Corresponding author: Dick de Waard ( d.a.de.waard@rug.nl ) Academic editor: Barbara Majoor
© 2019 Dick de Waard, Frank Boven, Maarten Bolk.
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY-NC-ND 4.0), which permits to copy and distribute the article for non-commercial purposes, provided that the article is not altered or modified and the original author and source are credited.
Citation:
de Waard D, Boven F, Bolk M (2019) De uitgebreide controleverklaring – een uniform maatkostuum. Maandblad Voor Accountancy en Bedrijfseconomie 93(1/2): 27-36. https://doi.org/10.5117/mab.93.30562
|
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.
Uitgebreide controleverklaring, isomorfisme, kopieergedrag, key audit matters, accountantsroulatie, financial distress
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.
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.
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.
Een belangrijke theoretische pijler onder dit onderzoek, betreft institutioneel isomorfisme (
Vanwege de specifieke druk die door en rondom grote ondernemingen wordt gevoeld (
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 (
In de hiervoor weergegeven hypothesen zijn meerdere hypothesen (gemarkeerd met letters) samengevoegd tot één. In het onderzoek is iedere specifieke hypothese individueel getoetst.
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.
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 (
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.
Uit tabel
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
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.
De resultaten van de tijdregressies in tabel
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
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
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
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
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) |
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.
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 |