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UNIVERSITÀ DI PISA
Facoltà di Economia
Dottorato in Economia Aziendale
XXIV Ciclo
Tesi di Dottorato
Gli effetti della responsabilità sociale sull’economicità d’impresa (business case): un’analisi quantitativa applicata
all’industria chimica internazionale
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE DI AFFERENZA: SECS-P/13
Tutor
Prof. Angela Tarabella
Dottorando
Barbara Burchi
Presidente del Corso di Dottorato
Prof. Daniele Dalli
Dicembre 2011
A Fabio ed ai miei genitori
«Per le imprese il concetto di
sostenibilità è di fondamentale importanza
per intraprendere la via del superamento
della conflittualità tra gli obiettivi di
redditività e quelli di tutela
dell’ecosistema»
A. TARABELLA , 2001
I
INDICE
CAPITOLO 1 ..............................................................................................................1
INTRODUZIONE .......................................................................................................1
1.1 Background della ricerca: l’evoluzione del concetto di RSI ........................1
1.2 Struttura .........................................................................................................4
CAPITOLO 2 ..............................................................................................................7
L’ANALISI SISTEMATICA DELLA LETTERATURA SUL BUSINES S CASE
PER LA RESPONSABILITÀ SOCIALE D’IMPRESA ........... .................................7
2.1 Basi teoriche dei principali limiti degli studi sul business case per la RSI .......7
2.2 Selezione degli articoli sul business case per la RSI ..................................... 10
2.3 Analisi degli studi quantitativi sul business case per la RSI .......................... 15
2.3.1 Metodologie applicate dagli studi sulla narrow view del business case per la
RSI ............................................................................................................................................................................ 18
2.3.2 Risultati e limitazioni degli studi sulla narrow view del business case per la RSI
................................................................................................................................................................................... 26
2.3.3 Analisi degli studi empirici sulla visione ampia del business case per la RSI .... 45
2.4 Analisi delle ricerche sui fattori determinanti la RSI ..................................... 49
CAPITOLO 3 ............................................................................................................ 55
UNA PROPOSTA METODOLOGICA PER IL SUPERAMENTO DI ALC UNI
LIMITI DELLO STUDIO DEL BUSINESS CASE: L’APPLICAZIONE AL
SETTORE CHIMICO .............................................................................................. 55
3.1. I limiti dello studio del business case della RSI e la formalizzazione degli
obiettivi della ricerca ............................................................................................... 55
3.1.1. Alcuni limiti delle precedenti ricerche sul business case della RSI ........................ 55
3.1.2. La domanda di ricerca: focalizzazione industriale e multidimensionalità della
RSI ............................................................................................................................................................................ 61
3.1.3. La scelta del settore per la definizione delle ipotesi di ricerca: l’industria
chimica ................................................................................................................................................................... 63
3.2. Metodologia ................................................................................................ 67
3.2.1. Modello econometrico e periodo di analisi ....................................................................... 67
3.2.2. Individuazione del campione................................................................................................... 69
II
3.2.3. La variabile indipendente: l’indicatore di Responsabilità Sociale d’Impresa ...73
3.2.4. La variabile dipendente: le performance d’impresa .....................................................81
3.2.5. Definizione delle variabili di controllo ................................................................................85
CAPITOLO 4 ........................................................................................................... 91
VERIFICA DELLE IPOTESI E DISCUSSIONE DEI RISULTATI ..................... 91
4.1. Specificazione della regressione e verifica della relazione con l’indice di
Pearson ................................................................................................................... 91
4.1.1. Specificazione del modello di regressione .........................................................................91
4.1.2. Verifica della relazione: i risultati della correlazione..................................................95
4.2. Analisi dei risultati della regressione .........................................................102
4.2.1. Presentazione dei risultati ..................................................................................................... 102
4.2.2 Discussione dei risultati e verifica delle ipotesi ............................................................. 125
CAPITOLO 5 ..........................................................................................................129
CONCLUSIONI E SVILUPPI FUTURI ................................................................129
5.1 Alcune osservazioni conclusive e possibili implicazioni .............................129
5.2 Limitazioni e ricerche future .......................................................................133
APPENDICE ...........................................................................................................137
BIBLIOGRAFIA .....................................................................................................167
1
Capitolo 1
INTRODUZIONE
1.1 Background della ricerca: l’evoluzione del concetto di RSI
La crisi finanziaria iniziata nell’estate del 2007 negli Stati Uniti che caratterizza
ancora l’economia globale ha accesso il dibattito sul rapporto tra etica e business e dato
nuovo impulso alla ricerca sulla responsabilità sociale d’impresa (di seguito RSI)
(Zamagni, 2008). Tale concetto ha una lunga tradizione nel campo delle scienze sociali
e nel corso dei decenni ha continuato a crescere di importanza e significato (Van
Beurden et al., 2008; Garriga et al., 2004). Nel tempo sono state numerose le ragioni
che hanno spinto le aziende a comportarsi più responsabilmente verso la società in
assenza di requisiti di legge e fra le più ricorrenti vi sono le motivazioni ti tipo
strategico, difensivo ed altruistico (Vogel, 2005). La letteratura più autorevole fa risalire
l’origine formale della RSI risale agli anni ’20, sebbene da secoli sia diffusa l’idea che
le imprese hanno numerose responsabilità verso la società oltre a quella di realizzare
profitti per gli azionisti (Clark, 1926; Donham, 1927, 1929). In una prima fase, le
iniziative socialmente responsabili hanno coinciso soprattutto con quelle di filantropia
aziendale (Vogel, 2005, p. 20) e si sono contrapposte con le finalità proprie d’impresa,
relative al perseguimento del profitto (Friedman, 1962, 1970). In particolare, fino alla
fine degli anni ’60 i teorici della RSI e gli economisti neoclassici hanno condiviso
l’ipotesi che le azioni di responsabilità sociale siano perlopiù un costo. Per i primi tale
onere era necessario perché rientrava nei doveri dell’impresa verso la società, mentre
per i secondi rappresentava esclusivamente un rischio per l’economicità aziendale. Il
concetto di responsabilità sociale più simile a quello odierno si è diffuso a partire dagli
anni ’70, quando la RSI inizia ad essere interpretata come ‘attributo gestionale’ per la
differenziazione e la competitività aziendale (Viviani, 2006, p. 5). Viene meno, quindi,
il contrasto con la redditività d’impresa e le attività socialmente responsabili assumono
valore in funzione dei risultati raggiunti. Infatti, nel 1979, Carroll nel tentativo di
sistematizzare le numerose definizioni di RSI apparse fino ad allora nella letteratura
accademica, pose l’accento sulle performance della responsabilità sociale, le cosiddette
corporate social performance (di seguito CSP), ovvero i risultati osservabili e
misurabili delle iniziative sociali delle imprese (Sethi, 1975; Carroll, 1979). In
2
particolare, la RSI, definita come l'agire sociale d'impresa che va oltre gli interessi
economici ed i problemi legali attraverso l’integrazione di una «responsabilità
aggiuntiva», è la componente essenziale delle suddette corporate social performance.
Quest’ultime, inoltre, dipendono dalle numerose questioni riconducibili alla
responsabilità sociale che la rendono mutevole nello spazio, fra i settori, e nel tempo e
dalla capacità di un’azienda di rispondere alle preoccupazioni sociali (Carroll, 1979;
Van Beurden et al., 2008). Più recentemente, Wood (1991, p. 693) ha definito le CFP
come ‘la configurazione dei principi di RSI, dei processi di reattività sociale, delle
politiche, dei programmi e dei risultati osservabili riferiti ai rapporti sociali
dell’azienda’. Negli anni ’70, inizia, quindi, a diffondersi la visione strumentale della
responsabilità sociale ed, infatti, sono riconducibili a quel periodo i primi studi sul
cosiddetto business case per la RSI, ovvero sui benefici economici generati dalle
iniziative socialmente responsabili (Alexander et al., 1978; Moskowitz, 1972).
L’interesse per le ricadute economiche della RSI si è consolidato poi nel decennio
successivo, sia dal punto di vista teorico, sia da quello empirico (Carroll et al., 2010).
Nello stesso periodo si afferma la teoria degli stakeholder (Freeman, 1984) la quale
trova applicazione pratica nelle azioni socialmente responsabili delle imprese. In
particolare, l’interpretazione e l’uso di quest’ultima, nella sua versione normativa o
strumentale (Donaldson et al., 1995, Jones, 1995), ha acceso il dibattito sulla
responsabilità sociale d’impresa sviluppatosi negli ultimi trent’anni. Mentre nella
versione normativa ‘gli obiettivi delle diverse classi di portatori di interesse
costituiscono il fine stesso dell’azione d’impresa, nella versione strumentale quegli
obiettivi rappresentano un mezzo in vista della massimizzazione del … profitto’
(Zamagni, 2006, p. 2). Negli anni ’80 la responsabilità sociale diventa un tema
importante degli studi di strategia proprio per l’influenza – positiva – esercitata sulle
dinamiche di mercato e sui risultati d’impresa (Hart, 1997; Kotler et al., 2005; Orlitzky
et al., 2003; Porter et al., 2006; Lee, 2008). Nello stesso periodo, quindi, si diffondono
gli standard e gli strumenti per misurare le performance delle iniziative socialmente
responsabili. L’obiettivo è quello di soddisfare al massimo gli stakeholder per
conseguire vantaggi competitivi tali da accrescere la redditività e, quindi, diventa ancor
più rilevante valutare l’efficacia delle iniziative socialmente responsabili. Secondo
Viviani (2006, p. 8), la stessa definizione di RSI data dalla Commissione Europea nel
Libro Verde del 2001, attualmente fra le più accreditate (Dahalsrud, 2008), integra
l’interpretazione più strumentale della teoria degli stakeholder perché prescrive di
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investire di più nel capitale umano, nell’ambiente e nel rapporto con gli stakeholder,
ovvero di adottare azioni che soddisfino altri valori (o bisogni) socialmente riconosciuti
con il risultato di un aumento dell’efficienza nel perseguimento del fine istituzionale
dell’impresa. Nel tempo, quindi, la responsabilità sociale ha subito una progressiva
razionalizzazione nell’orientamento teorico e, di conseguenza, nell’analisi empirica
(Lee, 2008, p. 2). Per quanto riguarda il primo aspetto, la visione esplicitamente
normativa ed orientata all'etica è stata sostituita da quella strumentale, connessa ai
risultati (Lee, 2008; Perrini et al., 2009). Il dibattito, infatti, si è spostato dalla
discussione a livello macro, sui possibili effetti della RSI sulla società, a quella micro,
relativo allo studio degli impatti sulle aziende e degli eventuali benefici economico –
finanziari. Questo si è riflesso anche nella ricerca empirica che si è maggiormente
focalizzata sul business case attraverso l’analisi del legame tra i risultati delle iniziative
di responsabilità sociale e le performance d’impresa. Molti studiosi sostengono che tale
rapporto ha trovato numerose evidenze positive nei contributi più recenti (Goll et al.,
2004). Per esempio, Margolis e Walsh (2003, p. 277) nella loro analisi di 127 articoli
empirici sul business case della RSI hanno evidenziato che ‘la semplice compilazione
dei risultati – delle ricerche selezionate dai suddetti autori – mostra, nella maggior parte
dei casi, l’esistenza di una relazione positiva tra le iniziative socialmente responsabili ed
i risultati d’impresa e solo pochi esiti negativi’. Allo stesso modo, Van Beurden e
Gössling (2008) hanno rilevato che oltre il 67% degli studi presenti nella loro revisione
della letteratura giungono alla dimostrazione che la responsabilità sociale consente di
raggiungere concreti benefici economici. Tuttavia, questi contributi non consentono di
dare una risposta definitiva sull’universalità del business case per la responsabilità
sociale perché si basano su risultati spesso incomparabili (Griffin et al., 1997; Mahon et
al., 1999). A tal proposito, Vogel (2005, p. 25) sostiene che ‘è difficile trarre
conclusioni generali sul rapporto tra responsabilità sociale e performance aziendali’ a
causa dei numerosi errori metodologici presenti nei precedenti studi. Gran parte di
quest’ultimi, infatti, mostrano una scarsa coerenza per quanto concerne l’esistenza ed il
verso della suddetta relazione (McWilliams et al., 2005; Perrini et al., 2009; Margolis et
al., 2003; Orlitzky et al., 2003; Salzmann et al., 2005). Pertanto, ad oggi non esistono
prove sufficienti dell’esistenza del business case della RSI (Barnett, 2007), nonostante
che la sua convenienza in termini di maggior redditività delle imprese sia, ormai, un
assunto (Molteni, 2008, comunicazione). Questa tema, di fatto, è ancora fra quelli più
studiati in relazione alla responsabilità sociale (Lindgreen et al., 2010) perché, come già
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affrontato in apertura, contribuisce alla diffusione della responsabilità sociale, alla quale
si collegano la maggiore sostenibilità produttiva e la rinnovata eticità nelle pratiche
commerciali. Tuttavia, ogni contributo che cerca di superare le criticità metodologiche
delle precedenti ricerche ne presenta altre, a causa, probabilmente, ‘dell’inadeguatezza
nell’affrontare empiricamente la questione’ (Margolis et al., 2003, p. 278). Più
recentemente si è affermato in letteratura un nuovo filone di studi, strettamente
connesso al business case, volto ad individuare e comprendere quali fattori determinano
l’effettiva economicità della responsabilità sociale. A tal fine, alcuni autori sostengono
l’utilità di indagare in modo più approfondito le interazioni tra le imprese ed i suoi
stakeholder, fenomeni ricchi e dinamici che non sono stati ancora adeguatamente
studiati (Lee, 2008, p. 64).
1.2 Struttura
Il presente lavoro ha inteso contribuire alla conoscenza sul business case per la RSI
con lo sviluppo di una revisione sistematica dei precedenti studi e di un’analisi
quantitativa applicata al settore chimico. La prima ha permesso di individuare alcune
criticità metodologiche per le quali sono stati ipotizzati possibili percorsi di
miglioramento. Fra quest’ultimi si è scelto di approfondire empiricamente quello più
conforme al mainstrem della ricerca sul business case per la RSI, che prevede l’utilizzo
di modelli econometrici. L’analisi effettuata trae spunto, almeno in parte, dall’articolo
di Griffin e Mahon (1997) perché si focalizza sullo stesso settore produttivo, l’industria
chimica, ed utilizza alcuni indici economico – finanziari come proxy dei risultati
d’impresa. Gli argomenti trattati nella Tesi sono stati organizzati nei seguenti cinque
capitoli.
Nel Capitolo 1 si riportano, in breve, le tappe più importanti dell’evoluzione del
concetto di responsabilità sociale per evidenziare l’importanza assunta nel tempo dalla
verifica del business case. Inoltre, i concetti più rilevanti della letteratura nazionale ed
internazionale sulla RSI vengono introdotti per delineare il quadro di riferimento teorico
della presente ricerca. Infine, sono presentati l’approccio metodologico seguito e la
struttura del lavoro.
Il Capitolo 2 è dedicato alla revisione sistematica delle ricerche quantitative sul
business case per la RSI, della quale si descrivono il protocollo di selezione, il metodo
di analisi dei contenuti ed i principali risultati raggiunti. Gli articoli sono stati reperiti
5
dalle banche dati a disposizione dell’Università di Pisa attraverso l’utilizzo di alcune
chiavi di ricerca. Quest’ultime sono state definite sulla base di una prima ricognizione
della letteratura sul tema della responsabilità sociale che ha permesso anche di
individuare le principali criticità metodologiche degli studi del business case. Tali limiti
sono stati successivamente confermati dalla revisione sistematica in oggetto. Il processo
di selezione ha portato ad analizzare anche numerosi contributi, oltre settanta, sui fattori
che determinano l’implementazione delle iniziative di responsabilità sociale e la loro
efficacia. I contenuti degli articoli sono stati successivamente sistematizzati e
schematizzati per poter esprimere alcune considerazioni sui risultati ottenuti in relazione
alle metodologie utilizzate, nonché sui limiti mostrati.
I risultati dell’analisi sistematica della letteratura sono stati ripresi e discussi nel
Capitolo 3 per evidenziare le principali lacune degli studi selezionati. È stata
sviluppata, quindi, una proposta metodologica per il superamento di alcune delle
suddette criticità, in modo da contribuire alla conoscenza sulla relazione tra
responsabilità sociale e performance d’impresa. Nella stessa vengono definite le
domande e le ipotesi della ricerca. A tal proposito, si è scelto di indagare il suddetto
rapporto all’interno di uno specifico settore produttivo poiché, come emerso dall’analisi
della letteratura, le caratteristiche operative e produttive esercitano una notevole
influenza sulle iniziative socialmente responsabili. Nella valutazione della RSI, inoltre,
sono stati considerati i diversi aspetti che la compongono per verificare come questi
incidono singolarmente sui risultati aziendali. Infatti, la qualità, così come l’ambiente,
l’etica nei rapporti con gli stakeholder ed il loro coinvolgimento possono contribuire
diversamente alle performance d’impresa, in funzione proprio delle criticità del settore
al quale appartiene l’azienda. Vengono descritti, quindi, il metodo, ovvero il modello
econometrico ritenuto più adeguato per l’analisi svolta, il campione e le variabili
utilizzate.
Nel Capitolo 4 sono presentati e discussi i risultati ottenuti con l’applicazione
dell’analisi quantitativa ai dati decritti nel Capitolo 3. In particolare, si riporta la
statistica descrittiva, la correlazione ed i coefficienti di determinazione, prima, ed
angolari poi delle tre regressioni sviluppate. Quest’ultime hanno previsto la successiva
eliminazione di alcune variabili di controllo per giungere ad osservazioni più
significative. I risultati raggiunti confermano sostanzialmente le ipotesi della ricerca.
Verificano, infatti, che le iniziative di responsabilità sociale più importanti per un
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determinato settore in funzione delle peculiarità produttive incidono positivamente sulla
gestione delle risorse e, quindi, migliorano l’efficienza interna.
Infine, il Capitolo 5 presenta le conclusioni che scaturiscono dall’interpretazione dei
suddetti risultati, alla luce anche dei più recenti sviluppi teorici. Vengono enucleate
anche le possibili implicazioni, teoriche e pratiche, del presente lavoro, nonché le
limitazioni che, di fatto, rimangono. A tal proposito, le considerazioni espresse circa
l’evoluzione della RSI negli ultimi anni, i risultati – ed i limiti – evidenziati dall’analisi
della letteratura e dall’applicazione quantitativa all’industria chimica supportano la
definizione di alcune proposte per il miglioramento delle ricerche future sul business
case per la responsabilità sociale.
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Capitolo 2
L’ANALISI SISTEMATICA DELLA LETTERATURA SUL BUSINESS
CASE PER LA RESPONSABILITÀ SOCIALE D’IMPRESA
2.1 Basi teoriche dei principali limiti degli studi sul business case per la RSI
Nell’ultimo decennio, molti studiosi hanno tentato di spiegare le ragioni sottostanti
la mancata uniformità dei risultati circa l'esistenza di una relazione positiva tra
responsabilità sociale e risultati aziendali. A tal proposito, una prima ricognizione della
letteratura rivela che le cause principali sono riconducibili ad errori nella valutazione
delle iniziative socialmente responsabili e nella quantificazione delle performance
d’impresa, a questioni metodologiche, alla contingenza della responsabilità sociale a
numerosi fattori interni ed esterni alle aziende, alla sua multidimensionalità, nonché alla
cosiddetta visione più ampia del business case.
Per quanto concerne gli errori di misurazione, questi scaturiscono dalla
molteplicità di metodi utilizzati nel tempo. Per esempio, negli oltre novanta studi
oggetto dell’analisi sviluppata da Margolis e Walsh (2001) le performance economico–
finanziarie sono state misurate in settanta modi diversi. In particolare, sono stati
impiegati 49 diversi indicatori basati sui dati contabili, 12 indici di mercato, 5 misure
che combinano valori contabili e di mercato, nonché 4 risultati aziendali diversi dai
precedenti (Margolis et al., 2001). La valutazione della responsabilità sociale, invece, si
basa per lo più su opinioni soggettive e presenta numerose criticità in relazione alla
mancanza di dati oggettivi (Lee, 2008; Harrison et al., 1999; Vogel, 2005). Il modello di
corporate social performance sviluppato da Carroll nel 1979 ha reso concreta la
misurazione della iniziative di responsabilità sociale attraverso la quantificazione dei
relativi risultati (Maron, 2006). Tale valutazione, tuttavia, rimane piuttosto complessa
per la mancanza di una standardizzazione delle relative pratiche che, d’altra parte, può
riflettersi negativamente sulla volontarietà della stessa responsabilità sociale e limitare
la libera iniziativa delle imprese. L’indice Kinder, Lydenberg, Domini (KLD) è
comunque fra i metodi più noti ed utilizzati per la valutazione della responsabilità
sociale (Carroll et al., 2010). Tale indicatore valuta cinque diversi aspetti delle azioni
socialmente responsabili: le relazioni con la comunità e con i dipendenti, la diversità, gli
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impatti sull’ambiente naturale, la sicurezza e la qualità dei prodotti. Un altro metodo
molto diffuso per la misurazione della responsabilità sociale è la classifica delle aziende
con la miglior reputazione al mondo, stilata annualmente da Fortune. Il Global
Reporting Initiative (di seguito GRI), invece, fornisce un quadro alternativo per la
valutazione delle performance sociali basato su una serie di indicatori di sostenibilità
economica, sociale ed ambientale. In particolare, le Linee Guida per il Reporting di
Sostenibilità del GRI considerano le condizioni di lavoro, il rispetto dei diritti umani e
delle preoccupazioni sociali, nonché la responsabilità di prodotto (GRI, 2006; Carroll et
al., 2010). Tuttavia, tutti questi sistemi mostrano alcune criticità che si riflettono, di
conseguenza, sui risultati raggiunti dagli studi che ne fanno uso (Ilinitch et al., 1998;
Vogel, 2005; Di Giulio, 2007; Menz, 2010). Inoltre, mancano ancora misure volte a
valutare le performance di responsabilità sociale in funzione delle caratteristiche
specifiche dei contesti nei quali viene applicata. Queste sarebbero utili per capire
l’approccio seguito dalle diverse aziende e l’eventuale evoluzione nel tempo, ovvero se
i comportamenti dell’impresa nei confronti dei propri stakeholder sono effettivamente
in miglioramento (Lee, 2008).
L’errata specificazione del modello econometrico applicato all’analisi del business
case per la RSI è fra i più citati problemi metodologici (McWilliams et al., 2005.).
Tuttavia, sono frequenti anche la scarsa rilevanza statistica del campione analizzato
(Igalens, et al., 2005; McWilliams, et al., 2005), la mancanza di ricerche specifiche su
un determinato settore – che potrebbero accrescere la coerenza interna – e di studi
comparativi (fra più Paesi e regioni, intersettoriali o inter-funzionali) (Salzmann et al.,
2005). Di fatto, sia i metodi qualitativi, soprattutto i case study, sia le analisi
quantitative, di tipo statistico, hanno prodotto risultati poco significativi (Salzmann et
al., 2005; McWilliams et al., 2005). Alcuni autori hanno criticato anche l’impiego di
event study (McWilliams et al., 1997).
La corretta specificazione dei modelli econometrici, in particolare, riguarda
l’omissione di variabili importanti che spiegano il rapporto tra responsabilità sociale e le
performance d’impresa. La ricognizione di tali fattori risulta particolarmente difficile a
causa della complessità della responsabilità e della sua contingenza a numerose
caratteristiche interne ed esterne alle imprese (Margolis et al., 2001; Orlitzky et al.,
2003; Salzmann et al., 2005). Fra queste emergono il settore produttivo di appartenenza
ed il contesto perché influiscono sul modo in cui le aziende interagiscono con
l’ambiente (Chand, 2006; Griffin et al., 1997). Gli investimenti in ricerca e sviluppo e
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in pubblicità influenzano le iniziative di responsabilità sociale e i risultati d’impresa,
nonchè il modo in cui possono relazionarsi perché sono elementi di differenziazione e,
quindi, di vantaggio competitivo (McWilliams et al., 2000). Infine, si rileva che la
relazione tra responsabilità sociale e risultati aziendali dipende dalla capacità degli
amministratori di gestire bene l’impresa ed in modo più responsabile (Vogel, 2005).
Molti autorevoli studiosi sostengono che la RSI è un concetto multidimensionale
(Rondinelli et al., 2000). Le sue iniziative, infatti, variano da programmi volontari e di
partnerships per mitigare gli impatti ambientali degli impianti e dei metodi di
produzione, allo sviluppo di pratiche di approvvigionamento e commercializzazione
sostenibili, volte al rispetto ed alla tutela del benessere sociale (Roberts, 2003; Szmigin
et al., 2007). La RSI, infatti, comprende molte attività diverse tra le quali un’azienda
può scegliere (Lindgreen et al., 2009) in base al livello di responsabilità che vuol
raggiungere. Pertanto, l’adeguata misurazione di tutti gli aspetti e delle iniziative
riconducibili alla responsabilità sociale richiede lo sviluppo di un sistema di valutazione
che tenga conto di tale multidimensionalità (Freedman et al., 1982; Griffin et al., 1997;
Ullmann, 1985; Wood et al., 1995). Quest’ultima, tuttavia, può limitare la validità dei
risultati raggiunti perché può essere analizzata solo per campioni piccoli (Salzmann et
al., 2005).
La visione ampia dal business case suggerisce che le iniziative di RSI potrebbero
influenzare la performance d'impresa in vari modi. Direttamente, attraverso il
miglioramento dei risultati economico–finanziari a breve termine, o indirettamente,
grazie ai positivi cambiamenti sociali ed ambientali generati da comportamenti
aziendali più etici, che nel lungo periodo possono produrre anche benefici economici
(Hart, 2010). Alcuni studiosi individuano fra gli effetti indiretti il miglioramento
dell'immagine aziendale e la riduzione dei rischi legati alla reputazione nei rapporti con
i consumatori, i dipendenti ed i mercati azionari (Smith, 2003). D’altra parte, alcuni
autori sostengono anche che l'interesse aziendale verso responsabilità sociale è
chiaramente guidato dai possibili risultati che possono essere conseguiti
dall’implementazione delle pratiche socialmente responsabili (Kotler et al., 2005) in
considerazione del vantaggio competitivo creato, appunto, dall’integrazione di questioni
non strettamente economiche (Porter et al, 2006). In tal modo, la responsabilità sociale
costituisce una strategia di differenziazione (Fombrun et al., 1990), che induce
atteggiamenti positivi nei confronti dell’azienda da parte dei consumatori e dei
dipendenti (Maignan et al., 1999; Rupp et al., 2006; Brammer et al., 2007; Valentine et
10
al., 2008). L’interpretazione estensiva del business case, quindi, considera i vantaggi
win-win, per l’azienda ed i suoi stakeholder, generati dalle attività di responsabilità
sociale. Ne discende che la verifica del business case per la RSI dovrebbe coinvolgere
una pluralità di discipline per rilevare in modo adeguato il complesso degli ‘effetti
positivi e negativi della responsabilità sociale sui risultati d’impresa, nella loro
concezione più ampia e non solo in termini finanziari’ (Lindgreen et al., 2010, p. 3). A
tal proposito Berger et al. (2007) hanno istituzionalizzato una doppia interpretazione del
business case per la RSI: la visione stretta, narrow, è rappresentata dal modello business
case, mentre quella ampia, broad, è spiegata dal modello sincretico. Nel primo viene
riconosciuta solo la relazione tra iniziative di responsabilità sociale e risultati finanziari.
L’interpretazione del business case illustrata dal modello sincretico, invece, è ampia
perché valuta i rapporti diretti ed indiretti tra responsabilità sociale ed il complesso delle
performance aziendali. Questa impostazione consente di identificare e di sfruttare tutte
le opportunità che la visione stretta non è in grado di riconoscere e valorizza il rapporto
tra l’impresa ed i suoi stakeholder, ovvero tra business e società (Berger et al., 2007).
Kurucz et al. (2008), infine, hanno sintetizzato i benefici che le imprese possono
ottenere dall’implementazione di pratiche socialmente responsabili nelle seguenti
categorie: (1) la riduzione dei costi e dei rischi, (2) il vantaggio competitivo, (3) il
miglioramento della reputazione e della legittimazione sociale (4) la creazione di valore
attraverso il conseguimento di risultati win-win.
Le suddette criticità sono state indagate in modo estensivo con lo sviluppo di una
revisione sistematica dei precedenti studi quantitativi relativi alla verifica del business
case per la RSI. Tale analisi ha avuto il duplice obiettivo di dimostrare l’esistenza di
numerosi limiti metodologici anche nelle ricerche più recenti e di individuare alcune
proposte per migliorare, almeno in parte, la conoscenza sulla relazione tra pratiche
socialmente responsabili e risultati d’impresa.
2.2 Selezione degli articoli sul business case per la RSI
Nel tempo sono state effettuate numerose revisioni della letteratura sul business case
per la RSI. La maggior parte sono analisi qualitative o di tipo compilativo (Ullman,
1985; Pava et al., 1995; Salzmann et al., 2005; Van Beurden et al., 2008) e solo in
alcuni casi sono stati applicati metodi quantitativi, quali la meta-analisi (Margolis et al.,
2001; Orlitzky et al., 2009; Alcaniz et al., 2010). Quest’ultima, in particolare, è stata
11
applicata da Orlitzky et al. (2003), i quali hanno aggregato e corretto gli errori di
campionamento e di misurazione commessi nei precedenti studi con un apposito
modello matematico-statistico (Orlitzky et al., 2009, p. 404). Questi autori hanno poi
dimostrato l’esistenza di una relazione positiva tra performance sociali e finanziarie e, al
contempo, riconosciuto che numerose criticità metodologiche limitano l’analisi del
business case per la RSI (Orlitzky et al., 2003). Salzamann et al. (2005, p. 30), invece,
hanno studiato ‘l’utilizzo delle misure multidimensionali’ nella valutazione della
responsabilità sociale nei precedenti articoli, mentre Van Beurden e Gossling (2008, p.
412) hanno indagato i fattori che influenzano il rapporto tra performance sociali e
risultati d’azienda e, in particolare, quelli maggiormente legati alla RSI. Tuttavia, non
sono state individuate revisioni sistematiche delle ricerche quantitative sulla visione
ampia della responsabilità sociale e, allo stesso modo, sull’analisi congiunta di tale
interpretazione, degli errori metodologici e di valutazione, della contingenza della RSI e
dei risultati aziendali e, infine, della multidimensionalità. Lo studio del quale si
riportano i risultati nel presente paragrafo ha cercato di colmare tali lacune. Il protocollo
di selezione degli articoli richiama quelli comunemente applicati nelle scienze sociali.
In particolare, è stata applicata una versione semplificata del metodo sviluppato da
David e Han (2004) e poi applicato da Newbert (2007) per i loro studi sullo strategic
management, integrata con lo schema applicato da Pittway et al. (2004). In una prima
fase, per raccogliere gli studi pertinenti la responsabilità sociale e l’etica d’impresa,
sono state ricercate le parole chiave primarie corporate social responsibility, CSR e
business ethics nei database Business Source Complete (EBSCOhost), Emerald,
JSTOR, ScienceDirect, Scopus e Web of Science. Non sono stati applicati filtri in
relazione al periodo di pubblicazione e sono stati inclusi solo gli articoli presenti su
riviste accademiche con peer review. In particolare, le parole chiave sono state ricercate
all’interno degli abstract, del titolo o fra i topic, nel caso della banca dati Web of
Science, per assicurare la rilevanza degli articoli. Come illustrato nella Tabella 2.1, sono
stati inizialmente individuati oltre 14.000 articoli, successivamente scremati attraverso
l’applicazione di nuove chiavi di ricerca, definite sulla base della prima ricognizione
della letteratura. La seconda fase di selezione ha previsto la focalizzazione sul business
case per la RSI, inteso, quest’ultimo, sia nella versione stretta, sia in quella ampia. A tal
fine, le stringhe e le parole business case, competitive advantage, profitability e
performance son state ricercate negli abstract, nei titoli o fra i topic (Web of Science)
degli articoli selezionati, con l’applicazione dell’operatore logico OR. L’utilizzo di
12
chiavi di ricerca generiche, quali quelle scelte, ha permesso di ottenere un campione
ampio di studi, pari a circa 2.300 unità. Fra quest’ultime, infine, sono stati individuati
gli articoli relativi esclusivamente alla verifica della relazione tra responsabilità sociale
e performance d’impresa attraverso la ricerca, negli abstract e nei topic, delle parole
tronche empiric, evidenc, result, test, investigat. Il campione è stato così ristretto a circa
1.390 articoli. L’analisi degli abstract, inoltre, ha permesso di scartare i contributi non
strettamente collegati agli obiettivi della presente revisione della letteratura e dopo
l’eliminazione dei duplicati sono rimasti 533 articoli, 454 dei quali disponibili nella
versione integrale. Quest’ultimi sono stati letti e successivamente sistematizzati come
riportato in Tabella 2.2. L'uso di parole chiave generiche, infatti, ha portato ad ottenere
diversi tipi di contributi, che sono stati raggruppati sulla base dei relativi obiettivi. Gli
articoli compresi nella categoria disclosure analizzano il livello di divulgazione sociale
o di sostenibilità delle aziende. Nel business case for CSR sono incluse tutte le ricerche
sul rapporto tra le iniziative di responsabilità sociale ed i risultati dell'impresa, intesi nel
senso più ampio. Gli studi sull'analisi dei fattori che influenzano e guidano la RSI
ricadono all'interno dei determinants of CSR. Nel gruppo CSR model rientrano le
proposte di nuovi modelli per integrare efficacemente ed efficientemente la
responsabilità sociale nella strategia aziendale. Il gruppo CSR perception and awareness
copre tutti gli studi sulla percezione della RSI da parte sia di manager ed amministratori,
sia degli stakeholder. I conceptual frameworks sono articoli teorici che introducono una
nuova prospettiva di interpretazione e modellizzazione della responsabilità sociale. Le
analisi della letteratura sono comprese nella categoria literature review e quelle
specifiche sul business case in literature review BC. Gli articoli sui metodi di
valutazione della responsabilità sociale sono classificati CSP measurement. Infine, nel
descriptive sono inclusi i resoconti sullo stato dell'arte della RSI e sulla sua diffusione in
alcuni Paesi o contesti specifici. Tuttavia, ai fini del presente progetto di ricerca sono
stati analizzati in modo approfondito solo i contributi ricompresi in business case for
CSR e determinants of CSR; gli altri hanno comunque contribuito allo sviluppo della
metodologia e delle considerazioni conclusive. In particolare, gli articoli appartenenti al
gruppo determinants of CSR sono stati inclusi per individuare se vi è corrispondenza fra
i fattori che influenzano le attività sociali responsabili e quelli che influiscono anche
sulla relazione tra tali iniziative e le performance aziendali. In tal caso, questi elementi
dovrebbero essere introdotti nei modelli di analisi del business case di tipo
13
econometrico come variabili di controllo con evidenti problemi di correlazione con
l’indicatore RSI, dei quali viene data ampia spiegazione nel prosieguo.
Tabella 2.1 Sintesi dei criteri di selezione
In Business case for CSR sono compresi tutti gli studi che hanno esaminato
empiricamente la relazione tra le pratiche di responsabilità sociale e performance
d’impresa economiche e non, con metodi quantitativi o qualitativi. Fra le iniziative di
responsabilità sociale sono state considerate anche le attività di gestione della qualità e
di tutela ambientale. Le revisioni della letteratura sul business case sono state utilizzate
per confrontare il processo di selezione ed i risultati della presente analisi. Infine 34
articoli appartenenti al Business case for CSR e 17 ai determinants of CSR sono stati
scartati perché non del tutto coerenti con gli obiettivi dello studio e, in particolare, per la
scarsa chiarezza della metodologia utilizzata e dei risultati raggiunti. Pertanto, l’analisi
dettagliata e la schematizzazione dei contenuti sono state sviluppate su un totale di 203
contributi, pubblicati sulle riviste riportate in Tabella 2.3. Gli articoli sul business case
for CSR son stati successivamente divisi in due gruppi. Nel primo sono state incluse
Descrizione EBSCO Emerald JSTOR SCOPUS SCIDIRECT Web of Science Totale
Tutti gli articoli che contengono CSR o business ethics nell'abstract o fra i topic 5595 783 1583 2681 300 2895 13837
Almeno una delle 4 parole chiave di secondo livello deve essere contenuta nell'abstract o fra i topic 699 154 129 515 66 770 2333Almeno una delle 5 parole chiave che indicano la presenza di risultati empirici deve essere contenuta nell'abstract 380 38 126 314 41 493 1392Abstract rimanenti dopo la verifica della rilevanza sostanziale 249 28 74 208 26 307 892
533454254203
Eliminazione dei duplicatiArticoli completi disponibiliAbstract rimanenti relativi a: revisioni della letteratura, analisi empirica del business case, analisi Articoli rimanenti relativi a: revisioni della letteratura, analisi empirica del business case, analisi
14
tutte le ricerche con almeno un’ipotesi relativa alla verifica della relazione tra iniziative
socialmente responsabili e performance d’impresa strettamente economico – finanziarie,
narrow view e broad and narrow view. Il secondo gruppo, invece, comprende solo gli
studi sulla visione ampia, broad view, del business case per la RSI.
Tabella 2.2 Sistematizzazione degli articoli selezionati in base ai relativi obiettivi
I contenuti sono stati quindi analizzati con l’applicazione di due diverse matrici con
le prime tre colonne comuni, nelle quali sono stati riportati il nome degli autori, il titolo
e l’anno di pubblicazione. In particolare, per gli articoli del primo gruppo sono stati
sintetizzati gli obiettivi, la domanda di ricerca, le ipotesi, il metodo di analisi, le misure
della responsabilità sociale, gli indicatori di performance finanziaria (e non), le variabili
di controllo, il paese, il settore di appartenenza delle aziende analizzate, i risultati
raggiunti, le limitazioni ed i suggerimenti per le future ricerche. Gli ultimi due elementi
non stati indagati nei contributi sull’interpretazione ampia del business case per la RSI.
Le informazioni ricercate sono state rese operative, ovvero quantificabili, attraverso
l’uso di stringhe specifiche, mentre nel caso delle domande e delle ipotesi di ricerca è
stata verificata la presenza, defined, o meno, undetected. Quest’ultima parola, in
particolare, è stata utilizzata anche per i limiti e le raccomandazioni per le future
ricerche, laddove non individuate. Per i determinants of CSR è stata costruita una terza
matrice nella quale sono state raggruppate le caratteristiche che influenzano
l’implementazione e l’efficacia delle iniziative socialmente responsabili, in base
Gruppi Tutti gli articoli Articoli analizzati
Business case for CSR 155 121
Determinants of CSR 90 73
Lit. Rev. (BC) 9 9
Conceptual framework 61 -
CSP measurement 15 -
CSR model 43 -
CSR perception and awareness 38 -
Descriptive 13 -
Disclosure 12 -
Lit. Rev. 18 -
Total 454 203
15
all’origine interna o esterna (di settore e di conteso) all’azienda. In appendice, tavole 2.1
e 2.2, si riportano la matrice estesa utilizzata per l’analisi degli articoli in business case
for CSR e quella più piccola applicata ai contributi sui fattori determinanti della
responsabilità sociale.
Tabella 2.3 Analisi delle riviste accademiche
2.3 Analisi degli studi quantitativi sul business case per la RSI
La prima fase dell’analisi ha previsto la verifica della coerenza dei criteri di
selezione attraverso il confronto del campione finale di articoli sul business case per la
RSI con quelli compresi nelle precedenti revisioni della letteratura. Poiché il protocollo
di selezione è stato costruito per restituire ricerche empiriche, sono state individuate
poche analisi della letteratura perché la maggior parte di esse sono soprattutto di tipo
narrativo (Vogel, 2005; Hellsten et al., 2006; Hitt et al., 2007; Ambec et al., 2008;
Vilanova et al., 2009; Carroll et al., 2010; Orlitzky et al., 2011). Infatti, le uniche
Nome rivistaArticoli
analizzati (%)Journal of Business Ethics 37%Corporate Governance: An International Review 3%Corporate Social Responsibility & Environmental Management 3%African Journal of Business Management 2%Academy of Management Journal 2%Issues in Social & Environmental Accounting 2%Journal of Management Studies 2%Strategic Management Journal 2%Journal of International Business Studies 1%Management Decision 1%Australian Journal Of Management 1%Business & Society 1%Business Ethics: A European Review 1%Corporate Governance: The International Journal of Effective Board Performance 1%Ecological Economics 1%European Management Journal 1%Industrial Management & Data Systems 1%International Journal of Hospitality Management 1%International Journal of Management 1%Journal of Business Research 1%Journal of Economics & Management Strategy 1%Journal of Marketing 1%Journal of Small Business Management 1%Long Range Planning 1%Social Responsibility Journal 1%Sustainable Development 1%Others 27%
16
revisioni sistematiche della letteratura sulla valutazione empirica del business case per
la RSI estratte dai database sono quelle sviluppate da Orlitzky et al. (2003) e da Van
Beurden e Gössling (2008). Questi contributi sono stati integrati con lo studio effettuato
da Margolis e Walsh (2003), fra i più noti su questo tema perché comprende quasi
centrotrenta articoli che ‘empiricamente hanno esaminato la relazione tra
comportamenti socialmente responsabili delle imprese e le performance finanziarie’
(Margolis et al., 2003, p.273), pubblicati tra il 1972 e il 2002. L’analisi di Orlitzky et al.
(2003), invece, ha preso in considerazione oltre sessanta contributi, mentre quella di
Van Beurden e Gössling (2008) poco più di trenta perché include solo quelli pubblicati
dopo il 1990. Alcune revisioni della letteratura frequentemente citate sono abbastanza
datate (Ullmann, 1985; Wood et al., 1995) e, talvolta, valutano meno di 60 studi perché
fanno parte di una ricerca più ampia di tipo empirico (Pava et al., 1995; Griffen et al.,
1997). E’ importante chiarire che la ricerca di Orlitzky et al. è stata classificata come
revisione sistematica, quantitativa, della letteratura perché rielabora i risultati raggiunti
negli studi precedenti.
L’integrazione fra le tre suddette analisi della letteratura ha generato un panel di 137
articoli in totale sulla verifica empirica del business case per la RSI: 21 fra quelli
compresi nel lavoro di Margolis e Walsh (2003) sono stati scartati perché trattano la
relazione inversa tra RSI e risultati d’azienda, mentre 49 e 16 contributi studiati
rispettivamente da Orlitzky et al. (2003) e da Van Beurden e Gössling (2008) sono stati
eliminati perché già inclusi nella prima revisione. Il confronto tra questi 137 articoli e
quelli selezionati nella presente analisi della letteratura, i cui risultati sono rappresentati
in Tabella 2.4, ha evidenziato una corrispondenza di soli 13 elementi. Altri 4 in comune
non sono reperibili con i login a disposizione. Tuttavia, circa il 62% degli studi sul
business case per la RSI compresi nella presente ricerca è stato pubblicato dopo il
lavoro di Van Beurden e Gössling. Inoltre, come indicato nella Tabella 2.5, in questa
revisione sono stati esaminati anche i contributi sul rapporto più ampio tra
responsabilità sociale e risultati d’impresa, mentre le altre sono focalizzate soprattutto
sulla cosiddetta narrow view. Infatti, l'analisi degli obiettivi degli articoli selezionati ha
rivelato che il 35% è stato dedicato alla visione ampia del business case per la RSI e 16
studi considerano sia le performance finanziarie dell’azienda, sia i vantaggi non
strettamente economici. In particolare, i 25 contributi sulla broad view sono stati
pubblicati fra il 2002 ed il 2010. 12 articoli, infine, hanno analizzato anche la relazione
inversa tra responsabilità sociale e risultati d’impresa.
17
Tabella 2.4 Corrispondenza delle revisioni della letteratura precedenti e principali obiettivi dell’analisi
La Tabella 2.6 mostra che circa il 60% degli articoli selezionati sull’interpretazione
ristretta del business case per la RSI non definiscono chiaramente la domanda di ricerca
ed il 19% di questi nemmeno le ipotesi.
Tabella 2.5 Obiettivi principali di analisi del gruppo business case for CSR
AutoriAnno di
pubblicazioneObiettivi
Alexander and Buchholz 1978 Narrow viewCochran and Wood 1984 Narrow viewAupperle et al. 1985 Narrow view
McGuire et al. 1988Narrow view and CFP as an
antecedent of CSRKlassen and McLaughlin 1996 Narrow viewPava and Krausez 1996 Narrow viewMcWilliams and Siegel 2000 Narrow viewCarter et al. 2000 Narrow view
Seifert et al. 2003Narrow view and CFP as an
antecedent of CSRSchnietz and Epstein 2005 Narrow viewVan de Velde et al. 2005 Narrow viewLuo and Bhattacharya 2006 Narrow and broad viewBarnett and Salomon 2006 Narrow view
TotaleNarrow and broad view 16Narrow and broad view and CFP as an antecedent of CSR
1
Narrow view 67Narrow view and CFP as an antecedent of CSR
12
Sub Total 9625
121Totale
Obiettivi
“Narrow” and “narrow and broad” view
“Broad view”
18
Tabella 2.6 Obiettivi principali, domanda di ricerca e ipotesi degli articoli sul business case for CSR visione stretta
2.3.1 Metodologie applicate dagli studi sulla narrow view del business case
per la RSI
Il primo gruppo di articoli analizzati comprende gli studi sulla verifica della
relazione tra iniziative di responsabilità sociale e performance economico–finanziarie
d‘impresa. Alcuni di questi, tuttavia, hanno esaminato anche l’interpretazione ampia del
business case per la RSI. La statistica descrittiva viene comunemente utilizzata in
queste ricerche per descrivere le variabili utilizzate, prima dell’applicazione di un
modello econometrico. Quest’ultimo, in particolare, risulta fra i più applicati (80%).
Anche la correlazione è stata più volte impiegata per la dimostrazione del business case,
sebbene non fornisca informazioni utili sul verso della relazione tra responsabilità
sociale e performance aziendali. Lo (2010) e Belu (2009), invece, hanno utilizzato
modelli di programmazione lineare come il DEA – Data Envelopment Analysis –
mentre Okamoto (2009) e Munoz et al. (2008) hanno applicato rispettivamente le reti
neurali artificiali ed i modelli matematici fuzzy logic. Circa il 20% degli studi, inoltre,
hanno confrontato i risultati economici delle imprese socialmente responsabili con
quelli delle aziende che non hanno una strategia di RSI. I risultati di questa prima parte
di analisi dei contenuti, riportati in Tabella 2.7, evidenziano che più di tre quarti degli
studi hanno utilizzato fonti secondarie di dati – banche dati – per quantificare le loro
variabili. Tuttavia, come ampiamente trattato a proposito della valutazione della
responsabilità sociale, alcune delle informazioni riportate nelle suddette banche dati
sono state rilevate con indagini qualitative ed analisi della percezione.
Fra i metodi econometrici più applicati vi è la regressione, utilizzata in 68 articoli. In
particolare, la Ordinary Least Square (di seguito OLS) è fra i più diffusi modelli di
regressione perché impiegato in 27 studi. Sebbene tale metodo consenta di verificare la
ObiettiviIpotesi
DetectedIpotesi
UndetectedIpotesi
DetectedIpotesi
Undetected
Narrow and broad view 5 1 7 ‘- 13
Narrow view 15 12 27 17 71
Narrow view and CFP as an antecedent of CSR
5 1 5 1 12
Totale 25 14 39 18 96
Domanda di ricerca DETECTED
Domanda di ricerca UNDETECTED
Totale
19
relazione tra due variabili ed anche il relativo verso, presenta criticità circa la corretta
interpretazione dei risultati.
Tabella 2.7 Metodi applicati alla verifica della relazione tra responsabilità sociale e performance d’impresa
Anche la costruzione del modello, inoltre, richiede un’adeguata valutazione dei
molteplici fattori che possono influenzare il fenomeno indagato. Nella analisi del
business case per la RSI alcune delle variabili che determinano le performance aziendali
e concorrono a descrivere la realtà studiata, spesso, definiscono anche le pratiche di
responsabilità sociale. Queste interdipendenze si riflettono sull’efficacia dell’analisi di
regressione che considera la RSI ed i suddetti fattori esplicativi dei risultati d’impresa
come variabili indipendenti perché l’elevata correlazione fra quest’ultime incide
negativamente sulla significatività dei risultati. D’altra parte, simili conseguenze si
hanno anche quando il modello non è correttamente specificato, ovvero se le cosiddette
variabili di controllo che spiegano la relazione tra responsabilità sociale e performance
dell’azienda vengono omesse. L’applicazione della OLS, inoltre, richiede la verifica di
alcune ipotesi di base, quali la linearità, la normalità, l’autocorrelazione e
l’omoschedasticità dei residui (della regressione), la multicollinearità, e, infine, la
significatività dei parametri del modello. Quest’ultima, di fatto, consente di valutare la
bontà dei risultati e, quindi, è presente in tutti gli studi analizzati che impiegano tale
Fonte dei dati Metodologia TotaleSurvey with econometric model 1Survey with matching method and statistical analysis 1Survey with statistical analysis 5Survey with statistical analysis and econometric model 15Survey with statistical analysis and mathematical model 1Subtotal primary source of data 23Econometric model 10Matching method with econometric model 2Matching method with statistical analysis 2Matching method with statistical analysis and econometric model15Matching method with statistical analysis and mathematical model1Mathematical model 1Statistical analysis 7Statistical analysis and econometric model 34Statistical analysis and mathematical model 1Subtotal secondary source of data 73
Totale 96
Primary
Secondary
20
metodo. Tuttavia, meno del 50% di questi articoli rende noto che i test necessari a
verificare le suddette ipotesi sono stati applicati. In particolare, la multicollinearità è
stata studiata in venti articoli con il coefficiente di correlazione di Pearson, ed in tre
contributi attraverso l’applicazione del fattore di inflazione della varianza, il VIF (Brik
et al., 2010; Kang et al., 2009; Surroca et al., 2010). In dodici lavori è presente il test di
omoschedasticità, ma solo uno richiama esplicitamente quello di Breush-Pagan (Inoue
et al., 2011). La linearità è stata analizzata in cinque contributi, mentre la normalità dei
residui è stata studiata in nove articoli, due dei quali mostrano il relativo grafico (Kang
et al., 2009; Inoue et al., 2011), ma solo Kang et al. (2009) dichiarano l'uso del test di
Jarque-Bera. Infine, la valutazione dell’autocorrelazione è presente in cinque ricerche,
tre delle quali applicano il metodo di Durbin-Watson (Menz, 2010; Kang et al., 2009;
Lu et al., 2009) mentre Nelling e Webb (2009) hanno utilizzato il Maddala per la stessa
analisi. I risultati fin qui discussi sul metodo di regressione sono riportati in Figura 2.1.
Inoltre, dalla stessa si evince che solo sei articoli hanno modificato il modello di analisi
a seguito delle possibili criticità emerse dai suddetti test. In particolare la procedura di
Newey-West consente di correggere l’omoschedasticità e l'autocorrelazione (Kang et
al., 2009; Inoue et al., 2011; Bauer et al., 2006).
Figura 2.1: Analisi del modello di regressione applicato dagli articoli sul business case della RSI, narrow view
Gli indici ed i rating di RSI sviluppati sia a livello internazionale, sia locale, sono gli
strumenti più diffusi per la valutazione della responsabilità sociale delle imprese perché
sono stati utilizzati dalla metà degli articoli sull’interpretazione stretta del business case
21
(48). Nella categoria CSR indices/ranking lists sono stati inclusi il World’s Most
Admired Companies di Fortune, il 100 Best Corporate Citizens di Corporate
Responsibility Magazine e le banche dati di Vigeo, SAM e KLD. In particolare, l’indice
Kinder, Lyndeberg and Domini (KLD) ricorre in 20 studi, il Dow Jones Sustainability
Index (DJSI, sviluppato dal gruppo SAM) e la SAM list in 9 articoli, mentre il
FTSE4Good, un altro indice di RSI molto riconosciuto, solo in 2 contributi (Collison et
al., 2008; Curran et al., 2007).
Numerosi studi (26%) hanno stimato la responsabilità sociale delle aziende
esaminate con l’analisi della percezione: venti articoli si sono basati sull’opinione dei
manager, mentre Ali et al. (2010) e Lai et al. (2010) hanno rispettivamente intervistato i
dipendenti ed i clienti. Tuttavia, anche gli stessi indici di RSI sono costruiti su
informazioni legate alla percezione. Il DJSI ed il database SAM, infatti, seguono una
doppia procedura che prevede, in una prima fase, l’intervista ad amministratori e
dirigenti e, successivamente, la valutazione degli analisti (Menz, 2010). Analogamente
gli strumenti KLD utilizzano ‘una combinazione di interviste, rendiconti finanziari,
articoli sulle aziende pubblicati dalla stampa, giornali accademici e report governativi
per valutare i risultati della responsabilità sociale’ (McWilliams et al., 2000, p. 607). Gli
investimenti socialmente responsabili ed i fondi etici, che sono stati applicati in cinque
articoli, seguono lo stesso metodo di costruzione degli indici. Gli strumenti di RSI,
ovvero le singole iniziative, sono state quantificate oggettivamente con variabili
dicotomiche in presenza del Codice Etico (Mittal et al., 2008), di report basati sul
modello del GRI (Schadewitz et al., 2010; Moneva et al., 2007) e di certificazione ISO
14001 (Heras-Saizarbitoria et al., 2011), mentre per le donazioni è stato considerato il
relativo valore (Lin et al., 2009; Seifert et al., 2003). Il livello di disclosure, invece, è
stato valutato con il numero di documenti ed informazioni pubbliche sulle iniziative di
responsabilità sociale da Jo et al. (2008) e con l’analisi dei contenuti dei report sociali in
altri 7 articoli. Infine, tre studi hanno valutato l'impegno sociale con il numero di eventi
di RSI positivi o negativi che hanno interessato le società analizzate e sono stati
pubblicati sulla stampa pubblica. Pertanto, gli strumenti utilizzati per valutare le
pratiche di responsabilità sociale delle aziende sono riconducibili alle tre categorie
indicate nella Tabella 2.8: metodi percettivi, indicatori di livello ed eventi. Nel primo
gruppo rientrano gli articoli in cui le iniziative socialmente responsabili sono state
misurate con valutazioni soggettive, interviste e sondaggi di opinione, il secondo
include gli studi nei quali sono state semplicemente enumerate le attività di RSI, mentre
22
i contributi del terzo cluster considerano gli eventi e gli accadimenti legati alla
responsabilità sociale.
Tabella 2.8 Misure di RSI
L’analisi delle misure di performance d'impresa ha confermato che quest’ultime
possono essere di tre tipi, come sostenuto anche da May e Khare (2008): gli indici
basati sulla contabilità (risultati contabili), gli indicatori di mercato (rendimenti di
mercato), ed i dati percettivi o di indagine (Orlitzky et al., 2003). Quest’ultimi, in
particolare, possono essere ulteriormente classificate in base ai risultati finanziari e non
che vengono indagati. La Tabella 2.9 mostra che oltre il 60% degli articoli selezionati
hanno valutato le performance aziendali con uno specifico tipo di misura e gli indicatori
di mercato sono fra i più applicati perché utilizzati in oltre trenta studi, mentre gli indici
derivati dalla contabilità sono presenti solo venti volte. Poco più di una ventina di
ricerche hanno esaminato l'influenza della responsabilità sociale sui risultati finanziari
interni e sul valore di mercato, mentre solo due articoli hanno combinato gli indici di
bilancio con valutazioni percettive dei risultati non finanziari (Mishra et al., 2010;. Qu,
2009). Bourne et al. (2003, p. 4) sostengono che le ‘le performance misurate con valori
contabili hanno una maggior rilevanza interna e valutano la gestione passata, ma non lo
stato di salute attuale di un’azienda’. Infatti, questi strumenti vengono spesso criticati
perché incoraggiano decisioni a breve termine e sono inappropriati alle tecniche di
produzione moderne.
Recentemente, la crescente necessità di monitorare la soddisfazione degli
stakeholder (Bourne et al., 2003) e gli altri risultati difficilmente quantificabili con
valori economici ha dato impulso alla ricerca di nuovi strumenti per misurare le
performance complessive delle imprese. Infatti, come illustrato nelle figure 2.2 e 2.3, gli
studi sulla relazione tra responsabilità sociale e risultati aziendali, intesi nel senso più
ampio, sono per lo più concentrati negli ultimi cinque anni.
Main group CSR measures Nr of papersEvents CSR events 3
CSR tool 6Disclosure level 8CSR indices/ranking lists 48CSR perception 26Social Responsible Investments/Funds 5
Total 96
Level gauge
Perceptual measures
23
Tabella 2.9: Misure di performance d’azienda
In ogni caso, i più diffusi fra gli indicatori economico–finanziari derivati dall’analisi
di bilancio sono il ROE, il ROA ed il ROS impiegati rispettivamente trentadue, venti e
dieci volte. Undici dei lavori selezionati presentano una combinazione dei tre indici
suddetti ed il ROA è l'unico che è stato utilizzato da solo in tre articoli (Aupperle et al.,
1985; McWilliams et al., 2000; Peters et al., 2009).
Figura 2.2: distribuzione temporale degli articoli selezionati sulla base delle misure di performance aziendali.
Accounting-based performance
measures
Market based performance
measures
Financial perceptual measures
Non-financial perceeptual measures
Total
Accounting-based performance measures
20 25 - 2 47
Market based performance measures
25 33 - - 58
Financial perceptual measures
- - 5 10 15
Non-financial perceptual measures
2 - 10 - 12
58Just one type of measures
24
Figura 2.3: distribuzione degli articoli pubblicati negli ultimi 5 anni sulla base delle misure di performance aziendali.
Il rendimento azionario, il Tobin’s Q e la valutazione dei rischi, invece, sono gli
indici di mercato più diffusi (25, 10 e 9 volte). Peraltro, circa venti studi hanno
applicato sia il ROA, sia un indice market-based, mentre una decina di contributi
mostrano una combinazione simile con il ROE e solo due con il ROI (Mayer-Sommer et
al., 1996; Becchetti et al., 2008). Infine, Mishra e Suar (2010) hanno impiegato il ROA
per valutare i risultati economici e l’analisi della percezione degli amministratori per le
performance non finanziarie, mentre Qu (2009) ha utilizzato rispettivamente il ROI e
l’opinione dei manager.
Per concludere, sono state analizzate le variabili di controllo. Quest’ultime
rappresentano, nei metodi quantitativi e, soprattutto, econometrici, i fattori che possono
influenzare la relazione tra iniziative di responsabilità sociale e le performance
d’impresa. La loro inclusione nei modelli di analisi è necessaria, come già discusso, ai
fini della validità dei risultati ottenuti. Tuttavia, la responsabilità sociale stessa può
dipendere da alcuni di questi elementi, generando possibili problemi di
multicollinearità. Le variabili di controllo utilizzate nei precedenti studi sono state
raggruppate in base alla loro origine, ovvero se riguardano caratteristiche interne
all’impresa, oppure esterne. Quest’ultime, in particolare, sono state ulteriormente
suddivide fra i fattori relativi al settore di appartenenza e quelli del contesto, così come
25
evidenziato nella Tabella 2.10, perché i primi sono molto più legati al business rispetto
ai secondi, i quali dipendono comunque dalle scelte fatte dalla società.. Un terzo degli
studi sull’interpretazione ristretta del business case per la RSI non include le variabili di
controllo nel modello di analisi, ma la maggior parte (86%) di quelli che le utilizzano,
ne applica almeno due. La dimensione d'impresa – quantificata con il fatturato nel 45%
dei casi, con il totale dell’attivo nel 36% e con il numero dei dipendenti nel 23% – è la
variabile di controllo più diffusa. Questa è una tipica misura interna dell’impresa,
mentre il settore, il secondo classificato per utilizzi, è una caratteristica sicuramente
esterna. Si rileva, inoltre, che l’articolo più datato che ha considerato gli investimenti in
ricerca e sviluppo è quello di di McWilliams e Siegel del 2000. Tali spese sono molto
importanti per la redditività e la performance economica di lungo periodo, come
sostenuto anche da Griliches (1979) ed influiscono anche sulle prestazioni di
responsabilità sociale in quanto ‘molti aspetti della RSI sono legati all’innovazione di
prodotto, di processo, o di entrambi’ (McWilliams et al., 2000, p. 605). Per questi
motivi gli investimenti in R&D devono essere inclusi nell’analisi econometrica del
business case pena la sovrastima dell’influenza delle iniziative di RSI sui risultati
d’impresa. Infatti, il presente studio dimostra che le suddette spese sono state sempre
più utilizzata dopo il 2000, poiché raggiungono la terza posizione fra le variabili più
diffuse.
Numerosi sono i contributi in letteratura sulle caratteristiche che possono essere
utilizzate come variabili di controllo. Gran parte di queste possono essere individuate
anche fra i fattori che determinano e guidano l’implementazione delle iniziative
socialmente responsabili.
Infine, quasi cinquanta degli studi analizzati in questo paragrafo sono stati sviluppati
su un campione di imprese statunitensi e poco meno di dieci su aziende spagnole.
Nessun articolo ha studiato il contesto italiano. La dimensione del campione e il periodo
di analisi variano molto tra le ricerche esaminate e, in particolare, in funzione del
metodo utilizzato e del sistema di valutazione della responsabilità sociale e dei risultati
d’impresa. Circa l'80% degli articoli ha usato un campione intersettoriale di imprese,
cinque articoli si riferiscono esplicitamente alle società finanziarie ed altri cinque alle
aziende manifatturiere.
26
Tabella 2.10: Analisi delle variabili di controllo
2.3.2 Risultati e limitazioni degli studi sulla narrow view del business case per
la RSI
L’analisi dei risultati degli studi sulla verifica del business case per la RSI ha
rivelato che oltre il 70% delle precedenti ricerche giungono alla dimostrazione di una
relazione positiva tra le iniziative socialmente responsabili e le performance d’impresa.
Tuttavia, circa la metà di questi articoli mostra che l'influenza della responsabilità
sociale si manifesta in considerazione di specifici aspetti della RSI, o di una determinata
misura dei risultati aziendali, o del settore, o, infine, di altre caratteristiche delle
imprese, che rendono parziale la verifica del business case e giustificano la definizione
dei loro risultati come non definitive (partial positive). Margolis e Walsh (2003) hanno
definito tali risultati ‘misti’. Solo 28 articoli presentano una relazione non significativa,
Gruppi principali Variabile di controllo TotaleCountry 4External and internal demographics 1Market condition 1Time 4
Totale 'Context influences' 10Brand equity 1Customer satisfaction 1Industry 27Listing 2Market competitiveness 8Market value 13Reputation 2Risk 12
66Advertising expenditures 3Age of firm 6Capital expenditures 3Corporate culture 1Corporate Governance 1Debt/asset Ratio 11EcoFin performance 10Executive compensation 1Human skills 2Leverage (operating or Debt/equity Ratio) 9Management quality 3Ownership 4R&D expenditures 14Size 47Strategy 4
Totale 'Internal features of firm' 119
Totale' Industry and market driven factors'
Internal features of firm
Context influences
Industry and market driven factors
27
cioè, il rapporto esiste, ma non è statisticamente rilevante. In Tabella 2.11 sono stati
ripresi i tredici articoli comuni alle precedenti revisioni sistematiche della letteratura e
presentati i relativi risultati con la classificazione utilizzata nella presente analisi e con
quella delle suddette. Solo quattro studi mostrano un diversa interpretazione dei
risultati, fra i quali i due pubblicati nel 2006 e recensiti da Van Beurden e Gossling
(2008) perché questi autori non hanno specificato il gruppo di risultati misti, o parziali.
In effetti, sia Luo e Bhattacharya (2006), sia Barnett e Salomon (2006) hanno verificato
l’esistenza di un rapporto positivo tra RSI e performance aziendali. Tuttavia, i primi
hanno dimostrato che ‘la RSI influenza il valore di mercato grazie all’effetto mediato
della soddisfazione dei clienti e le ricadute della responsabilità sociale – il valore di
mercato dell'azienda – possono essere sia positive, sia negative a seconda delle abilità
gestionali ed organizzative dell’impresa’ (Luo et al., 2006, p. 13-14). La soddisfazione
dei clienti e la capacità dei manager, inoltre, svolgono ‘un ruolo significativo’ (Luo et
al., 2006, p. 14). Pertanto, tali risultati dimostrano che l’influenza della responsabilità
sociale sulle performance aziendali è parziale perché mediata da caratteristiche
dell’impresa. Barnett e Salomon (2006) hanno anche scoperto che i metodi utilizzati per
valutare iniziative di carattere sociale influenzano i risultati finanziari. Infatti, tali
studiosi sostengono che ‘gli screening delle iniziative relative alle relazioni con la
comunità migliorano le performance economiche, ma quelli riferiti alle attività di tutela
ambientale e dei lavoratori portano un decremento della redditività’ (Barnett et al.,
2006, p. 1). Quindi, i risultati ottenuti da Barnett e Salomon (2006) non sono definitivi
perché variano anche in funzione degli aspetti della responsabilità sociale considerati.
I risultati degli articoli di Cochran e Wood (1984) e di McGuire et al. (1988) sono
stati classificati come non significativi, mentre Margolis e Walsh (2003) li hanno
considerati parziali, o meglio, misti. In effetti, Cochran e Walsh (1984, p. 54) hanno
espressamente dichiarato che ‘l'associazione tra RSI e performance finanziarie … è
ancora marginalmente significativa’ ed anche dopo alcune correzioni metodologiche
esiste ‘un debole legame tra responsabilità sociale e risultati d’impresa’ (Cochran et al.,
1984, p. 55). McGuire et al. (1988, p. 869) sostengono, a loro volta, che ‘le precedenti
performance finanziarie sono generalmente un fattore determinante delle iniziative di
responsabilità sociale e non tanto un loro risultato’. La Tabella 2.12, invece, mostra il
confronto tra l’analisi dei risultati e dei limiti degli articoli selezionati.
28
Tabella 2.11 Confronto dei risultati degli studi compresi nella presente e nelle precedenti revisioni sistematiche della letteratura
Oltre quaranta studi (quasi la metà del campione) non presentano limitazioni,
nonostante quasi il 70% di essi raggiunga risultati non significativi o parziali che
potrebbero dipendere da alcune criticità metodologiche. In particolare, la classificazione
dei limiti in errori di valutazione della RSI (non complete measure of CSR significa che
la valutazione delle prestazioni sociali non ha tenuto conto di tutte le dimensioni del
concetto di RSI), di campionamento o di metodo di analisi, o loro combinazioni,
evidenzia che le principali criticità sono riconducibili al secondo gruppo (63%). In ogni
caso, i problemi circa la misurazione delle iniziative socialmente responsabili
interessano il 41% dei precedenti studi, mentre quelli relativi al modello di analisi sono
presenti nel 16% degli articoli. Lin et al. (2009), a tal proposito, sostengono che i
risultati della loro ricerca mostrano criticità nei dati utilizzati, nel metodo e nel sistema
di valutazione della responsabilità sociale.
Autori Anno di pubblicazione RisultatiRisultati
precedenti
Alexander and Buchholz 1978Non-significant
relationshipNon-significant
relationship
Cochran and Wood 1984Non-significant
relationshipMixed
relationship
Aupperle et al. 1985Non-significant
relationshipNon-significant
relationship
McGuire et al. 1988Non-significant
relationshipMixed
relationshipKlassen and McLaughlin 1996 Positive results Positive results
Pava and Krausez 1996No definitive results
(partial positive)Mixed
relationship
McWilliams and Siegel 2000Non-significant
relationshipNon-significant
relationshipCarter et al. 2000 Positive results Positive results
Seifert et al. 2003Non-significant
relationshipNon-significant
relationshipSchnietz and Epstein 2005 Positive results Positive results
Van de Velde et al. 2005Non-significant
relationshipNon-significant
relationship
Luo and Bhattacharya 2006No definitive
results (partial positive)
Positive results
Barnett and Salomon 2006No definitive
results (partial positive)
Positive results
29
Tabella 2.12 Analisi dei risultati e delle limitazioni
Risultati Limitazioni CauseNr
articoliNon-complete measure of CSR CSR measure 1Non-objective measure of CSR CSR measure 4Non-objective measure of CSR. Sample limited by the availability of data.
CSR Measure. Data 2
Restricted period. Data 1Results limited by the method Method 1Sample limited by the availability of data
Data 4
Sample limited by the availability of data. Restricted period.
Data 1
Sample limited by the firm characteristics
Data 1
Single country analysis Data 1Undetected Undetected 18
34Non-complete measure of CSR CSR measure 4Non-objective measure of CSR CSR measure 2Non-objective measure of CSR. Sample limited by the availability of data. Lack of some control variables.
CSR Measure. Data. Method
1
Restricted period Data 1Restricted period. Single country analysis.
Data 1
Results limited by the method Method 1Results limited by the method. Single country analysis.
Method. Data 1
Sample limited by the availability of data
Data 2
Sample limited by the availability of data. Restricted period.
Data 1
Sample limited by the availability of data. Sample limited by the firm characteristics.
Data 1
Single country analysis Data 1Undetected Undetected 13
29
No definitive results (partial positive)
Totale 'No definitive results (partial positive)'
Non-significant relationship
Totale 'Non-significant relationship'
30
Tabella 2.12 (segue) Analisi dei risultati e delle limitazioni
I suggerimenti, le raccomandazioni, per il miglioramento delle ricerche future sono
stati individuati in oltre cinquanta articoli. Il 40% di tali proposte riguardano questioni
Risultati Limitazioni CauseNr
articoliLack of financial performance data
Data 1
Lack of financial performance data. Single country analysis.
Data 1
Lack of some control variables. Method 1Non-complete measure of CSR CSR measure 1Non-objective measure of CSR CSR measure 1Non-objective measure of CSR. Non-complete measure of CSR.
CSR measure 1
Non-objective measure of CSR. Sample limited by the availability of data.
CSR Measure. Data 1
Non-objective measure of CSR. Single country analysis
CSR Measure. Data 1
Non-objective measure of CSR. Single country analysis.
CSR Measure. Data 2
Results limited by the method Method 2Results limited by the method. Lack of financial performance data. Single country analysis.
Method. Data 1
Sample limited by the availability of data
Data 1
Sample limited by the firm characteristics
Data 1
Sample limited by the firm characteristics. Restricted period.
Data 1
Sample limited by the firm characteristics. Single country analysis
Data 1
Sample limited by the firm characteristics. Single country analysis. Lack of financial performance data.
Data 1
Single country analysis Data 1Undetected Undetected 14
33
Positive results
Totale 'Positive results'
31
legate alla valutazione della responsabilità sociale ed oltre il 35% il metodo, come
riportato in Tabella 2.13.
Tabella 2.13 Risultati, limitazioni e proposte di miglioramento per future ricerche
Risultati Cause delle limitazioniSpunti per ricerche future
Tipologia Nr di articoli
Larger sample. Complete measure of CSR.
CSR measure. Data
2
More control variables Method 1
More countries Data 1Objective measure of CSR
CSR measure 1
Larger sample Data 1Larger sample. More control variables. Reverse relationship.
Method. Data 1
Complete measure of CSR.
CSR measure 3
Longer period Data 1More countries Data 1Objective measure of CSR. Complete measure of CSR.
CSR measure 1
Undetected Undetected 2Method Undetected Undetected 1
CSR optimum level. Industry-specific measure of CSR
CSR measure. Method. Data
1
Larger sample Data 2Larger sample. More countries.
Data 1
More control variables Method 2
Objective measure of CSR. Focus on a specific industry. CSR optimum level. Complete measure of CSR. Analysis of causality.
CSR measure. Method. Data
1
Relationship with non-financial performance
Method 1
Undetected Undetected 1034Totale 'No definitive results (partial positive)'
No definitive results (partial positive)
CSR measure
CSR Measure. Data
Data
Undetected
32
Questo significa che molti articoli, sebbene non abbiano dichiarato limitazioni circa
il modello di analisi, di fatto, ne riconoscono alcune criticità che devono essere superate
con ulteriori sviluppi della ricerca.
Tabella 2.13 (segue) Risultati, limitazioni e proposte di miglioramento per future ricerche
Risultati Cause delle limitazioniSpunti per ricerche future
Tipologia Nr di articoli
Analysis of the relationship between business and society
CSR measure. Method
1
Larger sample. Complete measure of CSR.
CSR measure. Data
1
Objective measure of CSR
CSR measure 1
Objective measure of CSR. Complete measure of CSR.
CSR measure 1
Undetected Undetected 2CSR Measure. Data. Method
Undetected Undetected 1
Larger sample. Longer period.
Data 3
Longer period Data 1
More control variables Method 1
Objective measure of CSR. Larger sample.
CSR measure. Data
1
Undetected Undetected 1Method Undetected Undetected 1
Method. DataLarger sample. Smaller firms. More countries.
Data 1
Complete measure of CSR. Analysis of causality.
CSR measure. Method
1
Longer period Data 1Undetected Undetected 11
29
Non-significant relationship
CSR measure
Data
Undetected
Totale 'Non-significant relationship'
33
Tabella 2.13 (segue) Risultati, limitazioni e proposte di miglioramento per future ricerche
Risultati Cause delle limitazioniSpunti per ricerche future
Tipologia Nr di articoli
Analysis of the relationship between business and society
CSR measure. Method
1
Objective measure of CSR
CSR measure 1
Objective measure of CSR. Complete measure of CSR.
CSR measure 1
Larger sample. More countries. Complete measure of CSR.
CSR measure. Data
1
More control variables Method 1
Objective measure of CSR. Analysis of the relationship between business and society.
CSR measure. Method
1
Undetected Undetected 1Larger sample. Complete measure of CSR.
CSR measure. Data
1
Larger sample. More countries.
Data 1
More countries Data 2
More countries. Analysis of causality
Method. Data 1
Smaller firm. Longer period. Reverse relationship.
Method. Data 1
Smaller firm. More countries.
Data 1
Undetected Undetected 1
Larger sample. Longer period. Focus on a specific industry.
Data 1
Undetected Undetected 2
Method. DataLarger sample. More countries.
Data 1
CSR optimum levelCSR measure. Method
1
Larger sample. More control variables. Longer period.
Method. Data 1
Longer period. Focus on a specific industry.
Data 1
More control variables Method 2
Undetected Undetected 933Totale 'Positive results'
Positive results
CSR measure
CSR Measure. Data
Data
Method
Undetected
34
Oltre dieci articoli, inoltre, presentano alcuni limiti alla validità dei risultati, ma non
mostrano proposizioni per i loro superamento. May e Khare (2008) e Lee e Park (2009),
che non hanno individuato limitazioni nelle loro ricerche, suggeriscono la necessità di
individuare una metodologia di analisi adeguata a definire un ottimo di RSI - cosi come
richiesto anche da Moore (2001) - ovvero l’insieme delle iniziative di responsabilità
sociale che consentono di massimizzare le performance d’impresa e, al contempo,
soddisfare le richieste provenienti dagli stakeholder. Gli stessi studiosi, inoltre,
raccomandano anche lo sviluppo di analisi focalizzate su un settore per accrescere la
significatività dei dati e la validità dei sistemi di misurazione.
Infine, nella Tabella 2.14 sono state riportate tutte le considerazioni finora esposte
sulle diverse sezioni degli articoli relativi all’interpretazione ristretta del business case
per la RSI selezionati per questa revisione sistematica della letteratura. Il maggior
numero di articoli che hanno dimostrato l’esistenza di una relazione positiva –
significativa e definitiva – tra responsabilità sociale e risultati d’impresa hanno indagato
anche le possibili ricadute sulle performance non strettamente finanziarie (69%) e solo
il 35% ed il 25% rispettivamente degli studi sulla cosiddetta narrow view del busines
case e sulla valutazione anche del rapporto inverso, giungono a conclusioni analoghe.
Pertanto, questi risultati dimostrano l’importanza delle iniziative socialmente
responsabili sulle prestazioni globali di un’azienda, così come sostenuto da Berger et al.
(2007).
Per quanto riguarda il metodo applicato ed i risultati raggiunti, si rileva che la
regressione e la correlazione portano soprattutto ad una relazione non significativa, i
modelli SEM, invece, a quella parziale. Gli articoli che applicano lo studio di eventi
mostrano risultati non definitivi e non significativi in egual misura. La regressione,
comunque, è il metodo econometrico più applicato soprattutto fra gli articoli che
indagano esclusivamente la visione stretta del business case della RSI, tra i quali anche
quelli sulla relazione inversa (70% delle volte). Solo il 40% gli studi che considerano
anche i risultati non economici applicano tale modello di analisi. In particolare, circa
due terzi di quest’ultimo gruppo di ricerche utilizza test statistici (inferenza) per
verificare il rapporto tra le iniziative sociali ed i risultati per le imprese e quantifica
entrambe le variabili con indagini sulla percezione. Quest’ultime, inoltre, sono
impiegate nella maggior parte degli studi che analizzano entrambe le interpretazioni del
business case per la RSI, anche in quelli che prevedono metodi econometrici. Solo
Cegarra-Navarro e Martinez-Martinez (2009) hanno applicato la correlazione a dati
35
provenienti da fonti secondarie. In particolare, i test statistici consento di verificare
l’esistenza di una relazione positiva tra responsabilità sociale e risultati economici e non
nel 75% dei casi, mentre i modelli econometrici solo nel 66%. Inoltre, più della metà di
questo gruppo di articoli presenta almeno una limitazione e la valutazione della RSI è
stata la principale. Quest’ultima dipende in gran parte dall’uso di dati sulla percezione.
Si rileva, inoltre, che nella maggior parte dei casi solo gli studi con risultati positivi
individuano alcune criticità. Qu (2009), ad esempio, ha rilevato che il suo lavoro è
affetto da problemi di metodo connessi all'utilizzo di dati trasversali che non consentono
di valutare gli effetti della responsabilità sociale nel lungo periodo.
Oltre il 50% degli studi che evidenziano l’esistenza di una relazione non
significativa tra iniziative socialmente responsabili e performance d’impresa presentano
alcune criticità, fra le quali rilevano maggiormente i problemi relativi alla qualità dei
dati ed i limiti legati alla valutazione della RSI. Solo tre articoli mostrano limitazioni
circa il metodo. Lin et al. (2009), ad esempio, hanno sottolineato la mancanza di
variabili di controllo importanti, come ad esempio il settore. Seifert et al. (2003),
invece, lamentato l'impossibilità di valutare gli effetti a lungo termine, come già
evidenziato a proposito del lavoro di Qu (2009). Belu (2009), infine, ha criticato la
propria ricerca perché non consente di valutare in modo dinamico il rapporto tra RSI e
performance economiche. Negli studi con risultati parzialmente positivi si rilevano
sostanzialmente le stesse limitazioni. Tuttavia, Curran e Moran (2007), a proposito
dell’applicazione degli event study, hanno evidenziato che tale metodo non consente di
analizzare correttamente il rapporto tra responsabilità sociale e risultati d'impresa perché
quest’ultimi sono influenzati da una molteplicità di eventi difficile da ricomprendere nel
suddetto modello di analisi. Gli articoli che dimostrano l’esistenza di una relazione
positiva tra iniziative socialmente responsabili e performance finanziarie, invece,
presentano meno limiti relativi alla valutazione della responsabilità sociale ed un
numero più elevato di criticità circa la validità dei dati. Shen e Chang (2009) hanno
affermato che il modello della loro analisi – una combinazione fra il metodo del
confronto e la regressione – limita l'estendibilità dei risultati raggiunti perché utilizza un
campione piccolo e Consolandi et al. (2009) giungono a conclusioni simili, pur
applicando l’event study. Scholtens (2008), infine, spiega di aver ottenuto la
dimostrazione di una relazione positiva, senza aver introdotto variabili di controllo e la
validità dell’analisi, quindi, risulta limitata.
36
Il confronto fra l’analisi delle limitazioni e quella dei suggerimenti per le ricerche
future evidenzia che tutti gli studi con alcune criticità metodologiche, mostrano anche
alcune proposte per superarle e spunti per ulteriori sviluppi. Infatti, Boesso e Michelon
(2010) e Schnietz e Epstein (2005) che attribuiscono i limiti dei loro studi
rispettivamente alla valutazione poco oggettiva e non completa della responsabilità
sociale, rilevano la necessità di nuovi modelli di analisi per capire come l’azienda può
efficacemente soddisfare le istanze provenienti dagli stakeholder e portare benefici alla
società in generale. Schnietz e Epstein (2005), in particolare, propongono di studiare le
ragioni sottostanti il business case per la RSI, ovvero le cause del rapporto tra
responsabilità sociale performance aziendali. Surroca et al. (2010), invece, sostengono
che le future ricerche basate sul metodo da loro utilizzato dovranno includere un
numero maggiore di variabili di controllo anche se criticano il proprio lavoro per l’uso
della percezione nella valutazione della responsabilità sociale. Anche Rettab et al.
(2009), Inoue e Lee (2010) e Fauzi e Idris (2009) suggeriscono un maggior uso di
variabili di controllo, nonostante le loro ricerche presentino criticità legate alla
misurazione delle pratiche socialmente responsabili ed alla validità dei dati. Rettab et al.
(2009) hanno anche consigliato di analizzare, con il case study, il processo con il quale
le iniziative di responsabilità sociale possono effettivamente portare benefici alle
aziende. Inoue e Lee (2010) e Peters e Mullen (2009) hanno proposto di verificare
anche come i precedenti risultati economici possono influenzare gli investimenti in
responsabilità sociale. Nove studi che mostrano limiti circa la rilevanza dei dati
utilizzati evidenziano la necessità di migliorare la valutazione della RSI (Kang et al.,
2009; Besser, 1999; First et al., 2010; Okamoto, 2009; Chang et al., 2008; Munoz et al.,
2008).
37
Tabella 2.14 Analisi dei documenti sul visione ristretta del business case per la RSI
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Tabella 2.14 (segue) Analisi dei documenti sul visione ristretta del business case per la RSI
AutoriAnno di
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Fonte de i dati
Modello di analisi
Misura de lla RSI
Indicatore di performance
d'impresa
Variabil i di controllo
Limitaz ioniRaccomandaz ioni
per ricerche future
Pava and Krausez 1996 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary
Descriptive statistic
Perceptual measures
Accounting-based & Market-based
performance measureUndetected Undetected Undetected
Greenley and Foxall 1997 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Primary T est statistic
Perceptual measures
Financial perceptual measure
Market competit iveness.
CSR measure CSR measure. Data
Menguc and Ozanne 2005 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Primary SEM
Perceptual measures
Accounting-based & Market-based
performance measureUndetected Undetected Data
Carter 2005 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Primary SEM
Perceptual measures
Financial perceptual measure
Undetected Undetected Method
Barnett and Salomon 2006 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary Regression
Perceptual measures
Market-based performance measure
Size. Market value.
Undetected Data
Luo and Bhattacharya 2006 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary SEM
Perceptual measures
Market-based performance measure
Human skills. Customer
satisfaction. Size. EcoFin
performance. R&D
expenditures. Advertising
expenditures. Market
competit iveness. Strategy.
CSR measure CSR measure
Cetindamar 2007 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Primary Regression
Perceptual measures
Accounting-based performance measure
R&D expenditures.
CSR Measure. Data
Data
Curran and Moran 2007 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary Event study
Perceptual measures
Market-based performance measure
Undetected Method Undetected
Berrone et al. 2007 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary Regression
Perceptual measures
Accounting-based & Market-based
performance measure
R&D expenditures.
Market competit iveness.
Size. Industry. Risk. Count ry.
Data Data
Bauer et al. 2007 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary Regression
Perceptual measures
Market-based performance measure
Risk. Undetected Undetected
Moneva et al. 2007 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary T est statistic Level gauge
Accounting-based performance measure
Undetected Data Undetected
Munoz et al. 2008 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary
Fuzzy logic model
Level gaugeAccounting-based
performance measureUndetected Data CSR measure
Mittal and Singh 2008 Narrow viewNo definitive results (partial
positive)Secondary Regression Level gauge
Accounting-based & Market-based
performance measureUndetected Undetected Method
39
Tabella 2.14 (segue) Analisi dei documenti sul visione ristretta del business case per la RSI
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45
Anche due articoli per i quali gli autori non indicano particolari limiti presentano
raccomandazioni per futuri miglioramenti del metodo di analisi. Lu et al. (2009), in
particolare, rilevano la necessità di sviluppare nuove ricerche sul legame tra iniziative di
responsabilità sociale e la performance non finanziaria delle imprese, ovvero estendere
la verifica del business case per la RSI anche alla sua visione ampia, con l’utilizzo di
modelli di equazioni strutturali (SEM). Besargekar (2008), invece, propone di
migliorare l’analisi della relazione tra tipologia di impresa ed alcune sue caratteristiche,
quali la dimensione ed il fatturato. In considerazione dei risultati raggiunti, ovvero del
tipo di relazione, gli articoli che presentano limitazioni e, al contempo, raccomandazioni
per le ricerche future sono ugualmente distribuiti. Il 16% degli articoli sulla visione
esclusivamente stretta del business case per la RSI presenta alcune proposte per le
ricerche future, ma non limitazioni: più della metà di questi studi, inoltre, giunge ad una
dimostrazione parziale dalla relazione tra responsabilità sociale e risultati finanziari.
Questo può suggerire che le ricerche sulla narrow view raggiungono perlopiù (90%)
risultati non definitivi.
2.3.3 Analisi degli studi empirici sulla visione ampia del business case per la
RSI
Obiettivo principale dell’analisi i cui risultati sono presentati in Tabella 2.15 è stata
l’identificazione di alcuni possibili vantaggi per le imprese di natura non strettamente
economica. In particolare, la metà degli articoli sulla cosiddetta broad view mostrano
una relazione positiva, il 44% non definiva e solo De los Salmones et al. (2005) e
Purwanto (2010) hanno rilevato che la responsabilità sociale non migliora, in
particolare, la fiducia dei consumatori, almeno in termini di significatività statistica.
Brammer e Pavelin (2004), Brammer e Millington (2005) e Bear et al. (2010) hanno
applicato modelli econometrici a dati provenienti da banche dati. Nei primi due studi è
stato indagato l’effetto delle iniziative socialmente responsabili – misurate in Brammer
e Pavelin (2004) con un indice e in Brammer e Millington (2005) con il valore delle
donazioni – sulla reputazione esterna, valutata con una ranking list locale. Bear et al.
(2010), invece, considerano la percezione esterna della società in base alle classifiche
internazionali. La maggior parte degli articoli, quindi, fa ricorso a dati raccolti con
questionari ed interviste, che nel 90% vengono comunque trattati con metodi
econometrici. Si rileva, a tal proposito, che è stata analizzata soprattutto la percezione
dei consumatori per valutare sia la responsabilità sociale, sia le performance d’impresa.
46
Tuttavia, Longo et al. (2005), Becker-Olsen et al. (2006) e Gupta e Pirsch (2008) hanno
applicato la statistica descrittiva e l’inferenza. Solo la metà dei documenti selezionati
mostrano variabili di controllo. Fra queste, le più ricorsive sono la dimensione ed il
settore di appartenenza dell’impresa (Husted et al., 2007; 2009; Türker 2009; Brammer
et al., 2005) e la prima è stata interpretata anche come estensione delle attività di
esportazione (Boehe et al., 2010). Bear et al. (2010) hanno impiegato gli indicatori
economico-finanziari come variabili di controllo. Altre variabili utilizzate sono la
fiducia dei consumatori (Purwanto, 2010; Castaldo et al., 2009) il comportamento
(Lacey et al., 2010), il prestigio percepito all’esterno (Kim et al., 2010), la rilevanza
dell’identità (Marin et al., 2009), l’identificazione (Walker et al., 2009) e l'etica
individuale dei dirigenti (Wu, 2002). La fiducia dei consumatori è il principale
beneficio aziendale associato alle strategie socialmente responsabili (36% degli articoli)
anche se, a tal proposito, Lacey e Kennett-Hensel (2010) hanno ottenuto una relazione
parzialmente positiva e De los Salmones et al. (2005) e Purwanto (2010) non
significativa. L’influenza delle pratiche socialmente responsabili sulla creazione di
valore, intesa come un generale accrescimento di importanza dell’azienda (Longo et al,
2005) è stato analizzata in cinque articoli. In particolare, Husted et al. (2007, 2009)
hanno indagato tale relazione in considerazione del comportamento dei consumatori –
nuovi clienti e ri-orientamento delle decisioni di acquisto – e dell’apertura di nuove
opportunità di mercato. Per Wu (2002) la creazione di valore consiste nel complesso dei
vantaggi non economici, mentre per Übius et al. (2009) è rappresentata dal clima di
innovazione interno. Quattro studi, infine, valutano in modo specifico la relazione tra
responsabilità sociale e comportamento dei consumatori (Becker-Olsen et al., 2006;
Oppewal et al., 2006; Anselmsson et al., 2007; Ali et al., 2010). Sia gli articoli sulla
creazione di valore, sia quelli sul comportamento dei consumatori presentano risultati
significativi, anche se con alcune differenze per quanto riguarda il livello di positività
della relazione. Infatti, mentre il 40% dei contributi appartenenti al primo gruppo hanno
dimostrato che il complesso degli aspetti della responsabilità sociale accrescono
effettivamente il valore dell'impresa (Husted et al., 2007; 2009; Wu, 2002; Longo et al.,
2005), solo il 25% di studi sul comportamento dei consumatori mostrano lo stesso
risultato (Becker-Olsen et al., 2006).
47
2.15 Analisi degli articoli sulla verifica della broad view del business case per la RSI
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48
2.15 (segue) Analisi degli articoli sulla verifica della broad view del business case per la RSI
AutoriAnno di
pubbl icazioneRisultati
Tipo di beneficio per
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Modello di analisi
Misura della RSI
Indicatore di performance d'impresa
Paese
De los Salmones et al.
2005Non-
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CSR-consumer trust
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception Spain
Purwanto 2010Non-
significant relationship
CSR-consumer trust
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception Indonesia
Brammer and Pavelin
2004
Non-definit ive
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positive)
CSR-external corporate reputation
SecondaryEconometric
modelInternational
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Oppewal et al.
2006
Non-definit ive
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positive)
CSR-consumer behaviour
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception UK
Husted and Allen
2007
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-value creation
PrimaryEconometric
modelManagers’ perception
Managers’ perception Spain
Anselmsson and Johansson
2007
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-consumer behaviour
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception Sweden
Husted and Allen
2009
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-value creation
PrimaryEconometric
modelManagers’ perception
Managers’ perception Mexico
Turker 2009
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-employee’s commitment and
identificationPrimary
Econometric model
Managers’ perception
Managers’ perception Turkey
Übius and Alas
2009
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-value creation
PrimaryEconometric
modelManagers’ perception
Managers’ perception Global
Boehe and Barin
2010
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-export performance
PrimaryEconometric
modelManagers’ perception
Managers’ perception Brazil
Lacey and Kennett-Hensel
2010
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-consumer trust
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception USA
Kim et al. 2010
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-employee’s commitment and
identificationPrimary
Econometric model
Managers’ perception
Managers’ perception Korea
Ali et al. 2010
Non-definit ive
results (partial
positive)
CSR-consumer behaviour
PrimaryEconometric
modelCustomers’ perception
Customers’ perception Pakistan
49
Walker e Kent (2009), Brammer e Millington (2005) e Bear et al. (2010) hanno
verificato che le iniziative socialmente responsabili migliorano la percezione esterna
aziendale, mentre Brammer e di Pavelin (2004) raggiungono, a tal proposito, un
risultato parziale. L’impegno dei dipendenti e la loro identificazione non sono
direttamente influenzate dalle azioni socialmente responsabili a favore delle istituzioni,
quali il rispetto degli obblighi di legge ed il regolare pagamento delle imposte (Türker,
2009), e dalla percezione esterna della stessa responsabilità sociale di un’impresa
(Brammer et al., 2007) Quest’ultima, infatti, si riflette sull’opinione dei dipendenti
‘attraverso la percezione del prestigio esterno’ (Kim et al., 2010, p. 557). Infine, Boehe
e Barin (2010, p.325) hanno studiato la relazione tra responsabilità sociale ed attività di
esportazione perché la prima può ‘contribuire alla differenziazione nei mercati’.
Tuttavia, i risultati raggiunti da tali studiosi dimostrano che la qualità del prodotto, una
componente importante della strategia socialmente responsabile di un’impresa, non
influenza significativamente le performance relative all’esportazione (Boehe et al.,
2010).
2.4 Analisi delle ricerche sui fattori determinanti la RSI
L'analisi dei cosiddetti determinanti della RSI è stata sviluppata per identificare
eventuali corrispondenze con i fattori che contribuiscono a spiegare il rapporto tra
iniziative di responsabilità sociale e performance d’impresa. Gran parte degli oltre
settanta articoli esaminati sono stati pubblicati dopo il 2006 (74%) ed esattamente la
metà tra il 2009 e il 2010. In particolare, l'analisi mostra che esistono diciotto diverse
tipologie di elementi decisivi delle pratiche socialmente responsabili, le quali possono
essere a loro volta classificate in base alla provenienza rispetto all’azienda: interne, di
settore, ed esterne, relative cioè al contesto di insediamento o al mercato. Più di due
terzi degli articoli selezionati sono focalizzati su un fattore determinante, circa un quarto
su due elementi e solo due studi prendono in considerazione ben quattro caratteristiche
(Hsiang-Lin et al., 2009; Lattemann et al., 2009). Perrini e Minoja (2008), invece,
hanno individuato tre principali antecedenti della strategia di responsabilità sociale.
Infatti, questi autori sostengono che ‘le credenze ed i sistemi valoriali degli imprenditori
giocano un ruolo fondamentale nel plasmare la RSI di un’azienda’, come ‘il tipo di
strategia competitiva che un’impresa ha implementato’ e la consapevolezza
dell’orientamento socialmente responsabile da parte degli stakeholder interni ed esterni
50
(Perrini et al., 2008, p. 47). Inoltre, Reverte (2009) ha evidenziato che le pratiche di
responsabilità sociale possono essere definite da cinque caratteristiche aziendali, quali la
dimensione, il settore, la proprietà, l’esposizione esterna e la quotazione in borsa, le
stesse individuate da Gamerschlag et al. (2011) che hanno aggiunto anche la redditività.
Come mostrato in Figura 2.3, i fattori determinanti più citati in letteratura sono relativi
alle peculiarità interne delle imprese, seguite da quelle del contesto. In particolare, gli
elementi principali che portano l'azienda ad integrare un comportamento più
responsabile per affrontare le questioni sociali sono riconducibili al tipo di gestione.
Quest’ultimo, in particolare, è stato declinato in tredici diverse definizioni, quali il tipo
di governance (Harjoto et al., 2011; Jamali et al., 2008; Roshima et al., 2009; Roshima
et al., 2009), lo stile della direzione (Ibrahim et al., 1995; 2003), gli atteggiamenti dei
dirigenti (Murphy et al., 1992; Lopez-Gamero et al., 2008) i valori dei manager
(Waldman et al., 2006; Salam, 2009), la loro capacità (Sangle, 2010) e l’impegno
mostrato (Muller et al., 2010), la struttura gestionale (Brammer et al., 2003) e l'uso del
potere da parte degli amministratori (Nygaard et al., 2010), le capacità dinamiche (Fang
et al., 2010), le caratteristiche del CEO (Manner, 2010), come le loro convinzioni
(Graafland et al., 2007) e, infine, l'esperienza internazionale (Slater et al., 2009). Le
pressioni esercitate dall’esterno sono la seconda causa dell’impegno sociale e sono
rappresentate dalla visibilità (Brammer et al., 2004; Gamerschlag et al., 2011;
Giannarakis et al., 2011.), dall’esposizione ai media (Reverte, 2009; Islam et al., 2010),
dall'opinione pubblica (Preuss, 2009), dalle priorità degli stakeholder (Smaliukien,
2007), dalla presenza a livello internazionale (Bansal et al, 2003), dalle preoccupazioni
espresse dalla società nel suo complesso (Tengblad et al., 2010), o da parte delle
istituzioni (Husted et al., 2006), o dalle parti interessate (Huang et al., 2010).
Karaibrahimoglu (2010) ha sostenuto, inoltre, che la crisi finanziaria internazionale è un
fattore contestuale che può spingere le imprese ad integrare responsabilità sociale nelle
loro strategie. Altre caratteristiche che influenzano le pratiche socialmente responsabili
sono, in ordine di importanza, la dimensione (Murphy et al., 1992; Elsayed, 2006;
Robson et al., 2007; Hsiang-Lin et al., 2009; Johnstone et al., 2009; Lattemann et al.,
2009;. Reverte, 2009; Monteiro et al., 2010; Gamerschlag et al., 2011; Giannarikis et
al., 2011) il paese di appartenenza (Maignan et al., 2002; Sotorrio et al., 2008;
Gouldson, 2006; Tan, 2009), gli aspetti culturali che lo caratterizzano (Hisrich et al.,
2003; Kusku et al., 2004; Ringov et al., 2007; Xu et al., 2010) e le questioni legate alla
religione (Brammer et al., 2007) il settore (Cottrill, 2009; Brammer et al., 2003;
51
Lattemann et al., 2009; Padgett et al., 2009; Islam et al., 2010) e le relative criticità che
lo rendono più esposto alle preoccupazioni sociali (Reverte, 2009; Jackson et al., 2010;
Gamerschlag et al., 2011), la proprietà (Lee, 2009;. Prado-Lorenzo et al., 2009;
Reverte, 2009; Barnea et al., 2010; Li et al., 2010; Gamerschlag et al., 2011), intesa
anche come compleso valoriale degli imprenditori (Cordeiro, 2008) e l'attivismo degli
azionisti (Sjostrom, 2010).
Figura 2.3: I determinanti della RSI per origine e tipologia: numero di citazioni negli articoli selezionati
Infine, vengono spesso citati come fattori determinanti della RSI la strategia
competitiva (Bansal et al., 2003; Perrini et al., 2008) – rappresentata dal Total Quality
Management (Hisrich et al., 2003.), dalla differenziazione di prodotto (Siegel et al.,
2007), o dall'orientamento al mercato (Qu, 2007) – le norme di un paese (Williamson et
al., 2006; Qu, 2007; Hsiang-Lin et al., 2009; Lattemann et al., 2009; Perez-Batres et al.,
2010), la quotazione in borsa (Reverte, 2009; Monteiro et al., 2010;. Perez-Batres et al.,
2010; Gamerschlag et al., 2011), la competitività del mercato (Cottrill, 1990; Hsiang-
Lin et al., 2009; Fernandez-Kranz et al., 2010) – compresa la globalizzazione (Tengblad
52
et al., 2019) – la redditività (Brammer et al., 2004; Gamerschlag et al., 2011) o le
performance aziendali (Williamson et al., 2006; Preuss, 2009), i compensi degli
amministratori (Mahoney et al., 2005; 2006; Frye et al., 2006; Prior et al., 2008) e,
infine, l'efficacia stessa degli strumenti di responsabilità sociale, ovvero l’efficacia del
codice di condotta (Erwin, 2010), la consapevolezza delle parti interessate (Perrini et
al., 2008) e la fiducia dei consumatori (Vlachos et al., 2009).
Figura 2.4 Confronto tra il numero di utilizzi di ciascun fattore come determinante e variabile di controllo
Il modello di economia è stato citato solo due volte negli articoli analizzati nel
presente paragrafo. Tale fattore è stato esplicato con la presenza
dell’autoregolamentazione dei mercati finanziari (Hsiang-Lin et al., 2009) e di un
modello liberista (Jackson et al., 2010). Il passaggio del tempo (Fernando, 2010), la
cooperazione inter-organizzativa (Carter et al., 2008), e l'innovazione (Padgett et al.,
2009) sono stati richiamati una volta ciascuno.
53
I risultati di questa analisi dimostrano che i fattori determinanti la responsabilità sociale
si sovrappongono in gran parte alle variabili di controllo utilizzate nei modelli
econometrici per la verifica del business case per la RSI, come mostrato in Figura 2.4.
Questo, come già anticipato, può creare problemi di dipendenza fra le variabili
esplicative delle performance d’impresa, che si riflette sulla non significatività dei
risultati. Tuttavia, affinché quest’ultimi risultino inutilizzabili il valore attribuito alla
responsabilità sociale deve essere una perfetta combinazione lineare delle variabili di
controllo. In particolare, quest’ultime dovrebbero contribuire alla valutazione stessa
delle pratiche socialmente responsabili. Tale evento è piuttosto improbabile, anche se
una forte correlazione (anche maggiore di 0,5) è molto comune. Per concludere, si
osserva che alcuni determinanti della responsabilità sociale non sono mai stati indagati
nella verifica del business case per la RSI. Tuttavia, il sistema di norme di un
determinato contesto ed il modello di economia possono svolgere un ruolo importante
anche nella definizione dei risultati d’impresa. Infine, l'efficacia degli strumenti
socialmente responsabili potrebbe essere utilizzata per valutare in modo più adeguato la
RSI.
55
Capitolo 3
UNA PROPOSTA METODOLOGICA PER IL SUPERAMENTO DI
ALCUNI LIMITI DELLO STUDIO DEL BUSINESS CASE:
L’APPLICAZIONE AL SETTORE CHIMICO
3.1. I limiti dello studio del business case della RSI e la formalizzazione degli obiettivi della ricerca
3.1.1. Alcuni limiti delle precedenti ricerche sul business case della RSI
Negli ultimi trent’anni anni molti studiosi hanno cercato di dimostrare l’esistenza di
una relazione positiva tra iniziative di responsabilità sociale e risultati d’impresa,
ovvero di verificare il cosiddetto business case per la RSI. Tale necessità è scaturita dal
progressivo deterioramento etico delle pratiche commerciali, spesso identificato fra le
cause più rilevanti dell’attuale crisi economica. La quantificazione dei benefici,
soprattutto economici, che le attività socialmente responsabili possono generare per le
aziende supporta di fatto una più ampia diffusione di tali pratiche e può contribuire a
ripristinare il giusto equilibrio tra etica ed economia. La maggior parte delle analisi
della letteratura sul business case per la responsabilità sociale, sviluppate per giungere
ad un risultato definitivo sulla sua esistenza o meno, hanno riscontrato che le strategie di
RSI influenzano positivamente le performance aziendali. In particolare, fra i contributi
più significativi in tal senso si registrano gli studi di Margolis e Walsh (2003), Orlitzky
et al. (2003) e Van Beurden e Gössling (2008). Tuttavia, questi autori, i cui lavori sono
stati di riferimento per l’analisi sistematica presentata nel precedente capitolo, hanno
evidenziato l’esistenza di molteplici criticità nelle ricerche empiriche da loro
considerate che limitano la validità assoluta del business case per la RSI. Infatti,
Margolis and Walsh (2003), i quali hanno effettuato una fra le più complete ricognizioni
della letteratura sulla relazione tra responsabilità sociale e risultati d’impresa,
sostengono di aver individuato errori numerosi e di vario genere nei precedenti studi sul
business case, fra i quali i problemi di campionamento, la limitata affidabilità delle
misure sia di RSI, sia delle performance finanziarie e alcune omissioni circa i fattori di
controllo. Ciò che maggiormente preoccupa questi studiosi, però, è la mancanza di un
adeguato costrutto teorico in supporto del suddetto legame (Margolis et al., 2003, p.
278). La meta-analisi sviluppata da Orlitzky et al. (2003) ha avuto l’obiettivo specifico
56
di risolvere gli errori commessi nei precedenti studi sulla verifica del business case per
la responsabilità sociale. Infatti, questi autori hanno statisticamente integrato i dati
utilizzati nelle ricerche già pubblicate ed introdotto alcuni moderatori. Questi studiosi
sono stati in grado di dimostrare ‘la validità predittiva della teoria degli stakeholder
nella sua versione strumentale’ (Orlitzky et al., 2003, p. 407) che si esplica appunto con
la relazione positiva tra performance sociale e risultati finanziari. Tuttavia, gli stessi
Orlitzky et al. (2003) hanno proposto di continuare a sviluppare nuove ricerche in
questo campo perché non tutte le criticità sono state risolte, quali ad esempio la
necessità di una miglior definizione teorica (Orlitzky et al., 2003, p. 426). I risultati
della suddetta meta-analisi, inoltre, esplicano la loro validità limitatamente al periodo di
analisi. Infatti, lo studio più recente preso in considerazione da Orlitzky et al. (2003)
risale al 2000, ma molte ricerche quantitative sullo stesso tema sono state pubblicate
anche nel decennio successivo, con risultati e problematiche ancor più variegati. Infine,
Van Beurden e Gössling hanno verificato che il metodo di analisi è il limite principale
degli studi sul business case per la RSI perché ‘vi è ancora molta incoerenza nel modo
in cui viene valutato e misurato il rapporto tra iniziative socialmente responsabili e
performance d’impresa’ (Van Beurden et al., 2008, p. 421). In considerazione di questi
risultati, molti studiosi sostengono che ancora oggi la verifica del business case rimane
una questione aperta della ricerca sulla responsabilità sociale (Lee, 2008; Perrini et al.,
2009). I risultati dell’analisi sistematica della letteratura presentati nel precedente
capitolo hanno di fatto confermato la mancanza di un’evidenza definitiva ed universale
del miglioramento delle condizioni di economicità per effetto delle strategie di
responsabilità sociale. Infatti, nonostante solo il 25% dei 121 articoli selezionati non
abbia rilevato una relazione positiva e significativa, circa il 38% giunge a risultati
parziali, ovvero che le iniziative socialmente responsabili influenzano le performance
d’impresa ma con alcune limitazioni. Ciò significa che la relazione relativa al business
case non è sempre dimostrabile perché tale rapporto può variare in funzione di numerosi
fattori quali la dimensioni della RSI considerata, la sua valutazione, la misurazione delle
performance d’impresa, nonché il contesto in analisi, il campione, o il metodo applicato.
Si rileva, inoltre, che tale parzialità dei risultati è riconducibile ad un numero ancora
maggiore di articoli. Infatti, numerosi studi che dimostrano l’esistenza di una relazione
totalmente positiva tra RSI e risultati aziendali presentano alcune limitazioni e/o
raccomandazioni per futuri miglioramenti. Entrambe possono essere considerate dei
limiti alla validità dei risultati conseguiti, vale a dire la dimostrazione non definitiva del
57
business case. Tuttavia, la lettura trasversale delle limitazioni e delle raccomandazioni
per le future ricerche riportate negli articoli selezionati consente di associare alle lacune
dei precedenti studi alcune ipotesi di superamento.
In merito ai risultati raggiunti con l’analisi sistematica della letteratura presentata nel
precedente capitolo, le maggiori criticità rilevate anche nei contributi più recenti sulla
verifica del business case per la RSI sono riconducibili ad alcuni aspetti della
metodologia, fra i quali il campionamento e la qualità dei dati, la validità delle misure
delle variabili dipendenti ed indipendenti, i metodi utilizzati. In particolare, il 50% degli
articoli analizzati evidenziano limiti circa la rilevanza statistica dei dati utilizzati (il
32% dei 96 sul business case visione ristretta) e la valutazione delle attività socialmente
responsabili (circa il 25%). Per quanto riguarda la qualità dei dati ed i possibili errori di
campionamento, alcuni autori hanno evidenziato che l’analisi intersettoriale (Seifert,
2003; Salzmann et al., 2005) o trasversale fra molti paesi (Jamali et al., 2006; Prado-
Lorenzo et al., 2008) possono condurre a risultati distorti. Infatti, le caratteristiche
culturali del territorio di insediamento, così come quelle del settore di appartenenza
contribuiscono alla formazione dei risultati economici e, al contempo, determinano il
livello di responsabilità sociale implementato da un’impresa. A questo proposito,
Garcia-Castro et al. (2010) sostengono che una possibile ‘spiegazione dell'eterogeneità
dei risultati empirici è che il rapporto tra responsabilità sociale e performance aziendale
è mutevole in funzione di circostanze eterogenee che non sono state ancora
sufficientemente comprese’ (Garcia-Castro et al., 2010, p. 108). I campionamenti
trasversali, inoltre, fanno riferimento ad un breve arco temporale e non possono cogliere
gli effetti ritardati o di lungo termine delle iniziative socialmente responsabili (Garcia-
Castro et al., 2010). Con riferimento alla quantificazione dei risultati delle iniziative di
responsabilità sociale, nel tempo sono state utilizzate molte variabili per quantificare i
risultati delle strategie di responsabilità sociale così come affermato da Perrini et al.
(2009). Fra i numerosi elementi di misurazione della RSI si registrano il livello di
inquinamento (Bragdon et al., 1972; Bowman et al., 1975; Fogler et al., 1975), la
presenza di pratiche ambientali (Kedia et al., 1981; Clarkson, 1988; Christmann, 2000),
la reputazione (Alexander et al., 1978; Cochran et al., 1984; Preston et al., 1997.) la
valutazione di terze parti (Hart et al., 1996;. Russo et al., 1997;. Waddock et al., 1997;
Graves et al., 2000; McWilliams et al., 2000) e le iniziative di disclosure volontaria
(Abbott et al., 1979; Anderson et al., 1979; Blacconiere et al., 1994; Blacconiere et al.,
1997). Tuttavia, i risultati dell’analisi della letteratura evidenziano che gli indici di
58
responsabilità sociale ed i relativi rating sono tra i più applicati negli studi selezionati.
Tra gli indicatori di RSI si affermano la serie di indici Kinder Lyndeberg Domini (di
seguito KLD) e quelli costruiti con metodi simili. Le valutazioni sviluppate per la
costruzione degli indici KLD coprono molte dimensioni della responsabilità sociale, fra
le quali quella ambientali, in conformità a quanto sostenuto da Gerde e Logsdon (2001).
Questi autori, come riportato anche da Wagner (2010, p. 586), ‘hanno dimostrato che
l’integrazione delle pratiche di responsabilità sociale e di gestione ambientale consente
di individuare le caratteristiche di fondo di queste attività in funzione dei relativi
benefici per la società e – per questo motivo – tale molteplicità di aspetti dovrebbe
essere considerata da ogni misura della RSI’. In effetti, la valutazione congiunta delle
attività di responsabilità sociale e di tutela ambientale è stata frequentemente utilizzata
in letteratura come proxy delle cosiddette corporate social performance (Dyer et al.,
2006; Garcia -Castro et al., 2010; Hillman et al., 2001; Orlitzky, 2001; Waddock et al.,
1997). Tuttavia, gli indici KLD sono stati anche molto criticati in letteratura perché
presentano alcuni problemi nel metodo di costruzione. Quest’ultimo, in primo luogo,
‘attribuisce un punteggio binario ugualmente ponderato a tutte le attività di RSI, senza
considerarne la diversa natura e la maggiore, o minore, influenza esercitata in un
determinato settore’ (Kang et al., 2009, p. 81). In tal modo, i confronti trasversali
potrebbero generare risultati falsati perché i vari aspetti della responsabilità sociale non
hanno la stessa importanza in tutti i settori (Steger et al., 2007). Nell’industrie chimica
ed energetica, per esempio, ‘le questioni ambientali svolgono un ruolo più importante,
mentre nel settore tessile e dei giocattoli, così come nella preparazione degli alimenti e
delle bevande, i fattori sociali sono spesso al primo posto’ (Menz, 2010, p. 123).
Questo, a sua volta, influenza anche la selezione del campione, ovvero la scelta di
effettuare un’analisi cross tra più comparti economici oppure preferire la focalizzazione
su un settore specifico. Pertanto, i suddetti indicatori non valutano in modo adeguato
tutte le dimensioni della responsabilità sociale e creano problemi di campionamento. Un
altro svantaggio di questi strumenti è che forniscono informazioni principalmente sulle
aziende americane (Menz, 2010). Gli indici KLD valutano la RSI sulla base, in parte,
della percezione dei manager e, in altra, dei pareri e dei giudizi di esperti consulenti
finanziari. Alcuni studiosi sostengono che la soggettività dei dati percettivi limita in
modo rilevante la quantificazione dei risultati delle iniziative socialmente responsabili
(Vogel, 2005). Inoltre, è possibile sollevare alcuni dubbi sull’utilizzo delle opinioni
degli amministratori. Quest’ultimi, come evidenziato dall’analisi dei fattori determinanti
59
delle strategie di responsabilità sociale, definiscono tali attività e il livello di
implementazione, con evidenti ripercussioni sulla loro efficacia. I manager, quindi,
potrebbero dare una valutazione distorta e parziale delle iniziative di responsabilità
sociale anche se viene chiesto loro di esprimere un giudizio su quello delle imprese
concorrenti. A tal proposito, si rileva che un quarto dei 96 articoli sulla visione ristretta
del business case per la RSI hanno utilizzato la percezione degli amministratori per
misurare la validità delle attività socialmente responsabili. Infine, altri indici di RSI
molto diffusi si basano sul concetto di valore per gli azionisti. Tuttavia, le performance
di responsabilità sociale sono state definite come gli esiti osservabili del rapporto tra
imprese e società (Wood, 1991) e, quindi, la focalizzazione delle valutazioni delle RSI
su un gruppo di stakeholder ‘non è sufficiente per una valutazione complessiva della
responsabilità sociale perché quest’ultime sono pianificate per affrontare problemi
sociali, comuni al più vasto panorama di portatori di interessi’ (Weber, 2008, p. 251).
Tali considerazioni sono in linea con la versione modificata della definizione corporate
social performance data da Wood e Jones nel 1995. Questi studiosi, infatti, hanno
definito i risultati delle iniziative di responsabilità sociale come ‘gli effetti sugli
stakeholder interni, esterni ed istituzionali’ (Wood et al., 1995). Per quanto riguarda la
valutazione dei risultati d’impresa, Salzmann et al. hanno notato che ‘sia gli indicatori
basati sulla contabilità interna, sia quelli derivati dal valore di mercato presentano
alcune criticità perché prendono in considerazione aspetti diversi delle performance
aziendali’. I primi, infatti, ‘possono essere distorti dalle procedure contabili – o dalle
politiche di bilancio – e dalla diversa allocazione delle risorse in funzione delle
caratteristiche specifiche del settore’, mentre i secondi ‘possono riflettere un valore
superiore del reale risultato finanziario’ (Salzmann et al., 2005, p. 30). La maggior parte
degli articoli analizzati con risultati non significativi o parziali hanno utilizzato i
suddetti indici economico-finanziari per misurare i risultati d’impresa. Gli studi che
dimostrano una relazione positiva e definitiva, invece, hanno applicato sia gli indicatori
oggettivi, sia le misure sulla percezione degli andamenti economici. Se quest’ultimi
vengono rimossi perché le valutazioni basate sulla percezione non possono essere
considerati attendibili, come suggerito in parte da Orlitzky et al. (2003), diminuisce
ulteriormente il numero delle verifiche positive. Un terzo delle precedenti ricerche
basate su metodi econometrici, oggetto dell’analisi sistematica, hanno incluso le
variabili di controllo come fattori esplicativi delle performance d’impresa e della
relazione tra quest’ultime e la RSI. Molti studiosi sostengono la necessità di utilizzare
60
queste variabili per non alterare i risultati (ad esempio Callan et al., 2009), ovvero per
evitare che il suddetto rapporto sia sovrastimato. Tuttavia, alcuni di questi fattori
influenzano anche l’implementazione e l’efficacia delle attività socialmente
responsabili. In un modello di analisi del business case per la RSI basato sul metodo
econometrico il suddetto legame tra variabili di controllo e variabile indipendente, la
responsabilità sociale, può determinare una piena correlazione tra questi elementi che si
riflette su una minor validità dell’intero studio. Infine, gli articoli relativi alla
interpretazione estensiva della business case per la responsabilità sociale delle imprese
mostrano una maggiore percentuale di relazioni completamente positive. In particolare,
la RSI migliora efficacemente la fiducia dei consumatori - anche se due articoli hanno
anche dimostrato un rapporto non-significativo - e aumenta la percezione esterna della
reputazione aziendale. La maggior parte degli studi sui benefici non strettamente
economici della responsabilità sociale sono stati pubblicati fra il 2009 ed il 2010 e negli
ultimi cinque anni sono state sviluppate numerose ricerche che hanno preso in
considerazione entrambe le interpretazione del business case per la RSI.
L’analisi delle raccomandazioni per le ricerche future ha evidenziato che numerosi
studi hanno proposto alcune soluzioni per il superamento dei suddetti limiti ed
individuato nuove aree di ricerca in relazione al rapporto tra responsabilità sociale e
performance d’impresa. Le prime, in particolare comprendono la necessità di una più
ampia analisi dei fattori che influenzano sia gli esiti della RSI, sia i risultati aziendali
(Carter, 2005; Kim, 2010; Inoue et al., 2010; Surroca et al., 2010; Schadewitz et al.,
2010; Garcia -Castro et al., 2010), come le caratteristiche delle imprese (Mittal et al.,
2008), le motivazioni sottostanti l'adozione della RSI (Niehm et al., 2008), e l'impatto
del contesto sulle attività di responsabilità sociale e la loro efficacia (Fauzi et al., 2009).
Molti autori sostengono anche la necessità di estendere a più stakeholder la
valutazione della RSI basata su indagini della percezione (Mishra et al., 2010; Lai et al.,
2010; Greenley et al., 1997; Besser, 1999; Aupperle, 1989) e di integrare l’analisi con
aspetti relativi alla visione più ampia del rapporto tra attività di responsabilità sociale e
performance d'impresa in generale (Menguc et al., 2005; Basargekar, 2008) come ad
esempio la reputazione aziendale (Lu et al., 2009). Altri argomenti per i quali si
richiedono ulteriori sviluppi sono l’analisi delle varie dimensioni della responsabilità
sociale (Menz, 2010; Lai et al., 2010; Kang et al., 2009), la necessità di misure settoriali
(Lee et al., 2009) e una maggiore focalizzazione su un settore (Maggio et al., 2008;
Shen et al., 2009). Tuttavia, molti studiosi hanno evidenziato la necessità di cambiare
61
l’approccio di studio al business case per la RSI (Vogel, 2005; Porter et al., 2006; Lee,
2008; Perrini et al., 2009;. Carrol et al., 2010). Lee et al. (2009), ad esempio,
propongono un maggior utilizzo dei metodi qualitativi per osservare le eventuali
differenze fra i vari settori. Fra tali metodi, il case study risulta particolarmente adatto
per affrontare specifici aspetti della relazione tra iniziative di responsabilità sociale e
risultati d’impresa. Infatti, la valutazione della RSI e delle performance aziendali
sarebbe più adeguata alle caratteristiche dell’oggetto di studio e potrebbe evidenziare
anche le cause che hanno portato all’implementazione di una strategia socialmente
responsabile (Rettab et al., 2009; Schnietz et al., 2005). Inoltre, un caso studio può
risultare più appropriato per valutare il livello ottimale di iniziative di responsabilità
sociale da implementare (Maggio et al., 2008), indicato da molti autori come una nuova
frontiera dei futuri studi sulla RSI (Niehm et al., 2008; Lee et al., 2009). La ricerca di
un ottimo di responsabilità sociale è coerente anche con la richiesta di indagini più
approfondite sulle condizioni che consentono alle imprese di portare reali benefici alla
società (Margolis et al., 2003). Boesso et al. (2010) suggeriscono anche di sviluppare
analisi più estese sui problemi del contesto in cui sono insediate le aziende, al fine di
programmare iniziative di responsabilità sociale più efficienti e, al contempo, risolvere
le suddette criticità. Molti autori, in generale, propongono di orientare le ricerche future
sull’economicità delle strategie di responsabilità sociale verso un’adeguata valutazione
della loro efficacia (Chang et al., 2008). Quest’ultima si differenzia dalla misurazione
della RSI perché fa riferimento alla sua capacità di soddisfare o meno le richieste
provenienti da tutti gli stakeholder. In effetti, l’analisi dei fattori che influenzano
l’implementazione delle iniziative socialmente responsabili, i cosiddetti determinanti,
ha evidenziato che l'efficacia della RSI condiziona i relativi risultati. Tuttavia, tale
fattore non è mai stato incluso nei modelli econometrici per verificare il business case
anche perché potrebbe invalidare l’analisi per l’elevata interdipendenza con la variabile
indipendente.
3.1.2. La domanda di ricerca: focalizzazione industriale e
multidimensionalità della RSI
L’analisi della letteratura sul business case per la RSI ha evidenziato che esistono
ancora numerose incertezze sull’esistenza di una relazione positiva tra iniziative
socialmente responsabili ed i risultati d’azienda. In particolare, le lacune e le criticità
evidenziate nel precedente paragrafo sono spunto per le seguenti osservazioni. In primo
62
luogo, la responsabilità sociale è un concetto ampio che comprende diverse dimensioni,
quali, ad esempio quella ambientale e sociale, e può essere integrata nella strategia
aziendale con varie attività e strumenti, alcuni molto standardizzati, fra i più numerosi,
altri progettati ad hoc sulle caratteristiche dell’impresa e dei propri stakeholder. Esiste,
quindi, una doppia complessità che si esplica, da un lato, nell’elevata diversificazione
delle iniziative di RSI e, dall’altro, nell’obiettivo più specifico di migliorare le relazioni
tra l’azienda ed i suoi portatori d’interessi. A tal proposito, è possibile notare che la
responsabilità sociale è stata spesso valutata come un complesso di strumenti
decontestualizzati dalle realtà aziendali, le quali si connotano e si distinguono per
caratteristiche proprie dell’organizzazione interna, del settore di appartenenza e
dell’ambiente socio-culturale di insediamento. Questo sembra aver determinato, almeno
nelle analisi di tipo empirico, l’allontanamento del concetto di RSI da quello di
strategia, con il risultato di spostare l’attenzione verso soluzioni standardizzate, i cui
risultati possano essere oggettivamente misurati e messi in relazione con le performance
d’impresa. Inoltre, la necessità di giungere ad una dimostrazione concreta
dell’efficienza delle attività socialmente responsabili ha ristretto il campo di studio alle
ricadute economiche. Solo recentemente alcuni contributi empirici hanno analizzato i
vantaggi non strettamente finanziari della RSI. Quest’ultimi, che rientrano nella
cosiddetta visione ampia del business case, vengono descritti in letteratura come fattori
fondamentali per la creazione di valore nel lungo periodo (Porter et al., 2006). Tuttavia,
la trasformazione di tali prerogative in benefici economici può avvenire in modo
efficace se le attività che le determinano sono integrate con un’ottica strategica nei
valori aziendali e nell’organizzazione stessa (de los Salmones et al., 2005). Infine, molti
dei fattori che caratterizzano un’impresa ne influenzano anche i risultati economico-
finanziari, nonché il successo delle iniziative socialmente responsabili ed il modo in cui
quest’ultime concorrono alla determinazione delle performance aziendali. Questo, in
molti casi porta ad un’eccessiva complicazione del modello di analisi, tale da giungere a
risultati poco utili all’interpretazione del fenomeno studiato. Le considerazioni fin qui
descritte hanno orientato la presente ricerca verso la semplificazione del problema. A tal
fine, l’analisi della relazione tra responsabilità sociale e risultati d’impresa è stata
riferita ad uno specifico settore. In questo modo è possibile, infatti, semplificare il
modello, in quanto tutte le imprese sono soggette alle stesse criticità di mercato.
Tuttavia, la focalizzazione industriale consente anche di cogliere alcuni effetti specifici
e di verificare se le stesse questioni sociali vengono trattate in modo simile (Griffin et
63
al., 1997). Come rilevato da Wood e Jones (1995), infatti, le richieste degli stakeholder
variano in funzione delle criticità di un determinato settore e del contesto, quindi, le
iniziative socialmente responsabili dovrebbero tener conto di tali peculiarità, come la
loro valutazione. Pertanto, si è cercato di evidenziare quali aspetti della responsabilità
sociale possono efficacemente contribuire ai risultati d’impresa, in considerazione della
loro maggior rilevanza per uno specifico comparto economico. Le iniziative di RSI,
infatti, sono state valutate oltre che nel loro complesso anche per gruppi omogenei
riconducibili alle sue diverse dimensioni. La focalizzazione settoriale è già stata trattata
in letteratura da molti studiosi (Griffin et al., 1997; Barnett et al., 2006; Scholtens,
2007; Bauer et al., 2007; Kang et al., 2009; Lee et al., 2009; Qu, 2009; Inoue et al.,
2010). Tuttavia, la peculiarità di questa ricerca consiste nel coniugare il suddetto aspetto
con la valutazione delle diverse dimensioni della RSI in considerazione, appunto, delle
caratteristiche del comparto analizzato. Quindi, pur replicando negli obiettivi e nel
metodo gran parte degli studi empirici analizzati nel precedente capitolo, questa ricerca
si propone di apportare una nuova prospettiva nella valutazione delle iniziative
socialmente responsabili per aggiungere un risultato positivo a favore delle teorie che
sostengono l’economicità della RSI. Sebbene la responsabilità sociale sia stata valutata
come un set di attività, si è cercato di effettuare un’analisi in termini strategici nel
medio periodo. Gli obiettivi sopra definiti sono stati formalizzati nelle seguenti
domande di ricerca.
D1: Quali aspetti della RSI determinano una relazione positiva tra le iniziative
socialmente responsabili e le performance d’impresa, in considerazione delle
caratteristiche del settore di appartenenza?
D2: Quali risultati economici beneficiano maggiormente delle attività socialmente
responsabili?
3.1.3. La scelta del settore per la definizione delle ipotesi di ricerca:
l’industria chimica
Il presente studio ha analizzato la relazione tra iniziative di responsabilità sociale e
performance d’impresa all’interno del settore chimico, da tempo impegnato
nell’implementazione e nella diffusione di pratiche socialmente responsabili. Questo
comporta un notevole vantaggio per la presente ricerca che si configura come studio
64
pilota per futuri approfondimenti in altri settori, anche in quelli dove la RSI è stata
integrata più recentemente.
L’industria chimica ha un ruolo di estrema importanze nell’economia globale poiché
si pone a monte di molteplici comparti, fra i più vitali per la società. Tuttavia, tale
settore si caratterizza per produzioni ad alto rischio ambientale e per questo ha risentito
maggiormente delle pressioni istituzionali e sociali che si sono manifestate a partire
dagli anni ’70 a sostegno di nuovi e più eco-sostenibili modelli di sviluppo. L’opinione
pubblica, infatti, considera l’industria chimica come uno dei maggiori responsabili delle
problematiche del degrado ambientale odierno che causano rilevanti preoccupazioni
sociali. Fra queste vi sono l’inquinamento provocato dai processi e dai prodotti chimici,
i rischi connessi a tali attività e l’esaurimento delle fonti di materie prime (Mestres,
2004). Le contrapposizioni con gli interessi della società, le conseguenti contestazioni e
l’inasprirsi della normativa sull’inquinamento, hanno portato l’industria chimica ad
implementare una serie di iniziative via via più articolate per ridurre gli impatti
ambientali e l’utilizzo delle risorse non rinnovabili. In particolare, tale settore risulta tra
i pionieri ed ancora oggi tra i più proattivi in tema di tutela del patrimonio naturale e di
sostenibilità ambientale. Risalgono agli inizi degli anni ’70, infatti, le prime attività di
protezione ambientale sviluppate dalle imprese appartenenti a questo settore. In quel
periodo, molte aziende hanno introdotto in proprio nuovi modelli di produzione eco-
compatibili. Si cita come esempio Solvay che nel 1972, anticipando di quattro anni la
cosiddetta legge Merli sulla tutela delle acque dall’inquinamento (Legge n° 319 del 10
maggio del 1976), implementò i primi impianti di depurazione nello stabilimento
italiano sito nella provincia di Livorno, su richiesta delle autorità comunali preoccupate
degli ingenti scarichi a mare di sostanze chimiche dannose per l’uomo e l’ambiente
(Bianchi, 2010). Tuttavia, l’iniziativa più importante a livello internazionale per una
maggior sostenibilità da un punto di vista sociale ed ambientale dell’industria chimica
risulta il Responsible Care. Quest’ultimo è il programma ad adesione volontaria per la
protezione ambientale e la gestione della sicurezza dei lavoratori sviluppato nel 1984
dal Canadian Chemical Producer Association (CCPA) e successivamente recepito nel
1988 dall’American Chemistry Council (ACC) e nel 1989 dall’European Chemical
Industry Council (Cefic). Il Responsible Care si basa sull’attuazione di principi e
comportamenti volti al miglioramento continuo sia delle condizioni di lavoro in termini
di salute e sicurezza dei dipendenti, sia dei sistemi di produzione per la riduzione
dell’utilizzo di risorse e degli impatti ambientali e promuove, infine, la comunicazione
65
dei risultati raggiunti nell’ottica della maggior trasparenza e della disclosure. Le
imprese che partecipano a tale programma implementano sistemi di gestione ambientali
e della sicurezza conformi alle norme internazionali, quali ISO 14001 ed il regolamento
EMAS per l’ambiente ed OHSAS 18001 per la sicurezza e la salute dei lavoratori.
L’adesione al Responsible Care prevede la pianificazione di una serie di attività per
l’ottimizzazione dei consumi, la riduzione dei rischi attraverso la prevenzione e la
gestione delle emergenze. Prescrive, inoltre, la stesura di guide e manuali per la
definizione di indicatori di performance per misurare oggettivamente la diminuzione
degli impatti ambientali e sociali, quest’ultimi considerati come minor infortuni. Il
Responsible Care, pertanto, risulta propedeutico all’ottenimento delle certificazioni
conseguibili con la conformità alle suddette norme, le quali, di fatto, sono di
emanazione successiva a questo programma. La prima versione del Regolamento
EMAS, infatti, risale al 1993 ed ha preceduto di tre anni l’entrata in vigore della ISO
14001 nella sua forma iniziale. OHSAS 18001 invece è diventata uno standard
internazionale nel 2007 dopo otto anni dall’emanazione da parte del British Standard
Institute (BSI). Il Responsible Care rispetta le peculiarità socio-culturali dei diversi
paesi al mondo attraverso la caratterizzazione dei singoli programmi locali. Tuttavia,
l’ International Council of Chemical Association (di seguito ICCA) svolge un ruolo di
raccordo a livello internazionale per garantire il perseguimento dell’obiettivo comune,
la maggior sostenibilità ambientale delle produzioni e dei processi chimici. Nel tempo,
le imprese cha hanno aderito al suddetto programma hanno effettivamente ridotto i
propri impatti ambientali e migliorato gli standard di sicurezza attraverso un’efficace
prevenzione dei rischi. (ICCA, 2011). Per esempio, in Italia, l’ente nazionale contro gli
infortuni sul lavoro, l’INAIL (Istituto Nazionale per l’Assicurazione contro gli Infortuni
sul lavoro), ha riconosciuto il Responsible Care uno strumento idoneo ed efficace per
diffondere la cultura della sicurezza e della salute negli ambienti di lavoro
(Federchimica, 2010). Nel 2006 l’ICCA ha diffuso il Global Charter, un nuovo
protocollo d’intesa fra le imprese chimiche che ha aggiornato gli elementi originari del
Responsible Care con le tematiche più recenti. Con questo documento i produttori
chimici a livello mondiale hanno inteso rinnovare il loro impegno per il miglioramento
continuo in campo ambientale, della salute e della sicurezza dei dipendenti. In
particolare, il Global Charter vuole affrontare in maggior misura questioni sociali
importanti, tra le quali lo sviluppo sostenibile e la necessità per il settore di
implementare processi, nonché pratiche di lavoro e di comunicazione più trasparenti in
66
modo da accrescere la collaborazione con le altre realtà produttive e migliorare il
rapporto con gli stakeholder. Infatti, oltre ai principi fondamentali del Responsible Care
le imprese devono incrementare le loro iniziative di disclosure esterna attraverso attività
di supporto ai clienti, di diffusione delle buone pratiche fra i fornitori e di
coinvolgimento dei dipendenti e degli altri portatori di interessi per il raggiungimento di
uno sviluppo più sostenibile. Il Global Charter, inoltre, sottolinea il ruolo strategico
della rendicontazione delle performance per valutare il raggiungimento degli obiettivi di
miglioramento continuo e promuove il Product Stewardship. Quest’ultima iniziativa è
rappresentata dalla gestione responsabile dei prodotti lungo tutta la catena del valore, in
modo da assicurare il rispetto delle condizioni di sicurezza, di salute e di tutela
ambientale lungo tutto il ciclo di vita, dalla progettazione allo smaltimento (from cradle
to grave). Le imprese appartenenti al settore chimico che hanno aderito al Responsible
Care ed al Global Charter hanno sviluppato una serie di attività e di strumenti
riconducibili all’ambito più ampio della responsabilità sociale per perseguire gli
obiettivi di tali programmi. Il fine ultimo, infatti, è quello di soddisfare le aspettative
della società e degli stakeholder attraverso l’implementazione volontaria di pratiche
produttive e comportamenti imprenditoriali più sostenibili. In particolare, le attività
socialmente responsabili dell’industria chimica sono specializzate soprattutto nella
tutela ambientale e nella gestione dei luoghi di lavoro per consentire la massima
sicurezza dei dipendenti. Tuttavia, quest’ultimo aspetto è da lungo tempo rigidamente
disciplinato dalla legislazione internazionale e lascia poco margine alla volontarietà. La
tutela ambientale, ormai consolidata anch’essa nelle normative della maggior parte dei
paesi del mondo, presenta ampi spazi di miglioramento perché fortemente legata
all’innovazione, la quale si muove con maggior rapidità rispetto all’attività
regolamentativa. Si rileva, comunque, che il tema del ciclo di vita dei prodotti è entrato
solo recentemente fra gli obiettivi di miglioramento continuo e di sostenibilità del
settore analizzato, così come l’attenzione a tutti gli stakeholder con attività di
comunicazione e di coinvolgimento mirate. Pertanto, la maggior esperienza maturata
dalle imprese chimiche nella gestione degli impatti ambientali come iniziativa a
carattere volontario supporta la definizione delle seguenti ipotesi di ricerca:
H1: Le iniziative di responsabilità sociale nel loro complesso non influenzano con
continuità i risultati economico-finanziari delle imprese chimiche.
67
H2: Le attività connesse alla dimensione ambientale della RSI migliorano le
performance delle aziende appartenenti al settore chimico.
Il presente studio intende individuare i vantaggi di tipo economico che alcuni aspetti
della responsabilità sociale possono apportare in relazione alle caratteristiche di un
determinato settore. Tale scopo è stato definito come una semplificazione delle
precedenti ricerche basate su complessi metodi econometrici. Tuttavia, in questi modelli
vengono spesso utilizzati diversi elementi per definire lo stesso fattore esplicativo del
rapporto tra performance d’impresa e responsabilità sociale. Questa ridondanza accresce
l’efficacia del modello nel rappresentare la realtà, ovvero l’esistenza o meno della
suddetta relazione, ma può rendere i risultati meno significativi ed interpretabili. Si
ritiene, infatti, che un’ulteriore razionalizzazione dell’analisi, ovvero l’utilizzo di un
minor numero di variabili di controllo, consenta di ottenere risultati più fruibili e, al
contempo, spiegare adeguatamente la realtà. Pertanto, è stata indagata anche la seguente
ipotesi:
H3: Il modello econometrico che include un minor numero di fattori esplicativi del
rapporto tra RSI e performance d’impresa, definiti come variabili di controllo, produce
risultati più significativi ed utili a spiegare il fenomeno.
3.2. Metodologia
3.2.1. Modello econometrico e periodo di analisi
L’analisi della letteratura ha permesso di individuare come possibili elementi di
sviluppo della ricerca empirica sul business case, basata su metodi quantitativi, la
focalizzazione industriale e l’analisi della multidimensionalità della RSI. Infatti, per il
raggiungimento degli obiettivi sopra specificati è stata utilizzata la regressione, ovvero
il metodo econometrico fra i più diffusi in questo campo. Quest’ultima si dimostra
particolarmente adatta alla verifica della relazione tra responsabilità sociale e risultati
aziendali perché oltre a dimostrarne l’esistenza, come la correlazione, ne valuta anche il
verso. Pertanto, la regressione è funzionale a stabilire se un determinato fenomeno, in
questo caso la RSI, influenza effettivamente un altro, la performance d’impresa,
attraverso la verifica di un nesso causale. Dalla letteratura è anche emerso che esistono
numerosi fattori che condizionano il suddetto rapporto ed i principali sono riconducibili
68
alle caratteristiche interne all’azienda ed a quelle esterne, relative ai settori ed ai mercati
di riferimento, ed agli aspetti legati al contesto d’insediamento. Questi elementi devono
essere opportunamente valutati e, nel caso, inseriti nell’analisi del business case per la
RSI, al fine di ottenere risultati utili e non sovrastimati. Tale operazione consiste
nell’aggiungere variabili di controllo al modello econometrico, ovvero altri fattori che
concorrono con le attività socialmente responsabili alla determinazione dei risultati
d’impresa. Pertanto, la relazione così definita può essere rappresentata con la seguente
formula:
�� =�� +���� +�� +⋯+���� + �
(1)
dove
i rappresenta il numero delle osservazioni, ovvero delle aziende incluse nel
campione;
X1 è l’indicatore di responsabilità sociale;
X2, …, Xn sono le variabili di controllo;
ε è l’errore, il residuo della stima, che deve essere minimizzato con il metodo di
regressione, attraverso l’opportuna stima dei coefficienti β.
Per studiare una relazione così specificata è necessario ricorrere ad un modello di
regressione che tenga conto di più variabili indipendenti. A tal fine, la presente ricerca
ha utilizzato il metodo di regressione lineare multipla basato sui minimi quadrati, la
Ordinary Least Square (OLS). Quest’ultimo attribuisce ai parametri della relazione quei
valori che minimizzano il quadrato delle distanze fra le osservazioni disponibili e la
corrispondente curva di regressione; tali distanze rappresentano i residui εi.
Il presente studio ha preso in esame l’arco temporale compreso tra l’esercizio 2007 e
quello 2010. Precedenti impostazioni teoriche ed empiriche sostengono un effetto
ritardato della RSI sui risultati d’impresa, ovvero che le iniziative socialmente
responsabili esplicano la loro economicità nel lungo periodo (Van de Velde et al., 2005;
Strike et al., 2006; López et al., 2007; Scholtens, 2007; Choi et al., 2008; Fauzi, 2009;
Byus et al., 2010). Tali considerazioni sono state incluse in questa analisi attraverso
l’applicazione del modello di regressione alle variabili indipendenti misurate in un
determinato anno ed ai risultati d’impresa dei periodi successivi. Infatti, le performance
aziendali del 2010 sono state messe in relazione con i valori prima del 2009, poi del
69
2008 e del 2007, degli elementi che hanno contribuito alla loro generazione, fra i quali
la RSI. La relazione è stata valutata anche con i risultati d’impresa del 2009 e del 2008,
considerato l’effetto ritardato rispettivamente di due e di un solo anno.
L’esistenza di una relazione tra performance aziendali e RSI è stata previamente
valutata anche con l’indice di correlazione di Pearson.
3.2.2. Individuazione del campione
La verifica delle ipotesi ha previsto l’applicazione dell’analisi descritta nel
precedente paragrafo ad un campione di aziende appartenenti al settore dell’industria
chimica. Il processo di selezione ha preso avvio dalle informazioni disponibili e
reperibili online, attraverso la consultazione in via prioritaria dei siti internet delle
associazioni di categoria a livello internazionale. L’obiettivo è stato quello di
individuare una lista di imprese chimiche più estesa possibile, rappresentativa
dell’intera popolazione. Il sito web dell’International Council of Chemical Association
(di seguito ICCA) è stato il primo riferimento. Quest’ultima, infatti, è l’associazione
internazionale dell’industria chimica e rappresenta i produttori del settore di tutto il
mondo. Tuttavia, i membri appartenenti a tale organizzazione sono le associazioni dei
diversi Paesi che hanno aderito alle linee guida proposte dall’ICCA e non le singole
aziende del settore. Quest’ultime, di fatto, sono iscritte alle federazioni nazionali e
continentali. Nel vecchio continente l’European Chemical Industry Council (di seguito
Cefic) coordina sia le associazioni degli Stati europei, sia le singole imprese. Nella
banca dati disponibile sul sito internet del Cefic sono pubblicati i riferimenti degli
associati. In particolare, quest’ultimi vengono distinti in sei categorie, corporate,
federation, business ed altri 3 gruppi di organizzazioni con le quali Cefic ha avviato
diverse forme di partnership, così come descritto in Tabella 3.1. Il campione di aziende
da analizzare è stato scelto sulla base dei membri del Cefic, in considerazione di alcune
caratteristiche già definite dall’associazione europea, quali fatturato e rilevanza
internazionale. Il primo passo è stato quello di escludere le organizzazioni non operative
da un punto di vista industriale e, quindi, la categoria dei federation, gli altri partner e le
associazioni affiliate. Successivamente, la necessità di dover reperire le informazioni
relative alla RSI ed i dati economico-finanziari direttamente dai siti internet delle
imprese appartenenti al campione ha indirizzato la scelta verso i membri corporate.
70
Questi ultimi sono le imprese chimiche più importanti al mondo per fatturato e
presentano numerosi vantaggi ai fini dell’analisi.
Tabella 3.1 Le principali categorie di membri del Cefic
Infatti, la maggior parte delle aziende appartenenti al gruppo corporate rendicontano
le iniziative di responsabilità sociale sviluppate, e pubblicano con continuità i rendiconti
economico-finanziari. In particolare, la successiva analisi ha evidenziato che
l’eccellenza produttiva di queste aziende si riflette anche nella maggior diffusione di
pratiche e di iniziative socialmente responsabili. Come già discusso a proposito della
scelta del settore, infatti, la responsabilità sociale è un fenomeno da tempo integrato
dall’industria chimica e molti dei suoi leader si dimostrano tali anche in questo campo.
Fra i membri corporate, dei quali si riporta la lista completa in appendice, rientrano 28
società capogruppo europee ed extra-europee, definite holding (operative), 17 filiali
europee di multinazionali con un headquarter in altri continenti ed anche 10 imprese
con una business diverso da quello della casa madre, per questo motivo denominate
special core. I 55 membri corporate hanno tutti un sito internet nel quale presentano la
propria struttura ed i prodotti commercializzati. Tuttavia, esistono alcune differenze
nell’esposizione delle informazioni relative alle iniziative di responsabilità sociale e dei
dati economici. In particolare, è emerso che le 28 capogruppo hanno tutte una sezione
del relativo web-site dedicata alla responsabilità sociale o alla sostenibilità, o comunque
ad aspetti riconducibili a questi concetti, quali l’ambiente o la sicurezza. La presenza di
una pagina riservata in modo specifico a queste iniziative è stata fondamentale per la
costruzione dell’indicatore di responsabilità sociale. Allo stesso modo, però, si è rivelata
necessaria anche la sezione dedicata alle informazioni finanziarie. Infatti, i dati
economici riportati nei rendiconti sociali non sono stati sempre sufficienti alla completa
ricognizione delle variabili dipendenti. Al fine di avere un’informativa economico-
finanziaria completa è stato necessario selezionare quelle imprese obbligate alla
Tipo di Relazione Caratteristiche
Membri corporate Società con una base produttiva in Europa e un fatturato a livello mondiale in prodotti chimici di oltre 1 miliardo di euro.
Membri federation Federazioni nazionali ed associate dell’Europa.
Membri business Aziende settoriali con una base produttiva in Europa e un fatturato mondiale di prodotti chimici di meno di 1 miliardo di euro.
Altre aziende associate Aziende chimiche, senza base produttiva in Europa. Altre associazioni affiliate Altre associazioni chimiche europee.
Altri partner Altri soggetti con un ruolo o un interesse nel settore chimico europeo.
71
disclosure agli shareholder perché quotate in borsa. Quindi, sono state incluse nel
campione solo le 22 holding quotate, alcune delle quali sono presenti sui mercati
finanziari di diversi Paesi. Per quanto riguarda le 17 filiali europee considerate come
membri corporate del Cefic si nota che le relative iniziative di RSI vengono
rendicontate a livello di gruppo, sul sito della casa madre. Pertanto, nel settore chimico
la responsabilità sociale sembra essere definita soprattutto come una strategia corporate.
Declinazioni specifiche per sito produttivo o filiale si possono trovare solo per alcune
attività, come ad esempio per le certificazioni dei sistemi di gestione della qualità, o
dell’ambiente o della sicurezza o di quelli integrati. In ogni caso, ai fini della
definizione del campione sono state considerate le holding operative facenti capo a
queste filiali, anche per omogeneità con le 22 aziende sopra selezionate. In particolare,
sono state individuate ed analizzate altre 11 capogruppo. Delle 17 iniziali, Mexichem è
stata scartata perché la maggior parte delle iniziative di RSI rendicontate risale al 2009 e
2010 e le informazioni fornite per il 2007 e il 2008 non sono rilevanti per la costruzione
della variabile indipendente. Altre 4 holding sono state escluse perché non quotate in
borsa ed, infatti, non hanno una sezione del sito internet a livello corporate dedicata agli
investitori e alle informazioni finanziarie. LyondellBasell non è stata inserita nel
campione perché è quotata in borsa dall’aprile del 2010. Inoltre, non sono state incluse
nell’analisi le 10 società definite special core. In particolare, 9 di queste società fanno
riferimento ad una capogruppo che non si dichiara chimica perché non appartiene al
Cefic.
Le special core, analogamente alle filiali, non mostrano una propria strategia di RSI
e rimandano a quella corporate. Pertanto, se il gruppo di appartenenza non si definisce
chimico, le relative iniziative socialmente responsabili non possono concorrere ad un
indicatore specifico per il settore. Infine, Cognis è stata scartata perché fa parte del
gruppo BASF e, quindi, per la strategia RSI rimanda ad esso, fra i leader mondiali della
chimica, già considerato all’interno del campione. La quantificazione delle variabili del
modello descritto nel precedente paragrafo ha preso in considerazione le iniziative di
responsabilità sociale ed i risultati economico finanziari dei gruppi chimici riconducibili
alle 33 holding sopra selezionate.
72
Figura 3.1 Distribuzione territoriale delle multinazionali chimiche incluse nel campione
Il campione così costruito, sebbene limitato, ha una rilevanza internazionale come
dimostrato in Figura 3.1, che ne attesta la significatività, confermata anche dal fatturato
sviluppato da queste multinazionali. Secondo quanto riportato dallo stesso Cefic il
fatturato globale dell’industria chimica nel 2009 è stato di 1.871 miliardi di euro.
Dall’analisi dei dati di bilancio relativi allo stesso anno è emerso che i gruppi analizzati
hanno generato ricavi per un totale di oltre 620 miliardi di euro in tutto il mondo,
ovvero circa un terzo del turnover mondiale del settore. In particolare, per il periodo
considerato i ricavi delle multinazionali con sede in Francia hanno coperto circa il 27-
30% del fatturato prodotto dalle aziende appartenenti al campione. In generale, i gruppi
del vecchio continente rappresentano ogni anno circa il 70% del sell-out considerato,
che nel 2009 si è tradotto anche in un quarto di quello globale.
Dalla Figura 3.2 emerge che il 2009 si è dimostrato un anno particolarmente critico
per molte aziende e quelle francesi e tedesche sembrano aver subito la maggior
contrazione dei ricavi rispetto al 2008. I gruppi belga mostrano una riduzione del
fatturato anche per il 2010.
73
Figura 3.2 Distribuzione territoriale del fatturato sviluppato dai gruppi appartenenti al campione, anni 2007 – 2010, valori in milioni di Euro
3.2.3. La variabile indipendente: l’indicatore di Responsabilità Sociale
d’Impresa
Negli ultimi trent’anni, ovvero da quando è stata data una definizione di RSI
imperniata sui relativi risultati (Carroll, 1979), le cosiddette performance sociali di
un’organizzazione sono state valutate seguendo vari criteri. Tuttavia, l’analisi della
letteratura, ha evidenziato sia la mancanza di una standardizzazione, sia l’esistenza di
due principali modelli di misurazione dei risultati della RSI. Il primo, che si configura
come un «indicatore di livello», si basa sulla verifica dell’implementazione da parte di
un’impresa di una o più iniziative socialmente responsabili fra quelle più riconoscibili e
codificate, ancorché non del tutto unificate, quali, ad esempio, il bilancio sociale, il
codice etico, le certificazioni volontarie ecc.. Anche gli studi sulla qualità della social
disclosure seguono la stessa impostazione. Questi ultimi, infatti, determinano il grado di
«apertura» e di trasparenza nel comunicare agli stakeholder le attività socialmente
responsabili avviate dall’organizzazione sulla base della maggiore o minor compliance
a determinati modelli di bilancio sociale o socio-ambientale. Spesso, il campione preso
in esame da tali studi è formato da imprese che redigono il proprio documento (o
reporting) di sostenibilità seguendo le Linee Guida del Global Reporting Iniziative (di
seguito GRI), un organismo internazionale indipendente, nato alla fine degli anni ’90
dalla condivisione delle competenze di Ceres e del Programma delle Nazione Unite per
74
l’Ambiente (UNEP) per la creazione di un framework di rendicontazione sociale valido
a livello internazionale, costituito da set di informazioni e dati – indicatori – più o meno
obbligatori. Lo schema di disclosure del GRI prevede un sistema di valutazione del
report finale, che si basa sulla verifica del «livello di applicazione» dichiarato
dall’azienda in apertura del documento. I livelli di applicazione previsti sono sei (C e
C+, B e B+, A e A+) e vanno dall’inclusione nel bilancio dei soli indicatori obbligatori
fino alla predisposizione di tutte le informazioni richieste dalle Linee Guida e possono
essere certificati, o meglio «garantiti» (attraverso l’assurance) da un revisore di terza
parte (questo determina il livello +). Il metodo GRI, sebbene si dimostra molto
completo e accurato, non consente di giungere ad osservazioni oggettive sull’effettiva
comprensione dei documenti da parte de destinatari finali e, quindi, di capire se
l’iniziativa di RSI in questione ha raggiunto il suo obiettivo. Questo tipo di
considerazioni, invece, dovrebbero scaturire dagli studi del business case della RSI che
misurano le performance sociali attraverso uno strumento che, per semplicità, può
essere definito alla stregua di un «indicatore di efficacia». In questo secondo modello di
misurazione ricadono sia le analisi quantitative, sia le indagini qualitative. In
particolare, le prime consentono di valutare la responsabilità sociale di un’azienda con
indici di mercato, come, ad esempio, il Dow Jones Sustainability Stock Index e gli
indicatori ESG – Environmental, Social and Governance – elaborati, oggi, dalla
Morgan Stanley Capital International (MSCI) sul modello KLD, sviluppato appunto
dalla KLD Resarch and Analytics Inc. Tali indicatori ricomprendono al loro interno un
panel di organizzazioni quotate, la cui inclusione è stabilita in relazione al valore degli
investimenti in RSI, alle relative iniziative attivate e alla reputazione sviluppata.
Quest’ultima viene valutata attraverso l’andamento dei titoli e sulla base di giudizi
provenienti, in parte, da professionisti e, in altra, da indagini di mercato e di customer
satisfaction. Il valore assunto da tali indici, tuttavia, non esprime il risultato delle
iniziative di RSI attivate dalle singole aziende, ma il valore che il mercato attribuisce ad
un costrutto nel quale olisticamente e, quindi, in modo indistinto, confluiscono strategie
di responsabilità sociale, criteri di inclusione più o meno oggettivi, caratteristiche
economico-finanziarie delle aziende che lo compongono e, forse, il nome e la
reputazione stessa delle società di gestione di questi strumenti. Vi è, di fatto, una
sostanziale reductio ad unum di questi fattori che rende gli indicatori suddetti poco utili
– al di là anche delle considerazioni sulla validità assoluta o meno dei criteri di
formazione – per capire se un’organizzazione ha attivato efficacemente le attività di
75
RSI, ovvero se quest’ultime hanno soddisfatto al contempo i bisogni degli stakeholder e
gli obiettivi dell’azienda. Nel secondo metodo di costruzione dell’«indicatore di
efficacia» rientrano invece le indagini vere e proprie sulla percezione della RSI.
Sebbene queste consentano di rilevare il giudizio degli interessati diretti delle attività di
responsabilità sociale, la varietà di approcci esistenti pone alcune criticità. Innanzitutto,
possono risultare discutibili gli studi che valutano i risultati delle attività di RSI
attraverso l’opinione dei manager e degli amministratori preposti alla relativa
implementazione, così come già argomentato nell’analisi della letteratura. In secondo
luogo, le ricerche svolte su campioni ampi della popolazione di riferimento considerano
il parere verso la RSI in generale e, nella maggior parte dei casi, non chiedono di
giudicare le attività specifiche svolte da una o più aziende. D’altra parte, i pochi studi
che effettivamente perseguono quest’ultimo obiettivo, ovvero la valutazione
dell’efficacia delle iniziative di RSI di un’organizzazione da parte degli stakeholder-
destinatari delle stesse, sono perlopiù case study o al massimo considerano poche
imprese, molte volte dello stesso settore. Pertanto, sebbene tali indagini consentano, di
fatto, di apprezzare se le attività di RSI hanno veramente assolto agli obiettivi sociali
per i quali erano state pianificate – pur in considerazione del fatto che si basano su una
metodologia inficiata da possibili considerazioni soggettive – di contro, non portano a
risultati generalizzabili.
L’indicatore di responsabilità sociale utilizzato nel presente studio rientra nel primo
modello sopra definito, ovvero misura il livello di responsabilità sociale implementato
dalle imprese chimiche, ottenuto come somma delle singole iniziative da esse
sviluppate. Il primo passo, infatti, è stato quello di mappare tutte le attività definibili
socialmente responsabili avviate da ogni gruppo chimico appartenente al campione
individuato. Tale ricognizione ha preso in esame gran parte delle attività e degli
strumenti già utilizzati in letteratura per studi simili ed è stata integrata con altre
informazioni riportate sui siti internet delle holding operative, alla sezione dedicata alla
responsabilità sociale, e contenute nei report sociali o di sostenibilità scaricabili. In
particolare, per rendere più oggettiva la costruzione dell’indicatore sono state scelte le
iniziative quantitativamente rendicontate. È stato così definito un set di strumenti di
RSI, formato da quelli più ricorrenti fra le aziende esaminate, quantificato
successivamente con variabili dicotomiche (0,1): 1 indica l’implementazione di una
determinata iniziativa e 0, ovviamente, l’assenza della stessa. L’indicatore del livello di
RSI raggiunto dai singoli gruppi chimici è stato determinato come somma delle suddette
76
variabili, per ogni anno considerato. In questo modo è stato valutato in termini
quantitativi, ma non economici, l’impegno verso la RSI mostrato dai singoli elementi
del campione. La numerosità delle dummy e il loro stesso utilizzo hanno reso più
oggettiva la valutazione della RSI, sebbene l’inclusione o meno di una specifica attività
sia dipesa dai giudizi soggettivi del ricercatore. Le varie iniziative sono state poi
associate alle diverse dimensioni ed agli aspetti della RSI e, quindi, raggruppate in base
a quest’ultimi. I valori parziali rappresentano i sotto-indicatori che sono stati inseriti nel
modello di analisi per valutare come le dimensioni della responsabilità sociale
influiscono singolarmente sulle performance d’impresa. Per definire gli aspetti della
RSI è stato in parte richiamato lo studio sviluppato da Dahlsrud (2006). Quest’ultimo ha
individuato cinque dimensioni principali. Infatti oltre a quelle ambientale, sociale ed
economica della triple bottom line (Elkington, 1999), sono state specificate anche agli
aspetti relativi agli stakeholder ed alla volontarietà (Dahlsrud, 2006, p. 4). Alla
dimensione stakeholder sono riconducibili quelle iniziative di relazione e interazione
con tutte le parti interessate, mentre la volontarietà comprende le attività non
obbligatorie, ad elevato valore etico. Quest’ultime sembrano particolarmente difficili da
enucleare perché la volontarietà è un concetto intrinseco alla definizione stessa di
responsabilità sociale, quindi, si è scelto di non considerarla ai fini della costruzione dei
sotto-indicatori. Inoltre, è stato escluso l’aspetto economico relativo alla sostenibilità
finanziaria del business perché rappresenta la variabile dipendente del modello
analizzato nella presente ricerca. La dimensione stakeholder, invece, è stata a sua volta
suddivisa in soggetti interni e funzionali all’operatività stretta, quali i dipendenti ed i
fornitori, ed esterni. In quest’ultima, in particolare, sono state ricomprese le iniziative
considerate tipicamente sociali da Dahlsrud (2006, p. 4), quali quelle rivolte alle
comunità locali. Pertanto, nell’analisi sono stati inclusi i tre aspetti definiti nella Tabella
3.2, quantificati con altrettanti sotto-indicatori della RSI, relativi rispettivamente
all’ambiente ed alla società, nella sua declinazione interna, rappresentata dalle relazioni
con i dipendenti e fornitori, ed esterna, ovvero la società in generale e agli stakeholder
esterni.
In una prima fase sono state selezionate 38 attività socialmente responsabili, item,
sviluppate in modo eterogeneo dalle aziende appartenenti al campione. Una prima
analisi qualitativa ha portato all’eliminazione di 12 item, che rappresentano ripetizioni o
attività implicitamente incluse in altre.
77
Tabella 3.2 Le dimensioni della RSI utilizzati per la quantificazione dei sotto-indicatori
Per validare la costruzione dell’indicatore di RSI come somma delle 26 variabili
dicotomiche rimaste è stato necessario verificare, in primo luogo, l’esistenza di item
comuni a tutti i gruppi chimici (tutti 1) o totalmente assenti (tutti 0) e, successivamente,
la cumulabilità delle 26 iniziative, ovvero la loro positiva correlazione. In particolare,
quest’ultima verifica è stata applicata anche ad ogni singolo sotto-indicatore. La prima
operazione ha portato ad eliminare un solo item, ovvero il sistema di gestione Health,
Safety, and Environment (HSE). In effetti, questa attività ha una valenza parzialmente
volontaria per il settore chimico perché in alcuni suoi aspetti è resa obbliga dalle leggi
vigenti. Altre 7 iniziative sono state scartate a seguito dell’applicazione del test Alpha di
Cronbach (1951) sulla consistenza interna di un costrutto, ovvero la sua attendibilità. In
particolare, questa analisi statistica consente di verificare se gli item selezionati possono
apportare un reale contributo alla misurazione dell’indicatore, e che tutti siano riferibili
a quest’ultimo. Ciò accade quando tutti gli item sono altamente correlati fra di loro. In
particolare, le attività che hanno presentato una correlazione negativa interna per sotto-
indicatori e totale presentano alcune caratteristiche che, di fatto, giustificano la loro
esclusione. Per quanto riguarda la dimensione «Sociale interna» l’item Codice etico è
stato eliminato per effetto dell’Alpha di Cronbach. Tuttavia, questa iniziativa ha perso
gran parte della sua volontarietà, in quanto è ormai pratica diffusa in qualsiasi settore
per effetto dei vantaggi che può apportare nella gestione di eventuali controversie fra
azienda e dipendenti o fra quest’ultimi. Quindi, non è più un elemento distintivo della
RSI. Nella dimensione ambientale hanno presentato una correlazione negativa le attività
volte alla riqualificazione del suolo, alla tutela delle foreste e alla valutazione del ciclo
di vita dei prodotti. Questi tre item sono ancora poco diffusi nel contesto chimico (per
alcuni anni sono molto prossimi allo 0 rispetto agli altri item appartenenti al sotto-
indicatore) anche se con il passaggio del tempo l’applicazione della LCA, in particolare,
Dimensione della RSI Descrizione
Sociale interna Le iniziative volte al miglioramento sia delle condizioni sociali e di lavoro dei dipendenti, sia dei rapporti con i fornitori
Ambientale Le attività che mirano alla salvaguardia dell’ambiente in generale e alla riduzione degli impatti ambientali
Sociale esterna
Gli strumenti e le azioni di comunicazione agli stakeholder, di relazione con i territori di insediamento, di tutela dei diritti umani e di valorizzazione del patrimonio socio-culturale
78
mostra un notevole incremento. Inoltre, la tutela delle foreste riguarda specifici e
limitati comparti del settore chimico (ad esempio la produzione della carta), mentre la
riqualificazione del suolo è un’attività straordinaria in quanto avviene solo in caso di
sversamenti o in fase di dismissione degli impianti. Tali peculiarità ne giustificano
l’esclusione. Infine, dalla dimensione Sociale esterna sono state eliminate a causa della
correlazione negativa tutte le attività diffuse oltre l’85% fin dal 2007. Quest’ultime sono
il Responsible Care, che è il Programma volontario dell’Industria Chimica mondiale, la
cui implementazione è resa quasi obbligatoria dal Cefic, le iniziative volte allo sviluppo
delle relazioni con le comunità locali e le donazioni. È facilmente verificabile che anche
gli ultimi due item sono riconducibili ad attività da tempo diffuse fra tutte le grandi
multinazionali di qualsiasi settore (Vogel, 2005) e, quindi, non costituiscono un
elemento distintivo di RSI. In Tabella 3.3 sono riportate le 26 iniziative di responsabilità
sociale individuate per la costruzione dell’indicatore, declinate in base alle 3 dimensioni
scelte, nonché le motivazione delle 8 esclusioni.
Tabella 3.3 Costruzione dell’indicatore di RSI: selezione degli item
Dimensione Iniziative di RSI Nota Motivo scarto
Sociale interna
Codice etico Scartato Alpha di Cronbach diversity program Ok employment engagement Ok talent developement Ok Health, Safety, Environment management Scartato 1 per tutti gruppi e anni Sustainability performance of suppliers OK
Ambientale
Emission Ok Waste Ok Soil remediation Scartato Alpha di Cronbach Biodiversity Ok Forest and Wood Scartato Alpha di Cronbach managing scarce resources Ok Eco-efficiency analysis (LCA sui prodotti) Scartato Alpha di Cronbach Energy Efficiency Ok
Sociale esterna
Report sostenibilità Ok DJSI (indici si sostenibilità)/FTSE4Good Index
Ok
FAMA (ranking di "ammirazione") Ok Responsible care Scartato Alpha di Cronbach external assurance Ok Community program Scartato Alpha di Cronbach Clear long-term CSR objectives diclosures Ok Carbon Disclosure Project (CDP) Ok GRI application Ok UN Global Compact member Ok Development fund/program (per paesi svantaggiati)
Ok
donation/charity Scartato Alpha di Cronbach
79
Gli item rimasti rappresentano efficacemente l’indicatore ed i sotto-indicatori ai
quali si riferiscono, come dimostrato dai valori molto elevati dell’Alpha di Cronbach
riportati in Tabella 3.4 ed in appendice (0,60-0,70: accettabile; 0,70-0,80: buono; >0,80:
ottimo). L’andamento dei quantili nel periodo analizzato, misurato in termini
percentuali, evidenzia un tendenziale incremento ad implementare le iniziative di
responsabilità sociale da parte delle imprese selezionate. In particolare, emerge che le
aziende meno virtuose sono quelle che nel tempo hanno maggiormente ampliato il
numero di attività socialmente responsabili.
Tabella 3.4 Alpha di Cronbach per verifica attendibilità indicatore e sotto-indicatori, anni 2007-2009
La dimensione sociale interna è quella che registra le più elevate variazioni in
aumento per i gruppi con un score al di sotto del valore di mediana, così come indicato
nella Figura 3.3.
Figura 3.3 Analisi quantili e media del sotto-indicatore Sociale interna, anni 2007-2009
Variabili Grezze Standardizzate Grezze Standardizzate Grezze StandardizzateSociale interna 0.721877 0.728182 0.732169 0.743601 0.68938 0.724873Ambientale 0.792212 0.857392 0.783228 0.857743 0.7928 0.87193Sociale esterna0.906699 0.906074 0.891047 0.889326 0.87807 0.873077Totale RSI 0.919066 0.919247 0.919438 0.921253 0.91418 0.920476
2007 2008 2009
80
Dalla Figura 3.4, inoltre, si può notare che la variabile ambientale è quella più
costante e fin dal 2007 mostra valori elevati, sopra il 50%, anche sul primo quantile.
L’oscillazione dell’indicatore totale tra il circa 50% delle worst practices e il punteggio
pieno delle imprese più socialmente responsabili dimostra che l’industria chimica è
molto sensibile alle tematiche oggetto di studio (Figura 3.5). Questo risultato conferma
empiricamente quanto ipotizzato durante la fase di scelta del settore.
Figura 3.4 Analisi quantili e media del sotto-indicatore Ambientale, anni 2007-2009
Figura 3.5 Analisi quantili e media del sotto-indicatore Sociale esterna, anni 2007-2009
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
2007 2008 2009
81
Figura 3.6 Analisi quantili e media dell’indicatore di RSI, anni 2007-2009
3.2.4. La variabile dipendente: le performance d’impresa
L’analisi svolta ha preso in considerazione solo l’interpretazione ristretta della
relazione tra iniziative di responsabilità sociale ed i risultati aziendali, ovvero
quest’ultime sono state valutate esclusivamente da un punto di vista economico. Infatti
la variabile dipendente è stata rappresentata da alcuni indici finanziari. Per completezza
si è cercato di includere nell’analisi indicatori accounting-based e market-based, così
come spesso effettuato dai precedenti studi di questo tipo. Tuttavia, la necessità di
reperire le informazioni economico-finanziarie direttamente dai bilanci dei gruppi
appartenenti al campione ha circoscritto il numero di variabili dipendenti da poter
utilizzare. In particolare, in mancanza di dati attendibili se non quelli pubblicati sui
bilanci, si è dovuto approssimare il valore di mercato con l’earning per share (EPS),
nella consapevolezza che questo non può essere pienamente considerato un indice
market-based (Orlitzky et al., 2003, p. 408). Comunque, alcuni studiosi hanno utilizzato
questo indicatore assoluto per valutare le performance di mercato delle aziende
(Rockmore et al., 1996). Per quanto riguarda gli indicatori tipici dell’analisi di bilancio
sono stati considerati quelli più utilizzati nelle precedenti ricerche empiriche sul
business case della RSI. Infatti, come emerge dall’analisi sistematica della letteratura,
su 106 applicazioni totali di indici derivati dalla contabilità, il ROE, il ROA ed il ROS
sono stati impiegati rispettivamente il 30%, il 19% ed il 9% delle volte. Tuttavia,
l’analisi dei bilanci ha evidenziato che alcuni gruppi non presentano questi indici ed
82
esistono notevoli differenze di calcolo fra coloro che ne danno visibilità. In particolare,
si rilevano numerose differenze nella misura utilizzata per la valorizzazione dei risultati
operativo e totale. Per rendere omogenea l’analisi il ROE, il ROA ed il ROS sono stati
calcolati con un metodo standard riconducibile univocamente a specifiche voci di
bilancio.
La Tabella 3.5 mostra la formula utilizzata per il calcolo dei suddetti indicatori, i cui
elementi sono riportati in inglese per consentire la loro immediata individuazione nei
bilanci analizzati, e la relativa definizione sintetica. La statistica descrittiva viene
riportata in appendice.
Tabella 3.5 Descrizione delle variabili dipendenti
Alcune informazioni significative emergono dall’analisi dei quantili. In particolare,
tutti gli indici mostrano un andamento generalmente decrescente fra il 2008 ed il 2009
(Figure 3.6 – 3.9). Tuttavia, nello steso periodo, le aziende che hanno un rapporto più
alto tra reddito operativo e vendite presentano una crescita del relativo indicatore, il
ROS (Figura 3.9).
Indicatore Tipo Formula applicata Definizione ed utilità
EPS Market-based
Utile generato per azione emessa. È una misura in
termini assoluti della redditività del capital investito
per ogni azione.
ROE Accounting-based Net Income/Total
Equity
Esprime la redditività globale del capital apportato a titolo di
rischio
ROA Accounting-based Net income/Total
assets
Indica il rendimento percentuale conseguito dagli
investimenti aziendali
ROS Accounting-based Op. Income/Total sales
Esprime la redditività delle vendite, ovvero quanta parte
del risultato caratteristico scaturisce dalle vendite
83
Figura 3.6 Analisi andamento quantili Earning per share, anni 2008 -2010, valori in €
Fra il 2009 ed il 2010 solo le aziende più redditizie, in considerazione del loro
elevato ROE, mostrano un ulteriore peggioramento (Figura 3.7), mentre EPS, ROA e
ROS sono perlopiù crescenti in tutti i quantili e recuperano, se non addirittura superano,
i valori del 2008 (Figure 3.6, 3.8 – 3.9).
Figura 3.7 Analisi andamento quantili ROE, anni 2008 -2010, valori percentuali
84
Figura 3.8 Analisi andamento quantili ROA, anni 2008 -2010, valori percentuali
Figura 3.9 Analisi andamento quantili ROS, anni 2008 -2010, valori percentuali
85
3.2.5. Definizione delle variabili di controllo
La selezione delle variabili di controllo si è basata sui risultati raggiunti durante
l’analisi sistematica della letteratura. Infatti, le variabili di controllo utilizzate nel
presente studio sono state individuate fra quelle più utilizzate nei precedenti articoli sul
business case per la RSI, in analogia con la definizione di quelle indipendenti. In
particolare, fra le 195 applicazioni totali, riconducibili a 27 diverse tipologie, la
dimensione d’impresa risulta la variabile di controllo più diffusa. Tuttavia, la grandezza
di un’azienda può essere rappresentata da varie misure e fra queste emergono il fatturato
espresso dai ricavi complessivi (36%), dall’attivo totale (29%), e con minor frequenza
dal numero dei dipendenti (19%). Il settore industriale risulta al secondo posto, con il
14% degli impieghi come variabile di controllo. In effetti, come già discusso nell’analisi
della letteratura, le caratteristiche del comparto, quali, ad esempio, la competitività, il
livello di innovazione o maturità, la rischiosità in termini sia finanziari, sia di impatti
ambientali e sociali, condizionano gli andamenti economici ed il livello di RSI delle
aziende che ne fanno parte. La presente ricerca ha inteso rendere neutra l’influenza del
settore sui risultati d’impresa e sulle iniziative socialmente responsabili con la
focalizzazione sull’industria chimica. Un’altra variabile di controllo frequentemente
utilizzata è rappresentata dagli investimenti in ricerca e sviluppo (7%). Infatti, a partire
da un noto studio di McWilliams and Siegel (2000) che definisce la spesa in ricerca e
sviluppo come elemento fondamentale per la corretta specificazione del modello di
regressione, tale grandezza è stata quasi sempre inclusa nelle analisi del business case
per la RSI. Fra le variabili di controllo più diffuse vi sono anche il valore di mercato ed
il relativo rischio, per i quali, tuttavia, non sono stati reperiti dati certi. Infine, la
letteratura ha evidenziato l’applicazione dell’indice debt to assets (6% degli utilizzi,
quinta posizione) e l’età delle imprese (3%). Entrambi sono stati inseriti nell’analisi. Il
primo, in particolare, è stato calcolato a partire dai dati di bilancio come rapporto tra i
debiti totali e l’attivo complessivo. La seconda, è stata resa operativa nel modello di
regressione con due variabili dicotomiche. Una dummy è stata utilizzata per individuare
le industrie storiche, con oltre un secolo di vita, ed un’altra per quelle che si sono
costituite negli ultimi 25 anni.
In Tabella 3.6 è riportata una breve descrizione delle variabili di controllo utilizzate.
Per quanto riguarda l’andamento dei quantili delle variabili di controllo di tipo
economico-finanziario (Figure 3.10 – 3.13), si nota che il 2009 si è rivelato un anno
86
particolarmente critico per le aziende con maggior fatturato, in quanto il quarto quantile
relativo al totale dei ricavi ha subito un decremento di oltre 45 milioni di Euro (Figura
3.10).
Tabella 3.6 Descrizione delle variabili di controllo
Figura 3.10 Analisi andamento quantili del fatturato totale, anni 2007 – 2009, valori in milioni di €
Tale risultato sembra aver portato ad un simultaneo consolidamento degli asset che
mostrano un leggero spostamento verso l’alto per tutti i quantili (Figura 3.11).
Variabile di controllo Unità di misura
Dimensione
Fatturato Milioni di €
Attivo totale Milioni di €
Dipendenti Numero
R&D Investimenti in ricerca e sviluppo Milioni di €
Indice debt to assets Totale debiti / Attivo %
Età Storiche 1 = oltre 100 anni
Nuove 1 = meno di 25 anni
87
Figura 3.11 Analisi andamento quantili dell’attivo totale, anni 2007 – 2009, valori in milioni di €
Figura 3.12 Analisi andamento quantili dell’indice debt to assets, anni 2007 – 2009, valori in %
88
Gli investimenti in ricerca e sviluppo rimangono sostanzialmente invariati nel tempo
per quanto riguarda le aziende dei primi due quartili, mentre mostrano un andamento
crescente per quelle del quarto e, in minor misura, per quelle del terzo (Fig. 3.13) In un
periodo così critico per tutti i comparti produttivi, quale quello analizzato, tale
incremento dimostra la strategicità dell’innovazione per questo settore industriale.
Figura 3.13 Analisi andamento quantili delle spese in ricerca e sviluppo, anni 2007 – 2009, valori in milioni di €
Si rileva, inoltre, una sostanziale contrazione del numero dei dipendenti da parte
delle aziende più grandi, visto che il terzo, ma soprattutto il quarto, quantile hanno
subito una diminuzione (Figura 3.14).
Infine, il 40% circa dei gruppi chimici appartenenti al campione è stato costituito nel
diciannovesimo secolo e meno di un quarto è di recente costituzione (Figura 3.15). Tale
risultato di fatto conferma la storica importanza di questo settore, che ha avuto un ruolo
di preminenza nell’economia mondiale a partire dalla seconda rivoluzione industriale.
89
Figura 3.14 Analisi andamento quantili del numero dipendenti, anni 2007 – 2009
Figura 3.14 età dei gruppi chimici appartenenti al campione, anno di riferimento: 2010
91
Capitolo 4
VERIFICA DELLE IPOTESI E DISCUSSIONE DEI RISULTATI
4.1. Specificazione della regressione e verifica della relazione con l’indice di Pearson
4.1.1. Specificazione del modello di regressione
La formula (1) presentata nel paragrafo 3.2.1. è stata specificata con le variabili
dipendenti, indipendenti e di controllo come rappresentato nelle seguenti espressioni:
������ =�� + ������� +���� +����� +�����+ ���&���+��� + ����� +�� !" + ��
(2)
������ =�� + ����#$�� +���� +����� +����� + ���&��� +��� + ����� +�� !" + ��
(3)
������ =�� + ���%&�� +���� +����� +����� + ���&��� +��� + ����� +�� !" + ��
(4)
������ =�� + ����'$�� +���� +����� +����� + ���&��� +��� + ����� +�� !" + ��
(5)
In Tabella 4.1 sono descritte tutte le variabili sopra riportate. Le espressioni da (2) a
(5) prendono in considerazione i risultati economici relativi all’anno 2010 e ed i valori
delle variabili dipendenti dell’anno 2007. L’analisi è stata replicata anche per gli anni
intermedi, ovvero le performance d’impresa del 2010 sono state confrontate con
l’indicatore ed i sotto-indicatori di RSI, così come con le altre variabili di controllo,
riferiti agli anni 2008, prima, e 2009, poi. Analogamente, le variabili dipendenti
quantificate per il 2009 sono state messe in relazione con quelle indipendenti relative al
2007 e, successivamente, al 2008. Infine, il modello di regressione è stato applicato ai
valori delle y relativi al 2008 e quelli delle x al 2007. In questo modo si è potuto
analizzare sia un effetto di medio, sia di breve periodo. Le tabella 4.2 e 4.3 riportano la
statistica semplice rispettivamente delle variabili dipendenti e di quelle indipendenti.
Come già evidenziato nell’analisi della letteratura, l’applicazione della regressione ed in
particolare del metodo OLS alla relazione tra responsabilità sociale e risultati aziendali
92
può porre alcuni problemi di multicollinearità. Quest’ultima è un assunto di base della
regressione ed implica che le variabili indipendenti non siano tra loro altamente
correlate, ovvero l’una non sia linearmente dipendente dell’altra. Con riferimento alla
Figura 2.4, è possibile notare che molte delle variabili di controllo utilizzate nel modello
rappresentano fattori determinanti della performance d’impresa ed anche del livello di
responsabilità sociale implementato da un’organizzazione.
Tabella 4.1 Descrizione della variabili
Questo fa supporre un’alta correlazione fra tutte le variabili, che, tuttavia, non deve
essere prossima ad 1 per i regressori perché ne penalizzerebbe la significatività.
Pertanto, l’indice di correlazione di Pearson, utilizzato successivamente per verificare
l’esistenza di una possibile relazione tra variabili indipendenti e dipendenti, è stato
calcolato anche per i predittori, le cosiddette x, ed i risultati di quest’ultima analisi sono
riportati nelle tabelle 4.4, 4.5 e 4.6. Tale indice può assumere valori compresi tra -1 ed
1, dove -1 esprime una correlazione lineare negativa.
Variabile Descrizione Definizione Valori
PERF
EPS Net Income/Shares
Outstanding Euro
ROE Net Income/Total Equity
%
ROA Net income/Total
assets %
ROS Op. Income/Total
sales %
RSI Indicatore totale di RSI 0 – 1
SInt Sotto-indicatore dir RSI relativo alla
dimensione Sociale interna 0 – 1
Amb Sotto-indicatore dir RSI relativo alla
dimensione Ambientale 0 – 1
SEst Sotto-indicatore dir RSI relativo alla
dimensione Sociale esterna 0 – 1
S Fatturato totale Milioni di € A Totale attivo Milioni di € D Indice debt to assets % R&D Costi per ricerca e sviluppo Milioni di € E Dipendenti numero
Old Gruppi costituiti da
oltre 100 anni dummy 0, 1
New Gruppi costituiti negli
ultimi 25 anni dummy 0, 1
93
Tabella 4.2 Statistica semplice variabili dipendenti
Per valori superiori a 0,7 la relazione è forte. Tuttavia, per una corretta valutazione
della correlazione è necessario stimare anche il relativo p-value, ovvero la significatività
osservata. Questo valore è stato rappresentato nelle suddette tabelle con un numero di
carattere più piccolo, sotto il valore ottenuto dell’indice di Pearson. Quando il p-value è
inferiore a 0,05 il dato osservato, in questo caso la correlazione, è statisticamente
significativo. Per una visualizzazione più immediata, i risultati sono state riportati con
solo due cifre decimali. Si può notare che gli indicatori di responsabilità sociale non
sono linearmente dipendenti dalle altre variabili indipendenti perché non assumono
valori molto vicini a 1. Quindi, non c’è evidenza di multicollinearità. Tuttavia, il sotto-
indicatore «Sociale esterno» ha una correlazione forte con il numero dei dipendenti.
Inoltre, alcune variabili di controllo mostrano un’elevata interdipendenza, quali le
vendite con il totale attivo e quest’ultimo con i dipendenti, per tutti gli anni analizzati.
Infine, per verificare la terza ipotesi è stato elaborato anche un modello semplificato
rispetto a quello indicato dalle formule da (2) a (5), con un numero inferiore di variabili
di controllo. Infatti, è possibile notare che alcune di queste variabili considerano le
stesse grandezze o misurano caratteristiche analoghe e tale sovrapposizione potrebbe
condurre a risultati distorsivi della realtà. In particolare, Old e New sono le due dummy
utilizzate per valutare l’età dei gruppi chimici ed è logico che presentino un andamento
opposto. Di fatto queste variabili forniscono la stessa informazione.
Variabile Media Dev std Somma Minimo Massimo
2008
EPS 1.610993 2.236584 53.16278 -4.38 8.84
ROE -1.08046 105.4185 -35.6552 -565.698 154.3956
ROA 3.741928 7.667263 123.4836 -31.8286 14.62288
ROS 8.933075 9.481346 294.7915 -26.1985 28.93579
2009
EPS 1.56278 1.915103 51.57175 -1.43 6.61
ROE 9.27004 20.92005 305.9113 -60.041 85.27397
ROA 3.040837 4.882999 100.3476 -9.39705 13.73634
ROS 8.931291 9.746195 294.7326 -3.93546 41.04279
2010
EPS 3.559546 4.096237 117.465 -1.98383 21.85
ROE 11.41495 24.77097 376.6934 -90.9722 40.71274
ROA 5.773825 5.908836 190.5362 -20.1167 14.74129
ROS 12.78191 8.600453 421.803 1.376812 41.66667
94
Tabella 4.3 Statistica semplice variabili indipendenti
New consente una maggiore caratterizzazione di quelle già classificate come recenti.
Pertanto la dicotomica New potrebbe essere anche omessa. L’indice debt to assets
misura la flessibilità finanziaria di un’azienda perché esprime quanta parte del
patrimonio, inteso come totale degli investimenti, è stato finanziato con capitale di terzi.
Valori elevati di questo indicatore implicano una maggiore dipendenza dell’impresa da
fonti esterne con un conseguente incremento della rischiosità. Tuttavia, il debt to assets
è intrinsecamente connesso al valore dell’attivo totale, in quanto è inversamente
proporzionale rispetto ad esso. In particolare, come mostrato dalle Figure 3.11 e 3.12,
l’andamento di questi due indicatori è esattamente speculare, rivelando, quindi, una
sostanziale invarianza dei debiti totali nel periodo considerato. Quindi, questo indicatore
non fornisce informazioni aggiuntive rispetto al total assets, almeno in questo contesto.
Variabile Media Dev std Somma Minimo Massimo
2007
RSI 0.588744589 0.273244288 19.42857143 0 0.952380952
Amb 0.662337662 0.233698583 21.85714286 0 1
Sint 0.681818182 0.338151728 22.5 0 1
Sest 0.5 0.35531676 16.5 0 1
S 20506.28865 29793.20256 676707.5256 2.38755248 158752
A 24462.18474 29070.31144 807252.0964 3.156530421 113541
D 1.857197317 0.523724325 61.28751146 0.924061081 3.326797386
R&D 775.3892087 1276.001573 25587.84389 0 4691.786819
E 42385.57576 43268.0425 1398724 3000 175000
2008
RSI 0.616161616 0.270408325 20.33333333 0 0.952380952
Amb 0.666666667 0.230534723 22 0 1
Sint 0.71969697 0.329284118 23.75 0 1
Sest 0.539393939 0.339060645 17.8 0 1
S 21804.55771 33271.63662 719550.4044 2.741810645 179976
A 24521.59928 29337.35593 809212.7762 3.214084248 118310
D 1.710269734 0.524395262 56.43890123 0.923931624 3.310810811
R&D 787.0490893 1285.63636 25972.61995 0.100358141 4906.986864
E 42760.27273 43160.00184 1411089 2900 174000
2009
RSI 0.660894661 0.254983653 21.80952381 0 0.952380952
Amb 0.696969697 0.230786078 23 0 1
Sint 0.795454545 0.282666886 26.25 0 1
Sest 0.581818182 0.323510573 19.2 0 1
S 18772.77215 25572.31763 619501.481 2.892501745 131327
A 27084.05289 31887.80762 893773.7454 3.621381496 127753
D 1.695694361 0.453308131 55.95791392 0.855767302 3.146666667
R&D 800.610549 1319.722155 26420.14812 0.125827662 5354.966375
E 42800.15152 43496.57814 1412405 3076 168000
Old 0.393939394 0.496197663 13 0 1
New 0.242424242 0.43519414 8 0 1
95
Inoltre, visto che i precedenti studi quantitativi sul business case hanno utilizzato in
maggior misura il capitale investito come variabile di controllo, il modello
ulteriormente semplificato non ha incluso il debt to assets, così come riportato nelle
formule seguenti.
������ =�� + ������� +���� +����� +���&���+��� + ����� + ��
(6)
������ =�� + ����#$�� +���� +����� +���&��� +��� + ����� + ��
(7)
������ =�� + ���%&�� +���� +����� +���&���+��� + ����� + ��
(8)
������ =�� + ����'$�� +���� +����� +���&���+��� + ����� + ��
(9)
4.1.2. Verifica della relazione: i risultati della correlazione
La prima analisi effettuata ha avuto l’obiettivo di verificare l’esistenza della
relazione tra responsabilità sociale e risultati aziendali con l’indice di correlazione di
Pearson, i cui risultati sono riportati nelle tabelle 4.7 e 4.8. Da quest’ultime emerge che
esiste una correlazione forte (Pearson ~ 0,7) tra investimenti in ricerca e sviluppo
(R&D) e la redditività delle vendite (ROS) per quasi tutti i periodi presi in esame ed in
particolare per i confronti tra il 2007 ed il 2010, tra il 2007 ed il 2009 ed, infine, tra il
2008 ed il 2009 (Tabella 4.8). L’indicatore di RSI ed i relativi sotto-indicatori
presentano una relazione da moderata (Pearson > 0,3) ad abbastanza forte con alcuni
indici economico-finanziari. In particolare, esiste un legame significativo tra le
iniziative di responsabilità sociale ed il ROA per tutti gli anni analizzati. Tuttavia, le
attività classificate come sociali esterne mostrano tale relazione solo nel breve periodo
2007 – 2008. In generale, la dimensione ambientale si rivela la più correlata con tutti gli
indicatori di performance d’impresa analizzati. Si nota, infine, che le altre variabili di
controllo sono generalmente poco correlate con gli indici economico-finanziari, escluso
il ROS, e molte di esse addirittura invertono la relazione anche se ad un livello
statisticamente non significativo. La correlazione, come già anticipato a proposito della
metodologia di questa ricerca, non consente di stabilire il verso della relazione tra le
96
variabili analizzate, ovvero quale fattore influenza l’altro. In ogni caso, ci si attende che
la regressione produca un set di risultati riconducibili a quelli appena esaminati.
Tabella 4.4 Analisi correlazione variabili indipendenti, anno 2007
RS
IA
mb
Sin
tS
est
SA
DR
&D
EO
ldN
ew
RS
I1
--
-0.
4940
80.
5627
20.
1510
20.
5603
20.
6496
70.
2993
30.
038
681
0.0
03
50
0.0
00
70
0.4
01
50
0.0
00
70
<.0
00
10
.09
06
00
.83
08
0
Am
b-
1-
-0.
3640
20.
2917
30.
0741
10.
3592
10.
3073
70.
0665
00.
039
901
0.0
37
29
0.0
99
50
0.6
81
91
0.0
40
07
0.0
81
86
0.7
13
12
0.8
25
50
Sin
t-
-1
-0.
2877
70.
3616
80.
2217
60.
4043
20.
4627
10.
2116
40.
115
831
0.1
04
39
0.0
38
62
0.2
14
87
0.0
19
61
0.0
06
70
0.2
37
06
0.5
20
94
Se
st
--
-1
0.52
077
0.63
676
0.12
535
0.58
558
0.73
153
0.37
222
0.00
000
10
.00
18
90
.00
00
70
.48
70
30
.00
03
40
.00
00
00
.03
29
21
.00
00
0
S0.
4940
80.
3640
20.
2877
70.
5207
71
0.85
545
-0.0
6836
0.22
319
0.60
876
0.04
440
-0.1
3177
0.0
03
50
0.0
37
29
0.1
04
39
0.0
01
89
10
.00
00
00
.70
54
40
.21
18
50
.00
01
70
.80
61
80
.46
47
9
A0.
5627
20.
2917
30.
3616
80.
6367
60.
8554
51
0.08
429
0.52
965
0.7
8434
0.08
246
-0.0
0021
0.0
00
70
0.0
99
50
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00
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00
00
10
.64
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.00
15
30
.00
00
00
.64
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50
.99
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8
D0.
1510
20.
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10.
2217
60.
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5-0
.068
360.
0842
91
0.28
065
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432
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230
-0.1
1594
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50
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91
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87
0.4
87
03
0.7
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10
.11
36
40
.80
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20
.42
95
60
.52
05
5
R&
D0.
5603
20.
3592
10.
4043
20.
5855
80.
2231
90.
5296
50.
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51
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1327
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00
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0.0
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00
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.00
01
50
.88
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00
.01
77
0
E0.
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70.
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10.
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30.
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60.
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40.
0443
20.
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<.0
00
10
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.00
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.00
00
00
.00
01
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00
00
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.00
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40
Old
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1-0
.456
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06
00
.71
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.23
70
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29
20
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80
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50
.42
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60
.8
83
10
0.0
75
23
10
.00
76
4
Ne
w0.
0386
80.
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00.
1158
30.
0000
0-0
.131
77-0
.000
21-0
.115
94
0.41
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0.03
923
-0.4
5607
10
.83
08
00
.82
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00
.52
09
41
.00
00
00
.46
47
90
.99
90
80
.52
05
50
.0
17
70
0.8
28
40
0.0
07
64
1
97
Tabella 4.5 Analisi correlazione variabili indipendenti, anno 2008
R
SI
Am
b S
int
Ses
t S
A
D
R
&D
E
O
ld
New
RS
I 1
-0
.296
44
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937
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914
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0.00
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Am
b
1
0.32
855
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372
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199
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175
Sin
t
1
0.
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1 0.
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5 0.
2251
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1
0.
2111
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1 0.
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0180
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4 0.
2077
2
Ses
t
1 0.
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7 0.
6143
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1551
8 0.
5828
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1 0.
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5 0.
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2 0.
0003
7 0.
0000
0 0.
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5021
2
S
-0.2
9644
0.
3285
5 0.
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1 0.
5850
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472
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803
-0.1
1440
0.
0939
0 0.
0619
3 0.
2111
6 0.
0003
5 1
0.00
000
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0.00
001
0.70
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A
0.49
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8 0.
0496
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9 0.
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3 0.
1702
1 0.
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4 0.
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0 1
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000
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D
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1 0.
3985
2 0.
1646
8 -0
.028
13
-0.0
5081
0.
3185
0 0.
6260
3 0.
1164
8 0.
3885
2 0.
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5 0.
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5 1
0.02
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R&
D
0.52
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0.31
786
0.37
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0.58
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0.29
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1 0.
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8 0.
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7 0.
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7 0.
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1 1
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E
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3397
6 0.
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8 0.
0001
0 0.
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0000
0 0.
0000
1 0.
0000
0 0.
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0000
9 1
0.05
305
0.93
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Old
0.
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3 0.
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0911
5 0.
3380
2 0.
0680
3 0.
0496
3 -0
.028
13
0.04
097
0.33
976
1 -0
.456
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0.13
530
0.43
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0.61
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0.70
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0.78
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0.87
651
0.82
091
0.05
305
1 0.
0076
4
New
0.
1337
0 0.
0431
0 0.
2251
7 0.
1210
7 -0
.114
40
0.01
029
-0.0
5081
0.
3961
6 0.
0141
8 -0
.456
07
1 0.
4582
0 0.
8117
5 0.
2077
2 0.
5021
2 0.
5261
3 0.
9546
7 0.
7788
6 0.
0224
7 0.
9375
6 0.
0076
4 1
98
Tabella 4.6 Analisi correlazione variabili indipendenti, anno 2009
RS
IA
mb
Sin
tS
est
SA
DR
&D
EO
ldN
ew
1-0
.296
440.
4993
70.
1791
40.
5276
90.
6236
70.
2655
30.
1337
10
.09
39
0.0
03
10
.31
85
0.0
01
60
.00
01
0.1
35
30
.45
82
10.
3285
50.
2537
20.
0880
60.
3178
60.
2818
90.
1394
0.04
311
0.0
61
93
0.1
54
23
0.6
26
03
0.0
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45
0.1
11
99
0.4
39
11
0.8
11
75
10.
2235
10.
2445
40.
2785
50.
3773
40.
4091
70.
0911
50.
2251
71
0.2
11
16
0.1
70
21
0.1
16
48
0.0
30
40
.01
80
60
.61
39
40
.20
77
2
10.
5850
70.
6143
80.
1551
80.
5828
0.74
852
0.33
802
0.12
107
10
.00
03
50
.00
01
40
.38
85
20
.00
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70
0.0
54
36
0.5
02
12
-0.2
9644
0.32
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351
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507
10.
9013
60.
0647
20.
2980
50.
6826
30.
0680
3-0
.114
40
.09
39
0.0
61
93
0.2
11
16
0.0
00
35
10
0.7
20
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0.0
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05
0.0
00
01
0.7
06
80
.52
61
3
0.49
937
0.25
372
0.24
454
0.61
438
0.90
136
10.
2384
90.
5484
70
.760
980.
0496
30.
0102
90
.00
31
0.1
54
23
0.1
70
21
0.0
00
14
01
0.1
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0.0
00
95
00
.78
38
70.9
54
67
0.17
914
0.08
806
0.27
855
0.15
518
0.06
472
0.23
849
10.
3985
20
.164
68-0
.028
13-0
.050
810
.31
85
0.6
26
03
0.1
16
48
0.3
88
52
0.7
20
45
0.1
81
35
10
.02
16
10
.3
59
76
0.8
76
51
0.7
78
86
0.52
769
0.31
786
0.37
734
0.58
280.
2980
50.
5484
70.
3985
21
0.62
978
0.04
097
0.39
616
0.0
01
60
.07
14
50
.03
04
0.0
00
37
0.0
92
05
0.0
00
95
0.0
21
61
10
.00
00
90
.82
09
10
.02
24
7
0.62
367
0.28
189
0.40
917
0.74
852
0.68
263
0.76
098
0.16
468
0.62
978
10.
3397
60.
0141
80
.00
01
0.1
11
99
0.0
18
06
00
.00
00
10
0.3
59
76
0.0
00
09
10
.05
30
50.9
37
56
0.26
553
0.13
940.
0911
50.
3380
20.
0680
30.
0496
3-0
.028
130.
0409
70.
3397
61
-0.4
5607
0.1
35
30
.43
91
10
.61
39
40
.05
43
60
.70
68
0.7
83
87
0.8
76
51
0.8
20
91
0.0
53
05
10
.00
76
4
0.13
370.
0431
0.22
517
0.12
107
-0.1
144
0.01
029
-0.0
5081
0.3
9616
0.01
418
-0.4
5607
10
.45
82
0.8
11
75
0.2
07
72
0.5
02
12
0.5
26
13
0.9
54
67
0.7
78
86
0.0
22
47
0.9
37
56
0.0
07
64
1
D
R&
D E Old
Ne
w
RS
I
Am
b
Sin
t
Se
st
S A
99
Tabella 4.7 Analisi correlazione tra indicatori di RSI e performance d’impresa
Variabile X Y EPS ROE ROA ROS
RSI
2007 2010 0.13774 0.14554 0.41287 0.28124
0.44464 0.41901 0.01694 0.11285
2008 2010 0.26665 0.14755 0.44115 0.25547
0.13360 0.41255 0.01018 0.15131
2009 2010 0.24802 0.16008 0.46998 0.28327
0.16401 0.37351 0.00578 0.11016
2007 2009 0.27708 0.25596 0.42594 0.33717
0.11850 0.15051 0.01346 0.05501
2008 2009 0.32965 0.24530 0.40425 0.30805
0.06101 0.16884 0.01963 0.08115
2007 2008 0.34522 0.35120 0.49566 0.50152
0.04911 0.04506 0.00336 0.00295
Amb
2007 2010 0.34944 0.28255 0.52603 0.20970
0.04622 0.11111 0.00167 0.24149
2008 2010 0.45729 0.37760 0.55332 0.20300
0.00746 0.03028 0.00084 0.25721
2009 2010 0.42990 0.24608 0.52591 0.17906
0.01252 0.16745 0.00167 0.31874
2007 2009 0.34664 0.35106 0.42499 0.22454
0.04812 0.04516 0.01369 0.20902
2008 2009 0.43443 0.34222 0.44840 0.22943
0.01153 0.05124 0.00887 0.19901
2007 2008 0.52460 0.48953 0.55876 0.44991
0.00172 0.00384 0.00073 0.00861
SocInt
2007 2010 0.14505 0.05763 0.41039 0.24017
0.42059 0.75006 0.01768 0.17821
2008 2010 0.26727 0.09249 0.47330 0.26933
0.13267 0.60869 0.00540 0.12960
2009 2010 0.30086 0.18519 0.53220 0.27923
0.08888 0.30219 0.00143 0.11556
2007 2009 0.21978 0.19772 0.39551 0.30309
0.21909 0.27005 0.02272 0.08642
2008 2009 0.31858 0.19999 0.41249 0.33677
0.07077 0.26447 0.01705 0.05531
2007 2008 0.24870 0.28588 0.38859 0.43661
0.16283 0.10679 0.02543 0.01108
SocEst
2007 2010 0.00633 0.08301 0.26834 0.26621
0.97210 0.64605 0.13107 0.13427
2008 2010 0.12512 0.03147 0.29163 0.22662
0.48781 0.86199 0.09962 0.20472
2009 2010 0.09069 0.07736 0.32927 0.28186
0.61573 0.66872 0.06133 0.11203
2007 2009 0.20421 0.17645 0.34164 0.32575
0.25432 0.32595 0.05167 0.06432
2008 2009 0.22158 0.17025 0.30339 0.27590
0.21525 0.34350 0.08610 0.12015
2007 2008 0.22131 0.23296 0.39528 0.43658
0.21582 0.19201 0.02280 0.01108
100
Tabella 4.8 Analisi correlazione tra variabili di controllo e performance d’impresa
Variabile X Y EPS ROE ROA ROS-0.00821 0.15245 0.16752 0.13474
0.96384 0.39701 0.35142 0.4547
-0.00391 0.14407 0.1567 0.116660.98276 0.42376 0.38381 0.51794
-0.0172 0.16819 0.1954 0.184140.92434 0.34948 0.27582 0.30498
0.26598 0.12255 0.29589 0.201430.13462 0.49687 0.09455 0.26098
0.25639 0.11194 0.27548 0.180150.1498 0.53513 0.12074 0.31575
0.25782 0.12604 0.33083 0.311330.14746 0.4846 0.06004 0.07779
-0.07484 0.1823 0.242 0.44060.67892 0.30993 0.17483 0.01028
-0.03454 0.18452 0.24787 0.42650.84868 0.30397 0.16428 0.01332
-0.0365 0.18845 0.25054 0.448420.84019 0.2936 0.15963 0.00886
0.37818 0.18047 0.47763 0.524210.03001 0.31488 0.00494 0.00174
0.3926 0.17253 0.46507 0.507140.02382 0.337 0.00639 0.00259
0.16796 0.14069 0.366240.488450.35013 0.43484 0.03606 0.00393
0.33064 0.15575 0.10693 0.256940.06019 0.38674 0.55366 0.14889
0.05358 0.1793 0.17494 0.35580.76713 0.31808 0.33018 0.04214
0.10445 0.23877 0.22591 0.404410.56294 0.18084 0.20618 0.01958
0.3141 -0.19037 0.16147 0.274390.07505 0.28862 0.36933 0.12228
0.25769 -0.07639 0.25553 0.392350.14766 0.67263 0.15121 0.02392
0.11242 -0.02308 0.05079 0.185840.53336 0.89855 0.77893 0.30045
2009
2007 2008
Debt to Assets
2007 2010
2008 2010
2009 2010
2007 2009
2008
2007 2009
2008 2009
2007 2008
2009
2007 2008
Assets
2007 2010
2008 2010
2009 2010
Sales
2007 2010
2008 2010
2009 2010
2007 2009
2008
101
Tabella 4.8 (segue) Analisi correlazione tra variabili di controllo e performance d’impresa
Var
iabi
leX
YEP
SR
OE
RO
AR
OS
Var
iabi
leX
YEP
SR
OE
RO
AR
OS
0.08
605
0.17
398
0.29
361
0.70
221
0.10
690.
006
-0.1
0309
-0.1
1351
0.63
398
0.33
289
0.09
723
0.00
001
0.55
376
0.97
358
0.56
808
0.52
939
0.08
222
0.16
842
0.28
1610
.68
77
30.
1069
0.00
6-0
.103
09-0
.113
51
0.64
919
0.34
880.
1123
60.0
00
01
0.55
376
0.97
358
0.56
808
0.52
939
0.07
391
0.15
716
0.26
2830
.65
73
50.
1069
0.00
6-0
.103
09-0
.113
51
0.68
269
0.38
243
0.13
9470
.00
00
30.
5537
60.
9735
80.
5680
80.
5293
9
0.50
383
0.22
164
0.57
246
0.7
87
32
-0.0
4628
-0.1
6792
-0.0
3168
-0.1
332
0.00
280.
2151
20.
0005
00.
7981
60.
3502
60.
8610
90.
4599
1
0.49
703
0.21
038
0.56
056
0.7
73
9-0
.046
28-0
.167
92-0
.031
68-0
.133
2
0.00
326
0.23
993
0.00
069
00.
7981
60.
3502
60.
8610
90.
4599
1
0.19
628
0.10
927
0.29
647
0.49
868
0.04
12-0
.221
73-0
.161
29-0
.123
06
0.27
363
0.54
496
0.09
387
0.00
314
0.81
991
0.21
494
0.36
988
0.49
506
-0.0
6566
0.23
175
0.30
445
0.40
569
-0.0
4487
-0.1
6185
0.13
862
0.35
016
0.71
658
0.19
439
0.08
495
0.01
916
0.80
416
0.36
821
0.44
168
0.04
575
-0.0
6053
0.23
203
0.29
727
0.39
029
-0.0
4487
-0.1
6185
0.13
862
0.35
016
0.73
790.
1938
30.
0929
50.
0247
40.
8041
60.
3682
10.
4416
80.
0457
5
-0.0
571
0.22
754
0.29
311
0.39
697
-0.0
4487
-0.1
6185
0.13
862
0.35
016
0.75
227
0.20
284
0.09
784
0.02
217
0.80
416
0.36
821
0.44
168
0.04
575
0.31
153
0.24
290.
5382
30.
5166
80.
0342
70.
0744
10.
1277
20.
3594
8
0.07
760.
1731
90.
0012
30.
0020
80.
8498
40.
6806
90.
4787
60.
0399
1
0.30
890.
2358
40.
5279
0.50
484
0.03
427
0.07
441
0.12
772
0.35
948
0.08
027
0.18
640.
0015
90.
0027
30.
8498
40.
6806
90.
4787
60.
0399
1
0.13
447
0.17
969
0.41
493
0.49
208
-0.0
0174
0.04
659
0.08
838
0.19
433
0.45
563
0.31
701
0.01
635
0.00
363
0.99
232
0.79
684
0.62
478
0.27
85
2009
2007
2008
Ne
w
2007
2010
2008
2010
2009
2010
2007
2009
2008
2007
2009
2008
2009
2007
2008
2009
2007
2008
Old
2007
2010
2008
2010
2009
2010
Empl
2007
2010
2008
2010
2009
2010
2007
2009
2008
2007
2009
2008
2009
2007
2008
R&
D
2007
2010
2008
2010
2009
2010
102
4.2. Analisi dei risultati della regressione
4.2.1. Presentazione dei risultati
Il modello esplicato dalle formule da (2) a (5) e declinato per i diversi periodi presi
in analisi ha prodotto alcuni risultati significativi sebbene il coefficiente di
determinazione abbia valori non sempre accettabili. Quest’ultimo, rappresentato da R2 e
calcolato come il quadrato dell’indice di Pearson, valuta l’efficacia del modello di
regressione nel descrivere i dati osservati, ovvero i valori assunti dalle variabili
utilizzate. Infatti, l’R2 è la proporzione della varianza della variabile dipendente che può
essere prevista dalle variabili indipendenti; stabilisce, quindi, il cosiddetto fitting della
regressione, ovvero se la stima è prossima o meno alla realtà. Tale coefficiente varia tra
0 e 1 e la prossimità ad 1 indica la maggiore rappresentatività del modello. La Tabella
4.9, nella quale si riporta il valore di R2 con la relativa significatività statistica, mostra
che i risultati migliori, rappresentati da un R2 maggiore – o al limite uguale – a 0,5, si
ottengono con l’analisi del ROS come approssimazione della performance aziendale.
Anche i modelli che utilizzano il ROA come variabile dipendente e le iniziative di tutela
ambientale come variabile indipendente sono abbastanza esplicativi della realtà (R2 ≥
0,4), ma solo per alcuni periodi. R2 fornisce una valutazione globale dell’intensità della
relazione tra i risultati economici, le iniziative di RSI e le caratteristiche d’impresa
considerate come variabili di controllo. Tuttavia, il coefficiente di determinazione non
riflette la misura in cui una particolare variabile indipendente è associata con la
variabile dipendente. Pertanto, per individuare i fattori che realmente influenzano le
variabili dipendenti è stato necessario valutare i coefficienti angolari della regressione, i
cosiddetti β delle formule riportate nel paragrafo 4.1.1. Le tabelle da 4.13 a 4.23
mostrano i β dei modelli con R2 maggiore di 0,4 ed una significatività inferiore a 0,05.
Questo ha portato ad escludere l’EPS ed il ROE dalle successive analisi dei nessi di
causalità con le iniziative di RSI. Solo il ROE del 2008 mostra un’associazione quasi
significativa, seppur non molto forte, con il sotto-indicatore Ambientale del 2007. Tale
indice, quindi, è stato reintrodotto nei modelli di regressione semplificati,
esclusivamente per la relazione tra variabili indipendenti del 2007 e performance
aziendali del 2008.
103
* Variabili di controllo: S, A, D, R&D, E, OLD, NEW
Tabella 4.9 Analisi R2 del modello di regressione con RSI come variabile indipendente e tutte le variabili di controllo
* Variabili di controllo: S, A, D, R&D, E, OLD, NEW
Tabella 4.10 Analisi R2 del modello di regressione con sotto-indicatore Ambientale come variabile indipendente e tutte le variabili di controllo
Variabili dipendenti
Variabile indipendente*:
X Y EPS ROE ROA ROS
RSI
2007 2010 0.2136 0.1570 0.2619 0.5786
0.5967 0.8004 0.4191 0.0033
2008 2010 0.1814 0.1479 0.3181 0.5613
0.7166 0.8292 0.2469 0.0049
2009 2010 0.1781 0.1537 0.3764 0.5646
0.7285 0.8111 0.1244 0.0046
2007 2009 0.3654 0.2462 0.4296 0.7021
0.1431 0.4752 0.0586 <.0001
2008 2009 0.3460 0.2676 0.4208 0.6835
0.1810 0.3995 0.0670 0.0002
2007 2008 0.2136 0.3296 0.4190 0.4603
0.5967 0.2180 0.0688 0.0357
Variabili dipendenti
Variabile indipendente*: X Y EPS ROE ROA ROS
Amb
2007 2010 0.2828 0.1984 0.3953 0.5770
0.3495 0.6541 0.0966 0.0034
2008 2010 0.2772 0.2583 0.4653 0.5628
0.3675 0.4318 0.0329 0.0048
2009 2010 0.2955 0.2064 0.5505 0.5891
0.3101 0.6241 0.0063 0.0025
2007 2009 0.3772 0.3070 0.4852 0.7251
0.1232 0.2770 0.0231 <.0001
2008 2009 0.4001 0.3201 0.4930 0.7127
0.0903 0.2418 0.0200 <.0001
2007 2008 0.3082 0.4211 0.5056 0.5036
0.2737 0.0667 0.0158 0.0164
104
* Variabili di controllo: S, A, D, R&D, E, OLD, NEW
Tabella 4.11 Analisi R2 del modello di regressione con sotto-indicatore Sociale interno come variabile indipendente e tutte le variabili di controllo
* Variabili di controllo: S, A, D, R&D, E, OLD, NEW
Tabella 4.12 Analisi R2 del modello di regressione con sotto-indicatore Sociale esterno come variabile indipendente e tutte le variabili di controllo
Variabili dipendenti
Variabile indipendente*:
X Y EPS ROE ROA ROS
SocInt
2007 2010 0.2116 0.1593 0.2510 0.5742
0.6043 0.7930 0.4577 0.0036
2008 2010 0.1640 0.1473 0.3180 0.5598
0.7774 0.8308 0.2471 0.0051
2009 2010 0.1995 0.1621 0.3756 0.5727
0.6501 0.7838 0.1258 0.0038
2007 2009 0.3615 0.2372 0.4484 0.7055
0.1503 0.5083 0.0436 <.0001
2008 2009 0.3630 0.2533 0.4446 0.6917
0.1475 0.4495 0.0463 0.0001
2007 2008 0.1933 0.2319 0.3521 0.4436
0.6731 0.5278 0.1685 0.0471
Variabili dipendenti
Variabile indipendente*: X Y EPS ROE ROA ROS
SocEst
2007 2010 0.2114 0.1769 0.1714 0.5964
0.6052 0.7329 0.7521 0.0021
2008 2010 0.1079 0.1758 0.1856 0.5740
0.9299 0.7367 0.7014 0.0037
2009 2010 0.0841 0.1592 0.2172 0.5654
0.9679 0.7936 0.5831 0.0045
2007 2009 0.3992 0.2082 0.4418 0.7149
0.0915 0.6172 0.0485 <.0001
2008 2009 0.3394 0.2180 0.4229 0.6890
0.1954 0.5800 0.0649 0.0001
2007 2008 0.1786 0.2266 0.3393 0.4121
0.7268 0.5478 0.1957 0.0761
105
Tabella 4.13 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2010 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale, (c) sotto-
indicatore Sociale interno e (d) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2007
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106
Tabella 4.14 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2010 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale (c) sotto-
indicatore Sociale interno e (d) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2008
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314
0.52
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680
(a)
(b)
(c)
(d)
107
Tabella 4.16 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2010 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale, (c) sotto-
indicatore Sociale interno e (d) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2009
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81.
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3255
0
(c)
(d)
(a)
(b)
108
Tabella 4.17 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2009 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale, (c) sotto-
indicatore Sociale interno e (d) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2007
Var
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D0.
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00.
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00.
7660
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000
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770
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10.
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73.
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0R
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0.00
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0.00
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E0.
0000
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50.
5100
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6173
0E
0.00
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0.00
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000
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750
Old
-3.1
3476
2.86
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-1.0
9000
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510
Old
-1.9
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-0.6
5000
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New
0.46
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Ne
w0.
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30.
2200
00.
8247
0
(a)
(b)
(c)
(d)
109
Tabella 4.18 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2009 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale (c) sotto-
indicatore Sociale interno e (d) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2008
Var
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6360
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0.00
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-1.3
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20.
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D0.
2001
12.
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00.
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-1.1
9000
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0.47
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-3.6
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3.14
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-1.1
5000
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Old
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2830
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-0.4
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0.63
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33.
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60.
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00.
9642
0N
ew1.
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93.
6774
70.
4100
00.
6889
0
(a)
(b)
(c)
(d)
110
Tabella 4.20 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROS riferita al 2008 e variabile indipendente (a) indicatore totale RSI, (b) sotto-indicatore Ambientale e (c)
sotto-indicatore Sociale interno, riferite al 2007
Var
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40.
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00.
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0020
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Old
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-1.8
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0.38
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15.
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0.11
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-1.3
4379
4.66
012
-0.2
9000
0.77
550
(c)
(a)
(b)
111
I coefficienti angolari della regressione consentono di stimare l’aumento
complessivo della variabile dipendente previsto dall’incremento di una unità nel
predittore. L’analisi dei β prende in considerazione prima la significatività, indicata con
il t-value (Pr |t|), e, successivamente, il segno di tali coefficienti. In particolare, una
variabile indipendente è rilevante per il modello se il relativo coefficiente angolare ha
un t-value inferiore all’intervallo di confidenza fissato che, nel presente studio, è pari
0,05. Ne deriva che sono state considerate utili ai fini dell’associazione con i risultati
d’impresa solo quelle variabili indipendenti con un t-value di β minore o uguale a 0,05.
Le tabelle da 4.13 a 4.20, relative ad i valori delle intercette e dei coefficienti
angolari delle variabili indipendenti associate al ROS, evidenziano che gli investimenti
in ricerca e sviluppo influenzano con una certa continuità il suddetto risultato d’impresa
perché per quasi tutti i periodi considerati hanno β significativi e positivi. Tale relazione
non è significativa nel confronto tra i valori della variabile indipendente riferiti
all’esercizio 2007 ed il ROS del 2009 anche se nel modello con il sotto-indicatore
Sociale esterno il β di R&D è quasi significativo, ≈ 0,05. Un simile risultato è stato
ottenuto anche nella relazione tra le variabili indipendenti e di controllo al 2007 e gli
investimenti in ricerca e sviluppo del 2008. Nel confronto di medio termine 2007 –
2010 nessun coefficiente angolare è significativo nel modello che include il sotto-
indicatore Ambientale ed il β di R&D è di poco superiore a 0,05 con le iniziative di RSI
Sociale interna come variabile indipendente. Per quanto concerne la relazione tra
responsabilità sociale e la redditività delle vendite, le tabelle 4.16 e 4.19 presentano
valori significativi e positivi dei β relativi al complesso delle iniziative per la tutela
ambientale sviluppate nel 2007 e nel 2009 ed associate rispettivamente ai ROS degli
esercizi 2008 e 2010. Tuttavia, l’importanza della dimensione ambientale della RSI per
il miglioramento dei risultati aziendali emerge maggiormente nella relazione con il
ROA. Infatti, come riportato in Tabella 4.20 il β dell’indicatore Ambientale con valori
al 2007 è significativo e positivamente associato al ROA dell’esercizio 2008. La stessa
relazione si ripete anche per i periodi 2008 – 2010 e 2009 – 2010. Si può notare, inoltre,
che la storicità dei gruppi chimici è inversamente proporzionale al ROA del 2008 nel
modello che considera la suddetta variabile indipendente riferita al 2007. Il numero dei
dipendenti, ha un coefficiente angolare molto prossimo alla significatività nella
regressione tra la dimensione ambientale della RSI relativa al 2007 ed il ROA del 2008,
così come nello stesso modello applicato all’arco temporale 2009 – 2010. Infine, non si
rilevano β significativi nelle tabelle 4.21 e 4.22 nelle quali vengono presentati i risultati
112
delle regressioni tra il ROA del 2009 ed i valori delle variabili indipendenti al 2008 ed
al 2007.
Tabella 4.21 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROA e sotto-indicatore Ambientale
X 2008, Y 2010 Variabile dipendente: ROA
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -6.90265 4.75104 -1.45 0.1592 Amb 17.5697 4.67334 3.76 0.001 S -0.00011209 6.99E-05 -1.6 0.1219 A 0.00009251 9.51E-05 0.97 0.3403 D 0.82862 2.02547 0.41 0.6861 R&D -0.00175 0.00132 -1.32 0.1989 E 0.00005636 4.04E-05 1.4 0.1756 Old -3.88768 2.4314 -1.6 0.1229 New 0.90334 2.86867 0.31 0.7556
X 2009, Y 2010 Variabile dipendente: ROA
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -12.50807 4.86312 -2.57 0.0167 Amb 21.20527 4.67713 4.53 0.0001 S 0.00002459 8.68E-06 2.83 0.0092 A -0.0001 5.07E-05 -1.97 0.0604 D 1.87803 2.12367 0.88 0.3853 R&D -0.00057232 0.00107 -0.53 0.5989 E 0.0000761 0.000037 2.06 0.0507 Old -2.97693 2.19559 -1.36 0.1878 New 1.52133 2.61516 0.58 0.5662
X 2007, Y 2008 Variabile dipendente: ROA
Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc -10.3524 5.93252 -1.75 0.0938 Amb 18.40538 5.70672 3.23 0.0036 S -0.00007869 9.49E-05 -0.83 0.4153 A 0.00004575 0.000117 0.39 0.6981 D 1.11593 2.39772 0.47 0.6458 R&D -0.00165 0.00163 -1.01 0.3224 E 0.00010482 5.11E-05 2.05 0.0511 Old -6.4794 2.90048 -2.23 0.0351 New -1.18819 3.50868 -0.34 0.7378
113
Tabella 4.22 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROA riferita al 2009 e variabile indipendente (a) sotto-indicatore Ambientale, (b) sotto-indicatore Sociale
interno e (c) sotto-indicatore Sociale esterno, riferite al 2007
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0.06
0.95
32
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1603
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1.66
0.10
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504
2.62
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0.99
0.33
34
S-5
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56.
169E
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50.
3495
S-2
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55.
814E
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0.69
02
A5.
154E
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50.
680.
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A1.
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50.
240.
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D0.
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41.
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20.
210.
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D0.
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6531
10.
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0.00
106
0.74
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0.00
101
1.35
0.18
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E4.
353E
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51.
310.
202
E3.
775E
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51.
080.
2917
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072.
2802
2-0
.71
0.48
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222.
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623.
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-0.8
20.
4183
S-2
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0.00
0059
2-0
.04
0.96
85
A5.
72E
-06
0.00
0074
30.
080.
9393
D0.
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61.
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240.
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D0.
0017
70.
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51.
450.
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10.
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Ne
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692.
3703
2-0
.78
0.44
48
(a)
(b)
(c)
114
Questi primi risultati mostrano che il ROA ed il ROS sono sostanzialmente esplicati
dal modello di regressione rappresentato nelle formule da (2) a (5). Tuttavia, la
relazione tra iniziative di responsabilità sociale e tali indicatori economico-finanziari
non è verificata per tutti i periodi presi in esame. In particolare, l’associazione positiva e
significativa esiste in considerazione delle attività di tutela ambientale che presentano
una certa continuità di relazione con la redditività del capitale investito.
La presente ricerca ha successivamente preso in esame le espressioni da (6) a (9) per
verificare la terza ipotesi. Quest’ultima, nello specifico, ha avuto l’obiettivo di definire
un modello semplificato di regressione, privo di alcune variabili di controllo, per una
migliore interpretazione del business case per la RSI. Tale analisi è stata svolta in due
fasi. Il modello di regressione espresso dalle formule da (2) a (5) è stato inizialmente
applicato senza la variabile dicotomica New.
Tabella 4.23 Analisi dei coefficienti angolari della regressione con variabile dipendente ROA riferita al 2009 e variabile indipendente (a) sotto-indicatore Ambientale e (b) sotto-indicatore
Sociale interno, riferiti al 2008
Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc -2.87037 3.82302 -0.75 0.4601 Amb 7.37458 3.7605 1.96 0.0616 S -6.06E-05 5.624E-05 -1.08 0.2919 A 5.82E-05 7.651E-05 0.76 0.4542 D 0.03415 1.62983 0.02 0.9835 R&D 5.90E-04 0.00106 0.55 0.5843 E 4.43E-05 3.249E-05 1.36 0.1852 Old -2.98901 1.95647 -1.53 0.1396 New -1.45142 2.30833 -0.63 0.5354
(a)
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 0.78435 3.37902 0.23 0.8184 SInt 3.42835 2.87797 1.19 0.2452 S -2.79E-05 5.46E-05 -0.51 0.6146 A 2.92E-05 7.76E-05 0.38 0.7098 D -0.58227 1.81199 -0.32 0.7507 R&D 0.00129 0.00103 1.25 0.2237 E 3.50E-05 3.467E-05 1.01 0.3235 Old -3.1748 2.12199 -1.5 0.1477 New -2.39112 2.4689 -0.97 0.3425
(b)
115
In un secondo momento anche l’indicatore debt to assets è stato escluso. Inoltre, le
relazioni sono state indagate utilizzando il ROS ed il ROA come variabili dipendenti e
per il confronto 2007 – 2008 anche il ROE. Di seguito si riportano i valori di R2 e dei β
significativi del sotto-indicatore Ambientale. Quest’ultimo, infatti, è l’unico aspetto
della responsabilità sociale per il quale è stata confermata un’associazione positiva con
gli indicatori di redditività sopra citati. I risultati vengono presentati confrontandoli con
i relativi del modello completo e parziale, ovvero senza la variabile di controllo New.
Per completezza, vengono riportati in appendice, tavole 4.1 – 4.22, i risultati delle
regressioni con la dimensione ambientale che hanno generato coefficienti angolari
significativi solo per gli investimenti in ricerca e sviluppo o altre variabili di controllo,
nonché quelli relativi all’indicatore di RSI e agli altri sotto-indicatori, per i quali
l’analisi è limitata alla prima fase di semplificazione.
Tabella 4.24 Analisi R2 del modello di regressione con sotto-indicatore Ambientale come variabile indipendente ed i diversi set di variabili di controllo
Variabili di controllo: S, A, D,
R&D, E, OLD, NEW
Variabili di controllo: S, A, D, R&D, E, OLD
Variabili di controllo: S, A, R&D, E, OLD, NEW
Variabili dipendenti
Variabili indipendenti
Variabili indipendenti
Variabile indipendente: X Y ROA ROS ROA ROS ROA ROS
Amb
2007 2010 0.3953 0.5770 0.3947 0.5755 0.3874 0.5735
0.0966 0.0034 0.0564 0.0015 0.0337 0.0006
2008 2010 0.4653 0.5628 0.4630 0.5605 0.4607 0.5603
0.0329 0.0048 0.0175 0.0022 0.0086 0.4588
2009 2010 0.5505 0.5891 0.5442 0.5720 0.5339 0.5660
0.0063 0.0025 0.0032 0.0016 0.0017 0.0007
2007 2009 0.4852 0.7251 0.4745 0.7240 0.4710 0.7227
0.0231 <.0001 0.0141 <.0001 0.0069 <.0001
2008 2009 0.4930 0.7127 0.4846 0.7111 0.4835 0.7111
0.0200 <.0001 0.0116 <.0001 0.0053 <.0001
2007 2008 0.5056 0.5036 0.5032 0.5034 0.4965 0.4906
0.0158 0.0164 0.0079 0.0079 0.0040 0.0045
116
Modello 1: regressione con tutte le variabili di controllo Modello 2: regressione con Assets, Sales, Debt to Assets, R&D, Employees e Old come variabili di controllo Modello 3: regressione con Assets, Sales, R&D, Employees e Old come variabili di controllo
Figura 4.1 Variazione R2 fra i diversi modelli di regressione, per tutti i periodi analizzati
L’analisi di R2 presentata in Tabella 4.24 evidenzia un leggero decremento del
coefficiente di determinazione per tutti i periodi considerati. Tale diminuzione varia
diversamente fra i modelli, gli anni e gli indicatori considerati, come mostrato nella
Figura 4.1. Ad ogni modo, nessun valore subisce una variazione tale da inficiare
l’efficacia del modello iniziale nel rappresentare la realtà. A tal proposito, inoltre, si
registra un accrescimento della significatività, tanto che i risultati dell’analisi di medio
termine 2007 – 2010, con variabile dipendente ROA, ottenuti con l’applicazione del
modello semplificato potrebbero essere accettati, anche se con una certa moderazione
dovuta ad un R2 ancora inferiore a 0,4. Seppur i modelli più realistici rimangono quelli
che considerano il ROS come variabile dipendente, il ROA conferma un coefficiente di
determinazione prossimo al 50%, tranne che per il periodo sopra citato.
117
Tabella 4.25 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) senza variabile di controllo New e (b) senza debt to assets con variabile dipendente ROA riferita al 2010 e sotto-indicatore Ambientale
relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -5.7627 4.50994 -1.28 0.2131
Amb 14.82232 4.75942 3.11 0.0046
S -0.00009704 0.0000792 -1.23 0.2319
A 0.00006306 0.0000969 0.65 0.5211
D 1.065 1.9378 0.55 0.5875
R&D -0.00113 0.00122 -0.92 0.3639
E 0.00005643 4.262E-05 1.32 0.1974
Old -3.36499 2.14774 -1.57 0.1297
New - - - -
(a)
Variabile β Errore Standard
Valore t Pr > |t|
Interc -3.94875 3.03191 -1.3 0.2042
Amb 14.93775 4.69053 3.18 0.0037
S -0.0001033 0.00007731 -1.34 0.1929
A 0.00007294 0.00009393 0.78 0.4444
D - - - -
R&D -0.0009849 0.00118 -0.84 0.4109
E 0.0000506 0.00004072 1.24 0.2251
Old -3.08988 2.06037 -1.5 0.1457
New - - - -
(b)
118
Tabella 4.26 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROA riferita al 2010 ed il sotto-
indicatore Ambientale relativo al 2008
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|V
aria
bile
βEr
rore
Sta
ndar
dV
alor
e t
Pr
> |t|
Inte
rc-6
.902
654.
7510
4-1
.45
0.15
92In
terc
-6.2
075
4.13
054
-1.5
0.14
54
Am
b17
.569
74.
6733
43.
760.
001
Am
b17
.470
854.
578
3.82
0.00
08
S-0
.000
1121
0.00
0069
9-1
.60.
1219
S-0
.000
1133
6.85
3E-0
5-1
.65
0.11
08
A9.
251E
-05
9.50
8E-0
50.
970.
3403
A9.
047E
-05
9.31
4E-0
50.
970.
3407
D0.
8286
22.
0254
70.
410.
6861
D0.
6272
41.
8869
20.
330.
7423
R&
D-0
.001
750.
0013
2-1
.32
0.19
89R
&D
-0.0
0156
0.00
115
-1.3
50.
1895
E5.
636E
-05
4.03
8E-0
51.
40.
1756
E5.
669E
-05
3.96
3E-0
51.
430.
165
Old
-3.8
8768
2.43
14-1
.60.
1229
Old
-4.2
8009
2.04
981
-2.0
90.
0471
Ne
w0.
9033
42.
8686
70.
310.
7556
New
--
--
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|
Inte
rc-5
.225
652.
8375
9-1
.84
0.07
7
Am
b17
.562
854.
4907
83.
910.
0006
S-0
.000
1178
0.00
0066
-1.7
80.
086
A9.
853E
-05
8.83
7E-0
51.
110.
2751
D-
--
-
R&
D-0
.001
480.
0011
1-1
.33
0.19
44
E5.
415E
-05
3.82
1E-0
51.
420.
1684
Old
-4.3
2879
2.00
929
-2.1
50.
0407
Ne
w-
--
-
(a)
(b)
(c)
119
Tabella 4.27 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROA riferita al 2009 ed il sotto-
indicatore Ambientale relativo al 2008
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|V
aria
bile
βEr
rore
Sta
ndar
dV
alor
e t
Pr
> |t|
Inte
rc-2
.870
373.
8230
2-0
.75
0.46
01In
terc
-3.9
8729
3.34
409
-1.1
90.
2443
Am
b7.
3745
83.
7605
1.96
0.06
16A
mb
7.53
343.
7063
52.
030.
0528
S-6
.06E
-05
5.62
4E-0
5-1
.08
0.29
19S
-5.8
7E-0
55.
548E
-05
-1.0
60.
3001
A5.
82E
-05
7.65
1E-0
50.
760.
4542
A6.
15E
-05
0.00
0075
40.
820.
4225
D0.
0341
51.
6298
30.
020.
9835
D0.
3577
1.52
765
0.23
0.81
68
R&
D5.
90E
-04
0.00
106
0.55
0.58
43R
&D
2.83
E-0
40.
0009
344
0.3
0.76
42
E4.
43E
-05
3.24
9E-0
51.
360.
1852
E4.
38E
-05
3.20
9E-0
51.
360.
1845
Old
-2.9
8901
1.95
647
-1.5
30.
1396
Old
-2.3
5851
1.65
953
-1.4
20.
1676
Ne
w-1
.451
422.
3083
3-0
.63
0.53
54N
ew-
--
-
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|
Inte
rc-3
.427
372.
2947
6-1
.49
0.14
73
Am
b7.
5858
73.
6317
12.
090.
0467
S-6
.13E
-05
5.33
8E-0
5-1
.15
0.26
14
A6.
61E
-05
7.14
7E-0
50.
920.
3636
D-
--
-
R&
D3.
26E
-04
0.00
0899
90.
360.
7204
E4.
23E
-05
0.00
0030
91.
370.
1824
Old
-2.3
8628
1.62
492
-1.4
70.
1539
Ne
w-
--
-
(a)
(b)
(c)
120
Tabella 4.29 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROA riferita al 2010 ed il sotto-
indicatore Ambientale relativo al 2009
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|V
aria
bile
βEr
rore
Sta
ndar
dV
alor
e t
Pr
> |t|
Inte
rc-1
2.50
807
4.86
312
-2.5
70.
0167
Inte
rc-1
1.29
363
4.33
374
-2.6
10.
0152
Am
b21
.205
274.
6771
34.
530.
0001
Am
b21
.101
954.
6115
4.58
0.00
01
S2.
459E
-05
8.68
E-0
62.
830.
0092
S2.
438E
-05
8.56
E-0
62.
850.
0086
A-0
.000
15.
074E
-05
-1.9
70.
0604
A-0
.000
1051
4.93
1E-0
5-2
.13
0.04
3
D1.
8780
32.
1236
70.
880.
3853
D1.
4989
11.
9942
80.
750.
4593
R&
D-0
.000
5723
0.00
107
-0.5
30.
5989
R&
D-0
.000
2407
0.00
0897
7-0
.27
0.79
08
E7
.61
E-0
50
.00
00
37
2.0
60
.05
07
E7.
618E
-05
3.65
1E-0
52.
090.
0473
Old
-2.9
7693
2.19
559
-1.3
60.
1878
Old
-3.6
1783
1.87
388
-1.9
30.
0649
Ne
w1.
5213
32.
6151
60.
580.
5662
New
--
--
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|
Inte
rc-9
.097
583.
1737
8-2
.87
0.00
81
Am
b21
.392
244.
5566
94.
69<
.000
1
S2.
565E
-05
8.32
E-0
63.
080.
0048
A-0
.000
1045
4.88
9E-0
5-2
.14
0.04
21
D-
--
-
R&
D2.
521E
-05
0.00
0818
10.
030.
9756
E7
.23
E-0
53
.58
E-0
52
.02
0.0
54
1
Old
-3.5
4574
1.85
57-1
.91
0.06
71
Ne
w-
--
-
(a)
(b)
(c)
121
Tabella 4.30 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROA riferita al 2008 ed il sotto-
indicatore Ambientale relativo al 2007
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|V
aria
bile
βEr
rore
Sta
ndar
dV
alor
e t
Pr
> |t|
Inte
rc-1
0.35
245.
9325
2-1
.75
0.09
38In
terc
-11.
1856
45.
3017
6-2
.11
0.04
51
Am
b18
.405
385.
7067
23.
230.
0036
Am
b18
.519
145.
5950
43.
310.
0028
S-7
.869
E-0
59.
493E
-05
-0.8
30.
4153
S-7
.703
E-0
59.
311E
-05
-0.8
30.
4159
A4.
575E
-05
0.00
0116
50.
390.
6981
A4.
955E
-05
0.00
0113
90.
440.
6673
D1.
1159
32.
3977
20.
470.
6458
D1.
3216
82.
2780
20.
580.
567
R&
D-0
.001
650.
0016
3-1
.01
0.32
24R
&D
-0.0
0189
0.00
144
-1.3
10.
2015
E0
.00
01
05
5.1
1E
-05
2.0
50
.05
11
E0.
0001
041
0.00
0050
12.
080.
0482
Old
-6.4
794
2.90
048
-2.2
30.
0351
Old
-6.0
2455
2.52
483
-2.3
90.
0249
Ne
w-1
.188
193.
5086
8-0
.34
0.73
78N
ew-
--
-
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|
Inte
rc-8
.934
513.
5666
7-2
.510
000.
0188
0
Am
b18
.662
395.
5178
23.
3800
00.
0023
0
S-0
.000
080.
0000
9-0
.930
000.
3594
0
A0.
0000
60.
0001
10.
5600
00.
5807
0
D-
--
-
R&
D-0
.001
700.
0013
9-1
.230
000.
2297
0
E0
.00
01
00
.00
00
52
.02
00
00
.05
36
0
Old
-5.6
8314
2.42
377
-2.3
4000
0.02
700
Ne
w-
--
-
(c)
(a)
(b)
122
Tabella 4.31 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2008 ed il sotto-
indicatore Ambientale relativo al 2007
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|V
aria
bile
βEr
rore
Sta
ndar
dV
alor
e t
Pr
> |t|
Inte
rc-8
.210
477.
3510
3-1
.120
000.
2751
0In
terc
-7.9
3856
6.55
490
-1.2
1000
0.23
720
Am
b16
.311
437.
0712
42.
3100
00.
0300
0A
mb
16.2
7430
6.91
750
2.35
000
0.02
680
S-0
.000
170.
0001
2-1
.440
000.
1628
0S
-0.0
0017
0.00
012
-1.4
8000
0.15
240
A0.
0002
00.
0001
41.
3700
00.
1827
0A
0.00
020
0.00
014
1.40
000
0.17
440
D2.
3255
42.
9710
30.
7800
00.
4414
0D
2.25
840
2.81
646
0.80
000
0.43
020
R&
D-0
.000
840.
0020
2-0
.420
000.
6812
0R
&D
-0.0
0076
0.00
178
-0.4
3000
0.67
260
E0.
0000
80.
0000
61.
2900
00.
2083
0E
0.00
008
0.00
006
1.32
000
0.19
730
Old
-5.7
4384
3.59
401
-1.6
0000
0.12
310
Old
-5.8
9227
3.12
160
-1.8
9000
0.07
070
Ne
w0.
3877
44.
3476
30.
0900
00.
9297
0N
ew-
--
-
Var
iabi
leβ
Erro
reS
tand
ard
Val
ore
tP
r >
|t|
Inte
rc-4
.091
974.
4362
7-0
.920
000.
3648
0
Am
b16
.519
076.
8631
52.
4100
00.
0235
0
S-0
.000
180.
0001
1-1
.620
000.
1172
0
A0.
0002
20.
0001
41.
5900
00.
1251
0
D-
--
-
R&
D-0
.000
450.
0017
2-0
.260
000.
7968
0
E0.
0000
70.
0000
61.
1700
00.
2529
0
Old
-5.3
0890
3.01
472
-1.7
6000
0.09
000
Ne
w-
--
-
(c)
(a)
(b)
123
L’applicazione dei modelli semplificati di regressione mostra che il sotto-indicatore
Ambientale influenza positivamente la redditività del capitale investito per tutti i periodi
in esame, tranne che per il confronto tra i risultati economici del 2009 e le variabili
indipendenti riferite all’esercizio 2007. Infatti, i coefficienti angolari del sotto-indicatore
relativo alle attività di tutela ambientale risultano sempre più significativi con la
progressiva esclusione delle due variabili di controllo, tanto che anche nella relazione
tra performance aziendali del 2009 ed i valori dei regressori al 2008, le iniziative di
responsabilità sociale suddette determinano effettivamente il ROA. Si nota, inoltre, che
la semplificazione del modello rende significativi anche i β di alcune variabili di
controllo. In particolare, la storicità viene confermata come caratteristica che incide
negativamente sui risultati d’impresa, mentre il numero dei dipendenti ha un’influenza
positiva. In generale, si rileva che le variabili indipendenti, anche quelle con coefficienti
angolari non significativi, mostrano un comportamento abbastanza univoco nel tempo
nella relazione con l’indice di redditività in analisi. Tuttavia, i valori del fatturato e del
totale dell’attivo invertono il segno che presentano con più continuità proprio nell’arco
temporale nel quale i relativi β diventano significativi con l’applicazione della
regressione semplificata. In effetti, nel modello senza New e debt to assets, la variabile
di controllo sales si relaziona positivamente ed in modo statisticamente significativo
con il ROA, solo quando è riferita ai valori del 2009 e l’indicatore economico –
finanziario è stato calcolato con i dati del 2010. Nello stesso periodo gli assets hanno un
coefficiente angolare negativo, con t-value minore di 0,05, mentre negli altri anni
presenta β positivi anche se mai significativi. La regressione senza la dummy New tra le
variabili dipendenti con i valori al 2010 e quelle indipendenti relative ai dati del 2009,
inoltre, presenta il maggior numero di coefficienti angolari significativi.
Il sotto-indicatore relativo alla dimensione ambientale della responsabilità sociale
conferma anche l’influenza sul ROS nell’analisi in cui quest’ultimo è riferito al 2008 ed
il primo all’esercizio 2007. Inoltre, questo confronto temporale evidenzia il nesso
positivo tra la stessa variabile indipendente ed il ROE. Tale relazione presenta un R2
con una efficacia esplicativa moderata (0,4211) ma non significativa (> 0,05) nel
modello di regressione completo (Tabella 4.10). L’eliminazione della variabile di
controllo New determina una leggera diminuzione del coefficiente di determinazione
che, tuttavia, diventa significativo, come riportato in Tabella 4.33. Quest’ultima, infine,
evidenzia che la variabile indipendente riferita alle iniziative di tutela ambientale ha un
valore di β positivo e significativo.
124
Infine, dai dati riportati in Tabella 4.34 emerge che il ROA del 2008 è positivamente
e significativamente associato anche con l’insieme delle iniziative di responsabilità
sociale sviluppate nell’esercizio 2007. Infatti, i risultati della regressione senza la
variabile New tra indicatore di RSI globale e la redditività del capitale investito relativi
ai suddetti esercizi mostrano una moderata efficacia esplicativa del modello (R2 =
0,4117 con p-value < 0,05) che può essere accettata perché significativa ed un
coefficiente angolare della variabile indipendente positivo e con t-value pari a 0,029.
Tabella 4.33 Analisi della regressione senza New tra sotto-indicatore Ambientale al 2007 e ROE al 2008
Analisi della varianza Origine DF Somma dei Media dei Valore
F Pr > F
quadrati quadrati Modello 7 146,948.00 20,993.00 2.52 0.042 Errore 25 208,670.00 8,346.79727
Totale corretto 32 355,618.00 Radice MSE 91.36081 R-quadro 0.4132
Media dipendente -1.08046 R-quadro corr
0.2489
Coeff var -8455.71971 Variabile DF Stima dei Errore Valore t Pr > |t|
parametri standard Interc 1 -177.13067 79.22342 -2.24 0.0345 Amb 1 289.43226 83.60588 3.46 0.0019
S 1 -0.002 0.00139 -1.44 0.163 A 1 0.00128 0.0017 0.75 0.4591 D 1 5.41239 34.04017 0.16 0.8749
R&D 1 -0.0379 0.0215 -1.76 0.0902 E 1 0.00111 0.00074867 1.49 0.1499
Old 1 -85.68441 37.72812 -2.27 0.032
125
Tabella 4.34 Analisi della regressione senza New tra indicatore RSI al 2007 e ROA al 2008
4.2.2 Discussione dei risultati e verifica delle ipotesi
Le analisi effettuate nel precedente paragrafo evidenziano che i modelli descritti
dalle formule da (2) a (9) sono maggiormente rappresentativi dell’associazione fra
l’insieme delle variabili indipendenti e di controllo individuate e le performance
d’impresa valutate con il ROA e con il ROS. Per il periodo 2007 – 2008 si ottiene uno
schema moderatamente efficace anche con il ROE. In particolare, l’utilizzo del ROS
come variabile dipendente mostra una certa continuità nei valori dei coefficienti di
determinazione, che sono perlopiù superiori al 50% e significativi. Tuttavia, dall’analisi
dei β si rileva che la redditività delle vendite dipende in gran parte degli investimenti in
ricerca e sviluppo e solo per il 2007 – 2008 è influenzata dalle iniziative di
responsabilità sociale volte alla tutela ambientale. Quest’ultime, comunque, si
dimostrano determinanti per la redditività netta del capitale investito, soprattutto quando
il modello di regressione viene semplificato attraverso l’esclusione di due variabili di
controllo. Risulta poco utili esprimere una valutazione sull’indicatore si RSI globale e
su quelli relativi alla dimensione Sociale interna e Sociale esterna in quanto i loro
coefficienti di determinazione non sono mai significativi nei modelli analizzati, ovvero
Analisi della varianza
Origine DF Somma dei Media dei Valore F
Pr > F quadrati quadrati
Modello 7 774.48685 110.64098 2.5 0.0431
Errore 25 1,106.69479 44.26779
Totale corretto 32 1,881.18164
Radice MSE 6.6534 R-quadro 0.4117 Media dipendente 3.74193 R-quadro
corr 0.247
Coeff var 177.80686
Variabile DF Stima dei Errore Valore t Pr > |t| parametri standard
Interc 1 -6.04124 5.18115 -1.17 0.2546
RSI 1 14.93715 6.45063 2.32 0.0291
S 1 -0.00001395 0.0000962 -0.15 0.8858
A 1 -0.00002416 0.00011898 -0.2 0.8407
D 1 1.24772 2.4828 0.5 0.6197
R&D 1 -0.0014 0.00156 -0.9 0.3772
E 1 0.00008117 0.00005561 1.46 0.1568
Old 1 -7.11355 2.83361 -2.51 0.0189
126
quelli con R2 superiore a 0,4 e significativo. In ogni caso, le iniziative di responsabilità
sociale rivolte agli stakeholder interni hanno valori di β sempre positivi, tranne che
nella relazione fra quest’ultimi riferiti al 2007 ed il ROS del 2010. Le attività definite
come Sociale esterno, invece, sono sempre associate negativamente con il suddetto
indice economico – finanziario. Questo sembra influenzare l’andamento del valore
totale della strategia di responsabilità sociale sviluppata dai gruppi chimici che presenta
una relazione negativa con la redditività delle vendite sia nel medio termine 2007 –
2010, sia nell’arco temporale 2008 – 2010. In quest’ultimi periodi il coefficiente di
determinazione dell’indicatore Ambientale calcolato con la regressione completa ha un
β positivo, ma il relativo t-value è superiore a quello del Sociale esterno. L’analisi
semplificata ha invece evidenziato che le iniziative di responsabilità sociale
complessivamente intese, riferite al 2007, influenzano positivamente e
significativamente il ROS, relativo al 2008.
I risultati ottenuti sono stati rielaborati e presentati in Tabella 4.35 per fornire con
immediatezza risposte puntuali alle ipotesi e alle domande di ricerca. Tale tabella
prende in considerazione i modelli con il ROA come variabile dipendente ed il sotto-
indicatore Ambientale come variabile dipendente perché hanno prodotto i risultati più
significativi in relazione agli obiettivi del presente studio. Questa evidenza consente di
verificare la prima ipotesi. Infatti, nessuno dei modelli di regressione costruiti e
specificati con le variabili di controllo più utilizzate nei precedenti studi quantitativi sul
business case per la RSI associa con continuità i risultati aziendali (espressi almeno da
uno degli indici economico – finanziari utilizzati) all’insieme delle iniziative di
responsabilità sociale delle imprese appartenenti all’industria chimica. Inoltre, la quasi
totalità dei β positivi e significativi del sotto-indicatore Ambientale ottenuti con il
modello semplificato applicato alla variabile dipendente ROA è una valida
dimostrazione della seconda e della terza ipotesi. Esiste, quindi, una dimensione della
responsabilità sociale, quella ambientale, che, attraverso una serie di iniziative
adeguatamente pianificate, migliora le performance aziendali. Infatti, è possibile
sostenere che le attività di tutela ambientale implementate dai grandi gruppi chimici
analizzati nel presente studio siano appropriate e rappresentative del settore perché
quest’ultimo risulta pioniere nella loro adozione. Nel tempo, inoltre, l’industria chimica
si è dimostrata proattiva nella salvaguardia del patrimonio naturale, ritenuto
particolarmente sensibile alla sua attività.
127
Modello 1: regressione con tutte le variabili di controllo Modello 2: regressione con Assets, Sales, Debt to Assets, R&D, Employees e Old come variabili di controllo Modello 3: regressione con Assets, Sales, R&D, Employees e Old come variabili di controllo
* t-value e p-value compresi tra 0,06 e 0,05 ** t- value e p-value inferiori a 0,05
Tabella 4.35 Coefficienti di determinazione ed angolari, con relativa significatività, del sotto-indicatore Ambientale nei diversi modelli e per tutti i periodi analizzati
Tuttavia, contrariamente a quanto assunto, le regressioni risultano particolarmente
efficaci nel rappresentare le relazioni di breve periodo, in quanto i coefficienti di
determinazione risultano più elevati. Il modello di medio termine, inoltre, ha prodotto i
valori di R2 più bassi fra quelli accettati per la successiva analisi dei coefficienti
angolari. Pertanto, è possibile affermare che le iniziative di responsabilità sociale volte
ad affrontare criticità specifiche di un determinato settore influenzano positivamente la
redditività aziendale, almeno nel breve periodo. In particolare, con riferimento
all’industria chimica, le attività volte a ridurre gli impatti ambientali di questo
comparto, da sempre ritenuto maggior causa di inquinamento, determinano una
maggiore efficienza della gestione interna. Il ROA, infatti, informa sull’adeguatezza
dell’allocazione delle risorse in funzione degli obiettivi d’impresa, ovvero se gli
investimenti effettuati sono stati in grado di generare un maggiore guadagno. Questo
significa che una strategia di RSI opportunamente pianificata per migliorare gli aspetti
socialmente più preoccupanti in relazione all’attività svolta incide direttamente sulla
capacità d’impresa di generare reddito, attraverso una migliore distribuzione degli
impieghi. Tali considerazioni, seppur estendibili solo ad un limitato arco temporale,
aggiungono un’evidenza positiva all’esistenza del business case per la responsabilità
sociale. In particolare, questi risultati evidenziano l’efficacia di studi più mirati, nei
quali le iniziative socialmente responsabili sono valutate in funzione della loro
Modello 1 Modello 2 Modello 3
R2 β Amb R2 β Amb R2 β Amb
X 2007, Y 2010 0.3953 5.84146 0.3947* 14.82232** 0.3874** 14.93775**
X 2008, Y 2010 0.4653** 17.5697** 0.463** 17.47085** 0.4607** 17.56285**
X 2009, Y 2010 0.5505** 21.20527** 0.5442** 21.10195** 0.5339** 21.39224**
X 2007, Y 2009 0.4852** 6.1603 0.4745** 1.33749 0.471** 6.37983
X 2008, Y 2009 0.493** 7.37458 0.4846** 7.5334** 0.4835** 7.58587**
X 2007, Y 2008 0.5056** 18.40538** 0.5032** 18.51914** 0.4965** 18.66239**
128
adeguatezza alle caratteristiche interne ed esterne all’azienda, quali, come in questo
caso, il settore economico di appartenenza.
129
Capitolo 5
CONCLUSIONI E SVILUPPI FUTURI
5.1 Alcune osservazioni conclusive e possibili implicazioni
L’obiettivo principale della presente ricerca è stato quello di dimostrare che le
iniziative di responsabilità sociale possono migliorare l’economicità delle imprese se
rispondono effettivamente alle preoccupazioni sociali generate dalle caratteristiche,
produttive ed, in generale, operative, di un determinato settore. A tal proposito, in una
prima fase è stata sviluppata un’analisi sistematica della letteratura che ha preso in
considerazione 121 articoli sull’analisi quantitativa del business case per la RSI e 73
studi sui fattori che influenzano l’adozione di pratiche socialmente responsabili e la
relativa efficacia, i cosiddetti determinanti della responsabilità sciale. Precedenti
rassegne della letteratura sullo stesso tema hanno evidenziato che la maggior parte delle
ricerche empiriche hanno verificato l’esistenza di una relazione positiva tra strategie di
responsabilità sociale e performance d’impresa. In realtà, i risultati del presente studio
indicano che c'è una scarsa evidenza di un legame consistente tra RSI e risultati
aziendali, mentre molti degli studi analizzati hanno dimostrato l'esistenza di un rapporto
parzialmente positivo. Questo significa che l'influenza della responsabilità sociale sulla
performance delle imprese varia in funzione di una molteplicità di cause. Fra
quest’ultime vi sono gli indicatori utilizzati per valutare sia le attività socialmente
responsabili, sia i risultati aziendali, nonché il metodo applicato per la verifica del
business case. Tuttavia, i diversi aspetti della responsabilità sociale, ovvero le sue
dimensioni, come ad esempio quella ambientale, svolgono un ruolo importante perché
ognuna influisce in modo peculiare sulla formazione dei risultati di business. In
particolare, vi è un grade sostegno teorico (Wood et al., 1995; Griffin et al., 1997) a
favore di una stretta relazione tra le caratteristiche del settore o del contesto operativo di
un’impresa e la specificità dimensionale delle iniziative socialmente responsabili.
Un’azienda, infatti, suscita preoccupazioni sociali ben definite sulla base delle criticità
dell’attività svolta e la strategia di RSI, pertanto, deve contemplare quegli aspetti e le
connesse questioni ritenuti più rilevanti dai propri stakeholder. Inoltre, l’analisi della
letteratura presentata nel Capitolo 2 ha evidenziato che anche i contributi più recenti
mostrano alcune criticità metodologiche che inficiano la validità dei risultati raggiunti.
130
Pertanto, la seconda fase della presente ricerca è stata dedicata allo sviluppo ed alla
successiva applicazione di un modello quantitativo adeguato a superare alcuni limiti dei
precedenti studi. Le limitazioni dei risultati raggiunti dagli studi precedenti evidenziano
che la verifica universalmente valida del business case per la RSI e poco perseguibile.
Per questo motivo, la domanda di ricerca ha indirizzato lo studio verso l’individuazione
di quegli aspetti della responsabilità sociale che in virtù della loro maggior criticità per
un determinato settore influenzano le performance d’impresa. Infatti, l’analisi è stata
circoscritta all’industria chimica e ha previsto l’applicazione della regressione lineare ad
un set di variabili dipendenti e indipendenti, nonché di controllo, fra quelle più utilizzate
negli studi selezionati per la revisione sistematica della letteratura. Le caratteristiche
delle produzioni, i rischi ambientali connessi e l’esperienza maturata dall’industria
chimica nella gestione degli impatti ambientali sostengono l’ipotesi che l’insieme delle
iniziative di responsabilità sociale volte alla riduzione dell’inquinamento e del consumo
di risorse naturali migliorano l’economicità delle imprese analizzate. La varietà dei
fattori esplicativi del rapporto tra risultati aziendali e responsabilità sociale, che sono
stati utilizzati nei precedenti studi econometrici come variabili di controllo, supporta
invece la necessità di una razionalizzazione di tali elementi. Molti di questi elementi,
infatti, vengono quantificati con le stesse grandezze e questo genera spesso risultati
poco interessanti e facilmente interpretabili, seppur significativi. Pertanto, sono state
applicate tre versioni del modello di regressione sviluppato, la prima comprensiva di
sette variabili di controllo, la seconda ne ha previste sei e la terza solo cinque. Sono
state eliminate quelle considerate una ripetizione di altre già incluse. L’analisi ha
verificato, inoltre, la relazione fra la responsabilità sociale e le sue diverse dimensioni e
quattro indicatori di redditività, ognuno dei quali presenta un aspetto peculiare
dell’economicità d’impresa. Infine, dalla letteratura ed anche dall’osservazione delle
pratiche reali è emerso che le iniziative socialmente responsabili possono richiedere un
tempo di pianificazione ed implementazione superiore al singolo esercizio e la loro
efficacia si esplica con l’integrazione nella strategia aziendale secondo una logica di
lungo termine. Il modello di regressione, infatti, ha considerato l’effetto ritardato di uno,
due e tre anni della RSI sulle performance d’impresa.
I risultati presentati e discussi nel Capitolo 4 confermano, ancora una volta, che la
relazione tra il complesso della strategia socialmente responsabile e le performance
d’impresa non è costante nel tempo e può variare da positiva a negativa in funzione
degli indicatori di redditività utilizzati. Tuttavia, lo studio mirato dell’influenza
131
specifica esercitata dalle attività riconducibili all’aspetto socialmente più critico di un
determinato settore ha portato ad alcune evidenze molto significative. Le iniziative di
tutela ambientale, infatti, portano ad un miglioramento costante nel tempo del ROA, che
esprime il rendimento di tutta l’attività d’impresa. La gestione strategica della
dimensione ambientale della responsabilità sociale – l’aspetto più significativo e critico
del rapporto tra le aziende chimiche, i loro stakeholder e la società in generale –
attraverso attività adeguatamente programmate e consolidate nel tempo ha positivi
riflessi sull’efficacia interna dell’impresa perché contribuisce all’ottimizzazione delle
risorse. Tale risultato, già evidente con la regressione completa con sette variabili di
controllo, è ancor più significativo nella versione più semplificata, senza che il modello
perda efficacia nel rappresentare la realtà. Pertanto, le tre ipotesi di ricerca risultano
sostanzialmente verificate. Il modello di analisi applicato nel presente studio ha anche
una possibile validità predittiva perché consente efficacemente di individuare gli aspetti
della responsabilità sociale e le collegate iniziative che migliorano le performance
aziendali ed, in particolare, quali benefici apportano. In questo modo, i risultati
rispondono anche alle domande di ricerca. In generale, gli esiti di questo studio indicano
che l’integrazione delle preoccupazioni sociali nella strategia aziendale porta concreti
vantaggi economici per le imprese. Tuttavia, questo presuppone, in primo luogo, la
conoscenza approfondita delle istanze provenienti dagli stakeholder, che variano tra i
settori in funzione delle diverse criticità operative, e richiede, inoltre, la pianificazione
di una serie di attività sulle quali costantemente investire per migliorare le performance
di anno in anno. Le imprese, quindi, attraverso il consolidamento di obiettivi sociali
specifici possono ottenere vantaggi economici in termini di efficienza interna, grazie ad
una migliore allocazione delle risorse. I risultati ottenuti e le considerazioni sopra
esposte possono avere alcune implicazioni sia da un punto di vista pratico ed operativo,
sia da quello teorico. Infatti, sulla base di quanto emerso nel presente studio
imprenditori ed amministratori possono orientare le proprie scelte in tema di
responsabilità sociale verso quelle iniziative maggiormente strategiche per il settore di
appartenenza e convogliare gli investimenti verso l’aspetto più critico del rapporto con
gli stakeholder. Questo comporta, in riferimento al settore analizzato, che le aziende
chimiche dovranno riorganizzare le attività relative alle dimensioni più sociali della loro
strategia complessiva di RSI in funzione degli obiettivi di sostenibilità ambientale. Ne
consegue che le prime non dovranno essere eliminate, ma progettate per soddisfare i
secondi. In questo modo, anche le iniziative meno efficienti potrebbero acquisire
132
maggior valore. Il coinvolgimento dei dipendenti, ad esempio, potrebbe essere
sviluppato su temi di eco-sostenibilità, mentre la disclosure dovrebbe dare maggior
evidenza agli investimenti effettuati in campo ambientale. In ogni caso, le attività
puramente filantropiche potrebbero generare una certa diffidenza negli stakeholder di
aziende così grandi e diffuse in tutte il mondo, con un alto impatto ambientale ed elevati
consumi di risorse. Pertanto, l’approccio seguito nel presente studio, ovvero la
valutazione multidimensionale delle iniziative di responsabilità sociale e la
ponderazione per settore, può risultare utile a manager ed imprenditori per la
definizione dei livelli adeguati di RSI e per la scelta delle relative attività.
Gli esiti della presente ricerca, inoltre, sostengono alcune impostazioni teoriche sulla
relazione tra responsabilità sociale e performance d’impresa. In particolare, i risultati
evidenziano che il miglioramento delle condizioni di efficienza interna scaturisce da
quelle iniziative più adeguate a rispondere alle preoccupazioni sociali connesse
all’ambito operativo dell’azienda. Le attività socialmente responsabili, infatti, sono state
valutate in funzione dello specifico rapporto tra l’azienda ed i suoi stakeholder
attraverso la focalizzazione industriale. Quest’ultima ha permesso di individuare le
tematiche sociali più critiche per un determinato comparto produttivo in relazione
all’attività svolta. In tal modo, lo studio condivide la posizione teorica che prescrive
l’analisi approfondita delle relazioni tra l’impresa ed i suoi portatori di interessi per la
definizione di una strategia di responsabilità sociale efficace per la creazione di rapporti
win-win. Pertanto, viene meno la necessità di verificare l’esistenza di una relazione
assoluta tra attività socialmente responsabili e performance d’impresa ed emerge quella
di capire le motivazioni sottostanti tale rapporto, così come condiviso recentemente da
molti autori (Lee, 2008; Perrini et al., 2009). A tal proposito, Porter e Kramer (2006)
sostengono che il modello di business attuale basato sulla concorrenza con la società – e
non sulla relazione – ha causato la diminuzione dell’efficacia delle iniziative di RSI.
Quest’ultime sono spesso lontane dalle strategie aziendali perché considerate come una
condizione necessaria per il successo. Tale distanza vanifica qualsiasi opportunità per le
imprese di portare benefici alla società e, quindi, a loro stesse. Per questi motivi, le
imprese dovrebbero interpretare la responsabilità sociale come una dimensione
fondamentale della loro strategia e, quindi, del loro agire (Porter et al., 2006).
133
5.2 Limitazioni e ricerche future
Il presente studio contribuisce alla verifica del business case per la responsabilità
sociale attraverso l’evidenza di una relazione positiva tra le iniziative di tutela
ambientale attivate dall’industria chimica e il miglioramento delle condizioni di
efficienza interna. Tuttavia, anche questo lavoro mostra alcuni limiti metodologici sia
nello svolgimento della revisione sistematica della letteratura, sia nell’analisi
quantitativa per la dimostrazione delle ipotesi e delle domande di ricerca. La prima,
infatti, pur con alcuni spunti di originalità utilizza un procedimento di analisi dei
contenuti soprattutto qualitativo. Quest’ultimo è simile a quello definito da Orlitzky et
al. (2003) come vote-counting. Tale metodo non risolve gli errori dei precedenti studi e,
quindi, risulta poco valido per giungere a risultati e proposizioni definitive (Orlitzky et
al., 2003, p. 426). In realtà, come già discusso, anche la meta-analisi sviluppata da
Orlitzky et al. (2003) presenta alcune criticità in merito all’interpretazione dei risultati
raggiunti sull’esistenza di una relazione positiva ed universale tra RSI e performance
d’impresa. Inoltre, le precedenti analisi della letteratura prese come riferimento per la
presente non avevano considerato in modo estensivo le limitazioni e le raccomandazioni
per le future ricerche degli articoli selezionati, così come l'interpretazione ampia del
business case e le determinanti della responsabilità sociale. La soggettività nella scelta
delle parole chiave e le restrizioni di accesso ai database limitano anche l’oggettività del
protocollo di selezione degli articoli ed hanno determinato la probabile esclusione di
molti studi importanti. In effetti, il metodo utilizzato ha selezionato in maggior misura
gli articoli più recenti e pochi di quelli presenti nelle precedenti revisioni della
letteratura considerate come riferimento. Infine, gli studi individuati presentano
un’ampia eterogeneità nei metodi utilizzati e ‘questo rende il confronto dei risultati
molto difficile’ (Van Beurden et al., 2008, p. 419). Per superare questo problema, gli
articoli sono stati raggruppati in base al metodo ed alle variabili utilizzate. In
riferimento all’applicazione proposta per la dimostrazione del business case per la RSI,
si rilevano limitazioni relative al metodo utilizzato per analizzare il rapporto tra
responsabilità sociale e risultati aziendali, alla valutazione delle attività socialmente
responsabili e, infine, alla rilevanza statistica dei dati utilizzati. A tal proposito, infatti, il
campione di imprese chimiche studiate è stato scelto e non deriva da un processo di
selezione casuale. In secondo luogo, il periodo analizzato è molto breve, pertanto,
sarebbe opportuno applicare l’analisi anche agli effetti di lungo termine della
134
responsabilità sociale sulle performance aziendali. Per quanto riguarda il metodo, non
sono stati esaminati alcuni possibili elementi di moderazione del rapporto tra RSI e
risultati d’impresa, quali, ad esempio, la customer satisfaction o la fiducia verso la
marca o un’azienda Quest’ultimi sono positivamente influenzati dalle iniziative di
responsabilità sociale, come dimostrato dall’analisi sistematica della letteratura, e
possono portare concreti benefici economici per l’azienda perché contribuiscono a
creare valore nel tempo. L’alta correlazione tra le variabili indipendenti, inoltre, può
portare a problemi di mal condizionamento con un’alta varianza dei regressori che
limita la significatività dei relativi coefficienti. Potrebbe essere opportuno, quindi,
l’utilizzo di altri modelli di regressione che superano questa problematica, come la
partial least square. Infine, l’indicatore di responsabilità sociale risente comunque di
valutazioni personali nella scelta delle iniziative da includere anche se l’utilizzo di
numerose variabili dicotomiche ne rende più oggettiva la successiva quantificazione.
Tuttavia, la soggettività nella valutazione delle strategie socialmente responsabili è un
problema ricorrente anche fra gli strumenti più diffusi, quali gli indici basati sul metodo
KLD ed il Dow Jones Sustainability Stock Index, come evidenziato a proposito dei
limiti dei precedenti studi sul business case per la RSI.
I risultati della presente ricerca evidenziano che l’esistenza di una relazione positiva
tra iniziative di responsabilità sociale e performance d’impresa dipende da una
molteplicità di fattori che, spesso, non sono adeguatamente considerati nelle
metodologie di analisi più utilizzate. Quest’ultime, infatti, limitano la validità e, quindi,
l’estendibilità dei risultati raggiunti. Tuttavia, il presente contributo dimostra che le
strategie di responsabilità sociale possono effettivamente portare alcuni benefici alle
imprese e, risolvere, al contempo, alcuni problemi di tipo sociale ed etico che
interessano il rapporto tra azienda e stakeholder. Le ricerche future potranno tener conto
di questi risultati per individuare approcci più adeguati allo studio del business case per
la RSI. A tal proposito, molti autori negli anni più recenti hanno individuato un nuovo
obiettivo di analisi, ovvero la comprensione del modo in cui le imprese possono
efficacemente rispondere alle preoccupazioni sociali attraverso la loro integrazione nella
strategia competitiva, in modo da poter conseguire anche vantaggi economici (Perrini et
al., 2009). Per soddisfare tale esigenza conoscitiva possono risultare validi il case study
e gli studi sulla percezione. Quest’ultime, in particolare, possono considerare in modo
appropriato tutti gli aspetti della responsabilità sociale in relazione alle caratteristiche
dei diversi gruppi di portatori di interessi. Nella valutazione dell’efficacia delle strategie
135
di RSI l’opinione degli amministratori è fuorviante perché tali soggetti ne definiscono il
livello di implementazione. Tuttavia, il giudizio dei manager può essere utile per
analizzare le performance di natura non strettamente economica. Tali soggetti, infatti,
devono continuamente monitorare anche una serie di risultati intangibili dell’attività
aziendali, quali, ad esempio, la soddisfazione dei clienti e dei dipendenti, la notorietà
della marca, la fiducia suscitata nelle istituzioni e nei finanziatori. Questi fattori sono
positivamente influenzati dalle iniziative di responsabilità sociale, così come dimostrato
dall’analisi degli articoli relativi alla visione ampia del business case per la RSI, e
contribuiscono alla creazione di un vantaggio competitivo duraturo (Jones, 1995).
Pertanto, l’analisi della percezione degli amministratori consente di valutare gli
eventuali vantaggi, economici e non, della responsabilità sciale, ma non informa
correttamente sulla sua capacità di rispondere alle preoccupazioni sociali. Quest’ultima
può essere adeguatamente indagata con il case study perché questo metodo semplifica
l’analisi delle diverse attività di RSI in funzione delle relazioni specifiche fra azienda e
stakeholder. Inoltre, il campo di indagine ristretto consente di apprezzare il livello di
integrazione della responsabilità sociale nei valori e nella strategia di impresa. A tale
proposito Lopez et al. (2007) sostengono che le iniziative socialmente responsabili
portano positive ricadute per le imprese se effettivamente sono parte della strategia
globale di un’azienda. Infatti, il case di study consente di estendere l’indagine a tutti gli
stakeholder e, al contempo, differenziarla sulla base di caratteristiche di ciascuna azione
di RSI. Le future ricerche orientate alla verifica e alla comprensione del business case
della responsabilità sociale, infine, potrebbero combinare i case study e la Social
Network Analysis (SNA) per la valutazione delle iniziative socialmente responsabili.
Infatti, la SNA, che è ancora poco applicata in questo campo, può misurare in modo
adeguato l’intensità della relazione tra le imprese ed i suoi portatori di interesse. Le
differenze nella percezione delle iniziative socialmente responsabili da parte degli
stakeholder, da un lato, e dei dirigenti e manager, dall'altro, consente di valutare
l’efficacia di tali azioni nel soddisfare le diverse preoccupazioni sociali. Il confronto tra
i risultati raggiunti con la SNA e le performance impresa, in senso ampio, contribuisce
alla verifica del business case per la responsabilità sociale e alla comprensione delle
dinamiche sottostanti, ovvero del modo in cui si può realizzare. Tuttavia, queste
proposte metodologiche per migliorare le ricerche future sul business case per la RSI
conducono a risultati poco generalizzabili. Secondo Salzmann et al. (2005, p. 33),
infatti, i case study non sono rappresentativi, così come la focalizzazione settoriale
136
oggetto del presente studio. In ogni caso, se il complesso delle iniziative socialmente
responsabili scaturisce dall’integrazione delle preoccupazioni sociali nella strategia
aziendale, la RSI è parte integrante di quest’ultima. Il livello di implementazione della
responsabilità sociale, quindi, dipende dalle opportunità e dai rischi che un’impresa
intende perseguire ed affrontare, alla stregua di ogni altra strategia (Vogel, 2005). A tal
proposito, Vogel (2005, p. 27) sostiene che ‘non c’è alcuna ragione per la quale è logico
aspettarsi una convergenza delle iniziative di RSI, non più di quanto siano possibili
analogie fra qualsiasi altra strategia’ perché quest’ultima perderebbe il suo stesso
significato. Pertanto, per ottenere un concreto vantaggio competitivo ogni azienda
definisce, o dovrebbe definire, le attività socialmente responsabili sulla base delle
proprie peculiarità strategiche. In tal modo, risulta impossibile dimostrare la validità
universale del business case con metodi quantitativi perché le strategie di responsabilità
sociale – l’insieme delle sue azioni e la relativa intensità – variano fra le imprese ed i
modelli econometrici non riescono a considerare le singole specificità. Le suddette
analisi, inoltre, non rilevano i possibili miglioramenti del comportamento aziendale nei
confronti delle problematiche sociali ed i benefici per l’impresa che ne possono
scaturire.
137
APPENDICE
Tavola 2.1 Operazionalizzazione del contenuto degli articoli sul «business case for
CSR»
Etichetta colonne per articoli business case for CSR Stringhe operative
Main Objectives
Narrow view
Narrow view and CFP as an antecedent of CSR
Narrow and broad view and CFP as an antecedent of CSR
Narrow and broad view
Research question Defined or Undetected
Hypotheses Defined or Undetected
Methodology
Matching method
Mathematical model
Statistical analysis
Econometric model
Statistical analysis
Survey
CSP measures
CSR tool
Disclosure
CSR events
CSR indices
CSR perception
Social Responsible Investments/Funds
Firm performance measures
Accounting-based measure
Perceptual measure of financial performance
Perceptual measure of non-financial performance
Market-based measure
Control variables
Internal features of firm
Industry and market driven factors
Context influences
138
Tavola 2.1 (segue) Operazionalizzazione del contenuto degli articoli sul «business
case for CSR»
Etichetta colonne per articoli business case for CSR Stringhe operative
Country In extenso
Industry In extenso
Summary of results
No definitive results (partial positive)
Non-significant relationship
Positive results
Main limitations
Lack of financial performance data
Single country analysis
Lack of some control variables
Non-complete measure of CSR
Non-objective measure of CSR
Sample limited by the availability of data.
Restricted period
Results limited by the method
Sample limited by the firm characteristics.
Undetected
Future research
Analysis of the relationship between business and society
Complete measure of CSR.
Analysis of causality
CSR optimum level
Industry-specific measure of CSR
Larger sample
Longer period
Focus on a specific industry
More control variables
Reverse relationship
More countries
Smaller firms
Longer period
Objective measure of CSR
Relationship with non-financial performance
Undetected
139
Tavola 2.2 Principali gruppi di determinanti per la RSI
Orig
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140
Tavola 3.1 Definizione del campione: selezione dei membri corporate del Cefic
S: scartata
Membri corporate Responsabile strategia RSI Sede Descrizione
azienda Note Motivazione dello scarto
Akzo Nobel N.V. Akzo Nobel N.V. NL HOLDING Ok
Albemarle Europe sprl Albemarle Corporation USA Filiale EU Ok
Arch Chemicals Inc Arch Chemicals Inc. USA HOLDING Ok
Arkema Arkema F HOLDING Ok
Ashland Ashland Inc. USA Filiale EU Ok
AstraZeneca AstraZeneca UK-S HOLDING Ok
BASF SE BASF SE D HOLDING Ok
Bayer Bayer D HOLDING Ok
Borealis GmbH Borealis GmbH A HOLDING S Gruppo non quotato
BP Chemicals Bp plc UK-S Special core S Holding non iscritta CEFIC
Celanese GmbH Celanese Corporation USA Filiale EU Ok
Chemtura Chemtura Inc. USA HOLDING Ok
Chevron Phillips Chemical Chevron Phillips Chemical Company
USA Filiale EU S Gruppo non quotato
Clariant International Ltd Clariant Ltd CH HOLDING Ok
Cognis GmbH & Co. KG BASF SE D CSR=BASF S CSR=BASF
Cristal Global Cristal Global KSA Filiale EU S Gruppo non quotato
Dow Corning Dow Corning Corporation USA Filiale EU S Gruppo non quotato
Dow Europe SA The Dow Chemical Company
USA Filiale EU Ok
DSM NV DSM NV NL HOLDING Ok
Du Pont de Nemours International SA
Du Pont USA Filiale EU Ok
Eastman Chemical BV Eastman Chemical Company
USA Filiale EU Ok
Evonik Industries AG Evonik Industries D HOLDING Ok
ExxonMobil Chemical Europe Inc.
Exxon Mobil Corporation USA Special core S Holding non iscritta CEFIC
FMC Foret FMC Corporation USA Special core S Holding non iscritta CEFIC
Honeywell Specialty Materials
Honeywell International Inc.
USA Special core S Holding non iscritta CEFIC
Huntsman Huntsman International LLC. USA Filiale EU Ok
INEOS Paraform GmbH & Co. KG
INEOS Group Limited UK Special core S Holding non iscritta CEFIC
141
Tavola 3.1 (segue) Definizione del campione: selezione dei membri corporate del Cefic
S: scartata
Membri corporate Responsabile strategia RSI Sede Descrizione azienda
Note Motivazione dello scarto
Kemira Oyj Kemira SF HOLDING Ok
Kuraray Europe Kuraray JP Filiale EU Ok Lanxess Deutschland GmbH
Lanxess Deutschland GmbH D HOLDING OK
Lubrizol The Lubrizol Corporation USA Filiale EU Ok
Lucite International Lucite International UK HOLDING S Gruppo non quotato
LyondellBasell LyondellBasell USA Filiale EU S Gruppo non quotato
MAPEI Mapei Spa I HOLDING S Gruppo non quotato
Merck KGaA Merck KGaA D HOLDING Ok
Mexichem UK Ltd Mexichem MEX
Filiale EU S RSI solo 2009/10
Novartis International AG
Novartis International AG CH HOLDING Ok
OMV Refining & Marketing GmbH
OMV Group A Special core S Holding non iscritta CEFIC
Oxea GmbH OXEA SARL LUX HOLDING S Gruppo non quotato
Perstorp AB Perstorp AB SW HOLDING S Gruppo non quotato
Polimeri Europa S.p.A. Eni Spa I Special core S Holding non iscritta CEFIC
Procter & Gamble SA Procter & Gamble USA Filiale EU Ok
Repsol YPF Repsol YPF E HOLDING ok
Rhodia Rhodia F HOLDING ok
Rio Tinto Borax Borax USA Filiale EU S Gruppo non quotato
SABIC Europe Saudi Basic Industries Corporation (SABIC)
KSA Filiale EU Ok
Sanofi-Aventis Sanofi F HOLDING Ok
Shell Chemicals Ltd Shell NL Special core S Holding non iscritta CEFIC
Solvay SA Solvay SA B HOLDING ok
Styron Styron USA HOLDING S Gruppo non quotato
Sumitomo Chemical Co. Ltd
Sumitomo Chemical Co. Ltd JP HOLDING Ok
TOTAL TOTAL F HOLDING Ok
TVK MOL HU Special core S Holding non iscritta CEFIC
Unilever Unilever Group NL-UK
HOLDING Ok
Wacker Chemie AG Wacker Chemie AG D HOLDING Ok
142
Tavola 3.2 Alpha di Cronbach per tutti item per indicatore RSI totale, anno 2007
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Tavola 3.4 Alpha di Cronbach per tutti item per indicatore RSI totale, anno 2009
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Tavola 3.5 Alpha di Cronbach per tutti item per sotto-indicatore Sociale interno, anni 2007, 2008, 2009
Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata
Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta
eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale
diversity_prg1 0.575055 0.619444 0.598674 0.618907 2007 diversity program
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Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata
Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale diversity_prg2 0.57572 0.640038 0.610488 0.642346 2008 diversity
program employment_engagement2 0.559195 0.650995 0.5454 0.680064 2008 employment
engagement talent_developement2 0.571042 0.656557 0.576349 0.66232 2008 talent
developement Sust_perf_suppliers2 0.423871 0.741818 0.421894 0.747518 2008 Sustainability
performance of suppliers
Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata
Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale diversity_prg3 0.546606 0.58134 0.619517 0.599257 2009 diversity
program employment_engagement3 0.573886 0.557692 0.560816 0.635628 2009 employment
engagement talent_developement3 0.546073 0.605096 0.584373 0.621194 2009 talent
developement Sust_perf_suppliers3 0.325735 0.759446 0.3125 0.775135 2009 Sustainability
performance of suppliers
146
Tavola 3.6 Alpha di Cronbach per tutti item per sotto-indicatore Sociale esterno, anni 2007
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Tavola 3.7 Alpha di Cronbach per tutti item per sotto-indicatore Sociale esterno, anni 2008
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Tavola 3.8 Alpha di Cronbach per tutti item per sotto-indicatore Sociale esterno, anni 2009
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Tavola 3.9 Alpha di Cronbach per tutti item per sotto-indicatore Ambientale, anni 2007, 2008, 2009
Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale Emission1 0.744189 0.723872 0.822886 0.787666 2007 Emission
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Energy_Efficiency1 0.744189 0.723872 0.822886 0.787666 2007 Energy Efficiency
Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale Emission2 0.786672 0.696805 0.871103 0.774845 2008 Emission
Waste2 0.688315 0.706767 0.750009 0.80807 2008 Waste Biodiversity2 0.275797 0.907801 0.267292 0.923252 2008 Biodiversity
manag_scarce_resources2 0.645392 0.713725 0.676277 0.827416 2008 managing scarce resources
Energy_Efficiency2 0.786672 0.696805 0.871103 0.774845 2008 Energy Efficiency
Coefficiente Alpha di Cronbach con variabile eliminata Variabile Variabili grezze Variabili standardizzate Etichetta eliminata Correlazione Alpha Correlazione Alpha
con totale con totale Emission3 0.809835 0.704261 0.893063 0.795097 2009 Emission
Waste3 0.712906 0.713725 0.768356 0.827416 2009 Waste Biodiversity3 0.252192 0.936725 0.248482 0.943823 2009 Biodiversity
manag_scarce_resources3 0.712906 0.713725 0.768356 0.827416 2009 managing scarce resources
Energy_Efficiency3 0.809835 0.704261 0.893063 0.795097 2009 Energy Efficiency
150
Tavola 3.10 Statistica descrittiva indicatore e sotto-indicatori di responsabilità sociale, anni 2007-2009
Tavola 3.11 Statistica descrittiva variabili dipendenti, anni 2008-2010
Anno Q4 Q350%
MedianaQ1 Media
Deviazione std
Varianza
2007 1 1 0.75 0.25 0.6818182 0.3381517 0.1143466
2008 1 1 0.75 0.5 0.719697 0.3292841 0.108428
2009 1 1 1 0.75 0.7954546 0.2826669 0.0799006
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2009 1 0.857143 0.714286 0.571429 0.6969697 0.2307861 0.0532622
2007 1 0.9 0.5 0.2 0.5 0.3553168 0.12625
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2009 1 0.9444444 0.7222222 0.5 0.6969697 0.2657431 0.0706194
Sociale Interna
Ambientale
Sociale Esterna
Totale RSI
Anno Q4 Q3 50% Mediana Q1 Media Deviazione std Varianza
2008 8.84 2.44 1.65 0.47 1.61 2.24 5
2009 6.61 2.44 1.35 0.48 1.56 1.92 3.67
2010 21.85 4.56 2.91 1.51 3.56 4.1 16.78
2008 154.4 18.22 10.55 4.96 -1.08 105.42 11113.06
2009 85.27 14.79 7.17 3.46 9.27 20.92 437.66
2010 40.71 21.52 15.49 8.13 11.42 24.77 613.58
2008 14.62 6.76 3.92 2.35 3.74 7.67 58.79
2009 13.74 5.92 2.75 0.79 3.04 4.88 23.84
2010 14.74 8.08 6.69 3.48 6.15 5.91 34.9
2008 28.94 14.97 8.95 4.9 8.93 9.48 89.9
2009 41.04 9.87 7.25 2.95 8.93 9.75 94.98
2010 41.67 14.76 11.52 7.7 12.78 8.6 74
Earning per share in €
ROE netto (% ) (Net Income/Total Equity)
ROA (%) (Net income/Total assets)
ROS
151
Tavola 3.12 Statistica descrittiva variabili di controllo, anni 2007-2009
Ann
oQ
4Q
35
0%
M
edia
naQ
1M
edi
aD
evia
zion
e
std
Var
ianz
a
2007
158,
752.
0027
,780
.05
8,75
7.00
4,70
2.00
20,5
06.2
929
,793
.20
887,
634,
918.
5620
0817
9,97
6.00
27,5
68.0
09,
297.
004,
639.
1021
,804
.56
33,2
71.6
41,
107,
001,
803.
4720
0913
1,32
7.00
29,3
06.0
07,
866.
003,
719.
3018
,772
.77
25,
572.
3265
3,94
3,42
8.75
2007
113,
541.
0037
,302
.00
9,82
8.00
4,14
8.91
24,4
62.1
829
,070
.31
845,
083,
007.
0420
0811
8,31
0.00
36,1
42.0
012
,264
.00
3,92
3.82
24,5
21.6
029
,337
.36
860,
680,
452.
7420
0912
7,75
3.00
47,3
32.2
012
,546
.00
4,03
4.38
27,0
84.0
531
,887
.81
1,01
6,83
2,27
4.62
2007
3.33
2.13
1.72
1.52
1.86
0.52
0.27
2008
3.31
1.82
1.58
1.42
1.71
0.52
0.27
2009
3.15
1.82
1.61
1.45
1.7
0.45
0.21
2007
4,69
1.79
952.
2215
866
775.
391,
276.
001,
628,
180.
0220
084,
906.
9992
715
0.19
7378
7.05
1,28
5.64
1,65
2,86
0.85
2009
5,35
4.97
987.
9715
2.07
7380
0.61
1,31
9.72
1,74
1,66
6.5
720
0717
5,00
0.00
60,0
00.0
024
,691
.00
11,7
00.0
042
,385
.58
43,2
68.0
41,
872,
123,
501.
8120
0817
4,00
0.00
60,0
00.0
025
,588
.00
11,9
00.0
042
,760
.27
43,1
60.0
01,
862,
785,
758.
7020
0916
8,00
0.00
58,0
00.0
026
,902
.00
12,0
00.0
042
,800
.15
43,
496.
581,
891,
952,
309.
571
10
00.
3939
394
0.49
6197
660.
2462
1212
11
00
00.
2424
242
0.43
5194
140.
1893
9393
9N
ew
ent
ry c
ompa
nie
s
Tota
l sal
es
in M
€
Tota
l as
sets
in M
€
De
bt to
as
sets
in %
R&
D e
xpe
nses
in M
€
Tota
l em
ploy
ees
Old
com
pani
es
152
Tavola 4.1 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed il sotto-indicatore Ambientale relativo al 2009
X 2009, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -1.37996 6.76725 -0.20000 0.84010
Amb 8.23048 6.50844 1.26000 0.21820
S 0.00003 0 00001 2.28000 0.03180
A -0.00003 0.00007 -0.40000 0.69070
D 2.57435 2.95519 0.87000 0.39230
R&D 0.00332 0.00149 2.22000 0.03 90
E 0.00001 0.00005 0.16000 0.87660
Old -0.53602 3.05527 -0.18000 0.86220
New 3.63641 3.63911 1 0.3276
X 2009, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 1.52289 6.11182 0.25000 0.80530
Amb 7.98352 6.50 5 1.23000 0.23100
S 0.00003 0.00001 2.24000 0.03420
A -0.00004 0.00007 -0.58000 0.56400
D 1.66816 2.81252 0.59000 0.55840
R&D 0.00411 0.00127 3.25000 0.0033
E 0.00001 0.00005 0.16000 0.87370
Old -2.06795 2.64272 -0.78000 0.44130
New - - - -
X 2009, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 3.96690 4.45725 0.89000 0.38160
Amb 8.30659 6.39941 1.30000 0.20570
S 0.00003 0.00001 2.44000 0.02210
A -0.00004 0.00007 -0.58000 0.56530
D - - - -
R&D 0.00441 0.00115 3.84000 0.00070
E 0.00000 0.00005 0.08000 0.93850
Old -1.98772 2.60615 -0.76000 0.45250
New - - - -
(a) (b)
(c)
153
Tavola 4.2 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed il sotto-indicatore Ambientale relativo al 2008
X 2008, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -1.83311 5.72139 -0.32000 0.75140
Amb 9.08290 5.62783 1.61000 0.11960
S -0.00011 0.00008 -1.35000 0.19050
A 0.00013 0.00011 1.09000 0.28520
D 0.22153 2.43915 0.09000 0.92840
R&D 0.00384 0.00159 2.41000 0.02400
E 0.00003 0.00005 0.60000 0.55510
Old -3.48423 2.92799 -1.19000 0.24570
New 1.24569 3.45457 0.36000 0.72160
X 2008, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -0.87451 4.97735 -0.18000 0.86190
Amb 8.94659 5.51655 1.62000 0.11740
S -0.00012 0.00008 -1.39000 0.17580
A 0.00012 0.00011 1.09000 0.28610
D -0.05616 2.27377 -0.02000 0.98050
R&D 0.00410 0.00139 2.95000 0.00680
E 0.00003 0.00005 0.62000 0.54140
Old -4.02536 2.47004 -1.63000 0.11570
New - - - -
X 2008, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -0.96241 3.41184 -0.28000 0.78010
Amb 8.93835 5.39960 1.66000 0.10990
S -0.00011 0.00008 -1.44000 0.16060
A 0.00012 0.00011 1.14000 0.26280
D - - - -
R&D 0.00410 0.00134 3.06000 0.00510
E 0.00003 0.00005 0.65000 0.52240
Old -4.02100 2.41591 -1.66000 0.10800
New - - - -
(a) (b)
(c)
154
Tavola 4.3 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed il sotto-indicatore Ambientale relativo al 2008
X 2008, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 7.08429 6.25314 1.13000 0.26840
Amb 2.51684 6.15087 0.41000 0.68600
S -0.00015 0.00009 -1.62000 0.11770
A 0.00023 0.00013 1.84000 0.07750
D 0.54962 2.66584 0.21000 0.83840
R&D 0.00272 0.00174 1.56000 0.13070
E -0.00002 0.00005 -0.46000 0.65190
Old -1.91499 3.20012 -0.60000 0.55520
New 1.33471 3.77563 0.35000 0.72680
X 2008, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.11139 5.43937 1.49000 0.14840
Amb 2.37079 6.02862 0.39000 0.69750
S -0.00015 0.00009 -1.67000 0.10660
A 0.00023 0.00012 1.86000 0.07510
D 0.25209 2.48483 0.10000 0.92000
R&D 0.00301 0.00152 1.98000 0.05900
E -0.00002 0.00005 -0.46000 0.65250
Old -2.49480 2.69933 -0.92000 0.36420
New - - - -
X 2008, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.50600 3.72926 2.28000 0.03100 Amb 2.40776 5.90196 0.41000 0.68660 S -0.00015 0.00009 -1.76000 0.08980 A 0.00023 0.00012 1.99000 0.05730 D - - - - R&D 0.00304 0.00146 2.08000 0.04790 E -0.00002 0.00005 -0.49000 0.62550 Old -2.51437 2.64068 -0.95000 0.34980 New - - - -
(a) (b)
(c)
155
Tavola 4.4 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed il sotto-indicatore Ambientale relativo al 2007
X 2007, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 6.28969 6.15490 1.02000 0.31700
Amb 2.44515 5.92064 0.41000 0.68330
S -0.00015 0.00010 -1.57000 0.13040
A 0.00021 0.00012 1.77000 0.08880
D 0.99470 2.48760 0.40000 0.69280
R&D 0.00292 0.00169 1.72000 0.09750
E -0.00002 0.00005 -0.34000 0.73770
Old -2.08862 3.00921 -0.69000 0.49430
New 1.09436 3.64020 0.30000 0.76630
X 2007, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 7.05713 5.49773 1.28000 0.21100
Amb 2.34037 5.80185 0.40000 0.69010
S -0.00016 0.00010 -1.61000 0.11920
A 0.00021 0.00012 1.79000 0.08620
D 0.80520 2.36223 0.34000 0.73610
R&D 0.00314 0.00149 2.10000 0.04570
E -0.00002 0.00005 -0.33000 0.74240
Old -2.50755 2.61815 -0.96000 0.34740
New - - - -
X 2007, Y 2010 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.42858 3.68238 2.29000 0.03050 Amb 2.42764 5.69683 0.43000 0.67350 S -0.00016 0.00009 -1.71000 0.09920 A 0.00022 0.00011 1.91000 0.06660 D - - - - R&D 0.00325 0.00143 2.27000 0.03170 E -0.00002 0.00005 -0.44000 0.66480 Old -2.29955 2.50240 -0.92000 0.36660 New - - - - (c)
156
Tavola 4.5 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa, (b) senza variabile di controllo New e (c) senza debt to assets, con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed il sotto-indicatore Ambientale relativo al 2007
X 2007, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -2.34404 5.60047 -0.42000 0.67930 Amb 7.65128 5.38730 1.42000 0.16840 S -0.00011 0.00009 -1.26000 0.22140 A 0.00011 0.00011 1.02000 0.31890 D 0.91768 2.26351 0.41000 0.68880 R&D 0.00413 0.00154 2.69000 0.01290 E 0.00003 0.00005 0.62000 0.54120 Old -3.02656 2.73814 -1.11000 0.28000 New 1.05036 3.31229 0.32000 0.75390
X 2007, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -1.60745 5.00355 -0.32000 0.75070 Amb 7.55072 5.28033 1.43000 0.16510 S -0.00011 0.00009 -1.30000 0.20640 A 0.00011 0.00011 1.01000 0.32200 D 0.73580 2.14989 0.34000 0.73500 R&D 0.00435 0.00136 3.20000 0.00370 E 0.00003 0.00005 0.65000 0.52430 Old -3.42864 2.38281 -1.44000 0.16260 New - - - -
X 2007, Y 2009 Variabile dipendente: ROS
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t|
Interc -0.35422 3.35144 -0.11000 0.91660 Amb 7.63046 5.18485 1.47000 0.15310 S -0.00012 0.00009 -1.38000 0.17790 A 0.00012 0.00010 1.11000 0.27640 D - - - - R&D 0.00445 0.00130 3.41000 0.00210 E 0.00003 0.00005 0.59000 0.56110 Old -3.23857 2.27751 -1.42000 0.16690 New - - - -
(a) (b)
(a) (b)
(c)
157
Tavola 4.6 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed indicatore RSI relativo al 2009
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 2.55825 6.23245 0.41000 0.68510 Interc 4.51857 5.74387 0.79000 0.43890 RSI 2.83496 7.14519 0.40000 0.69500 RSI 3.90364 6.98909 0.56000 0.58140 S 0.00002 0.00001 1.78000 0.08700 S 0.00002 0.00001 1.86000 0.07440 A -0.00001 0.00007 -0.08000 0.93610 A -0.00002 0.00007 -0.30000 0.76830 D 2.62476 3.07818 0.85000 0.40230 D 1.77003 2.88757 0.61000 0.54540 R&D 0.00345 0.00153 2.25000 0.03410 R&D 0.00412 0.00130 3.17000 0.00400 E -3.100E-06 0.00005 -0.06000 0.95470 E -4.440E-06 0.00005 -0.08000 0.93460 Old -0.55198 3.20385 -0.17000 0.86470 Old -1.95803 2.71465 -0.72000 0.47740 New 3.19264 3.80434 0.84000 0.40960 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.7 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed indicatore RSI relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 2.54164 5.30255 0.48000 0.63600 Interc 2.94915 4.68767 0.63000 0.53500 RSI 2.42806 6.24812 0.39000 0.70100 RSI 2.60005 6.05199 0.43000 0.67120 S -0.00007 0.00009 -0.80000 0.43260 S -0.00007 0.00008 -0.85000 0.40460 A 0.00008 0.00012 0.68000 0.50360 A 0.00008 0.00012 0.69000 0.49670 D 0.20011 2.59265 0.08000 0.93910 D 0.04522 2.39402 0.02000 0.98510 R&D 0.00468 0.00160 2.93000 0.00740 R&D 0.00479 0.00143 3.34000 0.00260 E 0.00002 0.00005 0.45000 0.65700 E 0.00002 0.00005 0.46000 0.65110 Old -3.26064 3.27845 -0.99000 0.32990 Old -3.57707 2.69905 -1.33000 0.19710 New 0.65080 3.66181 0.18000 0.86040 New - - - -
(a) (b)
158
Tavola 4.8 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2008 ed indicatore RSI relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc -3.26047 6.88994 -0.47000 0.64030 Interc -3.51724 6.13755 -0.57000 0.57170 RSI 13.44517 7.80025 1.72000 0.09760 RSI 13.42710 7.64136 1.76000 0.09110 S -0.00012 0.00012 -1.00000 0.32660 S -0.00012 0.00011 -1.02000 0.31850 A 0.00013 0.00014 0.92000 0.36850 A 0.00013 0.00014 0.94000 0.35380 D 2.11394 3.10531 0.68000 0.50250 D 2.18523 2.94111 0.74000 0.46440 R&D -0.00029 0.00207 -0.14000 0.89030 R&D -0.00037 0.00185 -0.20000 0.84510 E 0.00006 0.00007 0.92000 0.36870 E 0.00006 0.00007 0.93000 0.36020 Old -7.04090 3.85505 -1.83000 0.08030 Old -6.88273 3.35667 -2.05000 0.05090 New -0.40479 4.52673 -0.09000 0.92950 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.9 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed indicatore RSI relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.98263 5.53058 1.62000 0.11740 Interc 9.86421 4.89985 2.01000 0.05500 RSI -1.94968 6.51681 -0.30000 0.76740 RSI -1.57761 6.32593 -0.25000 0.80510 S -0.00012 0.00009 -1.38000 0.18110 S -0.00013 0.00009 -1.47000 0.15440 A 0.00021 0.00012 1.70000 0.10250 A 0.00021 0.00012 1.72000 0.09750 D 0.71998 2.70414 0.27000 0.79230 D 0.38490 2.50239 0.15000 0.87900 R&D 0.00314 0.00167 1.88000 0.07170 R&D 0.00339 0.00150 2.26000 0.03260 E -0.00002 0.00005 -0.39000 0.69680 E -0.00002 0.00005 -0.40000 0.69040 Old -1.33691 3.41943 -0.39000 0.69930 Old -2.02144 2.82122 -0.72000 0.48030 New 1.40791 3.81928 0.37000 0.71560 New - - - -
(a) (b)
159
Tavola 4.10 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed indicatore RSI relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.69840 5.52291 1.57000 0.12840 Interc 9.36672 4.92762 1.90000 0.06890 RSI -3.17311 6.25261 -0.51000 0.61640 RSI -3.12607 6.13498 -0.51000 0.61480 S -0.00012 0.00009 -1.29000 0.21090 S -0.00012 0.00009 -1.34000 0.19170 A 0.00019 0.00012 1.61000 0.11980 A 0.00018 0.00011 1.63000 0.11650 D 1.11789 2.48919 0.45000 0.65740 D 0.93236 2.36131 0.39000 0.69630 R&D 0.00349 0.00166 2.10000 0.04670 R&D 0.00368 0.00149 2.48000 0.02020 E -0.00001 0.00005 -0.23000 0.82270 E -0.00001 0.00005 -0.22000 0.82740 Old -1.67526 3.09018 -0.54000 0.59270 Old -2.08694 2.69495 -0.77000 0.44600 New 1.05358 3.62859 0.29000 0.77400 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.11 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed indicatore RSI relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 1.86563 5.24116 0.36000 0.72500 Interc 2.35215 4.67286 0.50000 0.61910 RSI 0.43000 5.93364 0.07000 0.94280 RSI 0.46425 5.81780 0.08000 0.93700 S -0.00006 0.00009 -0.66000 0.51720 S -0.00006 0.00009 -0.69000 0.49440 A 0.00006 0.00011 0.55000 0.58590 A 0.00006 0.00011 0.55000 0.58890 D 0.99388 2.36220 0.42000 0.67770 D 0.85882 2.23923 0.38000 0.70460 R&D 0.00494 0.00158 3.13000 0.00450 R&D 0.00509 0.00141 3.61000 0.00130 E 0.00003 0.00005 0.59000 0.55890 E 0.00003 0.00005 0.61000 0.54540 Old -2.94657 2.93253 -1.00000 0.32500 Old -3.24625 2.55563 -1.27000 0.21570 New 0.76697 3.44348 0.22000 0.82560 New - - - -
(a) (b)
160
Tavola 4.12 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2009
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 2.37118 5.83096 0.41000 0.68790 Interc 3.97950 5.29713 0.75000 0.45950 SInt 4.13439 5.26367 0.79000 0.43990 SInt 5.09223 5.02752 1.01000 0.32080 S 0.00002 0.00001 2.02000 0.05440 S 0.00002 0.00001 2.11000 0.04500 A 1.250E-06 0.00007 0.02000 0.98540 A -8.360E-06 0.00007 -0.13000 0.89890 D 1.90644 3.22763 0.59000 0.56030 D 1.06645 2.96202 0.36000 0.72180 R&D 0.00364 0.00154 2.36000 0.02660 R&D 0.00423 0.00128 3.31000 0.00280 E -0.00001 0.00005 -0.20000 0.84240 E -0.00001 0.00005 -0.25000 0.80350 Old -0.38231 3.11156 -0.12000 0.90320 Old -1.45687 2.67274 -0.55000 0.59050 New 2.67196 3.84220 0.70000 0.49350 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.13 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 2.71865 5.00463 0.54000 0.59200 Interc 2.82629 4.31779 0.65000 0.51870 SInt 3.80394 4.26252 0.89000 0.38100 SInt 3.84574 4.07787 0.94000 0.35470 S -0.00007 0.00008 -0.88000 0.38610 S -0.00007 0.00008 -0.91000 0.36900 A 0.00009 0.00011 0.76000 0.45360 A 0.00009 0.00011 0.78000 0.44440 D -0.44836 2.68372 -0.17000 0.86870 D -0.49297 2.44680 -0.20000 0.84200 R&D 0.00471 0.00152 3.09000 0.00500 R&D 0.00474 0.00135 3.52000 0.00170 E 0.00002 0.00005 0.36000 0.72110 E 0.00002 0.00005 0.37000 0.71600 Old -3.62083 3.14286 -1.15000 0.26060 Old -3.70041 2.55551 -1.45000 0.16000 New 0.16593 3.65666 0.05000 0.96420 New - - - -
(a) (b)
161
Tavola 4.14 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.42959 5.29829 1.59000 0.12470 Interc 9.18530 4.57956 2.01000 0.05580 SInt 0.35654 4.51264 0.08000 0.93770 SInt 0.65001 4.32510 0.15000 0.88170 S -0.00013 0.00009 -1.57000 0.12840 S -0.00014 0.00008 -1.66000 0.10960 A 0.00022 0.00012 1.79000 0.08680 A 0.00022 0.00012 1.82000 0.08150 D 0.51283 2.84119 0.18000 0.85830 D 0.19965 2.59515 0.08000 0.93930 R&D 0.00299 0.00161 1.85000 0.07620 R&D 0.00320 0.00143 2.25000 0.03380 E -0.00003 0.00005 -0.47000 0.64250 E -0.00003 0.00005 -0.48000 0.63270 Old -1.79917 3.32727 -0.54000 0.59370 Old -2.35781 2.71044 -0.87000 0.39260 New 1.16483 3.87123 0.30000 0.76610 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.15 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 1.57855 4.91835 0.32000 0.75100 Interc 1.85339 4.37841 0.42000 0.67570 SInt 2.04557 3.81796 0.54000 0.59700 SInt 2.13054 3.68987 0.58000 0.56880 S -0.00006 0.00008 -0.76000 0.45570 S -0.00007 0.00008 -0.79000 0.43470 A 0.00007 0.00011 0.61000 0.54660 A 0.00007 0.00011 0.62000 0.54290 D 0.72268 2.40110 0.30000 0.76600 D 0.63207 2.25755 0.28000 0.78180 R&D 0.00491 0.00147 3.33000 0.00280 R&D 0.00499 0.00131 3.83000 0.00080 E 0.00003 0.00005 0.51000 0.61730 E 0.00003 0.00005 0.52000 0.60920 Old -3.13476 2.86718 -1.09000 0.28510 Old -3.31851 2.46553 -1.35000 0.19040 New 0.46350 3.47084 0.13000 0.89490 New - - - -
(a) (b)
162
Tavola 4.16 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 7.75927 5.24000 1.48000 0.15170 Interc 8.39036 4.67105 1.80000 0.08460 SInt -0.38554 4.06764 -0.09000 0.92530 SInt -0.19042 3.93649 -0.05000 0.96180 S -0.00013 0.00009 -1.50000 0.14720 S -0.00014 0.00009 -1.57000 0.12910 A 0.00020 0.00011 1.71000 0.10070 A 0.00019 0.00011 1.72000 0.09690 D 1.07669 2.55813 0.42000 0.67760 D 0.86864 2.40844 0.36000 0.72140 R&D 0.00320 0.00157 2.04000 0.05250 R&D 0.00339 0.00139 2.44000 0.02220 E -0.00002 0.00005 -0.31000 0.76230 E -0.00002 0.00005 -0.31000 0.75970 Old -2.00200 3.05468 -0.66000 0.51850 Old -2.42392 2.63032 -0.92000 0.36560 New 1.06428 3.69782 0.29000 0.77600 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.17 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed sotto-indicatore Sociale interno relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc -0.50721 6.60363 -0.08000 0.93940 Interc -1.30404 5.88666 -0.22000 0.82650 SInt 7.53171 5.12619 1.47000 0.15470 SInt 7.28534 4.96093 1.47000 0.15440 S -0.00008 0.00011 -0.69000 0.49740 S -0.00007 0.00011 -0.67000 0.50700 A 0.00011 0.00014 0.76000 0.45190 A 0.00011 0.00014 0.80000 0.43230 D 1.46955 3.22384 0.46000 0.65260 D 1.73223 3.03522 0.57000 0.57330 R&D 0.00071 0.00198 0.36000 0.72410 R&D 0.00046 0.00175 0.26000 0.79420 E 0.00006 0.00007 0.95000 0.35230 E 0.00006 0.00007 0.96000 0.34420 Old -6.34432 3.84962 -1.65000 0.11240 Old -5.81159 3.31484 -1.75000 0.09180 New -1.34379 4.66012 -0.29000 0.77550 New - - - -
(a) (b)
163
Tavola 4.18 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale esterno relativo al 2009
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 4.19796 5.83888 0.72000 0.47910 Interc 6.65286 5.30270 1.25000 0.22120 SEst -2.86231 6.37446 -0.45000 0.65740 SEst -1.40013 6.20668 -0.23000 0.82340 S 0.00002 0.00001 1.52000 0.14190 S 0.00002 0.00001 1.59000 0.12370 A 0.00002 0.00007 0.21000 0.83350 A 0.00000 0.00007 -0.05000 0.95690 D 2.94322 3.04303 0.97000 0.34310 D 1.96492 2.88313 0.68000 0.50180 R&D 0.00346 0.00153 2.25000 0.03370 R&D 0.00424 0.00132 3.22000 0.00350 E 0.00001 0.00006 0.16000 0.87220 E 0.00001 0.00006 0.10000 0.92170 Old 0.15979 3.29766 0.05000 0.96180 Old -1.62291 2.77888 -0.58000 0.56440 New 3.85588 3.84168 1.00000 0.32550 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.19 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed sotto-indicatore Sociale esterno relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 3.66708 5.04184 0.73000 0.47410 Interc 4.61855 4.38633 1.05000 0.30240 SEst -4.25822 5.60520 -0.76000 0.45480 SEst -3.75520 5.37383 -0.70000 0.49110 S -0.00004 0.00008 -0.44000 0.66170 S -0.00004 0.00008 -0.52000 0.60790 A 0.00006 0.00011 0.53000 0.60180 A 0.00006 0.00011 0.53000 0.60220 D 0.55449 2.54858 0.22000 0.82960 D 0.21219 2.36394 0.09000 0.92920 R&D 0.00509 0.00156 3.27000 0.00320 R&D 0.00535 0.00140 3.82000 0.00080 E 0.00004 0.00005 0.74000 0.46640 E 0.00004 0.00005 0.74000 0.46760 Old -1.62830 3.37421 -0.48000 0.63380 Old -2.39500 2.74656 -0.87000 0.39150 New 1.48999 3.67747 0.41000 0.68890 New - - - -
(a) (b)
164
Tavola 4.20 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale esterno relativo al 2008
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 9.07255 5.22785 1.74000 0.09550 Interc 10.34226 4.55829 2.27000 0.03220 SEst -5.21210 5.81200 -0.90000 0.37870 SEst -4.54084 5.58450 -0.81000 0.42380 S -0.00011 0.00009 -1.26000 0.21830 S -0.00012 0.00008 -1.38000 0.17980 A 0.00020 0.00012 1.72000 0.09870 A 0.00020 0.00012 1.73000 0.09580 D 0.82289 2.64261 0.31000 0.75820 D 0.36610 2.45661 0.15000 0.88270 R&D 0.00330 0.00161 2.04000 0.05200 R&D 0.00364 0.00145 2.50000 0.01910 E -0.00001 0.00005 -0.19000 0.84890 E -0.00001 0.00005 -0.22000 0.83100 Old -0.30754 3.49870 -0.09000 0.93070 Old -1.33067 2.85423 -0.47000 0.64510 New 1.98834 3.81314 0.52000 0.60680 New - - - -
(a) (b)
Tavola 4.21 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2009 ed sotto-indicatore Sociale esterno relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 3.00914 4.87251 0.62000 0.54270 Interc 3.49990 4.26861 0.82000 0.42000 SEst -5.19189 4.98284 -1.04000 0.30780 SEst -5.19799 4.88719 -1.06000 0.29770 S -0.00004 0.00008 -0.43000 0.67150 S -0.00004 0.00008 -0.46000 0.65070 A 0.00005 0.00011 0.50000 0.61850 A 0.00005 0.00010 0.50000 0.62330 D 1.00157 2.30427 0.43000 0.66770 D 0.86966 2.18502 0.40000 0.69400 R&D 0.00553 0.00154 3.60000 0.00140 R&D 0.00568 0.00136 4.17000 0.00030 E 0.00004 0.00005 0.86000 0.39750 E 0.00004 0.00005 0.89000 0.38270 Old -1.92314 2.93924 -0.65000 0.51910 Old -2.21296 2.58850 -0.85000 0.40070 New 0.75426 3.36743 0.22000 0.82470 New - - - -
(a) (b)
165
Tavola 4.22 Analisi dei coefficienti angolari della regressione (a) completa e (b) senza variabile di controllo New con variabile dipendente ROS riferita al 2010 ed sotto-indicatore Sociale esterno relativo al 2007
Variabile β Errore Standard Valore t Pr > |t| Variabile β Errore
Standard Valore t Pr > |t|
Interc 8.85089 5.13671 1.72000 0.09770 Interc 9.49083 4.50255 2.11000 0.04520
SEst -6.05112 5.25302 -1.15000 0.26070 SEst -6.05907 5.15503 -1.18000 0.25090
S -0.00011 0.00009 -1.27000 0.21540 S -0.00011 0.00009 -1.32000 0.19730
A 0.00019 0.00011 1.71000 0.09940 A 0.00019 0.00011 1.73000 0.09610
D 1.01716 2.42922 0.42000 0.67910 D 0.84516 2.30477 0.37000 0.71690
R&D 0.00382 0.00162 2.36000 0.02660 R&D 0.00401 0.00144 2.79000 0.00990
E -3.050E-06 0.00005 -0.06000 0.95480 E -2.430E-06 0.00005 -0.05000 0.96330
Old -0.91287 3.09862 -0.29000 0.77080 Old -1.29078 2.73036 -0.47000 0.64050
New 0.98352 3.55002 0.28000 0.78410 New - - - -
(a) (b)
167
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