Institutional Money, Ausgabe 4 | 2023

Verwendung von 15.443 Firmenjahresbeobachtungen aus 359 Regionen in 28 Ländern zwischen 2000 und 2013 entwerfen sie die folgende Ordinary Least Squares Regres- sion: CSR i,c,s,t = β 0 + β 1 Shale-Boom c,t + β 2 X i,c,s,t + μ c + π s,t + ε i,c,s,t „Shale-Boom“ gibt an, ob sich ein Unternehmen in einer Region befindet, in dem ein Schiefergasboom stattgefunden hat. Die Variable wird entweder als Indikator oder als Anzahl von Schiefer-Entwicklungsaktivitäten gemäß Gilje et al. aus dem Jahr 2019 gemessen. „Shale-Boom“nimmt dem- zufolge den Wert 1 an, wenn sich ein Unternehmen im Jahr t in einer Region befindet, die im Vergleich mit anderen Regionen im oberen Drittel aller Jahre mit Schiefergasent- wicklungsaktivität liegt. Andernfalls liegt der Wert bei null. Sobald die Variable auf 1 gesetzt ist, werden alle folgenden Jahre der betreffenden Region ebenfalls auf 1 gesetzt. Die „Gesamtzahl der Shale-Gas-Förderstätten“ ergibt sich aus der Gesamtzahl der Förderstätten, die in der Region, in der sich ein Unternehmen befindet, von 2003 bis zum Jahr t erschlossen wurden. X i, c, s, t stellt eine Reihe von Unternehmensmerkmalen und regionalen Merkmalen. Dazu gehören Gesamtvermö- gen, Verschuldung, ROA, Tobin’s Q, Barmittelbestände, Intensität der Forschung und Entwicklung, Werbung, Um- satzwachstum, Dividende und der Prozentsatz der Aktien, die von institutionellen Investoren gehalten werden. Um lokale wirtschaftliche Bedingungen zu berücksichti- gen, schließen die Verfasser regionale Faktoren wie Bevöl- kerung, Pro-Kopf-Einkommen und Arbeitslosenquote ein. Um weiters die zeitlich konstanten Unterschiede zwischen den Landkreisen zu kontrollieren, fügen die Autoren regio- nale Fixeffekte (μ c ) hinzu. Staatlich-jährliche Fixeffekte (π s, t ) klären wiederum zeit- lich veränderliche Unterschiede zwischen den einzelnen Staaten ab – dazu gehören beispielsweise landesweite wirt- schaftliche Bedingungen, Veränderungen im politischen Umfeld oder Änderungen bei den staatlichen Regulatorien. Die Schätzung der Auswirkungen von Schieferbooms wird durch β 1 dargestellt, das der Hauptinteressenskoeffi- zient ist. Dieser Koeffizient misst die Veränderung der umgebungsbezogenen CSR für Unternehmen, die sich in Regionen mit Schiefergas befinden, im Vergleich zu Unter- nehmen in Regionen ohne Schiefergas. Wenn Unterneh- men wahrnehmen, dass Umweltfragen in einem Landkreis wichtig sind, ist der Koeffizient β 1 positiv. Klimarisiko verbessert CSR Die Auswertung der Gleichung (siehe Tabelle „Wie sich ein Shale-Gas-Boom auf Umweltinvestitionen auswirkt“) zeigt, dass die Koeffizienten von Boom – als Indikator – und Log – al- so der Gesamtzahl der Schieferbrunnen – positiv und statis- tisch signifikant sind. Diese Ergebnisse unterstützen die Hy- pothese, wonach Schiefergasbooms die umweltbezogene CSR erhöhen. Demnach ist der Shale-Boom mit einem Anstieg von 0,15 beim umweltbezogenen CSR verbunden, was 20,4 Prozent der Standardabweichung der umweltbezo- genen CSR entspricht. Stellt sich die Frage, ob die Verbesserung der Umweltbe- Wie reagieren Unternehmen auf Klimarisiken? Dieser Frage widmet sich eine Studie, die die Schiefergasbooms der Vergangenheit als Indikator heranzieht. Die dahinter steckende These: Ein Schiefergasboom stellt ein plötzlich aufgetretenes, aber langfristiges Klimarisiko dar und ist mit den aktuellen Klimaentwicklungen vergleichbar. N o . 4/2023 | institutional-money.com 121 CSR und Shale Gas | THEORIE & PRAXIS FOTO: © BLUE PLANET STUDIO – KI-GENERIERT | STOCK.ADOBE.COM