Overlaet B., 1999 en Parker R. 2001). Uit een studie van Sels et al. (2000) blijkt dat GO’s zelfs wanneer men de samenstelling van het personeelsbestand in rekening brengt, meer betalen aan hun werknemers dan KMO’s. Als er gekeken werd naar het loon van de hoofdarbeiders dan lag dat 4%, 6,8% en 11% hoger voor bedrijven met respectievelijk meer dan 50, meer dan 200 en meer dan 500 werknemers. Naast een klassiek loon krijgen werknemers vaak ook extra voordelen zoals gsm, laptop, bedrijfswagen, onkostenvergoedingen, pensioenplan, extra ziekteverzekering, enz. Deze voordelen zijn zowel voor werkgever als werknemer gunstiger omdat ze voor beide partijen minder zwaar belast worden dan het klassieke loon. Een onderzoek naar het personeelsbeleid van KMO’s toont duidelijk aan dat werknemers uit bedrijven met minder dan 50 werknemers veel minder participeren in extra voordelen zoals pensioenplannen, ziekte- en hospitalisatieverzekeringen (Delmotte J. et al. 2002). Een onderzoek over de financiële situatie van Belgische ondernemingen in de jaren 1990 tot 1998 toonde net als bovenstaande studies aan dat de personeelskosten per werknemer groter waren bij GO’s (Ooghe H., Van Wymeersch C en Kamerlynck J., 2001).

26

3

3.1

Methodologie

Gegevens

In dit onderzoek werden gegevens gebruikt van de ondernemingen uit Bel-First 2008. Deze databank bevat gegevens over Belgische en Luxemburgse ondernemingen en wordt jaarlijks aangepast door het bureau Van Dijck. Aangezien de data van 2008 nog niet volledig up-to-date waren, werd in dit onderzoek gebruik gemaakt van de gegevens uit 2007. De grote ondernemingen werden onderscheiden van de kleine en middelgrote ondernemingen aan de hand van het gemiddeld personeelsbestand. De grens werd gelegd op 50 werknemers overeenkomstig één van de criteria uit de definitie van een KMO volgens de Nationale Bank van België (cf. inleiding). De gegevens van eenmansondernemingen en vrije beroepen waren niet relevant voor het onderzoek en daarom werd de ondergrens van het gemiddeld personeelsbestand vastgelegd op 10 werknemers. De database bevatte 27795 KMO’s en 5920 GO’s die aan deze criteria voldeden. De gegevens van enkele specifieke rechtsvormen zoals buitenlandse vennootschappen (53 KMO’s en 25 GO’s), openbare instellingen (184 KMO’s), verenigingen (2412 KMO’s) en andere rechtsvormen (4 KMO’s) werden buiten beschouwing gelaten. Uiteindelijk bleven enkel de naamloze vennootschappen (NV), Commanditaire vennootschappen op aandelen (Comm. VA),

gewone

commanditaire vennootschappen (Comm. V), vennootschappen onder firma (VOF), coöperatieve vennootschappen (C.V.O.A, C.V.B.A), besloten vennootschappen met beperkte aansprakelijkheid (EBVBA en BVBA) en economische samenwerkingsverbanden (ESV, EESV) over. Vervolgens werden de financiële instellingen en verzekeringen (sector K, bijlage 2) verwijderd omwille van grote verschillen in de financiële rapportering en kapitaalstructuur. Hieronder vielen de financiële dienstverlening exclusief verzekeringen en pensioenfondsen (269 KMO’s en 36 GO’s), de verzekeringen, herverzekeringen en pensioenfondsen exclusief sociale verzekeringen (6 KMO’s en 2 GO’s) en ondersteunende activiteiten voor verzekeringen en pensioenfondsen (136 KMO’s en 25 GO’s). Uiteindelijk kon het onderzoek opgestart worden met de gegevens van 24618 KMO’s en 4783 GO’s.

Het DNA van KMO’s en GO’s werd vergeleken aan de hand van ratio-analyse. De gegevens nodig om de financiële ratio’s te berekenen zijn terug te vinden in de balans en resultatenrekening van deze ondernemingen. Door het grote aanbod was het praktisch niet haalbaar alle financiële ratio’s in het onderzoek op te nemen. Aangezien KMO’s niet verplicht zijn om een volledige jaarrekening6 neer te

6

In het verkorte model van de jaarrekening worden bepaalde bedrijfsopbrengsten en bedrijfskosten samengevoegd onder de term brutomarge. Daarnaast zijn omzet, handelsgoederen, grond- en hulpstoffen, diensten en diverse goederen opgenomen, maar het invullen ervan is niet verplicht.

27

leggen, was het mogelijk een groot aantal ratio’s te elimineren. Na een grondige literatuurstudie werden uiteindelijk 16 ratio’s geselecteerd voor dit onderzoek.

In de loop van het onderzoek werden de ratio’s ook gespecifieerd in 19 verschillende sectoren. De ondernemingen werden opgedeeld naar sector aan de hand van de NACE-BEL code 2008 gebruikt in de Bel-First databank. Vele ondernemingen hadden meerdere codes omdat hun activiteiten betrekking had op meerdere sectoren of subsectoren, daarom werd er voor de opdeling enkel rekening gehouden met de code van de hoofdactiviteit (zie bijlage 3). De procentuele verdeling van de KMO’s en GO’s in de verschillende sectoren wordt weergegeven in bijlage 4.

3.2

Statistische toets

Een eerste stap in het onderzoek was het formuleren van een nulhypothese die dan aanvaard of verworpen werd naargelang het resultaat van de statische toets. In dit onderzoek was de nulhypothese altijd gelijk aan het volgende: “de gemiddelde ratio bij GO’s is niet significant verschillend van de gemiddelde ratio bij KMO’s”. De keuze van de statische toets is afhankelijk van een aantal parameters, namelijk de schaal van de variabele en het aantal en de soort steekproeven. Aangezien het hier ging om een ratiogeschaalde variabele en twee onafhankelijke steekproeven werd er gekozen voor een t-test voor onafhankelijke steekproeven. Het vereiste significantieniveau werd vastgelegd op 5 % of een betrouwbaarheid van 95%. Om deze t-test te mogen uitvoeren moeten de varianties van populaties waaruit de gegevens komen, gelijk zijn. Dit wordt nagegaan aan de hand van een Levene’s test met als nulhypothese dat de varianties gelijk zijn. Indien deze nulhypothese verworpen wordt, moet een gecorrigeerde t-test uitgevoerd worden. (De Pelsmacker P. en Van Kenhove P., 2007)

28

4

Empirische resultaten

4.1

Liquiditeit

4.1.1

Descriptieve statistiek

De t-test toonde aan dat er een significant verschil op merkbaar is tussen de resultaten van KMO’s en GO’s bij de current ratio, de acid test en de nettokas op een significantieniveau van 5%.

Ratio

Type

Liquiditeitsratio ruime zin

GO

1,25

1,63

1,9

(current ratio)

KMO

1,28

1,78

2,53

Liquiditeitsratio enge zin

GO

1,01

1,36

1,9

(Acid test)

KMO

1,01

1,46

2,53

Nettobedrijfskapitaal (duiz.)

GO

1424

356,34

227512,61

KMO

236

5021,95

182805,09

GO

4,08

0,54

53,07

Nettokasratio (%)

Mediaan

Gemiddelde

Std.deviatie

KMO 9,91 11,5 Tabel 1: Beschrijvende statistiek liquiditeit: N= niet-significant, S= significant

4.1.2

Sig. t-test S

S

S

S

40,22

Resultaten t-test

De resultaten van de t-test toonden een significant verschil aan voor alle liquiditeitsratio’s die deel uitmaakten van dit onderzoek. (tabel 1) 4.1.2.1

Liquiditeit in ruime zin of de current ratio

De resultaten (tabel 1) tonen aan dat beide ondernemingstypes gemiddeld een current ratio hebben die groter is dan één. De standaarddeviaties daarentegen tonen aan dat er een veel ondernemingen zijn, zowel KMO’s als GO’s, die de grenswaarde één niet halen. Ander ondernemingen hebben dan een ratio die veel groter is dan één. De waarden van de KMO’s liggen hoger dan die van de GO’s. De resultaten van dit onderzoek tonen een ander beeld dan wat er over het algemeen in de in de literatuur geschetst wordt. Op basis van de ttest werd in dit onderzoek vastgesteld dat de current ratio van KMO’s en GO’s wel significant van elkaar verschillen. (tabel 1) De Britse en Amerikaanse literatuur geeft aan dat KMO’s een geringe toegang hebben tot extern kapitaal, meestal beperkt tot korte termijn schulden. De Belgische situatie wijkt hier enigszins vanaf aangezien men in België beschikt over een schuldeiser/bank-georiënteerd in plaats van een marktgericht financieel systeem. Op die manier zijn banken beter beschermd waardoor ze sneller geld durven uitlenen en krijgen ook KMO’s een betere en snellere toegang tot vreemd vermogen op lange termijn.( Heyman D. et al., 2008)

29

Ook de langetermijnschuldgraad blijkt in dit onderzoek signific ant groter te zijn voor KMO’s dan voor GO’s (cf. 4.2.2.2), wat overeenkomt met de bovenstaande redenering. Een relatief grotere hoeveelheid vreemd vermogen op lange termijn gaat gepaard met een relatief kleinere hoeveelheid korte termijn schulden en dus een grotere current ratio.

Ratio’s / Sectoren

A

B

C

D

E

F

G

H I

J

K L

M N

O P

Q R

S

Current ratio

N

N

S

N

N

S

S

S

S

N

N

N

N

N

N

N

N

N

Acid test

N

N

S

N

S

N

N

S

S

N

N

N

N

N

N

N

N

N

N S N N S N N S N N S N Nettokasratio(%) Tabel 2: Significantie liquiditeit in verschillende sectoren: N= niet significant, S= significant

S

N

N

N

S

N

T

Op sectoraal vlak valt op dat alle sectoren een gemiddelde current ratio hebben van meer dan één. Toch zijn er een aantal die de grens ruimschoots overschrijden, vooral openbaar bestuur en defensie en verplichte sociale verzekeringen (O), winning van delfstoffen (B) en onderwijs (P) scoren hoog op deze ratio. Anderen hebben dan weer een current ratio die heel dichter ligt bij één, namelijk kunst, amusement en recreatie (R), informatie en communicatie (J) en overige diensten (S). De relatieve verhoudingen tussen KMO’s en GO’s in deze sectoren zijn ongeveer gelijk en hebben dus geen invloed de gevonden resultaten. (bijlage 4) Van de 19 sectoren gebruikt in deze masterproef, is bij vijf van hen een significant verschil merkbaar tussen de current ratio van KMO’s en GO’s, in de industrie (C), de bouwnijverheid (F), de groot- en detailhandel in reparaties van auto’s en motorfietsen, vervoer en opslag (G) en het verschaffen van accommodatie en maaltijden (I). Bij de rest werd er geen significant verschil gevonden. (tabel 2) 4.1.2.2

Liquiditeit in enge zin of de acid test

Net zoals de current ratio is ook de acid test in tegenstelling tot wat in de literatuur aangetoond werd hoger bij KMO’s dan bij GO’s (tabel 1). Bij de acid test ligt niet alleen het resultaat hoger bij KMO’s dan bij GO’s, ook de standaarddeviatie ligt hoger. Dit betekent dat er grotere verschillen zijn in liquiditeit tussen de KMO’s onderling dan bij de GO’s onderling. Ook hier kan de verklaring voor een hogere acid test bij KMO’s gezocht worden in de gemakkelijkere toegang tot schuldkapitaal in België. (Heyman et al., 2008) De resultaten van de acid test liggen lager dan bij de current ratio, wat normaal is aangezien er een aantal zaken uit de teller weggenomen zijn. Door beide ratio’s samen te bekijken kunnen de voorraden geanalyseerd worden. Volgens tabel 1 is het verschil tussen de acid test en de current ratio hoger bij KMO’s dan bij GO’s, dit wijst erop dat KMO’s relatief meer voorraden hebben dan GO’s.

Ook alle resultaten van de acid test liggen boven de grenswaarde één. De hoogste waarden vindt men terug in de sectoren openbaar bestuur en defensie en verplichte sociale verzekeringen (O), onderwijs 30

U

(P) en vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M). De laagste scores worden gemeten bij het verschaffen van accommodatie en maaltijden (I), kunst, amusement en recreatie (R) en Overige diensten (S). Ook hier is op te merken dat alhoewel de acid test in het algemeen significant verschilt dit niet het geval is bij alle sectoren. En ook hier zijn de hoge of lage scores niet te verklaren door een verschillende procentuele samenstelling van de groep KMO’s en GO’s. (bijlage 4) Bij de t-test kwamen vier sectoren naar voor met een significant verschil. Dit zijn dezelfde als bij de current test met uitzondering van de groot- en detailhandel in reparaties van auto’s en motorfietsen (G). Dit wijst erop dat in die sector het verschil tussen de liquiditeit van KMO’s en GO’s vooral in de voorraden zit. (tabel 2) 4.1.2.3

Nettokasratio

Aangezien de nettobedrijfskapitaalbehoefte van een GO meestal groter is dan bij een KMO, valt de nettothesaurie meestal lager uit. GO’s hebben ook een lager niveau van thesaurieverplichtingen. De hypothese wordt bevestigd door de resultaten van dit onderzoek. De waarden van GO’s en KMO’s verschillen significant van elkaar. De KMO’s hebben een beduidend hogere gemiddelde nettokasratio dan de GO’s. (tabel 1) De hoogste nettokasposities zijn terug te vinden in de sectoren onderwijs (P), informatie en communicatie (J) en kunst, amusement en recreatie (R) . De zwakste posities vindt men terug in de industrie (C), het vervoer en opslag (H) en de groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen (G). Enkel in de sectoren industrie (C) en groot- en detailhandel: reparatie van auto’s en motorfietsen (G) is er een verschil tussen de procentuele verdeling bij KMO’s en GO’s. Dit heeft echter geen relevante invloed op hun resultaat van de nettokasratio. Beiden zitten bij de zwakste drie en bij de industrie zijn de GO’s oververtegenwoordigd, terwijl in de sector reparatie van auto’s en motorfietsen er relatief meer de KMO’s zijn. (bijlage 4) Bijna de helft van de sectoren volgen de algemene situatie en bij vijf van de 19 sectoren was het verschil significant. Dit was het geval in volgende sectoren: de industrie (C), bouwnijverheid (F), verschaffen van accommodatie en maaltijden (I), vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M), administratieve en ondersteunende diensten (N). De sector waarbinnen de onderneming actief is, bepaalt deels de financiële structuur. Sommige sectoren zijn heel kapitaalintensief , hebben grotere winstfluctuaties of activabehoeften. Deze factoren kunnen variëren tussen de verschillende sectoren, maar ook tussen KMO’s en GO’s. Met al deze zaken houden banken en financiële instellingen rekening bij het toekennen van krediet. (De Saedeleer W., 2005-2006)

31

4.2

Solvabiliteit

4.2.1


Door de gevonden gemiddelden te vergelijken met de overeenkomstige medianen, werd het duidelijk dat de gemiddelden weinig beïnvloed werden door outliers (tabel 3). Bij de algemene schuldgraad van KMO’s werd echter wel een maximum gevonden van 485,76, wat het gevolg kan zijn van een negatief eigen vermogen.

Ratio

Type

Mediaan

Gemiddelde

Std.deviatie

Sig. t-test

Alg. schuldgr.(%)

GO

69,18

64,947

22,1996

N

KMO

69,45

65,131

22,5799

GO

30,82

35,053

22,1996

KMO

30,55

34,869

22,5804

GO

21,74

29,641

26,5371

KMO

31,48

35,881

27,1715

GO

78,27

70,359

26,5371

KMO

68,52

64,119

27,1715

GO

13,42

14,427

36,5767

KMO

16,21

15,869

45,873

GO

14,58

22,008

37,0521

Alg. gr. fin. onafh. (%)

LT schuldgr. (%)

LT gr. fin. onafh. (%)

Zelfinancieringsgr.

Dekking tot. VV door CF

N

S

S

S

S

KMO 16,13 24,828 43,9062 Tabel 3: Beschrijvende statistiek solvabiliteit: N= niet-significant, S= significant. Alg.schuldgr.= algemene schuldgraad, Alg.gr.fin.onafh.= algemene graad van financiële onafhankelijkheid, LT schuldgr.= langetermijnschuldgraad, LT gr.fin.onafh = langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid, Zelffinancieringsgr. = Zelffinancieringsgraad, Dekking tot. VV door CF = Dekking totaal vreemd vermogen door cashflow

4.2.2 Na

Resultaten t-test het

uitvoeren

van

langetermijnschuldgraad,

de de

t-test

werd

een

langetermijngraad

significant van

verschil

financiële

gevonden

voor

onafhankelijkheid,

de de

zelffinancieringsgraad en de dekking van het totaal vreemd vermogen door de cashflow tussen KMO’s en GO’s op een significantieniveau van 5%. (tabel 3) 4.2.2.1

De algemene schuldgraad en algemene graad van financiële onafhankelijkheid

De som van deze twee ratio’s van eenzelfde onderneming is gelijk aan 100%, daarom is het ook belangrijk dat de t-test voor beiden gebeurt bij dezelfde verzameling van ondernemingen. Voor de algemene schuldgraad werd geen significant verschil waargenomen, maar ziet men wel een trend waarbij deze ratio groter is bij KMO’s dan bij GO’s. In theorie betekent een hoge schuldgraad, een lage financiële onafhankelijkheid van de onderneming. In dit onderzoek werd er ook een grotere graad van financiële onafhankelijkheid teruggevonden bij GO’s, maar ook deze bevinding was niet significant. (tabel 3)

32

De trends die hier vastgesteld werden zijn niet volledig in lijn met de bovenstaande theorieën en hypothesen uit de literatuurstudie. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de manager van de KMO vaak ook eigenaar is, waardoor het gebruik van extern aandeelhouderskapitaal wel eens geweigerd wordt om verwatering van hun eigen aandelen en eventueel controleverlies te vermijden (Lopez-Garcia, J. en Aybar-Arias, C., 2000). Daardoor wordt hun externe financiering grotendeels beperkt tot het gebruik van vreemd vermogen, wat een aanleiding zou kunnen zijn voor de hierboven vastgestelde trend. Daarnaast werd al vastgesteld dat de t-test voor de gemiddelde current ratio en acid test gunstigere resultaten opleverde voor KMO’s dan voor GO’s (cf. 4.1.2.1 en 4.1.2.2). Dit wijst op goede liquiditeitspositie waardoor de toegang tot vreemd vermogen kan versoepelen.


A

B

C

Alg. schuldgr. (%)

N

N

Alg. gr. fin. onafh.(%)

N

LT schuldgr.(%)

D

E

F

G

H I

J

K L

M N

O P

Q R

S

S

N

S

S

N

N

N

N

N

S

N

N

N

N

N

N

S

N

S

S

N

N

N

N

N

S

N

N

N

N

N

S

N

S

N

S

S

S

N

N

N

S

S

N

N

S

N

N

LT gr. fin. onafh.(%)

S

N

S

N

S

S

S

N

N

N

S

S

N

N

S

N

N

Zelfinancieringsgr.

N

N

N

N

S

S

N

N

N

N

N

N

N

N

N

N

N

T

N N N S S S S N N N S S N N N N N Dekking tot. VV door CF Tabel 4: Significantie solvabiliteit in verschillende sectoren: N= niet significant, S= significant. Alg.schuldgr.= algemene schuldgraad, Alg.gr.fin.onafh.= algemene graad van financiële onafhankelijkheid, LT schuldgr.= langetermijnschuldgraad, LT gr.fin.onafh = langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid, Zelffinancieringsgr. = Zelffinancieringsgraad, Dekking tot. VV door CF = Dekking totaal vreemd vermogen door cashflow

In de industriesector (C) daarentegen was er wel een significant verschil, de schuldgraad was duidelijk groter bij KMO’s. In de bouwnijverheid (F), de administratieve en ondersteunende diensten (N), de groot- en detailhandel en reparatie van auto’s en motorfietsen (G) werd ook een significant verschil bekomen, maar hier bleek de schuldgraad groter bij GO’s. (tabel 4) De top drie van sectoren met de grootste schuldgraad is de sector overige diensten (S), exploitatie en handel in roerend goed (L) en menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening (Q). De sectoren met de laagste schuldgraad waren winning van delfstoffen (B), Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht (D) en distributie van water en afvalen afvalwaterbeheer

en sanering (E).

Geen enkel van deze sectoren was procentueel meer

vertegenwoordigd in de groep van de KMO’s of GO’s. Opvallend was wel dat er geen gegevens waren over de solvabiliteit van de KMO’s aanwezig in sector D waardoor de vergelijking tussen KMO’s en GO’s in deze sector niet uitgevoerd kon worden. Aangezien er bij de GO’s slechts 14 ondernemingen deel uitmaken van deze sector (= 0,29%) zal dit geen grote invloed hebben gehad op de gevonden de resultaten. 33

U

4.2.2.2

Langetermijnschuldgraad en langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid

In theorie moet de som van deze twee ratio’s voor eenzelfde onderneming gelijk zijn aan 100% en daarom werd ook hier dezelfde verzameling van ondernemingen gebruikt voor de t-test van beide ratio’s. De langetermijnschuldgraad was in tegenstelling tot de algemene schuldgraad wel significant verschillend voor KMO’s en GO’s. Het vreemd vermogen op lange termijn ten opzichte van het totaal vermogen bleek groter bij KMO’s en dit ging gepaard met een significant lagere langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid. (tabel 3) De resultaten van de t-test wijzen dus op een relatief groter aandeel aan lange termijn vreemd vermogen in het totaal vermogen bij KMO’s. In tegenstelling tot KMO’s staan GO’s minder weigerachtig ten opzichte van extern aandelenkapitaal, waardoor dit misschien een groter deel uitmaakt van hun totaal vermogen. Zoals reeds vermeld bij het bespreken van de liquiditeit van KMO’s, mag men de vaststellingen in verband met schuldfinanciering in het Verenigd Koninkrijk en de Verenigde staten niet veralgemenen. België heeft namelijk een schuldeiser/bank-geörienteerd financieel systeem in tegenstelling tot een markt-gericht financieel systeem in de bovenstaande landen. Banken zouden betere monitors zijn van schuld, zelfs bij KMO’s. Op die manier worden de agencyconflicten gedeeltelijk afgezwakt en hebben KMO’s sneller toegang tot extern schuldkapitaal. (Heyman et al., 2008).

Bij de sectoren landbouw, bosbouw en visserij (A), industrie (C), bouwnijverheid (F), groot- en detailhandel en reparaties van auto’s en motorfietsen (G), vervoer en opslag (H), vrije beroepen en wetenschappelijk en technische activiteiten (M) en menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening

(Q)

werd

een

significant

grotere

langetermijnschuldgraad

en

kleinere

langetermijngraad van financiële onafhankelijkheid gevonden voor KMO’s ten opzichte van GO’s. De sector administratieve en ondersteunende diensten (N) vertoonde tegengestelde resultaten voor de ttest, hier bleek de langetermijnschuldgraad groter te zijn voor GO’s. (tabel 4) De langetermijnschuldgraad bleek het hoogst te zijn in de sector exploitatie en handel van onroerend goed (L), gevolgd door menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening (Q) en het verschaffen van accommodatie en handel (I). Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht (D), Informatie en communicatie (J) en winning van delfstoffen (B) waren de sectoren die het minst met vreemd vermogen op lange termijn financierden. Geen enkel van deze bovenstaande sectoren bevat opvallend meer KMO’s of GO’s.

34

4.2.2.3

Zelffinancieringsgraad

Afgeleid uit de resultaten van t-test kan besloten worden dat de KMO’s meer aan zelffinanciering doen dan de GO’s. (tabel 3) In de literatuur werd vaak vastgesteld dat KMO’s een hogere nettorentabiliteit van het totaal vermogen zouden hebben dan de GO’s. Ook in dit onderzoek werd deze trend vastgesteld, maar het verschil was niet significant (cf. 4.3.2.2). Het rendabeler zijn van KMO’s zou deze hogere zelffinanciering kunnen verklaren. Aangezien KMO’s door hun beperkte toegang tot de financiële markt weinig of geen extra aandelenkapitaal gebruiken, moeten zij minder dividenden uitkeren wat misschien relatief grotere reserves kan geven in vergelijking met GO’s (Rivaud-Danset, D., 1998, Centre National de la Recherche Scientifique).

Slechts in twee sectoren, de bouwnijverheid (F) en de groot- en detailhandel en reparaties van auto’s en motorfietsen (G), werd er een significant verschil gevonden die telkens een grotere zelffinancieringsgraad uitdrukte voor de KMO’s. (tabel 4) In de sector winning van delfstoffen (B) lag de zelffinancieringsgraad (28,38) opvallend hoger dan in de andere sectoren. Maar ook sector F (21,32) en G (18,94) scoorden behoorlijk hoog. Van alle KMO’s die deel uitmaken van dit onderzoek behoort 28,8 % tot sector F en 17,05% tot sector G. Bij de GO’s daarentegen komt slechts 12,63% en 17,94% uit respectievelijk sector F en G. Het verschil in de verdeling is van die grootte dat het de zelffinancieringsgraad van KMO’s in positieve zin zou kunnen beïnvloed hebben. De laagste waarde (-18,44) werd gevonden in de sector kunst, amusement en recreatie (R), maar ook in de sector informatie en communicatie (J) en het verschaffen van accommodatie en maaltijden (I) werd een negatieve waarde gevonden. In de sectoren I, J en K waren er procentueel gezien ongeveer evenveel KMO’s als GO’s die deelnamen aan dit onderzoek. 4.2.2.4

Dekking van het vreemd vermogen door de cashflow

In overeenstemming met het onderzoek bij Belgische onderneming in de jaren 1990-1998, kreeg men ook hier een significant grotere dekkingsratio bij KMO’s dan bij GO’s. De KMO’s hadden dus een grotere aflossingscapaciteit en betere veiligheidsmarge tegen dalende cashflows. (tabel 3) De dekking van het vreemd vermogen door de cashflow was significant verschillend voor KMO’s en GO’s

in zes sectoren: de distributie van water, afvalen afvalwaterbeheer en sanering (E), de

bouwnijverheid (F), de groot- en detailhandel en reparaties van auto’s en motorfietsen (G), vervoer en opslag (H), vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M) en administratieve en ondersteunende diensten (N). In elke bovenstaande sector was dekkingsratio groter voor KMO’s (tabel 4).

35

In de sector openbaar bestuur en defensie en verplichte sociale verzekeringen (O) werd de grootste gemiddelde waarde (48.98) vastgesteld. De sectoren winning van delfstoffen (B) (38,57) en vervoer en opslag (H) (32,03) scoren ook nog vrij hoog. De laagste dekkingsratio (12,82) werd gevonden in de sector productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht (D). In geen enkel van deze sectoren waren de KMO’s of de GO’s meer vertegenwoordigd.

36

4.3

Rentabiliteit

4.3.1


Ratio

Type

Nettoverk. marge vr. bel. (%)

GO

Mediaan

Nettorend. vh. EV na bel. (%)

Fin. hefb. multiplicator

Sig. t-test

3,78

4,45

9,28

3,5

4,82

10,73

GO

6,82

8,39

18,61

KMO

8,62

8,62

19

12,94

18,13

74,53

KMO

17,8

17,8

74,64

GO

2,29

3,68

8,49

KMO Nettorende. vh TV vr. bel.(%)

Gemiddelde Std.deviatie

GO

N

N

N

N

KMO 2,05 3,39 9,24 Tabel 5: Beschrijvende statistiek rentabliteit: N= niet-significant, S= significant. Nettoverk. Marge vr. bel.= nettoverkoopsmarge voor belastingen, Nettorend.vh. TV vr. bel.= nettorendement van het totaal vermogen voor belastingen, Nettorend. vh. EV na bel.= Nettorendement van het eigen vermogen na belastingen, Fin. hefb. multiplicator = financiële hefboommultiplicator.

4.3.2

Resultaten t-test

Voor geen enkel van de rentabiliteitsratio’s werd er een significant verschil aangetoond tussen KMO’s en GO’s. (tabel 5) 4.3.2.1

Nettoverkoopsmarge voor belastingen

Uit de literatuur blijkt dat KMO’s over een hogere nettoverkoopsmarge beschikken. Die trend werd ook vastgesteld voor de gemiddelde nettoverkoopsmarge in dit onderzoek, maar de mediaan lag hoger bij de GO’s. Alhoewel er kleine verschillen merkbaar zijn tussen KMO’s en GO’s, zijn die, volgens de t-test, niet significant. (tabel 5) De hogere waarden voor KMO’s zijn volgens de literatuur te wijten aan een hogere bruto toegevoegde waarde marge en lagere personeelskosten, wat bevestigd werd door de resultaten van dit onderzoek (cf. 4.4.2.1 en 4.4.2.2) .


A B

C D E

F

G H I

J

K L

N N N N N N N

S

M N O P

Nettoverk. marge vr. bel. (%)

N N S

Nettorende. vh TV vr. bel.(%)

N N N N S

N N N N N

N N

S

N S

N N N

Nettorend. vh. EV na bel. (%)

N N N N S

N N N N N

N N

S

N S

N N N

S

Q R S

T

N N N N N N

N N N N N N S N N N N N N N N N N N Fin. hefb. multiplicator Tabel 6: Significantie rentabiliteit in verschillende sectoren: N= niet significant, S= significant Nettoverk. Marge vr. bel.= nettoverkoopsmarge voor belastingen, Nettorend.vh. TV vr. bel.= nettorendement van het totaal vermogen voor belastingen, Nettorend. vh. EV na bel.= Nettorendement van het eigen vermogen na belastingen, Fin. hefb. multiplicator = financiële hefboommultiplicator.

37

U

Op sectoraal vlak zijn echter grotere verschillen merkbaar.

De top 3 sectoren die de grootste

nettoverkoopsmarge verwerven zijn: exploitatie van en handel in onroerend goed (L), openbaar bestuur en defensie en

verplichte sociale verzekeringen (O) en winning van delfstoffen (B).

Llandbouw, bosbouw en visserij (A), verschaffen van accommodatie en maaltijden (I) en groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen (G) scoren het zwakst scoren op deze ratio. Bij elk van de bovenstaande sectoren is de relatieve verhouding tussen KMO’s en GO’s gelijk waardoor deze sectorverschillen geen invloed kunnen gehad hebben op het gevonden resultaat. (bijlage 4) Bij het onderzoeken van de verschillen tussen de waarden van KMO’s en GO’s bij de verschillende sectoren, was er op drie sectoren na, industrie (C), vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M) en administratieve en ondersteunende diensten (N), geen significant verschil te vinden. (tabel 6) 4.3.2.2

Nettorendement van het totaal vermogen voor belastingen

Algemeen wordt aangenomen dat KMO’s over een hogere nettorentabiliteit van het totaal van de activa beschikken dan GO’s. De resultaten wijzen inderdaad op een hoger percentage voor de KMO’s, Het verschil tussen beide waarden is echter minimaal en is bijgevolg dan ook niet significant (tabel 5). Sectoraal scoren administratieve en ondersteunende diensten (N), winning van delfstoffen (B) en vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M) het best. Openbaar bestuur en defensie; verplichte sociale verzekeringen (O), kunst, amusement en recreatie (R) en distributie van water en afvalen afvalwaterbeheer en sanering (E) behalen de slechtste resultaten op vlak van rentabiliteit van de totale activa. De ondernemingen uit deze laatste sectoren dienen dus relatief veel te investeren om maar weinig terug te krijgen, terwijl bij de top 3 investeringen veel opbrengen. Geen enkele van deze sectoren verschilt qua relatieve samenstelling tussen KMO’s en GO’s. (bijlage 4) Slechts bij drie sectoren is een significant verschil merkbaar tussen de gemiddelde nettorentabiliteit van de totale activa van KMO’s en GO’s. Het gaat over volgende sectoren distributie van water; afvalen afvalwaterbeheer en sanering (E), administratieve en ondersteunende diensten (M) en het onderwijs (P). (tabel 6) 4.3.2.3

Nettorendement van het eigen vermogen na belastingen

Het zou kunnen dat KMO’s minder mogelijkheden hebben dan grote ondernemingen om hun eigen vermogen te laten renderen. (S.N., 2007). Dit wordt deels bevestigd in dit onderzoek waar de nettorentabiliteit van het eigen vermogen, zowel het gemiddelde als de mediaan, hoger ligt bij GO’s. Maar ook dat verschil tussen KMO’s en GO’s niet significant. (tabel 5)

De return on equity ligt heel hoog in de sectoren menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening (Q), vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M) en exploitatie

38

van en handel in onroerend goed (L). Aandeelhouders in de kunst, amusement en recreatie sector (R), de productie en distributie van elektriciteit, de gas, stoom en gekoelde lucht sector (D) en de sector informatie en communicatie (J) verwerven het laagste rendement. In geen enkel van deze sectoren zijn er relatief meer KMO’s dan GO’s. (bijlage 4) Slechts in één sector, namelijk groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen (G), kan de nulhypothese na het uitvoeren van de t-test verworpen worden. In de andere sectoren is er geen verschil merkbaar in het rendement voor de aandeelhouders bij KMO’s en GO’s. (Tabel 6) 4.3.2.4

Financiële hefboommultiplicator

Uit tabel blijkt dat de financiële hefboommultiplicator hoger ligt bij grote ondernemingen. De verschillen zijn echter minimaal, wat ook aangetoond wordt door het resultaat van de t-test, waar de nulhypothese wordt aanvaard. Zowel voor de KMO’s als de GO’s bedraagt de multiplicator meer dan één. De sectoren vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten (M), administratieve en ondersteunende diensten (N) en overige diensten (S) beschikken over de hoogste financiële hefboommultiplicator. De sectoren winning van delfstoffen (B), openbaar bestuur en defensie; verplichte sociale verzekeringen (O) en distributie van water; afvalen afvalwaterbeheer en sanering (E) sluiten de rij af. Ook hier had de samenstelling van deze sectoren geen invloed op het totale resultaat want relatief gezien zijn er evenveel KMO’s als GO’s in de sectoren. (bijlage 4) Behalve in de sector groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen (G), werd in alle sectoren geen significant verschil vastgesteld de multiplicator van KMO’s en GO’s. (tabel 6) 4.3.2.5

Algemene verklaring

Over het algemeen werd in de literatuur vastgesteld dat KMO’s rendabelere ondernemingen zijn dan GO’s maar dat de rentabiliteit toch nog relatief laag ligt ten opzichte van de resultaten uit andere landen. (Ooghe, Spaenjers en Vandermoere, 2005) KMO’s hebben volgens Requejo (2002) relatief minder vaste activa en grotere cashflow in vergelijking met de totale schuld en spenderen een minder groot bedrag aan onderzoek en ontwikkeling zowel ten opzichte van totale schulden als verkoopshoeveelheid. Niet alle verschillen zijn enkel toe te schrijven aan verschillen in de kapitaalstructuur. Het nemen van management beslissingen wordt rechtreeks beïnvloed door de skills en kennis van managers. Bij grote bedrijven wordt die taak meestal vervuld door een topmanager aangesteld door de eigenaarsaandeelhouders. Bij een KMO is de manager meestal minder competent en ervaren dan bij een GO en vaak is het een eigenaar/familielid die weinig toegang heeft tot professioneel advies.

39

Bij geen enkele van deze rentabiliteitsratio’s is een significant verschil merkbaar. Dit is vooral te verklaren doordat de rentabiliteit eerder specifiek aan de onderneming verbonden is en minder afhangt van de grootte. Daarnaast zouden KMO’s door het zeer consistent toepassen van de pecking order theorie negatief correleren met rentabiliteit. Dit werd onderzocht en bewezen door onder andere Wijst en Thurik (1993), Coleman en Cohn (1999) en Michaelas (1999). Ook de verschillen in financiële activa kunnen een invloed hebben op de rentabiliteit, zo is er bij grote ondernemingen een overwicht aan vaste financiële activa , terwijl er bij KMO’s een overgewicht is aan marktgevoelige inkomsten van vlottende activa.(Detombe G., 1993)

40

4.4

Toegevoegde waarde

4.4.1


Uit de maxima bleek dat er drie buitensporige waarden waren voor de bruto toegevoegde waarde per werknemer. Aangezien die zich allemaal in de groep van de KMO’s bevonden, werden ze verwijderd. Voor de bruto toegevoegde waarde marge is er een vrij groot verschil tussen de mediaan en het gemiddelde bij KMO’s. De mediaan is 100% waardoor dus een groot aantal KMO’s een maximale bruto toegevoegde waarde marge hadden, namelijk zo’n 56 % van alle KMO’s. (Tabel 7)

Ratio

Type

Mediaan

Gemiddelde

Std.deviatie

Sig. t-test

Bruto TW per werkn.(duiz. €)

GO

65

85,48

106,403

S

KMO

55

68,73

73,316

GO

33,38

39,431

25,0081

KMO

100

70,845

36,5813

GO

46174,923

51,88

24723,5948

Bruto TW-marge (%)

Pers. kosten per werkn. (duiz. €)

S

S

KMO 38979,74 41,78 19784,5614 Tabel 7: Beschrijvende statistiek toegevoegde waarde: N= niet-significant, S= significant. Bruto TW per werkn. = bruto toegevoegde waarde per werknemer, Bruto TW-marge = bruto toegevoegde waarde marge, Pers. kosten per werkn. = personeelskosten per werknemer.

4.4.2

Resultaten t-test

Uit de resultaten vermeld in tabel 7 blijkt dat er een significant verschil vastgesteld werd voor alle toegevoegde waarde ratio’s gebruikt in dit onderzoek. 4.4.2.1

Bruto toegevoegde waarde per werknemer en de bruto toegevoegde waarde marge

Uit de t-test kon geconcludeerd worden dat de bruto toegevoegde waarde per werknemer significant groter was voor GO’s dan voor KMO’s (tabel 7). GO’s bleken dus productiever dan KMO’s. De bovenstaande ratio kan geschreven worden als het product van de bruto toegevoegde waarde marge, de rotatie van vaste bedrijfsactiva in de waarde van de productie en de vaste bedrijfsactiva per werknemer. De resultaten van de t-test voor deze ratio’s staan in tabel 8. Enkel voor de eerste twee termen van het product is er een significant verschil tussen KMO’s en GO’s. De bruto toegevoegde waarde marge was hoger voor KMO’s en de rotatie van vaste bedrijfsactiva was groter voor GO’s. De vaste bedrijfsactiva per werknemer lijkt groter bij GO’s, maar deze trend is niet significant. Deze trend kan misschien verklaart worden door het meer kapitaalintensieve karakter van de GO’s ten gevolge van sterkere automatisering, robotisering, enz. . De omzet van een gemiddelde KMO is relatief gezien kleiner dan de omzet van een gemiddelde GO, waardoor de bruto toegevoegde waarde marge misschien groter is bij KMO’s.

41

Ratio Bruto TW-marge (%)

Rot. VBA i. waarde prod.

VBA per werkn. (€)

Type

Mediaan

Gemiddelde

Std.deviatie

Sig. t-test

GO

33,38

39,431

25,0081

S

KMO

100

70,845

36,5813

GO

9,45

26,0772

62,09747

KMO

4,13

22,26

72,69185

GO

24

63,24

182,612

S

N

KMO 22 65,17 373,806 Tabel 8: Samenstellende ratio’s bruto toegevoegde waarde per werknemer: N= niet significant, S= significant. Bruto TW-marge = bruto toegevoegde waarde marge, Rot. VBA i. waarde prod. = rotatie vaste bedrijfsactiva in de waarde van de productie, VBA per werkn. = vaste bedrijfsactiva per werknemer.

Ratio

Type

Mediaan

Gemiddelde

Std.deviatie

Sig. t-test

Aand. pers. in bruto TW(%)

GO

74,26

74,1663

33,86147

S

KMO

71,78

71,8115

35,68499

GO

2,23

6,9862

30,38011

KMO

3,01

6,667

25,31505

GO

3,85

6,3175

16,37915

KMO

4,17

6,2754

10,58307

GO

8,68

12,2905

17,05443

KMO

10,74

14,3831

20,99171

GO

5,73

1,4473

48,07676

Aand. fin. kost.VV (excl. subs.) in bruto TW (%)

Aand. bel. in bruto TW (%)

Aand. nt-kaskost. (excl. subs.) in bruto TW (%)

Aand. toegev. winst/verlies in bruto TW (%)

N

N

S

N

KMO 4,51 1,7487 42,73021 Tabel 9: Gemiddelde verdeling bruto toegevoegde waarde over de productiefactoren: N= niet-significant, S= significant. Aand. pers. in bruto TW = aandeel van de personeelskosten in de bruto toegevoegde waarde, Aand. fin. kost. VV (excl. subs.) in bruto TW = aandeel van de financiële kosten van het vreemd vermogen (exclusief subsidies) in de bruto toegevoegde waarde, Aand. bel. in bruto TW = aandeel belastingen in bruto toegevoegde waarde, Aand. ntkaskost. (excl. subs.) in bruto TW = aandeel niet-kaskosten (exclusief subsidies) in bruto toegevoegde waarde, Aand. toegev. winst/verlies in bruto TW = aandeel toegevoegde winst/verlies in bruto toegevoegde waarde.

De bruto toegevoegde waarde geproduceerd in een onderneming zegt weinig over de verdeling ervan over de verschillend productiefactoren7. Uit tabel 9 kan afgeleid worden dat het aandeel toegewezen aan de financiële kosten van het vreemd vermogen, de belastingen en de toegevoegde winst of verlies niet significant verschillend was bij KMO’s en GO’s. Het aandeel van de personeelskosten ligt significant hoger bij GO’s (cf. 4.4.2.2) in tegenstelling tot het aandeel van de niet-kaskosten dat significant groter is bij KMO’s. De belangrijkste bedrijfskosten zijn zowel bij KMO’s als bij GO’s de personeelskosten en de nietkaskosten. (tabel 9)

7

De verschillende productiefactoren : betalen van personeelskosten (vergoeding voor de factor arbeid), afschrijvingen (vergoeding voor het materiële en immateriële kapitaal), interesten en winst (vergoeding voor het financiële kapitaal) en belastingen (vergoeding voor de overheid).

42


A

B

C

D

E

F

G

H I

J

K L

M N

O P

Q R

S

Bruto TW per werkn. (duiz. €)

N

N

S

N

N

N

S

N

S

S

N

S

N

N

N

N

N

S

Bruto TW-marge (%)

S

S

S

N

S

S

S

S

S

S

S

S

N

N

N

S

S

S

T

N S N N N N S S Pers. kosten per werkn. (duiz. €) N S S S S S S S S S Tabel 10: Significantie toegevoegde waarde in verschillende sectoren: N= niet significant, S= significant. Bruto TW per werkn. = bruto toegevoegde waarde per werknemer, Bruto TW-marge = bruto toegevoegde waarde marge, Pers. kosten per werkn. = personeelskosten per werknemer.

De grootste bruto toegevoegde waarde per werknemer (372.52 *1000 €) werd berekend in de sector winning van delfstoffen (D). Daarnaast werd ook een hoge waarde gevonden in de sectoren openbaar bestuur en defensie en verplichte sociale verzekeringen (O) en exploitatie en handel van onroerend goed (L). De laagste waarde kwam voor in de sector verschaffen van accommodatie en maaltijden (I), huishoudens als werkgever (T) en overige diensten (S). De grootste bruto toegevoegde waarde marges werd gevonden in de sector menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening (Q), gevolgd door het verschaffen van accommodatie en maaltijden (I) en huishoudens als werkgever (T). De laagste marge werd vastgesteld in de sector met de grootste toegevoegde waarde per werknemer, namelijk sector D. In de sectoren distributie van water en afvalen afvalwaterbeheer en sanering (E) en groot- en detailhandel en de reparatie van auto’s en motorfietsen (G) werd ook een kleine marge gevonden. In alle sectoren waar een significant verschil kon gevonden worden, was de bruto toegevoegde waarde per werknemer groter en de bruto toegevoegde waarde marge kleiner voor GO’s in vergelijking met KMO’s. (Tabel 10) 4.4.2.2

Personeelskosten per werknemer

De personeelskosten per werknemer zijn beduidend groter bij GO’s dan bij KMO’s. Dit komt overeen met de literatuur waar aangetoond werd dat GO’s hogere lonen betalen en meer extra voordelen bieden aan hun werknemers. Dit kan komen doordat grotere ondernemingen complexer in elkaar zitten, waardoor ze ook mensen met andere en misschien betere capaciteiten nodig hebben. Werknemers met dergelijke kwalificaties brengen vanzelfsprekend een grotere loonkost met zich mee. Daarnaast heeft men in een grote onderneming meer kans om promotie te maken, een carrière uit te bouwen en veel bedrijfsspecifieke kennis en ervaring op te doen. Grote bedrijven betalen vervolgens hoge lonen uit om die kennis en ervaring te behouden. (Delmotte J. et al. 2002) Aangezien het management van GO’s uit meer en vaak hoger gekwalificeerde personen bestaat dan bij KMO’s en de vergoeding van het management een belangrijk deel uitmaakt van de personeelskosten, kan ook hier een deel van de verklaring gezocht worden.

43

U

De GO’s en KMO’s creërden respectievelijk een gemiddelde bruto toegevoegde waarde van € 854 800 en € 687 300 per werknemer en de personeelskosten waren gemiddeld respectievelijk € 518 800 en € 417 800 per werknemer. De bruto toegevoegde waarde was in beide gevallen dus groter dan de gemiddelde personeelskosten. Op die manier bleef er in de gemiddelde KMO of

GO

nog

toegevoegde waarde over voor de niet-kaskosten, financiële kosten van het vreemd vermogen, belastingen en een eventuele vergoeding voor de aandeelhouders. (Tabel 7) De sector met de grootste personeelskosten per werknemer (72404, 75 €) is productie en distributie van water en afvalen afvalwaterbeheer (D). Maar ook in de sectoren vrije beroepen en wetenschappelijk en technische activiteiten (M) en informatie en communicatie (J) werd men geconfronteerd met hoge personeelskosten per werknemer. Verschaffen van accommodatie en maaltijden (I) heeft de laagste personeelskosten, op de voet gevolgd landbouw, bosbouw en visserij (A). Geen enkel van deze sectoren bevat procentueel meer KMO’s of GO’s in dit onderzoek. De personeelskosten per werknemer waren in alle sectoren met significant verschil groter bij de GO’s dan bij KMO’s. (tabel 10)

44

5

Conclusie

In deze studie werd de financiële structuur van Belgische ondernemingen in 2007 onderzocht. Uit de resultaten blijkt dat de theorieën besproken in de bovenstaande literatuurstudie grotendeels ook kunnen toegepast worden bij KMO’s, enkel de agencyconflicten tussen aandeelhouders en managers zijn bij KMO’s minder van toepassing. Het bovenstaande onderzoek toont aan dat sommige financiële ratio’s weldegelijk verschillen tussen KMO’s en GO’s. Dit verschil is over het algemeen significant bij de liquiditeits-, solvabiliteits- en toegevoegde waarde ratio’s, dit is niet geval voor de rentabiliteitsratio’s. Tegengesteld aan de bevindingen uit de literatuur zijn in deze studie de gemiddelden van de current ratio en acid test beiden hoger bij KMO ’s. De nettokasratio is ook hoger bij KMO’s, waarschijnlijk een gevolg van een lagere nettobedrijfskapitaalbehoefte ten opzichte van het nettobedrijfskapitaal. De algemene schuldgraad en de langetermijn schuldgraad zijn beiden groter voor KMO’s, maar enkel het gebruik van langetermijnschuld verschilt significant. Als gevolg hiervan zijn de twee financiële onafhankelijkheidsratio’s groter voor GO’s dan voor KMO’s. Deze vaststellingen worden zowel bevestigd als tegengesproken in de literatuur. Uit de resultaten blijkt dat KMO’s meer aan zelffinanciering doen dan GO’s, dit zou te maken kunnen hebben met een hogere rentabiliteit van de KMO’s. De dekking van het vreemd vermogen door de cashflow is ook hoger voor KMO’s waardoor ze een grotere aflossingcapaciteit en betere veiligheidsmarge tegen dalende cashflows hebben dan GO’s. De literatuur toont over het algemeen aan dat KMO’s rendabeler zijn dan GO’s, toch is men er in dit onderzoek niet in geslaagd een significant verschil vast te stellen. De nettoverkoopsmarge voor belastingen blijkt wel hoger te liggen bij KMO’s, dit kan te maken hebben met de hogere verkoopsmarges en lager personeelskosten. Overeenkomstig met de literatuur werd er voor de nettorentabilitiet van het totaal der activa hogere waarden gevonden voor KMO’s. De nettorentabiliteit van het eigen vermogen en de financiële hefboommultiplicator daarentegen zijn groter bij GO’s. GO’s hebben een hogere bruto toegevoegde waarde per werknemer dan KMO’s. De bruto toegevoegde waarde marge daarentegen is groter voor KMO’s. Belangrijk is dat de bruto toegevoegde waarde per werknemer de personeelskosten per werknemer overstijgt. Dit is zowel het geval bij KMO’s als bij GO’s ondanks de veel hogere personeelskosten bij GO’s.

De meeste verschillen tussen de financiële ratio’s van GO’s en KMO’s vastgesteld in dit onderzoek kunnen grotendeels verklaard worden aan de hand volgende karakteristieken van een KMO. De toegang van KMO’s tot de financiële markt is beperkt, hun aandelen worden dan ook meestal niet publiek verhandeld. Door de geringe informatie die ze moeten publiceren zijn ze ook minder

45

transparant naar hun investeerders toe. Daarnaast speelt de afwezigheid van een gespecialiseerd managementteam samen met het vaak voorkomen van manager-eigenaars ook een belangrijke rol. Ten slotte werken KMO’s over het algemeen op kleinere schaal en zijn ze minder kapitaalintensief dan GO’s.

Indien de financiële ratio’s beschouwd worden per sector, worden onderling grote verschillen vastgesteld. Het kan voorkomen dat men een significant resultaat verkrijgt in de sector terwijl men in de volledige groep van KMO’s de nulhypothese niet kan verwerpen, maar het omgekeerde doet zich ook voor. Dit toont aan dat de sector een belangrijke invloed heeft op de financiële ratio’s van een onderneming. Daarnaast zijn de oriëntatie van het financieel systeem van België, de wetgeving, de leeftijd van de onderneming en de samenstelling en risico-aversie van het management ook beïnvloedende factoren.

46

6

Bibliografie

6.1

Literatuur

[S.N.]. Sector-focus KMO-financiering: analyse van de Belgische bouwsector. 2007, KeFik, 87 p.

Ang (J.S.), Chua (J.) en McConnel (J.). Small Business uniqueness & the theory of financial management. In: ‘Journal of Small Business Finance’, 1982, vol.37, nr. 1, pp.1-13.

Barclay (M.J.) en Smith (C.W.). The Maturity Structure of Corporate Debt. In: ‘Journal of Finance’, 1995, vol. 50, nr. 2, pp. 609-631.

Bates (J.). The Financing of Small Business. 1971, Sweet en Maxwell, 193 p.

Berger (A.) en Udell (G.). The economics of small business finance: The roles of private equity and debt markets in the Financial growth cycle. In: ‘Journal of Banking and Finance’, 1998, vol. 22, nr. 6, pp. 613-673.

Cassar (G.) en Holmes (S.). Capital structure and financing of SMEs: Australian evidence. In: ‘Accounting & Finance’, Jul2003, Vol. 43, nr.2, pp. 123-147.

Danzi (J.T.) en Boom (M.L.). Fundamentals of Financial Statement Analysis for Academic Physician Managers. In: ‘A cademic Medicine’, April 1998, vol. 73 nr. 4, pp. 363 – 369.

DE LEMBRE (E.). Wegwijs in de jaarrekening en financiële analyse : zelfstudiegids. 1999, Ced Samson, losbladig.

De Pelsmacker (P.) en Van Kenhove (P.). Marktonderzoek methoden en toepassingen. 2007, Pearson Education Benelux, 514 p.

De Saedeleer (W.). Vergelijkend onderzoek naar mogelijke verschillen in de financiële structuur tussen Vlaamse en Waalse ondernemingen. Masterproef voor het behalen van de graad van Master in de handelswetenschappen (Campus Vlekho), 2005-2006, 102 p. (promotor Prof Luc Keuleneer).

Delmotte (J.), Lamberts (M.), Sels (L.) en Van Hootegem (G.). Zijn KMO’s ook klein in het belonen van hun medewerkers? In: ‘Personeelszaken’, 2002, vol. 3, nr. 5, pp. 23-31.

DETOMBE (G.). Analyse van de rentabiliteit van niet-financiële ondernemingen: een geïntegreerde benadering op basis van jaarrekeninggegevens. In:’Tijdschrift voor Economie en Management’, 1993, vol. 38, nr. 3, pp. 259-290.

FOREMAN-PECK (J.), MAKEPEACE (G.) en MORGAN (B.). Growth and Profitability of Small and Mediumsized Enterprises: Some Welsh Evidence. In: ‘Regional Studies’,June 2006, Vol. 40, nr. 4, pp. 307–319.

Haugen (R.) en Senbet ( L.). The insignificance of bankruptcy costs to the theory of an optimal capital structure. In: ‘Journal of Finance’, 1978, vol. 33, nr. 2, pp. 383-393.

47

Heyman (D.), Deloof (M.) en Ooghe (H.). The Financial Structure of Private Held Belgian Firms. In: ‘Small Business Economics’, 2008, vol. 30, nr. 3, pp. 301-313.

Jensen (M.C.) en Meckling (W.H.). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. In: ‘Journal of Financial Economics’, 1976, vol. 3, nr. 3, pp. 305360.

Jensen (M.C.). Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate Finance and Takeovers. In: ‘American Economic Review’, 1986, vol. 76, nr.2, pp. 323-329.

Kraus (A.) en Litzenberger (R.H.). A state-preference model of optimal Financial leverage. In: ‘Journal of Finance’, 1973, vol. 33, nr.4, pp. 911-922.

Lopez-Garcia (J.) en Aybar-Arias (C.). An Emperical Approach to the Financial Behaviour of Small and Medium Sized Companies. In: ‘Small Business Economics’, 2000, vol.14, nr. 1, pp. 55-64.

Michaelas (N.), Chittenden (F.) en Poutziouris (P.). Financial Policy and Capital Structure Choice in U.K. SMEs: Empirical Evidence from Company Panel Data. In: ‘Small Business Economics’, 1999, vol. 12, nr.2, pp. 113-130.

Modigliani (F.) en Miller (M.). The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment. In: ‘The American Economic Review’, 1958, vol. 48, nr. 3, pp. 261-297.

Modigliani (F.) en Miller (M.). Corporate Income Taxes and the cost of capital: a correction. In: ‘American Economic Review’, 1963, vol. 53, nr. 3, pp. 433-443.

Morley (M. J.). Ratio Analysis, 1984, Gee Publishing: pp. 15-27.

Myers (S.C.) en Maljuf (N.S.). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. In: ‘Journal of Financial Economics’, 1984, vol. 13, nr.2, pp. 187-221.

Myers (S.C.). Determinants of corporate borrowing. In: ‘Journal of Financial Economics’, 1977, vol. 5, nr.2, pp. 146-175.

Myers (S.C.). The capital structure puzzle. In: ‘Journal of Finance’, 1984, vol. 39, nr. 3,: pp. 575-592.

Ngyuen T.I.K en Ramachandran N., Capital structure in small and medium-sized enterprises: the case Vietnam. In: ’ASEAN Economic Bulletin’, 2006, Vol. 23, No. 2, pp. 192–211.

Ooghe (H.) en Van Wijmeersch (C.). Handboek financiële analyse van de onderneming. 2000, Intersentia, 2 volumes.

Ooghe (H.) , Spaenjers (C.) en Vandermoer (P.). De financiële toestand van de Belgische onderneming 2005. ; FiTo-meter en samenstellende ratio’s 1994-2003. 2005, Intersentia, 105 p.

Ooghe (H.) en Van Wymeersch (C.). Financiële analyse van de onderneming : theorie en toepassing op de jaarrekening inclusief de sociale balans. 2001, Kluwer, pp. 144-147.

48

Ooghe (H.), Van Wymeersch (C.) en Kamerlynck (J.). La situation financière des entreprises en Belgique ratios clés et indicateurs de risque 1990-1998. 2001, Kluwer: p.85-89.

Ortiz-Molina (H.) en Penas (M.F.). The Maturity of Loan Commitments to Small Business: An Empirical Analysis. 2006, Research Paper, 125 p.

Osteryoung (J.), Constand (R.L.) en Nast (D.). Financial ratios in large public and small private firms. In: ‘Journal of Small Bussiness Management’, 1992, vol. 30, nr. 3, pp. 35-46.

Parker (R.). Notes and issues. The myth of the entrepreneurial economy: employment and innovation in small firms. In: ‘Work, Employment & Society’,2001, vol. 15, nr. 2, pp. 373384.

Patrone (F.L.) en DuBois (D.). Financial ratio analysis for the small business. In: ’Journal of Small Business Management’, jan1981, Vol. 19, nr. 1, pp. 35-40.

Pettit (R.) en Singer (R.). Small Business Finance: a Research agenda. In: ‘Financial management’, 1985, vol. 14, nr. 3, pp.47-60.

Philips (M.D.), Volker (J.X.) en Anderson (S.J.). A behavioral comparison of Financial ratios for different size privately-held retail and service businesses. In: ‘Journal of Behavioral Studies in Business’ 2009, vol. 1, 7 p.

Rajan (R.G.) en Zingales (L.). What do we know about capital structure? Some evidence from international data. In: ‘The Journal of Finance’, 1995, vol. 50, nr. 5, pp. 1421-1460.

Rivaud-Danset (D.). Comparison between the Financial structure of SME versus large enterprise using the BACH databank. 1998, Centre National de la Recherche Scientifique, 152 p.

Requejo (S.M.). SME vs. Large enterprise leverage: determinants and structural relations. 2002, S.N., 17 p.

Sels (L.), Overlaet (B.), Welkenhuysen-Gybels (J.) en Gevers (A.). Wie verdient meer (en waarom)? Het relatieve belang van individuele, functie- en organisatiekenmerken bij de verklaring van loonverschillen. In: ‘Tijdschrift voor arbeidsvraagstukken’, 2000, vol. 16, nr.4, pp. 367-384.

Sels (L.) en Overlaet (B.). Lonen in Vlaanderen: wat verdient U en wie verdient meer? 1999, Acco, 4 p.

Skomp (S.E.) en Edwards (D.E.). Measuring Small business liquidity: an alternate to current and quick ratios. In: ‘Journal of Small Business Management’, 1978, Vol. 16 Issue 2, pp. 2226, 1 chart.

Smith (C.W.) en Warner (J.B). On Financial Contracting. In: ‘Journal of Financial Economics’, 1979, vol. 7, nr.2, pp. 117-161.

Stephen (H.) en Penman (S.H.). Financial statement analysis and security valuation. 2010, McGraw-Hill/Irwin, 754 p.

Tamari (M.). Financial Ratios. Analysis and Prediction. 1973, Elek, 182 p. 49

VAN TIGGEL (P.). Betere rendabiliteit en Solvabiliteit, mogelijkheden en beperkingen. In: ‘KMO-brief, nieuwsbrief voor de ondernemer’, 4/02/1998, nr. 27, AKSIS bvba, 4 p.

Van Wymeersch (C.) en De Klerck (B.). Zicht op de jaarrekening: ratio-analyse. 1994, IBR, 73 p.

Verdu-Jover (A.J.), Lloréns-Montes (F.J.) en Garcia-Morales (V.J.). Environment-Flexibility Coalignment and Performance: An Analysis in Large versus small Firms. In: ‘Journal of Small Business Management’, jul2006, Vol. 44, nr.3, pp. 334-349, 7Charts.

Voulgaris (F.), Doumpos (M.) en Zapounidis (C.). On the Evaluation of Greek industrial SMEs’ Performance via Multicriteria analysis of Financial Ratios. In: ‘Small Business Economics’, 2000, vol. 15, nr. 2, pp. 127-136.

Wagner (J.). Firm size and job audity: a survey of evidence from Germany. In: ‘Small business economics’, 2000, vol. 9, nr. 5, pp. 411-425.

Warner (J.B.). Bankruptcy costs: some evidence. In: ‘Journal of Finance’, 1977, vol. 32, nr. 2, p. 337-348.

Welsh (J.A.) en White (J.F.). Small business ratio analysis: a cautionary note to consultants. In: ‘Journal of small business management’, oct1981, Vol. 19, nr.4, pp. 20-23.

6.2

Websites

http://www.sbb.be/Portals/0/Publicaties/PG%20kmo%20fin%20gezond%20DEF.pdf, 28 april 2010.

Vivet (D.). Verloop van de resultaten en van de financiële structuur van de onderneming in 2004, op: .http://www.nbb.be/doc/TS/publications/EconomicReview/2005/ ecotijdIV2005_ H3.pdf, 24 februari 2010

www.ti-aalst.be/.../Beoordeling_van_de_financiele_toestand_van_een_ onderneming .doc, 8 maart 2010.

http://www.vub.ac.be/downloads/syllabus_inleiding_tot_het_bedrijfsbeheer_v3.0.pdf

http://www.kmokompas.be, 30 november 2009.

http:// www.unizo.be, 14 maart 2010.

http://www.or-online.nl/naslag/management/3/1.2%20liquiditeit, 15 maart 2010.

http://www.financieleinformatie.be/tag/rentabiliteit, 20 april 2010.

http://www.nbb.be, 3 november 2009.

50

7

Lijst bijlagen

Bijlage 1: Afkortingenlijst Bijlage 2: Formules ratio’s Bijlage 3: Sectorbeschrijving Bijlage 4: Procentuele verdeling sectoren

51

Bijlage 1: Afkortingenlijst Afkortingen bel. BTW duiz. EV fin. GO('s) IBR j. KMO('s) kost. KT liq. LT max. S.N. Sig. t-test Std. Deviatie TV vr. VV

Verklaring Belastingen Belasting over de toegevoegde waarde duizend Eigen vermogen financiële Grote onderneming(en) Instituut der Bedrijfsrevisoren jaar Kleine en/of middelgrote onderneming(en) kosten Korte termijn liquide Lange termijn maximum sine nomine Significantie t-test Standaard deviatie Totaal vermogen voor Vreemd vermogen

52

Bijlage 2: Formules ratio’s Liquiditeitsratio’s

Ratio's

Formule

Codes verkort model*

(Beperkte) vlottende activa

(29/58 - 29)

Vreemd vermogen op KT

(42/48 + 492/3)

Vorderingen op max. 1 j. + geldbeleggingen + liq. middelen

(40/41 + 50/53 + 54/58)

Schulden op max. 1 j.

(42/48)

(Beperkte) vlottende actia - vreemd vermogen op KT

(29/58 - 29) - (42/48 + 492/3)

of

of

Permanent vermogen - (uitgebreide) vaste activa

(10/15 + 16 + 17) - (20/28 + 29)

Geldbeleggingen + liq. middelen - fin. schulden op max. 1 j.

(50/53 + 54/58 ) - (43)

Liq. ratio ruime zin (current ratio)

Liq. ratio enge zin (acid test)

NBK (duiz. € )

Nettokas (%)

*Codes terug te vinden in verkort model van de jaarrekening van de Nationale Bank van België

53

Solvabiliteitsratio’s

Ratio's

Formule


Vreemd vermogen

( 16 + 17/49)

Totaal vermogen

(10/49)

Eigen vermogen

(10/15)

Totaal vermogen

(16 + 17/49)

Vreemd vermogen op LT

(16 + 17)

Permanent vermogen

(10/15 + 16 + 17)

Eigen vermogen

(10/15)

Permanent vermogen

(10/15 + 16 + 17)

Reserves + overgedragen winst of verlies

(13 + 140 – 141)

Totaal vermogen

(10/49)

Uitgebreide cashflow

8079 - 8089 + 8279 - 8289 + 8457 -8485 – 9125)

Vreemd vermogen

(16 + 17/49)

Alg. schuldgr. (%)

Alg. gr. fin. onafh. (%)

LT. Schuldgr. (%)

LT. gr. fin. onafh. (%)

Zelffinancieringsgr.

(70/67 - 67/70 - 631/4 - 635/7 + 656 -780 +680+

Dekking tot. VV dr. CF

Codes terug te vinden in verkort model van de jaarrekening van de Nationale Bank van België

54

Rentabiliteitsratio’s

Ratio's

Formule


Nettobedrijfsresultaat na nt-kaskost.

(9901 + 9125)

Omzet

(70)

Nettoresultaat na nt-kaskost., vr. fin. kost, vr. bel.

(9903 + 65 +780 - 680 - 9126 - 656)

Totaal der activa

(20/58)

Winst/verlies boekjaar na bel.

(9904)

EV

(10/15)

NtoVKmarge vr. bel. (%)

Ntorend. TV vr. bel. (%)

Ntorend. EV na bel. (%)

Fin. hefb. multiplic.

Winst/verlies boekjaar vr. bel.

x

Nettoresultaat vr. fin. kost., vr. bel.

Totaal der activa EV

(9903 + 780 - 680)

x

(20/58)

(9903 + 780 - 680 + 65 - 9126 - 656) (10/15)


55

Toegevoegde waarde ratio’s

Ratio's

Formule



(16 + 17/49)

personeelsbestand

(10/49)


(10/15)

waarde van de productie

(16 + 17/49)

Bezoldigingen, sociale lasten en pensioenen

(16 + 17)

personeelsbestand

(10/15 + 16 + 17)

Bruto TW per werkn. (€)

Bruto TW marge (%)

Pers. kosten. per werkn. (€)


56

Bijlage 3: Sectorbeschrijving Naam A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U

Sectorbeschrijving Landbouw, bosbouw en visserij Winning van delfstoffen Industrie Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht Distributie van water; afvalen afvalwaterbeheer en sanering Bouwnijverheid Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen Vervoer en opslag Verschaffen van accommodatie en maaltijden Informatie en communicatie Financiële activiteiten en verzekeringen Exploitatie en handel in onroerend goed Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten Administratieve en ondersteunende diensten Openbaar bestuur en defensie; verplichte sociale verzekeringen Onderwijs Menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening Kunst, amusement en recreatie Overige diensten Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en diensten door huishoudens voor eigen gebruik Extraterritoriale organisaties en lichamen

NACE-bel 01-03 05-09 10-33 35 36 - 39 41 - 43 45 - 47 49 - 53 55 - 56 58 - 63 64 - 66 68 69 - 75 77 - 82 84 85 86 - 88 90 - 93 94 - 96 97 - 98 99

57

Bijlage 4: Procentuele verdeling sectoren Sector A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U Totaal

KMO 215 60 4670 14 122 4198 7108 2084 1150 770 0 241 1699 1079 6 54 608 186 347 7 0 24618

KMO % 0,87% 0,24% 18,97% 0,06% 0,50% 17,05% 28,87% 8,47% 4,67% 3,13% 0,00% 0,98% 6,90% 4,38% 0,02% 0,22% 2,47% 0,76% 1,41% 0,03% 0,00% 100,00%

GO 14 20 1726 14 32 604 858 411 79 226 0 38 326 272 5 6 83 25 43 1 0 4783

GO % 0,29% 0,42% 36,09% 0,29% 0,67% 12,63% 17,94% 8,59% 1,65% 4,73% 0,00% 0,79% 6,82% 5,69% 0,10% 0,13% 1,74% 0,52% 0,90% 0,02% 0,00% 100,00%

58

De vergelijking van de financiële ratio s van KMO s en grote ondernemingen

Recommend Documents