Regression

I detta skede av resultatsammanställningen har vi börjat med att upprätta regressionsmodeller som innehåller alla oberoende variabler. Det som skiljer modell 1, 2, 3 och 4 åt är att vi inte vill ha två mått på företagens storlek, det vill säga omsättning och balansomslutning, i samma modeller. Vi vill heller inte ha soliditet och skuldsättningsgrad i samma modell då de har en nära koppling till varandra. Detta har resulterat i fyra regressionsmodeller för att täcka alla kombinationer av de måtten. I överskriften till modellerna 1 till 4 anger vi vilken kombination av de nämnda måtten som använts. I övrigt är det samma oberoendevariabler i de fyra nästkommande modellerna, andel konsultarvode, avkastning på totalt kapital, big 4 och bransch. I alla modeller som behandlar linjär regression har vi utifrån modellerna som skapats i SPSS valt att redovisa förklaringsgrad för modellen (Adjusted R Square), riktningskoefficienten (B), och signifikansnivåerna för både modellerna (ANOVA^b; Model, Sig.) och för de oberoende variablerna (Sig.), allt detta för både 2004 och 2005.

Modell 1 (Soliditet och lnOmsättning)

Linear Regression

Modell 1 2004 2005

B Sig. B Sig.

Andel konsultarvode -0,014 0,798 -0,014 0,823 Avkastning totalt kapital -0,045 0,376 -0,099 0,328

Soliditet 0,020 0,792 -0,117 0,172 lnOmsättning 0,005 0,758 0,004 0,869 Big 4 -0,002 0,938 0,045 0,210 Detaljhandel -0,084 0,029 0,192 0,000 Databransch -0,051 0,183 0,017 0,691 Adjusted R Square -0,012 0,218

ANOVAb; Model, Sig. 0,542 0,000

År 2004 är modellen inte signifikant (0,542) till skillnad från 2005 då signifikansen är 0,000. Förklaringsgraden för 2004 är -1,2 %, vilket är betydligt lägre än 2005 års förklaringsgrad på 21,8 %. Andelen konsultarvode är inte signifikant något av åren, med en signifikansnivå på 0,823 för 2005. Detaljhandel är den enda oberoende variabeln som är signifikant (med ett positivt B) i denna första upprättade modell (0,000).

Modell 2 (Soliditet och lnBalansomslutning)

Linear Regression

Modell 2 2004 2005

B Sig. B Sig.

Andel konsultarvode -0,012 0,818 -0,011 0,858 Avkastning totalt kapital -0,036 0,484 -0,112 0,256

Soliditet 0,011 0,882 -0,128 0,129 lnBalansomslutning 0,013 0,447 0,034 0,073 Big 4 -0,004 0,892 0,038 0,276 Detaljhandel -0,080 0,037 0,200 0,000 Databransch -0,046 0,230 0,034 0,437 Adjusted R Square -0,005 0,249

ANOVAb; Model, Sig. 0,485 0,000

Inte heller här är modellen för år 2004 signifikant (0,485). För år 2005 ser signifikansen för modellen likadan ut som föregående modell (0,000), däremot har modellens förklaringsgrad ökat från 21,8 % till 24,9 %. För år 2004 finns nu en oberoende variabel som är signifikant, ”Detaljhandel” (med ett negativt samband), men som nyss nämnts är modellen inte signifikant. För det andra observationsåret kan vi finna att det nu finns två oberoende variabler som är signifikanta, förutom detaljhandel som även fanns med i föregående modell är även lnBalansomslutning signifikant och då på 90 % konfidensintervall. Precis som i föregående modell har detaljhandel ett positivt B. LnBalansomslutning har ett positivt samband med oväntade periodiseringar.

Modell 3 (Skuldsättningsgrad och lnBalansomslutning)

Linear Regression

Modell 3 2004 2005

B Sig. B Sig.

Andel konsultarvode -0,013 0,809 0,006 0,911 Avkastning totalt kapital -0,034 0,438 -0,142 0,017 Skuldsättningsgrad -0,002 0,295 0,004 0,055 lnBalansomslutning 0,012 0,455 0,031 0,092 Big 4 -0,001 0,980 0,042 0,216 Detaljhandel -0,077 0,037 0,203 0,000 Databransch -0,048 0,205 0,044 0,303 Adjusted R Square 0,013 0,282

ANOVAb; Model, Sig. 0,332 0,000

Denna modell är den som har högst förklaringsgrad samt flest oberoende variabler som är signifikanta av de modeller som vi upprättat för år 2005. Förklaringsgraden ligger på 28,2 % och modellen är signifikant (0,000). För år 2004 är modellen inte signifikant (0,332), vilket innebär att vi inte kommer att använda oss av resultaten av denna modell som stöd för vidare analys för året 2004. Det bör poängteras att detta är den modell som är närmast ett signifikant resultat för alla de modeller som upprättats för 2004.

Från modellen för 2005 kan vi utläsa att det finns en oberoende variabel, detaljhandel, som är signifikant på 99 % konfidensintervall. På 95 % konfidensintervall är avkastning på totalt kapital signifikant medan det på 90 % konfidensintervall återfinns två oberoende variabler, skuldsättningsgrad och lnBalansomslutning, som är signifikanta. Av de oberoende som är signifikanta för år 2005 har detaljhandel, skuldsättningsgrad och lnBalansomslutning ett positivt samband medan avkastning på totalt kapital har ett negativt samband med oväntade periodiseringar.

Modell 4 (Skuldsättningsgrad och lnOmsättning)

Linear Regression

Modell 4 2004 2005

B Sig. B Sig.

Andel konsultarvode -0,013 0,802 0,004 0,948 Avkastning totalt kapital -0,042 0,332 -0,138 0,026 Skuldsättningsgrad -0,002 0,260 0,004 0,056 lnOmsättning 0,007 0,688 0,005 0,812 Big 4 0,000 0,995 0,048 0,173 Detaljhandel -0,081 0,028 0,197 0,000 Databransch -0,051 0,170 0,031 0,473 Adjusted R Square 0,008 0,257

ANOVAb; Model, Sig. 0,369 _0,000

Återigen är modellen för 2004 ej signifikant (0,0369), förklaringsgraden ligger på 0,8 %. Fortsatt så är modellen signifikant för 2005 men där förklaringsgraden sjunkit en aning jämfört med modell 3 (25,7 % jämfört med 28,2 %). Den oberoende variabel som är

signifikant på 99 % konfidensintervall är detaljhandel. Avkastning på totalt kapital är signifikant på 95 % konfidensintervall och signifikant på 90 % konfidensintervall är skuldsättningsgrad. De samband, positiva eller negativa, som finns nämnda i de tidigare modellerna ser likadana ut även för denna modell. Den enda variabel under 2005 som har ett negativt samband är således avkastning på totalt kapital.

4.3.1 Regression efter de fyra första regressionsanalyserna

Efter att vi genomfört de fyra första regressionsanalyserna kan vi konstatera att vi inte funnit en signifikant modell för 2004. För att se om vi kan lyckas få fram en signifikant modell har vi testat att stegvis eliminera variabler med sämst signifikans¹⁴⁷. Vi har utgått ifrån modell 3 eftersom den hade minst insignifikant signifikansnivå för 2004 samt bäst förklaringsgrad 2005. För att tydliggöra vårt förfaringssätt har vi valt att presentera de genomförda stegen i punktform.

 Big 4 - Den första variabeln som valdes bort är Big 4 då den hade sämst signifikansnivå, se modell 3. Vi genomförde således en ny linjär regression och erhöll en ny modell utan Big 4 men med de övriga variabler som även återfinns i den modell vi utgick ifrån. Modellens signifikansnivå förbättrades något men fortfarande var den långt ifrån signifikant (till 23,4).

 Konsultarvode - Efter att Big 4 var borttaget kunde vi konstatera att andelen konsultarvode var nästa variabel med sämst signifikansnivå. Eftersom det är denna vi är intresserad av ville vi helst inte eliminera den i detta tidiga stadium. För att se hur resultatet förändrades testade vi att byta ut skuldsättningsgrad mot soliditet respektive balansomslutning mot omsättning. Ingen av dessa åtgärder resulterade i en mer signifikant modell utan tvärtom så försämrades modellens signifikansnivå, vi ändrade därför tillbaka till skuldsättningsgrad och balansomslutning. Vårt nästa steg fick då bli att eliminera andelen konsultarvode. Efter denna åtgärd var modellen för 2004 fortfarande inte signifikant men värdet började närma sig 90 % konfidensintervall (15,4 %).

 Avkastning totalt kapital – Tredje steget i processen att uppnå en signifikant modell var att eliminera Rt. Trots denna eliminering kunde vi fastställa att modellen inte var signifikant. Modellens signifikans uppgick då till 11,1 %.

 LnBalansomslutning – Den sista variabeln som eliminerades var lnBalansomslutning, i detta läge hamnade signifikansnivån på modellen inom det 90 % konfidensintervallet (8,3 %). De variabler som ingår i den modell 5 är Detaljhandel, databransch samt skuldsättningsgrad, varav detaljhandel var den enda som var signifikant. Modellen har dock en väldigt låg förklaringsgrad.

Modell 5 Linear Regression Modell 5 2004 B Sig. Skuldsättningsgrad -0,002 0,246 Detaljhandel -0,079 0,027 Databransch -0,052 0,205 Adjusted R Square 0,042

ANOVAb; Model, Sig. 0,083

Som ovan nämnts hamnar modellens signifikansnivå på 8,3 %. Modellens förklaringsgrad ligger på 4,2 %, vilket vi anser kan bero på bland annat av att de är väldigt få variabler i denna modell. Av de oberoende variabler är det enbart Detaljhandel som är signifikant (0,027). Vi kommer inte att dra allt för stora slutsatser av denna modell utan konstaterar att det kan finnas ett visst samband mellan bransch och oväntade periodiseringar. Däremot fick vi inte modellen signifikant med konsultarvoden som en av de oberoende variablerna för år 2004.

4.4 Hypotesprövning

För att återkoppla till hypoteserna uppställda i metodkapitlet upprepar vi dem nedan;

H0: Det existerar inte ett samband mellan andelen konsultarvode i förhållande till det totala arvodet och redovisningskvalitet.

HA: Det existerar ett samband mellan andelen rådgivningsarvode i förhållande till det totala arvodet och redovisningskvalitet.

Utifrån det resultat som redovisats ovan, både i t-testet och i regressionsmodellerna, finner vi inget stöd som kan ligga till grund för att förkasta nollhypotesen. Vi har inte funnit något signifikant samband under 2005 mellan andelen konsultarvode och oväntade periodiseringar i varken 99 %, 95 % eller 90 % konfidensintervall. Men vi vill också nämna att våra modeller under 2004 inte var signifikanta och att vi inte hittat någon förklaring till det.

Tidigare forskning av Frankel visar att det ekonomiska beroendet till klienten är högt om andelen konsultarvode är högt vilket kan tolkas som att revisorns oberoende är hotat och att det därmed finns risk för att redovisningskvalitén är lägre.¹⁴⁸ Antle och Svanström fann däremot bevis för att ett högt konsultarvode snarare ökar redovisningskvalitén¹⁴⁹. Svanströms resultat hade ett signifikant samband på 90 % konfidensintervall.¹⁵⁰.

Forskare som Ashbaugh, Reynolds och Chung har inte hittat ett signifikant samband mellan ett företags oväntade periodiseringar och redovisningskvalité¹⁵¹. Vårt resultat samstämmer

148 Frankel, R., M. Johnson, and K. Nelson,”The Relation Between Auditors’ Fees for Non-Audit Services and Earnings Quality”, Accounting Review, Oct2002. Vol. 77, Issue 4, S. 35 – 71

149 Antle, R., Gordon, E., Narayanamoorthy, g., Zhou, L., “The joint determination of audit fees, non-audit fees,

and abnormal accruals”, Review of quantitative finance & accounting, Nov2006, Vol. 27, Issue 3, S. 235 - 266 150 Svanström, T., ”Revision och rådgivning – Efterfrågan, kvalitet och oberoende”, Umeå school of business, 2008, S. 246

151

Ashbaugh, H., LaFod, R:, Mayhew, B. W., “Do nonaudit services compromise auditor independence?

med de sist nämnda forskarna då vi likt dem inte funnit ett signifikant samband mellan ett företags oväntade periodiseringar och redovisningskvalité. Varför resultaten skiljer sig så markant mellan de olika undersökningarna kan vi bara spekulera i. Skillnaderna skulle till exempel kunna bero på att företagen som ingår i undersökningen skiljer sig åt när det gäller exempelvis storlek och bransch. Undersökningen kan också skilja sig åt på så sätt att de är genomförda i olika länder och att annan urvalsstorlek använts. Till exempel har Antle undersökt bolag som är verksamma i Storbritannien medan Frankels studie omfattar bolag som är stationerade i USA. Detta kan ha en viss påverkan på forskningsresultatet.

Ur vår synvinkel är Svanströms forskning mycket intressant då även den är utförd på svenska aktiebolag men hans urval skiljer sig bland annat på så sätt att företagen i hans undersökning är i storleksordningen 10-249 anställda. Dessutom är hans stickprov betydligt större, han har undersökt omkring 900 företag jämfört med våra 90¹⁵².

I tidigare forskning, av bland annat Defond, har det framhållits att en högre grad av rådgivning kan leda till att revisorns oberoende kan komma att hotas. Till detta ändamål har bland annat analysmodellen tagits fram för att testa ifall det finns någon risk att revisorns oberoende kan vara hotat. Vi har dock inte funnit några samband som tyder på att redovisningskvalitén skulle bli sämre med högre grad av rådgivning och därmed hota revisorns oberoende.

Om vi kopplar till nuvarande lagregleringsdiskussioner som regeringen tar anspråk i proposition 2005/06:97 så är det intressant att vi inte funnit något samband som tyder på att redovisningskvalitén skulle bli sämre med en högre grad rådgivning. Regeringen ser att det finns hot som kan inskränka på revisorns oberoende genom förekomsten av kombiuppdrag. Vidare säger regeringen att redovisningskvalité bör vara vägledande vid utformningen av den lagstiftning som kretsar kring revisorns oberoende¹⁵³. Med stöd av våra forskningsresultat finner vi inte stöd för den åsikt som regeringen ger yttryck för, då vi inte hittat ett samband som tyder på att redovisningskvalitén skulle bli lidande av tillhandahållandet av rådgivningstjänster.