ANALISI DELLA VARIANZA

L'analisi della varianza (ANOVA) spiega quanta parte della variazione della variabile di interesse è spiegata da diversi insiemi di variabili. In questo contesto si utilizza l'ANOVA per rispondere alla domanda relativa all'importanza delle diverse fonti (caratteristiche delle imprese e dei paesi) nello spiegare la variazione della leva finanziaria delle imprese.

Come sarà mostrato in questo paragrafo, Jõeveer dimostra che l'influenza dei fattori sulla leva finanziaria delle imprese varia a seconda del tipo di impresa. In particolare, i fattori paese sono determinanti meno importanti della struttura del capitale per le grandi imprese piuttosto che per le piccole imprese. Questa conclusione è in accordo con la previsione di Holmstrom e Tirole (“Financial intermediation, loanable funds, and the real sector”, 1997) secondo cui le piccole imprese non hanno i requisiti per ottenere finanziamenti esterni e, di conseguenza, è probabile che i fattori specifici del paese contribuiscano maggiormente alla determinazione della leva finanziaria. È più probabile che le grandi imprese entrino invece in mercati azionari internazionali, il che conferma che per queste imprese la situazione dei mercati finanziari nazionali è meno importante.

Un risultato analogo si ottiene tra le imprese quotate in borsa, in quanto la variazione della leva finanziaria di queste imprese è meno influenzata da fattori nazionali rispetto alle imprese non quotate.

92 In un modello più ricco, Jõeveer aggiunge alle variabili dummy nazionali una serie di variabili specifiche del paese note in letteratura per spiegare il leverage dell’impresa. Anche dopo aver controllato le variabili specifiche del paese osservabili, le dummy nazionali spiegano ancora circa il 10% della variazione della leva finanziaria. Questo dato suggerisce che ci sono differenze istituzionali significative (non osservabili) tra i paesi che spiegano la leva finanziaria delle imprese.

Si utilizzano quattro serie di variabili esplicative: dimensione, settore, paese e anno. In questa sezione, si esplora in che misura fattori diversi spiegano le variazioni della leva finanziaria. Sono stati utilizzati dati aggregati di imprese di diversi paesi e per più di otto anni. L'analisi dei dati aggregati è più potente della semplice analisi dei dati trasversali in quanto consente di incorporare fattori specifici per impresa e per paese, oltre agli effetti del paese invarianti nel tempo.

La tabella 4.3, pannello A, riporta i risultati dell'ANOVA ottenuti da Jõeveer per la leva finanziaria ampia delle società quotate. La quota maggiore (circa il 50%) della variazione della leva finanziaria è spiegata dalle dummies del settore. Le dummies della dimensione e le dummies del paese spiegano rispettivamente il 20% e il 18%. Nella seconda colonna sono aggiunte la redditività dell'impresa e la tangibilità. I risultati sembrano essere solidi all'inclusione delle variabili specifiche dell'impresa e il modello guadagna il 2 % in potere descrittivo. Nell'ultima colonna della tabella, oltre alle caratteristiche dell'impresa, sono incluse anche le variabili specifiche del paese. La quota esplicativa delle dummies del paese scende al 10 %. Pertanto, le caratteristiche non osservabili dei paesi spiegano il 10 % della variazione della leva finanziaria delle imprese quotate.

La tabella 4.3, pannello B, presenta i risultati ANOVA comparabili per la leva finanziaria stretta delle imprese quotate. A differenza della leva finanziaria ampia, l'inclusione di caratteristiche specifiche delle imprese riduce in modo significativo il potere esplicativo delle dimensioni, del settore e delle dummies del paese, mentre l'inclusione di variabili specifiche del paese ha scarsi effetti.

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Tabella 4.3: ANOVA per le imprese quotate.

Fonte: Jõeveer K. (2012), “What do we know about the capital structure of small firms?”.

I numeri nelle celle si riferiscono alla somma parziale dei quadrati (SSR) mentre i numeri tra parentesi si riferiscono al numero di indicatori. Le caratteristiche dell'impresa sono la tangibilità definita come attività materiali sul totale dell'attivo e la redditività definita come profitto sul totale dell'attivo. Le caratteristiche del paese sono il tasso di crescita del PIL, il risparmio sul PIL, l'inflazione, la capitalizzazione totale di mercato sul PIL, l'aliquota dell'imposta sul reddito societario, l'indice di percezione della corruzione, l'indice di protezione dei diritti degli azionisti e l'indice di protezione dei diritti dei creditori.

La tabella 4.4, pannello A, presenta i risultati dell’autore per l'ampia leva finanziaria per le società non quotate. Le dummies del paese spiegano quasi la metà, mentre le dummies del settore e quelle delle dimensioni spiegano rispettivamente circa un quarto e un quinto della variazione della leva

94 finanziaria. L'inclusione delle caratteristiche delle imprese nella seconda colonna dimezza l'importanza delle dummies delle dimensioni, del settore e del paese. L'inclusione delle variabili paese nella colonna 3 riduce ulteriormente la significatività delle dummies del paese. Tuttavia, il 7% della variazione della leva finanziaria è spiegato da fattori istituzionali nazionali non osservabili.

La tabella 4.4, pannello B, presenta i risultati ANOVA comparabili per la leva finanziaria stretta.

Per questa definizione di leva finanziaria, le dummies del paese sono ancora più importanti, ma l'inclusione delle caratteristiche dei paesi variabili nel tempo fa un buon lavoro nel ridurre l'importanza dei fattori nazionali non osservabili. Le dimensioni e il settore dell'impresa spiegano una piccola quota della variazione della leva finanziaria stretta.

Tabella 4.4: ANOVA per le imprese non quotate

Fonte: Jõeveer K. (2012), “What do we know about the capital structure of small firms?”.

95 Un risultato interessante dal confronto tra società quotate e non quotate è che, mentre gli effetti del settore spiegano circa 2,5 volte di più degli effetti paese per le società quotate, per le società non quotate il modello è invertito: gli effetti paese spiegano circa due volte di più degli effetti del settore (per la definizione ristretta di leva finanziaria anche cinque volte di più). Sembra quindi che il paese di incorporazione fornisca informazioni più preziose per le imprese non quotate in borsa. Una spiegazione della diversa influenza dei fattori nazionali per le imprese quotate e non quotate è che le imprese quotate hanno migliori opportunità di finanziamento: essere quotate in borsa può essere considerato un segnale di buona qualità e quindi le potenziali fonti di finanziamento per queste imprese non sono limitate ai finanziatori nazionali.

Ciò spiega perché la variazione della leva finanziaria delle società quotate è meno spiegata da fattori nazionali rispetto alle società non quotate. Di conseguenza, per le società quotate la tecnologia del settore industriale rappresenta la parte più importante della determinazione della leva finanziaria. Le società non quotate, invece, si affidano principalmente ai finanziamenti del mercato interno. Pertanto, i fattori nazionali sono molto importanti per spiegare la variazione della leva finanziaria.

Jõeveer fa notare che gli R² adjusted sono piuttosto bassi. In uno studio comparabile Booth et al.

(2001) hanno ricevuto un R² superiore al 40 %. D'altra parte, Schmukler e Vesperoni (2001) hanno riportato un R² del 4-12 %. Una questione aperta è in che misura la bassa potenza esplicativa degli studi empirici esistenti corrisponda all'errore di misurazione dei rapporti di leva finanziaria o, in alternativa, alla mancanza di modellizzazione dinamica.

Poiché le imprese quotate in borsa sono in media molto più grandi di quelle non quotate, è interessante vedere come le imprese di gruppi di dimensioni diverse rispondono agli effetti del settore e del paese. Nella tabella 4.5, pannello A, i risultati sono presentati per le imprese quotate in borsa. Tuttavia le imprese dei tre gruppi di dimensioni più piccole sono raggruppate in quanto il numero di osservazioni in ciascuna classe separatamente risultava limitato.

Le dummies del settore spiegano una quota maggiore di variazione della leva finanziaria ampia rispetto agli effetti paese in tutte le classi di dimensione. Lo stesso vale per il leverage stretto (tabella 4.5, pannello B).

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Tabella 4.5: risultati ANOVA per le diverse dimensioni di imprese quotate

Fonte: Jõeveer K. (2012), “What do we know about the capital structure of small firms?”.

La tabella 4.6 presenta i risultati per le imprese non quotate. Fino alla quarta classe di dimensione delle imprese, i fattori paese spiegano la quota maggiore di variazione della leva finanziaria ampia (pannello A). Le caratteristiche del settore e del paese spiegano all'incirca la stessa quota di variazione per le imprese del quarto gruppo di dimensioni. Le imprese più grandi affrontano un andamento inverso: gli effetti del settore dominano ampiamente gli effetti paese. In altre parole, si osserva la diluizione degli effetti paese quando le imprese diventano più grandi.

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Tabella 4.6: risultati ANOVA per diverse dimensioni di imprese non quotate

Fonte: Jõeveer K. (2012), “What do we know about the capital structure of small firms?”.

Le più grandi imprese non quotate condividono una caratteristica comune con le imprese quotate:

gli effetti del settore industriale dominano gli effetti del paese. Di conseguenza, è importante distinguere le dimensioni dell'impresa oltre alla proprietà. Sembra che l’essere quotata in borsa non incida sulle fonti che determinano la struttura del capitale delle grandi imprese. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che le grandi imprese hanno maggiori probabilità di essere quotate in borsa e di emettere capitale proprio sui mercati internazionali.

È interessante notare che per la definizione di leva finanziaria stretta si osserva lo stesso schema per tutte le classi di dimensione: i fattori paese rimangono il fattore più importante per tutte le imprese, indipendentemente dalle dimensioni (Tabella 4.6, pannello B).

Per indagare maggiormente sulla composizione delle passività si riporta la tabella 4.7 ricavata anch’essa da Jõeveer e che mostra la struttura delle passività per gruppi di dimensione. La considerazione più rimarchevole che può essere fatta è che le passività correnti sono molto più importanti per le imprese più piccole (dimensione 1) mentre la struttura delle passività delle imprese più grandi (dimensione 5) assomiglia di più alla struttura delle passività delle imprese quotate in borsa. I diversi risultati riscontrati nell'ANOVA sui gruppi dimensionali delle imprese, pur utilizzando diverse misure di leva finanziaria, richiamano l'attenzione.

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Tabella 4.7: struttura delle passività per gruppi di dimensione nei paesi europei.

99 Fonte: Jõeveer K. (2012), “What do we know about the capital structure of small firms?”.

L'analisi di questa sezione ha mostrato che sia le variabili specifiche dell'impresa che quelle del paese sono importanti nello spiegare la variazione della leva finanziaria, anche se l'importanza relativa di tali fattori varia a seconda del tipo di impresa. Infatti le imprese piccole e non quotate sono maggiormente influenzate dalle caratteristiche del paese rispetto alle grandi imprese quotate, indipendentemente dalla misura della leva finanziaria utilizzata. Inoltre, parte del potere esplicativo del paese emerge ancora da fattori istituzionali non osservabili.