Matrice di correlazione
2.5.3 Risultati della diversità di genere sulle performance
I modelli che seguono prendono in considerazione diverse variabili dipendenti, per comprendere a pieno le relazioni che possono esistere tra le performance e la presenza di donne.
Si consideri, dapprima, gli indicatori contabili e successivamente quelli di mercato, infatti come primo modello si osservano gli effetti sul ROA (Tabella 2.20). Questo indicatore è stato ampliamente utilizzato dai diversi studi empirici condotti dagli accademici sia da coloro che hanno osservato una correlazione con la presenza di amministratori indipendenti, sia da coloro che hanno individuato una correlazione della presenza di donne nei board.
69 Variabile dipendente: ROA
Tabella 2.20 Regressione lineare multipla con variabile dipendente: ROA Modello 1 (ROA):
Pooled OLS, usando 1143 osservazioni Incluse 168 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: ROA
coefficiente errore std. rapporto t p-value
--- const 1,12638 0,186968 6,024 2,29e-09 *** DonnesutotBoard_1 −0,0170975 0,00753757 −2,268 0,0235 ** donneIndsutota~_1 0,0106018 0,00443202 2,392 0,0169 ** Settorediapparte~ −0,0364839 0,0250067 −1,459 0,1449 MARKETTOBOOKVALUE 0,000647658 0,0200270 0,03234 0,9742 ROI 0,519260 0,00726483 71,48 0,0000 *** ld_EBITDA000Eur 0,228660 0,106851 2,140 0,0326 **
Media var. dipendente 4,112598 SQM var. dipendente 5,322426 Somma quadr. residui 5634,994 E.S. della regressione 2,227192 R-quadro 0,825816 R-quadro corretto 0,824896 F(6, 1136) 897,6403 P-value(F) 0,000000 Log-verosimiglianza −2533,583 Criterio di Akaike 5081,167 Criterio di Schwarz 5116,457 Hannan-Quinn 5094,492 rho 0,673058 Durbin-Watson 0,599752 Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Escludendo la costante, il p-value è massimo per la variabile 7 (MARKETTOBOOKVALUE)
Fonte: Elaborazione propria.
Considerando il modello di regressione lineare multipla = + + ⋯ +
+ , si avrà come variabile dipendente il ROA, mentre le altre variabili sono
le , … e i relativi coefficienti angolari delle rette , … .
Prima di interpretare i risultati, occorre fare delle precisazioni per quanto riguarda “Donne su totale board” e “Donne indipendenti su totale indipendenti”, per queste variabili è stato applicato il ritardo (1) in quanto l’ingresso delle donne nei board potrebbe essere avvenuto anche alla fine dell’esercizio; quindi di fatto nella relazione di corporate governance veniva indicata la nomina e la data di ingresso nel board, di conseguenza veniva considerata nel conteggio della quota rosa o della percentuale di donne indipendenti. Tuttavia, essendo la loro nomina in concomitanza con la redazione del bilancio annuale, non si può tener di conto degli effetti sugli indicatori, per questa ragione occorre applicare il ritardo per solo queste variabili.
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Considerando la variabile indipendente EBITDA, è stato utilizzato il differenziale logaritmico essendo una misura dinamica, essendo anche il logaritmo una variabile continua e che tiene conto di valori non negativi.
La variabile indipendente ROI influenza in modo significativo il ROA (p-value =0,000) e questo è confermato anche dalla matrice nella Tabella 2.19, che indica come coefficiente di correlazione tra le due variabili, pari al 0,9142.
Osservando la variabile indipendente “Donne Su Totale Board” si veda come la presenza di donne sembrerebbe avere un effetto negativo sul ROA con una buona significatività (p-value 0,0235). Questo risultato è contrario rispetto a quanto dimostrato da Carter (2003), Abdullah (2012), Dang (2016) e Darko (2016), bensì si allinea con gli studi di Shrader (1997) e Adams and Ferreira (2008), secondo i quali un’alta percentuale di donne non sia in grado di apportare dei benefici in termini di performance contabili. Se si considera la variabile “Donne Indipendenti su tot Indipendenti” , quindi la percentuale di donne tra la totalità degli amministratori indipendenti, la relazione cambia segno e sempre con una buona significatività (p-value 0,0169). Inoltre, questi risultati presentano anche un alto = 0,82 , il quale esprime la bontà del modello.
Variabile dipendente: MARKET TO BOOK VALUE
Tabella 2.20 Regressione lineare multipla con variabile dipendente MTBV
Modello 2 (MTBV):
Pooled OLS, usando 1163 osservazioni Incluse 169 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: MARKETTOBOOKVALUE
coefficiente errore std. rapporto t p-value --- const 1,85130 0,274109 6,754 2,27e-011 *** DonnesutotBoard_1 −0,0175820 0,0109288 −1,609 0,1079 donneIndsutota~_1 0,00525759 0,00649243 0,8098 0,4182 Settorediapparte~ 0,00314557 0,0368427 0,08538 0,9320 ld_EBITDA000Eur −0,289274 0,158166 −1,829 0,0677 * ROA 0,0496338 0,0185745 2,672 0,0076 ***
Media var. dipendente 1,926088 SQM var. dipendente 3,321327 Somma quadr. residui 12675,12 E.S. della regressione 3,309859 R-quadro 0,011167 R-quadro corretto 0,006894 F(5, 1157) 2,613303 P-value(F) 0,023284 Log-verosimiglianza −3039,219 Criterio di Akaike 6090,438 Criterio di Schwarz 6120,790 Hannan-Quinn 6101,889 rho 0,154045 Durbin-Watson 1,632357 Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Escludendo la costante, il p-value è massimo per la variabile 3 (Settorediappartenenza)
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Si osservi la Tabella 2.20, che considera come variabile dipendente l’indicatore di mercato “Market to Book Value”, essa conferma la relazione già evidenziata dal ROA (Tabella 2.19) seppur con una bassa significatività. Infatti, considerando la variabile “Donne su tot Board” mostra un p-value=0,1079, mentre la variabile “Donne Indipendenti su totale Indipendenti” un p-value pari a 0,4182. Questo risultato è stato raggiunto anche dall’analisi empirica di Chapple and Humphrey (2014).
Variabile dipendente: l_MV
Tabella 2.21 Regressione lineare multipla con variabile dipendente l_MV
Modello 3 (LnMV):
Pooled OLS, usando 1161 osservazioni Incluse 169 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: l_MV
coefficiente errore std. rapporto t p-value --- const 5,81742 0,147581 39,42 5,79e-216 *** DonnesutotBoard_1 −0,0421466 0,00579204 −7,277 6,31e-013 *** donneIndsutota~_1 0,0171379 0,00343381 4,991 6,93e-07 *** Settorediapparte~ −0,0249172 0,0194466 −1,281 0,2003 ld_EBITDA000Eur 0,0268153 0,0836276 0,3207 0,7485 ROA 0,0704802 0,00985326 7,153 1,51e-012 *** MARKETTOBOOKVALUE 0,0319643 0,0155212 2,059 0,0397 **
Media var. dipendente 5,711601 SQM var. dipendente 1,836885 Somma quadr. residui 3521,815 E.S. della regressione 1,746950 R-quadro 0,100203 R-quadro corretto 0,095524 F(6, 1154) 21,41852 P-value(F) 6,03e-24 Log-verosimiglianza −2291,565 Criterio di Akaike 4597,131 Criterio di Schwarz 4632,530 Hannan-Quinn 4610,487 rho 0,944157 Durbin-Watson 0,077629 Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Escludendo la costante, il p-value è massimo per la variabile 18 (ld_EBITDA000Eur)
Fonte: Elaborazione propria.
Per il Market Value è stato applicata una trasformazione logaritmica, questo perché occorre normalizzare la variabile che ha una distribuzione asimmetrica; utilizzando la variabile in questo formato logaritmico i risultati sono facili da interpretare e tendono a ridurre gli effetti degli outliers
Nella Tabella 2.21 si osservi come anche in questo caso l’effetto della presenza di donne nel board genera relazioni negative sul l_MV e con un’alta significatività (p- value= 6,31,- ), al contrario l’effetto della presenza di donne tra il totale degli
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amministratori indipendenti genera relazioni positive e con un’alta significatività (p- value= 6,93,- /).
Variabile dipendente: Beta
Tabella 2.22 Regressione lineare multipla con variabile dipendente Beta
Modello 4(Beta)
Pooled OLS, usando 1034 osservazioni Incluse 148 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: Beta
coefficiente errore std. rapporto t p-value --- const 0,908860 0,0396032 22,95 2,12e-094 *** DonnesutotBoard_1 −0,00553856 0,00156356 −3,542 0,0004 *** donneIndsutota~_1 0,00143723 0,000899974 1,597 0,1106 Settorediapparte~ 0,0105247 0,00515231 2,043 0,0413 ** MARKETTOBOOKVALUE −0,00172999 0,00399097 −0,4335 0,6648 ROA −0,00947736 0,00594689 −1,594 0,1113 ROI −0,00175095 0,00337778 −0,5184 0,6043 ld_EBITDA000Eur 0,0568371 0,0221926 2,561 0,0106 **
Media var. dipendente 0,861712 SQM var. dipendente 0,446312 Somma quadr. residui 197,5226 E.S. della regressione 0,438768 R-quadro 0,040072 R-quadro corretto 0,033523 F(7, 1026) 6,118579 P-value(F) 5,06e-07 Log-verosimiglianza −611,3731 Criterio di Akaike 1238,746 Criterio di Schwarz 1278,276 Hannan-Quinn 1253,746 rho 0,989311 Durbin-Watson 0,023816 Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Escludendo la costante, il p-value è massimo per la variabile 7 (MARKETTOBOOKVALUE)
Fonte: Elaborazione propria.
Anche per la variabile Beta (Tabella 2.22), la presenza di donne nel board genera effetti negativi e con un’alta significatività (p-value= 0,0004), mentre qualora vi siano donne tra la totalità degli indipendenti, l’effetto è positivo seppur con una bassa significatività (p-value=0,1106).
In sintesi, la presenza di donne nel board genera relazioni negative sull’indicatore di performance contabile, la presenza di donne rileva un effetto negativo sul ROA, con una buona significatività statistica. Se le donne hanno la qualifica di amministratrici indipendenti allora la relazione cambia segno, sempre con una buona significatività. Questo risultato è confermato anche dagli indicatori di performance di mercato quali
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logaritmo del MV e Beta con alta significatività, mentre MTBV conferma la relazione, seppur con una bassa significatività (Tabella 2.23).
Tabella 2.23 Sintesi dei risultati della regressione lineare multipla
Donne su totale Board p-value Donne indipendenti su totale indipendenti p-value ROA Negativa (-) 0,0235 ** Positiva (+) 0,0169 ** 0,825816 MTBV Negativa (-) 0,1079 Positiva (+) 0,4182 0,011167 l_MV Negativa (-) 6,31, - *** Positiva (+) 6,93,- / *** 0,100203 Beta Negativa (-) 0,0004 *** Positiva (+) 0,1106 0,040072
Fonte: Elaborazione propria
In sostanza, sembrerebbe che un’alta percentuale di donne sul totale del consiglio di amministrazione, abbia degli effetti negativi sulle performance sia contabili che di mercato. A tal riguardo occorre fare una precisazione, innanzitutto l’arco temporale del campione di riferimento 2005-2015 comprende anche gli anni della crisi finanziaria iniziata negli anni 2007/2008, quindi i risultati aziendali hanno risentito della crisi. Simultaneamente l’ingresso delle donne nei board è avvenuto dal 2012 in poi e in maggior misura nel 2014 e nel 2015, quindi l’effetto della presenza donne sugli indicatori va considerato anche alla luce della congiuntura economica negativa che si presenta sul mercato.
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Per quanto concerne la figura della donna con la qualifica di amministratrice indipendente, ovverosia quando tra la totalità degli amministratori indipendenti vi sono donne, si osserva un effetto opposto.
La figura dell’amministratore indipendente, quale variabile in grado di influenzare le performance, è stata ampiamente studiata da diversi scholars che hanno osservato attraverso le analisi empiriche una relazione positiva (Rosenstein and Wyatt, 1990; Hutchinson and Gull, 2004; Abor and Biekpe, 2007; Bachiller, 2010; Liu, 2014) e altri negativa (Bhagat and Black,1999; Adams and Ferreira,2007; Wang et al,2016; Darko et al, 2016). Considerando il filone di studiosi che hanno osservato gli effetti positivi, ritengono che una composizione bilanciata tra outsider e insider sia necessaria per mitigare i costi di agenzia, in particolare gli amministratori indipendenti tutelano gli interessi della minoranza, apportano risorse e qualità all’interno del board, essendo indipendenti dal management e dal CEO. Inoltre gli indipendenti garantirebbero la ricerca di valore nel lungo termine attraverso il controllo. È utile osservare quando il ruolo degli amministratori indipendenti è ricoperto da donne (Liu et al, 2014; Terjesen, 2016), osservando se una diversità generi degli effetti positivi o negativi.
Nella seguente analisi sembrerebbe quindi, che una diversità di genere nel board abbia un impatto negativo sulle performance e con un’alta significatività, qualora le donne sono indipendenti la relazione cambia di segno. In sostanza, nel momento in cui si prevede l’ingresso di donne nei board come suggerisce la Legge 120/2011, si mostrano degli effetti positivi se queste sono amministratrici indipendenti. Come mostrato nella tabella 2.9, il numero di aziende che prevedono donne indipendenti nei board è aumentato esattamente dal 2012 in poi.
Nell’analisi empirica non si considera il valore assoluto delle donne indipendenti ma il peso che hanno all’interno degli indipendenti; infatti si è mostrato nella tabella 2.12 che la percentuale di donne AI si è allineata sul secondo quartile negli ultimi anni 2014- 2015. Potrebbe essere interessante approfondire la ricerca trovando una sorta di massa critica delle donne indipendenti, non riferita al valore assoluto di donne nei board come suggerisce la teoria della massa critica di Asch (1955) e Kanter (1976), bensì in termini percentuali sul totale degli indipendenti.
Infatti, sebbene è possibile riconoscere gli effetti positivi derivanti dalla presenza di AI, è stato studiata una possibile massa critica degli indipendenti (Liu, 2014; Mariani, 2016): solo quando sono in misura minore del 50% del board si hanno dei benefici, quindi significa che una maggiore concentrazione di indipendenti nei board porta con sé
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a paralizzare il consiglio e renderlo troppo indipendente. Allo stesso modo, si potrebbe trovare una soglia massima oltre la quale non si avranno più una relazione positiva tra percentuale di donne su totale indipendenti e performance.
In ogni caso, il fenomeno della gender diversity nel contesto Italiano è relativamente nuovo, soprattutto in termini di gender diversity tra gli indipendenti, quindi sarà interessante osservare gli anni successivi il 2015, in quanto si prevede un maggior ingresso di donne nei board, in quanto si ha la piena efficacia della legge “Golfo- Mosca”.
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CONCLUSIONI
Nel seguente lavoro è stata approfondita inizialmente la letteratura accademica riguardante la figura degli amministratori indipendenti, successivamente la diversità di genere all’interno dei boards. Dalle analisi empiriche si evince che non esiste una relazione univoca tra la presenza di donne o amministratori indipendenti e le performance aziendali; questo è dovuto anche al fatto che le diverse ricerche prendono in considerazione campioni differenti sotto diversi aspetti come il paese di riferimento, l’anno e i diversi indicatori di performance.
Concentrandosi sul rilievo della diversità di genere, i diversi accademici hanno riscontrato talvolta delle relazioni positive tra donne e performance, ritenendo la donna capace di apportare prospettive diverse e di migliorare le decisioni prese in assemblea e di conseguenza di migliorare anche le performance, mentre in altri casi una relazione opposta.
L’obiettivo della seguente analisi empirica è quello di verificare se la presenza di donne generi degli impatti positivi o negativi sulle perfomance, e se la relazione sussiste anche se queste assumono il ruolo di amministratrici indipendenti. Sulla base dei risultati ottenuti si è cercato di comprendere su quale filone di studi si pone il seguente lavoro. Infatti per quanto riguarda la presenza di organico femminile è emerso che, essa genera degli impatti negativi sugli indicatori sia contabili che di mercato (Shrader,1997; Adams and Ferreira,2008; Ahern and Dittmar , 2012; Boubaker, 2014), quindi non si hanno degli effetti positivi (Carter, 2003; Torchia, 2011; Boulouta, 2013; Terjesen et al, 2016; Darko, 2016). La relazione cambia, divenendo positiva, qualora vi sia una diversità di genere tra la totalità degli amministratori indipendenti, ovverosia quando le donne presenti dei CdA assumono la carica di amministratrici indipendenti. Sulla base dei risultati ottenuti quindi si richiede una maggiore presenza di donne indipendenti all’interno del board.
In letteratura, alcuni scholars ritengono infatti che la presenza di amministratori indipendenti sia un fattore positivo, i quali sono in grado di monitorare il board e di migliorare le performance; per questa ragione si è posto il focus su questa figura.
L’analisi empirica mostra anche dei limiti, in quanto non è stato analizzato se al raggiungimento della massa critica (Kanter, 1976; Torchia, 2011; Liu, 2014), questo generi degli impatti positivi o negativi sulle performance. La ricerca prende in considerazione indicatori di mercato e contabili, sebbene quello maggiormente usato
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dagli accademici risulta essere la Q di Tobin, perciò lo step successivo potrebbe essere quello di osservare gli effetti su questo indicatore. Inoltre, l’arco temporale di riferimento 2005-2015 comprende gli anni della crisi finanziaria, quindi occorre tenere di conto anche della congiuntura negativa che caratterizza il mercato, perciò l’effettivo contributo delle donne nei board potrebbe essere distorto.
Per quanto riguarda il contesto italiano, risultano esserci ancora delle aziende che non prevedono donne nei board, sebbene la legge 120/2011 abbia imposto dei requisiti minimi della quota rosa, per questa ragione sarebbe interessante riuscire ad approfondire la ricerca, estendendo l’analisi per gli anni successivi il 2015, in quanto si ha la piena entrata in vigore del requisito di 1/3, in modo da delineare l’effettivo contributo della legge, verificando il cambiamento nella composizione dei consigli di amministrazione.
Infine, per le ricerche future si potrebbe arricchire l’analisi considerando le caratteristiche che presentano le donne, come ad esempio l’età, il background culturale, le esperienze pregresse ecc... questo per comprendere il più ampio fenomeno che caratterizza la diversità del board inteso sotto diversi aspetti.
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