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Impacto de los criterios ESG en el desempeño financiero de las empresas emisoras de la Bolsa de Valores de Colombia (2012-2024)

Impact of ESG criteria on the financial performance of companies listed on the Colombian Stock Exchange (2012-2024)

Por Juan Guillermo López Roa1 María Alejandra López Osorio2

Trabajo de grado presentado como requisito para obtener el título de Magister en Administración Financiera – MAF

Asesor David Alejandro Yepes Raigosa

Universidad EAFIT Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno Maestría en Administración Financiera – MAF Pereira, 2026

1 jglopezr1@eafit.edu.co

2 malopezo@eafit.edu.co

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Resumen

Esta investigación analiza el impacto de la adopción de los criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG)3 sobre el desempeño financiero de las empresas que cotizaron en la Bolsa de Valores de Colombia [BVC] durante el período 2012-2024. Para ello, los proxis de desempeño financiero considerados fueron la Q de Tobin (Q) y la relación entre el precio de mercado y el valor en libros de la acción (ratio price-to-book, ProB). El enfoque metodológico fue cuantitativo, de alcance correlacional, y se aplicaron modelos econométricos estimados mediante mínimos cuadrados generalizados (generalized least squares, GLS). La muestra incluyó a 16 empresas con información ESG disponible, extraída de la base de datos de Refinitiv. Se estimaron modelos para el período completo y para un sub-período reciente (2019-2024), a fin de evaluar la robustez temporal de los resultados. Los hallazgos muestran que el desempeño ESG agregado no presenta una relación estadísticamente significativa con los indicadores de desempeño financiero. El análisis por componentes revela una relación negativa estadísticamente significativa entre el pilar ambiental (E) y el Q de Tobin. Y los pilares social (S) y de gobernanza (G) no muestran efectos significativos. En general, los resultados indican que, en el mercado colombiano, los criterios ESG aún no han sido incorporados de manera sistemática en el desempeño financiero del mercado accionario.

Palabras claves: desempeño financiero, Q de Tobin, price-to-book (ProB), Bolsa de Valores de Colombia, índice ESG.

3 En este documento, los criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) serán nombrados por sus siglas en inglés: ESG, environmental, social and gobernance).

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Abstract

This research analyzes the impact of adopting environmental, social, and governance (ESG) criteria on the financial performance of companies listed on the Colombian Stock Exchange (Bolsa de Valores de Colombia, BVC) during the period 2012-2024. To this end, Tobin's Q (Q) and the ratio between market price and book value (ProB) were used as proxies for financial performance. The methodological approach was quantitative and correlational, and econometric models estimated using generalized least squares (GLS) were applied. The sample included 16 companies with available ESG information, extracted from the Refinitiv database. Models were estimated for the entire period and a recent sub-period (2019-2024) to assess the temporal robustness of the results. The findings show that aggregate ESG performance does not exhibit a statistically significant relationship with financial performance indicators. The component analysis reveals a statistically significant negative relationship between the environmental pillar (E) and Tobin's Q. And the social (S) and governance (G) pillars show no significant effects. Overall, the results indicate that, in the Colombian market, ESG criteria have not yet been systematically incorporated into the financial performance of the stock market.

Keywords: Financial performance, Tobin's Q ratio, price-to-book (ProB) ratio, Colombian stock exchange, ESG score.

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Contenido

1. Introducción ................................................................................................................................ 1

1.1 Contexto ……………………………………………………………………………..........1

1.2 Desafíos para Colombia ........ ……………………………………………………..……… 3

1.3 Relevancia ...... ……………………………………………………………………………..3

2. Marco teórico .............................................................................................................................. 5

2.1 Los criterios ESG ....... ……………………………………………………………………..5

2.2 Relevancia de la Q de Tobin y la ratio ProB para evaluar el impacto de los criterios ESG. 5

2.3 Teoría de los stakeholders (accionistas) ........ ……………………………………………...6

2.4 Teoría de la agencia .... ……………………………………………………………………..6

2.5 Teoría de recursos y capacidades ....... ……………………………………………………..7

2.6 Teoría de la señalización ........ ……………………………………………………………..7

2.7 Información asimétrica ........... ……………………………………………………………..8

3. Metodología ................................................................................................................................ 9

3.1 Enfoque y diseño de la investigación ……………………………………………………...9

3.2 Población, muestra y unidad de análisis ....... ……………………………………………...9

3.3 Fuentes de información y construcción de la base de datos .. ……………………………...9

3.4 Variables de estudio .... ……………………………………………………………………..9

3.5 Estadísticas descriptivas ......... ……………………………………………………………10

3.6 Modelo econométrico . ……………………………………………………………………10

3.7 Técnica estadística para la estimación del modelo .... …………………………………….12

3.8 Consideraciones metodológicas y limitaciones ........ …………………………………….12

4. Resultados ................................................................................................................................. 14

4.1 Estadísticas descriptivas ......... ……………………………………………………………14

4.2 Análisis de diferencia de medias ........ ……………………………………………………17

4.3 Resultados de la regresión por mínimos cuadrados generalizados (GLS) .... …………….17

4.3.1 Modelos GLS para la Q de Tobin..................................................... …………..…..18 4.3.2 Modelos GLS para la ratio ProB ...................................................................... ……26

5. Conclusiones y recomendaciones ............................................................................................. 33

Referencias .................................................................................................................................... 35

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Índice de tablas

Tabla 1. Estadísticas descriptivas .................................................................................................. 14 Tabla 2. Matriz de correlación ...................................................................................................... 16 Tabla 3. Prueba de T de Welch ...................................................................................................... 17 Tabla 4. Test ANOVA ................................................................................................................... 17 Tabla 5. Resultados del modelo GLS para la Q de Tobin (período 2012-2024) ........................... 21 Tabla 6. Resultados del modelo GLS para la Q de Tobin (período 2019-2024) ........................... 24 Tabla 7. Resultados de los modelos GLS para la ratio ProB (período 2012-2024) ...................... 28 Tabla 8. Resultados de los modelos GLS para la ratio ProB (período 2019-2024) ...................... 31

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1. Introducción

1.1 Contexto

En los últimos años, los criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG, environmental, social, governance) han cobrado una relevancia central tanto en el ámbito académico como en el empresarial. Su importancia ha crecido en un contexto global en el que inversionistas, organismos multilaterales y entidades regulatorias exigen un mayor compromiso con la sostenibilidad. Lo que antes se percibía esencialmente como una cuestión ética, hoy se entiende como un componente estratégico capaz de impactar directamente en el desempeño financiero de las empresas (Kasyanenko et al., 2023; Fondo Monetario Internacional [FMI], 2022). A nivel global ha aumentado considerablemente el número de estudios que analizan su impacto financiero, y muchos coinciden en que las prácticas ESG se asocian con un menor nivel de riesgo, un mejor acceso al capital e incluso, en algunos casos, una mayor rentabilidad. Además del meta-análisis de Friede et al. (2015), investigaciones como la de Eccles et al. (2014) mostraron que las empresas con políticas de sostenibilidad bien desarrolladas tienden a tener un mejor desempeño operativo y bursátil a largo plazo. A esto se suma la evidencia presentada por Khan et al. (2016), que encontraron que las empresas con buenos resultados en asuntos ESG — considerados «materiales» según los estándares de cada sector— logran rendimientos superiores ajustados por riesgo.

Esta tendencia global también ha sido impulsada por el creciente interés de los inversionistas institucionales. BlackRock (2020), por ejemplo, señaló que los componentes ESG están estrechamente ligados a la gestión del riesgo financiero, y consideró que la sostenibilidad se está convirtiendo en un factor cada vez más relevante para la rentabilidad de las empresas a largo plazo. En la misma línea, el Global Sustainable Investment Review (2020) reportó que en 2020 la inversión sostenible ya superaba los USD 35 billones, un hecho que evidencia cómo los mercados están incorporando cada vez más estos criterios en sus decisiones de asignación de capital. Por su parte, Boffo y Patalano (2020) argumentaron que el enfoque ESG ayuda a reforzar la estabilidad financiera de las empresas a través de una mejor gestión de riesgos no tradicionales, algo especialmente importante en las economías emergentes donde la volatilidad suele ser más alta. No obstante, investigadores como Zheng et al. (2025) y Margolis y Walsh (2003) han matizado esta conclusión y sostenido que los beneficios pueden variar dependiendo del sector, la región o incluso del tipo de medición utilizada, lo que explica la diversidad de resultados. En los mercados emergentes, el panorama es todavía incierto. Una revisión sistemática realizada por Järvinen (2022) señaló que, si bien la relación entre los criterios ESG y el desempeño financiero suele ser positiva, no es tan consistente como en los mercados desarrollados. Esto se debe en gran parte a factores como las diferencias institucionales, los niveles de divulgación y la madurez regulatoria.

En el caso de América Latina, aunque la investigación sobre los criterios ESG es menos extensa que en los mercados desarrollados, ya se han identificado señales de una relación positiva entre estos factores y el desempeño financiero de las empresas. Flammer (2021) mostró que, en

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los mercados emergentes, la adopción de compromisos ESG se asocia con un menor costo de capital. Un informe reciente elaborado por Núñez et al. (2023) para la Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL] mostró que las empresas con mayores niveles de divulgación y transparencia en sus prácticas ESG tienden a enfrentar menores costos de financiamiento y a recibir una valoración más favorable por parte del mercado, un hecho que sugiere que los inversionistas están empezando a reconocer el valor que representa una buena calidad en la información ESG. Estos resultados son consistentes con los de Rodríguez et al. (2022), que destacaron que la eco-eficiencia es un factor clave para explicar la Q de Tobin en las empresas latinoamericanas, lo que revela que las prácticas sostenibles pueden verse como señales de eficiencia y solidez operativa. Asimismo, Baquero y Rivera (2023) observaron que las empresas con mayores puntajes ESG tienden a presentar una Q más alta, pero sin diferencias significativas en la rentabilidad contable.

Desde el punto de vista financiero, indicadores como la Q de Tobin (Q) y la ratio Price-tobook (ProB) resultan particularmente adecuados para analizar la forma en que el mercado incorpora información ESG. La Q, por ejemplo, permite observar cómo el mercado valora a una empresa frente a sus activos, integrando factores como las expectativas de crecimiento, el riesgo y los activos intangibles, mientras que la ProB aporta una referencia sobre cómo el mercado la valora en comparación con el valor registrado en sus libros contables. Sin embargo, aún no se ha estudiado de manera sistemática cómo se relacionan estos indicadores con el grado de adopción de prácticas ESG en las empresas colombianas, lo que resalta la necesidad de investigaciones más rigurosas en este campo.

En este sentido, el presente estudio tiene los siguientes objetivos:

General Identificar el impacto de la adopción de criterios ESG sobre los indicadores financieros Q de Tobin y ratio ProB de las empresas cotizadas en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC) durante el período 2012-2024.

Específicos

• Identificar las empresas cotizadas en la BVC que han reportado criterios ESG durante el período

2012-2024.

• Estimar la relación estadística entre la adopción de prácticas ESG y los indicadores financieros

Q y ProB en las empresas emisoras de la BVC.

• Caracterizar el nivel de adopción y divulgación de prácticas ESG en las empresas emisoras de la

BVC durante el período 2012-2024.

El documento está estructurado en cinco capítulos, a saber: Introducción, que incluye el planteamiento del problema, la justificación y los objetivos que la orientan; Marco teórico, que sustenta el análisis; Metodología; Resultados; y, por último, las conclusiones y recomendaciones derivadas de la investigación.

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1.2 Desafíos para Colombia

En Colombia, un número creciente de empresas cotizadas en la BVC ha comenzado a incorporar los principios ESG en sus estrategias corporativas. Este cambio va en línea con una tendencia global: cada vez más inversionistas incorporan estos factores en sus decisiones para gestionar mejor los riesgos y utilizar el capital de manera más eficiente (Friede et al., 2015). Este avance también ha sido impulsado por regulaciones como la guía Divulgación de información de sostenibilidad o ESG en Colombia, emitida por la Superintendencia Financiera (Colombia, 2021), así como por el crecimiento del mercado de bonos verdes y sostenibles (Climate Bonds Initiative, 2022). Entre 2018 y 2024, estas iniciativas han motivado a muchos emisores a publicar reportes de sostenibilidad y a adoptar estándares internacionales como los de la Global Sustainable Investment Alliance (2020), enfocado en el impacto integral hacía múltiples partes interesadas; la Sustainability Accounting Standards Board [SASB] (2017), especializada en la materialidad financiera para inversores; y la Task Force on Climate-related Financial Disclosures [TCFD] (2017), centrada específicamente en riesgos financieros climáticos. A pesar de estos avances, la evidencia empírica sobre el caso colombiano sigue siendo limitada. Si bien ha habido avances importantes en la regulación y la divulgación de información ESG, los reportes publicados muestran niveles muy variados de madurez, consistencia y profundidad (BVC, 2022).

Esta combinación de evidencia a nivel internacional, de diferencias regionales y de escasez de estudios enfocados en Colombia, revela una brecha importante en el conocimiento actual. A la fecha de elaboración de esta investigación (febrero de 2026) no se cuenta con un análisis sistemático y cuantitativo que examine la relación entre el desempeño ESG y el desempeño financiero de las empresas emisoras de la BVC durante la última década. Tampoco se ha explorado si la calidad de los reportes ESG influye en la fuerza de esa relación, a pesar de que la literatura especializada ha señalado que tanto la materialidad como la calidad de los reportes de información son factores claves para que el mercado reconozca financieramente estos esfuerzos (SASB, 2017; TFCD, 2017). En consecuencia, resulta necesario examinar si la adopción y la divulgación de prácticas ESG se asocian con cambios en el desempeño financiero o si, por el contrario, su incorporación aún no se traduce en efectos observables en el mercado colombiano.

1.3 Relevancia

La integración de los criterios ESG se ha consolidado como un elemento central para evaluar la resiliencia, la transparencia y la capacidad de las empresas para generar valor. En este sentido, esta investigación contribuye a la literatura sobre finanzas sostenibles en las economías emergentes, un campo en el que la evidencia empírica aún es limitada y, en muchos casos, inconclusa. Adicionalmente, es importante para inversionistas, emisores y reguladores del mercado de capitales colombiano. En un entorno en el que la divulgación ESG ha cobrado importancia y se han fortalecido los marcos regulatorios, resulta fundamental determinar si la adopción de prácticas ESG se traduce en mejoras observables en el desempeño financiero de las empresas. Los resultados de este estudio aportan claridad sobre el grado en que el mercado colombiano incorpora estos

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factores en su evaluación de las empresas y, asimismo, ofrecen insumos para el diseño de políticas públicas y de estrategias corporativas orientadas a fortalecer la transparencia y la sostenibilidad empresarial, particularmente en un contexto en el que la consolidación de los reportes ESG aún se encuentra en proceso.

La hipótesis central de la investigación plantea que las empresas emisoras de la BVC con mayor adopción y divulgación de prácticas ESG presentan un mejor desempeño financiero, medido mediante la Q de Tobin y la ratio ProB durante el período 2012-2024. Para su desarrollo se adoptó un enfoque cuantitativo con alcance correlacional, apoyándose en información financiera y métricas ESG tomadas de la base de datos Refinitiv. Su principal limitación se relaciona con la disponibilidad y la cobertura temporal de los datos ESG para el conjunto de empresas emisoras del mercado colombiano. El análisis consistió en estadísticas descriptivas, pruebas de diferencia de medias y modelos econométricos estimados mediante mínimos cuadrados generalizados (generalized least squares, GLS), incorporando efectos individuales, variables de control y dummies de año.

El alcance de la investigación involucra a 22 empresas emisoras del mercado colombiano con información ESG disponible, de las cuales se tomó una muestra de 16, puesto que estas contaban con información completa simultáneamente —criterios ESG e indicadores financieros objeto de estudio—. Adicionalmente, el período de estudio incluye eventos como la pandemia, lo que permite observar el comportamiento financiero de las empresas en escenarios adversos y explorar si la adopción de prácticas sostenibles representó una mejor mitigación de dichos choques.

Los resultados obtenidos aportan evidencia rigurosa que permite evaluar críticamente el papel de los criterios ESG en el desempeño financiero de las empresas colombianas. En particular, los hallazgos muestran que la relación entre el desempeño ESG y los indicadores financieros analizados no es estadísticamente significativa en el período estudiado, lo que indica que la integración de estos criterios en este mercado aún no se traduce de forma sistemática en mejoras observables en el desempeño financiero.

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2. Marco teórico

2.1 Los criterios ESG

Los criterios ESG surgieron como un marco que permite analizar la sostenibilidad corporativa a través de tres dimensiones claves: ambiental (E, environmental), social (S) y de gobernanza (G). Aunque la idea de la responsabilidad social empresarial tiene antecedentes más antiguos, fue con el informe Who cares wins: Connecting financial markets to a changing world (The Global Compact, 2004) cuando se consolidó formalmente la integración de los criterios ESG en los mercados financieros. Este documento plantea que los ESG ofrecen información esencial sobre los riesgos no financieros que pueden afectar directamente la estabilidad y el desempeño económico de las empresas.

La literatura contemporánea señala que los factores ESG están vinculados no solo al desempeño financiero, sino también al riesgo, al costo de capital y a la reputación corporativa (Kotsantonis et al., 2016). Además, los inversionistas han empezado a ver estos factores como herramientas útiles para anticipar posibles vulnerabilidades operativas, regulatorias y reputacionales. Así lo planteó BlackRock (2020) en su declaración oficial sobre la inversión sostenible, en la que destaca el papel estratégico de los indicadores ESG en la toma de decisiones financieras a largo plazo.

Desde una perspectiva financiera, estos indicadores pueden entenderse como variables que ayudan a explicar el valor de una empresa, ya que permiten evaluar su capacidad para enfrentar riesgos estratégicos como el cambio climático, los conflictos laborales, el aumento del escrutinio regulatorio y las crecientes expectativas sociales. Dhaliwal et al. (2011) encontraron que las empresas que divulgan información no financiera de manera voluntaria —incluida información ESG— perciben una reducción significativa en su costo de capital, lo que respalda la idea de que la transparencia es valorada por los inversionistas y reduce el riesgo percibido. Estas dinámicas son relevantes para Colombia, donde regulaciones como la Guía de la SFC (Colombia, 2021) han impulsado la adopción de reportes ESG y su integración formal en las decisiones de inversión.

2.2 Relevancia de la Q de Tobin y la ratio ProB para evaluar el impacto de los criterios ESG La literatura financiera ha destacado que al analizar el impacto de factores no financieros como los criterios ESG resulta especialmente útil recurrir a indicadores que reflejen tanto la valoración de mercado como la base contable de las empresas. En esta línea, la Q se ha posicionado como una de las métricas más utilizadas en estudios que buscan entender cómo el mercado incorpora información relacionada con la sostenibilidad, la gobernanza y los riesgos de largo plazo. Este indicador compara el valor de mercado de una empresa con el costo de reposición de sus activos, lo que permite identificar si los inversionistas otorgan una prima o aplican un descuento según sus expectativas sobre crecimiento, riesgo y activos intangibles (Lindenberg & Ross, 1981). Dado que muchas de las prácticas ESG tienen un impacto directo en aspectos intangibles como la reputación,

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la gestión del riesgo ambiental o la calidad del gobierno corporativo, la Q se presenta como una herramienta especialmente adecuada para captar su posible efecto financiero. Por su parte, la ProB constituye un indicador clave para analizar el desempeño financiero de una empresa desde la perspectiva del mercado en relación con su base contable. Este indicador compara el precio de mercado de la acción con el valor contable del patrimonio, permitiendo así observar en qué medida el mercado valora a la empresa por encima o por debajo de sus activos netos registrados.

En el análisis de los criterios ESG, el contraste entre la Q y la ProB resulta especialmente útil, ya que ayuda a identificar si la adopción de prácticas sostenibles está asociada con una prima de mercado que va más allá de lo explicado por los activos contables. Como lo señaló Penman (2013), las diferencias persistentes entre estos dos valores suelen estar relacionadas con las expectativas sobre los activos intangibles y los riesgos futuros, precisamente áreas donde los criterios ESG pueden tener un impacto relevante.

2.3 Teoría de los stakeholders (accionistas)

La teoría de los stakeholders sostiene que una empresa crea valor en la medida en que gestiona adecuadamente sus relaciones con todos los grupos con los que interactúa: empleados, proveedores, inversionistas, reguladores, comunidades y el medioambiente (Freeman, 1984). En este sentido, la conexión entre los criterios ESG y la gestión de los stakeholders es directa, ya que cada uno de los pilares ESG refleja expectativas específicas de corresponsabilidad hacia estos actores.

Diversos estudios respaldan esta perspectiva teórica. Peloza (2009) señaló que las prácticas empresariales responsables contribuyen a fortalecer la legitimidad social, mejorar la reputación corporativa y reducir distintos tipos de riesgo. Por su parte, Eccles et al. (2014) demostraron que las empresas con políticas de sostenibilidad bien estructuradas tienden a presentar un mejor desempeño operativo y bursátil sostenido a lo largo del tiempo.

La relevancia para Colombia es clara: las empresas con baja aceptación social o ambiental suelen enfrentar bloqueos comunitarios, sanciones o pérdida de contratos, efectos que se reflejan directamente en la rentabilidad y el valor de mercado.

2.4 Teoría de la agencia

La teoría de la agencia ayuda a explicar los conflictos que pueden surgir entre los gerentes y los stakeholders debido a las asimetrías de información. En este contexto, el pilar de gobernanza (G) dentro del enfoque ESG aborda precisamente estos riesgos, al centrarse en aspectos como la transparencia, los controles internos, la independencia de la junta directiva y los mecanismos diseñados para prevenir comportamientos oportunistas.

Algunos estudios respaldan esta conexión. Armstrong et al. (2010) mostraron que una mayor calidad de la gobernanza corporativa se asocia con una gestión más eficiente y un menor nivel de riesgo percibido por los inversionistas. Y Boffo y Patalano (2020) destacaron que los

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mercados emergentes con estructuras de gobernanza más débiles tienden a presentar una mayor volatilidad en la valoración de sus empresas.

En el caso colombiano, donde las prácticas de gobierno corporativo varían significativamente entre las empresas emisoras de la BVC, el componente de gobernanza (G) resulta especialmente relevante para explicar las diferencias en su desempeño financiero. Esta teoría sustenta la presente investigación, en tanto sugiere que un buen desempeño en los factores de gobernanza puede influir en los indicadores financieros.

2.5 Teoría de recursos y capacidades

Barney (1991) sostuvo que una empresa puede lograr una ventaja competitiva sostenible cuando desarrolla recursos que son valiosos, poco comunes, difíciles de imitar y adecuadamente gestionados. Aplicado al contexto ESG, esto implica que las prácticas ambientales, sociales y de gobernanza pueden convertirse en capacidades estratégicas siempre que se implementen de forma consistente y profunda, y pueden incluir desde una mayor eficiencia energética y una cultura laboral sólida hasta sistemas éticos bien establecidos y relaciones positivas y estables con los distintos grupos de interés.

Flammer (2021) demostró que la emisión de bonos verdes está asociada con mayores retornos ajustados por riesgo y reducción del costo de la deuda, y señaló que las capacidades ambientales pueden convertirse en activos estratégicos. Por su parte, Clark et al. (2015) presentaron evidencia de que la gestión ESG contribuye a crear valor a través de mayor productividad, menor rotación laboral y mejor reputación corporativa. Para sectores colombianos como los de energía, infraestructura y financiero, estas capacidades no solo reducen los riesgos, sino que impactan directamente en el acceso a capital y la competitividad.

2.6 Teoría de la señalización

La teoría de la señalización plantea que, en contextos donde la información es limitada o asimétrica, las empresas recurren a diferentes señales para comunicar su calidad y reducir la incertidumbre del mercado. Spence (1973) argumentó que una señal es creíble cuando resulta costosa de imitar, lo que les permite a los receptores confiar en su autenticidad. En el ámbito de los criterios ESG, señales como los reportes de sostenibilidad, la adopción de estándares internacionales o la inclusión en índices especializados les permiten a los inversionistas identificar a las empresas verdaderamente comprometidas con la sostenibilidad. En la misma línea, Dhaliwal et al. (2011) demostraron que la divulgación voluntaria de información no financiera se asocia con un menor costo de capital, lo que indica que el mercado percibe estas señales como indicadores de menor riesgo. De forma similar, Núñez et al. (2023) confirmaron este patrón en América Latina, mostrando que las empresas con mayor transparencia ESG suelen acceder a financiamiento en condiciones más favorables. Esta teoría se conecta directamente con el enfoque del presente estudio, ya que ayuda a explicar por qué las empresas con altos niveles de divulgación ESG podrían exhibir una Q más elevada.

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2.7 Información asimétrica

Akerlof (1970) demostró que los mercados tienden a deteriorarse cuando los compradores no pueden diferenciar entre productos de alta y baja calidad, lo que se conoce como «el problema de los limones». En el ámbito financiero ocurre algo similar cuando los inversionistas no cuentan con suficiente información sobre los riesgos y las prácticas empresariales. En este contexto, los criterios ESG pueden ayudar a reducir esa asimetría informativa, ya que los reportes de sostenibilidad suelen incluir datos relevantes sobre impactos ambientales, condiciones laborales, políticas anticorrupción y estructuras de gobierno corporativo.

No obstante, la utilidad de esta información depende en gran medida de su calidad. Según Klynveld Peat Marwick Goerdeler [KPMG] (2023), aunque muchas empresas en Colombia han comenzado a reportar sobre asuntos ESG, la calidad y la materialidad de sus reportes varían considerablemente. Esta falta de consistencia puede afectar la relación entre los ESG y el desempeño financiero, ya que una divulgación poco clara o superficial dificulta que el mercado incorpore adecuadamente esta información en la valoración de las empresas. Christensen et al. (2021) advirtieron que la divulgación ESG de baja calidad puede generar confusión, incrementar la percepción de riesgo e incluso aumentar la desconfianza entre los inversionistas, especialmente cuando la información no es comparable, verificable o suficientemente detallada. En estos casos, la divulgación deficiente no solo deja de cumplir el objetivo de reducir las asimetrías de información, sino que puede producir efectos negativos sobre la valoración de las empresas.

En conclusión, las teorías revisadas permiten comprender que las prácticas ESG pueden influir en el desempeño financiero de una empresa mediante distintos mecanismos. La teoría de los stakeholders destaca que una gestión responsable de las relaciones con sus grupos de interés puede fortalecer las operaciones internas y contribuir a la estabilidad a largo plazo. La teoría de la agencia explica que una gobernanza sólida ayuda a reducir las asimetrías de información y los riesgos asociados al comportamiento gerencial, lo que puede traducirse en mejores resultados financieros y una mayor valoración por parte del mercado. Y la teoría de señales permite comprender cómo la divulgación de información ESG actúa como un mensaje creíble que los inversionistas utilizan para evaluar el nivel de riesgo, la transparencia y las proyecciones futuras de las empresas. Estas perspectivas teóricas ofrecen una base conceptual sólida para analizar si la adopción de los criterios ESG está asociada con cambios en indicadores como la Q y la ProB entre las empresas que cotizan en la BVC. Asimismo, subrayan que el impacto de los ESG no es automático ni uniforme: depende de la calidad de la información divulgada, de las capacidades internas de cada empresa y de cómo el mercado percibe esos esfuerzos. Esta síntesis justifica el enfoque de esta investigación y orienta el análisis hacia la comprensión de cómo, y bajo qué condiciones, los criterios ESG pueden estar relacionados con el desempeño financiero en el contexto colombiano. A partir de este marco teórico, la investigación plantea la hipótesis de que las empresas emisoras de la BVC con mayor adopción y divulgación de prácticas ESG presentan un mejor desempeño financiero, medido mediante la Q y la ProB durante el período 2012-2024.

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3. Metodología

3.1 Enfoque y diseño de la investigación

La investigación se desarrolló con un enfoque cuantitativo, un alcance correlacional y un diseño no experimental longitudinal. Este diseño se considera adecuado, ya que su propósito es examinar la relación entre la adopción de los criterios ESG y el desempeño financiero de las empresas emisoras que cotizan en la BVC, sin intervenir directamente en las variables analizadas. Asimismo, el enfoque longitudinal permite dar seguimiento a las empresas a lo largo del tiempo, lo que facilita identificar dinámicas y patrones que difícilmente podrían observarse mediante un análisis de corte transversal.

El período de análisis abarca el período 2012-2024, lo que posibilita evaluar el comportamiento de las variables en distintos contextos económicos y financieros, incluyendo episodios de alta incertidumbre como la pandemia. Esta amplitud temporal resulta especialmente relevante para analizar si la adopción de prácticas ESG se relaciona con cambios sostenidos en el desempeño financiero de las empresas.

3.2 Población, muestra y unidad de análisis

La población objeto de estudio está conformada por 22 de las empresas emisoras que cotizaron en la BVC durante el período analizado. A partir de esta población se seleccionó una muestra de 16 empresas que disponían, de manera simultánea, de información financiera y de puntajes ESG reportados en la base de datos Refinitiv.

La unidad de análisis corresponde a la observación empresa-año, lo que permite capturar tanto las diferencias entre las empresas como la evolución temporal de su desempeño financiero y de sus puntajes ESG.

3.3 Fuentes de información y construcción de la base de datos

Los datos utilizados fueron obtenidos de la base de datos Refinitiv, que proporciona información financiera estandarizada y puntajes ESG comparables a nivel internacional. Refinitiv emplea una metodología homogénea para medir el desempeño ESG, lo que garantiza la consistencia y la comparabilidad de los indicadores utilizados.

La base de datos se construyó integrando la información financiera anual y los puntajes ESG de cada empresa entre 2012 y 2024. Posteriormente, los datos se organizaron y prepararon para su análisis en el software Stata.

3.4 Variables de estudio

Las variables dependientes del estudio son la Q de Tobin y la ratio price-to-book (ProB). La Q permite aproximar la relación entre el valor de mercado de una empresa y el valor de sus activos, al incorporar las expectativas del mercado sobre su desempeño futuro. Y la ProB refleja la valoración que los inversionistas asignan al patrimonio contable de una empresa.

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La principal variable independiente es el desempeño ESG, medido a partir de los puntajes reportados por Refinitiv. Este indicador se incorpora al análisis tanto de manera agregada, mediante el puntaje ESG global, como de forma desagregada en sus dimensiones ambiental (E, environmental), social (S) y de gobernanza (G), a fin de identificar posibles efectos diferenciados de cada componente sobre el desempeño financiero.

Adicionalmente, se incluyeron variables de control financieras y operativas que permiten aislar el efecto del desempeño ESG y reducir posibles sesgos derivados de las características internas de las empresas. En primer lugar, el análisis incluye el tamaño de la empresa, el logaritmo natural del total de sus activos y el apalancamiento financiero, que reflejan la estructura de capital de las empresas. Adicionalmente, se incluyó el nivel de endeudamiento, que puede afectar el desempeño financiero, debido a su impacto sobre el riesgo financiero, el costo de capital y los conflictos entre acreedores y accionistas.

Asimismo, se consideró la variable liquidez, entendida como la capacidad de una empresa para cumplir con sus obligaciones de corto plazo, y se incluyó también la rentabilidad operativa de los activos (ROA), que captura la capacidad para generar beneficios a partir de sus operaciones. Finalmente, se consideró la eficiencia en el uso de los activos, que permite controlar las diferencias en la productividad y en la gestión operativa entre las empresas.

3.5 Estadísticas descriptivas

El estudio incluye un análisis estadístico que caracteriza el comportamiento de las variables y explora las relaciones iniciales entre ellas; este análisis abarca estadísticas descriptivas como los promedios y las desviaciones estándar, que permiten identificar la distribución, la variabilidad y el comportamiento general. Posteriormente, estima la matriz de correlación, a fin de examinar la asociación lineal entre las variables, lo cual, inicialmente, permitió detectar posibles problemas de colinealidad y evaluar el signo y la magnitud de las relaciones entre el desempeño financiero, las métricas ESG y las variables de control.

Adicionalmente, se aplicaron pruebas de diferencia de medias. En particular, se utilizó la prueba T de Welch para contrastar la igualdad de medias entre grupos de empresas, ya que este procedimiento no requiere el supuesto de homogeneidad de varianzas. Asimismo, se realizó un análisis de varianza (ANOVA, analysis of variance) para identificar diferencias estadísticamente significativas entre los grupos en las variables financieras consideradas. Estas pruebas aportan evidencia descriptiva complementaria y permiten contextualizar los resultados obtenidos en los modelos econométricos posteriores.

3.6 Modelo econométrico

A fin de analizar la relación entre la adopción de los criterios ESG y el desempeño financiero de las empresas emisoras que cotizan en la BVC, se planteó una especificación econométrica que vincula los indicadores financieros con el desempeño ESG y un conjunto de variables de control. La estructura de este modelo permite capturar tanto la variación a lo largo del tiempo como las

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diferencias entre las empresas, en coherencia con los objetivos del estudio y la disponibilidad de la información.

El modelo econométrico se formula como una función lineal en la que el desempeño financiero de una empresa 𝑖 en el año 𝑡 depende de los ESG observados en ese mismo período, de un conjunto de características financieras propias de cada empresa y de efectos temporales comunes a todas las unidades de análisis. De forma más precisa, la especificación puede expresarse de la siguiente manera:

𝑌𝑖𝑡= 𝛼+ 𝛽1𝐸𝑆𝐺𝑖𝑡+ ∑𝛽𝑘 𝐾 𝑘=2 𝑋𝑘𝑖𝑡+ ∑𝛿𝑡𝐷𝑡 𝑇 𝑡=1 + 𝜀𝑖𝑡 donde 𝑌𝑖𝑡: variable dependiente, que corresponde alternativamente a la Q o a la ProB de la empresa 𝑖 en el año 𝑡.

𝐸𝑆𝐺𝑖𝑡: puntaje ESG, que se incorpora al modelo tanto de forma agregada como desagregada en sus componentes ambiental (E), social (S) y de gobernanza (G), dependiendo de la especificación considerada.

𝑋𝑘𝑖𝑡: vector que agrupa las variables de control financieras incluidas en el modelo, que capturan las características internas de las empresas que la literatura identifica como determinantes de la valoración de mercado. Estas variables permiten controlar por diferencias en tamaño, estructura de capital, liquidez, rentabilidad operativa y eficiencia en el uso de los activos, reduciendo así el riesgo de sesgo por variables omitidas en la estimación del efecto del desempeño ESG.

𝐷𝑡: variables dummy por año, incorporadas con el objetivo de capturar efectos temporales comunes a todas las empresas, tales como cambios en las condiciones macroeconómicas, variaciones en el entorno regulatorio o choques externos que afectan simultáneamente al mercado. La inclusión de estos efectos temporales permite aislar la relación entre los ESG y el desempeño financiero de factores agregados que no varían entre las empresas en un mismo período.

𝛼: constante del modelo.

𝜀𝑖𝑡: término de error que recoge factores no observados que influyen en el desempeño financiero de las empresas y que no están explícitamente incluidos en la especificación. Se asume que este término de error puede presentar heterocedasticidad y correlación contemporánea entre las observaciones, condiciones habituales en datos financieros de múltiples empresas observadas en el tiempo.

Con el propósito de evaluar la robustez de los resultados, se estimaron distintas especificaciones del modelo. En primer lugar, se consideraron modelos en los que el desempeño ESG se incorpora de manera agregada, capturando el efecto conjunto de las dimensiones ambiental, social y de gobernanza. Posteriormente, se estimaron modelos alternativos en los que el desempeño ESG se desagrega en sus componentes (E, S y G), permitiendo analizar si alguna de estas dimensiones presenta una relación diferenciada con el desempeño financiero.

p. 18

Las estimaciones se realizaron para el período completo de análisis (2012-2024) y para un sub-período más reciente (2019-2024), a fin de explorar si la relación entre los ESG y el desempeño financiero presenta variaciones en una etapa caracterizada por una mayor consolidación de los reportes ESG y una mayor atención del mercado a los asuntos de sostenibilidad.

3.7 Técnica estadística para la estimación del modelo

La estimación del modelo descrito en el apartado anterior se llevó a cabo mediante el método de mínimos cuadrados generalizados (generalized least squares, GLS). La elección de esta técnica obedece a la necesidad de obtener estimadores más eficientes ante la posible presencia de heterocedasticidad y correlación contemporánea entre las observaciones, situaciones frecuentes en los datos financieros de las empresas.

En investigaciones que combinan información de múltiples empresas a lo largo del tiempo, es habitual que la varianza del término de error no sea constante entre las unidades y que existan interdependencias asociadas a choques macroeconómicos comunes. Bajo estas condiciones, la estimación por GLS puede generar estimadores «insesgados», pero no necesariamente eficientes, además de errores estándar inconsistentes. El método GLS permite corregir estas limitaciones al ajustar la matriz de varianza-covarianza del término de error, lo que conduce a estimaciones más eficientes y a pruebas de significancia estadística más robustas. Las estimaciones se realizaron con el software estadístico Stata. Los coeficientes se interpretan como el cambio esperado en la variable dependiente ante una variación marginal en la variable explicativa correspondiente, manteniendo constantes las demás variables incluidas en el modelo. La significancia estadística se evaluó con base en niveles convencionales del 1, el 5 y el

10 %.

Finalmente, dado el alcance correlacional del estudio y la naturaleza observacional de los datos, los resultados permiten identificar asociaciones estadísticas entre los criterios ESG y el desempeño financiero de las empresas; sin embargo, no posibilitan establecer relaciones causales en sentido estricto.

3.8 Consideraciones metodológicas y limitaciones

Si bien la metodología adoptada permite realizar un análisis empírico riguroso, el estudio presenta limitaciones que deben ser consideradas. En particular, el tamaño de la muestra está determinado por la disponibilidad de información ESG para las empresas emisoras del mercado colombiano durante el período analizado. Esta limitación no está asociada a problemas de calidad o comparabilidad de los datos, dado que los puntajes ESG provienen de un proveedor internacional con metodologías estandarizadas (Refinitiv).

Adicionalmente, el análisis se centró en la Q y la ProB como proxis de desempeño financiero, en tanto estos indicadores reflejan la percepción de los inversionistas y no necesariamente otros posibles efectos del desempeño ESG sobre las dimensiones internas de las

p. 19

empresas. Con todo, estas limitaciones son coherentes con los objetivos del estudio y no afectan la validez del análisis realizado.

p. 20

4. Resultados

4.1 Estadísticas descriptivas

Esta sección presenta las estadísticas univariadas de todas las variables. La Tabla 1 muestra los estadísticos descriptivos de los proxies de desempeño financiero, las métricas ESG y las variables de control. Para la Q de Tobin, el valor promedio se encuentra por debajo de uno (1), lo que sugiere que el mercado no otorga una prima significativa sobre el valor de reposición de los activos de las empresas. Además, la diferencia entre la media y la mediana sugiere una asimetría en la distribución de la variable. Los resultados para la ratio ProB muestran una media apenas superior a uno (1) con una dispersión considerable. Para la métrica global de los ESG, el promedio es de aproximadamente 53 puntos, con una desviación estándar alta. Al revisar los pilares ESG por separado, el social (S) se destaca con puntajes promedio más altos que los de los pilares ambiental (E) y de gobernanza (G); y un comportamiento similar presentan los resultados de las variables de control, que muestran gran variabilidad.

Tabla 1. Estadísticas descriptivas Variable Número de observaciones Media Desviación estándar Mediana Mínimo Máximo Q

216

0,5717

0,4181

0,4627

0,0024

2,4907

ProB

219

1,1106

0,7593

0,8737

0,0018

5,1393

ROA

219

0,0239

0,0377

0,0220

-0,1720

0,2204

ESG_score

219

52,5595

17,6661

52,5789

4,7950

86,9543

E_score

219

50,1120

22,7503

51,3977

0,0000

95,5142

S_score

219

59,0352

20,2788

63,7687

6,7941

93,2967

G_score

219

49,9779

24,0793

52,8571

2,2807

96,9841

Apalancamiento

219

0,6442

0,1929

0,5045

0,1821

0,9966

Dto. E

219

1,1143

0,7720

0,4330

0,0025

4,3795

219

0,0617

0,0386

0,0382

0,0018

0,2506

Current_ratio

147

2,3254

3,6527

1,3937

0,5494

19,7911

ATO

218

0,4076

0,5924

0,3422

0,0017

3,8540

Div.

219

0,0154

0,0180

0,0093

0,0000

0,1100

Size

219

22,9514

1,4016

20,6522

18,8061

25,1778

Fuente: elaboración de los autores.4

La Tabla 2 presenta la matriz de correlación, que muestra una correlación positiva, estadísticamente significativa y relativamente alta entre la Q y la ProB, lo que refleja sus similitudes como proxies de desempeño financiero. En cuanto al desempeño ESG, se observa una correlación positiva y estadísticamente significativa con la Q. Al desagregar por pilares, también se identifican correlaciones positivas, aunque de baja o nula significancia estadística, lo que indica que, de forma individual, estos factores no guardan una relación fuerte con el valor de mercado de

4 Esta y todas las tablas del documento: elaboración de los autores.

p. 21

las empresas. Por su parte, las correlaciones entre la ProB y los puntajes ESG, tanto agregados como por pilar, son bajas o cercanas a cero (0), lo que indica que el mercado no refleja de forma consistente la información ESG en la valoración contable de las empresas.

p. 22

Tabla 2. Matriz de correlación

q ProB

ROA

ESG_score E_score S_score G_score Apalancamie nto DtoE CH Current_ratio

ATO

Div Size q

ProB 0.7442***

ROA

0.1103***

0,0021

ESG_score 0.2062***

-0.0420

0.1699**

E_score

0,0504

-0,0343

0.1248* 0.7781***

S_score 0.1724**

-0,0415

0.1319* 0.8495*** 0.6507***

G_score 0.2187***

0,0064

0.1835*** 0.6081*** 0.2400*** 0.2061***

Apalancamiento -0.3034*** 0.1123*** -0.2326***

-0,0874

0,0588

0,0643

-0.3158***

Dto. E -0.1175*** 0.0798** -0.1039*** -0.1892***

-0,022

-0,004

-0.3617*** 0.6940***

CH -0.1146*** 0.1316***

0,0236

-0.1341**

-0,009

-0,11

-0.1350** 0.2855*** 0.2097***

Current_ratio

-0,0113

0,0454

-0,0040

-0.2574***

0,0451

-0,053

-0.3816*** -0.1629***

-0.0411

0.2203***

ATO

0.1332***

0,0149

0.1084*** 0.1333**

0,0971

0,075

0.0496

-0.0914** -0.0939**

0.0592

-0.1359***

Div, 0.3359*** 0.1730*** 0.4281*** 0.3228*** 0.2164*** 0.2828*** 0.2545*** -0.2871*** -0.1776***

0.0395

-0.0354

0.1336***

Size -0.1229*** 0.1207***

-0,0192

0.1625** 0.1508** 0.2344***

0.0822

0.6821*** 0.5880*** 0.3165*** -0.0830*** -0.2119*** -0.1696***

Nota. *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,10.

p. 23

4.2 Análisis de diferencia de medias

Al realizar la prueba T de Welch, el estudio evaluó si hay diferencias estadísticamente significativas entre las medias de dos grupos de empresas: las que reportaron puntajes ESG y las que no contaban con dicha información. Los resultados presentados en la Tabla 3 muestran que no hay diferencias estadísticamente significativas en las medias de la Q ni en la ProB entre las empresas con reportes ESG y sin ellos, lo que indica que la adopción de prácticas ESG no implica una diferencia en el desempeño financiero.

Tabla 3. Prueba de T de Welch Variable Empresas con ESG Empresas sin ESG Prueba T P(|T| >|t|) Obs.

Media Obs.

Media q

216

0,5717

482

0,5895

–0,4843

0,6284

ProB

219

1,1106

482

1,0214

1,2677

0,2054

El análisis de varianza (ANOVA) de la Tabla 4 muestra que no existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de las empresas con reportes ESG y sin ellos en ninguno de los proxies de desempeño financiero, lo cual concuerda con los resultados presentados en la Tabla 3.

Tabla 4. Test ANOVA Variable Fuente SS df MS F Prob > F Chi2(1) Prob > Chi2 Diferencia de medias Error estándar Q Entre grupos

0,0473

0,20

0,6535 11,2903

0,0010

0,0178

0,6540

Dentro de grupos

163,1357

696

0,2344

Total

163,1829

697

0,2341

ProB Entre grupos

1,1994

1,26

0,2617 30,0333

0,0000

–0,089249

0,2620

Dentro de grupos

664,4721

699

0,9506

Total

665,6715

700

0,9510

4.3 Resultados de la regresión por mínimos cuadrados generalizados (GLS)

Las estimaciones se realizaron considerando como variables dependientes la Q y la ProB como proxies de desempeño financiero, a fin de identificar si la adopción de prácticas ESG tiene algún efecto sobre el desempeño financiero de las empresas colombianas cotizadas en la BVC con calificaciones ESG. El estudio estimó las especificaciones econométricas para dos ventanas temporales. En primer lugar, se consideró el período completo (2012-2024), que abarca la totalidad de la información ESG disponible para las empresas incluidas en el análisis. Adicionalmente, se estimaron modelos restringidos al período 2019-2024, a fin de comparar el comportamiento de la relación del desempeño financiero y las métricas ESG.

p. 24

4.3.1 Modelos GLS para la Q de Tobin

Modelo GLS para la Q de Tobin (período 2012-2024) La Tabla 5 muestra los resultados de las estimaciones GLS de la Q de Tobin durante el período 2011-2024, con un total de 129 observaciones correspondientes a 16 empresas. El modelo incorpora efectos fijos y variables dummy por año, y considera un rezago de la variable dependiente (L.q) para captar la persistencia en el desempeño financiero a nivel empresa-año. En la columna I se presenta la estimación utilizando el puntaje ESG total. La columna II muestra el modelo que integra los tres pilares: ambiental (E), social (S) y de gobernanza (G). Las columnas III a V analizan combinaciones parciales entre estos pilares (E-S, E-G y S-G, respectivamente), mientras que en las columnas VI a VIII se estima el efecto de cada pilar por separado. En términos generales, los resultados indican que el puntaje ESG agregado no presenta una relación estadísticamente significativa con la Q (Especificación I). Esto indica que, para el período 2012-2024, el mercado accionario colombiano no incorporó de manera sistemática la métrica ESG global al desempeño financiero de las empresas. Resultados similares han sido documentados en algunos mercados emergentes. Por ejemplo, Järvinen (2022) encontró que la relación entre los ESG y el desempeño financiero en las economías BRICS no es robusta en todas las especificaciones, lo que sugiere que la incorporación de información ESG en los precios puede depender del grado de desarrollo y profundidad del mercado. Asimismo, Ochoa (2024), en el contexto colombiano, no encontró evidencia concluyente de que la inversión ESG superara sistemáticamente a la inversión tradicional en términos de eficiencia, lo cual es consistente con la ausencia de significancia estadística observada en este estudio.

Sin embargo, al analizar por separado los tres pilares de los ESG, se identifica que el componente ambiental (E) presenta un coeficiente negativo y estadísticamente significativo en varias especificaciones (Especificaciones II, III, IV y VI). Este resultado indica que, manteniendo constantes los demás factores, un mayor desempeño ambiental estaría asociado con una menor valoración relativa de mercado, medida mediante la Q. Este resultado contrasta con parte de la evidencia agregada reportada por Friede et al. (2015), que documentaron una relación predominantemente positiva entre los criterios ESG y el desempeño financiero. No obstante, estudios más recientes muestran que el efecto puede no ser coincidente entre las dimensiones. Bancu (2024), en su meta-análisis, señaló que el impacto de los ESG varía significativamente según la dimensión evaluada y el contexto institucional, y es menos evidente en los mercados emergentes. El efecto negativo del componente ambiental (E) puede interpretarse a la luz de un posible canal de costos de ajuste o de inversión.

La literatura sugiere que las inversiones ambientales implican desembolsos iniciales significativos que pueden afectar los flujos de caja a corto plazo. Flammer (2021), al analizar los bonos verdes corporativos, encontró que, si bien las inversiones ambientales pueden generar beneficios reputacionales y financieros a largo plazo, también implican costos iniciales que pueden afectar temporalmente el desempeño.

p. 25

De manera similar, Peloza (2009) advirtió que la medición del impacto financiero de las iniciativas de sostenibilidad puede ser compleja y que los beneficios no siempre se reflejan de inmediato en los indicadores de mercado. Los componentes social (S) y de gobernanza (G) no muestran coeficientes estadísticamente significativos en las distintas especificaciones. Esta ausencia de significancia puede interpretarse en línea con la literatura, que ha señalado que el mercado no siempre diferencia entre las dimensiones ESG, o que la materialidad de cada pilar depende del sector y del contexto regulatorio. Khan et al. (2016) sostuvieron que solo los factores ESG considerados materialmente relevantes para la industria generan efectos financieros consistentes. En este sentido, la falta de significancia en los pilares S y G podría reflejar que el mercado colombiano aún no discrimina entre estos atributos o que su impacto depende de factores sectoriales específicos no capturados completamente en el modelo.

Más allá de los puntajes ESG, los controles incluidos en el modelo muestran patrones que no solo son estadísticamente significativos, sino también financieramente razonables. En particular, el rezago de la Q (L.q) presenta un coeficiente positivo y altamente significativo (al 1 %) en todas las especificaciones. Esto indica una persistencia en la valoración de mercado: las empresas que muestran una Q elevada en el período anterior tienden a mantener una valoración relativa alta. Este resultado es coherente con la idea de que el mercado incorpora expectativas y características estructurales de las empresas que, por lo general, no cambian drásticamente de un año a otro (Chung & Pruitt, 1994).

En segundo lugar, la rentabilidad, medida por el ROA, muestra una relación positiva y estadísticamente significativa con la Q en todas las estimaciones. Este resultado es coherente con la lógica fundamental de la valoración: mayores retornos operativos esperados suelen traducirse en mayores flujos de caja, lo cual incrementa el valor de mercado relativo respecto a los activos (Penman, 2013).

En tercer lugar, la liquidez (Current ratio) también presenta un coeficiente positivo y significativo en todas las especificaciones. Desde la perspectiva de la teoría financiera, una mayor liquidez puede ser vista como una señal favorable, ya que reduce las restricciones financieras y disminuye el riesgo de enfrentar problemas de caja, algo que el mercado suele valorar positivamente, sobre todo en contextos de mayor incertidumbre micro-financiera (Opler et al, 1999; Faulkender & Wang, 2006). No obstante, también es importante considerar que los niveles excesivos de liquidez podrían generar costos de agencia. Por esta razón, la interpretación de este resultado debe mantenerse en un plano descriptivo: en esta muestra y período, una mayor liquidez se asocia con una mayor Q.

Respecto a la estructura de capital, el nivel de endeudamiento, medido como Dto. E, presenta coeficientes positivos, aunque la significancia varía según la especificación del modelo. Este patrón es coherente con la teoría del trade-off, que plantea que niveles moderados de deuda pueden generar valor a través del escudo fiscal, mientras que un endeudamiento excesivo puede incrementar el riesgo de enfrentar problemas financieros (Kraus & Litzenberger, 1973) Por otro lado, el tamaño de la empresa (Size) muestra una relación negativa y estadísticamente significativa con la Q en varias estimaciones, lo que sugiere que las empresas de

p. 26

mayor escala presentan menores múltiplos de valoración relativa que aquellas más pequeñas. Este resultado puede interpretarse a partir de la literatura reciente que asocia la Q con expectativas de crecimiento y de generación de valor futuro, más que con el tamaño absoluto de las empresas. Whelan et al. (2021) destacaron que la valoración de mercado tiende a incorporar expectativas más que condiciones estructurales consolidadas, lo que implica que empresas más grandes y maduras pueden presentar múltiplos relativamente más bajos. Así, el coeficiente negativo estimado del tamaño es coherente con la interpretación de la Q como un indicador sensible a las oportunidades de crecimiento y no simplemente a la dimensión operativa de las empresas. Finalmente, el coeficiente asociado a la variable de dividendos (Div.) es positivo y en varias columnas resulta significativo al 10 %. Este resultado puede interpretarse como consistente con la teoría de señales de dividendos, que sostiene que la política de dividendos puede transmitir al mercado información valiosa sobre la estabilidad esperada de los flujos de efectivo futuros (Bhattacharya, 1979; Miller & Rock, 1985).

p. 27

Tabla 5. Resultados del modelo GLS para la Q de Tobin (período 2012-2024) I II

III

IV V VI

VII

VIII

L. ESG_score

–0.0013

(0.0018)

L.E._score –0.0042*** –0.0039** –0.0037*** –0.0033**

(0.0016)

(0.0015)

(0.0014)

(0.0013)

L.S._score

0.0011

0.0010

–0.0007 –0.0007

(0.0014)

(0.0013)

L.G._score

0.0015

0.0014

0.0008

(0.0013)

L.q 0.4954*** 0.5635*** 0.5645*** 0.5554*** 0.4820*** 0.5571*** 0.4867*** 0.4795***

(0.0854)

(0.0874)

(0.0876)

(0.0866)

(0.0848)

(0.0867)

(0.6287)

(0.08441)

ROA

1.8718*** 1.6571** 1.5569** 1.6733** 2.0354*** 1.5753** 1.9605*** 2.0656***

(0.6466)

(0.6363)

(0.6323)

(0.6346)

(0.6418)

(0.6300)

(0.6287)

(0.6372)

Dto. E 0.03598* 0.1050*

0.1007

0.0969

0.1241*

0.0935

0.1207* 0.1331**

(0.0640)

(0.0618)

(0.0619)

(0.0608)

(0.0635)

(0.0609)

(0.0631)

(0.0612)

Current_ratio 0.0360*** 0.0306** 0.0318** 0.0334*** 0.0353*** 0.0343*** 0.0357*** 0.0336***

(0.0121)

(0.0120)

(0.0115)

(0.0123)

(0.0115)

(0.0123)

(0.0119)

Div.

2.0491* 2.1010* 2.1341* 2.1221* 1.9801* 2.1520* 2.0047*

1.9487

(1.1776)

(1.1426)

(1.1450)

(1.1399)

(1.1804)

(1.1416)

(1.1759)

(1.1747)

Size –0.1161*** –0.1357*** –0.1316*** –0.1302 –0.1178*** –0.1268*** –0.1165*** –0.1204***

(0.0298)

(0.0299)

(0.0297)

(0.0290)

(0.0301)

(0.0289)

(0.0299)

(0.0297)

Constante 2.7466*** 2.9941*** 2.9879*** 2.9053*** 2.7349*** 2.9076*** 2.7446*** 2.7796***

(0.7011)

(0.6903)

(0.6919)

(0.6794)

(0.7068)

(0.6806)

(0.7044)

(0.2119)

Dummy año SI SI SI SI SI SI SI SI Observaciones

129

Grupos

(m, n)

(20, 93)

(22,91)

(21, 92)

(20, 93)

F(m, n)

11,13

11,06

11,46

11,6

10,51

12,08

11,09

11,1

Prob > F

0,0000

R-squared within

0,7053

0,7278

0,7235

0,7259

0,7058

0,722

0,7045

0,7048

R-squared between

0,3182

0,3696

0,3265

0,3123

0,3693

0,2773

0,3419

0,4164

R-squared overall

0,412

0,5087

0,4587

0,4642

0,4563

0,4199

0,4291

0,4875

Hausman test – Chi squared

664,73

113,45

175,09

39,73

145,83

62,93

159,64

177,35

p. 28

Prob. > chi2

0,0000

Efectos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Nota. Modelos GLS con efectos fijos y dummies de año. Errores estándar entre paréntesis. *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,10.

p. 29

Modelo GLS para la Q de Tobin (período 2019-2024) La Tabla 6 presenta las estimaciones GLS de la Q de Tobin correspondientes al período 2019- 2024. Este ejercicio busca evaluar si los resultados obtenidos para el período completo se mantienen en una etapa más reciente, caracterizada por una mayor disponibilidad y estandarización de la información ESG. Al igual que en las estimaciones anteriores, el modelo incluye el rezago de la Q, variables financieras y operativas de control, además de dummies por año. Los resultados de este período confirman que el puntaje ESG agregado no presenta una relación estadísticamente significativa con la Q en ninguna de las especificaciones estimadas. Estos datos indican que, incluso en una etapa más reciente, caracterizada por una mayor visibilidad de los criterios ESG y por avances en la estandarización de los reportes, el mercado accionario colombiano no incorpora de manera sistemática esta información en el desempeño financiero de las empresas. Esta evidencia es consistente con lo señalado por Whelan et al. (2021), que documentaron que, aunque la relación ESG-desempeño financiero tiende a fortalecerse en los mercados desarrollados, su efecto en las economías emergentes puede ser menos uniforme y depender del nivel de integración de estos factores en las decisiones de inversión. En línea con lo observado en el análisis del período 2012-2024, al desagregar el puntaje ESG por pilares, se mantiene un coeficiente negativo, aunque con menor consistencia estadística que en el período más amplio. Este comportamiento podría indicar que el efecto previamente identificado no se intensifica en los años recientes, sino que tiende a moderarse. La literatura ha señalado que los impactos financieros de las inversiones ambientales pueden depender del horizonte temporal considerado y de la capacidad del mercado para internalizar los beneficios futuros (Flammer, 2021). Por su parte, los componentes social (S) y de gobernanza (G) continúan sin mostrar asociaciones significativas con la valoración de mercado, sin importar la combinación de las variables empleadas en las distintas especificaciones.

Respecto a las variables de control, los resultados se alinean en gran medida con los obtenidos para el período 2012-2024. El rezago de la Q se mantiene positivo y altamente significativo en todas las estimaciones, lo que refuerza la idea de una cierta inercia en la valoración de mercado de las empresas. De igual forma, la rentabilidad operativa, la liquidez y el tamaño de las empresas conservan los signos esperados y, en varios casos, mantienen significancia estadística, lo que confirma que los determinantes financieros tradicionales continúan desempeñando un papel central en la explicación de la Q.

Según lo anterior, los resultados indican que, para el período 2019-2024, la relación entre el desempeño ESG y la valoración de mercado, medida mediante la Q, no se vuelve más sólida al enfocarse únicamente en los años más recientes, a pesar del avance en la madurez y la estandarización de los reportes ESG. Esta evidencia refuerza la conclusión de que, en el contexto del mercado colombiano, la incorporación de prácticas ESG aún no se traduce de forma sistemática en una mayor valoración bursátil. Además, muestra que los resultados no parecen depender del horizonte temporal analizado.

p. 30

Tabla 6. Resultados del modelo GLS para la Q de Tobin (período 2019-2024) (I) (II)

(III)

(IV) (V) (VI)

(VII)

(VIII)

L.ESG_score 0.0067*

(0.0039)

L.E_score –0.0046 –0.0051* –0,0029 –0.0034

(0.0031)

(0.0030)

(0.0029)

L.S_score 0.0057* 0.0062* 0.0045**

0.0046

(0.0033)

(0.0032)

(0.0018)

(0.0031)

L.G_score

0.0014

0.0021

0.0022

0.0024

(0.0020)

(0.0014)

(0.0020)

L.q 0.7028*** 0.7871*** 0.8116*** 0.6635*** 0.9104*** 0.6869*** 0.7433*** 0.6378***

(0.1360)

(0.1544)

(0.1491)

(0.1394)

(0.0827)

(0.1377)

(0.1460)

(0.1369)

ROA

1.9936** 1.5929* 1.6445*

1.3823

1.2218* 1.4383* 1.9207** 1.5759*

(0.8221)

(0.8343)

(0.8262)

(0.8411)

(0.7375)

(0.8400)

(0.8241)

(0.8174)

Dto. E

0.1667

0.1571

0.1760

0.1123

0.0522

0,1371

0.1900

0.1233

(0.1111)

(0.1167)

(0.1125)

(0.1159)

(0.0524)

(0.1135)

(0.1142)

(0.1153)

Current_ratio

0.0093

–0.0096 –0.0198

0.0102

0.0092

–0.0038 –0.0040

0.0194

(0.0386)

(0.0428)

(0.0397)

(0.0420)

(0.0065)

(0.0398)

(0.0392)

(0.0409)

Div.

2.5067

2.4565

2.5530* 2.6572*

0.7264

2.8425* 2.6490* 2.6437*

(1.5449)

(1.5388)

(1.5236)

(1.5636)

(1.4276)

(1.5546)

(1.5493)

(1.5630)

Size –0.0648 –0.1062** –0.1014* –0.0989* –0.0855*** –0.0901* –0.0646 –0.0794

(0.0472)

(0.0523)

(0.0516)

(0.05316)

(0.0249)

(0.0525)

(0.0476)

(0.0493)

Constante

1.0047

2.0970

2.0483

2.2241

1.4632*** 2.1614*

1.0735

1.6177

(1.1281)

(1.2640)

(1.2550)

(0.0781)

(0.4513)

(1.2854)

(1.1351)

(1.1276)

Dummy año SI SI SI SI SI SI SI SI Observaciones

Grupos

(m, n)

(12, 53)

(14, 51)

(13, 52)

(12, 53)

F(m, n)

7,63

6,78

7,34

6,81

7,27

7,45

7,3

Prob > F

0,0000

Wald Chi (13)

285,25

Prob > chi2

0,0000

R-squared within

0,6334

0,6504

0,6474

0,6299

0,6092

0,6222

0,6279

0,623

R-squared between

0,8354

0,7959

0,7337

0,7217

0,9051

0,6824

0,8339

0,8066

p. 31

R-squared overall

0,7838

0,7359

0,7052

0,6944

0,836

0,6728

0,7775

0,7505

Hausman test –Chi squared

33,67

74,47

87,14

101,04

15,11

115,58

33,6

31,13

Prob. > chi2

0,0008

0,0000

0,3005

0,0000

0,0008

0,0019

Efectos Fijos Fijos Fijos Fijos Aleatorios Fijos Fijos Fijos Nota. Modelos GLS con efectos fijos o aleatorios según especificación reportada en cada columna. Se incluyen dummies de año. Errores estándar entre paréntesis. *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,10.

p. 32

4.3.2 Modelos GLS para la ratio ProB

Modelos GLS para la ratio ProB (período 2012-2024) La Tabla 7 muestra los resultados de las estimaciones GLS para la ratio ProB entre 2011 y 2024, siguiendo la misma lógica de los modelos aplicados previamente a la Q de Tobin. Como en los análisis anteriores, se incluyeron distintas especificaciones: desde el puntaje ESG total hasta sus componentes individuales (ambiental, social y gobernanza), así como combinaciones parciales, junto con variables de control financieras y operativas, además de efectos temporales. En términos generales, los resultados indican que el desempeño ESG agregado no presenta una relación estadísticamente significativa con la ProB en la especificación principal. Esto evidencia que, durante el período analizado, el mercado no parece ajustar de forma sistemática la valoración contable de las empresas en función del nivel global de desempeño ESG, lo que reitera lo documentado por Whelan et al. (2021). Si bien existe una tendencia creciente hacia asociaciones positivas en los mercados desarrollados, los resultados en contextos institucionales menos profundos pueden ser neutros o estadísticamente débiles. A diferencia de lo observado con la Q — donde el componente ambiental mostró asociaciones negativas en varias especificaciones—, en el caso de la ProB, los coeficientes asociados al ESG total son menores y no son significativos. Al analizar por separado los componentes ESG, el pilar ambiental (E) arroja coeficientes negativos en varias especificaciones y en algunos modelos parciales estos alcanzan significancia estadística. Este hallazgo podría indicar que un mejor desempeño ambiental se asocia con una menor valoración del patrimonio contable en relación con el precio de mercado. En otras palabras, que el mercado podría percibir estos esfuerzos como costos que, al menos a corto o mediano plazo, reducirían el valor residual para los accionistas. Sin embargo, dado que este efecto no se mantiene constante en todas las especificaciones, conviene tomarlo con cautela. En cuanto a los pilares social (S) y de gobernanza (G), no se identifican relaciones significativas en la mayoría de las estimaciones. Esto sugiere que estos componentes no influyen de manera clara en la relación entre el precio de mercado y el valor contable del patrimonio de las empresas. Dicho comportamiento refuerza la idea de que el mercado colombiano aún no incorpora de forma consistente la información ESG, particularmente en sus pilares social y de gobernanza, dentro de la valoración contable de las empresas.

En todas las especificaciones estimadas, el rezago de la ProB presenta un coeficiente positivo y estadísticamente significativo al 1 %. Este resultado evidencia una alta persistencia de este indicador, lo que implica que las empresas que registran múltiplos elevados en un período tienden a mantener niveles similares en los períodos siguientes. La magnitud y la robustez del coeficiente sugieren un comportamiento inercial en la valoración relativa del patrimonio, en el que las expectativas incorporadas en el precio de mercado no se ajustan de forma abrupta. En este sentido, la ProB parece reflejar un proceso gradual de actualización de información por parte del mercado, más que reacciones inmediatas ante cambios contemporáneos en las variables explicativas.

p. 33

El ROA presenta un efecto positivo y estadísticamente significativo sobre la ProB, lo que indica que una mayor rentabilidad operativa se asocia con una mayor valoración del patrimonio en relación con su base contable. Este resultado es consistente con la literatura financiera que ha señalado que los múltiplos de mercado reflejan expectativas de generación futura de utilidades sobre el capital invertido. En particular, Opler et al. (1999) señalaron que el mercado valora positivamente a las empresas con mayor capacidad de generación de flujos internos, mientras que Penman (2013) explicó que la ProB captura, en buena medida, la expectativa de rentabilidad futura sobre el patrimonio contable. Desde esta perspectiva, el coeficiente positivo del ROA confirma que el mercado colombiano continúa asignando una prima a las empresas más rentables. En cuanto al tamaño de las empresas, los coeficientes negativos y significativos en varias especificaciones sugieren que las más grandes tienden a presentar ratios ProB más bajas. Este resultado puede interpretarse a partir de la teoría del ciclo de vida empresarial, según la cual, las empresas más consolidadas enfrentan menores oportunidades de crecimiento extraordinario. Kraus y Litzenberger (1973) plantearon que la estructura financiera y el riesgo asociado a empresas maduras pueden moderar las expectativas de expansión, mientras que Margolis y Walsh (2003) destacaron que la escala no necesariamente se traduce en mayores múltiplos de mercado si las oportunidades de generación de valor adicional son limitadas. En este sentido, la menor ProB en las empresas de mayor tamaño podría reflejar expectativas más conservadoras sobre el crecimiento futuro del patrimonio.

Finalmente, las variables Endeudamiento y Liquidez no presentan resultados estadísticamente significativos en la mayoría de las especificaciones, lo que sugiere que su efecto sobre la valoración patrimonial no es robusto en este contexto. Armstrong et al. (2010) argumentaron que el impacto de la estructura financiera sobre la valoración depende de cómo el mercado perciba el riesgo asociado a la deuda y la disciplina financiera, mientras que Faulkender y Wang (2006) mostraron que la liquidez puede generar efectos diferenciados según las oportunidades de inversión disponibles. En el caso colombiano, la ausencia de significancia estadística podría indicar que estas variables no constituyen determinantes centrales de la ProB cuando se controla por la rentabilidad y otras características estructurales.

p. 34

Tabla 7. Resultados de los modelos GLS para la ratio ProB (período 2012-2024)

(I) (II)

(III)

(IV) (V) (VI)

(VII)

(VIII)

L. ESG_score

–0.0049

(0.0040)

L.E_score

–0.0051 –0.0045 –0.0597*

–0.0054*

(0.0035)

(0.0034)

(0.0032)

(0.0030)

L.S_score

–0.0020 –0.0021

–0.0042

–0.0041

(0.0035)

(0.0031)

L.G_score

0.0021

0.0011

0.0012

(0.0031)

(0.0030)

(0.0021)

L. ProB

0.7969*** 0.8096*** 0.8061*** 0.8149*** 0.7909*** 0.8114*** 0.7902*** 0.9526***

(0.0899)

(0.0907)

(0.0903)

(0.0899)

(0.0903)

(0.0896)

(0.7882)

(0.0642)

Apalancamiento 1.3392*

1.1428

1.2513

1.2534

1.1131

1.3680*

1.1711

–0.4359

(0.7692)

(0.8055)

(0.7875)

(0.7794)

(0.8099)

(0.7600)

(0.7882)

(0.3509)

CH 3.5510** 3.4900** 3.5381** 3.3663** 3.5620** 3.4115** 3.5827** –0.4839

(1.5955)

(1.5939)

(1.5878)

(1.5736)

(1.6023)

(1.5681)

(1.5937)

(1.0865)

Current_ratio 0.0932** 0.0881** 0.0909** 3.3663** 0.0888** 0.0897** 0.0902** –0.0002

(0.0370)

(0.0369)

(0.0365)

(1.5736)

(0.0371)

(0.0364)

(0.0367)

(0.0123)

Size –0.1910 –0.1925 –0.2002 –0.2228* –0.1531 –0.2316* –0.1594 –0.0180

(0.1199)

(0.1298)

(0.1289)

(0.1182)

(0.1276)

(0.1172)

(0.1257)

(0.0412)

ATO

0.4014* 0.4082* 0.4247* 0.3954*

0.3782

0.4119*

0.3885

0.0437

(0.2394)

(0.2388)

(0.2369)

(0.2393)

(0.2351)

(0.2363)

(0.0662)

Constante

3.0098

2.9609

3.1831

3.5547

2.2204

3.8016

2.3795

–0.1597

(2.4990)

(2.6937)

(2.6663)

(2.4784)

(2.6598)

(2.4467)

(0.4877)

(0.9227)

Dummy año SI SI SI SI SI SI SI SI Observaciones

131

Grupos

(m, n)

(20, 95)

(22, 93)

(21,94)

(21, 94)

(20, 95)

(20.95)

F(m, n)

10,27

9,5

9,98

10,01

9,74

10,54

10,31

Prob > F

0,0000

Wald Chi (20)

322,04

Prob > chi2

0,0000

R-squared within

0,6837

0,692

0,6905

0,6909

0,6851

0,6893

0,6847

0,635

R-squared between

0,1268

0,1064

0,0933

0,1058

0,1636

0,0921

0,1502

0,9168

R-squared overall

0,2766

0,2858

0,2596

0,2864

0,3231

0,2589

0,3064

0,7705

Hausman test –Chi squared

21,49

147,03

722,73

39,27

58,72

35,23

65,6

28,61

Prob. > chi2

0,0060

0,0000

0,0091

0,0000

0,0189

0,0000

0,0957

Efectos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Fijos Aleatorios Nota. Modelos GLS con efectos fijos o aleatorios según especificación reportada en cada columna. Se incluyen dummies de año. Errores estándar entre paréntesis. *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,10.

p. 35

Modelos GLS para la ratio ProB (período 2019-2024) La Tabla 8 muestra que el puntaje ESG agregado no presenta una relación estadísticamente significativa con la ratio ProB en ninguna de las especificaciones estimadas para el sub-período 2019-2024. Este resultado replica lo observado en el análisis del período 2012-2024 y sugiere que, incluso en una etapa caracterizada por una mayor estandarización y visibilidad de los criterios ESG, el mercado colombiano no ajusta de manera sistemática la valoración del patrimonio contable en función del desempeño ESG agregado. Este hallazgo es consistente con lo planteado por Christensen et al. (2021), que señalaron que la expansión de los reportes de sostenibilidad no necesariamente implica una incorporación automática de dicha información en los precios de mercado, especialmente cuando la materialidad económica de los indicadores no es percibida como determinante por los inversionistas.

Al desagregar el puntaje ESG en sus tres pilares tampoco se observan coeficientes estadísticamente significativos de forma consistente. A diferencia del período completo, en el que el componente ambiental (E) mostraba algunas asociaciones negativas en ciertos modelos, durante el período 2019-2024, estos efectos pierden robustez estadística. Este comportamiento puede interpretarse a la luz de la evidencia que sugiere que la reacción del mercado ante los factores ESG depende del contexto institucional y del grado de desarrollo del mercado de capitales. Duque Grisales y Aguilera Caracuel (2021), al analizar empresas latinoamericanas, encontraron que el impacto de los ESG sobre el desempeño financiero no es uniforme y depende de características estructurales como la diversificación internacional y la holgura financiera. En ese sentido, la ausencia de significancia en el sub-período reciente podría reflejar que el mercado colombiano aún no internaliza plenamente los criterios ESG como determinantes estructurales del valor patrimonial.

En lo que respecta a las variables de control, se confirma una alta persistencia en la ProB, evidenciada por el coeficiente positivo y estadísticamente significativo del rezago de la variable dependiente en todas las especificaciones. Asimismo, la relación positiva entre la rentabilidad operativa y la ProB respalda la idea de que el mercado continúa valorando el desempeño financiero tradicional como el principal determinante del precio relativo del patrimonio. Por su parte, el tamaño mantiene una relación negativa, consistente con la noción de que las empresas más grandes y maduras tienden a exhibir expectativas de crecimiento más modestas.

En conclusión, los resultados obtenidos para ambos indicadores y para los dos horizontes temporales analizados evidencian que el desempeño ESG no presenta una relación estadísticamente significativa y robusta con el desempeño financiero de las empresas emisoras de la BVC. Si bien en algunas especificaciones el componente ambiental (E) mostró asociaciones puntuales, estas no fueron consistentes en el tiempo ni entre modelos, lo que impide afirmar la existencia de un efecto estructural. Por el contrario, las variables financieras tradicionales continúan explicando en mayor medida el desempeño financiero observado. En este sentido, los resultados conducen al rechazo de la hipótesis inicial y sugieren que, en el contexto colombiano,

p. 36

la adopción de prácticas ESG aún no se traduce de manera sistemática en mejoras del desempeño financiero.

p. 37

Tabla 8. Resultados de los modelos GLS para la ratio ProB (período 2019-2024) (I) (II)

(III)

(IV) (V) (VI)

(VII)

(VIII)

L. ESG_score

0.0074

(0.0045)

L.E_score

0.0033

0.0040

0.0042

0.0045*

(0.0034)

(0.0031)

(0.0028)

(0.0026)

L.S_score

0.0020

0.0008

0.0039

0.0035

(0.0046)

(0.0043)

(0.0042)

L.G_score

0.0017

0.0015

0.0021

0.0019

(0.0030)

(0.0028)

(0.0030)

(0.0029)

L. ProB

1.1163*** 1.0981*** 1.0959*** 1.1018*** 1.1312*** 1.0972*** 1.1328*** 1.1542***

(0.0086)

(0.0953)

(0.4309)

(0.0916)

(0.0891)

(0.0885)

(0.0884)

(0.0849)

Apalancamiento

0.0710

0.2508

0.1205

0.0884

0.1565

0.0149

0.1099

–0.0897

(0.4021)

(0.4653)

(0.4309)

(0.4106)

(0.4556)

(0.3880)

(0.4482)

(0.3957)

0.9444

1.2589

0,9949

0.7751

1.4168

0.6500

1.5293

1.0085

(1.4267)

(1.5425)

(1.4508)

(1.4284)

(1.5539)

(1.3562)

(1.5254)

(1.4852)

Current_ratio

0.0070

0.0007

–0.0026

0.0013

0.0040

–0.0018 –0.0008

0.0049

(0.0120)

(0.0152)

(0.0116)

(0.0132)

(0.0151)

(0.0104)

(0.0130)

(0.0138)

Size –0.0830* –0.0752 –0.0621 –0.0627 –0.0813 –0.0587 –0.0687 –0.0461

(0.0494)

(0.0634)

(0.0547)

(0.0433)

(0.0641)

(0.0386)

(0.0607)

(0.0451)

ATO

0.0028

–0.0068 –0.0180 –0.0048

0.0179

–0.0160

0.0069

0.0361

(0.0670)

(0.0822)

(0.0713)

(0.0723)

(0.0799)

(0.0641)

(0.0770)

(0.0714)

Constante

1.2879

1.0656

1.0110

0.9860

1.2129

1.0367

1.1137

0.7982

(0.8798)

(1.0886)

(0.9654)

(0.8118)

(1.0927)

(0.7502)

(0.1408)

(0.8672)

Dummy año SI SI SI SI SI SI SI SI Observaciones

Grupos

Wald Chi

238,39

205,75

237,81

245,34

199,81

275,02

203,68

219,67

Prob. > chi2

0,0000

R-squared within

0,6341

0,636

0,6284

0,6268

0,6376

0,621

0,6369

0,6303

R-squared between

0,9203

0,9172

0,9233

0,9271

0,9071

0,9298

0,9027

0,9111

p. 38

R-squared overall

0,8074

0,8064

0,807

0,8084

0,8009

0,8078

0,7984

0,7998

Hausman test –Chi squared

7,47

1,39

10,77

8,37

5,09

10,04

6,81

8,42

Prob. > chi2

0,8248

0,0000

0,6303

0,8184

0,9731

0,6128

0,8700

0,7518

Efectos Aleatorios Aleatorios Aleatorios Aleatorios Aleatorios Aleatorios Aleatorios Aleatorios Nota. Modelos GLS con efectos aleatorios y dummies de año. Errores estándar entre paréntesis. *** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,10.

p. 39

5. Conclusiones y recomendaciones

Inicialmente, en relación con el primer objetivo específico —identificar las empresas cotizadas en la BVC que han reportado criterios ESG durante el período 2012-2024—, se identificaron 22 empresas emisoras que reportaron información ESG. No obstante, únicamente 16 contaban con información ESG y financiera completa y consistente para su inclusión en los modelos econométricos. Esta identificación permitió delimitar el conjunto efectivo de análisis y evidenció que, aunque existe un grupo de empresas que ha incorporado criterios ESG en sus reportes, la disponibilidad de información homogénea y continua aún es parcial dentro del mercado accionario colombiano.

En cuanto al segundo objetivo —estimar la relación estadística entre la adopción de prácticas ESG y los indicadores financieros Q de Tobin y ratio ProB en las empresas emisoras de la BVC—, los modelos GLS revelan que el desempeño ESG agregado no guarda una relación estadísticamente significativa con el desempeño financiero. En consecuencia, la hipótesis de que los criterios ESG impactan positivamente en la valoración financiera de las empresas emisoras no encuentra respaldo en los datos, por lo que debe rechazarse en el contexto de esta investigación. El análisis de los pilares ESG, individualmente, aporta algunos matices adicionales. En particular, el componente ambiental (E) muestra una relación negativa y estadísticamente significativa con la Q en algunas especificaciones. Sin embargo, estos efectos no se mantienen en el sub-período reciente ni se observan en los modelos de la ProB, lo cual parece evidenciar pequeños cambios estructurales en la relación entre el desempeño financiero y las métricas ESG. Este comportamiento se hace extensivo al análisis de los pilares social y de gobernanza. En cuanto al tercer objetivo —caracterizar el nivel de adopción y divulgación de prácticas ESG en las empresas emisoras de la BVC durante el período 2012-2024—, los resultados muestran que la integración de estos criterios se concentra en un segmento específico de empresas, principalmente aquellas de mayor tamaño y visibilidad en el mercado. Además, se observa una mayor frecuencia de reporte en los años recientes del período analizado, lo que indica un proceso progresivo de formalización y estandarización de la información ESG. Sin embargo, la cobertura aún no alcanza la totalidad del mercado, y la continuidad de los reportes varía entre las empresas, lo que sugiere que la adopción de prácticas ESG se encuentra en una fase de consolidación más que de madurez plena.

Asimismo, se observa que la cobertura de los puntajes ESG aumenta en los años más recientes, lo que sugiere un proceso gradual de adopción y estandarización en la divulgación de información no financiera. No obstante, la integración de estos criterios aún no es generalizada, lo que indica que el mercado colombiano se encuentra en una etapa intermedia de consolidación en materia de reporte ESG.

De forma complementaria, los resultados destacan que las variables financieras tradicionales siguen siendo los principales determinantes tanto de la Q como de la ProB. Esto indica que, en el mercado colombiano, los inversionistas continúan basando sus decisiones principalmente en información financiera convencional, mientras que los criterios ESG

p. 40

desempeñan, por ahora, un papel secundario o complementario, más informativo que decisivo, en la valoración de las empresas.

A partir de lo anterior, se derivan las siguientes recomendaciones relevantes: Desde una perspectiva académica, profundizar en el análisis del impacto de los ESG utilizando horizontes temporales más amplios y bases de datos con mayor cobertura, a medida que los reportes ESG en Colombia sean adoptados de forma más generalizada. Futuras investigaciones podrían explorar enfoques no lineales, efectos dinámicos o interacciones sectoriales que permitan capturar impactos diferenciales de los ESG que no se reflejan en dichos modelos. Asimismo, resulta pertinente analizar otros canales de impacto como el costo de capital, la volatilidad bursátil o el riesgo percibido, dimensiones en las que la literatura internacional ha encontrado efectos del desempeño ESG más consistentes.

Desde el punto de vista empresarial, los resultados sugieren que la adopción de prácticas ESG, si bien es relevante desde una perspectiva estratégica y reputacional, no garantiza en el corto plazo una mejora en la valoración de mercado. En este sentido, las empresas emisoras deberían fortalecer la calidad, la consistencia y la materialidad de su información ESG, de modo que el mercado pueda interpretarlas como una señal creíble sobre su desempeño futuro y su gestión de riesgos. La simple adopción formal de prácticas ESG, sin una divulgación clara y comparable, difícilmente se traducirá en beneficios financieros tangibles.

Finalmente, desde una perspectiva regulatoria y de mercado, los resultados evidencian la necesidad de avanzar hacia marcos de reportes ESG más claros y homogéneos en Colombia. La falta de estandarización limita la capacidad de los inversionistas para incorporar la información ESG en sus decisiones y reduce el potencial efecto de esta sobre el desempeño financiero. En este sentido, iniciativas orientadas a mejorar la comparabilidad y la transparencia de los reportes ESG podrían contribuir, a mediano y largo plazo, a que estos criterios desempeñen un rol más relevante en el mercado de capitales colombiano.

p. 41

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Cita: López Roa, Juan Guillermo, López Osorio, María Alejandra (2026), Impacto de los criterios ESG en el desempeño financiero de las empresas emisoras de la Bolsa de Valores de Colombia (2012-2024), Universidad EAFIT, p. N. https://hdl.handle.net/10784/37687