Obiettivi dell’analisi - OFFSHORING E PERFORMANCE: UN’ANALISI DELLE IMPRESE OCCIDENTALI IN CINA

3. OFFSHORING E PERFORMANCE: UN’ANALISI DELLE IMPRESE OCCIDENTALI IN CINA

3.1. Obiettivi dell’analisi

L’obiettivo di questa ricerca è valutare quali siano le scelte di delocalizzazione di maggior successo che le aziende occidentali possono fare per entrare in un nuovo mercato geografico. In particolare, ci proponiamo di capire come la delocalizzazione in Cina di diverse attività economiche della value chain impatta sulle performance aziendali. Nei paragrafi successivi illustreremo innanzitutto come abbiamo condotto la nostra ricerca di dati, che si è svolta intervistando diverse aziende che hanno delocalizzato alcune delle loro attività in Cina. In seguito, spiegheremo quali risultati sono emersi dall’analisi del campione a nostra disposizione, elaborando i dati tramite delle analisi di correlazione e regressione lineare. Infine, forniremo un’analisi critica dei risultati ottenuti.

3.2. Metodologia

3.2.1 Strumento di raccolta dei dati

La raccolta dei dati è stata eseguita con l’invio di questionari tramite email ad un campione composto da aziende che operano sul mercato cinese. La lista di imprese italiane è stata fornita dalla Camera di Commercio di Padova, mentre la lista di aziende finlandesi è stata fornita da Finncham (camera di commercio finlandese). I questionari sono stati spediti a oltre 150 aziende tra luglio e settembre 2013. Il campione a disposizione è costituito da 10 imprese (il 6.6% delle aziende contattate), delle quali 4 finlandesi e 6 italiane1_.

Le domande contenute nel questionario si riferivano all’anno 2010. Il questionario è stato suddiviso idealmente in cinque parti, riguardanti i seguenti temi:

1) dimensione, clientela e governance dell’azienda; 2) internazionalizzazione in Cina;

3) le diverse modalità d’ingresso in Cina;

4) attrattività e ostacoli all’internazionalizzazione in Cina (l’importanza dei diversi elementi che hanno incentivato oppure ostacolato l’ingresso in Cina);

5) i diversi fattori competitivi sui quali l’azienda fa leva per competere sul mercato cinese e il successo del processo d’internazionalizzazione in Cina.

Ai fini della presente ricerca abbiamo selezionato le seguenti domande: • d6: fatturato complessivo delle aziende;

• d10: data in cui le aziende hanno effettuato il proprio ingresso in Cina; • d11: percentuale del fatturato totale che le aziende hanno generato in Cina; • d15: attività che l’azienda svolge sul territorio cinese (a: ricerca e sviluppo; b:

produzione; c: vendita; d: distribuzione; e: supporto amministrativo);

• d21: successo del processo d’internazionalizzazione in Cina (a: fatturato complessivo; b: profitti complessivi; c: capacità di operare sui mercati internazionali; d: posizione competitiva internazionale).

3.2.2 Metodi statistici utilizzati: correlazione e regressione lineare multipla

Per capire come la delocalizzazione in Cina di diverse attività economiche della value chain impatta sulle performance aziendali abbiamo condotto la nostra analisi con il metodo della correlazione e con quello della regressione lineare multipla.

In base al segno assunto dal coefficiente di correlazione e alla sua significatività, è possibile capire se due variabili sono correlate negativamente, positivamente o se la correlazione non è significativa (Mason e Nassivera, 2012): ciò risulta di fondamentale importanza quando si cerca di capire come il variare di una variabile può influenzare la variazione di un’altra variabile. In particolare, per interpretare correttamente i dati che esporremo nei paragrafi successivi, ricordiamo che il coefficiente di correlazione può assumere valori compresi tra -‐1 e 1:

-‐ per un valore uguale a -‐1 la correlazione è perfettamente lineare negativa (al crescere di una variabile, l’altra decresce di pari passo);

-‐ per un valore uguale a 1 la correlazione è perfettamente lineare positiva (al crescere di una variabile, l’altra cresce di pari passo);

Inoltre, perché il risultato dell’analisi di correlazione tra due variabili sia significativo, il p-‐value associato al coefficiente di correlazione deve assumere valori inferiori a 0.1.

La correlazione tra le variabili ci aiuta a capire qual è la relazione tra tutte le variabili utilizzate nella nostra analisi:

-‐ i dati relativi all’offshoring (d15a, d15b, d15c, d15d, d15e); -‐ il fatturato complessivo delle aziende (lnd6);

-‐ data in cui le aziende hanno effettuato il proprio ingresso in Cina (d10); -‐ percentuale del fatturato totale che le aziende hanno generato in Cina (d11); -‐ successo del processo d’internazionalizzazione in Cina (d21a, d21b, d21c, d21d).

Utilizzando il metodo della regressione lineare multipla, è possibile capire come la variabile dipendente Y sia influenzata da diverse variabili esplicative (X1, X2, …, Xp, con p>1). Noi abbiamo svolto due regressioni dove, la variabile dipendente “performance” è basata su 4 diversi “item”, che rispondono a quanto l’ingresso nel mercato cinese ha:

-‐ influenzato il fatturato complessivo dell’azienda (d21a); -‐ influenzato i profitti complessivi dell’azienda (d21b);

-‐ permesso di acquisire conoscenze che hanno migliorato la competitività internazionale dell’azienda (d21c);

-‐ rinforzato considerevolmente la posizione competitiva internazionale dell’azienda (d21d).

Le variabili esplicative nelle regressioni da noi eseguite sono costituite da:

-‐ delocalizzazione delle attività di distribuzione in Cina (d15d, nella prima regressione);

-‐ delocalizzazione delle attività di vendita in Cina (d15c, nella seconda regressione);

-‐ fatturato complessivo dell’azienda (lnd6, nella prima regressione); -‐ anno d’ingresso dell’azienda in Cina (d10, in entrambe);

-‐ percentuale di fatturato generato dall’azienda in Cina (d11, in entrambe).

Ai fini di facilitare la comprensione dei risultati che esponiamo nel paragrafo successivo, inseriamo una tabella contenente la lista degli acronimi corrispondenti alle diverse domande utilizzate nella nostra analisi (tabella 3.1).

Tabella 3.1

Variabili utilizzate nell’analisi

Codice Significato

lnd6 Logaritmo del fatturato complessivo delle aziende d10 Data d’ingresso in Cina

d11 Percentuale del fatturato totale generato in Cina d15 Attività delocalizzate in Cina

d15a Ricerca e sviluppo

d15b Produzione

d15c Vendita

d15d Distribuzione

d15e Supporto amministrativo

d21 Performance

d21a Fatturato complessivo

d21b Profitti complessivi

d21c Capacità di operare sui mercati internazionali

d21d Posizione competitiva internazionale

3.3. Risultati

Al fine di riassumere i risultati più rilevanti derivanti dall’analisi dei dati ricavati dal campione a nostra disposizione, iniziamo con l’esposizione di alcuni valori medi relativi alle aziende appartenenti al campione analizzato:

-‐ il fatturato medio delle aziende è di circa 360 milioni di euro (d6=363 349 379); -‐ le aziende in media hanno effettuato il proprio ingresso in Cina (d10) tra 2003 e

2004 (d10=2003.8);

-‐ le aziende hanno in media generato in Cina il 25% del proprio fatturato totale (d11=0.251).

Per quanto riguarda i dati relativi all’offshoring (d15), le aziende analizzate in media hanno risposto di aver delocalizzato in Cina 2 attività (d15=2,2). Nello specifico:

-‐ il 40% ha delocalizzato attività di ricerca e sviluppo/innovazione; -‐ il 60% ha delocalizzato attività di produzione;

-‐ il 70% ha delocalizzato attività di vendita; -‐ il 20% ha delocalizzato attività di distribuzione;

-‐ il 30% ha delocalizzato attività di supporto amministrativo.

Rispetto ai giudizi relativi a quanto le aziende hanno valutato che il processo d’internazionalizzazione in Cina abbia avuto successo (d21), abbiamo ottenuto un valore medio complessivo di 4,45 (sulla base di una scala da 1 a 7, dove 1=per nulla d’accordo, 7=molto d’accordo). In particolare, il campione a disposizione ha attribuito in media un punteggio di:

-‐ 3,9 in risposta all’affermazione “l’ingresso nel mercato cinese ha contribuito ad aumentare in modo consistente il fatturato complessivo dell’azienda”;

-‐ 4,1 in risposta all’affermazione “l’ingresso nel mercato cinese ha contribuito ad aumentare in modo consistente i profitti complessivi dell’azienda”;

-‐ 4,7 in risposta all’affermazione “l’ingresso nel mercato cinese ha consentito all’azienda di acquisire conoscenze che hanno aumentato considerevolmente la sua capacità di operare sui mercati internazionali”;

-‐ 5,1 in risposta all’affermazione “l’ingresso nel mercato cinese ha consentito all’azienda di rinforzare considerevolmente la sua posizione competitiva a livello internazionale.”

Eseguendo un’analisi di correlazione tra le risposte ottenute dalle domande relative all’offshoring (d15) e alla performance (d21), abbiamo ottenuto alcuni risultati significativi, che riassumiamo nella tabella 3.2.

Tabella 3.2

Analisi di correlazione offshoring-‐performance

Termini

correlati d15c – d21c d15d – lnd6 Offsh. – d11 d15b – d11 d15c – d11

Correlazione – 0.5753 0.5759 – 0.7193 – 0.5566 – 0.7225

p-‐value 0.0819 0.0815 0.0190 0.0947 0.0183

I risultati illustrati nella tabella 3.2 sono tutti significativi (assumendo tutti p-‐value inferiori a 0.1), ed indicano che:

-‐ la delocalizzazione delle attività di vendita in Cina (d15c) è correlata negativamente a quanto “l’ingresso nel mercato cinese ha consentito all’azienda di acquisire conoscenze che hanno aumentato considerevolmente la sua capacità di operare sui mercati internazionali” (d21c) (β=– 0.5753; ρ=0.0819);

-‐ la delocalizzazione delle attività di distribuzione in Cina (d15d) è correlata positivamente al fatturato complessivo delle aziende (lnd6) (β=0.5759; ρ=0.0815);

-‐ la delocalizzazione delle attività in Cina (il termine “Offsh.” comprende la delocalizzazione di tutte le tipologie di attività considerate insieme) è in generale correlata negativamente alla percentuale di fatturato totale generato in Cina (d11) (β=– 0.7193 ; ρ=0.0190);

-‐ la delocalizzazione delle attività di produzione in Cina (d15b) è correlata negativamente alla percentuale di fatturato totale generato in Cina (d11) (β=– 0.5566 ; ρ=0.0947);

-‐ la delocalizzazione delle attività di vendita in Cina (d15c) è correlata negativamente alla percentuale di fatturato totale generato in Cina (d11) (β=– 0.7225 ; ρ=0.0183).

Indagando i dati a disposizione tramite alcune analisi di regressione, dal campione a nostra disposizione sono emerse due relazioni particolarmente significative:

a) la delocalizzazione in Cina delle attività distributive ha un effetto negativo sulle performance aziendali, ma tale relazione è moderata positivamente dalla dimensione dell’azienda (la “proxy” utilizzata per la dimensione dell’azienda è il fatturato complessivo);

b) la delocalizzazione in Cina delle attività di vendita ha un effetto positivo sulle performance aziendali, tuttavia tale relazione è moderata negativamente dalla mancanza di esperienza delle aziende in Cina.

Qui di seguito illustriamo la prima analisi di regressione che ci ha permesso di dedurre la prima relazione importante identificata sopra (a). Per consultare tutti i valori trovati con quest’analisi, si veda la tabella 3.3. In questa regressione la

“performance” (composta da tutti gli item indicati nella tabella 3.1) costituisce la variabile dipendente, mentre “d15d, lnd6, d15dXlnd6, d10 e d11” costituiscono le variabili indipendenti. Con la variabile “d15dXlnd6” indichiamo i termini d’interazione, che in questo caso sono la delocalizzazione delle attività di distribuzione e il fatturato complessivo dell’azienda.

Indichiamo alcuni dati importanti relativi a quest’analisi di regressione: • Numero di osservazioni = 10

• F(5, 4) = 22.87 • Prob > F = 0.0048

• R-‐quadro aggiustato = 0.9239

“Prob > F” indica il p-‐value associato alla “F-‐statistic”, ed essendo minore di 0.1, qui assume un valore significativo.

“R-‐quadro aggiustato” (che può assumere valori tra 0 e 1) qui è particolarmente elevato (=0.9239) indicando che, con la nostra analisi, siamo in grado di spiegare gran parte della varianza della variabile dipendente.

Tabella 3.3

Regressione che dimostra la relazione (a)

performance Coef. Std. Err. t P>|t| d15d -‐22.40627 5.036747 -‐4.45 0.011 lnd6 -‐.8310076 .0962826 -‐8.63 0.001 d15dXlnd6 1.200322 .2505242 4.79 0.009 d10 -‐.1358669 .0379874 -‐3.58 0.023 d11 1.600507 .3238743 4.94 0.008 _cons 291.2341 76.3206 3.82 0.019

Com’è possibile osservare nella tabella 3.3, la delocalizzazione in Cina delle attività distributive (d15d) ha un effetto negativo sulle performance aziendali: il valore assunto dal coefficiente di “d15d” nell’equazione di regressione è, infatti, -‐22.406; tuttavia, poiché il segno assunto dal coefficiente del termine d’interazione (d15dXlnd6) è positivo (=1.200), possiamo affermare che tale relazione è moderata positivamente dal fatturato complessivo dell’azienda (una “proxy” della dimensione dell’azienda). Perciò è possibile affermare che la delocalizzazione in Cina delle attività distributive ha un effetto negativo sulle performance aziendali, ma tale relazione è moderata positivamente dalla dimensione dell’azienda.

Nella figura 3.1 è possibile osservare la rappresentazione grafica della relazione sopra descritta: sull’asse orizzontale troviamo la delocalizzazione delle attività distributive, mentre sull’asse verticale troviamo il livello di performance. Possiamo notare che, per le aziende con fatturato complessivo più basso, la relazione tra delocalizzazione delle attività distributive e performance è negativa (indicata dalla linea continua); al contrario, per le aziende con fatturato più elevato, la relazione tra delocalizzazione delle attività distributive e performance è positiva (indicata dalla linea tratteggiata). Per questo motivo si può sostenere che, secondo i dati a nostra disposizione, la dimensione dell’azienda modera positivamente la relazione tra delocalizzazione delle attività distributive e performance.

Figura 3.1

Rappresentazione grafica della relazione (a)

Low deloc distribuz High deloc distribuz

P er for man ce Low fatturato High fatturato HIGH LOW

Illustriamo ora la seconda analisi di regressione che ci ha permesso di dedurre la seconda relazione importante identificata in precedenza (b): la delocalizzazione in Cina delle attività di vendita ha un effetto positivo sulle performance aziendali, tuttavia tale relazione è moderata negativamente dalla mancanza di esperienza delle aziende in Cina.

Per consultare tutti i valori trovati con quest’analisi, si veda la tabella 3.4. In questa regressione, come nella prima, la “performance” (composta da tutti gli item indicati nella tabella 3.1) costituisce la variabile dipendente, mentre “d15c, d10, d15cXd10 e d11” costituiscono le variabili indipendenti. Con la variabile “d15cXd10” indichiamo i termini d’interazione, che in questa regressione sono la delocalizzazione delle attività di vendita e la data in cui l’azienda ha effettuato il proprio ingresso in Cina.

Indichiamo alcuni dati importanti relativi a quest’analisi di regressione: • Numero di osservazioni = 10

• F (4, 5) = 3.69 • Prob > F = 0.0923

• R-‐quadro aggiustato = 0.5447

“Prob > F” indica il p-‐value associato alla “F-‐statistic”, ed essendo minore di 0.1, anche in questa regressione assume un valore significativo.

“R-‐quadro aggiustato” (che può assumere valori tra 0 e 1) qui assume un valore meno elevato rispetto alla precedente analisi di regressione, ma è comunque ampiamente accettabile (=0.5447): questo valore indica che, con la nostra analisi, siamo in grado di spiegare buona parte della varianza della variabile dipendente.

Come si può osservare nella tabella 3.4, la delocalizzazione in Cina delle attività vendita (d15c) ha un effetto positivo sulle performance aziendali: il valore assunto dal coefficiente di “d15c” nell’equazione di regressione è, infatti, 15839.68; tuttavia, poiché il segno assunto dal coefficiente del termine d’interazione (d15cXd10=-‐7.893) è negativo, possiamo affermare che tale relazione è moderata negativamente dalla data d’ingresso in Cina dell’azienda (più tale data è recente, maggiore è l’effetto negativo di moderazione sulla performance). È quindi possibile affermare che la delocalizzazione in Cina delle attività di vendita ha un effetto positivo sulle performance aziendali, tuttavia

tale relazione è moderata negativamente dalla mancanza di esperienza delle aziende in Cina.

Tabella 3.4

Regressione che dimostra la relazione (b)

performance Coef. Std. Err. t P>|t| d15c 15839.68 5962.315 2.66 0.045 d10 7.728751 2.974648 2.60 0.048 d15cXd10 -‐7.893521 2.971016 -‐2.66 0.045 d11 15.91206 5.876715 2.71 0.042 _cons -‐15506.68 5970.012 -‐2.60 0.048

Nella figura 3.2 possiamo apprezzare la rappresentazione grafica della relazione trovata con la seconda regressione: sull’asse orizzontale troviamo la delocalizzazione delle attività di vendita, mentre sull’asse verticale il livello di performance. Osserviamo che, per le aziende che hanno effettuato da meno tempo il proprio ingresso in Cina, la relazione tra delocalizzazione delle attività di vendita e performance è leggermente negativa (linea tratteggiata); tuttavia, per le aziende che hanno effettuato il proprio ingresso in Cina da più tempo, la relazione tra delocalizzazione delle attività di vendita e performance è positiva (linea continua). Per questo motivo si può sostenere che, secondo i dati a nostra disposizione, la mancanza di esperienza delle aziende in Cina modera negativamente la relazione tra delocalizzazione delle attività di vendita e performance.

Figura 3.2

Rappresentazione grafica della relazione (b)

Nel documento Strategie competitive e performance in Cina (pagine 55-65)