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anno       1,07E-­‐03   1,45E-­‐03   politico       -­‐3,12E-­‐01   2,49E-­‐01   product       6,56E-­‐08   2,38E-­‐10   staff       2,41E-­‐07   6,11E-­‐07  

Il terzo modello che analizza l’effetto scala, dunque la correttezza o meno della scelta

di operare ad una determinata scala120, è il migliore in termini di correlazione: 𝑅!

suggerisce una buon capacità esplicativa del modello e anche il grafico dei residui è buono.

    Multiple  R-­‐squared   Estimate   Std.  Error   scale  (N=89)   0.6365          

intercept       -­‐1,56E-­‐01   1,04E+00   azionariato       7,87E-­‐03   8,21E-­‐03   gruppo       -­‐3,45E-­‐03   6,79E-­‐03   ingrosso       -­‐8,88E-­‐04   5,91E-­‐03   n.amministratori       -­‐1,75E-­‐03   1,80E-­‐03   donne       1,30E-­‐02   1,68E-­‐02   laurea       -­‐3,08E-­‐02   1,02E-­‐02   anno       5,99E-­‐04   5,32E-­‐04   politico       -­‐1,34E-­‐02   9,09E-­‐03   product       4,94E-­‐10   8,70E-­‐11   staff       -­‐1,83E-­‐04   2,24E-­‐05  

CAPITOLO 5

Discussione e conclusioni.

                                                                                                               

120  Romano  G.  e  Guerrini  A.,  Measuring  and  comparing  the  efficiency  of  water  utility   companies:  A  data  envelopment  analysis  approach,  2011.  

Nel corso di questa tesi sono stati approfonditi diversi temi riguardanti l’impatto della governance sull’efficienza delle aziende idriche italiane.

Per stabilire i livelli di efficienza abbiamo utilizzato il metodo Dea e successivamente siamo passati all’elaborazione del metodo di regressione lineare per individuare quali variabili, riguardanti le 89 aziende censite, incidono in misura maggiore su questi livelli.

Il primo modello analizzato ha, come variabile dipendente, l’efficienza globale, cioè

crste. L’𝑅! ha assunto un valore piuttosto basso così da poter ritenere non esplicativo

il modello; notiamo dalla tabella riportata nel precedente capitolo, che il valore della produzione non ha alcun effetto sul livello di efficienza, a differenza delle altre. In particolare risulta che il numero di donne presenti nel consiglio di amministrazione, la vendita all’ingrosso, l’azionariato e l’età media, sono variabili che incidono positivamente su crste: aumentando questi valori, l’efficienza globale aumenta di conseguenza.

Per contro, l’appartenenza ad un gruppo societario, il numero degli amministratori, di dipendenti, il possesso di una laurea e la presenza di politici all’interno dei board sono inversamente proporzionali alla variabile dipendente: all’aumentare delle covariate, il coefficiente, in media, diminuisce. Per quanto riguarda il valore della produzione mostra un valore tale per cui non provoca nessun effetto su crste.

Nel secondo modello, invece, la variabile dipendente è influenzata dall’azionariato, l’appartenenza ad un gruppo, la vendita all’ingrosso, numero di donne, possesso di una laurea ed età media. Le covariate che, al contrario, sembrano non influenzare il livello di vrst sono il valore della produzione e il numero dei dipendenti.

Il terzo modello risulta avere una migliore capacità esplicativa rispetto ai primi due,

dato il valore di 𝑅! = 0,6365. Le variabili positivamente incidenti sulla scala sono

l’azionariato, il numero di amministratori donne, l’età media dei membri del board; anche in questo caso, il valore della produzione non ha alcun effetto sul livello di scale.

Concludendo, possiamo dire che all’aumentare dei valori dell’azionariato, del numero di donne presenti nei consigli di amministrazione e dell’anno di nascita degli amministratori, aumentano tutte e tre le variabili dipendenti. Questo risultato si

affianca a quanto dimostrato da Romano e Guerrini (2014) secondo cui le imprese private risultano più redditizie di quelle pubbliche. Proprio Guerrini et al. (2011) e Romano et al. (2013) dimostrano che le buone performance ottenute dalle aziende private possono essere dovute all’applicazione di tariffe più elevate e ad investimenti minori121.

Al contrario, all’aumentare del numero degli amministratori e dei politici all’interno dei board, si vedono diminuire i coefficienti; questo elemento sembra suggerire che modificare la numerosità degli amministratori e la presenza dei politici sia una leva utile per aumentare l’efficienza delle imprese idriche.

In generale, modificare il valore della produzione non comporta alcuna modifica dei livelli di efficienza.

Infine, meritevole di attenzione è il possesso del titolo di laurea, già analizzato in precedenza; a conferma di quanto detto da Rose (2007), possedere una laurea non è una condizione sufficiente per dare un contributo valido all’azienda, soprattutto se esula dalle competenze richieste dal settore in cui opera l’azienda.

A conclusione del presente lavoro è doveroso sottolineare che la presente tesi si basa su indagine empirica originale, condotta su un dataset che si è contribuito a costituire ma che è un lavoro preliminare, per cui ulteriori approfondimenti saranno necessari per giungere a conclusioni definitive, per esempio estendendo questo studio a più anni e non considerandone uno soltanto come nel nostro caso o estendendo l’indagine con comparazioni internazionali.

                                                                                                                121  Florio  and  Fecher,  2011.  

intercept azio gruppo ingrosso n.amm donne laurea anno politico product staff

crste - + - + - + - + - / -

vrst - + + + - + + + - / /

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