Sostenibilidad y Contabilidad

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Autor: Ismael Cabodevila Pividal Tutorización: Andrea Martínez Salgueiro Sostenibilidad y Contabilidad Sostibilidade e Contabilidade Sustainability & Accounting Un estudio del impacto de las medidas de diversidad e inclusión en el desempeño de las empresas de la UE Un estudo do impacto das medidas de diversidade e inclusión no desempeño das empresas da UE A study of the impact of diversity and inclusion measures on the performance of EU companies Trabajo de fin de Máster Convocatoria de Julio de 2023 Trabajo de Fin de Máster presentado en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidade de Santiago de Compostela para la obtención del Máster en Dirección de Empresas (MBA) 1 ÍNDICE Índice ............................................................................................................................ 1 Lista de acrónimos ........................................................................................................ 2 Índice de tablas ............................................................................................................. 3 Índice de figuras ........................................................................................................... 4 Resumen ejecutivo ....................................................................................................... 5 Palabras clave .............................................................................................................. 6 Planificación del trabajo ................................................................................................ 7 1. Introducción ........................................................................................................... 8 2. Marco teórico ......................................................................................................... 9 2.1. Sostenibilidad y ESG ...................................................................................... 9 2.1.1. Relación entre ESG y rentabilidad empresarial ...................................... 11 2.1.2. Marco normativo de la Unión Europea en materia ESG ......................... 12 2.2. Diversidad e inclusión (D&I) .......................................................................... 18 2.2.1. Índice de D&I ......................................................................................... 18 2.2.2. Relación entre los índices de D&I y ESG ............................................... 21 2.2.3. Relevancia del índice de D&I frente al índice ESG para estudiar la Re.. 22 2.2.4. Relación entre D&I y la rentabilidad empresarial ................................... 23 2.2.5. Desarrollo de hipótesis .......................................................................... 26 3. Datos y metodología ............................................................................................ 26 3.1. Base de datos utilizada ................................................................................. 26 3.2. Caracterización de la muestra empleada ...................................................... 27 3.2.1. Periodo temporal considerado ............................................................... 27 3.2.2. Ámbito geográfico considerado.............................................................. 28 3.2.3. Sectores considerados .......................................................................... 28 3.3. Variables del modelo econométrico .............................................................. 29 3.3.1. Variable dependiente ............................................................................. 29 3.3.2. Variables independientes ...................................................................... 30 3.3.3. Variables de control ............................................................................... 30 3.4. Modelo econométrico propuesto ................................................................... 31 4. Resultados ........................................................................................................... 32 4.1. Análisis exploratorio inicial: estadísticos descriptivos y correlaciones ........... 32 4.2. Resultados del modelo econométrico ........................................................... 36 4.3. Diferencias y similitudes por regiones ........................................................... 42 5. Limitaciones y posibles líneas de investigación ................................................... 43 6. Conclusiones ....................................................................................................... 44 7. Referencias bibliográficas .................................................................................... 46 2 LISTA DE ACRÓNIMOS BAIT: Beneficios Antes de Intereses e Impuestos BBDD: Base de datos CSRD: Corporate Sustainability Reporting Directive 2022/2464/UE D&I: Diversidad e Inclusión EBITDA: Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization EFRAG: European Financial Reporting Advisory Group ESG: Environmental, Social and Governance ESRS: European Sustainability Reporting Standards FP: Firm Performance GEI: Gender-Equality Index GRI: Global Reporting Initiative ISR: Inversión Socialmente Responsable LSEG: London Stock Exchange Group NFRD: Non-Financial Reporting Directive 2014/95/UE ODS: Objetivos de Desarrollo Sostenible ONU: Organización de Naciones Unidas Re: Rentabilidad Económica Rf: Rentabilidad Financiera ROA: Return On Assets RSC: Responsabilidad Social Corporativa RSE: Responsabilidad Social Empresarial TRBC: The Refinitiv Business Classification UE: Unión Europea VIF: Variance Inflation Factor 3 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Planificación del trabajo. ................................................................................. 7 Tabla 2. Medidas de rendimiento ESG. ...................................................................... 10 Tabla 3. Correspondencia regiones y países del ámbito geográfico europeo. ............ 28 Tabla 4. Sectores industriales por regiones geográficas. ............................................ 29 Tabla 5. Definición de variables del modelo econométrico. ......................................... 29 Tabla 6. Autores/as que sugieren el uso de la Re como variable dependiente............ 30 Tabla 7. Autores/as que sugieren el uso de cada variable de control. ......................... 31 Tabla 8. Estadísticos descriptivos de las variables. .................................................... 33 Tabla 9. Matriz de correlaciones entre variables consideradas en el modelo. ............. 35 Tabla 10. Estadísticas de colinealidad. ....................................................................... 36 Tabla 11. Resultados en el territorio de la UE en su conjunto. .................................... 38 Tabla 12. Resultados en el territorio del norte de la UE. ............................................. 39 Tabla 13. Resultados en el territorio del sur de la UE. ................................................ 40 Tabla 14. Resultados en el territorio del oeste de la UE. ............................................. 42 4 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. ODS. ............................................................................................................ 13 Figura 2. “Timeline” normativo sobre ESG en Europa. ................................................ 17 Figura 3. Métricas del índice de D&I de Refinitiv separadas por pilares. ..................... 20 Figura 4. Métricas del índice ESG de Refinitiv por categorías. .................................... 21 Figura 5. Número de empresas con calificación en el índice de D&I por años. ........... 27 5 RESUMEN EJECUTIVO Mundialmente y, en particular, en la UE (Unión Europea) hay un clima de creciente preocupación social en temática medioambiental y de sostenibilidad. Esto se ha traducido en un conjunto de iniciativas y esfuerzos legislativos, tanto por parte de las empresas como de las instituciones gubernamentales, en aras de fomentar la sostenibilidad empresarial. La repercusión de estas medidas en el desarrollo de políticas ESG (Environmental, Social and Governance), dentro de las que se incluyen la D&I (Diversidad e Inclusión), es indudable. En el marco teórico de este trabajo se analizan en profundidad estos conceptos, su relación con el rendimiento empresarial y los índices que cuantifican su desempeño. Dado el interés generado por este tema y el hecho de que todavía quedan cuestiones sin repuesta unánime, la parte empírica de este estudio analiza la relación existente entre los resultados de las empresas de la UE y sus medidas de D&I. Concretamente, se utilizan cinco modelos econométricos de efectos aleatorios para evaluar esta relación en el conjunto de la UE y, de manera más desagregada, en las zonas norte, sur y oeste de esta. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la importancia de las medidas de D&I sobre el rendimiento corporativo, al provocar un efecto mayoritariamente positivo sobre la rentabilidad económica. Aun así, se observa que la influencia sobre el desempeño empresarial del índice de D&I y sus pilares varía en función del territorio concreto sujeto a estudio. Este análisis empírico ofrece información de interés para que los equipos de dirección de las empresas y/o los gobiernos europeos puedan observar los resultados concretos de cada territorio y avanzar hacia políticas adecuadas para fomentar el rendimiento empresarial sostenible. RESUMO EXECUTIVO En todo o mundo e, en particular, na UE existe un clima de crecente preocupación social en materia de medio ambiente e sostibilidade. Isto ten dado lugar a un conxunto de iniciativas e esforzos lexislativos, tanto por parte das empresas como das institucións gobernamentais, co obxectivo de fomentar a sostibilidade empresarial. A repercusión destas medidas no desenvolvemento das políticas ESG, dentro das que se inclúen a D&I, é innegable. Dentro do marco teórico deste traballo analízanse en profundidade estes conceptos, a súa relación cos resultados empresariais e os índices que cuantifican o seu rendemento. Dado o interese xerado por este tema e o feito de que aínda quedan cuestións sen resposta unánime, a parte empírica deste estudo analiza a relación existente entre os resultados das sociedades da UE e as súas medidas de D&I. Concretamente, utilízanse cinco modelos econométricos de efectos aleatorios para avaliar esta relación no conxunto da UE e, de xeito máis desagregado, no norte, sur e oeste desta. Os resultados obtidos mostran a importancia das medidas de D&I no rendemento corporativo, xa que provocan un efecto maioritariamente positivo na rendibilidade económica. Aínda así, obsérvase que a influencia no rendemento empresarial do índice de D&I e dos seus piares varía segundo o territorio específico obxecto de estudo. Esta análise empírica ofrece información de interese para que os equipos directivos de empresas e/ou gobernos europeos poidan observar os resultados específicos de cada territorio e avanzar cara a políticas adecuadas para promover o rendemento empresarial sostible. 6 EXECUTIVE SUMMARY Globally, and particularly in the European Union, there is a climate of growing social concern about environmental and sustainability issues. This context has given rise to a set of initiatives and legislative efforts of both companies and government institutions in pursuance of fostering corporate sustainability. The impact of these measures on the development of ESG policies, including D&I, is undeniable. The theoretical framework of this paper analyzes these concepts, their relationship with business performance and the indexes that quantify their performance in depth. Given the growing importance of this topic and the fact that many questions remain still unanswered, the empirical part of this study analyzes the relationship between the performance of those companies operating in the European Union and their D&I measures. Five randomeffects econometric models are used to evaluate this relationship for the European Union as a whole, as well as for the northern, southern and western parts of this area. The results attained show the importance of D&I measures on firm performance, as they have a mostly positive effect on the return on assets. Even so, it is observed that the influence on corporate performance of the D&I index and its pillars varies according to the specific territory under study. This empirical analysis provides information of interest so that corporate management teams and/or European governments can observe the specific results of each territory and move towards appropriate policies to promote sustainable corporate performance. PALABRAS CLAVE Sostenibilidad, ESG, diversidad, inclusión, rentabilidad, UE. PALABRAS CHAVE Sostibilidade, ESG, diversidade, inclusión, rendibilidade, UE. KEY WORDS Sustainability, ESG, diversity, inclusion, ROA, UE. 7 PLANIFICACIÓN DEL TRABAJO Tabla 1. Planificación del trabajo. Fecha Actividades 03/02/2023 Reunión inicial para abordar las posibles temáticas concretas del trabajo 23/02/2023 Reunión de seguimiento para decidir temática concreta y abordar un posible índice 07/03/2023 Elaboración de documentación sobre los objetivos del trabajo 14/04/2023 Reunión de seguimiento de progresos del trabajo 04/05/2023 Reunión de seguimiento de progresos y resolución de dudas surgidas en la elaboración del trabajo 02/06/2023 Reunión para comentar las primeras correcciones del trabajo 14/06/2023 Reunión para establecer pasos a seguir en la elaboración del trabajo y comentar documentación compartida 21/06/2023 Reunión de seguimiento, comentario de correcciones y aclaración de dudas 23/06/2023 Reunión para solucionar de problemas con el modelo econométrico 26/06/2023 Reunión para compartir dudas sobre las correcciones del documento 28/06/2023 Aclaración de dudas relacionadas con el modelo econométrico 30/06/2023 Envío del documento para últimas correcciones Fuente: elaboración propia. 8 1. INTRODUCCIÓN En los últimos tiempos, la importancia de la sostenibilidad empresarial no ha dejado de crecer. Tan es así que este tema ha cobrado un papel esencial en la agenda política de la UE (Unión Europea), que ha promulgado una serie de directivas y reglamentos encaminados a, entre otros aspectos, fomentar la inclusión de políticas ESG (Environmental, Social and Governance) en el ámbito corporativo y promover la divulgación de este tipo de información, comúnmente denominada información no financiera. Con ello, la UE no solo busca que las empresas mejoren su estrategia en materia de sostenibilidad, sino también, y de manera específica, que la den a conocer para que los/as inversionistas y demás usuarios/as de este tipo de información puedan valorar los esfuerzos corporativos por promover una sociedad más justa, igualitaria y respetuosa. Como consecuencia, han aparecido distintas métricas ESG que tratan de cuantificar el grado de sostenibilidad de una empresa, y que han dado impulso a una prolífica rama de investigación que analiza la relación entre la calificación ESG y el desempeño empresarial. De manera más específica, también han sido varios los estudios que en los últimos años han evaluado el efecto de las políticas de diversidad en el rendimiento corporativo, normalmente enfocándose en uno o varios tipos de diversidad y estudiando su efecto de manera separada. Sin embargo, apenas existen artículos que hayan examinado la relación entre las políticas de D&I (Diversidad e Inclusión) de manera global y el desempeño empresarial. Precisamente, este estudio aborda este tema de investigación con un doble objetivo: 1) determinar si las medidas de D&I desarrolladas por las empresas de la UE en el marco de las políticas ESG tienen repercusión en la denominada por sus siglas en inglés FP (Firm Performance) o, lo que es lo mismo, el rendimiento empresarial; y 2) evaluar si existen diferencias territoriales al respecto en el ámbito de la UE. Para orientar de forma correcta a las personas que leyeren este documento, se puede decir que este se divide en dos grandes secciones. La primera parte se corresponde con un marco teórico sobre la temática de estudio de esta investigación y la segunda aborda el análisis empírico. Ambas son necesarias para poder conseguir el objetivo propuesto en este trabajo fin de máster. En la sección del marco teórico, concretamente en el punto 2.1, se presenta el contexto actual de aumento de preocupación social por la sostenibilidad corporativa, que se traduce en la aplicación de medidas RSC (Responsabilidad Social Corporativa) en la gestión de las empresas como parte de sus políticas ESG. En este apartado también se revisa la literatura que ha analizado el efecto de la calificación ESG en el rendimiento empresarial. Los resultados señalan que, la repercusión es fundamentalmente positiva, si bien su magnitud depende del sector y/o región geográfica analizada. Además, en este punto también se explican las diferentes normativas aprobadas por la UE, así como los hitos más importantes para las empresas en relación con sus obligaciones de divulgar la información sobre sostenibilidad. Con todo lo anterior, queda patente que el grado de desarrollo de políticas ESG en las organizaciones es de importancia trascendental para determinar cuáles son las ISR (Inversión Socialmente Responsable) más adecuadas para los/as que invierten, así como para el cumplimiento corporativo con la normativa europea cada vez más exigente a este aspecto. El marco teórico continúa en el apartado 2.2 analizando el concepto y la importancia 15 A la luz de las debilidades de la legislación actual, la UE ha seguido haciendo esfuerzos por desarrollar los requisitos de divulgación, que obliguen a las empresas a publicar información fiable, comparable y pertinente, en la que se informe sobre los riesgos, oportunidades e impactos en materia ESG. Otro de los objetivos perseguidos se relaciona con el acceso a la información publicada. Se busca que ésta sea fácil de encontrar y utilizar mediante tecnologías digitales. Estas ambiciones se derivan de que los principales problemas que existen en la actualidad para utilizar la información sobre sostenibilidad están precisamente relacionados con los puntos en los que la UE pone el foco. Así, los esfuerzos por solventar estos obstáculos no han cesado. El 21 de abril de 2021, la Comisión Europea presentó su propuesta de Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad. En este documento, se proponía ampliar el abanico de empresas obligadas a divulgar información financiera y se establecía la obligación de incluir en los informes de sostenibilidad información sobre la gestión de los riesgos y oportunidades relacionados con la sostenibilidad, así como sobre las políticas y resultados en términos de sostenibilidad. Asimismo, se garantizaba el acceso digital a la información no financiera y se establecía la auditoría obligatoria de los informes por parte de un auditor independiente. También se incluían disposiciones relativas al uso de normas comunes y a la estandarización de los informes. Concretamente, y en relación con este último punto, la propuesta de Directiva, que posteriormente se materializaría en la Directiva (UE) 2022/2464, exigía que las compañías divulgasen información no financiera cumpliendo los denominados ESRS (European Sustainability Reporting Standards), cuyo desarrollo fue encomendado al Grupo Asesor Europeo de Información Financiera, oficialmente denominado EFRAG (European Financial Reporting Advisory Group). Los ESRS son estándares comunes en toda la UE que se organizan en torno a tres grandes bloques (medioambiente, plano social y gobernanza), es decir, los pilares ESG. Estos estándares establecen de forma clara la información que los informes exigidos en la propuesta de Directiva y, por ende, posteriormente en la Directiva (UE) 2022/2464, han de contener. En la actualidad, los ESRS estás todavía en desarrollo. El 23 de noviembre de 2022, el EFRAG presentó el primer conjunto de borradores de ESRS. Antes de adoptar los estándares finales en junio de 2023, la Comisión Europea ha estado consultando con las instituciones de la UE y los Estados miembros este conjunto de estándares (EFRAG, n.d.; Centro de información sobre Empresas y Derechos Humanos, n.d.). En paralelo al desarrollo de los ESRS, el Parlamento Europeo aprobó el 10 de noviembre de 2022 la propuesta de Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad, que se materializó en la Directiva (UE) 2022/2464 del Parlamento Europeo y del Consejo (Parlamento Europeo, 2022). Esta Directiva, conocida por sus siglas en inglés CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), nace con el objetivo de poner solución a los problemas que se han comentado sobre la información en materia de sostenibilidad. Para recapitular, y a modo de resumen, se exponen las problemáticas principales que son el germen de la CSRD: • El uso del término de “información no financiera” en vez de una nomenclatura más adecuada como “información sobre sostenibilidad”, que no reste importancia a la información de forma implícita en la propia denominación. • Una normativa poco clara para la divulgación de la información sobre sostenibilidad por parte de las organizaciones debido a la falta de estándares de “reporting” oficiales. 16 • Poca fiabilidad, exhaustividad, pertinencia y comparabilidad en la información sobre sostenibilidad publicada por las corporaciones al no existir obligación de auditoría. • La falta de buena información, que complica la selección de ISR adecuadas y que los mercados de capitales avancen en este camino. • El reducido espectro de empresas obligadas por la NFRD a difundir información en materia ESG, que provoca que muchos/as usuarios/as vean insatisfechas las necesidades de información en materia de sostenibilidad. Con esta nueva directiva CSRD, en vigor desde enero de 2023, las instituciones europeas pretenden solucionar los obstáculos e inconvenientes que existían hasta su aprobación. Con la CSRD, la UE busca que la información en materia ESG sea coherente, creíble y representativa de la situación de las empresas en estos ámbitos. Además, gracias al incremento de obligaciones que supone la CSRD para las corporaciones, la UE pretende aumentar la importancia, el acceso y la uniformidad de la información divulgada, asegurando que pueda ser consultada con totales las garantías de comparabilidad y fiabilidad. Es importante resaltar que una de las principales modificaciones de la Directiva 2022/2464/UE es que aumenta el espectro de compañías obligadas a informar en materia ESG, estableciendo un calendario de aplicación de las normas contenidas en la CSRD según la tipología de las empresas. Así, hasta que lleguen las fechas establecidas para cada tipo de empresa, la NFRD sigue siendo de aplicación para las hasta ahora obligadas a divulgar información no financiera. Siguiendo con la legislación de la UE en materia ESG, cabe hacer mención no sólo de las directivas relativas a la divulgación de información por parte de las empresas, sino también por parte de otros “stakeholders” relacionados. Así, destaca el Plan de Acción: “Financiar el crecimiento sostenible” de la UE, que busca fomentar el papel del sector financiero en los objetivos fijados en el Pacto Verde Europeo. Como resultado de este, el Reglamento (UE) 2019/2088 regula la forma en que los/as partícipes en los mercados financieros y el personal asesor financiero deben divulgar información sobre sostenibilidad para la comunidad inversora final y para la propiedad de los activos. Ello pretende que sirva para obligar de forma indirecta a las empresas a facilitar información más exhaustiva sobre los riesgos a los que están expuestas en materia ESG. Los actores financieros necesitan esta información para ofrecer a sus inversionistas productos que traten expresamente de cumplir determinadas normas de sostenibilidad o de alcanzar determinados objetivos de sostenibilidad, garantizando la coherencia con los objetivos, por ejemplo, del Acuerdo de París sobre el cambio climático. Esto permite al mercado de inversión justificar de forma fehaciente los hechos en materia ESG a sus inversionistas finales. Todo esto está en consonancia también con el Reglamento (UE) 2020/852, que crea un sistema de clasificación de las actividades económicas medioambientalmente sostenibles para evitar el llamado “blanqueo ecológico” de los productos financieros, es decir, ofertar productos que no cumplen los criterios de sostenibilidad como si efectivamente los cumplieran. Además, este reglamento establece un sistema de clasificación de actividades económicas sostenibles medioambientalmente. Todo ello busca seguir la tendencia social creciente que, cada vez más, demanda ISR con las garantías suficientes. Para terminar, en la Figura 2 se presenta una línea de tiempo acerca de las diferentes normativas sobre sostenibilidad aprobadas por la UE y los principales hitos para las empresas acerca de sus obligaciones de divulgación de información en esta materia. 17 Figura 2. “Timeline” normativo sobre ESG en Europa. Fuente: elaboración propia a partir de la revisión de literatura realizada. 2022 Publicación del primer conjunto de borradores de ESRS (European Sustainability Reporting Standards) Publicación de la Directiva 2022/2464/UE (CSRD) sobre la presentación de información respecto a la sostenibilidad de las empresas 2021 Propuesta de Directiva del Parlamento Europeo y del Consejo en lo que respecta a la información corporativa en materia de sostenibilidad 2020 Reglamento (UE) 2020/852 relativo al establecimiento de un marco para facilitar las inversiones sostenibles Resolución 2020/2137(INI) sobre sobre la gobernanza empresarial sostenible 2019 Reglamento (UE) 2019/2088 respecto a la divulgación de información relativa a la sostenibilidad en el sector de los servicios financieros Pacto Verde Europeo 2018 Primer año donde las empresas obligadas por la Directiva 2014/95/UE (NFRD) tuvieron que presentar informes de conformidad sobre la información no financiera publicada El Parlamento Europeo solicita una revisión de la Directiva 2014/95/UE (NFRD) 2014 Publicación de la Directiva 2014/95/UE (NFRD) sobre la divulgación de información no financiera e información sobre diversidad por parte de determinadas grandes empresas y determinados grupos 2013 Publicación de la Directiva 2013/95/UE sobre los estados financieros anuales, los estados financieros consolidados y otros informes afines de ciertos tipos de empresas 2011 Publicación de la Estrategia renovada de la UE para 2011-2014 sobre la responsabilidad social de las empresas 18 2.2. DIVERSIDAD E INCLUSIÓN (D&I) Para comenzar este apartado se deben aclarar las diferencias entre los dos conceptos que, casi siempre, van de la mano y conforman el índice de D&I. Estos son la diversidad y la inclusión. Aunque persiguen objetivos similares en la empresa, no son exactamente lo mismo. En este sentido se definen como: • “La diversidad describe las diferencias demográficas (como etnia, género, religión, edad), y diferencias de experiencias (cómo piensa, cómo se comunica, cómo vive)” (Correa, 2019, p.16). • “La inclusión es el proceso de eliminar las barreras de entrada y permitir que más personas sientan que pertenecen a la empresa.” (Correa, 2019, p.16). Por lo tanto, desde una perspectiva corporativa, la diversidad se refiere a la variedad de identidades, habilidades, experiencias y perspectivas que existen en una organización. A nivel empresa, implica la contratación de personas diversas con el objetivo de incorporar más puntos de vista (Correa, 2019). Por otro lado, la inclusión se refiere a la forma en que se valora, respeta y aprovecha la diversidad existente en la entidad empresarial. Dicho de otro modo, disponer de diversidad no sirve si las personas no se sienten partícipes en las decisiones tomadas en las organizaciones (Correa, 2019). A raíz de la pandemia, el mundo empresarial se ha percatado o se está percatando de la importancia de la integración de políticas de diversidad e inclusión en sus negocios. Todo ello parte de una mayor conciencia sobre cuestiones relacionadas con el medioambiente, la sociedad y la gobernanza de las empresas, es decir, las políticas ESG, por parte de los cuadros de personal, clientela, de la comunidad inversora y otras partes interesadas. La puesta en práctica de medidas para mejorar la D&I en la empresa evitan el pensamiento de grupo acuñado por el psicólogo Irving L. Janis en el siglo XX y que permite explicar por qué un grupo puede tomar malas decisiones. Esto introduce grandes ventajas para la organización porque se beneficia de un amplio abanico de ideas, opiniones y talentos generados por la diversidad racial, cultural, de género, etc. (Refinitiv, 2021). En definitiva, se puede decir que la D&I se refiere a la capacidad de las empresas para crear un ambiente organizacional que respete y valore las diferencias de sus partes interesadas, siendo, por lo tanto, factores clave para garantizar la competitividad a largo plazo. Es relevante señalar que las medidas en D&I se encuadran dentro de la política ESG, concretamente, dentro de los pilares social y de gobierno corporativo. Este es el motivo por el cual, antes de proceder con la definición de estos conceptos, se ha explicado qué es ESG y el marco normativo que lo regula. 2.2.1. Índice de D&I En el mercado, existen varios índices que miden el desempeño en D&I de las empresas. Entre ellos, se destacan algunos, como el Índice Bloomberg de Igualdad de Género, conocido por sus siglas en inglés GEI (Gender-Equality Index), el índice de D&I de Thomson Reuters o el índice de D&I de Refinitiv. Todos ellos evalúan distintos aspectos relacionados con la diversidad e inclusión de las empresas, como son la proporción de mujeres en los puestos directivos, políticas de igualdad de género y racial en la empresa, satisfacción de la plantilla con el ambiente de trabajo, etc. 19 Como se puede comprobar en la introducción y en las secciones 2.2.3, 2.2.4 y 3, en este trabajo se utilizará el índice de D&I de Refinitiv. Para la construcción de dicha puntuación de D&I, Refinitiv se basa en su base de datos ESG. Estas puntuaciones se diseñan para medir factores clave, de forma transparente y objetiva, acerca del rendimiento alcanzado por las organizaciones en la construcción de lugares de trabajo diversos e inclusivos. Por tanto, este índice busca proporcionar información para identificar oportunidades y riesgos a largo plazo en las inversiones. De este modo, Refinitiv proporciona datos y herramientas de análisis para que la comunidad inversora pueda incorporar información sobre sostenibilidad, siguiendo los criterios gubernamentales europeos, en sus procesos de inversión y favorecer así las ISR (Refinitiv, 2023). Estas herramientas son también relevantes para otros grupos de interés de las empresas, como son los proveedores, clientela, etc., ayudando a establecer y regular las relaciones para conseguir una cadena de valor que integre las políticas de diversidad e inclusión. Refinitiv dispone de una BBDD con información sobre más de 12.000 empresas cotizadas y no cotizadas de todo el mundo incluidas en índices, como S&P 500, ASX300, MSCI World, MSCI Emerging Markets, FTSE100, Bovespa. Ofrece datos sobre más de 630 medidas en materia ESG gracias al trabajo de recopilación manual de información pública, compilada a partir de fuentes como las páginas de las empresas y los informes anuales y de RSC, y de normalización de analistas experimentados que garantizan la fiabilidad y comparabilidad de estas puntuaciones ESG. También es importante indicar que, para determinar y ponderar las diferentes métricas empleadas para construir el índice de D&I, Refinitiv utiliza una clasificación por sectores que denomina por sus siglas en ingles TRBC (“The Refinitiv Business Classification”) o por países. De este modo busca reflejar de manera más fiel el desempeño alcanzado por las corporaciones según las prácticas medias del sector o país en cada medida concreta (Refinitiv, 2023). El índice de D&I de Refinitiv está diseñado para medir el rendimiento de una empresa en materia de D&I en función de 24 métricas distintas que se agrupan en 4 pilares clave (diversidad, inclusión, desarrollo de personas y noticias polémicas o controvertidas). Como los datos utilizados para construir el índice de D&I proceden de la base de datos ESG de Refinitiv, se puede decir que, al igual que los datos sobre ESG, la información utilizada en las 24 métricas procede de fuentes de información públicas y es recopilada manualmente para garantizar que esta sea normalizada, comparable y fiable (Refinitiv, 2021). Por ejemplo, en el pilar de diversidad están las métricas de diversidad cultural y/o de género, entre otras. En el pilar de inclusión se encuentran medidas, como las relacionadas con servicios de guardería, horarios flexibles, etc. Por otro lado, están las pertenecientes al pilar de desarrollo de personas, como son la inversión en formación y las políticas de desarrollo de carrera, entre otras. Respecto al pilar de noticias polémicas relacionadas se distinguen métricas, como la existencia de noticias sobre disputas salariales, las malas relaciones de la empresa con la fuerza de trabajo, etc. La Figura 3 muestra los 4 pilares que componen el índice y detalla las medidas concretas que conforman cada pilar. 20 Figura 3. Métricas del índice de D&I de Refinitiv separadas por pilares. Fuente: elaboración propia a partir de Refinitiv (2023). Para indicar más detalladamente como es el procedimiento utilizado por Refinitiv para el cálculo de la puntuación del índice de D&I, se van a enumerar los pasos seguidos en su construcción (Refinitiv, 2023): • De las más de 630 medidas ESG de la BBDD de Refinitiv, se seleccionan 24 medidas relevantes para la diversidad e inclusión. • Cada una de las 24 medidas se asigna a los 4 pilares sobre los que se construye el índice de D&I (diversidad, inclusión, desarrollo de personas y noticias polémicas o controvertidas). ‒ Las medidas se ponderan dinámicamente en función de su disponibilidad. Dicho de otro modo, se recoge la importancia que ofrece el mercado a cada medida. Es decir, se asigna la ponderación de cada medida en función del número total de empresas que informan sobre ella, ya sea por país o por sector TRBC. • Se calculan los valores de los pilares de diversidad, inclusión y desarrollo de personas utilizando una media ponderada de las medidas que los componen según la ponderación establecida en el paso anterior. De este modo, la puntuación del pilar de diversidad está formado por la media ponderada de 8 medidas, la nota en inclusión la componen 5 métricas ponderadas y la de desarrollo de personas está elaborada a partir de 7 medidas con su debida ponderación. • Se calcula el valor del pilar de noticias polémicas como media simple de las 4 medidas que lo componen. • La puntuación global del índice de D&I se calcula como la media simple de las puntuaciones obtenidas en los 4 pilares que componen el índice de D&I. ‒ Cada puntuación de cada uno de los 4 pilares debe ser mayor a 0 para que se asigne una puntuación global del índice de D&I. Pilar de Diversidad (1) Pilar de Inclusión (2) Pilar de Noticias polémicas (4) Pilar de Desarrollo de Personas (3) 1.1 % de miembros diversos culturalmente en el Consejo de Administración 1.2 Políticas de diversidad e igualdad de oportunidades 1.3 Objetivos en diversidad e igualdad de oportunidades 1.4 % de mujeres empleadas 3.1 Políticas de capacitación y formación 3.2 Políticas de desarrollo de carrera 3.3 Media de horas de formación por empleado al año 3.4 Políticas de promoción interna 3.5 Formación periódica de directivos 3.6 Inversión en formación por empleado 3.7 % de satisfacción de trabajadores 2.1 Puntuación en el índice igualdad corporativa de la asociación HRC (Human Rights Campaign) 2.2 Horario de trabajo flexible 2.3 Servicio de guardería 2.4 % de empleados con discapacidad 2.5 Políticas de la empresa en materia de VIH 4.3 Noticias polémicas relacionadas con la relación de la empresa con los empleados o disputas salariales 4.4 Noticias polémicas relacionadas con la relación de la empresa con los empleados o disputas salariales en el último año 1.5 % de incorporaciones de mujeres 1.6 % de mujeres directivas 1.7 % de mujeres en el Consejo de Administración 1.8 % de mujeres entre los miembros ejecutivos 4.1 Noticias polémicas relacionadas con la diversidad, fuerza de trabajo y oportunidades 4.2 Noticias polémicas relacionadas con la diversidad, fuerza de trabajo y oportunidades en el último año 21 En definitiva, este índice de D&I ofrece una referencia innovadora para inversionistas que deseen buscar ISR en empresas que invierten activamente y promueven las políticas ESG en la gestión de sus negocios. De esta forma, los gestores de fondos de inversión pueden evaluar las corporaciones en función de su equidad y justicia social, características cada día más importantes en los mercados financieros tanto desde el deseo de la comunidad inversora final (sociedad en general) como desde el anhelo de las instituciones europeas. Además, este índice de D&I también es importante para las propias organizaciones porque les sirve para informar y analizar sus progresos en materia de D&I (Refinitiv, 2021). A mayores de todo lo anterior, este índice también resulta de interés en el establecimiento y regulación de las relaciones con otros grupos de interés de las empresas, como son proveedores, clientela, etc. con el fin último de que las corporaciones puedan crear una cadena de valor que incluya las políticas de D&I en todos sus eslabones. 2.2.2. Relación entre los índices de D&I y ESG Al igual que con la D&I, Refinitiv ofrece un índice para clasificar a las corporaciones en materia ESG. Las puntuaciones del índice ESG están diseñadas para medir de forma transparente y eficaz el desempeño de las empresas en materia ESG. Ya se ha explicado que la base de datos sobre ESG de Refinitiv se basa en datos públicos comunicados por las organizaciones y registrados manualmente por los analistas para garantizar la normalización y comparabilidad. Esta BBDD dispone de más de 630 métricas recopiladas, de las cuales son usadas para conformar el índice ESG un subconjunto de las 186 medidas más comparables y pertinentes por sector. A su vez, estas 186 métricas se agrupan en 10 categorías que conforman la puntuación de las corporaciones en los 3 pilares ESG y la puntuación final en el índice ESG a nivel empresa. La Figura 4 muestra las categorías que conforman este índice y el número de métricas de cada una. Figura 4. Métricas del índice ESG de Refinitiv por categorías. Fuente: elaboración propia a partir de Refinitiv (2022). De forma análoga a lo que ocurre con el índice de D&I, cabe señalar que Refinitiv también proporciona el índice ESG sobre noticias polémicas. En él se recogen las polémicas publicadas en los medios de comunicación sobre las 10 categorías que componen los 3 pilares del índice ESG. Empleando esta medida, Refinitiv conforma un índice adi- 22 cional, denominado ESGC o global, que ofrece una puntuación exhaustiva del desempeño ESG de las empresas. Para ello, se parte del índice ESG, al que se superpone el efecto negativo de las noticias polémicas relacionadas con la empresa en relación con las 10 categorías que conforman el índice ESG. De este modo, se provoca una rebaja en la puntuación alcanzada por las corporaciones en el índice ESG (Refinitiv, 2022). En base a lo explicado sobre los índices de D&I y ESG, se observa que existe una relación estrecha entre ambos. De hecho, no sería descabellado decir que se complementan mutuamente. Como se ha explicado, el índice de D&I se construye a partir de una selección de métricas concretas sobre temática relacionada con la diversidad, la inclusión y el desarrollo de personas. De hecho, estas 24 medidas con las que se construye el índice de D&I se incluyen dentro de los pilares social y gobierno corporativo de las medidas ESG recopiladas por Refinitiv. Por su parte, el índice ESG se construye también a partir de una selección de las métricas ESG relacionadas con cada uno de sus pilares. En este sentido, se puede resumir la forma en que afecta incluir medidas relacionadas con la D&I en las políticas ESG de la siguiente forma: • Pilar medioambiental: la diversidad implica disponer en la empresa de personas con variedad de identidades, habilidades, experiencias y perspectivas (Correa, 2019). A ello se asocia un impulso de la innovación y creatividad debido a la diversidad en la fuerza laboral que implica la integración de diferentes sensibilidades medioambientales que favorecen este pilar ESG. • Pilar social: la inclusión se basa en valorar, respetar y aprovechar la diversidad de la fuerza de trabajo (Correa, 2019). Todo ello, facilita la creación de un ambiente de trabajo equitativo y justo, así como la mejora en las relaciones con los diferentes “stakeholders” de la empresa, influyendo ambas positivamente a este pilar ESG. • Pilar de gobierno corporativo: un Consejo de Administración diverso e inclusivo facilita la eliminación de los sesgos mayoritarios, ayudando a tomar decisiones de mayor equilibrio y representación con todas las sensibilidades tanto medioambientales como sociales y, es por este motivo, que la D&I mejora este pilar ESG. En conclusión, mejores puntuaciones en los índices de D&I y ESG mejoran la posición de las empresas para abordar los desafíos y oportunidades de su entorno competitivo. Se infiere de este apartado que el fomento de la D&I afecta al pilar ESG relativo a la gobernanza. A su vez, esto ayuda a la empresa a atraer y retener talento diverso. La inclusión de este talento diverso mejora la comprensión del entorno competitivo y la adaptación a un mundo cada vez con más diversas sensibilidades medioambientales y sociales, es decir, los otros dos pilares ESG. Todo ello, genera una gestión corporativa con mayores garantías de ser sostenible y efectiva en el largo plazo. 2.2.3. Relevancia del índice de D&I frente al índice ESG para estudiar la Re Como se mencionó en la sección 1, este trabajo persigue analizar la relación existente entre las medidas de D&I, evaluadas por medio del índice de D&I de Refinitiv, y el rendimiento empresarial, medido por medio de la Re. Por ello, una vez explicados los conceptos ESG y D&I, abordadas las cuestiones sobre la conformación de los índices que miden el desempeño en estas materias y analizadas las posibles relaciones entre los índices, es importante explicar por qué este estudio se centra en el índice de D&I, así como las ventajas o diferencias que aporta respecto a considerar uno más global, como el ESG, o uno más específico, como el GEI, que mide solo la diversidad de género. 23 Ya se ha explicado que el índice de D&I se conforma a partir de un subconjunto de las medidas de la base de datos ESG de Refinitiv. Se ha comentado que esta BBDD está compuesta por 630 métricas, de las cuales 186 se usan para calcular el índice ESG de Refinitiv. En cambio, el índice de D&I de Refinitiv se construye a partir de 24 métricas específicas que representan el desempeño en 4 pilares (diversidad, inclusión, desarrollo de personas y noticias polémicas relacionadas). Esto permite centrar mucho más el análisis en la temática que se quiere abordar, que no es la evaluación de forma genérica del efecto de las medidas de sostenibilidad en los resultados corporativos, sino el efecto específico de las políticas de diversidad e inclusión tomadas por la empresa. Es importante destacar también que la literatura se ha centrado en mayor medida en el análisis de las consecuencias de políticas ESG sobre los resultados de las organizaciones. En este sentido, el análisis de las medidas de diversidad en las corporaciones sobre el rendimiento de la empresa es más reciente y existen menos estudios que en el caso de las medidas ESG. Además, apenas existen investigaciones sobre la relación entre las políticas de inclusión en el seno de la empresa y su influencia en el rendimiento financiero empresarial. Por lo tanto, usar el índice de D&I en este estudio implica arrojar luz en esta temática menos explotada en la literatura existente. Por ello, se considera interesante escoger el índice de D&I para estudiar el FP en lugar del índice ESG. De este modo, se puede realizar un análisis mucho más específico de cómo influye en sus resultados corporativos la diversidad, la inclusión de esta y el desarrollo de las personas en el seno de la organización. Por otra parte, con relación al uso de otros índices más específicos, su empleo llevaría a abordar una cuestión de investigación diferente. Por ejemplo, el uso del índice GEI de Bloomberg llevaría a que el estudio tomase un enfoque exclusivo de género. Sin embargo, el uso del índice de D&I de Refinitiv tiene en cuenta muchas otras cuestiones, como la diversidad cultural, la presencia de personas con discapacidad, las horas de formación del cuadro de personal, etc. 2.2.4. Relación entre D&I y la rentabilidad empresarial La literatura que estudia la relación entre la D&I y el rendimiento empresarial es más escasa que la que investiga la relación entre ESG y el desempeño de las empresas. Sin embargo, esta línea de investigación ha cobrado especial relevancia en los últimos años. Hasta donde sabemos, no existe ningún estudio que específicamente haya empleado el índice de D&I de Refinitiv para evaluar el efecto de las medidas de D&I en el rendimiento empresarial. Esto no resulta sorprendente, ya que es un índice relativamente nuevo o, por lo menos, más joven que los índices ESG. Ya se ha explicado que el índice de D&I de Refinitiv está representado, fundamentalmente, por 4 temáticas o pilares. Dentro de ellos, existen diferentes métricas que componen cada pilar (ver Figura 3). Muchas de estas medidas constituyen una forma de representar los propósitos gubernamentales de las instituciones europeas, en el intento de impulsar un cambio en las industrias y sociedad europeas para ir avanzando hacia un sistema económico sostenible y socialmente justo. En este sentido, es importante revisar la literatura que investiga las relaciones entre la D&I y el rendimiento de las empresas para conocer los efectos que tienen estas políticas sobre el tejido empresarial. En el apartado 2.1, se ha hecho un repaso de la literatura que estudia la relación entre ESG y el rendimiento de las empresas, sacando como conclusión que, lo que a priori 24 parece lógico pensar, que es que un mejor desempeño en las políticas ESG implica un mejor rendimiento de las corporaciones, se cumple en la mayoría de los casos, pero con excepciones. Se observa que, en función del sector concreto, la variable que represente el rendimiento de la organización (Re o Rf), etc., esta hipótesis inicial puede variar, incluso provocando efectos negativos sobre el desempeño empresarial. Por este motivo es lógico pensar que algo similar pueda suceder con el índice de D&I. A continuación, se resumen las conclusiones de diferentes estudios realizados en el ámbito de la diversidad presentes en la literatura, dado que la inclusión apenas ha sido abordada con el objetivo de conocer su efecto en la rentabilidad empresarial. En primer lugar, cabe destacar el estudio de Roberson & Park (2007), ya que estas autoras abordan la diversidad desde una perspectiva genérica. Concretamente, analizan la relación entre la reputación en diversidad y el rendimiento de las empresas, encontrando que ésta es positiva. Poniendo el foco en un tipo de diversidad concreto, destacan los estudios que han analizado la diversidad de género. Si bien esta línea de investigación no muestra consenso en cuanto al efecto de la diversidad del Consejo de Administración en el rendimiento empresarial, predominan los estudios que señalan un efecto positivo. En esta línea, se encuadran investigaciones como la de Campbell & Mínguez-Vera (2008), quienes, partiendo de una muestra de empresas españolas, señalan que la diversidad de género tiene un efecto positivo en el valor de la empresa. También en este ámbito, Eulerich et al. (2014) encuentran un efecto no significativo en el contexto de las empresas alemanas. Por su parte, Li & Chen (2018) analizan la misma cuestión centrándose en una muestra de empresas de China. Sus resultados indican que la diversidad de género ejerce un efecto positivo en la rentabilidad de la empresa solamente cuando el tamaño de la corporación es menor de un valor crítico, de modo que el tamaño puede llegar a socavar este efecto positivo. Naghavi et al. (2021) abordan el mismo tema de investigación, analizando adicionalmente si la relación entre la diversidad de género en los consejos y el rendimiento empresarial depende de factores macro de la cultura del país al que pertenece la organización. Los resultados demuestran que, ciertamente, los factores culturales juegan un papel importante en esta relación, llegando a ser negativa en los países con factores culturales de distancia al poder, individualismo, masculinidad y poca aversión al riesgo. Centrándose en España, Safiullah et al. (2022) analizan también la posible relación entre la diversidad de género en los consejos de administración y la rentabilidad, encontrando un efecto positivo cuando la rentabilidad es calculada en base a la contabilidad de la compañía, pero negativa en base al mercado. Cabe destacar también la investigación de Post & Byron (2015), por tratarse de un metaanálisis que emplea una muestra significativa de estudios, concretamente, de 140. Los resultados señalan que la diversidad de género en el consejo impacta de manera positiva en las rentabilidades calculadas en base a la contabilidad de la empresa. Tomando una perspectiva distinta, Albitar et al. (2020) analizan el posible efecto moderador de la diversidad de género del consejo en la relación entre la puntuación sobre divulgación ESG y el desempeño de las organizaciones. Sus resultados confirman que existe ese efecto moderador. Poniendo ahora el foco en la diversidad cultural y racial, se encuentra que los resultados tampoco muestran consenso. Eulerich et al. (2014) analizan el efecto de la diversidad nacional del Consejo de Administración en el desempeño empresarial, encontrando un efecto negativo. En concordancia con estos resultados, se encuentra el estudio 31 solo está determinado por las variables independientes consideradas en el modelo, sino también por otras que son denominadas variables de control. Su inclusión permite reducir los errores de especificación del modelo y los sesgos en los resultados. En la Tabla 5 aparecen especificadas las fórmulas de cálculo utilizadas para determinar cada una de las variables de control. Es importante decir que los datos de estas variables han sido recopilados directamente de la BBDD de Refinitiv y no han sido manipulados posteriormente. Así y todo, se ha verificado que la fórmula que se muestra en la tabla resumen de las variables usadas en el modelo es la que ha utilizado Refinitiv para el cálculo de cada una de las variables de control. Se debe explicar el porqué de escoger unas variables de control y no otras. En este sentido, la Tabla 7 señala diferentes referencias bibliográficas que sugieren las variables de control a nivel empresa empleadas en este trabajo. Tabla 7. Autores/as que sugieren el uso de cada variable de control. Variable Autores/as TamCons Safiullah et al. (2022) ValEmp Kumar & Firoz (2022); Ruan & Liu (2021) TamEmp Alareeni & Hamdan (2020); Boulhaga et al. (2023); Buallay (2020), Eulerich et al. (2014); Kumar & Firoz (2022); Naeem & Çankaya (2022); Safiullah et al. (2022) DepFin Alareeni & Hamdan (2020); Al Hawaj & Buallay (2022); Albitar et al. (2020); Boulhaga et al. (2023); Carnini Pulino et al. (2022); Kumar & Firoz (2022); Naeem & Çankaya (2022); Buallay (2020); Ruan & Liu (2021); Safiullah et al. (2022) Circ Shaikh (2022) Crec Alareeni & Hamdan (2020); Boulhaga et al. (2023); Kumar & Firoz (2022); Ruan & Liu (2021) Fuente: elaboración propia a partir de la revisión de literatura realizada. Finalmente, cabe destacar que no sólo se han incluido variables de control a nivel de empresa, sino que también se han introducido variables ficticias o “dummies” para controlar el año y la industria. En relación con el año, esta variable se ha metido en el modelo para tener en consideración la posible ocurrencia de sucesos en el tiempo que puedan generar un sesgo en el efecto de la variable independiente sobre la dependiente. De este modo, se puede aislar, por ejemplo, el efecto provocado en la rentabilidad de las empresas derivado de la crisis sanitaria del COVID-19, un suceso extraordinario ocurrido durante el periodo de estudio del modelo propuesto y que, probablemente, haya tenido un impacto negativo en el desempeño empresarial. En relación con la variable de la industria, su inclusión tiene que ver con el hecho de que un sector particular pudiere provocar una variación importante de los resultados globales de la región considerada. Dicho de otro modo, un resultado demasiado positivo o negativo de un sector concreto incluido en la zona analizada podría ser capaz de alterar los resultados globales de esa región. Por ejemplo, el sector farmacéutico tiene una rentabilidad más elevada que la industria de bienes básicos de consumo. Introduciendo la variable ficticia o “dummy”, se consigue aislar el efecto del sector. 3.4. MODELO ECONOMÉTRICO PROPUESTO La muestra empleada en este trabajo está conformada por datos de panel, ya que se tienen observaciones relativas a una serie de variables (rentabilidad económica, tamaño, crecimiento, etc.) para un conjunto de empresas y años. Dos técnicas comúnmente utilizadas para el tratamiento y análisis de datos de panel son el modelo 32 de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios. Ante la presencia de variables que no varían con el tiempo para cada una de las entidades consideradas, como la industria en el caso de la especificación planteada en este este estudio, se recomienda el empleo del modelo de efectos aleatorios (Torres-Reyna, 2007). Además, se cumplen los requisitos para su aplicación, ya que el número de empresas de la muestra supera por mucho el número de años del periodo. Por ello, y dado el hecho de que muchas de los estudios previos relacionados con el tema de estudio han empleado esta metodología (Alareeni & Hamdan, 2020; Buallay, 2019; Carnini Pulino et al., 2022; Naeem & Çankaya, 2022; Safiullah et al., 2022), este trabajo aplica un modelo de efectos aleatorios. Concretamente, se propone la siguiente ecuación: 𝑅𝑒𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1· 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 + 𝛽2· 𝑇𝑎𝑚𝐶𝑜𝑛𝑠 + 𝛽3· 𝑉𝑎𝑙𝐸𝑚𝑝 + 𝛽4· 𝑇𝑎𝑚𝐸𝑚𝑝 + 𝛽5· 𝐷𝑒𝑝𝐹𝑖𝑛 + 𝛽6· 𝐶𝑖𝑟𝑐 + 𝛽7· 𝐶𝑟𝑒𝑐 + 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑎 + 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑎ñ𝑜 + 𝜇𝑖+ 𝑛𝑡+ 𝑒𝑖𝑡 Este modelo se ejecutará para cada una de las regiones geográficas consideradas en este estudio, con el objetivo de observar diferencias entre ellas. De este modo, se obtendrán resultados que permitirán comparar los diferentes efectos del índice de D&I y de cada uno de sus pilares sobre la Re en cada una de las áreas consideradas. 4. RESULTADOS 4.1. ANÁLISIS EXPLORATORIO INICIAL: ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS Y CORRELACIONES Hay que resaltar que, para eliminar la influencia que pudieren tener en el modelo los valores atípicos presentes en la BBDD utilizada, todas las variables numéricas empleadas se “winsorizan”. Concretamente, se sustituyen los datos que están por encima del percentil 99% y por debajo del percentil 1% por la medida concreta del percentil 99% y 1%, respectivamente (Safiullah et al., 2022). Una vez realizado el paso anterior, se determinan los estadísticos descriptivos de las variables propuestas en este modelo, obteniendo los datos representados en la Tabla 8. Como comentarios relevantes sobre los estadísticos descriptivos, en primer lugar, se puede destacar la gran oscilación de la rentabilidad económica, “Re”, que se mueve entre -30,85% y 34,50%. Ello denota la existencia de una variabilidad significativa en la rentabilidad de las empresas de la muestra, lo que no resulta sorprendente, ya que esta está comprendida por multitud de años y empresas de distintas industrias. A Donde: 𝛽0=𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖ó𝑛 𝛽𝑛=𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖ó𝑛 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑛 𝜖 ℕ 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 =𝑝𝑢𝑒𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑚𝑎𝑟 𝑙𝑎 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎 𝑑𝑒 "𝐷&𝐼", "𝐷𝑖𝑣𝑃𝑖𝑙","𝐼𝑛𝑐𝑃𝑖𝑙", "𝐷𝑒𝑠𝑃𝑖𝑙" 𝑜 "𝐶𝑜𝑛𝑃𝑖𝑙" 𝑖=𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎 𝑎 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑒𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑎 𝑡=𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑒𝑙 𝑎ñ𝑜 𝜇𝑖= 𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑖𝑛𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑛𝑡=𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑖𝑡 =𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑜𝑐á𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 33 pesar de esto, se observa que la rentabilidad media de las organizaciones de este estudio es positiva, situándose en torno a un 5,4% en el periodo de análisis considerado. En otras palabras, las empresas de la muestra obtienen de media un BAT de 5,4€ por cada 100€ invertidos en su activo. Tabla 8. Estadísticos descriptivos de las variables. Variable Observaciones Media Desviación estándar Mínimo Máximo Re 3968 5,419735 8,774921 -30,8533 34,4962 D&I 2604 55,75584 7,939937 38,25 75,75 DivPil 3080 38,3292 13,80581 0 69 IncPil 3080 28,03816 20,55959 0 88 DesPil 3080 48,66019 17,74305 0 80 ConPil 3080 99,30422 3,717184 75 100 TamCons 3265 10,55926 4,118748 3 21 ValEmp 5063 3,089966 3,377691 -1,0969 20,8477 TamEmp 4001 21,84151 1,974291 17,72753 26,32169 DepFin 4001 0,603757 0,1939108 0,0971429 1,2 Circ 3992 1,664865 1,158894 0,1904762 7,777778 Crec 3948 0,0909294 0,2420926 -0,505 1,36 Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto. En referencia a las variables independientes, se puede decir que el índice de D&I, “D&I”, varía entre 38,25 y 75,75 y presenta una media de 55,76. Esta puntuación, aunque moderada, refleja la existencia de una preocupación por la implantación de medidas en materia de D&I dentro de la UE. La explicación puede venir por las, ya comentadas, políticas gubernamentales que la UE ha ido implementando durante los últimos años en este sentido. De los pilares que conforman el índice de D&I, la puntuación más alta la alcanza indudablemente el pilar de noticias polémicas, “ConPil”, (99,30), lo que indica que la gran mayoría de las empresas de la muestra no tuvieron noticias controvertidas en torno a sus políticas de diversidad e inclusión. Además, esta variable apenas muestra variabilidad, ya que su desviación típica es de 3,72 y su valor mínimo de 75. Entre los demás pilares, destaca la puntuación media alcanzada en el de desarrollo de personas, “DesPil”, (48,66), seguido del pilar de diversidad, “DivPil”, (38,33), y del de inclusión, “IncPil” (28,04). Respecto a las variables de control, se observa que las organizaciones tienen un tamaño medio, “TamEmp”, de 21,84 expresado en unidades logarítmicas, lo que denota que las empresas de la muestra tienen un gran tamaño. Además, esta variable presenta una variabilidad muy baja, con una desviación típica de 1,97. Por su parte, la ratio de valor de mercado, “ValEmp”, tiene un valor medio de 3,09, lo que indica que, en media, el valor de mercado de las acciones triplica el valor en libros del patrimonio neto. Se observa además que las empresas de la muestra tienen una media de 11 personas en el Consejo de Administración, medido esto por medio de la variable “TamCons”. La ratio de circulante, “Circ”, presenta un valor promedio de 1,66, es decir, por cada € de pasivo corriente, las empresas de la muestra disponen en media de 1,66€ de activo corriente para hacer frente a su deuda a corto plazo, lo que indica que las corporaciones están, de media, en una buena situación. Sin embargo, esta variable muestra una desviación típica elevada, de 1,16, lo que no resulta sorprendente dado que la muestra está conformada por empresas de distintas industrias y que, por lo 34 tanto, operan con fondos de rotación distintos. Por su parte, la ratio de dependencia financiera, “DepFin”, media indica que las organizaciones de esta BBDD financian su activo aproximadamente con un 60% de deuda. Para terminar con el análisis de los estadísticos descriptivos, se indica que la tasa de crecimiento, “Crec”, media se sitúa en torno al 9%. La variabilidad del crecimiento es muy alta más que duplica el valor de la media. De nuevo, esto puede quedar explicado por la gran variedad de empresas e industrias que conforman la muestra. Una vez resumidos y comentados algunos de los aspectos más significativos de los estadísticos descriptivos de todas las variables utilizadas en el modelo, se estudiará la posible existencia de problemas de multicolinealidad entre dichas variables. Este tipo de problemas suelen surgir cuando existe una correlación elevada entre las variables independientes del modelo. Por ello, en primer lugar, se realiza un análisis de correlación lineal por pares entre todas las variables del modelo. Los resultados de dicho estudio se representan en la Tabla 9. 35 Tabla 9. Matriz de correlaciones entre variables consideradas en el modelo. Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto El nivel de significancia estadística se muestra a partir del p-valor que aparece entre paréntesis junto al coeficiente. Se denotan los niveles de significancia del 1%; 5% y 10% por el siguiente convenio de asteriscos (*): 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,01 ⇒ ∗∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,05 ⇒ ∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,1 ⇒ ∗ 36 En referencia a los resultados recogidos en la matriz de correlaciones, se deben tratar los siguientes aspectos. En primer lugar, se observa que la “Re” tiene una correlación baja pero positiva y altamente significativa (p-valor<0,01) con el índice de D&I. En relación con las demás variables independientes, es decir, los cuatro pilares que componen el índice de D&I, se destaca también la correlación positiva y significativa con los pilares de “DesPil” (p-valor<0,01) y “ConPil” (p-valor<0,05). En segundo lugar, se observa una correlación positiva y significativa de la variable dependiente con todas las variables de control, a excepción de las relativas al “TamCons” y la ratio de “DepFin”, para las cuales la correlación es negativa. Si bien todas estas correlaciones son bajas, cabe destacar que resultan moderadas y altamente significativas (pvalor<0,01) con las variables “ValEmp” y “DepFin”. Sobre las variables independientes, se observa que todas ellas están correlacionadas de modo positivo, alto y significativo (p-valor<0,01) por pares, a excepción de “ConPil”, que presenta correlaciones bajas, negativas y muy significativas (p-valor<0,01) con todos los pilares, si bien no mantiene correlación significativa con el índice global “D&I”. En este caso, las correlaciones altas y significativas no son motivo de preocupación, ya que la calificación global y de cada uno de sus pilares serán considerados en modelos separados. Continuando con el análisis de correlación de las variables independientes, se encuentra que también se correlacionan de forma muy significativa (pvalor<0,01) con la mayoría de las variables de control, siendo la correlación moderada y positiva, en la mayor parte de los casos, con las variables “TamCons” y “TamEmp”. En general, las correlaciones entre las variables de control son muy significativas (pvalor<0,01), pero solo altas para los pares de variables “TamEmp”-“TamCons” y “Circ”- “DepFin”, con valores que ligeramente superan el 0,5 y -0,5 respectivamente. Resumidos y comentados los principales datos sobre la correlación entre las variables del modelo, se calcula el VIF (Variance Inflation Factor) para destacar la existencia de problemas de multicolinealidad. La Tabla 10 indica que no existe multicolinealidad, ya que la media del VIF es de 1,34 (inferior al valor crítico de 10) y la tolerancia es superior al valor crítico de 0,1 en todos los casos. Tabla 10. Estadísticas de colinealidad. Variable VIF Tolerancia (𝟏/𝑽𝑰𝑭) TamEmp 1,63 0,614165 TamCons 1,52 0,659698 Circ 1,41 0,709445 DepFin 1,38 0,726316 D&I 1,3 0,771261 ValEmp 1,09 0,919721 Crec 1,07 0,936777 Media VIF 1,34 - Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto. 4.2. RESULTADOS DEL MODELO ECONOMÉTRICO En esta sección se presentan e interpretan los resultados de los modelos propuestos. Concretamente, se muestran los resultados obtenidos para la UE en su conjunto y para cada una de las zonas geográficas que la componen, considerando como variable independiente el índice en D&I y cada uno de sus pilares. 37 • Modelo UE en su conjunto: como interpretación de los resultados del modelo que considera la UE en su conjunto, se puede destacar que el índice de D&I, así como todos los pilares que lo componen, tienen una influencia positiva sobre la Re de las organizaciones. Además, este efecto es estadísticamente significativo en todos los modelos (p-valor<0,1 para “D&I” y “DivPil”; p-valor<0,05 para “IncPil” y p-valor<0,01 para “DesPil”), a excepción del 5. Ello significa que la implementación de políticas de diversidad, inclusión y desarrollo de personal, ceteris paribus, provoca un incremento en la rentabilidad económica de las empresas. Por lo tanto, se aceptan cuatro de las cinco hipótesis planteadas en el apartado 2.2.5 (H1, H2, H3 y H4). Si bien la magnitud del efecto no es elevada, sirve de impulso y fomenta la aplicación de medidas de D&I en la esfera empresarial, mitigando las reticencias todavía existentes en el contexto actual al demostrar que, en ningún caso, este tipo de políticas deben considerarse un coste, sino una inversión. Se observa que el hecho de no tener noticias polémicas en relación con las medidas de D&I de la empresa no tiene una repercusión significativa en esta medida de desempeño empresarial (no se acepta H5). Este resultado no es sorprendente y no quiere decir necesariamente que el hecho de haber noticias controvertidas no repercuta negativamente en la Re. La explicación para este resultado se puede encontrar en el hecho de que, como se mencionó en la sección 4.1, la variable “ConPil” presenta una desviación típica muy baja (3,72), ya que casi todas las empresas de la muestra tienen una puntuación de 100 en este pilar. Esto puede denotar falta de transparencia de las empresas a la hora de reportar la información sobre sus controversias. Respecto a las variables de control, se puede destacar el efecto positivo de las métricas de “ValEmp”, “TamEmp” y “Crec” sobre la Re, siendo además estadísticamente significativo este efecto en todos los modelos, con excepción del “TamEmp” en los modelos 2 y 4. También se observa una influencia negativa de las variables de control “TamCons”, “DepFin” y “Circ”, mostrando significancia estadística en todos los casos, excepto los relacionados con “TamCons” en todos los modelos y “Circ” en el modelo 1. 38 Tabla 11. Resultados en el territorio de la UE en su conjunto. Variable Modelo D&I vs Re (1) Modelo DivPil vs Re (2) Modelo IncPil vs Re (3) Modelo DesPil vs Re (4) Modelo ConPil vs Re (5) D&I 0,0442396* (0,099) - - - - DivPil - 0,0217157* (0,085) - - - IncPil - - 0,0181177** (0,038) - - DesPil - - - 0,0354087*** (0,001) - ConPil - - - - 0,0122214 (0,673) TamCons -0,1077355 (0,114) -0,0526895 (0,421) -0,059685 (0,37) -0,0588022 (0,376) -0,0484613 (0,461) ValEmp 0,7197541*** (0,0000) 0,5864663*** (0,0000) 0,5918729*** (0,0000) 0,5882001*** (0,0000) 0,5870631*** (0,0000) TamEmp 0,3551874* (0,078) 0,3363719 (0,113) 0,3816706* (0,056) 0,2818716 (0,166) 0,4081279** (0,042) DepFin -18,76503*** (0,0000) -18,88578*** (0,0000) -18,84906*** (0,0000) -18,94708*** (0,0000) -18,87879*** (0,0000) Circ -0,2094079 (0,511) -0,4734291* (0,098) -0,4720557* (0,097) -0,47256* (0,096) -0,4891505* (0,088) Crec 5,73123*** (0,0000) 5,619416*** (0,0000) 5,623652*** (0,0000) 5,634934*** (0,0000) 5,6019*** (0,0000) Dummies para años Sí Sí Sí Sí Sí Dummies para sectores Sí Sí Sí Sí Sí Constante 4,899172 (0,211) 7,552151* (0,087) 7,100308 (0,1) 8,233187* (0,056) 5,551421 (0,311) 𝑹𝟐 (𝑹 − 𝒔𝒒 𝒐𝒗𝒆𝒓𝒂𝒍𝒍) 0,4102 0,3903 0,3916 0,3979 0,3897 Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto. El nivel de significancia estadística se muestra a partir del p-valor que aparece entre paréntesis junto al coeficiente. Se denotan los niveles de significancia del 1%; 5% y 10% por el siguiente convenio de asteriscos (*): 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,01 ⇒ ∗∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,05 ⇒ ∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,1 ⇒ ∗ 39 • Zona norte de la UE: en esta región se puede destacar que la única variable independiente que resulta significativa estadísticamente sobre la Re es el pilar de “DesPil” (p-valor<0,05), provocando un efecto positivo y ligeramente mayor que en el modelo de la UE en su conjunto. Las otras variables independientes tienen también un efecto positivo, a excepción del pilar de “DivPil”, pero en ningún caso significativo. Por tanto, en el caso específico de la zona norte, se rechazan las hipótesis H1, H2, H3 y H5. En referencia a las variables de control, se puede resaltar de nuevo el efecto negativo sobre la variable dependiente de las métricas de “TamCons”, “TamEmp”, “DepFin” y “Circ”, en esta última, se exceptúa el efecto observado en el modelo 1. Este efecto negativo no es significativo estadísticamente en ningún caso. De forma contraria, las variables de “ValEmp” y “Crec” tienen influencia positiva sobre la Re, siendo además significativas estadísticamente (p-valor<0,01), a excepción del “Crec” en el modelo 1. Tabla 12. Resultados en el territorio del norte de la UE. Variable Modelo D&I vs Re (1) Modelo DivPil vs Re (2) Modelo IncPil vs Re (3) Modelo DesPil vs Re (4) Modelo ConPil vs Re (5) D&I 0,0242344 (0,788) - - - - DivPil - -0,0030607 (0,924) - - - IncPil - - 0,0072686 (0,778) - - DesPil - - - 0,0534014** (0,015) - ConPil - - - - 0,0037549 (0,919) TamCons -0,2210284 (0,374) -0,1097454 (0,667) -0,1105471 (0,661) -0,1293246 (0,609) -0,1109713 (0,664) ValEmp 1,068446*** (0,002) 0,6828934*** (0,003) 0,6890289*** (0,003) 0,7335227*** (0,002) 0,6826716*** (0,003) TamEmp -0,5344267 (0,221) -0,7939026 (0,192) -0,7821565 (0,178) -0,9795479* (0,08) -0,8006267 (0,173) DepFin -0,3016727 (0,957) -7,137499 (0,228) -7,139813 (0,224) -6,9949 (0,214) -7,119138 (0,228) Circ 0,0599923 (0,939) -0,5916532 (0,456) -0,5997618 (0,449) -0,611156 (0,431) -0,5930584 (0,456) Crec 2,177606 (0,218) 3,825904*** (0,006) 3,84592*** (0,006) 3,767278*** (0,007) 3,833686*** (0,006) Dummies para años Sí Sí Sí Sí Sí Dummies para sectores Sí Sí Sí Sí Sí Constante 8,877285 (0,339) 22,83991* (0,067) 22,41422* (0,066) 25,52889** (0,032) 22,49879* (0,081) 𝑹𝟐 (𝑹 − 𝒔𝒒 𝒐𝒗𝒆𝒓𝒂𝒍𝒍) 0,4947 0,4099 0,4127 0,4402 0,4103 Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto. El nivel de significancia estadística se muestra a partir del p-valor que aparece entre paréntesis junto al coeficiente. Se denotan los niveles de significancia del 1%; 5% y 10% por el siguiente convenio de asteriscos (*): 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,01 ⇒ ∗∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,05 ⇒ ∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,1 ⇒ ∗ 40 • Zona sur de la UE: en este territorio se debe destacar en primer lugar que las variables independientes no muestran significancia estadística en el efecto producido sobre la variable dependiente en ningún modelo. Por lo tanto, para esta región geográfica se rechazan todas las hipótesis del apartado 2.2.5 (H1, H2, H3, H4 y H5). A pesar de esto, se observa una influencia positiva para las métricas de “DivPil”, “IncPil” y “DesPil” y negativa para las de “D&I” y “ConPil”. Acerca de las variables de control, cabe destacar las consecuencias positivas sobre la Re de “TamCons”, “ValEmp”, “Circ” y “Crec”, con significancia estadística en “Crec” y “ValEmp” (p-valor<0,01). Para concluir, se comenta el efecto negativo sobre la Re de “TamEmp” y “DepFin”, siendo significativo estadísticamente únicamente en el último (p-valor<0,01). Tabla 13. Resultados en el territorio del sur de la UE. Variable Modelo D&I vs Re (1) Modelo DivPil vs Re (2) Modelo IncPil vs Re (3) Modelo DesPil vs Re (4) Modelo ConPil vs Re (5) D&I -0,0214938 (0,7) - - - - DivPil - 0,0352491 (0,172) - - - IncPil - - 0,01065 (0,529) - - DesPil - - - 0,0310597 (0,257) - ConPil - - - - -0,0013777 (0,99) TamCons 0,17905 (0,143) 0,1695314 (0,156) 0,1733237 (0,149) 0,1839429 (0,12) 0,1701942 (0,159) ValEmp 0,9591718*** (0,0000) 0,9823874*** (0,0000) 1,005567*** (0,0000) 0,9876868*** (0,0000) 1,002359*** (0,0000) TamEmp -0,1620555 (0,711) -0,3361496 (0,382) -0,2907464 (0,469) -0,3782298 (0,364) -0,2366831 (0,544) DepFin -22,56736*** (0,0000) -22,63769*** (0,0000) -22,72269*** (0,0000) -22,71083*** (0,0000) -22,87483*** (0,0000) Circ 0,3236966 (0,677) 0,3184264 (0,585) 0,2878184 (0,612) 0,2761177 (0,631) 0,255682 (0,664) Crec 8,184575*** (0,0000) 7,418154*** (0,0000) 7,468684*** (0,0000) 7,642626*** (0,0000) 7,481262*** (0,0000) Dummies para años Sí Sí Sí Sí Sí Dummies para sectores Sí Sí Sí Sí Sí Constante 0 (omitida) 0 (omitida) 0 (omitida) 0 (omitida) 0 (omitida) 𝑹𝟐 (𝑹 − 𝒔𝒒 𝒐𝒗𝒆𝒓𝒂𝒍𝒍) 0,5874 0,5946 0,5939 0,598 0,5934 Fuente: elaboración propia a partir del modelo econométrico propuesto. El nivel de significancia estadística se muestra a partir del p-valor que aparece entre paréntesis junto al coeficiente. Se denotan los niveles de significancia del 1%; 5% y 10% por el siguiente convenio de asteriscos (*): 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,01 ⇒ ∗∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,05 ⇒ ∗∗ ; 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 < 0,1 ⇒ ∗ 47 Boulhaga, M., Bouri, A., Elamer, A. A. & Ibrahim, B. A. (2023). Environmental, social and governance ratings and firm performance: The moderating role of internal control quality. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 30(1), 134-145. https://doi.org/10.1002/csr.2343 Buallay, A. (2020). Sustainability reporting and firm’s performance: Comparative study between manufacturing and banking sectors. International Journal of Productivity and Performance Management, 69(3), 431-445. https://doi.org/10.1108/IJPPM10-2018-0371 Busch, T. & Friede, G. (2018). The robustness of the corporate social and financial performance relation: A second‐order meta‐analysis. 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