Statistica descrittiva e matrice di correlazione

La tabella 3 riporta le statistiche descrittive delle variabili oggetto di studio. In relazione alle variabili principali si può notare come per le due tipologie di decoupling, quello rappresentativo delle Silent Green firms ha un valore medio di 35.65, praticamente il doppio del valore medio del decoupling rappresentante il Greenswashing che risulta essere 17.29. Questi valori indicano la presenza di un significativo disaccoppiamento tra azioni e parole, soprattutto nel caso del Silent Green. Relativamente alle misure di financial performance, ROA, ROE, ROS e Tobin’s Q mostrano un valore medio rispettivamente di 0.0422, 0.102, 0.142 e 1.135, con quest’ultimo che indica un leggero apprezzamento, in media, da parte del mercato del valore delle imprese rispetto al loro valore contabile.

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Tabella 3. Statistica descrittiva: osservazioni, valore minimo, valore massimo, media e deviazione standard delle variabili utilizzate nelle regressioni.

VARIABILI N Min Max Mean SD

GAP POSITIVO 5,538 0.0100 77.10 17.29 13.33 GAP NEGATIVO 22,666 0.0300 93.09 35.65 19.44 ROA 28,135 -0.318 0.284 0.0422 0.0782 ROS 27,611 -1.445 1.225 0.142 0.279 ROE 28,134 -1.229 1.089 0.102 0.248 TOBIN’S Q 28,004 0.0255 7.672 1.135 1.282 SIZE 28,135 11.99 24.45 17.08 2.748 LEVERAGE 23,120 0.0548 0.993 0.462 0.192 CAPITAL INTENSITY 28,054 0 0.253 0.0469 0.0480 R&D INTENSITY 12,393 0 0.623 0.0487 0.0881

La tabella mostra la statistica descrittiva relativa alle variabili oggetto di studio. GAP POSITIVO rappresenta il Greenwashing ed è calcolato come la differenza tra gli score di social disclosure e social performance per le osservazioni in cui la disclosure è maggiore della performance. GAP NEGATIVO rappresenta il Silent Green ed è calcolato come il valore assoluto della differenza tra gli score di social disclosure e social performance per le osservazioni in cui la disclosure è minore della performance. ROA è il rapporto tra il reddito netto ed il totale delle attività. ROE è il rapporto tra il reddito netto ed il totale del capitale proprio. ROS è il rapporto tra l’Ebit (earnings before interest and taxes) e le vendite nette. TOBIN’S Q è il rapporto tra il numero di azioni in circolazione di un’azienda moltiplicato per il loro valore di mercato alla fine dell’anno fiscale e il totale delle attività. SIZE è il logaritmo del totale delle attività. CAPITAL INTENSITY è il rapporto tra le spese in conto capitale (capital expenditure) ed il totale delle attività. R&D INTENSITY è il rapporto tra le spese destinate alla ricerca e sviluppo (research and development expenditure) ed il totale delle vendite. LEVERAGE è il rapporto tra il totale dei debiti ed il totale delle attività.

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Nelle tabelle 4 e 5 sono riportati i dati dell’analisi settoriale svolta sulle sole variabili di decoupling. Questa analisi dà un’indicazione dell’ampiezza media di entrambe le tipologie di decoupling in relazione al settore merceologico in cui operano le aziende che lo realizzano. In base ai dati utilizzati per lo studio sembra che le aziende appartenenti al settore dell’industria estrattiva realizzino un decoupling positivo (Greenwashing) mediamente più elevato rispetto agli altri settori (18.42). Seguono le aziende operanti nel commercio all’ingrosso con un decoupling medio di 18.25. Tuttavia, l’ampiezza media di questo tipo di gap all’interno degli altri settori non si allontana molto da quelle dei primi due, indicando un’assenza di rilevanti differenze tra settori merceologici in termini di Greenwashing.

In riferimento al decoupling negativo (Silent Green) invece, sembra che siano le aziende appartenenti al settore del commercio al dettaglio a realizzare un disallineamento mediamente più ampio (40.11). In questo caso però, la media dell’ampiezza di questa tipologia di gap è più variabile tra i diversi settori. Infatti, ad esempio, il decoupling medio realizzato nel settore dell’edilizia ha un valore di 36.73, quello realizzato nel commercio all’ingrosso un valore medio di 33.55, mentre quello realizzato dalle aziende appartenenti all’industria estrattiva ha un valore medio di 29.90. Quindi, la differenza di decoupling medio, in particolare tra il settore del commercio al dettaglio e quello dell’industria estrattiva, non è irrilevante.

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Tabella 4. Statistica descrittiva del gap positivo in base ai settori merceologici.

Settori N Min Max Mean

Agricoltura, foreste, caccia, pesca 20 1.18 34.11 16.10 Industria estrattiva 439 0.04 62.8 18.42 Edilizia 219 0.23 59.5 17.93 Industria, produzione 1,692 0.02 64.37 16.90 Trasporti, distribuzione 660 0.01 55.29 17.33 Commercio ingrosso 142 0.58 77.1 16.03 Commercio dettaglio 329 0.02 58.75 18.25 Sevizi finanziari 1,288 0.02 74.93 17.62 Servizi vari 744 0.02 63.7 16.55

Tabella 5. Statistica descrittiva del gap negativo in base ai settori merceologici.

Settori N Min Max Mean

Agricoltura, foreste, caccia, pesca 86 1.11 76.92 34.83 Industria estrattiva 1,865 0.1 85.21 29.90 Edilizia 824 0.12 89.73 36.73 Industria, produzione 8,737 0.05 93.09 38.28 Trasporti, distribuzione 3,295 0.04 91.24 36.05 Commercio ingrosso 481 0.03 79.94 33.55 Commercio dettaglio 1,322 0.27 88.23 40.11 Sevizi finanziari 3,955 0.05 92.99 31.90 Servizi vari 744 0.05 91.90 33.56

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In tabella 6 sono riportate le correlazioni tra le variabili utilizzate all’interno dello studio. Per quanto riguarda le principali variabili di interesse, il gap negativo è correlato positivamente ed in maniera significativa con il ROA e con il ROS, negativamente ed in maniera significativa con la Tobin’s Q, mentre risulta non significativa la correlazione con il ROE. Vi è poi una correlazione positiva tra il decoupling negativo e la grandezza dell’azienda, correlazione che suggerisce un maggior decoupling, inteso come Silent Green, tra le aziende più grandi. In relazione al gap positivo invece, l’unica correlazione significativa con le variabili finanziarie si trova nei confronti della Tobin’s Q. Questa correlazione risulta essere negativa, suggerendo, anche alla luce della correlazione con il gap negativo, che le aziende maggiormente apprezzate dal mercato tendono a realizzare un decoupling minore, inteso sia come Silent Green, sia come Greenwashing. La correlazione tra Greenwashing e grandezza aziendale risulta invece non significativa. Per quanto riguarda il leverage, quest’ultima variabile risulta correlata in maniera positiva e significativa con il gap negativo, indicando che le aziende più indebitate tendono a realizzare maggiormente questa tipologia di disaccoppiamento. Risulta non significativa la correlazione tra leverage e Greenwashing. Il leverage risulta poi correlato negativamente e significativamente con tutti gli indicatori di performance ad eccezione del ROE. In riferimento alla R&D intensity, quest’ultima è correlata negativamente ed in maniera significativa con entrambe le tipologie di decoupling, suggerendo che le aziende che investono maggiormente in ricerca e sviluppo tendono a ridurre il social decoupling, nonché con tutte le misure di performance finanziaria, indicando che le aziende con risultati finanziari maggiori tendono ad investire meno in ricerca e sviluppo.

92 Tabella 6. Pairwise Correlation Matrix.

VARIABILI (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (1) GAP NEGATIVO 1.000 (2) GAP POSITIVO 1.000 (.) (3) ROA 0.067*** 0.012 1.000 (0.000) (0.390) (4) ROE 0.060*** -0.009 0.623*** 1.000 (0.000) (0.506) (0.000) (5) ROS -0.005 0.002 0.557*** 0.367*** 1.000 (0.445) (0.862) (0.000) (0.000) (6) TOBIN’S Q -0.015*** -0.049*** 0.324*** 0.143*** -0.028*** 1.000 (0.026) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (7) SIZE 0.164*** -0.011 -0.052*** 0.002 0.098*** -0.273*** 1.000 (0.000) (0.413) (0.000) (0.719) (0.000) (0.000) (8) LEVERAGE 0.104*** -0.008 -0.139*** 0.019*** -0.046*** -0.157*** 0.055*** 1.000 (0.000) (0.584) (0.000) (0.004) (0.000) (0.000) (0.000) (9) CAPITAL INTENSITY -0.040*** _{0.042*** 0.037*** -0.010 -0.087*** 0.111*** -0.117*** -0.095*** 1.000} (0.000) (0.002) (0.000) (0.106) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (10) R&D INTENSITY -0.073*** -0.066*** -0.271*** -0.198*** -0.359*** 0.339*** -0.238*** -0.190*** -0.168*** 1.000 (0.000) (0.002) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) p-value in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1

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