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Análisis económico

versão On-line ISSN 2448-6655versão impressa ISSN 0185-3937

Anál. econ. vol.38 no.99 Ciudad de México Set./Dez. 2023  Epub 25-Set-2023

https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2023v38n99/cuellar 

Artículos

Impacto de la Responsabilidad Social empresarial en el desempeño financiero: Evidencia de México

Impact of Corporate Social Responsibility on financial performance: Evidence from Mexico

Ma. De Lourdes Cuellar Hernández* 

Dionicio Morales Ramírez** 

Elías Alvarado Lagunas*** 

* Universidad Tecnológica de Altamira, Correo: mcuellar@utaltamira.edu.mx

** Universidad Autónoma de Tamaulipas, Correo: dmorales@docentes.uat.edu.mx

*** Universidad Autónoma de Nuevo León, Correo: elias.alvaradolgn@uanl.edu.mx


Resumen

El objetivo de este trabajo consiste en identificar si la Responsabilidad Social Empresarial tiene un impacto sobre el desempeño financiero de las empresas no financieras listadas en la Bolsa Mexicana de Valores. Para lo cual, se construye un índice de responsabilidad social empresarial empleando 12 indicadores que incluyen distintivos, certificaciones, adhesiones o acciones de responsabilidad social en una muestra de 101 empresas para el período 2017 - 2019. El rendimiento sobre los activos (ROA) y el rendimiento sobre el capital (ROE) fueron las variables utilizadas para medir el desempeño financiero. Se examinó la relación entre las variables mediante un análisis de regresión con la técnica de errores estándar corregidos para panel (PCSE). Los resultados son consistentes con estudios previos que indican que existe una relación positiva entre las variables. Lo anterior es relevante para los gerentes de las empresas mexicanas, puesto que provee evidencia respecto a los beneficios de ser una empresa socialmente responsable en un país emergente.

Palabras clave: responsabilidad social empresarial; desempeño financiero; bolsa mexicana de valores; errores estándar corregidos

Clasificación JEL: C4; L1; L2; M14

Abstract

The paper´s aim is to identify if Corporate Social Responsibility has an impact on the financial performance of non-financial companies listed on the Mexican Stock Exchange. For which, an index of corporate social responsibility is constructed using 12 indicators that include distinctives, certifications, adhesions, or actions of social responsibility in a sample of 101 companies for the period 2017 - 2019. The return on assets (ROA) and the return on equity (ROE) were the variables used to measure financial performance. The relationship between the variables was examined by means of a regression analysis with the panel corrected standard errors (PCSE) technique. The results were consistent with previous studies that indicate that there is a positive relationship between the variables. The foregoing is relevant for managers of Mexican companies since it provides evidence regarding the benefits of being a socially responsible company in an emerging country.

Keywords: corporate social responsibility; financial performance; Mexican stock market; panel corrected standard errors

JEL Classification: C4; L1; L2; M14

Introducción

La Responsabilidad Social Empresarial (RSE) fue planteada por primera vez en el libro Responsabilities of the Businessman, escrito por Howard Bowen en 1953, quien expuso las responsabilidades que los empresarios debían asumir ante la comunidad, asimismo, plantea como necesaria la vinculación de las políticas y la toma de decisiones basadas en las necesidades y valores de la sociedad. La RSE rápidamente se convirtió en una estrategia adoptada por las empresas para mandar señales positivas sobre su accionar cotidiano. Lo que incentivó el estudio académico del concepto, dando como resultado que para la década de los noventa surgieran un gran número de investigaciones a nivel internacional que analizan la relación entre RSE y el desempeño de las empresas.

Desde el enfoque académico existen trabajos que sustentan que las iniciativas en RSE pueden mejorar el desempeño financiero, ya que las empresas al ser percibidas como socialmente responsables, pueden mejorar la satisfacción del cliente, ganar legitimidad, mejorar la reputación de la compañía, contribuir al desarrollo sustentable y por ende aumentar las ventas (Carini et al., 2017; Nyeadi et al., 2018). Por lo anterior, el credo de “doing well by doing good” que implica “hacerlo bien haciendo el bien” se ha convertido en una estrategia inteligente para los negocios (Ahmad & Ramayah, 2012). Sin embargo, también existe la creencia de que las prácticas de RSE no necesariamente pueden verse reflejadas dentro del desempeño tanto financiero como operacional de la empresa.

Al revisar la literatura respecto al efecto que tiene la Responsabilidad Social Empresarial (RSE) en el desempeño financiero, los resultados encontrados arrojan resultados ambiguos. Por un lado, están los estudios que señalan que existe una relación positiva [Cho et al. (2019); Beck et al. (2018); Al-Malkawi y Javaid (2018); Simionescu y Dumitresco (2018); Urbina-Núñez et al. (2017); Rodríguez-Fernández (2016); Han et al. (2016); Oh y Park (2015); Usman y Amran (2015); Muñoz et al. (2015); Lourenço & Castelo (2013); Alonso-Almeida et al. (2012); Ducassy (2012); Akben-Selcuk (2019)]. También están los autores que señalan una relación tanto negativa como nula [Sameer (2021); Okafor et al. (2021); Lee et al. (2013); Landi y Sciarelli (2019); Sadeghi et al. (2016); Nelling y Webb (2009); McWilliams y Siegel (2000)]. Incluso, algunos autores sostienen que se trata de una relación curvilínea entre las variables (Maqbool y Bakr, 2019; Nollet et al., 2015).

Una de las razones por la cual no existe consenso en los resultados, respecto al efecto de la Responsabilidad Social Empresarial (RSE) en el desempeño financiero, es debido principalmente a la forma en la que la RSE es medida y operacionalizada (Ghanbarpour y Gustafsson, 2022; Rodríguez-Fernández, 2016; Galant y Cadez, 2017), pues las distintas metodologías utilizadas, al no estar estandarizadas pueden provocar resultados inconsistentes a la hora de evaluar la relación entre las variables (Blasi et al., 2018). No sucede lo mismo con las variables de desempeño financiero, pues éstas son medidas contables, lo cual ha hecho que en la mayoría de los estudios se utilicen medidas como el rendimiento sobre los activos, conocido también como Ratio of Assets (ROA) o el rendimiento sobre capital, Ratio of Equity (roe) o incluso la Q de Tobin (Cho et al., 2019; Sameer, 2021). Otra posible explicación, respecto a los resultados encontrados, entre la RSE y el desempeño financiero, es que éstos dependen también del periodo en el que se analizan, ya que en el corto plazo podrían indicar una relación negativa, pero positiva en el largo plazo (Yang et al., 2019). Asimismo, Van Beurden y Gössling (2008) sugieren que incluso es necesario analizar la relación por sectores o por tipo de industria, y no de manera general entre países o empresas.

El objetivo de este trabajo consiste en identificar el efecto de la RSE sobre el desempeño financiero medido por el ROA y el ROE en empresas no financieras listadas en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV), para lo cual, se construye un índice de RSE (IRSE) que emplea iniciativas nacionales e internacionales que contemplan las prácticas de tipo social, ambiental y de gobierno corporativo para una muestra de 101 empresas no financieras durante el período 2017 - 2019. Una vez construido el IRSE, se emplea un modelo de regresión lineal con errores estándar corregidos para panel de datos (PCSE) y con ello se pretende identificar si existe alguna relación causal entre este indicador y el desempeño financiero de las empresas.

El artículo se organiza de la siguiente manera: en la primera parte se presenta una revisión de la literatura que contiene diferentes definiciones y formas que se han utilizado para medir la RSE, así como los resultados que se han encontrado respecto al efecto de ésta sobre el desempeño financiero. En la segunda parte se muestra la metodología que se utilizó para probar las hipótesis planteadas. En la tercera etapa se muestran los resultados encontrados mediante PCSE. Y en la última, se brindan las conclusiones del presente estudio.

I. Revisión de la literatura

Las definiciones de RSE que surgen en la literatura no son homogéneas, en consecuencia, este concepto es difícil de captar de manera única (Carini et al., 2017). Así, por ejemplo, Friedman (1970) menciona que la responsabilidad social de una compañía consiste en incrementar las utilidades, siendo esta una postura meramente económica. Sin embargo, el concepto ha ido evolucionando para formar una definición más completa e integral. Así, por ejemplo, la Comisión de las Comunidades Europeas (2001) indica que la RSE es un concepto mediante el cual las empresas integran las preocupaciones sociales y ambientales en sus operaciones comerciales y en su interacción con sus partes interesadas de forma voluntaria. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (2011) establece que la RSE es la contribución de los negocios al desarrollo sustentable. La Norma ISO 26000 la define como la toma de decisiones de las firmas de acuerdo con un comportamiento transparente y ético y la responsabilidad de las firmas sobre el impacto de las decisiones y actividades de la organización en la sociedad y el medio ambiente. Finalmente, en el contexto mexicano, el Centro Mexicano para la Filantropía (CEMEFI) la define como el compromiso consciente y congruente de cumplir integralmente con la finalidad de la empresa, tanto en lo interno como en lo externo, considerando las expectativas económicas, sociales y ambientales de todos sus participantes, demostrando respeto por la gente, los valores éticos, la comunidad y el medio ambiente, contribuyendo así a la construcción del bien común.

Según Dahlsrud (2008) la confusión en el concepto que rodea a la RSE podría ser potencialmente un problema importante, si las definiciones en competencia tienen sesgos divergentes, pues las personas hablarán sobre la RSE de manera diferente. Sin embargo, aunque existen distintas definiciones, todas ellas, coinciden en que las empresas deben realizar acciones que beneficien a los grupos de interés, o bien resuelvan necesidades sociales de la comunidad en la que se encuentran. Es por ello, que al hacer una búsqueda sobre los efectos de implementar prácticas de RSE sobre el desempeño de la empresa y en específico del financiero, los resultados siguen siendo ambiguos y una posible razón puede atribuirse a las distintas formas de medir la RSE.

En España, por ejemplo, Madorran y García (2016), centran su análisis en una muestra de empresas listadas en el mercado de valores y utilizan la metodología datos de panel para analizar el efecto de la RSE sobre el desempeño financiero, sus hallazgos indican que no existe una relación obvia entre la RSE y el desempeño financiero. Autores como Kim y Oh (2019) y Maqbool y Bakr (2019) realizaron un estudio en el que encontraron que la relación entre las variables es no lineal, y que por tanto, a menores valores de RSE la relación es negativa pero que, hasta cierto nivel y, conforme aumenta el score de RSE, la relación se vuelve positiva. En Italia, Landi y Sciarelli, (2019) utilizaron un modelo de panel de datos para analizar el impacto de la RSE en el desempeño financiero de las organizaciones. Para medir la RSE se utilizó la evaluación proporcionada por la agencia Standard Ethics y como variables de desempeño financiero se emplearon las razones financieras ROE y ROA. Los resultados encontrados por los autores muestran que no existe una relación positiva entre ambas variables, lo cual indica que las compañías listadas no obtienen ganancias extra por su comportamiento social ante sus grupos de interés.

Por otro lado, Beck et al. (2018), analizaron el efecto de la RSE sobre el desempeño financiero en 116 empresas listadas en los mercados de valores de Hong Kong, Inglaterra y Australia. Los autores utilizaron como proxy de RSE los scores de evaluación de una agencia especializada en responsabilidad social, sus resultados indican una relación positiva entre las variables. En la misma línea, Carini et al. (2017) analizaron el efecto que tiene la RSE sobre el desempeño financiero en 417 empresas que están listadas en los índices de sustentabilidad Domini 400 Social Index, Dow Jones Sustainability World Index y FTSE4Good Index. Sus resultados apoyan la idea de que las empresas socialmente responsables tienen un mejor desempeño financiero a largo plazo.

En el mercado de valores en Rumania, Simionescu y Dumitresco (2018) examinaron, empíricamente, la relación entre las prácticas de RSE y el desempeño financiero de las empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Bucarest. En este trabajo se analizan las políticas de RSE adoptadas por las empresas hacia seis tipos de stakeholders que influyen en el desempeño financiero. Sus resultados indican que existe un vínculo positivo entre la RSE y el desempeño financiero de las empresas cuando éstas implementan políticas de RSE con respecto a los empleados, la protección ambiental y la ética como práctica social. Además, sus hallazgos muestran que las empresas que responden al concepto de RSE, y aquellas que consideran los estándares y regulaciones internacionales para productos y servicios de calidad en su estrategia comercial, mejoran el desempeño financiero. Derivado de lo anterior, la Tabla 1 muestra algunos de los estudios que se han realizado en distintos países, con diferentes métodos de medición para la RSE y con resultados diversos.

Tabla 1 Diferentes métodos de medición de la RSE 

Autor Forma de medir la RSE País Efecto
McWilliams & Siegel (2000) Score de RSE (KLD) USA Neutral
Ducassy (2012) Score de RSE (CFIE) Francia Positivo
Alonso-Almeida et al. (2012) Variable dicotómica (1,0) México Positivo
Lee et al. (2013) Score de RSE (KLD) USA Neutral
Lourenço y Castelo (2013) Variable dicotómica (1,0) Brasil Positivo
Nelling y Webb (2008) Score de RSE (KLD) USA Neutral
Muñoz et al. (2015) Índice basado en 11 iniciativas de RSE España Positivo
Nollet et al. (2015) Score de RSE (Bloomberg) USA Curvilínea
Usman y Amran (2015) Índice basado en análisis de contenido Nigeria Positivo
Ho y Park (2015) Índice KEJI Corea Positivo
Han et al. (2016) Score de RSE (Bloomberg) Corea Positivo
Rodríguez-Fernández (2016) Índice basado en 4 iniciativas de RSE España Positivo
Sadeghi et al. (2016) Cuestionario de RSE Irán Negativa
Urbina-Núñez et al. (2017) Variable dicotómica (1,0) México Positivo
Simionescu y Dumitresco (2018) Cuestionario de RSE Rumania Positivo
Beck et al. (2018) Score de RSE (Vigeo) Europa Positivo
Al-Malkawi y Javaid (2018) Valor de Zakat Arabia S. Positivo
Méndez et al. (2018) Variable dicotómica (1,0) México Positivo
Akben-Selcuk (2019) Variable Dicotómica (1,0) Turquía Positivo
Landi y Sciarelli, (2019) Score de RSE (Standard Ethics) Italia Neutral
Maqbool y Bakr (2019) Score de RSE (Bloomberg) India Curvilínea
Cho et al. (2019) Score de RSE (KEJI) Corea Positivo
Okafor et al. (2021) Score de RSE (ISS) USA Negativa
Sameer (2021) Índice basado en análisis de contenido Maldivas Negativa

Fuente: Elaboración propia según autores citados.

Como muestra la Tabla 1, diversos autores han utilizado como medida de RSE los scores obtenidos de agencias especializadas de RSE o bases de datos financieras, como KLD, Vigeo, Standard Ethics, el índice KEJI, la agencia ISS Institutional Shareholder Services (ISS), la agencia Centre Français d'Information des Entreprises(CFIE) o Bloomberg, la cual es una base de datos con información anual del desempeño ambiental, social y de gobierno corporativo de empresas listadas en el mercado de valores. Destaca el caso de Al-Malkawi y Javaid (2018) quienes midieron la RSE utilizando el valor de las donaciones (Zakat) que hacen las empresas de acuerdo con la ley islámica. Finalmente, están los que han medido la RSE mediante análisis de contenido, variables dicotómicas o cuestionarios de RSE. En el caso de México, los estudios que se han realizado han utilizado una variable dicotómica para medir la RSE, en la que se da el valor de 1 si la empresa cuenta con el distintivo de Empresa Socialmente Responsable otorgado por el CEMEFI, o bien valor de 0 en caso de no tenerlo, están por ejemplo los estudios de Alonso-Almeida et al. (2012), Urbina-Núñez et al. (2017) y Méndez et al. (2018) cuyo tamaño de las muestras fue de 20, 30 y 34 empresas respectivamente. Vale la pena comentar que el distintivo de RSE que otorga el CEMEFI tiene un costo, por lo que una empresa puede estar llevando a cabo buenas prácticas de responsabilidad social corporativa y no necesariamente tener este distintivo, por lo que utilizar este indicador puede resultar limitado. Motivo por el cual, en este trabajo se construye un índice de RSE (IRSE) que toma en consideración otras certificaciones de carácter nacional e internacional que la empresa dice poseer y se estudia su efecto sobre el desempeño financiero medido a través del ROE y el ROA. Además, se emplean otras variables que se lograron identificar dentro de la literatura como variables de control, por ejemplo, el tipo de industria ha sido documentado por autores como Beck et al. (2018), García Sánchez y Martínez Ferrero (2018), Lin et al. (2015), Seguí-Mas et al. (2018) y Verbeeten et al. (2016)], quienes señalan que los rendimientos financieros suelen ser diferenciados entre las industrias, por lo cual la incluyen como una variable categórica para controlar la variación a lo largo del tiempo entre las industrias con la intención de analizar la relación entre la RSE y el desempeño financiero tomando en cuenta el sector al que pertenecen las empresas, siendo el sector industrial en donde se genera un mayor rendimiento. Asimismo, se emplea el tamaño de la empresa, calculado mediante el logaritmo natural de las ventas totales, como una variable de control importante, debido a que se espera que entre más grande sea la empresa mayor sea su rendimiento, por ello autores como Carini et al. (2017) y Cho et al. (2019) han incorporado a sus modelos esta variable. También, se emplea la antigüedad de la empresa, ya que Devie et al. (2018), Akben-Selcuk, (2019) y Chijoke-Mgbame et al. (2019) señalan que esta tiene un efecto positivo sobre el desempeño financiero. El nivel de endeudamiento es otra variable que se detectó para explicar el desempeño financiero en los trabajos de Akben-Selcuk (2019), Al-Malkawi y Javaid (2018) y Cho et al. (2019), quienes señalan una relación negativa entre ambas. Es decir, las empresas que se endeudan más son aquellas que generan menores rendimientos financieros. Por lo que en este trabajo se emplean todas ellas como variables de control en el modelo propuesto.

II. Metodología

Selección de la muestra

El análisis empírico se realizó con información de empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) y que cuentan con reportes de sustentabilidad para los años 2017-2019. Se excluye de la muestra a los bancos e instituciones financieras, debido a que su sistema contable difiere del utilizado por el resto de las empresas listadas; de incluirlas se habría provocado una falta de homogeneidad en el cálculo de los indicadores financieros como el ROA y el ROE (Cho et al., 2019; Rodríguez-Fernández, 2016). Por lo anterior, la población inicial de estudio consistió en las 145 empresas listadas en la Bolsa Mexicana de Valores, menos 27 compañías pertenecientes al sector financiero. Además, se eliminaron 17 empresas que estaban suspendidas de la BMV y que por lo tanto no contaban con información disponible al público, por lo cual la muestra final quedó compuesta por 101 empresas en total distribuidas como se muestran en la Tabla 2.

Tabla 2 Muestra final de empresas 

Sector Número de empresas porcentaje
Industrial 33 33%
Materiales 22 22%
Productos de consumo frecuente 19 19%
Servicios y bienes de consumo no básico 16 16%
Otros sectores 11 10%
Total 101 100%

Fuente: Elaboración propia con datos del sitio web de la Bolsa Mexicana de Valores (https://www.bmv.com.mx)

Medición de las variables

Desempeño financiero

Se emplea el Return on Assets (ROA) y el Return on Equity (ROE), como han hecho distintos autores en estudios similares (Malik y Kanwal, 2018; Akben-Selcuk, 2019; Yang et al., 2019). Ambas medidas financieras están expresadas en términos porcentuales e indican el rendimiento de la empresa sobre los activos y el rendimiento de la empresa sobre el capital, respectivamente. Los datos fueron obtenidos de la base de datos INFOSEL financiero y se incluyen en el modelo como variables dependientes.

Índice de Responsabilidad Social Empresarial (IRSE)

En este trabajo se calcula el IRSE utilizando 12 indicadores con la intención de cubrir las dimensiones de medio ambiente, la dimensión social y la dimensión de gobierno corporativo, atendiendo al concepto de RSE que propone el Centro Mexicano para la Filantropía (CEMEFI). A continuación, se describen brevemente los indicadores empleados.

  • Adhesión a la iniciativa Global Reporting Initiative (GRI): La iniciativa es un conjunto de guías para realizar informes de sustentabilidad, cuya meta es apoyar a las empresas y gobiernos, con recomendaciones y directrices para su elaboración y difusión de informes de RSE basados en una metodología estandarizada, que toma en cuenta temas tales como el cambio climático, derechos humanos, gobernanza y el bienestar social, entre otros.

  • Distintivo de Empresa Socialmente Responsable (ESR): La marca ESR es un identificador gráfico creado por CEMEFI para fortalecer la cultura de RSE en México mediante la creación y difusión de estándares de desempeño empresarial para reconocer a las empresas que adoptan esta cultura y la desarrollan a través de políticas y prácticas operativas diarias.

  • Adhesión al Pacto Mundial de la Naciones Unidas: El Pacto Mundial, United Nations Global Compact, el cual es respaldado por las Naciones Unidas, como una invitación a las empresas a ajustar sus estrategias y operaciones de acuerdo con “Los Diez Principios del Pacto Mundial”, y a tomar medidas que promuevan los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

  • IPC sustentable de la BMV: Fue el primer índice de sustentabilidad en México, diseñado para promover la adopción de políticas y sistemas de medición en temas sociales, ambientales y de gobierno corporativo, para proyectar a los emisores sustentables a escala global, además de asegurar carteras de largo plazo y de menor riesgo, considerando no solo la buena situación económica, sino también el proceso de desarrollo sostenible de la compañía.

  • Certificación ambiental de la PROFEPA: El Programa Nacional de Auditoría Ambiental (PNAA) promovido por la Procuraduría Federal de Protección al Ambiente (PROFEPA), tiene como finalidad no solo garantizar el cumplimiento efectivo de la legislación, sino mejorar la eficiencia de los procesos de producción, el desempeño ambiental y la competitividad de las empresas.

  • Certificación en la Norma ISO 14001: Es una norma de carácter internacional que certifica a las empresas que cumplen con criterios estandarizados para cuidado del medio ambiente, perteneciente a un sistema de gestión de calidad promovida por la Organización Internacional de Normalización (International Organization for Standardization).

  • Certificación en la Norma ISO 9001: Es una norma de carácter internacional que certifica a las empresas que cumplen con criterios estandarizados de un sistema de gestión de calidad basado en procesos, que es promovida por la Organización Internacional de Normalización ISO (International Organization for Standardization).

  • Certificación Great Place to Work México: Great Place to Work (GPTW) es una organización global que tiene como objetivo certificar empresas que cumplen con estándares específicos relacionados con entornos de trabajo de alto rendimiento.

  • Reconocimiento de Empresa Segura: El Programa de Autogestión en Seguridad y Salud en el Trabajo (PASST) es un esquema promovido por la Secretaría del Trabajo y Previsión Social (STPS). Su finalidad es facilitar el establecimiento y funcionamiento de sistemas de gestión de seguridad y salud en el trabajo de las empresas basados en estándares nacionales e internacionales.

  • Código de ética: Se revisó que las empresas tuvieran disponible al público el código de ética en sus sitios web.

  • Código de Mejores prácticas de gobierno corporativo: Se revisó que las empresas tuvieran disponible al público el código de mejores prácticas de gobierno corporativo en sus sitios web.

  • Reporte de sustentabilidad: Se revisó que las empresas tuvieran disponible al público el reporte anual de sustentabilidad en sus sitios web.

Para la construcción del índice de RSE, las 12 iniciativas o indicadores se codificaron dando valor de 0 si no se ha detectado actividad relacionada con el indicador y valor de 1 si la información disponible indica que la firma ha realizado alguna actividad al respecto, así mismo todas las iniciativas fueron consideradas con la misma ponderación dentro del índice similar al trabajo de autores como Usman y Amran (2015) y Muñoz et al. (2015).

RSE=i=112Ii

En donde I es el indicador que hace referencia al comportamiento social, ambiental y de gobierno corporativo de las empresas con un valor máximo de 12 puntos si la empresa cuenta con todas las iniciativas o indicadores y un mínimo de 0 si no cuenta con ninguno. Una vez que se estimó la RSE se normalizó mediante el criterio min-max para obtener el índice de RSE (IRSE) y hacer que los valores oscilen entre 0 y 1, en donde 0 significa la ausencia de prácticas de RSE y 1 la presencia de éstas:

IRSE=X-minXmaxX-minX

Variables control

Para obtener información adicional del impacto del IRSE sobre el desempeño financiero se utilizaron algunas variables control. La primera fue el tipo de industria (IND), la cual es una variable categórica que toma los siguientes valores: 1 = Otros sectores; 2 = Materiales; 3 = Productos de consumo frecuente; 4 = Servicios y bienes de consumo; y 5 = Industrial. Se empleó para identificar el efecto que tiene el tipo de industria o sector en el desempeño financiero de las empresas listadas en la BMV. Asimismo, se empleó el logaritmo natural de las ventas totales como una variable de aproximación al tamaño de la empresa (TAM). En tercer lugar, se incluye la antigüedad de la empresa (ANT), considerando el número de años que tiene la empresa cotizando en la BMV. Por último, se calculó el nivel de endeudamiento (END) empleando la razón de las deudas totales sobre los activos totales, como han sugerido autores como Devie et al., (2018).

Especificación del modelo e hipótesis de trabajo

La prueba de hipótesis de la investigación se llevó a cabo mediante un panel de datos de errores estándar corregidos (PCSE) planteando los siguientes modelos:

  • ROEit = β0 + β1 IRSEit + β2 INDit + β3 ANTit + β4 TAMit + β5 ENDit + εit (modelo 1)

  • ROAit = β0 + β1 IRSEit + β2 INDit + β3 ANTit + β4 TAMiit + β5 ENDit + εit (modelo 2)

Donde i=1,2,3...n (representa el número de empresas); t=1,2,3…T (T= es el número de años); β es el coeficiente de regresión; IRSE hace referencia al índice de RSE; IND se refiere a una variable categórica para el tipo de industria; ANT indica la antigüedad de la empresa; TAM muestra el tamaño de la empresa; END se refiere al nivel de endeudamiento de la empresa y ε representa el término del error. Considerando la revisión de la literatura en relación con el efecto de la RSE sobre el desempeño financiero se exponen las siguientes hipótesis de investigación:

  • H1a: La Responsabilidad Social Empresarial (RSE) tiene un impacto positivo y significativo sobre el ROE de las empresas de la Bolsa Mexicana de Valores.

  • H1b: La Responsabilidad Social Empresarial (RSE) tiene un impacto positivo y significativo sobre el ROA en las empresas de la Bolsa Mexicana de Valores.

  • H2: El rendimiento financiero de la empresa (ROE y ROA) depende del tipo de sector en el que se desenvuelven las empresas que cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores.

  • H3: A mayor antigüedad de las empresas que cotizan en la BMV, mayor será su rendimiento financiero (ROE y ROA).

  • H4: A mayor tamaño de la empresa, mayor rendimiento financiero (ROE y ROA).

  • H5: A mayor nivel de endeudamiento de la empresa, menor rendimiento financiero (ROE y ROA).

La estimación de los modelos se llevó a cabo de la siguiente manera:

  1. Se realizó la prueba de heterogeneidad no observada la cual es útil para identificar si es preferible un modelo de panel de datos respecto a un modelo de regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), dicha prueba es realizada mediante la prueba del multiplicador de Lagrange de Breusch y Pagan.

  2. Se realizó la prueba de Hausman para revisar cuál de los modelos de panel de datos es más apropiado entre efectos fijos y efectos aleatorios.

  3. Adicionalmente se realizó la prueba de autocorrelación con la prueba de Wooldridge, en cada uno de los modelos y la prueba de heterocedasticidad en ambos modelos, mediante la prueba modificada de Wald.

Con datos de series de tiempo y un periodo de tiempo (3 años), los estimadores con panel de datos con efectos fijos y aleatorios pueden proporcionar resultados inconsistentes, es por ello que otros posibles estimadores que podrían usarse son los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) o bien los estimadores por Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles (MCGF). Sin embargo, Beck y Katz (1995) demostraron que MCGF también produce errores estándar incorrectos cuando se aplica a los datos del panel. Esto es así porque el método estima un número excesivo de parámetros en la matriz de covarianza-varianza (Beck, 2001). Por lo anterior y siguiendo las recomendaciones de Beck y Katz (1995) se decidió usar los errores estándar corregidos para el panel de datos (PCSE), debido a la presencia de problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o ambas. La estimación de los modelos se realizó empleando el software STATA versión 14.

III. Resultados empíricos

La Tabla 3 presenta los resultados obtenidos de la estadística descriptiva de las variables, en donde se aprecia que el nivel promedio de la ROE es mayor a ROA, lo cual indica que parte de los activos han sido financiados con deuda y que ha resultado en el crecimiento de la rentabilidad de las empresas. Además, se puede observar que la media de la variable del IRSE es 0.50, lo cual señala que en promedio en las empresas que cotizan en la BMV, de los 12 indicadores que se proponen, se implementan por lo menos la mitad.

Tabla 3 Estadística descriptiva de las principales variables del modelo 

Variables Observaciones Media Desv. estándar Mínimo Máximo
ROE 303 0.082 0.162 -0.649 0.950
ROA 303 0.043 0.059 -0.313 0.363
IRSE 303 0.508 0.218 0 1
TAM 303 8.027 1.853 0.542 12.541
END 303 0.571 0.199 0.135 1.604
ANT 303 22.366 15.165 0 68

Fuente: Elaboración propia.

Se estimó el IRSE para cada sector y se encontró que el valor promedio más alto corresponde al sector de materiales (0.599), seguido del industrial (0.521). Véase la Tabla 4.

Tabla 4 Índice de Responsabilidad Social Empresarial por sector. 

Sector N Media Desv.
estándar
Mínimo Máximo
Industrial 99 0.521 0.197 0.166 0.916
Servicios y bienes de consumo 48 0.454 0.176 0.083 0.833
Materiales 66 0.599 0.204 0.167 1
Productos de consumo frecuente 57 0.498 0.251 0 1
Otros sectores 33 0.383 0.230 0.083 0.833

Fuente: Elaboración propia.

A continuación, se llevó a cabo un análisis de correlación de Pearson para identificar la asociación entre las variables de estudio y con ello, visualizar situaciones de multicolinealidad. Dado que en la presente investigación se utilizaron dos modelos para probar la hipótesis de investigación, empleando ROE y ROA como variables dependientes, la Tabla 5 y la Tabla 6 muestran los resultados de manera separada para cada uno de los modelos. Como puede observarse en ambos modelos la correlación entre la RSE y el desempeño financiero resulta positiva y significativa a un nivel de significancia de 1%. Asimismo, las variables endeudamiento (END) y tamaño de la empresa (TAM), también muestran una correlación positiva y significativa con la RSE a un nivel del 5%. Como era de esperarse, el nivel de endeudamiento resulta negativo y significativo respecto al desempeño financiero tanto con el ROE como con ROA. De igual forma, se puede observar que ninguna de las correlaciones excede el valor de 0.70 lo cual indica que no hay problemas de multicolinealidad en los modelos (Hair et al., 2005). Y la variable ANT de la empresa se correlaciona con el nivel de RSE en un nivel de significancia del 10% sólo en el modelo donde se emplea el ROA.

Tabla 5 Análisis de correlación de Pearson para el Modelo 1 con ROE 

RSE ANT END TAM ROE
RSE 1
ANT 0.093 1
END 0.126** 0.004 1
TAM 0.206** 0.201** 0.108** 1
ROE 0.231*** 0.107* -0.096* 0.165** 1

*, **, *** se refieren a la significancia estadística del 10%, 5% y 1%

Fuente: Elaboración propia.

Tabla 6 Análisis de correlación de Pearson para el Modelo 2 con ROA 

RSE ANT END TAM ROA
RSE 1
ANT 0.093* 1
END 0.126** 0.006 1
TAM 0.206** 0.201** 0.108** 1
ROA 0.165*** 0.049 -0.185* 0.142** 1

*, **,*** se refieren a la significancia estadística del 10%, 5% y 1%.

Fuente: Elaboración propia.

Resultados de la regresión

La estimación de los modelos se llevó a cabo siguiendo los pasos descritos en la metodología. Primeramente, se estimó la prueba del multiplicador de Lagrange de Breusch y Pagan, la cual resultó significativa (p=0.000) tanto para el modelo 1 como para el modelo 2, lo cual confirmó que es preferible utilizar el modelo de panel de datos sobre el de MCO. Después se verificó qué tipo de modelo de panel de datos es mejor (efectos fijos o aleatorios), la prueba de Hausman indicó que el modelo 1 con ROE debe estimarse con efectos aleatorios (p = .063). En tanto que el modelo 2 con ROA es preferible efectos fijos (p = .006). La prueba de autocorrelación de Wooldridge señaló que el modelo 1 no presenta autocorrelación (p= .069). Sin embargo, en el modelo 2 sí se presenta autocorrelación (p=0.014). Finalmente, se realizó la prueba de heterocedasticidad en ambos modelos, mediante la prueba modificada de Wald. Tanto en el modelo 1 como en el modelo 2 el resultado fue significativo (p=0.000), indicando la presencia de heterocedasticidad en la varianza de las variables. Por lo anterior y siguiendo las recomendaciones de Beck y Katz (1995) se decidió usar los errores estándar corregidos para el panel de datos (PCSE). En las Tablas 7 y 8 se aprecian las estimaciones realizadas para el modelo 1 (ROE) y para el modelo 2 (ROA), en donde la primera se realizó sin tener en cuenta los periodos, lo que se conoce como un pool de datos con MCO, la segunda con un panel de datos de efectos fijos, la tercera con efectos aleatorios, la cuarta con mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF) y finalmente, se estimó un panel de datos con errores estándar corregidos (PCSE).

Tabla 7 Resumen de los modelos econométricos con ROE 

Estimación 1
Pool de datos
con
MCO
Estimación 2
Panel de datos
con Efectos
fijos
Estimación 3
Panel de
datos con
Efectos
aleatorios
Estimación 4
MCGF
Estimación 5
PCSE
IRSE 0.15678 ***
(0.03976)
-.047352
(0.1023)
0.08895
(0 .0553)
0.14883***
(0.01184)
0.15678**
(0.04048)
TAM 0.0105***
(0.0049)
0.03008
(0.0884)
0 .0135
(0.00776)
0 .00904***
(0.00106)
0.01053**
(0.0050)
END -0.101073
(0.0666)
-0.220762
(0.3072)
-0.11400
(0.1041)
-0.076857***
(0.0172)
-0.1010
(0.0647)
ANT 0.0011305
(0.0008)
-0.009300
(0.0087)
0.000964
(0.0013)
0 .001225***
(0.000153)
0.0011
(0.0008)
Tipo de
industria
Materiales -0.0302 (omitido) -0.1849 -0.0334*** -0.0302
(0.0256) (0.0319) (0.0068) (0.0256)
Productos de
consumo
0.0236
(0.0283)
(omitido) 0.0224
(0.0456)
0.0075***
(0.00685)
0.02360
(0.0279)
Servicios y
bienes de C.
-0.0392
(0.0373)
(omitido) -0.04525
(0.05549)
-0.0318
(0.0099)
-0.0392
(0.0368)
Industrial 0.0403 (omitido) 0.0454 0.0353*** 0.0403**
(0.0522) (0.0269) (0.0056) (0.0207)
Constante -0.0847196
(0.0530)
0.199265
(0.6064)
-0.03829
(0.0760)
-0.0526***
(0.0122)
-0.056502
(.0506)
R2 0.1014 0.0294 0. 1347 0.1252
F 7.08*** 0.61 19.55** 742.78*** 46.71***
N 303 303 303 303 303

*, **, *** se refieren a la significancia estadística del 10%, 5% y 1%. La fila F indica la F de Fisher para las estimaciones 1 y 2 y, la chi2 de Wald para las estimaciones 3,4 y 5.

Fuente: Elaboración propia. Los modelos de MCO, MCGF y PCSE emplean errores estándar robustos para tratar la heterocedasticidad.

Tabla 8 Resumen de los modelos econométricos con ROA 

Estimación 1
Pool de datos
con
MCO
Estimación 2
Panel de datos
con Efectos
fijos
Estimación 3
Panel de
datos con
Efectos
aleatorios
Estimación 4
MCGF
Estimación 5
PCSE
IRSE 0.03629***
(0.0150)
0.0033974
(0.0371)
0.01455
(0.0234)
0.032614***
(0.0059)
0.036291**
(0.0146)
TAM 0.00552**
(0.0019)
0.0146428
(0.0186)
0.007021***
(0.00328)
0.0052***
(0.00067)
0.00552***
(0.001903)
END -0.06454
(0.0351)
-0.137093
(0.1122)
-0.08443
(0.0569)
-0.0780***
(0.00705)
-0.064508**
(0.03457)
ANT 0.000179
(0.0002)
-0.006295**
(0.00257)
0.0000381
(0.000351)
0.000329***
(0.0000)
0.0001795
(0.000207)
Tipo de
industria
Materiales 0.00557 (omitido) 0.00976 0.00257 0.00557
(0.0107) (0.0162) (0.0039) (0.0106)
Productos de
Consumo
0.0041
(0.02848)
(omitido) 0.00201
(0.0143)
-0.00699*
(0.0036)
0.00418
(0.0082)
Servicios y
bienes de
Consumo
-0.0021
(0.0080)
(omitido) -0.004105
(0.0107)
-0.00634*
(0.00339)
-0.00217
(0.00796)
Industrial 0.0276*** (omitido) 0.02851*** 0.02276 0.02765***
(0.0084) (0.01325) (0.0026) (0.00810)
Constante 0.0027
(0.0175)
0.14337
(0.1258)
0.016445
(0.0242)
0.01301***
(0.0057)
0.00278
(0.01763)
R2 0.1011 0.0925 0.1725 0.1249
F 5.56*** 2.87** 27.34*** 344.22*** 57.33***
N 303 303 303 303 303

*, **, *** se refieren a la significancia estadística del 10%, 5% y 1%. La fila F indica la F de Fisher para las estimaciones 1 y 2 y, la chi2 de Wald para las estimaciones 3,4 y 5.

Fuente: Elaboración propia. Los modelos de MCO, MCGF y PCSE emplean errores estándar robustos para tratar la heterocedasticidad.

Como puede observarse, en la estimación cinco, correspondiente al panel con errores estándar corregidos (PCSE) de la Tabla 7, la variable IRSE es significativa al 5%, de manera que el coeficiente estimado de dicha variable es estadísticamente diferente de cero, con lo cual se comprueba la hipótesis H1a que indica que la RSE tiene un impacto positivo sobre el ROE. De igual forma, resultan significativas al 5% el tamaño (TAM) y el tipo de industria (IND). En el caso de la TAM, se demostró que a mayor tamaño de empresa mayor es su ROE, en tanto que el tipo de industria también es relevante a la hora de explicar el rendimiento financiero de la empresa captado por el ROE, de manera específica se encontró que las empresas del sector industrial obtienen en promedio 0.04 unidades más respecto de aquellas ubicadas en los otros sectores. Para la variable que capta el endeudamiento END y la antigüedad ANT no se encontró evidencia de un efecto sobre el rendimiento en el caso del modelo 1 referente al ROE.

Respecto al modelo 2 (véase Tabla 8), la estimación cinco, referente al PCSE, indica que la variable IRSE tiene un efecto positivo y significativo al 5% sobre el desempeño financiero, con lo cual se comprueba la hipótesis H1b. Asimismo, resultan significativas las variables IND y TAM, similar a los resultados del modelo 1. En este modelo 2, la variable que hace referencia al endeudamiento END fue negativa y estadísticamente significativa al 5%, lo que indica que, a mayor nivel de endeudamiento de la empresa, menor será su nivel de ROA, lo cual es consistente con autores como Al-Malkawi y Javaid (2018) y Akben-Selcuk (2019). La antigüedad de la empresa tampoco resultó significativa como en el modelo 1.

Conclusiones

El objetivo principal de este trabajo consistió en brindar evidencia del efecto de la RSE, mediante la construcción del IRSE, en el desempeño financiero de las empresas no financieras listadas en la Bolsa Mexicana de Valores en el período 2017-2019. A pesar de que los estudios previos en su mayoría sustentan la existencia de una relación positiva, en México se cuenta con un contexto económico, social y de legislación diferente al resto de los países, es por ello por lo que se decidió utilizar iniciativas e indicadores propias del contexto mexicano para calcular un índice de RSE que sirviera de variable para analizar el efecto sobre el desempeño financiero en las empresas listadas en la BMV.

Los resultados encontrados mediante el IRSE calculado en esta muestra de empresas, señala que en promedio el nivel de implementación de prácticas de RSE durante el periodo de estudio es intermedio (0.508) y al desglosarlo por sector se encontró que las empresas que se clasifican dentro del sector de los materiales son las que en promedio presentan un mayor nivel de implementación de prácticas (.599), en segundo lugar, las que se concentran en el sector industrial (.521), lo cual es coherente con la realidad, dado que son los sectores que cuentan con mayor presión por parte de los stakeholders o grupo de interés, puesto que sus actividades son más propensas a dañar el medio ambiente, al mismo tiempo que requieren de una mayor seguridad para sus empleados debido a la naturaleza propia de estos sectores. El resto de los sectores, se encuentran por debajo del valor promedio del índice estimado.

Asimismo, las estimaciones econométricas empleando el modelo 1 y 2 permiten señalar que el IRSE en este tipo de empresas tiene un efecto sobre su desempeño, de manera que a pesar de los costos en los que pudiera incurrir la empresa al implementarlos, los beneficios sobre el desempeño financiero sí se encuentran presentes. Lo anterior brinda evidencia a favor de las hipótesis de trabajo (H1a y H1b). Además, estos hallazgos son consistentes con estudios previos que han analizado el efecto de la RSE sobre desempeño financiero (Al-Malkawi y Javaid, 2018; Beck et al., 2018; Kim et al., 2019; Oware y Mallikarjunappa, 2022). Además, en ambos modelos se encontró que el desempeño financiero de la empresa es diferente entre el tipo de industria (H2). De manera específica, se podría decir que las empresas del sector industrial son las que en promedio generan mayores rendimientos, tanto en el modelo que analiza el ROE (.040), como en el ROA (.027) respecto de los sectores analizados. Respecto a la variable que capta el tamaño de la empresa (TAM) resalta el hecho de que en ambos modelos resultó positiva y significativa a un 5%, lo cual demuestra que, mientras más grande es la empresa, mejor será su desempeño financiero (H4), similar al estudio de Akben-Selcuk (2019). El nivel de endeudamiento solo resultó significativo para el caso del ROA (H5). En tanto que en ninguno de los modelos la antigüedad que la empresa tenga cotizando en la BMV resultó significativa para explicar su desempeño financiero (H3).

Vale la pena comentar que el estudio de la RSE en América Latina es limitado, por lo que estos resultados contribuyen a entender el comportamiento de las empresas que cotizan en la BMV en un periodo específico. Lo anterior es relevante, pues los cambios en materia de sustentabilidad que se les está solicitando a las empresas requiere que estas ya no solo produzcan bienes y servicios pensando exclusivamente en los beneficios económicos para sus dueños y accionistas, sino también que contribuyan al desarrollo de la sociedad y al cuidado de los recursos. Por lo que, este trabajo logra demostrar que actuar de manera responsable también es rentable para la empresa. En otras palabras, existe evidencia de los beneficios financieros que se pueden obtener siendo socialmente responsables en una economía emergente sobre todo cuando se trata de empresas que pertenecen al sector industrial de la BMV. En relación con las limitantes y posibles áreas futuras de investigación, es necesario precisar que los hallazgos no deben ser generalizados sobre el total de empresas en México, además, se recomienda extender el periodo de estudio para robustecer el análisis estadístico. Por último, los indicadores que integran el IRSE podrían agruparse por dimensión llámese ambiental, social, así como de gobierno corporativo y asignar una ponderación a cada dimensión y determinar si el efecto de este nuevo indicador sigue manteniendo su efecto positivo sobre el desempeño financiero.

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Recibido: 09 de Septiembre de 2022; Aprobado: 11 de Junio de 2023; Publicado: 20 de Septiembre de 2023

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