2 Hazard identification and characterisation
2.2 General information
2.4.1.2 Allergic sensitisation (including adjuvant effects)
Observando o quadro relativo à correlação entre as variáveis principais para o objetivo do presente estudo (Tabela 21), vemos que o resultado operacional possui uma forte correlação positiva com o volume produzido (o que pode indicar vantagem de escala), mesmo
PIB per capita 2007
Média 12.942,79 Erro-padrão 927,44 Mediana 10.713,84 Moda 8.533,43 Desvio-padrão 9.858,80 Variância da amostra 97.195.961,59 Curtose 26,22 Assimetria 4,15 Intervalo 82.583,36 Mínimo 2.874,71 Máximo 85.458,07 Soma 1.462.535,50 Contagem 113 Nível de confiança (95,0%) 1837,599465 Bloco Frequência % Cumulativo 2.874,71 1 0,88% 11.133,05 61 54,87% 19.391,39 39 89,38% 27.649,72 5 93,81% 35.908,06 4 97,35% 44.166,39 2 99,12% 52.424,73 0 99,12% 60.683,07 0 99,12% 68.941,40 0 99,12% 77.199,74 0 99,12% Mais 1 100,00%
mercado, além de apresentar baixíssima correlação com o resultado (tanto operacional quanto estratégico), apresenta uma correlação negativa com o resultado operacional. Já a produção por mercado (que seria a variável substituta da participação de mercado) apresenta correlação positiva com o resultado; ou seja, o resultado operacional de uma empresa com estratégia genérica de diferenciação pode não estar diretamente relacionado ao tamanho do mercado na qual atua, mas, sim, à participação que este possui sobre o mesmo.
A renda (indicada pelo PIB per capita do município no qual as empresas atuam), por fim, apresentou correlação positiva com o resultado estratégico e operacional, reforçando a hipótese de que uma estratégia de diferenciação pressupõe maior aceitação em mercados de maior renda per capita.
Tabela 21 – Tabela de Correlação
Em suma, a correlação baixa encontrada entre o tamanho do mercado e o resultado operacional e estratégico das empresas e a correlação positiva da renda dos municípios (PIB per capita) com o resultado operacional das empresas da amostra estão de acordo com as hipóteses relativas ao fato de os consumidores-alvo da estratégia de diferenciação serem seletos (por isso ser uma estratégia não relacionada a tamanho de mercado) e menos sensíveis a preços (o que vai ao encontro da maior renda disponível). Já a correlação alta dos resultados operacional e estratégico com o volume, que indica vantagem de escala, mesmo se não era
Volume
Resultado Estratégico RE%
Resultado
Operacional RO% Mercado
Produção/ Mercado PIB Serviços (Mil) PIB per Capita 2007 Volume 1 Resultado Estratégico 0,7553 1 RE% 0,1034 0,605496906 1 Resultado Operacional 0,5902 0,95533865 0,6835 1 RO% 0,1317 0,604329228 0,9595 0,72440189 1 Mercado 0,1452 0,028756896 -0,138 -0,033699055 -0,12 1 Produção/Mercado 0,0516 0,113655014 0,1344 0,084880708 0,0864 -0,101 1
PIB Serviços (mil) 0,1424 0,111611008 -0,003 0,031625054 -0,031 0,7065 -0,060687559 1
uma das hipóteses esperadas, pode ter relação com o fato de que as unidades em questão são indústrias.
4.5 Regressão
Atendendo ao proposto como um dos objetivos específicos deste estudo, analisamos a hipótese de o resultado operacional ser uma função do tamanho do mercado através da regressão linear a seguir.
Tabela 22 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional como Função do
Tamanho do Mercado
O R-quadrado ajustado (Tabela 22) deixa claro que a hipótese de o tamanho do mercado influenciar o resultado operacional das empresas não tem possibilidade de explicação, uma vez que o valor-P para a variável tamanho do mercado apresenta um nível de erro muito elevado e os limites inferiores e superiores mostram que os valores dos coeficientes dessa variável passam por zero. Dado esse resultado, rejeitamos a primeira hipótese, assumindo que os resultados operacionais das empresas industriais da amostra não
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,033699055 R-Quadrado 0,001135626 R-quadrado ajustado -0,00786315 Erro padrão 427077,3336 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 2,3018E+10 2,3018E+10 0,1261978 0,723081432
Resíduo 111 2,0246E+13 1,824E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 263538,0705 49514,1432 5,32248068 5,388E-07 165422,4935 361653,6476 165422,4935 361653,6476 Mercado -1,90349033 5,3582716 -0,3552433 0,7230814 -12,52126288 8,714282226 -12,52126288 8,714282226
Ainda focado na mesma hipótese, testamos a referência do tamanho do mercado com o resultado operacional relativo, ou seja, o percentual de resultado operacional com relação à receita líquida.
Tabela 23 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Relativo em Função do Tamanho do Mercado
Mesmo considerando a relação percentual do resultado operacional em função da receita líquida (Tabela 23), continuamos a não encontrar capacidade de explicação da hipotética correlação do resultado com o tamanho do mercado, havendo elevado erro na variável tamanho do mercado e valores do coeficiente da mesma passando por zero; ou seja, dados que levam à rejeição da hipótese da existência de uma relação do tamanho do mercado com o resultado operacional.
A segunda hipótese que nos propusemos a analisar, neste estudo, foi a da relação do resultado operacional com a renda do município no qual as empresas da amostra atuam. Encontramos o resultado da regressão linear adiante apresentado (Tabela 24).
Observe-se que o R-quadrado ajustado relacionado à renda per capita dos municípios onde as empresas da amostra atuam pouco explica o resultado operacional obtido por elas. Equivale a dizer que a renda, nesse caso, explicaria apenas 2,7% do resultado operacional
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,119626551 R-Quadrado 0,014310512 R-quadrado ajustado 0,005430426 Erro padrão 0,113533704 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 0,020772446 0,020772446 1,611528596 0,206932206 Resíduo 111 1,430779122 0,012889902 Total 112 1,451551568
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores95% superioresInferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 0,088951033 0,013162778 6,757770544 6,77944E-10 0,06286811 0,115034 0,06286811 0,115033955 Mercado -1,8083E-06 1,42444E-06 -1,269459962 0,206932206 -4,63088E-06 1,01E-06 -4,63088E-06 1,01435E-06
(sendo 97,3% o restante do resultado, que tem de ser explicado por outros fatores). Por outro lado, o valor-P indica um erro de 4,5%, e seus extremos não indicam que a variável passe pelo zero, o que não nos permite rejeitar a hipótese de que o resultado operacional das empresas da amostra, mesmo que pouco, seja influenciado pela renda per capita do município em que atuam.
Tabela 24 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função do PIB Per Capita
Repetindo o mesmo teste em função do resultado operacional relativo (Tabela 25), temos que a capacidade de explicação é bem menor, o nível de erro da variável é elevado (mais de 16%) e a variável passa pelo zero, o que nos leva a rejeitar a hipótese de que o PIB per capita influencie o resultado operacional relativo das empresas da amostra.
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,189002808 R-Quadrado 0,035722062 R-quadrado ajustado 0,027034873 Erro padrão 419618,2577 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 7,2405E+11 7,24E+11 4,1120394 0,044974054
Resíduo 111 1,9545E+13 1,76E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 147702,4902 65328,275 2,260927 0,0257131 18250,15623 277154,8243 18250,15623 277154,8243 PIB per Caipta 2007 8,155486737 4,02180727 2,027816 0,0449741 0,1860074 16,12496607 0,1860074 16,12496607
Tabela 25 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função do PIB Per Capita
Como terceira hipótese, tínhamos a relação do resultado operacional com o volume de produção (escala) das empresas da amostra, encontrando os resultados a seguir (Tabela 26).
Tabela 26 – Resultado da Regressão Linear Relativa ao Resultado Operacional em Função do Volume de Produção
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,131916031 R-Quadrado 0,017401839 R-quadrado ajustado 0,008549603 Erro padrão 0,113355532 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 0,0252597 0,02526 1,965813 0,163683342 Resíduo 111 1,4262919 0,012849 Total 112 1,4515516
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 0,059468998 0,0176478 3,369776 0,001035 0,024498789 0,094439207 0,024498789 0,094439207 PIB per Caipta 2007 1,52328E-06 1,086E-06 1,402075 0,163683 -6,2959E-07 3,67616E-06 -6,29589E-07 3,67616E-06
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,5902041 R-Quadrado 0,3483409 R-quadrado ajustado 0,3424701 Erro padrão 344955,84 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 7,0605E+12 7E+12 59,33445 6,00503E-12 Resíduo 111 1,3208E+13 1E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0%Superior 95,0%
Interseção -44329,47 50453,6321 -0,8786 0,381506 -144306,712 55647,76223 -144306,712 55647,76223 Volume 32,687792 4,24357721 7,7029 6,01E-12 24,27886078 41,09672332 24,27886078 41,09672332
Contrariando a hipótese de que a correlação do resultado operacional com a escala deveria ser baixa, já que as empresas da amostra adotam a estratégia de diferenciação, vemos que o volume responde por 34,24% da explicação do resultado operacional (R-quadrado ajustado) com nível de erro muito baixo (Valor-P), ou seja, temos de rejeitar a hipótese de que o resultado operacional das empresas da amostra não seja influenciado pela escala.
O teste da hipótese central deste trabalho, de que o resultado operacional de empresas com estratégia de diferenciação fosse uma função da renda per capita e do tamanho do mercado, é colocado à prova na regressão a seguir (Tabela 27), gerando os seguintes resultados: a combinação de PIB per capita e tamanho do mercado só explica 2,4% da formação do resultado (significando que há 97,6% de influência que se origina de outras variáveis), a variável PIB per capita apresenta baixo nível de erro, mas a variável tamanho do mercado passa de 42% de erro, com os extremos indicando que ela passa pelo zero. Em outras palavras, temos que o resultado é influenciado, mesmo que pouco, pelo PIB per capita do local em que a empresa está instalada, mas não pelo tamanho do mercado.
Tabela 27 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função da Renda e do Tamanho do Mercado
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,202999 R-Quadrado 0,041208 R-quadrado ajustado 0,023776 Erro padrão 420320,4 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 2 8,3525E+11 4,2E+11 2,36388 0,098816608 Resíduo 110 1,9434E+13 1,8E+11
Total 112 2,0269E+13
CoeficientesErro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 162115,7 67912,5522 2,38712 0,01869 27528,9372 296702,4054 27528,9372 296702,4054 PIB per Caipta 2007 8,825792 4,11617888 2,14417 0,03422 0,668491475 16,98309176 0,668491475 16,98309176
Antes de rejeitar por completo a hipótese de que o resultado operacional de uma empresa que adota a estratégia de diferenciação não seja influenciado pelo tamanho do mercado, testamos a combinação do resultado operacional como sendo uma função do PIB per capita e do volume de mercado relativo aos diferentes tipos de veículos que podem fazer uso do produto específico dessas unidades industriais.
Observando a Tabela 28, vemos que a capacidade de explicação do resultado tornou- se maior que na hipótese anterior, ou seja, a função com as variáveis PIB per capita e tamanho do mercado por tipo de veículo explica 6% do resultado operacional: quase três vezes mais que a equação anterior. Entretanto, o nível de erro para as variáveis número de caminhões-trator, micro-ônibus e ônibus apresentou erros maiores que 5%, levando à rejeição destas.
Tabela 28 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em função do PIB Per Capita e do Tamanho do Mercado por Tipo de Veículo
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,321615294 R-Quadrado 0,103436397 R-quadrado ajustado 0,061540902 Erro padrão 412110,2472 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 5 2,0965E+12 4,19E+11 2,46891 0,036984429
Resíduo 107 1,8172E+13 1,7E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 184359,5587 68093,6624 2,707441 0,00789 49371,81863 319347,2987 49371,81863 319347,2987 PIB per Capita 2007 8,750105369 4,12731125 2,12005 0,03631 0,568192414 16,93201832 0,568192414 16,93201832 Caminhões -51,303082 23,5203721 -2,18122 0,03136 -97,92947508 -4,676688863 -97,92947508 -4,676688863 Caminhão Trator -19,727979 56,0369323 -0,35205 0,72549 -130,8146584 91,35870038 -130,8146584 91,35870038 Micro-ônibus 18,45295709 114,617783 0,160996 0,8724 -208,7634242 245,6693383 -208,7634242 245,6693383 Ônibus 161,361015 82,683651 1,951547 0,05361 -2,549674879 325,271705 -2,549674879 325,271705
Repetindo-se o teste da hipótese (Tabela 29), porém excluindo os veículos que não apresentaram níveis de erro satisfatórios, encontramos de novo uma capacidade de explicação menor (de 2,7%), com erro elevado da variável número de caminhões e com indicação de que ela passa pelo zero, o que reforça a rejeição da hipótese de que o tamanho do mercado influencie o resultado operacional das empresas da amostra.
Entretanto, a influência do mercado sobre o resultado pode estar, ainda, relacionada a fatores diferentes do tamanho do mercado, mas relacionada ao mercado. Por isso, testamos ainda a hipótese de o resultado ser uma função do PIB per capita e da participação do mercado (Tabela 30). Lembrando que, como indicador de participação de mercado, usamos a divisão do volume produzido de cada empresa da amostra pelo tamanho do mercado do município no qual está situada.
Tabela 29 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função do PIB Per Capita e do Número de Caminhões
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,21067816 R-Quadrado 0,04438529 R-quadrado ajustado 0,02701047 Erro padrão 419623,519 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 2 8,9964E+11 4,5E+11 2,55458 0,082329505 Resíduo 110 1,9369E+13 1,76E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 167907,133 68390,4784 2,455124 0,01565 32373,26121 303441,0045 32373,26121 303441,0045 PIB per Capita 2007 8,84963349 4,0814855 2,168238 0,0323 0,761087472 16,93817951 0,761087472 16,93817951 Caminhões -8,66546539 8,67755027 -0,99861 0,32018 -25,86233273 8,531401945 -25,86233273 8,531401945
Tabela 30 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função do PIB Per Capita e da Participação de Mercado
Como nos testes anteriores, mesmo na hipótese de o resultado ser uma função da renda e da participação de mercado, a capacidade de explicação permaneceu baixa, e a variável usada para indicar participação de mercado apresentou um nível elevado de erro (98%) e, pelos extremos, indica que ela passa pelo zero, o que remete à rejeição dessa hipótese.
Dado que o resultado operacional acabou revelando relação com o volume de produção das empresas da amostra e com o PIB per capita dos municípios em que atuam, testamos uma hipótese adicional (Tabela 31) baseada na combinação dessas duas variáveis, obtendo o seguinte resultado:
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,210033688 R-Quadrado 0,04411415 R-quadrado ajustado 0,026734407 Erro padrão 419683,0448 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 2 8,9414E+11 4,47E+11 2,538251 0,083624166
Resíduo 110 1,9375E+13 1,76E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 139904,4024 65818,458 2,12561 0,035773 9467,671374 270341,1334 9467,671374 270341,1334 PIB per Capita 2007 8,295085482 4,02493578 2,060924 0,041669 0,318607729 16,27156323 0,318607729 16,27156323 Produção/Mercado 326,1949552 331,931818 0,982717 0,327903 -331,6159783 984,0058887 -331,6159783 984,0058887
Tabela 31 – Resultado da Regressão Linear do Resultado Operacional em Função da Escala e Renda
Nessa hipótese, a capacidade de explicação do resultado como sendo função do volume produzido e do PIB per capita revela-se elevada. Entretanto, o PIB per capita apresenta um nível elevado de erro e, pela análise dos inferiores e superiores, passa pelo zero, ou seja, combinado ao volume, o PIB per capita do município onde a empresa atua não contribui para a formação do resultado operacional.
Dado que fica a indicação de uma possível relação do resultado operacional com o PIB per capita, testamos a possibilidade de que essa influência se dê por meio do impacto da maior renda sobre a disponibilidade dos compradores para pagar um preço maior pelo produto (menor sensibilidade a preço); por isso também testamos a hipótese de que o preço médio praticado pelas empresas seja influenciado pelo PIB per capita (Tabela 32), encontrando indícios de que essa hipótese não procede.
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,6006035 R-Quadrado 0,3607245 R-quadrado ajustado 0,3491014 Erro padrão 343211,97 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 2 7,3115E+12 3,7E+12 31,0349 2,05514E-11
Resíduo 110 1,2957E+13 1,2E+11
Total 112 2,0269E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção -99487,95 62830,7927 -1,58343 0,1162 -224003,8301 25027,92948 -224003,8301 25027,92948 Volume 31,858398 4,2601832 7,47818 2E-11 23,41571543 40,30108121 23,41571543 40,30108121 PIB per Capita 2007 4,8451062 3,31914742 1,45974 0,14721 -1,732664735 11,42287712 -1,732664735 11,42287712
Tabela 32 – Resultado da Regressão Linear do Preço Médio em Função do PIB Per Capita
Em resumo, corroborando a teoria de Porter, encontramos indícios que remetem ao fato de que o resultado operacional obtido pelas empresas da amostra não está relacionado ao tamanho do mercado dos municípios em que atuam. Reforçando ainda a mesma teoria, vemos a indicação de uma influência do PIB per capita dos municípios sobre o resultado operacional das empresas da amostra — mesmo que esta última hipótese tenha apresentado uma baixa capacidade de explicação.
Indo de encontro à teoria de Porter, verificamos indícios de que é elevada a relação do volume de produção com o resultado operacional, o que pode ser explicado pelo fato de que as empresas da amostra são todas de base industrial, com benefício de escala independente da estratégia adotada.
4.5.1 Maiores e Menores
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,146936017 R-Quadrado 0,021590193 R-quadrado ajustado 0,01277569 Erro padrão 22,29288685 Observações 113 ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 1217,28237 1217,28 2,44939 0,120416773 Resíduo 111 55163,98126 496,973 Total 112 56381,26363
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 258,3780058 3,470668437 74,4462 1,4E-96 251,5006449 265,2553668 251,5006449 265,2553668 PIB per Caipta 2007 0,000334397 0,000213665 1,56505 0,12042 -8,89941E-05 0,000757788 -8,89941E-05 0,000757788
Dado o resultado obtido, convém verificar se ele se manteria isolando-se as empresas com maior volume de produção das com menor volume de produção. Ou seja, é possível que tal resultado seja válido, ou mais forte, em apenas um dos grupos?
Para testar essa hipótese adicional, ordenamos a amostra do maior volume de produção para o menor volume de produção e a dividimos em quatro partes iguais. A parte com volume superior de produção, denominamos de maiores (Tabela 33), e a parte com menor volume de produção, denominamos de menores (Tabela 34).
Tabela 33 – Maiores da Amostra pelo Critério do Volume de Produção
Estado Volume Preço Médio Venda líquida Custo Direto Custo Produção Despesas de Vendas Resultado Estratégico 7 RS 56.561,74 228,90 14.665.200,27 8.731.058,61 1.853.567,94 2.589.710,41 1.490.863,31 33 SP 48.087,65 271,03 15.202.239,24 8.306.782,40 1.427.838,58 2.161.505,63 3.306.112,62 61 GO 28.952,29 270,12 8.742.918,87 4.975.065,46 1.005.865,61 1.423.467,79 1.338.520,01 30 SP 28.545,37 265,21 8.879.882,92 4.327.590,80 1.092.655,82 1.248.742,82 2.210.893,48 44 SP 20.742,70 243,74 5.864.505,42 3.329.339,92 505.567,35 156.359,63 1.873.238,52 2 RS 20.366,30 274,36 6.262.045,73 3.559.706,93 1.033.840,11 1.227.238,58 441.260,11 1 RS 20.325,60 281,23 6.492.138,07 3.447.478,67 654.600,76 1.262.140,44 1.127.918,19 60 MG 18.474,12 238,73 4.886.600,43 3.259.734,41 448.358,11 649.641,67 528.866,24 65 DF 17.548,38 251,28 4.687.720,43 2.532.830,90 649.640,13 468.352,95 1.036.896,45 38 SP 17.446,65 259,94 5.274.996,39 2.991.357,79 639.701,45 1.247.177,29 396.759,86 103 CE 15.503,45 248,07 4.247.073,58 2.929.185,86 502.899,57 912.822,59 - 97.834,44 25 SP 15.442,58 260,59 4.624.700,58 2.553.959,46 510.450,83 659.073,50 901.216,80 32 SP 15.198,42 286,25 4.844.722,40 2.763.204,55 481.193,08 724.967,69 875.357,09 41 SP 15.127,21 236,59 4.142.406,57 2.066.283,74 856.201,41 796.043,10 423.878,33 31 SP 14.465,97 279,55 4.637.635,28 2.602.235,44 461.002,74 751.999,25 822.397,85 57 MG 14.282,86 249,16 4.161.678,13 2.383.547,12 366.771,66 827.238,30 584.121,05 107 AM 13.296,08 260,18 4.060.364,89 1.758.725,37 595.607,20 228.099,01 1.477.933,31 109 AM 12.380,51 267,14 3.608.393,75 870.013,00 487.104,18 225.004,33 2.026.272,24 59 MG 12.238,09 254,37 3.651.619,45 2.172.841,47 400.444,86 499.513,95 578.819,16 51 RJ 12.156,70 247,03 3.488.488,68 1.494.244,56 485.675,82 870.142,91 638.425,40 28 RJ 11.983,76 239,65 3.414.994,54 2.050.393,55 326.314,38 420.257,42 618.029,19 106 CE 11.709,09 242,14 2.980.608,72 1.708.213,24 372.069,68 307.301,45 593.024,35 8 RS 11.566,67 216,66 2.898.908,60 1.617.230,97 290.695,71 520.984,56 469.997,35 24 MG 11.515,81 240,46 3.200.132,97 1.826.432,77 290.130,18 655.884,48 427.685,54 87 BA 10.946,12 240,19 3.032.184,81 1.793.547,43 448.226,87 453.669,40 336.741,10 43 SP 10.925,77 285,22 3.504.941,23 2.331.712,41 584.333,32 5.086,49 583.809,01 26 SP 10.905,43 275,87 3.539.786,01 1.998.492,36 486.989,46 460.422,08 593.882,11 86 BA 10.630,76 242,24 2.986.675,37 1.507.522,12 465.992,10 313.419,48 699.741,67
Tabela 34 – Menores da Amostra pelo Critério do Volume de Produção
Tabela 35 – Estatística Descritiva do Resultado Operacional das Maiores e das Menores Empresas da Amostra pelo Critério do Volume de Produção
Estado Volume Preço Médio Venda líquida Custo Direto Custo Produção Despesas de Vendas Resultado Estratégico 47 SP 4.903,37 288,20 1.603.412,38 831.359,19 253.328,93 433.528,32 85.195,94 29 SP 4.893,20 255,58 1.459.810,67 715.841,70 242.032,37 241.566,99 260.369,59 110 PA 4.852,51 294,22 1.751.024,07 930.462,87 202.812,35 339.155,24 278.593,61 55 ES 4.811,82 235,15 1.195.639,88 635.861,78 175.145,83 122.689,87 261.942,40 82 BA 4.750,78 227,93 1.130.412,29 653.707,38 250.284,55 207.672,74 18.747,62 105 RN 4.557,49 294,00 1.497.841,69 846.077,45 156.702,05 168.705,20 326.357,00 77 BA 4.476,11 326,36 1.682.594,03 1.023.547,02 192.331,29 120.211,42 346.504,30 67 RO 4.394,73 279,89 1.464.765,01 843.001,07 469.818,07 151.478,44 467,42 108 PA 4.323,51 291,82 1.517.202,93 678.086,44 157.715,41 229.491,75 451.909,33 36 SP 4.201,44 254,68 1.173.050,89 657.324,21 114.944,00 281.299,47 119.483,21 66 GO 4.018,32 299,44 1.503.605,63 728.162,65 200.514,69 168.780,41 406.147,88 22 PR 3.987,81 313,95 1.500.722,20 739.623,73 254.309,49 197.200,41 309.588,56 96 AL 3.906,42 233,44 971.915,01 475.577,51 203.868,83 286.242,84 6.225,83 92 PB 3.855,50 270,90 1.160.135,36 834.661,84 167.407,47 448.057,95 - 289.991,90 81 BA 3.713,14 254,93 1.009.560,95 507.668,55 166.399,35 95.119,01 240.374,05 16 SC 3.468,98 278,37 1.098.707,23 576.181,31 139.751,56 161.631,82 221.142,55 113 PA 3.397,77 242,30 996.596,68 513.210,70 187.088,95 195.826,54 100.470,49 40 SP 3.377,43 247,11 980.551,07 606.512,75 107.267,34 125.951,29 140.819,69 72 MT 3.357,08 297,75 1.186.176,50 572.906,81 290.265,46 130.964,61 192.039,62 98 AL 3.051,89 265,45 854.380,92 524.843,06 154.796,03 188.291,04 - 13.549,21 71 RO 3.031,55 282,38 1.041.638,85 591.326,46 182.106,64 100.601,18 167.604,57 10 SC 2.960,34 246,44 834.143,43 493.433,22 119.369,14 181.852,81 39.488,26 18 SC 2.929,82 276,17 960.227,07 594.427,25 203.982,57 95.647,07 66.170,17 74 GO 2.817,91 238,28 756.887,52 557.460,70 71.582,48 63.347,44 64.496,91 79 BA 2.807,74 272,39 781.643,28 432.656,29 207.418,48 85.415,35 56.153,17 112 PA 2.787,40 243,80 773.262,86 275.181,81 166.701,03 132.866,27 198.513,74 84 BA 2.512,72 261,01 768.515,39 447.694,10 225.549,18 99.406,68 - 4.134,57 85 BA 1.932,87 202,48 447.859,24 195.731,75 145.754,19 49.856,01 56.517,28
Resultado Operacional Maiores Resultado Operacional Menores
Média 593.402,19 Média 54.790,62 Erro padrão 124.768,81 Erro padrão 29.383,42 Mediana 462.272,85 Mediana 38.603,79
Modo #N/D Modo #N/D
Desvio padrão 660.214,48 Desvio padrão 155.482,45 Variância da amostra 435.883.163.099,83 Variância da amostra 24.174.791.483,48 Curtose 3,09 Curtose 2,20 Assimetria 1,65 Assimetria - 0,74 Intervalo 3.093.239,60 Intervalo 746.390,67 Mínimo - 408.652,80 Mínimo - 429.456,24 Máximo 2.684.586,80 Máximo 316.934,43 Soma 16.615.261,46 Soma 1.534.137,39 Contagem 28 Contagem 28
O intervalo dos resultados absolutos e a variância das maiores são bem superiores aos observados nas menores (Tabela 35), sendo o resultado operacional médio das menores mais de dez vezes menor que o resultado operacional médio das maiores.
Entretanto, para melhor comparar as duas amostras, utilizamos o resultado operacional relativo, ou seja, em percentual da receita líquida.
Tabela 36 – Estatística Descritiva do Resultado Operacional Relativo das Maiores e Menores Empresas da Amostra
Observa-se que as duas amostras apresentam comportamento similar (em termos de RO% Maiores RO% Menores
4,52% -5,23% RO% Maiores RO% Menores
17,66% 15,44%
6,72% 3,46% Média 11,49% Média 3,81%
18,93% 16,20% Erro padrão 2,14% Erro padrão 2,40%
29,04% -4,14% Mediana 9,61% Mediana 3,78%
-1,19% 14,60% Modo #N/D Modo #N/D
8,99% 15,44% Desvio padrão 11,31% Desvio padrão 12,67%
5,94% -4,47% Variância da amostra 1,28% Variância da amostra 1,61%
8,51% 20,89% Curtose 560,76% Curtose 253,78% -0,30% 1,85% Assimetria 163,50% Assimetria -110,46% -9,62% 20,57% Intervalo 61,83% Intervalo 57,91% 11,54% 9,02% Mínimo -9,62% Mínimo -37,02% 12,31% -4,10% Máximo 52,21% Máximo 20,89% -2,81% -37,02% Soma 321,68% Soma 106,69% 11,58% 19,66% Contagem 28 Contagem 28
8,63% 11,13% Nível de confiança(95,0%) 4,39% Nível de confiança(95,0%) 4,91%
24,55% 1,20% 52,21% 3,04% 9,79% 4,10% 9,95% -12,12% 13,32% 10,46% 15,76% -1,75% 9,26% 4,94% 5,93% -0,89% 7,18% -7,36% 15,80% 18,11% 9,44% -12,07% 18,04% 5,73%
apresentando uma média de resultado operacional de 3,81%, e as maiores, uma média de resultado de 11,49%. O que já era esperado, uma vez que, ao analisarmos a amostra na totalidade, identificamos a existência da relação do resultado com o volume de produção.
4.5.1.1 Maiores
Testando a hipótese de que o resultado operacional das maiores empresas (Tabela 37), por volume de produção, desta amostra seja função do tamanho do mercado, encontramos uma situação em que não há capacidade de explicação; levando-nos a negar a hipótese de que o resultado operacional seja uma função do tamanho do mercado no qual as unidades estão presentes.
Tabela 37 – Regressão do Resultado Operacional do Grupo das Maiores Empresas da
Amostra em Função do Mercado
A hipótese de o resultado operacional das maiores empresas da amostra ser uma função da renda (Tabela 38), mesmo apresentando cerca de 2,6% de capacidade de explicação, também é rejeitada para esse público especificamente, uma vez que a variável
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,07984 R-Quadrado 0,006374 R-quadrado ajustado -0,031842 Erro padrão 670643,4 Observações 28 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 7,502E+10 7,5E+10 0,166799 0,68631707
Resíduo 26 1,1694E+13 4,5E+11
Total 27 1,1769E+13
CoeficientesErro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 643397,8 176205,778 3,6514 0,001152 281201,6737 1005593,996 281201,6737 1005593,996 Mercado -5,661347 13,8619294 -0,40841 0,686317 -34,15495061 22,83225666 -34,15495061 22,83225666
indicadora de renda do município onde as empresas da amostra estão alocadas apresenta um nível elevado de erro e passa pelo zero.
Tabela 38 – Regressão Linear das Maiores da Amostra em Função da Renda
Já o teste da hipótese de o resultado operacional ser uma função do volume de produção (representando aqui o efeito da escala) (Tabela 39) não pode ser rejeitado. O nível de explicação para essa hipótese, demonstrado pelo R-Quadrado Ajustado, é de mais de 18%, com só pouco mais de 1,3% de erro (representado pelo valor-P), quando observamos o efeito da variável sobre a equação da regressão linear.
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,25036824 R-Quadrado 0,062684256 R-quadrado ajustado 0,02663365 Erro padrão 651363,1885 Observações 28 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 7,3772E+11 7,38E+11 1,738785 0,198790781
Resíduo 26 1,1031E+13 4,24E+11
Total 27 1,1769E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 230323,929 301608,269 0,763653 0,451949 -389640,7407 850288,5987 -389640,7407 850288,5987 PIB per Capita 2007 24,19082881 18,3454257 1,31863 0,198791 -13,51873333 61,90039095 -13,51873333 61,90039095
Tabela 39 – Resultado da Regressão Linear das Maiores da Amostra em Função da Escala
Considerando a hipótese de que o resultado operacional seja função de volume de produção, tamanho do mercado potencial e renda per capita (Tabela 40), temos uma estrutura de regressão que, apesar dos seus mais de 16% de capacidade de explicação, só apresenta o volume como variável com nível de erro abaixo de 5%. Ou seja, o tamanho do mercado e a renda são hipóteses de influência necessariamente rejeitadas para esse grupo.
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,4631053 R-Quadrado 0,2144665 R-quadrado ajustado 0,1842537 Erro padrão 596296,97 Observações 28 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 2,52402E+12 2,52E+12 7,098526 0,013073717
Resíduo 26 9,24482E+12 3,56E+11
Total 27 1,17688E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 83116,091 222219,4055 0,374027 0,711417 -373662,4344 539894,6165 -373662,4344 539894,6165 Volume 28,163368 10,57062095 2,664306 0,013074 6,435145279 49,89158995 6,435145279 49,89158995
Tabela 40 – Resultado da Regressão Linear das Maiores Empresas da Amostra em Função da Escala, do Mercado e de Renda
4.5.1.2 Menores
Como no caso das maiores em volume de produção, ao testarmos a hipótese de que o resultado operacional das menores empresas da amostra seja uma função do tamanho do mercado em que atuam (Tabela 41), somos também levados a rejeitá-la; primeiro, por não gerar capacidade de explicação e, segundo, pelo elevado nível de erro da variável.
O mesmo efeito se tem ao testar a hipótese de o resultado das menores ser uma função da renda (PIB per capita).
Ao se testar, porém, o resultado operacional das menores como sendo uma função do volume (Tabela 42), diferentemente do obtido no caso das maiores, somos levados a rejeitar a hipótese. Ela apresenta uma capacidade de explicação de pouco mais de 3% do resultado operacional, mas a variável passa pelo zero e tem um nível de erro de mais de 18%.
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,50646018 R-Quadrado 0,25650191 R-quadrado ajustado 0,16356465 Erro padrão 603811,3 Observações 28 ANOVA gl SQ MQ F F de significação
Regressão 3 3,01873E+12 1,01E+12 2,759947 0,064188948
Resíduo 24 8,75011E+12 3,65E+11
Total 27 1,17688E+13
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção -145469,911 334939,5612 -0,43432 0,667938 -836751,1849 545811,3626 -836751,1849 545811,3626 Volume 25,9912094 10,96681075 2,369988 0,02617 3,356824578 48,62559413 3,356824578 48,62559413 Mercado -4,64690039 13,03587954 -0,35647 0,724603 -31,55163323 22,25783246 -31,55163323 22,25783246 PIB per Capita 2007 20,5864143 17,70185293 1,162953 0,256282 -15,94841423 57,12124285 -15,94841423 57,12124285
Tabela 41 – Resultado da Regressão Linear das Menores Empresas da Amostra em Função do Tamanho do Mercado
Tabela 42 – Resultado da Regressão Linear das Menores Empresas da Amostra em Função da Renda
RESUMO DOS RESULTADOS
Estatística de regressão R múltiplo 0,06823496 R-Quadrado 0,00465601 R-quadrado ajustado -0,03362645 Erro padrão 158074,995 Observações 28 ANOVA