5.3 Sammenligning av regnbed
5.3.1 Modellens presisjon
H5: ARRANJO é positivamente relacionado com custos de mensuração
(ASYQUA) e com impacto econômico (IE).
Segundo os coeficientes da equação 7, β1(-0,189, NS), β2 (0,555, 1%), β3 (-0,094; NS), respectivamente
ASYQUA, IE e INC, apenas IE tem positiva e significativa implicação na ida do arranjo do lado mais contratual, para o lado mais relacional.
Assim, quanto maior impacto econômico maior a probabilidade de o arranjo ser organizado via quase-hierarquia. Confirmada a hipótese em relação ao IE.
Não negando o efeito que ASYQUA e INC teriam, pode ser interpretado que, na presença de IE, é tal o impacto da falha que ele leva o arranjo para o extremo relacional, com muito mais força que o custo de mensuração. Isso porque, independente do custo de mensuração do atributo, sua falha é tão custosa que a firma prefere alocá-la, até de forma não eficiente, a correr o risco de grandes perdas.
Foram realizados testes dentro dos grupos de transações para cada arranjo típico, porém com a redução das observações, os resultados não foram esclarecedores. Fica, como sugestão, que seja ampliada a pesquisa dentro de um mesmo tipo de arranjo para ver a movimentação micro, a substituição de mecanismos de ordenamento privado, entre eles. Pois até o momento já foi observado que entre mecanismos privados e públicos existe tal substituição. Os coeficientes da regressão são apresentados na Tabela 3, ao final do capítulo.
6.4...Performance vs Alinhamento
H6: A performance na conformidade do serviço (CONFOR) é negativamente
relacionada com custo de mensuração (ASYQUA) e incerteza (INC).
H7: A performance na conformidade do serviço (CONFOR) é negativamente
relacionada com o desalinhamento do arranjo (MISALIGN) e negativamente relacionada com a relação de simbiose (SIMBIOSE).
A equação 8, tem R2 pouco significante. Porém vale observar alguns pontos. O primeiro deles é o fato de as características da transação não afetarem a performance. O que está sendo observado nos testes é que a performance não é sensível à natureza da transação, isso seria possível se os arranjos absorvessem plenamente esse efeito, ou se a performance medida não fosse plenamente o reflexo da performance desempenhada pelo terceiro, ou ainda o efeito fosse absorvido por outro fator. Pela baixa explicação da regressão não é possível concluir, porém a hipótese é de que a relação de simbiose seja uma dessas possibilidades.
A falta de alinhamento da transação em relação à forma como deveria estar organizada, segundo a teoria, impacta negativamente na performance, como mostra o coeficiente na variável MISALIGN β1 (-0,056, 1%). O que concorda com a hipótese 7.
A recursividade, utilizada como variável de controle, ϕ2 (0,056, 1%), é positiva e
significativamente relacionada com a performance. Não foi prevista na hipótese. A recursividade é fonte para estabilização de processos e desenvolvimento de mecanismos de ordenamento privado, como trust e reputação, assim como permite ganhos de troca de informação e possibilita atuação de supervisão, no momento em que muitos desses fornecedores estão localizados no interior da Usina.
A SIMBIOSE não é significativa, porém o efeito combinado com MISALIGN aponta que a simbiose atenua o impacto do desalinhamento na performance da transação. Similar ao já exposto anteriormente, representa-se, graficamente na ilustração a seguir, esse efeito.
Para ASYQUA, INC, RECUR constantes ψ1
misaligni
performancei
β0 β1
Para ASYQUA, INC, RECUR constantes ψ1
misaligni
performancei
β0 β1
Ilustração 20: Impacto da simbiose atenuando a perda de performance.
Na Ilustração 20, a simbiose, pelo coeficiente ψ1 (0,044, 1%), atenua o efeito do desalinhamento
na performance. A hipótese H7, como anteriormente formulada, é refutada já pelo baixo poder
explicativo, contudo, destaca-se, sem pretensão de validação, o efeito da simbiose atenuando o impacto do desalinhamento do arranjo quando testado o efeito combinado.
Equações: 1(a) 1(b) 2 3(a) 3(b) 4 Variável dependente COMPLETUDE CONTROLE
Amostra Toda Toda Toda Toda Toda Toda
Técnica OLS TOBIT TOBIT OLS TOBIT TOBIT
β0 -0.025 0.4509 0.458 0.059 0.471 0.459 (0.135) (0.011) (0.011) (0.230) (0.014) (0.015) β1ASYQUAi -0.520 Ê -0.095 Ê -0.082 Ê 0.331 Ê 0.116Ê 0.104 Ê (0.096) (0.011) (0.012) (0.082) (0.014) (0.015) β2IEi 0.104 0.0187 0.003 -0.109 -0.046Ê -0.025 (0.103) (0.011) (0.012) (0.095) (0.015) (0.015) β3INCi 0.147 { 0.0259 g 0.024 { -0.052 -0.018 -0.027 g (0.086) (0.010) (0.013) (0.075) (0.013) (0.016) ϕ1K i -0.032 -0.004 0.028 0.006 (0.074) (0.010) (0.058) (0.013) α1RECUR i -0.353 Ê -0.037 Ê 0.328 Ê 0.029{ (0.135) (0.015) (0.124) (0.020) λ1RECURi ASYQUAi -0.043 g -0.019 { 0.013 g 0.035g (0.092) (0.013) (0.072) (0.471) Ψ1ASYQUAi INCi 0.005 0.014 (0.011) (0.014) Ψ2ASYQUAi IEi -0.023 g 0.013 (0.012) (0.016) R2 0.550 0.503 0.403 0.648 0.480 0.374 R2 ajustado 0.506 0.455 0.354 0.613 0.430 0.323 Log likelihood -80.073 73.719 66.333 -70.063 54.561 47.136 Sig. F-statistic 0.000 - - 0.000 - - N 80 80 80 80 80 80 1. Nível de significância: Ê - significante a 1%; g - significante a 5%; { - significante a 10%
2. Nas variáveis explicativas, a significância foi testada para cauda única. Nas variáveis de controle e dummy duas caudas.
3. Desvios-padrão entre parênteses.
4. Nas regressões OLS o teste Durbin Watson apontou autocorrelação, tratada por termo autoregressivo de primeira ordem. Com significância de 5%, 1, 48 ≤ ρ ≤ 2,19, rejeitou-se em todos os testes Ho de existência
de autocorrelação (GUJARATI, 2000, p.824).
5. Para regressões TOBIT o software (Eviews) corrigiu automaticamente o efeito de autocorrelação.
6. β0 - Intercepto, β- coeficiente angular de variáveis
explicativas, ϕ - coeficiente angular de variáveis de controle, α - intercepto de dummy, λ - coeficiente angular de termo dummy., Ψ - coeficiente angular de termos combinados.
7. Tabelas detalhadas no apêndice G.
Tabela 2: Coeficientes das regressões para Modelo 1 (Hipóteses H3 e H4)
Equações: 5(a) 5(b) 5(c) 5(d) 6(a) 6(b)
Variável dependente INCENTIVO
Amostra Toda Parcial(A) Toda Parcial(A) Toda Parcial(A)
Técnica OLS OLS TOBIT TOBIT TOBIT TOBIT
β0 -0.056 -0.619 0.041 0.077 0.081 0.046 (0.281) (0.286) (0.012) (0.006) (0.006) (0.010) β1ASYQUAi -0.003 0.176 0.014Ê -0.021 -0.021Ê 0.015 (0.088) (0.155) (0.011) (0.007) (0.006) (0.010) β2IEi 0.120 0.280{ 0.037Ê 0.027Ê 0.021Ê 0.012 (0.101) (0.146) (0.007) (0.007) (0.006) (0.011) β3INCi -0.060 -0.083 -0.018 -0.006Ê 0.003 -0.006 (0.080) (0.106) (0.006) (0.006) (0.006) (0.010) ϕ1K i -0.013 0.021 0.003 -0.002 -0.003 0.002 (0.062) (0.076) (0.005) (0.006) (0.006) (0.005) α1RECUR i 0.084 0.058 0.001 0.007 (0.132) (0.385) (0.023) (0.009) λ1RECURi ASYQUAi -0.020 -0.055 -0.012g -0.015 (0.076) (0.222) (0.019) (0.008) Ψ1ASYQUAi INCi -0.020{ -0.009 (0.006) (0.009) Ψ2ASYQUAi IEi 0.009Ê 0.023g (0.006) (0.011) R2 0.590 0.515 0.230 0.412 0.344 0.445 R2 ajustado 0.549 0.428 0.156 0.307 0.280 0.345 Log likelihood -76.004 -47.171 112.833 74.234 117.461 74.992 Sig. F-statistic 0.000 0.000 - - - - N 80 47 80 47 80 47 1. Nível de significância: Ê - significante a 1%; g - significante a 5%; { - significante a 10%
2. Nas variáveis explicativas, a significância foi testada para cauda única. Nas variáveis de controle e dummy duas caudas.
3. Desvios-padrão entre parênteses.
4. Nas regressões OLS o teste Durbin Watson apontou autocorrelação, tratada por termo autoregressivo de primeira ordem. Com significância de 5%, 1, 48 ≤ ρ ≤ 2,19, rejeitou-se em todos os testes Ho de existência de
autocorrelação (GUJARATI, 2000, p.824).
5. Para regressões TOBIT o software (Eviews) corrigiu automaticamente o efeito de autocorrelação.
6. β0 - Intercepto, β - coeficiente angular de variáveis
explicativas, ϕ - coeficiente angular de variáveis de controle, α - intercepto de dummy, λ - coeficiente angular de termo dummy., Ψ - coeficiente angular de termos combinados.
7. Tabelas detalhadas no apêndice G.
Tabela 3: Coeficientes das regressões para Modelo 2 (Hipótese H5)
Equação 7
Variável dependente ARRANJO
Amostra Toda
Técnica ORDERED PROBIT
β1 ASYQUAi -0.189 (0.132) β2 IEi 0.555 Ê (0.137) β3 INCi -0.094 (0.133) ω1 LIMITE2(A) -0.914 Ê (0.167) ω2 LIMITE3(A) 0.634 Ê (0.160) Log likelihood -73.734 Probability(LR stat) 0.000 N 80 1. Nível de significância: Ê - significante a 1%; g - significante a 5%; { - significante a 10%
2. Nas variáveis explicativas, a significância foi testada para cauda única. Nas variáveis de controle e dummy duas caudas.
3. Desvios-padrão entre parênteses.
4. β - coeficiente angular de variáveis explicativas, ω - coeficiente angular dos limites das faixas de probabilidade de ocorrência de cada valor da variável dependente. 5. Ajuste da regressão pela minimização dos critérios de
Akaike Shwarz, Hannan-Quin, e a diferença Log Likelihood - Restr.LL. Ver detalhes apêndice G. Onde Restr. LL é a maximização da função Log Likelihood quando todos coeficientes (exceto o intercepto) estão restritos a zero. 6. LR statistic e Probability (LR stat) são respectivamente
equivalentes a F statistic e p-value aplicados à Ordered Probit, e apontam a significância do modelo.
7. Tabelas detalhadas no apêndice G.
Obs. (A): Valores limites da função que dividem as probabilidades de ocorrência de cada arranjo j (j =1 a 3).
Quadro 10: Cálculo da variável MISALIGN.
A partir da estimação dos coeficientes da Equação 7, determina-se a probabilidade de ocorrência da transação i sob o arranjo 1, 2 ou 3. Sendo que a transação está organizada sob o arranjo j, na realidade. As equações de determinação são:
ARRANJO f
i = β1ASYQUAi +β2IEi + β3INCi
Em que: ARRANJO f
i – é o arranjo provável para transação i.
Com os limites - LIMITE2 e LIMITE3. – das faixas de probabilidade para ocorrência de cada arranjo (1, 2 ou
3) a subtração dá a probabilidade de ocorrência de cada arranjo: Pr (ARRANJOi = 1) = Z (ω1 – ARRANJO f i)
Pr (ARRANJOi = 2) = Z (ω2 - ARRANJO f i) - Z (ω1 - ARRANJO f i)
Pr (ARRANJOi = 3) = 1 - Z (ω2 - ARRANJO f i)
Substituindo os coeficientes encontrados na regressão da equação 7, tem-se: ARRANJO f
i = -0.1895435684 ASYQUAi - 0.09435669974 IEi + 0.5555004553 INCi
Pr (ARRANJOi = 1) = Z (-0.9140236074 – ARRANJO f i)
Pr (ARRANJOi = 2) = Z (0.6340026141- ARRANJO f i) - Z (-0.9140236074 - ARRANJO f i)
Pr (ARRANJOi = 3) = 1 - Z (0.6340026141- ARRANJO f i)
Determinada a probabilidade de ocorrência do arranjo:
Tabela 4: Coeficientes das regressões para Modelo 3 (Hipóteses H6, H7)
Equação 8
Variável dependente CONFOR
Amostra Toda Técnica TOBIT β0 0.784 (0.016) β1 MISALIGNi -0.056 Ê (0.016) β2 SIMBIOSEi 0.002 (0.017) Ψ1 MISALIGNi SIMBIOSEi 0.044 Ê (0.016) β3 ASYQUAi 0.009 (0.017) ϕ1 INCi -0.012 (0.017) ϕ2 RECUR i 0.056Ê (0.017) R2 0.281067 R2 ajustado 0.211171 Log likelihood 40.14079 Sig. F-statistic - N 80 1. Nível de significância: Ê - significante a 1%; g - significante a 5%; { - significante a 10%
2. Nas variáveis explicativas, a significância foi testada para cauda única. Nas variáveis de controle e dummy duas caudas.
3. Desvios-padrão entre parênteses.
4. β0 - Intercepto, β- coeficiente angular de variáveis
explicativas, ϕ - coeficiente angular de variáveis de controle, Ψ - coeficiente angular de termos combinados.
5. Tabelas detalhadas no apêndice G.
6. A variável MISALIGN é a diferença entre 1 e a probabilidade da transação ocorrer naquele arranjo. Sendo que a probabilidade de ocorrência do arranjo foi estimada pela equação 7, originada no modelo 2. Veja quadro referência à construção da variável no citado modelo.