Regressão logística e análise discriminante

Nesta pesquisa, a regressão logística foi utilizada com o objetivo de avaliar se e em que medida cada uma das variáveis contribuem para o tipo de processo de internacionalização escolhido por uma determinada empresa da amostra. Para se analisar o ajuste do modelo, Dib (2008) recomenda que a estatística a ser utilizada pelo teste é a verossimilhança. Para o teste, a verossimilhança, abreviada comumente com o “L” de Likelihood, é transformada em “-2 Ln L”, ou -2LL, e esta estatística possui distribuição qui-quadrado, com “(n-q)” graus de liberdade, sendo “n” o número de observações na amostra e “q” a quantidade de variáveis utilizadas no modelo.

Para a execução da regressão logística foi utilizado primeiramente um modelo contendo 11 variáveis que pareciam ao autor desta pesquisa ter maior representatividade perante o conceito de INV. Estas variáveis encontram-se na tabela 19 a seguir, e foram escolhidas de acordo com a diferença das médias estudada na etapa da análise descritiva desta pesquisa. Cabe ressaltar que as variáveis P16 e P17 foram utilizadas para o cálculo da velocidade da

internacionalização da empresa (calculada através da fórmula P17-P16), e esta foi a variável final utilizada no modelo. Já as variáveis P30, P31 e P32 foram utilizadas, em conjunto com a P29, de acordo com a seguinte fórmula ((P30+P31+P32)/P29), para o cálculo do percentual dos executivos que possuíam experiência internacional em uma determinada empresa.

Código Pergunta ^{Está entre as 22 variáveis}

analisadas?

P2 ^{Os executivos de sua empresa se utilizaram de suas redes de relacionamento, pessoal e profissional,}

como facilitadores para o processo de internacionalização. ^Sim P3 A em presa atende a um nicho (ou poucos nichos) especializado(s) no mercado. Sim P6 As principais oportunidades de crescimento para a sua empresa estão em mercados internacionais. Sim P10 Sua em presa possui produtos diferenciados quando comparada às empresas concorrentes. Sim

P11 A reputação de sua empresa no exterior? Sim

P16 Qual o ano de f undação da sua empresa? (considere o ano do primeiro faturamento): Controle P17 ^{Quando sua empresa iniciou suas operações internacionais (considere o ano do primeiro}

faturamento)? ^Controle

P18 Qual o percentual societário brasileiro de sua empresa? (em percentual) Controle P20 Em que faixa, aproximadamente, se situou o faturam ento de sua empresa em 2008? Sim P21 ^{Qual o percentual do faturamento da sua empresa que é realizado no exterior, aproximadamente? (em}

percentual) ^Sim

P27 Funcionários próprios:

P29 Funcionários em f unção executiva:

P30 ^{Quantos executivos de sua empresa possuíam experiência de trabalho em outros países}

anteriormente ao início das atividades internacionais? ^Sim P31 Quantos executivos possuíam experiência anterior de trabalho em multinacionais no Brasil? Sim P32 ^{Quantos executivos possuíam educação superior fora do Brasil (por exemplo, cursos de graduação,}

pós-graduação ou MBA)? ^Sim

Tabela 19 – Variáveis utilizadas na regressão com 11 variáveis preditoras

Em função das transformações, foram inseridas, no total, 11 variáveis no modelo. Para garantir a inclusão de todas as variáveis no modelo foi utilizado o modelo enter. Além disso, o modelo tem 160 observações válidas. Portanto este modelo deve ser comparado com a distribuição qui-quadrado com 160-11=149 graus de liberadade (GL).

Os resultados completos do modelo podem ser verificados no Apêndice C.

Conforme pode ser observado na tabela 20, o modelo apresentou o valor de 35,373 para a estatística -2LL. Como este valor é menor do que 108,2912, o valor de 99,5% de confiança para 149 GL, não se pode rejeitar a hipótese nula de que não existe associação entre as variáveis preditoras e a variável dependente. Em outras palavras, as 11 variáveis utilizadas no modelo proposto são adequadas para a previsão do tipo de internacionalização utilizado pelas empresas, com 99,5% de confiança. O pseudo r², que mede a adequação do modelo, também é

consistente com esta análise e demonstra que o modelo é forte, sendo inclusive o Nagelkerke R Square 0,806, demonstrando que o modelo é adequado à variável dependente.

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square 1 35,373a

,452 ,806 a. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than ,001.

Tabela 20 – Sumário do modelo de regressão logística

Analisando-se a tabela 21, que apresenta as classificações realizadas pelo modelo, pode-se verificar que 94,4% das obpode-servações foram corretamente classificadas. Nesta tabela, o valor 0 codifica as empresas exportadoras, que tiveram um modelo de internacionalização tradicional, enquanto o valor 1 codifica as empresas classificadas como INVs.

Para este mesmo modelo, foi gerada ainda a regressão logística utilizando-se o método passo a passo incluindo-se as variáveis (stepwise forward). O sumário da regressão logística através do método enter são apresentados na tabela 22.

Classification Tablea Observed Predicted É INV? Percentage Correct 0 1 Step 1 É INV? 0 133 4 97,1 1 5 18 78,3 Overall Percentage 94,4

a. The cut value is ,500

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 93,084a ,215 ,383 2 69,361^b ,323 ,575 3 53,633c ,386 ,688 4 45,879^c ,415 ,740 5 41,517^c ,431 ,768

a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001. b. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than ,001. c. Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than ,001.

Tabela 22 – Sumário do modelo pelo método Stepwise forward

Como pode ser observado nesta tabela, os melhores valores para as estatísticas de verossimilhança e para o pseudo r² foram obtidos na etapa 5. Entretanto, ambos os valores são menores do que os obtidos através do método enter, mostrando que o primeiro modelo é mais adequado.

Foram testados ainda outros modelos que utilizassem menor quantidade de variáveis sem, entretanto, afetar a capacidade preditiva ou a significância medida pelo Nagelkerke R Square do modelo.

Foi, portanto realizada a execução do mesmo modelo com a retirada de 3 variáveis do modelo, escolhidas pelo critério de menor diferença na média das INVs e empresas exportadoras feitas pela análise descritiva. Assim, as seguintes variáveis foram retiradas do modelo: P2 – “Os executivos de sua empresa se utilizaram de suas redes de relacionamento pessoal e profissional como facilitadores para o processo de internacionalização”; P10 – “Sua empresa possui produtos diferenciados quando comparada às empresas concorrentes?” e; P11 – “Como você avalia a reputação de sua empresa no exterior, quando comparada aos seus concorrentes?”.

O resultado encontrado foi um Nagelkerke R Square de 0,793, pior do que o do primeiro modelo e taxa de classificação correta de 94,4%, igual ao do primeiro modelo. Desta forma, conclui-se que o este modelo é menos adequado do que o primeiro modelo testado.

Após esta análise, foi feita uma adaptação ao modelo proposto por Dib (2008). A adaptação feita foi em virtude de este autor ter criado um modelo que envolvia variáveis preditoras específicas para o mercado de softwares, como a customização de softwares para clientes, enquanto o modelo de análise a ser utilizado por esta pesquisa deveria ser mais genérico, considerando qualquer produto ou serviço que possa ser comercializado internacionalmente. Desta forma, as variáveis preditoras utilizadas por Dib (2008) foram reduzidas a 10, para que o modelo pudesse ser analisado. Estas variáveis foram retiradas diretamente do questionário e só transformadas (somadas ou analisadas de acordo com a média) conforme proposto por Dib (2008).

Este modelo, apresentou o valor de -2LL de 103,608 com 160 GL, menor do que os 109,142 a 95,5% de significância. Entretanto, Nagelkerke R Square do modelo foi de apenas 0,287, mostrando adequação pior do que o primeiro modelo testado. A taxa de classificação também apresentou resultado inferior ao do primeiro modelo, com valores de 87,5%

Desta forma, após todos os testes, o modelo mais forte apresentado pela regressão logística utilizou as variáveis apresentadas na tabela 19, devidamente transformadas conforme as explicações já realizadas.

Isto posto, devemos passar à análise das variáveis incluídas na função logística. A tabela 23 apresenta o resultado de cada uma das variáveis utilizadas.

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Redes de relacionamento dos executivos -0,727 0,578 1,583 1 0,208 0,483 Atendimento a nichos de mercado 1,008 0,573 3,096 1 0,078 2,739 Oportunidades de crescimento 1,399 0,534 6,862 1 0,009 4,05 Produtos diferenciados 0,312 0,465 0,449 1 0,503 1,366 Reputação -0,027 0,465 0,003 1 0,954 0,974 Velocidade de internacionalização -1,347 0,48 7,878 1 0,005 0,26 Percentual societário brasileiro 0,109 0,051 4,557 1 0,033 1,115 Faixa de faturamento 0,47 0,444 1,122 1 0,289 1,6 Faturamento no exterior 0,019 0,019 1,096 1 0,295 1,02 Empregados próprios -0,004 0,003 1,687 1 0,194 0,996 Experiência internacional dos executivos -0,355 0,948 0,141 1 0,708 0,701 Constant -18,884 7,464 6,4 1 0,011 0

Variables in the Equation

Step 1a

Tabela 23 – Coeficientes das variáveis preditoras da função logística

Segundo Hair et al (2006), a significância dos coeficientes das variáveis independentes pode ser testada através da estatística de Wald. A hipótese a ser testada é de que o coeficiente é diferente de zero. Isso mostra que todas as variáveis possuem contribuição relevante para o poder discriminante da função logística.

Conforme já identificado nas etapas anteriores deste estudo, a quantidade de INVs encontradas na amostra de 161 empresas respondentes foi de 24. Este número, entretanto, é insuficiente para a realização de uma análise discriminante, pois conforme declarado na metodologia de pesquisa são necessárias pelo menos 5 observações por variável preditora do modelo, o que não seria possível para o melhor modelo encontrado para a análise de regressão logística, já que seriam necessárias pelo menos 55 respostas para o grupo das INVs.

Desta forma, a análise determinante não pôde ser realizada, e a regressão logística se apresenta como o melhor modelo para a análise da hipótese H3, de que as empresas brasileiras podem ser identificadas através das seguintes características: são inovadoras, flexíveis em sua estrutura, pequenas, e possuem executivos com conhecimento e experiência internacional; e das seguintes estratégias: utilização de parcerias e networking dos executivos e foco em qualidade do produto.

Após a análise da regressão logística, a tabela 24 faz um resumo sobre as características e estratégias estudadas por esta pesquisa. Pode-se concluir, quanto às características das INVs, que seu tamanho, medido através de seu faturamento e de sua quantidade de funcionários é um fator determinante para as INVs. Outro fator característico e determinante das INVs é a experiência internacional de seus executivos, medida através da quantidade de cursos de terceiro grau realizados fora do Brasil, mas também pela experiência de trabalho fora de seu país de origem e pela experiência em empresas multinacionais. A característica de inovação destas empresas pode ser parcialmente verificada através da estratégia de diferenciação dos produtos em relação à concorrência, porém não foi verificada como um fator determinante para a classificação como INV. A flexibilidade da estrutura e o conhecimento dos gestores não foram observados como características determinantes para as INVs.

Natureza Variável Resultado

Tamanho pequeno Suportada Experiência internacional dos executivos Suportada

Inovadoras Parcialmente suportada Conhecimentos dos executivos N ão suportada

Estruturas flexíveis N ão suportada U tilização de networking Suportada

U tilização de parcerias N ão suportada Foco em qualidade do produto N ão suportada Estratégias

Características

Tabela 24 – Análise das variáveis da H3

Observando-se as estratégias, pode-se perceber que a utilização das redes de relacionamento dos executivos suporta a hipótese de que as networks são utilizadas como estratégia de expansão. A utilização de parcerias e o foco na qualidade do produto não foram observados como estratégias determinantes das INVs, entretanto a diferenciação dos produtos em relação aos concorrentes foi uma estratégia determinante para estas empresas.

5 CONCLUSÃO

O objetivo deste capítulo é apresentar as conclusões das análises dos dados obtidos na pesquisa, bem como suas implicações para as práticas empresariais e a realização de sugestões para pesquisas futuras.

A primeira conclusão deste estudo é que as INVs são representativas perante a realidade das empresas exportadoras brasileiras. A partir da generalização da média da amostra encontrada neste estudo, a representatividade delas perante as empresas exportadoras é de cerca de 15%, sendo 8% INVs que executam mais do que a atividade comercial nas diversas etapas de sua cadeia de valor, e portanto podem ser classificadas no tipo 2 ou 3, de acordo com Oviatt e McDougall (1994). A partir desta generalização, podemos estimar que das 17.426 empresas exportadoras brasileiras em 2008, cerca de 2.600 delas possuam modelo de internacionalização classificado como INV. Destas, cerca de 1.400 possuem pelo menos uma outra atividade na cadeia de valor que não seja apenas a atividade comercial, e portanto demonstram que não são criadas exclusivamente para o comércio internacional (Trade Companies). Considerando o faturamento médio apresentado pelas INVs (entre R$1 Milhão e R$3 Milhões por ano), e pressupondo que a distribuição do faturamento das INVs segue a distribuição normal, temos entre R$2,6 Bilhões e R$7,8 Bilhões de faturamento de empresas

INVs. Como o Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro de 2008 foi de cerca de 2,9 Trilhões (IBGE 2010), pressupondo que a distribuição das INVs na economia Brasileira segue a distribuição normal, as INVs representam para a economia entre 0,1 e 0,3% do PIB da economia brasileira. Levando em consideração o último censo do IBGE em 2003 existiam cerca de 4,7 milhões de empresas no Brasil (IBGE 2010). O percentual de INVs, portanto seria de aproximadamente 0,06%. Deve-se considerar que nesta conta só foram consideradas INVs que possuem pelo menos a atividade comercial como uma das atividades da cadeia de valor realizadas fora do país de origem.

Desta forma, podemos concluir que a quantidade e representatividade das INVs é alta e elas possuem impacto significativo sobre as quantidade de empresas exportadoras brasileiras. Entretanto, como era de se esperar, os impactos das INVs sobre a economia brasileira ainda é muito pequeno.

O fato de duas INVs terem citado em campo aberto da pesquisa a política cambial brasileira como um fator motivador para a diminuição do percentual de exportações demonstra a fragilidade destas empresas, que conforme vimos, em sua maioria têm tamanho pequeno e atuam em nichos de mercado, sendo portanto extremamente expostas à flutuações da moeda brasileira, o Real. Assim, o governo deveria olhar com mais cuidado para este novo tipo de empresas na formulação das políticas públicas voltadas para as exportações, principalmente durante a execução de suas políticas cambiais.

Podemos também concluir que as INVs brasileiras possuem, em média, 41 empregados, sendo três deles em função executiva. Destes três executivos, pelo menos um deles teve uma experiência internacional, seja ela de estudo, de trabalho, ou ainda de trabalho em uma multinacional no Brasil. Estas empresas levam em média 8 meses para se internacionalizar,

não possuem capital estrangeiro no seu capital social e faturam em média de R$1 Milhão a R$3 Milhões por ano. Além disso, os executivos destas empresas se utilizaram de sua rede de relacionamentos pessoal e profissional para facilitar o processo de internacionalização, e a estratégia destas empresas estão focadas em nichos de mercados internacionais. Para atingir isso, seus produtos são diferenciados quando comparados aos dos concorrentes. Por fim, as INVs acreditam ter maior conhecimento técnico do que seus concorrentes e seus clientes percebem a qualidade e diferenciais de seus produtos.

As INVs brasileiras apresentam ainda características que se enquadram nas levantadas pela literatura de INVs, porém nem todas estas características são necessárias para determinar quais empresas são INVs e quais possuem internacionalização pelo método tradicional.

As características das INVs que são capazes de, em conjunto, determinar se uma empresa pode ou não ser classificada como INV estão descritas na tabela 19 e são compostas pela (o): (1) utilização dos executivos de sua rede de relacionamentos pessoais e profissionais como facilitador no processo de internacionalização; (2) o atendimento a um nicho especializado no mercado; (3) Ao foco nas oportunidades em mercados internacionais; (4) diferenciação dos produtos em relação aos concorrentes; (5) reputação da empresa no exterior; (6) velocidade de internacionalização da empresa; (7) percentual societário nacional; (8) percentual de exportações sobre o faturamento total; (9) quantidade de funcionários próprios (10) quantidade de executivos; e (11) experiência internacional anterior dos executivos.

Outras pesquisas sobre INVs deveriam considerar a evolução do percentual de INVs em relação às empresas exportadoras, fazendo um estudo longitudinal, de forma a determinar se este fenômeno vem ou não crescendo ao longo do tempo. Estes estudos longitudinais podem

avaliar, por exemplo, o impacto que as alterações nas políticas cambiais ou as alterações na economia global geram sobre as INVs.

Conforme dito anteriormente, o Brasil possui características muito específicas em função da sua extensão territorial e do tamanho do mercado interno. Por isso estudos semelhantes a este poderiam ser realizados em outros países com o objetivo de comparar o impacto econômico do fenômeno das INVs, principalmente em países pertencentes à zona do Euro, onde a integração econômica é significativamente maior, mas também em países cujo mercado interno não é tão extenso quanto o brasileiro. Entende-se que para estes países as INVs devem possuir maior representatividade sobre a economia.

Outra linha de pesquisa a ser desenvolvida no tema de INVs são as estratégias que estas empresas passam a utilizar após a consolidação da INV nos mercados internacionais, pois conforme visto nesta pesquisa, algumas INVs possuem mais de 30 anos no mercado, tempo suficiente para consolidação e uma possível mudança de estratégia internacional.

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