Para esta pesquisa as variáveis financeiras serão utilizadas para segregar as empresas nas fases da Vantagem Competitiva Transitória e posteriormente associá-las com a divulgação de práticas de compliance anticorrupção. É importante destacar que pesquisas quantitativas sobre Vantagem Competitiva Transitória encontram em fase inicial e exploratória, em especial, as que buscam métricas para classificar as empresas nas fases da Vantagem Competitiva Transitória. Desse modo, serão utilizadas três etapas distintas na Figura 8.
Figura 8. Procedimentos para Análise dos Dados Fonte: Elaborado pela autora.
A Análise de Cluster corresponde a uma técnica exploratória aplicada quando há intenção de verificar existência de observações semelhantes ou dissemelhantes em relação a determinadas variáveis e o objetivo é criar grupos, ou clusters, em que prevaleça a homogeneidade interna (Fávero & Belfiore, 2017). A técnica foi aplicada com o intuito de segregar as empresas nas fases da Vantagem Competitiva Transitória (VCT) proposta por McGrath (2013).
Na operacionalização da análise de cluster, por meio do software SPSS, essas variáveis foram padronizadas pelo procedimento Zscore, uma vez que apresentam valores em unidades de medidas diferentes. Além disso, na análise de agrupamentos é necessário definir as medidas de distância ou de semelhança, bem como os esquemas de aglomeração (Fávero & Belfiore, 2017). Nesse estudo foi utilizada a distância euclidiana como medida de distância, uma vez que são frequentemente utilizadas quanto as variáveis do banco de dados forem essencialmente índices, pois quanto maiores diferenças entre os valores das variáveis de duas determinadas observações, menor a similaridade entre elas ou maior dissimilaridade.
O sistema de aglomeração escolhido é o não hierárquico (k-means), onde utilizam-se algoritmos para maximizar a homogeneidade dentro de cada agrupamento, considerando a quantidade de clusters definidos, a priori, pelo pesquisador. Foram estabelecidos 3 (três) clusters, a partir dos quais serão definidos os centros de aglomeração e alocadas as observações. A escolha por três clusters está relacionada as fases da VCT que foram capturadas por meio de indicadores econômicos e financeiros: Exploração, Reconfiguração e Desligamento. Para tanto, foram utilizadas variáveis de Crescimento das Vendas, Margem Bruta e Retorno sobre os Ativos, conforme demonstrado na Figura 9, as quais de acordo com McGrath (2013) são essenciais para compreensão da VCT em fases de Exploração, Reconfiguração e Desligamento.
VARIÁVEIS CONSTITUTIVAS OPERACIONALIZAÇÃO FONTE
Crescimento das Vendas Variação da receita bruta entre t e t-1
Brito e Brito (2012)
Leite Filho, Carvalho e Calegario (2012) Ribeiro, Scherer e Silva (2016)
Margem Bruta Resultado Bruto/Receita Líquida Leite Filho, Carvalho e Calegario (2012) Ribeiro, Scherer e Silva (2016)
Retorno sobre os Ativos (ROA) Razão entre o Lucro Operacional e o Ativo total médio
Wiggins e Ruefli (2002) Vasconcelos e Brito (2004) Figura 9. Operacionalização das variáveis utilizadas na Análise de Cluster
O Crescimento das Vendas foi utilizado por Brito e Brito (2012) para mensuração do crescimento em participação de mercado, sendo também uma proxy de rentabilidade para Ribeiro, Scherer e Silva (2016). Isso converge com o entendimento de McGrath (2013), pois para a autora no período de Exploração, o crescimento da participação de mercado e da lucratividade se expande e os concorrentes passam a ver a organização como um adversário a ser derrotado. Como forma de associar o volume de vendas com o lucro das organizações também foi utilizada a variável Margem Bruta como indicador de lucratividade.
Em relação ao Retorno sobre os Ativos (ROA), os estudos empíricos de Vasconcelos e Brito (2004) utilizaram esta medida como proxy de vantagem competitiva. No entanto, essa mesma proxy condiz com o conceito de Vantagem Competitiva Transitória convergindo ao contexto explicitado por McGrath (2013). A autora não menciona especificamente indicadores para mapear a fase da Reconfiguração. No entanto, expõe que um sinal de declínio pode ser capturado pela queda na taxa de Crescimento de Vendas e retornos decrescentes sugerindo a fase do Desligamento.
Para validar as três fases da Vantagem Competitiva Transitória (VCT) obtida através dos clusters foi utilizada a Análise de Variâncias (ANOVA) com o intuito de comparar as médias das variáveis de interesse da pesquisa (IDPCA, Tamanho, Idade e Endividamento) com os clusters formados. Desse modo, o objetivo foi identificar se o IDPCA, o Tamanho, a Idade e o Endividamento apresentam resultados estatisticamente diferentes nas três fases da VCT.
Em seguida, para atender o quarto e quinto objetivos específicos, os quais remetem a associação entre fatores organizacionais e nível de divulgação de práticas de compliance anticorrupção com as fases da Vantagem Competitiva Transitória utilizou-se a análise de correspondência simples (ANACOR). A técnica de Análise de Correspondência é útil quando há a intenção de utilizar dados categóricos, como as variáveis qualitativas, e se deseja investigar a associações entre as variáveis e as suas categorias (Fávero & Belfiore, 2017). É uma técnica de representação de linhas e colunas de tabelas cruzadas de dados como coordenadas de um gráfico, denominado Mapa Perceptual, a partir do qual podem se interpretar as similaridades e diferenças de comportamento entre variáveis e categorias (Greenacre, 2008).
Na terceira etapa da pesquisa, que envolveu a associação do nível do IDCPA e dos fatores organizacionais com as fases da Vantagem Competitiva Transitória por meio da Análise de Correspondência (ANACOR), foi necessário classificar os fatores organizacionais descritos na Figura 10 em quartís conforme apresentado na Figura 11. Além disso, o IDPCA também foi transformado em quartís com o propósito de categorizá-lo em baixo, médio baixo, médio alto e
alto para associar com as fases da Vantagem Competitiva Transitória: Exploração, Reconfiguração e Desligamento.
VARIÁVEL OPERACIONALIZAÇÃO FONTE
Endividamento
Razão entre o exigível de curto e longo prazo e o ativo total médio
Margaritis e Psillaki (2010); Akhtar et al. (2012); Sheikh e Wang (2013),
Vithessonthi e Tongurai (2015), Goel, Chadha e Sharma (2015) e Nwude et al. (2016).
Idade Ln do tempo de atuação da firma no mercado, desde a sua abertura
Durand e Coeurderoy (2001); Blackburn, Hart e Wainwright, (2013)
Tamanho Ln do Ativo Total Yang; Chen (2009); Pouraghajam et al. (2012); Pantea et al. (2013); Hunjra et al. (2014); Vintila e Nenu (2015)
Setor de Atuação Classificação setorial da B3 Pindyck e Rubinfeld (2009); Calixto,
Oliveira e Kretzer (2015) Figura 10. Resumo dos fatores organizacionais utilizados na pesquisa
Fonte: Elaborado pela autora.
QUARTIL INTERVALO CATEGORIZAÇÃO
1º Valor mínimo ao 24º percentil Baixo 2º 24º percentil ao 49º percentil Médio-Baixo 3º 50º percentil ao 74º percentil Médio-Alto 4º 75º percentil ao valor máximo Alto Figura 11. Medidas quartílicas para aplicação da Anacor Fonte: Elaborado pela autora.
Para verificar a associação entre as variáveis categóricas - os fatores organizacionais (idade, tamanho, endividamento e setor de atuação) e o IDPCA - e as fases da Vantagem Competitiva Transitória, primeiro foi necessário realizar o teste Qui-Quadrado com o objetivo de identificar se existe associação estatisticamente significante entre as duas variáveis categóricas, havendo um padrão de dependência entre tais variáveis. Nesse sentido, caso o valor da estatística Qui-Quadrado seja maior que o seu valor crítico, existe associação estatisticamente significante entre as duas variáveis, podendo a técnica de análise de correspondência ser aplicada (Fávero & Belfiore, 2017). O teste Qui-Quadrado apresenta a hipótese nula de que as duas variáveis categóricas se associam de forma aleatória e a hipótese alternativa de que a associação entre as duas variáveis categóricas, não se dá de forma aleatória. Desse modo, a hipótese nula do teste deve ser rejeitada para que a técnica possa ser aplicada.
Após a realização do teste Qui-Quadrado foi aplicada a Análise de Correspondência simples buscando verificar a associação entre as fases da Vantagem Competitiva Transitória, o IDCPA e os fatores organizacionais das empresas da amostra. Com a aplicação dessa técnica foram gerados Mapa Perceptuais para cada variável de interesse associada as fases da VCT, de modo ser possível interpretar as similaridades e diferenças com base nas proximidades entre variáveis e fases da VCT. No entanto, a ANACOR não suporta inferências de causa e efeito, sendo o seu resultado exploratório.
4 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
Nesta seção, dividida em quatro partes, discutem-se os resultados empíricos obtidos da pesquisa. Primeiro, apresenta-se a análise descritiva das variáveis utilizadas na pesquisa. Depois, são apresentados os resultados na análise de cluster com o propósito de segregar as empresas nas fases da Vantagem Competitiva Transitória. A seguir, mostra-se a aplicação da Análise de Correspondência simples com o objetivo de avaliar a associação entre os fatores organizacionais e o IDPCA com as fases da VCT. Por último, apresentam-se as percepções do pesquisador em relação ao estudo realizado.
4.1 ESTATÍSTICA DESCRITIVA DO INDICE DE PRÁTICAS DE COMPLIANCE