Costruzione delle variabili

La prima analisi da condurre sul campione è di tipo descrittivo. Il campione sarà suddiviso sia in base alla società sia in base al settore, e si analizzeranno tutte le variabili singolarmente, descrivendo il loro andamento e cercando di trovare una connessione con la variabile dipendente. Questa analisi descrittiva sarà condotta su due insiemi di variabili: uno relativo agli indici di bilancio e uno relativo agli indicatori non finanziari. L’analisi sugli indicatori non finanziari sarà solo di tipo descrittivo a causa della loro scarsità e mancanza di serie storiche. Per questo motivo si utilizzerà, come già detto in precedenza, il rating etico come variabile riassuntiva di tutti gli indicatori finanziari.

Le variabili non finanziarie prese in considerazione sono:

1. Numero di addetti CSR (NUMBER_EMPLOYEES_CSR), esprime il numero totale dei dipendenti dell’azienda divulgati nel report annuale sulla Corporate Responsibility. Il numero è composto da: % di turnover di dipendenti, % di dipendenti appartenenti ad un sindacato, % di donne lavoratrici, % di donne nel management, % di minoranze lavoratrici, % di disabili che lavorano, % di minoranze nel management, dipendenti vittime;

2. Politica di sicurezza sanitaria (HEALTH_SAFETY_POLICY), questa politica indica se l’azienda ha riconosciuto internamente i rischi e le responsabilità concernenti la salute e la sicurezza che il lavoro in azienda potrebbe causare e se sta cercando di migliorare la propria situazione a riguardo;

3. Politica di remunerazione equa (FAIR_REMUNERATION_POLICY), indica se l’azienda ha dimostrato un impegno a livello di gruppo per garantire una remunerazione adeguata;

4. Utilizzo di corsi di formazione per istruire i dipendenti sulla CSR (EMPLOYEE_CSR_TRAINING), questo indicatore informa se la società conduce corsi di formazione per i propri dipendenti in ambito CSR; 5. Politica di pari opportunità (EQUAL_OPPORTUNITY_POLICE), questa

politica indica se l’azienda ha assunto un impegno preventivo per evitare la discriminazione di ogni tipo;

6. Politica dei diritti umani (HUMAN_RIGHTS_POLICY), è una politica adottata dall’azienda per implementare ogni iniziativa sulla protezione dei diritti umani dei dipendenti;

7. Punteggio sulla comunicazione ambientale

(ENVIRON_DISCLOSURE_SCORE), è un punteggio dato da Bloomberg basato sulla quantità di informazioni ambientali che l’impresa comunica nei suoi report. Questo punteggio può andare da 0.1 quando l’impresa divulga informazioni minime, fino a raggiungere il punteggio di 100 quando ogni informazione è data;

8. Punteggio sulla comunicazione sociale

(SOCIAL_DISCLOSURE_SCORE), equivale alla spiegazione dell’

ENVIRN_DISCLOSURE_SCORE, tuttavia il punteggio è dato alla

quantità di informazioni societarie ;

9. Punteggio sulla comunicazione della corporate governance

(GOVNCE_DISCLOSURE_SCORE), equivale alla spiegazione dell’

ENVIRN_DISCLOSURE_SCORE, tuttavia il punteggio è dato alla

quantità di informazioni relative alla governance aziendale.

Le variabili appena elencate sopra sono comuni a tutte le società considerate, per alcune società del campione è stato possibile esaminare anche altre variabili ESG (come

il totale rifiuti riciclati, emissioni di CO2,ecc.), poiché riportate dal dataset Bloomberg o

cercate nei report di sostenibilità pubblicati dalle società, in questo modo si è integrato ulteriormente l’analisi. Inoltre, come ripetuto più volte, essendo il bilancio di sostenibilità volontario, non si ha lo stesso range temporale per tutte le società e perciò gli indicatori extra finanziari analizzati varieranno da società a società in base alla disponibilità dei dati.

In seguito si condurrà un’analisi di tipo quantitativo sul campione, utilizzando il programma STATA (versione 12.0). Essa sarà una regressione lineare di tipo panel o longitudinale. Lo studio di dati panel o longitudinali permette di analizzare osservazioni ripetute per lo stesso individuo in istanti temporali diversi. Supponiamo di avere N

individui per 3 anni, la realizzazione relativa al primo individuo 𝑦_!,! sarà così definita

𝑋 = 𝑥!!", 𝑥!!", 𝑥!!" per i tre anni considerati. Il dataset di dati panel descritto sopra si

Tabella 14: Esempio di dataset di dati panel Individuo Anno 𝒚_𝒊𝒕 𝒙_𝟏𝒊𝒕 𝒙_𝟐𝒊𝒕 𝒙_𝟑𝒊𝒕 A 2010 𝑦!,!" 𝑥!,!,!" 𝑥!,!,!" 𝑥!,!,!" A 2011 𝑦_!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! A 2012 𝑦!,!" 𝑥!,!,!" 𝑥!,!,!" 𝑥!,!,!" B 2010 𝑦_!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" B 2011 𝑦_!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! B 2012 𝑦_!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" … … … … … … N 2010 𝑦_!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" N 2011 𝑦_!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! 𝑥_!,!,!! N 2012 𝑦_!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!" 𝑥_!,!,!"

Fonte: elaborazione personale

In questo studio le aziende prese in considerazione sono 12, per la maggior parte delle aziende si è riusciti ad avere gli stessi anni a disposizione, per altre aziende il periodo temporale è ridotto. Tuttavia, utilizzando il programma STATA, esso è in grado di lavorare anche con informazioni mancanti (missing values); semplicemente nella produzione dell’output ignora queste informazioni mancanti.

L’analisi quantitativa sarà prodotta su due raggruppamenti diversi: società e settore. La variabile dipendente è il rating tradizionale. Si può definire come una sorta di “rating tecnico” poiché si basa solo su dati di bilancio e non tiene in considerazione l’analisi qualitativa. Se variabili molto rilevanti dovessero risultare non significative, la spiegazione principale è dovuta al fatto che il rating utilizzato dalle CRAs, il rating cosiddetto operativo, è il risultato di due analisi: descrittiva e quantitativa. In questo elaborato si è voluto utilizzare, nonostante questo limite, le variabili quantitative poiché lo scopo principale è osservare se esiste una relazione tra rating tradizionale e rating etico, ponendo meno importanza sulla significatività delle altre variabili esplicative.

Le variabili quantitative utilizzate per la regressione sono 5: 1. ROE;

2. ROI;

3. Interest Coverage Ratio (INT_C_RAT); 4. Leverage Ratio (LEV_RAT);

5. Rating etico (RATING_ET).

Si è scelto di utilizzare solo queste cinque variabili a causa della scarsità di numerosità dei dati disponibili e poiché rappresentative di ogni area analizzata nel Capitolo 3, paragrafo 6. Inoltre, si è deciso di non utilizzare un indicatore di liquidità (current ratio) a causa dei suoi limiti. Non è ancora riconosciuto a livello unanime (almeno da parte delle “tre sorelle”), se esiste un legame tra tale indicatore e la solvibilità delle imprese. A favore di questa ipotesi (cioè della mancanza di relazione tra rating e indice di liquidità) si rimanda agli studi di Kaplan e Urwitz, i quali non hanno utilizzato variabili di liquidità a breve termine poiché studi precedenti avevano evidenziato la non significatività della relazione (Kaplan e Urwitz, 1979). Quindi, le variabili utilizzate permettono di studiare 4 aree: area redditività (ROE, ROI), area

coverage (interest coverage ratio), area leverage (leverage ratio) e area eticità (rating