Misurazione della Board Diversity

Mentre per la misurazione delle politiche finanziarie e della redditività aziendale il dibattito si concentra principalmente su che tipologia di dato utilizzare, quando si tratta di misurare i tratti dei componenti del Board si riscontrano delle problematiche ulteriori. Infatti, per loro definizione, le caratteristiche dei membri sono dati qualitativi. È necessario quindi una loro trasformazione per poterli inserire all’interno di modelli econometrici volti a individuare una loro relazione con le performance dell’impresa. In questo paragrafo si analizzeranno le principali modalità di trasformazione dei dati qualitativi in quantitativi adottate dalla letteratura. Verranno prima trattate le metodologie che prevedono la misurazione di ogni singolo tratto, infine si discuterà della possibilità di calcolare un indice sintetico.

2.5.3.1 Misurazione delle singole caratteristiche

La prima modalità discussa è quella della trasformazione di ogni singolo tratto in un dato quantitativo. Questo significa che nel modello di regressione viene inserita una serie di dati per ogni caratteristica. Sono state applicate in letteratura svariate metodologie che verranno di seguito discusse.

Numero Assoluto

Alcune ricerche propongono l’utilizzo del numero assoluto dei componenti con determinate caratteristiche all’interno del Board (e.g. Carter et Al., 2010). Questa misurazione è utile perché rappresenta il numero di soggetti con determinate caratteristiche nel gruppo.

Quindi, a titolo esemplificativo, si avrebbero per ogni società dei dati rappresentativi del numero di donne (Carter et Al., 2010), di minoranze etniche (Carter et Al., 2010) e di direttori indipendenti (Bøhren & Oystein Strøm, 2010)

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Secondo la teoria del Tokenism106 _{e la necessità della presenza di almeno due persone} che condividono una informazione per essere considerata nel Board107 _{questa misurazione} potrebbe risultare efficiente.

Dall’altro lato però non si tiene conto della grandezza del team. La presenza di tre soggetti che condividono una caratteristica all’interno di un Board composto da sei persone ha un effetto diverso rispetto allo stesso numero di individui in un Board in cui siedono dodici membri.

La problematica è ancora più rilevante qualora si consideri che, come discusso da Brammer et Al. (2007), l’inclusione di minoranze all’interno del gruppo si accompagna ad un aumento della dimensione del Board facendo sì che i nuovi membri abbiano un impatto molto limitato sul processo decisionale108_.

Percentuale

Per superare le problematiche relative alla dimensione del Board viene adottata la misurazione attraverso il peso percentuale della presenza di una caratteristica all’interno del gruppo.

Questa tipologia di misurazione non presenta particolari problematiche. Una percentuale alta consente di prendere in considerazione sia la teoria del Tokenism sia la presenza di più soggetti che condividono la stessa informazione.

Si avranno quindi per ogni Board delle percentuali rappresentative di ogni caratteristica osservata. Come, a titolo semplificativo, la percentuale di: donne (Alabede, 2016; Carter et Al., 2003; Erhardt et Al., 2003; Miller & Triana, 2009), minoranze etniche (Carter et Al., 2003; Erhardt et Al., 2003; Miller & Triana, 2009), soggetti laureati (Ciavarella, 2017), soggetti con un MBA109 _{(Chemmanur et Al., 2009; Volonté & Gantenbein, 2016),} amministratori indipendenti (Alabede, 2016; Arosa et Al., 2013; Byrd & Hickman, 1992; Knyazeva et Al., 2013; Mikherjee et Al., 2019; Volonté & Gantenbein, 2016) e amministratori con competenze finanziarie (Volonté & Gantenbein, 2016).

106 _{Vedi paragrafo 1.2.3.}

107 _{Vedi paragrafo 1.3.1.}

108 _{Vedi paragrafo 1.2.3.}

109_{Ovviamente la percentuale può essere sfruttata per rappresentare l’incidenza di qualsiasi altra}

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Media

La misurazione attraverso la media è utile per la rappresentazione dell’età media (Ciavarella, 2017; Güner et Al., 2008; Taylor, 1975), della tenure media (Bonini et Al., 2017; Carter et Al., 2003; Chemmanur et Al., 2009; Ciavarella, 2017; Güner et Al., 2008; Finkelstein & Hambrick, 1990; Volonté & Gantenbein, 2016), del numero di altri Board in cui si è servito110 _{(Chemmanur et Al., 2009; Chemmanur et Al., 2019; Güner et Al.,} 2008) e del numero di anni di istruzione frequentati (Wiersema & Bantel, 1992).

Si osserva come l’utilizzo del valore medio sia utile per rappresentare tutte quelle variabili la cui influenza sulle performance aziendali dipende dal loro livello medio presente all’interno gruppo e non esclusivamente dall’eterogeneità.

Variabile Dummy

Una variabile Dummy può assumere dei valori a seconda del rispetto o meno di determinate condizioni (e.g. Borlea et Al., 2017; Güner et Al., 2008).

Un esempio di utilizzo in modo interessante di questa variabile è stato proposto da Ciavarella (2017). L’autrice misura la presenza di minoranze all’interno del Board attraverso una variabile Dummy la cui condizione è la seguente: qualora il numero di membri del genere femminile (a titolo esemplificativo) all’interno del Board sia superiore rispetto alla media di tutti gli altri Board considerati, allora la variabile assume valore pari ad 1 altrimenti 0.

Un’altra modalità attraverso la quale si può utilizzare una variabile Dummy è, ad esempio, la condizione di porre la variabile pari a 1 quando la maggior parte del Board è composto da membri con una caratteristica oppure, se si supera una determinata soglia o percentuale111 _{(Dionne & Triki, 2005).}

Attraverso questa metodologia si vuole andare alla ricerca di quelle società in cui la presenza di amministratori diversi sia veramente maggiore rispetto alle altre imprese, non di una solo unità. In questo modo si separano nettamente i Board eterogenei da quelli che non lo sono e si conduce un’analisi più diretta.

110 _{Utile per rappresentare l’esperienza media dei membri del Board e il Social Capital disponibile.}

111 _{Utile per rappresentare quei Board in cui la massa critica, prevista dalla teoria del Tokenism, è}

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Coefficiente di variazione

Le metodologie fin qui descritte sono utili per la misurazione di alcune delle variabili discusse nel capitolo 1, non tutte. Ad esempio, non sono opportune per il calcolo dell’eterogeneità dell’età. Questa condizione qualitativa del Board non può essere calcolata né come numero assoluto né come Dummy.

In letteratura infatti viene misurata attraverso il coefficiente di variazione dell’età dei membri del Board (e.g. Ciavarella, 2017; Taylor, 1975; Timmerman, 2000). Attraverso questa misurazione di carattere statistico si riesce a cogliere a pieno l’eterogeneità del gruppo in quanto, indipendentemente dalla grandezza del team, la SD fornisce un’indicazione immediata della diversità presente.

Non solo la diversità in termini di età viene calcolata con la SD ma anche altre caratteristiche come: l’eterogeneità della tenure (e.g. Bonini et Al., 2017; Chemmanur et Al., 2009) o dell’esperienza lavorativa112 _{(Ciavarella, 2017).}

Un altro approccio per il calcolo dell’eterogeneità dell’età è suggerito da Ararat et Al. (2010). Gli autori prima suddividono l’età dei membri in cinque categorie e successivamente proseguono con il calcolo della deviazione standard.

Utilizzo di indici per la misurazione della diversità di un singolo tratto

Possono ulteriormente essere utilizzati degli indici per la misurazione della diversità in termini dei singoli tratti. Si sottolinea come non bisogna confondere questa tecnica con quella proposta nel paragrafo successivo. In questo caso l’indice rappresenta un singolo tratto, non l’insieme di tutte le caratteristiche del Board. L’indice più utilizzato è quello di Blau (1977) che è uguale a:

1 − 𝑝

Dove pi è la percentuale dei componenti del gruppo facenti parte la iesima categoria. Un esempio è proposto da Murray (1989). L’autore separa prima il background accademico in sette categorie, e assegna ad ogni categoria un valore, successivamente viene calcolato l’indice di Blau.

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L’indice assume un valore pari a zero quando il gruppo è completamente omogeneo. Più il valore aumenta più il team è eterogeneo in termini del tratto in analisi. La stessa metodologia viene utilizzata da Bantel & Jackson (1989), Ararat et Al. (2010), Timmerman113 _{(2000) e Miller e Triana}114 _(2009).

Un ulteriore indice è quello di Teachman (1980) che risulta uguale a:

− 𝑝 (𝑙𝑛𝑝 )

Questo indice è stato utilizzato da Li et Al. (2011). Gli autori hanno suddiviso l’età dei membri in tre gruppi: sotto i 25, tra i 25 e i 45 e sopra i 45. Una volta calcolata la proporzione sul totale hanno calcolato l’indice di diversità. Più l’indice è alto più il gruppo è eterogeneo.

Lo stesso indice viene utilizzato da Jehn et Al. (1999) con l’intendo di individuare il livello di conflitti all’aumentare della diversità.

2.5.3.2 Indici sintetici

L’altra metodologia sfruttata in letteratura è quella dell’utilizzo di un indice sintetico capace di rappresentare in un unico valore la similitudine o la diversità dei membri del Board (García Martín & Herrero, 2018).

Ararat et Al. (2010) per calcolare un indice sintetico utilizzano quello di Blau (1977) attraverso un procedimento a tre passi:

1. Calcolano l’indice per ognuna delle caratteristiche individuate;

2. Standardizzano i risultati ottenuti nel punto uno dividendoli, ognuno, per il valore teorico massimo che l’indice potrebbe assumere ((K-1)/K);

3. Sommano tutti i valori.

Si sostiene che l’utilizzo di questi indici sintetici possa riassumere in un numero dei concetti di diversità che le altre misurazioni prima descritte, come ad esempio il numero assoluto, non possono racchiudere (Murray, 1989).

113 _{Per il calcolo dell’eterogeneità in termini etnici.}

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In altre parole, rappresentare la diversità in un unico indice mette assieme tutte le conseguenze che avrebbero le differenze nelle singole categorie, con la possibilità che vengano inclusi degli effetti sottostanti e non misurati.