1. Introducción
La minería es una de las industrias extractivas que genera más problemas sociales en los países, aunque desempeña un papel vital en su desarrollo económico (Walser, 2002). Representa una fuente de insumos esenciales para los países; proporciona empleo, dividendos e impuestos que pagan por ejemplo los hospitales, escuelas e instalaciones públicas. La industria minera también produce una fuerza laboral capacitada y promueve la aparición de otras empresas; trae consigo divisas y representa una parte significativa del producto interno bruto (PIB) de los países (National Research Council, 2002; United Nations, 2012).
Los productos minerales son fundamentales para el desarrollo industrial y la expansión de las ciudades. Desde el año 2000, el surgimiento de las economías asiáticas, sobre todo de China (Muradian et al., 2012), ha incrementado la extracción de minerales (Krausmann et al., 2009) y el precio de éstos (Afum et al., 2018).
El boom de los commodities desencadenó un gran número de proyectos y también de demandas por daños ambientales y sociales. Asimismo, las comunidades en las que operan las empresas extractivas protegen sus territorios amenazados por pasivos ambientales, se empoderan y demandan una mayor participación en los beneficios del negocio minero (Saade, 2013).
En América Latina, el auge de la inversión minera a gran escala ha estado acompañado de numerosos conflictos sociales y ambientales (Jaskoski, 2011; Observatorio de Conflictos Mineros de América Latina [OCMAL], 2019). Las partes contendientes son corporaciones mineras multinacionales, gobiernos nacionales y locales, organizaciones no gubernamentales (ONG) internaciona-les y locales, grupos locales autoorganizados, medios de comunicación e investigadores que analizan los conflictos,y por supuesto, la población afectada (Murguía y Böhling, 2013).
En Perú, la minería es preponderante para la economía del país (Chirinos, 2015), fuente clave de ingresos, genera el 50% de las divisas, provee empleo directo e indirecto y contribuye al desarrollo regional (Sociedad Nacional de Minería, 2018). La minería representa 11% del PIB, genera el 20% de la recaudación tributaria total y comprende la mayor parte de la inversión extranjera directa (Villegas, 2017).
La importancia de la actividad minera en el Perú y la diversidad de empresas que operan en esta industria la hacen ideal para estudiar la problemática deseada (McDonald, R., 2015). El principal desafío de la inversión minera en Perú es solucionar los conflictos sociales en las zonas mineras. El 50% de los conflictos sociales del país los ocasiona el sector minero (Banco Bilbao Vizcaya Argentaria [BBVA], 2017).
Estos conflictos paralizaron 18 000 millones de dólares americanos de inversión (10% del PIB peruano) en los últimos años (Castellares y Fouché, 2017) y ocasionan un incremento en los costos de capital, seguros, honorarios legales derivados de litigios, seguridad privada; además, bajo nivel de productividad y pérdida de socios comerciales (Adontengi-Kissi, 2015).
No obstante lo anterior, de acuerdo con la revisión de la literatura, es escaso el conocimiento acerca del impacto de estos retos sociales en el valor de la empresa (VE) (Bridge, 2004; Brown y Fraser, 2006; Davis y Franks, 2014; Guidolin y La Ferrara, 2010; Hilson y Yakovleva, 2007; Muradian et al., 2003). Muchas investigaciones han estudiado los factores o determinantes del constructo conflicto social (CS) (Arellano-Yanguas, 2012; Bebbington y Bury, 2013; Haslam y Tanimoune, 2016; Saade, 2013, entre otros). Sin embargo, su impacto sobre los stakeholders ha sido poco estudiado (Dorobantu et al., 2012; Delgado y Romero, 2016).
Otros factores como la aprobación de la comunidad o la obtención de la licencia social para operar (LSO) también influyen en el VE. Las investigaciones realizadas han analizado los factores para obtener la LSO (Moffat y Zhang, 2014; Prno, 2013; Prno, 2014; Prno y Slocombe, 2012, 2014; Thomson y Boutilier, 2011; Taylor y Mahlangu, 2017), pero no estudian sus efectos sobre los stakehold-ers involucrados y tampoco miden su relación con el valor cotizado en bolsa. Como excepción, Henisz et al. (2014) y Dorobantu y Flemming (2017) examinaron la relación entre la reacción de los stakeholders y su impacto en el mercado bursátil de las empresas auríferas en Canadá.
En lo conceptual y lo empírico, son escasas las investigaciones que estudian la LSO en países en vías de desarrollo (Pedro et al., 2017), además de haber sido exploratorias usando metodología de casos y enfoques cualitativos (Jepsen et al., 2005; Kemp, 2010; Nelsen y Scoble, 2006; Rowe y Frewer, 2000; Sícoli, 2016). Esta investigación pretende proponer y validar un modelo teórico para evaluar el impacto del CS y de la LSO sobre el VE para las mineras que cotizan en la bolsa de valores en el Perú.
Este modelo se presenta en la figura 1 y estructura la exposición que se desarrolla en el marco teórico. También ilustra las proposiciones conceptuales que sustentan las hipótesis que se validarán:
(P1) Existe una relación entre el CS y el VE del sector minero.
(P2) Existe una relación entre la LSO y el VE del sector minero.
(P3) Existe un efecto moderador de la LSO sobre el efecto del CS en el VE del sector minero.
2. Marco conceptual e hipótesis de investigación
Esta sección está compuesta por tres partes. Primero expone la problemática relacionada con el CS: los factores de su gestación y sus consecuencias; luego analiza la LSO con énfasis en los factores que la determinan, y en sus impactos, y por último presenta los efectos, directos y moderados, del CS y de la LSO sobre el VE.
2.1 Definiciones de conflicto social
El CS ha sido estudiado desde varias perspectivas (Haslam y Tanimoune, 2016). Para algunos autores (Berdal, 2003; Engel y López, 2008; Grossman y Kim, 1995; Hirshleifer, 1995) abarca una amplia gama de fenómenos, como clases sociales, temas raciales y religiosos, y conflictos entre comunidades, que se manifiestan en motines, rebeliones, desórdenes civiles y similares. Integra disciplinas como la economía, la biología, la historia, la ciencia política, la sociología, la antropología, la psicología y la dirección de empresas; por este motivo, el conflicto ha sido estudiado con diversas metodologías y técnicas, desde estudios de casos generales o detallados hasta modelos matemáticos abstractos (Oberschall, 1978).
En la tabla 1, se resume la revisión de las distintas definiciones de CS y la que se ha adoptado para esta investigación, usada por autores como Albrieu y Palazzo (2016).
Tabla 1 Principales definiciones de conflicto social.
| Autores | Definición/perspectivas |
|---|---|
| Coser (1956) | Lucha por los valores, el poder, los recursos escasos, en la cual los oponentes desean neutralizar, dañar o eliminar a sus rivales. El conflicto será social cuando transciende lo individual, y procede de la propia estructura de la sociedad. |
| Oberschall (1978) | Conflicto social cuando las partes enfrentadas son un agregado de individuos (grupos, organizaciones, comunidades, y multitudes). |
| Berdal (2003); Engel y López (2008); Grossman y Kim (1995); Hirshleifer (1995) | Abarca una amplia gama de fenómenos: clases sociales, raciales, religiosos y conflictos que se manifiestan en motines, rebeliones, desordenes civiles y similares. |
| Vahabi (2010) | Lucha de un grupo de personas por una causa. Aparecen cuando hay uso de poder coercitivo y dominación. Las personas luchan por “intereses comunes”, y no solo por sus intereses individuales. |
| El conflicto en la industria extractiva | |
| Martinez-Alier y O’Connor (1996) | Ocurre por el acceso injusto a los recursos naturales y por las consecuencias negativas de la contaminación. |
| Bebbington et al. (2008) | Surge por reclamos colectivos contra injusticias ambientales. Por ejemplo, una mina puede estar contaminando un río, ello no se valora en el mercado y los afectados no son compensados. |
| Wang et al. (2014) | Surge por fuerte oposición y activismo de las comunidades locales contra las empresas. |
| Chirinos (2015) | Enfrentamiento entre poblaciones y empresas que explotan recursos naturales; están presentes elementos políticos, económicos, sociales y ambientales. |
| Defensoría del Pueblo | Proceso complejo entre sectores de la sociedad, el Estado y las empresas que perciben que sus objetivos son contradictorios, y desencadenan violencia. |
| Prause y Mujtaba (2015) | No puede resolverse con una estrategia única, por ello representa un reto para los gerentes, quienes integran diversas estrategias y técnicas para solucionarlos. |
| Albrieu y Palazzo (2016); Calderón et al. (2013) | Interacción contenciosa entre actores e instituciones sociales, quienes actúan colectivamente de acuerdo con sus expectativas de mejora o de defensa del statu quo. Surge cuando una situación de malestar colectivo se convierte en demanda de medidas de presión violentas contra cualquier organismo público o privado. |
| Martinez-Alier y O’Connor (1996) | Ocurre por el acceso injusto a los recursos naturales y por las consecuencias negativas de la contaminación. |
| Bebbington et al. (2008) | Surge por reclamos colectivos contra injusticias ambientales. Por ejemplo, una mina puede estar contaminando un río, ello no se valora en el mercado y los afectados no son compensados. |
Fuente: elaboración propia.
La definición de CS que se ha adoptado para esta investigación integra la de Albrieu y Palazzo (2016); Chirinos (2015); Haslam y Tanimoune (2016) y Defensoría del Pueblo (2005): CS es una confrontación pública entre actores que buscan influir en la organización de la vida social. Un elemento esencial es el carácter público del conflicto.
2.2 Tipos de conflicto
La revisión de referencias bibliográficas indica que no existe una sola tipología sobre los conflictos. Por ejemplo, Albrieu y Palazzo (2016) señalaron tres tipos: 1) conflicto social, causado durante las operaciones e incluye conflictos relacionados con mano de obra, salarios, tierras e ingresos; 2) conflicto institucional por provisión de bienes públicos, gestión administrativa y cuestionamiento de la autoridad; y 3) conflicto cultural, debido a cuestiones ideológico-políticas, seguridad pública, medioambiente, etc.
En el caso peruano, la Defensoría del Pueblo usa diferentes tipologías para categorizar los conflictos: asuntos de gobierno local, gobierno regional y nacional; socio-ambientales, demarcación territorial, cultivo ilegal de hoja de coca; laborales, comunales, electorales (ver tabla 2).
Tabla 2 Tipología de los conflictos sociales.
| Tipo | La dinámica gira en torno a |
|---|---|
| Asuntos de gobierno local | Gestión pública de los municipios provinciales y distritales. |
| Asuntos de gobierno regional | Gestión pública de los gobiernos regionales. |
| Asuntos de gobierno nacional | Gestión pública del gobierno central. |
| Socioambiental | Control, uso o acceso a la zona de operación y a sus recursos. Hay componentes políticos, económicos, sociales y culturales. |
| Por demarcación territorial | Establecimiento de límites entre circunscripciones territoriales. |
| Por cultivo ilegal de hoja de coca | Siembra ilegal de coca, presencia del narcotráfico y acciones del Estado. |
| Laborales | Derechos laborales. |
| Comunales | Acceso a recursos naturales, propiedad y límites territoriales entre comunidades. |
| Electorales | No aceptación de resultados electorales y rechazo a autoridades electas. |
| Otros asuntos | Reclamos estudiantiles, universitarios, etc. |
Fuente: Defensoría del Pueblo (2015).
2.3 Consecuencia del conflicto social
Las consecuencias de los CS pueden ser diversas, varios autores sugieren impactos negativos en las actividades de la empresa que afectan sus resultados económicos (Guidolin y La Ferrara, 2010). Por ejemplo, retrasos en sus proyectos de inversión (por la oposición de la comunidad local), o paralización de sus actividades, lo que ocasiona una contracción de la inversión sectorial que repercute a nivel nacional (Alesina y Perotti, 1996; Auty, 2002).
Estos retrasos o paralizaciones deterioran la capacidad de pago de la empresa para cumplir con sus compromisos, factor que incrementa su riesgo financiero y afecta negativamente su reputación (Kemp et al., 2010b; Ruggie, 2010). Adicionalmente, están los costos indirectos resultantes del tiempo que el personal pierde resolviendo los conflictos y no desarrollando sus tareas de gestión en la empresa (Davis y Franks, 2014). En la tabla 3 se exponen los costos para la empresa operadora debidos a un conflicto con la comunidad.
También hay un costo de oportunidad perdido, debido a la incapacidad de llevar a cabo proyectos de expansión o venta. En caso de cierre de las operaciones, hay una pérdida de activos por abandonar el proyecto. Las empresas de servicios financieros toman en cuenta estos costos adicionales cuando deben valorar y financiar los proyectos (Franks et al., 2014).
Cuando se presenta una relación de conflicto, esta representa un costo que repercute en el VE (Bridge, 2004; Brown y Fraser, 2006; Davis y Franks, 2014; Guidolin y La Ferrara 2010; Hilson y Yakovleva, 2007; Muradian et al., 2003). Por tanto, si se considera lo ya mencionado, se formula la hipótesis siguiente:
(H1) El CS afecta negativamente al VE del sector minero.
Tabla 3 Tipos de costos que podría experimentar la empresa minera como resultado de un conflicto con la comunidad.
| Tipo de costo | Ejemplos |
|---|---|
| Seguridad | Pago para la seguridad en la compañía: nuevo personal (privado o público). Incremento del costo operacional de la seguridad: alarmas, transporte, sistemas de monitoreo, etc. |
| Modificación del proyecto | Costos asociados a la modificación del diseño, rediseño y trámites legales. Trabajos adicionales de ingeniería de detalle. |
| Gestión del riesgo | Seguros: mayores primas por riesgo y cobertura. Convocatoria a especialistas en conflictos y aspectos legales: nuevos contratos e incremento del personal especializado. |
| Daños sobre los materiales | Daño o destrucción de la propiedad privada o pública. |
| Pérdida de productividad | Discontinuidad en las operaciones. Ruptura en la producción. Pérdida de oportunidad para futuras expansiones. |
| Capital | Pérdida del valor de la propiedad. Dificultad para sumar nuevo capital; también dificultad para emitir nuevas acciones. Inestabilidad del precio de las acciones, pérdida de su valor. Inhabilidad para pagar su deuda, incremento de la probabilidad de default. |
| Personal | Gasto del tiempo del personal en la gestión del conflicto. Costos de solución: mediadores, negociadores y reuniones. Costos de retención de personal: mayores salarios, paquetes de compensación y bonos. |
| Reputación | Inversión en relaciones públicas: consultores, publicación de información. Su falta ocasiona pérdida de competitividad, afecta la marca y la confianza del inversionista. |
| Reparación | Compensación. Incremento de obligaciones sociales y ambientales: cuidado de la salud, educación y entrenamiento, provisión de otros servicios. Costos de procedimientos administrativos o de litigación. |
Fuente: Davis y Franks (2014).
3. La licencia social para operar: determinantes y consecuencias
La LSO es un término aplicado y adoptado ampliamente en la industria minera, del petróleo y del gas, y en proyectos relacionados con recursos similares (Gehman et al., 2016). La LSO indica los niveles de aceptación o aprobación de un proyecto por parte de los stakeholders (Boutilier et al., 2015) y surge debido a la presión y escrutinio de esta industria por los impactos ambientales que originan y su desempeño social (Moffat et al., 2016).
La LSO está ligada a otros conceptos como legitimidad, reputación, stakeholders, responsabilidad social corporativa (RSC), sostenibilidad y desarrollo sostenible (Hall y Jeanneret, 2015; Salzmann et al., 2006). En la tabla 4 se resumen las principales definiciones de LSO.
Tabla 4 Principales definiciones de licencia social para operar.
| Autores | Definición/perspectivas |
|---|---|
| Idemudia (2007); Martin y Shepheard (2001); Owen y Kemp (2013) | Es una forma no escrita de contrato social entre empresas y comunidades locales. |
| The World Bank (2003) | Es la adquisición del consentimiento libre, previo e informado de las comunidades locales y los stakeholders para realizar un proyecto en la industria extractiva. |
| Gunningham et al. (2004) | Grado en que una empresa cumple con las expectativas de las comunidades locales, la sociedad en general y los diversos stakeholders. |
| Dare et al. (2014); Nelsen y Scoble (2006); Thomson et al. (2010) | Aceptación continua por parte de los stakeholders, o aprobación, o ambos, de un proyecto. |
| Lacey et al. (2012) | Comprensión de las expectativas de la comunidad y la construcción de una relación continua y verdadera entre las partes. |
| Boutilier et al., (2015); Boutilier y Zdziarski, (2017) | Indica los niveles de aceptación o aprobación de un proyecto por parte de los stakeholders. |
| Hall y Jeanneret (2015); Salzmann et al. (2006) | Está fuertemente ligada a varios conceptos como legitimidad, reputación, stakeholders, RSC, sostenibilidad y desarrollo sostenible. |
| Richert et al. (2015) | Es una herramienta de la empresa para gestionar el posible riesgo sociopolítico, de conformidad con un conjunto de reglas implícitas impuestas por sus grupos de interés. |
Fuente: elaboración propia.
Luego de presentar las principales definiciones de LSO, la que se ha adoptado en esta investigación corresponde a Boutilier et al., (2015); Boutilier y Zdziarski, (2017) y Henisz et al. (2014): LSO indica los niveles de aceptación o aprobación de un proyecto por parte de los stakeholders, así como el nivel de acciones desarrolladas tanto por las empresas como por los stakeholders para evitar o solucionar los conflictos.
Enseguida se analizan los determinantes y consecuencias de la LSO para el sector minero.
3.1 Determinantes de la licencia social para operar
Investigaciones previas enfatizan los factores necesarios para obtener una LSO, como comunicación continua, mecanismos de resolución de conflictos y una cultura apropiada para la toma de decisiones - Business for Social Responsibility (Demuijnck, 2016; Goldstuck y Hughes, 2010; Social License Task Group, 2009).
Por su parte, Nelsen y Scoble (2006) encontraron que la LSO depende de una reputación corporativa positiva, de la comprensión de la cultura local, del idioma, la historia, la educación de los stakeholders y de una comunicación abierta. Asimismo, Thomson y Boutilier (2011) señalaron que la LSO está compuesta por tres pilares: legitimidad, credibilidad y confianza.
En el sector minero australiano, Moffat y Zhang (2014) encontraron que la confianza es clave para la aceptación y aprobación de la LSO, que se obtienen de la calidad y la cantidad de contactos entre los actores y por la legitimidad de los procedimientos (Prno, 2014).
Las investigaciones de Nelsen y Scoble (2006) y Thomson y Boutilier (2011) enfatizan los factores que afectan la LSO entre la comunidad y la empresa, sin considerar el rol del Gobierno. Este último ha sido abordado por Prno y Slocombe (2012) y Prno (2013), quienes indican que el gobierno (local, regional y nacional) afecta la LSO en el corto y largo plazo.
3.2 Consecuencia de la licencia social para operar
La LSO evita conflictos costosos (Moffat y Zhang, 2014) y su aprobación, según Thomson y Boutilier (2011), genera cuatro tipos de impactos positivos: legitimidad económica, legitimidad sociopolítica, confianza interaccional y confianza institucionalizada. Estos impactos generan a su vez sinergias, y reducen la necesidad de oponerse a las operaciones de extracción (Richert et al., 2015). En la tabla 5 se resumen las consecuencias de la LSO.
Tabla 5 Consecuencias de la obtención de la licencia social para operar.
| Consecuencia | Autor (año) |
|---|---|
| Disminución de los riesgos de negocios, costos financieros, costos de reputación y costos regulatorios. | Davis y Franks (2011) |
| Aceptación del proyecto minero, apoyo hacia sus proyectos. | Moffat y Zhang (2014) |
| Evitar el conflicto social, disminuir de la exposición a los riesgos de negocio, establecer una relación positiva y duradera entre la empresa y la comunidad. | Prno y Slocombe (2014) |
| Disminución de oposición hacia las operaciones de las empresas mineras. | Richert et al. (2015); Thomson y Boutilier (2011) |
Fuente: elaboración propia.
Si la LSO se pierde por eventos como retención de licencias legales, protestas de grupos comunitarios (Aranda, 2013) o bloqueo de carreteras (Salazar, 2009), el proyecto pierde acceso a recursos esenciales y los financistas demandarán una mayor prima de riesgo (Henisz et al., 2014). En resumen, aumentan los factores que afectan la rentabilidad (Moffat y Zhang, 2014). Tomando en cuenta lo mencionado, es posible elaborar la siguiente hipótesis:
(H2) La LSO afecta positivamente al VE del sector minero.
3.3 Efecto moderador de la licencia social para operar sobre el conflicto social
Existe un efecto moderador cuando una variable independiente altera la forma o la fuerza de la relación entre otra variable independiente y la dependiente (Aguinis, 2004). Cabe mencionar que el examen de los efectos de la variable moderadora tiene una historia larga e importante en diversas áreas de investigación (Mackinnon, 2011). El efecto moderador de la LSO sobre el CS se puede encontrar en la literatura. Al respecto, Moffat y Zhang (2014), Prno y Slocombe (2012) y Thomson y Boutilier (2011) indican que las empresas mineras con LSO de las comunidades locales pueden evitar conflictos costosos que afecten su rentabilidad.
Las empresas mineras multinacionales prefieren complementar las licencias otorgadas por el Estado con una LSO, para legitimar sus operaciones frente el público global, y así minimizan los conflictos que generan riesgos económicos (Meesters y Behagel, 2017).
Esta relación moderadora ha creado interés para evaluar si la relación entre la LSO y la ausencia de CS genera un impacto sobre el VE (Goldman Sachs, 2008; Kemp et al., 2010a; Paine, 2003). La LSO se convierte en un tipo de “seguro”, que amortigua los efectos negativos de cualquier evento adverso sobre el precio de las acciones (Dorobantu et al., 2012; Henisz et al., 2014).
En la tabla 6, se presenta un mayor detalle de estudios previos que ofrecen apoyo conceptual y empírico para asumir la relación moderadora de la LSO sobre el CS y su impacto en el VE. De acuerdo con lo expuesto, se puede plantear la siguiente hipótesis:
Tabla 6 Investigaciones empíricas del efecto de la LSO sobre la relación entre el CS y el VE.
| Autor (año) | Muestra | Nivel de agregación | Metodología | Variables que han utilizado | Principales resultados | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Dependientes | Independientes | |||||
| Henisz et al. (2014) | 19 empresas de oro (Canadá, EE. UU. y Australia) 1993-2008. | Empresas mineras, datos trimestrales. | Modelo de parámetros aleatorios de datos de panel. | Valor de mercado de la compañía. | Valor esperado de los recursos, conflicto-cooperación stakeholders | Codifica los eventos de los stakeholders en los medios de comunicación y desarrolla un índice que se incorpora en el análisis de la capitalización bursátil. |
| Dorobantu et al. (2012) | 19 empresas mineras de oro (Canadá, EE. UU. Y Australia) durante el periodo 2000-2008. | Empresas mineras, datos a 5, 7, 10 y 12 días. | Estudio de eventos. | Retornos del precio de la acción. | Stakeholder’s capital, nivel de conflicto cooperación, reportes en medios de comunicación, índice compuesto y variables de control. | A las firmas con mayor stakeholder’s capital les va mejor durante tiempos difíciles. Se encuentra que la RSC es un seguro para el rendimiento financiero durante eventos adversos. |
| Guidolin y Ferrara (2005) | África, Asia, América, Europa y Medio Oriente durante el periodo 1974-2004. | Nivel de país, datos semanales. | Estudio de eventos. | Retornos del precio de la acción. | Conflicto, precios de los commodities, nivel de polarización. | Los mercados financieros (precios de los minerales) son más propensos a elevarse al inicio de los conflictos, en el mercado mundial. Los efectos económicos del conflicto se magnifican en sociedades polarizadas. |
* Dorobantu et al. (2012) definen stakeholder’s capital como el estado de mutuo reconocimiento, comprensión y confianza que la firma establece con sus stakeholders y sirve para mitigar el impacto financiero negativo ante los eventos que estos puedan realizar.
Fuente: elaboración propia
(H3) La LSO tiene un efecto moderador positivo en la relación negativa entre el CS y el VE del sector minero.
4. Definición del valor de la empresa
Existen diversos métodos para valorizar empresas (Fernández, 2007); esta investigación se basa en el concepto de que el VE se refleja en el precio de las acciones (Fama y French 1992) y los precios de las acciones responden a la información sobre ganancias que se comunican al inversionista. Hay una relación entre las medidas contables y las de mercado (Eritmur et al., 2003; Jegadeesh y Livnat, 2006).
Para Brigham y Gapenski (2006), un valor más alto de la empresa aumentará el bienestar del accionista. El bienestar del accionista y el VE se expresan en el precio de las acciones (Hermuningsih, 2013). Se supone que, si la compañía va bien, el valor de las acciones aumentará, por ello, el propósito de la administración financiera es maximizar el valor de las acciones de la empresa y el precio de la acción (Weston y Copeland, 1992). El valor de una compañía proporciona prosperidad, cuanto mayor sea el precio de las acciones, mayor será la riqueza de los accionistas.
Según Nurlela y Islahuddin (2008), el VE es importante para los inversionistas y es usado cuando se quiere evaluar una compañía en su conjunto. Suhadak et al. (2018) indican que los compradores toman en cuenta un rendimiento esperado aceptable en las acciones que van a adquirir. El precio de las acciones representa el valor corporativo de las empresas, a mayor precio de las acciones, mayor valor corporativo.
Normalmente, los efectos económicos de los conflictos violentos se reflejan en el valor de la acción, pues los analistas e inversionistas son sensibles a las noticias sobre las perspectivas futuras (Guidolin y La Ferrara, 2010). Según las referencias bibliográficas, esta reacción es importante para los economistas y financistas, que analizan el impacto de las noticias en los precios de equilibrio (Bittlingmayer, 1998), y para los científicos políticos que estudian la capacidad de los mercados de activos para predecir situaciones de tensión política (Chan y Bobrow, 1981) y sus efectos en la acumulación de capital.
El desempeño social es importante para la rentabilidad de las empresas. La influencia del desempeño social de las empresas en el precio de las acciones y su valor de mercado ha sido estudiada por van Beurden y Gössling (2008) y Orlitzky et al. (2003). Para efectos de este estudio, en línea con Fama y French (1992), se utiliza el precio de las acciones para operacionalizar el VE; en particular, se utiliza el rendimiento de las acciones: el VE es reflejo del rendimiento de las acciones (el rendimiento calculado como la variación porcentual del precio de las acciones).
5. 5. Metodología de la investigación
5.1 Variables de control
Las variables de control consideradas son macroeconómicas, sobre todo el PIB, los términos de intercambio (TI)1 y la inflación. Este estudio busca aislar el efecto macroeconómico para centrarse en el efecto del componente social (CS y LSO), el cual es el residuo después de estimar el modelo con el componente macroeconómico.
La literatura económica revela variables macroeconómicas que tienen efectos significativos sobre el rendimiento de las acciones que cotizan en bolsa, tales como tasa de crecimiento del PIB, oferta monetaria, inflación y TI (Abdullah y Hayworth, 1993; Bulmash y Trivoli, 1991; Castillo y Salas, 2012; Chen et al., 1986; Dhakal et al., 1993; Gan et al., 2006; Humpe y Macmillan, 2009, entre otros). Para este estudio, la fuente de in-formación fue el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).
Los TI representan la capacidad de financiamiento de las empresas, y deben considerarse en el análisis empírico, tal como lo señalan Humpe y Macmillan (2009), pues capturan el comportamiento del ciclo económico. Los TI también reflejan los ciclos económicos del país (Castillo y Salas, 2012).
Finalmente, la literatura econométrica indica que la mayoría de las variables macroeconómicas poseen raíz unitaria, es decir, las series no son estacionarias (Christiano, 1992; Perron, 1997; Zivot y Andrews, 2002). Si un modelo se estima con variables no estacionarias, los parámetros estimados pueden resultar falsos. La solución es entonces quitar la primera diferencia a las variables, o trabajar con tasas de crecimiento, metodología que se usó en esta investigación.
5.2 Información de la población y muestra
Los datos de esta investigación provienen de tres fuentes distintas:
1) La población de empresas mineras se recogió de la Bolsa de Valores de Lima (BVL) y se empleó la plataforma de Bloomberg para elaborar una base de datos de los precios mensuales de las acciones de 44 empresas mineras que negocian en la BVL.
2) Base de datos de la Defensoría del Pueblo (2004… 2020ño), memorias mensuales para operacionalizar las variables LSO y CS. Se obtuvo una muestra conformada por 21 empresas mineras que operan en el Perú, que han tenido al menos un conflicto social entre enero del 2008 y noviembre del 2013, lo que corresponde a un ciclo de expansión de la economía, y al desarrollo de varios proyectos mineros nuevos. Esto permitió contar con un número aceptable de datos para la investigación, el período 2008-2013 refleja la volatilidad de la economía del Perú (ver figura 2).
3) Del BCRP y el Fondo Monetario Internacional (FMI) se adquirió la información de las variables macroeconómicas para el periodo en estudio.
Fuente: elaboración propia, a partir de la consulta realizada en mayo del 2020 al BCRP y al FMI.
Figura 2 Evolución del PIB nacional y de la minería metálica en el Perú, 2008-2020.
5.3 Descripción de las variables
A continuación, se describe la operacionalización de las variables que se usan para la validación de las hipótesis integradas en el modelo.
• Variable explicada o dependiente (VE)
El análisis se realiza a nivel de sector, midiendo el rendimiento agregado del precio de las acciones en el sector minero (Fama y French, 1992).
• Rendimiento promedio de la acción del sector minero (𝑅𝑡 )
Se aplica la metodología del BCRP, que usa la variación a 12 meses del precio de las acciones del sector minero para calcular el rendimiento (Rt). Es decir, el precio promedio de las 21 empresas del sector minero que registraron al menos un conflicto social entre enero del 2008 y noviembre del 2013.
El rendimiento promedio es calculado cada mes, de la siguiente manera:
Por ejemplo
Entre enero del 2008 y noviembre del 2013, hubo 71 observaciones (al obtener el rendimiento promedio intermensual se perdían 12 observaciones). Para no perder observaciones, se tomaron datos desde el año previo al horizonte de estudio, es decir, los precios de las acciones desde enero del 2007 hasta noviembre del 2013, ello permitió mantener las 71 observaciones para la estimación de las hipótesis. McDonald, J. (2009) recomienda que el número de observaciones sea como mínimo entre 10 y 20 veces el número de predictores del modelo, criterio que se cumple en esta investigación.
5.4 Variable independiente (CS)
Para operacionalizar el conflicto se usó la técnica de análisis de contenido para obtener significado de los datos recopilados, hacer inferencias replicables y válidas para sacar conclusiones realistas de ellos (Bengtsson, 2016; Berg y Lune, 2012; Schilling, 2006). Se analizaron las memorias mensuales de la Defensoría del Pueblo para elaborar una base de datos de conflictos entre las empresas mineras y stakeholders. Se encontró que 21 empresas habían tenido al menos un conflicto entre enero del 2008 y noviembre del 2013, mientras que 23 empresas mineras no tenían ninguno durante ese periodo.
Los estudios empíricos que han analizado conflictos sociales (Haslam y Tanimoune, 2016; Guidolin y La Ferrara, 2010) instrumentan la variable CS como una variable dicotómica, en la que 1 indica presencia de conflictos y 0 ausencia de conflictos. En esta investigación se instrumentaliza el CS como la cantidad de conflictos activos entre 80 empresas mineras y sus stakeholders en cada mes, para el periodo de análisis.
5.5 Variable independiente y moderadora (LSO)
Para operacionalizar la variable LSO, se aplicó el procedimiento seguido por Henisz et al. (2014), que usa análisis de contenido. Varias razones justifican esta decisión:
Las referencias bibliográficas no presentan ante-cedentes para instrumentalizar una LSO dinámica a lo largo de un periodo de análisis.
Los estudios empíricos sobre LSO usan encuestas a los stakeholders para instrumentalizar esta va-riable, lo cual no es válido para una metodología de contrastación empírica (aplicada en este estudio).
Analizar los eventos en tiempo real a la ocurrencia de las acciones es más preciso que realizar audito-rías periódicas o encuestas (Bengtsson, 2016; Berg y Lune, 2012).
Por tanto, siguiendo a Henisz et al. (2014), se usó un protocolo de codificación para identificar las acciones de cooperación desarrolladas tanto por las empresas como por los stakeholders para evitar o solucionar los conflictos. Las fuentes de información para elaborar la base de datos especialmente para este estudio fueron las memorias mensuales de la Defensoría del Pueblo (2004-2020año).
Se adoptó la escala de Henisz et al. (2014), que graduada en 20 valores permite medir el nivel de cooperación para resolver los conflictos. Los valores entre 1 y 9 corresponden a situaciones en las que se han suspendido diversas acciones destinadas a solucionar los conflictos. El valor 10 indica que no se ha registrado ningún tipo de iniciativa, y los valores entre 11y 20 registran las acciones realizadas por stakeholders o la empresa para solucionar los conflictos. Valores bajos indican bajo nivel de acciones para conseguir la LSO y valores altos señalan altos niveles de acciones para obtener la LSO. La descripción de la escala y los valores está en el apéndice A.
5.6 Consideraciones metodológicas
A fin de validar las hipótesis, se procedió a diferenciar los dos componentes que pueden influir en el rendimiento de la acción: componente macroeconómico (Chen et al., 1986; Gan et al., 2006; Humpe y Macmillan, 2009; Dhakal et al., 1993; Castillo y Salas, 2012) y componente socioempresarial (Henisz et al., 2014). Esto con el fin de no confundir los efectos de las variables socioempresariales con los efectos de las variables macroeconómicas. En la figura 3 se esquematizan las variables que son integradas en los componentes macroeconómicos y socioempresariales.
5.7 Método de análisis estadístico
La elección de regresiones lineales múltiples (RLM) se basa en dos razones:
La literatura sugiere que el rendimiento de las acciones podría tener un comportamiento lineal con respecto a las variables macroeconómicas (Chen et al., 1986; Gan et al., 2006; Humpe y Macmillan, 2009).
La RLM permite medir el efecto de las variables macroeconómicas y sociopolíticas sobre el rendimiento de las acciones (Henisz et al., 2014).
Formalmente, la relación lineal entre la variable dependiente (𝑦𝑖𝑡) y las variables independientes (𝑥𝑖𝑡) se puede expresar de la siguiente manera:
donde 𝑖 = 1,2, …, 𝑁 y 𝑡 = 1,2, …; 𝑇 corresponde a la muestra de observaciones; 𝑖 representa a la 𝑖-é𝑠𝑖𝑚𝑎 unidad de análisis; 𝑡 representa al 𝑡-é𝑠𝑖𝑚𝑜 período; 𝛽 corresponde al conjunto de parámetros a estimar que miden el impacto de las variables independientes sobre la variable dependiente; y 𝜖𝑖𝑡 corresponde a los errores de estimación.
Los estudios que usan los modelos de RLM utilizan el enfoque de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para proporcionar estimaciones de los efectos de las variables independientes sobre la variable dependiente. El método MCO minimiza la suma de errores al cuadrado, el cual está descrito de la siguiente manera:
Sin embargo, debido a la escasez de estudios em-píricos longitudinales en torno a la LSO y el CS, se consideró conveniente analizar las relaciones del modelo teórico a nivel agregado. Es decir, en el análisis a nivel agregado solo se consideró el término 𝑡.
El modelo empírico que se empleó para el análisis a nivel agregado es el siguiente:
donde 𝑉𝐸𝑡 corresponde al valor promedio de todas las empresas mineras en el periodo 𝑡 que han tenido al menos un conflicto social en el periodo de análisis; 𝑉𝑆𝐸𝑡 corresponde al conjunto de variables socioempresariales en el periodo 𝑡; 𝑉𝑀𝑡 corresponde al conjunto de variables macroeconómicas domésticas y globales en el periodo 𝑡; 𝛼 corresponde a una constante; y 𝜖𝑡 corresponde al vector de errores de estimación en el periodo 𝑡. Asimismo, para eliminar los problemas de raíz unitaria, las variables se expresan en tasas de crecimiento logarítmico.
El conjunto de variables macroeconómicas incorpora la tasa de crecimiento del PIB peruano, la oferta monetaria, la inflación y los términos de intercambio. El conjunto de las variables socioempresariales incorpora al CS y a la LSO.
6. Análisis y resultados
6.1 Análisis de multicolinealidad
Antes de validar las hipótesis se evaluaron las características principales de las variables integradas en el modelo. Se recurrió a la transformación logarítmica porque se estaban usando diferentes unidades de medidas (la medición de CS, LSO y VE). En la tabla 7 se muestra la matriz de correlaciones de Pearson entre las variables independientes del modelo. Se encontró que casi todas las correlaciones están por debajo de 0,80, lo que sugiere ausencia multicolinealidad en los datos de RLM (Grewal et al., 2004). Al comparar el coeficiente de correlación, se halló que las variables explicativas o variables sociales (CS y LSO) tienen un bajo nivel de correlación (coeficiente de correlación de 0,25). Por lo tanto, hay independencia o baja relación entre ambas variables.
Tabla 7 Correlaciones Pearson de las principales variables consideradas en el modelo.
| Logaritmo de CS | Logaritmo de la LSO | Tasa de crecimiento del logaritmo del PIB | Tasa de crecimiento del logaritmo de los TI | |
|---|---|---|---|---|
| Logaritmo del CS | ||||
| Logaritmo de la LSO | 0,25 | |||
| Tasa de crecimiento del logaritmo del PIB | -0,15 | 0,37 | ||
| Tasa de crecimiento del logaritmo de los TI | 0,15 | 0,28 | 0,14 | |
| Logaritmo de la inflación | -0,41 | -0,15 | 0,18 | -0,85 |
Fuente: elaboración propia.
Para las variables de control, o variables macroeconómicas, se encontró que solo hay correlación alta entre los TI y la inflación (coeficiente de correlación igual a 0,85). Este resultado sugiere que se deberían introducir como variables de control los TI y la inflación, pero de manera separada, y no ambos al mismo tiempo. De igual manera, los resultados muestran que no existe correlación entre las variables explicativas o independientes (variables sociales) y las variables de control (variables macroeconómicas).
6.2 Análisis descriptivo del comportamiento de las variables
En la figura 4 se evidencia la evolución mensual de los CS y de la LSO en el Perú durante el periodo de estudio. Se observa que la suma de los conflictos sociales del año 2008 equivale a 81, mientras que en el año 2013 el total anual asciende a 282, lo que evidencia su agudización. Se encuentra que la LSO solo ha variado entre 8 y 11. Por tanto, no existe una evolución conjunta de estas dos variables.
Fuente: elaboración propia.
Figura 4 Evolución histórica de los conflictos sociales y la licencia social para operar.
Se podría suponer que, en algunos casos, las comunidades eran neutrales ante la actividad minera (LSO igual a 10) y, en otros, alentaban sin mucha convicción dichas actividades (LSO igual a 11).
La figura 5 muestra el comportamiento del rendimiento de las acciones del sector minero en la BVL y la evolución del número de los conflictos sociales durante el periodo de estudio. Se aprecia que desde enero del 2008 -cuando aparecen los conflictos sociales según los registros de la Defensoría del Pueblo (2008-2013)-, el rendimiento de las acciones empieza a disminuir hasta octubre del 2008. A partir de agosto del 2011, el rendimiento empieza a descender nuevamente, conforme el número de conflictos socioambientales se incrementa. Este comportamiento permite asumir una asociación negativa entre los conflictos sociales y el rendimiento de las acciones del sector minero. En el año 2010 se produce una elevación en el precio de los minerales que amortigua el efecto del incremento en los conflictos sociales y está incluido en el análisis.
Fuente: elaboración propia.
Figura 5 Evolución histórica del rendimiento del sector minero en la BVL y de los conflictos socioambientales.
6.3 Análisis previo de los datos
El procedimiento para validar el modelo es stepwise, este consiste en evaluar cómo mejoran los indicadores en el modelo por la inclusión, una a una, de variables significativas. Se procede a realizar regresiones lineales univariadas, para evaluar el impacto de cada variable (incremento/disminución del R2 y el p-value) sobre el rendimiento del VE. En paralelo se analiza si el signo del coeficiente estimado sigue la dirección planteada por las hipótesis formuladas en el modelo propuesto en este trabajo.
El objetivo del primer paso fue analizar si la variable de control (macroeconómica) impacta significativamente, y cuánto lo hace, en el comportamiento del rendimiento. En la tabla 8 se muestra una contribución elevada de la inflación (R2 = 0,63); la inflación explica el 63% de la varianza y estadísticamente significativa (p-value < 0,000).
Tabla 8 Regresiones univariadas del componente macroeconómico y la inflación.
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | 0,2748 | 0,0307 | 6,2100 | 0,0000 |
| Log (inflación) | -41,7939 | 3,8435 | -10,8739 | 0,0000 |
| R-cuadrado | 0,6315 | Media de variable dependiente | 0,0318 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,6262 | DE variable dependiente | 0,0186 | |
| E. E. de la regresión | 0,1140 | Estad. Durbin-Watson | 0,5066 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,8971 | |||
| Log-verosimilitud | 54,4335 | |||
| Estadístico F | 118,2415 | |||
| Prob. (estadístico F) | 0,000 |
Fuente: elaboración propia.
El nivel de contribución contrasta comparativamente con el obtenido con los TI que se presentan en la tabla 9 (R2 = 0,088) - 8,8% de la varianza y con el PIB (R2 = 0,006) - 0,6% de la varianza mostrado en la tabla 10, respectivamente.
Sin embargo, la tabla 11 muestra que, al incorporar PIB e inflación, se incrementa el ajuste del modelo (R2 = 0,68) en comparación con el que solo usa la inflación. Además, tanto la inflación como el PIB son estadísticamente significativos (p-value < 0,000).
Tabla 9 Componente macroeconómico y la primera diferencia del logaritmo de los TI.
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | -0,0262 | 0,0213 | -1,2294 | 0,2231 |
| D (log TI) | 2,1416 | 0,8288 | 2,5840 | 0,0119 |
| R-cuadrado | 0,0882 | 0,0245 | ||
| R-cuadrado ajustada | 0,0750 | Media de variable dependiente | 0,0186 | |
| E. E. de la regresión | 0,1794 | DE variable dependiente | 0,5615 | |
| Suma de cuadrados residual | 2,2197 | Estad. Durbin-Watson | ||
| Log-verosimilitud | 22,2732 | |||
| Estadístico F | 6,6770 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0519 |
Fuente: elaboración propia.
Tabla 10 Componente macroeconómico y Δ% log (PIB).
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | -0,0516 | 0,0462 | -1,3172 | 0,2067 |
| Δ%log (PIB) | 2,1646 | 3,2354 | 0,6690 | 0,5057 |
| R-cuadrado | 0,0064 | Media de variable dependiente | 0,0315 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,0040 | DE variable dependiente | 0,0153 | |
| E. E. de la regresión | 0,1872 | Estad. Durbin-Watson | 0,5831 | |
| Suma de cuadrados residual | 2,4188 | |||
| Log-verosimilitud | 19,2237 | |||
| Estadístico F | 0,4476 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0537 |
Fuente: elaboración propia.
Tabla 11 Componente macroeconómico.
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | 0,2134 | 0,0344 | 8,9599 | 0,0000 |
| Δ%log (PIB) | 6,1096 | 1,8750 | 3,2584 | 0,0018 |
| Log (inflación) | -43,8837 | 3,6574 | -11,9985 | 0,0000 |
| R-cuadrado | 0,6813 | Media de variable dependiente | 0,0245 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,6719 | DE variable dependiente | 0,0162 | |
| E. E. de la regresión | 0,1068 | Estad. Durbin-Watson | 0,6175 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,7760 | |||
| Log-verosimilitud | 59,5841 | |||
| Estadístico F | 72,6699 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0000 |
Fuente: elaboración propia.
El estadístico de Durwin-Watson (DW) se utilizó para detectar la presencia de autocorrelación entre los valores separados en el tiempo; un valor bajo no invalida los resultados, pero requiere comentarios respectivos. En este caso, además de utilizar la transformación logarítmica de la variable, se estimó el valor crítico de DW. Se indica que, en una muestra pequeña con tres regresores y un nivel de significancia de 0,01, este último debe encontrarse entre dL = 0,59 y dU = 1,46 (Boothe y Glassman, 1987; de Silva, 1974; Groenewold y Fraser, 1999; Rosales et al., 2008).
7. Evaluación de las hipótesis
En la evaluación se siguieron dos procedimientos. Una regresión univariada entre la variable independiente y la dependiente. Así, la hipótesis 1 predecía que el CS influye negativamente en el VE. De acuerdo con los resultados obtenidos, en la regresión se verifica esta hipótesis, pues la variable independiente (CS) tiene una influencia sobre el VE (R2 = 0,069) con un valor significativo del p-value < 0,05, y con el signo que había sido establecido en la hipótesis (ver tabla 12).
Tabla 12 Relación entre el CS y el VE (rendimiento del sector).
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento del sector | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | 0,1564 | 0,0703 | 2,2233 | 0,0295 |
| Log (CS) | -0,0597 | 0,0265 | -2,2573 | 0,0272 |
| R-cuadrado | 0,0688 | Media de variable dependiente | 0,0000 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,0553 | DE variable dependiente | 0,0105 | |
| E. E. de la regresión | 0,1023 | Estad. Durbin-Watson | 0,6656 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,7226 | |||
| Log-verosimilitud | 62,1132 | |||
| Estadístico F | 5,0952 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0272 |
Fuente: elaboración propia.
La hipótesis 2 pronosticaba que la LSO influye positivamente en el VE. Conforme a los resultados de la regresión univariada se observa que se valida esta hipótesis, ya que la variable independiente (LSO) tiene una influencia sobre la variable dependiente (R2 = 0,08), con la dirección formulada en la hipótesis, y con una significancia mostrada con el p-value < 0,05 (ver tabla 13).
Tabla 13 Relación entre la LSO y el VE (rendimiento del sector).
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento del sector | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | -0,3391 | 0,0501 | 2,7413 | 0,0251 |
| Log (LSO) | 0,1485 | 0,0203 | -2,2871 | 0,0207 |
| R-cuadrado | 0,0863 | Media de variable dependiente | 0,0000 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,0617 | DE variable dependiente | 0,0102 | |
| E. E. de la regresión | 0,1056 | Estad. Durbin-Watson | 0,6141 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,7688 | |||
| Log-verosimilitud | 59,9140 | |||
| Estadístico F | 0,6443 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0462 |
Fuente: elaboración propia.
Por último, la hipótesis 3 predecía que la LSO tiene un efecto moderador positivo en la relación negativa entre el CS y el VE. Según los resultados expuestos en la tabla 14, se puede indicar que se valida esta hipótesis. Allí se aprecia que la influencia sobre la variable dependiente (VE o rendimiento del sector) se incrementa y tiene un mayor ajuste (R2 = 0,098), cuando se considera solamente el efecto de una variable (LSO).
Tabla 14 Componente socioempresarial (CS y LSO).
| Variable dependiente: componente socioempresarial | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | -0,4270 | 0,4079 | -1,6468 | 0,0298 |
| Log (CS) | -0,0696 | 0,0271 | -2,5660 | 0,0125 |
| Log (LSO) | 0,2669 | 0,1839 | 2,3516 | 0,0151 |
| R-cuadrado | 0,0983 | Media de variable dependiente | 0,0000 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,0702 | DE variable dependiente | 0,0105 | |
| E. E. de la regresión | 0,1015 | Estad. Durbin-Watson | 0,6932 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,7009 | |||
| Log-verosimilitud | 63,1966 | |||
| Estadístico F | 3,6420 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0314 |
Fuente: elaboración propia.
Un segundo procedimiento para confirmar las relaciones presentadas anteriormente se basó en realizar regresiones, de modo conjunto, con las variables explicativas y de control. En este caso, se incorporó la inflación, el número de CS y la LSO en cada uno de los meses. Luego de realizar la estimación por MCO, se encontró que dichas variables son estadísticamente significativas y que ayudan a incrementar el R² = 0,70 (ver tabla 15).
Tabla 15 Componentes macroeconómico y socioempresariales.
| Variable dependiente: logaritmo del rendimiento | ||||
|---|---|---|---|---|
| Variable | Coeficiente | Desv. Est. | Estadístico t | Probabilidad |
| Constante | -0,6531 | 0,4274 | -1,7528 | 0,01312 |
| Log (inflación) | -45,4861 | 3,8606 | -11,7822 | 0,0000 |
| Log (CS) | -0,0984 | 0,0302 | -3,2555 | 0,0018 |
| Log (LSO) | 0,5310 | 0,1894 | 2,8044 | 0,0066 |
| R-cuadrado | 0,7000 | Media de variable dependiente | -0,0245 | |
| R-cuadrado ajustada | 0,6866 | DE variable dependiente | 0,0186 | |
| E. E. de la regresión | 0,1044 | Estad. Durbin-Watson | 0,7111 | |
| Suma de cuadrados residual | 0,7303 | |||
| Log-verosimilitud | 61,7395 | |||
| Estadístico F | 52,1201 | |||
| Prob. (Estadístico F) | 0,0000 |
Fuente: elaboración propia.
Pero lo más destacable es que se aprecia, de nuevo, que el número de CS tiene un efecto negativo sobre el precio promedio de las acciones (reflejado en su beta = -0,098); es decir, si el número de conflictos sociales se incrementa en un 1%, entonces el rendimiento en el mismo mes se reducirá en un 0,098%. Lo anterior sugiere que el CS afecta negativamente el precio promedio de las acciones del sector minero y, en consecuencia, este resultado apoya la hipótesis 1.
También se encuentra que la LSO, en la muestra que se presenta en este trabajo, tiene influencia positiva sobre el VE (beta = 0,53), lo cual significa que un incremento del 1% en la tasa de crecimiento de la LSO incrementará en 0,53% el VE, o el rendimiento del sector. Lo anterior brinda sustento empírico suficiente para aceptar la hipótesis 2, la cual indica que la LSO influye positivamente sobre el precio promedio de las acciones del sector minero (VE) que listan en la BVL.
8. Conclusiones
Con metodología econométrica aplicada en un país minero, este estudio comprueba y mide las relaciones entre CS y LSO con el VE. Los resultados indican que el VE es reflejado por el rendimiento del sector (Guidolin y La Ferrara, 2005), y que la metodología basada en diferenciar dos componentes del rendimiento, socio-empresarial y macroeconómico, es adecuada para analizar el efecto moderador de la LSO sobre la relación entre el CS y el VE. El componente socioempresarial refleja las relaciones entre la empresa y la comunidad (representadas por CS y LSO) (Henisz et al., 2014) y en conjunto con el componente macroeconómico tiene efectos sobre el rendimiento de las acciones.
Por tanto, este proyecto es una validación empírica de las propuestas conceptuales de diversos autores sobre el tema (Abdullah y Hayworth, 1993; Bulmash y Trivoli, 1991; Castillo y Salas, 2012; Chen et al., 1986; Dhakal et al., 1993; Gan et al., 2006; Humpe y Macmillan, 2009).
La contribución práctica es la metodología aplicada para el contraste de hipótesis. Esta metodología se ha basado en modelos de regresión (univariado y mul-tivariado) usando datos mensuales desde enero del 2008 hasta noviembre del 2013.
El número de CS influye negativamente sobre el VE o el rendimiento del sector minero. Este dato sugiere que a medida que el sector empresarial experimente oposición por parte de la comunidad, expresada en conflictos sociales, el rendimiento se verá impactado negativamente.
La LSO tiene efectos positivos sobre el rendimiento. En este sentido, si la empresa construye y mantiene buenas relaciones de cooperación con las comunidades locales, este fortalecimiento de relaciones generará un mayor rendimiento de las acciones de sus empresas (VE).
La LSO amortigua cualquier evento adverso sobre el VE o el rendimiento del sector (Dorobantu et al., 2012; Henisz et al., 2014).
8.1 Limitaciones
El análisis se ha desarrollado solamente a nivel del sector minero en un país en vías de desarrollo, en el cual este sector es relevante, aunque la metodología podría usarse en el futuro para estudiarse en otros sectores extractivos como la pesca, el petróleo y el gas.
Una segunda limitación es el análisis agregado, debido a la escasez de datos a nivel de empresa. Por tanto, esta investigación puede enriquecerse si se realiza un análisis a nivel de empresas.
No se cuantifican los determinantes del CS o de la LSO. En futuras investigaciones pueden usarse encuestas a nivel de empresa para determinar los factores de la LSO. Ello permitirá que los ejecutivos tomen las acciones correctas para recibir el apoyo y aceptación de las comunidades locales en sus proyectos, para mejorar el rendimiento de sus acciones o VE.
Por otro lado, no se consideran los rezagos de los efectos del CS o de la LSO. Estos efectos son importantes, pues los costos de los conflictos no solo pueden tener efecto en el periodo en que estallan, sino después de que estos han culminado (por ejemplo, la pérdida de reputación) (Davis y Franks, 2014).
Aunque se prueban las hipótesis del modelo referentes a la influencias del CS y la LS en el VE, la contribución de estas variables es baja, indicando que hay otras variables no consideradas que tienen una influencia muy grande en el VE, como por ejemplo las fluctuaciones en el precio de los minerales, pero dada la sensibilidad “in crescendo” de los problemas sociales es previsible que las variables estudiadas en este modelo cobren cada vez más importancia.
8.2 Recomendaciones
En futuras investigaciones es importante contemplar los rezagos en las diferentes variables que se utilicen. Este estudio también deja parcialmente de lado el rol que juega el Gobierno en las relaciones empresas-comunidad, cuya participación puede ser negativa o positiva para las empresas. Por consiguiente, futuras investigaciones pueden incorporar en mayor profundidad el rol del Gobierno para medir el efecto de su participación sobre el VE o sobre el número de conflictos que esta participación enfrenta.
Una medición del modelo en periodos más recientes puede mostrar el aumento de la influencia del CS y la LS en el VE.
Finalmente, las investigaciones futuras pueden enriquecerse si se incorporan acciones de no mercado. Las estrategias de no mercado de una empresa se refieren a las acciones que esta desarrolla para mejorar su desempeño económico, pero que están basadas en la gestión del contexto institucional o social (Lux et al., 2011; Usero y Fernández, 2009). Si los ejecutivos incorporan las acciones de mercado y de no mercado, sus empresas tendrán una formulación de estrategias competitivas más completas (Baron, 1995, 1997; Usero, 2003), podrían incrementar el VE y lograr reducir la oposición de las comunidades locales a sus proyectos de exploración, extracción y procesamiento de minerales.