Print
De uitgebreide controleverklaring – een uniform maatkostuum
expand article infoDick de Waard, Frank Boven, Maarten Bolk
‡ Rijksuniversiteit Groningen, Groningen, Netherlands
Open Access

Samenvatting

Met de invoering van de uitgebreide controleverklaring werd onder meer beoogd dat meer ondernemingsspecifieke informatie daarin zou worden opgenomen, teneinde het inzicht van de gebruiker van de jaarrekening te vergroten. Van de controleverklaringen die in de periode 2013 tot en met 2016 zijn afgegeven bij de jaarrekeningen van de 75 fondsen die zijn genoteerd aan de AEX, AMX en AScX en van de top 250-fondsen die zijn genoteerd aan de London Stock Exchange is de variatie in omvang en aantallen key audit matters in kaart gebracht en daarvan is vastgesteld dat de onderlinge variatie in de loop van de tijd afneemt. De oorzaak daarvan wordt gezocht in kopieergedrag (institutioneel isomorfisme). Specifieke situaties, zoals resultaatsturing, accountantsroulatie, financial distress en het aantal keren dat de audit commissie vergadert, hebben daarbij een positieve invloed op het aantal key audit matters.

Trefwoorden

Uitgebreide controleverklaring, isomorfisme, kopieergedrag, key audit matters, accountantsroulatie, financial distress

Relevantie voor de praktijk

Indien accountants bij het schrijven van de controleverklaring zich laten leiden door de inhoud van verklaringen bij andere ondernemingen/accountantsorganisaties wordt uiteindelijk niet of in mindere mate bereikt dat controleverklaringen ondernemingsspecifieke informatie bevatten.

1. Inleiding

Een belangrijke verandering bij de invoering van de uitgebreide controleverklaring was de opneming van een toelichting bij de door de accountant in de controle toegepaste materialiteit en de attentiepunten van de controle, de key audit matters. Met name de opneming van de key audit matters rechtvaardigt de benaming ‘uitgebreide’ controleverklaring, want daardoor groeiden sommige controleverklaringen uit tot meer dan 5.000 woorden tellende epistels. De variëteit in omvang, opzet en betrokken audit firms, heeft de vakgroep Accountancy van de Rijkuniversiteit Groningen geïnspireerd om sedert 2013 een database op te bouwen, waarin de controleverklaringen van de Nederlandse AEX-, AMX- en AScX-fondsen en van de top 250-fondsen van de London Stock Exchange van 2013 tot en met 2017 zijn opgenomen en ontrafeld. Deze verklaringen en hun kwantitatieve en inhoudelijke kenmerken vormen al enkele jaren de basis voor onderzoek door studenten van de master Accountancy & Controlling en hun begeleiders. Ook de in deze bijdrage uitgewerkte onderzoeksuitkomsten zijn tot stand gekomen bij onderzoek in het kader van de master’s thesis van M. Bolk en B.F. Boven, begeleid door D.A. de Waard. In het navolgende wordt inzicht gegeven in het doel van het onderzoek, de theoretische inbedding, de hypothesen, de gehanteerde onderzoeksmethoden en de uitkomsten. Afrondend zijn in de laatste paragraaf de conclusie en aanbevelingen voor vervolgonderzoek nader uitgewerkt.

2. Doel van het onderzoek

De uitgebreide controleverklaring is onder meer bedoeld om de gebruiker van de jaarrekening meer inzicht te geven in de belangrijke aandachtspunten ten aanzien van (de controle van) de jaarrekening vanuit het perspectief van de accountant. Deze aandachtspunten kunnen hun oorsprong vinden in de onderneming zelf, de sector en de (inter)nationale omgeving waarin de onderneming opereert. Daarnaast kunnen deze aandachtspunten waarderings- of financieringsvraagstukken betreffen, de exploitatie of cash flow van de onderneming raken, of informatie geven over de kwaliteit van de interne beheersing, waaronder de automatisering en het risico op fraude. Bij de variëteit aan perspectieven, audit firms en ondernemingen komt de vraag op of dit alles uiteindelijk leidt tot sterk uiteenlopende ondernemingsspecifieke controleverklaringen, of dat sprake zal zijn van vormen van institutioneel isomorfisme. Ofwel: groeien de controleverklaringen qua opzet en inhoud naar elkaar toe en lijken na verloop van tijd de controleverklaringen van (groepen van) ondernemingen onderling weer op elkaar, gaat daarmee het ondernemingsspecifieke karakter toch weer verloren en wordt daarmee het doel van ondernemingsspecifieke informatie in de controleverklaring niet gerealiseerd?

De uitgebreide controleverklaring bestaat nu sinds 2013. Het onderhavige onderzoek betreft de ontwikkeling van deze verklaring tot en met 2016. Daarbij is een onderscheid gemaakt tussen de ontwikkeling van controleverklaringen in het algemeen, binnen sectoren – in het bijzonder de financiële sector – binnen accountantsorganisaties en onder specifieke omstandigheden (omvang van de onderneming, de tijd, accountantsroulatie, earnings management en financial distress). Gedurende vier jaren worden per jaar de controleverklaringen van alle geselecteerde ondernemingen met elkaar vergeleken, waarbij wordt onderzocht of de audit firm, omvang en tijd en bewegingen als accountantsroulatie, earnings management en financial distress van invloed zijn op de variatie in de inhoud van de controleverklaringen.

Onderzoek 1 is gericht op de verschijnselen van isomorfisme specifiek in de financiële sector. Daarbij is gezocht naar factoren die van invloed zijn op de spreiding in de onderwerpen van de key audit matters. Verklarende factoren die zijn onderzocht, zijn de omvang van de onderneming, de jaren en de variatie in accountantsorganisaties. Onderzoek 2 is gericht op de hiervoor beschreven ontwikkelingen in de hiervoor genoemde totale populatie van ondernemingen, ten aanzien van de variatie in aantallen key audit matters en de omvang daarvan in aantallen woorden. Daarbij is gezocht naar verklarende factoren als accountantsroulatie, de tijd, en specifieke situaties/risicofactoren als earnings management en financial distress. Beide onderzoeken vullen elkaar aan en de uitkomsten wijzen op symptomen van isomorfisme: na verloop van tijd neemt het onderscheid tussen de verklaringen af.

3. Theoretische inbedding

Een belangrijke theoretische pijler onder dit onderzoek, betreft institutioneel isomorfisme (DiMaggio and Powell 1983). Isomorfisme uit zich in drie vormen. Bij veranderingsprocessen in ondernemingen is sprake van coërcief isomorfisme als ondernemingen onder de druk van regelgeving, pressiegroepen of de maatschappelijke opinie gaan acteren. Daarvan is sprake bij de invoering van de uitgebreide controleverklaring op basis van wetgeving. Vanaf het moment dat de uitgebreide controleverklaring daadwerkelijk is ingevoerd, kan mimetisch isomorfisme zich voordoen. Dit is het fenomeen dat ondernemingen (in dit geval de accountantsorganisaties) naar elkaar kijken en zaken van elkaar kopiëren, waardoor controleverklaringen op elkaar gaan lijken. Na verloop van tijd kan zich dan op deze wijze een nieuwe norm ontwikkelen: normatief isomorfisme.

4. Verwachtingen en hypothesen

Vanwege de specifieke druk die door en rondom grote ondernemingen wordt gevoeld (Fang and Peress 2009; Chizema and Kim 2010; Verbruggen et al. 2011) wordt verwacht dat direct na de invoering van de uitgebreide controleverklaring sprake zal zijn van meer diversiteit in key audit matters in de controleverklaringen bij de jaarrekeningen van de grotere ondernemingen (hypothese 1.1). Vervolgens wordt verwacht dat na verloop van tijd sprake zal zijn van kopieergedrag ten aanzien van de redactie van de controleverklaringen (Haveman 1993; Slack and Hinings 1994; Ashworth et al. 2007; Carolan 2008), hetgeen zal resulteren in vergelijkbare controleverklaringen (hypothese 1.2). Uiteindelijk wordt verwacht dat door een gelijke cognitieve basis en overleg binnen het accountantsberoep een zekere norm voor de controleverklaring ontstaat (Beckert 2010). Verwacht wordt dat dit effect voor het eerst optreedt bij de controleverklaringen die door dezelfde audit firm worden afgegeven (hypothese 1.3). Deze verwachting wordt ingegeven doordat uit eerdere onderzoeken is gebleken dat ondernemingen geneigd zijn tot kopieergedrag. Van accountants wordt verwacht dat zij – op zoek naar voorbeelden en best practices – kennis nemen van controleverklaringen van collegae en andere accountantsorganisaties. Dit leidt in onderzoek 1 – waar de focus is gericht op de spreiding van de onderwerpen van de key audit matters – tot de volgende hypothesen.

  1. 1.1 Bij grote ondernemingen zal sprake zijn van een sterker effect van coërcief isomorfisme, wat zal resulteren in meer variatie in key audit matters.
  2. 1.2 Uitgebreide controleverklaringen van recenter datum zijn onderhevig aan een sterker effect van mimetisch isomorfisme, wat zal resulteren in minder variatie in key audit matters.
  3. 1.3 Controleverklaringen uitgegeven door dezelfde audit firm, zijn onderhevig aan normatief isomorfisme, wat zal resulteren in minder variatie in key audit matters.

In onderzoek 2 wordt de focus gericht op de kwantitatieve kenmerken van de key audit matters: aantal key audit matters per verklaring en het aantal woorden per key audit matter. Ook hier wordt verwacht dat – naarmate de tijd voortschrijdt, door isomorfistische invloeden – de verschillen in aantal en omvang van key audit matters zullen afnemen (hypothese 2.1). Verwacht wordt dat dit proces wordt versterkt door de invloed van de audit firm (hypothese 2.2). De verandering van accountant wordt in eerdere onderzoeken gezien als een risico voor de auditkwaliteit (Johnson et al. 2002; Cameran et al. 2013; Francis et al. 2017). Dit leidt tot de verwachting dat na een accountantswissel in de eerste jaren na invoering van de uitgebreide controleverklaring sprake zal zijn van een afneming van het aantal en de omvang van de key audit matters (hypothese 2.3). Uit eerdere onderzoeken is naar voren gekomen dat het niveau van accruals in de jaarrekening een indicatie is voor audit kwaliteit (Johnson et al. 2002; Frankel et al. 2002; Myers et al. 2003; Kwon et al. 2014; Francis 2011). De verwachting is, dat een hogere auditkwaliteit leidt tot meer en omvangrijker key audit matters. Daar komt bij, dat verwacht wordt dat de accountant – mede om aansprakelijkheidsrisico’s in te dammen – een signaal van hoge auditkwaliteit wil afgeven bij ondernemingen die concrete financiële risico’s lopen (Kachelmeier et al. 2017). Deze beide uitgangspunten leiden tot hypothese 2.4. Dit leidt in onderzoek 2 tot de volgende hypothesen.

  1. 2.1 De standaarddeviatie in (a) het aantal key audit matters en (b) het gemiddeld aantal woorden per key audit matter neemt in de tijd af.
  2. 2.2 De standaarddeviatie in (a) het aantal key audit matters en (b) het gemiddeld aantal woorden per key audit matter neemt sterker af in controleverklaringen van dezelfde audit firm.
  3. 2.3 Verandering van audit firm heeft een negatieve impact op (a) het aantal key audit matters en (b) het gemiddeld aantal woorden per key audit matter in het jaar van de initiële audit in de eerste jaren na invoering van de uitgebreide controleverklaring. Verandering van audit firm heeft een minder sterke negatieve impact op (c) het aantal key audit matters en (d) het gemiddeld aantal woorden per key audit matter, indien deze verandering in recente jaren heeft plaatsgevonden.
  4. 2.4 De audit kwaliteit heeft een positieve relatie met (a) het aantal key audit matters en (b) het gemiddelde aantal woorden per key audit matter, waarbij (c) de voorspellende waarde van auditkwaliteit ten aanzien van de key audit matters in de loop van de tijd afneemt. Bij ondernemingen in financial distress worden (d) meer key audit matters in de controleverklaring opgenomen en (e) tellen de key audit matters meer woorden, waarbij (f) de voorspellende waarde van financial distress ten aanzien van de key audit matters in de loop van de tijd afneemt.

In de hiervoor weergegeven hypothesen zijn meerdere hypothesen (gemarkeerd met letters) samengevoegd tot één. In het onderzoek is iedere specifieke hypothese individueel getoetst.

5. De onderzoeksmethode

5.1 Algemeen

Voor beide onderzoeken is gebruik gemaakt van uitgebreide controleverklaringen die zijn afgegeven bij de jaarrekeningen van beursgenoteerde ondernemingen gedurende de periode 2013 tot en met 2016. In onderzoek 1 bestaat de onderzoekspopulatie uit de controleverklaringen die zijn afgegeven bij 82 ondernemingen die actief zijn in de financiële sector en zijn genoteerd aan de AEX, AMX, AScX en de London Stock Exchange (top 250). Dit heeft er toe geleid, dat 279 controleverklaringen in de hierna beschreven analyses zijn betrokken. In onderzoek 2 – dat zich richt op alle ondernemingen die zijn genoteerd aan de AEX, AMX, AScX en de top 250 van de London Stock Exchange – zijn 1.075 controleverklaringen in het onderzoek opgenomen.

5.2 Onderzoeksmethode 1

Onderzoek 1 is uitgevoerd door middel van een meervoudige regressieanalyse. De afhankelijke variabele is de diversiteit van de controleverklaring die is gemeten aan de hand van de key audit matters. De key audit matters uit de controleverklaringen zijn op inhoud gerubriceerd in negentien categorieën. Vervolgens is, op basis van de gecategoriseerde key audit matters Blau’s Heterogeniteitsindex bepaald door aan iedere controleverklaring – op basis van de variatie in key audit matters – een numerieke waarde toe te kennen. De Blau Index wordt beïnvloed door het aantal beschikbare categorieën binnen één uitgebreide controleverklaring. Een uitgebreide controleverklaring met een ‘rijkere’ set mogelijke categorieën kan een hoger theoretisch maximum aan diversiteit hebben. Dit effect wordt gemitigeerd door de Blau Index te delen door het theoretisch maximum. Dit leidt tot de Index of Quality Variation (IQV). In het onderzoek is de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring gemeten aan de hand van de Blau Index en de IQV.

De onafhankelijke variabelen van het onderzoek zijn de omvang van de gecontroleerde onderneming, het verslagjaar en de uitgevende accountantsorganisatie. De omvang van de gecontroleerde entiteit is gemeten aan de hand van het natuurlijke logaritme van de totale activa. De uitgevende accountantsorganisatie is middels een dummycodering gemeten. In de sample komen alleen de big 4-kantoren voor. Voor de dummycodering is PwC als referentie genomen, omdat deze audit firm de meeste controleverklaringen in de onderzoeksgroep heeft uitgegeven.

De controlevariabelen in het onderzoek zijn de materialiteit, het aantal vergaderingen van de auditcommissie en de winstgevendheid van de onderneming. Uit eerder onderzoek blijkt dat deze controlevariabelen allen effect hebben op het aantal key audit matters, waarbij de materialiteit een positief effect heeft (Sierra-Garcia et al. 2017), het aantal vergaderingen van de auditcommissie zowel een positief als een negatief effect kan hebben (De Vlaminck and Sarens 2015; Li et al. 2012; Stewart and Munro 2007) en de winstgevendheid van de gecontroleerde organisatie een negatief effect heeft (Beasley et al. 1999; Laitinen and Laitinen 1998). Van de materialiteit is het natuurlijk logaritme bepaald, het aantal auditcommissievergaderingen is ontleend aan de informatie in het jaarverslag van de betrokken ondernemingen en de winstgevendheid is bepaald op basis van de rentabiliteit van het totaal vermogen.

5.3 Onderzoeksmethode 2

De hypothesen 2.1 en 2.2 zijn getest door middel van een tijdregressie. Het jaartal is de onafhankelijke en de standaarddeviatie is de afhankelijke variabele. Voor het testen van hypothese 2.3 wordt een difference-in-differences (DID) model gehanteerd. Door middel van een DID-model wordt onderzocht hoe een actie (de accountantswissel) effect heeft op de afhankelijke variabele in vergelijking met de ondernemingen zonder accountantswissel. De afhankelijke variabelen in de DID-modellen zijn het aantal key audit matters en het gemiddeld aantal woorden per key audit matter. De grootte (totaal activa), de complexiteit (aantal deelnemingen) en de winstgevendheid (ROA) van de onderneming zijn opgenomen als controlevariabelen. Daarnaast wordt rekening gehouden met de effecten van de industrie (ééncijferige SIC) en het land van vestiging (NL of UK).

Om de hypothesen 2.4a tot en met 2.4c te onderzoeken, wordt in de regressieanalyse het niveau van accruals – gemeten met behulp van het Modified Jones Model – gebruikt als proxy voor auditkwaliteit. Teneinde een uitspraak te kunnen doen over de hypothesen 2.4d tot en met 2.4f zijn als proxy voor financieel noodweer de O-score en de Z-score ingezet. De controlevariabelen zijn dezelfde als hiervoor.

In de bijlage ‘Overzicht variabelen’ zijn de in beide onderzoeken gehanteerde variabelen weergegeven en kort toegelicht.

6. De uitkomsten

6.1 Onderzoeksuitkomsten 1

Uit tabel 1 blijkt bij de totale onderzoeksgroep van financiële instellingen een Blau Index van 55,97% en een IQV van 81,61%. Dit houdt in dat de kans dat twee key audit matters van de volledige populatie aan elkaar gelijk zijn 44,03% is. Als het effect van de hoeveelheid key audit matters in één controleverklaring wordt gemitigeerd, daalt deze kans naar 18,39%. Daarnaast blijkt dat het natuurlijk logaritme van de omvang van de ondernemingen in de populatie gemiddeld 22,85 is met een standaarddeviatie van 2,40. Het natuurlijke logaritme van materialiteit laat een gemiddelde van 16,94 met een standaarddeviatie van 1,27 zien. In de totale onderzoeksgroep blijkt dat per onderneming er gemiddeld 5,16 vergaderingen van de auditcommissie zijn geweest. Hierbij is het minimum 0 vergaderingen en het maximum 13 vergaderingen. De winstgevendheid van de ondernemingen in de onderzoeksgroep is gemiddeld 5,50% met een minimum van -9,09% en een maximum van 26,17%. De standaarddeviatie voor de winstgevendheid is 6,81%. Dit is hoger dan het gemiddelde, hetgeen aangeeft dat de winstgevendheid van de ondernemingen in de totale onderzoeksgroep sterk varieert.

Beschrijvende statistiek onderzoek 1.

Variabele N Gemiddelde Standaarddeviatie Minimum Maximum
Blau index 279 0,5597 0,2372 0,0000 0,8571
IQV 279 0,8161 0,3261 0,0000 1,0000
Omvang onderneming 279 22,85 2,40 15,49 28,16
Materialiteit 279 16,94 1,27 12,90 20,25
Aantal vergaderingen auditcommissie 279 5,16 2,10 0 13
Winstgevendheid onderneming 279 5,50% 6,81% -9,09% 26,17%

Voor de meervoudige regressieanalyse is gebruik gemaakt van 5 modellen waarbij ieder model uit twee varianten bestaat. Bij de eerste variant is de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring gemeten aan de hand van de Blau Index. Bij de tweede variant is de diversiteit gemeten aan de hand van de IQV. De uitkomst van deze modellen is opgenomen in tabel 2.

Resultaten meervoudige regressieanalyse.

Model 1: Controlevariabelen
Variabele Model 1A Model 1B
Constante ,334* ,920***
Materialiteit ,008 -,009
Vergadering auditcommissie ,025*** ,017*
Winstgevendheid onderneming -,006*** -,009***
Aangepaste R2 ,102 ,044
Model 2: Omvang van de onderneming
Variabele Model 2A Model 2B
Constante ,214 ,849***
Omvang van de onderneming ,028*** ,016
Materialiteit -,021 -,025
Vergadering auditcommissie ,016** ,012
Winstgevendheid onderneming -,003 -,007**
Aangepaste R2 ,126 ,046
Model 3: Verslagjaar
Variabele Model 3A Model 3B
Constante 43,527* 30,514
Verslagjaar -,021* -,015
Materialiteit ,007 -,009
Vergadering auditcommissie ,025*** ,017*
Winstgevendheid onderneming -,006*** -,009***
Aangepaste R2 ,107 ,043
Model 4: Audit firm
Variabele Model 4A Model 4B
Constante ,405** 1,011***
KPMG -,152*** -,185***
Deloitte -,031 -,073
EY -,027 -,004
Materialiteit ,006 -,011
Aantal vergaderingen auditcommissie ,027*** ,019*
Winstgevendheid onderneming -,007*** -,010***
Aangepaste R2 ,158 ,089
Model 5: Alle onafhankelijke variabelen
Variabele Model 5A Model 5B
Constante 44,558* 35,776
Omvang van de onderneming ,025*** ,010
Verslagjaar -,022* -,017
KPMG -,148*** -,184***
Deloitte -,022 -,071
EY -,036 -,007
Materialiteit -,020 -,021
Aantal vergaderingen auditcommissie ,018** ,015
Winstgevendheid onderneming -,004** -,009***
Aangepaste R2 ,184 ,087

Uit het eerste model blijkt dat, bij gebruik van de Blau Index, een significante positieve relatie tussen de diversiteit van de controleverklaring en het aantal vergaderingen van de auditcommissie is geconstateerd. Daarnaast blijkt een significante negatieve relatie tussen de winstgevendheid en de diversiteit van de controleverklaring. Bij de controlevariabele materialiteit is geen significante relatie vastgesteld. In het model met toepassing van de IQV zijn dezelfde significante relaties geconstateerd. Zij het dat de relatie tussen de IQV en het aantal auditcommissievergaderingen minder significant is.

In het tweede model is de omvang van de onderneming als onafhankelijke variabele toegevoegd. Bij toepassing van de Blau Index heeft de omvang van de onderneming een positief effect op de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring. Bij toepassing van de IQV is geen significante relatie geconstateerd. Dit betekent dat – daar waar door de omvang van de onderneming meer variatie lijkt te bestaan – deze relatie niet blijkt te bestaan indien dit wordt gecorrigeerd voor het effect van het aantal key audit matters. Dit impliceert dat de omvang van de onderneming geen effect heeft op de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring. Dat betekent dat hypothese 1.1 alleen kan worden bevestigd bij toepassing van de Blau Index.

In het derde model is het verslagjaar als onafhankelijke variabele aan het eerste model toegevoegd. Dan blijkt een significante negatieve relatie tussen het verslagjaar en de diversiteit van de controleverklaring. Dit impliceert dat over de jaren de uitgebreide controleverklaring minder divers is geworden. Dit kan duiden op isomorfisme. Deze relatie blijkt bij toepassing van de Blau Index. Bij toepassing van de IQV is deze relatie niet significant. Dat betekent dat ook hypothese 1.2 alleen kan worden bevestigd bij toepassing van de Blau Index.

In het vierde model is de audit firm als onafhankelijke variabele toegevoegd. In dit model blijkt een significant negatieve relatie tussen de diversiteit van de controleverklaring en de dummyvariabele ‘KPMG’. Voor de dummyvariabelen ‘EY’ en ‘Deloitte’ zijn geen significante resultaten geconstateerd. Deze resultaten gelden bij toepassing van zowel de Blau Index als de IQV. Dit impliceert dat PwC meer diverse uitgebreide controleverklaringen uitgeeft ten opzichte van KPMG, maar niet ten opzichte van EY en Deloitte. Op grond hiervan wordt hypothese 1.3 afgewezen.

In het vijfde en laatste model zijn alle onafhankelijke variabelen van het onderzoek opgenomen. De resultaten van dit model zijn gelijk aan de resultaten van de voorgaande modellen. Dit bevestigt de robuustheid van het gebruikte model.

6.2 Onderzoeksuitkomsten 2

De resultaten van de tijdregressies in tabel 3 laten zien dat de standaarddeviatie van het aantal key audit matters significant toeneemt gedurende de onderzochte periode. Echter, na rekening te houden met het effect van de sector waarin de onderneming opereert is deze toeneming niet langer significant. Daarnaast laten de resultaten zien dat de standaarddeviatie van het gemiddeld aantal woorden per key audit matter significant daalt gedurende de onderzochte periode. Dit is een indicatie dat accountants de key audit matters in toenemende mate op een gestandaardiseerde manier beschrijven. Dit betekent dat hypothese 2.1 deels wordt bevestigd. Tot slot tonen de resultaten aan dat binnen de big 4-kantoren de standaarddeviaties niet sterker dalen in vergelijking met de accountantssector in het algemeen, wat erop duidt dat controleverklaringen binnen de accountantskantoren zelf niet sneller op elkaar gaan lijken. Op grond daarvan kan hypothese 2.2 niet worden aangenomen.

Tijdregressie aantal KAMs en gemiddeld aantal woorden in de KAMs.

Panel A: Tijdregressie op de jaarlijkse standaarddeviaties van het aantal KAMs (Eq1) en het gemiddeld aantal woorden per KAM (Eq2). Panel C: Tijdregressie op de jaarlijkse standaarddeviaties van het aantal KAMs (Eq1) en het gemiddeld aantal woorden per KAM (Eq2) per Big-4 kantoor afzonderlijk.
(Eq1) (Eq2) (Eq1) (Eq2)
SDNoKAMs SDAvgWords SDNoKAMs SDAvgWords
Year 0.018*** -0.072* Year 0.031** 0.003
(0.002) (0.023) EY
Constant 0.346*** 0.630*** Year -0.020 -0.091
(0.007) (0.056) KPMG
Panel B: Tijdregressie op de jaarlijkse standaarddeviaties per industrie van het aantal KAMs (Eq1) en het gemiddeld aantal woorden per KAM (Eq2). Year -0.002 0.013
PwC
Year 0.046*** -0.041
(Eq1) (Eq2)
SDNoKAMs SDAvgWords
Year 0.019 -0.063***
(0.018) (0.018)
Constant 0.337*** 0.518***
(0.044) (0.054)

Na uitvoering van een two-way ANOVA (tabel 4) blijkt dat er significante verschillen zijn in het aantal key audit matters en het gemiddeld aantal woorden tussen de big 4-kantoren, rekening houdend met de industrie. Deze verschillen zijn echter na twee jaar (vanaf 2015) niet meer significant. Dit versterkt de opvatting dat sprake is van een trend richting homogeniteit.

Jaarlijkse two-way ANOVA.

logNoKAMs logAvgWords
df F-Values df F-Values
2013
AUDIT_FIRM 3 4.07*** 3 35.04***
SIC 7 1.89* 7 3.19***
AUDIT_FIRM x SIC 20 1.85** 20 3.46***
Residual 125 125
2014
AUDIT_FIRM 3 3.66** 3 12.67***
SIC 8 2.75*** 8 3.03***
AUDIT_FIRM x SIC 22 0.60 22 1.56*
Residual 237 237
2015
AUDIT_FIRM 3 2.38* 3 10.19***
SIC 8 4.46*** 8 2.12**
AUDIT_FIRM x SIC 22 0.83 22 1.24
Residual 248 248
2016
AUDIT_FIRM 3 5.69*** 3 3.30**
SIC 8 2.26** 8 1.71*
AUDIT_FIRM x SIC 22 0.79 22 0.71
Residual 243 243

De resultaten in tabel 5 laten zien dat accountantsroulatie geen significant effect heeft op het aantal key audit matters en het gemiddeld aantal woorden per key audit matter. Dit betekent dat hypothese 2.4 wordt afgewezen. Dit is opmerkelijk, aangezien in ieder geval na een accountantswissel verwacht werd dat (de variatie in) het aantal key audit matters zou veranderen door het opnemen van de first year audit als key audit matter. Vervolgonderzoek zal moeten uitwijzen in welke mate daarvan sprake is geweest en op welke wijze dit impact heeft gehad op het aantal en variatie in key audit matters.

Resultaten van het effect van een accountantswissel.

NoKAMs NoKAMs NoKAMs AvgWords AvgWords AvgWords
2013-2014 2014-2015 2015-2016 2013-2014 2014-2015 2015-2016
CHANGE -0.436 -0.233 -0.362 -0.588 7.527 -9.616
(0.369) (0.255) (0.239) (42.127) (16.475) (15.173)
POST 0.005 -0.233* -0.250* 110.911*** 70.420*** 25.563**
(0.192) (0.135) (0.140) (14.250) (10.829) (11.679)
CHANGE x POST 0.700 0.554 0.126 -91.319** 5.811 15.918
(0.594) (0.370) (0.347) (44.475) (23.722) (26.142)
SIZE 0.260*** 0.343*** 0.369*** -8.245 -4.286 3.747
(0.100) (0.058) (0.056) (7.380) (3.934) (4.424)
CMPLX 0.085 0.027 0.145** 5.516 3.846 -4.166
(0.107) (0.064) (0.067) (7.366) (4.560) (5.409)
ROA -3.236*** -3.754*** -1.333 -40.780 -70.419 -3.347
(1.104) (0.868) (0.853) (72.169) (68.659) (47.779)
Constant 1.906** 1.167 0.636 198.486*** 305.284*** 374.305***
(0.779) (0.728) (0.949) (47.920) (33.667) (35.434)
Adjusted R-squared 0.193 0.244 0.247 192 400 405
Observations 192 400 405 6 33 36
Observed changes 6 33 36 0.251 0.187 0.148
Country fixed-effects Yes Yes Yes Yes Yes Yes
Industry fixed-effects Yes Yes Yes Yes Yes Yes

Tabel 6 geeft de resultaten weer van de invloed van auditkwaliteit en financieel noodweer. Uit deze resultaten blijkt dat bij lagere auditkwaliteit (het voorkomen van accruals) significant meer key audit matters worden gerapporteerd. Dit kan meerdere oorzaken hebben. Wellicht ‘camoufleren’ accountants de lagere auditkwaliteit door meer key audit matters op te nemen. Het kan echter ook zo zijn dat accruals geen adequate proxy zijn voor auditkwaliteit. De introductie van de balans had immers het ontstaan van accruals tot gevolg. Wel kan worden gesteld dat discretionaire accruals leiden tot meer subjectiviteit. Dit kan leiden tot meer key audit matters omtrent schattingsposten, impairments, revenue recognition en frauderisico’s. Voorts kan door de uitvoering van een tijdregressie op de jaarlijkse coëfficiënt van de auditkwaliteit hypothese 2.4c worden aangenomen. Uit de resultaten van deze tijdregressie in tabel 7 blijkt dat de invloed van de auditkwaliteit op de key audit matters significant afneemt, totdat deze in 2016 niet meer waarneembaar is. Dit betekent dat auditkwaliteit minder bepalend wordt voor de key audit matters en dat andere factoren als isomorfisme (kopieergedrag) meer bepalend worden. Tot slot wordt hypothese 2.4b afgewezen. Er is namelijk geen relatie zichtbaar tussen de auditkwaliteit en het gemiddeld aantal woorden per key audit matter. Dit versterkt de resultaten met betrekking tot hypothese 2.1b, aangezien dit er tevens op duidt dat de key audit matters op een gestandaardiseerde manier tot stand komen.

Resultaten van het effect van auditkwaliteit en financieel noodweer.

(Eq9) (Eq10)
NoKAMs AvgWords
AUDITQ 3.507** -20.934
(1.728) (162.616)
DISTRESS 0.989*** 21.862
(0.213) (18.193)
SIZE 0.290*** -1.787
(0.043) (3.409)
CMPLX 0.125*** 0.933
(0.048) (4.134)
ROA -1.304** 13.803
(0.663) (42.705)
Constant 0.421 198.361***
(0.788) (38.486)
Observations 672 672
Adjusted R-squared 0.263 0.313
Country fixed-effects Yes Yes
Year fixed-effects Yes Yes
Industry fixed-effects Yes Yes

Uit het onderzoek blijkt dat – in overeenstemming met hypothese 2.4d – sprake is van een significante impact van financieel noodweer op het aantal key audit matters (tabel 6). Hypothese 2.4e wordt echter afgewezen. Dit is in lijn met de uitkomsten bij hypotheses 2.1b en 2.4b. Dit duidt op uniformiteit in de totstandkoming van de key audit matters. De tijdregressie laat voor hypothese 2.4f resultaten zien die het tegenovergestelde zijn van dat wat werd verwacht. Er is een significant toenemende trend zichtbaar in tabel 7, wat kan betekenen dat de accountant het steeds belangrijker vindt om het risico op financieel noodweer ook in overweging te nemen bij het bepalen van de key audit matters. Dit lijkt in het licht van de discussie die te dien aanzien sinds 2008 wordt gevoerd een positieve ontwikkeling.

Trend analysis of the effect of audit quality and financial distress risk.

Panel A: Yearly tests on the effect of audit quality and financial distress risk on the NoKAMs and AvgWords using combined models. Only the coefficients for AUDITQ and DISTRESS are presented, as these are relevant for the time regression.
2013 2014 2015 2016
NoKAMs
AUDITQ 9.443 9.598** 2.350 -0.017
(1.94) (3.14) (0.72) (-0.01)
DISTRESS 0.520 1.014** 0.901* 1.171**
(1.11) (2.43) (2.11) (2.83)
Observations 102 184 190 196
AvgWords
AUDITQ 104.0 -416.9 304.0 142.6
(0.36) (-1.60) (0.96) (0.37)
DISTRESS 56.75 6.194 8.329 -4.739
(1.10) (0.20) (0.24) (-0.12)
Observations 102 184 190 196
Panel B: Time regressions on the yearly coefficients of AUDITQ and DISTRESS for NoKAMs and AvgWords.
NoKAMs NoKAMs AvgWords AvgWords
AUDITQ DISTRESS AUDITQ DISTRESS
Year -3.563** 0.184* 83.670 -18.233
(0.656) (0.055) (106.547) (6.590)
Constant 14.251** 0.441 -175.750 62.217
(2.481) (0.208) (400.575) (23.131)

7. Conclusies en aanbevelingen

Op basis van de uitkomsten van beide onderzoeken kan worden geconcludeerd dat symptomen van isomorfisme kunnen worden waargenomen. Het tweede model van onderzoek 1 laat zien dat bij grote ondernemingen in eerste instantie sprake is van meer variatie in key audit matters. De resultaten van het derde model laten symptomen van mimetisch isomorfisme zien; de diversiteit in de verklaringen neemt na het verstrijken van de jaren af. Dit kan duiden op kopieergedrag. Zo zullen standaardteksten ontstaan voor veel voorkomende key audit matters. Om vormen van normatief isomorfisme aan te tonen, is het waarschijnlijk nog te vroeg. Daarvoor zal de controleverklaring in haar huidige vorm langer in gebruik moeten zijn. Het is wel van belang om op te merken dat voor het voorkomen van coërcief en mimetisch isomorfisme alleen een significant resultaat is gevonden als de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring wordt gemeten met de Blau Index. Dit impliceert dat de hoeveelheid key audit matters een significant effect heeft op de diversiteit van de uitgebreide controleverklaring aangezien de IQV dit effect mitigeert. De standaarddeviatie van het aantal key audit matters en het aantal woorden dat wordt gebruikt per key audit matter dalen significant. Ook dit kan duiden op vormen van isomorfisme. Daar komt bij dat de wissel van accountantskantoor geen significante impact heeft op het aantal key audit matters.

Het aantal key audit matters neemt wel toe naarmate de audit commissie vaker vergadert en naarmate de winstgevendheid afneemt. Dit kan duiden op het voorkomen van meer interne discussies, omdat er meer speelt binnen de onderneming of sprake is van een verhoogd risico op resultaatsturing. Dit laatste komt overeen met de invloed van de auditkwaliteit (in de vorm van discretionaire accruals) en het risico op financieel noodweer. Deze verschijnselen leiden tot meer key audit matters en kunnen hun oorsprong vinden in het zich voordoen van meer discussies en subjectiviteit. Deze laatste resultaten duiden erop dat key audit matters ook ondernemingsspecifiek worden bepaald. Echter, ook bij de relatie tussen auditkwaliteit en de key audit matters, is een isomorfische trend zichtbaar, aangezien deze relatie na 2015 niet meer aanwezig is. Het risico op financieel noodweer leidt echter wel tot een toenemende omvang van (het aantal) key audit matters. Dit laatste kan duiden op ondernemingsspecifieke informatie.

Het feit dat symptomen van kopieergedrag zichtbaar zijn in de uitgebreide controleverklaringen kan betekenen dat de uitgebreide controleverklaringen op elkaar gaan lijken. Indien dit het geval is, komt de oorspronkelijke doelstelling van ondernemingsspecifieke informatie in gevaar. Dit kan het nut van de uitgebreide controleverklaring ondermijnen.

Het onderhavige onderzoek is uitgevoerd op de kwantitatieve kenmerken van de controleverklaringen. Het is aan te bevelen om nader onderzoek te verrichten naar de feitelijke inhoud van de in de verklaringen opgenomen key audit matters en de redactie daarvan. Ook zal in de toekomst onderzoek moeten worden verricht naar de mate van uniformiteit die in de controleverklaringen gaat optreden om vast te stellen of ook daadwerkelijk voor de uitgebreide controleverklaring een norm gaat ontstaan. Dit is van belang, omdat na de financiële crisis van 2008 een roep om meer specifieke informatie ontstond. De vraag is of de op dit moment zichtbare ontwikkeling van de controleverklaring zal leiden tot deze specifieke informatie, of dat uiteindelijk de controleverklaringen – al dan niet binnen sectoren – weer gestandaardiseerde documenten worden.

Prof. dr. D.A. de Waard RA MA is als hoogleraar Auditing en opleidingsdirecteur van de Executive Master of Accountancy verbonden aan de Rijksuniversiteit Groningen en als buitengewoon hoogleraar aan de University of Curaçao dr. Moises da Costa Gomes.

B.F. Boven MSc is als trainee audit werkzaam bij KPMG Nederland.

M. Bolk MSc is als associate werkzaam bij PwC Nederland.

Literatuur

  • Ashworth R, Boyne G, Delbridge R (2007) Escape from the iron cage? Organizational change and isomorphic pressures in the public sector. Journal of Public Administration Research and Theory 19(1): 165–187. https://doi.org/10.1093/jopart/mum038
  • Beasley MS, Carcello JV, Hermanson DR (1999) Fraudulent financial reporting: 1987–1997. An analysis of US public companies. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission.
  • Cameran M, Francis JR, Marra A, Pettinicchio A (2013) Are there adverse consequences of mandatory auditor rotation? Evidence from the Italian experience. Auditing: A Journal of Practice & Theory 34(1): 1–24. https://doi.org/10.2308/ajpt-50663
  • Carolan BV (2008) Institutional pressures and isomorphic change: the case of New York City’s Department of Education. Education and Urban Society 40(4): 428–451. https://doi.org/10.1177/0013124507304686
  • De Vlaminck N, Sarens G (2015) The relationship between audit committee characteristics and financial statement quality: evidence from Belgium. Journal of Management & Governance 19(1), 145–166. https://doi.org/10.1007/s10997-013-9282-5
  • DiMaggio P, Powell WW (1983) The iron cage revisited: Collective rationality and institutional isomorphism in organizational fields. American Sociological Review 48(2): 147–160. https://www.jstor.org/stable/2095101
  • Francis JR (2011) A framework for understanding and researching audit quality. Auditing: A Journal of Practice & Theory 30(2): 125–152. https://doi.org/10.2308/ajpt-50006
  • Francis BB, Hunter DM, Robinson DM, Robinson MN, Yuan X (2017) Auditor changes and the cost of bank debt. The Accounting Review 92(3): 155–184. https://doi.org/10.2308/accr-51553
  • Kwon SY, Lim YD, Simnett R (2014) The effects of mandatory audit firm rotation on audit quality and audit fees: Empirical evidence from the Korean audit market. Auditing, A Journal of Practice & Theory 33(4): 167–196. https://doi.org/10.2308/ajpt-50814
  • Myers JN, Myers LA, Omer TC (2003) Exploring the term of the auditor-client relationship and the quality of earnings: A case for mandatory auditor rotation? The Accounting Review 78(3): 779–799. https://doi.org/10.2308/accr.2003.78.3.779
  • Sierra-Garcia L, Gambetta N, García-Benau MA, Orta-Pérez M (2017) Understanding the determinants of key audit matters: The case of the United Kingdom. Unpublished paper presented on the 2017 EARNET conference.
  • Stewart J, Munro L (2007) The impact of audit committee existence and audit committee meeting frequency on the external audit: Perceptions of Australian auditors. International Journal of Auditing 11(1): 51–69. https://doi.org/10.1111/j.1099-1123.2007.00356.x
  • Verbruggen S, Christiaens J, Milis K (2011) Can resource dependence and coercive isomorphism explain nonprofit organizations’ compliance with reporting standards? Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly 40(1): 5–32. https://doi.org/10.1177/0899764009355061

Bijlagen

Overzicht variabelen

Afhankelijke variabelen

DIV Blau’s Heterogeniteitsindex. Berekend op basis van de kenmerken van de KAMs Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 1
STD_DIV De Index of Quality Variation Blau Index / theoretisch maximum aantal KAMs Onderzoek 1
NoKAMs Het aantal KAMs in de controleverklaring. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2
AvgWords Het gemiddeld aantal woorden per KAM, Totaal aantal woorden in de KAM paragraaf / aantal KAM. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2
SDNoKAMs De standaardafwijking van het aantal KAMs ten opzicht van het gemiddelde van het aantal KAMs. Bron: Berekend met Stata op basis van de NoKAMs data Onderzoek 2
SDAvgWords De standaardafwijking van het gemiddeld aantal woorden per KAM ten opzichte van het gemiddelde aantal woorden per KAM. Bron: Berekend met Stata op basis van de AvgWords data Onderzoek 2

Onafhankelijke variabelen

SIZE Het natuurlijk logaritme van de totale activa. Bron: Compustat Onderzoek 1
FY Het financiële jaar waarop de controleverklaring betrekking heeft Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 1
BIG4 De Big 4 accountantsorganisatie die de controleverklaring heeft verstrekt. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 1
YEAR Het verslagjaar waar de controleverklaring betrekking op heeft, 1 tot en met 4 correspondeert met 2013 tot en met 2016. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2
CHANGE Een dummy variabel met waarde 1 wanneer een firma heeft gewisseld van accountant in jaar t en zo niet met waarde 0. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2
POST Een dummy variabel met waarde 1 voor jaar t (na accountantswissel) en waarde 0 voor jaar t-1 (voor accountantswissel). Onderzoek 2
AUDITQ Audit kwaliteit gemeten door de absolute waarde van de discretionaire accruals, die berekend zijn middels het Modified Jones abnormal accruals model. Bron: Compustat Onderzoek 2
DISTRESS Het risico op financieel noodweer gemeten met de Ohlson’s O-score. De kans op financieel noodweer is berekend door de exponentiële functie van de O-score te delen door 1 + de exponentiële functie van de O-score. Bron: Compustat Onderzoek 2

Controlevariabelen

MAT Het natuurlijk logaritme van de materialiteit. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 1
FREQ_ACM Aantal meetings van audit commissie per entiteit per jaar Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 1
ROA Return on assets: resultaat / totale activa. Bron: Compustat Onderzoek 1
SIZE Het natuurlijk logaritme van de totale activa. Bron: Compustat Onderzoek 2
CMPLX Het natuurlijk logaritme van het aantal deelnemingen. Bron: Orbis (Bureau van Dijk) Onderzoek 2
INDS_FE Industry fixed effects, geclassificeerd door het gebruik van een ééncijferige SIC code. Bron: Compustat Onderzoek 2
YEAR_FE Year fixed effects. Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2
COUNTRY_FE Country fixed effects (NL of UK). Bron: RUG database controleverklaringen Onderzoek 2