Capítulo V Análise dos determinantes de Capital de Risco na Europa: Resultados
5.2. Estimativas sobre os determinantes de Capital de Risco na Europa
Nesta secção apresentam-se e discutem-se os principais resultados dos modelos estimados. Assim, de modo a verificar quais os principais fatores de influência do investimento de Capital de Risco na Europa, estimaram-se num primeiro momento três regressões que apenas diferem na
variável dependente utilizada: CR_TOTAL, CR_INICIAL e CR_DESENVOLVIMENTO tal como
definido na secção 4.2. Inicialmente, todas as regressões são estimadas pelo método MMQ (Tabela 5).
Em todas as regressões verifica-se uma boa qualidade do ajustamento, traduzida pelo coeficiente
de determinação (R2) que é superior a 0,70, ou seja, mais de 70% da variação total da variável
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Tabela 5: Estimativas baseadas em dados agregados - MMQ
Elaboração própria recorrendo ao Stata 15.1 Nível de significância: *** - 1%; ** - 5%; * - 10%
Nota: os desvios-padrão robustos encontram-se entre parêntesis
Relativamente ao impacto de cada variável explicativa na variável explicada, os resultados são os seguintes:
A variável central deste estudo - Desenvolvimento do Mercado Financeiro - apresenta uma
relação positiva e estatisticamente significativa em todas as regressões, i.e., quer no valor agregado do capital de risco quer em cada fase, inicial e de desenvolvimento. No entanto, é de salientar que a dimensão e força desta relação é mais forte quando a variável dependente se trata do Capital de Risco Inicial, onde o índice de Desenvolvimento do Mercado de Financeiro é estatisticamente significativo ao nível de 1%, sendo que quando o mesmo aumenta uma
unidade, o CR_INICIAL aumenta, em média, 81,6%, ceteris paribus. Este resultado suporta os
Variáveis CR_TOTAL CR_INICIAL CR_DESENV.
Desenvolvimento do Mercado Financeiro 0,384* (0,209) 0,816*** (0,188) 0,470** (0,243) Empreendedorismo 0,124*** (0,042) -0,045 (0,039) 0,235*** (0,046) Patentes 0,898*** (0,064) 0,656*** (0,062) 1,014*** (0,073) Juro 0,020 (0,076) 0,028 (0,088) 0,079 (0,097) Desemprego 0,032 (0,042) 0,029 (0,027) 0,092*** (0,022) PIB 0,138*** (0,050) 0,069 (0,051) 0,055 (0,054)
Tempo Sim Sim Sim
Constante 5,146*** (1,588) 3,573** (1,640) 2,721 (1,836)
R2 0,711 0,733 0,725
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estudos de Groh et al. (2018, 2010) que incluem, no estudo de atratividade do CR, a sofisticação do mercado financeiro como um fator de relevância.
O Empreendedorismo revela-se um importante determinante do investimento de CR, já que tem um impacto positivo e estatisticamente significativo para um nível de significância de 1%, quando as variáveis dependentes são o CR_TOTAL e o CR_DESENVOLVIMENTO. Este resultado está de acordo com Gompers & Lerner (1999), Romain & Pottelsberghe de la Potterie (2003) e van Pottelsberghe de la Potterie & Romain (2004), que afirmam que quanto maior a atividade
empreendedora, maior a procura por CR. No entanto, na regressão CR_INICIAL a variável
Empreendedorismo apresenta um sinal negativo, embora não estatisticamente significativo. Este resultado mostra que há diferenças nos determinantes relativamente às diferentes fases do CR. Um impacto negativo desta variável foi encontrado no estudo de Félix et al. (2013), no qual os autores apontam quatro razões justificativas para este resultado. Em primeiro lugar, o índice TEA pode não captar verdadeiramente o nível de empreendedorismo. Outra razão prende-se com o facto de este índice incluir não só atividades com alto potencial de crescimento, mas também atividades com baixo potencial de crescimento, as quais não são atrativas para os investidores de CR. Em terceiro lugar, um alto nível de empreendedorismo não implica necessariamente o recurso ao CR, isto é, pode haver alta atividade empreendedora que envolve negócios relativamente pequenos e que recorrem a crédito bancário ou micro crédito, por exemplo. Por
último, para um dado nível de atividade empreendedora, um aumento do TEA pode afetar de
forma negativa a oferta de CR, já que os investidores necessitam de despender mais tempo na seleção de projetos, deixando menos tempo disponível para as atividades de gestão e monitorização.
Em relação à variável Patentes, os presentes resultados confirmam o efeito teórico esperado e são consistentes com os resultados de Kortum & Lerner (2000), Romain & Pottelsberghe de la Potterie (2003), Schertler (2003) e van Pottelsberghe de la Potterie & Romain (2004), que defendem que um aumento das patentes gera um aumento na atividade de CR. Esta tem um impacto positivo e estatisticamente significativo ao nível de 1% em todas as regressões. No caso
da variável dependente CR_DESENVOLVIMENTO esta apresenta um coeficiente de 1,014,
indicando que quando o número de patentes em t-1 aumenta 1%, o investimento de Capital de Risco na fase de desenvolvimento aumenta no período t, em média, 1,014%, ceteris paribus.
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A variável Juro apresenta um coeficiente positivo mas não significativo em todas as regressões, estando em linha com os resultados obtidos por Balboa & Martí (2003), Cherif & Gazdar (2011). Segundo Félix et al. (2013), Gompers & Lerner (1999) e van Pottelsberghe de la Potterie & Romain (2004) o impacto positivo pode existir pois, em períodos de taxas de juro reais altas, o CR pode tornar-se mais atrativo da perspetiva do empreendedor do que outras fontes de financiamento. Também no estudo de Romain & Pottelsberghe de la Potterie (2003), a taxa de juro não é estatisticamente significativa, sendo a possível razão apontada pelos autores a introdução simultânea da variável taxa de crescimento do PIB, o que também ocorreu neste estudo.
A variável Desemprego apresenta coeficientes positivos, mas não significativos quando as
variáveis dependentes são o CR_TOTAL e o CR_ INICIAL, o que é consistente com o estudo de Groh & Wallmeroth (2016). Cherif & Gazdar (2011) também não encontram significância estatística desta variável quando a variável dependente se trata dos fundos angariados. No presente estudo, no caso da variável dependente CR_DESENVOLVIMENTO, o desemprego tem um impacto positivo e estatisticamente significativo a um nível de 1%. Neste caso, quando a taxa de desemprego aumenta um ponto percentual, o investimento de CR na fase de desenvolvimento aumenta, em média, 9,2%, ceteris paribus.
A variável PIB tem um impacto positivo e estatisticamente significativo no CR_TOTAL, ao nível de 1%. Quando a taxa de crescimento do PIB aumenta um ponto percentual no período t-1, o investimento total de Capital de Risco aumenta no período t, em média, 13,8%, ceteris paribus. Este resultado está de acordo com Cherif & Gazdar (2011), Félix et al. (2013), Gompers & Lerner (1999), Romain & Pottelsberghe de la Potterie (2003) e van Pottelsberghe de la Potterie & Romain (2004). Porém, nas regressões CR_INICIAL e CR_DESENVOLVIMENTO esta variável não é estatisticamente significativa, tal como nos estudos de Balboa & Martí (2003), Dias & Macedo (2016) e Jeng & Wells (2000).
De seguida, dividiu-se a amostra em dois períodos: o período de crise, que compreende os anos entre 2007 e 2011 (Tabela 6), e o período pós crise, que compreende os anos entre 2012 e
2015 (Tabela 7). Foram novamente estimadas três regressões, com as mesmas variáveis
dependentes.
As regressões mantêm uma boa qualidade do ajustamento. Relativamente ao período de crise,
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ou seja, cerca de 80% da variação total da variável dependente em torno da sua média é
explicada pelo modelo. Na regressão CR_DESENVOLVIMENTO o R2 tem um valor de 0,774
(Tabela 6). No período pós crise o R2 é mais reduzido, menor que 0,70, em todas as regressões
(Tabela 7).
Relativamente ao impacto de cada variável explicativa, os resultados obtidos foram os seguintes: O Desenvolvimento do Mercado Financeiro não tem tanta importância na explicação da atividade de CR no período de crise como tem no período pós crise. Durante a crise apenas é
estatisticamente significativo quando a variável dependente é o CR_INICIAL, mostrando a
importância deste tipo de capital no suporte da criação de novas empresas. No período pós crise é positivo e estatisticamente significativo em todas as regressões.
O Empreendedorismo é estatisticamente significativo durante a crise, ao nível de 1%, nas
regressões CR_TOTAL e CR_DESENVOLVIMENTO. No período pós crise esta variável apenas é
estatisticamente significativa quando a variável dependente é o CR_DESENVOLVIMENTO. No
caso em que a variável dependente é o CR_INICIAL, o Empreendedorismo apresenta um
coeficiente negativo, embora não estatisticamente significativo. Seguindo o pensamento de Félix
et al. (2013), um TEA elevado pode existir devido à necessidade de autoemprego e não por
existirem ideias inovadoras com alto potencial de crescimento. Esta pode ser a razão pela qual o Empreendedorismo tem um impacto negativo no CR_INICIAL, que é mais direcionado para ideias efetivamente inovadoras, por vezes mesmo relacionadas com altas tecnologias. Isto é, a crise pode criar condições menos favoráveis no mercado de trabalho, o que pode levar os indivíduos a criar novas empresas, para recuperar da crise, apenas por necessidade. Tal como referido anteriormente, tal gera um consumo de tempo por parte dos investidores a selecionar projetos, já que vários estão fora do seu foco.
As Patentes revelam-se um importante determinante da atividade de CR. Estas mantêm o
impacto positivo e estatisticamente significativo ao nível de 1% em todas as regressões, tanto durante a crise como após a mesma.
A variável Juro apresenta um impacto negativo nas três regressões no período de crise, no
entanto não é estatisticamente significativo. Tal pode significar que o efeito negativo das taxas de juro na oferta de CR, por via de outros investimentos se tornarem mais atrativos quando esta taxa é maior (Félix et al., 2013; Gompers & Lerner, 1999), e o efeito negativo na criação e
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expansão de empresas (Félix et al., 2013), se sobrepõe ao efeito positivo que estas têm na procura por CR. Além disso, segundo Romain & Pottelsberghe de la Potterie (2003a) e van Pottelsberghe de la Potterie & Romain (2004), um impacto negativo pode também ocorrer dado os empreendedores terem uma visão mais curta das restrições financeiras ou dos retornos do que os fornecedores de fundos. Já no caso do período após a crise, esta variável apresenta um coeficiente positivo sem significância estatística, tal como acontecia antes da divisão da amostra. O Desemprego torna-se estatisticamente significativo em todas as regressões, a um nível de 1%, no período de crise, tendo um impacto positivo nas variáveis dependentes. Tal pode ocorrer porque o custo de oportunidade de um indivíduo desempregado criar uma nova empresa é menor quando a taxa de desemprego é alta (Félix et al., 2013), situação característica dos períodos de crise. Segundo Félix et al. (2013) alguns governos dão incentivos à criação de autoemprego, o que também pode influenciar a decisão de um indivíduo desempregado se tornar empreendedor e assim aumentar a procura por CR. No período pós crise o coeficiente é também positivo em todas as regressões, mas apenas estatisticamente significativo quando a variável dependente é o CR_DESENVOLVIMENTO, mantendo os resultados iniciais.
Durante a crise, a variável PIB perde a significância estatística quando a variável dependente é o CR_TOTAL e passa a ter um sinal negativo quando a variável dependente é o CR_INICIAL, relativamente à situação anterior à da divisão da amostra. Este resultado é consistente com os de Dias & Macedo (2016), que apontam como razão justificativa o facto dos investidores em países cuja atividade económica está ainda em processo de maturidade, quererem retornos diferenciados. Esta justificação pode ser alargada à situação em que os países atravessam uma crise que afeta a sua atividade económica. Já no período pós crise, quando a variável dependente se trata do CR_TOTAL, o PIB é positivo e estatisticamente significativo ao nível de 5% e quando a variável dependente é o CR_INICIAL é positivo e estatisticamente significativo ao nível de 10%. Finalmente, na regressão CR_DESENVOLVIMENTO mantém o resultado anterior à divisão da amostra, tal como no período de crise.
Desta análise pode-se concluir que a importância destes determinantes varia entre fases e entre os dois períodos em análise, exceto no caso das Patentes, mostrando a forte relação entre este indicador de inovação tecnológica e o tipo de financiamento em análise.
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Elaboração própria recorrendo ao Stata 15.1 Nível de significância: *** - 1%; ** - 5%; * - 10%
Nota: os desvios-padrão robustos encontram-se entre parêntesis
Tabela 6: Estimativas dos determinantes do Capital de Risco - MMQ - Período de crise
Tabela 7: Estimativas dos determinantes do Capital de Risco - MMQ - Período pós crise
Variáveis CR_TOTAL CR_INICIAL CR_DESENV.
Desenvolvimento do Mercado Financeiro 0,164 (0,276) 0,937*** (0,165) 0,140 (0,347) Empreendedorismo 0,250*** (0,037) 0,012 (0,054) 0,350*** (0,049) Patentes 0,868*** (0,091) 0,715*** (0,072) 0,965*** (0,109) Juro -0,125 (0,081) -0,019 (0,083) -0,084 (0,134) Desemprego 0,099*** (0,029) 0,083*** (0,023) 0,108*** (0,035) PIB 0,037 (0,031) -0,012 (0,025) 0,026 (0,041)
Tempo Sim Sim Sim
Constante 6,142*** (1,886) 2,399* (1,249) 4,634* (2,576)
R2 0,805 0,814 0,774
Número de
observações 59 59 58
Variáveis CR_TOTAL CR_INICIAL CR_DESENV.
Desenvolvimento do Mercado Financeiro 0,545** (0,243) 0,657*** (0,261) 0,613*** (0,222) Empreendedorismo 0,049 (0,060) -0,051 (0,051) 0,153** (0,076) Patentes 0,915*** (0,081) 0,609*** (0,089) 1,004*** (0,090) Juro 0,082 (0,098) 0,027 (0,094) 0,115 (0,091) Desemprego 0,012 (0,055) 0,144 (0,040) 0,087*** (0,028) PIB 0,157** (0,074) 0,131* (0,074) 0,067 (0,068)
Tempo Sim Sim Sim
Constante 4,910*** (1,577) 4,992*** (1,981) 2,555* (1,402)
R2 0,680 0,678 0,697
Número de
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Na Tabela 8 encontra-se o resumo das diferenças entre os determinantes nestes dois períodos e entre fases.
Tabela 8: Quadro resumo dos principais determinantes do CR durante e após a crise – MMQ
Elaboração própria
Posteriormente, todas as regressões foram estimadas através do Método dos Efeitos Fixos e do Método dos Efeitos Aleatórios. Utilizou-se o teste de Hausman para indagar sobre quais os estimadores mais consistentes e eficientes. Para todas as regressões rejeita-se a hipótese nula de que os estimadores do modelo com efeitos aleatórios são consistentes e eficientes, ou seja, o modelo com efeitos fixos é o mais apropriado, devolvendo estimadores consistentes. Assim, a discussão sobre os impactos das variáveis explicativas irá centrar-se nos resultados dos modelos com efeitos fixos.
Da análise da Tabela 9, que apresenta os resultados das regressões através da utilização do Método de Efeitos Fixos, verifica-se que:
O Desenvolvimento do Mercado Financeiro apresenta coeficientes negativos nas regressões
CR_TOTAL e CR_INICIAL, sendo estatisticamente significativo nesta última. Este resultado é contrário ao obtido pelo método MMQ, onde esta variável apresentava um efeito positivo no CR. Pradhan et al. (2018) abordam a temática da relação endógena entre CR e desenvolvimento do mercado financeiro. O desenvolvimento da atividade de CR leva a um aumento da
Variáveis
CR_TOTAL CR_INICIAL CR_DESENV.
Crise Pós crise Crise Pós crise Crise Pós crise
Desenvolvimento do Mercado Financeiro X X X X Empreendedorismo X X X Patentes X X X X X X Juro Desemprego X X X X PIB X X
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competitividade dentro do sistema financeiro, já que há um aumento da procura por empresas com potencial de crescimento por parte dos investidores, levando a que outras instituições financeiras melhorem os seus serviços. Este desenvolvimento do setor financeiro leva à melhoria da transparência e regulamentação, fornecendo mais opções de financiamento, incluído um aumento da atividade de CR. Tal significa que o desenvolvimento do mercado financeiro influencia o CR, mas a situação contrária também se verifica. De facto, o índice de desenvolvimento do mercado financeiro utilizado neste estudo inclui uma medida da disponibilidade de CR nos países, podendo por esse motivo existir uma má especificação do modelo, o que pode justificar o resultado obtido.
O Empreendedorismo não é estatisticamente significativo em nenhuma das regressões.
O resultado da variável Patentes é diferente do esperado, já que apresenta coeficientes negativos em todas as regressões e significância estatística no caso do CR_TOTAL. Este pode dever-se à relação endógena entre o CR e as patentes, tal como sugerido por Faria & Barbosa (2014), o que pode levar a uma má especificação do modelo. Bertoni, Colombo, & Grilli (2011) dizem ser difícil separar o efeito de “tratamento” do investimento de CR, relacionado com a capacidade do investidor para construir vencedores, e o efeito de “seleção”, relacionado com a capacidade do investidor selecionar vencedores. Isto é, por um lado o financiamento através de CR pode levar as empresas financiadas a registar mais patentes, como verificado por vários autores, entre os quais Hirukawa & Ueda (2013), Kortum & Lerner (2000), Mollica & Zingales (2007) e Popov & Roosenboom (2009) e, por outro lado, aquando do processo de seleção, os investidores podem optar por empresas que demonstrem mais output inovador (Engel & Keilbach, 2007). Assim, se por um lado o CR pode levar ao aumento da inovação, medido neste caso pelo número de patentes, o número de patentes registadas pode igualmente levar ao aumento do investimento de CR, pelo que para obter um resultado mais viável seria necessário algum tipo de controlo para a endogeneidade das duas variáveis.
A variável Juro não é estatisticamente significativa em nenhuma das regressões. Quando as
variáveis dependentes são o CR_TOTAL e o CR_INICIAL, esta apresenta coeficientes negativos, tal como acontecia nas regressões do período de crise pelo MMQ. Quando se trata do CR_DESENVOLVIMENTO o coeficiente é positivo. As razões para o sinal dos coeficientes já foram enunciadas anteriormente.
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O Desemprego tem um impacto negativo em todas as variáveis dependentes e é
estatisticamente significativo, a um nível de 10%, na regressão CR_TOTAL e a um nível de 1% na regressão CR_INICIAL. Estes resultados estão de acordo com os de Cherif & Gazdar (2011) e Félix et al. (2013). Segundo Félix et al. (2013), altas taxas de desemprego estão associadas a baixas expectativas para a economia, gerando menor atividade empreendedora, o que afeta de forma negativa o CR. Para além disso os autores defendem que um indivíduo empregado tem menor incentivo a tornar-se empreendedor quando a taxa de desemprego é elevada, já que o retorno esperado associado à empresa será menor.
O PIB apresenta coeficientes positivos quando as variáveis dependentes são o CR_TOTAL e o CR_DESENVOLVIMENTO, mas não estatisticamente significativos. No caso do CR_INICIAL tem um impacto negativo, igualmente sem significância estatística. Quando a taxa de crescimento do PIB do período passado aumenta um ponto percentual, o investimento de CR em fases iniciais diminui, em média, 6,7%, ceteris paribus. Anteriormente já foi efetuada a explicação dos sinais das variáveis.
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Tabela 9: Estimativas baseadas em dados em painel – MEF
Elaboração própria recorrendo ao Stata 15.1 Nível de significância: *** - 1%; ** - 5%; * - 10%
Nota: os desvios-padrão robustos encontram-se entre parêntesis
5.3. Síntese
No presente capítulo procedeu-se à análise dos resultados que dão resposta às questões de investigação 6, 7 e 8 deste trabalho.
Para dar resposta à questão 6 - “Quais os determinantes do Capital de Risco nos países europeus? Qual o efeito do desenvolvimento do mercado financeiro no investimento de Capital de Risco?” estimaram-se, através do MMQ e do MEF, três modelos. Percebe-se que, quanto à primeira parte, embora exista um vasto número de potenciais determinantes, aqueles que aqui foram testados revelam-se de algum modo importantes na explicação do desenvolvimento da
Variáveis CR_TOTAL CR_INICIAL CR_DESENV.
Desenvolvimento do Mercado Financeiro -0,145 (0,431) -0,416* (0,220) 0,261 (0,260) Empreendedorismo -0,003 (0,038) -0,073 (0,062) 0,016 (0,043) Patentes -0,807 ** (0,331) -0,554 (0,411) -0,715 (0,442) Juro -0,021 (0,073) -0,061 (0,085) 0,011 (0,104) Desemprego -0,165 * (0,091) -0,156 *** (0,058) -0,010 (0,035) PIB 0,012 (0,040) -0,067 (0,043) 0,057 (0,045)
Tempo Sim Sim Sim
Constante 20,174*** (3,828) 19,021*** (2,512) 15,984*** (3,185)
R2 overall 0,359 0,323 0,530
Número de
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atividade de CR. Apenas a taxa de juro de longo prazo é que não se apresenta estatisticamente significativa em nenhum dos modelos estimados. É igualmente interessante o resultado da taxa de crescimento do PIB que, na maior parte dos casos, não é estatisticamente significativa, o que pode ficar a dever-se ao facto de, no caso de países em expansão económica, os investidores procurarem retornos diferenciados. O desenvolvimento do mercado financeiro – respeitante à segunda parte da questão – aparenta ser um importante fator de influência no investimento de CR, principalmente quando este se direciona a empresas em fases iniciais do ciclo de vida. Seria, porém, importante a estimação de um modelo com controlo da endogeneidade existente entre esta variável e o CR.
A questão 7 - “Os determinantes do Capital de Risco são diferentes consoante as fases em que ocorre o investimento?” – implicou que fossem utilizadas três variáveis dependentes distintas relativas às fases em que o financiamento ocorre e, após a análise das estimações, obteve-se uma resposta afirmativa. De facto, na estimação através do MMQ, quando se trata do investimento em empresas de maior maturidade (CR_DESENVOLVIMENTO) a lista de determinantes com significância estatística é maior do que quando se trata do investimento direcionado a fases iniciais (CR_INICIAL), sendo os principais determinantes no primeiro caso o desenvolvimento do mercado financeiro, o empreendedorismo, as patentes e o desemprego, enquanto que no segundo caso são o desenvolvimento do mercado financeiro e as patentes. Já de um modo agregado (CR_TOTAL), os principais determinantes são o desenvolvimento do mercado financeiro, o empreendedorismo, as patentes e a taxa de crescimento do PIB. Na estimação através do MEF, os resultados são bastante diferentes, não existindo significância estatística de nenhuma das variáveis independentes quando a variável dependente é o CR_DESENVOLVIMENTO.
Finalmente, quanto à questão 8 - “Os determinantes do Capital de Risco mudaram após a crise financeira?” – após a introdução de uma variável dummy, verificou-se que há, de facto, uma alteração dos determinantes em relação aos dois períodos considerados e, inclusivamente, em relação ao tipo de investimento, suportando a questão 7. O desemprego, que era um dos principais determinantes durante a crise, perde a sua significância no pós crise, exceto quando o investimento se direciona a empresas maduras. Já a taxa de crescimento do PIB passa a ter uma maior importância no período pós crise em termos agregados e de investimento em fases iniciais. Curiosamente, as patentes mantêm-se estatisticamente significativas nos três modelos,
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tanto durante como após a crise, mostrando a sua importância constante na atividade de CR. No