Caratteristiche di impresa e struttura del capitale

Studiare i fattori determinanti della struttura del capitale è da sempre, una domanda sulla quale viene posta attenzione in economia finanziaria. Nel secondo capitolo, l’analisi ha valutato il quadro teorico, in questa sezione si offre una visione empirica.

Tra i primi, Rajan & Zingales (1995) studiano le imprese non finanziarie appartenenti ai paesi G779 _{durante l’arco temporale 1987 – 1991. La valutazione}

empirica in cross section, presenta dal lato della variabile dipendente il livello di leverage (quoziente del debito su somma di debito e capitale proprio) nel 1991, le variabili indipendenti sono: Tangibility, Market to Book come misura delle opportunità di investimento, Size e Profitability, i valori sono misurati dalla media del periodo 1987 – 1990.

I risultati mostrano una correlazione positiva tra la presenza di asset tangibili e il livello di debito, motivata dalla possibilità di utilizzare i tangible asset come garanzie nei confronti dei finanziatori, diversamente le opportunità di investimento (Market to Book) presentano una relazione negativa, così come le imprese più profittevoli ottengono meno debito, a fronte di un possibile reinvestimento delle risorse generate. Le relazioni suddette sono stabili per tutti i paesi del campione, tuttavia, il fattore Size presenta una eccezione, evidenziando una correlazione positiva con il debito in tutte le nazioni, tranne in Germania dove questa è negativa, una possibile motivazione, indica che, laddove la liquidazione è più costosa, le imprese devono essere diffidenti nel ricorso al debito. In sintesi, nel contesto tedesco, le imprese di grande dimensione sono meno indebitate (Rajan & Zingales, 1995).

Ponendo attenzione sulle imprese di piccola e media dimensione, Hall et al. (2004) studiano un campione di imprese in diversi paesi europei, tra cui: Belgio, Germania, Spagna, Italia, Olanda, Portogallo e Regno Unito. I dati riferiscono all’anno 1995, la definizione dimensionale, include tutte le imprese con meno di 200 lavoratori.

Per valutare le determinanti del livello di debito è utilizzata un’analisi in cross section, calcolando due regressioni che differiscono per la variabile dipendente, la prima mostra il quoziente del debito a breve sul totale delle attività (Short-term debt to total asset), la seconda valuta il debito a lungo termine (Long-term debt to total asset), le variabili esplicative includono la profittabilità (Profitability), crescita (Growth), struttura patrimoniale (Asset Structure), dimensione (Size) e età (Age)80_.

Questi fattori sembrano spiegare solo in parte la struttura del debito a lungo termine, laddove Asset Structure e Size presentano una correlazione positiva, sinonimo che una maggiore presenza di immobilizzazioni materiali e maggiore longevità delle imprese guida verso un livello di debito più elevato (non sono significativi gli altri fattori). Diversamente, risultano essere tutti significativi nel riferimento al debito a breve termine (con segno negativo: Profitability, Asset Structure, Size, Age; unico con segno positivo è Growth).

La valutazione dell’incidenza dei diversi fattori, in ogni singolo paese, dal lato del debito a lungo termine (Long-term debt to total asset), mostra una relazione posivita per tutti i paesi con la profittabilità dell’impresa, dove per le altre variabili le evidenze sono miste tra le nazioni (Profitability correlazione negativa in Belgio e Portogallo, positiva in UK; Growth positiva e significativa solo in Spagna, Size positiva e significativa solo in Spagna, Olanda e UK; Age positiva in Spagna e negativa in UK) (Hall et al., 2004).

I lavori suddetti mostrano solo parte delle caratteristiche aziendali che influenzano la struttura del capitale, ma offrono una comparazione internazionale. Di seguito ci focalizziamo su alcuni studi più recenti, in Spagna e Italia.

Lòpez-Gracia & Sogorb-Mira (2008) propongono la valutazione empirica nell’inquadramento teorico della trade-off e pecking order theory su di un campione di PMI, individuate seguendo i criteri finanziari e di numero di impiegati, definiti a

80 _{Profitability è il quoziente tra profitti prima delle imposte e il turnover delle vendite, Growth il} tasso di crescita delle vendite nei tre anni precedenti, Asset Structure il quoziente tra attività materiali e totale delle attività, Size è il totale delle attività (equivalente in sterline) e Age il differenziale tra l’anno di incorporazione e il 1995 (anno di raccolta dei dati).

livello europeo81_{, in Spagna. I dati si presentano in formato panel, comprendendo}

3.569 imprese nell’arco temporale dal 1995 al 2004 (incluse solo se hanno un’ età pari o superiore a 8 anni).

La valutazione delle teorie utilizza un modello econometrico, con la seguente specificazione82_:

P_!" = U + (1 − V)P_!"&'+ V)_' (9TT>1DF?> D@( "@D>_!") + V)_% (62 P>BD W@( XℎF>ER_!") + V)₎ (P>T@YED ZFGH!") + V)* (+"2[Dℎ \MM2"DY3FDF>G!")

+ V)₊ (Z>DY"3 23 @GG>D_!") + V)_, (XF$>_!") + )_-(K@Gℎ JE2[_!")

+ )_. (K@Gℎ JE2[!"∗ +"2[Dℎ \MM2"DY3FDF>G!") + )/(^A>!") + _!+ _" + Y_!"

Dove “"_"#” indica il quoziente di indebitamento83_{, “#” è il coefficiente che misura}

la velocità di convergenza verso il livello ottimale (assume valori tra 0 e 1), e “(1 − #)” indica il valore dei costi di transazione, assunti inversamente proporzionali alla velocità di aggiustamento84_{. La stima dei risultati utilizza}

l’approccio GMM e Two stage least square al fine di controllare possibili problemi di endogeneità tra i regressori (nei risultati non vi sono rilevanti differenze tra i due modelli).

I risultati della stima GMM sono misti, ponendosi in parte in linea con il modello trade-off ("_"#$! +, No Debt Tax Shield - ; Growth Opportunities - ; Size + ), ma anche con la POT (Return On Asset - ; Cash Flow - ; Cash Flow * Growth Opportunities +; Age - ). Ulteriormente, dalla significatività dei regressori si ottiene l’indicazione che le PMI soffrono di elevati costi di transazione, da cui si presume il divario tra il quoziente di indebitamento osservato e quello ottimo. Inoltre il coefficiente “(1 − #)” è minore di quello osservato da altri autori per le imprese

81_{Si ricorda il riferimento alla definizione nella raccomandazione EU 2003/361, considerate SMEs} (Small and Medium Sized companies) tutte le imprese con: 1. Un numero di lavoratori minore di 250; 2. Fatturato minore di 50€ mln.; 3. Totale dell’Attivo minore di 43€ mln. Definizione disponibile al link: https://ec.europa.eu/growth/smes/sme-definition_en.

82 _{Il modello è descritto utilizzando il nome completo delle variabili. Per la completa specificazione} della creazione del modello, che gli autori definiscono “annidato”, si rinvia alla sezione 2 e sezione 3, in (López-Gracia & Sogorb-Mira, 2008).

83 _{Calcolato come il logaritmo del rapporto tra debito totale e equity.}

84 _{I costi di transazione sono inversamente proporzionali perché si assume, dove questi sono di} ammontare minore, una maggiore velocità di convergenza tra l’impresa e il livello di debito ottimo.

quotate, sinonimo che le PMI impiegano un periodo di tempo maggiore per convergere al loro livello di debito ottimale (López-Gracia & Sogorb-Mira, 2008). La Rocca et al. (2009) valutano il contesto delle PMI Italiane85 _{durante l’arco}

temporale 1996 al 2005 utilizzando un approccio in panel data, includendo le imprese per le quali i dati sono disponibili durante un periodo di almeno 5 anni. La valutazione empirica applica un modello in fixed effect in formato least-squares dummy variable (LSDV), permettendo di cogliere gli effetti specifici del settore industriale di appartenenza, nonché temporali, evitando distorsioni nei risultati dovuti a variabili omesse. La variabile dipendente è il quoziente tra financial debt e la somma di financial debt plus equity, controllando per fattori che influenzano la struttura del capitale: Age, Age2_{, Profitability, Dummy south, Size, Tangibility e}

Ownership86_.

I risultati mostrano una relazione non lineare tra il ciclo di vita dell’impresa e il quoziente di indebitamento, motivato dal fatto che la crescita dell’impresa e la capacità di generare internamente flussi di cassa porta a un ribilanciamento della struttura finanziaria (correlazione positiva con Age e negativa con Age2_).

Considerata anche la differenza territoriale che caratterizza la penisola italiana, dove l’area meridionale risulta essere un territorio in cui le aziende sono meno abili nell’ottenere debito (Dummy south correlata negativamente), in fine una proprietà maggiormente concentrata sembra guidare ad un minor livello di debito (correlazione negativa con la variabile Ownership). Risulta quindi la POT (Age +, Profitability -, Size +, Tangibility +, Growth +) una buona candidata nella spiegazione della struttura del capitale, tuttavia, l’ importanza del lavoro si pone nei confronti dei policy-makers, nell’impegno a sviluppare un sistema finanziario adeguato alla crescita delle PMI, in tutto il territorio italiano (la Rocca et al., 2011). Rimanendo in Italia, il lavoro di D’Amato (2019) offre una visione dei fattori determinanti della struttura del capitale nelle PMI, utilizzando un ampio balanced panel data comprensivo di 14.500 imprese nell’arco temporale 2006 – 2016,

85 _{Anche in questo caso i criteri dimensionali utilizzati seguono la direttiva europea, tuttavia sono} incluse solo se rispettano i requisiti minimi di capitale pari al totale delle attività uguale o superiore a 2 € mln.

86_{Indica il livello di concentrazione proprietaria in scala da 0 a 8, laddove assume il valore di 0 se il} livello di concentrazione è minore del 5% e 8 se maggiore del 50%.

laddove, dalla valutazione della significatività del test di Hausman viene utilizzato un modello fixed effect.

I fattori prevalenti nella guida della struttura finanziaria sono l’età (Firm Age), la presenza di immobilizzazioni materiali (Asset tangibility), la profittabilità (Profitability) e la volatilità dei risultati reddituali (Firm risk), tutti con effetto negativo, favorendo la visione della pecking order theory87_{. Inoltre anche la}

presenza di mezzi liquidi nell’impresa guida verso un livello minore di debito, così come la variabile No Debt Tax Shield presenta una correlazione positiva in contrasto con la teoria del trade-off. Solo la variabile dimensionale (Size) evidenzia una correlazione positiva con il debito finanziario, in linea con la TOT.

Inoltre, la dimensione temporale sembra avere un ruolo determinante nel comportamento finanziario, poichè, valutando solo il periodo pre-crisi (2006 - 2008) i risultati si mostrano essere più bilanciati tra TOT e POT88_{, per poi}

convergere verso la POT durante (2009 - 2012) e dopo (2013 - 2016) la recessione (D’Amato, 2019).

Concludiamo, con la valutazione del recente lavoro proposto da Serrasqueiro et al. (2020), utilizzando un campione di 615 imprese in Spagna, tra cui 398 family business89 _{e 215 no-family firms, durante l’arco temporale 2006 – 2014, vengono}

studiate le determinanti della struttura finanziaria e la velocità di aggiustamento verso il livello di debito ottimale, nell’ottica della dynamic trade-off theory. Le variabili che rispecchiano le caratteristiche aziendali, nella determinazione del comportamento finanziario, sono: Profitability, Size, Asset structure, Growth, No Debt Tax Shield, Default Risk, Age e Effective tax rate. Oggetto di indagine sono i quozienti di indebitamento, rispettivamente a breve e a medio-lungo termine.

87 _{In particolare, seguendo queste evidenze, le imprese in attività da più anni, riescono ad avere} maggiori flussi di cassa e quindi finanziarsi internamente, consistentemente con la correlazione negativa presentata anche per la profittabilità.

88 _{Durante il periodo che anticipa la crisi l’età (+), la dimensione (+) e le opportunità di crescita (-)} sono in linea con la TOT, in contrasto la tangibilità delle attività (-), profittabilità (-) e liquidità (-) risultano favorire la POT. Nel periodo di crisi e successivo la dimensione dell’impresa e le opportunità di crescita sono rispettivamente, negativamente e positivamente correlate.

89 _{La definizione di impresa familiare utilizzata è in senso ampio, cioè vengono comprese tutte le} aziende in cui la proprietà appartiene al fondatore, o a un suo parente (legame di sangue e matrimoniale), valutando la permanenza della proprietà nel tempo. I dati sono raccolti da SABI BvD e verificati attraverso intervista telefonica.

Valutando la natura panel dei dati di analisi, viene utilizzato lo stimatore GMM per l’analisi empirica sulle determinanti della struttura finanziaria, data la validità degli strumenti utilizzati (test di Hansen non significativo) e dall’assenza di correlazione del secondo ordine, si ritiene che lo stimatore sia robusto per entrambe le tipologie proprietarie90_.

Una maggiore profittabilità dell’impresa riduce il livello di debito, sia a breve che a lungo termine, senza alcuna differenza tra le due caratteristiche proprietarie, determinante, anche la presenza di tangible asset correlata, in entrambi i casi, negativamente con il debito a breve e positivamente con i finanziamenti a lungo termine, risultato che trova motivazione indicando che la presenza aiuta a diminuire le asimmetrie informative tra imprese e finanziatori. La crescita imprenditoriale è correlata ad un maggiore ricorso al debito, inoltre la variabile No Debt Tax Shield, in contrasto con la TOT, è correlata positivamente con il livello di debito (ad eccezione del debito a breve, dove non è significativa, nelle imprese non familiari). La volatilità dei risultati reddituali (Default Risk) non risulta essere un elemento significativo nella determinazione del comportamento finanziario, inoltre, la dimensione (Size) evidenzia una relazione positiva con il debito a lungo termine, solo nelle imprese familiari. Assieme queste evidenze favoriscono, indipendentemente dalla tipologia proprietaria, la pecking order theory.

Infine, riferendo alla velocità di aggiustamento del debito, le imprese familiari presentano una rapidità maggiore nei confronti del debito a lungo termine, inversamente le non familiari risultano essere più veloci per il debito a breve. Tuttavia, in generale si evidenzia una graduale velocità, verso l’equilibrio ottimale, affermando, ancora una volta, l’importanza della pecking order theory nel confronto con la dynamic trade-off theory (Serrasqueiro et al., 2020).

Questa breve rassegna della letteratura in merito, ha permesso di identificare alcune delle caratteristiche specifiche dell’impresa, utilizzate nella valutazione empirica sulla struttura del capitale, con riferimento anche al dualismo teorico tra trade-off e pecking order theory.

90 _{La valutazione empirica non identifica la proprietà familiare, o meno, in una variabile dicotomica,} ma si ottengono rispettivamente due sotto campioni, come indicato in precedenza, di 398 imprese familiari e 215 non familiari.