Il modello proposto viene testato su un campione di imprese italiane estratte dalla banca dati Mediobanca - Ricerche & Studi. Il campione oggetto della presente analisi si compone di imprese italiane quotate e non, monitorate per il periodo 1980-2011 (32 anni). Nel processo di selezione del campione non sono state selezionate imprese appartenenti al settore finanziario e assicurativo. Pertanto, il campione d’analisi si compone di 253 imprese e 2819 osservazioni.
Per verificare il ruolo di fattori di moderazione sul segno e l’intensità della relazione fra cash
holdings e performance viene applicato il seguente modello empirico.
Performance = f(Cash holdings, Variabili di Moderazione, Cash holdings × Variabili di Moderazione, Variabili di Controllo)
Un dettaglio delle variabili utilizzate, sia per misurare effetti diretti che per apprezzare la rilevanza delle moderazioni, sono riportate nell’appendice 2. Come variabile dipendente nello studio vi è utilizzato il ROA, quale proxy delle performance d’impresa, misurato dal rapporto fra risultato operativo e totale attivo. Dato che in Italia, più che in altri paesi europei, il mercato azionario ha una rilevanza marginale e poche sono le imprese quotate, è stata considerata una misura contabile di performance, in modo da poter considerare un più ampio campione di imprese (Dittmar, Mahrt-Smith 2007; Fresard 2010). Considerato che la performance operativa può essere influenzata dal settore di appartenenza, si usa una misura corretta per il settore di appartenenza,
industry adjusted roa (secondo la tassonomia di Pavitt); ciò permette di esaminare le performance a
prescindere da qualsiasi fattore a livello settoriale che possa influenzare il risultato operativo. È probabile che il cash holdings potrebbe offrire un vantaggio competitivo superiore in alcuni settori rispetto ad altri. Come riportato da Faraci, La Rocca (2011) e suggerito da Slater, Zwirlein (1992), le imprese non dovrebbero essere in grado di realizzare un Roa superiore alla media nel loro settore, se non si detiene un vantaggio competitivo. Pertanto, il Roa rappresenta una linea-guida della capacità aziendale di creare valore (Varaiya et al. 1987) e il Roa industry-adjusted viene usato tradizionalmente per approssimare il potere di mercato dell’impresa (Bettis 1981). Nello specifico, la misura di performance operativa viene corretta sottraendo dal valore dell’indicatore, per ogni impresa e per ogni anno di osservazione, il valore medio per le imprese che appartengono allo stesso settore.
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La variabile indipendente chiave è Cash holdings, misurato come le disponibilità di cassa ed equivalenti sul totale dell’attivo. Oltre alla cassa vengono considerati anche investimenti a breve termine e ad altra liquidità (facilmente convertibili in denaro e che comportano un rischio di perdita di valore irrilevante). Inoltre, è stata inserita nel modello anche la variabile cash al quadrato per verificare la presenza di un eventuale legame non lineare.
Nel modello sono presenti alcune variabili di controllo (leverage, tangibility, size, growth
opportunity), considerate dalla letteratura passata come importanti determinanti delle performance
d’impresa. La variabile leverage, misurata attraverso il rapporto fra debiti finanziari su debiti finanziari più equity, permette di monitorare la capacità di acquisire ulteriori risorse finanziarie esterne. La variabile tangibility, calcolata attraverso il rapporto fra attività tangibili e totale attività, è utile per misurare il peso degli asset aziendali potenzialmente utilizzabili come garanzie patrimoniali nelle richieste di affidamento, riducendo in tal modo il grado di asimmetrie informative e di information opacity. La variabile size, misurata come logaritmo delle attività totali, evidenzia come una superiore dimensione aziendale, offrendo maggiori garanzie patrimoniali e stabilità dei flussi di cassa, dovrebbe essere inversamente proporzionale alla probabilità di default. La variabile
growth opportunity tiene conto delle opportunità di crescita dell’impresa ed è misurata attraverso il
tasso di crescita delle vendite. Fra le altre variabili di controllo sono state inserite delle variabili dummy che hanno permesso di tener conto del ruolo delle imprese che effettuano una diversificazione di prodotto, delle imprese che hanno a controllo familiare, delle imprese che hanno investitori istituzionali e quelle non quotate in Borsa.
In merito ai fattori di moderazioni, molteplici sono i criteri applicati in modo da testare le ipotesi di ricerca. Da un punto di vista empirico, al fine di verificare l’effetto del debito viene utilizzata una variabile di interazione tra cash holdings e una dummy pari a 1 se l’impresa ha un elevato livello di indebitamento (in base al valore mediano). Per verificare se la relazione fra cash holdings e performance è moderata dall’esistenza di un controllo familiare, viene inserita nel modello una variabile d’interazione il cash holdings e una dummy famiglia, pari a 1 in caso di imprese a controllo familiare11. Per testare se la relazione fra cash holdings e valore è moderata dalla presenza di investitori istituzionali nel capitale di rischio, viene considerata una variabile d’interazione fra il cash holdings e una dummy pari a 1 in caso di impresa con al suo interno investitori istituzionali.
11 Un’impresa per qualificarsi come impresa di famiglia, deve soddisfare almeno uno dei seguenti due criteri: a) il fondatore e/o membri della famiglia devono detenere più del 25% delle azioni, oppure b) se la famiglia fondatrice possiede meno oltre il 25% delle azioni, la famiglia deve essere rappresentata nel Consiglio di Amministrazione o nel Consiglio di Sorveglianza.
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Per indagare la rilevanza di problemi di financial constraint viene applicato l’indice Whited, Wu (2006). Si tratta di un indice costruito attraverso l’applicazione della seguente formula: - 0.091 x CF - 0.062 x DIVPOS + 0.021 x TLTD - 0.044 x LNTA + 0.102 x ISG - 0.035 x SG. Deriva dalla combinazione lineare di sei fattori: CF è il rapporto tra il flusso di cassa e il totale dell’attivo; DIVPOS è un indicatore che assume il valore di uno se l'impresa paga dividendi, TLTD è il rapporto tra il debito a lungo termine e il totale dell’attivo, LNTA è il logaritmo naturale del totale delle attività, ISG è la percentuale della crescita delle vendite del settore in cui opera l'impresa, SG è percentuale della crescita delle vendite dell'impresa. Valori elevati dovrebbero identificare imprese vincolate finanziariamente. Seguendo la metodologia utilizzata da Almeida et al. (2004), è stato suddiviso il campione in due gruppi di imprese (financially constrained vs financially
unconstrained), a seconda dei valori assunti dall’indice di Whited, Wu (2006). In particolare, per
misurare tale effetto di moderazione viene usata una variabile di interazione fra il cash holdings e una dummy pari a 1 per imprese constrained che presentano un valore elevato dell’indice di Whited-Wu (superiore ai primi due decili), altrimenti zero.
Al fine di verificare differenze fra imprese quotate e non, viene considerata l’interazione fra cash holdings e una dummy unlisting, pari a 1 in caso di imprese non quotate. Per testare se la relazione fra cash holdings e valore è moderata dalle politiche di diversificazione, viene considerata una variabile d’interazione fra il cash holdings e una dummy pari a 1 in caso di impresa multi business, operante in più di un settore industriale. Inoltre, per esaminare il ruolo del cash holdings sulle performance d’impresa durante la recente crisi finanziaria, quale proxy del ruolo di shock macro-economici, si considera l’interazione fra il cash holdings e delle variabili dummy per gli anni di crisi, dal 2008 al 2011 (ultimo anno nel campione). Al riguardo, è opportuno segnalare che l’Italia è stata particolarmente colpita a partire dal 2008 dalla recente crisi, che ha riportato indietro di dieci anni i livelli di produzione (Accetturo et al., 2011).
Inoltre, per misurare l’effetto dello sviluppo del sistema finanziario sulla relazione fra liquidità e performance, si considera l'interazione tra il cash holdings e una variabile dummy riforma bancaria pari a 1 per gli anni successivi 1990, vale a dire quando è stata attuata la riforma del sistema bancario. L’attuale fisionomia del sistema bancario e finanziario è il frutto di un complesso processo che ne ha modernizzato la struttura e lo ha condotto a una piena integrazione nei maggiori mercati internazionali. Le tappe principali di tale lungo percorso sono state l’introduzione del Testo Unico della banca e della finanza e le privatizzazioni, con un intenso processo di consolidamento e la progressiva apertura all’estero del sistema. Inoltre, vengono inserite delle misure del livello di sviluppo del mercato finanziario. Una prima misura, sempre con riferimento al ruolo del sistema bancario in Italia, considera l'interazione tra il cash holdings e una
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variabile di sviluppo bancario, calcolata come rapporto fra credito privato delle banche e altri istituti finanziari su PIL. Ulteriormente, per misurare lo sviluppo del mercato azionario, sostanzialmente poco sviluppato rispetto non solo a quello americano, ma anche in confronto ad altri paesi europei, si utilizza una variabile di sviluppo del mercato, calcolata come rapporto fra capitalizzazione di mercato e PIL.