Kuljetusalan yritysten maksuehtojen pituuteen vaikuttavat tekijät

Trade credit has sometimes been said to be the most important source of short term financing to companies. Until very recently the literature hasn’t been able to study trade credit determinants based on transaction level data. This thesis aims to investigate the drivers of payment terms length provided by transportation suppliers based on the actual invoices charged by the transportation suppliers. The study is made based on data provided by a Finnish procurement analytics software company including data from 24 different customers, 14 925 suppliers and over 90 countries. The transaction level invoice data includes information on the invoice date, due date, amount transacted and some firm characteristics. Multiple linear regression models together with relative importance and variance analyses are used to analyze the data. Based on the results, the payment terms provided by a single supplier vary among its clients and the supplier seems to use payment terms as a competitive tool. The supplier characteristics are recognized as the most important driver of payment terms followed by the customer characteristics. Within the customer and supplier characteristics, the most important drivers are their location following by the size of the customer. On average, the payment terms are also a little shorter inside sub regions (e.g. northern Europe) and countries. The differences in payment term days between sub regions are quite large. Spend amount between the customer and the supplier has much lower impact on the payment terms compared with the customer size. The suppliers with most customers have also on average shorter payment terms indicating that they have better bargaining power towards their customers compared with the suppliers with only one or few customers in the data sample. Other affecting, but relatively not that important variables are customer industry, time, invoice count between the customer and supplier and if the supplier is a new supplier to the customer. The results support the case company’s idea of providing dynamic payment term benchmarks where benchmarks would be linked and calculated through suppliers over clients, meaning customers could see the benchmarks calculated based on their own supplier base. Based on the data sample there is enough data to provide anonymous benchmarks, but also room for improvement.Kauppaluottoa on joskus sanottu yritysten tärkeimmäksi lyhyen ajan rahoituksen lähteeksi. Vain viimeisinä vuosina akateeminen kirjallisuus on päässyt tutkimaan kauppaluottoon vaikuttavia tekijöitä transaktioihin perustuvan datan avulla. Tämä diplomityö pyrkii tutkimaan kuljetusalan yritysten maksuehtojen pituuteen vaikuttavia tekijöitä kuljetusalan yritysten ja heidän asiakkaidensa välisen laskudatan perusteella. Tämä työ on tehty suomalaisen hankinnan analysointi ohjelmistoyrityksen tarjoaman datan pohjalta. Data sisältää tietoja 24 eri asiakkaalta ja 14 925 eri toimittajalta yli 90 eri maasta. Transaktiotason laskudata sisältää laskupäivän, eräpäivän, laskun määrän ja yritysten tietoja. Datan analysointiin käytetään usean selittäjän lineaarista regressioanalyysia yhdessä suhteellisen tärkeyden ja varianssi analyysin kanssa. Tulosten perusteella yksittäisen toimittajan tarjoamat maksuehdot vaihtelevat sen asiakkaiden keskuudessa ja toimittaja käyttää maksuehtoja kilpailullisena keinona. Toimittajan ominaispiirteet vaikuttavat maksuehtoihin kaikkein eniten, ostajan ominaispiirteiden ollessa toiseksi suurin vaikuttava tekijä. Toimittajan ja ostajan ominaispiirteistä kaikkein tärkeimmät tekijät ovat heidän sijaintinsa, ostajan koon seuratessa tämän jälkeen. Keskimäärin maksuehtojen pituus on hieman lyhyempi maanosien ja maiden sisällä. Eri maanosien välillä maksuehtojen pituudessa on melko suuria eroja. Asiakkaan ja toimittajan välinen kaupankäynnin määrä vaikuttaa maksuehtojen pituuteen paljon vähemmän verrattuna asiakkaan kokoon. Toimittajat, joilla on eniten asiakkaita, on keskimäärin myös lyhyemmät maksuajat antaen ymmärtää että heillä on parempi neuvotteluvoima heidän asiakkaitaan kohtaan kuin toimittajilla joilla on vain yksi tai muutama asiakas koko datajoukossa. Muut vaikuttavat, mutta ei niin tärkeät muuttujat ovat asiakkaan toimiala, aika, asiakkaan ja toimittajan välinen laskumäärä ja jos toimittaja on uusi toimittaja ostajalle. Tulokset myös tukevat tapausyrityksen ideaa tarjota dynaamisia maksuehtojen vertailuarvoja asiakkailleen, missä vertailuarvot linkitettäisiin ja laskettaisiin toimittajien kautta yli asiakkaiden, tarkoittaen että asiakkaat näkisivät vertailuarvot laskettavan heidän omien toimittajien perusteella. Diplomityössä käytetyn datajoukon perusteella tapausyrityksellä on tarpeeksi dataa tarjota anonyymeja vertailutietoja, mutta tähän liittyen riittää myös parannettavaa