Jon Vestrum

Håvard Gjerding-Smith

Masteroppgave ved Handelshøyskolen BI

”Åtte måneder med frivillig revisjon i Norge;

En totalundersøkelse av hva som kjennetegner selskapene som valgte bort revisor.”

Eksamenskode og –navn:

GRA 1920 – Masteroppgave i regnskap og revisjon

Veileder:

Tobias Svanström

Innleveringsdato:

25.06.2012

Eksamenssted:

BI Nydalen, Oslo

”Denne oppgaven er gjennomført som en del av studiet på Handelshøyskolen BI.

Dette innebærer ikke at de metoder som er anvendt, de resultater som

fremkommer, eller de konklusjoner som er trukket er verifisert av

Handelshøyskolen BI.”

Side i

FORORD

Denne oppgaven er skrevet i forbindelse med avslutningen av vår mastergrad i

revisjon og regnskap ved Handelshøyskolen BI.

Da forfatterne av oppgaven begge jobber i revisorbransjen, er lempningen av

revisjonsplikten et interessant og høyaktuelt tema. Resultatene fra studien ga oss

relevante innspill til hvordan vår framtidige arbeidssituasjon ville se ut. Dette har

bidratt til å gjøre arbeidet med oppgaven desto mer givende.

Forfatterne har dratt nytte av sin spesifikke utdannelse og erfaring innen

gjennomføring av prosjekter. Dette har ført til at prosjektet har blitt gjennomført i

henhold til fastsatt tid og målsetning. Videre har forfatterne spilt på hverandres

styrker. Den ene forfatteren har lang fartstid i revisorbransjen og dermed

opparbeidet seg erfaring og kompetanse som han spesielt har kunnet benytte seg

av. Den andre har en teknisk forståelse og kompetanse innen databehandling som

spesielt har kommet til nytte da oppgaven besvares gjennom innhentelse og

bearbeidelse av et uvanlig omfattende datamateriale. Til sammen har dette ledet til

en god dynamikk i arbeidsprosessen.

Ambisjonsnivå har økt i takt med den økende interessen ulike parter har vist for

forfatternes arbeid med oppgaven. Det rettes derfor en spesiell takk til følgende

personer for deres bidrag til oppgaven:

Tobias Svanström, spesielt for hans fleksibilitet, konstruktive innspill og

tilbakemeldinger i veiledningen av forfatterne;

Kredittopplysningsselskapet AAA Soliditet AS, representert ved Karl-Olaf

Aannerud, for kredittvurderinger og annet datamateriale til oppgaven;

Skattedirektoratet, representert ved Arne Kristiansen og Henry Larsen, for

nyttige møter og samtaler, samt datamateriale fra selvangivelsen;

Den norske Revisorforening, representert ved redaktør Alf Asklund og

Ruben Bjerketveit, for at forfatterne fikk skrive artikkel om oppgavens

innhold i Revisjon og regnskap 2012 (nr 5-2012);

Hegnar Media, representert ved Bjørn Henning Grandal, for at det ble

skrevet en artikkel basert på oppgaven i Finansavisens Regnskap og

økonomistyrings magasin, den 8. juni 2012;

For øvrig rettes også en takk til John Christian Langli for veiledning av

metodisk karakter.

Side ii

Det rettes også takk til våre respektive arbeidsgivere for tilrettelegging av en

hverdag som muliggjorde å fokusere fullt og helt på oppgaven. Flere kunne også

vært nevnt, men selv om disse ikke nevnes ved navn, rettes også en stor takk til

disse.

Oslo/Larvik, 21. juni 2012. Håvard Gjerding-Smith Jon Vestrum

Side iii

SAMMENDRAG

Bakgrunnen for oppgaven er at det 1. mai 2011 ble tillatt å fravelge revisor for

små aksjeselskap. Før og etter denne datoen er det blitt stilt spørsmål ved hvilken

betydning selskapets forhold til samarbeidspartnere og andre interessenter har hatt

for fravalgsbeslutningen. Studiens formål er å undersøke kjennetegn ved selskap

som velger bort revisor.

Studien er blitt gjennomført ved å undersøke sekundærdata slik som blant annet

regnskaps- og selskapsinformasjon fra offentlige registre, kredittvurderinger og

informasjon fra selvangivelsen. Oppgaven skiller seg fra andre tidligere studier

ved at den er en totalundersøkelse av samtlige selskaper i populasjonen, samt

inkluderer et uvanlig stort omfang variabler, som hver for seg representerer

kjennetegn hos selskapene.

Vår studie har vist at 36,2 % av alle aksjeselskap, stiftet før 31.12.2010, med rett

til det, valgte bort revisor innen 31.12.2011. På den ene siden har undersøkelsen

vist at de to faktorene som i størst grad øker sannsynligheten for at selskapet

velger bort revisor er at det har ekstern regnskapsfører og/eller har god

kredittrating. I tillegg har vi sett at tilhørighet til bransjene varehandel eller faglig

vitenskapelig og teknisk tjenesteyting, lokalisering i områder med lav folketetthet,

at daglig leder er kvinne, anmerkninger i revisjonsberetningen og/eller mangel på

signatur i kontrolloppstilling, og aktive eierne i den daglige ledelse også øker

sannsynligheten for at selskapet velger bort revisor. På den annen side er

tilhørighet til eiendomsbransjen og benyttelse av revisor som rådgiver de

faktorene som i størst grad øker sannsynligheten for å beholde revisor. For øvrig

viser studien at når selskapets størrelse øker, selskapet er lokalisert i en storby,

daglig leder er mann, det har konserntilhørighet, gjeld til kredittinstitusjon eller

leverandører, øker også sannsynligheten for å beholde revisor. Undersøkelsen

viser også at fravalgsandelene varierer fra 21,8 til 45 % når vi har undersøkt de

enkelte faktorene uavhengig av hverandre.

Oppgaven ser delvis også på konsekvensene for revisorbransjen, der vi blant annet

ser at de fem største revisjonsselskapene i mindre grad enn små og mellomstore

rammes av bortfallet av revisjonsplikten. Revisorene står ovenfor en framtid i

forandring og studien vil således kunne være et innspill i denne sammenhengen.

Side iv

INNHOLDSFORTEGNELSE

FORORD ................................................................................................................. i 

SAMMENDRAG .................................................................................................. iii 

INNHOLDSFORTEGNELSE ............................................................................. iv 

LISTE OVER TABELLER OG FIGURER ....................................................... x 

1 INNLEDNING .................................................................................................... 1 

1.1 Bakgrunn for oppgaven ............................................................................................ 1 

1.1.1 Meninger og spørsmål fra interessenter og berørte parter ................................. 1 

1.1.2 Tidligere studier og internasjonal utvikling ....................................................... 5 

1.2 Oppgavens problemstilling ....................................................................................... 9 

1.3 Hva skiller denne oppgaven fra andre relaterte undersøkelser? ..............................10 

1.3.1 Hvordan skiller oppgaven seg ut metodisk fra andre? ......................................11 

1.3.2 Hvordan skiller oppgaven seg ut fra andre, med hensyn på avgrensning og nøyaktighet? ...............................................................................................................12 

1.4 Fravalgsmuligheten; kun en mindre del av en større tiltakspakke til små næringsdrivende .............................................................................................................13 

1.5 Oppgavens videre oppbygning ................................................................................15 

2 TEORETISK FUNDAMENT OG HYPOTESEOPPBYGGING ................ 17 

2.1 Innledning ................................................................................................................17 

2.2 Kategorier ................................................................................................................17 

2.2.1 Geografi ............................................................................................................17 

2.2.2 Bransje ..............................................................................................................18 

2.2.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører .............................................................19 

2.2.3.1 Ekstern regnskapsfører ..............................................................................19 

2.2.3.2 Rådgivning .................................................................................................20 

2.2.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) ..................................................21 

2.2.5 Kjønn og alder ..................................................................................................23 

2.2.5.1 Alder ..........................................................................................................23 

2.2.5.2 Kjønn og daglig leder ................................................................................23 

2.2.6 Størrelse ............................................................................................................24 

2.2.7 Agent- og prinsipalforhold ...............................................................................24 

2.2.7.1 Innledning om agentteorien .......................................................................24 

2.2.7.2 Eksterne eiere/familie ................................................................................25 

2.2.7.3 Gjeld til kredittinstitusjoner .......................................................................26 

2.2.7.4 Leverandørgjeld .........................................................................................26 

2.2.7.5 Skattemyndighetene ...................................................................................27 

2.2.7.5.1 Skyldig offentlige avgifter ..................................................................27 

Side v

2.2.7.5.2 RF-1022 (kontrolloppstillingen) .........................................................27 

2.2.8 Finansiell stilling ..............................................................................................28 

2.2.8.1 Kredittrating ...............................................................................................28 

2.2.8.2 Revisjonshonorar .......................................................................................28 

2.2.8.3. Lønnsomhet ..............................................................................................29 

2.2.8.4 Gjeldsgrad ..................................................................................................30 

2.2.9 Big 5 .................................................................................................................30 

2.2.10 Andre variabler ...............................................................................................31 

2.2.10.1 Tomter......................................................................................................31 

2.2.10.2 Varelager ..................................................................................................31 

3 METODE .......................................................................................................... 32 

3.1 Forskningsprosessen ................................................................................................32 

3.1.1 Problemstilling og analysens formål .................................................................32 

3.1.2 Forskningsdesign og databehov ........................................................................33 

3.1.2.1 Kausalt design ............................................................................................34 

3.1.2.2 Deskriptivt design ......................................................................................34 

3.1.2.3 Eksplorativt design ....................................................................................35 

3.1.2.4 Databehov ..................................................................................................35 

3.1.3 Datainnsamling .................................................................................................36 

3.1.3.1 Avstemming av oppgavens datamateriale mot populasjonen ....................36 

3.1.3.2 Summarisk og teknisk fremstilling av datainnsamlingen ..........................38 

3.1.3.3 Primær og sekundærkilder .........................................................................39 

3.1.3.4 Reliabilitet..................................................................................................41 

3.1.3.5 Validitet .....................................................................................................44 

3.2 Presentasjon av variablene i undersøkelsen og beskrivelse av populasjonen ..........46 

3.2.1 Oversikt over variablene i regresjonsanalysene ................................................46 

3.2.1.1 Tabellarisk beskrivelse av variablene i regresjonsanalysene .....................46 

3.2.1.2 Tabellarisk deskriptiv statistikk av variablene i regresjonsanalysene .......49 

3.2.2 Avhengig variabel – Fravalgt revisor ...............................................................51 

3.2.3 Uavhengige variabler ........................................................................................51 

3.2.3.1 Geografi .....................................................................................................51 

3.2.3.2 Bransje .......................................................................................................53 

3.2.3.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører ......................................................55 

3.2.3.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) ...........................................56 

3.2.3.5 Kjønn og alder ...........................................................................................57 

3.2.3.6 Størrelse .....................................................................................................58 

3.2.3.7 Agent- og prinsipalforhold ........................................................................59 

3.2.3.8 Finansiell stilling .......................................................................................61 

3.2.3.9 Big 5 ..........................................................................................................64 

3.2.3.10 Andre variabler ........................................................................................64 

Side vi

3.3 Bruk av logistiske regresjonsanalyser i denne oppgaven ........................................65 

3.3.1 Kontroll av korrelasjon mellom de uavhengige variablene ..............................65 

4 UNDERSØKELSENE ...................................................................................... 69 

4.1 Deskriptive undersøkelser .......................................................................................69 

4.1.1 Geografi ............................................................................................................70 

4.1.1.1 Fylker .........................................................................................................70 

4.1.1.2 Kommuner .................................................................................................70 

4.1.1.3 Kommuneoppdeling ..................................................................................71 

4.1.2 Bransje ..............................................................................................................71 

4.1.2.1 Overordnet .................................................................................................71 

4.1.2.2 Bransjer i skattemyndighetenes søkelys ....................................................72 

4.1.2.3 NACE-bransjekoder med over 500 observasjoner i populasjonen ............73 

4.1.2.4 Bransje og kategori 0 .................................................................................73 

4.1.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører .............................................................73 

4.1.3.1 Ekstern regnskapsfører ..............................................................................73 

4.1.3.2 Revisjonshonorar og regnskapsfører .........................................................74 

4.1.3.3 Revisor som rådgiver .................................................................................75 

4.1.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) ..................................................75 

4.1.5 Kjønn og alder ..................................................................................................76 

4.1.5.1 Alder på selskapet ......................................................................................76 

4.1.5.2 Alder på daglig leder .................................................................................76 

4.1.5.3 Kjønn på daglig leder .................................................................................76 

4.1.6 Størrelse ............................................................................................................77 

4.1.6.1 Omsetning ..................................................................................................77 

4.1.6.2 Sum eiendeler ............................................................................................77 

4.1.6.3 Antall ansatte .............................................................................................77 

4.1.7 Agent- og prinsipalforhold ...............................................................................78 

4.1.7.1 Gjeld til kredittinstitusjoner .......................................................................78 

4.1.7.2 Leverandørgjeld .........................................................................................78 

4.1.7.3 Konsern ......................................................................................................79 

4.1.7.4 Daglig leders eierandel ..............................................................................79 

4.1.7.5 Antall aksjonærer .......................................................................................79 

4.1.7.6 Skjema RF-1022 ........................................................................................79 

4.1.7.7 Skyldig offentlige avgifter .........................................................................80 

4.1.8 Finansiell stilling ..............................................................................................80 

4.1.8.1 Kredittrating ...............................................................................................80 

4.1.8.2 Revisjonshonorar .......................................................................................81 

4.1.8.2.1 Absolutt og relativt revisjonshonorar: ................................................81 

4.1.8.2.2 Revisjonshonorar og bransje ...............................................................82 

4.1.8.3 Lønnsomhet ...............................................................................................82 

Side vii

4.1.8.4 Gjeldsgrad ..................................................................................................83 

4.1.9 Big 5 .................................................................................................................83 

4.1.9.1 Big 5 versus andre revisjonsselskap ..........................................................83 

4.1.9.2 Hvordan har det påvirket revisorbransjen? ................................................84 

4.1.9.3 Størrelse på revisjonshonoraret ..................................................................84 

4.1.10 Andre variabler ...............................................................................................85 

4.1.10.1 Varelager ..................................................................................................85 

4.1.10.2 Tomter......................................................................................................85 

4.2 Regresjonsanalysene ................................................................................................85 

4.2.1 Initiell modell (modell 1) ..................................................................................89 

4.2.2 Hovedmodell (modell 2) ...................................................................................90 

4.2.2.1 Geografi .....................................................................................................91 

4.2.2.2 Bransje .......................................................................................................91 

4.2.2.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører ......................................................91 

4.2.2.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) ...........................................92 

4.2.2.5 Kjønn og alder ...........................................................................................92 

4.2.2.6 Størrelse .....................................................................................................93 

4.2.2.7 Agent- og prinsipalforhold ........................................................................93 

4.2.2.8 Finansiell stilling .......................................................................................94 

4.2.2.9 Big 5 ..........................................................................................................95 

4.2.2.10 Andre variabler ........................................................................................95 

5 KONKLUSJON ................................................................................................ 96 

5.1 Diskusjoner rundt resultatene fra undersøkelsene ...................................................96 

5.2 Begrensninger i oppgaven .....................................................................................100 

5.3 Konsekvenser for revisorbransjen og andre ...........................................................100 

5.4 Et blikk inn i glasskula og hva bør i den sammenheng forskes videre på? ............102 

LITTERATURLISTE ....................................................................................... 104 

7 VEDLEGG ...................................................................................................... 114 

Vedlegg 1 – Vedlegg til kapittel 1 ...............................................................................114 

Vedlegg 1.1 - Forprosjekt ........................................................................................114 

Vedlegg 1.1.1 Første disposisjon til Masteroppgave (GRA 1920) ......................114 

Vedlegg 1.1.2 - Andre disposisjon til Masteroppgave (GRA 1920) ....................116 

Vedlegg 1.2 – Andel av total skatt og avgift små AS bidrar med ...........................123 

Vedlegg 1.3 – Gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av størrelse på driftsinntekt ..............................................................................................................124 

Vedlegg 1.4 – Fordeling av når selskapene meldte fravalg til Brønnøysundregistrene .................................................................................................................................125 

Vedlegg 1.5 – Utvikling i revisjonshonorarets størrelse fra 2006 til 2008 ..............125 

Vedlegg 2 – Vedlegg til kapittel 2 ...............................................................................125 

Vedlegg 2.1 – Revisjonshonorar pr bransje .............................................................125 

Side viii

Vedlegg 3 – Vedlegg til kapittel 3 ...............................................................................126 

Vedlegg 3.1 - Handlingslogg for datafangst, koding, editing og kobling av data ...126 

Skriftlig beskrivelse .............................................................................................126 

Illustrativ beskrivelse ...........................................................................................166 

Vedlegg 3.2 - Deskriptiv statistikk til beskrivelsen av variablene i kapittel 3.2 ......170 

Vedlegg 4 – Vedlegg til deskriptive undersøkelser i kapittel 4.1 ................................194 

Vedlegg 4.1 - Geografi ............................................................................................194 

Vedlegg 4.1.1 – Fravalg pr fylke .........................................................................194 

Vedlegg 4.1.2 – Fravalg pr kommune .................................................................194 

Vedlegg 4.1.3 – Kommuneoppdeling ..................................................................195 

Vedlegg 4.2 Bransje.................................................................................................196 

Vedlegg 4.2.1 – Fravalg pr bransje (bokstavkode) ..............................................196 

Vedlegg 4.2.2 – Fravalg i bransjer i skattemyndighetenes søkelys (NACE-koder) .............................................................................................................................197 

Vedlegg 4.2.3 – Fordeling fravalg i bransjer med over 500 enheter (NACE-kode) .............................................................................................................................197 

Vedlegg 4.2.4 – Andel ekstern regnskapsfører pr bransje (bokstavkode) ...........199 

Vedlegg 4.2.5 – Inntektskategori og bransje .......................................................199 

Vedlegg 4.3 – Forhold til regnskapsfører og revisor ...............................................200 

Vedlegg 4.3.1 – Andel ekstern regnskapsfører i populasjonen ...........................200 

Vedlegg 4.3.2 – Ekstern regnskapsfører blant de som har valgt bort revisor. .....201 

Vedlegg 4.3.3 – Ekstern regnskapsfører pr inntektskategori ...............................201 

Vedlegg 4.3.4 – Revisjonshonorar for de som har ekstern regnskapsfører .........202 

Vedlegg 4.3.5 – Rådgivningshonorar til revisor ..................................................202 

Vedlegg 4.4 - Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) ..................................203 

Vedlegg 4.4.1 – Fravalg i sammenheng med revisjonsanmerkning ....................203 

Vedlegg 4.4.2 – Fravalg ved forskjellige typer presisering i revisjonsberetningen. .............................................................................................................................204 

Vedlegg 4.4.3 – Fravalgsandel for selskaper med forbehold ...............................204 

Vedlegg 4.4.4 – Revisjonsanmerkning fordelt på inntektskategori .....................205 

Vedlegg 4.5 – Kjønn og alder ..................................................................................205 

Vedlegg 4.5.1 – Fravalgsandel fordelt på hvor gammelt selskapet er .................205 

Vedlegg 4.5.2 - Fravalgsandel avhengig av daglig leders alder ..........................207 

Vedlegg 4.5.3 – Fravalgsandel fordelt på kjønn til daglig leder ..........................208 

Vedlegg 4.6 - Størrelse ............................................................................................208 

Vedlegg 4.6.1 – Fravalgsandel gruppert på inntektskategorier. ..........................208 

Vedlegg 4.6.2 – Gjennomsnittlig sum eiendeler avhengig av fravalgsbeslutning. .............................................................................................................................209 

Vedlegg 4.6.3 - Gjennomsnittlig sum eiendeler avhengig av fravalgsbeslutning fordelt på inntektskategori. ..................................................................................210 

Vedlegg 4.6.4 – Gjennomsnittlig antall ansatte avhengig av fravalgsbeslutning 210 

Vedlegg 4.7 – Agent- og prinsipalforhold ...............................................................211 

Side ix

Vedlegg 4.7.1 - Fravalgsandel avhengig av gjeld til kreditinstitusjoner .............211 

Vedlegg 4.7.2 - Gjennomsnittlig leverandørgjeld avhengig av fravalgsbeslutning .............................................................................................................................211 

Vedlegg 4.7.3 – Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld ..............................212 

Vedlegg 4.7.4 – Analyser av konsernforhold ......................................................212 

Vedlegg 4.7.5 – Daglig leders eierandel ..............................................................213 

Vedlegg 4.7.6 – Fravalgsandel i forhold til antall aksjonærer .............................214 

Vedlegg 4.7.7 – Fravalgsandel avhengig av signatur på RF-1022 ......................214 

Vedlegg 4.7.8 – Fravalgsandel avhengig av presisering om ulovlig lån og/eller signatur RF-1022 .................................................................................................215 

Vedlegg 4.7.9 – Fravalgsandel avhengig av presisering om skattetrekksmidler og/eller signatur RF-1022 ....................................................................................215 

Vedlegg 4.7.10 Gjennomsnittlig skyldige offentlige avgifter avhengig av fravalgsbeslutning ................................................................................................215 

Vedlegg 4.7.11 – Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter ..........216 

Vedlegg 4.7.12 – Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter fordelt på inntektskategori. ..............................................................................................216 

Vedlegg 4.8 – Finansiell stilling ..............................................................................216 

Vedlegg 4.8.1 – Fravalgsandel avhengig av type kredittrating ...........................216 

Vedlegg 4.8.2 – Gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av fravalgsbeslutning .............................................................................................................................217 

Vedlegg 4.8.3 – Fravalgsandel i bransje i sammenheng med revisjonshonorarets størrelse ................................................................................................................218 

Vedlegg 4.8.4 – Fravalg avhengig av lønnsomhet ...............................................219 

Vedlegg 4.8.5 – Fravalgsandel avhengig av gjeldsgrad ......................................220 

Vedlegg 4.9 – Big 5 .................................................................................................221 

Vedlegg 4.9.1 – Fravalgets påvirkning på de ulike revisjonsselskapene .............221 

Vedlegg 4.9.2 – Deskriptiv analyser av revisjonshonoraret til de ulike Big 5 versus øvrige. .......................................................................................................226 

Vedlegg 4.10 – Andre variabler ...............................................................................226 

Vedlegg 4.10.1 – Fravalgsandel avhengig av varelager eller tomter ...................226 

Side x

LISTE OVER TABELLER OG FIGURER

Tabeller Tabell 3-1: Beskrivelse av variablene i regresjonsanalysene ............................................49 

Tabell 3-2: Deskriptiv statistikk av variablene i regresjonsanalysene ...............................50 

Tabell 3-3: Deskriptiv statistikk av sum driftsinntekter og sum eiendeler 2010. ..............59 

Tabell 3-4: Korrelasjonsanalyse av de uavhengige variablene i regresjonsanalysen. .......68 

Tabell 4-1: Logistiske regresjonsmodeller om fravalg av revisor. ....................................89 

Tabell 7-1: Gjennomsnittlig revisjonshonorar i 2010 avhengig av størrelse på driftsinntekt

.........................................................................................................................................125 

Tabell 7-2: Utviklingen i revisjonshonorarets størrelse fra 2006 til 2008. ......................125 

Tabell 7-3: Revisjonshonorar pr bransje. .........................................................................126 

Tabell 7-4: Avstemming av oppgavens utvalg mot populasjonen (dersom 68 % omfattes

av fritaket). .......................................................................................................................136 

Tabell 7-5: Avstemming av oppgavens utvalg mot populasjonen (dersom 57 % omfattes

av fritaket). .......................................................................................................................137 

Tabell 7-6: Fordeling observasjoner i variabelen FYLKESNR .......................................170 

Tabell 7-7: Fordeling observasjoner i variabelen KOMMUNENR .................................179 

Tabell 7-8: Folketetthet i fylker i Norge ..........................................................................180 

Tabell 7-9: Fordeling observasjoner i variabelen BRANSJEKODE_BOKSTAV ..........180 

Tabell 7-10: Fordeling observasjoner i variabelen BRANSJEKODE (2 siffer) ..............183 

Tabell 7-11: Fordeling observasjoner i variabelen NACE_BRANSJEKODE (5 siffer). 184 

Tabell 7-12: Deskriptiv statistikk av kroner brukt på rådgivning i 2010. ........................185 

Tabell 7-13: Frekvensfordeling av observasjoner i forhold til hvor lenge siden selskapet

ble stiftet. .........................................................................................................................188 

Tabell 7-14: Frekvensfordeling av observasjoner i forhold til hvor gammel daglig leder

er. .....................................................................................................................................190 

Tabell 7-15: Deskriptiv statistikk av variabelen ANTALL_ANSATTE .........................190 

Tabell 7-16: Deskriptiv statistikk av eierandel til daglig leder i selskapet pr 31.12.10. ..192 

Tabell 7-17: Deskriptiv statistikk av kroner skyldig hhv. til det offentlige og leverandører.

.........................................................................................................................................192 

Tabell 7-18: Deskriptiv statistikk av kroner skyldig hhv. langsiktig og kortsiktig til

kredittinstitusjoner ...........................................................................................................192 

Tabell 7-19: Fordeling av observasjoner i GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY ......193 

Tabell 7-20: Fordeling av observasjoner av ulike kredittratinger ....................................193 

Tabell 7-21: Fordeling observasjoner i variabelen BIG5_DUMMY ...............................193 

Tabell 7-22: Fordeling observasjoner i variabelene TOMTER_DUMMY og

VARELAGER_DUMMY ...............................................................................................193 

Tabell 7-23: Fravalg pr fylke ...........................................................................................194 

Side xi

Tabell 7-24: Fravalg pr kommune. ..................................................................................195 

Tabell 7-25: Fordeling av fravalg pr bransje (bokstavkode) ...........................................196 

Tabell 7-26: Fordeling av fravalg på NACE-koder i skattemyndighetenes søkelys........197 

Tabell 7-27: Fordeling fravalg i bransjer med over 500 enheter. ....................................199 

Tabell 7-28: Andel ekstern regnskapsfører pr bransje. ....................................................199 

Tabell 7-29: Fordeling observasjoner i forhold til inntektskategori og bransje. ..............200 

Tabell 7-30: Andel ekstern regnskapsfører i populasjonen. ............................................201 

Tabell 7-31: Fravalgsandel blant selskap med ekstern regnskapsfører. ..........................201 

Tabell 7-32: Andel ekstern regnskapsfører blant de som har valgt bort og beholdt revisor.

.........................................................................................................................................201 

Tabell 7-33: Ekstern regnskapsfører pr. inntektskategori. ...............................................202 

Tabell 7-34: Gjennomsnittlig revisjonshonorar for de som har ekstern regnskapsfører. .202 

Tabell 7-35: Fravalgsandel avhengig om man har anvendt revisor som rådgiver eller ikke.

.........................................................................................................................................203 

Tabell 7-36: Deskriptive analyser av rådgivningshonorar til revisor, avhengig om man har

fravalgt eller ikke. ............................................................................................................203 

Tabell 7-37: Andel selskaper som har valgt bort eller beholdt revisor avhengig

anmerkning fra revisor i revisjonsberetning. ...................................................................204 

Tabell 7-38: Fravalg ved forskjellige typer presisering i revisjonsberetningen...............204 

Tabell 7-39: Fravalgsandel for selskaper med forbehold. ...............................................205 

Tabell 7-40: Fravalgsandel for selskap med revisjonsanmerkning fordelt på

inntektskategori. ..............................................................................................................205 

Tabell 7-41: Fravalgsandel i forhold til alder på selskapet. .............................................207 

Tabell 7-42: Fravalgsandel fordelt på kjønn til daglig leder............................................208 

Tabell 7-43: Fravalgsandel gruppert på inntektskategorier. ............................................209 

Tabell 7-44: Deskriptive analyser av sum eiendeler avhengig fravalgsbeslutning. .........209 

Tabell 7-45: Deskriptive analyser av sum eiendeler avhengig fravalgsbeslutning fordelt

på inntektskategori. ..........................................................................................................210 

Tabell 7-46: Deskriptive analyser av antall ansatte avhengig fravalgsbeslutning. ..........210 

Tabell 7-47: Fravalgsandel avhengig av gjeld til kreditinstitusjoner. ..............................211 

Tabell 7-48: Deskriptive analyser av leverandørgjeld avhengig fravalgsbeslutning. ......211 

Tabell 7-49: Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld. ...............................................212 

Tabell 7-50: Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld gruppert på inntektskategori. .212 

Tabell 7-51: Fravalgsandel avhengig av konsernforhold.................................................213 

Tabell 7-52: Andel konsernselskap med ekstern regnskapsfører. ...................................213 

Tabell 7-53: Daglig leders eierandel. ...............................................................................214 

Tabell 7-54: Fravalgsandel i forhold til antall aksjonærer ...............................................214 

Tabell 7-55: Fravalgsandel avhengig av signatur på RF-1022 ........................................214 

Side xii

Tabell 7-56: Fravalgsandel avhengig av presisering om ulovlig lån og/eller signatur RF-

1022. ................................................................................................................................215 

Tabell 7-57: Fravalgsandel avhengig av presisering om skattetrekksmidler og/eller

signatur RF-1022 .............................................................................................................215 

Tabell 7-58: Deskriptive analyser av skyldige avgifter avhengig fravalgsbeslutning. ....215 

Tabell 7-59: Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter .............................216 

Tabell 7-60: Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter fordelt på

inntektskategori. ..............................................................................................................216 

Tabell 7-61: Fravalgsandel avhengig av type kredittrating .............................................217 

Tabell 7-62: Fravalgsandel avhengig av type kredittrating for inntektskategori 1 og 2

samlet. ..............................................................................................................................217 

Tabell 7-63: ANOVA-test på gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av

fravalgsbeslutning ............................................................................................................217 

Tabell 7-64: Deskriptive analyser av revisjonshonorar avhengig fravalgsbeslutning. ....218 

Tabell 7-65: Deskriptive analyser av relativt revisjonshonorar (i forhold til driftinntekter)

avhengig fravalgsbeslutning. ...........................................................................................218 

Tabell 7-66: Korrelasjon mellom revisjonshonorar (gjennomsnittlig og median) og

fravalgsandel i bransje. ....................................................................................................219 

Tabell 7-67: Deskriptive analyser av lønnsomhet avhengig fravalgsbeslutning. ............219 

Tabell 7-68: Fravalgsandel avhengig av positiv/negativ lønnsomhet. .............................220 

Tabell 7-69: Deskriptive analyser av gjeldsgrad avhengig fravalgsbeslutning ...............220 

Tabell 7-70: Deskriptive analyser av egenkapital avhengig fravalgsbeslutning ..............220 

Tabell 7-71: Beregnet gjennomsnittlig gjeld basert på gjeldsgrad og egenkapital. .........220 

Tabell 7-72: Konsekvenser av fravalg kategorisert for store, mellomstore og små

revisjonsselskap. ..............................................................................................................221 

Tabell 7-73: Konsekvenser av fravalg for alle revisjonsselskap med 100 eller flere

klienter med rett til fravalg pr 30.04.11. ..........................................................................225 

Tabell 7-74: Deskriptive analyser av revisjonshonoraret til de ulike Big 5 versus øvrige.

.........................................................................................................................................226 

Tabell 7-75: Fravalgsandel avhengig av varelager. .........................................................226 

Tabell 7-76: Fravalgsandel avhengig av tomter. .............................................................227 

Tabell 7-77: Fordeling observasjoner avhengig av om selskapet har varelager og/eller

tilhører varehandel ...........................................................................................................227 

Side xiii

Figurer

Figur 3-1: Prosentvis fylkesfordeling av selskapene i populasjonen .................................52 

Figur 3-2: Prosentvis kommunefordeling av selskapene i populasjonen. ..........................52 

Figur 3-3: Prosentvis bransjefordeling av selskapene i populasjonen på bokstavkodenivå.

...........................................................................................................................................53 

Figur 3-4: Prosent bransjefordeling av selskapene i populasjonen (NACE 2-siffer). .......54 

Figur 3-5: Prosent bransjefordeling av selskapene i populasjonen (NACE 5-siffer). .......54 

Figur 3-6: Prosentfordeling av observasjoner med hensyn på hvor mange år siden

selskapet ble stiftet. ............................................................................................................57 

Figur 3-7: Prosentvis fordeling av observasjoner med hensyn på hvor gammel daglig

leder er. ..............................................................................................................................58 

Figur 3-8: Prosentvis fordeling av gyldige observasjoner om antall aksjonærer i

selskapene i populasjonen. .................................................................................................61 

Figur 3-9: Prosentvis fordeling av gyldige observasjoner av ulike kredittratinger. ...........63 

Figur 4-1: Forskjell mellom forventet og faktisk fravalgsandel avhengig av størrelse på

driftsinntekt. .......................................................................................................................69 

Figur 4-2: Fravalgsandel med tilhørende folketetthet pr fylke. .........................................70 

Figur 4-3: Fravalg oppdelt på størrelse på kommunen målt i antall selskap i kommunen.

...........................................................................................................................................71 

Figur 4-4: Fordeling fravalg ved forskjellige typer presiseringer. .....................................75 

Figur 7-1: Fordeling av når selskapene meldte fravalg til Brønnøysundregistrene .........125 

Figur 7-2: Fravalgsandel fordelt hvor gammelt selskapet er. ..........................................206 

Figur 7-3: Fravalgsandel avhengig av daglig leders alder. ..............................................207 

Side 1

1 INNLEDNING

1.1 Bakgrunn for oppgaven

Den 1. mai 2011 trådte det nye lovforslaget (Lovvedtak 47 (2010–2011))

som nå tillater små aksjeselskap (AS) å fravelge revisjon i kraft. I løpet av de åtte

månedene fram til 31. desember 2011 valgte 48.2361 selskaper å benytte seg av

denne muligheten. I følge våre beregninger var dette 39,5 %2 av alle som var gitt

muligheten.

Selskapene som ble omfattet av lovforslaget hadde verken sum driftsinntekter,

balansesum, eller gjennomsnittlige antall ansatte som oversteg henholdsvis NOK

fem millioner, NOK 20 millioner, og ti årsverk, i henhold til asl. § 7-6, 1. ledd

jevnfør revl. § 2-3, 3 ledd. Disse var heller ikke morselskap i konsern eller

underlagt tilsyn av Finanstilsynet (FIN), asl. § 7-6, 1. ledd jevnfør revl. § 2-1, 5.

og 6. ledd. Våre beregninger viser at 56 %3 av alle AS per 31. desember 2011 falt

innenfor disse beskrankningene og ble derfor gitt mulighet til å velge bort revisor.

Et av hovedhensynene som ble lagt vekt på før lovvedtaket var FINs ønske om å

”øke næringslivets konkurranseevne”, samt ”bidra til å senke terskelen for

etablering av næringsvirksomhet” (NOU 2008:12. s. 86).. Regelendringen førte

ved første øyekast til direkte lettelser for selskapene gjennom blant annet lavere

kostnad til revisjon, men hva ble de indirekte konsekvensene? ECONs

samfunnsøkonomiske velferdsanalyse uttrykker det slik: Hvilke eksternaliteter

medfører regelendringen? ”Eksternaliteter er virkninger av et tiltak som får

konsekvenser for andre enn konsumenter og produsenter” (ECON. 2007. Punkt

5.1). Noen må nødvendigvis påvirkes av at revisor ikke lenger utfører sine

kontroller i selskapene som valgte han bort.

1.1.1 Meninger og spørsmål fra interessenter og berørte parter

Både før og etter lovforslaget trådte i kraft, har det blitt sagt og sterkt diskutert

mye fra mange ulike parter gjennom ulike kanaler og fora om hvordan de nye

reglene ville påvirke de berørte selskapene. Det gjelder så vel selskapene selv som

1 Pressemelding 02.01.12, Brønnøysundregistrene http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2012/01/48000_fravalg_revisjon_n.html http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2012/01/48000_fravalg_revisjon_n.html 2 48.236/122.280 = 0,395 (Vedlegg 3.1 side 137). 3 122.280/219.977 = 0,56. Vedlegg 3.1 side 136 - 137

Side 2

velger bort revisor, men ikke minst også deres interessenter4. Hvem ville velge

bort revisor? Hva kjennetegnet disse selskapene? Hvilke typer interessenter hadde

disse? Spørsmålene og meningene var og er mange.

Når et selskap beslutter at årsregnskapet ikke skal revideres, beslutter det samtidig

at kontrolloppstillingen og næringsoppgaven ikke skal attesteres av revisor (lignl.

§4-5 nr 5 og § 6-16 b). Som kompenserende kontroll er skattemyndighetene

foreløpig innvilget midler over Statsbudsjettet 2012 til å foreta kontroll av

transaksjoner med nærstående parter (Sticos Magasinet. 2012. s. 11). Man ser en

økt risiko for at ubeskattet kapital kan bli tappet fra selskapene uten beskatning, at

private kostnader kan havne i regnskapet og selvangivelsen, og at økonomisk

kriminalitet generelt vil øke uten revisors kontroll5. Videre er en redd for at ”en

opphevelse av revisjonsplikten (…) vil svekke påliteligheten av selskapenes

oppgaver (…)”(Prp. 51 L (2010-2011) s 30). Etter en tid vil myndighetene

oppnevne en forskningsgruppe med mandat til å undersøke utviklingen i

regnskapskvaliteten. Skattedirektoratet (SKD) har i forbindelse med vårt nære

samarbeid vist stor interesse for hva våre analyser ville fortelle. Direktoratet har

bidratt med skattemessig datamateriale.

For å tallfeste i kroner og øre mulige skattekonsekvenser, har vi tatt utgangspunkt

i John Christian Langlis beregninger i artikkelen ”Hvem er brukerne av

årsregnskapene til små aksjeselskaper, og trenger de reviderte regnskaper?” Våre

beregninger viser at AS som er gitt mulighet å fravelge revisor bidrar med 5 % av

totale skatte- og avgiftsproveny, tilsvarende 25,2 milliarder kroner, til staten for

inntektsåret 2010 (vedlegg 1.2). Våre beregninger tilsvarer og finner støtte i

tilsvarende beregninger Langli gjorde med utgangspunkt i 2006-tallmateriale.

Konsekvensene kan med andre ord bli store når revisor ikke lenger utfører en

skatte- og avgiftskontroll, og risikoen for feilaktig innberetning øker.

Revisorstanden, som forfatterne av denne oppgaven begge tilhører, vil også, som

andre parter, bli berørt av lovendringen. Per Hanstad, administrerende direktør i

Den norske Revisorforening (DnR), uttaler blant annet at ”de fleste medlemmene i

Revisorforeningen merker effektene av fravalg i større eller mindre grad”, ”en

4 Samlebetegnelse for alle brukere av informasjon fra regnskapet (Elling. 2002. s 22-24) 5 http://www.dn.no/forsiden/politikkSamfunn/article2044883.ece og ECON. 2007. Punkt 5.3.1

Side 3

liten revisjonsvirksomhet med mange små klienter som velger bort revisjon, vil

merke dette ekstra godt” (Sticos Magasinet. 2012. s 12), og ”alt i alt tror jeg ikke

det vil berøre mer enn 200 årsverk (i revisorbransjen) (forfatternes anm.)”

(Grande. 2012). Disse tallstørrelsene er etter det forfatterne vet ikke bekreftet av

forskningsbaserte undersøkelser. Det vises kun til kommentarer om enkelttilfeller

og meninger. Det eksisterer et behov for å få en totaloversikt over hvordan

lovendringen har gått utover de ulike aktørene i revisorbransjen som helhet.

DnR og Norges Autoriserte Regnskapsføreres Forening (NARF) har siden

fravalget ble foreslått stått på hver sin side som forkjempere for at selskapene

henholdsvis skal beholde og fravelge revisor. På den ene siden uttalte Sandra

Riise, administrerende direktør i NARF, at ”bedre julegave kan ikke norske

småbedrifter få”6 da fravalget ble vedtatt. Per Hanstad sier, på den annen side, at

”behovet for revisjon i små aksjeselskap endres ikke selv om revisjonsplikten

forsvinner”, og at å beholde revisor handler om å ”bevare tilliten til selskapet”7.

Riise mener at regnskapsføreren kan erstatte den trygghet revisors kontroll gir.

Hun foreslår å lage en ”rapport som regnskapsfører kan vedlegge årsregnskap (…)

som sendes til kunden.” NARF ”tror både banker og viktige kreditorer vil sette

pris på informasjon om hva regnskapsføreren har utført for kunden.”8 Hanstad

påpeker derimot at det er ”stor forskjell på regnskapsfører og revisor.” ”Først og

fremst på kompetansenivå”, noe som underbygges av en gjennomgang av

utdannelsesnivå til regnskapsførere og revisorer i ”Rapport etter dokumentbasert

tilsyn med autoriserte regnskapsførere (juni 2010)” og ”(…) revisorer (mai

2011)”. Autorisasjonskravene for revisor er minst treårig høyskole, revl. § 3-2.

Tidligere var kravene for autorisasjon som regnskapsfører ikke underlagt

tilsvarende høye minstekrav, hvilket betyr at pr 2010 hadde 38,2 % av autoriserte

regnskapsførere lavere utdannelsesnivå enn autoriserte revisorer. En annen

forskjell som trekkes frem, er at regnskapsfører ikke er underlagt tilsvarende

uavhengighetskrav som revisor er etter revl. kapittel 4 (NOU 2008:12. s 91). Flere

regnskapskontor preges av underskudd og pressede marginer (Sticos Magasinet.

2012. s 10), som kan føre til sterk økonomisk avhengighet av å beholde

6http://www.narf.no/templates/Page.aspx?id=10144&epslanguage=no 7http://www.soliditet.no/nyheter/diverse/Hverken+ekstern+regnskapsf%C3%B8rer+eller+revisor%3F+Resultat%3A+H%C3%B8y+risiko!.833.cms 8http://www.soliditet.no/nyheter/diverse/Fritak+fra+revisjonsplikten%3A++NARF+har+full+tillit+til+n%C3%A6ringslivet.943.cms

Side 4

enkeltkunder. At autoriserte regnskapsførere ikke er underlagt tilsvarende

uavhengighetsregler og retningslinjer (revl. kapittel 4 og DnRs regler for etikk

(Revisors Håndbok. 2011. s 745 punkt 200.4)), kan i ytterste konsekvens medføre

at han aksepterer tvilsom regnskapsførsel fordi han ikke har råd til å miste

kunden. Dette kan bety at en rapport som Riise foreslår ikke vil ha like stor

objektiv troverdighet som en revisjonsberetning. På den annen side viser

skattemyndighetenes og Økokrim erfaring at foretak som benytter seg av

autorisert ekstern regnskapsfører til å utarbeide regnskaper og offentlige oppgaver

normalt har høyere regnskaps- og oppgavekvalitet enn de som ikke benytter seg

av ekstern profesjonell hjelp (NOU 2008:12. s 91). Det er med andre ord knyttet

mye usikkerhet til hva interessenter vil vektlegge når de vurderer om de skal

samarbeide med et foretak som har valgt bort revisor. Vil regnskapsfører kunne gi

like mye trygghet som revisor? På grunn av denne usikkerheten, sammen med det

faktum at NARF og DnR står på hver sin front og naturlig nok forsøker å forsvare

sin profesjon, er det viktig å få kjennskap til hvordan aksjeselskapenes relasjoner

til eksterne regnskapsførere og revisorer faktisk er. Slik kan NARF og DnR ha

bedre forutsetning til å rådføre sine medlemmer til å utvikle og forbedre de

tjenester som nå faktisk etterspørres uavhengig av lovpålegg.

Aksjonærene har selv også vært på banen med sine meninger, illustrert med

følgende innspill i debatten før fravalget ble lovfestet: ”For mitt lille selskap, kan

faktisk revisjonshonoraret være avgjørende for selskapets framtid”9. En

eneaksjonær som fortviler over uforholdsmessig stort honorar for et selskap som

”ikke hadde driftsinntekter (siste år) (forfatters anm.)”. Våre beregninger viser

også det eksempelet illustrerer, at av aksjeselskapene med mulighet til å fravelge

revisor, hadde så stor andel som 28 %10 og 59 %11 henholdsvis ingen driftsinntekt

og var eiet av kun en aksjonær i 2010. Selskapene med NOK 0 i driftsinntekter

hadde et gjennomsnittlig revisjonshonorar i 2010 på kr 7.90012, mens tilsvarende

uavhengig av inntektsstørrelse var kr 12.260 (vedlegg 4.8.2). For et selskap uten

særlig aktivitet vil en kostnad i slik størrelsesorden kunne føles som en

”uforholdsmessig stor kostnad for mindre foretak” som vår eneaksjonær sier.

9http://www.smaabedriftsportalen.no/artman2/publish/aktuelle_artikler/Revisjonsplikten_og_Sm_bedriftenes_hverdag.shtml 10 31.399/110.621 (vedlegg 4.6.1) 11 Vedlegg 4.7.6 12 Vedlegg 1.3

Side 5

Hovedargumentet til Revisjonsutvalget (NOU 2008:12. Punkt 6.4.1) for å fjerne

revisjonsplikten var nettopp kostnadene forbundet med å oppfylle

revisjonsplikten. ECON-undersøkelsens hovedspørsmål (ECON. 2007. Punkt 5.1)

var opprinnelig å undersøke om den samfunnsøkonomiske gevinsten av å oppheve

ville kunne overgå –kostnaden. Det er derfor både nødvendig å bidra med svar på

hvor stor den samfunnsmessige kostnadsbesparelsen i form av lettelser i

revisjonshonoraret er blitt til nå, samt gi nødvendig kunnskap om hvordan

aksjonærene nå faktisk har innrettet seg etter innføringen av frivillig revisjon.

I følge advokatkontoret Grette er det uttalt at å ikke ha revisor vil kunne føre til

risiko for mindre gunstige lånebetingelser for småbedriftene13. Uttalelsene

underbygges av studier på hva kredittinstitusjoner legger vekt på i en

kredittgivningssituasjon, hvor det å kunne vise til en revisjonsberetning er en av

de to viktigste informasjonskildene for bedre lånebetingelser (Berry og Robertson.

2006). ECON-rapporten viste at 70 % av de spurte leverandørene mener revisjon

gir økt trygghet til å gi lån og kreditt til samarbeidspartnere (ECON. 2007.

Vedlegg 2, spørsmål 17, påstand 3). Ulike kreditorgrupper er derfor opptatt av og

stiller spørsmål om debitorer har valgt å beholde revisor eller om lånebetingelsene

må reforhandles.

Det er mye som tyder på at flere av de berørte partene og interessentene forholder

seg avventende i forhold til hvordan de vil agere (Waage-Nielsen og Kristiansen.

2011). De venter på svar på hva konsekvensene av og hvor hardt fravalget slår ut,

før de tar stilling til dette. Noen spørsmål har allerede blitt besvart, men mye står

fremdeles ubesvart. Denne oppgaven søker å gi svar.

1.1.2 Tidligere studier og internasjonal utvikling

Beføyelsene i revisjonsplikten kommer som følge av et behov for å følge den

internasjonale trenden (Prp 51 L (2010-2011). Punkt 2.1) på området. De siste

årene har det vært økt fokus på forenklinger innad i EU. Det ene EU-landet etter

det andre har innført forenklinger i revisjonsplikten i tråd med EUs anbefalinger.

Hensynet til å opprettholde konkurranseevne og attraktivitet for entreprenørskap

13 http://www.grette.no/no/Medarbeidere/Torgeir-Myrstad/Bortfall-av-revisjonsplikt---fornuftig-eller-uheldig/

Side 6

for mindre næringsdrivende i Norge veide tungt da forenklingene også ble

lovfestet i Norge (Prp. 51 L (2010-2011). Punkt 6.4.6).

Det er flere grunner til å skjele til utviklingen i EU-landene. For det første er det

aktuelt å undersøke hvordan reglene, og da spesielt terskelverdiene og

begrensningene, er annerledes i det enkelte EU-land som det er naturlig å

sammenligne seg med. For det andre, og kanskje enda viktigere, vil det å

undersøke hvordan aktørene har agert og innrettet seg, kunne gi svar på hvilke

konsekvenser og muligheter de nye reglene har gitt.

Det er mest naturlig å sammenligne seg med de utviklingstrekk man ser i

Danmark og Sverige. I november 2010 tillot man i Sverige omtrent 70 % av alle

aksjeselskap å velge bort revisor. For å kunne velge bort revisor måtte man ha to

av tre terskelverdier lavere enn; 1) nettoomsetning SEK 3 millioner; 2)

balansesum SEK 1,5 millioner; 3) tre ansatte. Etter ti måneder med fravalg hadde

14 % av selskapene med adgangsmulighet valgt bort revisor. Sammenlignet med

Norge er dette lavt (39,5 % etter åtte måneder). Det bør derimot tas forbehold om

at fravalgsandelen i Sverige ikke er direkte sammenlignbar da

fravalgsbeslutningen kun kan tas ved ordinær generalforsamling (Företagarna.

2011). Dette forbeholdet støttes av at man ser at 47 % av nystiftede selskap i

Sverige har valgt bort. I Norge kan eierne på generalforsamlingen på

ekstraordinær generalforsamling når som helst gjennom året vedta at styret skal ha

fullmakt til å fravelge revisor, jevnfør asl. § 7-6 og § 5-6. Styret igjen kan på

styremøte endelig beslutte å velge bort revisor når som helst, jevnfør asl §6-19.

I Danmark, hvor reglene har virket siden 2006, ble terskelverdiene fra 1. januar

2011 hevet slik at ca 50 % nå er tillatt å velge bort revisor. Man må som i Sverige

ikke overstige to av tre terskler: 1) nettoomsetning DKK 8 millioner; 2)

balansesum DKK 4 millioner; 3) gjennomsnittlig antall heltidsansatte i løpet av

regnskapsåret: 12 (Prp. 51 L (2010-2011. Punkt 5.2). Man har heller ikke i

Danmark friheten til å velge bort revisor når som helst gjennom året, da det kun

kan skje på ordinær generalforsamling. I følge Erhvervsstyrelsen (tilsvarende

Brønnøysundregistrene i Danmark) hadde kun 23 % valgt bort revisor14 etter et år

14 http://www.eogs.dk/graphics/nyheder/Evaluering.pdf

Side 7

med fravalgsmulighet. Etter tre år hadde denne økt til 32,3 %15. Med andre ord ser

man at antall selskap som velger bort revisor gradvis øker etter hvert som

selskapene får tid til å innrette seg og vurdere konsekvensene fravalget fører med

seg. Undersøkelser før lovvedtaket har vist en fravalgsandel på 55,3 % i Norge

(Blekastad og Johannessen. 2011). Disse undersøkte selskapenes hypotetiske, og

ikke reelle valg. Med en fravalgsandel på 39,5 % per 31. desember 2011, kan det

være tegn som tyder på at vi vil se en tilsvarende konvergering som man har sett i

Danmark. Dette underbygges av den eksplosive økningen i registreringer i fravalg

i 2011s to siste måneder (vedlegg 1.4).

Siden det er forhold som tyder på at det fortsatt er noe for tidlig å si hvor mange

som vil fravelge og hva som endelig kjennetegner disse selskapene i Sverige og

Danmark, kan det være naturlig å undersøke hvordan selskapene i Storbritannia

har reagert. Dette fordi landet var tidlig ute, allerede i 1994, med frivillig revisjon.

I følge Collis (2010) ønsket så mange som 57 % av selskapene ikke å ha revisjon.

Problemet med å sammenligne seg med dette landet er at regelverket er svært

annerledes enn i både Sverige og Danmark, og nå også i Norge. Når det gjelder

terskelverdiene er de vesentlig høyere, hvilket betyr at så mange som 95 % av alle

AS (Collis. 2010. Punkt 2.1) ikke er forpliktet til å ha revisor. Den kanskje største

forskjellen er allikevel at selskapene automatisk er fritatt revisor dersom selskapet

går under terskelverdiene, og derfor istedenfor aktivt å velge bort revisor, som

man må i Sverige, Danmark og Norge, velger inn revisor. I atferdsøkonomi har

man sett at det er færre som foretar en forandring dersom det medfører en

handling (Thaler og Sunstein. 2008. s 12-13). Dette vil trolig kunne medføre at

færre velger bort revisjon i Sverige, Danmark og Norge enn i Storbritannia.

Allikevel bidrar tidligere studier med nyttig informasjon fordi omfanget av ulike

typer relaterte studier i landet er stort.

Studier har vist at et gjennomgående trekk er at dess større et selskap er, dess

høyere er behovet for ekstern revisjon (Collis. 2010). Uavhengig av landegrenser

er selskapene som omfattes av fritaket ansett som en homogen gruppe. Da

terskelverdiene er vesentlig lavere i Norge enn i UK, er det trolig at de norske

selskapene som omfattes er mer homogene. Regelverket slik det er implementert i

15 http://www.eogs.dk/sw21512.asp?nodeId=52086

Side 8

Norge har derfor trolig flere likhetstrekk med Sverige og Danmark, enn det har til

Storbritannia.

Derimot har Norge flere ganger blitt omtalt som Annerledeslandet16 etter at det

først opprinnelig ble brukt som argument mot EU-medlemskap i 1994. Det som

synliggjør Norge som annerledes er blant annet dets raske og lettkjøpte

økonomiske vekst og den jevne fordelingen av rikdommen. Den lettkjøpte

oljerikdommen skiller seg ut i Europeisk sammenheng. "Vår nyervervede rikdom

har listet seg inn i våre kulturelle mønstre uten at vi merker det" (Frønes. 2005. s

13). Kulturelle mønster bygger på hvordan en gruppe mennesker oppfatter, tror og

evaluerer. Dette danner igjen grunnlaget for holdninger som igjen gir seg utslag i

hvordan man handler (Goodenough. 1971. s. 41). For å styre atferd, er et kjent

virkemidler å innføre lover og regler (Hobbes. 2008). Når holdninger som leder til

atferd presumptivt er annerledes i Norge enn andre land, trengs andre lover og

regler. Et eksempel på dette ser man gjennom revisors oppgave, hvor han

attesterer selskapets næringsoppgave og kontrolloppstilling. En norsk

masteroppgave (Blekastad og Johannessen. 2011) trekker dessuten frem et

særnorsk fenomen om ekstern regnskapsfører og fravalg, noe som det ikke er

forsket på internasjonalt. At Norge muligens skiller seg ut, kan bety at det vil gi

andre utslag når vi undersøker tradisjonelt undersøkte faktorer (Collis. 2010). I

tillegg til størrelse, vil tradisjonelle faktorer være agent- og prinsipalfaktorer, som

for eksempel grad av eksternt eierskap, og ledelsesfaktorer, herunder opplevd

nytte av revisjon. Disse tre faktorene er blant de viktigste årsakene til at man

utfører revisjon. Revisjonens formål er blant annet å påse at årsregnskapene er

utarbeidet i henhold til lover og regler. Revisors kontrollfunksjon vil derfor ha

størst betydning for selskapene som potensielt ikke overholder reglene.

Skattekrim17 har uttalt at bokettersynet avdekker mest rot i såkalte useriøse

bransjer. Sett i lys av revisjonens formål, er det derfor å foretrekke at disse ikke

velger bort revisor.

16 http://no.wikipedia.org/wiki/Annerledeslandet 17http://www.google.no/url?sa=t&rct=j&q=jan%20egil%20kristiansen%20skatt%20%C3%B8st%20unio&source=web&cd=1&ved=0CCMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.unio.no%2Fkunder%2Funio%2Fmm.nsf%2FlupGraphics%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt%2F%24file%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt&ei=Dg54T9PsJ8P64QTNuuW_Aw&usg=AFQjCNG4UtJz-yqow6aFXaxhIHiorsMrqw (Power-Point-fremvisning fra Unio-konferransen 2008)

Side 9

1.2 Oppgavens problemstilling

Over er det nevnt flere forhold som alle leder oss frem til oppgavens

problemstilling. Her begrenser vi oss til en oppsummering om hvorfor og hvordan

disse er med på å bidra til problemstillingen.

For det første er det blitt ment mye og stilt mange spørsmål både før og etter

fravalget ble lovfestet. Det er blitt forsøkt gjort flere undersøkelser, uten at disse

er av tilstrekkelig nøyaktighet til å kunne gi entydige og gode svar (kommenteres

mer utførlig under i kapittel 1.3 ”Hva skiller denne oppgaven fra andre relaterte

undersøkelser?”). Meningene og spørsmålene står, slik forfatterne av oppgaven

oppfatter det, ubesvarte.

For det andre har derfor forskningsbaserte studier, med tilsvarende

nøyaktighetsnivå som utenlandske forskningsstudier, ikke blitt utført i Norge. I

Collis (2010) sier forfatteren at ”this study offers a model that can be tested in

other jurisdictions.” Modellen hun refererer til er også godt utprøvd i andre

tidligere studier (Collis, Jarvis og Skerratt. 2004; Niemi et al 2011). Her har

forskerne benyttet den både på Storbritannia og Danmark. Den trekker fram

universale kjennetegn og trekk som gjennomgående har vist seg å beskrive

selskapene som fravelger revisjon uavhengig av landegrenser. Hun trekker fram at

det gjennomgående, uavhengig av landegrenser, er gjort lite studier og vites

mindre om små selskaper. Siden det i Norge foreløpig ikke er gjort tilsvarende

forskningsbaserte undersøkelser, er det naturlig å ta utgangspunkt i slike modeller

og ikke minst dra nytte av de erfaringer man har sett fra andre undersøkelser gjort

i våre naboland. Det er et behov for å undersøke om tilsvarende trekk også er

tilfelle for selskapene som fravelger revisor i Norge.

Sist trekkes frem at Norge skiller seg fra andre land. En masteroppgave har for

eksempel vist særnorske fenomener som bør inkluderes sammen med utenlandske

modeller (Blekastad og Johannessen. 2011). Hva slags relasjon selskapet har til

ekstern regnskapsfører kan ha betydning for hvordan man innretter seg i forhold

til fravalgsbeslutningen. De tidligere masterstudiene baserer sine undersøkelser på

et hypotetisk valg fra selskapene. Det er essensielt å få bekreftet hva selskapene

faktisk har valgt å gjøre. I tillegg er det blir diskutert om andre særnorske

fenomener som ikke er testet i noen form for studier, verken internasjonalt eller i

Side 10

Norge, kan være med å kjennetegne fravalgsbeslutningen i Norge. Revisor har for

eksempel historisk hatt en større oppgave enn i andre land, som for eksempel den

særskilte kontrollen av selskapets næringsoppgave og kontrolloppstilling. Spiller

særnorske fenomener inn i beslutningen når det vurderes å fravelge revisor? Av

den grunn, samt oppgavens rike datamateriale (kommentert ytterligere i kapittel

1.3), er det naturlig at vi undersøker fenomener som i mindre grad er blitt

undersøkt tidligere. Dette referer seg spesielt til forhold rundt selskapets

geografiske og bransjetilhørighet, bruk av ekstern regnskapsfører, anmerkninger

fra revisor, og kjønn og alder på daglige leder.

Alle disse forholdene leder oss fram til oppgavens hovedproblemstilling:

”Hva kjennetegner aksjeselskap som fravelger revisjon?”

Siden forfatterne av oppgaven begge er del av revisorstanden, vil oppgaven også

undersøke spørsmål som er stilt av revisjonsselskapene selv. For revisoryrket som

profesjon og framtidig arbeidsplass, er det av stor interesse å utføre undersøkelser

som beskriver hvor hardt fravalget har gått utover de ulike typene

revisjonsselskap. Det er blant annet stilt spørsmål om det ville gi vidtrekkende

konsekvenser for mindre revisjonsselskap. Er det tegn som tyder på at noen av

revisjonsselskapene har lyktes bedre i å overbevise sine kunder om fortsatt å

beholde revisor? Har det skjedd forrykkelser i markedsandeler av små AS som har

valgt å beholde revisor?

1.3 Hva skiller denne oppgaven fra andre relaterte undersøkelser?

Oppgavens undersøkelsesspørsmål er forsøkt besvart ved hjelp av analyser av et

kvantitativt sekundærdatamateriale. Det er nedlagt et betydelig antall timer,

engasjement og arbeidsinnsats for å bygge et omfangsrikt datamateriale.

Datamaterialet består av observasjoner av samtlige selskap i populasjonen av

selskap som hadde mulighet til å fravelge revisjon pr 31.12.2011. Så vidt

forfatterne bekjent er det ikke tidligere blitt utført tilsvarende typer analyser med

samme omfang og nøyaktighet i datamateriale verken nasjonalt eller

internasjonalt. Måten datafangsten har foregått på, er loggført på 44 sider i

vedlegg 3.1. I avsnittene nedenfor beskrives oppgavens særpreg mer i detalj.

Side 11

1.3.1 Hvordan skiller oppgaven seg ut metodisk fra andre?

De fleste tidligere internasjonale studier det er aktuelt å sammenligne seg med

(Blekastad og Johanessen. 2011; Collis, Jarvis og Skerratt. 2004; Svanström.

2008; Collis. 2010; Niemi et al. 2012; Senkow. 2001) har i stor grad basert sine

undersøkelser på et datamateriale som er innhentet fra representative utvalg av

populasjonen. Fordelen med å innhente data for et mindre utvalg av populasjonen

muliggjør at man kan innhente dette som primærdata. Primærdata har sin fordel

ved at forskeren kan utforme spørsmålene slik at disse svarer nettopp på

undersøkelsesspørsmålet. Ulempen er at man risikerer at utvalget ikke lar seg

overføre og generalisere til resten av populasjonen som følge av mulige skjevheter

i utvalget. Det betyr at dess større utvalg man baserer undersøkelsene på, dess

høyere blir signifikansnivået eller hvor sikker man er på at resultatene sier noe om

hele populasjonen. Denne oppgaven baserer sine undersøkelser på samtlige

observasjoner i populasjonen, og er således en totalundersøkelse. Det betyr at

samtlige 113.415 AS, stiftet før 31.12.2010, er del av analysene. Med andre ord

risikerer man ikke at resultatene er ikke generaliserbare, fordi hele populasjonen

undersøkes.

Oppgavens analyser bygger i stor grad på objektive data. I andre undersøkelser

har det vært normalt å stille spørsmål av mer subjektiv karakter (Collis. 2010;

Blekastad og Johannessen. 2011). Eksempelvis om selskapet blir avkrevd

revisjonsberetningen for å få innvilget kreditt fra kredittinstitusjoner, eller i hvor

stor grad revisor oppfattes som en unødvendig kostnad. Respondentene vil

potensielt kunne ha motsigelser mot å svare ærlig på slike spørsmål. Som

alternative måleparametere bygger denne oppgaven på objektive variabler slik

som om selskapet hadde gjeld til kredittinstitusjoner, anmerkninger i

revisjonsberetninger, eller størrelsen på revisjonshonoraret med flere. Fordelen

med bruk av disse er at dette er datamateriale, som er hentet fra blant annet

selskapets offisielle regnskaper i 2010, som opprinnelig ble kontrollert av revisor.

Dette gjør at resultatene som finnes er sikrere enn om analysene bygget på

subjektive svar. Slik forfatterne oppfatter det, vil også bruk av objektive data

kunne bidra til mer matnyttig beslutningsinformasjon til aktørene i markedet fordi

disse er sekundærdata som er allment tilgjengelige. Flere av variablene blir faktisk

gjort tilgjengelige for allmennheten slik at alle selskapets interessenter skal kunne

ta beslutninger og disposisjoner på bakgrunn av disse (IFRS Conceptual

Side 12

Framework for Financial Reporting. 2010. Punkt RE1, s 10). Det vil for eksempel

for en potensiell kreditor være lettere å kunne få rede på om selskapet har gjeld til

kredittinstitusjoner, enn å få rede på om selskapet avkreves revisjonsberetning for

å få bedre betingelser av banken. Derfor er det for eksempel nyttigere å vite at et

selskap som har ekstern gjeld til kredittinstitusjoner i større grad vil beholde

revisor. Fordi våre analyser baserer seg på allment tilgjengelig datamateriale

opprinnelig publisert for beslutningsformål, vil det lettere kunne brukes av en

uavhengig samarbeidspartner i sin vurdering om hva slags kredittbetingelser han

vil gi. Alternativt vil det å få kjennskap til om det samme selskap måtte avlevere

revisjonsberetning til banken for innvilgelse av kreditt føre til en mye større og

vanskeligere jobb i innhenting av beslutningsdata. Enten må han kontakte banken

eller selskapet selv for å forhøre seg om de måtte avlevere revisjonsberetningen.

Han står i så fall ovenfor en mye tyngre prosess i innhenting av beslutningsnyttig

informasjon.

1.3.2 Hvordan skiller oppgaven seg ut fra andre, med hensyn på avgrensning og

nøyaktighet?

Som allerede nevnt skiller denne oppgavens analyser seg ut med hensyn på dens

rikdom av antall observasjoner. Innhentingen av datamaterialet er dessuten utført

svært nøyaktig, møysommelig og har vært en tidkrevende prosess, som har

resultert i en 40 siders handlingslogg, med tilhørende illustrativ skisse på fire sider

(vedlegg 3.1). Arbeidet er utført for å påse at datamaterialet består av kun selskap

som oppfyller samtlige terskelverdier og heller ikke har øvrige begrensninger i

rett til å fravelge revisor. Som allerede nevnt har en aktør (Sticos Magasinet.

2012. s 14-15) forsøkt å utføre tilsvarende analyser av samme omfang. Disse har

derimot anvendt et datamateriale som ikke utelukker AS som er underlagt

konsesjons av FIN, er morselskap i konsern, eller gjennomsnittlig har over ti

sysselsatte årsverk fra datamaterialet. Å utelukke disse selskapene gjør denne

oppgavens analyser vesentlig mer nøyaktige. Andre igjen har utført analyser som

kun undersøker gruppen av selskap som har fravalgt revisor (Grandal. 2012).

Denne oppgavens analyser skiller seg fra disse igjen ved at den også konkluderer

på de som har beholdt revisor, hvor disse blir en såkalt kontrollgruppe (Wenstøp.

2003. s 81). Selv om man ønsker å uttale seg om den andelen selskap som har

valgt bort revisor, vil det kunne medføre feil ikke å kontrollere for kjennetegn ved

de som valgte å beholde. At artikkelen for eksempel sier at 21 % av de som

Side 13

fravalgte tilhørte en særskilt næring, trenger ikke si så mye dersom like stor andel

av de som beholdt revisor tilhørte samme næring. Artikkelen sier ingenting om de

som beholdt, som gjør at en vanskelig kan konkludere på at dette er et universelt

trekk for selskap som fravelger revisor.

Siden oppgavens undersøkelser i stor grad bygger på informasjon fra offentlige

regnskaper for 2010, er det naturlig av avgrensningshensyn å basere

undersøkelsene på observasjoner av samtlige 113.415 AS som er stiftet før 31.

desember 2010. At oppgaven ikke undersøker det man vil kunne definere som

nyetablerte AS, vil slik forfatterne ser det, ikke føre til store svakheter i oppgaven.

De etablerte (AS stiftet før 31. desember 2010) har alle opprinnelig hatt revisor og

har derfor hatt mulighet til å gjøre seg opp en mening basert på egen erfaring om

en har behov for revisor eller ikke. Dette har ikke de nyetablerte hatt. Slik vi ser

det er det derfor heller en styrke ved oppgaven å utelukke nyetablerte AS.

Det er forsøkt å kompensere for noe av tapet av detaljrikdom som følger av

bruken av variabler fra sekundær- fremfor primærdata, ved at vi i tillegg

inkluderer andre rikere variabler. AAA Soliditet og Skattedirektoratet har bidratt

med henholdsvis kredittvurderinger og informasjon om mangel på signatur fra

revisor i kontrolloppstillingen for samtlige 113.415 observasjoner. Sistnevnte vil

kunne bidra til å tilføre informasjon om forhold som er av særnorsk karakter.

1.4 Fravalgsmuligheten; kun en mindre del av en større tiltakspakke til små

næringsdrivende

”I Soria Moria-erklæringen har regjeringen forpliktet seg til en næringspolitikk

som fremmer nyskaping og innovasjon” (Regjeringen. 2008. s 3). ”Fra 1.1.2011

til 1.1.2016 skal kostnader bedrifter har for å følge opp myndighetspålagte

rapporteringskrav reduseres med hele 10 milliarder kroner. (…). Om lag

halvparten skal være oppnådd i nåværende stortingsperiode (innen 30. september

201318) (forfatters anm.)”. Næringslivets årlige ressursbruk knyttet til disse

rapporteringskravene er anslått til ca. NOK 54 milliarder. Ved utgangen av 2015

skal den årlige ressursbruken for bedriften være redusert med ca. 19 %.

18 http://no.wikipedia.org/wiki/Liste_over_stortingsrepresentanter_2009%E2%80%932013

Side 14

Tilsvarende har Sverige og Danmark et forenklingsmål på 25 % i løpet av en

periode på henholdsvis sju og ti år19.

Flere andre tiltak enn forenklingen i revisjonsplikten er både iverksatt og foreslått.

Blant de pågående prosjektene er forbedringene av Altinn, hvor det blant annet

jobbes med mer elektronisk innrapportering20, samt innrapportering fra

arbeidsgivere hvor en oppgave skal erstatte flere slik at en unngår

dobbeltrapportering21. Blant de større iverksatte tiltak, er reduksjonen av bundet

aksjekapital (fra NOK 100.000 til 30.000), jevnfør asl. § 3-1, 1. ledd. Tiltaket har

foreløpig ført til noe av det regjeringen håpet på; en halvering av nyregistreringer

av norskregistrerte utenlandske foretak (NUF)22. Dette er norske filialer av

utenlandske foretak, som ofte er registrert i utlandet fordi de oppnår bedre

selskapsrettslige konkurransemessige vilkår der (Gulden. 2010). I 2011 kom i

tillegg også vedtaket om at kapitalinnskudd ikke lenger må bekreftes av revisor,

men kan bekreftes av en kredittinstitusjon, asl. § 2-18, 2. ledd, 6. punktum. De to

sistnevnte tiltakene var begge resultat av utredningen om forenklinger i aksjeloven

foretatt av advokat Gudmund Knudsen. Utredningen foreslår blant annet også

andre mer smidige regler for utdeling av utbytte og mer fleksible regler for

organisering av AS. Disse er ennå ikke er iverksatt, men kan bidra til å nå målsatt

besparelse innen utgangen av 2015.

I følge Stavanger Aftenblad er forenklingen i revisjonsplikten estimert til å gi en

total kostnadsbesparelse på NOK 2 milliarder23. Dermed bidrar denne ene

forenklingen kun med 20 % til den totale langsiktige tiltaksplanen til små

næringsdrivende i Norge. Denne kostnadsbesparelsen består i tillegg til finansielle

besparelser, i form av sparte kostnader til revisjonshonorar, også av blant annet

administrative og etterlevelsesbesparelser. Revisor legger for eksempel beslag på

ansattes tid ved utførelse av revisjon som ikke direkte kommer til syne i fakturert

19 http://www.regjeringen.no/nb/dep/nhd/pressesenter/fakta-ark/tallfestet-reduksjonsmal-for-naringsfore.html?id=653735 20 http://www.regjeringen.no/nb/dep/nhd/aktuelt/nyheter/2011/forenklede-signeringskrav.html?id=638107 og http://www.revisorforeningen.no/d9580590/flere-endringer-for-as-og-asa-kan-na-meldes-i-altinn 21 http://www.regjeringen.no/nb/dep/fin/pressesenter/pressemeldinger/2011/enklere-innrapportering-fra-arbeidsgiver.html?id=635109 22 http://www.nho.no/forenkling/halvering-av-nye-nuf-article24286-594.html 23 http://www.aftenbladet.no/nyheter/okonomi/Giske-lover-forenkling-for-nringslivet-2857873.html

Side 15

revisjonshonorar. Våre beregninger viser at et AS som hadde mulighet å fravelge

revisor i 2011 i gjennomsnitt hadde 2,1 ansatte (vedlegg 4.6.4). Med dette er

ansatte en knapp ressurs i små AS. Det kan medføre høye indirekte kostnader når

disse legges beslag på av revisor. Som vi allerede har vært inne på, er det blitt

ytret frustrasjon til størrelsen på revisjonshonorar som små næringsdrivende må

betale24. Som følge av de nye revisjonsstandardene ble det estimert at

revisjonshonoraret ville øke med 20-30 % i Danmark (NOU 2008:12. Punkt

6.8.3). FIN anser tilsvarende også sannsynlig i Norge (NOU 2008:12. Punkt

6.4.8). Beregninger med utgangspunkt i dokumentbasert tilsyn av revisorer i 2011

viser at gjennomsnittlig revisjonshonorar økte med 10 % fra 2006 til 2008

(vedlegg 1.5). Det er blitt diskutert om standardene ikke er tilpasset revisjon av

mindre næringsdrivende (Langli. 2009. s 112, punkt 5). Spesielt relateres dette til

de økte og standardiserte dokumentasjonskravene og revisjon av særskilte risikoer

(Arens, Beasley og Elder. 2010. s 314). Til sistnevnte er å si at mindre foretak

normalt har mindre grad av systematiserte interne kontroller, hvilket betyr at

revisor i større grad må bero sin revisjon på utvidede revisjonshandlinger som gjør

revisjonen mer kostbar.

1.5 Oppgavens videre oppbygning

I kapittel 2 presenteres litteratur som relaterer seg til problemstillingen.

Litteraturen fordeler seg fra anerkjent teori innenfor forskningsområdet, til

lignende forskningsbaserte studier utført både nasjonalt og internasjonalt, til mer

på sideliggende empiri som ikke relaterer seg direkte til problemstillingen.

Sistnevnt er tatt inn fordi denne er med på å underbygge og belyse resultater fra

undersøkelsene i denne oppgaven som ikke tidligere har blitt funnet i relatert

forskning eller teori. Gjennom det teoretiske fundamentet bygger vi opp

antakelser og hypoteser som vil bli undersøkt i oppgaven. Disse hypotesene

presenteres også i kapittel 2. I kapittel 3 presenteres hvordan datamaterialet ser ut,

samt hva slags undersøkelsesdesign og metode som er brukt for å besvare

problemstillingen i oppgaven. I kapittel 4 besvares oppgavens problemstilling.

Her utføres analyser som er utført med utgangspunkt i den metodiske

tilnærmingen som ble presentert i kapittel 3. Resultatene fra disse analysene

24http://www.smaabedriftsportalen.no/artman2/publish/aktuelle_artikler/Revisjonsplikten_og_Sm_bedriftenes_hverdag.shtml

Side 16

utfordrer teorien fra kapittel 2 ved å forkaste eller beholde hypotesene fra kapitlet.

I kapittel 5 konkluderes og diskuteres det rundt resultatene.

Siden oppgavens problemstilling er forsøkt besvart ved hjelp av et stort antall

potensielle forklaringsvariabler tilknyttet hver observasjon, vil disse i det følgende

bli gruppert i en struktur som holdes lik i alle kapittel. Slik kan leseren lettere

følge en konkret variabel gjennom alle kapitlene. Variablene er fordelt i følgende

grupperinger og rekkefølge:

1 Geografi

2 Bransje

3 Forholdet til revisor og regnskapsfører

4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

5 Kjønn og alder

6 Størrelse på selskapet

7 Agent- og prinsipalforhold

8 Finansiell stilling

9 Big 5 (og konsekvenser for revisjonsselskapene)

10 Andre variabler (samlekategori)

Side 17

2 TEORETISK FUNDAMENT OG HYPOTESEOPPBYGGING

2.1 Innledning

Som følge av at oppgaven griper om mye forskjellig, vil det være naturlig å

fordele variablene som undersøkes i oppgaven, i ulike kategorier. Kategoriene er

valgt ut basert på hva som er undersøkt i tidligere studier, samt områder som ikke

tidligere en undersøkt. Kategoriene som er undersøkt tidligere, bygger på tidligere

internasjonale og nasjonale studier, mens nybrottsarbeidet i større grad baserer seg

på erfaringer og meninger, samt logiske resonnement som blant annet er blitt

diskutert innledningsvis i oppgaven. Variablene i oppgaven vil bli presentert

sammen med dets teoretiske fundament som dels vil bestå av referanser til andre

studier og dels av logiske resonnementer. Basert på dette etablerer vi hypoteser

som vi ønsker å undersøke videre i oppgaven. Dette leder oss til en inndeling i

følgende kategorier: 1) Geografi; 2) Bransje; 3) Forholdet til revisor og

regnskapsfører; 4) Anmerkninger fra revisor (opinion shopping); 5) Kjønn og

alder; 6) Størrelse; 7) Agent- og prinsipalforhold; 8) Finansiell stilling; 9) Big 5;

og 10) Andre variabler. Kategori 1 til 5 representerer variabler som har blitt

forsket lite på internasjonalt. 6 til 9 defineres som kontrollvariabler som er

undersøkt tidligere. I kategori 10 finner man variabler som ikke direkte faller inn

under noen av de andre.

2.2 Kategorier

2.2.1 Geografi

Det er gjort få undersøkelser knyttet til om det er geografiske forskjeller når det

gjelder å fravelge revisor. Det er imidlertid en del britiske forskere som har studert

ekstern rådgivning og selskapenes lokalisering. Keeble et. al. (1992) og Keeble

(1998) viser at selskap i grisgrendte strøk i mindre grad benytter seg av

rådgivning enn i storbyer. Cosh og Hughes (1998) lagde tre kategorier; storbyer

(over 150.000 innbyggere), mindre byer (10.000 – 150.000) og landsbygda

(mindre enn 10.000). Undersøkelsen avdekket ingen signifikante forskjeller i

etterspørselen etter rådgivning. Svanström (2008) finner at det er signifikante

forskjeller mellom regionene Stockholm og Småland. I Småland ønsker

selskapene i større grad å beholde revisor enn i Stockholm. Undersøkelsen er

utført som en spørreundersøkelse før revisjonsfritaket ble innført i Sverige.

Blekastad og Johannessen (2011), som ikke så på sammenhengen mellom fravalg

og geografi, viste at nærhet og kontakt med revisor er avgjørende for

Side 18

beslutningstakerne for hvorvidt de beholder revisor eller ikke. Siden de

internasjonale undersøkelsene vedrørende geografi gir forskjellige resultat tar vi

utgangspunkt i Blekastad og Johannessens masteroppgave som gjelder norske

forhold. Vi ønsker å undersøke om det er lettere å velge bort revisjon i utkanten

der markedet er mindre, lønnsomheten potensielt dårligere og avstanden til revisor

er større i antall km. Antagelsen er at i større kommuner (målt i antall innbyggere)

er kontakten med revisor tettere og selskapene ser i større grad nytten av revisor.

Vi definerer store byer som Oslo, Bergen, Trondheim og Stavanger og

sammenligner disse med øvrige kommuner. I tillegg ser vi på fylker med lav

folketetthet, det vil si færrest innbyggere pr km2. Dette er Finnmark, Sogn og

Fjordane, Nord-Trøndelag, Troms, Nordland, Hedmark, Oppland, Telemark og

Aust-Agder. Her vil vår antagelse være at kontakten med revisor ikke er så hyppig

på grunn av de geografiske avstandene og at selskapene derfor ikke ser nytten av

revisjon i samme grad som i folketette kommuner.

H1a: Selskaper i store byer fravelger i mindre grad revisor enn i øvrige

byer/kommuner.

H1b: Selskaper i fylker med lav folketett fravelger i større grad enn i øvrige

fylker.

2.2.2 Bransje

Det har ikke vært utført mange studier knyttet til bransje tidligere. Chow (1982)

hevder at selskaper som opererer i bransjer hvor revisjonskostnaden er høy på

grunn av kompleksitet, i mindre grad vil velge å ha revisjon. Da ser man

imidlertid bort fra nytteeffekten som antas å være større hos selskaper i komplekse

bransjer. Senkow et. al. (2001) finner ingen forskjell i etterspørselen etter revisjon

når man sammenligner handelsforetak og tjenesteforetak. Dette støttes av

Svanström (2008) som ikke finner signifikante forskjeller knyttet til bransje i sin

avhandling. Collis, Jarvis og Skerratt (2004), finner at selskaper hvor ledelsen har

høyere utdannelse (degree) eller ledelsestrening i større grad ønsker å benytte seg

av revisor. Det er vanskelig å knytte dette opp mot den enkelte bransje.

Gooderham et al. (2004) viser til at enkelte bransjer kan ha særskilt behov for

bistand og når nærmeste rådgiver er regnskapsfører, er veien til å fravelge revisor

kortere. Han viser dette ved å se på korrelasjonen mellom i hvor stor grad

regnskapsfører blir brukt som rådgiver (den avhengige variabelen i den studien)

Side 19

og hvilken bransje man er i (korrelasjon på 0,11). Regresjonen hans for denne

koeffisienten kommer riktignok ikke ut signifikant.

Brønnøysundregistrene opererer med 19 overordnede bokstavkoder for de

forskjellige bransjene, A til S. Vi ønsker å se på noen av de større bransjene for å

se om tilhørighet til en av disse kan forklare hvorfor man velger bort revisjon. De

tre største bransjene er bokstav L (eiendom) med 30.399 selskaper, bokstav G

(varehandel) med 14.196 selskaper og bokstav M (faglig, vitenskapelig og teknisk

tjenesteyting, heretter kalt faglig tjenesteyting) med 12.329 selskaper (henholdsvis

27, 13 og 11 % av populasjonen). Det er naturlig å ta utgangspunkt i disse

bransjene da disse er størst og potensielt vil gi størst utslag i regresjonsanalysen. I

studiene ovenfor nevnes størrelse på revisjonshonoraret som en mulig forklaring

på hvorfor enkelte bransjer fravelger revisjon i større grad. Det har derimot vært

vanlig å undersøke revisjonshonoraret som egen forklaringsfaktor uavhengig av

bransjetilhørighet (se kapittel 2.2.8.2). Tidligere studier viser ingen klare tegn til

hvilke bransjer som vil fravelge i mer eller mindre grad. Gooderham et al. (2004)

gir allikevel grunnlag til å tro at det vil finnes forskjeller på grunn av for eksempel

ulikt rådgivningsbehov. Da eiendom er størst og ligger under gjennomsnittet i

fravalgsandel, er det naturlig å velge denne som referansekategori.

H2a: Selskaper i bransjen faglig tjenesteyting (M) fravelger i større eller mindre

grad revisor enn selskaper i øvrige bransjer.

H2b: Selskaper i bransjen varehandel (G) fravelger i større eller mindre grad

revisor enn selskaper i øvrige bransjer.

2.2.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører

2.2.3.1 Ekstern regnskapsfører

Så vidt vi vet er det ikke utført internasjonale studier som ser på frivillig revisjon i

sammenheng med ekstern regnskapsfører. I Blekastad og Johannessens

masteroppgave (2011) finner de at nærhet til regnskapsfører medfører at man i

større grad velger bort revisor. Gooderham et al. (2004) har en studie knyttet til

hvorvidt den eksterne regnskapsføreren benyttes som rådgiver (i tillegg til ordinær

regnskapsførsel) for små selskaper. Gooderham et al. (2004) fant tre faktorer som

påvirket hvorvidt selskapene ville benytte ekstern regnskapsfører som rådgiver; 1)

I hvilken grad selskapet oppfatter at regnskapsfører er kompetent til å utføre

ordinær regnskapsførsel; 2) I hvilken grad selskapet oppfatter at regnskapsfører er

Side 20

kompetent til å utføre rådgivning og; 3) I hvilken grad selskapet har interesse av å

kjøpe rådgivningstjenester fra regnskapsfører. Selskapets kompetanseorientering

er altså en viktig grunn til at regnskapsfører blir benyttet som rådgiver. Studien

viser også at kvaliteten på regnskapsføreren er viktigere enn hvor lenge

kundeforholdet har vart med hensyn på om regnskapsfører benyttes som rådgiver.

Finanstilsynet (2010) viser at gjennomsnittlig antall revisjonsoppdrag per

oppdragsansvarlig revisor per 31.12.2008 var på 149 oppdrag, mot 137 oppdrag

per 31.12.2006 og 113 oppdrag per 31.12.2004. Dette representerer en økning på

32 % i perioden 2004 - 2008. Økningen har sin naturlige forklaring i at antall

revisjonspliktige foretak er økt, mens antall oppdragsansvarlige revisorer i

perioden har vært rimelig konstant. Økt antall oppdrag per revisor kan føre til at

selskapet har mindre kontakt med revisor og at det fravelger revisjon i større grad.

Både Kirby og King (1997) og Bennett og Robson (1999) fant at for små

selskaper var ekstern regnskapsfører blant de hyppigst brukte eksterne kildene for

rådgivning. Gooderham et al. (2004) viser at selskapet ofte har en sterkere

relasjon til regnskapsfører enn til revisor. I norske casestudier er det vist at

uformelle relasjoner ikke er tilstrekkelig alene, men at dette må balanseres med et

beskyttelsesnett av gode, formaliserte avtaler (Våland. 2002). Studien viser

allikevel at den uformelle delen av forretningsrelasjonen er selve fundamentet for

en sunn og verdifull forretningsrelasjon. Mennesker fra Vesten gjør erfaringer

med transaksjonene først, og dersom disse er vellykkede, følger eventuelt en

personlig relasjon (relasjonsmarkedsføring). Tjenester som per dags dato

etterspørres fra regnskapsfører er såkalt kompetansebaserte kunnskaper. Det er da

rimelig at relasjoner teller mer enn om man etterspurte et standardisert produkt.

Tjenestene som etterspørres krever ofte innsikt i bedriften, noe en utenforstående

leverandør har dårligere utgangspunkt for å levere, enn en regnskapsfører med

lang historie med selskapet. Vi undersøker i hvilken grad ekstern regnskapsfører

er relevant i forhold til å fravelge revisjon.

H3a: Selskaper med ekstern regnskapsfører fravelger revisor i større grad enn

selskaper som ikke har ekstern regnskapsfører.

2.2.3.2 Rådgivning

Collis, Jarvis og Skerratt (2004) og Collis (2010), finner at sannsynligheten for at

ledelsen ønsker frivillig revisjon øker hvis det er en klar formening om kost-nytte

ved revisjonen. Senkow et al. (2001) hevder at selskaper som benytter revisor som

Side 21

rådgiver ser nytten av revisor. Disse blir avhengige av revisors kompetanse og det

er dermed større sannsynlighet for at de ønsker revisjon. Finanstilsynet (2010)

viser at en stor del av revisors inntekter i 2008 kommer fra rådgivning. Omsetning

for revisjonsbransjen dette året var på NOK 8,6 milliarder. Av dette utgjorde

andre tjenester NOK 3,2 milliarder, herav teknisk bistand for ligning og

årsregnskap NOK 1,04 milliarder. Svanström (2008) har to målevariabler for

rådgivning i sin undersøkelse; selskapet blir spurt om 1) det benytter revisor som

rådgiver og 2) hvor ofte revisor benyttes som rådgiver. Sistnevnte har størst

forklaringskraft for å beholde revisor. Videre ser han på hvilke typer

rådgivningstjenester som fører til at selskapet velger å ha revisjon. Skatt/avgift,

regnskapsføring, juridisk bistand, og årsoppgjør av regnskap er signifikante og

forklarende i ulike modeller. Han viser til at forarbeidene til revisorloven i

Sverige oppga dette som kjernekompetansen til revisor. Simunic (1984) hevder at

revisor opparbeider seg kunnskap ved utførelse av rådgivningstjenester som kan

benyttes i forbindelse med revisjonen og vice versa. Dermed vil

rådgivningstjenestene kunne være av høyere kvalitet om man også er revisor.

Variablene som måler revisors rådgivning, er hentet fra noteinformasjon i

regnskapet om rådgivningshonorar til revisor. Denne informasjonen kan også

inneholde “utarbeidelse av årsregnskap og ligningspapirer”, som av mange ikke

blir ansett som rådgivning i seg selv. På den annen side vil revisor kunne få større

nærhet til kunden når denne tjenesten ytes av revisor og ikke regnskapsfører. Det

vil for eksempel kunne være naturlig at revisor diskuterer skatt og utbytte med

selskapet i forbindelse med denne tjenesten og derigjennom kommer nærmere

selskapet. Vi ser på selskaper som har benyttet revisor som rådgiver. Rådgivning

vil her også kunne være teknisk oppsett av ligningspapirer og årsregnskap.

H3b: Selskaper som benytter andre tjenester fra revisor vil i mindre grad fravelge

revisor enn de som ikke har benyttet andre tjenester fra revisor.

2.2.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Niemi et al (2012) har gjennomført en studie i Finland som viser at selskaper som

har fått ren revisjonsberetning i mindre grad ønsker revisjon. På den annen side

finnes det flere studier over tiår knyttet til såkalt opinion shopping, det vil si hvor

selskapet bytter revisor for å få en “bedre” revisjonsberetning. Blant disse

undersøker Lennox (2000) forholdet ved å predikere type revisjonsberetning som

Side 22

både selskaper som bytter revisor og ikke bytter revisor ville ha fått om de hadde

gjort den motsatt bytte-beslutning (latt være å bytte). Det er to viktige funn i

denne rapporten; 1) Revisorbytter skjer oftere når selskaper mottar modifiserte

beretninger og; 2) Å bytte revisor øker muligheten for at revisjonsberetningen blir

endret. Resultatene i rapporten indikerer at selskapene ville ha mottatt

ufordelaktige revisjonsberetninger oftere hvis de hadde latt være å skifte revisor.

Denne studien er ikke direkte relatert til fravalg av revisor, men vi ser at selskaper

som mottar modifiserte beretninger foretar revisorbytter oftere enn andre. I begge

tilfellene må vi kunne anta at selskapet er misfornøyd med revisors uttalelse og

derfor ønsker å bytte revisor eller avvikle forholdet. Finanstilsynet (2010)

opplyser at 17,5 % av alle revisjonsberetninger hadde presiseringer (15,4 %) eller

forbehold (2,1 %). 1,2 % av beretningene hadde negativ konklusjon. Forbehold

som gis er ofte unike selskapet i mellom, mens presiseringene ofte faller inn under

en av fire kategorier (opplistet i hypotese H4b til e). Av denne grunn er det derfor

naturlig å undersøke presisering på detaljert nivå. Menon og Schwartz (1985)

viser at selskaper som går konkurs i større grad bytter revisor enn andre. Dette er

selskaper med anmerkning i revisjonsberetningen og de ser ikke nytten av revisor.

De ønsker ikke at informasjonen i revisjonsberetningen skal offentliggjøres. Selv

om Niemi et al (2012) undersøker sammenhengen mellom fravalg og forhold i

revisjonsberetningen, er dette så vidt forfatterne vet den eneste studien som

foreligger som direkte relaterer seg til fravalg. Vi legger derfor større vekt på

forskning på ”opinion shopping” som har foregått over tiår. Disse stemmer også

med vår logiske forståelse, at selskap som får forhold kommentert i

revisjonsberetningen vil skjule denne informasjonen og derfor velger bort revisor.

H4a: Selskaper med forbehold i revisjonsberetningen vil i større grad fravelge

revisor.

H4b: Selskaper med presisering om usikkerhet knyttet til fortsatt drift i

revisjonsberetningen vil i større grad fravelge revisor.

H4c: Selskaper med presisering om ulovlig behandling av skattetrekksmidler i

revisjonsberetningen vil i større grad fravelge revisor.

H4d: Selskaper med presisering om for sent levert årsregnskap i

revisjonsberetningen vil i større grad fravelge revisor.

H4e: Selskaper med presisering om ulovlig lån i revisjonsberetningen vil i større

grad fravelge revisor.

Side 23

2.2.5 Kjønn og alder

2.2.5.1 Alder

Det foreligger så vidt vi vet ingen studier knyttet til sammenhengen mellom alder

på selskap og daglig leder og om selskapet har fravalgt revisor. Det kan hevdes at

å velge bort revisor er mer risikofylt enn å beholde. Man vet hva man har, men

ikke hva man får. Hva vil komme i stedet for revisor? Vil for eksempel

skattemyndighetene komme med økt bokettersyn for selskaper som fravelger

revisor? Undersøkelser og erfaring viser at eldre mennesker er generelt mer

konservative enn yngre mennesker og vil i mindre grad ta risiko (Aarbu og

Schroyen. 2011). Sett i forhold til å fravelge revisor, kan vi ta utgangspunkt i at

eldre mennesker generelt er litt mer konservative enn yngre mennesker og ser an

om det er fornuftig å fravelge. Vi ser på om det er en sammenheng mellom alder

på daglig leder og det å fravelge revisor. Vi ønsker også å undersøke om det er en

sammenheng mellom når selskapet er stiftet og om det har fravalgt revisjon.

Selskapets alder kan si noe om hvilket stadium av livssyklusen selskapet befinner

seg i, og den kultur og de holdninger som råder. Det er derfor rimelig å anta at

eldre selskaper vil kunne være mer konservative i forhold til fravalg av revisor

enn yngre.

H5a: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor øker med synkende alder

på daglig leder.

H5b: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor øker med synkende alder

på selskapet.

2.2.5.2 Kjønn og daglig leder

Aarbu og Schroyen (2011) viste at kvinner tar mindre risiko enn menn. Dette er

imidlertid generelt for hele befolkningen. Retten til å fravelge revisor er på et

tidlig stadium. Waage-Nielsen og Kristiansen (2011) fant i sin masteroppgave at

det er stor usikkerhet i næringslivet knyttet til hvilke konsekvenser et eventuelt

fravalg vil få. Det kan derfor være rimelig å anta at menn som er mindre

risikoaverse enn kvinner, i større grad vil akseptere denne usikkerheten og

fravelger revisor.

H5c: Selskaper hvor daglig leder er en mann fravelger revisjon i større grad enn

om daglig leder er en kvinne.

Side 24

2.2.6 Størrelse

Collis, Jarvis og Skerratt (2004) og Collis (2010) undersøker om sannsynligheten

for at ledelsen frivillig velger revisjon øker med størrelse, målt etter omsetning,

balansesum og antall ansatte. Collis et al (2004) viser at for alle tre variablene er

det en signifikant assosiasjon med etterspørsel etter frivillig revisjon. Når alle tre

størrelsesfaktorene tas inn i en regresjonsmodell er det bare omsetning som er

signifikant. Collis (2010) ser på Storbritannia og Nord-Irland (UK), og Danmark.

Her er frivillig revisjon positivt assosiert med omsetning. Omsetning er

forklarende begge steder. I konklusjonen skriver Collis at faktoren omsetning er

usikker og det kreves ytterligere studier. Svanström (2008) viser til at sum

eiendeler er forklarende i regresjonen, men ikke like sterk som omsetning. Sum

eiendeler gir økt R2 uten at eksponentialen er vesentlig. Sammenhengen mellom

selskapets størrelse og økt etterspørsel etter revisjon kan ses i sammenheng med

eiernes manglende kontroll. (Abdel-Khalik. 1993). I Collis, Jarvis og Skerratt

(2004) som kun omhandler selskaper fra UK, er omsetningsgrensen satt til £ 4,2

millioner, det vil si cirka NOK 40 millioner. I Collis (2010) som gjelder både UK

og Danmark er grensene satt til henholdsvis £ 1 million (NOK 10 millioner) og

DKK 12 millioner. Begge undersøkelsene operer således med større intervaller for

omsetning enn i Norge hvor grensen er på NOK 5 millioner. Dette kan medføre at

vi muligens ikke vil finne like klar tegn på at størrelse er en faktor i Norge som i

UK.

H6: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor synker med størrelsen på

selskapet.

2.2.7 Agent- og prinsipalforhold

2.2.7.1 Innledning om agentteorien

I følge Adam Smith (1776), vil ledelsen i selskapet, ikke være like aktsomme med

aksjonærenes verdier som med sine egne. Det vil derfor alltid være en risiko for at

ledelsen vil berike seg selv eller på annen måte ikke handle i aksjonærenes

interesse. Basert på denne forståelsen utviklet Jensen og Meckling (1976)

agentteorien hvor den ene parten (prinsipalen) delegerer ansvar til den andre

(agenten). Dette kan typisk eksemplifiseres gjennom et aksjeselskap hvor

aksjonæren (prinsipalen) ansetter en daglig leder (agenten) til å lede selskapet.

Aksjonæren deltar ikke i driften av selskapet og er avhengig av at daglig leder

Side 25

forvalter verdien på en fornuftig måte og det kan derfor oppstå en

informasjonsassymetri mellom partene. Agentteorien forutsetter at agenten og

prinsipalen er nyttemaksimerende parter. Dette medfører en risiko for at agenten

ikke alltid handler i prinsipalens interesse og det kan oppstå moralsk hasard. I

følge Lambert (2001. s 5) er typiske interessekonflikter: 1) daglig leder ønsker

ikke å jobbe hardt, 2) daglig leder tilegner seg urettmessige goder fra selskapet, 3)

daglig leder har et kortsiktig perspektiv i motsetningen til aksjonæren som tenker

langsiktig og 4) daglig leder er risikoavers mens aksjonæren er risikonøytral. For

at aksjonæren skal ha kontroll på det daglig leder gjør, må han pådra seg

agentkostnader. Dette kan være kostnader til overvåking (revisor) og avtaler

(bonus) som gjør at daglig leder yter sitt beste (Jensen og Meckling. 1976). I følge

Collis, Jarvis og Skerratt (2004) gjelder dette i mindre grad små selskaper der

eieren oftest er involvert i driften. Agentteorien kan også benyttes med hensyn til

långivere (banker), andre kreditorer (leverandører) og skattemyndighetene, der

disse ses på som prinsipaler i forhold til selskapet (agenten).

2.2.7.2 Eksterne eiere/familie

Collis, Jarvis og Skerratt (2004) finner at sannsynligheten for at ledelsen ønsker

frivillig revisjon øker hvis selskapet har et agentforhold til eierne, det vil si at

eierne ikke er direkte involvert i driften. I Collis (2010), undersøkes hypotesen om

at frivillig revisjon er positivt assosiert med agentforhold til aksjonærene, det vil

si om det er 1) familieselskap 2) eksterne eiere eller 3) at aksjonærene krever

revisjon. I UK er familieselskap forklarende med signifikansnivå på 1 % mens

eksterne eiere er forklarende på 10 %-nivå. I Danmark er det at aksjonærene

krever revisjon signifikant på 1 %-nivå mens for de to øvrige er det ingen

korrelasjon. Tobias Svanström (2008) har i sin doktorgradsavhandling påvist at 84

% av alle datterselskap (konserntilknyttede selskap) vil velge å beholde revisor

hvis det blir frivillig. Senkow et al. (2001) fant ingen signifikant betydning.

H7a: Selskaper med konserntilknytning vil i større grad beholde revisor enn

øvrige.

Når daglig leder har en lav eierandel kan det bety at alle eller majoriteten av

aksjonærene ikke er med i ledelsen. I følge Watts og Zimmerman (1983) har

selskaper et større insentiv for å unngå å signalisere dårlige nyheter (bytte av

revisor) når det er avstand mellom eierskap og ledelseskontroll. Ledelsen vil være

Side 26

mer tilbakeholdne med å gi et slikt signal. Tauringana og Clarke (2000) hevder at

etterspørselen etter revisjon øker dersom ledelsen ikke eier alle aksjene i

selskapet. Aksjonærer kan oppfatte at det finnes en risiko for at ledelsen beriker

seg selv på bekostning av aksjonærene.

H7b: Selskaper med mindre eksternt eierskap, vil i større grad fravelge revisor.

2.2.7.3 Gjeld til kredittinstitusjoner

I følge Collis, Jarvis og Skerratt (2004) vil sannsynligheten for at ledelsen ønsker

frivillig revisjon øke hvis selskapet har et agentforhold til långivere. Selskapene i

spørreundersøkelsen blir spurt om de vanligvis gir regnskapet til banken. I

regresjonen kommer denne faktoren ut som signifikant på 5 %-nivå. Selskapene

aksepterer denne agentkostnaden for å få et godt forhold til banken.

Collis (2010) ser på forholdet mellom frivillig revisjon og bankgjeld i UK og

Danmark. I UK er spørsmålet om regnskapet gis til banken mens i Danmark om

banken krever reviderte regnskap. Faktoren er signifikant på 10 %-nivå i Danmark

men ikke i UK. Endringen i UK fra 2004-studien forklarer Collis med at bankene

nå legger større vekt på kredittrating og personlig kontakt. I vår undersøkelse ser

vi kun på om selskapet har bankgjeld eller ikke. Vi får derfor ikke frem nyansen

om at selskapet faktisk gir fra seg regnskapet til banken (diskuteres i kapittel

3.1.3.5). Vi ser på både kortsiktig og langsiktig gjeld.

H7c: Selskaper med kortsiktig gjeld til kredittinstitusjoner vil i mindre grad

fravelge revisor enn de som ikke har det.

H7d: Selskaper med langsiktig gjeld til kredittinstitusjoner vil i mindre grad

fravelge revisor enn de som ikke har det.

2.2.7.4 Leverandørgjeld

Collis (2010) undersøker om frivillig revisjon er positivt assosiert med

agentforholdet til leverandører og øvrige kreditorer. I UK er den signifikant på 10

%-nivå, mens den i Danmark ikke er signifikant. Ifølge Econ (2007) vil reviderte

regnskaper gi økt trygghet for leverandører og kunder. Dette vil kunne medføre at

det er enklere å få kreditt. I NHO-undersøkelsen som ble gjennomført i februar

2008 blant medlemmer i NHO, HSH og NARF viser det seg at de fleste

leverandørene innhenter kredittopplysninger ved kontroll av kunder som ikke har

revisor, før de eventuelt gir kreditt (NOU 2008:12. Punkt 6.2.3.3). Da

regnskapsinformasjon er en del av grunnlaget for kredittvurderinger kan

Side 27

imidlertid leverandørene ha en indirekte nytte av reviderte regnskaper.

Kredittopplysningene vil kunne gi et riktigere bilde av selskapene dersom

regnskapene er reviderte. Således kan det tenkes at noen leverandører ikke vil gi

kreditt til selskaper som ikke har reviderte regnskaper.

H7e: Selskaper med leverandørgjeld fravelger i mindre grad revisor enn øvrige

selskaper.

2.2.7.5 Skattemyndighetene

Skattemyndighetene er en viktig bruker av regnskapsinformasjon. I

særattestasjonsstandarden for revisorer, SA 3801 punkt 4 og 6 samt punkt 1 og 2,

står det at revisor skal attestere foretakets rapportering av skatter og avgifter (som

betyr formues- og inntektsskatt, merverdiavgift, skattetrekk og

arbeidsgiveravgift). Dette betyr at revisor skal signere foretakets næringsoppgave

(ligningsloven § 4-5) og kontrolloppstilling (ligningslovens § 6-16 første ledd

bokstav b). For selskaper som fravelger revisor vil denne attestasjonsplikten

forsvinne. Dette er særnorske krav og det finnes lite internasjonalt knyttet til

hvorvidt det offentlige som brukergruppe påvirker om man ønsker frivillig

revisjon.

2.2.7.5.1 Skyldig offentlige avgifter

Vi antar at dersom man har skyldig offentlige avgifter er skattemyndighetene

brukere av regnskapet. I balanseposten skyldige offentlige avgifter inngår blant

annet skattetrekk, arbeidsgiveravgift og merverdiavgift. Det kan derfor være at

selskaper som har skyldig offentlige avgifter i større grad ønsker å beholde

revisjon enn de som ikke har skyldig offentlige avgifter. Hvis regnskapet blir

gjennomgått av revisor kan det presumptivt være mindre sannsynlighet for

bokettersyn.

H7f: Selskaper med skyldig offentlige avgifter fravelger i mindre grad revisor enn

øvrige selskaper.

2.2.7.5.2 RF-1022 (kontrolloppstillingen)

Skattemyndighetene har et prinsipalforhold til RF-1022 og lønnsinnberetningen.

Dersom revisor signerer dette skjemaet, kan det være mindre sannsynlig at

skattemyndighetene foretar bokettersyn knyttet til lønnsinnberetningen. Selskaper

som får signert kontrolloppstillingen av revisor ser verdien av revisor og vil i

Side 28

større grad beholde revisor enn selskaper som ikke får signatur på RF-1022.

Denne variabelen kan også ses i sammenheng med ”opinion shopping”. Selskaper

som ikke får signatur på RF-1022 ønsker i likhet med selskaper som har fått

presisering eller forbehold i revisjonsberetningen ikke å vise denne informasjonen

til andre.

H7g: Selskaper som har fått signatur på kontrolloppstillingen fravelger i mindre

grad revisor enn øvrige.

2.2.8 Finansiell stilling

2.2.8.1 Kredittrating

Lennox og Pittman (2011) ser på selskaper i UK som kan velge å ha revisor eller

ikke. Denne studien finner at kredittratingen blir bedre for selskaper som velger å

ha revisjon og dårligere for selskaper som velger ikke å ha revisjon. I studien viser

det seg at forskjellen mellom de som (senere) velger å ha revisjon og de som ikke

vil ha revisjon er på åtte kredittpoeng (100 poengs skala) i 2003 (siste året med

lovpålagt revisjon). I 2004 får selskaper som velger å ha revisjon to poeng ekstra i

forbindelse med kredittratingen, mens selskaper som velger ikke å ha revisjon

mister fire poeng. Dette gjør at gapet mellom selskapene øker til 14 poeng i

kredittratingen. Lovpålagt revisjon er med på å tildekke informasjon om

selskapene som ville kommet frem dersom revisjon var frivillig. Lennox´

hovedformål har vært å undersøke om frivillig revisjon påvirker kredittratingen,

men han har samtidig også vist at selskaper som har dårlig kredittrating fravelger i

større grad enn de som har god kredittrating. Blackwell, Noland og Winters

(1998) og Allee og Yohn (2009) finner at selskaper som får regnskapene sine

revidert får rimeligere lånefinansiering enn selskaper som ikke blir revidert.

Selskap vil unngå å vise hvor dårlig det går og fravelger derfor i større grad, mens

de med god kredittrating har ingenting å skjule og ønsker å vise dette.

H8a: Selskaper med god kredittrating vil i mindre grad fravelge revisor enn

selskaper med dårlig kredittrating.

2.2.8.2 Revisjonshonorar

Collis (2010) ser på kostnaden ved revisjon. Frivillig revisjon er inverst assosiert

med ledelsens oppfatning av revisjonskostnaden som en vesentlig utgift. Faktoren

er signifikant og har forventet forklaringsretning i både UK og Danmark.

Side 29

I følge Beattie & Fearnley (1998) viser det seg at revisjonshonoraret er

hovedårsaken til at selskap bytter revisor. NOU 2008:12 og John Christian Langli

(2009) påpeker at relativt revisjonshonorar er høyt for de minste selskapene. Dette

skyldes blant annet at revisjonsstandardene er laget for store selskaper og dermed

medfører relativt mye arbeid når de små selskapene revideres. Dess færre ansatte

man har, dess mer oppfattes revisjon tyngende på grunn av at det legger beslag på

personer når revisor er på besøk. Mindre selskap har færre ansatte og revisjon vil

derfor kunne føles tyngre (Thorell og Norberg. 2005). Vi velger derfor å se på

størrelsen på revisjonshonoraret og om dette påvirker om man fravelger revisor.

Selskaper som fravelger revisor vil i større grad kunne oppleve revisjonshonoraret

som en unødvendig kostnad som kan kuttes for å bedre sin finansielle stilling.

H8b: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor øker med størrelsen på

revisjonshonoraret.

2.2.8.3. Lønnsomhet

I følge Tanewski og Carey (2007) indikerer et svakt resultat at selskapet har

behov for rådgivningstjenester for å forbedre sin lønnsomhet. På den annen side

vil selskap som har dårlig økonomi forsøke å redusere kostnader. Dersom

kostnaden ved revisjon overstiger nytten kan det være at dårlig lønnsomhet

medfører at man fravelger revisor. Av internasjonale studier knyttet til

lønnsomhet og etterspørselen etter rådgivning fra revisor kan vi nevne Ye, Carson

og Simnett (2011) som finner en svak sammenheng, mens Tanewski og Carey

(2007) som ikke finner noen sammenheng. Svanström (2008) benyttet variabelen

lønnsomhet i sin doktorgradsavhandling i 2008, men fant heller ingen

sammenheng. I følge Finanstilsynet (2011) er det på grunn av strukturen med små

enheter og aktive eiere knyttet usikkerhet til måling av lønnsomhet for

regnskapsførerselskap. Den aktive aksjonæren kan selv bestemme hva som tas ut i

lønn og dette vil kunne ha stor påvirkningskraft på måltallet lønnsomhet. Dette vil

også gjelde selskapene i vår undersøkelse. Et av formålene med å fjerne

revisjonsplikten var å redusere byrdene for næringslivet og vi anser det derfor som

sannsynlig at selskaper som har dårlig lønnsomhet fravelger i større grad.

H8c: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor synker med økende

lønnsomhet.

Side 30

2.2.8.4 Gjeldsgrad

Gjeldsgrad er et mål på den finansielle risikoen i et selskap og beregnes ved å

dividere sum gjeld på sum egenkapital (EK). Desto høyere gjeldsgrad et selskap

har desto større andel av passivasiden består av gjeld (og ikke egenkapital).

Selskap med høy gjeldsgrad er sårbare i finansielle kriser (Tanewski og Carey.

2007). I følge denne studien kan långivere ha et incentiv til å oppfordre kundene

til å benytte revisor som rådgiver for å kunne forbedre prestasjonen og redusere

risikoen for konkurs. Studien avdekker imidlertid ingen signifikant sammenheng

mellom frivillig revisjon og gjeldsgrad. Tauringana og Clarke (2000) viser at

etterspørselen etter revisjon øker dersom gjeldsgraden øker. Det kan med andre

ord være slik at selskaper med høy gjeldsgrad er mer avhengig av ekstern

finansiering og at de i større grad vil beholde revisor.

H8d: Sannsynligheten for at et selskap fravelger revisor synker med synkende

gjeldsgrad.

2.2.9 Big 5

Big 5 er definert som de tradisjonelle Big 4 (KPMG, PwC, Deloitte og Ernst &

Young) samt BDO, som er store i Norge. Det er en rekke internasjonale studier

knyttet til Big 4, men felles for de fleste av disse er at de undersøker selskaper

som er børsnoterte eller vurderer å bli det. Selv om vi ser på små selskaper,

definert som mikroselskaper i EUs Green paper25, kan det allikevel være relevante

funn i Big 4-studier. I følge Hay og Davis (2004) signaliserer det å stole på en Big

4-revisor ærlighet. Selskaper som benytter en Big 4-revisor viser overfor sine

omgivelser at de ønsker et regnskap av høy kvalitet (Beattie og Fearnley. 1998).

Svanström (2008) finner at selskaper som har Big 4-revisor har større sjanse for å

velge revisjon. Lennox (1999) fant at de som fravalgte i større grad benyttet seg

av en ikke-big 4-revisor. Selskaper som benytter en Big 5-revisor er selskaper

som ønsker å fremstå som seriøse selskaper. Selskaper som ønsker å fremstå

seriøse vil ha en revisor som kan bekrefte regnskapet overfor eksterne parter og

vil derfor ikke velge bort revisor. Vi vil derfor undersøke om Big 5-revisorene

mister færre kunder enn øvrige revisorer.

H9: Selskaper som har Big 5-revisor vil i mindre grad fravelge revisor enn øvrige

selskaper.

25 http://ec.europa.eu/unitedkingdom/press/press_releases/2009/pr0911_en.htm

Side 31

2.2.10 Andre variabler

2.2.10.1 Tomter

Selskaper som eier en tomt vil ofte være avhengig av ekstern finansiering. Det er

vanlig at en kredittinstitusjon som gir kreditt tar pant i eiendommen/tomten. Er det

også slik at kredittinstitusjonen krever at regnskapet revideres? Vi lager en

dummyvariabel som skiller mellom selskaper som har tomt eller ikke tomt i

regnskapet. Forfatterne bevisst er det gjort lite tilsvarende studier.

H10a: Selskaper som har tomt i regnskapet fravelger i mindre grad revisor enn

øvrige.

2.2.10.2 Varelager

Når et selskap har varelager medfører dette vanligvis mer arbeid for revisor enn

for et selskap som ikke har varelager. I følge International Standards of Auditing

(ISA) 501 skal revisor blant annet være tilstede på varetelling når varelageret er

vesentlig, med mindre det ikke er gjennomførbart, for å kunne revidere denne

regnskapsposten tilfredsstillende. Dermed vil selskaper med varelager kunne

oppleve at revisjonshonoraret ligger høyere enn for andre selskaper som ikke har

varelager. Den opplevde kostnaden ved revisjon vil således kunne føles mer

tyngende.

H10b: Selskaper som har varelager fravelger i større grad revisor enn øvrige

selskaper.

Side 32

3 METODE

Formålet med forskning er å skape ny viten eller kunnskap. Dette kan gjelde alt

fra ny viten om verdensrommet, til om et nytt medikament fungerer, til kjennetegn

ved selskap som fravelger revisjon (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 12).

Valg av forskningsfelt handler om hva forskeren interesserer seg for og hva han

mener det er interessant med ny viten om (Ghauri og Grønhaug. 2010).

Metode er fremgangsmåten man benytter for å komme frem til ny kunnskap

(Jacobsen. 2003). Denne fremgangsmåten kan betegnes som forskningsprosessen.

3.1 Forskningsprosessen

3.1.1 Problemstilling og analysens formål

For å kunne skape ny viten må man utlede en problemstilling man ønsker å

undersøke. Denne utledes med bakgrunn i analysens formål (Gripsrud, Olsson og

Silkoset. 2004. s 48). Oppgavens formål er å gi beslutningsnyttig informasjon til

interessenter som påvirkes av at selskap fravelger revisor. Oppgaven har derfor en

formulert hovedproblemstilling: ”Hva kjennetegner selskap som fravelger

revisor?” For å besvare oppgavens hovedproblemstilling har vi videre ansett det

hensiktsmessig å bryte denne ned i flere undersøkelsesspørsmål med tilhørende

hypoteser, som hver forholder seg til et særskilt kjennetegn ved selskap, som igjen

er gruppert i kategorier i oppgaven. Hypotesene utledes enten deduktivt eller

induktivt.

Når man tar utgangspunkt i tidligere teori og/eller utførte studier på et område og

trekker logiske slutninger om at tilsvarende resultater vil kunne forekomme i

populasjonen man ønsker å si noe om, sier man at man deduserer hypoteser.

Deduktive hypoteser er gjerne forbundet med kvantitative studier (Ghauri og

Grønhaug. 2010. s 15). Det er utført mange studier på fravalg av revisor i andre

jurisdiksjoner, som gjør det naturlig at de fleste hypoteser som testes i denne

oppgaven tar utgangspunkt i og utfordrer tidligere etablert teori. Av den grunn er

de fleste hypotesene deduktive. Deduktive hypoteser er dessuten mest anvendbare

når forfatterne har en klar og strukturert formening om hva de skal undersøke.

Dette betyr at en prosess hvor respondentene blir avkrevet den samme type

informasjon i standardisert form er hensiktsmessig. Av den grunn er det naturlig

at datamaterialet som anvendes er kvantitativt (se mer under).

Side 33

Å indusere er det motsatte av å dedusere. Induksjon er når man gjennom

enkeltobservasjoner ser tegn til en mulig samvariasjon mellom variabler.

Induksjon er nært beslektet med det å indikere og indisier, og utleder derfor

hypoteser med utgangspunkt i noe som er sannsynlig. I motsetning til deduktive

hypoteser som tar utgangspunkt i uomtvistelige eller alminnelige sannheter.

Enkeltobservasjonene gir dermed grunnlag til å foreta en induktiv slutning, fra

forholdene i det begrensede utvalget man har undersøkt, til det som gjelder for

populasjonen som helhet. Slike slutninger kan også kalles induserte hypoteser

(Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 18). Selv om det i all hovedsak er anvendt

deduktive hypoteser i denne oppgaven, ser vi allikevel eksempler på induktive

hypotese. For eksempel ble forfatterne oppmerksomme på en mulig sammenheng

mellom det å fravelge revisor og hvilket kjønn daglig leder hadde da de utførte

innledende deskriptive undersøkelser. Fordi det ikke eksisterte tidligere relevant

teori og/eller studier på området, hadde ikke forskerne dannet seg en klar hypotese

om dette i forkant av undersøkelsene. De deskriptive undersøkelsene kan ses på

som observasjonene som dannet grunnlag for å indusere hypoteser. Forskerne

måtte bygge opp et logisk resonnement basert på indisier for hvorfor et særskilt

kjønn handler annerledes enn et annet. Resonnementet induserte en hypotese, som

igjen ble testet i regresjonsanalysen (se omtalt seinere). Testing av induktive

hypoteser leder til en ny teori.

Kortfattet er forskjellen mellom deduksjon og induksjon at førstnevnte aksepterer

eller forkaster tidligere teorier ved å teste hypoteser, mens sistnevnte leder oss til

nye teorier som igjen kan testes med bruk av deduktive hypoteser (Ghauri og

Grønhaug. 2010. s 16).

3.1.2 Forskningsdesign og databehov

For å kunne besvare oppgavens problemstilling er vi avhengig av å beskrive

hvordan analyseprosessen skal legges opp, også kalt forskningsdesignet. Dette er

altså alle stadiene i forskningsprosessen etter at oppgavens formål og

undersøkelsesspørsmål er bestemt. Det er med andre ord en spesifikasjon av

hvordan oppgavens undersøkelsesspørsmål skal besvares (Gripsrud, Olsson og

Silkoset. 2004. s 58).

Side 34

Valget av design avhenger videre av hvor mye området er forsket på tidligere,

hvilke ambisjoner, ressurser og tid man har til å analysere og forklare mulige

sammenhenger, samt hva slags typer hypoteser man operer med. Det skilles

mellom tre hovedtyper design: eksplorativt (utforskende), deskriptivt

(beskrivende) og kausalt (årsak-virkning) design (Gripsrud, Olsson og Silkoset.

2004. s 58)

3.1.2.1 Kausalt design

Når man ønsker å undersøke mulige årsaksforklaringer til et fenomen, utfører man

gjerne undersøkelser med et kausalt design (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s

65). Man ønsker for eksempel å undersøke om en hendelse er årsak til en annen

hendelse. For å kunne påvise dette, forutsettes et kronologisk hendelsesforløp,

samvariasjon mellom hendelsene, samt for eksempel at selskapet ikke beholder

revisor som følge av andre hendelser. Sistnevnte sier vi gjerne relaterer seg til å

kontrollere for andre kontrollvariabler gjennom regresjonsanalyser. Det er viktig å

påpeke at bruk av slike analyser ikke automatisk impliserer et kausalt design, da

disse også brukes i deskriptive design (se under). I våre analyser er

fravalgsbeslutningen tatt en gang i løpet av perioden 01.05 til 31.12.11. Dersom

for eksempel et selskap har lån i følge årsregnskapet 2010, vet vi at dette er tatt

opp en eller annen gang før 31.12.10. Selv om det er klart at fravalgsbeslutningen

ble tatt etter 31.12.10, da selskapet hadde gjeld, betyr ikke dette at ikke

gjeldssituasjonen kan være endret innen beslutningen om fravalg ble tatt. Siden vi

ikke vet om selskapet fremdeles har lånet på fravalgstidspunktet, er ikke vårt

datamateriale tilstrekkelig kvalifisert til å undersøke problemstillingen med et

kausalt design.

3.1.2.2 Deskriptivt design

Deskriptivt design forutsetter derimot ikke kronologisk forløp, men søker

allikevel å undersøke samvariasjon mellom variabler. Problemstillingen vår

trekker fram at det søkes å finne frem til kjennetegn ved, ikke årsaker til, hvorfor

selskaper fravelger revisor. Det utelukkes ikke at kjennetegnene også kan være

årsak til hvorfor selskap har fravalgt revisor, men at denne oppgaven ikke er i

stand til å gi slike svar. Selv om problemstillingen er testet i flere jurisdiksjoner

og derfor gir oss en strukturert og klar formening av hva vi ønsker å undersøke,

har fravalget vært mulig kun en kortere periode. Dette sammen med at man har

Side 35

sett at nordmenn generelt agerer og har andre holdninger enn andre steder i verden

(jevnfør Annerledeslandet i kapittel 1.1.2), gjør det vanskeligere å konkludere på

klare årsakssammenhenger. Med andre ord er det mer naturlig å operere med et

deskriptivt design på tidspunktet oppgaven utarbeides. Resultatet fra denne

studien kan med sitt deskriptive design gi dypere kjennskap til og forklare

situasjonen i Norge og følgelig danne grobunn for framtidige undersøkelser med

kausalt design når tidsseriedata er tilgjengelige.

3.1.2.3 Eksplorativt design

Et eksplorativt design brukes gjerne for å besvare uklare problemstillinger, hvor

forskeren ikke har noen klar forståelse av hvilke sammenhenger som eksisterer.

Dette kan for eksempel være på særnorske fenomener, hvor det ikke foreligger

relevant teori på området (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 59). Oppgavens

analyseformål var i utgangspunktet ikke å forstå nye uprøvde fenomener, men

forskningsprosessen er i realiteten en kontinuerlig prosess hvor det gjøres

endringer på grunn av observasjoner og funn underveis i prosessen (Ghauri og

Grønhaug. 2010. s 29). I møter med Skattedirektoratet fikk forskerne innspill på

særnorske fenomener relatert blant annet til signatur på kontrolloppstillingen som

dannet grunnlag for teorier som ble testet gjennom det deskriptive designet. Dette

er derfor et eksempel på at oppgaven til en viss grad også kombinerer bruk av

eksplorativt med deskriptivt design.

3.1.2.4 Databehov

Som vi har sett over, har oppgaven klare trekk av å skulle besvare oppgavens

problemstilling ved hjelp av et i hovedsak deskriptivt design. Hva slags design en

undersøkelse tar sikte på å bruke, for å besvare de enkelte

undersøkelsesspørsmålene i problemstillingen, avgjør hvilke typer data man må

innhente (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 53). Vi har allerede sett at

deduktive hypoteser, som anvendes mest i denne oppgaven, besvares best ved

hjelp av et kvantitativt datamateriale. Når et deskriptivt design benyttes, har

forskeren en strukturert og god forståelse av hva han ønsker å finne ut. Formålet

er å beskrive en mulig sammenheng mellom variabler. Slike sammenhenger

analyserer vi med såkalte regresjonsanalyser. Da kontrolleres det for at en eller

flere uavhengige variabler hver for seg eller i sammenheng kan være forklarende

for den avhengige variabelen (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 263). For

Side 36

eksempel om et eller flere kjennetegn i sammenheng kan være beskrivende for om

et selskap fravelger revisor. For å kunne trekke slike konklusjoner er man

avhengig av et representativt utvalg observasjoner for å kunne generalisere til

resten av populasjonen. Den mest kostnadseffektive måten å innhente

representative utvalg på er med en strukturert kvantitativ tilnærming (Gripsrud,

Olsson og Silkoset. 2004. s 65). Siden vi ønsker å beskrive og forklare (i

motsetning til å forstå), er et kvantitativt datamateriale som går i bredden og

undersøker mange enheter å foretrekke (Jacobsen. 2003).

3.1.3 Datainnsamling

Det kvantitative datamaterialet som oppgavens undersøkelser bygger på, er hentet

ned av forfatterne gjennom en omfattende og nøyaktig prosess. Mange ulike

databaser og leverandører er benyttet for å innhente ulike typer variabler. Disse

har tilhørende observasjoner med opprinnelse i data fra ulike kilder. Under er

prosessen beskrevet summarisk for å få frem hovedtrekkene ved

datainnsamlingen. Detaljert beskrivelse av datainnsamlingen fremgår i 40 siders

skriftlig logg med tilhørende fire siders illustrativ fremstilling på i vedlegg 3.1

Formålet med datainnsamlingen og -bearbeidelsen var å utarbeide et datamateriale

som gjenga observasjoner av samtlige aksjeselskap stiftet før 31.12.2010, som

hadde muligheten til å fravelge revisor etter asl. § 7-6, jevnfør revl. § 2-1. Disse

observasjonene skulle få ulike typer variabler koblet til seg. Hver observasjon fikk

informasjon om denne hadde fravalgt eller beholdt revisor (den avhengige

variabelen), samt flere uavhengige variabler som i det følgende kommenteres mer

utførlig. Selv om oppgaven skal besvare hva som kjennetegner selskapene som

fravelger revisor, betyr ikke det at man kun kan forholde seg til dem som gruppe.

Man må også inkludere i datamaterialet de selskapene som har valgt å beholde

revisor. Disse blir en kontrollgruppe som kontrollerer for at et kjennetegn ved

gruppen som fravelger ikke også er et tilsvarende kjennetegn ved de som beholder

revisor (Wenstøp, 2003. s 81).

3.1.3.1 Avstemming av oppgavens datamateriale mot populasjonen

Som oftest utføres undersøkelser med utgangspunkt i et mindre representativt

utvalg av populasjonen. Fordi man i denne oppgaven operer med at utvalget skal

være lik populasjonen, altså en totalundersøkelse av populasjonen, er det

Side 37

nødvendig å avstemme at samtlige selskap i populasjonen er med i datamaterialet.

Som for utvalgsbasert testing, er det også for oss nødvendig å forsikre oss om at

populasjonen vi ønsker uttale oss om er fanget opp i utvalgsrammen, slik at vi

unngår dekningsfeil. Et eksempel på utvalgsramme kan være telefonkatalogen,

men er vi sikre på at alle er registrert i telefonkatalogen (Gripsrud, Olsson og

Silkoset. 2004. s 144)? Selv om vi utfører en totalundersøkelse, må vi være klar

over at dekningsfeil kan oppstå (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 159).

Utvalgsrammen i denne oppgaven er selskaper registrert i

selskapsinformasjondatabasene til ENIRO Norge og AAA Soliditet. Disse

databasene henter sin informasjon fra Brønnøysundregistrene. Som beskrevet i

under kapittel 3.1.3.2, består denne oppgavens datamateriale av observasjoner av

alle selskap, stiftet før 31.12.2010, med mulighet til å fravelge revisor pr

31.12.2011. Selv om databasene henter sin informasjon fra

Brønnøysundregistrene, er det viktig å avstemme uttrekket fra databasene mot det

som faktisk er opplyst i Brønnøysundregistrene.

I punkt 6.3.2 i Prp. 51 L vises det til at Professor John Christian Langli ved BI

foretok beregninger per 2008 som viste at om lag 115.000 selskap ville omfattes

av fritaket. I 2008 var dette 57 % av alle ikke-finansielle foretak26. Vi ser ingen

indikasjoner på at forholdene i næringslivet skal ha endret seg, slik at vi kan

forvente samme andel av totale antall AS også ville omfattes i 2011. Når vi antar

tilsvarende fordeling i 2011, får vi følgende avstemming: Det var totalt 219.977

AS registrert i Brønnøysundregistrene pr 31.12.201127. Reduseres disse for

finansielle foretak, ender vi opp med 214.294 ikke-finansielle AS. 57 % av disse

vil omfattes av fritaket. Oppgavens uttrekk av datamateriale er på 113.415

observasjoner. Dette er kun selskap stiftet før 31.12.2010, hvilket betyr at vi også

må hensynta selskap stiftet i 2011. Avstemmingen viser da en uvesentlig

differanse på 304 observasjoner. Fordi man i forbindelse med Langlis fordeling på

57 % opprinnelig opererer med estimater, vil det ikke være naturlig å kunne

avstemme uten differanse. Avstemmingen og beregningene i dette avsnittet kan

studeres nærmere på side 136 til 137 i vedlegg 3.1.

26 Ikke underlagt tilsyn av FIN. 27 http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2012/01/fr-statistikk.html

Side 38

3.1.3.2 Summarisk og teknisk fremstilling av datainnsamlingen

Selskapsinformasjonsdatabasene fra ENIRO Norge og AAA Soliditets var

utgangspunktet for oppbygningen av datamaterialet (henholdsvis Proff Forvalt og

RavnInfo). Det var ikke mulig for oss å hensynta alle begrensninger i

terskelverdier og ubetinget revisjonsplikt som følge av asl. § 7-6, jevnfør § 2-1

direkte i deres søkemotorer. Vi satt søkekriterier i sum eiendeler og sum

driftsinntekter i henhold til terskelverdiene. Fordi oppgaven tar sikte på å anvende

regnskapsvariabler som proxyer på kjennetegn, valgte vi å sette søkekriterium på

alle selskap stiftet til og med 31.12.2010. Dette fordi årsregnskap for 2011 ennå

ikke er offentlig tilgjengelig fra alle foretak (når oppgaven skrives). Selskap stiftet

i 2011 har ikke avlagt årsregnskap for 2010. IDEA Data Analysis Software

(IDEA) (databaseanalyseprogram) har den funksjon at det kan koble sammen to

tabeller og gjengi enten forekomster som finnes igjen i begge tabellene, i ingen

eller i bare en av dem. Selskap underlagt konsesjon ble trukket ut av

datamaterialet ved å koble tabellen mot Finanstilsynets konsesjonsregister, for

deretter å be IDEA gjengi selskap som ikke eksisterte i konsesjonsregisteret.

Tilsvarende ble også IDEA anvendt for å utelukke morselskap ved at en tabell

med morsselskap ble koblet på samme måte. Selskapsinformasjonsdatabasene ga

regnskapsinformasjon i form av regnskapstall og noteinformasjon pr 31.12.2010,

basisinformasjon om for eksempel antall ansatte og fordeling av lønn til ansatte.

Med bakgrunn i disse variablene beregnet vi gjennomsnittlige antall årsverk slik

at vi kunne hensynta denne terskelverdien.

Fra kunngjøringsdatabasen i Brønnøysundregistrene hentet vi ut alle

fravalgsregistreringer i perioden 01.05 til 31.12.2011. Som også DnR kom fram

til, beløp dette seg til 44.319 etablerte selskap28. Disse hadde opprinnelig hatt

revisor, for så å velge han bort29. Dette uttrekket inneholdt derimot observasjoner

som gjorde at dette ikke kunne brukes direkte i vårt datamateriale. Dette nevnes i

det følgende og hvordan dette ble korrigert i vårt materiale:

Fordi vår problemstilling søker å besvare hva som kjennetegner selskap

stiftet før 31.12.2010, trakk vi ut observasjoner av selskap stiftet fra og

med 01.01.2011 (1.975 observasjoner).

28 http://www.revisorforeningen.no/d9571222/48000-valgte-bort-revisjon-i-2011 29 Totalt fravalgt 48.000 innen 31.12.11. Differansen skyldes selskap som ble nyregistrert etter 01.05.11 og derfor hadde mulighet å bli stiftet direkte uten revisor. Disse ble derfor ikke fanget opp av uttrekket.

Side 39

De 44.319 selskap inkluderer også fravalgsmeldinger for selskap som i

ettertid av beslutningen var slettet, oppløst eller gått konkurs. Våre

undersøkelser baserer seg ikke på slike selskap, slik at disse

observasjonene også ble fjernet (33+557 = 590)

I en normalsituasjon vil et AS opprinnelig ha revisor for så å fravelge

denne. Selskapet vil således være registrert i uttrekket fra Brønnøysund-

registrene med en observasjon. Derimot vil det potensielt være slik at

registeret viser to observasjoner av fravalg for det samme ASet dersom

det først har hatt revisor, så valgt bort, ombestemt seg og oppnevnt ny

revisor, for så å fravelge denne igjen. Han vil derfor være registrert to

ganger med fravalg. Det var viktig for oppgavens undersøkelser å fjerne

slike duplikater. Vi har kontrollert et utvalg av duplikatene ved å søke opp

organisasjonsnummeret for å påse at det virkelig er tilfelle at selskapet har

fravalgt revisor flere ganger (56)

Det forekom også observasjoner hvor et AS opprinnelig hadde revisor, for

så å velge den bort, men ombestemte seg og meldte opp ny innen

utgangen av 2011 (49). Forskjellen fra tilfellet over er at han nå ved

utgangen av 2011 har revisor, men har registrert fravalg i løpet av 2011. I

det opprinnelige uttrekket på 44.319 observasjoner var han registrert uten

revisor, mens han i realiteten hadde dette pr 31.12.2011.

Det var dessuten flere forekomster av fravalgsmeldinger på selskap som

ikke hadde lovhjemmel til å velge bort revisor. Det berørte seg til selskap

som oversteg kriterier for maksimal balansesum eller driftsinntekt (28) var

morsselskap (541) og/eller var underlagt tilsyn av FIN (13).

Etter disse korrigeringene var det 41.067 selskaper som ikke hadde revisor pr

31.12.2011 og samtidig var stiftet før 31.12.2010. Disse var både mer nøyaktige

enn det opprinnelige uttrekket, samt kunne samtidig danne grunnlag for den

avhengige variabelen i populasjonen av alle AS som hadde hatt mulighet å

fravelge revisor (113.415 observasjoner).

3.1.3.3 Primær og sekundærkilder

For å kunne avlede kjennetegn ved selskaper som fravelger revisor er et sentralt

spørsmål hvordan vi kan skaffe oss datavariabler som er valide mål på de

begrepene som inngår i undersøkelsesspørsmålene. Sagt med andre ord: Fra

hvilke typer kilder kan vi skaffe oss datavariabler som gir oss informasjon om

Side 40

kjennetegn ved selskap som fravelger revisor? I den sammenheng er det vanlig å

skille mellom to typer av data: De som forskeren selv samler inn, og de som

opprinnelig er samlet inn for andre formål, henholdsvis primær og sekundærdata

(Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 78).

Samtlige variabler som inngår i oppgavens analyser er hentet fra sekundære

kilder:

Regnskaps- og basisinformasjon om selskapet (opprinnelig kilder er blant

annet offisielle årsregnskap og kunngjøringer i Brønnøysundregistrene),

samt kredittratinger (Fra AAA Soliditet, gjennom blant annet RavnInfo og

særskilte uttrekk gjort med bistand fra vår kontaktperson i AAA Soliditet);

Regnskaps- og basisinformasjon (Fra ENIRO Norges Proff Forvalt, hvor

deres kilder også opprinnelig er blant annet offisielle årsregnskap og

kunngjøringer i Brønnøysund-registrene);

Variabel om det beløp selskapet har brukt på rådgivning fra revisor (Fra

Experian AS, hvor deres kilder opprinnelig er blant annet offisielle

årsregnskap med tilhørende noter);

Variabler tilknyttet forhold rundt daglig leder og eierforhold til selskap

(Fra Centre for Corporate Governance Research-databasen (CCGR));

Registrering av fravalgsmeldinger (Fra Brønnøysundregistrene. Avhengig

variabel);

Variabel om forekomst/ikke-forekomst av signatur fra revisor i

kontrolloppstilling (RF-1022) (Fra Skattedirektoratet).

For sekundærdata skiller man mellom offentlige kilder og standardiserte

undersøkelser. De standardiserte undersøkelsene utarbeides av profesjonelle

analysebyrå og er ment å dekke informasjonsbehovet til flere aktører. Dette kan

for eksempel være undersøkelser om forbruksvaner og preferanser til en

kundegruppe (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s. 83). Med offentlige kilder

menes all annen informasjon som er offentlig tilgjengelig: statistikk og rapporter

fra offentlige kanaler som Statistisk Sentralbyrå (SSB), Brønnøysund-registrene,

samt data fra mer kommersielle databaser som for eksempel Proff Forvalt og

RavnInfo. Samtlige variabler i undersøkelsene, med unntak av variablene vi har

fått fra Skattedirektoratet og CCGR-databasen er offentlig tilgjengelige. De to

sistnevnte faller allikevel inn i kategorien sekundærdata selv om disse ikke er

Side 41

offentlige tilgjengelige da disse ikke er innhentet primært for denne oppgavens

undersøkelsesspørsmål.

Fordelen med at dataene er offentlige tilgjengelige ble også kommentert i kapittel

1.3.1. Det poengteres her at uavhengige samarbeidspartnere til selskap som kan

fravelge revisjon, vil kunne ha mer nytte av kjennskap til beslutningsnytten av slik

informasjon enn informasjon som ikke er offentlig tilgjengelig.

Den store fordelen med sekundærdata er at noen allerede har gjort jobben med

planlegging og innhenting av dataene fra respondentene. Dette medfører en

raskere og billigere datainnsamlingsprosess enn for primærdata (Gripsrud, Olsson

og Silkoset. 2004. s 78). I vårt tilfelle frigjorde dette tid til å kunne innhente et

større antall observasjoner enn hva tilfellet ville vært ved bruk av primærdata.

Siden dataene ikke er innhentet for vårt formål, må vi akseptere at validiteten kan

være lavere enn om den var blitt hentet til vårt eget formål (Gripsrud, Olsson og

Silkoset. 2004. s. 78). Dataene kan derimot også være av høy kvalitet og

reliabilitet avhengig av kilden de kommer fra. Validitet og reliabilitet

kommenteres nærmere i avsnittene under.

3.1.3.4 Reliabilitet

Reliabilitet knytter seg til i hvilken grad en undersøkelse vil gi det samme

resultatet dersom den gjentas på samme måte mange ganger (Gripsrud, Olsson og

Silkoset. 2004. s. 123). En annen måte å si det på er ”hvor godt vi måler det vi

måler”. Med ”godt” menes i denne sammenheng hvor konsistente resultatene er.

Når man minimerer de tilfeldige og systematiske feilene i en undersøkelse, økes

reliabiliteten. En tilfeldig feil forekommer fordi man baserer sine undersøkelser på

et mindre, gjerne representativt utvalg av populasjonen (Arens, Beasley og Elder.

2010. s 478). I denne undersøkelsen er utvalget lik den virkelige størrelsen på

populasjonen slik at forekomsten av slike tilfeldige feil i variablene vil være

nærmere null.

Side 42

Systematiske feil skyldes uriktige målemetoder, feil i måleinstrumentene, forhold

ved målingen og egenskaper ved observatøren som gir uriktige avlesninger osv30.

Fordelen ved at denne oppgaven foretar en totalundersøkelse og ikke et utvalg av

populasjonen, er at man minimerer risikoen for at en bestemt type selskap ikke

svarer (ikke-responsfeil). Det store problemet med slike feil er at de som ikke

svarer vanligvis har andre typer karakteristika enn de som svarer. Det betyr at når

man bygger på et utvalg, har man ikke noen garanti for at utvalget er

representativt for hele populasjonen (Ghauri og Grønhaug. 2010. s 147). Dette gir

seg direkte utslag i analyser med høyere signifikansnivå i denne oppgaven. Å

diskutere signifikansnivå er ofte mest interessant når utvalgsstørrelsen er liten.

Når utvalget er stort, er det ofte mer interessant å undersøke forklaringskraften til

variablene i analysen (Ghauri og Grønhaug. 2010. s 163). Dette kommenteres mer

utførlig under i sammenheng med validitet.

Selv om man er sikker på at samtlige selskap faktisk har svart, kan informasjonen

de har gitt fra seg fremdeles inneholde systematiske feil, også kalt målefeil

(Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 160). Dette refererer seg til misforståelser

hvor selskapene ikke har forstått hva det spørres etter av informasjon. Oppgavens

undersøkelsesspørsmål besvares blant annet ved bruk av variabler fra offentlige

regnskap og noter for 2010 som opprinnelig er kontrollert av revisor. Revisor har

påsett at selskapene rapporterer det som det spørres etter. Hva som legges i en

regnskapsstandard kan være uklart for et selskap, men med revisors bistand og

kontroll minimeres risikoen for at det rapporteres data med målefeil.

ENIRO Norge, AAA Soliditet og Experian AS er profesjonelle aktører som lever

av å levere nøyaktig datamateriale. Leverer disse unøyaktig og ikke-reliable data,

vil disse kunne bli utkonkurrert i et konkurranseutsatt marked. Videre er offentlige

instanser som Brønnøysund-registrene og Skattedirektoratet underlagt strengt

offentlig tilsyn. Flertallet av kildene i denne undersøkelsen er derfor avhengige av

å levere data med så høy grad av reliabilitet som mulig for å overleve. Det betyr

derimot ikke at det ikke kan forekomme systematiske og tilfeldige feil i deres

leveranser.

30 http://snl.no/m%C3%A5lefeil/statistikk Store Norske Leksikon.

Side 43

Vi som forskere må være klar over at de feilene som eventuelt opptrer i

datamaterialet er vårt ansvar når vi tar i bruk data som er innhentet av andre

(Ghauri og Grønhaug. 2010. s 91). Fordi det er andre som har bearbeidet og

formidlet dataopplysningene, er det viktig å kjenne til om og hvordan dataene

eventuelt er blitt transformert (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 79). Når det

gjelder variablene som er hentet fra offisielle regnskap, er det tegn som tyder på at

dataleverandøren (AAA Soliditet og ENIRO Norge) har kontrollfunksjoner som

fanger opp om informasjon fra årsregnskapet leses over feil til deres databaser. Vi

har derimot sett forekomster av feil ved enkeltobservasjoner når dataene

opprinnelig stammer fra noteinformasjon. I vedlegg 3.1 kan leseren studere

hvordan vi har kontrollert og korrigert flere av disse ekstremverdiene.

En annen mulig kilde til systematiske feil knyttes til hvordan man i oppbygningen

av oppgavens datamateriale (113.415 observasjoner av selskap med rett til å velge

bort revisor), har håndtert begrensningen for morselskap i å fravelge revisor. Dette

er en såkalt potensiell dekningsfeil, hvor oppgavens utvalgsramme risikerer å

mangle observasjoner fra den virkelige populasjonen vi ønsker å uttale oss om

(Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s. 159-160). FIN har avklart at ”tidligere

morselskap kan fravelge revisjon dersom det på fravalgstidspunktet ikke lenger er

morselskap”31. Fordi vårt datamateriale ikke var i stand til å avgjøre om et selskap

var morsselskap pr 31.12.2011, ble beste løsning isteden å utelukke selskap som

var morselskap pr 31.12.2010 fra populasjonen. For å få et inntrykk av hvor

mange som var morselskap 31.12.2010, men ikke lenger var det ved

fravalgstidspunktet, koblet vi en tabell med forekomster av alle morsselskap i

Norge pr 31.12.2010 med alle fravalgsbeslutninger. Vi så med andre ord hvor

mange som var morselskap 31.12.2010, men ikke lenger var det da de besluttet å

fravelge revisor. Av 42.344 fravalgsmeldinger var dette tilfelle for 541

observasjoner, som tilsvarer 1,3 %. Antas samme andel for den totale

populasjonen, snakker man totalt om 1.44932 observasjoner som kan inneholde en

systematisk feil. Forfatterne mener allikevel at sannsynligheten for systematisk

feil som følge av dette er mindre. Dette fordi det er lite sannsynlig at disse 1.449

utgjør en heterogen masse med andre trekk enn et tilfeldig utvalg fra den

resterende populasjonen.

31 http://www.revisorforeningen.no/d9568134/revisjonsplikt-for-tidligere-morselskap 32 (541/42.344) * 113.415 = 1.449

Side 44

3.1.3.5 Validitet

Validitet relaterer seg også til hvor ”god” en undersøkelse er, men da på hvor godt

man måler ett eller flere fenomener eller kjennetegn. Det handler om hvor godt

man måler det man har til hensikt å måle. Vi ser av dette at reliabilitet er nært

knyttet til validitet, men at førstnevnte bare er en forutsetning for sistnevnte. En

undersøkelse kan være reliabel og gi samme resultater gang på gang, men at vi

måler noe annet enn det som faktisk var hensikten (Gripsrud, Olsson og Silkoset.

2004. s 72).

Det er vanlig å operere med flere former for validitet. I denne sammenhengen er

det naturlig å diskutere de typer validitet som refererer seg til hvor godt variablene

vi bruker i analysen er egnet til å måle det vi har til hensikt å måle (Gripsrud,

Olsson og Silkoset. 2004. s 119)

Som vi alt har vært inne på må vi akseptere at validiteten kan være lavere ved

bruk av sekundær- enn primærdata. Vi snakker da om at variablene som besvarer

undersøkelsesspørsmålene har lavere innholdsvaliditet. De fanger i mindre grad

det teoretiske begrepet man søker svar på. Som vi var inne på i innledningen

anvender for eksempel forskeren Jill Collis primærdata når hun spør selskapene

direkte om de må levere revisjonsberetning for å få bedre lånebetingelser (Collis.

2010). Denne oppgavens alternative variabel som har til hensikt å svare på noe av

det samme, bygger isteden på sekundærinformasjon fra offentlige regnskap om

selskapet hadde gjeld til kredittinstitusjoner per 31.12.2011. For sistnevnte kan det

være slik at flere som har slik gjeld ikke måtte avlevere revisjonsberetning for å

bedre kredittvilkårene. Variabelen fanger med andre ord ikke opp det samme som

førstnevnte gjør. Førstnevnte har derfor potensielt høyere innholdsvaliditet.

Derimot er det, som vi så, mye som tyder på at denne vår variabel har høyere

reliabilitet fordi den ikke er trukket fra et utvalg som kan inneholder skjevheter,

samt kommer fra en kilde som er kontrollert av revisor. Det er altså et klart trekk

ved denne oppgavens analyser at resultatene som presenteres har høyere grad av

reliabilitet, men at disse vil ha potensielt lavere innholdsvaliditet. Sagt med andre

ord vil det vi faktisk konkluderer på være mer pålitelig, men da med potensielt

lavere forklaringskraft enn andre relaterte studier.

Side 45

Oppgaven besvares med utgangspunkt i et stort antall ulike variabler. Risikoen for

at flere av variablene måler den samme teoretiske variabelen (det samme

kjennetegnet), er derfor potensielt stor. For å undersøke hvor god

begrepsvaliditeten er, er det normalt å gjennomgå korrelasjonen mellom de ulike

uavhengige variablene (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 120-121). Dette blir

gjort i kapittel 3.3.1. Tanken er at en variabel alene er utilstrekkelig til å måle et

begrep eller kjennetegn. Variablene som skal fange opp forskjellige nyanser av et

kjennetegn burde korrelere positivt, men ikke perfekt (Ghauri og Grønhaug. 2010.

s 81). For eksempel ser vi en positiv korrelasjon på 0,52 mellom variablene om

signatur fra revisor i kontrolloppstilling og presisering i revisjonsberetning om

utilstrekkelig behandling av skattetrekksmidler. Begge variablene tar sikte på å

beskrive samme kjennetegn eller begrep.

For fullstendighetens skyld, snakker man også om statistisk

konklusjonsvalidteten. Det vil si om vi har et statistisk grunnlag for samtlige

variabler til å trekke de konklusjonene vi gjør om populasjonen som helhet

(Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 122-123). Som vi vil komme inn på når vi i

det følgende presenterer de ulike variablene, vil kun et fåtall mangle

observasjoner som ikke har en naturlig forklaring. Ved disse vil det kommenteres

særskilt potensielle konsekvenser for den statistiske konklusjonsvaliditeten.

Oppsummeringsvis kan nevnes at antallet observasjoner for disse allikevel er

svært høyt sammenlignet med andre tilsvarende undersøkelser, slik at

konsekvensene for lav statistisk konklusjonsvaliditet vil være minimale.

Hvor man ved reliabilitet må forholde seg til potensielle tilfeldige og systematiske

feil, må man ved validiteten være innforstått med at denne trues av eksterne

faktorer. Ekstern validitet refererer seg til om de samme resultatene kan oppnås

ved et senere tidspunkt. Et eksempel på en ekstern trussel er tidseffekter, hvor et

resultat ikke er overførbart til et senere tidspunkt. Å finne resultater som finner

støtte i tidligere undersøkelser på andre tidspunkt og i andre jurisdiksjoner er med

på å eliminere denne formen for trussel. Derimot vil det at fravalgsmuligheten er

relativt fersk i norsk sammenheng potensielt ha i seg at framtidige analyser vil

kunne gi andre svar. For å motvirke dette har vi jobbet hardt med å relatere

resultatene i denne oppgaven mot både relatert og påsideliggende empiri og teori.

Side 46

3.2 Presentasjon av variablene i undersøkelsen og beskrivelse av

populasjonen

Undersøkelsene i denne oppgaven består både av deskriptive analyser og

logistiske regresjonsanalyser. Variablene i regresjonsanalysen er i stor grad

kategoriske dummyvariabler (1/0) som indikerer om et forhold er til stede eller

ikke. Disse er avledninger av originale kildevariabler, som i større grad er anvendt

direkte i de deskriptive analysene. I dette kapittelet beskrives variablene som er

anvendt i de deskriptive og logistiske regresjonsanalysene. Oppgaven har en klar

struktur hvor variablene er kategorisert i ti kategorier som kan følges uavhengig

av kapittel. Det er derfor ikke naturlig å kommentere det teoretiske fundamentet i

sammenheng med variabelen da en leser kan lese dette i kapittel 2. I kapittel 3.2.1

presenteres variablene tabellarisk. Tabellene viser både en beskrivelse av hvordan

variabelen skal forstås og hvordan denne er kodet, samt deskriptiv statistikk

tilknyttet denne. En ytterligere mer detaljert beskrivelse av kodingen og

modifiseringen av variablene kan dessuten leses fra side 149 i vedlegg 3.1.

3.2.1 Oversikt over variablene i regresjonsanalysene

3.2.1.1 Tabellarisk beskrivelse av variablene i regresjonsanalysene

Variabelnavn Beskrivelse/ Definisjon

Koding Forventet fortegn i regresjon

Tester hypot-ese

Avhengig variabel Fravalgt_revisor Har selskapet registrert fravalg i

Brønnøysundregistrene i perioden 01.05 til 31.12.11?

0 = nei, 1 = ja

Uavhengige variabler Geografi Lav_folketetthet_

dummy Har selskapet forretningsadresse i et fylke med lav folketetthet? (Fylker som her er definert med lav folketetthet: Finnmark, Sogn og Fjordane, Nord-Trøndelag, Troms, Nordland, Hedmark, Oppland, Telemark eller Aust-Agder). Folketetthet er basert på areal og befolkningsstatistikk fra SSB33

0 = nei, 1 = ja

+ H1b

Storby_dummy Har selskapet forretningsadresse i en storbykommune? (Storby er her definert som Norges fire største målt i antall innbyggere33: Oslo, Bergen, Trondheim eller Stavanger)

0 = nei, 1 = ja

- H1a

Bransje Annen_bransj_ Selskapet har annen NACE-kode 0 = bransje +/-

33 http://www.ssb.no/emner/02/01/10/beftett/tab-2011-06-17-02.html

Side 47

dummy som grupperes under annet enn G, M og L.

G, M og L, 1 = andre bransjer

Bransje_varehandel_ dummy

Selskapet har NACE-kode som grupperes under G.

0 = alle andre bransjer, 1 = bransje G

+/- H2b

Bransje_faglig_tjenesteyting_ dummy

Selskapet har NACE-kode som grupperes under M.

0 = alle andre bransjer, 1 = bransje M

+/- H2a

Forholdet til revisor og regnskapsfører Regnskapsfører_

dummy Selskapet benytter ekstern regnskapsfører

0 = nei, 1 = ja

+ H3a

Rådgivn_dummy Selskapet har brukt kroner på rådgivning fra revisor i 2010

0 = nei, 1 = ja

- H3b

Anmerkninger fra revisor (opinion shopping) Forbehold_dumm

y Selskapet har fått forbehold i revisjonsberetningen 2010

0 = nei, 1 = ja

+ H4a

Pres_fortsatt_ drift_dummy

Selskapet har fått presisering i revisjonsberetningen 2010 om usikkerhet om fortsatt drift eller tapt aksjekapital, iht. aksjeloven.

0 = nei, 1 = ja

+ H4b

Pres_sk_ trekksmidl_ dummy

Selskapet har fått presisering i revisjonsberetningen 2010 om at det ikke har behandlet skattetrekksmidler i samsvar med bestemmelsene i skattebetalingsloven § 5-12

0 = nei, 1 = ja

+ H4c

Pres_tilbakekalt_ dummy

Selskapet har fått presisering i revisjonsberetningen 2010 om at selskapets årsoppgjør ikke er avgitt innen lovens frist og/eller avgitt ny beretning etter at tidligere beretning er tilbakekalt

0 = nei, 1 = ja

+ H4d

Pres_ulov_lån_ dummy

Selskapet har fått presisering i revisjonsberetningen 2010 om ulovlig lån/provisjoner til aksjonær, ledende personer eller ansatte

0 = nei, 1 = ja

+ H4e

Kjønn og alder Alder_DL Alder på daglig leder pr 31.12.10 - H5a

DL_kjønn Daglig leders kjønn 0 = kvinne, 1 = mann

+ H5c

Alder_selskap Antall år siden selskapet ble stiftet (pr 31.12.10)

- H5b

Størrelse 1_2499_driftsinnt

_dummy Hadde selskapet driftsinntekter i intervallet TNOK 1 til MNOK 2,499 i 2010?

0 = 0 og MNOK 2,5 til4,999, 1 = TNOK 1til MNOK 2,499

+ H6

2500_4999_ driftsinnt_dummy

Hadde selskapet driftsinntekter i intervallet MNOK 2,5 til 4,999 i 2010?

0 = 0 og TNOK 1 til MNOK

- H6

Side 48

2,499, 1 = MNOK 2,5 til 4,999 driftsinntekt

Antall_ansatte Hvor mange ansatte har selskapet? - H6

Sum_drinnt_log Den naturlige logaritmen av selskapets driftsinntekter i 2010

- H6

Sum_eiend_log Den naturlige logaritmen av selskapets sum eiendeler pr 31.12.10

- H6

Agent- og prinsipalforhold 2eiere_dummy Hadde selskapet 1 eller 2 eiere pr

31.12.10? 0 = flere enn 2 eiere, 1 = 1 eller 2 eiere

+ H7b

DL_eierandel_ dummy

Hadde daglig leder eierandel i selskapet pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

+ H7b

Gj_kr_in_kort_ dummy

Hadde selskapet bokført kortsiktig gjeld til kredittinstitusjoner pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

- H7c

Gj_kr_in_lang_ dummy

Hadde selskapet bokført langsiktig gjeld til kredittinstitusjoner pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

- H7d

Konsern_dummy Har selskapet bokførte verdier i regnskapslinjer i 2010 som relaterer seg til konserntilhørighet?

0 = nei, 1 = ja

- H7a

Leverandørgj_ dummy

Har selskapet bokført leverandørgjeld pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

- H7e

Sign_RF_1022_ dummy

Har revisor signert kontrolloppstillingen (RF-1022)?

0 = nei, 1 = ja

- H7g

Skyld_off_avg_ dummy

Har selskapet bokført skyldige offentlige avgifter pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

- H7f

Finansiell stilling Gjeldsgrad Sum balanseført gjeld dividert med

sum balanseført egenkapital pr 31.12.10.

- H8d

God_dårlig_ kredrat_dummy

Har kredittratingselskapet AAA Soliditet gitt selskapet god (A, AA eller AAA) eller dårlig kredittrating (C)?

0 = C, 1 = A, AA eller AAA kredittrating

- H8a

Lønnsomhet_2010 Selskapets totalrentabilitet: (ORFS + FK)*100 (STK09+STK10)/2 ORFS = Ordinært resultat før skattekostnad FK = Finanskostnader STK09 = Sum totalkapital 2009 STK10 = Sum totalkapital 2010

- H8c

Revhon_driftsinnt Størrelsen på revisjonshonoraret i 2010 dividert med bokført sum driftsinntekter i 2010

+ H8b

Revhon_driftskost Størrelsen på revisjonshonoraret i 2010 dividert med bokført sum driftskostnader i 2010

+ H8b

Big 5

Side 49

Big5_dummy Hadde selskapet pr 30.04.11 revisor fra den av de fem største revisjonsselskapene i Norge?

0 = ikke big 5, 1 = big 5

- H9

Andre variabler (samlekategori) Tomter_dummy Har selskapet bokført verdier i

tomter, bygninger og annen fast eiendom pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

- H10a

Varelager_dummy Har selskapet bokført varelager pr 31.12.10?

0 = nei, 1 = ja

+ H10b

Tabell 3-1: Beskrivelse av variablene i regresjonsanalysene

3.2.1.2 Tabellarisk deskriptiv statistikk av variablene i regresjonsanalysene

Variabelnavn Observasjoner Minsteverdi

Maks verdi

Gjennom-snitt**

Std avk Gyldige Mangler Sum

Avhengig variabel

Fravalgt_ revisor

113.415 0 113.415 0 1 0,362** IA

Uavhengige variabler Geografi

Lav_folketetthet_dummy

113.415 0 113.415 0 1 0,233 IA

Storby_dummy 113.415 0 113.415 0 1 0,300 IA Bransje

Annen_bransj_dummy 113.415 0

113.415 0 1 0,499 IA

Bransje_varehandel_ Dummy 113.415 0

113.415 0 1 0,125 IA

Bransje_tjenesteyting_ dummy 113.415 0

113.415 0 1 0,109 IA

Forholdet til revisor og regnskapsfører

Regnskapsfører_dummy 113.415 0

113.415 0 1 0,564 IA

Rådgivn_ dummy 70.430 42.985

113.415 0 1 0,745 IA

Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Forbehold_ dummy 110.510 2.905

113.415 0 1 0,012 IA

Pres_fortsatt_ dummy 110.510 2.905

113.415 0 1 0,106 IA

Pres_sk_trekk-smidl_dummy 110.510 2.905

113.415 0 1 0,038 IA

Pres_tilbakekalt_dummy 110.510 2.905

113.415 0 1 0,049 IA

Pres_ulov_lån_dummy_ 110.510 2.905

113.415 0 1 0,032 IA

Kjønn og alder

Alder_DL 77.842 35.573 113.415 18 99 50,4 11,24

DL_kjønn 77.837 35.578 113.415 0 1 0,843 IA

Alder_selskap 113.415 0 113.415 0 168 9,34 11,76

Side 50

Størrelse

1_2499_drifts-innt_dummy 110.621 2.794

113.415 0 1 0,557 IA

2500_4999_ driftsinnt_ dummy 110.621 2.794

113.415 0 1 0,158 IA

Antall_ansatte 64.439 48.976 113.415 0 418 2,07 5,01

Sum_drinnt_log 110.621 2.794 113.415 0 8,5 4,73 3,23

Sum_eiend_log 110.621 2.794 113.415 0 9,9 6,99 1,67 Agent- og prinsipalforhold

2eiere_dummy 98.081 15.334 113.415 0 1 0,814 IA

DL_eierandel_ dummy 77.837 35.578

113.415 0 1 0,654 IA

Gj_kr_in_kort_dummy 110.866 2.549

113.415 0 1 0,076 IA

Gj_kr_in_lang_dummy 110.874 2.541

113.415 0 1 0,252 IA

Konsern_ dummy 110.876 2.539

113.415 0 1 0,133 IA

Leverandørgj_ dummy 110.621 2.794

113.415 0 1 0,584 IA

Sign_RF_1022_dummy 55.980 57.435

113.415 0 1 0,947 IA

Skyld_off_avg_dummy 110.750 2.665

113.415 0 1 0,546 IA

Finansiell stilling

Gjeldsgrad 109.622 3.793 113.415 -116,9* 134,7* 2,0 17,9

God_dårlig_kredrat_dummy 82.400 31.015

113.415 0 1 0,953 IA

Lønnsomhet_2010 110.046 3.369

113.415 -475 % 166 % 0,5 % 55 %

Revhon_driftsinnt 79.222 34.193

113.415

-1.700 %*

3.600 %* 6,76 % 56 %

Revhon_driftskost 104.421 8.994

113.415

-1.900 %*

2.200 %* 15 % 34 %

Big 5

Big5_dummy 113.263 152 113.415 0 1 0,307 IA Andre variabler (samlekategori)

Tomter_dummy 110.878 2.537 113.415 0 1 0,275 IA

Varelager_dummy 110.620 2.795

113.415 0 1 0,226 IA

IA = Beregning av standardavvik er ikke aktuelt for variabler som ikke er på intervall- eller forholdstallnivå.

* = SIC. Verdiene er kontrollert og skyldes at et NOK-beløp divideres på et forholdsmessig lavere NOK-beløp. Eksempelvis skyldes -1.900 % et revisjonshonorar på TNOK 19, mens driftskostnader er TNOK – 1.

** = Gjennomsnittsverdi for dummyvariabler forstås som andel forekomster av verdien 1 i variabelen. For eksempel har 36,2 % registrert fravalg (1) i den avhengige variabelen, fravalgt_revisor.

TNOK = NOK tusen. MNOK = NOK millioner.

Tabell 3-2: Deskriptiv statistikk av variablene i regresjonsanalysene

Side 51

3.2.2 Avhengig variabel – Fravalgt revisor

Variabelen måler forekomst av fravalg (1). De fleste andre tidligere relaterte

studier har brukt en tilsvarende invers avhengig variabel som isteden måler

observasjon (1) dersom selskapet beholder revisor (Blekastad og Johannessen.

2011; Collis. 2010; Svanstrøm. 2008). Det har ingen betydning hva man benytter.

Årsaken til at forfatterne måler observasjoner av fravalg, skyldes at

problemstillingen er annerledes formulert. I motsetning til disse tidligere studiene,

forholder denne variabelen seg til et faktisk valg. Nevnte studier hadde, i tillegg til

å velge bort (1) og beholde revisor (0), også alternativet ”vet ikke”, noe som

medførte manglende observasjoner i anvendelse av dataene i regresjonsanalyser.

Dette er ikke tilfelle i denne studien, som trolig derfor kan gi mer signifikante

resultat.

3.2.3 Uavhengige variabler

De uavhengige variablene er faktorer eller indikatorer som vi undersøker om kan

være annerledes kjennetegn hos selskapene som valgte bort, enn hos dem som

beholdt revisor. Det er prioritert å anvende mange variabler (36 i antallet) slik at

regresjonsanalysene blir mindre sensitive for ikke-kontrollerte forhold.

3.2.3.1 Geografi

Alle variablene som relaterer seg til kategorien geografi er utledet av

observasjoner i den opprinnelige variabelen om selskapets kunngjorte

forretningspostnummer i Brønnøysund-registrene.

I de deskriptive analysene blir det anvendt analyser på kommune- og fylkesnivå,

som er avledet ved å relatere postnummer til den kommunen og fylket dette

tilhører. Som det fremgår under av figur 3-1 (og tabell 7-6 i vedlegg 3.2) har 17,6

% (eller 19.908) av selskapene i populasjonen postnummer i Oslo fylke.

Side 52

4,5

10,7

17,6

2,72,95,14,8

3,02,24,3

9,010,1

2,1

5,25,4

2,34,1

2,51,4

0,10,02,04,06,08,010,012,014,016,018,020,0

Østfold

Akershus

Oslo

Hedmark

Oppland

Buskerud

Vestfold

Telemark

Aust‐Agder

Vest‐Agder

Rogaland

Hordaland

Sogn

 og Fjordane

Møre og Romsdal

Sør‐Trøndelag

Nord‐Trøndelag

Nordland

Troms

Finnmark –…

Svalbard

Prosent fordeling av 

observasjonene

Figur 3-1: Prosentvis fylkesfordeling av selskapene i populasjonen

Av figur 3-2 (og tabell 7-7 i vedlegg 3.2) ser vi at 0,9 % (eller 1.014) av

selskapene i populasjonen har postnummer i Larvik kommune.

17,6 

5,9 

3,6 3,4 2,9 2,3 1,7 1,4 1,4 1,3 1,1 1,1 1,1 1,0 0,9 0,9 0,9 0,9 

‐2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0 18,0 20,0 

OSLO

BERGEN

TRONDHEIM

BÆRUM

STAVANGER

KRISTIANSA

ND

ASKER

DRAMMEN

SANDNES

FRED

RIKSTAD

ÅLESU

ND

SANDEFJORD

TROMSØ

TØNSBERG

SKIEN

SKED

SMO

LARVIK

HAUGESUND

Prosentvis fordeling av 

observasjonene

Figur 3-2: Prosentvis kommunefordeling av selskapene i populasjonen.

Tabellen viser kun kommuner med flere enn 1.000 selskap i populasjonen

(resterende kan ses i tabell 7-7 i vedlegg 3.2). Kommunene som er vist i figuren

utgjør totalt 49,4 % av populasjonen.

I variabelen storby_dummy har vi valgt å operere med en smalere definisjon av

storbykommune enn hva regjeringen definerer storby som34. Vi forholder oss til

de av disse som har innbyggertall over 100.000. Det medfører at Kristiansand og

Tromsø faller utenfor definisjonen.

34 http://www.regjeringen.no/nb/dep/krd/dok/regpubl/stmeld/20022003/stmeld-nr-31-2002-2003-/1/1/1.html?id=402982

3.2.3.2 Bransje

Alle variablene som knytter seg til bransje er utledet av observasjoner i den

opprinnelige variabelen av selskapets kunngjorte bransjetilhørighet i

Brønnøysundregistrene. Dette er en standardisert variabel, kalt NACE (xx.xxx),

som er standardisert i bruk innad i EU og EØS35. Denne er, som postnummer, på

nominalnivå og kan derfor kun benyttes til å klassifisere et selskap i en kategori

(Ghauri og Grønhaug. 2010. s 76).

Fordi en NACE-kode kan omtales på tre ulike nivå, har den i de deskriptive

analysene blitt anvendt på alle tre nivå. På mest detaljerte nivå er den

innrapporterte NACE-koden, for eksempel 96.020 (frisering og annen

skjønnhetspleie). Dernest tilhører denne kategori 96 (annen personlig

tjenesteyting) sammen med alle som begynner på 96. Sist og minst detaljert

tilhører alle NACE-kode med to første siffer 94 til 96 bokstavkode S (annen

tjenesteyting). Kodingen og fordelingen i variablene er illustrert i påfølgende

figurer i dette kapitlet.

Figur 3-3: Prosentvis bransjefordeling av selskapene i populasjonen på

bokstavkodenivå.

(Se også tabell 7-9 vedlegg 3.2 for frekvensfordeling).

35 http://www.ssb.no/emner/10/01/nos_sn/nos_d383/nos_d383.pdf

1,3 0,3 3,7 

0,6 0,2 

10,6 12,5 

2,9 2,7 4,2 

10,4 

26,8 

10,9 

4,6 

0,0 0,9 2,7 1,5 1,5 1,7 

‐

5,0 

10,0 

15,0 

20,0 

25,0 

30,0 

Prosentvis fordelin

g av observasjonene

Side 54

26,8 

10,1 

6,1 6,0 5,2 4,4 4,1 3,5 

2,2 2,2 2,0 1,9 1,7 1,4 1,4 1,4 1,4 0,9 0,9 

‐

5,0 

10,0 

15,0 

20,0 

25,0 

30,0 

Prosentvis fordeling av observasjonene

Figur 3-4: Prosent bransjefordeling av selskapene i populasjonen (NACE 2-siffer).

Figuren viser kun NACE-koder (2-siffer) med flere enn 1.000 selskap (resterende

kan ses i tabell 7-10 i vedlegg 3.2). Bransjene som vises i figuren er totalt 83,5 %

av populasjonen.

20,4 

5,5  5,1 4,4 

3,7  3,4 2,4  2,3  1,7  1,7  1,4  1,2  1,2  1,2  1,0  1,0  0,9  0,9  0,9  0,9 

‐

5,0 

10,0 

15,0 

20,0 

25,0 

Prosentvis fordeling av observasjonene

Figur 3-5: Prosent bransjefordeling av selskapene i populasjonen (NACE 5-siffer).

Figuren viser kun NACE-koder (5-siffer) med flere enn 1.000 selskap (resterende

kan ses i tabell 7-11 i vedlegg 3.2). Bransjene som vises i figuren er totalt 61,4 %

av populasjonen.

Side 55

I de logistiske regresjonsmodellene inngår dummyvariablene

annen_bransj_dummy, bransje_varehandel_dummy og

bransje_faglig_tjenesteyting_dummy, mens bransje L representerer en

referansekategori. En referansekategori anvendes ved koding av variabler på

nominal nivå som skal anvendes i logistisk regresjon, hvor man for eksempel

ønsker å undersøke eventuelle bransjeforskjeller i sammenheng med andre

kontrollvariabler. I våre modeller har vi altså fire kategorier som testes om er

forskjellige fra hverandre (bransje G, M, annen bransje (andre enn G, M og L) og

referansekategorien L). Dette gir oss tre variabler, da man alltid har en variabel

mindre enn man har kategorier (Tufte. 2000). Selskap med bransjetilhørighet til L

vil ha verdien 0 i alle tre variablene, og en forskjell i sammenheng i

bransjetilhørighet til L vil implisitt bli utledet av de tre variablene i sammenheng.

3.2.3.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører

Regnskapsførers navn som opprinnelig er blitt sendt inn av selskapene til

Brønnøysundregistrene, er omkodet til en regnskapsfører_dummy.

Det er ingen kontrollmekanismer som sikrer at selskapene melder inn hvilken

regnskapsfører man benytter. Det er derfor blitt diskutert hvorvidt alle som faktisk

har ekstern regnskapsfører har meldt inn dette til Brønnøysundregistrene.

Dokumentbasert tilsyn av regnskapsførerne viser at 113.093 AS hadde ekstern

regnskapsfører i 2009. Dette utgjorde 54 % av alle AS36. Antall selskap med

registrert melding om regnskapsfører i vårt datamateriale utgjør 56 %37. Likheten

avklarer ikke det faktum at det er usikkerhet vedrørende om selskap faktisk

melder inn regnskapsfører til Brønnøysundregistrene, men viser oss at vårt

datamateriale er av samme nøyaktighet som det som anvendes av FIN ved sine

rapporteringer av tilsyn. Derimot forholder Skattedirektoratet seg til opplysninger

om oppføring av regnskapsfører i selskapets næringsoppgave. Her oppga 57 % av

AS med driftsinntekter mindre enn NOK 5 millioner å ha brukt regnskapsfører til

å føre årsregnskapet (Blekastad og Johannessen. 2011). Andelen selskap med

ekstern regnskapsfører i vårt datamateriale er dermed cirka tilsvarende andelen

som to uavhengige kilder viser.

36 113.093/ 210.476 = 0,537 -http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2009/07/fr_statistikk_forste_halvaar_09.html 37 63.971/113.415 = 0,564

Side 56

Rådgivn_dummy er levert av Experian AS38. Variabelen er hentet fra opplysning i

notene til regnskapet. For å oppfylle krav i regnskapsloven39 til opplysninger om

kostnader for bruk av revisor, er minstekravet at kostnadene minst splittes på

honorar for lovpålagt revisjon og andre tjenester. Variabelen er derfor det som er

registrert av opplysninger om ”andre tjenester”. Her faller alle andre tjenester som

ikke er revisjon inn, alt fra større due diligenceoppdrag til utarbeidelse av

årsregnskap og selvangivelse. I gjennomsnitt brukte et selskap i populasjonen kr

5.900 på rådgivning til revisor (tabell 7-12 i vedlegg 3.2 ). Vårt datamateriale har

observasjoner på 62 %40 av det totale antall selskap i populasjonen. Vi har ingen

grunn til å tro at manglende observasjoner skulle medføre en skjevhet i

datamaterialet, og at 70.430 observasjoner uansett derfor er tilstrekkelig stort

materiale til å få signifikante resultat. Observasjonene er manuelt innlest, slik at

det kan være en usikkerhet i form av menneskelig svikt. Vår gjennomgang av

datamaterialet har resultert i korrigeringer av ekstremverdier som har medført mer

nøyaktige dataverdier.

3.2.3.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Alle variablene i kategorien er omkodede nominale variabler fra Proff Forvalt-

databasen. I disse har en person hos ENIRO Norge manuelt skrevet inn

observasjoner av ulike forbehold og presiseringer i revisjonsberetningen 2010 for

det enkelte selskap. Den manuelle behandlingen kan således representere en

usikkerhet, men som nevnt over i kapittel 3.1.3.4 er ENIRO avhengig av å levere

nøyaktig datamateriale.

Datamaterialet oppgir 2.905 manglende observasjoner for alle fem

dummyvariablene. Dette er hovedsakelig selskap som er stiftet i siste halvdel av

2010, som er tillatt å utsette avleggelse av regnskap for 2010 sammen med

regnskapet for 2011 (og har derfor ikke fått revisjonsberetning for regnskapsåret

2010).

Tilsvarende som for dummyvariablene tilknyttet bransje (kapittel 3.2.3.2), er

presiseringer målt ved hjelp av fire dummyvariabler, hvorpå ikke-presisering er

referansekategori. 38 http://www.experian.no/smaa-bedrifter/analyse-og-dokumentasjon-foretaksanalyse-as.html 39 Regnskapsloven § 7-31 a og 7-44. 40 70.430/113.415 = 0,621

Side 57

3.2.3.5 Kjønn og alder

Kategorien omfatter alder på selskapet og daglig leder, samt kjønnet til daglig

leder. Alder_selskap er kodet om fra Proff Forvalts opprinnelige variabel

Stiftelsesdato. Alder_DL og DL_kjønn er begge fra CCGR-databasen.

I variablene DL_kjønn og alder_DL mangler det i underkant av 35.580

observasjoner, hvilket betyr at vi har gyldige observasjoner på 69 %41 av

selskapene i populasjonen. Et rask manuelt søk i Proff Forvalt på et utvalg av

selskapene som mangler observasjon, viser at dette gjennomgående er selskap

hvor styrets leder utfører daglig leders juridiske funksjon. Selskapet har med

andre ord benyttet seg av muligheten som ligger i asl. § 6-2, 1. ledd, 2. punktum.

Denne sier at AS med aksjekapital mindre enn NOK 3 millioner ikke trenger å ha

daglig leder (underforstått at styrets leder utfører daglig leders rettslige funksjon).

Det er ikke tilfelle at daglig leder automatisk strykes når daglig leder og styrets

leder er samme person. Hadde dette vært tilfelle, kunne det vært en risiko for at de

manglende selskapene hadde andre egenskaper enn de gyldige. For eksempel

kunne det tenkes at de gyldige observasjonene hadde mer kompleks organisatorisk

struktur fordi styre og daglig ledelse i større grad var splittet. Når det ikke er

tilfelle at daglig leder automatisk strykes, anser vi heller ikke risikoen for skjevhet

i utvalget for stor. Størrelsen på utvalget er uansett tilstrekkelig stort til å kunne

utføre tester med trolig signifikante resultat.

‐

2,0 

4,0 

6,0 

8,0 

10,0 

12,0 

14,0 

16,0 

36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Prosent av totale antall observasjoner

År siden selskapet ble stiftet

Figur 3-6: Prosentfordeling av observasjoner med hensyn på hvor mange år siden

selskapet ble stiftet. 41 - 77.843 / 113.415 = 0,686

Side 58

Figuren viser selskap som er mellom 0 og 36 år. Disse utgjør 97,1 % av

observasjonene. Resterende fordeling kan ses i tabell 7-13 i vedlegg 3.2.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

78 76 74 72 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24

Prosent av totale observasjoner

Alder daglig  leder (år)

Figur 3-7: Prosentvis fordeling av observasjoner med hensyn på hvor gammel daglig leder er.

Figuren viser daglig ledere som er mellom 24 og 78 år og utgjør 99,1 % av

observasjonene. Resterende fordeling kan ses i tabell 7-14 i vedlegg 3.2.

3.2.3.6 Størrelse

I kategorien faller tre typer variabler som alle er mål på selskapets størrelse. Disse

er alle hentet fra Proff Forvalt og RavnInfo-databasene. De opprinnelige

variablene Sum driftsinntekter i 2010 og Sum eiendeler i 2010 er begge hentet fra

de verdiene regnskapslinjene har i årsregnskapet i 2010. Antall_ansatte er anvendt

i sin originale form, og stammer opprinnelig fra det antall ansatte selskapet har

meldt inn til Enhetsregisteret42.

Tilsvarende som vi så at selskap med tilhørighet til bransje L i kapittel 3.2.3.2 ble,

blir selskap med sum driftsinntekter pålydende NOK 0 referansekategorien til

dummyvariablene 1_2499_driftinnt_dummy og 2500_4999_driftinnt_dummy.

Som for variabler i kategorien anmerkninger fra revisor eksisterer det 2.794

manglende observasjoner i den totale populasjonen. Som vi så, er dette selskap

som er stiftet i siste halvdel av 2010, som er tillatt å utsette avleggelse av regnskap

for 2010 sammen med regnskapet for 2011 (og har derfor ikke fått

42 http://www.brreg.no/registrene/enhet/

Side 59

revisjonsberetning for 2010). 31.559 selskap hadde NOK 043 i sum driftsinntekter

i 2010, dette utgjorde 28,5 %44 av observasjonene. Tilsvarende andel for selskap i

intervallene NOK 1.000 til NOK 2.4999 tusen og NOK 2.500 tusen til NOK 4.999

tusen var henholdsvis 55,7 %44 og 15,8 %44.

Antall_ansatte mangler 48.976 observasjoner av populasjonen. Observasjonene er

opprinnelig fra Proff Forvalt. Selskapene er pliktig å opplyse antall ansatte.

Forfatternes erfaring tilsier allikevel at det eksisterer en praksis hvor selskap til

tider unnlater dette.

Siden det kun presenteres deskriptiv statistikk av logaritmen av sum

driftsinntekter og sum eiendeler i 2010 i kapittel 3.2.1.2, presenteres tilsvarende

deskriptiv statistikk for variablene i sin originale form her.

Variabelnavn Observasjoner Minsteverdi

Maks verdi

Gjennom-snitt

Std avk Gyldige Mangler Sum

Avhengig variabel

Sum driftsinntekter 2010

110.621 2.794 113.415 TNOK -7.875

TNOK4.999

TNOK 1.047

TNOK 1.312

Sum eiendeler 2010

110.621 2.794 113.415 TNOK -3.251

TNOK 19.999

TNOK 2.809

TNOK 3.772

Tabell 3-3: Deskriptiv statistikk av sum driftsinntekter og sum eiendeler 2010.

3.2.3.7 Agent- og prinsipalforhold

Variablene i denne kategorien er både variabler i original og omkodet form som er

hentet fra årsregnskapet 2010 (Proff Forvalt- og RavnInfo-databasen), CCGR-

databasen, samt taushetsbelagte observasjoner fra kontrolloppstillingen (RF-

1022).

I gjennomsnitt skyldte selskap i utvalget NOK 55.012 og NOK 95.493 til

henholdsvis det offentlige og leverandører pr 31.12.2010 (tabell 7-17, vedlegg

3.2). Tilsvarende skyldte selskapet i gjennomsnitt NOK 648.010 og NOK 51.600

henholdsvis langsiktig og kortsiktig til kredittinstitusjoner (tabell 7-18, vedlegg

3.2).

43 Innefatter også 160 observasjoner av selskap med negative bokførte driftsinntekter (31.559 – 31.399 = 160) 44 : 31.559 / 110.621 = 0,285 - 61.613/110.621 = 0,557 - 17.449/110.621 = 0,158

Side 60

Konsern_dummy måler konserntilknytning. Selskapet har konserntilknytning

dersom det har verdi større enn NOK 0 i minst en av følgende

regnskapsregnskapslinjer: inntekt på investering i datterselskap, inntekt på

investering i tilknyttet selskap, inntekt på investering i annet foretak i samme

konsern, renteinntekt fra foretak i samme konsern, rentekostnad til foretak i

samme konsern, aksjer og andeler i foretak i samme konsern, langsiktig

konserngjeld eller kortsiktig konserngjeld.

I tillegg til overnevnte variabel, vil også leverandørgjeld_dummy,

skyld_off_avg_dummy, samt de to dummiene som omhandler gjeld til

kredittinstitusjoner alle bygge på observasjoner hentet fra årsregnskapet 2010.

Dette betyr, som vi har sett for andre variabler med utgangspunkt i årsregnskapet

2010, at variablene mangler observasjoner på selskap som ikke har sendt inn

årsregnskap fordi disse er stiftet i annen halvdel av 2010 og har utsatt

innsendelsen til 2011-regnskapet.

Variabelen DL_eierandel_dummy er en dummyvariabel kodet om fra den

originale variabelen, opprinnelig hentet fra CCGR-databasen. På sin opprinnelige

form gjenga den originale variabelen eierandelen daglig leder eide av selskapets

aksjekapital pr 31.12.2010 i henhold til aksjonærregisteroppgaven.

Observasjonene i variabelen viste at daglig leder i gjennomsnitt eide 49 % av

selskapets aksjekapital (tabell 7-16, vedlegg 3.2). Variablene mangler 35.578

observasjoner av populasjonen. Et manuelt søk i Proff Forvalts databaser på et

utvalg av observasjonene med mangler, viser oss at dette er både selskap hvor

daglig leder har og ikke har eierandel. Vi har derfor grunn til å tro at manglende

observasjoner ikke representerer en ulik gruppe fra gyldige observasjoner, hvilket

minimerer risikoen for feilaktige konklusjoner som følge av eventuelle skjevheter

i utvalget.

I følge Bøhren (2011), som undersøkte familieselskaper i Norge, vil det i

selskaper med en til to eiere være lettere å foreta beslutninger. Derfor kan det

være naturlig å operere med en variabel lik 2eiere_dummy. Variabelen er hentet

fra CCGR-databasen, som inneholdt observasjoner om antall eiere i selskapet.

Variabelen mangler 15.334 observasjoner av populasjonen. Når vi utfører

tilsvarende søk som i avsnittet over, finner vi heller ikke her tegn som tyder på at

Side 61

manglende observasjoner eventuelt kan medføre skjevhet i utvalget. Søkene viser

at manglende observasjoner både har forekomster av mange og få aksjonærer.

51,0 

19,4 

8,1 4,3 

1,9 0,9 0,4 0,2 0,1 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ‐

10,0 

20,0 

30,0 

40,0 

50,0 

60,0 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Prosent av totale antall observasjoner

Antall aksjonærer

Figur 3-8: Prosentvis fordeling av gyldige observasjoner om antall aksjonærer i

selskapene i populasjonen.

Figuren viser eksempelvis at 78,5 % av selskapene har en eller to aksjonærer

(51,0 + 19,4 %). Fordelingene er hentet fra den originale variabelen fra CCGR-

databasen som i sin originale form kun anvendes i de deskriptive analysene.

Sign_RF_1022_dummy anvendes i sin originale form og er hentet fra

Skatteetatens databaser. Datamaterialet mangler observasjoner på 57.435. I følge

korrespondanse med vår kontaktperson i Skattedirektoratet er 54.486 av disse

selskapene registrert med 0 ansatte i Enhetsregisteret. De resterende er i følge vår

kontaktperson trolig sendt inn på papir, og følgelig ikke registrert i etatens

elektroniske databaser.

3.2.3.8 Finansiell stilling

Variablene i denne kategorien er både variabler i original og omkodet form, hentet

fra årsregnskapet 2010 med tilhørende noteopplysninger (Proff Forvalt og

RavnInfo-databaser), samt kredittratinger utført av kredittratingselskapet AAA

Soliditet.

Størrelse på revisjonshonorar, som er hentet fra notene til årsregnskapet45, danner

grunnlaget for revhon_driftsinnt og revhon_driftskost. Et selskap i utvalget betalte

45 Regnskapsloven § 7-31 a og 7-44.

Side 62

i gjennomsnitt kr 12.260 i honorar til revisor i 2010 (tabell 7-63, vedlegg 4.8.2).

Tilsvarende som for rådgivn_dummy (kapittel 3.2.3.3), vil det også for disse være

usikkerhet forbundet med manuell behandling.

Gjeldsgrad og lønnsomhet_2010 er i sin originale form direkte fra Proff Forvalt-

databasen. Med dette forstås at forholdstallene ikke er beregnet av forfatterne selv,

men av systemene til ENIRO Norge. Forfatterne har ettergått et utvalg av

observasjonene og påsett at beregningene er nøyaktig utført. Begge variablene

inneholder observasjoner med ekstremverdier, som skyldes at egenkapitalen i stor

grad er tapt for selskapene det gjelder. For å utjevne disse har vi valgt å

”winsorize” 1 % av observasjonene. Dette betyr at vi for 0,5 % av observasjonene

med største positiv verdi erstatter disse med den høyeste verdien som forekommer

når 0,5 % er utelatt (Hasings et al. 1947. s 413-426). Tilsvarende gjøres for 0,5 %

med største negative ekstremverdi. Denne måten er vanlig å anvende i

forskningsstudier for å motvirke effekter av ekstremverdier.

Manglende observasjoner i gjeldsgrad og lønnsomhet_2010 skyldes hovedsakelig

også her at selskapene ikke har vært pliktig å sende inn årsregnskap fordi de er

stiftet i annen halvdel av 2010. Revhon_driftskost mangler begge 8.994

observasjoner av populasjonen. Dette kan skyldes at selskapet har unnlatt å

informere om størrelsen på revisjonshonoraret i notene. Omfanget er i alle tilfeller

av så liten betydning at det er lite trolig det vil slå ut med skjevheter i utvalget.

Revhon_driftsinnt mangler 34.193 observasjoner av populasjonen. Dette skyldes

hovedsakelig at 31.399 selskap hadde NOK 0 i driftsinntekter i 2010. Å dividere

en positiv verdi på 0 er ikke mulig, hvilket vi løste med å utelate observasjonene

det gjaldt fra populasjonen.

God_dårlig_kredrat_dummy er en dummyvariabel som bygger på observasjoner

av kredittratinger av selskapene utført og levert av AAA Soliditet. I følge byråets

nettsider46, er kredittratingen gitt med grunnlag innenfor fire delområder

(grunnfakta, eier/juridisk, økonomi og betalingserfaring) og med følgende

ratingkoder:

AAA - Høyeste kredittverdighet;

AA - God kredittverdighet;

46 http://soliditet.no/vaare-tjenester/aaa-rating/AAA-Rating.517.cms

Side 63

A – Kredittverdig;

AN - Nyetablert foretak;

Ingen rating – Rating er ikke fastsatt (det ligger inne en aktuell hendelse

eller kreditorvarsel som er så alvorlig at ratingen er fjernet fra selskapet)47;

B - Kreditt mot sikkerhet;

C - Kreditt frarådes.

A, AA og AAA kan alle oppfattes som gode kredittratinger. B er i følge AAA

Soliditet “kreditt mot sikkerhet”. Når B gis sies det verken om man burde gi

kreditt eller ikke. Det frarådes ikke, ei heller oppfordres til kredittgivning, altså

tilnærmet nøytral kredittrating. Et selskap som er gitt C har fått en dårlig

kredittrating. AN-ratinger kan tolkes til at kredittratingbyrået oppfatter

selskapet som så nytt at det ikke har grunnlag til å foreta rating.

God_dårlig_kredrat_dummy mangler 31.015 observasjoner. Dette skyldes, som

nevnt, at observasjoner av AN, B og Ingen-rating er verken gitt verdien 1 eller 0.

42,4 %

20,8 %

6,0 %1,9 %

24,8 %

3,5 %0,6 %

0,0 %5,0 %10,0 %15,0 %20,0 %25,0 %30,0 %35,0 %40,0 %45,0 %

Prosent av totale antall 

observasjoner

Kredittrating

Figur 3-9: Prosentvis fordeling av gyldige observasjoner av ulike kredittratinger.

Variabelen er i sin originale form fra AAA Soliditet. Se tabell 7-20, vedlegg 3.2

95,2 % av observasjonene i god_dårlig_kredrat_dummy er gitt verdien 1 (god

rating). At kun så liten andel som 4,8 % er gitt verdien 0 (dårlig rating) vil trolig

ha lite å si for signifikansnivået til variabelen i regresjonsmodellene. Dette fordi

antall ganger som 0 forekommer er hele 3.933 ganger, noe som må anses som et

tilstrekkelig antall til å kunne gi pålitelige resultater. Til sammenligning er det i 47 Kommentar i parentes er i følge vår kontaktperson i AAA Soliditet.

Side 64

omnibusundersøkelser48, som blant annet utføres av SSB, normalt å operere med

utvalg på 1.000-1.500 observasjoner (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 156).

3.2.3.9 Big 5

Big 5 består av BDO, Deloitte, Ernst & Young, KPMG og PwC. I tillegg til

big5_dummy som er brukt i regresjonen, er det i de deskriptive analysene også

brukt en variabel, som også er hentet fra Proff Forvalt-databasen, som viser

selskapets revisor pr 31.12.2011. Disse variablene har i sammenheng gitt oss

mulighet til å analysere hvilke konsekvenser fravalg av revisor har hatt på

revisjonsselskapsnivå.

Det mangler 152 observasjoner av populasjonen i big5_dummy. I følge vår

kontaktperson i AAA Soliditet er dette selskap hvor revisor hadde fratrådt

oppdraget etter revl. § 7-1 og følgelig stod selskapene uten revisor pr 30.04.11. Et

søk på et utvalg av disse observasjonene i kunngjøringer i Brønnøysundregistrene

viste at dette stemte. For selskap som har beholdt revisor pr 31.12.11 (ikke har

sendt inn fravalgsmelding innen 31.12.11) mangler variabelen 64 observasjoner

av populasjonen. Tilsvarende søk, som nevnt over, viser at også disse gjaldt

selskap hvor selskapet ikke hadde valgt bort revisor, men at revisor selv allikevel

hadde trukket seg etter revl. § 7-1 pr 31.12.11.

3.2.3.10 Andre variabler

I denne kategorien samles variablene som ikke naturlig passer inn med deres

hypoteser og teoretisk forankring i de andre kategoriene

Tomter_dummy og varelager_dummy er begge dummyvariabler med

utgangspunkt i observasjoner av om et selskap har bokført en verdi i henholdsvis

regnskapslinjen ”Tomter, bygninger og annen fast eiendom” eller ”Sum

varelager” pr 31.12.2010. Disse er hentet fra henholdsvis RavnInfo og Proff

Forvalt som igjen har hentet disse fra årsregnskapet for 2010.

Begge variablene mangler ca. 2.500 observasjoner, som nok en gang skyldes de

selskapene i populasjonen som er stiftet i annen halvdel av 2010 og har benyttet

seg av muligheten til å utsette innsendelse av årsregnskapet for 2010.

48 http://www.ssb.no/omssb/oppdrag/brosjyre.pdf side 2

Side 65

3.3 Bruk av logistiske regresjonsanalyser i denne oppgaven

Regresjonsanalyser skiller seg fra deskriptive analyser ved at poenget i

regresjonsanalyser er å undersøke om flere uavhengige variabler i sammenheng

kan belyse den avhengige variabelen. Krysstabeller i de deskriptive analysene kan

for eksempel vise oss at gruppen selskap som har tilhørighet til bransje G har

fravalgt revisor i høyere grad enn dem med annen bransjetilhørighet.

Eksempelanalysen tar derimot ikke hensyn til at dette kan skyldes andre forhold.

For eksempel at dette kan skyldes at selskapet har varelager bokført i balansen og

ikke selve bransjetilhørigheten. For å kontrollere for dette, skiller

regresjonsanalysen seg fra de deskriptive ved at man i disse studerer

sammenhenger mellom en eller flere av de uavhengige variablene (Gripsrud,

Olsson og Silkoset. 2004. s 263). Oppgavens kapittel 4 utfører både deskriptive og

regresjonsanalyser (jevnfør kapittel 3.2).

3.3.1 Kontroll av korrelasjon mellom de uavhengige variablene

En viktig forutsetning for å kunne utføre regresjonsanalyser hvor man ønsker å

uttale seg om hele populasjonen (statistisk inferens), er å kontrollere for

multikollinearitet. Ingen av de uavhengige forklaringsvariablene må være 100 %

korrelert med hverandre. Høy korrelasjon kan føre til ustabile koeffisienter og

tilsvarende svake signifikansverdier fordi det blir vanskelig å skille mellom hvilke

variabler som forklarer hva (Wenstøp. 2003. s.341-342). ”Er (..) korrelasjonen et

sted mellom -0,5 og 0,5, vil etter all sannsynlighet kollineariteten være

uproblematisk” (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004. s 299). En annen side av

denne saken var vi inne på over i kapittel 3.1.3.5, der vi så at to variabler som

skulle måle samme kjennetegn korrelerte positivt, men at det i den sammenheng

var nødvendig med en viss positiv korrelasjon for å sikre høy begrepsvaliditet.

Altså er det av flere grunner nødvendig å gjennomgå hvordan de uavhengige

variablene korrelerer med hverandre.

Vår korrelasjonsanalyse viser at åtte korrelasjonspar har en korrelasjon større eller

mindre enn pluss/minus 0,5. Tre av disse skyldes at vi anvender tre

dummyvariabler for bransjetilhørighet. Disse bygger alle på samme observasjoner

fra samme opprinnelige variabel. Tilsvarende gjelder for det paret av

omsetningskategorier. Dette er forventede korrelasjoner som ikke vil hindre

Side 66

gjennomførbarheten av regresjonsanalysene. Parene god_dårlig_kredrat_dummy/

pres_fortsatt_drift_dummy og sign_RF_1022_dummy/pres_sk_trekksmidl_dummy

korrelerer også sterkt. Dette kan skyldes høy grad av konvergent begrepsvaliditet,

hvor variablene fanger opp samme kjennetegn (Gripsrud, Olsson og Silkoset.

2004. s 121). Dette ble også omtalt i sammenheng med diskusjonen rundt

begrepsvaliditet i kapittel 3.1.3.5. En måte å heve forklaringskraften og heve

signifikansnivåene til variablene er å utelate uavhengige variabler som korrelerer

sterkt med hverandre. Dette har vi gjort når vi har valgt å fremstille flere modeller

i kapittel 4. Der har vi tatt inn og ut variabler i de ulike modellene.

I tillegg til parene som korrelerer sterkt med hverandre (+/- 0,5), er det 15 par som

korrelerer pluss/minus 0,2-0,3. Disse kommenteres ikke utover det at disse trolig

ikke vil være til hinder for gjennomførbarheten av regresjonsanalysene. Med et så

stort omfang uavhengige variabler, hvor dette beløper seg til i underkant av 700

korrelasjonspar, vil sannsynligheten for at et kjennetegn delvis beskrives av flere

variabler være høy og naturlig. Korrelasjonsanalysen kan studeres i tabellform på

de to påfølgende sidene.

Side 67

 Constant  

 

LAV_FOL

KETETTHE

T_DUMM

Y         

 

STORBY_

DUMMY     

 

ANNEN_

BRANSJ_

DUMMY     

 

BRANSJ_

G_DUMM

Y                 

 

BRANSJ_

M_DUM

MY               

 

REGNSKA

PSFØRER

_DUMMY  

 

RÅDGIVN

_DUMMY  

 

FORBEHO

LD_DUM

MY               

 

PRES_FO

RTSATT_

DRIFT_D

UMMY      

 

PRES_SK_

TREKKSM

IDL_DUM

MY       

 

PRES_TIL

BAKEKAL

T_DUMM

Y         

 

PRES_UL

OV_LÅN_

DUMMY     

 

DL_ALDE

R                  

 

DL_KJØN

N                  

 

ALDER_S

ELSKAP      

 

1_2499_D

RIFTSINN

T_DUMM

Y    

 

2500_499

9_DRIFTS

INNT_DU

MMY 

 

ANTALL_

ANSATTE  

 

SUM_DRI

NNT_LOG 

 

SUM_EIE

ND_LOG    

 

2EIERE_D

UMMY        

Constant                       1,00          

LAV_FOLKETETTHET_DUMMY         ‐0,03         1,00          

STORBY_DUMMY                   ‐0,02         0,31           1,00          

ANNEN_BRANSJ_DUMMY             ‐0,10         ‐0,02         ‐0,00         1,00          

BRANSJ_G_DUMMY                 ‐0,09         ‐0,01         ‐0,00         0,81           1,00          

BRANSJ_M_DUMMY                 ‐0,09         ‐0,01         ‐0,04         0,79           0,69           1,00          

REGNSKAPSFØRER_DUMMY           ‐0,03         0,01           ‐0,00         0,01           0,03           0,01           1,00          

RÅDGIVN_DUMMY                  ‐0,04         0,11           0,00           ‐0,00         ‐0,01         ‐0,00         0,19           1,00          

FORBEHOLD_DUMMY                ‐0,02         0,01           ‐0,00         ‐0,01         ‐0,01         ‐0,00         0,00           ‐0,01         1,00          

PRES_FORTSATT_DRIFT_DUMMY      ‐0,11         0,00           ‐0,01         ‐0,00         0,00           ‐0,00         ‐0,02         ‐0,01         0,02           1,00          

PRES_SK_TREKKSMIDL_DUMMY       ‐0,08         0,01           0,00           ‐0,02         ‐0,01         ‐0,02         ‐0,00         ‐0,01         0,00           ‐0,03         1,00          

PRES_TILBAKEKALT_DUMMY         ‐0,02         ‐0,00         ‐0,03         ‐0,01         ‐0,01         ‐0,00         0,01           0,00           ‐0,05         0,09           0,06           1,00          

PRES_ULOV_LÅN_DUMMY            ‐0,04         0,00           ‐0,02         ‐0,01         0,00           0,01           0,01           0,00           ‐0,03         0,02           ‐0,06         0,04           1,00          

ALDER_DL                  ‐0,09         ‐0,00         0,02           0,02           ‐0,01         ‐0,02         0,03           ‐0,02         ‐0,01         0,00           0,01           0,02           ‐0,01         1,00          

DL_KJØNN                       ‐0,02         0,02           0,03           ‐0,07         0,01           ‐0,05         0,01           0,02           ‐0,01         ‐0,00         ‐0,02         ‐0,02         0,01           ‐0,12         1,00          

ALDER_SELSKAP                  0,02           0,03           ‐0,05         0,11           0,05           0,13           0,06           ‐0,02         0,01           0,01           0,00           0,01           0,01           ‐0,32         ‐0,01         1,00          

1_2499_DRIFTSINNT_DUMMY    ‐0,94         0,01           ‐0,00         0,03           0,02           0,02           0,01           0,01           ‐0,01         0,00           0,00           ‐0,01         0,01           ‐0,00         0,00           ‐0,03         1,00          

2500_4999_DRIFTSINNT_DUMMY ‐0,93         0,01           ‐0,00         0,02           0,02           0,02           0,01           0,01           ‐0,01         0,00           0,00           ‐0,01         0,01           ‐0,00         0,00           ‐0,03         1,00           1,00          

ANTALL_ANSATTE                 ‐0,02         ‐0,02         0,01           ‐0,11         ‐0,02         ‐0,05         ‐0,01         0,00           0,01           0,00           ‐0,00         ‐0,00         0,00           0,02           0,14           0,01           0,04           0,02           1,00          

SUM_DRINNT_LOG                 0,10           0,01           0,00           ‐0,08         ‐0,09         ‐0,06         ‐0,05         0,01           ‐0,00         0,02           ‐0,03         0,02           0,01           0,06           ‐0,01         0,05           ‐0,25         ‐0,27         ‐0,18         1,00          

SUM_EIEND_LOG                  ‐0,19         0,00           ‐0,03         0,19           0,17           0,15           ‐0,03         ‐0,02         ‐0,00         0,04           ‐0,00         0,01           ‐0,00         ‐0,08         ‐0,08         ‐0,05         0,07           0,06           0,06           ‐0,25         1,00          

2EIERE_DUMMY               ‐0,05         0,01           ‐0,00         ‐0,03         ‐0,04         ‐0,02         ‐0,00         0,01           0,00           ‐0,01         ‐0,02         ‐0,00         ‐0,01         0,04           ‐0,01         0,05           0,00           0,01           0,03           ‐0,00         0,02           1,00          

DL_EIERANDEL_DUMMY             ‐0,02         0,01           0,01           ‐0,06         ‐0,05         ‐0,07         ‐0,02         0,00           0,01           0,00           ‐0,00         ‐0,01         ‐0,01         ‐0,04         ‐0,04         0,02           ‐0,01         ‐0,01         ‐0,03         ‐0,00         0,04           0,01          

GJ_KR_IN_KORT_DUMMY            ‐0,02         ‐0,00         0,04           ‐0,02         ‐0,06         ‐0,03         ‐0,00         ‐0,02         ‐0,00         ‐0,03         0,01           ‐0,01         ‐0,04         ‐0,01         ‐0,02         ‐0,03         0,01           0,01           0,01           ‐0,03         ‐0,00         0,00          

GJ_KR_IN_LANG_DUMMY            0,02           ‐0,04         0,07           0,03           0,02           0,06           ‐0,02         ‐0,00         0,00           ‐0,02         ‐0,01         0,01           ‐0,02         0,06           ‐0,02         0,06           ‐0,01         ‐0,01         ‐0,01         ‐0,04         ‐0,13         0,00          

KONSERN_DUMMY                  0,00           0,01           ‐0,02         0,01           0,00           0,01           0,01           0,02           0,00           ‐0,01         0,00           ‐0,00         0,00           0,01           ‐0,00         0,01           ‐0,01         ‐0,01         ‐0,00         0,02           ‐0,08         ‐0,04        

LEVERANDØRGJ_DUMMY             ‐0,03         ‐0,03         0,02           ‐0,05         ‐0,06         ‐0,01         ‐0,11         0,02           ‐0,00         ‐0,01         0,00           ‐0,01         ‐0,00         0,04           ‐0,02         ‐0,00         0,03           0,03           ‐0,02         ‐0,18         0,01           0,01          

SIGN_RF_1022_DUMMY             ‐0,14         0,01           0,02           ‐0,01         ‐0,01         ‐0,01         ‐0,00         0,00           0,06           0,02           0,52           0,04           0,09           ‐0,01         ‐0,01         0,00           0,01           0,01           0,01           0,00           0,01           ‐0,01        

SKYLD_OFF_AVG_DUMMY            ‐0,08         0,02           ‐0,00         ‐0,07         ‐0,05         ‐0,09         ‐0,01         ‐0,02         ‐0,01         ‐0,00         ‐0,02         0,00           0,00           ‐0,01         ‐0,00         0,01           0,03           0,04           ‐0,04         ‐0,21         0,01           ‐0,02        

GJELDSGRAD                     ‐0,01         0,01           ‐0,01         0,02           0,02           0,02           ‐0,01         ‐0,00         ‐0,02         0,10           0,00           0,03           0,03           0,02           ‐0,01         0,04           0,01           0,01           ‐0,02         ‐0,03         0,00           0,00          

GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY       ‐0,10         0,01           0,01           ‐0,02         ‐0,02         ‐0,03         0,00           ‐0,01         0,12           0,63           0,11           0,09           0,05           ‐0,03         0,01           ‐0,02         ‐0,03         ‐0,03         ‐0,01         0,03           ‐0,08         ‐0,01        

LØNNSOMHET_2010                0,05           0,01           ‐0,01         0,01           0,03           ‐0,02         ‐0,02         0,01           0,03           0,05           0,00           0,02           ‐0,05         0,02           ‐0,00         0,03           0,00           0,00           0,07           ‐0,18         ‐0,05         ‐0,07        

REVHON_DRIFTSINNT              0,13           ‐0,00         ‐0,00         ‐0,02         ‐0,03         ‐0,01         ‐0,01         0,02           0,00           0,00           ‐0,00         0,01           0,00           0,02           ‐0,01         0,02           ‐0,20         ‐0,20         ‐0,05         0,32           ‐0,10         0,00          

REVHON_DRIFTSKOST              ‐0,04         0,01           ‐0,01         0,01           0,02           0,01           0,01           ‐0,00         ‐0,00         0,00           0,00           ‐0,00         ‐0,01         0,01           0,01           ‐0,01         0,01           0,00           ‐0,00         0,09           ‐0,01         ‐0,01        

BIG5_DUMMY                     ‐0,01         ‐0,13         0,06           0,01           0,01           0,01           0,02           0,02           0,01           ‐0,00         ‐0,01         ‐0,01         0,01           0,00           0,01           ‐0,02         0,00           0,00           ‐0,01         0,01           ‐0,06         0,02          

TOMTER_DUMMY                   0,03           ‐0,08         0,06           0,27           0,29           0,29           ‐0,01         ‐0,01         ‐0,02         ‐0,01         ‐0,00         ‐0,02         0,00           ‐0,01         0,02           ‐0,15         ‐0,02         ‐0,02         ‐0,01         0,05           ‐0,30         0,02          

VARELAGER_DUMMY                ‐0,02         ‐0,03         0,06           ‐0,12         ‐0,27         0,01           0,01           ‐0,03         ‐0,02         0,00           0,01           ‐0,01         0,03           0,00           0,11           ‐0,04         0,02           0,01           ‐0,08         ‐0,09         0,07           0,01          

..fortsettelse av korrelasjonspar fra og med variabel DL_eierandel_dummy for par lenger til høyre i tabellen, kan ses på neste side.

Side 68

 

DL_EIERA

NDEL_DU

MMY           

 

GJ_KR_IN

_KORT_D

UMMY        

 

GJ_KR_IN

_LANG_D

UMMY        

 

KONSER

N_DUMM

Y                  

 

LEVERAN

DØRGJ_D

UMMY        

 

SIGN_RF_

1022_DU

MMY           

 

SKYLD_O

FF_AVG_

DUMMY     

 

GJELDSG

RAD            

 

GOD_DÅ

RLIG_KRE

DRAT_DU

MMY       

 

LØNNSO

MHET_20

10                

 

REVHON

_DRIFTSI

NNT            

 

REVHON

_DRIFTSK

OST             

 

BIG5_DU

MMY           

 

TOMTER_

DUMMY     

 

VARELAG

ER_DUM

MY               

DL_EIERANDEL_DUMMY             1,00          

GJ_KR_IN_KORT_DUMMY            0,00           1,00          

GJ_KR_IN_LANG_DUMMY            ‐0,05         ‐0,08         1,00          

KONSERN_DUMMY                  0,23           0,01           0,01           1,00          

LEVERANDØRGJ_DUMMY             0,05           0,00           ‐0,03         ‐0,00         1,00          

SIGN_RF_1022_DUMMY             0,01           0,01           ‐0,01         ‐0,00         ‐0,02         1,00          

SKYLD_OFF_AVG_DUMMY            ‐0,05         ‐0,00         0,01           ‐0,00         ‐0,05         ‐0,01         1,00          

GJELDSGRAD                     0,03           ‐0,04         ‐0,09         ‐0,02         ‐0,01         0,02           0,00           1,00          

GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY       ‐0,01         0,10           0,04           0,01           0,02           ‐0,07         ‐0,01         ‐0,06         1,00          

LØNNSOMHET_2010                ‐0,07         0,05           0,06           ‐0,00         0,10           ‐0,01         0,03           ‐0,00         ‐0,10         1,00          

REVHON_DRIFTSINNT              ‐0,01         ‐0,00         0,00           ‐0,01         ‐0,02         ‐0,00         0,03           ‐0,01         0,01           0,01           1,00          

REVHON_DRIFTSKOST              0,01           ‐0,00         ‐0,00         0,00           0,02           0,00           0,05           0,00           0,00           ‐0,02         0,01           1,00          

BIG5_DUMMY                     0,06           ‐0,01         0,01           ‐0,02         ‐0,02         ‐0,02         0,01           0,00           ‐0,00         0,01           0,02           ‐0,00         1,00          

TOMTER_DUMMY                   ‐0,00         ‐0,00         ‐0,21         0,01           0,00           ‐0,01         0,04           ‐0,03         0,00           0,04           0,05           0,00           0,02           1,00          

VARELAGER_DUMMY                ‐0,04         ‐0,08         ‐0,02         ‐0,00         ‐0,11         0,01           ‐0,01         0,01           0,01           0,05           ‐0,02         ‐0,01         0,00           ‐0,03         1,00          

Tabell 3-4: Korrelasjonsanalyse av de uavhengige variablene i regresjonsanalysen.

Lyseblå indikerer korrelasjon større eller mindre enn +/- 0,2, mørkeblå +/- 0,5.

Side 69

4 UNDERSØKELSENE

I dette kapitlet besvares oppgavens problemstilling. Her presenteres deskriptive

undersøkelser og regresjonsanalyser som er utført med utgangspunkt i den

metodiske tilnærmingen som ble presentert i kapittel 3. Resultatene fra disse

analysene utfordrer teorien fra kapittel 2 ved å forkaste eller beholde hypotesene

fra kapitlet.

4.1 Deskriptive undersøkelser

I dette kapitlet presenterer vi resultater fra krysstabeller samt bearbeidede tabeller

fra disse. I forbindelse med analyse av kategorien “Størrelse” representert med

omsetning, oppdaget vi at selskaper med nullomsetning skilte seg ut fra øvrige

selskaper i forhold til hva tidligere internasjonale studier på størrelse og fravalg

ville tilsi (se figur 4-1). Dess lavere omsetning, dess høyere fravalgsandel vil man

normalt forvente (Collis. 2010). Vi dannet derfor tre inntektskategorier; kategori

0: 0-omsetning, kategori 1: omsetning NOK 1.000 til 2.499 tusen og kategori 2:

omsetning NOK 2.500 tusen til 4.999 tusen. Denne oppdelingen vil også benyttes

i forbindelse med analysen av andre variabler. De deskriptive undersøkelsene har

også vært et grunnlag for å bygge hypoteser som kan testes i regresjonen.

Figur 4-1: Forskjell mellom forventet og faktisk fravalgsandel avhengig av

størrelse på driftsinntekt.

Se vedlegg 4.6.1 for frekvensfordelingen som figuren bygger på.

Av 113.415 selskap i oppgavens populasjon har 41.067 valgt bort revisor (36,2

%).

0 %

10 %

20 %

30 %

40 %

50 %

0 150 350 750 1750 2750 3750 4750

Fravalgsan

del

Driftsinntekter (NOK tusen)

Forventet fravalgsandel

Faktisk fravalgsandel

4.1.1 Geografi

Vi har undersøkt om det er geografiske forskjeller knyttet til fravalg av revisjon

både på kommune- og fylkesnivå.

4.1.1.1 Fylker

Oversikten over fravalgsandelen pr fylke viser at det er store variasjoner (tabell 7-

23 i vedlegg 4.1.1). Dersom vi ser bort fra Svalbard, har vi Møre og Romsdal

nederst med 29,3 % og Finnmark og Oppland øverst med henholdsvis 49,5 % og

47,6 %.

Figur 4-2: Fravalgsandel med tilhørende folketetthet pr fylke.

Dess høyere fravalgsandel dess mørkere fargetone. Se vedlegg 4.1.1 for

frekvensfordeling av antall selskap.

4.1.1.2 Kommuner

De fire største byene har lav fravalgsandel; Oslo 32,1 %, Bergen 27,4 %,

Stavanger 30,9 % og Trondheim 33,5 %. Fylket byen tilhører ligger også under

landsgjennomsnittet på 36,2 % (foruten Sør-Trøndelag med 36,4 %). Vedlegg

4.1.2 viser alle kommuner med flere enn 1.000 selskaper.

Side 71

4.1.1.3 Kommuneoppdeling

Ved å dele opp kommunene i forhold til antall selskaper ser vi at fravalgsandelen

øker dess færre selskaper det er i kommunen (figur 4-3 og vedlegg 4.1.3). Oslo

med 19.908 har en fravalgsandel på 32,1 %, mens de minste kommunene med

mellom 0 og 100 selskaper (totalt 243 kommuner med til sammen 11.402

selskaper) har en fravalgsandel på 42,5 %. Fravalgsandelen øker hele veien fra de

store kommunene til de små. Dersom vi hensyntar kategori 0-selskapene, ved å

ekskludere disse fra undersøkelsene, har vi samme tendens med Oslo på 34,2 %

og de minste kommunene med 43,4 % (vedlegg 4.1.3 for frekvensfordeling).

32,1 % 32,5 %

36,1 % 36,2 %

38,8 % 39,2 %

42,5 %

27,0 %29,0 %31,0 %33,0 %35,0 %37,0 %39,0 %41,0 %43,0 %45,0 %

Prosentvis fravalgsandel

Størrelse på kommunen målt i antall  selskap  i kommunen

Figur 4-3: Fravalg oppdelt på størrelse på kommunen målt i antall selskap i

kommunen.

4.1.2 Bransje

4.1.2.1 Overordnet

Vi kategoriserer bransjene inn i 19 hovedkategorier (A til S) (vedlegg 4.2.1).

Bransje S (annen tjenesteyting), som blant annet inneholder leger og tannleger,

har høyest fravalgsandel med 54 % og deretter følger bransje Q (helse og

sosialtjenester) med en fravalgsandel på 48 %. Nederst har vi bransje D og E som

begge er på 26 %. Disse bransjene utgjør imidlertid en meget liten del av

populasjonen. Blant de største bransjene (over 10 % av totalpopulasjon) er det tre

bransjer som skiller seg ut. På nedre del av skalaen finner vi bransje L (eiendom)

med en fravalgsandel på 29 % og utgjør nesten 30 % av hele populasjonen. Det er

interessant å lese andre undersøkelser49, som påpeker at det er flest

eiendomsselskaper som velger bort. Dette er riktig, men i og med dette er den

49 http://www.revisorforeningen.no/d9578555/disse-valgte-bort-revisjon-i-2011

Side 72

klart største bransjen, er det som forventet. Artikkelen ser dessverre ikke hele

bildet da eiendom er blant de bransjene med lavest fravalgsandel.

På øvre del av skalaen finner vi bransje M (faglig vitenskapelig og teknisk

tjenesteyting) som har en fravalgsandel på 42 % og bransje G (varehandel) som

ligger på 40 %.

4.1.2.2 Bransjer i skattemyndighetenes søkelys

Skattemyndighetene har uttalt at det er en del bransjer med større eller mindre

grad av svart økonomi. Leder for Skattekrim Øst, Jan Egil Kristiansen, fremhevet

restaurant, rengjøring, taxi, frisør, bygg og anlegg og bilpleie/bruktbilbransjen

som typiske eksempler på dette (Unio-konferansen i 200850). Det kan også nevnes

at følgende bransjer har særskilte krav i bokføringsforskriftens kapittel 8; bygg og

anlegg, taxi, hårpleie, frisør og skjønnhetsvirksomhet, serveringssteder og hoteller

(overnatting). Til bilpleie/bruktbilbransjen og kjøreskoler, har Norsk

Regnskapsstiftelse avgitt egne uttalelser om god bokføringsskikk51 (henholdsvis

GBS 8 og 2).

Gjennomsnittlig fravalgsandel for hele populasjonen er 36,2 % (vedlegg 4.2.1).

Av våre utvalgte bransjer, ligger alle over snittet, men restaurant og bilpleie

avviker ikke vesentlige fra snittet (vedlegg 4.2.2). Frisører ligger høyest med 57

%. Deretter følger Bygg og anlegg, Taxi og Trafikkskoler med 45 % og

Rengjøring med 44 %. Bygg og anlegg er en stor populasjon på 4.957 selskaper,

mens de tre andre er små.

Det lave antallet selskaper blant trafikkskole, drosjebil og rengjøring tilsier at de

fleste i bransjen er organisert som enkeltpersonforetak. Bransjesøk på ”taxi” på

www.brreg.no viser at det er 124 aksjeselskaper (totalt sett) med taxi i navnet,

mens det er 922 enkeltpersonforetak (EPF). Dersom vi estimerer dette på den

totale populasjonen av næringsdrivende taxisjåfører er kun en av åtte aksjeselskap

(31.01.2012). For trafikkskoler (søkeordet “trafikkskole”) og rengjøring (søkeord

“rengjøring”) fikk vi fordeling på henholdsvis 401/910 og 147/577 mellom AS og

50http://www.google.no/url?sa=t&rct=j&q=jan%20egil%20kristiansen%20skatt%20%C3%B8st%20unio&source=web&cd=1&ved=0CCMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.unio.no%2Fkunder%2Funio%2Fmm.nsf%2FlupGraphics%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt%2F%24file%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt&ei=Dg54T9PsJ8P64QTNuuW_Aw&usg=AFQjCNG4UtJz-yqow6aFXaxhIHiorsMrqw (Power-Point-fremvisning) 51 http://www.regnskapsstiftelsen.no/a9232422/Bokforing/God-bokforingsskikk

Side 73

EPF (henholdsvis ca 31 og 20 % er AS). Til sammenligning er tilsvarende

fordeling 219.977/129.83552 uavhengig av næring (ca. 63 % er AS). Det er

dermed en stor del av disse bransjene som uansett ikke har benyttet revisor.

Restauranter ligger også over snittet, men ikke vesentlig med 38 % og dette er

ikke helt i henhold til våre antagelser om at bransjer i skattemyndighetenes

søkelys vil fravelge i større grad. På den annen side kan det være at de ser at de

uansett er avhengige av revisor med hensyn til for eksempel skjenkebevilling fra

kommunen. Bilpleie ligger på 37 % og skiller seg ikke ut.

4.1.2.3 NACE-bransjekoder med over 500 observasjoner i populasjonen

I de største bransjekodene er fravalgsandelen størst blant leger (60%), frisører (57

%) og tannhelse (56 %) (henholdsvis NACE-kode 86.211 (Q), 96.020 (S) og

86.230 (Q)) (Vedlegg 4.2.3). Leger og tannhelse var i utgangspunktet ikke ansett

som en useriøs bransje. Diverse søk på “Lege + regnskapsjuks”53 viser at det har

vært en del bokettersyn som har avdekket mangler i denne bransjen.

Hovedgrunnen kan allikevel være at denne bransjen (Q) i stor grad benytter seg

ekstern regnskapsfører og dermed ikke ser behovet for revisor (vedlegg 4.2.4).

4.1.2.4 Bransje og kategori 0

Det er en viss sammenheng mellom bransje og nullselskaper (vedlegg 4.2.5).

Bransjer med lav fravalgsandel tenderer til å være overrepresentert i kategori 0-

inntekt og bransjer med høy fravalgsandel er overrepresentert blant kategori 1 og

2. Eksempelvis er fravalgsandel blant kategori 1 og 2-selskap i bransje G

(varehandel) 12 prosentpoeng høyere enn i kategori 0 i bransjen.

Varehandelsselskap utgjør 14,9 % av kategori 1 og 2, og kun 6,1 % av kategori 0.

Hva som forklarer hva er vanskelig å si, men bransjetilhørighet er i hvert fall med

på å forklare deler av den lave fravalgsandelen blant nullselskaper, jevnfør

kapittel 4.1.6 Størrelse.

4.1.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører

4.1.3.1 Ekstern regnskapsfører

I følge Brønnøysundregistrene hadde 63.971 av selskapene som hadde mulighet

til å fravelge revisjon ekstern regnskapsfører. Av disse valgte 44,5 % bort revisjon

52 http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2012/01/fr-statistikk.html 53 www.tv2.no/nyheter/okonomi/legene-skal-kontrolleres-grundigere-2601215.html

Side 74

(vedlegg 4.3.1). Dette er markant mer enn snittet for populasjonen som er på 36,2

%. Forholdet blir enda tydeligere når vi ser at blant de som ikke har

regnskapsfører er fravalgsandelen kun på 25,4 %54.

Ved å ta utgangspunkt i de 41.067 selskapene som har fravalgt ser vi at av disse

har 69,4 % ekstern regnskapsfører (vedlegg 4.3.2), mens blant de som har beholdt

revisor er andelen som har ekstern regnskapsfører 49,0 %. 56,4 % av alle

selskapene har registrert at de har ekstern regnskapsfører (vedlegg 4.3.1).

Vi har gruppert selskapene i forhold til omsetning (vedlegg 4.3.3). Det viser seg

følgende fordeling; I kategori 0 har 40,9 % ekstern regnskapsfører, i kategori 1

har 62,6 % ekstern regnskapsfører og i kategori 2 har 71,6 % ekstern

regnskapsfører. Gooderham et al. (2004. s. 11) hevder: “The more resources,

tangible and intangible, a firm disposes the more likely it is that the accountant

will be used as a business adviser. One indication of a firm’s resources is reflected

in its size so that (2a) the larger the firm the more likely it is that the accountant

will be used as a business adviser”. Men fravalgsandelen går ned dess høyere

omsetning (kapittel 4.1.6), som betyr at det ikke kun er regnskapsfører som

forklarer hvorfor man fravelger eller beholder. Behovet for revisor kommer da

inn, ikke nødvendigvis som behov for en rådgiver, men for å verifisere regnskapet

for interessenter og forretningsforbindelser.

4.1.3.2 Revisjonshonorar og regnskapsfører

Selskaper som har ekstern regnskapsfører og allikevel beholder revisor gjør dette

fordi de ser nytteverdien av ekstratjenester som tilbys. Revisjonshonoraret vil

således være høyere for selskaper som beholder revisjon. Det er 60.505 selskaper

som står oppført både med ekstern regnskapsfører og revisjonshonorar.

Gjennomsnittlig revisjonshonorar for selskaper som har beholdt revisor er på

NOK 13.380, mens de som har fravalgt har et gjennomsnittlig revisjonshonorar på

NOK 12.800 (vedlegg 4.3.4). Det kan altså tyde på at revisor er mer involvert hos

selskaper som velger å beholde revisjon enn de som fravelger.

54 12.569 / 49.444 = 0,254 (antall fravalgt uten ekstern regnskapsfører/antall selskap u/regnsk.f.)

Side 75

4.1.3.3 Revisor som rådgiver

Av vår totale populasjon på 113.415 hadde 70.430 oppført om de hadde benyttet

revisor til rådgivning eller ikke. Av disse hadde 52.466 benyttet revisor som

rådgiver, mens 17.964 ikke hadde gjort det (henholdsvis 74,5 og 25,5 %).

Fravalgsandel for de som ikke benyttet revisor til rådgivning var 45,4 %, mens for

de som benyttet revisor til rådgivning var fravalgsandelen 29,9 %. Det kan også

nevnes at gjennomsnittlig rådgivningshonorar for de som beholder er NOK 6.430,

mens for de som fravelger revisor er det NOK 4.710. Det kan med andre ord tyde

på at dess mer revisor er inne som rådgiver, dess større er sjansen for å beholde

han som kontrollør av årsregnskapet (vedlegg 4.3.5).

4.1.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Vi hadde 110.510 valide observasjoner knyttet til revisjonsanmerkninger for

2010. Av disse fikk 23.988 en eller flere anmerkninger, det vil si 22 %. For

selskapene med anmerkning var fravalgsandelen 39,5 % mot 35,4 % for de uten

anmerkning (uten forbehold eller presisering) (vedlegg 4.4.1).

Vi har kategorisert de enkelte typene presiseringer i åtte kategorier (vedlegg 3.1, s

153). Når vi ser på den enkelte type anmerkning ser vi at ulovlig lån til aksjonær

(kategori 2) og skattetrekksmidler (3) gir størst utslag med henholdsvis 43,0 % og

43,8 % fravalg, mens usikkerhet om fortsatt drift (1) og for sent levert årsregnskap

(4) gir en fravalgsandel på henholdsvis 38,7 % og 35,7 %. Størst utslag gir

kombinasjonen, hvor det i samme beretning er gitt presisering om både ulovlig

lån, skattetrekk og fortsatt drift (48,3%) (8), se figur 4-4 og vedlegg 4.4.2.

38,7 %

43,0 % 43,8 %

35,7 %

43,2 %42,0 %

43,6 %

48,3 %

35,4 %

30,0 %

35,0 %

40,0 %

45,0 %

50,0 %

Prosentvis fravalgsandel

Typer presisering i revisjonsberetningen

Figur 4-4: Fordeling fravalg ved forskjellige typer presiseringer.

Side 76

Det er totalt 1.278 selskaper som har fått forbehold i revisjonsberetningen. Disse

har en fravalgsandel på 41,2 % mot 36,2 % for de som ikke har fått forbehold, se

vedlegg 4.4.3.

Vi har fordelt anmerkninger i forhold til inntektskategorier. For inntektskategori 0

øker fravalgsandelen fra 31,7 % til 34,5 % som følge av anmerkning, i

inntektskategori 1 går fravalgsandelen opp fra 40,8 % til 44 % og for

inntektskategori 2 går fravalgsandelen opp fra 29,3 % til 30,2 %. Oppsummert

forklarer derfor anmerkninger en økning i fravalg for alle gruppene (vedlegg

4.4.4).

4.1.5 Kjønn og alder

I denne kategorien har vi undersøkt om det er en sammenheng mellom selskapets

stiftelsesår, daglig leders kjønn eller alder og om man fravelger revisjon eller ikke.

4.1.5.1 Alder på selskapet

Ved å se på hvert enkelt år fant vi at 92 % av alle selskapene er 23 år eller yngre.

Fravalgsandelen faller jevnt fra ca. 40 % ved 23 år til 29 % ved 0 år i alder

(vedlegg 4.5.1). Korrelasjon mellom alder på selskapet og fravalgsandel ved

alderen er høy (0,793). Vi har ingen rimelig antakelse av hva dette kan skyldes da

dette ikke samsvarer med den teoretiske oppbygningen i kapittel 2.2.5.1. Trekkene

er allikevel så tydelige at vi tar med variabelen i regresjonen.

4.1.5.2 Alder på daglig leder

Det er en svak tendens til at fravalgsandelen synker med lavere alder (vedlegg

4.5.2). Det er altså samme tendens som for alder på selskapet der fravalgsandelen

faller desto yngre selskapet er. Med samme argumentasjon som i 4.1.5.1 tas

variabelen også med i regresjonen da fravalgsandel og alder på daglig leder også

korrelerer sterkt (0,56), dog ikke like sterkt som for alder på selskapet.

4.1.5.3 Kjønn på daglig leder

Selskaper med kvinner som daglige ledere fravelger i større grad enn de som har

menn som daglige ledere. Det er 12.241 kvinnelige daglige ledere og av disse

fravelger 44,8 %, mens det er 65.596 mannlige daglige ledere og av disse

fravelger 37,4 % (vedlegg 4.5.3).

Side 77

4.1.6 Størrelse

4.1.6.1 Omsetning

Vi har, som allerede nevnt, valgt å dele opp populasjonen i tre hovedkategorier;

omsetning på NOK 0, NOK 1.000 til 2.499.999 og NOK 2.500.000 til 4.999.000

(heretter kalt kategori 0,1 og 2). For kategori 0 er fravalgsandelen på 31,7 %,

deretter øker fravalgsandelen i kategori 1 til 40,8 % før den faller til 29,3 % i

kategori 2 (vedlegg 4.6.1). Når vi deler ytterligere opp i omsetningsintervaller på

NOK 500 tusen ser vi at fravalgsandelen synker markant for selskaper som

nærmer seg omsetning på NOK 5 millioner. I intervallet NOK 4.500-4.999 tusen

er fravalgsandelen på kun 14 %. Resultatene er som forventet for kategori 1 og 2

med synkende fravalgsandel når omsetningen øker. Det var derimot ikke forventet

at kategori 0 skulle ligge lavere enn kategori 1, da dette er en gruppe selskaper

som i utgangspunktet har færrest brukergrupper (Langli. 2009). Den lave

fravalgsandelen kan skyldes at dette er såkalt “sovende” selskaper, der eierne ikke

er aktive og dermed ikke har fulgt opp fravalgsmuligheten. Det kan være

interessant å følge utviklingen til denne inntektskategorien i 2012.

4.1.6.2 Sum eiendeler

Analysene viser at selskaper som beholder revisor i snitt har sum eiendeler på

NOK 3.301 tusen, mens selskaper som fravelger har et snitt på NOK 1.947 tusen

(vedlegg 4.6.2). Dette gir et forholdstall på 1,70 (3.301/1.947). Vi har også skilt ut

kategori 0-selskapene som egen gruppe. Her viser det seg at forholdet er NOK

3.031 tusen/ 2.156 tusen med forholdstallet 1,41 (vedlegg 4.6.3). Det kan altså se

ut som om det er en sammenheng mellom sum eiendeler og fravalg for alle

selskapene i populasjonen også når vi ser på kategori 0 isolert.

4.1.6.3 Antall ansatte

Ved bruk av lønnsinformasjonen som kommer fra “basisinformasjon” får vi

observasjoner om antall ansatte på 64.439, hvorav 39.286 har beholdt revisor og

25.153 fravalgt (39 %). Dette er noe høyere enn for populasjonen som helhet

(36,2 %) og kan indikere en liten skjevhet i utvalget i variabelen (diskutert i

kapittel 3.2.3.6). Tilsvarende ser vi også for observasjoner av RF-1022 en total

fravalgsandel på 41,5 % (vedlegg 4.7.7). Disse høyere fravalgsandelene kan

skyldes at selskaper uten ansatte fravelger i mindre grad, jevnfør kategori 0-

Side 78

selskaper. Ellers har selskap som fravelger i gjennomsnitt 1,73 ansatte, mot 2,29

for de som beholder (vedlegg 4.6.4). Gjennomsnitt for hele populasjonen er 2,07.

4.1.7 Agent- og prinsipalforhold

I dette avsnittet undersøker vi en del tradisjonelle agent- og prinsipalforhold ved å

se på de tradisjonelle brukerne av regnskapet og hvordan disse kan påvirke om et

selskap beholder eller fravelger revisor.

4.1.7.1 Gjeld til kredittinstitusjoner

Selskaper med kortsiktig gjeld til kredittinstitusjoner har en fravalgsandel på 35,9

% og selskaper med langsiktig gjeld til kredittinstitusjoner har en fravalgsandel på

33,7 %. Begge gruppene ligger altså under snittet for populasjonen som er på 36,2

%. Slår vi sammen selskaper som har enten kortsiktig eller langsiktig gjeld til

kredittinstitusjoner til en gruppe, er fravalgsandelen på 34,2 % mot 37,6 % for de

som ikke har (vedlegg 4.7.1).

4.1.7.2 Leverandørgjeld

Selskaper som beholder revisor har i gjennomsnitt en leverandørgjeld på NOK

114.800, mens de som fravelger revisor har et gjennomsnitt på NOK 61.830

(vedlegg 4.7.2). Dette kan tyde på leverandørgjeld er størrelsesfaktor, da

fravalgsandelen synker med økende sum eiendeler, se kapittel 4.1.6.2. Vi kodet

leverandørgjeld som en dummy (0/1) om man har leverandørgjeld eller ikke. På

totalnivå er fravalgsandelen for de som har leverandørgjeld 36,8 % mot de som

ikke har leverandørgjeld på 36,0% (tabell 7-49 i vedlegg 4.7.3). Det kan altså se ut

som om de som har leverandørgjeld fravelger i større grad. Når vi imidlertid deler

opp i inntektskategorier ser vi at for kategori 0 er fravalgsandelen uten

leverandørgjeld på 32,7 % og med leverandørgjeld 28,2 %. For øvrige selskaper

er fravalgsandelen 39,6 % uten leverandørgjeld og 37,7 % med leverandørgjeld

(tabell 7-50, vedlegg 4.7.3). Fravalgsandelen er altså lavere for selskaper som har

leverandørgjeld når vi deler opp i inntektskategorier. Dette kan skyldes at andelen

kategori 0-selskaper uten leverandørgjeld er 22 % av utvalget, og at disse derfor

drar ned det totale gjennomsnittet for selskaper uten leverandørgjeld.

Side 79

4.1.7.3 Konsern

Våre undersøkelser viser at 21,8 % av selskaper med konserntilknytning fravelger

revisjon (tabell 7-51, vedlegg 4.7.4). Dette er en vesentlig lavere fravalgsandel

enn for de selskapene som ikke er i konsern der fravalgsandelen er på 38,7 %. Det

er altså 78,2 % som beholder revisor og dette stemmer bra med Svanström (2008)

som fant at 84 % av konsernselskaper beholdt revisor. Det viser seg også at av

konsernselskapene har 47,4 % ekstern regnskapsfører, mens for øvrige er andelen

på 59,3 % (tabell 7-52, vedlegg 4.7.4).

4.1.7.4 Daglig leders eierandel

I selskaper hvor daglig leder eier 0 % er fravalgsandelen 23 % (vedlegg 4.7.5).

Dette er markant under snittet. Fravalgsandelen øker deretter til 38 % for

selskaper hvor daglig leders eierandel ligger i intervallet 0-33 %. I intervallet 33-

100 % øker den jevnt opp til 49 %.

4.1.7.5 Antall aksjonærer

For selskaper med en aksjonær er fravalgsandelen 36,6 % (vedlegg 4.7.6). Denne

øker når det er to aksjonærer til 40,8 %. Deretter er fravalgsandelen synkende; fra

tre eiere med fravalgsandel på 35,9 % og ned til seks eiere med 30 %

fravalgsandel. For selskaper med 7 eller flere eiere er fravalgsandelen på 27,4 %.

Selskaper som har to aksjonærer fravelger i større grad enn selskaper som har en

aksjonær. Dette er ikke i henhold til vår opprinnelige antakelse og kan skyldes at

når man er to aksjonærer som skal ta avgjørelsen om å fravelge revisor kan man

diskutere og være tryggere på avgjørelsen enn når man er alene. Når vi ser på

aksjonærer som er helt likestilte (eier 50/50) er fravalgsandelen på 48 %, mens

den er på 37 % når en av aksjonærene eiere mer enn den andre.

4.1.7.6 Skjema RF-1022

Totalt 55.980 selskaper har levert RF-1022 (kontrolloppstillingen) elektronisk.

Kontrolloppstillingen er oppstilling over lønnsoppgavepliktige ytelser som skal

bekreftes av revisor, jevnfør kapittel 2.2.7.5.2. Av disse har 2.952 ikke fått

revisors signatur, mens 53.028 har fått det. Fravalgsandelen var 45 % for de som

ikke fikk revisors signatur mens de øvrige lå på 41,3 % (vedlegg 4.7.7).

Side 80

Det er totalt 2.137 selskaper som har fått presisering om ulovlig lån og av disse

har 532 heller ikke fått signatur på RF-1022. Fravalgsandelen her er på 45,5 %

mot 45,2 % for de som har presisering ulovlig lån men har fått signert RF-1022

(vedlegg 4.7.8). Selskaper som mangler signatur på RF-1022 og har presisering

ulovlig lån har en fravalgsandel på 45,2 % (917 selskaper). Dersom man bare har

presisering om skattetrekksmidler er fravalgsandelen på 42,9 % mens bare

manglende signatur på RF-1022 gir en fravalgsandel på 44,3 % (vedlegg 4.7.9).

Presisering om ulovlig lån eller skattetrekksmidler og manglende signering av RF-

1022 ser med andre ord ut til å kunne måle det samme fenomenet (høy grad av

konvergent begrepsvaliditet, se kapittel 3.3.1).

4.1.7.7 Skyldig offentlige avgifter

Det offentlige er ansett som en brukergruppe av regnskapet. Posten skyldig

offentlige avgifter i regnskapet inneholder skattetrekk, arbeidsgiveravgift og

merverdiavgift. Selskaper som har skyldig offentlige avgifter er derfor av

interesse for skattemyndighetene. De selskapene som har fravalgt revisjon har i

gjennomsnitt skyldig offentlige avgifter på NOK 53.250, mens de som har beholdt

har i gjennomsnitt NOK 56.020 (vedlegg 4.7.10). Det er ingen vesentlig forskjell,

men det er en forskjell. Ved å benytte dummy-variabelen skyldig offentlige

avgifter ser vi at selskaper med offentlige avgifter har en fravalgsandel på 40,3 %

mens de uten offentlige avgifter kun har fravalgsandel på 31,9 % (vedlegg 4.7.11).

Dette er ikke i henhold til vår opprinnelige antagelse i kapittel 2.2.7.5.1.

Vi deler derfor populasjonen opp i inntektskategori 0,1 og 2 for å se om dette kan

forklare avviket (vedlegg 4.7.12). Kategori 0; uten offentlige avgifter er

fravalgsandelen på 31,6 % mot 32,5 % for de som har offentlige avgifter. Ingen

vesentlig forskjell. I kategori 1 og 2 samlet fravelger de med offentlige avgifter

med 40,4 %, mens de som ikke har offentlige avgifter fravelger med 32,1 %.

Selskaper som har skyldige offentlige avgifter ser altså ut til å fravelge revisjon i

større grad enn de som ikke har skyldig offentlige avgifter.

4.1.8 Finansiell stilling

4.1.8.1 Kredittrating

Kredittratingen til AAA Soliditet viser at AAA fravelger mest med 37,7 % mens

C fravelger minst med 34,7 %. Forskjellen mellom de mest solide selskapene og

selskapene som ikke anses å være kredittverdige er altså på tre prosentpoeng.

Side 81

Fravalgsandelen går ned hele veien fra AAA til C, med unntak av B som ligger på

nivå med AA (tabell 7-61 i vedlegg 4.8.1). Når vi holder kategori 0 selskapene

utenfor ser vi at forholdet mellom AAA (37,7 %) og C (33,0 %) øker til 4,73

prosentpoeng. Fravalgsandelen er her høyest for B selskapene med 39,2 %, (tabell

7-62 i vedlegg 4.8.1).

4.1.8.2 Revisjonshonorar

Vi ser på både absolutt og relativt revisjonshonorar for å undersøke om

revisjonshonorarets størrelse oppfattes som belastende og kan være med på å

forklare fravalg av revisor. Videre undersøker vi om tilhørighet til bransje

påvirker revisjonshonorarets størrelse.

4.1.8.2.1 Absolutt og relativt revisjonshonorar:

Tabell 7-63 i vedlegg 4.8.2 viser at de som har beholdt revisor har i snitt

revisjonshonorar på NOK 12.300 mens de som har fravalgt har snitt på NOK

12.200. Det er altså marginalt høyere honorar for de som har beholdt revisor.

Snittet for alle selskaper er NOK 12.260. Tabell 7-64 i vedlegg 4.8.2 viser at for

relativt revisjonshonorar (revisjonshonorar/sum driftskostnader) ligger de som

fravelger i snitt på 14,3 %, mens de som beholder ligger på 15,3 %. Median er på

henholdsvis 2,36 % for de som beholder og 2,30 % for de som fravelger.

Mediantallet er, som følge av ekstremverdier, sannsynligvis det mest interessante

av disse og viser at de som beholder har marginalt høyere relativt

revisjonshonorar. Relativt revisjonshonorar (revisjonshonorar/sum driftsinntekter)

viser at de som fravelger i snitt har 6,96 % og de som beholder har 6,64 % (tabell

7-65, vedlegg 4.8.2) Dette er ikke det ideelle måltall da alle nullselskaper må

holdes utenfor på grunn av at disse ikke har omsetning. For absolutt

revisjonshonorar og relativt revisjonshonorar (driftskostnader) har selskapene som

beholder et høyere honorar, mens for relativt revisjonshonorar (i forhold til

driftsinntekter) har selskapene som beholder et lavere honorar. Forskjellene er

veldig små. I følge ECON (2007) samt NOU 2008:12 er det påpekt at

revisjonshonoraret kan oppleves som belastende for den næringsdrivende og at

denne besparelsen er et av hovedargumentene for å fjerne revisjonsplikten. I følge

vedlegg 4.8.2 har vi data fra 104.421 selskaper knyttet til revisjonshonorar og av

disse hadde 38.160 fravalgt. Med et gjennomsnittlig revisjonshonorar på NOK

12.200, tilsier dette en besparelse på NOK 465 millioner. Dersom vi tar

Side 82

utgangspunkt i at gjennomsnittlig revisjonshonorar er gjeldende for alle de 48.000

selskapene som totalt sett har valgt å ikke ha revisor blir besparelsen NOK 585

millioner. I og med at “kun” 36,2 % av selskapene i oppgavens populasjon

foreløpig har fravalgt, ligger det et potensielle for besparelser på ytterligere drøye

NOK 900 millioner55 årlig.

4.1.8.2.2 Revisjonshonorar og bransje

Revisjonshonoraret er høyere i visse bransjer sammenlignet med andre,

eksempelvis i varehandel (G), som kan skyldes at revisor som oftest må delta på

selskapets varetelling (ISA 501). Vi har sett på om det er noen sammenheng

mellom revisjonshonorarets størrelse og fravalg på bransjenivå. Vi ser en klar

tendens til at bransjer med høy fravalgsandel ligger over snittet og motsatt.

Eksempelvis har bransje S en fravalgsandel på 54 % og gjennomsnittlig

revisjonshonorar på NOK 14.900, det vil si 21,5 % over snittet på NOK 12.260. I

eiendom (L) derimot er fravalgsandelen på 29 % og revisjonshonoraret på NOK

10.830, det vil si 11,7 % under snittet. Vi må også hensynta mediantallene, men vi

ser allikevel en klar tendens til at dette kan forklare og beskrive forholdet (vedlegg

4.8.3). I tabell 7-66 i vedlegg 4.8.3 ser vi at “Fravalgsandel versus mean” gir en

korrelasjon på 0,768 og “Fravalgsandel versus median” gir en korrelasjon på

0,818. Begge er signifikante på 0,01 % nivå. Da det er mange positive

ekstremverdier kan det være at medianen er det mest hensiktsmessige

sentralteoremet. Ved perfekt korrelasjon (=1) er det perfekt lineær samvariasjon.

Resultatene tyder på at det er høy grad av samvariasjon mellom fravalgsandel i

bransjer og størrelse på honoraret.

4.1.8.3 Lønnsomhet

Lønnsomhet er målt som totalkapitalrentabilitet, beskrevet i kapittel 3.2.1.1. Ved å

benytte oss av såkalt winsorizing (Hasings et al. 1947. s 413-426) får vi en

gjennomsnittlig lønnsomhet for de som fravelger på 1,83 % og de som beholder

på -0,32 %. Disse har median på respektive 4 % og 2,86 % (tabell 7-67, vedlegg

4.8.4). Dummy for lønnsomhet_2010 viser at de som har positiv lønnsomhet i

større grad fravelger; 37,4 % mot 34,8 % for de med negativ lønnsomhet

55 (NOK 12.200 * 122.280 (vedlegg 3.1 s 137)) – NOK 585 millioner = NOK 907 millioner.

Side 83

(tabell 7-68, vedlegg 4.8.4). Positiv og negativ lønnsomhet er definert som

totalkapitalrentabilitet henholdsvis større og mindre enn 0.

4.1.8.4 Gjeldsgrad

Selskaper med høy gjeldsgrad beholder i større grad revisor. Selskaper som

beholder revisor har en gjennomsnittlig gjeldsgrad på 2,22 mens selskaper som

fravelger revisor har gjennomsnittlig gjeldsgrad på 1,52 (tabell 7-69, vedlegg

4.8.5). Ved å se på gjennomsnittlig egenkapital (EK) for selskapene (tabell 7-70,

vedlegg 4.8.5), ser vi at de som beholder har høyere EK (nevner i brøken) enn de

som fravelger. Samtidig har de som beholder også høyere gjeldsgrad. Dette

underbygger at de som beholder har høyere gjeld enn de som fravelger (tabell 7-

71, vedlegg 4.8.5). Altså betyr det at de som har beholdt revisor både har høyere

gjeld og egenkapital enn de som har fravalgt. Dette kan ha en sammenheng med

variabelkategorien størrelse, det vil si at fravalgsandelen synker dess større

selskapet er (målt både i sum eiendeler og inntekter).

4.1.9 Big 5

4.1.9.1 Big 5 versus andre revisjonsselskap

I vedlegg 4.9.1 har vi satt opp en oversikt over fravalgsandelen for de forskjellige

revisjonsselskapene målt etter størrelse. Tabell 7-72 viser at Big 4 mister 14 %,

Big 5 mister 15 %, mellomstore revisjonsselskap mister 20 %, og små

revisjonsselskap mister 22 % av den totale porteføljen som følge av fravalget.

Dette er naturlig fordi dess mindre revisjonsforetak, dess større andel av

porteføljen består av små klienter. I følge redaktør Alf Asklund i Revisjon og

Regnskap (nr. 4/2006) er store revisjonsforetak definert som selskaper med mer

enn kr 100 mill i omsetning, mellomstore mellom kr 10 mill og 100 mill mens

små revisjonsforetak har omsetning opp til kr 10 mill. Når vi ser på små selskaper

som kan fravelge revisjon har Big 4/5 mistet 32 % av porteføljen, mellomstore har

mistet 37 % og små revisjonsselskaper har mistet 39 %. Videre ser vi at Big 4/5

har tatt markedsandeler når det gjelder små revisjonsklienter (med rett til fravalg)

med 1,5 / 2,8 %. Disse er tatt fra mellomstore og små revisjonsselskap med

henholdsvis -1,7 og -1,1 %. Det har med andre ord gått hardest ut over de

mellomstore revisjonsselskapene når det gjelder tap i markedsandeler. Det kan

nok delvis skyldes at Inter revisjon er kjøpt av Deloitte og BDO slik at porteføljen

av små klienter er gått fra et mellomstort til et stort revisjonsforetak.

Side 84

4.1.9.2 Hvordan har det påvirket revisorbransjen?

For de små og mellomstore selskapene har opphevelsen av revisjonsplikten for

små aksjeselskap medført en del endringer allerede. Crowe Horwath (CH), som

har mistet 25 % av sin totale portefølje og 50 % av alle små selskaper (tabell 7-73,

vedlegg 4.9.1), har slått seg sammen med BDO. Vi ser også at CHs andel små

selskaper med rett til å fravelge revisjon utgjorde 50 % per 30.04. Denne andel ble

redusert til 34 % per 31.12.2011. I tillegg til CH har BDO totalt innlemmet 25

revisjonsselskaper i sin organisasjon de siste to år56. Det kan også nevnes at

Revisjonscompagniet har gått inn i PwC og at Kjelstrup og Wiggen og RSM

Hasner har slått seg sammen. Mange revisorer har tatt ut bevilling som

regnskapsfører57 og vil forsøke å jobbe seg inn på dette markedet. De store

revisjonsselskapene, anført av PwC58, satser også stort på å kapre

regnskapskunder. Nå som det blir færre selskaper å revidere er det også

sannsynlig at det blir et større press på revisjonshonoraret. Hvordan dette vil

kunne påvirke bransjen og revisors uavhengighet ville kunne være interessant for

fremtidige studier.

4.1.9.3 Størrelse på revisjonshonoraret

Vi har undersøkt forskjeller i revisjonshonorar mellom de 5 store samlet og øvrige

revisjonsselskap, og om det var skille mellom hvert av de fem store og små

(vedlegg 4.9.2). Øvrige revisjonsselskap og BDO tar lave gjennomsnittlige

honorar (henholdsvis NOK 11.920 og 11.850). Videre har Deloitte NOK 12.350,

Ernst & Young NOK 13.750, KPMG NOK 13.830 og PwC NOK 14.210. Da vi

ser i kapitlet over at tilhørighet til Big 5 medfører at man i større grad beholder

revisor, kan det tyde på at revisjonshonorarets størrelse ikke har vært en

avgjørende faktor. Størrelsen på revisjonshonorarene viser at Big 5 (med unntak

av BDO) ligger over øvrige revisjonsselskaper.

56 http://www.revisorforeningen.no/d9579318/crowe-horwath-gar-inn-i-bdo 57 http://www.revisorforeningen.no/d9535200/krav-til-soknaden-om-autorisasjon-som-regnskapsforer 58 http://www.pwc.no/no/presse/regnskap-nytt-tjenesteomrade-pressemelding.jhtml

Side 85

4.1.10 Andre variabler

4.1.10.1 Varelager

Selskaper med varelager fravelger i større grad enn selskaper uten varelager. I

forbindelse med gjeld til kredittinstitusjoner så vi også på hvilken grad dette

kunne være med på å finansiere varelager. Selskaper som har varelager har en

fravalgsandel på 41,1 % (både med og uten gjeld til kredittinstitusjoner) mens den

øvrige populasjonen har en fravalgsandel på 35,0 % (tabell 7-75, vedlegg 4.10.1).

4.1.10.2 Tomter

Det er totalt 30.447 selskaper som har tomter i regnskapet. Av disse har 30,1 %

fravalgt revisjon. Av selskaper som ikke har tomter har 38,9 % fravalgt. Det at

selskapet har tomt i regnskapet ser altså ut til å kunne forklare en relativt lavere

andel fravalg (tabell 7-76, vedlegg 4.10.1)

4.2 Regresjonsanalysene

I tabell 4-1 (se side 87) presenteres resultatene fra de logistiske

regresjonsanalysene. I de påfølgende underkapitlene til dette kapitlet vil de

enkelte kategoriene uavhengige variabler diskuteres opp mot resultater fra

analysene og relatert teori. I dette avnittet vil modellene og hvordan man skal

forstå disse bli presentert.

Det presentes tre modeller. Modell 1 (initiell modell) inkluderer alle variablene

som ble presentert i kapittel 3.2.1.1. I modell 2 (hovedmodell) er uavhengige

variabler tatt ut blant annet for å unngå multikollinearitet for å få mer stabile

koeffisienter og tilsvarende sterkere signifikansverdier (se kapittel 3.3.1). Modell

3 presenteres som en utledning av modell 2. Der er enkelte av variablene i modell

2 utelatt fordi disse hindrer stabile koeffisienter med signifikante verdier på

uavhengige variabler som er tatt inn i denne modellen.

Forklaringsgraden, pseudo R2, til modellene varierer fra 0,145 til 0,206. R2 brukes

ofte som et bredt overordnet mål på hvor god modellen er (Hair et al. 2006. s

272). Tilsvarende tidligere studier har vist at R2 har i ligget i intervallet 0,2 til 0,7,

men at normalen har vært om lag 0,3 til 0,4 (Blekastad og Johannessen.2011;

Collis. 2010; Svanström 2008). At oppgavens modeller ikke gir like høye R2, kan

delvis forklares av at modellene bygger på variabler fra sekundærdata, som ikke er

Side 86

innsamlet primært for oppgavens undersøkelsesformål. Som diskutert i kapittel

3.1.3.3 til 3.1.3.5, vil dette kunne medføre lavere innholdsvaliditet i

undersøkelsene. Man avbilder ikke virkeligheten like godt som man kunne gjort

med primærdata. På den annen side gir det store omfanget observasjoner at

resultatene er desto mer reliable. Dette kommer til syne gjennom høye

signifikansnivåer på variablene (se under). Selv om enkelte hevder at pseudo R2,

som brukes i logistisk regresjon, er et fullgodt mål som den R2 som brukes i

ordinær regresjon (Hair. 2006. s 272), er det imidlertid diskutert intenst at dette

ikke er tilfelle (Hagquist og Stenbeck. 1998). Pseudo R2 måler grad av samsvar

mellom innsamlede data og data generert av modellen i form av predikerte verdier

(Hair. 2006. s. 362). Når denne oppgavens formål er å undersøke kjennetegn, og

ikke predikere sannsynligheten for at selskap velger bort revisor gjennom kausale

modeller (se kapittel 3.1.2), er det andre mål på hvor god modellen som er vel så

viktige (Tufte. 2000. s 42). Det er derfor sannsynligvis viktigere i denne oppgaven

at variablenes koeffisienter er stabile og signifikante, enn at modellen i seg selv

har høy presudo R2.

Modellene predikerer riktig mellom 67,7 og 70 % av tilfellene. I praksis vil det si

at dersom man tar utgangspunkt i et selskap som har valgt bort revisor, er det

mellom 67,7 og 70 % (avhengig av hvilken modell som brukes) sannsynlighet for

at modellen predikerer at selskapet har valgt bort revisor. Det er også vanlig å

bruke Kji-kvadrat-tester på modellene når antall observasjoner er tilstrekkelig

stort (Hair. 2006. s 363). Omfanget av observasjoner i denne oppgaven taler for

bruk av testen, som i alle tre modellene gir signifikante resultat på lavere enn

0,001-nivå. Disse to målene er sjeldent blitt brukt i tilsvarende studier, men

resultatene indikerer i seg selv at modellene er tilfredsstillende gode til å

konkludere på hva som kjennetegner selskap som velger bort revisor.

Når koeffisienten (B) til en uavhengig variabel er positiv, som tilfellet er ved

Regnskapsfører_dummy skal dette forstås som at et selskap som har ekstern

regnskapsfører har økt sannsynlighet for å velge bort revisor. Motsatt, når et

selskap anvender revisor som rådgiver, øker sannsynligheten for å beholde revisor

(uavhengig variabel er negativ i Rådgivn_dummy). At disse har koeffisienter lik

henholdsvis 0,829 og –0,542 (i hovedmodellen) betyr at de har oddsratioer lik

Side 87

2,29 og 0,5859. Oddsen for å ha valgt bort revisor blant selskap som anvender

revisor som rådgiver er derfor 58 % av den oddsen selskap som ikke har anvendt

revisor som rådgiver har, kontrollert for alle andre variabler som inngår i

modellen. Altså har man lavere sannsynlighet for å fravelge revisor dersom man

har anvendt revisor som rådgiver. Tilsvarende er sannsynligheten for å ha valgt

bort revisor 229 % (eller 2,29 ganger) høyere dersom man benytter ekstern

regnskapsfører, enn om man ikke har anvendt det (Hair et al. 2006. s 359).

Pres_sk_trekksmdl_dummy har i modell 1 signifikansnivå (Sig. (p)) lik 0,292,

men styrkes til 0,003 i hovedmodellen. Med dette forstås at sannsynligheten for

feilaktig å forkaste nullhypotesen går fra 29,2 til 0,3 %. Teoretisk betyr dette at

nullhypotesen feilaktig forkastes 3 av 1.000 ganger i hovedmodellen. Normalt har

vært å forkaste nullhypoteser når signifikansnivået har vært <=0,05, men at <=0,1

også er blitt godtatt (Collis. 2010). De fleste koeffisientene i denne oppgaven er

<=0,01.

Variabelnavn Initiell modell (1) Hovedmodellen (2) Modell 3

Koeff. (B) Sig. (p) Koeff. (B) Sig. (p) Koeff. (B) Sig. (p)

Geografi

Lav_folketetthet_dummy

0,134 0,001 0,134 <0,001 0,153 <0,001

Storby_dummy -0,174 <0,001 -0,164 <0,001 -0,199 <0,001

Bransje Annen_bransj_dummy

0,346 <0,001 0,084 0,010 0,391 <0,001

Bransje_varehandel_ Dummy

0,361 <0,001 0,155 0,001 0,484 <0,001

Bransje_faglig_tjenesteyting_dummy

0,281 <0,001 0,108 0,013 0,469 <0,001

Forhold til revisor og regnskapsfører Regnskapsfører_dummy

0,822 <0,001 0,829 <0,001 0,856 <0,001

Rådgivn_ dummy

-0,521 <0,001 -0,542 <0,001 -0,567 <0,001

Anmerkninger fra revisor (Opinion shopping) Forbehold_ dummy

0,171 0,380 0,240 0,143 0,129 0,423

Pres_fortsatt_ dummy

-0,156 0,300

Pres_sk_trekk-smidl_dummy

0,100 0,292 0,216 0,003 0,247 0,001

Pres_tilbakekalt_du -0,175 0,076

59 Antilogaritmen til koeffisienten. Regnskapsfører_dummy: e^koeffisienten (B) = 2,718(..)^0,829= 2,291. Rådgivn_dummy: 2,718(..)^-0,542 = 0,582

Side 88

mmy

Pres_ulov_lån_dummy_

0,176 0,069 0,201 0,005 0,289 <0,001

Kjønn og alder

Alder_DL * *

DL_kjønn -0,256 0,000 -0,196 <0,001 -0,207 <0,001

Alder_selskap * *

Størrelse på selskapet 1_2499_drifts-innt_dummy

0,913 0,240 0,200 <0,001 0,171 <0,001

2500_4999_ driftsinnt_ dummy

0,531 0,498 -0,444 <0,001 -0,611 <0,001

Antall_ansatte * *

Sum_drinnt_log -0,101 0,000

Sum_eiend_log -0,309 0,000 -0,230 <0,001

Agent- og prinsipalforhold 2eiere_dummy 0,237 <0,001 0,185 <0,001 0,187 <0,001

DL_eierandel_ dummy

0,823 <0,001 0,970 <0,001

Gj_kr_in_kort_dummy

-0,158 0,011 -0,162 0,002 -0,201 <0,001

Gj_kr_in_lang_dummy

* * -0,185 <0,001

Konsern_ dummy

-0,274 <0,001 -0,257 <0,001 -0,652 <0,001

Leverandørgj_ dummy

-0,099 0,033 -0,181 <0,001 -0,291 <0,001

Sign_RF_1022_dummy

-0,296 0,008

Skyld_off_avg_dummy

0,234 0,011 0,139 <0,001 0,242 <0,001

Finansiell stilling Gjeldsgrad * *

God_dårlig_kredrat_dummy

0,570 <0,001 0,629 <0,001 0,418 <0,001

Lønnsomhet_2010 * *

Revhon_driftsinnt * *

Revhon_driftskost 0,147 0,306 0,140 0,013 0,234 <0,001

Big 5 Big5_dummy * * -0,127 <0,001

Andre variabler (samlekategori) Tomter_dummy 0,121 0,020

Varelager_dummy 0,240 <0,001 0,170 <0,001 0,269 <0,001

Konstant Konstant -0,248 0,755 -0,423 <0,001 -1,285 <0,001

Tester av modellene N 18.592 37.692 37.675

Pseudo R2 0,206 0,199 0,145

Klassifikasjonstabell, prosent riktig

0,677 0,700 0,686

Side 89

predikert

Modell Kji-kvadrat 3066,623 <0,001 5879,326 <0,001 4198,967 <0,001

* = Variabelen er del av modellen, men fordi den har lav (mindre enn +/- 0,05) eller ikke forklarende koeffisient er den ikke vist av hensyn til aktualitet og lesbarhet av modellene.

Tabell 4-1: Logistiske regresjonsmodeller om fravalg av revisor.

4.2.1 Initiell modell (modell 1)

Modell 1 er en initiell regresjonsmodell hvor alle 36 uavhengige variabler er

inkludert. Disse er tatt inn i modellen fordi de deskriptive analysene har vist at

variablene kan være forklarende kjennetegn på selskap som velger bort revisor.

Til hovedmodellen (kapittel 4.2.2) er 13 variabler utelatt.

Som diskutert i kapittel 3.3.1 og 4.1.7.6, får vi bekreftet antakelsene om

konvergent begrepsvaliditet mellom blant andre pres_sk_trekksmdl_dummy og

sign_RF_1022_dummy i modell 1. Førstnevnte variabel er ustabil med svakt

signifikansnivå. Sistnevnte variabelen er derfor utelatt i hovedmodellen, hvilket

gjør pres_sk_trekksmdl_dummy mer stabil og signifikant (p<=0,003) i

hovedmodellen (kapittel 4.2.2.4). I en modell hvor pres_sk_trekksmdl_dummy

ikke er forklarende, har sign_RF_1022_dummy en forklaringsgrad på -0,296, med

et signifikansnivå på 0,008. Dette samstemmer med det teoretiske fundamentet og

nullhypotesen kan derfor forkastes. Selskaper som har fått signatur fra revisor i

kontrolloppstillingen fravelger i mindre grad revisor. Tilsvarende korrelerer også

pres_fortsatt_drift_dummy sterkt med god_dårlig_kredrat_dummy (0,63), og

antas dermed å måle det samme kjennetegnet. Førstnevnte er derfor også utelatt i

hovedmodellen. Koeffisienten til pres_tilbakekalt_dummy støtter ikke hypotesen

for kategorien den tilhører, men er i henhold til de deskriptive funnene der

fravalgsandelen for gruppen er lavere enn gjennomsnittet (vedlegg 4.4.2). Av

denne grunn er variabelen utelatt i påfølgende modeller.

Sum_drinnt_log bygger på samme observasjoner som 1_2499_driftsinnt_dummy

og 2500_4999_driftsinnt_dummy. Variablene korrelerer sterkt med disse

(henholdsvis -0,25 og -0,27) og selv om den er signifikant og forklarende, antas

den å måle det samme. Dessuten gjør den de to sistnevnte variablene ustabile

(svake signifikansnivå). For gjeldsgrad viser de deskriptive analysene at denne

kan ha sammenheng med størrelseskategorien, hvilket kan bety at andre variabler

fanger inn dette kjennetegnet (kapittel 4.1.8.4). Variabelen har i tillegg lav

koeffisient hvilket gjør det naturlig å utelate denne sammen med sum_driinnt_log

Side 90

i hovedmodellen. Antall_ansatte, som også faller inn i størrelseskategorien, hadde

på linje som lønnsomhet_2010 både lav forklaringsgrad og var signifikant

(p<=0,001). De deskriptive analysene viser dessuten mindre grad av

forklaringsevne (henholdsvis kapittel 4.1.6.3 og 4.1.8.3), hvilket gjør det naturlig

å utelate disse da koeffisientene er signifikante. På linje med hvordan

sum_driinnt_log bygger på samme observasjoner som to andre variabler, bygger

også revhon_driftsinnt og revhon_driftskost på samme observasjoner om

størrelsen på revisjonshonoraret. I den intielle modellen er begge ustabile, og

førstnevnte tas derfor ikke med videre fordi sistnevnte har større forklaringsgrad.

Tomter_dummy korrelerer med bransjevariablene (0,27, 0,29 og 0,29), og antas

derfor å måle samme kjennetegn da eiendom er referansekategori i alle

bransjevariablene.

For alder_DL og alder_selskap er forklaringsgraden lav og er mindre teoretisk

fundamentert (kapittel 2.2.5.1) slik at det er naturlig å utelate disse i videre

modeller.

Gj_kr_in_lang_dummy har lav forklaringsgrad og er ikke signifikant. En av

årsakene til å utelate variabler i videre modeller, er for å øke antall observasjoner

modellene bygger på. Da variabelen viser sterke deskriptive funn (kapittel

4.1.7.1), samt er tungt teoretisk fundamentert (kapittel 2.2.7.3), vil det å utelate

variablene, som er nevnt over, sannsynligvis føre til at videre modeller bygger på

flere observasjoner og således gjør gj_kr_in_lang_dummy mindre ustabil og

forklarende. Tilsvarende argumentasjon følger også for big5_dummy (kapittel

2.2.9 og 4.1.9). Begge disse variablene er utelatt i hovedmodellen, men tatt inn i

modell 3 der disse har forklarende og signifikante (p<=0,001) koeffisienter på

henholdsvis -0,185 og -0,127. Dette samstemmer med det teoretiske fundamentet

og tilknyttede nullhypoteser kan derfor forkastes. Selskaper som har langsiktig

gjeld til kredittinstitusjoner eller har big5-revisor fravelger i mindre grad revisor.

4.2.2 Hovedmodell (modell 2)

I denne modellen presenteres de resterende 23 variablene som i kombinasjon har

sterkest teoretisk fundament, har vist deskriptive funn og/eller ikke viser sterke

tegn til multikollinearitet. Ved å redusere for overnevnte 13 variabler fra den

Side 91

initielle modellen (18.592 observasjoner), mer enn fordobles antall observasjoner

som inkluderes i hovedmodellen (37.692).

4.2.2.1 Geografi

Resultatene for både lav_folketetthet_dummy og storby_dummy er begge

signifikante (p<=0,01) og har forventet fortegn i forhold til teori og

hypoteseoppbygning. Forklaringsgraden er henholdsvis 0,134 og -0,164. Dette er i

samsvar med deskriptive funnene i kapittell 4.1.1. Med utgangspunkt i teori- og

hypoteseoppbygningen i kapittel 2.2.1 kan vi gjennom regresjonsresultatene

forkaste nullhypotesene. At selskapet tilhører et fylke med lav folketett medfører

en større sannsynlighet for at man fravelger revisor, og tilhører selskapet en storby

er det større sannsynlighet for å beholde revisor.

4.2.2.2 Bransje

Resultatene for annen_bransj_dummy og bransj_varehandel_dummy er begge

signifikante med p<=0,01 og bransje_faglig_tjenesteyting_dummy er signifikant

med p<=0,05. Alle tre har forventet fortegn som tilsier at selskaper som tilhører

disse bransjene i større eller mindre grad fravelger revisor. Forklaringsgraden er

henholdsvis 0,084, 0,155 og 0,108. Dette gjør at vi kan forkaste alle

nullhypotesene; det er bransjeforskjeller. Det er i samsvar med funnene i den

deskriptive analysen, kapittel 4.1.2, der bransje L (eiendom) er den bransjen med

lavest fravalgsandel og her er benyttet som referansekategori. Det er verdt å nevne

at samtlige variabler i kategorien øker sine koeffisienter og signifikansnivå i

modell 3. Selskaper som tilhører særskilte bransjer (se H2a og b i kapittel 2.2.2)

fravelger i større grad enn øvrige bransjer. Selskaper som tilhører bransje L

fravelger i mindre grad enn øvrige bransjer.

4.2.2.3 Forholdet til revisor og regnskapsfører

Resultatene for regnskapsfører_dummy og rådgivn_dummy er begge signifikante

(p<=0,001) og har forventet fortegn i forhold til teoretisk fundament i kapittel

2.2.3. Forklaringsgraden for regnskapsfører_dummy er den nest høyeste i

hovedmodellen (0,829). Forklaringsgraden for rådgivn_dummy er også relativt

høy (-0,542). Dette gjør at vi kan forkaste begge nullhypotesene. Nærhet til

regnskapsfører forklarer altså at man velger bort revisor og nærhet til revisor

forklarer at man beholder denne. Dette er i samsvar med funnene våre i den

Side 92

deskriptive analysen, kapittel 4.1.3. Dette samsvarer også med hva Blekastad og

Johannessen fant (2011), som også tok for seg norske forhold.

4.2.2.4 Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Resultatene for pres_ulov_lån_dummy og pres_sk.trekksmidl_dummy er begge

signifikante (p<=0,005) og har forventet fortegn i forhold til den teoretiske

oppbygningen i kapittel 2.2.4. Forklaringsgraden er henholdsvis 0,201 og 0,216.

Dette gjør at vi kan forkaste begge nullhypotesene. Forbehold_dummy er ikke

signifikant på 10 % nivå og nullhypotesen kan ikke forkastes. Alle tre variablene

har positive fortegn og er med på å forklare hvorfor selskaper velger bort revisor.

Dette bekrefter resultatene vi fant i krysstabellene i kapittel 4.1.4. Selskaper som

har presisering om ulovlig lån eller skattetrekksmidler fravelger revisor i større

grad. Det er verdt å nevne at i en modell hvor alle typer anmerkninger måles i kun

en variabel, vil denne slå ut på lik linje som de detaljerte variablene gjør i

hovedmodellen med signifikansnivå lik p<=0,01.

4.2.2.5 Kjønn og alder

Resultatet for DL_kjønn er signifikant (p<=0,01), men har ikke forventet fortegn i

forhold til den teoretiske oppbygningen i kapittel 2.2.5.2. Forklaringsgraden er -

0,196. Vi kan ikke forkaste nullhypotesen, men konkluderer allikevel med at i

selskap hvor daglig leder er kvinne fravelges revisor i større grad. Variabelen er

forklarende i seg selv og skyldes ikke at det for eksempel er mange kvinner som

jobber i varehandelsbransjen (bransje G) (Martinsen. 2009. s 158) siden sistnevnte

har variabel som er kontrollert for i modellen.

Når vi ser på de kvinnene som faktisk deltar aktivt i næringslivet, er forskjellene

minimale (Dreber, von Essen og Ranehill. 2011). Dette kan være en forklaring på

det avviket vi ser mellom våre funn og det teoretiske fundamentet i kapittel

2.2.5.2. Våre tall viser at av 77.837 daglige ledere (en del selskaper har ikke

daglig leder fordi styrets leder innehar daglig leders juridiske stilling, se kapittel

3.2.3.5) er 12.241 kvinner og 65.596 menn (henholdsvis 15,7 og 84,3 %). Det er

rimelig å anta at mennene som er oppført som daglige ledere til en viss grad

representerer gjennomsnittet av norske menn. Kvinnene som er daglige ledere

derimot utgjør trolig ikke gjennomsnittet av den kvinnelige befolkningen. Disse

kvinnene som faktisk er aktive entreprenører i næringslivet kan sannsynligvis

Side 93

være de som tør å ta mest risiko ved å akseptere usikkerheten som følger ved å

fravelge revisor.

4.2.2.6 Størrelse

Størrelse er en kontrollvariabel og resultatene for 1-2499_driftsinnt_dummy,

2500-4999_driftsinnt_dummy og sum_eiendl_log er alle signifikante (p<=0,001),

og har forventet fortegn i forhold til det teoretiske fundamentet i kapittel 2.2.6.

Forklaringsgraden er høyest for 2500-4999_driftsinnt_dummy med en

forklaringsgrad på -0,444, etterfulgt av sum_eiend_log med -0,230 og

1-2499_driftsinnt_dummy har lavest forklaringsgrad med 0,200. Dette gjør at vi

kan forkaste alle nullhypotesene. Selskaper i kategori 1 fravelger altså i større

grad enn selskaper i kategori 2, som igjen er forskjellig fra referansekategorien (0-

selskaper). Vi ser også at sannsynligheten for at man beholder revisor øker desto

høyere balansesum man har. Det er interessant også å trekke inn at

sum_driinnt_log er signifikant og forklarende i modell 1, men at denne korrelerer

så sterkt med de andre inntektesvariablene i denne kategorien at den utelates i

hovedmodellen. Økende driftsinntekt forklarer i denne modellen økt

sannsynlighet for å beholde revisor.

4.2.2.7 Agent- og prinsipalforhold

Agent- og prinsipalforhold anses i litteraturen som hovedgrunnen til at selskaper

benytter revisor. Denne kategorien er derfor ansett som kontrollvariabler i vår

oppgave. Vi har totalt identifisert seks slike variabler hvorav av fem har forventet

fortegn som samsvarer med teoretisk fundament og utledede hypoteser i kapittel

2.2.7. Av disse er det DL_eierandel_dummy som er den mest forklarende

variabelen, den er sågar den mest forklarende variabelen i hovedmodellen (0,970).

I selskaper hvor daglig leder har eierandeler er derfor sannsynligheten stor for at

man fravelger revisor. 2eiere_dummy forklarer også at man fravelger revisor i

større grad. Motsatt forklarer konsern_dummy, leverandørgjeld_dummy og

gj_kr.in_kort_dummy alle at man fravelger revisor i mindre grad. For

konsern_dummy er forklaringsgraden -0,257 i hovedmodellen, mens den er enda

mer forklarende i modell 3 (-0,652). Det er litt overraskende at

leverandørgj_dummy kommer ut forklarende sett i sammenheng med deskriptive

funn, jevnfør kapittel 4.1.7.2.. Det kan skyldes at nyansene som presenteres under

deskriptive funn (når vi tar ut kategori 0-selskaper) hensyntas i regresjonen, samt

Side 94

at vi kontrollerer for andre variabler. Skyld_off_avg_dummy har ikke forventet

fortegn med 0,139 i hovedmodellen og er ikke i henhold til hypotesen. Det er

allikevel en forklarende variabel i modellen som tilsier at selskaper med skyldig

offentlige avgifter i større grad fravelger revisor. Vi er ikke i stand til å

konkludere på hvorfor denne retningen kommer ut, men vi anbefaler at andre

undersøker denne variabelen i videre studier. Dette er ikke en variabel som er

undersøkt noe særlig internasjonalt, men særnorske forhold knyttet til revisors

plikter, jevnfør kapittel 2.2.7.5, tilsier at dette kan være interessant å studere

videre. Signifikansnivået viser at p<=0,01 for alle variablene og alle

nullhypotesene fra kapittel 2, med unntak av skyld_off_avg_dummy, kan forkastes.

Som et alternativ til 2eiere_dummy, har vi også i en modell undersøkt en variabel

for selskaper med kun en aksjonær. I en slik modell er variabelen forklarende og

signifikant på lik linje, men med mindre kraft enn for 2eiere_dummy. Dette så vi

også i de deskriptive analysene (kapittel 4.1.7.5).

4.2.2.8 Finansiell stilling

God_dårlig_kredrat_dummy har ikke forventet fortegn og forklarer at selskaper

med god kredittrating fravelger i større grad enn andre. Koeffisienten er 0,629, og

er derfor en av variablene med sterkest forklaringskraft. Det er vanskelig å fastslå

hvorfor resultatene i Norge går i stikk motsatt retning av hva internasjonal

forskning tilsier (Lennox. 2011). Er det noe med norske forhold eller størrelsen på

selskapene (små selskaper i Norge mot større selskaper i internasjonale studier)

som tilsier at forholdene er annerledes i Norge? Våre funn tilsier at selskaper med

kredittrating C i større grad enn øvrige ønsker å beholde revisor. Kanskje er dette

for å kompensere for den dårlige ratingen og derfor fremstå som mer seriøse. Vi

ser også at for variabelen lønnsomhet_2010 er det de selskapene med høyest

lønnsomhet som fravelger, jevnfør kapittel 4.1.8.3. De som beholder har også

høyere gjeldsgrad, jevnfør kapittel 4.1.8.4. Alle trekkene går i retning av at det er

selskapene som går dårlig som beholder revisor, selv om disse tre altså kommer

svakt ut i regresjonsmodellen og derfor ikke er tatt med i hovedmodellen. Vi

forkaster ikke nullhypotesene fra kapittel 2.2.8.1, men konkluderer derimot med at

selskap som har god kreditrating fravelger revisor.

Side 95

Som et alternativ til god_dårlig_kredrat_dummy, har vi også i en modell

undersøkt en variabel som inkluderer også observasjoner av ”nøytral” kreditrating

(AN og B). I denne forstår man AN og B som dårlig rating. I en slik modell er

variabelen ikke forklarende. Dette så vi også i de deskriptive analysene, der vi så

at selskaper med B-rating har om lag like høy fravalgsandel som selskaper med

A-ratinger, samt utgjør en stor andel av observasjonene (vedlegg 4.8.1). Å

inkludere observasjoner for AN og B medfører at antall observasjoner i modell 1

øker fra 18.592 til 24.474. Resultater fra tester på modellene (R2,

klassifikasjonstabell og modellens Kji-kvadrat) viser derimot at disse er

uvesentlig endret.

Resultatet for revhon_driftskost er signifikant (p<=0,05) og har forventet fortegn i

forhold til teoretisk fundament i kapittel 2.2.8.2. Forklaringsgraden for variabelen

er 0,140. Dette gjør at vi kan forkaste nullhypotesen. Størrelsen på

revisjonshonoraret i forhold til størrelsen på driftskostnadene er derfor avgjørende

for om man fravelger revisor eller ikke. I selskaper der revisjonshonoraret utgjør

en relativt større andel av driftskostnadene, fravelges revisor i større grad.

4.2.2.9 Big 5

Denne variabelen er ikke med i hovedmodellen, men er kommentert i kapittel

4.2.1 der denne viste forklarende kraft i modell 3.

4.2.2.10 Andre variabler

Resultatet for varelager_dummy er signifikant (p<=0,001) og har forventet fortegn

i henhold til teoretisk fundament i kapittel 2.2.10.2. Forklaringsgraden er 0,170.

Av selskap som har varelager tilhører 36,7 % av disse bransje G (varehandel)

(tabell 7-77, vedlegg 4.10.1). Bransje G utgjør til sammenligning 13 % av

populasjonen (tabell 7-9, vedlegg 3.2). Det kunne med andre ord være tegn som

tydet på at det var tilhørighet til bransje G og ikke forekomst av varelager (og vica

verca) som forklarte om man valgte bort revisor eller ikke. Siden både

varelager_dummy og bransje_varehandel_dummy er forklarende og signifikante i

samme modell, kan vi konkludere på at så ikke er tilfelle. Dette gjør at vi kan

forkaste nullhypotesen. Selskaper med varelager fravelger i større grad revisjon

enn andre selskaper (også kontrollert for bransje).

Side 96

5 KONKLUSJON

5.1 Diskusjoner rundt resultatene fra undersøkelsene

Studien er gjort med det formål å bidra med beslutningsnyttig informasjon til

interessenter som påvirkes av at selskap fravelger revisor. Da fravalget kun har

vært tillatt siden 1. mai 2011, er det utført begrensede mengder med undersøkelser

i Norge på dette området. Mange har dessuten synliggjort en usikkerhet om

hvilken betydning selskapets samarbeidspartnere og interessenter ville ha for

fravalgsbeslutningen. For eksempel knyttes blant annet usikkerhet til hvilken

betydning forholdet til revisor, regnskapsfører, skattemyndighetene, eksterne eiere

og kredittgiverne har for fravalgsbeslutningen. Det er formålstjenlig at dette

undersøkes. Oppgaven har derfor forsøkt å besvare hva som kjennetegner selskap

som fravelger revisor gjennom blant annet å synliggjøre ulike parters betydning i

fravalgsbeslutningen.

For å besvare hva som kjennetegner selskaper som fravelger revisor har vi valgt å

benytte oss av sekundærdata. Vi hentet blant annet inn regnskaps- og

selskapsinformasjon fra offentlige registre, kredittvurderinger og informasjon fra

selvangivelsen. Fordelen ved disse er at de i stor grad er objektive og allment

tilgjengelige. At flere av variablene tar utgangspunkt i observasjoner i regnskapet,

er med på å bidra til å understøtte regnskapets opprinnelige formål. Regnskapets

formål er å gi beslutningsnyttig informasjon til brukerne av regnskapet (Huneide

et al. 2012. kapittel 1). Bruk av disse objektive dataene kan bidra til mer matnyttig

beslutningsinformasjon enn subjektive data. Dette fordi de objektive dataene er

allment tilgjengelige, i motsetning til de subjektive som ofte hentes inn via direkte

kontakt med selskapene. Oppgaven skiller seg for øvrig ut fra andre undersøkelser

ved at den er en totalundersøkelse av samtlige 113.415 AS stiftet før 31.12.2010

med rett til å fravelge revisor. Det er blitt kontrollert for så mange som 36 ulike

variabler, som hver for seg representerer måleparametre for kjennetegn hos

selskapene.

Det er gjennom regresjonsanalyser undersøkt om variablene representerer unike

kjennetegn ved selskap som fravelger revisjon. Formålet er å undersøke

variablene i sammenheng og deres påvirkning på fravalgsbeslutningen. Analysene

viser at 36,2 % (41.067 av 113.415) av aksjeselskapene i undersøkelsen valgte

bort revisor innen utgangen av 2011. Da fravalget er relativt nytt i Norge, vil alle

Side 97

funn i analysene gi ny viten om forholdet på nasjonalt nivå. Videre vil funnene

også gi internasjonale bidrag der tidligere testede variabler (kontrollvariabler)

viser andre resultater enn det som tidligere er vist internasjonalt, samt nye

variabler som i mindre grad er testet internasjonalt. Funnene viser også resultater

på kontrollvariabler som samsvarer med resultater fra internasjonale studier. De

deskriptive analysene har vist at dummyvariablene i regresjonsanalysene varierer

med fravalgsandeler fra 21,8 til 45,4 %. Førstnevnte referer seg til selskap som

har konserntilknytning. Til sammenligning valgte 38,7 % av de uten slik

tilknytning bort revisor. 45,4 % referer seg til selskap som ikke benyttet revisor

som rådgiver. Til sammenligning valgte 29,9 % som benyttet revisor som rådgiver

bort revisor.

Av nye variabler som måler kjennetegn man ikke tidligere har undersøkt verken

internasjonalt eller nasjonalt, er forholdet til regnskapsfører av stor betydning. At

selskapet har ekstern regnskapsfører er det enkeltvise forholdet som i størst grad,

med unntak av at daglig leder har eierandel, påvirker at revisor velges bort.

Revisor har ofte blitt sett på som selskapenes viktige økonomiske rådgiver. I følge

Gooderham et al. (2004) benyttes ekstern regnskapsfører når denne oppfattes som

kompetent. Blekastad og Johannessen (2011) viste at nærhet til selskapet er

avgjørende for om selskaper fravelger revisor. Funnene våre indikerer at der

ekstern regnskapsfører er engasjert, innehar han i større grad rollen som rådgiver.

På den annen side viser funnene våre også at i de selskaper der revisor benyttes

som rådgiver, reduseres sjansen for å velge bort revisor. Altså tolker vi det dit at

det er avgjørende for både revisor og regnskapsfører å opparbeide seg nærhet til

selskapet slik at de oppfattes som kompetente rådgivere. Når nå revisjonsplikten

delvis er opphevet, stiller det høyere krav til at revisor synliggjør sin kompetanse.

Dess mer selskapet benytter revisor som rådgiver, dess mer vil kompetansen til

revisor synliggjøres (Svanström. 2008). At fravalgsandelen totalt sett er såpass

mye høyere i Norge enn den var i andre land på samme tidspunkt, kan skyldes at

regnskapsførers posisjon er spesiell i Norge.

Når et selskap har fått anmerkninger fra revisor i revisjonsberetningen, medfører

dette at det fravelger revisor i større grad. Dette kommer tydeligst frem for

forbehold og presiseringer knyttet til ulovlig behandling av skattetrekksmidler og

lån til nærstående parter. Dette samsvarer også med våre funn om at selskaper

Side 98

som ikke får signatur fra revisor på kontrolloppstillingen (RF-1022) også

fravelger i større grad. Våre analyser viser at sistnevnte variabel måler det samme

kjennetegn som variabelen om skattetrekksmidler gjør, slik at ikke begge er

forklarende i samme modell. Resultatene viser også at det å få presisering om

tilbakekalt revisjonsberetning for for sent innsendt regnskap, ikke påvirker

beslutningen om fravalg. Med dette tolker vi at sistnevnte ikke er et forhold av så

graverende karakter, at det påvirker forholdet til interessentene. På den annen side

vil en presisering om ulovlig lån trolig kunne medføre bokettersyn fra

skattemyndighetene. Resultatene går i motsatt retning av tilsvarende studier i

Finland (Niemi et al. 2012), men samsvarer med generelle studier på opinion

shopping. Vår tolkning er at det vil være mer logisk for et selskap å ville skjule et

graverende forhold som er avgjørende for forholdet til interessentene, og vil

således avvike fra resultatene man fant i Finland.

Geografi og bransje i sammenheng med fravalg representerer også områder som

det er forsket lite på internasjonalt. Våre funn viser at dess lavere folketetthet,

dess mer øker sannsynligheten for å fravelge revisor. Motsatt viser det seg også at

selskaper i storbyer fravelger i mindre grad. Dette kan skyldes at i områder med

lav folketetthet er den geografiske avstanden til revisor større enn i storbyer. Dette

kan igjen føre til at selskaper i mindre grad ser nytten av revisor her. På den annen

side spriker internasjonale studier på området (Svanstrøm. 2008; Keeble. 1998),

slik at dette også kan skyldes en bjellekueffekt. I områder med lavere folketetthet

vil det være lettere for en toneangivende aktør som fravelger revisor å påvirke

andre aktører til også å fravelge. Når det gjelder bransje, viser våre resultater at

varehandel og faglig vitenskapelig og teknisk tjenesteyting fravelger i større grad,

mens eiendom i mindre grad fravelger revisor. I tillegg har vi sett at både

gjennomsnittet og medianen for revisjonshonoraret avhengig av bransje korrelerer

sterkt med fravalgsandelen i bransjen. Både gjennomsnittet og medianen for

revisjonshonoraret i varehandel og faglig tjenesteyting ligger over hva som er

vanlig uavhengig av bransje. Motsatt ligger eiendom under. Med dette tolker vi

det dit at kostnaden ved å beholde revisor i varehandel og faglig tjenesteyting

faktisk er tyngre enn i eiendom. I denne sammenheng er det naturlig å trekke inn

at våre undersøkelser også har vist at dess høyere revisjonshonoraret er i forhold

til størrelsen på andre driftskostnader, dess mer øker sannsynligheten for å

fravelge revisor. Dette er med på å underbygge at revisjonshonoraret er en

Side 99

unødvendig kostnad som kan kuttes for å bedre den finansielle stillingen. Når man

kontrollerer for alle de overnevnte variablene, viser undersøkelsene at også

selskaper med varelager (selskaper kan ha varelager selv om de ikke er i

varehandelsbransjen) fravelger i større grad revisor. Dette kan skyldes at varelager

kan være et parameter for den opplevde kostnaden ved revisjon. Tidligere studier

har derimot ikke vist klare tegn på bransjeforskjeller, hvilket kan bety at det også

her kan foreligge en form for bjellekueffekt.

Av mer kuriøse kjennetegn, kan det fortelles at i selskaper hvor daglig leder er

kvinne, fravelges revisor i større grad. Da dette representerer funn i et lite forsket

område, er det vanskelig å konkludere bastant på årsak. Vi ser derimot at det er

betydelig færre kvinner enn menn som er daglig leder (16/84 %), enn det er

kvinner i befolkningen for øvrig (49/51 %). Disse kvinnene utgjør trolig i mindre

grad enn mennene et representativt utvalg av befolkningen. Vi tolker det derfor dit

at disse kvinnene er mindre risikoaverse enn mennene.

Av kontrollvariabler som viser avvikende resultater fra internasjonale studier, kan

det nevnes at kredittvurdering er avgjørende for fravalgsbeslutningen. Selskaper

som er gitt en god kredittrating velger i større grad bort revisor enn de som er gitt

dårlig. Internasjonale studier har vist motsatte resultater, som kan skyldes at disse

har undersøkt større selskaper. Våre funn kan skyldes at selskaper med dårlig

kredittrating ønsker å kompensere for dette ved å beholde revisor og dermed

fremstå som mer seriøse.

Når det nå diskuteres de variabler som er undersøkt tidligere, som har gitt samme

resultater som internasjonale studier, gjøres dette for å poengtere at våre

undersøkelser har hensyntatt de kontrollvariabler som normalt er blitt undersøkt i

tilsvarende internasjonale studier. I all hovedsak viser undersøkelsene våre at dess

større driftsinntektene er, dess lavere er sannsynligheten for å fravelge revisor. Vi

så allikevel at selskaper med nullomsetning fravek fra denne trenden ved å

fravelge i mindre grad enn forventet (figur 4-1 over). Trolig representerer

selskapene med nullomsetning ”sovende” selskaper, hvor eierne ikke er aktive, og

således ikke har tatt stilling til fravalgsmuligheten. Til slutt nevnes at når daglig

leder har eierandel i selskapet fravelges revisor i større grad. Dette er den

variabelen som gir sterkest forklaring i studien og forklares av at eieren er med i

Side 100

den daglige ledelsen og får derfor tilgang til informasjon (Jensen og Meckling.

1976).

5.2 Begrensninger i oppgaven

På den ene siden er den store styrken til denne studien at datamaterialet den

bygger på er svært pålitelig (reliabelt). Dette skyldes at flertallet av variablene er

offentlige tilgjengelige og kontrollert av revisor, at man undersøker samtlige

aksjeselskap i populasjonen (113.415) og kontrollerer for mange ulike variabler.

Studien er således lite sensitive for ikke-kontrollerte forhold. På den annen side

kan validiteten være noe svakere enn ved bruk av primærdata. Siden dataene ikke

er innhentet for denne særskilte studiens undersøkelsesformål, ser vi at våre

variabler kan ha noe lavere validitet. For å avbilde om kredittinstitusjonen krever

at selskaper har revisor, har Collis (2010) målt dette ved å spørre selskapet om

banken krever det. Denne oppgaven måler dette ved å undersøke samvariasjonen

mellom om selskapet har gjeld til banken og om det har besluttet å beholde

revisor. Vårt parameter har lavere innholdsvaliditet da dette også inkluderer de

selskap som har gjeld fra banken, men allikevel ikke blir påkrevd å beholde

revisor. Lavere innholdsvaliditet fører til potensielt lavere forklaringskraft på

variablene, men som følge av at vi undersøker samtlige selskaper i populasjonen

får disse høyere signifikansnivå.

Siden dette er en totalundersøkelse, var det viktig å avstemme utvalget (113.415

selskaper) mot populasjonen. Dette ble gjort med uvesentlig avvik (340). Derimot

har enkelte av variablene som har vist seg forklarende manglende observasjoner.

Våre vurderinger er at manglene ikke skulle medføre skjevheter som hindrer oss i

å generalisere til resten av populasjonen.

5.3 Konsekvenser for revisorbransjen og andre

Regresjonsanalysene viste at selskaper med big5-revisor i mindre grad valgte bort

revisor. Dette kan skyldes at det er selskaper som ønsker å fremstå som seriøse

som har big5-revisor. De deskriptive analysene viser at de store linjene er at dess

mindre revisjonsselskap, dess høyere fravalgsandel og dess større andel av

kundeporteføljen har man mistet som følge av fravalgsmuligheten. Dette kommer

både av at man har hatt større fravalgsandel og at andel små kunder i porteføljen

er større. Dette har medført en rekke oppkjøp og omstruktureringer av små og

Side 101

mellomstore revisjonsselskaper. For eksempel har BDO kjøpt 25 revisjonsselskap

de siste to år. Revisor må nå i større grad søke etter nye tjenesteområder og

utnytte seg av stordriftsfordeler. Mindre revisorer har tatt ut autorisasjon som

regnskapsfører. De større revisjonsselskapene har også begynt å lukte på denne

muligheten. DnR anbefaler å levere mer av forenklede revisjonstjenester (for

eksempel ISA 805). I sammenheng med at vi for eksempel ser at selskaper med

varelager fravelger revisor i større grad, kan det være et potensiale for å benytte

denne standarden i forbindelse med spesifikk kontroll av varebeholdningen.

Omstrukturering i bransjen medfører, som vi har sett, færre og større enheter, og

vil også gi muligheter for stordriftsfordeler hvor man i større grad kan benytte seg

av riktig arbeidskraft på de forskjellige stedene i revisjonsprosessen. Dette vil

igjen kunne lede til en mer effektiv revisjon uten å redusere revisjonskvaliteten.

Revisjonsfritaket er et av flere tiltak for å bedre konkurransevilkårene i

næringslivet. I Norge har det vært normalt å måle konsekvenser i kroner og øre av

iverksatte tiltak. Før lovvedtaket ble det estimert at små AS ville kunne få

besparelser i revisjonshonoraret i intervallet NOK 2,1 til 2,9 milliarder (NOU

2008:12. s 87). Våre undersøkelser viser en potensiell besparelse på totalt NOK

1,5 milliarder, hvorav årlig besparelse for selskap som har fravalgt pr 31.12.11 var

ca. kr 600 millioner. Avviket skyldes at NOUen opererte med høyere

gjennomsnittlige revisjonshonorar og høyere estimert andel selskap som ville bli

omfattet av fritaket.

Undersøkelsene våre viser at kontakt med revisor medfører at man i større grad

beholder denne. Revisor spiller ofte på sin styrke på å kunne levere rådgivning

innenfor tyngre faglige områder, der regnskapsfører til en viss grad kommer til

kort. Det er rimelig å anta at mindre komplekse selskaper i mindre grad vil ha

behov for slike tjenester. For å tilnærme seg det rådgivningsbehovet som slike

selskap har, burde revisor nå i større grad synliggjøre at han innehar den rette

kompetansen. Det er dessuten viktig at det frigjøres nok ressurser og at

revisjonsselskapene har en klar strategi for hvordan man skal tilnærme seg

potensielle små rådgivningsoppdrag.

At det er de selskapene som har høyest relativt revisjonshonorar som velger bort

revisor kan skyldes at revisjonsstandardene (ISA) er laget for store selskaper og

Side 102

dermed kan medføre relativt mye arbeid når de små selskapene revideres Det er

foreløpig ikke utviklet ISAer for små og mellomstore foretak. At det er mulig at

rigide revisjonsstandarder kan være en av årsakene til at selskap velger bort

revisor, burde være et insentiv til å øke presset på å få vedtatt forenklede

standarder.

Skattekrim60 har uttalt at bokettersynet avdekker mest rot i såkalte useriøse

bransjer. Sett i lys av revisjonens formål, er det derfor å foretrekke at disse ikke

velger bort revisor. Våre undersøkelser av forhold som relaterer seg til det

offentlige som bruker indikerer at det er de selskapene som har noe å skjule som

velger bort revisor. Dette er det motsatte av hva man hadde håpet på før reglene

om frivillig revisjon ble innført.

5.4 Et blikk inn i glasskula og hva bør i den sammenheng forskes videre på?

I oppgaven har vi antydet at den høyere fravalgsandelen i Norge i sammenligning

med andre land i Norden kan skyldes det særnorske forholdet selskap har til

ekstern regnskapsfører. Den faktiske utviklingen over tid i andre land, samt

estimater på forventede fravalgsandeler i Norge, tilsier at fravalget vi har sett vil

øke i årene som kommer. Våre undersøkelser har vist tegn til at dette vil kunne

komme til å skje spesielt blant selskaper med nullomsetning og/eller uten ansatte.

I tillegg kan vi også tenke oss en mulig økning som følge av en bjellekueffekt

innenfor geografiske områder og bransjer som til nå har hatt lavere fravalgsandel.

På den annen side kan det at kredittratingbyråene ennå ikke har latt

fravalgsbeslutningen påvirke kredittratingen føre til en motsatt effekt på framtidig

fravalgsandel. Dersom byråene i framtiden hensyntar dette, vil dette kunne

medføre at selskaper som har valgt bort revisor vil velge inn revisor igjen for å

bedre ratingen. Da det er usikkerhet knyttet til utviklingen i fravalgsandeler i

Norge i forhold til Norden for øvrig, vil utviklingen i nevnte faktorer være av

interesse for videre undersøkelser. Vil Norge nærme seg Norden for øvrig, eller

vil vi oppleve at Norge fortsetter å være Annerledeslandet?

60http://www.google.no/url?sa=t&rct=j&q=jan%20egil%20kristiansen%20skatt%20%C3%B8st%20unio&source=web&cd=1&ved=0CCMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.unio.no%2Fkunder%2Funio%2Fmm.nsf%2FlupGraphics%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt%2F%24file%2FJan-Egil_Kristiansen.ppt&ei=Dg54T9PsJ8P64QTNuuW_Aw&usg=AFQjCNG4UtJz-yqow6aFXaxhIHiorsMrqw (Power-Point-fremvisning fra Unio-konferransen 2008)

Side 103

Side 104

LITTERATURLISTE

Bøker

Arens, Alvin, Beasley, Mark S. og Elder, Randal J. 2010. Auditing and Assurance

Services. 13. utg. Global edition: Pearson Education.

Beattie, V. og Fearnley, S. 1998. What companies want (and don’t) want from

their auditors London: The Institute of Chartered Accountants in England and

Wales

Bøhren, Øyvind. 2011. Eierne, styret og ledelsen (Corporate governance i Norge).

Bergen: Fagbokforlaget.

Den norske Revisorforeningen. 2011. Revisors Håndbok 2011. 32. utg. Oslo: Den

norske Revisorforeningen.

Elling. Jens O. 2002. Årsrapporten – teori og regulering. 1 utg. København,

Danmark: Gjellerup.

Frønes, Ivar. 2005. Annerledeslandet. Om framtid og utviklingstrekk i Norge.

Oslo: Gyldendal Akademisk.

Ghauri, Pervez og Grønhaug, Kjell. 2010. Research Methods in Business Studies.

4. utg. Harlow, England: Person Education.

Goodenough, Ward. H. 1971. Culture, Language, and Society. California, USA:

The Benjamin/Cummings Publishing Company.

Gripsrud, Geir, Olsson, Ulf Henning og Silkoset, Ragnhild. 2004. Metode og

dataanalyse med fokus på beslutnigner i bedrifter. 1. utg. Kristiansand:

Høyskoleforlaget

Hair, Joseph F. Jr., Black, William C., Babin, Barry J., Anderson, Rolph E. og

Tatham, Ronald L. 2006. Multivariate Data Analysis. 6. Utg. New Jersey, USA:

Pearson Prentice Hall.

Side 105

Hobbes, Thomas. 2008. Leviathan. Charleston, USA: Bibliobazaar.

Huneide, Jens-Erik, Pedersen, Kirsten, Schwencke, Hans Robert og Haugen, Dag

Olav. 2012. Årsregnskapet i teori og praksis 2011. 13. utgave. Oslo: Gyldendal

Norsk Forlag AS.

Jacobsen, Dag Ingvar. 2003. Hvordan gjennomføre undersøkelser? Kristiansand:

Høyskoleforlaget

Keeble, D., Tyler, P., Broom, G. og Lewis, L. 1992. Business success in the

countryside: The performance of rural enterprise. London, England: HMSO.

Martinsen, Øyvind L. 2009. Perspektiver på ledelse. 3. utg. Oslo: Gyldendal

akademisk.

Smith, Adam. An inquiry into the nature and causes of The Wealth of Nations.

1776. 1. utg. USA: Bottom of the Hill Publishing

Thaler, Richard H. og Sunstein, Cass R. 2008. Nudge, Improving Decisions

About Health, Wealth, and Happiness. New York, USA: Penguin Group

Wenstøp, Fred. 2003. Statistikk og dataanalyse. 7. utg. Oslo: Universitetsforlaget.

Artikler

Vitenskapelige trykte artikler

Aarbu, Karl Ove og Schroyen, Fred. 2011. Mapping risk aversion in Norway

using hypothetical income gambles. Bergen: Discussion Paper no. 13/2009 –

Norges Handelshøyskole:

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1554890 (hentet 4. februar

2012)

Abdel-Khalik, A.R. 1993. Why do private companies demand auditing? A case

for organizational loss of control. Journal of Accounting, Auditing and Finance,

Vol.8 (1): 31-52.

Side 106

Allee, K. D., og T. L. Yohn. 2009. The demand for financial statements in an

unregulated environment: An examination of the production and use of financial

statements by privately held small businesses. The Accounting Review, vol. 84

(1): 1–25.

Bennett, T. J. og Robson, P. J. A. 1999. The Use of External Business Advice by

SMEs in Britain. Entrepreneurship & Regional Development vol. 11 (2): 155–80.

Berry, A. og Robertson, J. 2006. Overseas bankers in the UK and their use of

information for making lending decisions: Changes form 1985. The British

Accounting Review, Vol.38: 175-191.

Blekastad, Helene og Johannessen, Hans Petter. 2011. Revisjonsplikten for små

aksjeselskap oppheves : hvem velger frivillig revisjon? Oslo: Masteroppgave

(MSc) - Handelshøyskolen BI, 2011.

Blackwell, D., T. Noland, og D. Winters. 1998. The value of auditor assurance:

Evidence from loan pricing. Journal of Accounting Research 36 (1): 57–70.

Chow, C.W. 1982. The demand for external auditing; size, debt and ownership

influences. The Accounting Review, vol. 57 (2): 272- 291.

Collis, J., Jarvis, R. og Skerratt, L. 2004. ”The demand for the audit in small

companies in the UK”. Accounting and Business Research vol 34 (2): 87-100

Collis, J. 2010. "Audit Exemption and the Demand for Voluntary Audit: A

Comparative Study of the UK and Denmark." International Journal of Auditing

vol. 14 (2): 211-231.

Cosh, A og Hughes, A. 1998. “Profitability, finance, investment appraisal and

acquisition”. I: Enterprise Britain: growth, innovation and public policy in the

small and medium sized enterprise sector 1994-1997. ESRC Centre for Business

Research, Cambridge, s 67-79.

Side 107

Dreber, Anna, von Essen, Emma og Ranehill, Eva. 2011. In Bloom: Gender

Differences in Preferences among Adolescents. Stockholm, Sverige: SSE/EFI

Working Paper Series in Economics and Finance no 734 April 2011.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1804278 (hentet 4. februar

2012)

Gooderham, P.N., Tabiassen, A., Doving, E. og Nordhaug, O. 2004. Accountants

as Sources of Business Advice for Small Firms. International Small Business

Journal, vol. 22 (1): 5-22.

Hagquist, Curt og Stenbeck, Magnus. 1998. “Goodness of Fit in Regression

Analysis R2 and G2 reconsidered”. Quality and Quantity. International Journal of

Methodology, vol. 32 (3): 229-245.

Hasings, C., Mosteller, F., Tukey, J.W., Winsor, C.P. 1947. Low moments for

small samples: a comparative study of order statistics. Annals of Mathematical

Statistics vol. 18: 413–426

Hay, D. og Davis, D. 2004. The Voluntary Choice of an Auditor of Any Level of

Quality. Auditing, vol. 23 (2): 37-53.

Jensen, M.C. og Meckling, W.H. 1976. Theory of the Firm: Managerial Behavior,

Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, Vol. 3

(4): 305-360.

Keeble, David. 1998. North-south and urban-rural variation in SME growth,

innovation and networking in the 1990s., I: A.Hughes & A.Choch (Eds)

Enterprise Britain: Growth, innovation and public policy in the small and

medium-sized enterprise sector 1994-97: Kapittel 10. ERSC Centre for Business

Research, University of Cambridge:

Kirby, D. A. og King, S. H. 1997. Accountants and Small Firm Development:

Filling the Expectation Gap. The Services Industries Journal vol. 17(2): 294–304.

Side 108

Lambert, R.A. 2001. Contract theory and accounting. Journal of Accounting and

Economic,.vol.32 (1-3): 3-87.

Langli, John Christian. 2009. “Hvem er brukerne av årsregnskapene til små

aksjeselskaper og trenger de reviderte regnskaper?” Praktisk økonomi & finans, nr

1/2009: 104-119.

Lennox, Clive. 1999. Are large auditors more accurate than small auditors ?

Accounting and Business Research, vol. 29 (3): 217-227

Lennox, Clive. 2000. Do companies successfully engage in opinion-shopping ?

Evidence from the UK. Journal of Accounting and Economics vol. 29: 321-337.

Lennox, Clive og Pittman, Jeffrey A. 2011. Voluntary Audits versus Mandatory

Audits. The Accounting Review, vol. 86 (5): 1655-1678.

Niemi, Lasse, Kinnunen, Juha, Tapani Ojala, Hannu og Troberg, Pontus. 2012.

Drivers of Voluntary Audit in Finland: To Be or Not to Be Audited? Accounting

and Business Research, 2012 (15. februar 2012).

Menon, Krishnagopal og Schwartz, Kenneth B. 1985. Auditor switches by failing

firms. The Accounting Review vol 60 (2): 248-261.

Rothenberg, Thomas J., Fisher, Franklin, M., Tilanus, C.B. 1966. "A note on

estimation from a cauchy sample". Journal of the American Statistical Association

vol. 59: 460–463.

Senkow, D.W., Rennie, M.D., Rennie, R.D. og Wong, J.W. 2001. The audit

retention decision in the face of deregulation: Evidence from large Canadian

corporations. Auditing: A journal of Practice & Theory, vol.20 (2): 101-113.

Simunic, D.A. 1984. Auditing, Consulting and Auditor Independence. Journal of

Accounting Research, Vol. 22 (2): 679-702.

Side 109

Simunic, D. A. og Stein, M. T. 1987. Product Differentiation in Auditing: A Study

of Auditor Effects in the Market for New Issues. Vancouver, Canada: The

Canadian Certified General Accountants Research Foundation.

Svanström, Tobias. 2008. Revision och rådgivning Efterfrågan, kvalitet och

oberoende. Umeå, Sverige: Doktoravhandling - Umeå School of Business.

Tanewski, G. og Carey, P. 2007. Determinants of value adding business advice

provided by external accountants to SME clients. Working paper, Monash

university, Australia.

Tauringana, V. og Clarke, S. 2000. The demand for external auditing: managerial

share ownership, size, gearing and liquidity influences. Managerial Auditing

Journal, vol.15 (4):160-168.

Våland, Terje. 2002. Forretningsrelasjoner og relasjonskompetanse. Magma,

Econas tidsskrift for økonomi og ledelse, Nr 4 – 2002:

http://www.magma.no/forretningsrelasjoner-og-relasjonskompetanse (hentet 3.

januar 2012)

Waage-Nielsen, André og Kristiansen, Kjell-Fredrik. 2011. Mulige konsekvenser

for aksjeselskaper som fravelger revisor ved en kredittvurdering. Oslo:

Masteroppgave (MSc) - Handelshøyskolen BI, 2011.

Watts, R. og Zimmerman, J.. 1983. Agency problems, auditing, and the theory of

the firm: some evidence. The Journal of Law and Economics, vol. 26: 613-634.

Ye P, Carson E, og Simnett R 2011. Threats to auditor independence: the impact

of relationship and economic bonds. Auditing, vol 30 (1): 121-148.

Elektroniske artikler

ECON. 2007. ”Rapport 2007-049, Konsekvenser av avskaffelse av lovpålagt

revisjonsplikt for små aksjeselskap”;

http://fsr.dk/~/media/Files/FSR/Nyheder%20og%20presse/Politiske%20maerkesa

ger/samf%20k%20vrdi%20af%20revision%20rapport%20NO.ashx (nedlastet 3.

mars 2012).

Side 110

Finanstilsynet. 2010. ”Rapport etter dokumentbasert tilsyn for revisorer og

revisjonsselskaper”. 4 mai 2010;

http://www.finanstilsynet.no/Global/Venstremeny/Rapport/2010/Rapport_revisjon

_mai_2010.pdf (hentet 1. februar 2012)

Finanstilsynet. 2011. ”Rapport etter dokumentbasert tilsyn med autoriserte

regnskapsførere høsten 2010”. 15. juni 2011;

http://www.finanstilsynet.no/Global/Venstremeny/Rapport/2011/Rapport_regnska

psforere_juni_2011.pdf (hentet 1. februar 2012)

Företagarna. 2011. “Tio månader med frivillig revision”. September 2011:

http://www.foretagarna.se/Global/AochO/Tio%20m%C3%A5nader%20med%20f

rivillig%20revision%20-%20Rapport%20av%20F%C3%B6retagarna.pdf (hentet

15. januar 2012)

IFRS Conceptual Framework for Financial Reporting. 2010. Conceptual

Framework for Financial Reporting:

http://www.iasb.org/NR/rdonlyres/363A9F3B-D41C-41E7-9715-

79715E815BB1/0/EDConceptualFrameworkMar10.pdf (hentet 20. januar 2012).

Knudsen, Gudmund. 2011. ”Forenkling og modernisering av aksjeloven”:

http://www.regjeringen.no/upload/JD/Vedlegg/Rapporter/Forenkling_av_aksjelov

en_web.pdf

(hentet 1. februar 2012).

Regjeringen. 2008. ”Handlingsplan. Tid til nyskaping og produksjon. En

handlingsplan for å redusere bedriftenes administrative kostnader”. August 2008:

http://www.regjeringen.no/upload/NHD/Vedlegg/handlingsplaner_2008/Handling

splan%20om%20forenkling.pdf (hentet 1. mars 2012)

Sticos Magasinet. 2012. “Sticos Magasinet, nr 1 - 2012”;

http://www.sticos.no/portal/Portals/0/brosjyrer/Sticos%20Magasinet%202012/Stic

osMagasin1-2012_for%20web.pdf (hentet 8. februar 2012).

Side 111

Thorell, P. og Norberg, C. 2005. Revisionsplikten i små aktiebolag. Utredning på

uppdrag av Svenskt Näringsliv. Mars 2005:

http://www.svensktnaringsliv.se/multimedia/archive/00000/Revisionsplikten_i_s

m__458a.pdf (hentet 20. januar 2012)

Avisartikler

Grandal, Bjørn Henning. 2012.”Utleierne vraker revisor oftest”. Finansavisen, 8.

mars 2012.

Grande, Arne. 2012. ”Kvitter seg med revisjon.” Dagens Næringsliv, 4. januar

2012.

Andre artikler

Tufte, Per Arne. 2000. En intuitiv innføring i logistisk regresjon. Oslo: Statens

Institutt For Forbruksforskning:

http://www.sifo.no/files/file48351_arbeidsnotat08-2000web.pdf (hentet 1. januar

2012)

Asklund, Alf. 2006. Utviklingstrekk i revisjonsbransjen. Revisjon og regnskap nr.

4/2006. Oslo: Den norske Revisorforeningen:

http://revregn.no/index.php?seks_id=51059&element=kapittel&a=2 (hentet 13.

februar 2012)

Juridiske kilder

Norske lover

Lov 7. desember 1956 nr. 1 lov om tilsynet med finansinstitusjoner mv.

(finanstilsynsloven eller finanstll.)

Lov 13. juni 1980 nr. 24 om ligningsforvaltning (ligningsloven eller lignl.)

Lov 15. januar 1999 nr. 2 om revisjon og revisorer (revisorloven eller revl.)

Lov 13. juni 1997 nr. 44 om aksjeselskaper (aksjeloven eller asl.)

Lov 17. juli 1998 nr. 56 om årsregnskap (regnskapsloven eller rskl.)

Lov 17. juni 2005 nr. 67 om betaling og innkreving av skatte- og avgiftskrav

(skattebetalingsloven eller sktbl.)

Forskrifter

Side 112

Forskrift 1. desember 2004 nr 1558 om bokføring (bokføringsforskriften)

Forarbeider og andre juridiske publikasjoner

Lovvedtak 47 (2010–2011). Vedtak til lov om endringer i revisorloven og enkelte

andre lover (unntak fra revisjonsplikt for små aksjeselskaper)

NOU 2008:12. Revisjonsplikten for små foretak

Innstl. 235 L (2010-2011). Innstilling frå finanskomiteen om endringer i

revisorloven

og enkelte andre lover (unntak fra revisjonsplikt for små aksjeselskaper)

Prp 51 L (2010-2011). Endringer i revisorloven og enkelte andre lover (unntak fra

revisjonsplikt for små aksjeselskaper)

Elektroniske kilder

http://ec.europa.eu/

www.aftenbladet.no

www.altinn.no

www.bi.no/ccgr/

www.brrreg.no

www.dn.no

www.e24.no

www.eogs.dk

www.experian.no

www.finanstilsynet.no

www.forvalt.no

www.google.no

www.grette.no

www.narf.no

www.nho.no

www.pwc.no

www.ravninfo.no

www.regjeringen.no

Side 113

www.regnskapsstiftelsen.no

www.rettsdata.no

www.revisorforeningen.no

www.skatteetaten.no

www.soliditet.no

www.smabedriftsportalen.no

www.snl.no

www.ssb.no

www.wikipedia.no

Side 114

7 VEDLEGG

Vedlegg 1 – Vedlegg til kapittel 1

Vedlegg 1.1 - Forprosjekt

Vedlegg 1.1.1 Første disposisjon til Masteroppgave (GRA 1920)

Innleveringsfrist: 30. september 2011

Arbeidsgruppen deltakere:

Håvard Gjerding-Smith og Jon Vestrum

Masteroppgavens tittel:

Hvorfor fravelger små aksjeselskaper revisjon?

Forklaring / beskrivelse av problemstilling

Vår oppgave vil ta utgangspunkt i de endrede rammebetingelsene for revisor med

bakgrunn i muligheten for fravalg av revisjon for små aksjeforetak.

Hovedproblemstillingen vil være å undersøke hvorfor selskapene fravelger

revisjon. Vi har fått bekreftet fra foretaksregisteret at alle som ønsker å fravelge

revisjon for regnskapsåret 2011, må ha dette registrert innen 31. desember 2011.

Dette vil muliggjøre bruk av sekundærdata fra offentlige registrere. Vi forsøker å

ikke favne for bredt for å kunne operasjonalisere problemstillingen; Ved bruk av

segmentfiltrering i Proff Forvalt har vi allerede identifisert mulige

årsakssammenhenger. Vi vurderer å benytte data fra Oslo og Vestfold da vi jobber

som revisor i respektive regioner. Vi vil gjennom sekundærdata identifisere

særtrekk ved selskapene som fravelger, samt gi en kvantitativ beskrivelse av

situasjonen. Vi ønsker for eksempel å se på forholdet mellom fravalg og bruk av

eksternregnskapsfører, anmerkning i revisjonsberetning og i hvilken grad

fravalgte selskap hadde Big 5-revisor i 2010. Det er også aktuelt å se på

bransjemessige og geografiske forskjeller. Med filtrering og analyser av

sekundærdata, vil vi bedre datafangsten i primærundersøkelser ved å rette mer

målrettede spørsmål mot den populasjonen det faktisk angår. Primærdatafangsten,

gjennom spørreundersøkelser, kan bekrefte særtrekkene og gi ytterligere

informasjon om årsaker til fravalg.

Ønske om veileder:

Side 115

Tobias Svanström. Vi har allerede vært på preveiledning med Tobias etter ønske

om å avklare aktualitet og mulighet for å skrive oppgave innen temaet. Han var

positiv til våre foreløpige vinklinger og til å veilede på oss temaet.

Side 116

Vedlegg 1.1.2 - Andre disposisjon til Masteroppgave (GRA 1920)

Innleveringsfrist: 25. november 2011

Operasjonell problemstilling

Vi ønsker å undersøke selskapene som har fravalgt revisjon pr 31.12.2011 og

hvilke egenskaper som kjennetegner disse.

Basert på og avhengig av hva undersøkelsene viser ønsker vi å kartlegge mulige

konsekvenser, muligheter og risikoer for hovedsakelig revisorbransjen, med

enkelte innstikk mot samfunnet for øvrig, men at dette i hovedsak vil danne

grunnlag for hypoteser som kan testes i framtidige undersøkelser. Avledet vil vi

kanskje også kunne si noe om kjennetegn ved de som velger å beholde.

Disposisjon

Vi ser for oss følgende kapittelinndeling:

Sammendrag

Illustrativ gjengivelse av hovedfunn / teaser

Innledning

o Bakgrunn for oppgaven

Lovvedtak med virkning fra 1. mai 2011

Det er liten kunnskap om størrelsen på behovet for frivillig

revisjon

Potensiell nytteverdi for ulike berørte parter.

Usikkerhet i markedet. NARF har oppfordret sine

medlemmer å anbefale kunder å droppe revisor. DnR

kommenterte at revisorer kan ta ut autorisasjon som

regnskapsfører. Påvisning av årsakssammenheng

mellom fravalg og grad av ekstern regnskapsfører er

vesentlig info for revisorbransjen i

konkurransesammenheng.

o Problemstilling

o Oppgavens omfang og avgrensninger

Hva undersøkes?

Kravspek. for datafangst.

Side 117

o Fravalget sett i sammenheng med Giskes totale plan for forenklinger i

næringslivet (sette fravalget i kontekst).

Interessemotsetninger – diskusjon.

Trekke inn momenter fra selskapsrettoppgaven vår.

o Ønske om at aktører velger AS fremfor NUF61

Hva mener skattemyndighetene nå?

Tendens i EU som smitter over på norske myndigheter, mer

enn at EUs rammeverk blir tredd nedover hodene på oss som

følge av EØS-avtalen.

For å være konkurranse dyktige mot etablering i

utlandet.

Teori

o Agent-/prinsipalteori

o Sammenlignbare studier

Metode

Resultater/analyser

Konklusjon/oppsummering

Beskrivelse av prosessen

Med utgangspunkt i sekundærdata har vi identifisert hull i litteraturen. Jill Collis

har publisert forskningsrapporter på fravalg av revisjon hvor hun blant annet tar

sikte på å måle etterspørselen etter frivillig revisjon. Studiene relateres til UK og

Danmark, hvor det har vært frivillig revisjon siden henholdsvis 1994 og 2006. I

Norge ble tilsvarende (med andre terskelverdier) fravalg tillatt med virkning for

regnskapsåret 2011. Fjorårets kull av masterstudenter i regnskap og revisjon

produserte også en rekke forskningsrapporter tilknyttet temaet, men da kun med

den mulighet å lodde stemning da ingen hadde faktisk fravalgt. Da fristen for å

fravelge revisjon er 31.12.2011 (les: må være registrert i Brønnøysund innen

31.12.2011), vil vi ha tilgang på et datagrunnlag som muliggjør å identifisere

selskaper som faktisk har fravalgt og hva som kjennetegner disse.

I flere av studiene Collis har utført i UK og Danmark er det slått fast at størrelse

av selskapet, målt ved omsetning, har en forklarende faktor på om selskapene

61 http://e24.no/lov-og-rett/revisorkutt-gir-oekt-krim/3895101

Side 118

under terskelverdiene velger å ha frivillig revisjon. Via Brønnøysund-registrenes

nettsider er det mulig å hente ut data om hvilke foretak som har fravalgt. Vi vil ta

ut denne listen pr 31.12 og kobler denne mot annen sekundærdata som er

sammenfattet i Proff Forvalt sine databaser. I tillegg vil vi hente hvilke som ikke

har fravalgt (kontrollgruppe). Disse må hentes ut fra Proff Forvalt og RavnInfo.

Vedrørende disse kreves et større arbeid for å sikre validitet og gyldighet (se

beskrivelse av hvordan i metodedelen). For fravalgte ASer hentes

organisasjonsnummer og navn fra Brønnøysund, som kobles mot unikt

organisasjonsnummer i databaser hos Proff Forvalt som igjen gir tilgang på annen

selskapsinformasjon/egenskaper (slik som regnskapstall, revisjonsanmerkninger,

bransje, mv.) som potensielt kan være med på å forklare/beskrive årsaker til

selskapenes valg av revisjon. Vedrørende selskapsinformasjon, som for eksempel

revisjonshonorar i 2010 og antall ansatte, har vi identifisert at Proff Forvalt har

forekomster av målefeil hvor feltet er blankt. En mulig forklaring kan være at

selskapet ikke har rapportert honoraret i notene eller at den som manuelt har

registrert hos Proff Forvalt ikke har registrert. Vi vil i slike tilfeller trolig velge å

selektere bort disse selskapene fremfor å benytte oss av andre mulige

korreksjonsmåter slik som å erstatte blanke felt med gjennomsnittsverdier og/eller

trendverdier. På denne måten sitter vi igjen med et datagrunnlag uten huller som

vil danne grunnlag for mulige kvantitative dataanalyser, både av deskriptivt og

mulig kausalt design. Vi vil ha tilsvarende datagrunnlag for de som har valgt å

beholde. Dette vil kunne brukes på tilsvarende måte som et ”Panel A” (Collis.

2010), (i våre ord: ”utvalg 1”). I tillegg til de forklarende variablene vi henter fra

tidligere studier, se metodedel under, vil vi i prosessen framover forsøke å

identifisere flere variabler å teste.

Vi vurderer i tilegg å benytte spørreundersøkelser for innhenting av mer kvalitativ

informasjon. Denne kan tenkes å ta utgangspunkt i koblingene av populasjonen i

”utvalg 1” for å danne et tilsvarende ”panel B” (”utvalg 2”). Etter nylig samtale

med Tobias Svanström, 2. november 2011, ble vi fortalt at oppgaven står på egne

ben med kun utvalg 1. Som Tobias sa, vil dette gjøres dersom tid og ressurser

tilsier det, samt det vil tilføre oppgaven vår vesentlig ekstra. Dersom vi gjør dette

vil vi ved hjelp IDEA Data Analysis Software gjøre et representativt tilfeldig

utvalg for å sende ut spørreundersøkelser i forsøk på å måle mer kvalitative

egenskaper ved selskapene. De egenskapene vi ikke føler tilstrekkelig målt

Side 119

gjennom sekundærdataene i utvalg 1, vil vi måtte hente i spørreundersøkelser på

utvalg 2. Eksempelvis vil vi søke å måle variabelen BANK (Collis. 2010) Hvor

for eksempel et spørsmål tilsvarende: ”Har dere, eller planlegger dere, opptak av

gjeld til kredittinstitusjoner? Hvis JA, har institusjonen spurt om

revisjonsberetning?” vil kunne måle variabelen. Som nevnt under metodedelen

vurderer vi å benytte oss av de fleste signifikante variablene i studien til Collis og

overnevnte masteroppgave (Blekastad og Johannessen. 2011). Kritisk i denne

fasen er å utarbeide en god spørreundersøkelse som sikrer at vi måler det vi

ønsker å måle. For å sikre dette, vil vi blant annet nyttiggjøre oss de definerte

måleparameterne i studiene til Collis som utgangspunkt til formulering av

relevante spørsmål. På denne måten kan vi ha en mer presis forståelse av hva som

skal måles og derfor bedre kunne formulere presise spørsmål. Ellers vil også

inkludering av veileder være spesielt viktig i denne fasen. Men fordi vi trolig kan

hente tilstrekkelig proxyer som måler tilsvarende egenskap (eks gjeldsgrad som

erstatning for eksemplifiserte spørsmål over) i utvalg 1, vil spørreundersøkelser

være mest aktuelt der hvor utvalg 1 ikke måler det Collis måler, slik som

”Management factors” og bruk av ekstern regnskapsfører. I alle tilfeller vil det

være aktuelt å sende et enkelt spørreskjema til de som har fravalgt revisjon som

kun måler ekstern regnskapsfører og honorar til disse. Det er funn som tyder på

korrelasjon (Blekastad og Johannesen. 2011), samt at uttalelser fra NARF kan

påvirke fravalg.

Formålet med undersøkelsene vil være å beskrive et område som til nå er mindre

kartlagt. Samtidig ønsker vi gjennom undersøkelsen å potensielt knytte relevant

teori til disse funnene. I tilfeller hvor det vil være funn som relateres til

revisjonsteori, eksempelvis agent-/prinsipal, vil det være naturlig å forankre disse

i teori da oppgaven er en oppgave i Master i Revisjon og regnskap. Dersom det

for eksempel vises at selskap som fravelger revisjon har hatt lite kontakt med

revisor og/eller benytter ekstern regnskapsfører er det informasjon revisor kan ha

nytte av til for eksempel strategibygging og markedsposisjonering. Her vil vi kun

kommentere overflatisk da tilhørende teori er utenfor hovedtemaer på studiet.

Beskrivelse av metoden

Forskningsretning

Side 120

DnR publiserte i august en oversikt62 over fravalgsandel i enkelte utvalgte

bransjer så langt. Observasjonene indikerte at for eksempel hadde frisører og

tannleger relativt sett høyest fravalgsandel. Basert på erfaring viser det seg at

visse bransjer er overrepresentert når det gjelder økonomisk kriminalitet63. Denne

erfaringen danner grunnlag sammen med observasjonene fra DnR for en

deduksjon av en empirisk påstand om at enkelte bransjer vises å ha høyere

fremkvens av økonomisk kriminalitet og derfor fravelger revisor. Basert på dette

vil vi teste en hypotese om at det er forskjeller mellom bransjer. Avhengig av

hvilke induktive slutninger vi gjør på grunnlag av de empiriske testene om hvilke

bransjer som hyppigere fravelger revisjon, vil vi forsøke å knytte teori til årsak.

Vårt formål er allikevel i hovedsak å beskrive hvilke bransjer som fravelger og

åpne muligheter for framtidig undersøkelser. Dette er bare et eksempel på en

underhypotese vi vil jobbe med, slik som også Collis. 2010 gjør. Disse danner

grunnlaget for å svare på hovedproblemstillingen (se over). Det kan også være

aktuelt her å sette vår forskningsretning i et historisk perspektiv (Positivismen,

falsifisering, hermenutikk, mv.) for å gi en dybde til oppgaven.

Reliabilitet/validitet

Alle dataer vi anvender i utvalg 1 kommer opprinnelig fra Brønnøysund. At

dataene kommer til oss via Proff Forvalt anses å beholde validitet i materialet da

disse er en aktør som er avhengige av å levere gode produkter for å være

konkurransedyktige i markedet. Der risikoen for feil datafangst som vil forringe

validitet potensielt kommer inn, føler vi at vi har redusert denne til akseptabelt

nivå sett i forhold til omfang og tilgjengelige ressurser. Fordi

filtreringsfunksjonene og parametrene i Proff Forvalt ikke direkte gir oss den

datafangsten vi ønsker, må vi hente ut flere populasjoner og bearbeide disse

særskilt ved å koble tabeller og fjerne data (ved bla. IDEA og excel). Risikoen for

systematiske (at selskap som ikke er under terskelverdier allikevel er med i

populasjonen) og tilfeldige (går mer på innmatingsfeil hos Proff og utenfor vår

kontroll) feil er dermed minimert.

Forskningsdesign

62 http://www.revisorforeningen.no/d9553660/fortsatt-fa-som-velger-bort-revisjon 63 http://www.skatteetaten.no/no/Pressemeldinger/2011/Fiktiv-fakturering-for-en-halv-milliard/

Side 121

En av masteroppgave i fjor innenfor samme problemfelt forsøkte i stor grad å

forstå og tolke dagens situasjon gjennom et deskriptivt design (Blekastad og

Johannessen. 2011). Oppgaven hadde trekk av å være eksplorativ, som blant annet

kjennetegnes av dets evne til å utvikle hypoteser som igjen kan testes i

undersøkelser som bygger på annet design (Gripsrud, Olsson og Silkoset. 2004).

Blant annet ble det trukket fram at selskap med ekstern regnskapsfører virket å

ønske og fravelge revisjon hyppigere, da disse selskapene i mindre grad bruker

revisor som faglig samtalepartner. Både Collis og masteroppgaven bekreftet at

årsaksvariabelen om at dersom selskap oppfatter revisors tjenester som unyttige

fravelges revisor. Collis bekrefter også andre signifikante forklaringsvariabler.

Masteroppgavens og Collis variabler vil alle danne grunnlag for hypoteser om

forklaringskraft til fravalg av revisjon i Norge.

Vårt deskriptive fokus blir å gjøre både leseren og oss selv kjent med

tallmaterialet gjennom diagrammer og tabeller:

Sammenligning av populasjonene (fravalgte og beholdte revisor),

eksempelvis

o Omsetning fordelt på intervall mnok 0-1, 1-2, 3-4, 4-5.

Spesielt interessant er gruppen som ligger tett opptil

terskelverdien da disse kan tenkes å beholde revisor av

praktiske årsaker som å ha kontinuitet av revisor. Dette vil

kun være en potensiell forklaring, som eventuelt vil teste

gjennom en Kji-kvadrat-test (under).

o Geografiske fordelinger

o Bransjemessige forskjeller

o Hvilken revisor ASet hadde i 2010 (5-store eller annen revisor). I

tillegg en oversikt (5-store/liten) for de som har beholdt revisor

med hensyn på hvilken de hadde i 2010 kontra 2011. Vi ser pt

ingen mulig årsak til at dette skal være forklarende på eventuelt å

beholde, men at dersom det bekreftes at gjennomsnittet ved t-test

på gjennomsnitt er forskjellig, kan dette tas med i andres videre

studier.

o Alders på selskapene (Lennox og Pittman. 2011).

o Revisoranmerkninger

o Revisjonshonorar

Side 122

Som proxy for COST (Collis. 2010) ved bruk i regresjon

(se under).

Her må vi være klar over potensiell korrelasjon mellom

andre uavhengige variable slik som omsetning, men denne

måler SIZE og følgelig må honorar være med som en

proxy.

o Gjeldsgrad, som en potensiell proxy for finansiell stilling for

eksterne kreditorer slik som kredittinstitusjon.

o Egenkapitalandel, fordeling på resultat

Potensiell proxy for finansiell stilling for aksjonærer

Sammenligning med andre land (UK, Sverige og Danmark) på mindre

detaljert nivå enn overnevnte (Svanstrøm. 2008; Collis. 2010)

I det kausale designet vil vi beskrive årsakssammenhenger via logistisk regresjon

med dummy variabler som sikter på å måle den avhengige variabelen om ASer

fravelger revisjon. Variablene som testes, er naturlig tatt med videre fra de

deskriptive undersøkelsene. I tillegg vil for variabler som er på nominal skala (eks

bransjekode) testes ved Kji-kvadrat da denne skalaen kun grupperer data og

vanskelig lar seg inkludere i en regresjonsanalyse avhengig av metriske data.

Litteraturliste

Blekastad, Helene og Johannessen, Hans Petter. 2011. ”Revisjonsplikten for små

aksjeselskap oppheves : hvem velger frivillig revisjon?” Oslo: Masteroppgave

(MSc) - Handelshøyskolen BI, 2011.

Collis, J., Jarvis, R. og Skerratt, L. 2004. ”The demand for the audit in small

companies in the UK”. Accounting and Business Research vol 34 (2): 87-100

Collis, J. 2010. "Audit Exemption and the Demand for Voluntary Audit: A

Comparative Study of the UK and Denmark." International Journal of Auditing

vol. 14 (2): 211-231.

Ghauri, Pervez og Grønhaug, Kjell. 2010. Research Methods in Business Studies.

4. utg. Harlow, England: Person Education.

Side 123

Gripsrud, Geir, Olsson, Ulf Henning og Silkoset, Ragnhild. 2004. Metode og

dataanalyse med fokus på beslutnigner i bedrifter. 1. utg. Kristiansand:

Høyskoleforlaget

Lennox, Clive S og Pittman, Jeffrey A. 2011. Voluntary Audits versus Mandatory

Audits. The Accounting Review vol 86 (5): 1655-1678.

Svanström, Tobias. 2008. Revision och rådgivning Efterfrågan, kvalitet och

oberoende. Umeå, Sverige: Doktoravhandling - Umeå School of Business.

Vedlegg 1.2 – Andel av total skatt og avgift små AS bidrar med

Vedlegget tar utgangspunkt i John Christian Langlis beregninger av antall AS som

vil kunne fritas revisjon og andre forholdstall han avleder for disse i artikkelen

”Hvem er brukerne av årsregnskapene til små aksjeselskaper,

og trenger de reviderte regnskaper?” (Langli. 2009). Med utgangspunkt i disse

beregner vi blant annet hvor stor andel av den totale skatt og avgift som små AS

(med rett til å fravelge) bidro med i 2010.

BETALBAR SKATT

Snitt Median Snitt MedianBetalbar skatt 36 000 0 1 626 000 32 000antall 115 741 115 741 64 518 64 518Sum 4 166 676 000 0 104 906 268 000 2 064 576 000

37 000Prosentandel 3,8 % 2 387 166 000 totalt rev.hon.Beregningene stemmer med Langlis beregninger (Langli. 2009)

37 % av de små ASene hadde betalbar skatt i 2006.

Revisors kontroll koster kr 292 pr kr 1.000 som innkreves i betalbar skattantall rev.honorar

115 741 10 550 1 221 067 55029,3 %

SKATTETREKK OG ARBEIDSGIVERAVGIFT (AGA)

Snitt Median Snitt MedianLønnskostnad 299 000 0 7 227 000 1 765 000antall 115 741 115 741 64 518 64 518Sum 34 606 559 000 466 271 586 000

Det er her snakk om totale lønnskostnader. Hvor stor andel av dette utgjør så arbeidsgiveravgift og skattetrekk. Ved å ta utgangspunkt i et tilfeldig valgt AS (som riktignok ikke oppfyller terskler for fritak av revisjon), har vi beregnet forholdstall for skattetrekk og AGA. I følge denne beregningen utgjør AGA og skattetrekk hhv 12 % og 29 % av totale lønnskostn.

Små AS Ikke små ASAGA 4 152 787 080 12 % 55 952 590 320 12 %skattetrekk 10 035 902 110 29 % 135 218 759 940 29 %Sum 14 188 689 190 191 171 350 260

Små AS (med rett til fravalg) Ikke små AS (uten rett til fravalg)

Revisors andel av betalbar skatt

Små AS Ikke små AS

Side 124

Totalt rev.hon. 1 221 067 550 2 387 166 000

betalbar skatt 4 166 676 000 næringsoppg 2 104 906 268 000AGA 4 152 787 080 kontr.oppst. 55 952 590 320Skattetrekk 10 035 902 110 kontr.oppst. 135 218 759 940Sum proveny 18 355 365 190 296 077 618 260

Prosentandel 5,8 %Rev.andel.skatt/avgift 6,7 % 0,8 %

Dersom vi tar utgangspunkt i at små selskaper har 3,6 % av all omsetning i Norgeog forutsetter at de innkrever 3,6 % av all merverdiavgift.(I følge Langli (2009) sto små AS for 3,6 % av all omsetning i Norge)

I følge statsbudsjettet for 2010 var total merverdiavgift på kr 189,6 mill.Totalt mva 100,00 %Små selskaper 3,60 %Ikke-små selsk. 96,40 %

Små selskaper betaler totalt:betalbar skatt 4 166 676 000 104 906 268 000AGA 4 152 787 080 55 952 590 320Skattetrekk 10 035 902 110 135 218 759 940mva 6 825 600 000 182 774 400 000totalt 25 180 965 190 478 852 018 260

Rev.andel 4,85 % Små AS andel 5,00 %

Iht vår beregning bidrag Små AS med 5 % av den totale skatt og avgift som betaltes i 2010

Vi kan også ta utgangspunkt i regnskapsposten skyldig offentlige avgifterPr 31.12.2006 viser denne kun det som er skyldig for 6.terminskattetrekk, AGA og mvaHvis vi forutsetter at alle terminene er like får vi følgende regnestykke.

Små selskaper Ikke-små selsk.Skyld. off.avg. 53 000 (Langli. 2009) 979 000terminer 6 6Sum året 318 000 5 874 000antall selskap 115 741 (Langli. 2009) 64 518Totalt 36 805 638 000 378 978 732 000

Ved hjelp av denne beregningen kommer vi frem til kr 36,8 mrdmot 21 mrd ovenfor (4,2+10+6,8)Uansett er det sannsynlig at de små selskapene betaler inn i hvert fallkr 21 mrd i offentlige avgifter + 4 mrd i betalbar skatt = 25 mrd

Statsbudsjettet 2010: tall i mrdMva 189,6skatt på inntekt og formue 174,9arbeidsgiveravgift og trygdeavgifer 221,3avgifter (bil, tobakk,alkh, elektrisitet, toll) 91,2Skatteinntekter fastlandsnorge 677

6 825 600 000182 774 400 000

189 600 000 000

Revisor beholder 6,7 % av beløpet som betales inn til myndighetene for små selskaper og 0,8 % for øvrige.

Vedlegg 1.3 – Gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av størrelse på

driftsinntekt

Driftsinntekt Gjennomsnittlig revisjonshonorar 2010

Antall observasjoner

<-0 13,05 160

0 7,90 31 399

Tkr 1-2.499 12,65 64 237

Side 125

Tkr 2.500-4.999 19,29 14 825

Tabell 7-1: Gjennomsnittlig revisjonshonorar i 2010 avhengig av størrelse på

driftsinntekt

Vedlegg 1.4 – Fordeling av når selskapene meldte fravalg til

Brønnøysundregistrene

Figur 7-1: Fordeling av når selskapene meldte fravalg til Brønnøysundregistrene

Vedlegg 1.5 – Utvikling i revisjonshonorarets størrelse fra 2006 til 2008

2008 2006Kilde i dokumentbasert tilsyn

av revisorer i 2011Inntekter fra revisjon 5 430 344 000 4 509 104 000 Tabell 8

Antall oppdrag 230 724 210 633 Tabell 3

Gjennomsnittlig revisjonshonorar 23 536 21 407

Økning 2006 til 2008 10 %

Tabell 7-2: Utviklingen i revisjonshonorarets størrelse fra 2006 til 2008.

Kilde er Rapport etter dokumentbasert tilsyn for revisorer og revisjonsselskaper

(Finanstilsynet. 2010).

Vedlegg 2 – Vedlegg til kapittel 2

Vedlegg 2.1 – Revisjonshonorar pr bransje

Bransje bokstav Mean Median Q 16,67 16,00

I 15,96 15,00

P 15,64 14,00

S 14,90 14,00

C 14,85 13,00

R 14,72 13,00

Side 126

G 14,58 13,00

H 13,68 12,00

A 13,15 12,00

F 12,80 12,00

B 13,30 11,00

J 12,91 11,00

M 12,36 11,00

E 14,55 10,00

N 12,39 10,00

L 10,83 9,00

D 10,82 9,00

Z 9,20 8,00

K 8,29 7,00

O 4,00 4,00

Tabell 7-3: Revisjonshonorar pr bransje.

Vedlegg 3 – Vedlegg til kapittel 3

Vedlegg 3.1 - Handlingslogg for datafangst, koding, editing og kobling av data

Skriftlig beskrivelse

DATAFANGST

Dette vedlegget inngår som en detaljert beskrivelse av den summariske

fremstillingen som ble beskrevet i kapittel 3.1.3.2 Summarisk og teknisk

fremstilling av datainnsamlingen.

Målet med innhentingen og bearbeidelsen av dataene er å komme ut med en

datatabell med observasjoner av alle aksjeselskap stiftet før 31.12.2010, som

enten har valgt å beholde eller fravalgt revisor etter asl. § 7-6, jevnfør revl. §

2-1. Disse observasjonene skal bli tilknyttet ulike variabler.

Prosedyren kan fremstå meget teknisk, og er derfor forsøkt illustrert

illustrativt i slutten av dette vedlegget. Det oppfordres å ha denne tilgjengelig

ved siden av som støtte når prosedyren under gjennomgås.

For å komme fram til denne ene tabellen, går vi veien om to tabeller. Disse

kodes senere med dummyvariabelen 0 og 1 for beholdt og fravalgt revisor og

dernest slås sammen til en tabell som brukes i undersøkelsene i denne

oppgaven.

Side 127

Datafangsten har fulgt følgende prosedyre:

ALLE små AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt MULIGHET å

fravelge revisor

1. Vi henter ut data med ProffForvalts Forvalt Pluss-bruker som gir oss mulighet

til å kjøre segmentanalyser på ulike søkerkriterier.

2. For å hente ut AS som har beholdt revisor må vi først hente ut alle små AS

som oppfyller kriterier for fravalg, jevnfør asl § 7-6, for så å koble disse mot

de som har fravalgt (se under), og følgelig sitter vi igjen med residualen, de

som har beholdt revisor (se under).

3. Den 20. desember 2011 gjør vi søk med følgende søkerkriterier: selskapstype

”aksjeselskap”, sum driftsinntekter 2010 til mnok 5, sum eiendeler mnok 20.

Kriteriene i aksjeloven sier mindre enn vår verdier, samt antall ansatte. Disse

løser vi teknisk i excel senere (se under), slik av observasjoner av verdier som

er eksakt like hhv mnok 5 og 20 ikke inngår. Stiftelsesdato settes til og med

31.12.2010. Vi ber om å ikke vise slettede, selskap under oppløsning og/eller

konkursbehandling. Vi sitter igjen med et utvalg på 130.658 aksjeselskap.

o Brukeren lar oss bare hente 3.500 selskap ved hver eksport. Følgelig

løser vi dette ved å begrense oss til mindre søk som hver og en blir

maks 3.500. Dette gjøres ved å segmentere ytterligere på

dataintervaller med hensyn på stiftelsesdato. For å sikre fullstendighet

har vi avstemt totalt antall fra det store søket (130.658) mot sum av

alle intervaller vi har eksportert.

o Vi utarbeider også en tempplate, hvor vi lister hvilke variabler (for

eksempel org.nr., sum salgsinntekt, årsresultat, mv.) slik at vi påser at

samme type variabler innhentes i alle de mindre eksportene. Det blir

også kontrollert når de mindre eksportene slås sammen til et excel-

dokument at antall linjer totalt blir totalt 130.658 observasjoner.

Dessuten påses når hver av de mindre eksportene inkluderes i det

Side 128

sammenslåtte dokumentet at hver har like mange kolonner. Når alle er

inkludert i samme ark kontrolleres dessuten ved hjelp av filter i excel

at det er ingen variabler i senere kolonner. Template av variabler som

trekkes ut kan ses nederst i dette vedlegget.

4. For å håndtere unntaket i revl. § 2-1, 5. ledd som ikke gir fritak for AS som er

pliktig til å utarbeide konsern regnskap eller er morselskap løser vi teknisk

dette ved å kjøre tilsvarende eksport som beskrevet i punkt 3, men nå med

søkerkriteriet ”bare mor i konsern”. Vi eksporterer 17.786 observasjoner. Slik

får vi ut en oversikt over AS som var morselskap som leverte konsernregnskap

og/eller var fritatt for utarbeidelse av konsernregnskap for regnskapsåret 2010.

5. Ved hjelp av IDEA Data Analysis Software kobles tabellene i punkt 3 og 4

mot hverandre ved at vi ber om å sitte igjen med de organisasjonsnumrene

som ikke finnes igjen i tabell fra punkt 4. Slik sitter vi igjen med alle små AS

som tilfredsstiller terskelverdiene sum driftsinntekter og sum balansesum,

samt ikke har krav til konsernregnskap og/eller er mor i konsern.

6. Som vi senere erfarer (i punkt 5 under overskriftet ”Små AS, stiftet etter

31.12.2010, som har fravalg revisor”) når vi arbeider oss frem til populasjonen

over ” Små AS, stiftet etter 31.12.2010, som har fravalg revisor”, vil

databasen fra ProffForvalt ikke inkludere observasjoner av aksjeselskap som

har valgt å benytte seg av muligheten å utsette innsendelse av årsregnskapet

for 2010. Disse kan presentere regnskap for 2010 i årsregnskapet for 2011

fordi de er stiftet i andre halvdel av 2010.

o Asl. § 7-6, 2. ledd, sier ”Viser et årsregnskap driftsinntekter,

balansesum eller årsverk som overstiger terskelverdiene (…)”. Når det

nå forstås at disse selskapene ennå ikke har utarbeidet årsregnskap for

2010, har man heller ikke grunnlag for å nekte ASet å treffe beslutning

om at årsregnskapet ikke skal revideres. Dette uavhengig om den

faktiske situasjon er at ASet i praksis har verdier som overstiger.

Denne informasjonen er avgjørende når vi gjør uttrekk i databasen hos

RavnInfo. Vi behøver derfor ikke sette avgrensninger i søkekriterier på

”sum driftsinntekter” og ”sum eiendeler”. I motsetning til ProffForvalt

gir den oss uttrekk av de som er stiftet etter 01.07.10 og ikke har levert

Side 129

årsregnskap for 2010. Vi setter avgrensninger i søkekriteriene på

selskapstype ”aksjeselskap” og stiftelsesdato ”01.07.10 til 31.12.10”.

Det gir oss et uttrekk på 6.210 aksjeselskap. Vi påser at vi gjør uttrekk

av de samme typer variabler vi hentet i punkt 3 i ProffForvalt. Ved

hjelp av auto-filter i excel fjerner vi de av disse observasjonene som

har regnskapsvariabler. Vi sitter igjen med 2.531 aksjeselskap som

ikke har levert årsregnskap for 2010 fordi de er stiftet i andre halvdel

av 2010.

o Når det gjelder AS som er stiftet før andre halvdel av 2010 og heller

ikke har levert årsregnskap for 2010, vil det ikke være aktuelt å

inkludere disse i populasjonen over AS som har hatt mulighet å

fravelge revisor. Disse selskapene er per definisjon satt under

tvangsoppløsning. De er verken inkludert i uttrekket over de fravalgte

fra Brønnøysund-registrene (se under), ei heller i det opprinnelige

uttrekket fra ProffForvalt i punkt 3 i dette avsnittet.

For å påse at observasjonene ikke allerede forekommer blant de 112.873

bruker vi IDEA Data Analysis kobles tabellene sammen og bes om å gjengi

observasjoner som finner kobling. Vi finner som forventet ingen forekomster.

Disse 2.531 slås således sammen med i populasjonen på de 112.873 (punkt 5)

i excel til en populasjon på 115.404.

Vi erfarer også senere (i punkt 5 iv under behandlingen av populasjonen av

AS som har fravalgt revisor) at det opprinnelige uttrekket fra ProffForvalt-

databasen ikke inkluderer og eksporterer de 421 (384 + 37) observasjonene vi

fant her. Disse er under i punkt 7 (i behandlingen av populasjonen av små AS,

stiftet før 31.12.10, som har FRAVALGT revisor) reduserte med henholdsvis

to og en duplikat (se beskrevet under i punktet). Disse tillegges også

populasjonen på 112.873 (punkt 5) i Excel slik at populasjonen nå er 115.822

(115.404 + 382 + 36). På tilsvarende måte, som gjort direkte over i forrige

avsnitt, påses at de 418 ikke allerede forekommer blant de 115.404. Vi finner

som forventet ingen forekomster.

7. Aksjeselskap som i særlovgivning er underlagt ubetinget revisjonsplikt, etter

revl § 2-1 5. ledd, håndterer vi dernest. I prop. 51 L (punkt 6.4.9.9) er det

Side 130

uttalt fra Finanstilsynet og Finansdepartementet at når det nå innføres lettelse i

revisjonsplikten for små foretak, vil selskap som er underlagt tilsyn av

Finanstilsynet ikke omfattes av unntaket. I finanstilsynsloven § 1 listes hvilke

selskapstyper og næringsvirksomhet som er underlagt slikt tilsyn. På

Finanstilsynets nettsider64 får vi tilgang til et register over hvilke som er gitt

konsesjon og underlagt tilsyn. Vi eksporterer denne per 31. desember 2011.

Totalt innefatter den 28.686 konsesjoner, og innefatter både tildelte

konsesjoner på privatpersoner og organisasjoner. Vi kobler denne tabellen

med hensyn på organisasjonsnummer mot tabellen over alle små foretak (fra

punkt 6). Sistnevnte inneholder også små AS som er underlagt konsesjon. Når

vi så kobler konsesjonsregister (på 28.686) mot alle små AS (115.822) og ber

IDEA Data Analysis Software gjengi de AS som ikke finnes igjen i

konsesjonsregisteret, sitter vi igjen med en tabell på 113.559 observasjoner.

Denne fjerner følgelig de som er underlagt konsesjon fra vår populasjon over

foretak som er gitt dispensasjon til å fravelge revisor.

8. Vi sitter nå igjen med 113.559 observasjoner. Siden ProffForvalt ikke direkte

gir oss en variabel som kan brukes for å hensynta terskelverdien ”maksimalt

antall årsverk”, må vi kode egne parametre. ProffForvalt gir oss to typer

variabler med informasjon om ansatte. Begge i formatet antall ansatte. Vi

følger følgende prosedyre når vi lager to parametre:

o Videre lager vi to algoritmer for å beregne to parametere for årsverk:

1. Årsverk parameter 1:”Herav lønn” fra noteopplysninger

divideres på gjennomsnittlig årsverk i Norge i 2010.

Som var tkr 435,265 Årsverk defineres her i Statistisk

sentralbyrås statistikk til 12 måneders lønn i henhold til

arbeidsavtale, pluss uregelmessige tillegg og bonuser,

ikke overtidsgodtgjørelse, naturalytelser,

feriepengetillegg, sluttvederlag og etterbetalinger.

Lønnstyper som inngår i beløpet er med andre ord i stor

grad konvergerende med lønnstyper som inngår i

”herav lønn”.

64 http://www.finanstilsynet.no/no/Venstremeny/Konsesjonsregister/ 65 http://www.ssb.no/lonnansatt/

Side 131

2. Årsverk parameter 2: Regnskapslinjen ”lønnskostnader”

dividert på årlige arbeidskraftskostnader.

Gjennomsnittlige årlige arbeidskraftskostnader var i

2008 tkr 58766. Nominell lønnsvekst ble anslått til 4,1

%, som vi øker arbeidskraftskostnadene med. Følgelig

vil et estimat for arbeidskraftskostnader gjennom 2010

være tkr 610.

Definisjon av arbeidskraftskostnader ” Arbeidsgivers

samlede kostnader ved å ha sysselsatte, som deles inn i

direkte og indirekte personalkostnader. Direkte

personalkostnader omfatter utbetalt lønn, honorarer,

feriepenger og andre kontantytelser. Indirekte

personalkostnader omfatter blant annet naturalytelser,

kostnader knyttet til helse-, miljø- og sikkerhetstiltak,

sosiale utgifter, opplæringskostnader og

arbeidsgiveravgift..” Med andre ord godt egnet for

sammenligning mot regnskapslinjen ”lønnskostnader”.

o Normalt er ”herav lønn” (variabel fra ProffForvalt) oppstilt som med

positiv verdi, men ved ca 300 observasjoner er det registrert med

negativ. Vi har undersøkt selskaper med oppstilt negativ(/kredit)

lønnskostnad (herav lønn) med hensyn på å undersøke særskilt om

negativ kostnad skal forstås som kredit eller faktisk ment debet lønn.

Dette gjøres ved å kontrollsummere driftskostnadene og avstemme mot

summelinjen driftskostnader. Vi lager en algoritme (”kontroll herav

lønn”) observasjonene det gjelder. Algoritmen viser at kontrollsummen

stemmer. Vi forstår dette som at negativ lønnskostnad er kredit lønn,

hvor mulig forklaring kan være at det er en periodisering av lønn.

Først filtrerer vi ved hjelp av årsverk parameter 1. Vi fjerner de

observasjoner med beregnet verdi over 10 årsverk. Dernest bruker vi

årsverk parameter 2 og filtrerer de som er igjen etter første filtrering.

Verdier med over 10 årsverk fjernes. Ved å bruke to parametere som

overlapper hverandre, hensyntar vi at selskap kan ha unnlatt å føre opp

66 http://www.ssb.no/arbkost/

Side 132

”herav lønn” i notene, men blir allikevel fanget opp gjennom

parameteret som anvender regnskapslinjen ”lønnskostnad”.

o Ved årsverk parameter 1 observerer vi ekstremverdier når vi

filtrerer > 20 årsverk. Disse undersøkes særskilt:

Ved org.nr 990833850 har ProffForvalt innlest NOK

401.418 i ”herav lønn”, som gir et ekstremt høye

beregnede årsverk. Formatet i ProffForvalt er for øvrig

er oppstilt i tall i tusen. Tallet skulle vært 401.

Tilsvarende feilføring gjelder for org.nr, 976162641,

991592741

Ved 989645242 er det innlest NOK 8.884. Forholdet

mellom lønnskostnad og herav lønn fom. 2006-2010

viser gjennomgående en forskjell på ca tkr 50. I 2010 er

lønnskostnaden tkr 935. Det må forstås at ”herav lønn”

er tkr 884. Tilsvarende gjelder også for 959639604 hvor

”herav lønn”gjennomgående ligger X antall % lavere

enn lønnskostnad og det synes naturlig at komma skulle

vært to plasser lenger frem i 88419 og derfor 884,19.

Vi korrigerer disse.

Når vi kjører disse to filtrene sitter vi igjen med 113.530

observasjoner. Med andre ord er det 29 aksjeselskap som

overstiger terskelen for maksimalt 10 årsverk, men allikevel

oppfyller driftsinntekter- og balansesumterskelene. Det

stemmer godt med den generelle oppfatningen av hvilke av

terskelverdiene som vil være utslagsgivende for om AS tillates

å fravelge. Har man driftsinntekter under mnok 5 og

balansesum under mnok 20, skal det mye til å ha over ti

årsverk. Det vil gi en lønnskostnad på mnok 6,1

(arbeidskraftskostnad tkr 610 x 10). Forutsetter man ingen

andre kostnader, vil selskapet som oppfyller de to andre

terskelverdiene ha et negativt resultat på mnok 1,1. I det lange

løp vil ikke dette være et going consern, og lite trolig at man

finner mange slike selskap. Det synes logisk at kun 29 AS som

er under driftsinntekter- og balansesumterskelen allikevel ikke

Side 133

kan fritas revisjon på grunn av brudd på for mange årsverk. Vi

sitter altså igjen med 113.530 observasjoner.

9. Som nevnt i punkt 3 gjorde vi søk i ProffForvalt med kriteriene driftsinntekter

til og med mnok 5 (driftsinntekter) og til og med mnok 20 (balansesum). Asl §

7-6 sier i 1. ledd punkt 1 og 2 ”er mindre enn”. Vi velger å hensynta dette ved

hjelp av excels filter fremfor kriteriene i ProffForvalt. Ved å huke bort

observasjoner med driftsinntekter lik 5.000 (registrert med tall i tusen) og sum

eiendeler lik (20.000) er observasjonene i samsvar med ”er mindre enn”. Når

vi anvender filterfunksjonen på driftsinntekter og balansesum, er det ingen

observasjoner som har driftsinntekter eller balansesum eksakt likt henholdsvis

mnok 5 og 20. Ingen observasjoner forsvinner derfor fra vår populasjon. Vi

sitter igjen med 113.530 observasjoner.

10. Siden vi gjorde uttrekket, som opprinnelig var på 130.658, den 20. desember

2011 (punkt 3), er det risiko for at populasjonen vi har jobbet oss ned til

(113.530 observasjoner) inneholder observasjoner av aksjeselskap som er

slettet i perioden mellom 20. til 31. des. 2011. For å hensynta dette, tar vi den

2 jan. 2012 ut en liste over alle registrerte oppløsninger, slettinger, og

slettinger etter fisjon i perioden 1. til 31. des. 2011 fra Brønnøysund-

registrene67 (totalt 4.724 observasjoner). Dette er alle selskapsrettslige

slettinger og oppløsninger i perioden uavhengig av selskapsform. Denne listen

kobles så mot de 113.530 observasjonene med hensyn på

organisasjonsnummer, og vi ber IDEA Data Analysis Software gjengi kun de

observasjoner som ikke finner kobling mot listen med oppløsninger, slettinger

og slettinger etter fisjon i perioden 20. til 31. des. 2011. Vi sitter da igjen med

113.381 observasjoner som oppfyller tersklene driftsinntekter, balansesum og

antall årsverk, samt heller ikke har ubetinget revisjonsplikt fordi det er

underlagt tilsyn av Finanstilsynet og/eller er morselskap eller pliktig å avlegge

konsernregnskap. Dette er populasjonen over de selskap som er tillatt å

fravelge revisor etter asl. § 7-6 jevnfør revl. § 2-1.

Uttrekk av forklaringsvariabler fra RavnInfo

67 http://w2.brreg.no/kunngjoring/

Side 134

1. Datamaterialet fra ProffForvalt er ikke like rikt på typer

forklaringsvariabler som RavnInfo, slik at vi velger å eksportere variabler

herfra. Sistnevnte gir oss tilgang til alle regnskapslinjer, mens førstnevnte

kun gir et utvalg av disse. Tilsvarende som for uttrekket fra ProffForvalt

har vi laget template over hvilke variabler som skal inngå i uttrekk fra

RavnInfo. Denne listen finnes nederst i dette vedlegget.

2. Selv om vi kunne fått den samme informasjonen direkte fra RavnInfo som

vi får fra ProffForvalt, og derfor ikke hatt behov for å inkludere uttrekk fra

ProffForvalt, velger vi først å gjøre uttrekk fra ProffForvalt for så å

inkludere ytterligere variabler fra RavnInfo. Årsaken er at etter vår

erfaring, har ProffForvalt en sterkere mulighet til å begrense søkerkriterier

slik at vi sitter igjen med den populasjonen som er tillatt fravalg.

3. Eksportfunksjonen fra databasen med regnskapsinformasjon hos RavnInfo

tillater maksimalt 8.000 observasjoner per uttrekk. For å unngå for lang

genereringstid av eksportfiler, velger vi å gjøre uttrekk på 3-4.000

observasjoner som i sum blir hele uttrekket vi ønsker. Tanken er å gjøre

uttrekk på så mange selskaper at vi er sikre på at vi får observasjoner på

alle de 113.381 som er tillatt fravalg (se punkt 10 over). Vi setter derfor

søkekriterier til å trekke ut samtlige AS med sum inntekter mindre eller lik

mnok 10. Per 27.12.2010 gir det oss et uttrekk på 169.042 observasjoner

av aksjeselskap. Hver av de 113.381 observasjonene med variabler fra

ProffForvalt, vil finne igjen sitt organisasjonsnummer blant de 169.042 fra

RavnInfo-uttrekket når disse kobles ved hjelp av IDEA Data Analysis

Software. De observasjonene i tabellen med 169.042 som ikke finner en

kobling mot de 113.381 vil ikke benyttes. Derfor ser vi at det ikke er

kritisk hvor nøyaktig vi setter søkekriteriene ved uttrekk fra RavnInfo, så

lenge vi påser at det er tilstrekkelig vidt til å fange opp alle 113.381.

a. Vi følger samme tekniske fremgangsmåte når vi gjør uttrekk fra

RavnInfo som vi gjør ved ProffForvalt. Vi skalerer søkene ned på

stiftelsesdatointervall for å få uttrekk på 3-4.000 observasjoner i

hver. Vi avstemmer og følger opp underveis i et oversiktsark hvor

vi kontrollsummerer uttrekkene og avstemmer mot total sum

Side 135

observasjoner i følge databasen. Avslutningsvis når vi har gjort

samtlige uttrekk på 3-4.000 totalsummerer vi disse og finner at

disse er lik sum observasjoner i databasen. Se vedlagte

avstemmingsoversikt.

4. Dernest slår vi sammen alle filene på 3-4.000 observasjoner til et excel-ark

på samme måte som vi gjorde da vi slo sammen de mindre uttrekkene fra

ProffForvalt. Se beskrevet over.

5. Dernest bruker vi IDEA Data Analysis Software og kobler de 113.361

observasjonene med tilhørende variabler fra ProffForvalt med de 169.042

fra RavnInfo. Når dette gjøres får vi treff (match) mellom 113.360. Det

betyr at det er 21 observasjoner som ikke har funnet igjen variabler å

knytte seg til blant de 169.042. Dette er ikke kritisk. Vi løser dette vi ved å

gå igjennom listen av de 21 og gjøre spesifikke uttrekk for disse fra

RavnInfo slik at disse også får en match og samme mulige

forklaringsvariabler. Etter dette, sitter vi fremdeles igjen med 113.381

observasjoner etter at tabellene med uttrekk fra ProffForvalt og RavnInfo

er koblet sammen.

Som en avsluttende bemerkning er det verdt å nevne følgende. Populasjonen som

er bygget i dette avsnittet, bygger i stor grad på uttrekk fra databasen til

ProffForvalt, med unntak for enkelte små tillegg fra RavnInfo underveis. At

uttrekkene fra ProffForvalt i stor grad bygger rammen for hvilke AS vi definerer

som potensielle til å kunne fravelge revisor, gjør det viktig å påse at denne

innefatter det totale antall AS i Norge. Ved å påse dette, kan vi være tryggere på at

den opprinnelige populasjonen vi har nedskalert er fullstendig. Ved å sette kun

søkekriteriet hvor vi ber å vise ”aksjeselskap” i segmenteringen i databasen hos

ProffForvalt får vi den 30. desember 2011 et søkeresultat på 214.500 aksjeselskap,

som også inkluderer AS under konkursbehandling. For våre undersøkelsesformål

inkluderer vi ikke AS under konkursbehandling. Når vi også inkluderer AS som vi

over i punkt 6 så at ikke hadde avlagt årsregnskap for 2010 (2.531), får vi i sum

219.793 AS. I følge Foretaksregisteret årsstatistikk er tilsvarende registrerte AS

Side 136

219.97768 (et AS er per definisjon fremdeles registrert selv om det er under

konkursbehandling). Databasene vi segmenterer fra, synes derfor også avstemt

mot Foretaksregisteret.

I Innstilling 235 L (2010-2011) til Stortinget fra Finanskomitteen i forbindelse

med behandlingen av lovforslaget og fravalgt av revisjon i Prop 51 L (2010-2011)

ble det forespeilet hvor mange som trolig ville bli gitt mulighet å fravelge revisor.

I følge Statistisk Sentralbyrå (SSB) ville det per regnskapsåret 2008 være

maksimalt 137.386 ikke-finansielle AS som ville kunne benytte fritaket. Dette

utgjorde om lag 68 % av alle ikke-finansielle AS. Per regnskapsåret 2010 var det

totale antall ikke-finansielle AS 193.52869. Det er ingen indikasjoner som skulle

tilsi at fordelingen av ikke-finansielle og finansielle AS skulle ha endret seg fra

2008 til 2010, heller ikke at fordelingen av AS som oppfyller terskelkriteriene

eller ikke. Gitt antakelse om at Revisjonspliktsutvalgets 68 % av ikke-finansielle

foretak også i 2011 vil gis mulighet til fravalg oppstiller vi følgende avstemming

av vår uttrukkede populasjon:

Totalt antall AS 2011, ifg Foretaksregisteret 219 977        

Finansielle foretak (tot. ant. konsesjoner redusert for personlige konsesjoner) 2011 5 683             

Ikke‐finansielle foretak 2011 214 294        

Revisjonspliktsutvalgets fordelig av små AS (68 % )

Beregnet ikke‐finansielle AS gitt mulighet for fritak per 2011 (68 % av tot. ikke finasielle foretak) 145 720        

Vår uttrukkede populasjonen av små AS som er tillatt fravalg, stiftet før 31.12.10 113 415        

AS stiftet i 2011, 68 % av disse (15.575, punkt 3 i avsnittet under)   10 591           

Sum ikke‐finansielle gitt mulighet for fritak, våre uttrekk av populasjoner 124 006        

Differanse 21 714            Tabell 7-4: Avstemming av oppgavens utvalg mot populasjonen (dersom 68 %

omfattes av fritaket).

I punkt 6.3.2 i Prop 51 L blir det vist til at Revisjonspliktutvalget opererer med for

høye anslag på hvor mange selskaper som vil bli omfattet av fritaket. Det vises til

at Professor John Christian Langli ved BI foretok beregninger per 2008 som viste

at om lag 115.000 selskap ville omfattes av fritaket (Langli. 2009). Når vi antar

tilsvarende fordeling i 2011, får vi følgende avstemming:

68 http://www.brreg.no/presse/pressemeldinger/2012/01/fr-statistikk.html 69http://statbank.ssb.no/statistikkbanken/Default_FR.asp?PXSid=0&nvl=true&PLanguage=0&tilside=selectvarval/define.asp&Tabellid=08142

Side 137

Langlis fordeling av små AS (115.000 gis mulighet per 2008)

Langlis beregning av ikke‐finansielle som gis mulighet 115 000       

Totale antall ikke‐finansielle foretak 2008 137 386        68 % 202 038       

Beregnet andel små AS ifg Langli som gis mulighet 57 %

Ikke‐finansielle foretak 2011 214 294       

Gitt Langlis beregning av fordeling i 2008 av ikke‐finansielle som gis fritak i 2011 57 % 121 976       

Oppgavens populasjon av små AS som er gitt mulighet for fritak, stiftet før 31.12.2010 113 415       

AS stiftet i 2011 (15.575, pkt 3 i avsnitt under), 57 % av disse gis mulighet ifg Langli 8 865            

Sum sammenlignbar populasjon per 31.12.2011 122 280       

Differanse 304               

Tabell 7-5: Avstemming av oppgavens utvalg mot populasjonen (dersom 57 % omfattes av fritaket).

Prosessen som er foretatt for å nedskalere den opprinnelige andelen AS fra

ProffForvalt og RavnInfo til å oppfylle de ulike terskler og lovhjemler har, slik vi

ser det, foregått på en nøyaktig og sikker måte. Den har i all hovedsak anvendt

data fra eksterne kilder for uttrekk som er koblet mot hverandre ved hjelp av

anerkjent dataverktøy. Det har derfor kun i mindre grad vært behov manuell

bearbeiding. Det er derfor mindre risiko for at vi kan ha trådt feil i prosedyren

underveis. Våre uttrekk vil således både støttes på og underbygge professor John

Christian Langlis beregninger. Av den grunn kan populasjonene som anvendes i

oppgaven antas å være fullstendige.

For å ende opp med populasjonen over de som har valgt å beholde revisor, er vi

avhengig av også å finne hvilke som har fravalgt for så trekke disse fra alle AS

som er tillatt fravalg (113.381 observasjoner av aksjeselskap). Residualen er

således de som har beholdt revisor og behandles i avsnittet under ”AS som har

beholdt revisor”.

Små AS, stiftet etter 31.12.2010, som har FRAVALGT revisor

1. I Brønnøysund-registrenes kunngjøringsdatabase70 kjører vi et kombinert søk

med hensyn på søkerkriterier for å hente ut alle AS som har fravalgt.

Datointervall 01.01.11 – 31.12.2011

70 http://w2.brreg.no/kunngjoring/

Side 138

i. Fravalget ble tillatt først med virkning fra 01.05.11, men det vil

ikke ha teknisk betydning å sette tidligere fra-data siden ingen

AS vil kunne ha registrert fravalg før 01.05.11.

Kunngjøringstype:

i. Steg 1: Endringer

ii. Steg 2: Øvrige endringer

iii. Steg 3: Revisjon av årsregnskap

(vi har kvalitetssikret mot rådgiver i Foretaksregisteret vår

forståelse av datauttrekkene fra www.brreg.no)

Sted: i utgangspunktet hele landet, men på grunn av tekniske

beskrankninger (maks 5.000 observasjoner), løser vi dette ved å kjøre

mindre søk på landsdel (eks. Nord-Norge, Østlandet, mv.), evt hvis det

overstiger 5.000, minimerer vi ved å kjøre på fylke, så by. Oslo by

overstiger slik at vi her må kjøre mindre søk på datointervaller.

2. Alle de mindre eksportene slås sammen i en tabell og inkluderer samtlige

44.319 aksjeselskap som har registrert fravalg i perioden etter at fravalget ble

tillatt til og med 31.12.2011.

3. Uttrekket vi gjør vil inkludere de selskap som har hatt revisor fra før og nå har

valgt denne bort i løpet av 2011. De som er etablert etter fravalget ble tillatt,

fra og med 01.05.11, har hatt muligheten å etableres direkte uten å velge

revisor. Disse vil ikke inngå i dette uttrekket. For vårt undersøkelsesformål er

vi kun interessert i AS som har fravalgt og er etablert før 31.12.2010. For å

skape kongruens med uttrekket av AS som har mulighet til å fravelge revisor

(se over), slik at også dette utvalget kun er AS stiftet før 31.12.2010, løser vi

dette ved å koble uttrekket fra Brønnøysund-registeret med et uttrekk vi har

gjort fra ProffForvalt over alle AS som er stiftet i perioden 01.01 – 31.12.2011

(uttrekk per 01.01.12 er 15.575 aksjeselskap). Uttrekket fra ProffForvalt er

gjort på samme måte, som andre uttrekk fra databasen, beskrevet over. Vi ber

IDEA Data Analysis Software gjengi de selskapene som har fravalgt som ikke

finner kobling i tabellen med AS som er stiftet i perioden 01.01 – 31.12.2011.

Fravalgte, som er stiftet i perioden 01.01 – 31.12.11 vil finne en kobling mot

denne tabellen og vil ikke bli inkludert i tabellen over fravalgte selskaper som

vi anvender for vårt undersøkelsesformål. Etter denne koblingen av tabeller,

Side 139

inkluderer tabellen alle aksjeselskap (42.344) som har fravalgt revisor innen

31.12.2011 og var stiftet før 31.12.2010.

4. Uttrekket fra Brønnøysund vil ikke inkludere annen informasjon enn

organisasjonsnummer og foretaksnavn. For at uttrekket skal ha akkurat samme

typer forklaringsvariabler som uttrekket over alle små som har hatt mulighet

til å fravelge revisor (beskrevet over), henter vi ut tilsvarende variabler fra

ProffForvalt (ved bruk av samme tempplate som er vist under) som ved

uttrekket for alle små AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt mulighet å

fravelge revisor (over).

For å sikre fullstendighet at alle observasjonene (42.344) får variabler,

velger vi å kjøre søkerkriterier og uttrekk av alle AS i Norge stiftet før

31.12.2010 med sum driftsinntekter lik eller mindre enn mnok 10.

Tabellen gir oss et uttrekk på 161.602 observasjoner. Igjen lar det seg ikke

eksportere mer enn 3.500 i hver eksport, slik at vi kjører mindre søk skalert på

stiftelsesdato. I etterkant avstemmer vi totale observasjoner for hele perioden i

følge søket i ProffForvalt med sum observasjoner for enkeltperiodene.

5. Uttrekket i punkt 4 og 5 blir så ved hjelp av IDEA Data Analysis Software

koblet mot hverandre med hensyn på organisasjonsnummer, slik at vi sitter

igjen med de som har fravalgt som var stiftet før 31.12.2010 og med

tilsvarende forklaringsvariabler fra ProffForvalt som tabellen med alle små

AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt mulighet å fravelge revisor (over).

Når vi gjør dette får vi match på 40.804 av de 42.344 aksjeselskapene

som har fravalgt revisor før 31.12.2011 og var stiftet før 31.12.2010.

At de 1.540 som ikke har funnet sin kobling i variabeltabellen på

161.602, skyldes blant annet at databasen til ProffForvalt, som

variabeltabellen er hentet fra, kun eksporterer de forekomster av

aksjeselskap som har levert årsregnskap for 2010. Følgelig er flere av

de 1.540 aksjeselskap som har benyttet seg av muligheten som de er

gitt til å levere årsregnskapet for 2010 samtidig som de leverer

årsregnskapet for 2011, i henholdt til rskl. § 3-1, 1. ledd jevnfør § 1-7,

Side 140

fordi disse er stiftet i andre halvdel av 2010. Disse er ikke registrert

med regnskapsvariabler i ProffForvalt for 2010, og vil derfor ikke

være i vår database på 161.602, ei heller finne kobling mot de 42.344.

i. Dette betyr at vi må gå tilbake og utvide populasjonen vår over

”Alle små AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt mulighet å

fravelge revisor”. Slik at denne også inkluderer de AS som er

stiftet i andre halvdel av 2010 og har benyttet seg av

muligheten til å utsette innsendelse av regnskap, både de som

har beholdt og fravalgt revisor. Dette gjorde vi i punkt 6 under

overskriften ”Alle små AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt

mulighet å fravelge revisor”). Populasjonen utvides med 2.531

aksjeselskap stiftet i andre halvdel av 2010, som ikke har levert

årsregnskap for 2010 som har hatt mulighet til å fravelge

revisor.

ii. Vi kobler denne populasjonen av AS (2.531) mot de 1.540 i

IDEA Data Analysis Software med hensyn på

organisasjonsnummer. Vi ber om å sitte igjen med de AS av de

1.540 som finner kobling mot de 2.531. Følgelig er dette AS

som har fravalgt revisor som er stiftet i andre halvdel av 2010,

men som har benyttet seg av muligheten til å utsette

innsendelse av årsregnskapet for 2010. Vi finner dette antallet

til å være 562 aksjeselskap.

iii. Av de 978 som ikke finner kobling (1.540 – 562), er et stort

utvalg av disse AS som er slettet eller oppløst i 2011 etter at de

har fravalg. Databasen i Brønnøysund-registrene hvor uttrekket

av fravalgte selskap er gjort fra er en historisk logg. Hvis et

selskap slettes, fjernes ikke kunngjøringen om at dette tidligere

har fravalgt revisor. Siden vi, som tidligere nevnt, i punkt 3

under overskriften ”Alle små AS, stiftet før 31.12.2010, som

har hatt mulighet å fravelge revisor”, i undersøkelsene

forholder oss til kun små AS som ikke er slettet eller oppløst,

må de som har fravalgt, men er slettet eller oppløst i etter tid

også her fjernes. Dette for å skape kongruens i populasjonene.

Side 141

iv. Vi henter ut samtlige slettinger, oppløsninger og slettinger etter

fisjon i 2011 fra Brønnøysund-registrene. Disse løper seg til

29.614. Vi kobler disse observasjonene mot de 978 med hensyn

på organisasjonsnummer i IDEA Data Analysis Software. Vi

ber programmet gjengi de observasjoner hvor de 978 ikke

finner kobling blant de 29.614. Følgelig er dette observasjoner

av AS som har fravalg og heller ikke er slettet eller oppløst i

følge uttrekket fra Brønnøysund. Vi finner dette antallet til å

være 421 AS. Motsatt er 557 AS som er stiftet før 31.12.2010

som har registrert fravalg, men er slettet eller oppløst i løpet av

2011.

Tilsvarende kan det også være forekomster blant de 40.804

registrerte fravalgene, hvor ASet som har fravalgt revisor i

løpet av 2011 i etterkant av fravalget har blitt slettet eller

oppløst. Disse må trekkes ut av populasjonen. Vi kobler med

hensyn på organisasjonsnummer mot samme database over

uttrekk av slettinger og oppløsninger fra Brønnøyssund-

registrene i 2011 (29.614 observasjoner), og ber IDEA Data

Analysis Software gjengi de observasjoner som ikke finner

kobling. Følgelig er dette AS som har registrert fravalg og ikke

har blitt slettet i etterkant i løpet av 2011. Vi finner dette til å

være 40.771 AS. 33 observerte fravalg er følgelig slettede AS.

v. De 421 observasjonene har avlagt årsregnskap i 2010, men har

ikke funnet sin match mot forklaringsvariabler fra ProffForvalt.

Vi er derfor avhengige av å hente de samme variablene fra

RavnInfo slik at også disse 421 kommer på samme format som

de øvrige i populasjonen over fravalgte som har funnet match

mot ProffForvalt (40.804), og populasjonen over alle små

(113.381). Når det gjelder de 562 ASene (punkt iii over), er det

ikke nødvendig å innhente ProffForvalt-variabler for disse, da

disse uansett ikke har registrerte regnskapsvariabler på grunn

Side 142

av ikke avlagt årsregnskap for 2010. Variablene de har fått fra

RavnInfo gir all tilgjengelig informasjon.

For de 40.771(før slettinger var det 40.804) løses det ved å

koble disse mot variabelbasen på 169.042 fra RavnInfo (se

”Uttrekk av forklaringsvariabler fra RavnInfo” over). Samtlige

40.771 finner kobling og får knyttet til seg forklaringsvariabler

fra RavnInfo

Når de 421 gjøres tilsvarende for, finner vi kobling for 384 av

ASene. Disse 384 inneholder derimot ikke variablene fra

ProffForvalt. For å sikre at disse kommer på samme format

innhentes disse feltene ved at vår kontaktperson i AAA

Soliditet AS henter ut disse særskilt for oss. Vi bearbeider disse

slik at de står i samme celleformat som øvrige populasjoner.

Vedrørende de 37 som ikke fant kobling, er dette forekomster

som ikke har registrert levering av årsregnskap for 2010 innen

utgangen av 2011 selv om de ikke er omfattet av

utsettelsesmuligheten i henhold til rskl § 3-1, 1. ledd jevnfør §

1-7, 2. ledd. Vi søker opp hver av disse i ProffForvalt og fyller

manuelt ut felter for blant annet bransje og adresse. For å

matche med variabler som er innhentet maskinelt.

Som en kuriositet er det interessant å nevne følgende: Når de 42.344

som har fravalgt revisor i 2011 og er stiftet før 31.12. 2010 kobles mot

registeret av tildelte konsesjoner fra Finanstilsynet (28.689 i punkt 7

under overskriften ”Alle små AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt

mulighet å fravelge revisor”), finner vi match på 13 aksjeselskap. Det

betyr at de er 13 AS som har registrert fravalg i Brønnøysund, men

allikevel er underlagt tilsynet av Finanstilsynet pr 31.12.2011.

6. Vi kan nå slå sammen de fravalgte ASene som fant match mot ProffForvalt

(40.804, nå 40.771 etter reduksjon for slettinge/oppløsninger), som i punkt iv

fikk knyttet til seg variabler fra RavnInfo, de fravalgte ASene som ikke har

Side 143

avlagt regnskap i henhold til rskl § 3-1, 1. ledd jevnfør § 1-7, 2. ledd (562), de

fravalgte ASene som har avlagt årsregnskap for 2010, men ikke fant kobling

mot variabelbasen vår fra ProffForvalt, men RavnInfo (384) og de fravalgte

som ikke fant kobling mot noen av basene (37). Vi får en populasjon på

41.754 AS med forklaringsvariabler fra ProffForfalt og RavnInfo som er

stiftet før 31.12.2010, som har registrert fravalg og er ikke slettet/oppløst

innen 31.12.2011.

7. I normalsituasjonen vil AS ha revisor for så å fravelge denne. Selskapet vil

således være registrert i uttrekket fra Brønnøysund-registrene med en

observasjon. Derimot vil det potensielt være slik at registeret viser to

observasjoner av fravalg for det samme ASet dersom det først har hatt revisor,

så valgt bort, ombestemt seg og oppnevnt ny revisor, for så å fravelge denne

igjen. Han vil derfor være registrert to ganger med fravalg. Det vil være

avgjørende for oppgavens undersøkelsesformål å fjerne slike duplikater fra

populasjonen på 41.754. Vi anvender dataverktøyet ”Remove duplicates” i

Excel med hensyn på organisasjonsnummer. 41.698 unike forekomster av

organisasjonsnummer blir igjen. Følgelig var det 56 tilfeller hvor ASer hatt

revisor, fravalg, ombestemt seg og meldt opp ny revisor, for så igjen fravelge.

Alt i løpet av perioden 01.05 – 31.12.11. Vi har kontrollert et utvalg av

duplikatene ved å søke opp organisasjonsnummeret for å påse at dette virkelig

er tilfelle.

Det kan også forekomme at et AS har revisor, for så å velge den bort, men

ombestemmer seg og melder opp ny. Forskjellen fra tilfellet over er at han nå

ved utgangen av 2011 har revisor, men har registrert fravalg i løpet av 2011.

Følgelig vil han være registrert i uttrekket fra Brønnøysund-registrene, men

har allikevel revisor. Dette problemet har vi håndtert under i punkt 9.

Vi avstemmer prosessen fra de 42.344 til 41.698 slik:

Side 144

Fravalgte fant match mot Proff, ikke slettet før 31.12.11 40 771       

Slettinger blant 40.804 når matchet mot Brønnøysund 33               

Fravalgte ingen match Proff, ikke avlagt årsregnskap 2010 562             

Fravalgte ingen match Proff, men har avlagt regnskap 2010 384             

Fravalgte ingen match Proff/RavnInfo, manuelt utfylt 37               

Slettinger blant 1.540 når matchet mot Brønnøysund 557             

Fravalgte etter kun reduksjon for stiftet etter 31.12.2010 42 344       

Fjernede duplikater ‐56              

Slettinger blant 40.804 når matchet mot Brønnøysund ‐33              

Slettinger blant 1.540 når matchet mot Brønnøysund ‐557           

Fravalgte stiftet før 31.12.10, registrert fravalg og ikke slett 41 698       

8. Som vi observerte over i punkt 5 kan det mot formodning være tilfeller hvor

AS har fravalgt revisor, selv om de ikke har hatt lovhjemmel etter asl § 7-6

jevnfør revl. § 2-1. Vi så her 13 tilfeller av AS som har fravalgt og allikevel er

underlagt konsesjon fra FIN. For vårt undersøkelsesformål ønsker vi å arbeide

med populasjoner av selskap som faktisk har denne lovhjemmelen. At det

potensielt er registrert AS som har fravalgt revisor og ikke har hjemmel til

dette i populasjonen vår over fravalgte AS (41.698), kan være med på å

forstyrre resultatene i oppgaven. Dette fordi vi, som vi vil se i avsnittet under

om skapelsen av populasjonen av AS som har beholdt revisor, vil opererer

med en populasjon med kun de AS som har beholdt som samtidig har hatt

lovhjemmel til dette. Teknisk kunne det vært løst på ulike måter, men vi

kontrollerer dette på følgende måte:

Tanken er, som nevnt i siste avsnitt i prosessen for utarbeidelsen av

populasjonen for alle små AS som er gitt muligheten for fravalg, at

populasjonen av de AS som har beholdt revisor er residualen mellom

alle små som har mulighet og de som har fravalgt. Følgelig, hvis det

ikke hadde eksistert fravalg av revisor på AS som ikke har

lovhjemmel, ville en kobling av AS med mulighet (113.381) mot AS

som har fravalgt (41.698) gi en populasjon på AS som har beholdt

revisor på 71.683. Vi ber IDEA Data Analysis Software gjengi de

koblinger hvor de 41.698 ikke finner igjen observasjon blant de

113.381. Programmet gjengir 72.299. Med andre ord en differanse på

616 observasjoner (72.299 - 71.683). Gitt vår antakelse om at

populasjonen vår over alle små AS som er tillatt fravalgt er fullstendig

(se avstemming over), må differansen skyldes tilfeller hvor AS har

fravalgt og ikke har hatt hjemmel etter asl. § 7-6 jevnfør revl. 2-1.

Side 145

i. Når vi gjennomgår uttrekket av de 616 og filtrerer i excel, ser

vi følgende:

1. 21 av disse overstiger terskelen for driftsinntekter på

”mindre enn 5 millioner kroner”.

2. 7 av disse overstiger terskelen for balansesum på

”mindre enn 20 millioner kroner”.

ii. Når vi kobler den resterende uforklarte differansen på 577

(605- 21 – 7) AS som har fravalgt som ikke finnes igjen i

populasjonen på 113.361 som er gitt mulighet for fravalg mot

tabellen vi anvendte i punkt 4 under utarbeidelsen av

populasjonen av AS som er gitt mulighet for fravalg. Her

koblet vi uttrekket av 17.786 AS som i følge ProffForvalt er

morselskap i konsern per 31.12.2010. IDEA Data Analysis

finner kobling for 541. Med dette forstår vi at 541 av de ASene

som har registrert fravalg egentlig er morselskap som ikke er

gitt tillatelse for fravalg etter revl. § 2-1, 4. ledd jevnfør 2. ledd.

For å være sikre på at disse faktisk er morselskap undersøker vi

et utvalg av disse på stikkprøvebasis og kontrollerer for om

selskapet har oppført verdier i balanselinjen ”

Aksjer/Investeringer i datterselskap”, hvilket alle vi tester har.

Grunnen til at disse allikevel har fravalgt revisjon kan være at

de i løpet av 2011 har endret status og ikke lenger er

morselskap. For å skape kongruens mot populasjonen av små

AS som har mulighet til å fravelge, hvor vi i punkt 4 tok

utgangspunkt i morselskap per 31.12.2010, velger vi også her å

holde disse utenom. Vi står nå igjen med 36 uforklarte.

iii. Som nevnt i punkt 5 i prosessen for beregning av populasjonen

for AS som har fravalgt revisor er 13 av disse AS som er

underlagt konsesjon i henhold til konsesjonsregister per

31.12.11. Disse har allikevel fravalgt revisor selv om revl. § 2-

1 ikke gir slik tillatelse til dette. Vi holder allikevel muligheten

åpen for at disse 13 kan ha fått konsesjon i etterkant av

kunngjort fravalg. I alle tilfelle vil disse ikke være del av vår

populasjon, siden de heller ikke inngår i populasjonen av de

113.361.

Side 146

iv. Reduserer vi den opprinnelige differansen på 605 med det

overnevnte, står vi igjen med 23 (577 – 541 – 13)

observasjoner som er uforklarte.

v. Når vi undersøker de resterende 35 særskilt, finner vi ingen

universale trekk eller årsaker til at disse ikke skal inngå i

populasjonen over AS som har registrert fravalg av revisor og

har hatt lovhjemmel til dette. Disse 35 representerer potensielt

kun at populasjonen av AS som har fravalgt er for stor i forhold

til de som har beholdt. At disse inkluderes i populasjonen over

AS som har fravalgt påvirker ikke populasjonen av de som har

beholdt. Vi har på den eneste siden over avstemt størrelsen på

de som har hatt mulighet til å fravelge. På den andre siden har

vi avstemt uttrekket av fravalgte AS fra Brønnøysund-

registrene mot den antatt fullstendige populasjon av AS som

kan fravelge, med en uforklart differanse på kun 35

observasjoner. Vi anser også populasjonen av AS som har

fravalgt etter reduksjon for forklarte differanser som fullstendig

og nøyaktig. 35 utgjør kun 0,08 % feil.

Konklusjonen vedrørende den opprinnelige differansen på 605 blir at

vi reduserer populasjonen på 41.698 med de observasjoner av fravalg

av revisor hvor ASet ikke har hatt hjemmel. Populasjonen blir da

41.116 (41.698 – 21 – 7 – 541 – 13). De 35 lar vi fremdeles inngå i

populasjonen.

9. Som nevnt over i punkt 7, må vi håndtere problematikken vedrørende at

populasjonen på 40.968 kan inneholde registreringer av AS som har fravalgt,

men som innen utgangen av 2011 har valgt tilbake revisor. Disse vil per nå

inngå i populasjonen siden uttrekket fra Brønnøysund-registrene er en

historisk logg som ikke selv reverserer om et selskap velger tilbake revisor. Vi

henter vi ut samtlige kunngjøringer om ”endring av revisor” i perioden 01.05

til 31.12.11 i Brønnøysund-registrene. Disse inkluderer både endringer hvor

ASet melder endring fra en revisor til en annen revisor, samt kunngjøringer

hvor ASet fravelger revisor. Dette uttrekket er 58.980 kunngjøringer. Tanken

er at når vi kobler dette uttrekket med hensyn på organisasjonsnummer i IDEA

Data Analysis Software og ber om å gjengi de observasjoner som finner igjen

Side 147

kobling mot de registrerte fravalgte 41.116, vil et organisasjonsnummer blant

de 41.116 finne flere koblinger hvis det har hatt flere revisorendringer (fravalg

eller normal endring fra en revisor til en annen) i perioden 01.05-31.12.11. Vi

finner kobling for totalt 42.830 hvilket betyr at flere av de 41.116 som har

fravalgt i løpet av 2011 også har gått fra en revisor til en annen i løpet av

01.05-31.12.11. Ved å ved hjelp av conditional formating i excel highlighte

duplikate forekomster får vi oversikt over de fravalgte blant de 41.116 som

også har hatt endring av revisor i tillegg til å fravelge. Totalt er det 1.623 blant

de 41.116 som dette gjelder for. Det vil ikke være tilfelle at alle disse har valgt

tilbake revisor etter å ha registrert fravalg. De aller fleste av disse er tilfeller

hvor ASet først har endret fra en revisor til en annen, for så å fravelge revisor.

Vi er interessert i å finne de tilfellene hvor ASet først har registrert fravalg, for

så å melde inn igjen. Vi kontrollerer dette ved å søke opp hver og enkelt av de

1.623 forekomstene i Brønnøysund-registrene. Vi undersøker rekkefølgen på

kunngjøringene. Blant de 1.623 er det 49 observasjoner av fravalgte (41.116)

hvor ASet først har registrert fravalg, for så å melde inn ny revisor igjen før

utgangen av 2011. Det er med andre ord 48 registreringer av fravalg blant de

41.116 som ikke har fravalgt per 31.12.2011. Vi reduserer populasjonen for

disse. Populasjonen er da 41.067 (41.116 – 49).

Små AS som har BEHOLDT revisor

1. Ved å koble de endelige datatabellene vi sitter igjen med etter prosedyrene i

”AS som har fravalgt revisor”(41.067) og ”Alle AS som har hatt mulighet å

fravelge revisor” (113.381), sitter vi igjen med en datatabell som inneholder

”AS som har beholdt revisor”.

Teknisk løses det ved å koble organisasjonsnummer i de to tabellene

mot hverandre i IDEA Data Analysis Software. Vi ber om å sitte igjen

med de AS fra populasjonen vi i prosessen beskrevet under

overskriften ”AS som har hatt mulighet å fravelge revisor” (113.381)

som ikke finner kobling mot tabellen med populasjonen av ”AS som

har fravalgt revisor” (41.067). Residualen skal med andre ord være

populasjonen av ”AS som har behold revisor” 72.314.

Side 148

i. Men som vi var inne på i avsnittet over i punkt 8 er det 35

observasjoner i populasjonen av AS som har fravalgt revisor

(41.067), som ikke finnes igjen i populasjonen av alle AS som

har hatt mulighet å fravelge (113.381). Vi har diskutert dette

mer omgående over i punkt 8. Når vi da kobler alle små AS

(113.381) mot de som har fravalgt (41.116) gjengis 72.348.

Tatt hensyn til de 35 observasjonene som ikke er inkludert

blant de 113.381, er populasjonen avstemt (72.348+41.067-

35=113.380). Den ene i differanse skyldes at det eksisterer et

duplikat i populasjonen av 113.381. Vi fjerner dette duplikatet.

2. Populasjonen over AS som har fravalgt (41.067) og beholdt revisor (72.348)

gis hver sin nye kolonne hvor de får henholdsvis dummyvariabelen ”1” og

”0”.

3. Populasjonene sendes så til AAA Soliditet AS som fyller ut deres kreditrating

av foretakene i en nyopprettet kolonne.

4. Når populasjonene er returnert med kreditrating, slås populasjonene sammen

og vi får en populasjon på 113.415.

5. Vi gjør uttrekk fra CCGR-databasen for følgende variabler:

CEO gender

CEO birth year

Number of owners (direct ownership)

Number of institutional owner (direct ownership)

Number of personal owners (direct ownership)

Share owned by CEO (direct ownership)

Dette er informasjon fra 2009 og utgjør 110.115 gyldige observasjoner som

finner match når disse kobles ved hjelp av IDEA Data Analysis mot de

113.415 observasjonene. Følgelig er det 3.300 observasjoner vi ikke har

informasjon om variablene over.

Side 149

6. Vi signerer taushetserklæring med Skattedirektoratet og blir tildelt variabel

som gir informasjon om de ulike 113.415 observasjonene har fått signatur

eller mangler signatur fra revisor i kontrolloppstillingen (RF-1022).

7. Vi sitter da igjen med 113.415 observasjoner som kan anvendes til i

oppgavens undersøkelser.

KODING OG EDITING AV VARIABLER OG OBSERVASJONER

(Beskrivelsen er en historisk logg som også viser koding av variabler som ble

anvendt i analyser som ikke endte opp med å bli presentert i oppgaven)

Bransjekode

1. I Norge opererer man med NACE-bransjekoder, A til Z. Der eksempelvis A

er ”Jordbruk, skogbruk og fiske”. Dette er den overordnede

bransjetilknytningen. Feltet ” NACE_BRANSJEKODE”som gjengis i

uttrekket fra ProffForvalt angir nivået under denne. Eksempelvis vises en

organisasjon med bransjekode ”01.110”. ”01” angir at denne organisasjonen

tilhører ”Jordbruk og tjenester tilknyttet jordbruk, jakt og viltstell”, ”110”

angir detaljert hvilken del av bransjen, her ”Dyrking av korn (unntatt ris),

belgvekster og oljeholdige vekster”. For våre undersøkelsesformål er

bransjetilknytning på det overdnede nivået (A) aktuelt. Vi må derfor kode

slik at vi sikrer at alle underordnede koder under A får kodingen A, alle

under B koding B, osv.

Eksemplifisering på NACE-bransjekoding hierarki:

A – Jordbruk, skogbruk og fiske

01 – Jordbruk og tjenester tilknyttet jordbruk, jakt og viltstell

01.110 – Dyrking av korn (unntatt ris), belgvekster og

oljeholdige vekster

01.120 – Dyrking av ris

01.130 – Dyrking av grønnsaker, meloner, rot- og

knollvekster

(…)

02 – Skogbruk og tjenester tilknyttet skogbruk

Side 150

02.110 – Skogskjøtsel og andre skogbruksaktiviteter

(…)

B – Bergverksdrift og utvinning

05 – (…)

(…)

(…) = ikke uttømmende fremstilling.

Teknisk løser vi kodingen slik:

Vi henter ut fra ProffForvalt et ferdiggenerert excel-ark med oversikt

over alle tilgjengelige NACE-bransjer som angir to felter; eks

”01.110” og ” Dyrking av korn (unntatt ris), belgvekster og oljeholdige

vekster”.

Vi oppretter to egne kolonner i denne tabellen og fyller ut overordnet

bransjekode (for eksempel ”A”) og overordnet bransjenavn (for

eksempel ”Jordbruk, skogbruk og fiske”) til alle som favner under i

hierarkiet (01.xxx, 02.xxx, og så videre). Tilsvarende gjør vi for

resterende.

Tabellen kobles så med hensyn på NACE-bransjekode (formatet

”01.110”) mot tabellen på populasjonen med våre observasjoner med

selskaper som har fravalg og beholdt revisor.

Vår kobling viser at samtlige observasjoner finner kobling/match.

Ingen data blir borte i koblingen av celler.

Vi har nå to ytterligere felter for hver observasjon som angir

eksempelvis ”A” og ”Jordbruk, skogbruk og fiske”.

2. Siden BRANSJEKODE_OVERORDNET er datavariabler på ordinalnivå,

kodes den om til bruk i regresjon til tre dummyvariabler for å fange opp

forholdet mellom bransje G, M, L og andre bransjer (alt som ikke er G, M,

eller L). L blir satt som referansekategori siden denne avviker mye fra resten

av populasjonen med hensyn på fravalgsandel, samt utgjør en stor del av

populasjonen. De tre dummyvariablene som kodes:

BRANSJ_G_DUMMY: cellen er 1 hvis

BRANSJEKODE_OVERORDNET er ”G”, alle andre verdier gis 0.

Side 151

BRANSJ_M_DUMMY: cellen er 1 hvis

BRANSJEKODE_OVERORDNET er ”M”, alle andre verdier gis 0.

ANNEN_BRANSJ_DUMMY: cellen er 1 hvis

BRANSJEKODE_OVERORDNET er andre verdier enn ”G”, ”M”,

eller ”L”. Alle andre verdier gis 0 (altså G, M og L).

Stiftelsesdato

3. ProffForvalt angir stiftelsesdato med datoformatet ”DD.MM.YYYY”. For

vårt undersøkelsesformål er det aktuelt med informasjon kun om hvilket år

selskapet ble stiftet. Teknisk løses dette ved å anvende excel-funksjonen

=RIGHT(A2;4). Funksjonen gjengir da de fire siste sifrene i celle A2. Vi har

da på formatet YYYY, for eksempel år ”2001”.

Videre lager vi dummy-variabel slik at vi kategoriserer inn i fire tidsperioder:

>2007: 4

2007-2002: 3

2001-1990: 2

<1990: 1

Revisor nåværende

4. For selskaper som har valgt å beholde revisor er det interessant å gjøre

deskriptive analyser. Vi koder cellen REVISOR_NÅVÆRENDE til to nye

felter.

I det første gis revisjonsselskap som er blant de fem store (Ernst &

Young AS, PriceWaterhouseCoopers AS, KPMG AS, Deloitte AS og

BDO AS) verdi 1, alle andre revisjonsselskap får dummyverdien 0.

I det andre gis BDO AS, Deloitte, Ernst & Young, KPMG AS,

PricewaterhouseCoopers AS henholdsvis verdiene 1, 2, 3, 4 og 5.

Andre revisjonsselskap gis dummyverdien 0.

5. For AS som har beholdt revisor (dummvariabel ”0” i feltet FRAVALGT)

mangler vi observasjoner om REVISOR_NÅVÆRENDE for 172 stykker. På

stikkprøvebasis kontrollerer vi mot Brønnøysund-registrene for 25 av disse.

Ved selskapene som har blank verdi har revisor selv fratrådt og selskapet står

ulovlig uten revisor ved utgangen av 2011. Det er tilfeller hvor selskapet har

Side 152

meldt opp ny i 2012, men oppgavens ramme bygger på observasjoner pr

31.12.2011. Denne gis fremdeles ingen verdi.

Big 5

6. Det kodes BIG5_DUMMY hvor cellen gis verdien 1 hvis selskapet

opprinnelig hadde BDO, Deloitte, Ernst & Young, KPMG eller PwC pr

30.04.11. Hvis selskapet har annen revisor enn dette gis verdien 0.

Anmerkninger i revisjonsberetning

7. Ad REVISJONSANM_2010:

I henhold til revisorloven § 5-6 skal revisor avgi en revisjonsberetning som

uttalelse om blant annet regnskapet er utarbeidet i samsvar med lov og

forskrifter. Revl. § 5-6, 5. ledd angir at revisor skal ta forbehold eller

presisering der revisor er pålagt dette. Uttrekket fra ProffForvalt gjengir fire

celler med tekstverdier; ”Revisors kommentar 2010”, ”Revisors presisering

tekstlig 2010”, ”Revisors presisering 2010” og ”Revisors forbehold 2010”.

Videre har ProffForvalt sammenføyd disse fire cellene til en celle med den

binære variabelen ”ja/nei” for om selskapet har fått anmerkning i

revisjonsberetningen. Hvis selskapet enten har fått kommentar, presisering

tekstlig, presisering eller forbehold vil selskapet ha ”ja”. Vi ønsker å kode den

om til en dummyvariabel (0 eller 1). Vi kaller den

REVISJONSANM_DUMMY.

Teknisk kodes dette slik:

Vi anvender IF-funksjon i excel, for eksempel =IF(A2="ja";1;0). Hvis

observasjon A2 har anmerkning ”ja” vil den nye cellen angi verdien

”1”, hvis ikke ”0”.

Ad REVISORS_PRESISERINGER_2010:

8. Det kodes PRESISERING_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonen

har noe form for innhold av tekst i cellen

REVISORS_PRESISERINGER_2010. Ingen tekst i cellen

REVISORS_PRESISERINGER_2010 gis verdien 0.

Side 153

9. Som nevnt over gjengir ProffForvalt tekstet hva slags type presisering

selskapet har fått i cellen REVISORS_PRESISERINGER_2010. Etter

gjennomgang av et utvalg, ser vi at de kategoriseres i følgende kategorier og

vi gir dem følgende kategoriske variabler i cellen

PRESISERING_DUMMY2:

1 Vesentlig usikkerhet vedrørende fortsatt drift og/eller

aksjekapitalen er tapt.

2 Ulovlig lån/provisjoner til aksjonær, ledende personer eller ansatte

3 Selskapet har ikke behandlet skattetrekksmidler i samsvar med

bestemmelsene i skattebetalingslovens § 5-12

4 Selskapets årsoppgjør ikke avgitt innen lovens frist og/eller ny

beretning etter at tidligere beretning er tilbakekalt

5 Presiseringen inneholder både presisering av type 1 og 2

6 Presiseringen inneholder både presisering av type 2 og 3

7 Presiseringen inneholder både presisering av type 1 og 3

8 Presiseringen inneholder både presisering av type 1, 2 og 3.

10. Det kodes PRES_ULOV_LÅN_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen PRESISERING_DUMMY2 er gitt verdien 2 (kun ulovlig

lån), 5, 6 eller 8 (tre siste inneholder alle ulovlig lån). Andre verdier i

PRESISERING_DUMMY2 gis verdien 0.

11. Det kodes PRES_SK.TREKKSMIDL_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen PRESISERING_DUMMY2 er gitt verdien 3 (kun

skattetrekksmidler), 6, 7 eller 8 (tre siste inneholder alle skattetrekksmidler).

Andre verdier i PRESISERING_DUMMY2 gis verdien 0.

12. Det kodes PRES_TILBAKEKALT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen PRESISERING_DUMMY2 er gitt verdien 4 (kun ikke avgitt

årsoppgjør innen lovens frist og/eller ny beretning etter at tidligere beretning

er tilbakekalt). Andre verdier i PRESISERING_DUMMY2 gis verdien 0.

13. Det kodes PRES_FORTSATT_DRIFT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen PRESISERING_DUMMY2 er gitt verdien 1 (kun fortsatt

drift/aksjekapital tapt), 5 7 eller 8 (tre siste inneholder alle fortsatt

Side 154

drift/aksjekapital tapt). Andre verdier i PRESISERING_DUMMY2 gis

verdien 0.

Ad REVISORS_FORBEHOLD_2010:

14. Det kodes FORBEHOLD_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonen har

noe form for innhold av tekst i cellen REVISORS_FORBEHOLD_2010.

Ingen tekst i cellen REVISORS_FORBEHOLD_2010 gis verdien 0.

15. Det kodes en dummy BRANSJ_BOKST_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen har verdien L, M eller G (henholdsvis bransje for Omsetning

og drift av fast eiendom, Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting, eller

Varehandel, reperasjon av motorvogner) i cellen

BRANSJEKODE_OVERORDNET. Andre verdier av

BRANSJEKODE_OVERORDNET gis verdien 0.

Revisjonshonorar

16. Vi koder en proxy for relativt revisjonshonorar (REVHON_DRIFTSINNT) i

forhold til størrelse på foretaket. Cellene revisjonshonorar 2010/sum

driftsinntekter 2010. Dess større selskap, dess mer komplekse transaksjoner,

dess mer arbeid for revisor (Simunic og Stein. 1987). En rimelig antagelse er

derfor at honoraret vil øke proporsjonalt med økt omfang av driften. Derfor

kan det være grunn til å tro at et selskap med høyere relativt honorar vil ha

større insentiv til å ville fravelge revisor.

31.399 observasjoner har 0 i verdi i cellen sum driftsinntekter 2010. Å

dividere et positivt revisjonshonorar på en 0-verdi vil gi formelfeil. Disse

observasjonene får derfor blank observasjon når vi koder relativt

driftshonorar.

17. Ytterligere en proxy for relativt revisjonshonorar kodes

(REVHON_DRIFTSKOSTNADER). revisjonshonorar 2010 divideres på

(Sum driftsinntekter – Driftsresultat). Som gir revisjonshonorar i forhold til

driftskostnader.

Side 155

Cellen ”Revisjonshonorar” er hentet fra noteopplysninger. Det viser seg at

opplysninger som er hentet fra denne kilden i større grad enn verdiene fra

offisielle årsregnskap inneholder tilfeldige feil. Det kan skyldes at verdier

hentet fra regnskapene naturlig må henge sammen med tekniske algoritmer og

kontroller. Slik lar det seg derfor ikke å taste feil. Dette er ikke tilfelle for

felter som kommer fra noteopplysningene. Disse mates inn manuelt. Som vi

også så over for opplysningen ”herav lønn” eksisterer det tilfeller av

ekstremverdier for verdiene i cellen ”Revisjonshonorar 2010”. Av erfaring fra

gjennomgangen av ”herav lønn” fant vi at normaltilfellet for feilinnmating

skyldes feil i kommasetting. ”Herav lønn” ble eksempelvis oppført med

verdien 1.000.000 (i hele tall), men skulle stått som 1.000 (tall i tusen). For

cellen ”revisjonshonorar 2010” oppstilles denne som hele tall (ikke som tall i

tusen som normalt er fra ProffForvalt eller RavnInfo). Vi koder derfor alle

verdiene om til tall i tusen. For å kontrollere for ekstremverdier og

feilinnmatinger, lager vi en algoritme som definerer

REVISJONSHONORAR_2010 dividert med

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010. Dess større selskap, dess mer komplekse

transaksjoner, dess mer arbeid for revisor (Simunic og Stein. 1987). En

rimelig antagelse er derfor at honoraret vil øke proporsjonalt med økt omfang

av driften.

Ved hjelp av det definerte parameteret sorterer vi fra høyeste verdi. Der det

klart fremgår at det er tilfelle av kommafeil som beskrevet over, søker vi opp i

ProffForvalt og ser om denne verdien henger sammen med hva som for

eksempel ble betalt til revisor årene forut for 2010. Vi korrigerer følgende

organisasjonsnummer:

990794103: Opplyst 10.000.000, skulle vært kr 10.000 (gis verdi 10)

942878893: Opplyst 4.000.000, skulle vært kr 4.000 (gis verdi 4)

979202652: Opplyst 22.812.000 skulle vært kr 22.812 (gis verdi

22,812)

995799588: Opplyst 1.000.000 skulle vært kr 1.000 (gis verdi 1)

990507627: Opplyst 8.829.000 skulle vært kr 8.829 (gis verdi 8,829)

976000501: Opplyst 100.000 skulle vært kr 10.000 (gis verdi 10)

985814414: Opplyst 2.115.000 skulle vært kr 21.115 (gis verdi

21,115)

Side 156

942498209: Opplyst 1.813.000 skulle vært kr 18.130 (gis verdi 18,13)

991107738: Opplyst 110.000 skulle vært kr 11.000 (gis verdi 11)

980393763: Opplyst 812.000, uklart hva skulle vært. Verdi fjernes og

gis blank verdi.

980146375: Opplyst 222.000, skulle vært kr 22.000 (gis verdi 22)

988745553: Opplyst 245.000, skulle vært kr 24.500 (gis verdi 24,5)

Etter å ha vurdert størrelsen på revisjonshonorar til observasjoner hvor

revisjonshonorar utgjør mer enn 20 % av sum driftsinntekter fjerner vi filteret

og sorterer revisjonshonorar med hensyn på å vise største først. Vi korrigerer

da for følgende organisasjonsnummer hvor verdiene klart synes unaturlige:

990992517: Opplyst 10.000.000, skulle vært kr 10.000 (gis verdi 10)

968960059: Opplyst 200.000, skulle vært kr 20.000 (gis verdi 20)

Når vi korrigerer ved hjelp av disse to undersøkelsesmåtene, hensyntar vi både

de tilfeller hvor honoraret utgjør relativt mye i forhold til størrelsen på

selskapet (omsetning som proxy) og der hvor absoluttverdien synes unaturlig.

Regnskapsloven § gir plikt til å skille kostnader til revisor inn i det som

stammer fra lovpålagt revisjon og andre tjenester. Dersom selskapet har

overholdt denne plikten, vil verdien i cellen ”Revisjonshonorar_2010” være

kostnader tilknyttet lovpålagt revisjon. Av erfaring vises at praksis ofte er at

honorar allikevel presenteres på totalnivå. Presumptivt må vi allikevel anta at

cellens verdi er kostnader tilknyttet lovpålagt revisjon.

18. Det kodes RÅDGIVN_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonen verdi

høyere enn i cellen REVISOR_RAAD. Verdien 0 i cellen REVISOR_RAAD

gis verdien 0. Blanke celler gis blank verdi.

Geografisk tilhørighet

19. Det forekommer tilfeller hvor AS ikke har registrert postnummer i

variablene fra ProffForvalt eller RavnInfo. For å skape fullstendighet i

datamaterialet slik at samtlige observasjoner av de 131.383 har postnummer

for forretningsadressen, fyller vi ut disse manuelt disse ved å søke opp i

www.brreg.no. Dette gjelder totalt om lag 700 observasjoner.

Side 157

20. Det kodes STORBY_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonen har

verdien 0301, 1201, 1601 eller 1103 (henholdsvis Oslo, Bergen, Trondheim

eller Stavanger) i cellen KOMMUNENUMMER. Andre verdier av

KOMMUNENUMMER gis verdien 0.

Disse fire byene er de fire største i Norge målt på antall innbyggere.

21. Det kodes LAV_FOLKETETTHET_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen har verdien 20, 14, 17, 19, 18, 04, 05, 08 eller 09 (henholdsvis

Finnmark, Sogn og Fjordane, Nord-Trøndelag, Troms, Nordland, Hedmark,

Oppland, Telemark eller Aust-Agder) i cellen FYLKESNR Andre verdier av

FYLKESNR gis verdien 0.

Disse ni fylkene er de ni minste i Norge målt på innbygger pr km2. De

har heller ikke hva vi definerer som storby blant sine byer.

Regnskapsfører

22. Vi koder en dummyvariabel med if-setning som gir verdien ”1” hvis feltet ”

REGNSKAPSFØRER_NAVN” inneholder tekst, motsatt ”0” hvis det er

blankt.

For å teste om de som har registrert felt med regnskapsfører har høyere

fravalgsprosent enn totalpopulasjonen, trekker vi ut alle observasjoner med

dummyvariabelen ”1” i et eget excelark. Dette utgjør 63.971 observasjoner. På

forhånd har vi kjørt en frekvenstabell i SPSS hvor antall forekomster av

verdien ”1” og ”0” gjengis. Verdien ”1” er observert 63.971 i SPSS.

Overførselen til eget excelark av de 63.971 er derfor fullstendig. Dette excel-

arket importeres til SPSS og brukes i undersøkelser særskilt på regnskapsfører

i forbindelse med problemstillinger rundt fravalg av revisor.

Kreditrating

23. Cellen ”Rating” er gitt med følgende ratingkoder:

AAA - Høyeste kredittverdighet

AA - God kredittverdighet

A – Kredittverdig

AN - Nyetablert foretak

Ingen rating - Rating ikke fastsatt

Side 158

B - Kreditt mot sikkerhet

C - Kreditt frarådes

Ingen-rat betyr at det ligger inne en aktuell hendelse eller kreditorvarsel

som er så alvorlig at rating fjernes. Denne koden brukes for ikke å blandes

med ratingen "Ikke ratet", da dette er selskapsformer som ikke rates.

Ingen-rat er selskap som har f.eks styreformann fratrådt, fusjon osv.

24. Det kodes GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonen har verdien AAA, AA eller A (henholdsvis høyeste

kredittverdihet, god kredittverdighet, kredittverdig) i cellen RATING. C

verdier av RATING gis verdien 0.

Gjeld til kredittinstitusjoner

25. For cellene GJELD_TIL_KREDITTINSTITUSJONER_KORTSIKTI og

GJELD_TIL_KREDITTINSTITUSJONER kodes det to dummyvariabler

(GJ.KR.IN_KORT_DUMMY og GJ.KR.IN_LANG_DUMMY) som begge

gjengir verdien ”1” hvis cellen den referer seg til har verdi > 0, motsatt hvis

verdien er ”0” viser dummyvariabelen ”0”. Mangler cellen observasjon får

cellen ingen verdi (” ”).

Avskrivninger på varige driftsmidler

26. For cellen AVSKR_VARIGE_DRIFTSMIDL_2010 kodes det en

dummyvariabel (AVSKR_DUMMY) som gjengir verdien ”1” hvis cellen

den referer seg til har verdi > 0, motsatt hvis verdien er ”0” viser

dummyvariabelen ”0”. Mangler cellen observasjon får cellen ingen verdi (”

”).

Sum varelager

27. For cellen SUM_VARELAGER_2010 kodes det en dummyvariabel

(VARELAGER_DUMMY) som gjengir verdien ”1” hvis cellen den referer

seg til har verdi > 0, motsatt hvis verdien er ”0” viser dummyvariabelen ”0”.

Mangler cellen observasjon får cellen ingen verdi (” ”).

Sum driftsinntekter

Side 159

28. For cellen SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010 kodes det en dummyvariabel

(DRIFTSINNTEKTER_INTERVAL) som kategoriserer observerte verdier

inn i følgende kategorier:

4500 -> 10

4000-4449 9

3500-3999 8

3000-3499 7

2500-2999 6

2000-2499 5

1500-1999 4

1000-1499 3

500-999 2

400-499 1,5

300-399 1,4

200-299 1,3

100-199 1,2

1-99 1,1

0 1,01

<- 0

Vi kodet også DRIFTSINNT_DUMMY2 med følgende kategorier for cellen

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010:

< til og med 0: 0

1-2499: 1

2500 -> : 2

29. Det kodes 0_DRIFTSINNT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonene

har verdien 0 i cellen SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010. Andre verdier i

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010 gis verdien 0.

30. Det kodes 1-2499_DRIFTSINNT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonene har en verdi i intervallet 1-2499 i cellen

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010. Andre verdier i

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010 gis verdien 0.

Side 160

31. Det kodes 2500-4999_DRIFTSINNT_DUMMY, som gis verdi 1 hvis

observasjonene har en verdi i intervallet 2500-4999 i cellen

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010. Andre verdier i

SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010 gis verdien 0.

32. Til regresjonen kodes SUM_DRIFTSINNTEKTER_2010 om til den

naturlige logaritmen i cellen SUM_DRINNT_LOG. Siden den naturlige

logaritmen av et tall aldri kan bli lik eller mindre enn 0, gis observasjoner

med verdier lik eller mindre enn 0 verdien 0. Dette gjelder 31.559

observasjoner.

Tomter, bygninger og annen fast eiendom

33. For cellen TOMTER_BYGNINGER_OG_ANNNE_FASTE_EIENDOM

kodes det en dummyvariabel (TOMTER_DUMMY) som gjengir verdien ”1”

hvis cellen den referer seg til har verdi > 0, motsatt hvis verdien er ”0” viser

dummyvariabelen ”0”. Mangler cellen observasjon får cellen ingen verdi (”

”).

Skyldige offentlige avgifter

34. For cellen SKYLDIGE_OFFENTLIGE_AVGIFTER kodes det en

dummyvariabel (SKYLD_OFF_AVG_DUMMY) som gjengir verdien ”1”

hvis cellen den referer seg til har verdi > 0, motsatt hvis verdien er ”0” viser

dummyvariabelen ”0”. Mangler cellen observasjon får cellen ingen verdi (”

”).

Konsernforhold

35. Det kodes en dummyvariabel (KONSERN_DUMMY) som gjengir verdien

”1” hvis en av følgende celler ulik fra 0:

INNTEKT_PÅ_INVESTERING_I_DATTERSELSKAP,

INNTEKT_PÅ_INVESTERING_I_TILKNYTTET_SELS,

INNTEKT_PÅ_INVESTERING_I_ANNET_FORETAK_I,

RENTEINNTEKT_FRA_FORETAK_I_SAMME_KONSERN,

RENTEKOSTNAD_TIL_FORETAK_I_SAMME_KONSERN,

AKSJER_OG_ANDELER_I_FORETAK_I_SAMME_KONS,

LANGSIKTIG_KONSERNGJELD eller

Side 161

KORTSIKTIG_KONSERNGJELD. Er ingen av cellene ulik fra 0, gis

dummyverdien 0. At en av cellene har en verdi ulik fra 0 indikerer at

selskapet kan være knyttet et konsernforhold. Mangler cellen observasjon får

cellen ingen verdi (” ”).

Leverandørgjeld

36. Følgende observasjoner har ekstremverdier som vi undersøker og korrigerer:

Org.nr:

996021807: oppført 503.389, ved observasjon i regnskap er 503 riktig.

37. Det kodes dummyvariabel (1 eller 0) for cellen LEVERANDØRGJELD.

Dersom cellen har verdi større enn 0 gis verdi 1. 0 og negative verdier gis 0.

At negative verdier gis verdi 0 er gjort i den forståelse at negativ

leverandørgjeld forstås som tilgodehavende på avtalepart som kommer fra et

opprinnelig leverandørforhold. Når leverandørgjeld er negativ, har ikke

leverandøren til godehavende og følgelig mindre interesse av styrket

regnskapskvalitet. Dette støtter forutsetningen om at negativ leverandørgjeld

gis dummyverdi 0.

Gjeldsgrad

38. Variabelen GJELDSGRAD er definert som sum balanseført gjeld dividert

med sum balanseført egenkapital pr 31.12.2010.

Cellen inneholder totalt 109.622 observasjoner, men som følge av

ekstremverdier trimmer vi 1 % (0,5 % i hver ende) av observasjonene

gjennom winsorizing. Høyeste ekstremverdi blir da 135, som interpoleres for

0,5 % i den positive enden, mens -117 interpoleres på den negative enden av

ekstremverdiene. Ekstremverdiene eksisterer fordi egenkapitalen i stor grad er

tapt.

I motsetning til et beskåret gjennomsnitt, hvor 1 % av observasjonene utelates

(Rothenberg, Fisher og Tilanus. 1966. s 460-463), vil man ved winsorising,

erstatte disse 1 % med den høyeste og laveste verdien som forekommer når

0,5 % er utelatt på hver side (Hasings et al. 1947. s 413-426). Om vi bruker

beskråret eller winsorised gjennomsnitt vil kun få minimale utslag siden vi

Side 162

operer med en stor opprinnelig populasjon. Formålet oppnås ved begge; å

utjevne ekstremverdiene.

Lønnsomhet

39. Variabelen LØNNSOMHET_2010 er definert som:

( Ordinært resultat før skattekostnad + Finanskostnader ) x 100

( Sum totalkapital (år 2009) + Sum totalkapital (år 2010) ) / 2

Cellen inneholder totalt 110.047 observasjoner, men som følge av

ekstremverdier trimmer (se fremgangsmåte beskrevet over for gjeldsgrad) vi 1

% (0,5 % i hver ende) av observasjonene. Høyeste ekstremverdi blir da 166,

som interpoleres for 0,5 % i den positive enden, mens -475 interpoleres på den

negative enden av ekstremverdiene. Ekstremverdiene eksisterer fordi

egenkapitalen i stor grad er tapt.

40. For cellen LØNNSOMHET kodes det en dummyvariabel

(LØNNSOMHET_DUMMY) som gjengir verdien ”1” hvis cellen den

referer seg til har verdi > 0, motsatt hvis verdien er ”0” viser

dummyvariabelen ”0”. Mangler cellen observasjon får cellen ingen verdi.

Ansatte

41. Det kodes ANSATTE_DUMMY, som gis verdi 1 hvis observasjonen har

verdier størren enn i cellen ANTALL_ANSATTE. Andre verdier av

ANTALL_ANSATTE gis verdien 0.

Daglig leders kjønn

42. Opprinnelig celleverdi for DL_KJØNN er M = mann, F = kvinne. Disse

kodes om til dummyvariabler, 1 = mann, 0 = kvinne.

Antall eiere

43. For cellen ANT_EIRERE kodes det dummyvariabelen 2EIERE_DUMMY

som gis verdien 1 hvis cellen ANT_EIERE har verdien 1 eller 2. For verdier

større enn 2 gis verdien 0.

Eierandel daglig leder

Side 163

44. For cellen %_EIERAND_DL kodes det dummyvariabelen

EIERAND_50PST_DUMMY som gis verdien 1 hvis cellen

%_EIERAND_DL har verdien 50,00. For andre verdier gis verdien 0.

45. For cellen %_EIERAND_DL kodes det variabelen EIERAND_KAT, som

kategoriserer opprinnelige celleverdier for %_EIERAND_DL i følgende

kategorier av cellens verdi:

i. Verdier større enn 2/3 = 4

ii. Verdier mindre eller lik 2/3 til og med verdier større enn 1/2 =

3

iii. Verdier mindre eller lik 1/2 til og med verdier større enn 1/3 =

2

iv. Verdier større enn 0 og mindre enn eller lik 1/3 = 1.

v. Verdier lik 0 = 0.

Sum eiendeler

46. Til regresjonen kodes SUM_EIEND_2010 om til den naturlige logaritmen i

cellen SUM_EIEND_LOG. Siden den naturlige logaritmen av et tall aldri

kan bli lik eller mindre enn 0, gis observasjoner med verdier lik eller mindre

enn 0 verdien 0. Dette gjelder 850 observasjoner.

Template: Hvilke variabler ble trukket ut fra ProffForvalt

Side 164

Template: Hvilke variabler ble trukket ut fra RavnInfo

Orgnr

Firmanavn

Bankinnskudd/Kontanter

Sum Finansinntekter

Sum Finanskostnader

Sum Kortsiktig gjeld

Sum Langsiktig gjeld

Tomter/Bygninger og annne faste eiendom

Egenkapitalgrad

Gjeldsgrad

Inntekt på investering i annet foretak i samme konsern

Inntekt på investering i datterselskap

Inntekt på investering i tilknyttet selskap

Nedskrivning av varige driftsmidler og immaterielle eiendeler

Renteinntekt fra foretak i samme konsern

Rentekostnad til foretak i samme konsern

Aksjer og andeler i foretak i samme konsern

Andre fordringer

Goodwill

Investeringer i aksjer og andeler

Annen kortsiktig gjeld

Ansvarlig lånekapital

Betalbar skatt

Side 165

Gjeld til kredittinstitusjoner (kortsiktig)

Gjeld til kredittinstitusjoner

Kortsiktig konserngjeld

Langsiktig konserngjeld

Leverandørgjeld

Obligasjonslån

Pensjonsforpliktelser

Skyldige offentlige avgifter

Udekket tap

Utsatt skatt

Øvrig langsiktig gjeld

Selskapskapital

Fylke

Side 166

… samme tabeller over 401

observasjoner som er anvendt på

neste side. Foruten reduksjon for

v

STAR

Alle små AS, inkl m

(130.658 observasjo

- Stiftet før 31.12.10

- Inkluderer også mo

pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Sum driftsinntekter

- Sum eiendeler ≤ mn

Kun små morselskap (17.786

observasjoner)

- Stiftet før 31.12.10

- Bare mor i konsern og/eller pliktig å

utarbeide konsernregnskap

- Sum driftsinntekter ≤ mnok 5

- Sum eiendeler ≤ mnok 20

Illustrativ beskrivelse av datafangstprosedyrenfor å komme fram til populasjonen med: ALLE SMÅ AS, stiftet før 31.12.2010, som har hatt mulighet å fravelge revisor

Alle små AS (112.873 observasjoner)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Sum driftsinntekter ≤ mnok 5

-Sum eiendeler ≤ mnok 20

Konsesjonsregister (28.686

observasjoner)

- Samtlige konsesjoner på

privatpersoner og organisasjoner

som føres tilsyn av Finanstilsynet.

Alle små AS (113.559)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av FIN

- Sum driftsinntekter ≤ mnok 5

- Sum eiendeler ≤ mnok 20

- InklAS stiftet 2. halvdel 2010, ikke avlagt

regnskap 2010, etter rskl §3-1(1) jf §1-7(2).

Alle små AS (113.530)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av

FIN

- Sum driftsinntekter < mnok 5

- Sum eiendeler < mnok 20

- InklAS stiftet 2. halvdel 2010, ikke

avlagt regnskap 2010, etter rskl §3-1(1)

jf §1-7(2) - Maksimalt 10 årsverk

Oppløste og slettede foretak (4.724)

observasjoner)

- I perioden 01.12 – 31.12.2011 Alle små AS (113.381)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av FIN

- Sum driftsinntekter < mnok 5

- Sum eiendeler < mnok 20

- InklAS stiftet 2. halvdel 2010, ikke avlagt

regnskap 2010, etter rskl §3-1(1) jf §1-7(2)

- Maksimalt 10 årsverk

- Hensyntatt slettinger og oppløsninger 20.-

31.12.11

Alle AS med inntekter ≤ mnok 10 (169.042

observasjoner)

- Med forklaringsvariabler

Alle små AS (113.381

Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av FIN

- Sum driftsinntekter < mnok 5

- Sum eiendeler < mnok 20

- InklAS stiftet 2. halvdel 2010, ikke avlagt

regnskap 2010, etter rskl §3-1(1) jf §1-7(2) - Maksimalt 10 årsverk

- Hensyntatt slettinger og oppløsninger 20.-

31.12.11

- Inklusive variabler fra både ProffForvalts og

RavnInfos databaser.

STOPP

Alle AS stiftet 2. halvdel 2010 (2.531 observasjoner)

- Ikke avlagt årsregnskap 2010, etter rskl §3-1(1) jf §1-7(2)

-Med forklaringsvariabler

Alle små AS (115.822)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å

utarbeide konsernregnskap

- Sum driftsinntekter ≤ mnok 5

- Sum eiendeler ≤ mnok 20

- InklAS stiftet 2. halvdel 2010, ikke

avlagt regnskap 2010, etter rskl §3-

1(1) jf §1-7(2)

Fravalgte AS, finner kobling mot

RavnInfo (382)

Andel av fravalgte AS som ikke

inngår i ProffForvalt uttrekk, men

har fravalgt og finner kobling mot

RavnInfo-database.

- Se punkt 5v) i tekstet

handlingslogg for populasjon av

AS som har fravalgt revisor.

Fravalgte AS, finner ikke kobling

mot RavnInfo (36)

- Andel av fravalgte AS som ikke

inngår i ProffForvalt uttrekk, ei

heller finner kobling mot variabler

i RavnInfo.

- Har ikke registrert regnskap i Proff

eller Ravn.

- Se punkt 5v) i tekstet

handlingslogg for populasjon av

AS som har fravalgt

1

1

2

2

3

3

4

4

5

6

6 7 7

Side 167

… samme tabell med samme

populasjonen av variabler som

er anvendt på forrige side

START …samme tabell fra forrige sid

brukes direkte

… prosessen fortsetter på neste side

g

Fravalgte AS (44.319)

- Inkluderer alle AS som har fravalgt i perioden

etter fravalget ble tillatt (01.05 til og med

31.12.11).

- Som har hatt revisor fra før og valgt denne

bort. Både de som er stiftet før 31.12.10,

01.01-30.04.11, samt de som er stiftet etter

01.05.11 som selv om de hadde rett til stiftes

direkte uten revisor valgte å stifte seg med, for

så å velge bort igjen

Illustrativ fremstilling av datafangstprosedyren for å komme fram til populasjonen med: Små AS, stiftet før 31.12.2010, som har FRAVALGT revisor (1/2)

Alle AS stiftet 01.01 – 31.12.2011

(15.575)

- Stiftet i perioden 01.01 – 31.12.11

Fravalgte AS (42.344)

- Inkluderer alle AS som har fravalgt

i 2011 etter fravalget ble tillatt

(01.05 til og med 31.12.11).

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

- Ekskl. forlaringsvariabler

Alle AS med driftsinntekter ≤ mnok 10 (161.602 )

- Stiftet ≤ 31.12.2010

- Med forklaringsvariabler

Fravalgte AS (40.804)

- AS som har fravalgt i perioden etter fravalget

ble tillatt (01.05 til og med 31.12.11).

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra ProffForvalt.

- Kan være slettet i 2011 etter at ASet har

registrert fravalg

Alle AS med inntekter ≤ mnok 10 (169.042

observasjoner)

- Med forklaringsvariabler

Fravalgte AS (41.698)

- Alle AS som har fravalg i

2011 etter fravalget ble tillatt

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra

ProffForvalt og RavnInfo (på

samme format for

variabelcellene som

populasjonen på forrige side).

- Uten duplikater

- Med mulige AS som har

fravalgt uten hjemmel i lov.

Fravalgte som mangler kobling

(1.540 observasjoner)

- Mangler kobling mot ProffForvalt

- Inkluderer AS som har fravalgt,

hvorav flere av disse er ikke har

levert årsregnskap for 2010, med

hjemmel i rskl §3-1(1) jf §1-7(2)

- AS som har fravalgt i perioden etter

fravalget ble tillatt (01.05 til og

med 31.12.11).

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

Alle AS stiftet 2. halvdel 2010 (2.53

- Ikke avlagt årsregnskap 2010, etter

§3-1(1) jf §1-7(2)

- Med forklaringsvariabler

Fravalgte AS, ikke levert regnsk (562)

- AS som har fravalg i perioden etter

fravalget ble tillatt og ikke har levert

årsregnskap, rskl §3-1(1) jf §1-7(2)

- Som har hatt revisor fra før og valgt

denne bort.

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. variabler fra RavnInfo. (trenger

ikke fra proff pga ikke avlagt)

- Med mulige duplikater

Fravalgte AS (978

observasjoner)

- AS som har fravalgt tom. 31.

som har avlagt årsregnskap fo

2010, men som ikke finner ko

mot forklaringsvariabler fra

ProffForvalt

- Flere av disse kan være slet

eller oppløst per 31.12.2011

-Bare de som er stiftet ≤ 31.12

Oppløste og slettede foretak (29.614

observasjoner)

-I perioden 01.01– 31.12.2011

Fravalgte AS (421)

observasjoner)

- AS som har fravalg i

perioden etter fravalget ble

tillatt og som IKKE er slettet

eller oppløst per 31.12.2011.

- Som har hatt revisor fra før og

valgt denne bort.

- Bare de som er stiftet ≤

31.12.10.

Fravalgte AS, finner kobling mot

RavnInfo (384)

- Som finner kobling mot

variabler i RavnInfo.

- AS som har fravalg i perioden etter

fravalget ble tillatt og som IKKE

er slettet eller oppløst per

31.12.2011

- Som har hatt revisor fra før og

valgt denne bort.

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

- Med mulige duplikater

Fravalgte AS, finner ikke

mot RavnInfo (37)

- Som IKKE finner kobl

variabler i RavnInfo.

- Har ikke registrert reg

Proff eller Ravn.

- AS som har fravalg i 20

fravalget ble tillatt og so

er slettet eller oppløst pe

31.12.2011

- Bare de som er stiftet ≤

- Med mulige duplikater

Fravalgte AS (40.771)

- AS som har fravalg i

2011 etter fravalget ble

tillatt.

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl.

forlaringsvariabler fra

ProffForvalt.

- ikke slettet i 2011 etter

registrert fravalg

- med mulige duplikater

Steg 1 1

2

2

3

3

4

4

5 5

6

7 6

7

8

9 8 10

9

9

10

10

Side 168

… fortsettelse av prosessen fra forrige side starter her

… samme tabell med samme

populasjonen av variabler som er

anvendt på side 167.

..direkte gjengivelse av siste

tabell som avsluttet forrige side

å

…fortsettelse Illustrativ fremstilling av datafangstprosedyren for å komme fram til populasjonen med: Små AS, stiftet før 31.12.2010, som har FRAVALGT revisor (2/2)

Alle små AS (113.381)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av FIN

- Sum driftsinntekter < mnok 5

- Sum eiendeler < mnok 20

- Maksimalt 10 årsverk

- Hensyntatt slettinger og oppløsninger 20.-

31.12.11

- Inklusive variabler fra både ProffForvalts og

RavnInfos databaser..

Fravalgte AS som ikke finnes igjen

blant alle Små AS (616)

- Fravalgte AS som ikke finner

kobling mot tabellen med alle små

AS som oppfyller lovhjemler.

- Uforklart avvik med antakelsen om

at Små AS (113.381) minus

fravalgte AS (41.698) er AS som

har beholdt revisor (71.683)

- Differansen er potensielt

registreringer av AS med fravalg av

revisor som ikke har lovhjemmel til

fravalg.

Overstiger driftsinntekter og balansesum (28)

- Av 605 skyldes 7 og 21 overstigelse av

terskelverdi for hhv driftsinntekter og

balansesum

Uforklarte AS som ikke finnes igjen

blant alle Små AS (577)

- Differanse på 605 redusert for

forklarte 28 fra overstigelse av

driftsinnteter og balansesum

Konsesjonsregister (28.686

observasjoner)

- Samtlige konsesjoner på

privatpersoner og organisasjoner

som føres tilsyn av Finanstilsynet.

Kun små morselskap (17.786

observasjoner)

- Stiftet før 31.12.10

- Bare mor i konsern og/eller pliktig å

utarbeide konsernregnskap

- Sum driftsinntekter ≤ mnok 5

- Sum eiendeler ≤ mnok 20

Uforklarte AS som ikke finnes igjen

blant alle Små AS (36)

- Differanse på 577 skyldes at 541 er

morselskap i konsern.

Uforklarte AS som ikke finnes igjen

blant alle Små AS (35)

- Differanse på 35 skyldes at 13 av

disse er underlagt tilsyn av FIN

Fravalgte AS (41.698)

- Alle AS som har fravalg i 2011 etter

fravalget ble tillatt

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra ProffForvalt

og RavnInfo (på samme format for

variabelcellene som populasjonen på forrige

side).

- Uten duplikater

- Med mulige AS som har fravalgt uten

Fravalgte AS (41.116)

- Alle AS som har fravalg i 201

etter fravalget ble tillatt

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra

ProffForvalt og RavnInfo (på

samme format for variabelcelle

som populasjonen på forrige

side).

- Ekskl duplikater

- Ekskl AS som har fravalgt ute

Steg 11

11

13

13

12

14

14

15

15

1616

16

16

- 28 AS

- 541 AS

- 13 AS

Endringer av revisor (58.980)

-I perioden 01.05 – 31.12.2011

-Inkluderer kunngjøringer av både

endring fra en revisor til en annen,

samt registrert fravalg

Endringer som gjelder de 41.116 (42 830)

- Antall forekomster av endringer blant de 58.980

revisorendringene som gjelder de 41.116 som har

registrert fravalg.

-Flere har potensielt enten fravalgt før og så meldt opp

ny revisor, eller motsatt i perioden 01.05-31.12.11

Av 1.623 tilfeller blant de 41.968 er de 49 tilfeller hvor

ASet har kunngjort fravalg av revisor, for så i ettertid

før utgangen av 2011 oppnevnt ny revisor.

17

17

18

Fravalgte AS (41.067)

- Alle AS som har fravalg i 2011 etter fravalget ble tillatt

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra ProffForvalt og RavnInfo

- Ekskl duplikater og AS som har fravalgt uten lovhjemmel

- Redusert for 49 som har meldt opp revisor igjjen ila. 2011

STOPP

19 19

Side 169

…tabellen utvide med en kolonne som gis

verdien ”0” til alle observasjoner. Sendes til

AAA SOLIDITET AS som utarbeider og

fyller ut kredittrating for ASene i

populasjonen

…tabellen med den endelige populasjonen vi kom fram ti

over alle små AS som er tillatt fravalg (side 166) anvendes

direkte i uendret form som utgangspunkt for å finne hvilke

AS som har beholdt revisor

…tabellen med den endelige populasjonen vi kom fram ti

over små AS som har fravalgt (forrige side) anvendes

direkte i uendret form som utgangspunkt for å finne hvilke

AS som har beholdt revisor

…tabellen utvide med en kolonne som gis

verdien ”1” til alle observasjoner. Sendes til

AAA SOLIDITET AS som utarbeider og

fyller ut kredittrating for ASene i

populasjonen

Variabler fra CCGR-databasen innhentes og

kobles vha. IDEA Data Analyssi til de

113.415 observasjonene.

Variabel med info om signatur/manglende signatur fra

revisor i kontrolloppstilling (RF-1022) innhentes for

samtlige 113.415 observasjoner

(hemmeligholdt/taushetsbelagt)

Alle små AS (113.381)

- Stiftet før 31.12.10

- Ekskl. mor og/eller pliktig å utarbeide

konsernregnskap

- Ekskl. små AS underlagt tilsynet av FIN

- Sum driftsinntekter < mnok 5

- Sum eiendeler < mnok 20

- Maksimalt 10 årsverk

- Hensyntatt slettinger og oppløsninger 20.-

31.12.11

- Inklusive variabler fra både ProffForvalts og

RavnInfos databaser.

- Eksklusive kredittrating fra AAA Soliditet AS.

Illustrativ fremstilling av datafangstprosedyren for å komme fram til populasjonen med: Små AS, stiftet før 31.12.2010, som har BEHOLDT revisor

AS som har beholdt revisor (72.348)

- Inkluderer alle AS som har beholdt

revisor per 31.12.11

- Oppfyller terskelverdier, jf asl § 7-6

- Ikke underlagt tilsyn av FIN.

- Bare de som er stiftet ≤ 31.12.10.

- Inkl. forlaringsvariabler fra

ProffForvalt og RavnInfo

- Eksklusive kredittrating fra AAA

Soliditet AS.

- 35 observasjoner av fravalgte som

ikke inngår i totale populasjonen av

små AS med mulighet for fravalg.

(hensyntatt 1 duplikat blant de

113..381) Fravalgte AS (41.067)

- Alle AS som har fravalgt i 2011 etter

fravalget ble tillatt

- Stiftet ≤ 31.12.10.

- Tilstand per 31.12.11

- Inkl. forlaringsvariabler fra ProffForvalt og

RavnInfo (på samme format for

variabelcellene som øvrige populasjoner

- Uten duplikater

- Uten AS som har fravalgt uten lovhjemmel

START

Alle små AS (113 415)

- Populasjonene over AS som har fravalgt og

behold revisor slått sammen i en tabell., skilt med

dummyvariabel hhv ”1” og ”0”.

- Som har lovhjemmel til å fravelge etter asl § 7-6,

jevnfør revl § 2-1.

- Inklusive forklaringsvariabler fra ProffForvalt,

RavnInfo, kredittrating fra AAA Soliditet AS og

CCGR.

- Stiftet før 31.12.2010

- Tilstanden per 31.12.2011

- Tabellen anvendes i statistiske undersøkelser i

denne oppgaven (i SPSS)

STOPP

1

Steg 1

2

2

3

3

4

5

Side 170

Vedlegg 3.2 - Deskriptiv statistikk til beskrivelsen av variablene i kapittel 3.2

Vedlegget viser deskriptiv statistikk som refereres til i kapittel 3.2. Vedlegget viser

fordelingene i variablene uavhengig av undersøkelsesspørsmålene i denne oppgaven.

Geografi

FREKVENS FYLKE

FYLKESNR FYLKESNAVN Frequency Percent 01 Østfold 5 080 4,5

02 Akershus 12 149 10,7

03 Oslo 19 908 17,6

04 Hedmark 3 097 2,7

05 Oppland 3 307 2,9

06 Buskerud 5 814 5,1

07 Vestfold 5 428 4,8

08 Telemark 3 425 3,0

09 Aust-Agder 2 461 2,2

10 Vest-Agder 4 881 4,3

11 Rogaland 10 156 9,0

12 Hordaland 11 451 10,1

14 Sogn og Fjordane 2 381 2,1

15 Møre og Romsdal 5 871 5,2

16 Sør-Trøndelag 6 153 5,4

17 Nord-Trøndelag 2 629 2,3

18 Nordland 4 629 4,1

19 Troms 2 892 2,5

20 Finnmark – Finnmárku 1 638 1,4

21 Svalbard 65 0,1

Total 113 415 100,0

Tabell 7-6: Fordeling observasjoner i variabelen FYLKESNR

FREKVENS KOMMUNE

KOMMUNENR KOMMUNENAVN FREQUENCY PERCENT

0301 OSLO 19 908 17,6

1201 BERGEN 6 716 5,9 1601 TRONDHEIM 4 032 3,6

0219 BÆRUM 3 869 3,4

1103 STAVANGER 3 319 2,9

1001 KRISTIANSAND 2 574 2,3

0220 ASKER 1 911 1,7

0602 DRAMMEN 1 559 1,4

1102 SANDNES 1 550 1,4

0106 FREDRIKSTAD 1 528 1,3

1504 ÅLESUND 1 291 1,1

0706 SANDEFJORD 1 282 1,1

Side 171

1902 TROMSØ 1 223 1,1

0704 TØNSBERG 1 127 1,0

0806 SKIEN 1 069 0,9

0231 SKEDSMO 1 034 0,9

0709 LARVIK 1 014 0,9

1106 HAUGESUND 1 014 0,9

1804 BODØ 997 0,9

1149 KARMØY 890 0,8

0105 SARPSBORG 827 0,7

0906 ARENDAL 790 0,7

0805 PORSGRUNN 698 0,6

0403 HAMAR 677 0,6

1502 MOLDE 667 0,6

0104 MOSS 663 0,6

0230 LØRENSKOG 603 0,5

1246 FJELL 593 0,5

0626 LIER 590 0,5

0604 KONGSBERG 584 0,5

0213 SKI 582 0,5

1505 KRISTIANSUND 580 0,5

0502 GJØVIK 564 0,5

0217 OPPEGÅRD 549 0,5

0501 LILLEHAMMER 544 0,5

1901 HARSTAD 530 0,5

0904 GRIMSTAD 518 0,5

0605 RINGERIKE 516 0,5

1002 MANDAL 505 0,4

0101 HALDEN 504 0,4

1124 SOLA 503 0,4

0722 NØTTERØY 499 0,4

0412 RINGSAKER 498 0,4

0235 ULLENSAKER 480 0,4

1702 STEINKJER 459 0,4

1714 STJØRDAL 448 0,4

1833 RANA 436 0,4

0701 HORTEN 431 0,4

2012 ALTA 421 0,4

1121 TIME 417 0,4

1221 STORD 410 0,4

1235 VOSS 404 0,4

1247 ASKØY 393 0,3

0215 FROGN 392 0,3

0625 NEDRE EIKER 377 0,3

1805 NARVIK 377 0,3

1243 OS (HORDALAND) 355 0,3

0624 ØVRE EIKER 346 0,3

1432 FØRDE 344 0,3

0211 VESTBY 329 0,3

0627 RØYKEN 326 0,3

Side 172

0136 RYGGE 322 0,3

1719 LEVANGER 315 0,3

1119 HÅ 308 0,3

0402 KONGSVINGER 307 0,3

0216 NESODDEN 306 0,3

0233 NITTEDAL 302 0,3

1703 NAMSOS 300 0,3

1120 KLEPP 296 0,3

1870 SORTLAND 293 0,3

0427 ELVERUM 290 0,3

1865 VÅGAN 289 0,3

1101 EIGERSUND 287 0,3

1018 SØGNE 286 0,3

1003 FARSUND 284 0,3

1263 LINDÅS 284 0,3

1824 VEFSN 275 0,2

1931 LENVIK 272 0,2

1721 VERDAL 271 0,2

0926 LILLESAND 263 0,2

1224 KVINNHERAD 259 0,2

0815 KRAGERØ 255 0,2

1130 STRAND 253 0,2

1401 FLORA 250 0,2

0528 ØSTRE TOTEN 249 0,2

0237 EIDSVOLL 248 0,2

1515 HERØY (M.R.) 244 0,2

0807 NOTODDEN 242 0,2

0814 BAMBLE 242 0,2

0534 GRAN 239 0,2

0214 ÅS 238 0,2

0124 ASKIM 234 0,2

1219 BØMLO 229 0,2

2004 HAMMERFEST 229 0,2

0236 NES 227 0,2

1653 MELHUS 223 0,2

0221 AURSKOG-HØLAND 222 0,2

1004 FLEKKEFJORD 216 0,2

1127 RANDABERG 215 0,2

0623 MODUM 213 0,2

0417 STANGE 212 0,2

1420 SOGNDAL 208 0,2

1516 ULSTEIN 207 0,2

1520 ØRSTA 206 0,2

0720 STOKKE 205 0,2

1032 LYNGDAL 203 0,2

1014 VENNESLA 202 0,2

0702 HOLMESTRAND 201 0,2

0901 RISØR 200 0,2

1860 VESTVÅGØY 200 0,2

Side 173

1663 MALVIK 197 0,2

0620 HOL 194 0,2

1449 STRYN 193 0,2

0125 EIDSBERG 192 0,2

1439 VÅGSØY 187 0,2

1528 SYKKYLVEN 186 0,2

1253 OSTERØY 185 0,2

1638 ORKDAL 185 0,2

2030 SØR-VARANGER 183 0,2

1238 KVAM 182 0,2

1244 AUSTEVOLL 182 0,2

0617 GOL 178 0,2

1160 VINDAFJORD 176 0,2

1539 RAUMA 176 0,2

0226 SØRUM 175 0,2

0542 NORD-AURDAL 174 0,2

0713 SANDE (V.) 174 0,2

1634 OPPDAL 173 0,2

1820 ALSTAHAUG 173 0,2

0228 RÆLINGEN 172 0,2

1029 LINDESNES 171 0,2

1534 HARAM 168 0,1

0628 HURUM 167 0,1

1122 GJESDAL 167 0,1

1531 SULA 164 0,1

1519 VOLDA 161 0,1

1841 FAUSKE 158 0,1

0914 TVEDESTRAND 156 0,1

1037 KVINESDAL 156 0,1

0716 RE 155 0,1

0428 TRYSIL 151 0,1

1146 TYSVÆR 151 0,1

0826 TINN 150 0,1

0128 RAKKESTAD 147 0,1

2003 VADSØ 147 0,1

1548 FRÆNA 146 0,1

1443 EID 145 0,1

1640 RØROS 144 0,1

1563 SUNNDAL 140 0,1

0227 FET 139 0,1

1445 GLOPPEN 137 0,1

0821 BØ (TEL.) 135 0,1

1532 GISKE 135 0,1

1868 ØKSNES 134 0,1

0135 RÅDE 133 0,1

1228 ODDA 131 0,1

0529 VESTRE TOTEN 129 0,1

1866 HADSEL 129 0,1

0238 NANNESTAD 127 0,1

Side 174

1813 BRØNNØY 126 0,1

1535 VESTNES 125 0,1

0516 NORD-FRON 124 0,1

0229 ENEBAKK 120 0,1

0425 ÅSNES 119 0,1

0618 HEMSEDAL 119 0,1

0619 ÅL 119 0,1

0538 NORDRE LAND 117 0,1

0419 SØR-ODAL 116 0,1

1942 NORDREISA 116 0,1

0612 HOLE 114 0,1

0834 VINJE 114 0,1

1617 HITRA 114 0,1

0111 HVALER 113 0,1

1620 FRØYA 113 0,1

1662 KLÆBU 112 0,1

1566 SURNADAL 111 0,1

0437 TYNSET 108 0,1

0533 LUNNER 108 0,1

1260 RADØY 108 0,1

1751 NÆRØY 107 0,1

2020 PORSANGER PORSÁNGU PORSANKI 106 0,1

0420 EIDSKOG 105 0,1

1245 SUND 103 0,1

1750 VIKNA 103 0,1

0123 SPYDEBERG 102 0,1

0616 NES 102 0,1

1624 RISSA 102 0,1

0517 SEL 100 0,1

1525 STRANDA 100 0,1

1924 MÅLSELV 99 0,1

0234 GJERDRUM 98 0,1

0937 EVJE OG HORNNES 98 0,1

0521 ØYER 96 0,1

1424 ÅRDAL 95 0,1

1426 LUSTER 95 0,1

1871 ANDØY 95 0,1

0544 ØYSTRE SLIDRE 94 0,1

1017 SONGDALEN 93 0,1

1517 HAREID 93 0,1

0723 TJØME 92 0,1

1554 AVERØY 92 0,1

2019 NORDKAPP 92 0,1

1648 MIDTRE GAULDAL 91 0,1

1134 SULDAL 90 0,1

0919 FROLAND 89 0,1

1241 FUSA 89 0,1

1256 MELAND 89 0,1

Side 175

1756 INDERØY 89 0,1

1837 MELØY 89 0,1

1630 ÅFJORD 88 0,1

0711 SVELVIK 86 0,1

1627 BJUGN 86 0,1

2028 BÅTSFJORD 86 0,1

0828 SELJORD 84 0,1

1612 HEMNE 84 0,1

0520 RINGEBU 83 0,1

1621 ØRLAND 82 0,1

1840 SALTDAL 82 0,1

0819 NOME 81 0,1

1142 RENNESØY 81 0,1

1259 ØYGARDEN 81 0,1

1133 HJELMELAND 80 0,1

1529 SKODJE 80 0,1

0532 JEVNAKER 79 0,1

1551 EIDE 79 0,1

0633 NORE OG UVDAL 77 0,1

1211 ETNE 77 0,1

0719 ANDEBU 76 0,1

1941 SKJERVØY 76 0,1

0522 GAUSDAL 75 0,1

0415 LØTEN 74 0,1

0423 GRUE 74 0,1

0621 SIGDAL 74 0,1

1421 AURLAND 74 0,1

1511 VANYLVEN 74 0,1

1216 SVEIO 73 0,1

0429 ÅMOT 72 0,1

0829 KVITESEID 72 0,1

0928 BIRKENES 71 0,1

1523 ØRSKOG 71 0,1

1938 LYNGEN 71 0,1

1141 FINNØY 70 0,1

1576 AURE 69 0,1

1222 FITJAR 67 0,1

1718 LEKSVIK 67 0,1

0511 DOVRE 66 0,1

0822 SAUHERAD 66 0,1

1112 LUND 66 0,1

1231 ULLENSVANG 66 0,1

2111 SPITSBERGEN 65 0,1

0122 TRØGSTAD 64 0,1

0515 VÅGÅ 64 0,1

1547 AUKRA 64 0,1

0138 HOBØL 63 0,1

1046 SIRDAL 63 0,1

0137 VÅLER 62 0,1

Side 176

0426 VÅLER 62 0,1

1135 SAUDA 61 0,1

1111 SOKNDAL 60 0,1

1431 JØLSTER 60 0,1

0622 KRØDSHERAD 59 0,1

0817 DRANGEDAL 59 0,1

1223 TYSNES 59 0,1

1251 VAKSDAL 59 0,1

1711 MERÅKER 59 0,1

1635 RENNEBU 58 0,1

1428 ASKVOLL 57 0,1

1573 SMØLA 57 0,1

1834 LURØY 57 0,1

1514 SANDE (M.R.) 56 0,0

0119 MARKER 55 0,0

1438 BREMANGER 55 0,0

1933 BALSFJORD 55 0,0

0519 SØR-FRON 54 0,0

0941 BYKLE 54 0,0

1744 OVERHALLA 54 0,0

0540 SØR-AURDAL 53 0,0

1429 FJALER 53 0,0

1664 SELBU 53 0,0

0513 SKJÅK 52 0,0

0514 LOM 52 0,0

0714 HOF 52 0,0

1264 AUSTRHEIM 52 0,0

1543 NESSET 52 0,0

1657 SKAUN 52 0,0

2025 DEATNU TANA 52 0,0

1545 MIDSUND 51 0,0

1851 LØDINGEN 50 0,0

0512 LESJA 49 0,0

0543 VESTRE SLIDRE 49 0,0

0631 FLESBERG 49 0,0

0912 VEGÅRSHEI 49 0,0

1411 GULEN 49 0,0

1717 FROSTA 49 0,0

1925 SØRREISA 49 0,0

1416 HØYANGER 48 0,0

1736 SNÅSA 48 0,0

1922 BARDU 48 0,0

1441 SELJE 47 0,0

1818 HERØY (N.) 47 0,0

1021 MARNARDAL 46 0,0

1232 EIDFJORD 46 0,0

1636 MELDAL 46 0,0

1832 HEMNES 46 0,0

2011 GUOVDAGEAIDNU 46 0,0

Side 177

KAUTOKEINO

1417 VIK 45 0,0

1848 STEIGEN 45 0,0

1419 LEIKANGER 44 0,0

0911 GJERSTAD 43 0,0

1867 BØ (N.) 43 0,0

0418 NORD-ODAL 42 0,0

1114 BJERKREIM 42 0,0

1422 LÆRDAL 42 0,0

1742 GRONG 42 0,0

1913 SKÅNLAND 42 0,0

1560 TINGVOLL 41 0,0

1567 RINDAL 41 0,0

1939 STORFJORD 41 0,0

2002 VARDØ 41 0,0

2021 KARASJOHKA KARASJOK 41 0,0

0830 NISSEDAL 40 0,0

0929 ÅMLI 40 0,0

0127 SKIPTVET 39 0,0

0536 SØNDRE LAND 39 0,0

0545 VANG 38 0,0

1524 NORDDAL 38 0,0

1749 FLATANGER 38 0,0

1911 KVÆFJORD 38 0,0

0438 ALVDAL 37 0,0

0827 HJARTDAL 37 0,0

0833 TOKKE 37 0,0

0940 VALLE 37 0,0

1430 GAULAR 37 0,0

0938 BYGLAND 35 0,0

2018 MÅSØY 35 0,0

0430 STOR-ELVDAL 34 0,0

0728 LARDAL 34 0,0

1227 JONDAL 34 0,0

1724 VERRAN 34 0,0

0434 ENGERDAL 33 0,0

1233 ULVIK 33 0,0

1571 HALSA 33 0,0

1838 GILDESKÅL 33 0,0

1874 MOSKENES 33 0,0

1129 FORSAND 32 0,0

1725 NAMDALSEID 31 0,0

1738 LIERNE 31 0,0

1854 BALLANGEN 31 0,0

2023 GAMVIK 31 0,0

0441 OS (HEDMARK) 29 0,0

1026 ÅSERAL 29 0,0

1266 MASFJORDEN 29 0,0

1412 SOLUND 29 0,0

Side 178

1845 SØRFOLD 29 0,0

0632 ROLLAG 28 0,0

1433 NAUSTDAL 28 0,0

1557 GJEMNES 28 0,0

1740 NAMSSKOGAN 28 0,0

1812 SØMNA 28 0,0

1828 NESNA 28 0,0

2015 HASVIK 28 0,0

2022 LEBESBY 28 0,0

1034 HÆGEBOSTAD 27 0,0

1632 ROAN 27 0,0

1743 HØYLANDET 27 0,0

0239 HURDAL 26 0,0

1027 AUDNEDAL 26 0,0

1857 VÆRØY 26 0,0

1917 IBESTAD 26 0,0

1923 SALANGEN 26 0,0

1936 KARLSØY 26 0,0

1822 LEIRFJORD 25 0,0

1859 FLAKSTAD 25 0,0

0439 FOLLDAL 24 0,0

0831 FYRESDAL 24 0,0

1242 SAMNANGER 24 0,0

1526 STORDAL 24 0,0

1836 RØDØY 24 0,0

1940 GÁIVUOTNA KÅFJORD 24 0,0

0615 FLÅ 23 0,0

1853 EVENES 23 0,0

1644 HOLTÅLEN 22 0,0

1929 BERG 22 0,0

1413 HYLLESTAD 21 0,0

1546 SANDØY 21 0,0

1815 VEGA 21 0,0

1850 TYSFJORD 21 0,0

1919 GRATANGEN 21 0,0

1943 KVÆNANGEN 21 0,0

2024 BERLEVÅG 21 0,0

0811 SILJAN 20 0,0

1665 TYDAL 20 0,0

1825 GRANE 20 0,0

2017 KVALSUND 20 0,0

0118 AREMARK 19 0,0

1418 BALESTRAND 19 0,0

1444 HORNINDAL 19 0,0

1633 OSEN 19 0,0

1926 DYRØY 19 0,0

0935 IVELAND 18 0,0

1613 SNILLFJORD 18 0,0

1826 HATTFJELLDAL 18 0,0

Side 179

1827 DØNNA 18 0,0

1849 HAMARØY 18 0,0

1927 TRANØY 18 0,0

0436 TOLGA 17 0,0

0432 RENDALEN 16 0,0

0541 ETNEDAL 16 0,0

1252 MODALEN 16 0,0

1739 RØYRVIK 16 0,0

1811 BINDAL 16 0,0

2014 LOPPA 16 0,0

1234 GRANVIN 15 0,0

2027 UNJARGGA NESSEBY 15 0,0

0121 RØMSKOG 13 0,0

1928 TORSKEN 13 0,0

1622 AGDENES 12 0,0

1835 TRÆNA 12 0,0

1839 BEIARN 12 0,0

1856 RØST 12 0,0

1144 KVITSØY 11 0,0

1920 LAVANGEN 11 0,0

1145 BOKN 10 0,0

1748 FOSNES 9 0,0

1852 TJELDSUND 9 0,0

1265 FEDJE 8 0,0

1151 UTSIRA 7 0,0

1816 VEVELSTAD 6 0,0

1915 BJARKØY 5 0,0

1755 LEKA 4 0,0

Total 113 415 100,0

Tabell 7-7: Fordeling observasjoner i variabelen KOMMUNENR

FOLKETETTHET

Nr. Fylke Folkemengd 1.1.2011 Areal pr km2 (fastland/øyer) Innb/km2

20 Finnmark Finnmárku

73 417 48615,93 2

14 Sogn og Fjordane

107 742 18623,25 6

17 Nord-Trøndelag

132 140 22414,63 6

19 Troms Romsa

157 554 25869,68 6

18 Nordland

237 280 38460,33 6

04 Hedmark

191 622 27399,66 7

05 Oppland

186 087 25189,60 7

08 Telemark

169 185 15299,22 11

09 Aust-Agder

110 048 9158,16 12

16 Sør-Trøndelag 18855,76 16

Side 180

294 066

15 Møre og Romsdal

253 904 15113,65 17

06 Buskerud

261 110 14910,76 18

10 Vest-Agder

172 408 7276,39 24

12 Hordaland

484 240 15440,02 31

11 Rogaland

436 087 9375,91 47

01 Østfold

274 827 4182,19 66

07 Vestfold

233 705 2224,35 105

02 Akershus

545 653 4918,06 111

03 Oslo

599 230 454,03 1 320

Tabell 7-8: Folketetthet i fylker i Norge

Bransje

BRANSJEKODE_OVERORDNET

Frequency Percent

A - Jordbruk, skogbruk og fiske 1466 1,3

B - Bergverksdrift og utvinning 357 0,3

C - Industri 4140 3,7

D - Elektrisitets-, gass-, damp- og varmtvanns.. 687 0,6

E - Vannforsyning, avløps- og renovasjonsvirkshomhet 231 0,2

F - Bygge- og anleggsvirksomhet 12062 10,6

G - Varehandel, reperasjon av motorvogner 14196 12,5

H - Transport og lagring 3327 2,9

I - Overnattings- og serveringsvirksomhet 3069 2,7

J - Informasjon og kommunikasjon 4742 4,2

K - Finansierings- og forsikringsvirksomhet 11807 10,4

L - Omsetning og drift av fast eiendom 30339 26,8

M - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting 12329 10,9

N - Forretningsmessig tjenesteyting 5182 4,6

O - Offentlig administrasjon og forsvar, og trygdeordn.. 1 0,0

P - Undervisning 1055 0,9

Q - Helse- og sosialtjenester 3037 2,7

R - Kulturell virksomhet, underholdning og fritids.. 1670 1,5

S - Annen tjenesteyting 1744 1,5

Z - Uoppgitt 1974 1,7

Total 113415 100,0

Tabell 7-9: Fordeling observasjoner i variabelen BRANSJEKODE_BOKSTAV

BRANSJEKODE_XX

BRANSJE FREQUENCY PERCENT

Side 181

68 - Omsetning og drift av fast eiendom 30339 26,8

64 - Finansieringsvirksomhet 11408 10,1

41 - Oppføring av bygninger 6881 6,1

47 - Detaljhandel, unntatt med motorvogner 6800 6,0 46 - Agentur- og engroshandel, unntatt med motor-vogner 5845 5,2

43 - Spesialisert bygge- og anleggsvirksomhet 4960 4,4 71 - Arkitektvirksomhet og teknisk konsulent-virksomhet, og teknisk prøving og analyse 4691 4,1

70 - Hovedkontortjenester, administrativ rådgivning 3985 3,5

62 - Tjenester tilknyttet informasjonsteknologi 2521 2,2

86 - Helsetjenester 2448 2,2

82 - Annen forretningsmessig tjenesteyting 2264 2,0

56 - Serveringsvirksomhet 2180 1,9

00 - Uoppgitt næring 1974 1,7

49 - Landtransport og rørtransport 1621 1,4

74 - Annen faglig, vitenskapelig og teknisk virksomhet 1574 1,4

45 - Handel med og reparasjon av motorvogner 1551 1,4

96 - Annen personlig tjenesteyting 1550 1,4

77 - Utleie- og leasingvirksomhet 1061 0,9

85 - Undervisning 1055 0,9 93 - Sports- og fritidsaktiviteter og drift av fornøyelsesetablissementer 962 0,8

55 - Overnattingsvirksomhet 889 0,8

58 - Forlagsvirksomhet 874 0,8

03 - Fiske, fangst og akvakultur 845 0,7 73 - Annonse- og reklamevirksomhet og markedsundersøkelser 824 0,7

50 - Sjøfart 823 0,7

69 - Juridisk og regnskapsmessig tjenesteyting 815 0,7

52 - Lagring og andre tjenester tilknyttet transport 775 0,7

81 - Tjenester tilknyttet eiendomsdrift 756 0,7

35 - Elektrisitets-, gass-, damp- og varmtvannsforsyning 687 0,6 90 - Kunstnerisk virksomhet og underholdningsvirksomhet 586 0,5 59 - Film-, video- og fjernsynsprogramproduksjon, utgivelse av musikk- og lydopptak 584 0,5 79 - Reisebyrå- og reisearrangørvirksomhet og tilknyttede tjenester 563 0,5

88 - Sosiale omsorgstjenester uten botilbud 555 0,5 25 - Produksjon av metallvarer, unntatt maskiner og utstyr 545 0,5

78 - Arbeidskrafttjenester 453 0,4

10 - Produksjon av nærings- og nytelsesmidler 438 0,4

33 - Reparasjon og installasjon av maskiner og utstyr 434 0,4 01 - Jordbruk og tjenester tilknyttet jordbruk, jakt og viltstell 414 0,4

63 - Informasjonstjenester 412 0,4

18 - Trykking og reproduksjon av innspilte opptak 409 0,4 66 - Tjenester tilknyttet finansierings- og forsikringsvirksomhet 399 0,4 16 - Produksjon av trelast og varer av tre, kork, strå og flettematerialer, unntatt møbler 388 0,3

Side 182

28 - Produksjon av maskiner og utstyr til generell bruk, ikke nevnt annet sted 337 0,3

32 - Annen industriproduksjon 296 0,3

72 - Forskning og utviklingsarbeid 274 0,2

61 - Telekommunikasjon 261 0,2

42 - Anleggsvirksomhet 221 0,2

08 - Bryting og bergverksdrift ellers 213 0,2

02 - Skogbruk og tjenester tilknyttet skogbruk 207 0,2

31 - Produksjon av møbler 182 0,2

75 - Veterinærtjenester 166 0,1 23 - Produksjon av andre ikke-metallholdige mineralprodukter 154 0,1

27 - Produksjon av elektrisk utstyr 144 0,1 95 - Reparasjon av datamaskiner, husholdningsvarer og varer til personlig bruk 135 0,1

13 - Produksjon av tekstiler 131 0,1 26 - Produksjon av datamaskiner og elektroniske og optiske produkter 125 0,1

22 - Produksjon av gummi- og plastprodukter 119 0,1 38 - Innsamling, behandling, disponering og gjenvinning av avfall 116 0,1

09 - Tjenester tilknyttet bergverksdrift 110 0,1

30 - Produksjon av andre transportmidler 109 0,1

60 - Radio- og fjernsynskringkasting 90 0,1

14 - Produksjon av klær 87 0,1

80 - Vakttjeneste og etterforsking 85 0,1

20 - Produksjon av kjemikalier og kjemiske produkter 80 0,1

92 - Lotteri og totalisatorspill 78 0,1

53 - Post og distribusjonsvirksomhet 68 0,1

36 - Uttak fra kilde, rensing og distribusjon av vann 63 0,1

94 - Aktiviteter i medlemsorganisasjoner 59 0,1 91 - Drift av biblioteker, arkiver, museer og annen kulturvirksomhet 44 0,0

37 - Oppsamling og behandling av avløpsvann 43 0,0

11 - Produksjon av drikkevarer 41 0,0

51 - Lufttransport 40 0,0

87 - Pleie- og omsorgstjenester i institusjon 34 0,0

29 - Produksjon av motorvogner og tilhengere 31 0,0

24 - Produksjon av metaller 30 0,0

06 - Utvinning av råolje og naturgass 26 0,0

17 - Produksjon av papir og papirvarer 19 0,0

21 - Produksjon av farmasøytiske råvarer og preparater 18 0,0 19 - Produksjon av kull- og raffinerte petroleumsprodukter 12 0,0

39 - Miljørydding, miljørensing og lignende virksomhet 9 0,0

07 - Bryting av metallholdig malm 8 0,0

15 - Produksjon av lær og lærvarer 8 0,0

12 - Produksjon av tobakksvarer 3 0,0 84 - Offentlig administrasjon og forsvar, og trygdeordninger underlagt offentlig forvaltning 1 0,0 Totalt 113415 100,0

Side 183

Tabell 7-10: Fordeling observasjoner i variabelen BRANSJEKODE (2 siffer)

BRANSJEKODE_NACE

BESKRIVELSE FREQUENCY PERCENT

68.209 - Utleie av egen eller leid fast eiendom ellers 23 187 20,4

64.304 - Skattebetingede investeringsselskaper 6 279 5,5

68.100 - Kjøp og salg av egen fast eiendom 5 735 5,1

64.303 - Porteføljeinvesteringsselskaper 4 955 4,4

41.109 - Utvikling og salg av egen fast eiendom ellers 4 182 3,7

70.220 - Bedriftsrådgivning og annen administrativ rådgivning 3 836 3,4

41.200 - Oppføring av bygninger 2 699 2,4

71.129 - Annen teknisk konsulentvirksomhet 2 596 2,3 82.990 - Annen forretningsmessig tjenesteyting ikke nevnt annet sted 1 983 1,7

00.000 - Uoppgitt eller utilstrekkelig oppgitt virksomhet 1 974 1,7

56.101 - Drift av restauranter og kafeer 1 607 1,4

49.410 - Godstransport på vei 1 387 1,2

62.020 - Konsulentvirksomhet tilknyttet informasjonsteknologi 1 359 1,2

47.710 - Butikkhandel med klær 1 352 1,2

71.121 - Byggeteknisk konsulentvirksomhet 1 182 1,0

96.020 - Frisering og annen skjønnhetspleie 1 139 1,0

62.010 - Programmeringstjenester 1 055 0,9

43.120 - Grunnarbeid 1 050 0,9

68.320 - Eiendomsforvaltning 1 045 0,9

43.220 - VVS-arbeid 1 033 0,9

43.210 - Elektrisk installasjonsarbeid 868 0,8 45.200 - Vedlikehold og reparasjon av motorvogner, unntatt motorsykler 821 0,7

43.990 - Annen spesialisert bygge- og anleggsvirksomhet 792 0,7

73.110 - Reklamebyråer 708 0,6

86.230 - Tannhelsetjenester 559 0,5

03.111 - Hav- og kystfiske 553 0,5

86.211 - Allmenn legetjeneste 538 0,5

71.112 - Arkitekttjenester vedrørende byggverk 531 0,5

50.201 - Utenriks sjøfart med gods 517 0,5 74.909 - Annen faglig, vitenskapelig og teknisk virksomhet ikke nevnt annet sted 489 0,4

35.111 - Produksjon av elektrisitet fra vannkraft 458 0,4

85.599 - Annen undervisning ikke nevnt annet sted 445 0,4

86.909 - Andre helsetjenester 431 0,4 46.694 - Engroshandel med maskiner og utstyr til handel, transport og tjenesteyting ellers 429 0,4

46.900 - Uspesifisert engroshandel 428 0,4

47.789 - Butikkhandel ikke nevnt annet sted 428 0,4 55.101 - Drift av hoteller, pensjonater og moteller med restaurant 426 0,4

59.110 - Produksjon av film, video og fjernsynsprogrammer 408 0,4

Side 184

88.911 - Barnehager 396 0,3

69.100 - Juridisk tjenesteyting 390 0,3

81.210 - Rengjøring av bygninger 365 0,3

43.320 - Snekkerarbeid 355 0,3

47.761 - Butikkhandel med blomster og planter 349 0,3 45.112 - Detaljhandel med biler og lette motorvogner, unntatt motorsykler 331 0,3

43.341 - Malerarbeid 322 0,3

46.739 - Engroshandel med byggevarer ikke nevnt annet sted 322 0,3

78.200 - Utleie av arbeidskraft 315 0,3

68.310 - Eiendomsmegling 308 0,3 47.111 - Butikkhandel med bredt vareutvalg med hovedvekt på nærings- og nytelsesmidler 307 0,3 77.390 - Utleie og leasing av andre maskiner og annet utstyr og materiell ikke nevnt annet sted 303 0,3

58.290 - Utgivelse av annen programvare 296 0,3

86.902 - Fysioterapitjeneste 294 0,3

86.221 - Spesialisert legetjeneste, unntatt psykiatrisk legetjeneste 287 0,3

47.641 - Butikkhandel med sportsutstyr 284 0,3 46.510 - Engroshandel med datamaskiner, tilleggsutstyr til datamaskiner samt programvare 282 0,2

69.201 - Regnskap og bokføring 282 0,2

93.110 - Drift av idrettsanlegg 265 0,2

46.421 - Engroshandel med klær 256 0,2

74.102 - Grafisk og visuell kommunikasjonsdesign 253 0,2

74.200 - Fotografvirksomhet 243 0,2 74.101 - Industridesign, produktdesign og annen teknisk designvirksomhet 242 0,2

46.180 - Agenturhandel med spesialisert vareutvalg ellers 233 0,2

93.130 - Treningssentre 232 0,2

55.301 - Drift av campingplasser 229 0,2 47.112 - Kioskhandel med bredt vareutvalg med hovedvekt på nærings- og nytelsesmidler 226 0,2

47.510 - Butikkhandel med tekstiler og utstyrsvarer 225 0,2

25.620 - Bearbeiding av metaller 214 0,2

85.530 - Trafikkskoleundervisning 214 0,2

47.772 - Butikkhandel med gull- og sølvvarer 208 0,2

63.120 - Drift av web-portaler 206 0,2

93.190 - Andre sportsaktiviteter 206 0,2

18.120 - Trykking ellers 205 0,2 47.919 - Postordre-/Internetthandel med annet spesialisert vareutvalg (…)

205

0,2

Tabell 7-11: Fordeling observasjoner i variabelen NACE_BRANSJEKODE (5 siffer).

Av plasshensyn viser tabellen kun bransjekoder med antall observasjoner > 200 (21,4 % av

observasjonene vises ikke i tabellen)

Forholdet til revisor og regnskapsfører

Descriptive Statistics

Side 185

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

REVISOR_RAAD 70430 0 1200 5,85 9,242

Valid N (listwise) 70430

Tabell 7-12: Deskriptiv statistikk av kroner brukt på rådgivning i 2010.

Anmerkninger fra revisor (Opinion shopping)

Tabellene viser antall observasjoner i de ulike variablene tabellen refereres til.

FORBEHOLD_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 109232 96,3 98,8 98,8

1 1278 1,1 1,2 100,0

Total 110510 97,4 100,0 Missing System 2905 2,6 Total 113415 100,0

PRES_FORTSATT_DRIFT_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 98755 87,1 89,4 89,4

1 11755 10,4 10,6 100,0

Total 110510 97,4 100,0 Missing System 2905 2,6 Total 113415 100,0

PRES_TILBAKEKALT_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 105086 92,7 95,1 95,1

1 5424 4,8 4,9 100,0

Total 110510 97,4 100,0 Missing System 2905 2,6 Total 113415 100,0

PRES_ULOV_LÅN_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 106988 94,3 96,8 96,8

1 3522 3,1 3,2 100,0

Total 110510 97,4 100,0 Missing System 2905 2,6 Total 113415 100,0

PRES_SK_TREKKSMIDL_DUMMY

Side 186

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 106321 93,7 96,2 96,2

1 4189 3,7 3,8 100,0

Total 110510 97,4 100,0 Missing System 2905 2,6 Total 113415 100,0

Kjønn og alder ALDER_SELSKAP

ALDER Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

168 1 0,0 0,0 ,0158 1 0,0 0,0 ,0157 1 0,0 0,0 ,0154 1 0,0 0,0 ,0153 1 0,0 0,0 ,0145 1 0,0 0,0 ,0139 1 0,0 0,0 ,0138 1 0,0 0,0 ,0136 1 0,0 0,0 ,0134 1 0,0 0,0 ,0131 1 0,0 0,0 ,0127 2 0,0 0,0 ,0125 1 0,0 0,0 ,0124 1 0,0 0,0 ,0123 1 0,0 0,0 ,0121 1 0,0 0,0 ,0120 1 0,0 0,0 ,0119 3 0,0 0,0 ,0118 1 0,0 0,0 ,0117 3 0,0 0,0 ,0116 2 0,0 0,0 ,0113 1 0,0 0,0 ,0112 6 0,0 0,0 ,0111 3 0,0 0,0 ,0110 4 0,0 0,0 ,0109 3 0,0 0,0 ,0108 3 0,0 0,0 ,0107 2 0,0 0,0 ,0106 4 0,0 0,0 ,0105 2 0,0 0,0 ,0104 2 0,0 0,0 ,1103 5 0,0 0,0 ,1102 6 0,0 0,0 ,1101 6 0,0 0,0 ,1100 11 0,0 0,0 ,199 5 0,0 0,0 ,198 16 0,0 0,0 ,197 11 0,0 0,0 ,196 13 0,0 0,0 ,195 23 0,0 0,0 ,194 26 0,0 0,0 ,2

Side 187

93 37 0,0 0,0 ,292 27 0,0 0,0 ,291 22 0,0 0,0 ,290 12 0,0 0,0 ,289 12 0,0 0,0 ,388 22 0,0 0,0 ,387 31 0,0 0,0 ,386 28 0,0 0,0 ,385 20 0,0 0,0 ,384 31 0,0 0,0 ,483 40 0,0 0,0 ,482 36 0,0 0,0 ,481 47 0,0 0,0 ,580 33 0,0 0,0 ,579 30 0,0 0,0 ,578 35 0,0 0,0 ,677 38 0,0 0,0 ,676 37 0,0 0,0 ,675 34 0,0 0,0 ,774 46 0,0 0,0 ,773 29 0,0 0,0 ,772 42 0,0 0,0 ,871 48 0,0 0,0 ,870 27 0,0 0,0 ,869 35 0,0 0,0 ,968 12 0,0 0,0 ,967 12 0,0 0,0 ,966 11 0,0 0,0 ,965 23 0,0 0,0 ,964 69 0,1 0,1 1,063 62 0,1 0,1 1,062 34 0,0 0,0 1,161 47 0,0 0,0 1,160 45 0,0 0,0 1,159 35 0,0 0,0 1,258 42 0,0 0,0 1,257 34 0,0 0,0 1,256 45 0,0 0,0 1,355 49 0,0 0,0 1,354 76 0,1 0,1 1,453 61 0,1 0,1 1,452 46 0,0 0,0 1,5

51 46 0,0 0,0 1,550 68 0,1 0,1 1,649 73 0,1 0,1 1,648 70 0,1 0,1 1,747 76 0,1 0,1 1,846 102 0,1 0,1 1,945 92 0,1 0,1 1,944 122 0,1 0,1 2,143 100 0,1 0,1 2,142 115 0,1 0,1 2,241 134 0,1 0,1 2,440 132 0,1 0,1 2,539 165 0,1 0,1 2,638 159 0,1 0,1 2,837 179 0,2 0,2 2,936 210 0,2 0,2 3,1

Side 188

35 210 0,2 0,2 3,334 281 0,2 0,2 3,533 200 0,2 0,2 3,732 255 0,2 0,2 3,931 281 0,2 0,2 4,230 315 0,3 0,3 4,529 426 0,4 0,4 4,828 423 0,4 0,4 5,227 474 0,4 0,4 5,626 587 0,5 0,5 6,225 871 0,8 0,8 6,924 1151 1,0 1,0 7,923 1461 1,3 1,3 9,222 1370 1,2 1,2 10,421 1514 1,3 1,3 11,820 1514 1,3 1,3 13,119 1400 1,2 1,2 14,318 1342 1,2 1,2 15,517 1512 1,3 1,3 16,916 1847 1,6 1,6 18,515 1898 1,7 1,7 20,214 2309 2,0 2,0 22,213 2942 2,6 2,6 24,812 3893 3,4 3,4 28,211 2304 2,0 2,0 30,210 3362 3,0 3,0 33,29 3089 2,7 2,7 35,98 3196 2,8 2,8 38,87 3327 2,9 2,9 41,76 4193 3,7 3,7 45,45 15460 13,6 13,6 59,04 9342 8,2 8,2 67,33 9766 8,6 8,6 75,92 8822 7,8 7,8 83,61 7546 6,7 6,7 90,30 11008 9,7 9,7 100,0Total 113415 100,0 100,0

Tabell 7-13: Frekvensfordeling av observasjoner i forhold til hvor lenge siden selskapet ble

stiftet.

ALDER DL

ALDER Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

99 1 ,0 0,0 ,097 2 ,0 0,0 ,096 2 ,0 0,0 ,095 5 ,0 0,0 ,094 1 ,0 0,0 ,093 3 ,0 0,0 ,091 5 ,0 0,0 ,090 8 ,0 0,0 ,089 13 ,0 0,0 ,188 16 ,0 0,0 ,187 22 ,0 0,0 ,186 37 ,0 0,0 ,185 36 ,0 0,0 ,2

Side 189

84 26 ,0 0,0 ,283 46 ,0 0,1 ,382 63 ,1 0,1 ,481 80 ,1 0,1 ,580 73 ,1 0,1 ,679 83 ,1 0,1 ,778 116 ,1 0,1 ,877 130 ,1 0,2 1,076 180 ,2 0,2 1,275 199 ,2 0,3 1,574 287 ,3 0,4 1,873 332 ,3 0,4 2,372 418 ,4 0,5 2,871 497 ,4 0,6 3,470 578 ,5 0,7 4,269 624 ,6 0,8 5,068 828 ,7 1,1 6,167 1108 1,0 1,4 7,566 1179 1,0 1,5 9,065 1419 1,3 1,8 10,864 1752 1,5 2,3 13,163 1759 1,6 2,3 15,362 1851 1,6 2,4 17,761 1987 1,8 2,6 20,360 1986 1,8 2,6 22,859 1935 1,7 2,5 25,358 2047 1,8 2,6 27,957 2288 2,0 2,9 30,956 2113 1,9 2,7 33,655 2357 2,1 3,0 36,654 2349 2,1 3,0 39,653 2352 2,1 3,0 42,652 2399 2,1 3,1 45,751 2408 2,1 3,1 48,850 2419 2,1 3,1 51,949 2420 2,1 3,1 55,048 2419 2,1 3,1 58,147 2472 2,2 3,2 61,346 2512 2,2 3,2 64,545 2461 2,2 3,2 67,744 2368 2,1 3,0 70,743 2288 2,0 2,9 73,742 2284 2,0 2,9 76,641 2194 1,9 2,8 79,440 2022 1,8 2,6 82,039 2057 1,8 2,6 84,738 1813 1,6 2,3 87,037 1618 1,4 2,1 89,136 1388 1,2 1,8 90,935 1164 1,0 1,5 92,434 1041 ,9 1,3 93,733 971 ,9 1,2 95,032 833 ,7 1,1 96,031 682 ,6 0,9 96,930 601 ,5 0,8 97,729 518 ,5 0,7 98,328 346 ,3 0,4 98,827 288 ,3 0,4 99,1

Side 190

26 209 ,2 0,3 99,425 167 ,1 0,2 99,624 122 ,1 0,2 99,823 81 ,1 0,1 99,922 49 ,0 0,1 100,021 18 ,0 0,0 100,020 14 ,0 0,0 100,019 2 ,0 0,0 100,018 1 ,0 0,0 100,0Total 77842 68,6 100,0 Missing 35573 31,4 Total 113415 100,0

Tabell 7-14: Frekvensfordeling av observasjoner i forhold til hvor gammel daglig leder er.

Størrelse på selskapet

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean

Std. Deviation

ANTALL_ANSATTE 64439 0 418 2,07 5,005

Valid N (listwise) 64439

Tabell 7-15: Deskriptiv statistikk av variabelen ANTALL_ANSATTE

Agent/prinsipal

Tabellene viser antall observasjoner i den variabelen tabellen referer seg til

SKYLD_OFF_AVG_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 50322 44,4 45,4 45,4

1 60428 53,3 54,6 100,0

Total 110750 97,7 100,0 Missing System 2665 2,3 Total 113415 100,0

LEVERANDØRGJ_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 46053 40,6 41,6 41,6

1 64568 56,9 58,4 100,0

Total 110621 97,5 100,0 Missing System 2794 2,5 Total 113415 100,0

KONSERN_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Side 191

Valid 0 96178 84,8 86,7 86,7

1 14698 13,0 13,3 100,0

Total 110876 97,8 100,0 Missing System 2539 2,2 Total 113415 100,0

GJ.KR.IN_LANG_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 82949 73,1 74,8 74,8

1 27925 24,6 25,2 100,0

Total 110874 97,8 100,0 Missing System 2541 2,2 Total 113415 100,0

GJ.KR.IN_KORT_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 102486 90,4 92,4 92,4

1 8380 7,4 7,6 100,0

Total 110866 97,8 100,0 Missing System 2549 2,2 Total 113415 100,0

2EIERE_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 18275 16,1 18,6 18,6

1 79806 70,4 81,4 100,0

Total 98081 86,5 100,0 Missing System 15334 13,5 Total 113415 100,0

SIGN_RF_1022_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 2952 2,6 5,3 5,3

1 53028 46,8 94,7 100,0

Total 55980 49,4 100,0 Missing System 57435 50,6 Total 113415 100,0

DL_EIERANDEL_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Side 192

Valid 0 26973 23,8 34,7 34,7

1 50864 44,8 65,3 100,0

Total 77837 68,6 100,0 Missing System 35578 31,4 Total 113415 100,0

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean

Std. Deviation

%_eierandel_DL 77837 0 % 100 % 49 % 43 %

Valid N (listwise) 77837

Tabell 7-16: Deskriptiv statistikk av eierandel til daglig leder i selskapet pr 31.12.10.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

SKYLDIGE_OFFENTLIGE_

AVGIFTER

110750 -1292 5414 55,01 103,603

LEVERANDØRGJELD 110621 -1987 22351 95,49 358,294

Valid N (listwise) 110491

Tabell 7-17: Deskriptiv statistikk av kroner skyldig hhv. til det offentlige og leverandører.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

GJELD_TIL_KREDITTINST

ITUSJONER

110874 -100 92348 648,01 2019,007

GJELD_TIL_KREDITTINST

ITUSJONER_KORTSIKTI

110866 -1033 50609 51,56 533,902

Valid N (listwise) 110862

Tabell 7-18: Deskriptiv statistikk av kroner skyldig hhv. langsiktig og kortsiktig til

kredittinstitusjoner

Finansiell stilling

GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 3933 3,5 4,8 4,8

1 78467 69,2 95,2 100,0

Side 193

Total 82400 72,7 100,0 Missing System 31015 27,3 Total 113415 100,0

Tabell 7-19: Fordeling av observasjoner i GOD_DÅRLIG_KREDRAT_DUMMY

RATING A AA AAA AN B C INGEN-

RAT Total Valid Frequency 48127 23578 6762 2149 28161 3933 705 113415

Valid Percent 42,4 % 20,8 % 6,0 % 1,9 % 24,8 % 3,5 % 0,6 % 100,0 %

Tabell 7-20: Fordeling av observasjoner av ulike kredittratinger

Big 5

BIG5_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 78456 69,2 69,3 69,3

1 34807 30,7 30,7 100,0

Total 113263 99,9 100,0 Missing System 152 ,1 Total 113415 100,0

Tabell 7-21: Fordeling observasjoner i variabelen BIG5_DUMMY

Andre variabler (samlekategori)

TOMTER_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 80431 70,9 72,5 72,5

1 30447 26,8 27,5 100,0

Total 110878 97,8 100,0 Missing System 2537 2,2 Total 113415 100,0

VARELAGER_DUMMY

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 0 85644 75,5 77,4 77,4

1 24976 22,0 22,6 100,0

Total 110620 97,5 100,0 Missing System 2795 2,5 Total 113415 100,0

Tabell 7-22: Fordeling observasjoner i variabelene TOMTER_DUMMY og

VARELAGER_DUMMY

Side 194

Vedlegg 4 – Vedlegg til deskriptive undersøkelser i kapittel 4.1

Vedlegg 4.1 - Geografi

Vedlegg 4.1.1 – Fravalg pr fylke

Fylkesnr Fylkensnavn Ant. beholdt Ant. fravalgt Ant. tot. % fravalg 20 Finnmark 828 810 1 638 49,5 %

05 Oppland 1 732 1 575 3 307 47,6 %

04 Hedmark 1 784 1 313 3 097 42,4 %

19 Troms 1 667 1 225 2 892 42,4 %

09 Aust-Agder 1 463 998 2 461 40,6 %

18 Nordland 2 760 1 869 4 629 40,4 %

08 Telemark 2 047 1 378 3 425 40,2 %

01 Østfold 3 042 2 038 5 080 40,1 %

07 Vestfold 3 254 2 174 5 428 40,1 %

02 Akershus 7 417 4 732 12 149 38,9 %

06 Buskerud 3 562 2 252 5 814 38,7 %

14 Sogn og Fjordane 1 477 904 2 381 38,0 %

10 Vest-Agder 3 068 1 813 4 881 37,1 %

16 Sør-Trøndelag 3 914 2 239 6 153 36,4 %

17 Nord-Trøndelag 1 756 873 2 629 33,2 %

11 Rogaland 6 817 3 339 10 156 32,9 %

03 Oslo 13 521 6 387 19 908 32,1 %

12 Hordaland 8 035 3 416 11 451 29,8 %

15 Møre og Romsdal 4 153 1 718 5 871 29,3 %

21 Svalbard 51 14 65 21,5 %

SUM 72 348 41 067 113 415 36,2 % Tabell 7-23: Fravalg pr fylke

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.1.2 – Fravalg pr kommune

KOMMUNENR KOMMUNENAVN # BEHOLDT # FRAVALGT # TOTALT 0301 OSLO 13 521 6 387 19 908

1201 BERGEN 4 876 1 840 6 716

1601 TRONDHEIM 2 683 1 349 4 032

0219 BÆRUM 2 416 1 453 3 869

1103 STAVANGER 2 292 1 027 3 319

1001 KRISTIANSAND 1 583 991 2 574

0220 ASKER 1 197 714 1 911

0602 DRAMMEN 1 042 517 1 559

1102 SANDNES 1 093 457 1 550

0106 FREDRIKSTAD 834 694 1 528

1504 ÅLESUND 989 302 1 291

0706 SANDEFJORD 843 439 1 282

1902 TROMSØ 685 538 1 223

0704 TØNSBERG 695 432 1 127

0806 SKIEN 631 438 1 069

Side 195

0231 SKEDSMO 631 403 1 034

Tabell 7-24: Fravalg pr kommune.

Tabellen viser kun kommuner med over 1.000 observasjoner. Dette utgjør 49 % av

populasjonen.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.1.3 – Kommuneoppdeling

er lavere i de store byene samt at Oppland og Finnmark skiller segut på den andre enden av skalaen.Vi velger derfor å se på om kommunestørrelse kan være en forklaringsvariabel og har fordelt på følgende måte:IKKE NULLSELSKAPERSelskaps intervall kommuner antall selskap fravalg fravalg i %Oslo 1 12 179 4 171 34,2 %2001-Oslo 4 11 419 3 815 33,4 %1001-2000 4 5 035 1 997 39,7 % 35,3 %501-1000 13 10 001 3 713 37,1 %251-500 37 13 382 5 128 38,3 %101-250 95 15 208 6 242 41,0 %0-100 276 11 998 5 205 43,4 %TOTALT 430 79 222 30 271 38,21 %med "Oslo" menes antall selskap i Oslo

ALLE SELSKAPERSelskaps intervall kommuner antall selskap fravalg fravalg i % Endring6716 -> 1 19 908 6 387 32,1 % 2,2 %2001-6716 5 20 510 6 660 32,5 %1001-2000 12 15 602 5 636 36,1 % 34,0 % 1,3 %501-1000 23 14 474 5 239 36,2 % 0,9 %251-500 42 14 459 5 605 38,8 % -0,4 %101-250 104 17 060 6 694 39,2 % 1,8 %0-100 243 11 402 4 846 42,5 % 0,9 %TOTALT 430 113 415 41 067 36,2 % 2,0 %Ingen andre kommuner enn Oslo er større enn 6716.Grafen referer seg til tabellen med ALLE SELSKAPER

NB; SLÅR MAN SAMMEN KOMMUNER FRA 1001 selskaper til Oslo blir fravalg 35,3 %

Selskapsintervall; det er 13 kommuner hvor antall selskaper i kommunen ligger iintervallet 501-1000.

Antallet i TOTALT er avstemt mot excel arket med totaloversikten

Tabellene er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Side 196

Vedlegg 4.2 Bransje

Vedlegg 4.2.1 – Fravalg pr bransje (bokstavkode)

BRANSJE #BEHOLDT

#FRAVALGT

# TOTALT %FRAVALG % AV POP.

BESKRIVELSE

S 806 938 1 744 54 % 2 % Annen tjenesteyting

Q 1 592 1 445 3 037 48 % 3 % Helse- og sosialtjenester

P 579 476 1 055 45 % 1 % Undervisning

M 7 149 5 180 12 329 42 % 11 % Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting

A 868 598 1 466 41 % 1 % Jordbruk, skogbruk og fiske

G 8 447 5 749 14 196 40 % 13 % Varehandel, reperasjon av motorvogner

R 994 676 1 670 40 % 1 % Kulturell virksomhet, underholdning og fritidsaktiviteter

C 2 521 1 619 4 140 39 % 4 % Industri

I 1 880 1 189 3 069 39 % 3 % Overnattings- og serveringsvirksomhet

J 2 947 1 795 4 742 38 % 4 % Informasjon og kommunikasjon

F 7 600 4 462 12 062 37 % 11 % Bygge- og anleggsvirksomhet

K 7 620 4 187 11 807 35 % 10 % Finansierings- og forsikringsvirksomhet

H 2 185 1 142 3 327 34 % 3 % Transport og lagring

N 3 418 1 764 5 182 34 % 5 % Forretningsmessig tjenesteyting

Z 1 312 662 1 974 34 % 2 % Uoppgitt

B 252 105 357 29 % 0 % Bergverksdrift og utvinning

L 21 500 8 839 30 339 29 % 27 % Omsetning og drift av fast eiendom

D 505 182 687 26 % 1 % Elektrisitets-, gass-, damp- og varmtvannsforsyning

E 172 59 231 26 % 0 % Vannforsyning, avløps- og renovasjonsvirkshomhet

O 1 - 1 0 % 0 % Offentlig administrasjon og forsvar, og (..)

SUM 72 348 41 067 113 415 36 %

Tabell 7-25: Fordeling av fravalg pr bransje (bokstavkode)

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Side 197

Vedlegg 4.2.2 – Fravalg i bransjer i skattemyndighetenes søkelys (NACE-koder)

Bokstav Kode #Beholdt #Fravalgt #Totalt % Fravalg Beskrivelse S 96.020 490 649 1 139 57 % Frisering og annen

skjønnhetspleie

F 43.xxx 2 709 2 251 4 960 45 % Bygge- og anleggsvirksomhet

P 85.530 117 97 214 45 % Trafikkskoleundervisning

H 49.320 28 23 51 45 % Drosjebiltransport

N 81.210 206 159 365 44 % Rengjøring av bygninger

I 56.101 1 002 605 1 607 38 % Drift av restauranter og kafeer

G 45.200 517 304 821 37 % Vedlikehold og rep. av motorvogner, eks motorsyk.

SUM utvalgte bransjer 5 069 4 088 9 157 45 %

Tabell 7-26: Fordeling av fravalg på NACE-koder i skattemyndighetenes søkelys.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.2.3 – Fordeling fravalg i bransjer med over 500 enheter (NACE-kode)

BRANSJE BOKSTAV

NACE-KODE

#BEHOLDT

#FRAVALGT

#TOTALT

FRAVALG I %

% AV POP

BESKRIVELSE

Q 86.211 214 324 538 60 % 0 % Allmenn legetjeneste

S 96.020 490 649 1 139 57 % 1 % Frisering og annen skjønnhetspleie

Q 86.230 245 314 559 56 % 0 % Tannhelsetjenester

F 43.120 541 509 1 050 48 % 1 % Grunnarbeid

M 71.112 285 246 531 46 % 0 % Arkitekttjenester vedrørende byggverk

H 49.410 749 638 1 387 46 % 1 % Godstransport på vei

M 71.121 639 543 1 182 46 % 1 % Byggeteknisk konsulentvirksomhet

F 43.220 562 471 1 033 46 % 1 % VVS-arbeid

M 70.220 2 146 1 690 3 836 44 % 3 % Bedriftsrådgivning og annen administrativ rådgivning

G 47.710 761 591 1 352 44 % 1 % Butikkhandel med klær

M 73.110 399 309 708 44 % 1 % Reklamebyråer

J 62.020 771 588 1 359 43 % 1 % Konsulentvirksomhet tilknyttet informasjonstekn

Side 198

ologi

A 03.111 314 239 553 43 % 0 % Hav- og kystfiske

F 43.990 450 342 792 43 % 1 % Annen spesialisert bygge- og anleggsvirksomhet

F 43.210 496 372 868 43 % 1 % Elektrisk installasjonsarbeid

F 41.200 1 599 1 100 2 699 41 % 2 % Oppføring av bygninger

M 71.129 1 588 1 008 2 596 39 % 2 % Annen teknisk konsulentvirksomhet

I 56.101 1 002 605 1 607 38 % 1 % Drift av restauranter og kafeer

K 64.303 3 111 1 844 4 955 37 % 4 % Porteføljeinvesteringsselskaper

G 45.200 517 304 821 37 % 1 % Vedlikehold og reparasjon av motorvogner, unntatt motorsykler

J 62.010 677 378 1 055 36 % 1 % Programmeringstjenester

K 64.304 4 067 2 212 6 279 35 % 6 % Skattebetingede investeringsselskaper

N 82.990 1 313 670 1 983 34 % 2 % Annen forretningsmessig tjenesteyting ikke nevnt annet sted

Z 00.000 1 312 662 1 974 34 % 2 % Uoppgitt eller utilstrekkelig oppgitt virksomhet

L 68.100 3 989 1 746 5 735 30 % 5 % Kjøp og salg av egen fast eiendom

L 68.209 16 528 6 659 23 187 29 % 20 % Utleie av egen eller leid fast eiendom ellers

L 68.320 754 291 1 045 28 % 1 % Eiendomsforvaltning

F 41.109 3 151 1 031 4 182 25 % 4 % Utvikling og salg av egen fast eiendom ellers

H 50.201 446 71 517 14 % 0 % Utenriks sjøfart med gods

SUM utvalgte bransjer

49 116 26 406 75 522 35 %

Side 199

Tabell 7-27: Fordeling fravalg i bransjer med over 500 enheter.

Tabellen viser 67 % av populasjonen.

Tabellen er bearbeidet utifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.2.4 – Andel ekstern regnskapsfører pr bransje (bokstavkode)

Bransje bokstav #BEHOLDT #FRAVALGT # TOTALT % Fravalg % av Bransje O 1 - 1 0 % 100 %

S 560 821 1 381 59 % 88 %

Q 1 128 1 241 2 369 52 % 86 %

A 566 489 1 055 46 % 82 %

F 4 463 3 508 7 971 44 % 79 %

I 1 250 925 2 175 43 % 78 %

H 1 076 886 1 962 45 % 78 %

D 249 141 390 36 % 77 %

C 1 360 1 240 2 600 48 % 77 %

E 87 45 132 34 % 76 %

B 128 78 206 38 % 74 %

P 333 348 681 51 % 73 %

R 576 494 1 070 46 % 73 %

G 4 579 4 191 8 770 48 % 73 %

M 3 787 3 592 7 379 49 % 69 %

J 1 466 1 165 2 631 44 % 65 %

N 1 613 1 139 2 752 41 % 65 %

L 9 701 5 659 15 360 37 % 64 %

Z 416 350 766 46 % 53 %

K 2 134 2 186 4 320 51 % 52 %

Tabell 7-28: Andel ekstern regnskapsfører pr bransje.

Tabellen er sortert synkende. Eksempelvis har 88 % av selskaper i bokstavkode S

eksternregnskapsfører.

Tabellen er bearbeidet utifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.2.5 – Inntektskategori og bransje

Innt.kategori

BRANSJE

#TOTALT

% AV INNT.KAT

ULIK MOTST. INNT.KAT

% FRAVALG

ULIK MOTSTÅENDE INNT.KAT

% POP

1 og 2 A 1 153 1,5 % 0,5 % 44 % 13 % 1,0 %

0 A 292 0,9 % -0,5 % 31 % -13 % 0,3 %

0 B 127 0,4 % 0,1 % 22 % -12 % 0,1 %

1 og 2 B 226 0,3 % -0,1 % 34 % 12 % 0,2 %

1 og 2 C 3 444 4,3 % 2,4 % 42 % 16 % 3,1 %

0 C 614 2,0 % -2,4 % 25 % -16 % 0,6 %

Side 200

0 D 307 1,0 % 0,5 % 17 % -18 % 0,3 %

1 og 2 D 367 0,5 % -0,5 % 35 % 18 % 0,3 %

1 og 2 E 168 0,2 % 0,0 % 28 % 7 % 0,2 %

0 E 57 0,2 % 0,0 % 21 % -7 % 0,1 %

1 og 2 F 9 002 11,4 % 2,7 % 40 % 15 % 8,1 %

0 F 2 706 8,6 % -2,7 % 26 % -15 % 2,4 %

1 og 2 G 11 829 14,9 % 8,9 % 43 % 12 % 10,7 %

0 G 1 903 6,1 % -8,9 % 30 % -12 % 1,7 %

1 og 2 H 2 449 3,1 % 0,5 % 40 % 21 % 2,2 %

0 H 804 2,6 % -0,5 % 19 % -21 % 0,7 %

1 og 2 I 2 610 3,3 % 2,3 % 40 % 5 % 2,4 %

0 I 319 1,0 % -2,3 % 34 % -5 % 0,3 %

1 og 2 J 3 714 4,7 % 1,9 % 38 % 1 % 3,4 %

0 J 886 2,8 % -1,9 % 37 % -1 % 0,8 %

0 K 9 607 30,6 % 28,0 % 36 % 2 % 8,7 %

1 og 2 K 2 068 2,6 % -28,0 % 34 % -2 % 1,9 %

0 L 8 492 27,0 % 0,1 % 30 % 2 % 7,7 %

1 og 2 L 21 320 26,9 % -0,1 % 29 % -2 % 19,3 %

1 og 2 M 9 699 12,2 % 4,7 % 44 % 9 % 8,8 %

0 M 2 371 7,6 % -4,7 % 35 % -9 % 2,1 %

1 og 2 N 3 619 4,6 % 0,3 % 36 % 8 % 3,3 %

0 N 1 354 4,3 % -0,3 % 29 % -8 % 1,2 %

1 og 2 O 1 0,0 % 0,0 % 0 % 0 % 0,0 %

0 P 94 0,3 % 1,2 % 31 % -16 % 0,1 %

1 og 2 P 940 1,2 % -1,2 % 46 % 16 % 0,8 %

0 Q 243 0,8 % 3,1 % 28 % -22 % 0,2 %

1 og 2 Q 2 731 3,4 % -3,1 % 50 % 22 % 2,5 %

0 R 198 0,6 % 1,0 % 28 % -14 % 0,2 %

1 og 2 R 1 429 1,8 % -1,0 % 42 % 14 % 1,3 %

0 S 71 0,2 % 1,4 % 37 % -18 % 0,1 %

1 og 2 S 1 638 2,1 % -1,4 % 54 % 18 % 1,5 %

0 Z 954 3,0 % 2,8 % 31 % -8 % 0,9 %

1 og 2 Z 815 1,0 % -2,8 % 39 % 8 % 0,7 %

Tabell 7-29: Fordeling observasjoner i forhold til inntektskategori og bransje.

Eksempelvis er fravalgsandel blant kategori 1 og 2-selskap i bransje G 12 prosentpoeng

høyere i kategoriene enn i kategori 0 i samme bransje. Bransje G-selskap utgjør 14,9 % av

kategori 1 og 2, og kun 6,1 % av kategori 0.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.3 – Forhold til regnskapsfører og revisor

Vedlegg 4.3.1 – Andel ekstern regnskapsfører i populasjonen

Side 201

Tabell 7-30: Andel ekstern regnskapsfører i populasjonen.

1 = ekstern regnskapsfører

Tabell 7-31: Fravalgsandel blant selskap med ekstern regnskapsfører.

1= har valgt bort revisor.

Vedlegg 4.3.2 – Ekstern regnskapsfører blant de som har valgt bort revisor.

Tabell 7-32: Andel ekstern regnskapsfører blant de som har valgt bort og beholdt revisor.

69,4 % av de som har valgt bort har, mens de som har beholdt har 49 % ekstern

regnskapsfører.

Vedlegg 4.3.3 – Ekstern regnskapsfører pr inntektskategori

Inntektskategori

Antall selskap

andel av observasjoner

selsk m/Ekstern RF

Ekst.RF i %

Ant. Fravalg Frav. i %

0 31 559 28,5 % 12 895 40,9 % 9 993 31,7 %

1 61 613 55,7 % 38 580 62,6 % 25 114 40,8 %

Side 202

2 17 449 15,8 % 12 493 71,6 % 5 107 29,3 %

SUM 110 621 40 214 36,4 %

Tabell 7-33: Ekstern regnskapsfører pr. inntektskategori.

RF = Regnskapsfører.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.3.4 – Revisjonshonorar for de som har ekstern regnskapsfører

Tabell 7-34: Gjennomsnittlig revisjonshonorar for de som har ekstern regnskapsfører.

Selskap som har ekstern regnskapsfører og har beholdt revisor har et revisjonshonorar på

NOK 13.380.

Vedlegg 4.3.5 – Rådgivningshonorar til revisor

Side 203

Tabell 7-35: Fravalgsandel avhengig om man har anvendt revisor som rådgiver eller ikke.

Tabell 7-36: Deskriptive analyser av rådgivningshonorar til revisor, avhengig om man har

fravalgt eller ikke.

Vedlegg 4.4 - Anmerkninger fra revisor (opinion shopping)

Vedlegg 4.4.1 – Fravalg i sammenheng med revisjonsanmerkning

Side 204

Tabell 7-37: Andel selskaper som har valgt bort eller beholdt revisor avhengig anmerkning fra

revisor i revisjonsberetning.

Vedlegg 4.4.2 – Fravalg ved forskjellige typer presisering i revisjonsberetningen.

Tabell 7-38: Fravalg ved forskjellige typer presisering i revisjonsberetningen.

Se vedlegg 3.1, s. 153 for beskrivelse av typer presisering.

Vedlegg 4.4.3 – Fravalgsandel for selskaper med forbehold

Side 205

Tabell 7-39: Fravalgsandel for selskaper med forbehold.

Vedlegg 4.4.4 – Revisjonsanmerkning fordelt på inntektskategori

Tabell 7-40: Fravalgsandel for selskap med revisjonsanmerkning fordelt på inntektskategori.

Vedlegg 4.5 – Kjønn og alder

Vedlegg 4.5.1 – Fravalgsandel fordelt på hvor gammelt selskapet er

Side 206

Figur 7-2: Fravalgsandel fordelt hvor gammelt selskapet er.

Figuren viser 91,8 % av den totale populasjonen selskap, det vil si observasjoner hvor selskap

er mellom 0 og 23 år.

ALDER_SELSKAP

#BEHOLDT

BEHOLDT %

#FRAVALGT

FRAVALGT %

# TOTALT

% AV POP

AKKUMULERT POP.ANDEL

23 870 59,50 % 591 40,50 % 1461 1,30 % 91,80 %

22 807 58,90 % 563 41,10 % 1370 1,20 % 90,50 %

21 915 60,40 % 599 39,60 % 1514 1,30 % 89,30 %

20 907 59,90 % 607 40,10 % 1514 1,30 % 88,00 %

19 844 60,30 % 556 39,70 % 1400 1,20 % 86,70 %

18 789 58,80 % 553 41,20 % 1342 1,20 % 85,50 %

17 923 61,00 % 589 39,00 % 1512 1,30 % 84,30 %

16 1103 59,70 % 744 40,30 % 1847 1,60 % 83,00 %

15 1158 61,00 % 740 39,00 % 1898 1,70 % 81,40 %

14 1370 59,40 % 938 40,60 % 2308 2,00 % 79,70 %

13 1818 61,80 % 1124 38,20 % 2942 2,60 % 77,70 %

12 2276 58,50 % 1617 41,50 % 3893 3,40 % 75,10 %

11 1472 63,90 % 832 36,10 % 2304 2,00 % 71,70 %

10 2135 63,50 % 1227 36,50 % 3362 3,00 % 69,70 %

9 1931 62,50 % 1158 37,50 % 3089 2,70 % 66,70 %

8 1993 62,40 % 1203 37,60 % 3196 2,80 % 64,00 %

7 2038 61,30 % 1289 38,70 % 3327 2,90 % 61,20 %

6 2650 63,20 % 1543 36,80 % 4193 3,70 % 58,30 %

5 9825 63,60 % 5635 36,40 % 15460 13,60 % 54,60 %

4 5919 63,40 % 3423 36,60 % 9342 8,20 % 41,00 %

3 6111 62,60 % 3655 37,40 % 9766 8,60 % 32,80 %

2 5700 64,60 % 3122 35,40 % 8822 7,80 % 24,20 %

25,00 %

27,00 %

29,00 %

31,00 %

33,00 %

35,00 %

37,00 %

39,00 %

41,00 %

43,00 %

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Prosent fravalgsan

del

År siden selskapet ble stiftet (pr 31.12.2010)

FRAVALGSANDEL ALDER_SELSKAP

Side 207

1 4899 64,90 % 2647 35,10 % 7546 6,70 % 16,40 %

0 7784 70,70 % 3224 29,30 % 11008 9,70 % 9,70 %

Korrelasjon alder og fravalgsandel 0,7925

Tabell 7-41: Fravalgsandel i forhold til alder på selskapet.

Observasjonene i tabellen utgjør 91,8 % av den totale populasjonen selskap. Tabellen viser

også korrelasjon mellom selskapets alder og fravalgsandel.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.5.2 - Fravalgsandel avhengig av daglig leders alder

Figur 7-3: Fravalgsandel avhengig av daglig leders alder.

Figuren viser 96 % av den totale populasjonen selskap, det vil si av alle observasjoner hvor

daglig leder er mellom 29 og 72 år.

Figuren er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

30 %

32 %

34 %

36 %

38 %

40 %

42 %

44 %

46 %

48 %

72 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30

Prosentvis fravalgsandel

År siden daglig leder ble født

FRAVALGSANDEL ALDER_DL

Side 208

Vedlegg 4.5.3 – Fravalgsandel fordelt på kjønn til daglig leder

Tabell 7-42: Fravalgsandel fordelt på kjønn til daglig leder

Vedlegg 4.6 - Størrelse

Vedlegg 4.6.1 – Fravalgsandel gruppert på inntektskategorier.

Kategori Intervall #Fravalgt #Beholdt #Totalt Fravalgi%0 0 omsetning 9 943 21 456 31 399 31,7 %1 1-2499 25 114 36 499 61 613 40,8 %2 2500-4999 5 107 12 342 17 449 29,3 %

Totalt 40 164 70 297 110 461 36,4 %Gruppe Intervall Fravalgt Beholdt Totalt Fravalg i % 0 <- 0 50 110 160 31,3 %1,01 0 omsetning 9 943 21 456 31 399 31,7 %1,1 1-99 3 261 4 535 7 796 41,8 %1,2 100-199 2 215 3 203 5 418 40,9 %1,3 200-299 1 933 2 573 4 506 42,9 %1,4 300-399 1 694 2 404 4 098 41,3 %1,5 400-499 1 344 2 151 3 495 38,5 %2 500-999 5 375 7 962 13 337 40,3 %3 1000-1499 3 920 5 773 9 693 40,4 %4 1500-1999 3 051 4 420 7 471 40,8 %5 2000-2499 2 321 3 478 5 799 40,0 %6 2500-2999 1 731 2 863 4 594 37,7 %7 3000-3499 1 318 2 572 3 890 33,9 %

Side 209

8 3500-3999 1 012 2 433 3 445 29,4 %9 4000-4499 676 2 220 2 896 23,3 %10 4500 og mer 370 2 254 2 624 14,1 % Totalt 40 214 70 407 110 621 36,4 %Tabell 7-43: Fravalgsandel gruppert på inntektskategorier.

Differanse mellom 110.461 og 110.621 skyldes at den øverste tabellen ikke viser selskaper

med driftsinntekt mindre enn NOK 0.

Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Vedlegg 4.6.2 – Gjennomsnittlig sum eiendeler avhengig av fravalgsbeslutning.

Tabell 7-44: Deskriptive analyser av sum eiendeler avhengig fravalgsbeslutning.

Side 210

Vedlegg 4.6.3 - Gjennomsnittlig sum eiendeler avhengig av fravalgsbeslutning fordelt på

inntektskategori.

Tabell 7-45: Deskriptive analyser av sum eiendeler avhengig fravalgsbeslutning fordelt på

inntektskategori.

,00 = kategori 1 og 2, mens 1,01 = kategori 0.

Vedlegg 4.6.4 – Gjennomsnittlig antall ansatte avhengig av fravalgsbeslutning

Tabell 7-46: Deskriptive analyser av antall ansatte avhengig fravalgsbeslutning.

Side 211

Vedlegg 4.7 – Agent- og prinsipalforhold

Vedlegg 4.7.1 - Fravalgsandel avhengig av gjeld til kreditinstitusjoner

KORTSIKTIG VS IKKE KORTSIKTIG GJELD TIL KREDITTINSTITUSJONER

Kortsiktig gjeld

Totalt 8 380

Fravalg 3 006 35,9 %

Beholdt 5 374

Ikke kortsiktig gjeld

Totalt 102 486

Fravalg 37 457 36,5 %

Beholdt 65 029

LANGSIKTIG VS IKKE LANGSIKTIG GJELD TIL KREDITTINSTITUSJONER

Langsiktig gjeld

Totalt 27 925

Fravalg 9 424 33,7 %

Beholdt 18 501

Ikke langsiktig gjeld

Totalt 82 949

Fravalg 31 044 37,4 %

Beholdt 51 905

POPULASJON UTEN KORTSIKTIG EL LANGSIKTIG GJELD TIL KREDITTINSTITUSJONER

Ikke langs.gj. Korts.gjeld Netto

Totalt 82 949 8 380 74 569

Fravalg 31 044 3 006 28 038

Beholdt 51 905 5 374 46 531

Fravalgsandel 37,4 % 35,9 % 37,6 %

POPULASJON MED KORTSIKTIG EL LANGSIKTIG GJELD TIL KREDITTINSTITUSJONER

Kort Lang Sum

Totalt 8 380 27 925 36 305

Fravalg 3 006 9 424 12 430

Beholdt 5 374 18 501 23 875

Fravalg i % 35,9 % 33,7 % 34,2 %

Tabell 7-47: Fravalgsandel avhengig av gjeld til kreditinstitusjoner.

Tabellene viser fravalgsandel avhengig om man har kortsiktig og/eller langsiktig gjeld til

kredittinstitusjoner.

Vedlegg 4.7.2 - Gjennomsnittlig leverandørgjeld avhengig av fravalgsbeslutning

Tabell 7-48: Deskriptive analyser av leverandørgjeld avhengig fravalgsbeslutning.

Side 212

Vedlegg 4.7.3 – Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld

Tabell 7-49: Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld.

Tabell 7-50: Fravalgsandel avhengig av leverandørgjeld gruppert på inntektskategori.

,00 = kategori 1 og 2, mens 1,01 = kategori 0.

Vedlegg 4.7.4 – Analyser av konsernforhold

Side 213

Tabell 7-51: Fravalgsandel avhengig av konsernforhold.

Tabell 7-52: Andel konsernselskap med ekstern regnskapsfører.

Vedlegg 4.7.5 – Daglig leders eierandel

EIERAND_KATEGORI

#BEHOLDT #FRAVALGT

% FRAVALG

# TOTALT % POP

DL eier

0 20828 6145 23 % 26973 35 % ingenting

1 3809 2359 38 % 6168 8 % mer enn ingenting til og med 1/3

2 5697 4931 46 % 10628 14 % mer enn 1/3 til og med 1/2

3 2043 1802 47 % 3845 5 % mer enn 1/2 til og med 2/3

4 15432 14791 49 % 30223 39 % mer enn 2/3 Tabellen er bearbeidet ut ifra Kji-kvadrattestede Krysstabeller med sign.nivå p<=0,01

Side 214

Tabell 7-53: Daglig leders eierandel.

Vedlegg 4.7.6 – Fravalgsandel i forhold til antall aksjonærer

# EIERE # FRAVALGT % FRAVALGT # TOTALT AKK % POP

1 21 138              36,6 % 57 822       59,0 %

2 8 966                 40,8 % 21 984       81,4 %

< 2 30 104              37,7 % 79 806       81,4 %

3 3 293                 35,9 % 9 181          90,7 %

4 1 672                 34,5 % 4 841          95,7 %

5 688                    32,6 % 2 113          97,8 %

6 291                    30,0 % 970             98,8 %

7‐20 320                    27,4 % 1 170          100,0 %

Tabell 7-54: Fravalgsandel i forhold til antall aksjonærer

Vedlegg 4.7.7 – Fravalgsandel avhengig av signatur på RF-1022

Tabell 7-55: Fravalgsandel avhengig av signatur på RF-1022

Side 215

Vedlegg 4.7.8 – Fravalgsandel avhengig av presisering om ulovlig lån og/eller signatur RF-

1022

Tabell 7-56: Fravalgsandel avhengig av presisering om ulovlig lån og/eller signatur RF-1022.

Vedlegg 4.7.9 – Fravalgsandel avhengig av presisering om skattetrekksmidler og/eller

signatur RF-1022

Tabell 7-57: Fravalgsandel avhengig av presisering om skattetrekksmidler og/eller signatur

RF-1022

Vedlegg 4.7.10 Gjennomsnittlig skyldige offentlige avgifter avhengig av fravalgsbeslutning

Tabell 7-58: Deskriptive analyser av skyldige avgifter avhengig fravalgsbeslutning.

Side 216

Vedlegg 4.7.11 – Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter

Tabell 7-59: Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter

Vedlegg 4.7.12 – Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter fordelt på

inntektskategori.

Har skyldige offentlige avgifter Har ikke skyldige offentlige avg Inntektskategori

Sum #Beholdt #Fravalgt Fravalg i %

Sum #Beholdt

#Fravalgt

Fravalg i %

0 1 776 1 199 577 32,5 % 29 753 20 347 9 406 31,6 %

1+2 58 488 34 882 23 606 40,4 % 20 474 13 907 6 567 32,1 %

Sum 60 264 36 081 24 183 40,1 % 50 227 34 254 15 973 31,8 %

Tabell 7-60: Fravalgsandel avhengig av skyldige offentlige avgifter fordelt på

inntektskategori.

Vedlegg 4.8 – Finansiell stilling

Vedlegg 4.8.1 – Fravalgsandel avhengig av type kredittrating

Rating Ant. beholdt Ant. fravalgt Fravalg% Ant. totalt A 30 755 17 372 36,1 % 48 127

AA 14 930 8 648 36,7 % 23 578

AAA 4 211 2 551 37,7 % 6 762

AN 1 644 505 23,5 % 2 149

B 17 792 10 369 36,8 % 28 161

C 2 570 1 363 34,7 % 3 933

INGEN-RAT 446 259 36,7 % 705

Sum 72 348 41 067 36,2 % 113 415

Side 217

Tabell 7-61: Fravalgsandel avhengig av type kredittrating

RATING # BEHOLDT # FRAVALGT % FRAVALG # TOTALT A 16 755 10 742 39,1 % 27 497

AA 14 066 8 374 37,3 % 22 440

AAA 4 207 2 551 37,7 % 6 758

B 11 654 7 517 39,2 % 19 171

C 2 016 994 33,0 % 3 010

Tabell 7-62: Fravalgsandel avhengig av type kredittrating for inntektskategori 1 og 2 samlet.

Vedlegg 4.8.2 – Gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av fravalgsbeslutning

Tabell 7-63: ANOVA-test på gjennomsnittlig revisjonshonorar avhengig av

fravalgsbeslutning

Side 218

Tabell 7-64: Deskriptive analyser av revisjonshonorar avhengig fravalgsbeslutning.

Tabell 7-65: Deskriptive analyser av relativt revisjonshonorar (i forhold til driftinntekter)

avhengig fravalgsbeslutning.

Vedlegg 4.8.3 – Fravalgsandel i bransje i sammenheng med revisjonshonorarets størrelse

BRANSJE BOKSTAV

MEAN MEDIAN FRAVALG %

Q 16,67 16,00 48 %

I 15,96 15,00 39 %

P 15,64 14,00 45 %

S 14,90 14,00 54 %

C 14,85 13,00 39 %

R 14,72 13,00 40 %

G 14,58 13,00 40 %

E 14,55 10,00 26 %

H 13,68 12,00 34 %

B 13,30 11,00 29 %

A 13,15 12,00 41 %

J 12,91 11,00 38 %

F 12,80 12,00 37 %

N 12,39 10,00 34 %

M 12,36 11,00 42 %

Side 219

L 10,83 9,00 29 %

D 10,82 9,00 26 %

Z 9,20 8,00 34 %

K 8,29 7,00 35 %

O 4,00 4,00 0 %

Korrelasjon 0,768 0,818

Bransjer merket blått har fravalgsandel over snittet på 36,21 %. Gj.sn. revisjonshonorar er tkr

12,26, mens median er tkr 10. Alle bransjer over streken (mellom M og L) har gj.sn.

rev.honorar over tkr 12,26, og median over tkr 10. Alle "blå" bransjer er over streken.

Tabell 7-66: Korrelasjon mellom revisjonshonorar (gjennomsnittlig og median) og

fravalgsandel i bransje.

Vedlegg 4.8.4 – Fravalg avhengig av lønnsomhet

Tabell 7-67: Deskriptive analyser av lønnsomhet avhengig fravalgsbeslutning.

Lønnsomhet er definert som selskapets totalkapitalrentabilitet.

Side 220

Tabell 7-68: Fravalgsandel avhengig av positiv/negativ lønnsomhet.

Positiv og negativ lønnsomhet er definert som totalkapitalrentabilitet henholdsvis større og

mindre enn 0.

Vedlegg 4.8.5 – Fravalgsandel avhengig av gjeldsgrad

Tabell 7-69: Deskriptive analyser av gjeldsgrad avhengig fravalgsbeslutning

Tabell 7-70: Deskriptive analyser av egenkapital avhengig fravalgsbeslutning

typeselskap Snittgjeldsgrad SnittEK Snittgjeldfravelger revisor 1,52 814 1 237

beholder revisor 2,23 1 136 2 522

Tabell 7-71: Beregnet gjennomsnittlig gjeld basert på gjeldsgrad og egenkapital.

Side 221

Vedlegg 4.9 – Big 5

Vedlegg 4.9.1 – Fravalgets påvirkning på de ulike revisjonsselskapene

ORGNR REVISORNAVN

 BEHOLDT 

31.12.11 (1) 

 BEHOLDT 

30.04.11 (2) 

 FRAVALGT 

30.04.11 (3) 

 SUM 

SMÅ 

30.04.11  30.04.11 31.12.11 TOTALT  FRAVALG 

 ANNET 

(4) 

TOTALT 

(5) FRAVALG (6)

TOT. PORTOFOLIO 

PGA FRAVALG (7) 30.04.11 31.12.11 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR

976389387 ERNST & YOUNG AS 5 095                5 120                2 116                   7 236         16 723 14484 ‐2 239          ‐2 116              ‐123           ‐13 % ‐29 % ‐13 % 43 % 35 % 6,4 % 7,0 % 0,7 % 9,3 % 9,4 % 0,1 % 7,8 % 8,4 % 0,7 %

987009713 PRICEWATERHOUSECOOPERS AS 4 525                4 540                2 450                   6 990         16 797 14230 ‐2 567          ‐2 450              ‐117           ‐15 % ‐35 % ‐15 % 42 % 32 % 6,2 % 6,3 % 0,1 % 9,6 % 9,7 % 0,1 % 7,8 % 8,3 % 0,5 %

980211282 DELOITTE AS 4 104                4 017                1 497                   5 514         12 469 10907 ‐1 562          ‐1 497              ‐65             ‐13 % ‐27 % ‐12 % 44 % 38 % 4,9 % 5,7 % 0,8 % 6,8 % 6,8 % 0,0 % 5,8 % 6,3 % 0,6 %

935174627 KPMG AS 3 272                3 277                1 917                   5 194         11 153 9145 ‐2 008          ‐1 917              ‐91             ‐18 % ‐37 % ‐17 % 47 % 36 % 4,6 % 4,5 % ‐0,1 % 5,8 % 5,9 % 0,1 % 5,2 % 5,3 % 0,1 %

Sum BIG 4 16 996              16 954              7 980                   24934 57142 48766 ‐8376 ‐7980 ‐396 ‐15 % ‐32 % ‐14 % 44 % 35 % 22,0 % 23,5 % 1,5 % 31,5 % 31,8 % 0,3 % 26,5 % 28,3 % 1,8 %

993606650 BDO AS 7 235                6 549                3 324                   9 873         18 668 15158 ‐3 510          ‐3 324              ‐186           ‐19 % ‐34 % ‐18 % 53 % 48 % 8,7 % 10,0 % 1,3 % 8,6 % 7,9 % ‐0,7 % 8,7 % 8,8 % 0,1 %

Sum BIG 5 24 231              23 503              11 304                 34 807       75 810        63 924         ‐11 886       ‐11 304            ‐582           ‐16 % ‐32 % ‐15 % 46 % 38 % 30,7 % 33,5 % 2,8 % 40,1 % 39,8 % ‐0,4 % 35,2 % 37,1 % 2,0 %

988617105 INTER REVISJON AS 2 862                3 313                1 488                   4 801         8 891 7317 ‐1 574          ‐1 488              ‐86             ‐18 % ‐31 % ‐17 % 54 % 39 % 4,2 % 4,0 % ‐0,3 % 4,0 % 4,5 % 0,5 % 4,1 % 4,2 % 0,1 %

Sum MELLOMSTORE 24 746              25 548              15 135                 40 683       74 896        58 839         ‐16 057       ‐15 135            ‐922           ‐21 % ‐37 % ‐20 % 54 % 42 % 35,9 % 34,2 % ‐1,7 % 33,5 % 34,1 % 0,7 % 34,7 % 34,2 % ‐0,6 %

Sum SMÅ 23 307              23 214              14 559                 37 773       64 930        49 434         ‐15 496       ‐14 559            ‐937           ‐24 % ‐39 % ‐22 % 58 % 47 % 33,3 % 32,2 % ‐1,1 % 26,6 % 26,2 % ‐0,4 % 30,1 % 28,7 % ‐1,4 %

Mangler revisor 64                      83                      69                         152             NA NA NA ‐69                    NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

ALLE 72 348              72 348              41 067                 113 415     215 636      172 197      ‐43 439       ‐41 067            ‐2 372       ‐20 % ‐36 % ‐19 % 53 % 42 % 100,0 % 100,0 % 0,0 % 100,0 % 100,0 % 0,0 % 100,0 % 100,0 % 0,0 %

ALLE

ANDEL SMÅ (%) av 

porteføljeREVISOR SMÅ (#) ALLE (#)

ENDRING MARKEDSANDEL (%)

ANTALL PROSENT SMÅ ØVRIGE

Tabell 7-72: Konsekvenser av fravalg kategorisert for store, mellomstore og små revisjonsselskap.

Kommentarer til tabellen.

(1) : Antall kunder som kan velge bort revisjons (små kunder) revisjonsselskapet hadde pr 31.12.2011

(2) : Antall små kunder revisjonsselskapet hadde pr 30.04.2011 som har beholdt revisor pr 31.12.2011

(3) : Antall små kunder revisjonsselskapet hadde pr 30.04.2011 som har valgt bort revisor pr 31.12.2011

(4) : Endring i antall kunder som følge av naturlig avgang (blant annet slettinger og hvor kunder har byttet revisor).

(5) : Den totale endringen i hele porteføljen (både som følge av fravalg og naturlig avgang av klienter), målt i prosent

(6) : Fravalgsandel for kunder som kan velge bort revisjon (små), målt i prosent.

(7) : Fravalgte kunders påvirkning på totalporteføljen, målt i prosent.

Side 222

ORGNR REVISORNAVN STORT/MELLOMSTORT/LITE 

REVISJONSFORETAK  BEHOLDT 

31.12.11 (1) 

 BEHOLDT 

30.04.11 (2) 

 FRAVALGT 

30.04.11 (3) 

 SUM 

SMÅ 

30.04.11  30.04.11 31.12.11 TOTALT  FRAVALG 

 ANNET 

(4) 

TOTALT 

(5)

FRAVALG 

(6)

TOT. 

PORTOFOLIO 

PGA FRAVALG (7)

30.04.11 31.12.11 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.1

1

ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR

993606650 BDO AS STORT 7235 6549 3324 9 873       18 668 15158 ‐3 510       ‐3 324            ‐186        ‐19 % ‐34 % ‐18 % 53 % 48 % 8,7 % 10,0 % 1,3 % 8,6 % 7,9 % ‐0,7 % 8,7 % 8,8 % 0,1 %

976389387 ERNST & YOUNG AS STORT 5095 5120 2116 7 236       16 723 14484 ‐2 239       ‐2 116            ‐123        ‐13 % ‐29 % ‐13 % 43 % 35 % 6,4 % 7,0 % 0,7 % 9,3 % 9,4 % 0,1 % 7,8 % 8,4 % 0,7 %

987009713 PRICEWATERHOUSECOOPERS AS STORT 4525 4540 2450 6 990       16 797 14230 ‐2 567       ‐2 450            ‐117        ‐15 % ‐35 % ‐15 % 42 % 32 % 6,2 % 6,3 % 0,1 % 9,6 % 9,7 % 0,1 % 7,8 % 8,3 % 0,5 %

980211282 DELOITTE AS STORT 4104 4017 1497 5 514       12 469 10907 ‐1 562       ‐1 497            ‐65           ‐13 % ‐27 % ‐12 % 44 % 38 % 4,9 % 5,7 % 0,8 % 6,8 % 6,8 % 0,0 % 5,8 % 6,3 % 0,6 %

935174627 KPMG AS STORT 3272 3277 1917 5 194       11 153 9145 ‐2 008       ‐1 917            ‐91           ‐18 % ‐37 % ‐17 % 47 % 36 % 4,6 % 4,5 % ‐0,1 % 5,8 % 5,9 % 0,1 % 5,2 % 5,3 % 0,1 %

988617105 INTER REVISJON AS MELLOMSTORT 2862 3313 1488 4 801       8 891 7317 ‐1 574       ‐1 488            ‐86           ‐18 % ‐31 % ‐17 % 54 % 39 % 4,2 % 4,0 % ‐0,3 % 4,0 % 4,5 % 0,5 % 4,1 % 4,2 % 0,1 %

987196084 CROWE HORWATH AS MELLOMSTORT 707 721 719 1 440       2 861 2094 ‐767           ‐719               ‐48           ‐27 % ‐50 % ‐25 % 50 % 34 % 1,3 % 1,0 % ‐0,3 % 1,4 % 1,4 % 0,0 % 1,3 % 1,2 % ‐0,1 %

936025609 REVISJONSCOMPAGNIET AS MELLOMSTORT 595 587 410 997           1 808 1377 ‐431           ‐410               ‐21           ‐24 % ‐41 % ‐23 % 55 % 43 % 0,9 % 0,8 % ‐0,1 % 0,8 % 0,8 % 0,0 % 0,8 % 0,8 % 0,0 %

893046372 REVISORGRUPPEN HORDALAND DA MELLOMSTORT 690 692 304 996           1 773 1455 ‐318           ‐304               ‐14           ‐18 % ‐31 % ‐17 % 56 % 47 % 0,9 % 1,0 % 0,1 % 0,8 % 0,8 % 0,0 % 0,8 % 0,8 % 0,0 %

857741862 SAMARBEIDENDE REVISORER AS MELLOMSTORT 493 538 452 990           1 909 1439 ‐470           ‐452               ‐18           ‐25 % ‐46 % ‐24 % 52 % 34 % 0,9 % 0,7 % ‐0,2 % 0,9 % 0,9 % 0,0 % 0,9 % 0,8 % 0,0 %

914658314 NITSCHKE AS MELLOMSTORT 614 617 232 849           1 632 1383 ‐249           ‐232               ‐17           ‐15 % ‐27 % ‐14 % 52 % 44 % 0,7 % 0,8 % 0,1 % 0,8 % 0,8 % 0,0 % 0,8 % 0,8 % 0,0 %

987593636 REVISORKOLLEGIET AS MELLOMSTORT 448 447 358 805           1 457 1083 ‐374           ‐358               ‐16           ‐26 % ‐44 % ‐25 % 55 % 41 % 0,7 % 0,6 % ‐0,1 % 0,6 % 0,6 % 0,0 % 0,7 % 0,6 % 0,0 %

888976272 BJØRGVIN REVISJON AS MELLOMSTORT 550 546 191 737           1 300 1095 ‐205           ‐191               ‐14           ‐16 % ‐26 % ‐15 % 57 % 50 % 0,6 % 0,8 % 0,1 % 0,6 % 0,5 % 0,0 % 0,6 % 0,6 % 0,0 %

943708428 REVISJON SØR AS MELLOMSTORT 367 367 348 715           1 218 856 ‐362           ‐348               ‐14           ‐30 % ‐49 % ‐29 % 59 % 43 % 0,6 % 0,5 % ‐0,1 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,6 % 0,5 % ‐0,1 %

972412112 SVINDAL LEIDLAND MYHRER & CO AS Statsautoriserte revMELLOMSTORT 369 371 261 632           1 153 886 ‐267           ‐261               ‐6             ‐23 % ‐41 % ‐23 % 55 % 42 % 0,6 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

985196729 PARTNER REVISJON DA MELLOMSTORT 358 359 257 616           1 156 885 ‐271           ‐257               ‐14           ‐23 % ‐42 % ‐22 % 53 % 40 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

989027654 REVISJONSFIRMAET HEM LANGEMYHR OLSEN AS MELLOMSTORT 386 387 226 613           1 023 783 ‐240           ‐226               ‐14           ‐23 % ‐37 % ‐22 % 60 % 49 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

987679026 REVISJONSFIRMAET ÅSVANG & CO AS MELLOMSTORT 376 377 234 611           1 083 836 ‐247           ‐234               ‐13           ‐23 % ‐38 % ‐22 % 56 % 45 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

963813252 THORSEN WIGESTRAND & CO DA MELLOMSTORT 399 395 216 611           1 055 824 ‐231           ‐216               ‐15           ‐22 % ‐35 % ‐20 % 58 % 48 % 0,5 % 0,6 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

970978984 ORKLA REVISJON AS MELLOMSTORT 340 334 273 607           1 014 723 ‐291           ‐273               ‐18           ‐29 % ‐45 % ‐27 % 60 % 47 % 0,5 % 0,5 % ‐0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,5 % 0,4 % ‐0,1 %

980995151 BDT VIKEN REVISJON AS MELLOMSTORT 331 335 265 600           1 121 840 ‐281           ‐265               ‐16           ‐25 % ‐44 % ‐24 % 54 % 39 % 0,5 % 0,5 % ‐0,1 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

947212990 Revisjonsfirmaet Arne Klæth A/S MELLOMSTORT 456 451 133 584           1 051 910 ‐141           ‐133               ‐8             ‐13 % ‐23 % ‐13 % 56 % 50 % 0,5 % 0,6 % 0,1 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

951697826 SANDBERG REVISJON AS MELLOMSTORT 301 302 281 583           1 000 711 ‐289           ‐281               ‐8             ‐29 % ‐48 % ‐28 % 58 % 42 % 0,5 % 0,4 % ‐0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,5 % 0,4 % ‐0,1 %

982316588 RSM HASNER AS MELLOMSTORT 353 355 212 567           1 205 978 ‐227           ‐212               ‐15           ‐19 % ‐37 % ‐18 % 47 % 36 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,6 % 0,6 % 0,0 % 0,6 % 0,6 % 0,0 %

993809489 VIDI REVISJON AS MELLOMSTORT 422 408 159 567           965 795 ‐170           ‐159               ‐11           ‐18 % ‐28 % ‐16 % 59 % 53 % 0,5 % 0,6 % 0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,5 % 0,0 %

974481596 REVISJONSSELSKAPET AS MELLOMSTORT 331 330 223 553           933 693 ‐240           ‐223               ‐17           ‐26 % ‐40 % ‐24 % 59 % 48 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

983953328 KJELSTRUP & WIGGEN AS MELLOMSTORT 401 418 117 535           1 229 1103 ‐126           ‐117               ‐9             ‐10 % ‐22 % ‐10 % 44 % 36 % 0,5 % 0,6 % 0,1 % 0,7 % 0,7 % 0,0 % 0,6 % 0,6 % 0,1 %

985524653 REVISORGRUPPEN TRØNDELAG AS MELLOMSTORT 323                 322                 209                   531           900 685 ‐215           ‐209               ‐6             ‐24 % ‐39 % ‐23 % 59 % 47 % 0,5 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

962990746 STIANSEN & CO AS MELLOMSTORT 309 312 211 523           1 021 797 ‐224           ‐211               ‐13           ‐22 % ‐40 % ‐21 % 51 % 39 % 0,5 % 0,4 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,5 % 0,5 % 0,0 %

990513236 REVISORGRUPPEN MØRE AS MELLOMSTORT 342 342 178 520           933 745 ‐188           ‐178               ‐10           ‐20 % ‐34 % ‐19 % 56 % 46 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

983773370 BECKMAN LUNDEVALL REVISJON AS MELLOMSTORT 304 310 205 515           778 559 ‐219           ‐205               ‐14           ‐28 % ‐40 % ‐26 % 66 % 54 % 0,5 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,4 % 0,3 % 0,0 %

988782041 COLLEGIUM REVISJON AS MELLOMSTORT 341 341 127 468           828 694 ‐134           ‐127               ‐7             ‐16 % ‐27 % ‐15 % 57 % 49 % 0,4 % 0,5 % 0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

980024679 ERGA REVISJON AS MELLOMSTORT 384 389 68 457           892 818 ‐74             ‐68                  ‐6             ‐8 % ‐15 % ‐8 % 51 % 47 % 0,4 % 0,5 % 0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,5 % 0,1 %

967418064 BERGE & LUNDAL REVISJONSSELSKAP AS MELLOMSTORT 321 321 122 443           804 676 ‐128           ‐122               ‐6             ‐16 % ‐28 % ‐15 % 55 % 47 % 0,4 % 0,4 % 0,1 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

989069691 FSS REVISJON AS MELLOMSTORT 346 343 87 430           923 826 ‐97             ‐87                  ‐10           ‐11 % ‐20 % ‐9 % 47 % 42 % 0,4 % 0,5 % 0,1 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,4 % 0,5 % 0,1 %

981497023 AGDER‐TEAM REVISJON AS LITE 240 237 177 414           691 504 ‐187           ‐177               ‐10           ‐27 % ‐43 % ‐26 % 60 % 48 % 0,4 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

983846459 LEO REVISJON DA MELLOMSTORT 257 255 145 400           714 557 ‐157           ‐145               ‐12           ‐22 % ‐36 % ‐20 % 56 % 46 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

986462406 FAKTA REVISJON AS MELLOMSTORT 270 267 125 392           714 580 ‐134           ‐125               ‐9             ‐19 % ‐32 % ‐18 % 55 % 47 % 0,3 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

987547502 BERGEN OG HORDALAND REVISJON AS MELLOMSTORT 269 269 123 392           665 538 ‐127           ‐123               ‐4             ‐19 % ‐31 % ‐18 % 59 % 50 % 0,3 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

964769516 LST REVISJON AS MELLOMSTORT 222 223 167 390           658 486 ‐172           ‐167               ‐5             ‐26 % ‐43 % ‐25 % 59 % 46 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

886980752 MGI REVISJON ASKER DA MELLOMSTORT 248 245 143 388           681 532 ‐149           ‐143               ‐6             ‐22 % ‐37 % ‐21 % 57 % 47 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

968312472 INTER REVISJON MOSS AS MELLOMSTORT 224 248 122 370           715 583 ‐132           ‐122               ‐10           ‐18 % ‐33 % ‐17 % 52 % 38 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

983549896 REVISJON RYFYLKE AS MELLOMSTORT 227 225 136 361           643 502 ‐141           ‐136               ‐5             ‐22 % ‐38 % ‐21 % 56 % 45 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

992768061 BAKKE HJELMAAS LARSEN DA MELLOMSTORT 225 230 122 352           797 668 ‐129           ‐122               ‐7             ‐16 % ‐35 % ‐15 % 44 % 34 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 %

894934352 REVISJONSFIRMAET FLATTUM & CO AS MELLOMSTORT 218 219 131 350           580 443 ‐137           ‐131               ‐6             ‐24 % ‐37 % ‐23 % 60 % 49 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

931282506 VESTERÅLS‐REVISJON AS MELLOMSTORT 239 240 109 349           663 548 ‐115           ‐109               ‐6             ‐17 % ‐31 % ‐16 % 53 % 44 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

991096957 AS REVISION MELLOMSTORT 191 198 137 335           592 450 ‐142           ‐137               ‐5             ‐24 % ‐41 % ‐23 % 57 % 42 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

980545717 SYSTEMREVISJON FOSEN AS LITE 173 174 154 328           556 390 ‐166           ‐154               ‐12           ‐30 % ‐47 % ‐28 % 59 % 44 % 0,3 % 0,2 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,2 % 0,0 %

942254962 MYRDAHL OG SVEEN AS MELLOMSTORT 258 244 82 326           657 572 ‐85             ‐82                  ‐3             ‐13 % ‐25 % ‐12 % 50 % 45 % 0,3 % 0,4 % 0,1 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

948329905 INTER REVISJON SUNNHORDLAND AS MELLOMSTORT 216 237 87 324           599 501 ‐98             ‐87                  ‐11           ‐16 % ‐27 % ‐15 % 54 % 43 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

987610859 REVISORHUSET AS MELLOMSTORT 225 225 97 322           687 581 ‐106           ‐97                  ‐9             ‐15 % ‐30 % ‐14 % 47 % 39 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

983535712 H C ANDERSEN & CO AS MELLOMSTORT 171 169 153 322           575 405 ‐170           ‐153               ‐17           ‐30 % ‐48 % ‐27 % 56 % 42 % 0,3 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,2 % 0,0 %

987832916 HOVDEN & VATNE STATSAUTORISERTE REVISORAR AS LITE 215 216 99 315           553 447 ‐106           ‐99                  ‐7             ‐19 % ‐31 % ‐18 % 57 % 48 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

969052121 INTER REVISJON STEINKJER AS MELLOMSTORT 219 243 71 314           538 464 ‐74             ‐71                  ‐3             ‐14 % ‐23 % ‐13 % 58 % 47 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,3 % 0,0 %

987559853 INTER REVISJON ROMERIKE AS MELLOMSTORT 131 163 148 311           620 461 ‐159           ‐148               ‐11           ‐26 % ‐48 % ‐24 % 50 % 28 % 0,3 % 0,2 % ‐0,1 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

986095446 INTER REVISJON FREDRIKSTAD AS MELLOMSTORT 78 106 205 311           541 325 ‐216           ‐205               ‐11           ‐40 % ‐66 % ‐38 % 57 % 24 % 0,3 % 0,1 % ‐0,2 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,2 % ‐0,1 %

965820310 INTER REVISJON KRISTIANSAND AS MELLOMSTORT 204 206 96 302           595 487 ‐108           ‐96                  ‐12           ‐18 % ‐32 % ‐16 % 51 % 42 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

984073275 REVISORGRUPPEN  AGDER AS MELLOMSTORT 169 166 136 302           530 388 ‐142           ‐136               ‐6             ‐27 % ‐45 % ‐26 % 57 % 44 % 0,3 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

996105709 CREDO REVISJON AS LITE 190 192 109 301           521 408 ‐113           ‐109               ‐4             ‐22 % ‐36 % ‐21 % 58 % 47 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

987632380 GRANT THORNTON REVISJON AS MELLOMSTORT 195 197 102 299           580 476 ‐104           ‐102               ‐2             ‐18 % ‐34 % ‐18 % 52 % 41 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

SMÅ (#)REVISOR ALLE (#)ØVRIGE ALLE

ENDRING MARKEDSANDEL (%)

SMÅ

ANDEL SMÅ (%) av 

porteføljeANTALL PROSENT

…fortsettelse på neste side.

Side 223

ORGNR REVISORNAVN STORT/MELLOMSTORT/LITE 

REVISJONSFORETAK  BEHOLDT 

31.12.11 (1) 

 BEHOLDT 

30.04.11 (2) 

 FRAVALGT 

30.04.11 (3) 

 SUM 

SMÅ 

30.04.11  30.04.11 31.12.11 TOTALT  FRAVALG 

 ANNET 

(4) 

TOTALT 

(5)

FRAVALG 

(6)

TOT. 

PORTOFOLIO 

PGA FRAVALG (7)

30.04.11 31.12.11 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.1

1

ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR

979605994 PKF REVISJON AS LITE 214 229 69 298           624 547 ‐77             ‐69                  ‐8             ‐12 % ‐23 % ‐11 % 48 % 39 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

985182736 STAVANGER REVISJON AS LITE 208 207 91 298           526 427 ‐99             ‐91                  ‐8             ‐19 % ‐31 % ‐17 % 57 % 49 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

984161271 INTER REVISJON OSLO AS MELLOMSTORT 137 187 110 297           579 459 ‐120           ‐110               ‐10           ‐21 % ‐37 % ‐19 % 51 % 30 % 0,3 % 0,2 % ‐0,1 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

928942767 REVISORKONSULT AS LITE 172 170 124 294           568 435 ‐133           ‐124               ‐9             ‐23 % ‐42 % ‐22 % 52 % 40 % 0,3 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 %

991281061 MAGNUSSEN & PARTNER REVISJON AS MELLOMSTORT 162 166 122 288           575 417 ‐158           ‐122               ‐36           ‐27 % ‐42 % ‐21 % 50 % 39 % 0,3 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,2 % 0,0 %

954380262 REVISJONSSELSKAPET J BRUSERUD & CO AS MELLOMSTORT 151 156 124 280           427 298 ‐129           ‐124               ‐5             ‐30 % ‐44 % ‐29 % 66 % 51 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

987655887 REVISOR‐PARTNER AS MELLOMSTORT 229 227 52 279           527 469 ‐58             ‐52                  ‐6             ‐11 % ‐19 % ‐10 % 53 % 49 % 0,2 % 0,3 % 0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,3 % 0,0 %

957668933 FRAMÅS REVISJON AS MELLOMSTORT 151 150 129 279           511 378 ‐133           ‐129               ‐4             ‐26 % ‐46 % ‐25 % 55 % 40 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

984845499 REVISJONSKOMPANIET MIDT‐NORGE AS MELLOMSTORT 176 177 100 277           488 382 ‐106           ‐100               ‐6             ‐22 % ‐36 % ‐20 % 57 % 46 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

982696151 REVISORGRUPPEN TELEMARK AS MELLOMSTORT 142 141 133 274           498 356 ‐142           ‐133               ‐9             ‐29 % ‐49 % ‐27 % 55 % 40 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

967634794 REVISORSENTERET AS MELLOMSTORT 120 127 147 274           484 331 ‐153           ‐147               ‐6             ‐32 % ‐54 % ‐30 % 57 % 36 % 0,2 % 0,2 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

961225930 NORDMØRE REVISJON KRISTIANSUND AS MELLOMSTORT 155 163 105 268           530 416 ‐114           ‐105               ‐9             ‐22 % ‐39 % ‐20 % 51 % 37 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

989087126 ARETO REVISJON AS LITE 158 223 42 265           450 405 ‐45             ‐42                  ‐3             ‐10 % ‐16 % ‐9 % 59 % 39 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

982743966 ØSTLANDSKE REVISORER AS MELLOMSTORT 99 99 162 261           465 289 ‐176           ‐162               ‐14           ‐38 % ‐62 % ‐35 % 56 % 34 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

989225219 BRULI REVISJON AS LITE 121 121 139 260           418 275 ‐143           ‐139               ‐4             ‐34 % ‐53 % ‐33 % 62 % 44 % 0,2 % 0,2 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

980820858 ABRAHAMSEN & LØKEN AS MELLOMSTORT 183 182 76 258           528 448 ‐80             ‐76                  ‐4             ‐15 % ‐29 % ‐14 % 49 % 41 % 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,3 % 0,0 %

982519411 REVISJON VEST AS MELLOMSTORT 186 186 72 258           521 447 ‐74             ‐72                  ‐2             ‐14 % ‐28 % ‐14 % 50 % 42 % 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,2 % 0,3 % 0,0 %

958876572 INTER REVISJON DRAMMEN AS MELLOMSTORT 110 149 109 258           445 329 ‐116           ‐109               ‐7             ‐26 % ‐42 % ‐24 % 58 % 33 % 0,2 % 0,2 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

982122333 LOKAL REVISJON AS MELLOMSTORT 126 124 134 258           452 311 ‐141           ‐134               ‐7             ‐31 % ‐52 % ‐30 % 57 % 41 % 0,2 % 0,2 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

971142952 LUNDES REVISJONSKONTOR DA LITE 178 175 66 241           402 334 ‐68             ‐66                  ‐2             ‐17 % ‐27 % ‐16 % 60 % 53 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

979290861 HVERVEN REVISJON AS MELLOMSTORT 155 155 84 239           439 349 ‐90             ‐84                  ‐6             ‐21 % ‐35 % ‐19 % 54 % 44 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

988041378 REVISJONSFIRMAET HOTVEDT & CO AS MELLOMSTORT 147 145 91 236           470 370 ‐100           ‐91                  ‐9             ‐21 % ‐39 % ‐19 % 50 % 40 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

967604364 REVISORGRUPPEN MÆLAND & ØSTBYE AS MELLOMSTORT 139 137 99 236           440 337 ‐103           ‐99                  ‐4             ‐23 % ‐42 % ‐23 % 54 % 41 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

986352945 FORUS REVISJON AS MELLOMSTORT 144 143 89 232           432 338 ‐94             ‐89                  ‐5             ‐22 % ‐38 % ‐21 % 54 % 43 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

963048386 REVISJONSSELSKAPET OLSTAD & CO AS MELLOMSTORT 159 158 73 231           435 350 ‐85             ‐73                  ‐12           ‐20 % ‐32 % ‐17 % 53 % 45 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

982781906 ERFA REVISJON AS MELLOMSTORT 115 115 115 230           419 295 ‐124           ‐115               ‐9             ‐30 % ‐50 % ‐27 % 55 % 39 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

951499072 KALLESTEN REVISJON OG REGNSKAP AS MELLOMSTORT 102 104 126 230           411 264 ‐147           ‐126               ‐21           ‐36 % ‐55 % ‐31 % 56 % 39 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

934330676 FINNMARKSREVISJON AS LITE 107 106 124 230           368 239 ‐129           ‐124               ‐5             ‐35 % ‐54 % ‐34 % 63 % 45 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

964356041 APELAND REVISJON Harald J Apeland LITE 171 171 58 229           377 317 ‐60             ‐58                  ‐2             ‐16 % ‐25 % ‐15 % 61 % 54 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

993555517 REVISORGRUPPEN FMØ DA MELLOMSTORT 160 160 66 226           396 325 ‐71             ‐66                  ‐5             ‐18 % ‐29 % ‐17 % 57 % 49 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

988902527 BODØ REVISJONSKONTOR AS LITE 103 102 122 224           360 229 ‐131           ‐122               ‐9             ‐36 % ‐54 % ‐34 % 62 % 45 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

965289380 SIGMA REVISJON AS MELLOMSTORT 123 127 96 223           387 284 ‐103           ‐96                  ‐7             ‐27 % ‐43 % ‐25 % 58 % 43 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

968407880 REVISORTEAM VEST TELEMARK AS LITE 121 122 99 221           345 240 ‐105           ‐99                  ‐6             ‐30 % ‐45 % ‐29 % 64 % 50 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

987597046 INTER REVISJON TØNSBERG AS MELLOMSTORT 105 105 114 219           410 286 ‐124           ‐114               ‐10           ‐30 % ‐52 % ‐28 % 53 % 37 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

963215827 BLOM REVISJON AS MELLOMSTORT 187 188 26 214           373 346 ‐27             ‐26                  ‐1             ‐7 % ‐12 % ‐7 % 57 % 54 % 0,2 % 0,3 % 0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

979180934 REVISORGRUPPEN ØSTFOLD DA LITE 143 144 70 214           372 300 ‐72             ‐70                  ‐2             ‐19 % ‐33 % ‐19 % 58 % 48 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

936929443 NORDNORSK REVISJON SVOLVÆR AS MELLOMSTORT 137 147 66 213           376 309 ‐67             ‐66                  ‐1             ‐18 % ‐31 % ‐18 % 57 % 44 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

988623512 REVISJON 1 AS LITE 172 171 40 211           395 353 ‐42             ‐40                  ‐2             ‐11 % ‐19 % ‐10 % 53 % 49 % 0,2 % 0,2 % 0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

960132734 VEKST REVISJON AS LITE 152 151 58 209           392 326 ‐66             ‐58                  ‐8             ‐17 % ‐28 % ‐15 % 53 % 47 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

991456147 MOA REVISJON AS LITE 114 115 94 209           369 269 ‐100           ‐94                  ‐6             ‐27 % ‐45 % ‐25 % 57 % 42 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

980422917 SKAARBREVIK, RENØ & ISAKSEN AS MELLOMSTORT 129 129 76 205           378 301 ‐77             ‐76                  ‐1             ‐20 % ‐37 % ‐20 % 54 % 43 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

989048732 IDSØ & RAVNÅS REVISJON AS LITE 155 154 50 204           379 321 ‐58             ‐50                  ‐8             ‐15 % ‐25 % ‐13 % 54 % 48 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

987865695 CENTER‐REVISJON AS LITE 135                 134                 69                     203           354 282 ‐72             ‐69                  ‐3             ‐20 % ‐34 % ‐19 % 57 % 48 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

979645309 INTER REVISJON FINNMARK AS MELLOMSTORT 66 80 123 203           304 178 ‐126           ‐123               ‐3             ‐41 % ‐61 % ‐40 % 67 % 37 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

976772954 ALBA REVISJON AS LITE 145 145 57 202           381 323 ‐58             ‐57                  ‐1             ‐15 % ‐28 % ‐15 % 53 % 45 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

970895167 ALL REVISJON AS LITE 117 112 89 201           334 235 ‐99             ‐89                  ‐10           ‐30 % ‐44 % ‐27 % 60 % 50 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

937578326 Inter Revisjon Bodø AS MELLOMSTORT 106 119 81 200           372 285 ‐87             ‐81                  ‐6             ‐23 % ‐41 % ‐22 % 54 % 37 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

980906965 ECHAS REVISJON AS LITE 142 142 57 199           328 267 ‐61             ‐57                  ‐4             ‐19 % ‐29 % ‐17 % 61 % 53 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

984669003 DIN REVISOR TELEMARK AS LITE 101 99 100 199           328 224 ‐104           ‐100               ‐4             ‐32 % ‐50 % ‐30 % 61 % 45 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

930344281 NILS‐INGAR BUGGE REVISJONSKONTOR AS LITE 128 127 65 192           355 285 ‐70             ‐65                  ‐5             ‐20 % ‐34 % ‐18 % 54 % 45 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

964207380 VEEL KARLSEN & CO ANS MELLOMSTORT 141 141 50 191           351 298 ‐53             ‐50                  ‐3             ‐15 % ‐26 % ‐14 % 54 % 47 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

989643118 PROFERO REVISJON DA LITE 140 139 49 188           322 270 ‐52             ‐49                  ‐3             ‐16 % ‐26 % ‐15 % 58 % 52 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 %

930462551 VARDENS REVISJONSKONTOR AS LITE 116 119 69 188           307 233 ‐74             ‐69                  ‐5             ‐24 % ‐37 % ‐22 % 61 % 50 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

983842321 BERNTSEN REVISJON AS LITE 92 92 96 188           327 226 ‐101           ‐96                  ‐5             ‐31 % ‐51 % ‐29 % 57 % 41 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

879500672 REVISJONSFIRMA HOLM B BRATT AS LITE 107 107 80 187           312 228 ‐84             ‐80                  ‐4             ‐27 % ‐43 % ‐26 % 60 % 47 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

982824133 REVISORTEAM DA LITE 103 103 83 186           338 252 ‐86             ‐83                  ‐3             ‐25 % ‐45 % ‐25 % 55 % 41 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

990474729 HALFDAN NITTER AS LITE 112 111 71 182           290 215 ‐75             ‐71                  ‐4             ‐26 % ‐39 % ‐24 % 63 % 52 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988502790 INTER REVISJON GJØVIK AS MELLOMSTORT 89 87 95 182           279 181 ‐98             ‐95                  ‐3             ‐35 % ‐52 % ‐34 % 65 % 49 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987562765 PEDERSEN & SKOGHOLT AS MELLOMSTORT 109 106 74 180           359 277 ‐82             ‐74                  ‐8             ‐23 % ‐41 % ‐21 % 50 % 39 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

SMÅ (#)REVISOR ALLE (#)ØVRIGE ALLE

ENDRING MARKEDSANDEL (%)

SMÅ

ANDEL SMÅ (%) av 

porteføljeANTALL PROSENT

…fortsettelse på neste side.

Side 224

ORGNR REVISORNAVN STORT/MELLOMSTORT/LITE 

REVISJONSFORETAK  BEHOLDT 

31.12.11 (1) 

 BEHOLDT 

30.04.11 (2) 

 FRAVALGT 

30.04.11 (3) 

 SUM 

SMÅ 

30.04.11  30.04.11 31.12.11 TOTALT  FRAVALG 

 ANNET 

(4) 

TOTALT 

(5)

FRAVALG 

(6)

TOT. 

PORTOFOLIO 

PGA FRAVALG (7)

30.04.11 31.12.11 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.1

1

ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR

979873247 ERGO REVISJON & RÅDGIVNING AS LITE 93 98 82 180           325 238 ‐87             ‐82                  ‐5             ‐27 % ‐46 % ‐25 % 55 % 39 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

984549091 BERG REVISJON AS LITE 98 100 80 180           294 209 ‐85             ‐80                  ‐5             ‐29 % ‐44 % ‐27 % 61 % 47 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

934147014 HÅLOGALAND REVISJON AS LITE 133 133 46 179           344 297 ‐47             ‐46                  ‐1             ‐14 % ‐26 % ‐13 % 52 % 45 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

992227249 MOSS REVISJONSKONTOR AS LITE 82 83 96 179           326 222 ‐104           ‐96                  ‐8             ‐32 % ‐54 % ‐29 % 55 % 37 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

996101924 REVISJONSFIRMA SØRLIE & CO AS LITE 101 103 73 176           270 197 ‐73             ‐73                  ‐           ‐27 % ‐41 % ‐27 % 65 % 51 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987634618 AKTIVA REVISJON AS LITE 101 105 68 173           322 248 ‐74             ‐68                  ‐6             ‐23 % ‐39 % ‐21 % 54 % 41 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

952011677 SOLHØI REVISJON AS MELLOMSTORT 101 100 71 171           351 275 ‐76             ‐71                  ‐5             ‐22 % ‐42 % ‐20 % 49 % 37 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 %

880406582 REVISORFIRMA ULF STRANDE AS LITE 95 89 82 171           281 193 ‐88             ‐82                  ‐6             ‐31 % ‐48 % ‐29 % 61 % 49 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

982067324 INTER REVISJON VOSS AS MELLOMSTORT 70 70 101 171           268 162 ‐106           ‐101               ‐5             ‐40 % ‐59 % ‐38 % 64 % 43 % 0,2 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

944545832 HR‐REVISJON AS LITE 103 102 68 170           295 226 ‐69             ‐68                  ‐1             ‐23 % ‐40 % ‐23 % 58 % 46 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987800488 INTER REVISJON ASKIM OG MYSEN AS MELLOMSTORT 75 90 80 170           296 214 ‐82             ‐80                  ‐2             ‐28 % ‐47 % ‐27 % 57 % 35 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

971178965 SYSTEMREVISJON AS LITE 104 107 63 170           271 203 ‐68             ‐63                  ‐5             ‐25 % ‐37 % ‐23 % 63 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988520292 REVISJONSFIRMAET SCHUMACHER & HAMMER AS LITE 95 93 74 167           260 184 ‐76             ‐74                  ‐2             ‐29 % ‐44 % ‐28 % 64 % 52 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

884880432 BRYNE REVISJON AS LITE 86 86 80 166           278 193 ‐85             ‐80                  ‐5             ‐31 % ‐48 % ‐29 % 60 % 45 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

994613413 ABC REVISJON AS LITE 82 76 90 166           263 169 ‐94             ‐90                  ‐4             ‐36 % ‐54 % ‐34 % 63 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

989199978 REIDAR SUND REVISJON AS LITE 95 95 69 164           283 213 ‐70             ‐69                  ‐1             ‐25 % ‐42 % ‐24 % 58 % 45 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

982767970 REVISJON SKAGERRAK AS LITE 85 85 79 164           266 185 ‐81             ‐79                  ‐2             ‐30 % ‐48 % ‐30 % 62 % 46 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

967645354 REVISJONSPARTNER AS LITE 131 130 33 163           308 270 ‐38             ‐33                  ‐5             ‐12 % ‐20 % ‐11 % 53 % 49 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 %

931980068 Revisjonsfirmaet Olstad Jensen AS LITE 91 91 72 163           313 238 ‐75             ‐72                  ‐3             ‐24 % ‐44 % ‐23 % 52 % 38 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

979399170 STENE REVISJON AS LITE 118 116 46 162           257 207 ‐50             ‐46                  ‐4             ‐19 % ‐28 % ‐18 % 63 % 57 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

951725005 LOFOTREVISJON AS MELLOMSTORT 77 78 83 161           329 243 ‐86             ‐83                  ‐3             ‐26 % ‐52 % ‐25 % 49 % 32 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,1 % 0,0 %

996107485 REVISORKOMPANIET TROMSØ AS LITE 67 68 93 161           319 219 ‐100           ‐93                  ‐7             ‐31 % ‐58 % ‐29 % 50 % 31 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

984577435 LC REVISJON AS LITE 120 119 41 160           284 242 ‐42             ‐41                  ‐1             ‐15 % ‐26 % ‐14 % 56 % 50 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962781055 ROLF JOSTEIN DVERSNES LITE 89 88 72 160           260 186 ‐74             ‐72                  ‐2             ‐28 % ‐45 % ‐28 % 62 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

993392170 KOPSTAD OG KURE REVISJON AS LITE 90 86 74 160           254 178 ‐76             ‐74                  ‐2             ‐30 % ‐46 % ‐29 % 63 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

974439875 OLE ENGE BOTTEN AS LITE 101 101 58 159           258 199 ‐59             ‐58                  ‐1             ‐23 % ‐36 % ‐22 % 62 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

875868632 REVISIONSBUREAUET AS LITE 100 102 56 158           268 206 ‐62             ‐56                  ‐6             ‐23 % ‐35 % ‐21 % 59 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988715638 LYNGEN REVISJON AS LITE 115 116 42 158           236 192 ‐44             ‐42                  ‐2             ‐19 % ‐27 % ‐18 % 67 % 60 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

839223692 REVISORGRUPPEN FJORDANE AS LITE 105 104 54 158           234 179 ‐55             ‐54                  ‐1             ‐24 % ‐34 % ‐23 % 68 % 59 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

985135088 SØR‐HEDMARK REVISJON AS LITE 105 105 51 156           270 217 ‐53             ‐51                  ‐2             ‐20 % ‐33 % ‐19 % 58 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987210818 ÅLESUND TEAM‐REVISJON AS LITE 113 113 41 154           280 236 ‐44             ‐41                  ‐3             ‐16 % ‐27 % ‐15 % 55 % 48 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962661475 REGISTRERT REVISOR BENTE WILHELMSEN MELLOMSTORT 84 82 72 154           247 175 ‐72             ‐72                  ‐           ‐29 % ‐47 % ‐29 % 62 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

995285428 REVISJONSFIRMA STURE HANSEN AS LITE 113 111 42 153           252 203 ‐49             ‐42                  ‐7             ‐19 % ‐27 % ‐17 % 61 % 56 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

980404277 HÅLOGALAND REVISJON HARSTAD AS LITE 91 91 61 152           253 191 ‐62             ‐61                  ‐1             ‐25 % ‐40 % ‐24 % 60 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987199458 REVISORGRUPPEN DRAMMEN AS LITE 78 81 71 152           226 148 ‐78             ‐71                  ‐7             ‐35 % ‐47 % ‐31 % 67 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

964776911 INTER REVISJON HEMNE AS MELLOMSTORT 70 77 74 151           268 191 ‐77             ‐74                  ‐3             ‐29 % ‐49 % ‐28 % 56 % 37 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

979509650 REVISJONSFIRMA BEINT LIAN AS LITE 134 134 16 150           238 219 ‐19             ‐16                  ‐3             ‐8 % ‐11 % ‐7 % 63 % 61 % 0,1 % 0,2 % 0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

966289945 MARTIN ELTARVÅG AS LITE 105 104 46 150           261 212 ‐49             ‐46                  ‐3             ‐19 % ‐31 % ‐18 % 57 % 50 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

953260484 REVISJONSFIRMAET ANDRESEN OG BOLSTAD AS LITE 110 109 39 148           248 208 ‐40             ‐39                  ‐1             ‐16 % ‐26 % ‐16 % 60 % 53 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

957927866 IVERSEN REVISJON AS MELLOMSTORT 85 85 61 146           300 237 ‐63             ‐61                  ‐2             ‐21 % ‐42 % ‐20 % 49 % 36 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987753897 ZUM REVISORER AS LITE 82 81 64 145           264 198 ‐66             ‐64                  ‐2             ‐25 % ‐44 % ‐24 % 55 % 41 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987195452 REVISJONSFIRMA DANIELSEN & CO AS LITE 69 68 77 145           251 170 ‐81             ‐77                  ‐4             ‐32 % ‐53 % ‐31 % 58 % 41 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

972416436 REVISJONSFIRMA HALVOR HUNSTAD AS LITE 102 105 39 144           240 200 ‐40             ‐39                  ‐1             ‐17 % ‐27 % ‐16 % 60 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

975800679 ALPHA REVISJON AS LITE 87 87 55 142           256 197 ‐59             ‐55                  ‐4             ‐23 % ‐39 % ‐21 % 55 % 44 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

989511394 INTER REVISJON NARVIK AS MELLOMSTORT 53 72 69 141           273 200 ‐73             ‐69                  ‐4             ‐27 % ‐49 % ‐25 % 52 % 27 % 0,1 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988432539 JÆRREVISJON AS LITE 80 80 61 141           250 184 ‐66             ‐61                  ‐5             ‐26 % ‐43 % ‐24 % 56 % 43 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

985524645 HØIDAHL & SOLHEIM AS LITE 62 76 64 140           209 139 ‐70             ‐64                  ‐6             ‐33 % ‐46 % ‐31 % 67 % 45 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988913081 NILSONS REVISJONSKONTOR AS LITE 99 97 41 138           269 226 ‐43             ‐41                  ‐2             ‐16 % ‐30 % ‐15 % 51 % 44 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

976048695 REVISJONSSELSKAPET K‐TEAM AS LITE 78 81 56 137           238 175 ‐63             ‐56                  ‐7             ‐26 % ‐41 % ‐24 % 58 % 45 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962504515 TORE KRISTIAN TJEMSLAND LITE 101 99 37 136           232 192 ‐40             ‐37                  ‐3             ‐17 % ‐27 % ‐16 % 59 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

982247268 NORD‐VEST REVISJON AS LITE 95 95 41 136           207 162 ‐45             ‐41                  ‐4             ‐22 % ‐30 % ‐20 % 66 % 59 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962506569 OLA TRYGGE GIMNES LITE 113 113 22 135           231 209 ‐22             ‐22                  ‐           ‐10 % ‐16 % ‐10 % 58 % 54 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

984175329 REVISJONSFIRMA EIRIK LOTHE AS LITE 84 84 49 133           206 155 ‐51             ‐49                  ‐2             ‐25 % ‐37 % ‐24 % 65 % 54 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

850249652 ÅRNES REVISJON AS LITE 63 62 70 132           252 180 ‐72             ‐70                  ‐2             ‐29 % ‐53 % ‐28 % 52 % 35 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

977263301 WAHL‐OLSEN REVISJON AS LITE 106 99 33 132           210 175 ‐35             ‐33                  ‐2             ‐17 % ‐25 % ‐16 % 63 % 61 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

991163905 AGDER REVISJON AS MELLOMSTORT 63 63 69 132           222 145 ‐77             ‐69                  ‐8             ‐35 % ‐52 % ‐31 % 59 % 43 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

963521162 NORGESREVISJON AS LITE 74 75 56 131           213 154 ‐59             ‐56                  ‐3             ‐28 % ‐43 % ‐26 % 62 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

985195129 REVISORTEAM MIDT‐TELEMARK AS LITE 77 81 49 130           258 207 ‐51             ‐49                  ‐2             ‐20 % ‐38 % ‐19 % 50 % 37 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

974483491 ROGNAN REVISJON AS LITE 63 63 66 129           232 162 ‐70             ‐66                  ‐4             ‐30 % ‐51 % ‐28 % 56 % 39 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

SMÅ (#)REVISOR ALLE (#)ØVRIGE ALLE

ENDRING MARKEDSANDEL (%)

SMÅ

ANDEL SMÅ (%) av 

porteføljeANTALL PROSENT

…fortsettelse på neste side.

Side 225

ORGNR REVISORNAVN STORT/MELLOMSTORT/LITE 

REVISJONSFORETAK  BEHOLDT 

31.12.11 (1) 

 BEHOLDT 

30.04.11 (2) 

 FRAVALGT 

30.04.11 (3) 

 SUM 

SMÅ 

30.04.11  30.04.11 31.12.11 TOTALT  FRAVALG 

 ANNET 

(4) 

TOTALT 

(5)

FRAVALG 

(6)

TOT. 

PORTOFOLIO 

PGA FRAVALG (7)

30.04.11 31.12.11 30.04.11 31.12.11 ENDR 30.04.11 31.12.1

1

ENDR 30.04.11 31.12.11 ENDR

881087782 INTER REVISJON KRISTIANSUND AS MELLOMSTORT 80 86 42 128           234 192 ‐42             ‐42                  ‐           ‐18 % ‐33 % ‐18 % 55 % 42 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

994419110 ACCEPTOR REVISJON AS LITE 66 65 63 128           203 137 ‐66             ‐63                  ‐3             ‐33 % ‐49 % ‐31 % 63 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

980652750 REGISTRERT REVISOR BODIL S HØILAND AS LITE 45 48 80 128           202 119 ‐83             ‐80                  ‐3             ‐41 % ‐63 % ‐40 % 63 % 38 % 0,1 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988701580 SAGVAAG REVISJON AS LITE 83 83 44 127           230 186 ‐44             ‐44                  ‐           ‐19 % ‐35 % ‐19 % 55 % 45 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

975784657 REVISORSENTERET FARSUND AS LITE 20 86 41 127           191 147 ‐44             ‐41                  ‐3             ‐23 % ‐32 % ‐21 % 66 % 14 % 0,1 % 0,0 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

986204563 REVISJONSSELSKAPET JØNTVEDT AS LITE 37 39 86 125           261 159 ‐102           ‐86                  ‐16           ‐39 % ‐69 % ‐33 % 48 % 23 % 0,1 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988481580 REVISORSENTERET MANDAL AS LITE 67 67 58 125           202 140 ‐62             ‐58                  ‐4             ‐31 % ‐46 % ‐29 % 62 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

958246595 NORDSTRAND REVISJON AS LITE 102 100 24 124           205 180 ‐25             ‐24                  ‐1             ‐12 % ‐19 % ‐12 % 60 % 57 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

978685188 INTER REVISJON NAMDAL AS MELLOMSTORT 75 78 45 123           216 170 ‐46             ‐45                  ‐1             ‐21 % ‐37 % ‐21 % 57 % 44 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

990174873 TELEREVISJON AS LITE 39 40 82 122           196 114 ‐82             ‐82                  ‐           ‐42 % ‐67 % ‐42 % 62 % 34 % 0,1 % 0,1 % ‐0,1 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

979458207 LNL REVISJON AS MELLOMSTORT 107 106 15 121           322 305 ‐17             ‐15                  ‐2             ‐5 % ‐12 % ‐5 % 38 % 35 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 %

990422052 PLUS REVISJON AS LITE 81 85 36 121           238 202 ‐36             ‐36                  ‐           ‐15 % ‐30 % ‐15 % 51 % 40 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

976038886 REVISJONSFIRMAET ARNE J BUVIK AS LITE 90 91 28 119           206 176 ‐30             ‐28                  ‐2             ‐15 % ‐24 % ‐14 % 58 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

975898946 FAUSKE REVISJON AS LITE 70 69 49 118           238 186 ‐52             ‐49                  ‐3             ‐22 % ‐42 % ‐21 % 50 % 38 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

992985135 VELLE REVISJON AS LITE 80 78 40 118           219 171 ‐48             ‐40                  ‐8             ‐22 % ‐34 % ‐18 % 54 % 47 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

974525933 REVISJON 1 NOR AS LITE 67 67 51 118           180 126 ‐54             ‐51                  ‐3             ‐30 % ‐43 % ‐28 % 66 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

885973302 MIDT‐TROMS REVISJON AS LITE 65 64 53 117           230 177 ‐53             ‐53                  ‐           ‐23 % ‐45 % ‐23 % 51 % 37 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

959183848 STATSAUTORISERT REVISOR ANDRE HANSØ AS LITE 89 89 28 117           191 158 ‐33             ‐28                  ‐5             ‐17 % ‐24 % ‐15 % 61 % 56 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

959152446 FGH REVISJON AS LITE 69 69 47 116           211 161 ‐50             ‐47                  ‐3             ‐24 % ‐41 % ‐22 % 55 % 43 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

993551481 AKONTO REVISJON AS LITE 59 62 53 115           213 160 ‐53             ‐53                  ‐           ‐25 % ‐46 % ‐25 % 54 % 37 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

990977216 HØILUND REVISJON AS LITE 71 71 42 113           178 133 ‐45             ‐42                  ‐3             ‐25 % ‐37 % ‐24 % 63 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

971004533 REVISJONSFIRMAET GUNNAR GRØTNES AS LITE 63 61 52 113           187 128 ‐59             ‐52                  ‐7             ‐32 % ‐46 % ‐28 % 60 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

963707169 GEIR SVEINUNG LID LITE 78 78 34 112           217 183 ‐34             ‐34                  ‐           ‐16 % ‐30 % ‐16 % 52 % 43 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

994684779 AURSKOG REVISJON AS LITE 67 68 44 112           186 141 ‐45             ‐44                  ‐1             ‐24 % ‐39 % ‐24 % 60 % 48 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

976534018 TORE SAND AS LITE 84 84 28 112           169 141 ‐28             ‐28                  ‐           ‐17 % ‐25 % ‐17 % 66 % 60 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

979405456 HOLTEN REVISJON AS LITE 86 82 29 111           192 161 ‐31             ‐29                  ‐2             ‐16 % ‐26 % ‐15 % 58 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

994817868 ARDEA AS LITE 80 86 25 111           178 153 ‐25             ‐25                  ‐           ‐14 % ‐23 % ‐14 % 62 % 52 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

990308837 GOGSTAD REVISJON LITE 60 63 47 110           242 191 ‐51             ‐47                  ‐4             ‐21 % ‐43 % ‐19 % 45 % 31 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

987320001 BJØRN OVE NOREM LITE 71 62 48 110           199 143 ‐56             ‐48                  ‐8             ‐28 % ‐44 % ‐24 % 55 % 50 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

880292862 TOM CHRISTOFFERSEN SIVILØKONOM REGISTRERT REVISOLITE 61 61 49 110           196 141 ‐55             ‐49                  ‐6             ‐28 % ‐45 % ‐25 % 56 % 43 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962519083 ASBJØRN KLOKK LITE 57 57 53 110           190 136 ‐54             ‐53                  ‐1             ‐28 % ‐48 % ‐28 % 58 % 42 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

983756646 ODD EIDE‐FREDRIKSEN LITE 78 77 33 110           172 134 ‐38             ‐33                  ‐5             ‐22 % ‐30 % ‐19 % 64 % 58 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

986053255 REVISORENE HELBERG & ØVERÅS AS LITE 51 50 60 110           168 104 ‐64             ‐60                  ‐4             ‐38 % ‐55 % ‐36 % 65 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

986352619 ASKER OG BÆRUM REVISJON AS LITE 40 41 66 107           181 113 ‐68             ‐66                  ‐2             ‐38 % ‐62 % ‐36 % 59 % 35 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

971654104 REVISJONSFIRMAET LEIF LANGØ AS LITE 91 88 18 106           178 160 ‐18             ‐18                  ‐           ‐10 % ‐17 % ‐10 % 60 % 57 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

993873756 HAMARREVISJON AS LITE 74 75 31 106           183 151 ‐32             ‐31                  ‐1             ‐17 % ‐29 % ‐17 % 58 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

988580694 THORVALDSEN OG STAVE REVISJON DA LITE 46 47 59 106           178 112 ‐66             ‐59                  ‐7             ‐37 % ‐56 % ‐33 % 60 % 41 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

992121777 CAPAX REVISJON AS LITE 57 57 47 104           180 129 ‐51             ‐47                  ‐4             ‐28 % ‐45 % ‐26 % 58 % 44 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

982515157 ABACUS REVISJON AS LITE 63 63 40 103           198 156 ‐42             ‐40                  ‐2             ‐21 % ‐39 % ‐20 % 52 % 40 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962413749 REVISJONSELSKAPET  Narum LITE 77 77 26 103           171 144 ‐27             ‐26                  ‐1             ‐16 % ‐25 % ‐15 % 60 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

983534961 OLAV FLATELAND AS LITE 69 69 34 103           179 142 ‐37             ‐34                  ‐3             ‐21 % ‐33 % ‐19 % 58 % 49 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

989230921 FIRDA REVISJON & RÅDGIVNING AS LITE 64 65 37 102           216 177 ‐39             ‐37                  ‐2             ‐18 % ‐36 % ‐17 % 47 % 36 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

953268558 Statsautoriserte revisorer KLYVE & SUNDE ANS LITE 72 72 30 102           168 136 ‐32             ‐30                  ‐2             ‐19 % ‐29 % ‐18 % 61 % 53 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

962685560 ARVE EDGAR SOLBERG LITE 56 57 45 102           150 103 ‐47             ‐45                  ‐2             ‐31 % ‐44 % ‐30 % 68 % 54 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

992897104 VALDRES REVISJONSKONTOR AS LITE 76 76 25 101           212 182 ‐30             ‐25                  ‐5             ‐14 % ‐25 % ‐12 % 48 % 42 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

989574809 REVISORBLOM.COM AS LITE 75 74 27 101           146 119 ‐27             ‐27                  ‐           ‐18 % ‐27 % ‐18 % 69 % 63 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

985792038 SKAGESTAD REVISJON AS LITE 62 62 38 100           157 119 ‐38             ‐38                  ‐           ‐24 % ‐38 % ‐24 % 64 % 52 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

985153965 TOTAL REVISJON DA LITE 55 52 48 100           158 108 ‐50             ‐48                  ‐2             ‐32 % ‐48 % ‐30 % 63 % 51 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 %

SMÅ (#)REVISOR ALLE (#)ØVRIGE ALLE

ENDRING MARKEDSANDEL (%)

SMÅ

ANDEL SMÅ (%) av 

porteføljeANTALL PROSENT

Tabell 7-73: Konsekvenser av fravalg for alle revisjonsselskap med 100 eller flere klienter med rett til fravalg pr 30.04.11.

Tabellen viser at disse utgjør 84,3 % av totale markedet av små revisjonsklienter med rett fravalg pr 30.04.11. Tabellen er sortert slik at største selskap med hensyn

på antall små klienter/markedsportefølje pr 30.04.2011 står øverst.

Sum alle revisjonsselskap m/over 99 "små" pr 30.04.11 61 272           61 515           34 063             95 578     184 959       149 006   ‐35 953     ‐33 994          ‐1 959     ‐19 % ‐36 % ‐18 % 52 % 41 % 84,3 % 84,7 % 0,4 % 87,4 % 87,9 % 0,4 % 85,8 % 86,5 % 0,8 %

Side 226

Vedlegg 4.9.2 – Deskriptiv analyser av revisjonshonoraret til de ulike Big 5

versus øvrige.

Revisor Mean Median Variance Std. avvik Min. Maks. Øvrige 11,92 10,00 93,01 9,64 0,00 388,00

BDO 11,85 10,00 93,14 9,65 0,00 137,00

Deloitte 12,35 10,00 113,47 10,65 0,00 295,00

Ernst & Young

13,75 11,00 130,99 11,45 0,00 195,00

KPMG 13,83 11,00 130,62 11,43 0,00 209,00

PwC 14,21 12,00 125,44 11,20 0,00 133,00

Tabell 7-74: Deskriptive analyser av revisjonshonoraret til de ulike Big 5 versus øvrige.

T-test for forskjell i gjennomsnitt viser signifikant forskjell på p <= 0,01.

Vedlegg 4.10 – Andre variabler

Vedlegg 4.10.1 – Fravalgsandel avhengig av varelager eller tomter

Tabell 7-75: Fravalgsandel avhengig av varelager.

Side 227

Tabell 7-76: Fravalgsandel avhengig av tomter.

Tabell 7-77: Fordeling observasjoner avhengig av om selskapet har varelager og/eller tilhører varehandel