Análise Fatorial das Fontes de Financiamento Durante a Gestão

A análise fatorial do curso dos negócios foi conduzida com as 12 variáveis indicadas no questionário (apresentado no Apêndice A).

O teste Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) apresentou valor de 0,663, não considerado medíocre, mas aceitável, de acordo com Hair et al. (2006), por apresentar valor acima de 0,5.

Assistênci a Familiar Poupança ou Fundo Pessoal Emprésti mos e crédito no mercado Empresti mo no nome da empresa Empresti mo no nome dos socios Governo/S ubvençõe s Fornecedo res Investidor - anjo Microcrédit o Capital de Giro Assistência Familiar ,176a ,801 ,428 ,450 ,237 ,133 ,626 ,126 -,033 ,384 Poupança ou Fundo Pessoal ,801 ,241a ,467 ,488 ,264 ,204 ,706 ,107 ,040 ,465 Empréstimos e crédito no mercado ,428 ,467 ,295a ,267 -,040 ,109 ,334 ,111 ,028 -,025 Empréstimo no nome da empresa ,450 ,488 ,267 ,054a ,127 ,120 ,385 ,072 ,035 ,278 Empréstimo no nome dos sócios ,237 ,264 -,040 ,127 ,295a ,063 ,220 ,040 ,017 ,104 Governo/Subvenções ,133 ,204 ,109 ,120 ,063 ,121a ,176 ,023 ,029 ,120 Fornecedores ,626 ,706 ,334 ,385 ,220 ,176 ,107a ,023 ,055 ,397 Investidor - anjo ,126 ,107 ,111 ,072 ,040 ,023 ,023 ,322a _{,001 -,047} Microcrédito -,033 ,040 ,028 ,035 ,017 ,029 ,055 ,001 ,677a _,043 Capital de Giro ,384 ,465 -,025 ,278 ,104 ,120 ,397 -,047 ,043 ,259a Anti-image Matrices Anti-image Correlation

Tabela 21 - Teste KMO da Análise Fatorial de Fontes de Financiamentos na Gestão (1)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,663 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 221,630

Df 66

Sig. ,000

Fonte: dados da pesquisa (2017).

Ainda assim, o teste apresentou significância e aceitação mínima para condução da análise. Quando os valores do teste de KMO se apresentam acima de 0,5, mas abaixo de 0,7, é recomendável que se faça análise de outras saídas do teste e verificar se determinadas variáveis estão enfraquecendo o poder do teste. Nesse caso, foram encontrados 4 fatores que não apresentaram definição distinta acerca das variáveis pertencentes a eles.

Partiu-se, então, para uma análise confirmatória, pré-estabelecendo-se a existência de 3 fatores. Espera-se que haja fatores relacionados aos fatores de financiamentos internos e externos. Entretanto, a utilização de 3 fatores, ao invés de 2, pode explicar melhor a variância.

Destarte, ao invés de se observar os eigenvalues ou autovalores para definição do número dos fatores (que, pelo critério de Kaiser, devem ser aqueles superiores a 1), a análise será conduzida com 3 fatores pré-definidos.

O resultado do teste KMO para essa análise está apresentado na tabela 45.

Tabela 22 - Teste KMO da Análise Fatorial de Fontes de Financiamentos na Gestão (2)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,635 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 185,940

Df 66

Sig. ,000

Fonte: dados de pesquisa (2017).

O resultado, se comparado com o critério de eigenvalue, apresentou uma um valor menor em 0,028 (0,663-0,635). Ainda assim, o valor do teste é considerado “de pobre adequação”, embora atenda ao limite estipulado por Hair et al. (2006) de > 0,5. A variância explicada nesse teste foi de 47,2%, considerada baixa.

Uma das variáveis que estava contemplada na análise era “outras formas”, que, por ser muito abrangente, não auxiliaria na redução aos fatores, optando-se por sua retirada para condução de nova análise.

Dessa vez, o teste KMO apresentou um resultado pouco superior ao anterior (0,647, diante de 0,635 do passado).

Tabela 23 - Teste KMO da Análise Fatorial de Fontes de Financiamentos na Gestão (3)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,647 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 175,279

Df 55

Sig. ,000

Fonte: dados da pesquisa (2017).

A variância explicada, antes de 47,2%, passou para 49,2%, ainda inferior ao adequado (sugere-se aproximadamente 60%). Por conseguinte, foram analisadas as comunalidades para verificar quais variáveis apresentavam valores muito reduzidos. Foram encontradas as variáveis “Governo/Subvenções” (0,267) e “Leasing/Arrendamento” (0,258). A variável “Investidor- anjo” também apresentou valor baixo (0,372), mas se optou apenas pela retirada das duas primeiras, já que a exclusão de variáveis da análise fatorial influencia os valores de todas as variáveis quando da reanálise.

Com a retirada das duas variáveis, foi obtido o seguinte resultado para o teste de KMO:

Tabela 24 - Teste KMO da Análise Fatorial de Fontes de Financiamentos na Gestão (4)

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,666 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 184,647

Df 36

Sig. ,000

Fonte: dados da pesquisa (2017).

Verifica-se que o valor do teste de KMO encontrado foi superior ao resultado obtido quando da primeira análise (tabela 44), indicando uma tendência, tímida, de adequação à AF. Cabe ressaltar que esse valor ainda padece de baixa explicação, mas aceitável de acordo com Hair et al. (2006).

A justificativa para esse ser o melhor modelo também se dá pela variância explicada pelos fatores dispostos (pré-definidos como 3), que foi de 59,53%, adequando-se ao preconizado por Hair et al (2006), no que tange à possibilidade de utilização da variância para a determinação do número de fatores existentes. Esse resultado corrobora, ademais, o critério de Kaiser, que recomenda a retenção de fatores apenas para aqueles que apresentarem eigenvalue superior a 1. A tabela 48 apresenta esse resultado:

Tabela 25 - Variância Explicada – Fontes de Financiamento na Gestão

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of

Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2,674 29,711 29,711 2,674 29,711 29,711 2,185 24,276 24,276 2 1,647 18,299 48,010 1,647 18,299 48,010 1,939 21,542 45,818 3 1,037 11,527 59,537 1,037 11,527 59,537 1,235 13,719 59,537 4 ,831 9,234 68,771 5 ,771 8,566 77,337 6 ,667 7,406 84,743 7 ,573 6,368 91,111 8 ,490 5,443 96,554 9 ,310 3,446 100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Observe-se, o Scree Plot, que demonstra graficamente o critério de seleção por eigenvalue, por meio da figura 23.

Figura 22 - Matrizes Anti-Imagem da Análise Fatorial das Fontes de Financiamento Iniciais

Fonte: dados da pesquisa (2017).

A linha na posição do valor 1 indica que o número de fatores é adequado quando representado por 3 fatores.

Atendendo, portanto, a ambas recomendações (critério de Kaiser e de 60% da variância), pode-se dizer que o modelo é adequado à AF.

Por fim, tem-se os fatores encontrados pela Rotated Component Matrix, apresentados na tabela 49.

Tabela 26 - Matriz Rotacionada dos Componentes

Rotated Component Matrixa

Component

1 2 3

Microcrédito na gestão ,816

Amigo na gestão ,802

Investidor - anjo na gestão ,632 Empréstimo no nome dos sócios na gestão ,604

Empréstimo no nome da empresa na gestão ,844 Empréstimos e crédito no mercado na gestão ,723

Fornecedores na gestão ,697

Poupança ou Fundo Pessoal na gestão ,835

Assistência Familiar na gestão ,619

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.

Fonte: dados da pesquisa (2017).

Três fatores são identificados: fator 1 – financiamento com participação de outros; fator 2 – financiamento externo, e fator 3 – recursos internos. Os fatores foram evidenciados na tabela 50. Tais fatores serão utilizados na análise das hipóteses do estudo.

Tabela 27 - Fatores Encontrados para as Fontes de Financiamento na Gestão

Fator Variáveis

Fator 1 Financiamento com participação de outros • Microcrédito

• Amigo • Investidor-anjo

• Empréstimos em nome dos sócios

Fator 2 Financiamento externo • Empréstimo no nome da empresa

• Empréstimo e crédito no mercado • Fornecedores

Fator 3 Recursos internos • Recurso Pessoal

• Assistência Familiar

O fator 1 foi denominado “financiamento com participação de outros”, visto que, em todas as variáveis, há a característica de envolvimento com pessoas externas ao negócio para obtenção dos recursos, inclusive no microcrédito. Essa modalidade de crédito, como contemplado em seção posterior (ver seção 4.2.3.2, da entrevista com agentes de crédito), necessita de um aval solidário, ou seja, é necessária a formação de um grupo de tomadores para

obter o recurso. Além disso, os juros nessa modalidade são baixos, o que descaracteriza o aspecto dos juros bancários elevados.

O fator 2 é denominado de financiamento externo, sendo os créditos obtidos em instituições financeiras ou empresas fornecedoras de matéria prima. Esta última é comumente utilizada no polo de confecções, sobretudo pelos prazos estendidos de pagamento.

O fator 3 é composto por duas variáveis: recursos pessoais e familiares. De acordo com Mac an Bhaird (2010), essas duas fontes são consideradas fontes internas de recursos e são comuns em estágios iniciais da empresa.