Modelo Estatístico de Regressão

E em um terceiro momento, reforçando a métrica descritiva, com a pretensão de verificar se determinadas características como rentabilidade, valor da empresa, tamanho, endividamento e setor são fatores determinantes para as empresas investirem em práticas corporativas sustentáveis e de RSC, aplica-se outro importante modelo estatístico que subsidia a obtenção de respostas para o problema de pesquisa e o alcance dos objetivos traçados, que é o modelo de regressão Logit.

Essa técnica estatística também fora aplicada em dois importantes trabalhos para verificar os fatores determinantes do investimento em sustentabilidade empresarial. Na literatura internacional, Artiach et al. (2010) utilizaram o modelo regressivo logit/probit para identificar se fatores como tamanho, endividamento, capacidade de financiamento, rentabilidade, inovação e diferenciação de produtos e oportunidades de crescimento conduziriam a altos níveis de performance em sustentabilidade corporativa. Os resultados indicaram que as empresas líderes em SE (participante do DJSI) eram significativamente maiores, apresentavam níveis mais altos de crescimento e de rentabilidade medida pelo retorno sobre o patrimônio líquido do que as empresas convencionais (participantes do S&P 500).

De forma complementar, na literatura nacional, o estudo de Andrade, Moreira e Pedrosa (2012) testaram a capacidade explicativa das variáveis tamanho, endividamento, rentabilidade, capacidade de financiamento, oportunidades de crescimento, setor e crise financeira sobre a performance em sustentabilidade, identificada pelas empresas líderes em SE/RSC do ISE. Os resultados obtidos demonstraram que empresas inseridas no ISE possuem características significativamente diferentes das empresas consideradas convencionais, e que o tamanho e a sazonalidade das vendas foram os principais determinantes de sustentabilidade empresarial, enquanto que a rentabilidade e o endividamento não se apresentaram como determinantes da sustentabilidade corporativa.

O modelo de regressão logística, conforme define Corrar et al. (2007), é uma técnica estatística que procura explicar valores de uma variável dependente a partir de valores conhecidos de variáveis independentes que podem assumir a característica qualitativa ou quantitativa.

Vale esclarecer que nessa técnica estatística, a variável dependente assume a forma binária ou dicotômica, ou seja, é demonstrada por meio de dados codificados, representados

por 0 ou 1 (CARDOSO, 2010). E no caso desta pesquisa o código 1 vai referir-se à melhor performance em sustentabilidade e RSC, representada pelas empresas inseridas na carteira do ISE, enquanto que o 0 refere-se a menor performance em sustentabilidade e RSC, representada pelas empresas que não fizeram parte da carteira do ISE.

É por meio do modelo de regressão Logit, uma análise multivariada, ao lado dos testes descritivos de diferença de médias, análises univariadas, que são testadas as hipóteses deste estudo. Essa técnica multivariada de regressão, conforme ressaltado, leva em consideração o fato de a variável dependente conhecida como dicotômica ser uma variável dummy, que assume valores 0 ou 1 (GUJARATI, 2006). Nesse caso, a variável dependente da regressão é o logaritmo das chances de um evento específico. E o presente estudo toma como evento específico a melhor performance em sustentabilidade e RSC, compreendida como a participação das empresas no ISE.

Dessa forma, a equação matemática representativa do modelo, baseado nos estudos dos autores é demonstrada por:

Logit Pi = log ( Pi / 1 - Pi ) (6)

Com o modelo descrito assim apresentado:

ISE= f (rentabilidade; valor da empresa; tamanho; endividamento; setor).

A partir do modelo, propõe-se acombinação de medidas de variáveis nas equações, com a utilização de duas medidas para a variável rentabilidade (ROA e ROE).

ISE = β0 + β1ROA + β2QTobin + β3LnAt + β4Dív.Lp/Ativos + β5Setor + β6Ano (7) ISE = β0 + β1ROE + β2QTobin + β3LnAt+ β4 Dív.Lp/Ativos + β5Setor + β6Ano (8)

O quadro 6 expõe a descrição operacional de cada variável presente no modelo de regressão Logit.

Quadro 6 - Descrição Operacional das Variáveis do modelo Logit

VARIÁVEL SIGLA OPERAC. DA VARIÁVEL

Índice de Sustentabilidade

Empresarial ISE

Dummy - (1) se a empresa está listada no ISE, o que indica mais relevância dada pela empresa a ações de sustentabilidade; e (0) se a empresa não compõe o ISE.

Rentabilidade ROA; ROE Retorno sobre o Ativo Total

(ROA); Retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE).

Tamanho LnAt Logaritmo Neperiano do Ativo

Total

Valor da empresa Q de Tobin Variável que mede o valor da empresa

Setor de atuação SETOR Variável nominal indicativa do

setor de atividade da empresa Endividamento Dív. LP/Ativos Dívidas de longo prazo sobre

Ativos

Fonte: Elaboração da autora com base nos trabalhos de Andrade, Moreira e Pedrosa (2012) e Cardoso (2010).

Do modelo exposto, pretende-se verificar se empresas consideradas líderes em práticas de sustentabilidade e RSC, representadas por aquelas que integram o índice de sustentabilidade empresarial, possuem características que as diferenciam de empresas entendidas como convencionais. Nesse caso, se a rentabilidade, o valor da empresa, o tamanho, o endividamento e o setor de atuação influenciam as empresas a investirem em práticas corporativas sustentáveis e de RSC.

5 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

A) Descritivos

A Tabela 6 evidencia as empresas da amostra por setor econômico, seguindo a terminologia da BM&FBOVESPA.

Tabela 6- Descrição Setorial

SETOR FREQ. % Petróleo, Gás e Biocombustíveis 50 2,08 Materiais Básicos 353 14,69 Bens Industriais 162 6,74 Construção e Transporte 266 11,07 Consumo Não Cíclico 218 9,07 Consumo Cíclico 275 11,44 Tecnologia da Informação 29 1,21 Telecomunicações 95 3,95 Utilidade Pública 368 15,31 Finanças e Seguros 243 10,11 Outros 344 14,32 Total 2403 100

Fonte: Elaborada pela autora.

Os números mostram que a amostra é bem representativa da economia brasileira ao conter empresas de todos os setores desta economia.

Antes de serem estimadas as estatísticas descritivas de cada variável, foi realizado o processo de Winsorizing que consiste na transformação ou substituição de valores extremos nos dados para reduzir o impacto de outliers (valores extremos, atípicos ou discrepantes) de forma a minimizar a dispersão dos dados da amostra, permitindo que a distribuição se torne mais próxima da realidade (ARTIACH et al., 2010; BUSSAB; MORETTIN, 2010).

Os valores descritivos apresentados na Tabela 7 são referentes às variáveis explicativas que figuram no modelo de regressão para toda a amostra.

Tabela 7- Estatísticas descritivas das variáveis do modelo

ESTATÍSTICAS RENTABILIDADE ENDIVIDAMENTO VALOR TAMANHO

ROA Div. LP/ ATIVOS Q de TOBIN Log ATIVO

N 1984 1868 1691 2090 Média 0,0790 0,1718 1,3094 13,2938 Desvio padrão 0,1125 0,1730 1,1654 1,9762 Coeficiente de variação 1,4249 1,0065 0,8900 0,1487 Mediana 0,0656 0,1369 0,9777 13,4002 Mínimo -0,1478 0 0,0087 1,6094 Máximo 0,3291 0,9569 6,2200 19,9781

Fonte: Elaborada pela autora.

É possível observar, conforme apresentado pela Tabela 7, uma maior dispersão dos dados para as variáveis Rentabilidade, Endividamento e Valor, segundo apresentado pela estatística Coeficiente de Variação, indicando que essas proxies assumem valores distantes de suas médias. Por outro lado, a variável preditora Tamanho segue uma distribuição de dados menos dispersa, indicando que seus dados encontram-se distantes de seu valor médio em torno de 14,86%, o que representa uma boa proximidade da média da amostra para a proxy Tamanho.

B) Comparação de Médias

A análise comparativa de médias dos dois grupos de empresas, que estiveram e não estiveram no ISE, bem como os testes estatísticos de diferença de médias encontram-se discriminados na Tabela 8.

Tabela 8- Comparação de médias de empresas ISE e NÃO ISE

VARIÁVEL ISE NÃO ISE T-

TESTE P TESTE N PARAM. p

N Média N Média Value Value

RENT_ROA 179 0,1214 1805 0,0748 -5,3280 0,0000 26,4350 0,0001 RENT_ROE 179 0,1873 1910 0,1079 -5,3387 0,0000 37,4310 0,0001 ENDIVIDAMENTO 153 0,1820 1715 0,1709 -0,7569 0,4492 2,6190 0,1056 VALOR 179 1,5714 1512 1,2784 -3,1896 0,0015 7,4760 0,0063 TAMANHO 179 15,6513 1911 13,0730 -17,9250 0,0000 269,4170 0,0001 Fonte: Elaborada pela autora.

Conforme se pode verificar, os resultados presentes nesta tabela comprovam que as empresas integrantes do ISE além de mais rentáveis, têm maior valor e são maiores que as empresas não integrantes do ISE. Os testes paramétrico (T de Student) e não paramétrico (Kruskal-Wallis) comprovam a significância dessas diferenças, indicando que o erro cometido ao considerar a hipótese nula falsa quando de fato é verdadeira, que afirma não haver diferença significativa entre as médias de observações dos dois grupos, demonstrado pelo nível descritivo do teste ‘p - value’, é menor que o nível de significância arbitrado (0,05). Isso

fornece indícios da validade da hipótese alternativa, que denota a existência de diferenças estatísticas entre as médias dos dois grupos, para as variáveis Rentabilidade, Tamanho e Valor.

O endividamento não apresenta uma diferença estatisticamente significante para as empresas do ISE em relação às empresas NÃO ISE, o que se confirma pelos testes realizados, com ‘p-value’ obtido maior que a significância arbitrada. Isso significa que as empresas comprometidas com ações sustentáveis e socialmente responsáveis têm níveis de endividamento similares aos de empresas convencionais, que não são líderes em SE/RSC.

Esses resultados obtidos a partir dos testes de diferenças de médias fornecem primeiros indícios de aceitação das hipóteses 1, 2 e 3 da pesquisa, e rejeição da hipótese 4. Contudo, é preciso submeter as variáveis em análise a uma técnica estatística mais robusta, o modelo de regressão múltipla Logit, para que se possa decidir efetivamente pela validade ou não das hipóteses da pesquisa.

C) Modelo de Regressão

As Tabelas 9 e 10 apresentam as estimações do modelo de regressão Logit conforme fora demonstrado respectivamente por meio das equações (7) e (8). O painel apresentado pela Tabela 9 evidencia essas estimações do modelo de regressão com a utilização da medida de rentabilidade Retorno sobre Ativos (ROA). Enquanto que a Tabela 10 traz o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE) como medida para a variável rentabilidade.

Para identificar o poder explicativo do modelo de regressão, é oportuno fazer referência ao Coeficiente de Determinação, também chamado de R², é uma medida que avalia a qualidade do modelo em relação à sua habilidade de estimar corretamente os valores da variável resposta Y (COSTA NETO, 2002). Observa-se então pelo modelo estimado nas Tabelas 9 e 10, que 35,90% e 35,80% da variância de intensidade de RSC/SE (variável

dummy dependente ISE) é explicada pela variância dos preditores independentes (Rentabilidade, Endividamento, Valor, Tamanho, Setor e Ano).

Tabela 9- Regressão Logit com ROA

VARIÁVEL COEFICIENTE Z VALOR-P

RENT_ROA 1,7580 1,43 0,153 ENDIVIDAMENTO -0,6092 -0,84 0,398 VALOR 0,5065 4,77 0,000 TAMANHO 1,2078 11,48 0,000 SETOR_1 -3,1206 -3,07 0,002 SETOR_2 1,1616 2,30 0,022 SETOR_3 1,8405 3,34 0,001 SETOR_4 0,5393 0,98 0,328 SETOR_5 0,4106 0,68 0,497 SETOR_6 -0,0720 -0,11 0,916 SETOR_7 -0,3158 -0,34 0,731 SETOR_8 -0,3376 -0,55 0,582 SETOR_9 2,0734 4,43 0,000 SETOR_10 0,3322 0,37 0,711 SETOR_99 Omitido - - Constante -21,1498 -12,36 0,000 Nº observações 1478 Valor CHI 2 (19) 353,15 Valor-p 0,0000 R² 0,3590

Fonte: Elaborada pela autora.

Tabela 10- Regressão Logit com ROE

VARIÁVEIS COEFICIENTE Z VALOR-P

RENT_ROE 0,4369 0,64 0,522 ENDIVIDAMENTO -0,8373 -1,19 0,233 VALOR 0,5387 5,35 0,000 TAMANHO 1,2204 11,60 0,000 SETOR_1 -3,2307 -3,20 0,001 SETOR_2 1,1304 2,24 0,025 SETOR_3 1,8384 3,35 0,001 SETOR_4 0,5519 1,00 0,317 SETOR_5 0,2805 0,47 0,640 SETOR_6 -0,1447 -0,21 0,830 SETOR_7 -0,4950 -0,53 0,59 SETOR_8 -0,3906 -0,64 0,524 SETOR_9 2,0403 4,39 0,000 SETOR_10 -0,1352 -0,15 0,879 SETOR_99 Omitido - - Constante -21,2126 -12,45 0,000 Nº de observações 1507 Valor CHI 2 (19) 354,33 Valor-p 0,0000 R² 0,3580

Fonte: Elaborada pela autora.

Os dois cenários mostram que as estimações do modelo revelam um efeito positivo do Valor e do Tamanho da empresa sobre a intensidade de RSC/SE, medida pela variável dummy que leva em consideração a probabilidade de a empresa pertencer ou não pertencer à carteira do ISE, o que confirma que empresas de mais valor e de maior porte são mais propensas a integrarem o ISE. Esses resultados são comprovados pelas métricas do p - value menores que

o nível de significância (0,05) para as proxies Valor e Tamanho. Aliado a isso, estão os valores positivos dos coeficientes estimados para essas duas variáveis, mostrando serem estatisticamente significantes na explicação do modelo.

Cabe destacar que esse efeito positivo detectado nas estimações encontra-se alinhado com os resultados da comparação de médias de intensidade de RSC/SE (empresas do ISE mais ativas em sustentabilidade e responsabilidade social e com melhores resultados) e dá suporte para a aceitação das hipóteses de pesquisa 2 e 3 propostas. Isso permite inferir que o tanto o valor quanto o tamanho são aspectos que influenciam positivamente a decisão de a empresa investir em RSC/SE.

Por outro lado, as variáveis Rentabilidade e Endividamento não apresentam poder preditivo de explicação do modelo, revelando que os níveis de rentabilidade e endividamento da empresa não são capazes de induzir a uma melhor performance em sustentabilidade.

É possível observar também a influência positiva de alguns setores sobre a decisão de investimento em RSC/SE, como é presenciado nos Setores 2, 3 e 9, que são respectivamente o de Materiais Básicos, o de Bens Industriais e o de Utilidade Pública, considerados como os que provocam maior impacto no meio sócio ambiental, confirmando a hipótese 5 da pesquisa. Essa evidência remete aos segmentos mais representativos no ISE: os de madeira, papel, siderurgia e metalurgia (classificados no Setor 2); e o de energia elétrica (classificado no Setor 9).

6 CONCLUSÃO

Este estudo fez uma análise da Responsabilidade Social Corporativa e Sustentabilidade Empresarial da empresa brasileira, com o objetivo de identificar a relação entre as práticas de RSC/SE dessas empresas e alguns fatores que são elencados na literatura: desempenho, endividamento, valor e tamanho da empresa. Utilizou-se como proxy para preocupação com RSC e sustentabilidade a presença na carteira do Índice de Sustentabilidade Empresarial da BM&FBOVESPA no período 2006 a 2011.

Para formulação do modelo empírico, levaram-se em consideração as características das empresas- rentabilidade, valor, endividamento, tamanho e setor- que figuraram como variáveis independentes. Estas foram submetidas a testes de diferença de médias para comparar o desempenho dos dois grupos de empresas da amostra (empresas integrantes e não integrantes do ISE). Os resultados dos testes deram indícios de que há alguns indicadores favoráveis para empresa como mais investimento em RSC/Sustentabilidade, já que as empresas do ISE apresentaram maior rentabilidade e valor. Ademais, a empresas com maior tamanho também têm mais probabilidade de figurar no ISE. Enquanto que o endividamento não apresentou diferença significativa entre empresas líderes em RSC/Sustentabilidade e demais empresas do mercado.

Para complementar, foram estimados modelos de regressão logística nos quais a variável dependente é a dummy que identifica a presença no ISE. Os resultados obtidos pelas estimações da Regressão Logit permitiram identificar que as proxies Tamanho e Valor da empresa podem ser considerados fatores determinantes da RSC/Sustentabilidade para empresas brasileiras. Esses resultados encontram-se conectados com os modelos propostos por Artiach et al. (2010) e Andrade, Moreira e Pedrosa (2012), que também encontraram empresas maiores com mais propensão a apresentarem mais elevados níveis de RSC e sustentabilidade corporativa, indicando ser um fator que influencia altos níveis de sustentabilidade empresarial. Resultado similar foi encontrado para o Valor da empresa, medido pelo Q de Tobin. Os resultados indicam que empresas com mais valor de mercado têm mais probabilidade de ter mais elevados investimentos em RSC/Sustentabilidade (ROSSI, 2002; MACHADO FILHO, 2009).

É importante destacar que os resultados desta pesquisa são consistentes com a Teoria

Stakeholder que fundamenta o presente estudo, identificando que as ações em RSC e principalmente em Sustentabilidade fazem parte da estratégia de negócios e investimentos da

empresa para atender as demandas de seus diversos stakeholders, o que deve estar em conexão com as boas práticas de Governança Corporativa, segundo ficou constatado pela crescente presença das empresas do ISE nos segmentos diferenciados de Governança Corporativa da BM&FBOVESPA.

Por outro lado, não foi possível encontrar, no presente estudo, relação significante das variáveis Rentabilidade e Endividamento sobre a intensidade de RSC/Sustentabilidade, contrariamente aos achados de Artiach et al. (2010), que constataram uma relação estatisticamente significante do endividamento, o qual influencia de forma negativa a

performance em sustentabilidade da empresa, e da rentabilidade, medida pelo retorno sobre o patrimônio líquido, que apresentou influência positiva para maiores níveis de sustentabilidade empresarial.

Verificou-se também que alguns setores parecem demonstar uma maior propensão a ter suas empresas compondo a carteira do ISE, indicando mais intensidade de RSC/Sustentabilidade, como é o caso de Materiais Básicos, Bens Industriais e Utilidade Pública, que, apresentando um maior impacto no meio sócio ambiental, figuraram como os setores mais ativos em práticas e investimentos em RSC/Sustentabilidade.

O estudo apresentado vem corroborar com a literatura que investigou fatores capazes de influenciar a RSC/Sustentabilidade. Contudo, os resultados desta pesquisa não devem ser generalizados, sugerindo-se um aprofundamento da pesquisa sobre os fatores que influenciam as ações em RSC e sustentabilidade da empresa no Brasil, ao considerar uma gama mais diversificada de aspectos que possam caracterizar as empresas comprometidas com o investimento em programas de responsabilidade social e sustentabilidade corporativa, tais como liquidez, risco, presença no mercado e outros que sejam pertinentes.

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