Operationalisering

Tabell 2. Bortfallsanalys. Tabellen visar fördelningen mellan sektorerna i urvalsramen och urvalet.

Figur 6. Bortfallsanalys. Figuren illustrerar fördelningen mellan sektorerna i urvalsramen och urvalet.

3.3 Operationalisering

Operationalisering innebär att teoretiska begrepp översätts till konkreta och mätbara variabler (Bryman & Bell, 2017; Thrane, 2019). Det är viktigt att först teoretiskt definiera det som ska mätas, förslagsvis med utgångspunkt i tidigare forskning (Barmark & Djurfeldt, 2015). Efter att ha studerat tidigare forskning beslutade vi därför vilken definition av CSR vi skulle utgå ifrån samt ur vilket perspektiv vi ville betrakta CSR, vilket framgår i den teoretiska referensramen. Då begrepp

0% 5% 10% 15% 20% Bortfallsanalys Bortfallsanalys

Sektor Urvalsram Urval

Energi 4% 4%

Material 13% 9%

Industrivaror och -tjänster 17% 17% Sällanköpsvaror och -tjänster 14% 12%

Dagligvaror 7% 8% Hälsovård 9% 7% Finans 11% 18% Informationsteknik 12% 8% Kommunikationsservice 5% 7% Kraftförsörjning 2% 6% Fastigheter 6% 7% Totalt 100% 100%

31 definierats måste bra indikatorer eller variabler att översätta begreppen till identifieras (Barmark & Djurfeldt, 2015). Med bakgrund av tidigare forskning beslutades därför vilka mått som skulle användas i studien.

3.3.1 Oberoende variabler: CSR-dimensioner

Oberoende variabler är de variabler som förväntas påverka andra variabler och ge upphov till statistisk variation (Bryman & Bell, 2017; Thrane, 2019). Då studien syftar till att undersöka hur CSR-dimensionerna miljömässig, social och bolagsstyrning påverkar FP är CSR-dimensionerna oberoende variabler och FP utgör den beroende variabeln. Att CSR betraktas som oberoende variabler och FP som beroende är även vanligt i tidigare forskning (Margolis et al., 2003).

3.3.1.1 Thomson Reuters ESG-mått

I databasen Thomson Reuters Datastream används begreppet ESG istället för CSR. ESG står för ”Enivronmental, Social and Governance” och all ESG-data i Datastream baseras på offentlig

företagsinformation (Thomson Reuters Eikon, u.å.). ESG-måtten ska objektivt och transparent mäta ett företags CSR-prestation, -engagemang och effektivitet (Thomson Reuters Eikon, 2017). Det finns ett övergripande ESG-mått för total ESG som baseras på dimensionerna miljö, social och bolagsstyrning (Refinitiv, 2019b). Det övergripande ESG-måttet är utformat med hjälp av över 400 olika mätpunkter och varje dimension innehåller ett flertal underkategorier (Refinitiv, 2019b).

Figur 7. Överblick av Thomson Reuters ESG-mått (Refinitiv, 2019b). Figuren visar hur det övergripande ESG-måttet baseras på olika dimensioner och underkategorier.

För att beräkna det övergripande ESG-måttet används automatiserad, datadriven och objektiv logik där de underliggande dimensionerna tilldelas ett antal indikatorer som har olika påverkan beroende på måttets kvalitet (Refinitiv, 2019b).

32 Det övergripande ESG-måttets uppbyggnad

Tabell 3. Det övergripande ESG-måttets uppbyggnad (Refinitiv, 2019b).

3.3.1.2 Miljömässig

Den miljömässiga dimensionen i Thomson Reuters Datastream består av underkategorierna resursanvändning, utsläpp och innovation (Refinitiv, 2019b). Resursanvändning handlar om företags prestanda och kapacitet att minska användningen av material, energi eller vatten och finna lösningar som är mer miljöeffektiva genom att förbättra leveranskedjan (Refinitiv, 2019b).

Utsläppsmåttet återspeglar företags engagemang och effektivitet gällande minskning av

miljöutsläpp i produktions- och driftsprocesser (Refinitiv, 2019b). Måttet på innovation rör företags förmåga att minska miljökostnaderna och belastningen för sina kunder och därigenom förmågan att skapa nya marknadsmöjligheter genom ny miljöteknik och miljöprocesser eller miljöanpassade produkter (Refinitiv, 2019b).

Figur 8. Den miljömässiga dimensionen består av tre underkategorier (Refinitiv, 2019b).

3.3.1.3 Social

Den sociala dimensionen består i Thomson Reuters Datastream av underkategorierna arbetskraft, mänskliga rättigheter, samhälle och produktansvar (Refinitiv, 2019b). Måttet på arbetskraft mäter hur effektiva företag är gällande arbetstillfredsställelse, hälsosam och säker arbetsplats, mångfald och lika möjligheter samt utvecklingsmöjligheter för de anställda (Refinitiv, 2019b). Måttet på mänskliga rättigheter mäter hur effektivt företag följer konventionerna om mänskliga rättigheter

33 (Refinitiv, 2019b). Samhällsmåttet mäter företags åtagande som goda samhällsmedborgare,

skyddande av folkhälsan och respekt för affärsetik (Refinitiv, 2019b). Produktansvarsmåttet återspeglar företags förmåga att producera varor och tjänster med god kvalitet som inkluderar kundernas hälsa och säkerhet, integritet och datasekretess (Refinitiv, 2019b).

Figur 9. Den sociala dimensionen består av fyra underkategorier (Refinitiv, 2019b).

3.3.1.4 Bolagsstyrning

I Thomson Reuters Datastream består bolagsstyrningsdimensionen av underkategorierna ledning, aktieägare och CSR-strategi (Refinitiv, 2019b). Ledningsmåttet mäter företags engagemang och effektivitet beträffande att följa principer för god bolagsstyrning (Refinitiv, 2019b). Aktieägarmåttet rör företags effektivitet angående lika behandling av aktieägare och åtgärder för att förhindra att företaget blir uppköpt (Refinitiv, 2019b). Måttet på CSR-strategi reflekterar företags praxis för att kommunicera att de integrerar ekonomiska (finansiella), sociala och miljömässiga aspekter i sina dagliga beslutsprocesser (Refinitiv, 2019b).

Figur 10. Bolagsstyrningsdimensionen är uppbyggd av tre underkategorier (Refinitiv, 2019b).

3.3.2 Beroende variabel: FP

Beroende variabler är de variabler som påverkas statistiskt av andra variabler (Bryman & Bell, 2017; Thrane, 2019). FP är beroende variabel i denna studie då studien avser att undersöka hur FP påverkas av olika CSR-dimensioner. För att mäta sambandet mellan CSR och FP kan ett flertal olika mått användas (Cochran et al., 1994; Griffin et al., 1997; Van Beurden et al., 2008). Det är dock vanligast att FP mäts med marknadsbaserade eller redovisningsbaserade mått (Cochran et al., 1994; McGuire et al., 1988; Orlitzky et al., 2003; Van Beurden et al., 2008).

34 Redovisningsbaserade mått är till exempel lönsamhetsmått, tillväxt eller avkastning på tillgångar (Van Beurden et al., 2008). Ett av de vanligaste redovisningsbaserade måtten är Return on Assets, ROA (Peloza, 2009). ROA står för räntabilitet på totalt kapital och är ett mått på avkastning på totala tillgångar. ROA används ofta i studier som undersöker samband mellan CSR och FP då det anger hur ett företags resultat påverkas av ledningspolicys (Cochran et al., 1994). ROA indikerar till exempel hur väl företagets ledning lyckats förvalta och förbättra företagets totala kapital (Almqvist et al., 2016). Enligt McGuire et al. (1988) är redovisningsbaserade mått, och framför allt ROA, mer känsliga än marknadsbaserade mått som återspeglar systematiska marknadstrender. En nackdel med redovisningsbaserade mått är dock att de endast återspeglar historiska resultat (McGuire et al., 1988; Peloza, 2009).

I denna studie mäts FP med det redovisningsbaserade måttet ROA. ROA beräknas genom att nettoinkomst divideras med genomsnittliga totala tillgångar:

𝑅𝑂𝐴 = ^{𝑁𝑒𝑡𝑡𝑜𝑖𝑛𝑘𝑜𝑚𝑠𝑡}

𝐺𝑒𝑛𝑜𝑚𝑠𝑛𝑖𝑡𝑡𝑙𝑖𝑔𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑎 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔𝑎𝑟

3.3.3 Kontrollvariabler

Kontrollvariabler används för att minska risken för att felaktiga slutsatser dras om sambanden mellan undersökningsvariablerna (Statistiska centralbyrån, 2015). Det finns ett flertal faktorer som har en påverkan på FP, som utgör den beroende variabeln i denna studie, därför har ett antal

kontrollvariabler inkluderats när sambandet mellan CSR och FP undersökts. I Margolis et al. (2009) sammanställning av tidigare forskning kring sambandet mellan CSR och FP framgår att de vanligast förekommande kontrollvariablerna är företagets storlek, risk och sektorstillhörighet (Margolis et al. 2009), vilka även inkluderats i denna studie. Till skillnad från majoriteten av tidigare forskning undersöks dock sambandet mellan CSR och FP inom olika sektorer, varför sektorstillhörighet inte utgör en kontrollvariabel i studien. Utöver storlek och risk har även rättssystem inkluderats som en dummyvariabel då studien undersöker företag från hela världen.

3.3.3.1 Storlek

Ett företags storlek kan påverka CSR (Margolis et al, 2008; McWilliams et al., 2001; Oh et al, 2017; Peloza, 2009; Ullmann, 1985; Waddocket al., 1997). Storlek är därför en av de vanligaste kontrollvariablerna i studier som undersöker samband mellan CSR och FP (Margolis et al, 2008; Orlitzky, 2001; Van Beurden et al., 2008). Enligt McWilliams et al. (2001) kan stora och

35 diversifierade företag utnyttja sina stordriftsfördelar i arbetet med CSR och Crisostomo et al. (2011) framför att storlek är en viktig kontrollvariabel eftersom ett företags storlek kan påverka företagets kapacitet att investera i CSR. Waddock et al. (1997) menar att storlek är en relevant kontrollvariabel då större företag tenderar att uppvisa större socialt ansvar än mindre företag, vilket kan bero på att de större företagen utsätts för mer påverkan av externa intressenter. Även Ullmann (1985) framför att intressenter överlag ställer högre krav på stora företags CSR-engagemang. Stora företag har även mer resurser att investera i CSR (McWilliams et al., 2001; Waddock et al., 1997).

Trots att det finns en generell uppfattning om att storlek kan vara en påverkansfaktor fann en studie av Orlitzky (2001) inga bevis för att företagsstorlek påverkar förhållandet mellan CSR och FP. Dock visade en liknande studie av Van Beurden et al. (2008) istället att ett företags storlek kan påverka förhållandet mellan CSR och FP, varför artikelförfattarna anser att företagsstorlek bör beaktas vid framtida forskning. Då storlek används som kontrollvariabel i en övervägande del av tidigare forskning och det saknas entydig bevisning för att storlek inte påverkar utfallet har storlek inkluderats som kontrollvariabel. Liksom tidigare studier av bland annat Crisostomo et al. (2011), Feng et al. (2017) och Waddock et al. (1997) mäts storlek som den naturliga logaritmen av totala tillgångar:

𝑆𝑡𝑜𝑟𝑙𝑒𝑘 = 𝐿𝑛(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑎 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔𝑎𝑟)

3.3.3.2 Risk

Det finns ett nära samband mellan ett företags FP och risk (Margolis et al., 2008; Ullmann, 1985). Risk är en även faktor som kan påverka företags CSR-prestation (Crisostomo et al., 2011; Margolis et al., 2008). Företag som är stabila och har lägre risk förefaller till exempel vara mer benägna att engagera sig i CSR (Margolis et al., 2008). Då CSR inte är strikt kopplat till företagets

huvudsakliga verksamhet kan risktolerans enligt Crisostomo et al. (2011) påverka inställningen till CSR vid användning av medel som annars skulle använts till företagets huvudsakliga aktiviteter. Det är därför vanligt att risk används som kontrollvariabel när samband mellan CSR och FP studeras (Margolis, et al, 2008; McGuire et al., 1988; McWilliams et al., 2000; Nollet et al., 2016; Waddock et al., 1997). I likhet med studier av bland annat Feng et al. (2017) och Waddock et al., (1997) mäts risk som kvoten mellan långfristiga skulder och totala tillgångar:

𝑅𝑖𝑠𝑘 = ^{𝐿å𝑛𝑔𝑓𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎 𝑠𝑘𝑢𝑙𝑑𝑒𝑟} 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑎 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑔å𝑛𝑔𝑎𝑟