Finansiella och icke-finansiella målsättningar : En kvantitativ studie av börsnoterade företags målsättningar i årsredovisningar

I årsredovisningar kan företag frivilligt ge ut information utöver det som krävs av regler, principer och praxis. En vanlig typ av sådan frivillig information är målsättningar av olika slag. Men varför olika företag väljer att presentera olika antal målsättningar finns det dock inget tydligt svar på...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Gustavsson, Fanny, Pettersson, Ellen
Format: Others
Language:Swedish
Published: Södertörns högskola, Företagsekonomi 2017
Subjects:
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:sh:diva-32970
Description
Summary:I årsredovisningar kan företag frivilligt ge ut information utöver det som krävs av regler, principer och praxis. En vanlig typ av sådan frivillig information är målsättningar av olika slag. Men varför olika företag väljer att presentera olika antal målsättningar finns det dock inget tydligt svar på. I tidigare forskning har främst finansiella mål studerats, men då dagens informationssamhälle inte bara fokuserar på finansiella resultat finns en stor del övriga mål som företags intressenter kan komma att efterfråga. Syftet med denna studie är att förklara hur många och vilka målsättningar som börsnoterade företag väljer att redovisa samt förklara vilka samband som föreligger mellan antal målsättningar och variablerna: företagsstorlek, lönsamhet, skuldsättningsgrad, Tobins q och bransch. Denna studie är utförd genom en kvantitativ metod med en deduktiv ansats. Data samlades in från årsredovisningar genom en kvantitativ innehållsanalys. För att mäta sambanden mellan studiens beroende och oberoende variabler utfördes regressions- och korrelationsanalyser. Resultatet visade att 94 % av företagen redovisade någon målsättning, 88 % redovisade finansiella mål och 66 % icke-finansiella mål. Medelantalet för finansiella mål respektive icke-finansiella var 3 per företag. Antal totala målsättningar uppvisade ett positivt samband med företagsstorlek och lönsamhet. För finansiella målsättningar fanns ett positivt samband med skuldsättningsgrad medan icke-finansiella målsättningar inte uppvisade något signifikant samband med någon av variablerna. Även skillnader mellan olika branscher uppvisades, där konsumentvaror hade högst medelvärden, medan energi hade lägst. Dessa förhållanden gällde för målsättningar totalt samt uppdelat på finansiella och icke-finansiella. === In annual reports, companies can voluntarily disclose information that go beyond what rules, guidelines and praxis require. One kind of voluntary disclosure that is commonly occurring is different targets. But there is no distinct explanation to why different companies disclose different number of targets. The subject of earlier studies has mainly been financial targets, but in today’s information society financial results isn’t the only focus. Therefore, stakeholders may also be demanding non-financial information and targets. The aim of this study is to explain the number of and which targets listed companies choose to disclose. The aim is also to explain if the number of targets correlates with the variables: company size, profitability, leverage, Tobin’s q and industry. This study was executed through a quantitative method with a deductive approach. Data was collected from annual reports using a quantitative content analysis. To measure the correlation between the study’s dependent and independent variables, both regression and correlation analysis were performed. The result showed that 94 % of the companies disclosed some kind of target, 88 % disclosed financial targets and 66 % non-financial targets. The average number of financial targets was three per company, likewise for the non-financial targets. The number of targets in total proved to be positively correlated with company size and profitability. The financial targets proved to be positively correlated with leverage, while the non-financial targets didn’t show any significant correlation with any of the variables. Differences between industries were also shown, where consumer goods had the highest mean values, while energy had the lowest. These conditions did apply for the number of targets in total, financial targets and non-financial targets.