Tillvägagångssätt

För att kunna uppnå studiens syfte behövde familjeföretag och icke-familjeföretag inledningsvis kunna identifieras. Författarna till denna studie upptäckte att det var en svår uppgift på grund av avsaknaden av någon databas/register eller liknande där företagsgrupperna direkt kunde identifieras. Detta föranledde att författarna kontaktade Statistiska centralbyrån (SCB), Retriever och Skatteverket, men dock utan vidare framgång, då de inte kunde förse författarna med sådan information. Svårigheten att identifiera familjeföretag diskuteras av Andersson et al. (2018) som förklarar att de flesta familjeföretagsforskarna har identifierat företagen manuellt, bland annat med hjälp av intervjuer, enkäter, affärspress och företagsrapporter.

37

På grund av att vi inte kunde identifiera familjeföretag och icke-familjeföretag direkt utifrån någon databas/register eller dylikt, föranledde det att vi behövde utforma en enkät. Denna skickades ut till potentiella familjeföretag respektive icke-familjeföretag för att därmed kunna bekräfta de som familje- respektive icke-familjeföretag. Anledningen till att en enkätundersökning gjordes istället för intervjuer grundar sig främst i urvalets storlek, då enkäter på ett mer tidseffektivt sätt kan nå ut till en större grupp av respondenter. En nackdel med enkäter är däremot att det kan medföra större bortfall (Bryman & Bell 2013). Totalt skickades 130 enkäter ut till alla företag som på förhand förväntades vara icke-familjeföretag. Enkäterna mailades ut till vd:n när dennes e-postadress fanns tillgänglig. Om denna saknades mailades enkäten istället ut till en annan högt uppsatt befattningshavare eller den allmänna e- postadressen. Enkätundersökningen blev dock inte lyckad då enbart totalt 12 svar erhölls, vilket motsvarade en svarsfrekvens på cirka 9,2 procent. Detta överensstämmer med Pettigrew (1992 se Minichilli, Corbetta & MacMillan 2010) som menar att enkäter som skickas till toppchefer brukar ha låga svarsfrekvenser. Mangione (1995 se Bryman & Bell 2013) förklarar att en svarsfrekvens på under 50 procent inte anses vara acceptabel för en studie, vilket således föranledde att författarna till denna studie förkastade idén om enkäter som metod för att klassificera icke-familjeföretag.

Efter en tid fann författarna till denna studie Bolagsverkets register över verklig huvudman, vilken visar hur aktierna är fördelade i företag och vem/vilka som är huvudmän, något som är obligatoriskt för aktiebolagen att rapportera (Bolagsverket 2018). Detta register anger dessutom om några av ägarna är familj (närstående). Registret användes därför i kombination med företagsdatabasen “Retriever Business”. Retriever Business tillhandahåller finansiell information om företag i Sverige, företagens årsredovisningar samt information om vem som eventuellt är företagets vd.

För att söka fram de relevanta företagen i företagsdatabasen filtrerades sökkriterierna för att få fram små privata aktiebolag i byggbranschen. Eftersom Retriever Business sammanställer både byggföretag och designföretag under samma rubrik; “Bygg-, design- och inredningsverksamhet”, fick de företag som hör till inredning och design filtreras bort. Efter att sökresultaten erhållits började vi med det första företaget på listan och jobbade oss bakåt. Det första steget var att kontrollera om företaget hade en vd och en årsredovisning som följer räkenskapsåret. Därutöver kontrollerades i företagets årsredovisning att företaget uppfyllde

38

kriterierna för att vara ett litet företag. Om företaget hade en vd, en årsredovisning som följer kalenderåret samt uppfyllde kriterierna för att vara ett litet företag kollade vi upp ägarstrukturen i företaget genom Bolagsverkets register. Företag kunde klassificeras som familjeföretag om vd:n i företaget hade mer än 50 procent av aktierna, medan företag istället definierades som icke-familjeföretag om varken någon enskild person eller familj tillsammans hade mer än 50 procent av företagets aktier. Familj definierades i enlighet med hur Bolagsverket (2018) definierar “närstående”; maka, make, sambo, registrerad partner, föräldrar, barn samt barnens makar, sambor och registrerade partner.

Efter att ha gått igenom cirka 2000 företag via Retriever Business kunde slutligen totalt 209 företag sammanställas till studiens urval, bestående av; 101 icke-familjeföretag och 108 familjeföretag. Företagen sammanställdes i ett kalkylark och kontrollerades ytterligare en gång att de hamnat under rätt företagsgrupp samt att inte något företag förekom mer än en gång. Sedan gick vi vidare till företagens årsredovisningar och hämtade ut information om: tillgångar, omsättning, antal anställda, eget kapital, obeskattade reserver och nettoresultat. Information om antal företagsår hämtades också från Retriever Business. Datan användes vidare för att i kalkylarket beräkna AU, ROE och ROA för samtliga företag. Efter att beräkningarna gjorts automatiskt dubbelkollade vi att relativt stora/små värden faktiskt stämde. Denna data har sedan lagts in i datorprogrammet “SPSS” för att kunna analyseras statistiskt. Hur denna statistiska analys gick till mer specifikt förklaras i avsnitt “3.7 Statistisk analysmetod”.

3.6 Tidshorisont

I denna studie har enbart ett år studerats, jämfört med andra forskare som istället utgått från flera år (se exempelvis Maury 2006; Miller, Minichilli & Corbetta 2013; Singapuwoko 2013; Singla 2020). Bryman och Bell (2013) menar att studier där mer än ett fall studeras över en viss tidpunkt har en tvärsnittsdesign, vilket denna studie alltså har då totalt 209 företag undersöktes under år 2019. Detta menar Bryman och Bell (2013) är vanligt vid studier som avser att undersöka och upptäcka samband mellan olika variabler. Även Minichilli, Corbetta och MacMillan (2010) använder sig av en tvärsnittsstudie när de undersöker hur familjer i företagets ledning kan påverka företagets prestation. Minichilli, Corbetta och MacMillan menar dock att en studie över längre tidsperiod kan ge en djupare förståelse kring om familjemedlemmar i företagets ledning kan förändra företagets prestationer över tid. Bryman och Bell (2013) förklarar att tvärsnittsstudier kan medföra svårigheter att dra kausala slutsatser

39

kring samband mellan variabler, något som denna studie ändå inte avsåg att göra. Vidare hade det inneburit svårigheter att utföra studien med tidsseriedata eftersom samtliga hade behövt kontrolleras över flera år avseende delvis ägarstrukturen. Bolagsverkets register tillhandahåller däremot inte information om företags ägarstruktur vid olika tidpunkter.