Effetto proprietario e ricorso al finanziamento

La letteratura teorica che si occupa di valutare la presenza proprietaria di un azionista fortemente concentrato, nel caso della proprietà familiare, può essere sintetizzata in tre principali punti, nella comparazione con le controparti no-family firms (Ampenberger et al., 2013):

42 _{La variabile valuta una serie di componenti tra cui: efficienza giudiziaria, regole di legge,} corruzione, rischio di espropriazione e ripudio del contratto. La misurazione è ottenuta con la metodologia della Principal component analysis.

43 _{Per una esauriente analisi, in riferimento all’ambiente legale si rinvia a Law and Finance, La Porta}

et al. 1998, NBER Working Paper 5661. L’analisi divide in due principali famiglie legislative

common law e civil law, da cui l’evidenza empirica nella quale il sistema afferente al common law sembra difendere gli investitori in modo migliore. Da cui si sostiene, l’essere un investitore in diverse giurisdizioni danno diritto all’investitore a pacchetti molto diversi.

1. Il nucleo proprietario familiare può rappresentare un costo potenziale per l’impresa perché eccessivamente riluttante nell’intraprendere scelte strategiche teoricamente più rischiose (Shleifer & Vishny, 1996);

2. La proprietà familiare come elemento che riduce i costi di agenzia tra proprietà e management (Jensen & Meckling, 1976);

3. Orientamento nel perseguire progetti di lungo periodo, passaggio generazionale nella proprietà e forte legame tra la reputazione aziendale e il gruppo parentale (Berrone et al., 2012; Gómez-Mejía et al., 2007).

L’attesa, in riferimento al rapporto di agenzia tra prestatori di debito e impresa, favorisce la mitigazione delle possibili asimmetrie tra le parti, tuttavia, la letteratura empirica in merito non è univoca.

Anderson & Reeb (2003) studiano un campione di imprese quotate dall’indice S&P50044_{, gli autori attendono una relazione negativa con il livello di}

indebitamento nelle imprese familiari, considerando la volontà di quest’ultime di operare nell’ottica di riduzione del rischio, quindi utilizzando un quantitativo maggiore di mezzi propri. I dati raccolti comprendono l’arco temporale 1993 – 1999, l’analisi è condotta con due modelli, OLS e logit. Il primo considera la natura continua della variabile indipendente “long-term debt to total assets”, il secondo presenta una variabile dicotomica (uguale a 1 se l’impresa è indebitata, 0 viceversa) con l’obbiettivo di cogliere la probabilità con cui la caratteristica proprietaria ricorre al capitale di debito.

L’intuizione, secondo cui la tipologia di impresa familiare influenza la struttura del capitale, non è supportata dalle evidenze empiriche, in cui l’essere family business non presenta correlazione significativa con il livello di debito, concludendo che nell’analisi delle scelte di finanziamento non vi sono differenze con le no-family business (Anderson & Reeb, 2003a). Lo studio proposto da King e Santor (2008), utilizza un panel data comprendente 613 imprese nel periodo 1998 – 2005, anche in questo caso quotate. Il modello di analisi utilizzato è random effect, dalla

44 _{L’indici S&P500 prende il nome dall’omonima società di rating statunitense, fondatrice Standard} & Poor’s. Coniato nel 1957, studia l’andamento di un paniere di imprese americane a maggiore capitalizzazione quotate sui mercati: New York Stock Exchange (NYSE), American Stock Exchange (AMEX) e Nasdaq.

valutazione della variabile “family ownership” che non varia nel tempo e dalla natura longitudinale dei dati. I risultati mostrano un effetto positivo e significativo della proprietà familiare in riferimento al quoziente di indebitamento45_{, suggerendo}

l’importanza della caratteristica proprietaria nella valutazione della struttura del capitale.

La prima comparazione dei due lavori evidenzia delle divergenze empiriche, importante l’interpretazione congiunta, poiché il Canada è un ambiente geograficamente comparabile con il mercato americano. Canada e Stati Uniti condividono sistemi regolamentari e istituzionali simili, inoltre l’ordinamento giuridico Canadese discende da quello americano (King & Santor, 2008) ed entrambi seguono un regime di Common Law46 _{(La Porta et al., 1998).}

Spostando la nostra attenzione nella valutazione del contesto europeo, Croci et al. (2011) forniscono un’analisi su di un campione di imprese quotate localizzate nell’area occidentale dell’Europa continentale47_{, i dati riferiscono al periodo 1998-}

2008, il campione finale comprende 777 imprese48_{. La valutazione empirica si}

avvale di un modello logit, in cui la variabile dipendente misura la variazione nel debito totale49 _{nel periodo (uguale ad 1 quando questa è maggiore del 10%,}

45 _{Il quoziente utilizzato riferisce al solo debito di natura finanziaria, sia a breve che a lungo termine,} calcolato in proporzione del totale delle attività.

46 _{Nel porre una comparazione a livello internazionale tra le evidenze empiriche, è importante avere} una visione integrata dei sistemi legislativi nei diversi paesi, cerchiamo di individuarne una definizione breve. La definizione di sistema di Common Law riferisce a un modello legislativo di origine britannica, nel quale hanno maggiore rilevanza le decisioni giurisprudenziali, in altri termini, il giudizio viene posto valutando casi precedenti, con simili caratteristiche. Si contrappone il sistema di Civil Law derivante dal diritto romano, in cui assume ruolo rilevante il diritto legislativo, quindi la codificazione delle leggi da seguire.

47 _{Il campione di analisi comprende imprese quotate, nell’area occidentale dell’Europa continentale,} dal campione sono eliminate, come prassi consolidata nell’ambito della ricerca empirica sulla struttura del capitale, le imprese che svolgono attività finanziarie e di real estate. La distribuzione geografica del campione è la seguente: Belgio (24), Danimarca (38), Finlandia (37), Francia (161), Germania (144), Italia (72), Lussemburgo (2), Olanda (77), Norvegia (40), Spagna (46), Svezia (64), Svizzera (72).

48_{Il campione iniziale comprende 4098 imprese nelle zone dell’Europa occidentale, l’analisi si} concentra in riferimento alle imprese di relativa grande dimensione $250 milioni al termine del 1997, vengono inoltre eliminate quelle in cui l’azionista di maggioranza detiene una percentuale maggiore del 95% della totalità del capitale proprio.

49_{Il debito totale è il quoziente della totalità del debito su il valore del totale delle attività all’inizio} del periodo.

altrimenti 0), i risultati mostrano una maggiore propensione nelle family business50

al finanziamento con debito, ancora consistenti quando viene utilizzato un approccio di regressione OLS in relazione al quoziente debito finanziario sul totale delle attività. Inoltre, l’estensione della valutazione empirica riferita alla maturità del debito mostra una maggiore propensione nell’ottenimento di debito a medio lungo termine, anziché a breve. In fine, la valutazione dell’effetto proprietario in connessione all’emissione di capitale azionario, utilizzando ancora l’approccio logistico, mostra una minore probabilità nell’ottenimento di capitale proprio, laddove, la proprietà è di tipo familiare.

Lo studio supporta il profilo teorico secondo il quale le imprese familiari sono riluttanti all’emissione di capitale azionario, volendo evitare il rischio di diluizione della partecipazione nella proprietà dell’impresa. Preferendo, l’utilizzo del finanziamento di debito, grazie anche ai minori costi di agenzia, di cui riescono a beneficiare (Croci et al., 2011).

Ampenberger et al. (2013) utilizzano l’approccio in panel data non bilanciato esaminando 660 imprese tedesche quotate sul mercato CDAX51_{, nell’arco}

temporale 1995 – 2006. La valutazione empirica considera solo il debito a lungo termine52_{, dal punto di vista econometrico vengono stimate tre tipologie di}

regressione: Pooled OLS, between e within firm – fixed effect. Il modello between esplora la dimensione cross – section dei dati, differentemente, l’approccio within valuta le variazioni nel tempo tra le varie imprese. In fine, la stima Pooled OLS può esser interpretata come una media ponderata nella combinazione di entrambi gli aspetti (cross section e time series). La variabile family ownership indica la natura di azienda familiare, definita con un livello minimo di concentrazione proprietaria

50_{La proprietà familiare è valutata con riferimento ad una variabile dicotomica, 1 se la proprietà} familiare, 0 altrimenti.

51 _{L’indice CDAX (cd. Composite DAX) è un indice della borsa tedesca, creato da Deutsche Börse} nel 1993. Comprende tutte le azioni tedesche quotate sulla borsa di Francoforte, e si pone come indice alternativo al comune DAX, nel quale sono quotate le 30 imprese a maggiore capitalizzazione. 52_{La variabile dipendente è il quoziente di indebitamento, dalla valutazione del debito a lungo} termine sulla somma del debito a lungo termine e del valore di mercato dei mezzi propri.

del 25%, rappresenta la frazione cumulata dei diritti di voto53 _{controllati dalla}

famiglia, in via diretta o indiretta. I risultati dell’analisi empirica mostrano il minore utilizzo di capitale di debito da parte delle imprese familiari, significativo in ogni specificazione econometrica, nel confronto con le controparti non familiari. Questa analisi risulta essere importante anche sul piano del contesto geografico, poiché le imprese familiari preferiscono ridurre il quoziente di leverage, laddove il monitoraggio creditizio è più stretto, in un contesto banco centrico (Ampenberger et al., 2013).

Sino ad adesso abbiamo potuto valutare come la letteratura empirica che si occupa di trattare l’influenza della family ownership e l’effetto sulla struttura finanziaria dell’impresa ponga attenzione su campioni di grandi imprese quotate (Ampenberger et al., 2013; Croci et al., 2011; Ellul et al., 2007; King & Santor, 2008), non è semplice individuare evidenze che prendono in esame le imprese di piccola e media dimensione, Margaritis & Psillaki (2010) e il recente lavoro di Ramalho et al. (2018) promuovono una proposta empirica.

Utilizzando un campione di imprese in Francia54_{, Margaritis & Psillaki (2010)}

studiano l’effetto della tipologia proprietaria in due settori tradizionali, tessile e chimico, nonché, in un settore in crescita, quello della tecnologia informatica e attività di R&S. Il campione comprende solo le imprese che non presentano valori negativi, per le variabili di analisi, l’orizzonte temporale scelto è 2002 al 2005, permettendo l’utilizzo di variabili lagged55_{. La valutazione empirica applica un}

modello OLS nell’analisi in cross section, ulteriormente, viene valutata la regressione per quantili (q20, q50, q80) calcolata per il livello di leverage. La

53_{La caratteristica proprietaria dona all’analisi maggiore particolarità, perché la natura di proprietà} familiare è racchiusa in una variabile continua, differentemente dalla maggior parte degli altri studi in cui è indicata con una variabile dummy, ad esempio in Croci et al. (2011).

54 _{Il campione comprende le imprese con almeno 5 dipendenti e un fatturato annuale di almeno} 200.000€. Il criterio dimensionale valuta imprese di piccola dimensione tra i 5 e i 50 dipendenti, e di media dimensione tra i 5 e i 500 dipendenti. In particolare, il 60% delle imprese chimiche sono piccole, 32% media dimensione, e 8% hanno più di 500 impiegati; nel settore tessile le proporzioni sono 75%, 23% e 2%, in fine la distribuzione per il settore in crescita è 85%, 13% e 2%.

55_{Dati raccolti da BvD. La variabile dipendente è il quoziente di indebitamento nel 2005, tra le} variabili di controllo, presentano il valore dell’anno 2004: Score di efficienza dell’impresa, tangibilità e intangibilità degli asset, il logaritmo dei ricavi delle vendite. Media degli anni 2003 - 2004 è il valore dei profitti e la crescita media delle vendite.

valutazione della proprietà familiare sembra non avere effetto significativo nella determinazione della struttura del capitale, eccezione solo nel caso di un elevato quoziente di indebitamento (q80) nel settore in crescita dei computer e R&S, dove evidenzia un effetto negativo (Margaritis & Psillaki, 2010).

Più recentemente, Ramalho et al. (2018) conducono un’analisi su di un campione di 9220 imprese portoghesi, distribuite in 4752 family firms e 4468 no-family. L’analisi empirica utilizza un approccio in panel data, valutando con due modelli di regressione l’effetto della proprietà familiare56_{, in cui la variabile dipendente è il}

quoziente tra il debito a lungo termine e la somma tra quest’ultimo e i mezzi propri. Di seguito la specificazione:

Modello di regressione binario

!"#$_!" = 1'(_!",)* = +((_!") + ._!), 123 .!~6(0, 8$%)

o C./ è una variabile dicotomica uguale a 1 se l’impresa ha un valore positivo del debito,

0 se non presenta debito.

o x01 vettore dei parametri indipendenti, con E vettore dei parametri di interesse. o F! fattori specifici dell’impresa, dei quali si assume una distribuzione normale. o G(. ) funzione di distribuzione

Modello di regressione frazionale 9(:_!"|(!") = +((!"< + .!)

o G(.) in questo caso è una funzione non lineare che soddisfa la condizione 0< G(.) < 1 o F! fattori specifici dell’impresa.

Il modello binario indica la probabilità del ricorso al capitale di debito (1 se l’impresa è levered, 0 se zero-leverage), il secondo ricorre ad un’analisi frazionale, in cui la variabile dipendente appartiene all’intervallo tra 0 e 1, applicato limitatamente alle imprese levered57_{. L’implementazione considera solo l’utilizzo}

di modelli random-effect, poichè l’interesse dell’analisi è concentrato nei confronti

56_{I dati sono raccolti dal database BvD SABI. La definizione di proprietà familiare segue la} valutazione dei seguenti criteri: 1. Sono considerati da SABI nella categoria “Soggetto individuale o più soggetti conosciuti o famiglia”, 2. I soggetti individuali o la famiglia controlla più del 50% del capitale, 3. Il soggetto individuale o almeno un membro della famiglia siedono nel consiglio di amministrazione o prendono parte al management dell’impresa.

57 _{Ramalho et al. (2018) utilizzano in particolar modo, il primo modello di regressione per valutare} l’effetto delle imprese a zero leverage, quando una impresa non utilizza finanziamento di debito, la variabile dipendente è pari a 0.

di variabili che non variano nel tempo e tiene in considerazione la natura longitudinale del database.

I risultati degli autori, riportati in Tabella 5, mostrano che la proprietà familiare dell’impresa è una caratteristica che deve esser presa in considerazione nella valutazione della struttura finanziaria, influenzandone positivamente il livello di debito (effetto positivo e significativo in tutte le regressioni). I risultati evidenziano in riferimento al modello binario (3. e 4.) che le imprese familiari sono più inclini all’utilizzo di debito, inoltre il modello di regressione frazionale (7. e 8.), condotto su di un sottoinsieme di imprese con valore positivo nel debito, suggerisce un livello di indebitamento più alto nelle aziende in cui la proprietà appartiene a un nucleo parentale (J. J. S. Ramalho et al., 2018). Nei modelli 4. e 8. viene studiato l’effetto proprietario in relazione ad un criterio dimensionale (micro, small), geografico (metropolitan) e temporale post-crisi (2009-2012).

Le imprese di micro e piccola dimensione, con proprietà familiare, mostrano una minore propensione al ricorso al debito, elemento proprietario che tuttavia, diventa non significativo nel gruppo delle imprese che presentano un livello di indebitamento positivo. La vicinanza ad aree metropolitane sembra scoraggiare la richiesta del finanziamento (negativo nel modello binario e non significativo nel frazionale), viceversa, nel caso delle family business risulta essere rilevante. In fine, nel periodo post-crisi, per le imprese che ricorrono al finanziamento con debito, si evidenzia un ammontare minore nelle imprese familiari, limitatamente alle imprese con finanziamento positivo.

Insieme, i risultati suggeriscono la significatività della tipologia proprietaria nella determinazione della struttura del capitale, una ulteriore valutazione posta dagli autori, non riportata in Tabella 5, divide le imprese nei gruppi family e no-family58_,

in cui la significatività del Test di Chow indica determinanti diverse nella struttura finanziaria, tra i due campioni, in linea con quanto riportato sopra.

Le variabili dipendenti continue: size (+), tangibility (+), age (-) e liquidity (-); supportano il quadro teorico della pecking-order theory, secondo il quale la

58 _{Nella valutazione empirica dei due gruppi, la regressione applicata sia nel modello logit, nonché} nel fractional, pone come variabili indipendenti: Dimensione dell’impresa, Profittabilità, Quoziente delle immobilizzazioni materiali, crescita, età e liquidità. Le variabili che valutano la tipologia proprietaria sono considerate nel subsetting.

maggiore dimensione e la tangibilità degli asset dell’impresa costituiscono più sicurezza per i finanziatori nel ricorso al finanziamento, laddove si presume che quelle più longeve riescano ad ottenere elevata liquidità da reinvestire in azienda. Tabella 5: Risultati della regressione in Ramalho et al. (2018) per tutte le imprese

Modello binario Modello frazionale

(3) (4) (7) (8) Size 0.532** (0.021) 0.541*** (0.021) 0.076*** (0.013) 0.078*** (0.013) Profitability -0.005 (0.005) -0.005 (0.005) -0.000 (0.000) -0.000 (0.000) Tangibility 1.601*** (0.103) 1.590*** (0.103) 1.066*** (0.063) 1.068*** (0.063) Growth 0.000 (0.000) 0.000 (0.000) 0.000*** (0.000) 0.000*** (0.000) Age -0.009*** (0.002) -0.010*** (0.002) -0.014*** (0.001) -0.014*** (0.001) Liquidity -1.731*** (0.125) -1.734*** (0.125) -1.012*** (0.093) -1.013*** (0.093) Micro 0.085 (0.066) 0.234*** (0.090) 0.173*** (0.037) 0.198*** (0.053) Small 0.078 (0.052) 0.243*** (0.066) 0.077*** (0.029) 0.109*** (0.039) Metropolitan -0.320*** (0.043) -0.525*** (0.063) 0.049* (0.026) -0.023 (0.041) 2009-2012 0.462*** (0.022) 0.441*** (0.032) 0.001 (0.012) 0.025 (0.018) Family 0.117*** (0.042) 0.284*** (0.099) 0.120*** (0.025) 0.157*** (0.053) Family x micro -0.379*** (0.120) -0.063 (0.067) Family x small -0.411*** (0.094) -0.075 (0.0501) Family x metropolitan 0.410*** (0.084) 0.142*** (0.053) Family x 2009- 2012 0.039 (0.043) -0.047** (0.024) RESET Test 1.60 0.41 0.04 0.03 Obs. (n.) 64,540 64,540 42,445 42,445

Fonte: Size è il logaritmo del totale delle attività, Profitability è il quoziente tra EBIT e il totale delle attività; Tangibility il rapporto tra Immobilizzazioni materiali e il totale delle attività; Growth_rate il tasso di crescita delle vendite; Age in numero di anni dalla data di fondazione dell’impresa; Liquidity il quoziente tra le immobilizzazioni liquide dell’impresa e il totale delle attività. Elaborazione a cura dell’autore da Tabella 4, pg.586 in Ramalho et al. (2018).

Concludendo, lo studio di Ramalho et al. (2018) supporta l’idea secondo cui le imprese familiari riescono a ridurre le frizioni nei rapporti di agenzia con i finanziatori (Anderson et al., 2003; Ellul et al., 2007), promuovendo la visione dell’impresa come un bene da lasciare in eredità alle future generazioni e non solo come attività generatrice di reddito (J. J. S. Ramalho et al., 2018). In linea con le evidenze per le imprese quotate di Croci et al. (2011) nel contesto europeo e King e Santor (2008) per il Canada, la proprietà familiare è un elemento significativo nella determinazione della struttura finanziaria, che presenta un livello di debito più elevato.