2.1 En ambisiøs velferdsstat
2.1.4 Sosialarbeidernes mandat
Para atender ao objetivo geral (analisar a relação entre a governança corporativa e o desempenho superior e persistente das empresas de capital aberto listadas na BM&FBOVESPA), as relações entre as variáveis IGC e DSPF e IGC e DSPV são analisadas através do teste de correlação (não paramétrico de Spearman ou o teste paramétrico de Pearson, dependendo da normalidade dos dados). Destaca-se que, para fins de atender ao objetivo geral, analisa-se a correlação entre a governança e o desempenho superior e persistente (para cada medida de desempenho) no conjunto de empresas do grupo 1.
A correlação verifica se duas variáveis estão relacionadas e o grau de associação entre as variáveis. Martins e Domingues (2001, p. 485) elucidam que a correlação “[...] está complementarmente isenta de qualquer implicação de causa e efeito. O fato de duas variáveis aumentarem ou diminuírem juntas não implica que uma delas tenha algum efeito direto, ou indireto, sobre a outra”. A análise de correlação (paramétrica ou não paramétrica) aplicada nesta pesquisa depende da normalidade ou não dos dados.
Para verificar a normalidade dos dados, faz-se uso do teste de Kolmogorov-Smirnov, que consiste em “um teste de aderência que compara a distribuição de frequência acumulada de um conjunto de valores observados da amostra com uma distribuição esperada ou teórica” (FÁVERO et al., 2009, p. 112), e tem como objetivo, portanto, verificar se os dados tem origem em uma população de distribuição normal (FIELD, 2009; CORRAR; PAULO; DIAS FILHO, 2014). Embora menos relatado, o teste de Shapiro-Wilk é uma alternativa mais precisa em relação ao teste de Kolmorogov-Smirnov, que, às vezes, fornece uma aproximação de 0,2 para significância, enquanto o Shapiro-Wilk fornece valores com significância exata, embora seja afetado por amostras grandes, nas quais pequenos desvios da normalidade geram resultados significativos (FIELD, 2009).
Segundo Moore (2007), a correlação demonstra a relação, positiva ou negativa, e o grau dessa relação entre duas variáveis quantitativas. Quanto ao grau de relação entre as variáveis, Dancey e Reidy (2006) versam que, se o coeficiente for até 0,30 considera-se uma relação fraca, se for entre 0,40 até 0,60 é considerada uma relação moderada, e se for maior que ou igual 0,70 é considerado uma relação forte.
Dessa forma, o teste de correlação permite verificar a hipótese da pesquisa de que a adoção de melhores práticas de governança corporativa tem relação com o desempenho superior e persistente nas empresas de capital aberto listadas na BM&FBOVESPA, tendo assim, as seguintes hipóteses:
H1a – O nível de governança (IGC) está relacionado ao desempenho superior e
persistente, na abordagem econômica de desempenho financeiro (DSPF).
H1b – O nível de governança (IGC) está relacionado ao desempenho superior e
persistente, na abordagem econômica de valor de mercado (DSPV).
A Análise de Correspondência é utilizada para atender ao primeiro objetivo específico – analisar a associação entre a governança corporativa e o desempenho superior e persistente, segundo o perfil das empresas da população.
A análise de correspondência (AC) “é um método de análise de dados para a representação de dados tabulares graficamente” (GREENACRE, 2007, p. 1), sendo uma abordagem composicional com o objetivo de agrupar variáveis associadas em um conjunto definido de atributos, tendo como resultado uma representação das relações entre categorias das variáveis em um mapa perceptual, também denominada análise de homogeneidade (HAIR JUNIOR et al., 2009). Destarte, para esse objetivo, as variáveis governança corporativa e desempenho superior e persistente foram categorizadas em quartis, para se associarem aos setores de atuação, no primeiro teste, e à estrutura de propriedade, no segundo teste.
Como observado por Cardoso (2013) e Nascimento et al. (2013), a utilização da análise de correspondência simples (Anacor) se justifica por permitir que sejam feitas análises de relações entre duas variáveis, na análise visual, não apenas de forma individual em linha ou colunas, mas também de forma conjunta, considerando as variáveis em linha e coluna. Para tanto, faz-se necessário aplicar o teste Qui-quadrado, que é pressuposto desta análise, a fim de verificar a existência de associação entre as variáveis estudadas (GREENACRE, 2007; BRUNI, 2012 NASCIMENTO et al., 2013; AZEVEDO et al., 2014).
De acordo com Hair Junior et al. (2009), este método analisa dados em uma tabela de contingência, que compara as frequências reais das células da tabela com as frequências esperadas das mesmas, baseado nas probabilidades marginais de linha e coluna, utilizadas pela análise de correspondência para padronizar os valores de frequência da tabela de contingência e formar a base para associação ou similaridade. Segundo os autores, este método tem como principal objetivo agrupar variáveis altamente associadas, tendo como
consequência a redução do número de variáveis preditoras do modelo e a representação das relações entre as categorias das variáveis em um mapa perceptual.
Na sequência, através da análise de correspondência múltipla, também denominada análise de homogeneidade ou Homals (FAVERO; MARTINS; LIMA, 2007; MURCIA et al., 2008; HAIR JUNIOR et al., 2009), verifica-se a associação entre as categorias criadas em cada variável por meio de um mapa perceptual.
Conforme ressalta Iezzi (2005), a aplicação de várias análises de correspondências simples (Anacor) possibilita a separação das variáveis que efetivamente apresentam associação (duas a duas) para a futura inclusão em uma análise de homogeneidade (Homals) para o conjunto de variáveis simultaneamente.
Portanto, o teste Qui-quadrado trata da análise das seguintes combinações de pares de variáveis, considerando:
a) Governança corporativa, desempenho superior e persistente e setor de atuação: a.1. Para o grupo 1 de empresas com desempenho superior e persistente, na
métrica financeira: teste entre IGC e DSPF, IGC e setor de atuação, e DSPF e setor de atuação;
a.2. Para o grupo 1 de empresas com desempenho superior e persistente, na métrica de valor de mercado: IGC e DSPV, IGC e setor de atuação, e DSPV e setor de atuação;
b) Governança corporativa, desempenho superior e persistente e estrutura de propriedade:
b.1. Para o grupo 1 com empresas de desempenho superior e persistente, na métrica financeira: IGC e DSPF, IGC e estrutura de propriedade, e DSPF e estrutura de propriedade;
b.2 Para o grupo 1 com empresas de desempenho superior e persistente, na métrica de valor de mercado: IGC e DSPV, IGC e estrutura de propriedade, e DSPV e estrutura de propriedade.
Para o teste de interdependência do Qui-quadrado, têm-se as seguintes hipóteses para esta pesquisa, testadas pela Anacor:
H2a – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
H2b – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
persistente por valor de mercado (DSPV) das empresas.
Para a Homals, têm-se as seguintes hipóteses para este estudo:
H3a – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
persistente financeiro (DSPF) das empresas e setor de atuação.
H3b – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
persistente por valor de mercado (DSPV) das empresas e setor de atuação.
H4a – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
persistente financeiro (DSPF) das empresas e estrutura de propriedade.
H4b – O nível de governança (IGC) está associado ao desempenho superior e
persistente por valor de mercado (DSPV) das empresas e estrutura de propriedade.
Para Gouvêa, Prearo e Romeiro (2012), a análise de correspondência múltipla, dentre as técnicas estatísticas de análise multivariada na categoria de agrupamento de objetos ou variáveis, tem como premissas o número de categorias por variável maior ou igual a três e o tamanho da amostra adequado.
Para a associação entre governança corporativa, desempenho superior e persistente e setor de atuação, ressalta-se a utilização da classificação do setor econômico da BM&FBOVESPA, com base nos testes preliminares para análise na inclusão da associação pela Homals.
Para associar a governança corporativa, desempenho superior e persistente e a estrutura de capital (ou estrutura de propriedade), através de uma avaliação dos acionistas diretos e indiretos da empresa, utilizou-se uma classificação de estrutura de capital semelhante à de Okimura, Silveira e Rocha (2007) – que adaptou a classificação de Pedersen e Thomsen (1997) – com cinco classes, de acordo com o tipo de controlador, definido pelo IBGC (2008), ampliada por Silveira, Barros e Famá (2008) e utilizada por Caixe e Krauter (2013), comportando as seis categorias:
a) Propriedade privada estrangeira: quando uma multinacional ou grupo de investidores de origem estrangeira é o maior acionista da empresa;
b) Propriedade estatal: quando o maior acionista da empresa é o Estado (União, Estados ou Municípios);
c) Propriedade privada nacional: quando um grupo de investidores de origem nacional é o maior acionista da empresa, não sendo os investidores fundadores ou herdeiros da empresa;
d) Propriedade familiar: quando a família fundadora ou um único investidor é o maior acionista da empresa. Neste caso, incluem-se os controles exercidos por fundações ou por holdings que representam os fundadores ou herdeiros da empresa;
e) Propriedade por fundos de pensão: quando um fundo de pensão é o maior acionista da empresa;
f) Propriedade por instituições financeiras: quando uma instituição financeira é a maior acionista da empresa.
Para determinar a estrutura de propriedade do capital das empresas, foi realizada uma pesquisa documental (MARTINS; THEÓPHILO, 2009), tomados por base os dados do Formulário Cadastral e do Formulário de Referência, disponibilizados no portal eletrônico da BM&FBOVESPA e CVM. No Formulário de Referência, foram considerados os itens “8. Grupo econômico” e “15. Controle”, prevalecendo o subitem 15.1/2, para classificação da composição acionária, considerando, quanto ao país de origem do capital, o primeiro nível da estrutura acionária; e, para determinação se empresa familiar, toda a estrutura acionária.
Observou-se, também, aspectos da estrutura de propriedade, quanto ao tipo de controle, conforme classificação adaptada do IBGC (2009), sendo: Definido, quando a quantidade de acordos de acionistas ou controle comum possa favorecer controle majoritário, desta forma com controle de 50% das ações de controle; Difuso, quando, embora com controle, o mesmo é decorrente de menos de 50% das ações; e Pulverizado ou Disperso ocorre quando não há acordo de controle e nem há grupo acionista que exerça o controle de forma permanente.
O teste de diferenças entre médias de duas amostras (STEVENSON, 2001; FREUND, 2006; FIELD, 2009; BRUNI, 2011, 2012) é utilizado para atender ao segundo objetivo específico. “O teste de duas amostras é usado para decidir se as médias de duas populações são iguais” (STEVENSON, 2001, p. 240). Assim, primeiro, aplica-se o teste de Kolmogorov- Smirnov para verificar a normalidade dos dados. Após essa verificação, utiliza-se o teste t, caso a distribuiçao dos dados seja normal, ou o teste de Mann-Whitney, no caso contrário (FIELD, 2009; BRUNI, 2012). O teste de diferença entre médias verifica se existe diferença na adoção das práticas de governança corportiva entre dois grupos de empresas: o grupo 1,
empresas que apresentam desempenho superior e persistente, e o grupo 2, empresas que não apresentam esse desempenho. Ressalta-se a aplicação de dois testes, para cada proxy de desempenho, ROAS e VMS.
O teste estatístico de diferenças entre médias atende, portanto, o objetivo específico de examinar se existe diferença de práticas de governança corporativa entre as empresas que possuem desempenho superior e persistente e as empresas que não possuem tal desempenho. Para tanto, têm-se as seguintes hipóteses:
H5a – Existe diferença estatisticamente significante de IGC entre as empresas que
apresentam ROAS superior e persistente (DSPF) das empresas que não o apresentam.
H5b – Existe diferença estatisticamente significante de IGC entre as empresas que
apresentam VMS superior e persistente (DSPV) das empresas que não o apresentam.
O Quadro 12 resume os tratamentos aplicados às variáveis adotadas nesta pesquisa, para consecução de seus objetivos, considerando as subdivisões das hipóteses para atender aos objetivos da pesquisa, relacionados às abordagens de desempenho superior e persistente.
Quadro 12 – Resumo do tratamento dos dados
Objetivo Hipótese Variável Pressuposto estatístico Tratamento Estatístico de validade Referência
Objetivo geral H1a – Relação entre governança corporativa e desempenho superior e persistente financeiro IGC e DSPF (grupo 1 DSPF) Kolmogorov- Smirnov (normalidade) Correlação de Pearson ou Spearman p-value H1b – Relação entre governança corporativa e desempenho superior e persistente por valor de
mercado IGC e DSPV (grupo1 DSPV) 1º objetivo específico H2a – Associação entre governança e desempenho superior e persistente financeiro IGC e DSPF (grupo 1 DSPF) Qui-quadrado
(interdependência) Anacor p-value H2b – Associação entre
governança e desempenho superior e persistente por
valor de mercado IGC e DSPV (grupo 1 DSPV) H3a – Associação entre governança, desempenho superior e persistente financeiro e setor de atuação IGC, DSPF e setor de atuação (grupo 1 DSPF) Qui-quadrado a cada par de
variáveis Homals p-value H3b – Associação entre
governança, desempenho superior e persistente pelo valor de mercado e setor de
atuação
IGC, DSPV e setor de atuação (grupo 1 DSPV)
Objetivo Hipótese Variável Pressuposto estatístico Tratamento Estatístico de validade Referência H4a – Associação entre governança, desempenho superior e persistente financeiro e estrutura de propriedade IGC, DSPF e estrutura de propriedade (grupo 1 DSPF) H4b – Associação entre governança, desempenho superior e persistente por
valor de mercado e estrutura de propriedade IGC, DSPV e estrutura de propriedade (grupo 1 DSPV) 2º objetivo específico H5a – Diferença de
governança entre empresas com e sem desempenho superior e persistente, pelo
enfoque financeiro IGC (grupo 1 DSPF e grupo 2 sem DSPF) Kolmogorov-Smirnov ou Shapiro-Wilk (normalidade) Teste de média ou teste de Mann- Whitney p-value H5b – Diferença de
governança entre empresas com e sem desempenho superior e persistente, pelo
valor de mercado
IGC (grupo 1 DSPV
e grupo 2 sem DSPV) Fonte: Elaborado pelo autor.
Vale observar que, para os testes preliminares (pressupostos) de normalidade, a aceitação ou, mais apropriadamente, a não rejeição da hipótese nula confirma a distribuição normal (FIELD, 2009; CORRAR; PAULO; DIAS FILHO, 2014); enquanto que, para o teste do Qui-quadrado para interdependência, a rejeição da hipótese nula significa que as variáveis são associadas (BRUNI, 2011, 2012). Nestas situações, teve-se nível de significância predominante assumida nesta pesquisa de 5%, e, alternativamente, de 10%, para o teste Qui- quadrado.
Em relação à validade da análise estatística principal para consecução do objetivo geral, ou seja, a avaliação estatisticamente significante na correlação, o p-value ou nível descritivo deve ser menor que o nível de significância, i.e., (STEVENSON, 2001; FREUND, 2006; BRUNI, 2011, 2012), assumido nesta pesquisa, preferencialmente, em 0,05 (5%), e, alternativamente, em 0,01 (1%). Foram também incluídas as variáveis ROAS e VMS, para análises parciais com o nível de governança corporativa (IGC).
Quanto aos objetivos específicos, na análise de correspondência, a validade é dada pela própria premissa, i.e., pelo teste Qui-quadrado, para validar a análise do mapa perceptual (IEZZI, 2005; FAVERO; MARTINS; LIMA, 2007; GREENACRE, 2007; MURCIA et al., 2008; HAIR JUNIOR et al., 2009; NASCIMENTO et al., 2013; AZEVEDO et al., 2014). Para o teste de média, tendo a hipótese nula como igualdade de média das populações, o p- value deve ser menor que o nível de significância (STEVENSON, 2001; FREUND, 2006;
BRUNI, 2011, 2012), assumido, nesta pesquisa, como 5% e, alternativamente, em 1%, para apresentar diferenciação do nível de governança entre as empresas com e sem desempenho superior e persistente, consideradas nos grupos 1 e 2, respectivamente, através das métricas econômicas no enfoque financeiro e no de valor de mercado.
Para o processamento dos dados, foram utilizados a planilha eletrônica Microsoft Excel® e o software estatístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)®.