Income and poverty

Para avaliar os objetivos propostos, foram utilizadas regressões apropriadas para dados em painel, sendo ajustados modelos para avaliar a influência das flutuações no ambiente econômico e da vantagem competitiva sobre o desempenho da firma antes e depois de 2008.

4.5.1 Modelo completo

Modelo para o período de 2006 a 2008:

Para o modelo referente ao período anterior a 2008, tem-se que, pelo teste de Chow (valor- p=0,000), concluiu-se que o modelo de efeito fixo era mais adequado que o modelo de efeito agrupado. Pelo teste de Hausman (valor-p=0,045), verificou-se a preferência pelo modelo de efeito fixo em vez do modelo de efeito aleatório. E pelo teste Lagrange Multiplier de Breusch- Pagan (valor-p=0,000), concluiu-se que o modelo de efeito aleatório era mais adequado que o modelo de efeito agrupado.

Portanto, estimou-se o seguinte modelo de efeito fixo:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(LUCRATIVIDADE𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(GDP𝑖𝑡𝑝) + 𝛽3(FED RATE𝑖𝑡𝑝)

+ 𝛽4( CRESCIMENT0𝑖𝑡𝑝) + 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2006, 2007 𝑒 2008 (anos).}

Pelo teste de Breusch-Pagan, avaliou-se a existência de homocedasticidade dos resíduos (valor- p= 0,630). Através do teste de autocorrelação de Wooldridge, verificou-se a existência de

autocorrelação nos resíduos (valor-p=0,000). E pelo teste de Jarque-Bera concluiu-se que os resíduos do modelo não foram normais (valor-p=0,000). Dessa maneira, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou-se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

Modelo para o período de 2009 a 2011

Já para o modelo referente ao período posterior a 2008, concluiu-se, pelo teste de Chow (valor- p=0,000), que o modelo de efeito fixo era preferível ao modelo de efeito agrupado. Através do teste de Hausman (valor-p=0,000), verificou-se que o modelo de efeito fixo era mais adequado que o modelo de efeito aleatório. E, por último, através do teste de Lagrange Multiplier de Breusch-Pagan (valor-p=0,000), constatou-se a preferência pelo modelo de efeito aleatório em vez do modelo de efeito agrupado.

Dessa forma, obteve-se a seguinte equação para o modelo de efeito fixo:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(LUCRATIVIDADE𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(GDP𝑖𝑡𝑝) + 𝛽3(FED RATE𝑖𝑡𝑝)

+ 𝛽4(CRESCIMENTO𝑖𝑡𝑝) + 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2009, 2010 𝑒 2011 (anos).}

Através do teste de Breusch-Pagan, concluiu-se que os resíduos eram homocedásticos (valor- p= 0,382). Pelo teste de autocorrelação de Wooldridge, verificou-se que os resíduos apresentavam autocorrelação (valor-p=0,000). E, pelo teste de Jarque-Bera, identificou-se que os resíduos do modelo não foram normais (valor-p=0,000). Portanto, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou-se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

Os resultados dos modelos antes e após 2008 são apresentados na Tabela 4.

Tabela 4 – Influência das variáveis de flutuações no ambiente econômico e da vantagem competitiva sobre o desempenho da firma (antes e após 2008)

Variáveis Período: 2006, 2007 e 2008 Período: 2009, 2010 e 2011 β E.P. (β)¹ Valor-p β padr β E.P. (β)¹ Valor-p β padr

LUCRATIVIDADE 0,99 0,10 0,000 0,59 0,99 0,12 0,000 0,39 GDP 1,28 0,58 0,029 0,09 0,96 0,14 0,000 0,12 FED RATE -0,24 0,51 0,634 -0,02 -7,46 6,05 0,218 -0,01 CRESCIMENTO 0,05 0,02 0,028 0,05 0,16 0,03 0,000 0,30 Teste de Chow 0,000 0,000 Teste de Hausman 0,045 0,000

Teste Lagrange Multiplier 0,000 0,000

Teste de Homocedasticidade 0,630 0,382

Teste de Autocorrelação 0,000 0,000

Teste Jarque-Bera 0,000 0,000

VIF - Máximo 11,20 1,02

R² Ajustado 39,93% 39,60%

Legenda: ¹ Erro padrão robusto utilizando o estimador HAC para estimar a matriz de covariância. Fonte: Elaborada pelo autor.

Com base nesses resultados, pode-se concluir que: Período 2006, 2007 e 2008:

 Mantendo as demais variáveis constantes, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,99) da lucratividade da firma sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida à lucratividade da firma, espera-se um aumento de 0,99 no desempenho médio da firma;

 Mantendo as demais variáveis constantes, ocorreu influência significativa (valor-p=0,029) e positiva (β=1,28) do índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida ao GDP, espera-se um acréscimo de 1,28 no desempenho médio da firma;

 Controlando as demais variáveis, houve influência significativa (valor-p=0,028) e positiva (β=0,05) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida à variável CRESCIMENTO, espera-se um aumento de 0,05 no desempenho médio da firma;

 Mantendo as demais variáveis fixas, a cada unidade acrescida à taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE), espera-se uma redução de 0,24 no desempenho médio da firma, porém essa associação não foi significativa (valor-p=0,634). Cabe ressaltar que o fato do FED RATE não ter sido significativo se deve a sua alta correlação com GDP. Na Tabela 5, pode-se verificar que FED RATE foi significativo para explicar o desempenho da firma, quando não se considera a variável GDP no modelo. Pode-se inferir essa alta correlação pela própria missão do Banco Central norte-americano de buscar maior crescimento do PIB mediante o aumento ou a diminuição da taxa de juros básicas da economia;

 Entre as relações significativas, observa-se, através do β padronizado, que a variável LUCRATIVIDADE da firma (LUCRATIVIDADE) foi a que mais impactou no desempenho da firma (β padr=0,59), enquanto a variável CRESCIMENTO exerceu o menor impacto (β padr=0,05);

 As variáveis de flutuações no ambiente econômico e da vantagem competitiva foram capazes de explicar 39,93% da variabilidade do desempenho da firma;

 A estatística VIF apresentou seu maior valor igual a 11,20, correspondente à variável FED RATE, indicando problemas de multicolinearidade. À frente, é apresentada a matriz de correlações entre as covariáveis, observando-se alta correlação entre GDP e FED RATE (r= 0,95).

Período 2009, 2010 e 2011:

 Fixando as demais variáveis, ocorreu influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,99) da lucratividade da firma sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida à LUCRATIVIDADE, espera-se um acréscimo de 0,99 no desempenho médio da firma;

 Controlando as demais variáveis constantes, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,96) do índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade adicionada ao GDP, espera-se um aumento de 0,96 no desempenho médio da firma;

 Mantendo as demais variáveis fixas, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,16) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade a mais na variável CRESCIMENTO, espera-se um acréscimo de 0,16 no desempenho médio da firma.

 Fixando as demais variáveis, a cada unidade acrescida à taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE), espera-se uma redução de -7,46 no desempenho médio da firma, no entanto esta associação não foi significativa (valor-p=0,218);

 Observando as relações significativas, pode-se concluir, através do β padronizado, que a variável LUCRATIVIDADE foi a que gerou mais impacto no desempenho da firma (β padr=0,39), enquanto o GDP exerceu o menor impacto (β padr=0,12);

 As variáveis de flutuações no ambiente econômico e da vantagem competitiva foram capazes de explicar 39,60% da variabilidade do desempenho da firma;

 O VIF máximo foi igual a 1,02, correspondente à variável GDP, evidenciando que não há problemas de multicolinearidade no modelo.

Dado o problema de multicolinearidade no modelo para o período de 2006 a 2008 entre as variáveis GDP e FED RATE, optou-se por construir mais dois modelos: um sem a covariável GDP e outro sem a covariável FED RATE.

4.5.2 Modelo sem a covariável GDP

Modelo para o período de 2006 a 2008:

Através dos testes de Chow (valor-p=0,000), Hausman (valor-p=0,006) e Lagrange Multiplier de Breusch-Pagan (valor-p=0,000), concluiu-se que o modelo de efeito fixo era o mais adequado. Logo, a equação do modelo de efeito fixo estimado foi:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(LUCRATIVIDADE𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(FED RATE𝑖𝑡𝑝)

+ 𝛽3(CRESCIMENTO𝑖𝑡𝑝) + 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2006, 2007 𝑒 2008 (anos).}

De acordo com o teste de Breusch-Pagan (valor-p=0,504), os resíduos do modelo foram homocedásticos. Já de acordo com o teste de autocorrelação de Wooldridge, identificou-se a existência de autocorrelação nos resíduos (valor-p=0,000). E, através do teste de Jarque-Bera, verificou-se a não normalidade dos resíduos do modelo (valor-p=0,000). Portanto, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou- se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

Modelo para o período de 2009 a 2011:

Pelos testes de Chow (valor-p=0,000), de Hausman (valor-p=0,000) e Lagrange Multiplier de Breusch-Pagan (valor-p=0,000), verificou-se a preferência pelo modelo de efeito fixo, que é dado pela seguinte equação:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(LUCRATIVIDADE𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(FED RATE𝑖𝑡𝑝)

+ 𝛽3(CRESCIMENTO𝑖𝑡𝑝) + 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2009, 2010 𝑒 2011 (anos).}

O teste de Breusch-Pagan evidenciou a homocedasticidade dos resíduos (valor-p=0,257). Através do teste de autocorrelação de Wooldridge, concluiu-se que os resíduos eram autocorrelacionados (valor-p=0,000). E, pelo teste de Jarque-Bera, verificou-se que os resíduos não eram normais (valor-p=0,000). Por isso, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou-se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

A Tabela 5 apresenta os resultados dos modelos antes e após 2008 sem a covariável GDP. Tabela 5 – Influência das variáveis lucratividade, FED RATE e crescimento sobre o

desempenho da firma (antes e após 2008)

Variáveis Período: 2006, 2007 e 2008 Período: 2009, 2010 e 2011 β E.P. (β)¹ Valor-p β padr β E.P. (β)¹ Valor-p β padr

LUCRATIVIDADE 0,99 0,10 0,000 0,59 1,02 0,13 0,000 0,40

FED RATE 0,81 0,22 0,000 0,06 -15,00 6,14 0,015 -0,03

CRESCIMENTO 0,05 0,02 0,030 0,06 0,16 0,03 0,000 0,30

Teste de Chow 0,000 0,000

Teste de Hausman 0,006 0,000

Teste Lagrange Multiplier 0,000 0,000

Teste de Homocedasticidade 0,504 0,257

Teste de Autocorrelação 0,000 0,000

Teste Jarque-Bera 0,000 0,000

VIF - Máximo 1,01 1,01

R² ajustado 39,86% 36,41%

Legenda: ¹ Erro padrão robusto utilizando o estimador HAC para estimar a matriz de covariância. Fonte: Elaborada pelo autor.

Em relação aos resultados encontrados, cabe destacar que: Período 2006, 2007 e 2008:

1. Fixando as demais variáveis, ocorreu influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,99) da lucratividade da firma sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade a mais na lucratividade, espera-se um aumento de 0,99 no desempenho médio da firma; 2. Controlando as demais variáveis, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva

(β=0,81) da taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade adicionada ao FED RATE, espera-se um aumento de 0,81 no desempenho médio da firma;

3. Mantendo as demais variáveis constantes, houve influência significativa (valor-p=0,030) e positiva (β=0,05) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade adicionada ao crescimento, espera-se um aumento de 0,05 no desempenho médio da firma;

4. Através do β padronizado, observa-se que a variável LUCRATIVIDADE foi a que gerou o maior impacto no desempenho da firma (β padr=0,59), enquanto a taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE) e a variável CRESCIMENTO exerceram o mesmo impacto (β padr=0,06);

5. As variáveis rentabilidade da firma, taxa de juros de longo prazo federal anual e crescimento foram capazes de explicar 39,86% da variabilidade do desempenho da firma;

6. O VIF máximo foi igual a 1,01, correspondente à variável LUCRATIVIDADE, indicando que não há problemas de multicolinearidade no modelo.

Período 2009, 2010 e 2011:

 Mantendo as demais variáveis fixas, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=1,02) da lucratividade sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida à lucratividade, espera-se um aumento de 1,02 no desempenho médio da firma;  Fixando as demais variáveis, ocorreu influência significativa (valor-p=0,015) e negativa

(β=-15,00) da taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade a mais no FED RATE, espera-se uma diminuição de 15,00 no desempenho médio da firma;

 Controlando as demais variáveis, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,16) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que a cada

unidade adicionada à variável CRESCIMENTO, espera-se um aumento de 0,16 no desempenho médio da firma;

 Pelos valores de β padronizado, concluiu-se que a covariável (LUCRATIVIDADE) foi a que mais impactou no desempenho da firma (β padr=0,40), enquanto a taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE) exerceu o menor impacto (β padr=-0,03);

 As variáveis (LUCRATIVIDADE), taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE) e crescimento foram capazes de explicar 36,41% da variabilidade do desempenho da firma;

 O maior valor de VIF foi igual a 1,01, correspondente à variável LUCRATIVIDADE, indicando que não há problemas de multicolinearidade no modelo.

4.5.3 Modelo sem a covariável FED RATE

Modelo para o período de 2006 a 2008:

Pelos testes de Chow (valor-p=0,000), Hausman (valor-p=0,008) e Lagrange Multiplier de Breusch-Pagan (valor-p=0,000), verificou-se a preferência pelo modelo de efeito fixo. Portanto, estimou-se o modelo de efeito fixo dado pela seguinte equação:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(𝐿𝑈𝐶𝑅𝐴𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷𝐸𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡𝑝) + 𝛽3(𝐶𝑅𝐸𝑆𝐶𝐼𝑀𝐸𝑁𝑇𝑂𝑖𝑡𝑝)

+ 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2006, 2007 𝑒 2008 (anos).}

Através do teste de Breusch-Pagan (valor-p=0,473), concluiu-se que os resíduos do modelo foram homocedásticos. De acordo com o teste de autocorrelação de Wooldridge, verificou-se que os resíduos eram autocorrelacionados (valor-p=0,000). E a partir do teste de Jarque-Bera, identificou-se que os resíduos não eram normais (valor-p=0,000). Dessa maneira, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou-se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

Modelo para o período de 2009 a 2011:

Através dos testes de Chow (valor-p=0,000), de Hausman (valor-p=0,000) e Lagrange Multiplier de Breusch-Pagan (valor-p=0,000), concluiu-se que o modelo de efeito fixo era o mais adequado e, dessa forma, estimou-se o modelo dado pela seguinte equação:

𝑅𝑂𝐼𝐶𝑀𝐷𝑖,𝑡 = 𝛽0𝑖+ 𝛽1(𝐿𝑈𝐶𝑅𝐴𝑇𝐼𝑉𝐼𝐷𝐴𝐷𝐸𝑖𝑡𝑝) + 𝛽2(𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡𝑝) + 𝛽3(𝐶𝑅𝐸𝑆𝐶𝐼𝑀𝐸𝑁𝑇𝑂𝑖𝑡𝑝)

+ 𝜀𝑖,𝑡

sendo que _{𝑖 = 1, 2, … , 266 (número de empresas) e 𝑡 = 2009, 2010 𝑒 2011 (anos).}

A partir do teste de Breusch-Pagan, constatou-se que os resíduos apresentaram homocedasticidade (valor-p=0,268). Pelo teste de autocorrelação de Wooldridge, verificou-se que os resíduos eram autocorrelacionados (valor-p=0,000). Já pelo teste de Jarque-Bera, evidenciou-se que os resíduos não apresentaram distribuição normal (valor-p=0,000). Portanto, a fim de obter estimadores consistentes com os erros padrões (robustos para a autocorrelação), utilizou-se o estimador HAC para a matriz de covariâncias.

Os resultados dos modelos antes e após 2008 sem a covariável FED RATE são apresentados na Tabela 6.

Tabela 6 – Influência das variáveis lucratividade, GDP e crescimento sobre o desempenho da firma (antes e após 2008)

Variáveis Período: 2006, 2007 e 2008 Período: 2009, 2010 e 2011 β E.P. (β)¹ Valor-p β padr β E.P. (β)¹ Valor-p β padr

LUCRATIVIDADE 0,99 0,10 0,000 0,59 0,99 0,12 0,000 0,39

GDP 1,01 0,25 0,000 0,07 0,97 0,14 0,000 0,12

CRESCIMENTO 0,05 0,02 0,029 0,05 0,16 0,03 0,000 0,30

Teste de Chow 0,000 0,000

Teste de Hausman 0,008 0,000

Teste Lagrange Multiplier 0,000 0,000

Teste de Homocedasticidade 0,473 0,268

Teste de Autocorrelação 0,000 0,000

Teste Jarque-Bera 0,000 0,000

VIF - Máximo 1,01 1,01

R² ajustado 40,01% 39,63%

Dessa forma, tem-se que: Período 2006, 2007 e 2008:

 Controlando as demais variáveis, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,99) da lucratividade sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade adicionada à lucratividade, espera-se um aumento de 0,99 no desempenho médio da firma;  Fixando as demais variáveis, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=1,01) do índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida ao GDP, espera-se um aumento de 1,01 no desempenho médio da firma;

 Mantendo as demais variáveis constantes, ocorreu influência significativa (valor-p=0,029) e positiva (β=0,05) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade a mais na variável CRESCIMENTO, espera-se um acréscimo de 0,05 no desempenho médio da firma;

 A partir dos valores de β padronizado, identificou-se que a variável LUCRATIVIDADE foi a que mais impactou no desempenho da firma (β padr=0,59), enquanto a variável CRESCIMENTO exerceu o menor impacto (β padr=0,05);

 As variáveis lucratividade, índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) e crescimento foram capazes de explicar 40,01% da variabilidade do desempenho da firma;  O valor máximo do VIF foi igual a 1,01, correspondente à variável LUCRATIVIDADE,

evidenciando que não há problemas de multicolinearidade no modelo. Período 2009, 2010 e 2011:

 Mantendo as demais variáveis fixas, houve influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,99) da LUCRATIVIDADE sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade adicionada à variável LUCRATIVIDADE, espera-se um acréscimo de 0,99 no desempenho médio da firma;

 Controlando as demais variáveis, ocorreu influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,97) do índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada unidade acrescida ao GDP, espera-se um aumento de 0,97 no desempenho médio da firma;

 Fixando as demais variáveis, ocorreu influência significativa (valor-p=0,000) e positiva (β=0,16) da variável CRESCIMENTO sobre o desempenho da firma, sendo que, a cada

unidade a mais na variável CRESCIMENTO, espera-se um acréscimo de 0,16 no desempenho médio da firma;

 Através dos valores de β padronizado, verificou-se que a covariável LUCRATIVIDADE foi a que mais impactou no desempenho da firma (β padr=0,39), enquanto o índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) exerceu o menor impacto (β padr=0,12);  As variáveis lucratividade, índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP) e crescimento foram capazes de explicar 39,63% da variabilidade do desempenho da firma;  O valor máximo do VIF foi igual a 1,01, correspondente à variável LUCRATIVIDADE,

5 ANÁLISE DOS DADOS DA PESQUISA

Neste trabalho, procurou-se colaborar com o debate sobre as influências das flutuações do macroambiente e da vantagem competitiva no desempenho da firma através da proposta de busca de modelos que possam auxiliar na aplicação da teoria acadêmica.

Sendo assim, desenvolveram-se alguns modelos em que foram testadas as possíveis correlações entre as variáveis independentes do macroambiente (variação do PIB e taxa de juros norte- americanos no período pretendido) e as variáveis independentes da vantagem competitiva (crescimento em participação do mercado da firma e rentabilidade da firma) com a variável dependente do desempenho da firma (retorno sobre o capital investido médio).

As Figuras 4, 5 e 6 apresentam, respectivamente, os modelos completo, sem GDP e sem FED RATE, para o desempenho da firma, nos períodos de 2006 a 2008 e 2009 a 2011 (antes e após a crise econômica de 2008), sendo ilustrados os valores dos βs padronizados. Portanto, pode-se concluir que:

 No modelo completo, a covariável mais influente foi uma das variáveis de vantagem competitiva, a LUCRATIVIDADE, sendo que, no período de 2006 a 2008 (pré-crise), a covariável menos influente foi outra variável de vantagem competitiva, a covariável CRESCIMENTO. No período de 2009 a 2011 (pós-crise), a covariável menos influente foi a correspondente ao macroambiente, índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP). Em ambos os períodos, a outra covariável do macroambiente, taxa de juros de longo prazo federal anual (FED RATE), não teve influência significativa sobre o desempenho da firma;

 No modelo sem a covariável do índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP), houve maiores diferenças entre os dois períodos. De 2006 a 2008 (pré-crise), as covariáveis lucratividade, taxa de juros anuais (FED RATE) e crescimento influenciaram positivamente no desempenho da firma, sendo a lucratividade a covariável mais influente. Já no período de 2009 a 2011 (pós-crise), a covariável LUCRATIVIDADE também influenciou o desempenho da firma positivamente, no entanto a influência da covariável FED RATE sobre o desempenho da firma foi negativa, sendo que a variável LUCRATIVIDADE foi a que apresentou a influência mais impactante;

 No modelo sem a covariável FED RATE, as covariáveis LUCRATIVIDADE, GDP e CRESCIMENTO influenciaram positivamente no desempenho da firma, sendo que em

ambos os períodos a covariável mais influente foi a lucratividade da firma. No entanto, no período de 2006 a 2008 (pré-crise), a covariável menos influente foi a crescimento, enquanto no período de 2009 a 2011 (pós-crise) a covariável menos influente foi o índice de crescimento do produto interno bruto anual (GDP).

Com base nos resultados obtidos e em sua análise, desenvolveram-se as seguintes ilustrações para melhor visualização dos modelos aplicados, das correlações das variáveis independentes com a dependente por período (Figuras 4, 5 e 6).

Figura 4 – Modelos completos (beta padronizado) para o desempenho da firma (antes e após 2008)

Figura 5 – Modelos (beta padronizado) sem GDP para o desempenho da firma (antes e após 2008)

Fonte: Elaborada pelo autor.

Figura 6 – Modelos (beta padronizado) sem FED RATE para o desempenho da firma (antes e após 2008)

Fonte: Elaborada pelo autor.

Observa-se que, aplicando todas as variáveis independentes no modelo, as variáveis possuem correlação positiva e significativa com a variável dependente de desempenho da firma (ROICMD). A variável com menor influência no desempenho da firma é a correspondente à variação das taxas de juros básicas da economia norte-americana (FED RATE).

Percebe-se também uma correlação negativa entre a variável FED RATE e o desempenho da firma nos dois momentos do modelo completo, assim como no momento pós-crise no modelo sem a variável GDP. Pode-se concluir por esse panorama que existe alguma correlação das flutuações do macroambiente e da vantagem competitiva no desempenho da firma.

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Neste trabalho, procurou-se colaborar com o debate sobre as influências das flutuações do macroambiente e da vantagem competitiva no desempenho da firma. Para tanto, propôs-se mensurar as influências exercidas pelas flutuações no ambiente econômico na vantagem competitiva da firma; as influências exercidas pelas flutuações no ambiente econômico no desempenho da firma e também as influências da vantagem competitiva no desempenho da firma.

Visando ao alcance desses objetivos, referenciaram-se autores que poderiam colaborar para a compreensão dos fenômenos das flutuações do macroambiente econômico, seus ciclos e momentos de crise, que são características da economia capitalista. Procurou-se também embasamento para as relações do macroambiente com a firma e a correta leitura do ambiente externo como estratégia competitiva da firma. Buscou-se, ainda, estabelecer relações entre a busca por melhores resultados, desempenho e vantagem competitiva pela firma.

Fazendo uso dessa metodologia, buscou-se nos modelos estatísticos compreender as correlações entre as flutuações do macroambiente e os índices de desempenho e vantagem competitiva da firma, no formato de análise quantitativa com dados secundários.

Utilizou-se análise descritiva em uma amostra de 266 empresas listadas na Bolsa de Valores NYSE do setor manufatureiro e cinco variáveis, sendo uma dependente e quatro independentes. As variáveis dependentes eram duas relativas ao macroambiente econômico e duas relativas à vantagem competitiva. A variável dependente era a relativa ao desempenho da firma (ROICMD – retorno sobre capital investido médio).

No estudo realizado, percebeu-se que a trajetória de desempenho (ROICMD) teve uma evolução negativa até o auge da crise econômica, nos anos 2008 e 2009. Depois, houve uma inflexão na curva, tornando-a ascendente. Outro ponto interessante é que, no modelo antes da crise, há um efeito maior da lucratividade em relação ao efeito do crescimento, ocorrendo o oposto após a crise; ou seja, antes da crise o foco estava na lucratividade e após ela estava no

In document The socio-economic conditions of Jordan’s Palestinian camp refugees (sider 41-49)