1 Determinantes da Estrutura de Capital das Pequenas e Médias Empresas Industriais da Cidade de João Pessoa/PB.
Autoria: Márcio André Veras Machado, César Augusto Ruiz Temoche, Márcia Reis Machado
RESUMO
Este artigo tem como objetivo analisar a estrutura de capital das pequenas e médias empresas industriais da cidade de João Pessoa/PB. Foram investigados os efeitos dos seguintes fatores sobre a estrutura de capital dessas empresas: porte, crescimento, rentabilidade, risco, composição dos ativos e liquidez. Para isso, desenvolveu-se uma análise de regressão linear múltipla. Utilizou-se a estatística F para verificar a significância estatística da predição conjunta das variáveis explicativas, bem como o teste t de student para analisar a significância de cada variável do modelo. Calculou-se também os coeficientes beta das variáveis independentes com a finalidade de verificar a importância relativa de cada variável explicativa. Como resultado principal, encontrou-se que os fatores porte, risco, composição dos ativos e liquidez apresentam conjuntamente um importante poder de predição da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da amostra. Entretanto, as variáveis porte e composição dos ativos apresentaram sinais contrários aos previstos. As variáveis crescimento e rentabilidade não parecem ser determinantes da estrutura de capital. Verificou-se que a variável liquidez apresentou maior poder de predição da estrutura de capital das empresas analisadas, constituindo, assim, a variável mais importante do modelo de regressão estimado.
1. INTRODUÇÃO
A estrutura de capital constitui uma das matérias que mais tem despertado interesse em finanças. São inúmeras as pesquisas, tanto teóricas como empíricas, relacionadas à estrutura de capital. Inicia-se esta pesquisa indagando: como é que as empresas escolhem as suas estruturas de capital? Myers (1984, p.575) diante desta mesma pergunta respondeu:
Nós não sabemos(...). Nós sabemos muito pouco sobre estrutura de capital.
Nós não sabemos como as empresas escolhem suas dívidas, emitem suas ações. Nós apenas temos recentemente descoberto que mudança na estrutura de capital contém informações aos investidores(...). Nossas teorias não parecem explicar o comportamento financeiro atual, e parece presunçoso efetuar recomendações às empresas no sentido de encontrarem a estrutura ótima de capital, quando estamos tão longe de explicar as decisões atuais (tradução nossa).
Modigliani e Miller, doravante MM, no seu trabalho The cost of capital, corporate finance and the theory of Investment (1958), lançaram as bases para o estudo do efeito da estrutura financeira no valor da empresa. Apresentaram argumentos convincentes de que a estrutura de capital não afeta o valor da empresa, em outras palavras, não existe estrutura melhor ou pior para os acionistas. O primeiro teste das proposições de MM foi apresentado pelos próprios autores em seu trabalho de 1958, a partir de dados de empresas de energia elétrica e de empresas petrolíferas dos EUA. No entanto, o estudo foi baseado em alguns pressupostos pouco realistas, dentre eles: não há custo de corretagem; não há impostos;
não há custo de falência; as dívidas são livres de risco; não há custos de agency (os administradores sempre procuram maximizar a riqueza dos acionistas); os investidores podem tomar empréstimos à mesma taxa de juros que as corporações; todos os investidores têm as mesmas informações que a administração sobre as futuras oportunidades de investimento da empresa (não há assimetria de informações); o Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda (LAJIR) não é afetado pelo uso de endividamento.
Segundo MM (1958), o custo médio ponderado do capital de uma empresa não
pode ser reduzido quando substituído o capital próprio por capital de terceiros, mesmo sendo o
2 capital de terceiros mais barato que o capital próprio. A razão de tal afirmativa é explicada pelo fato de que, à medida que a empresa acrescenta mais capital de terceiros, o capital próprio torna-se mais arriscado, conseqüentemente, o custo do capital próprio acaba aumentando. Os autores propunham ainda que, sob certas condições, o grau de alavancagem das firmas seria irrelevante para seu valor, ou seja, a empresa deveria permanecer com o mesmo custo médio de capital, quer mantivesse uma estrutura de alto endividamento, quer uma de baixo endividamento. Também confirmaram que o custo de capital próprio da firma crescia linearmente à medida que aumentava a alavancagem.
O trabalho de MM marcou o início de estudos dirigidos à estruturação de capital da empresa, e pesquisas subseqüentes tiveram como base os pressupostos de Modigliani e Miller, como o de Fama et al (2001), que conduziram uma pesquisa similar à de MM com empresas do setor elétrico e do setor petrolífero dos EUA e da América Latina, introduzindo duas diferenças básicas: o uso do Capital Asset Pricing Model (CAPM) para o cálculo do custo de capital das empresas e o uso de uma estatística de maior qualidade.
São inúmeras as abordagens que procuram identificar os fatores que determinam a estrutura de capital da empresa. Jensen e Meckling (1976) defendem que a estrutura ótima de capital é definida considerando o custo de agency. Myers (1984), Scott (1976) e DeAngelo e Mansulis (1980) defendem que a estrutura de capital ótima resulta de um equilíbrio entre os benefícios fiscais e os custos potenciais de falência associados ao endividamento. Harris e Raviv (1991) mencionam quatro categorias principais de teorias sobre os determinantes da estrutura de capital, quais sejam: a teoria de agency, a teoria das informações assimétricas, a teoria pecking order e a teoria de fatores organizacionais e a teoria de disputa pelo controle corporativo.
Segundo Brigham e Houston (1999, p.449), quatro fatores principais influenciam as decisões sobre a estrutura de capital: o risco do negócio, ou o grau de risco inerente às operações da empresa, caso ela não utilize capital de terceiros: quanto maior o risco do negócio, mais baixo será seu grau de endividamento; a posição tributária da empresa:
uma das principais razões para se usar capital de terceiros é que os juros podem ser deduzidos para fins de imposto de renda, o que reduz o custo efetivo da dívida. Outro fator importante diz respeito à magnitude da alíquota; flexibilidade financeira, ou a capacidade de levantar capital sob condições razoáveis em situação adversa; conservadorismo ou agressividade da administração: alguns administradores são mais agressivos que outros e por isso algumas empresas são mais propensas a uma utilização de dívidas para alavancar os lucros.
A empresa tem inúmeros instrumentos financeiros, desta forma, as variações de capital são infinitas. Tendo-se em vista as dificuldades em estabelecer a estrutura ótima de capital, esta pesquisa tem como objetivo determinar os atributos mais relevantes sugeridos pela teoria como determinantes da estrutura de capital e testar seu poder explicativo quando aplicados aos índices de endividamento observados nas pequenas e médias empresas industriais da cidade de João Pessoa/PB.
A maioria dos estudos foi realizada em outros países, especialmente nos mais desenvolvidos, como os Estados Unidos, e os realizados no âmbito do Brasil, têm dado atenção, principalmente, às grandes empresas, com ações negociadas na bolsa. Aliado a isto, na literatura existente sobre o assunto, não existe um consenso a respeito dos determinantes da estrutura de capital. Diante do exposto, essa pesquisa contribuirá na busca pelos fatores que influenciam a estrutura de capital, aplicando-os às pequenas e médias empresas, o que a torna mais estimulante e desafiadora.
Foi escolhido este porte de empresa devido à existência de poucas pesquisas
sobre estrutura de capital voltadas diretamente para as pequenas e médias empresas e pelo fato
das pequenas e médias empresas desempenharem importante papel na economia brasileira,
principalmente no Nordeste, através da geração de emprego e renda. Em virtude disso, fazem-
3 se necessárias uma investigação e análise das formas e natureza dos financiamentos utilizados pelas pequenas e médias empresas, pois acredita-se que tal análise pode revelar os pontos fortes e fracos deste tipo de empresa e, assim, permitir a tomada de ações com a finalidade de promover o desenvolvimento dessas empresas.
Com intuito de atingir o objetivo aqui exposto, utilizou-se de uma regressão linear múltipla com a finalidade de explicar o endividamento em função do porte, crescimento, rentabilidade, risco, composição do ativo e liquidez. Juntamente com a análise de regressão múltipla, calculou-se ainda o teste t, que serviu para verificar se a variável independente sob análise era um determinante significante da estrutura de capital das pequenas e médias empresas industriais da cidade de João Pessoa/PB, no período de 1998 a 2000. Para isto, fez-se uso do pacote estatístico SPSS – Statistical Package for the Social Sciences.
2. REVISÃO DA LITERATURA
Diversos estudos empíricos foram realizados com o objetivo de testar as teorias da estrutura de capital, analisando o relacionamento existente entre a alavancagem financeira e os fatores sugeridos pelas referidas teorias como determinantes da estrutura de capital. Para elaboração da presente pesquisa, consultou-se os seguintes trabalhos: Gupta (1969), Scott (1972, Remmers et al (1974), Toy et al (1974), Scott e Martin (1975), Taub (1975), Ferri e Jones (1979), Titman e Wessles (1988), Thies e Klock (1992), Porto (1992), Moraes (1993), Rajan e Zingales (1995), Fama e Kayo (1997), Armada e Jorge (1999), Fama e Meller (1999), Gama (1999) Gomes e Leal (2000) e Machado e Machado (2002). O quadro 1 reúne os principais resultados e conclusões mais importantes dos referidos estudos.
Quadro 1 – Síntese dos resultados empíricos sobre os determinantes da estrutura de capital
(+) – Relacionamento positivo.
(-) – Relacionamento negativo.
* - Os resultados encontrados não suportam a existência de um relacionamento.
Setor Porte Crescimento Rentabilidade Risco Comp. dos Ativos Liquidez
Gupta (1969) EUA (-) (+)
Scott (1972) EUA Significante
Remmers et al (1974) 1 Não siginificante2 (-)3
Toy et al (1974) 4 (+)5 (-) (+)6
Scott e Martin (1975) EUA Significante (+)
Taub (1975) EUA (+) (-)7
Ferri e Jones (1979) EUA 8 *9 *
Titman e Wessles (1988) EUA Significante (-) (+)não significante (-) (-)não significante (-)não significante
Thies e Klock (1992) EUA (+) (-) (-) (+)10 (+)
Porto (1992) Brasil (-) (+)11 (-) (+)12 (-) (+)13 (-)
Moraes (1993) Brasil * * * (-)
Rajan e Zingales (1995) 14 (+)15 (-) (-)16 (+)
Fama e Kayo (1997) Brasil (-)
Armada e Jorge (1999) Portugal Não significante (-) (+)17 (+) (-)18 * (-) (+)19
Fama e Meller (1999) Brasil (-)
Gama (1999) Portugal (-) (+)20 (-)21 (-)22 (+)23 (-)
Gomes e Leal (2000) Brasil (-) (-) (-) (+) (+)
Machado e Machado (2002) Brasil (-) (-) (+)
Variáveis Explicativas País
Investigações Empíricas
4 1. Estudo comparativo envolvendo diferentes países: EUA, Holanda, Noruega, Japão e
França.
2. Nas empresas localizadas no Japão e na França, os autores constataram a existência de um relacionamento entre o setor e a estrutura financeira.
3. O porte não parece ser um determinante da estrutura de capital.
4. Idem item 1.
5. Significante apenas nas empresas dos EUA e Japão.
6. Significante apenas nas empresas dos EUA e Noruega. Nas empresas localizadas na Holanda houve um relacionamento negativo, mas não significante e nas empresas localizadas no Japão houve um relacionamento positivo e também não significante.
7. Nem sempre significante. Somente é significante quando a depreciação é excluída dos ganhos.
8. Embora a indústria e a estrutura financeira não sejam totalmente independentes uma da outra, a dependência é modesta e indireta.
9. Apenas 1 caso das 233 empresas apresentou influência do porte na estrutura de capital.
10. Relacionamento negativo quando a variável dependente foi o endividamento de médio e longo prazo e relacionamento positivo quando a variável dependente foi o endividamento de curto prazo
11. Relação positiva no setor têxtil e negativa no setor de alimentos.
12. Relacionamento positivo no setor têxtil e negativo no setor de alimentos.
13. Relacionamento negativo no setor de alimentos e positivo no setor têxtil.
14. Estudo comparativo envolvendo os países do G-7: Estados Unidos, Japão, Alemanha, França, Itália, Reino Unido e Canadá.
15. Obteve um relacionamento negativo nas empresas localizadas na Alemanha.
16. Obteve um relacionamento positivo nas empresas da Alemanha e um relacionamento não significante nas empresas da França.
17. Influência muito fraca sobre o endividamento de médio e longo prazo, e mesmo assim, só quando medida pelo ativo total líquido (relação positiva) ou pelo volume de vendas (relação negativa).
18. Exerce influência negativa sobre o endividamento total e de curto prazo quando utilizado o indicador resultado antes dos juros e impostos dividido pelo ativo total líquido. Quando utilizado o indicador resultado operacional, apresenta-se um relacionamento positivo.
19. Quando se utiliza o indicador ativos tangíveis, encontra-se um relacionamento positivo com o endividamento de médio e longo prazo e um relacionamento negativo com o endividamento total. Quando se utiliza os ativos incorpóreos, encontra-se um relacionamento negativo com o endividamento total e de curto prazo.
20. Relacionamento negativo como endividamento total e de curto prazo e positivo com o endividamento de médio e longo prazo.
21. Relacionamento positivo somente com o endividamento total e de curto prazo.
22. Relacionamento negativo somente com o endividamento total e de curto prazo.
23. Relacionamento positivo somente com o endividamento total e de curto prazo.
2.1 CLASSIFICAÇÃO DO SETOR
Várias pesquisas empíricas foram realizadas com intuito de averiguar a relação do setor da indústria com o índice de endividamento. Alguns estudos apresentaram a classificação da indústria como determinante da estrutura de capital. Entretanto, outros não permitiram concluir que o setor determina o nível de endividamento das empresas.
De acordo com Gupta (1969) e Scott (1972), o setor de atividade constitui uma
primeira aproximação do risco inerente às atividades das empresas. Aliado a isto, empresas de
um mesmo setor se deparam com problemas semelhantes, e isso leva-as a adotar
5 comportamentos financeiros similares, fazendo, desta forma, com que os índices de endividamento fiquem próximos.
Segundo Myers (1984, p.590), “os índices de endividamento variam de indústria para indústria, porque o risco dos ativos, o tipo de ativo, a necessidade de financiamento externo também variam de acordo com a indústria”.
Empresas que fabricam ou comercializam um único tipo de produto apresentam um índice de endividamento relativamente baixo, conforme constatou Titman e Wessels (1988). Os referidos autores afirmam ainda que firmas que fabricam produtos que requerem disponibilidade de serviços especializados estão sujeitas a um custo de liquidação elevado, isto indica que firmas que fabricam máquinas e equipamentos deveriam ser financiadas relativamente com menos capital de terceiros.
Na presente pesquisa, não será analisado o efeito do setor na estrutura de capital das pequenas e médias empresas industriais da cidade de João Pessoa, devido ao restrito número de setores industriais envolvidos na pesquisa, bem como ao número reduzido de empresas em cada setor.
2.2 PORTE
De acordo com a teoria dos custos de falência, quanto mais elevado for o valor da empresa, mais reduzido o custo de falência. Conseqüentemente, grandes empresas tenderão a apresentar estruturas de capital com maior nível de endividamento. Na medida que grandes empresas são mais diversificadas e gozam de maiores facilidades no acesso ao mercado de capitais, conseguem créditos elevados com taxas de juros mais baixas.
Segundo Titman e Wessels (1988), o custo de emissão de dívidas e ação também está relacionado com o tamanho da empresa. Empresas pequenas pagam muito mais que empresas grandes para emitir novas ações e também um pouco mais para emitir dívidas de longo prazo. Isto implica que empresas pequenas podem ser mais alavancadas do que empresas grandes e podem preferir captar recursos a curto prazo (empréstimos bancários) mais do que recursos a longo prazo por causa dos custos fixos mais baixos associados com essa alternativa. Os autores incluem um indicador (além do indicador logaritmo natural das vendas) que mede a rotatividade dos funcionários como uma medida do tamanho da empresa.
A inclusão desse indicador reflete o fenômeno que grandes empresas, que muitas vezes oferecem larga oportunidade de carreira a seus funcionários, têm baixo índice de rotatividade dos funcionários.
Conforme sugere a teoria dos custos de falência, nesta pesquisa será testada a hipótese de que existe um relacionamento positivo entre porte e endividamento, constituindo o porte um determinante da estrutura de capital das pequenas e médias empresas industriais da cidade de João Pessoa.
2.3 CRESCIMENTO
Ross et al. (2001) afirmam que o índice de endividamento tende a ser muito baixo em empresas que estão em crescimento e possuem altas oportunidades de investimento, como produtos biológicos, computadores e indústria eletrônica. Indústrias de metais primários e papel, com relativamente pouca oportunidade de investimento e baixo crescimento, tendem a usar mais dívida.
Outro fator relacionado com as empresas que apresentam rápido crescimento é o alto grau de incerteza quanto ao seu futuro, fato que reduz sua disposição de utilizar capital de terceiros (BRIGHAM e HOUSTON, 1999, p.481). A incerteza com relação ao seu futuro diz respeito à variabilidade dos ganhos futuros. Alguns estudos têm sugerido a inexistência de relação entre a variabilidade dos ganhos e o nível de endividamento, como o trabalho de Ferri e Jones (1979).
A variável crescimento encontra-se fundamentada em duas teorias: a teoria de
Falência e a teoria Pecking Order. A teoria de Custos de Falência argumenta que as empresas
6 preferem não emitir dívidas para financiar oportunidades de crescimento intangíveis. Segundo Gomes e Leal (2000, p.47), isso ocorre por diversas razões:
Em primeiro lugar, o crescimento acelerado e o investimento dele decorrente geram créditos fiscais que funcionam como escudos de impostos, reduzindo a atratividade dos benefícios fiscais do endividamento. Em segundo lugar, o custo de falência de empresas que possuem um crescimento acelerado é mais elevado porque seu valor é determinado por ativos intangíveis e pelas expectativas de retornos futuros, que não têm valor no caso de liquidação.
Por outro lado, de acordo com a teoria Pecking Order, deveria existir uma relação positiva entre as oportunidades de crescimento e a alavancagem, pois a preferência pelo autofinanciamento proposto pela teoria levaria firmas com baixo potencial de crescimento a não deterem dívidas. As empresas com alto potencial de crescimento, que não possuem recursos próprios suficientes para se financiar, optariam por uma maior alavancagem financeira.
Nesta pesquisa, será testada a hipótese de que existe um relacionamento negativo entre crescimento e endividamento, conforme sugerido pela teoria de Falência e testado com mais freqüência em estudos empíricos anteriores.
2.4 RENTABILIDADE
De acordo com a teoria Pecking Order proposta por Myers (1984), as empresas financiam seus investimentos preferencialmente com fundos gerados internamente (lucros retidos), seguido de financiamento e, finalmente, de emissão de novas ações. De acordo com esta teoria, os índices de endividamento são o resultado da insuficiência de fluxos de caixa, face às oportunidades de investimento, e as empresas somente emitem capital próprio quando esgotada sua capacidade de endividamento.
À luz dessa teoria, quanto mais elevada for a rentabilidade da empresa, menor deverá ser o seu nível de endividamento, pois empresas mais rentáveis adquirem uma maior capacidade de se financiarem com fundos gerados internamente. Essa teoria explica também porque algumas empresas utilizam menos capital de terceiros do que pareceria ser apropriado, porque isso lhes permite evitar o uso de financiamento por meio de capital próprio externo caro, quando necessitam de mais capital.
Uma segunda justificativa para a relação negativa entre a rentabilidade e endividamento baseia-se na associação existente entre rentabilidade e risco. Na medida em que a teoria dos Custos de Falência sugere que o risco é negativamente associado com o endividamento, a rentabilidade também deve ser negativamente relacionada com o endividamento.
A maioria dos estudos empíricos constata a existência de um relacionamento negativo entre rentabilidade e endividamento. Tratando-se especificamente de pequenas e médias empresas, espera-se também encontrar a existência desse relacionamento negativo, pois acredita-se que nessas empresas esse relacionamento seja reforçado pela dificuldade de acesso ao crédito e que as pequenas e médias empresas rentáveis tenderiam a recorrer primeiramente aos recursos próprios gerados internamente, em virtude dessa dificuldade.
Portanto, nesta pesquisa, será testada a hipótese de que existe um relacionamento negativo entre rentabilidade e endividamento, conforme propõe a teoria Pecking Order.
2.5 RISCO
O risco está relacionado à dificuldade de se prever um fenômeno. Em finanças, o risco está associado à possibilidade dos retornos reais diferirem daqueles desejados.
Na literatura financeira, encontram-se presentes dois tipos de risco: o risco do
negócio ou econômico e o risco financeiro. De acordo com Sanvicente (1997), o risco
econômico está intimamente relacionado ao tipo de operação da empresa, bem como à
natureza do produto. O risco financeiro, por sua vez, é determinado, além do risco econômico
7 subjacente, pelo uso relativo de capital de terceiros, ou seja, pelo uso dos recursos que exigem uma remuneração fixa e prioritária em face da remuneração do capital dos acionistas.
Nota-se, portanto, que o risco econômico está relacionado com a estrutura de ativos da empresa, que decorre das atividades por ela desenvolvidas e o risco financeiro está associado com a estrutura de capital (proporção de capital de terceiros no total de recursos da empresa). Em outras palavras, o risco econômico está associado com as decisões de investimento e o risco financeiro com as decisões de financiamento.
A teoria dos Custos de Falência indica que a volatilidade do valor da empresa está inversamente relacionada ao ponto ótimo de alavancagem financeira. Segundo a teoria, quanto maior é a volatilidade do valor da empresa, maior a probabilidade da empresa tornar-se insolvente e ir à falência. Desta forma, empresas mais arriscadas deverão ter menos dívidas.
Tratando-se de pequenas e médias empresas, espera-se encontrar um relacionamento negativo entre o risco e o endividamento, conforme sugere a teoria dos Custos de Falência. Acredita-se que nesse tipo de empresa o relacionamento inverso seja reforçado pela maior instabilidade e risco de falência inerente às pequenas e médias empresas.
2.6 COMPOSIÇÃO DOS ATIVOS
Algumas abordagens sobre estrutura de capital defendem que a composição dos ativos influencia a decisão dos administradores quanto à tomada ou não de recursos de terceiros, na medida em que os ativos podem ser utilizados como garantia. Desta forma, empresas cujos ativos são apropriados para serem oferecidos como garantia tendem a ter maior índice de endividamento.
De acordo com Myers (1984), existem evidências indiretas indicando que o nível de empréstimo é determinado não somente pelo valor e risco dos ativos da empresa, mas também pelo tipo de ativo que a empresa possui. Ainda segundo o referido autor, empresas que possuem ativos intangíveis ou oportunidade de crescimento tendem a contrair menos dívidas do que as empresas que possuem, principalmente, ativos tangíveis.
Segundo Brigham e Houston (1999, p.481), “ativos de propósitos gerais, que podem ser utilizados por muitos negócios, são boas garantias, ao contrário dos ativos de propósitos específicos”. Assim, empresas imobiliárias em geral são altamente alavancadas, ao passo que empresas envolvidas em pesquisas tecnológicas empregam menos capital de terceiros.
De acordo com a teoria de agency proposta por Jensen e Meckling (1976), os acionistas de empresas muito alavancadas são incentivados a investir em projetos arriscados para expropriar valor dos credores. Desta forma, os credores deverão emprestar a um custo mais baixo para empresas que possuam ativos fixos, que funcionam como garantia no caso de liquidação da empresa. Além disso, os ativos fixos funcionam como proteção dos credores contra estratégias arriscadas promovidas pelos acionistas.
Moraes (1993, p.46-48) apresenta dois aspectos que devem ser considerados quando se estuda a estrutura financeira das pequenas e médias empresas, quais sejam: a dificuldade de acesso das pequenas e médias empresas às fontes de financiamento formais: a carência de recursos é uma das maiores dificuldades com que se defrontam as pequenas e médias empresas no Brasil, visto que elas não têm acesso ao mercado de capitais e no mercado financeiro esbarram na concorrência das grandes empresas; não propriedade de ativos reais que serviriam de garantia de empréstimos: a carência de garantias reais representa o fator básico do problema de financiamento das pequenas e médias empresas.
Mesmo diante da dificuldade de acesso ao mercado financeiro e do possível
desconhecimento por parte das pequenas e médias empresas das fontes de financiamento
existentes no mercado, conforme foi colocado por Moraes, nesta pesquisa, será testada a
hipótese de que existe um relacionamento positivo entre composição dos ativos e
endividamento, conforme proposto pela teoria de agency. Aliado a isto, esta pesquisa tem por
8 objetivo justamente testar a aplicabilidade da teoria da estrutura de capital no universo das pequenas e médias empresas.
2.7 LIQUIDEZ
A liquidez, entendida como sendo a capacidade potencial das empresas saldarem seus compromissos financeiros, é uma variável bastante significativa, apesar de ter sido pouco usada nos estudos empíricos anteriores, na análise da estrutura de financiamento das firmas, pois ela revela a capacidade financeira das empresas. Acredita-se ser de fundamental importância essa variável no universo das pequenas e médias empresas, pois é justamente esse tipo de empresa que mais apresenta problemas de liquidez e, por conseguinte, tendem mais a recorrer ao capital de terceiros. As empresas mais líquidas tendem a recorrer menos ao capital de terceiros.
Nesta pesquisa, será testada a hipótese de que existe um relacionamento negativo entre liquidez e endividamento.
3. METODOLOGIA 3.1.HIPÓTESES
O Quadro 2 apresenta as hipóteses que serão testadas na presente pesquisa, bem como as teorias que sustentam e o sinal previsto para cada hipótese no modelo da Equação 1.
Quadro 2 – Hipóteses testadas, teorias que sustentam e sinal previsto para o coeficiente relativo à cada Hipótese no modelo da Equação 1
Fonte: adaptado de Gomes e Leal (2000) 3.2.UNIVERSO E AMOSTRA
O universo da pesquisa foi constituído pelas pequenas e médias indústrias de transformação (empregando de 20 a 499 funcionários, conforme critério estabelecido pelo SEBRAE) localizadas na cidade de João Pessoa/PB, cadastradas na Federação das Indústrias do Estado da Paraíba – FIEP, pertencentes à iniciativa privada e que concordaram em participar da pesquisa, totalizando 57 empresas.
Das 57 empresas consultadas, exclui-se 37: 24 por não concordar em participar da pesquisa e/ou fornecer os dados necessários para realização do estudo, seis por não ter sido localizadas; cinco por encontrar-se desativadas; uma por ser empresa pública; uma por ter transferido suas atividades para outro Estado.
Portanto, foram coletados os dados de 20 empresas pertencentes a sete setores da economia, sendo: cinco pertencentes ao setor de fabricação de produtos alimentícios e bebidas, três ao setor de fabricação de produtos têxteis, uma ao setor de fabricação de papel e
Nº Formulação Teoria Coeficiente do modelo
A estrutura de capital é diretamente proporcional ao tamanho das empresas A estrutura de capital é inversamente
proporcional às oportunidades de crescimento A estrutura de capital é inversamente
proporcional à rentabilidade das empresas
A estrutura de capital é inversamente proporcional à instabilidade da rentabilidade das empresas A estrutura de capital é diretamente proporcional à proporção de ativos fixos das empresas A estrutura de capital é diretamente proporcional à liquidez das empresas 5
6
Teoria de agency
Custos de falência 1
2
Custos de falência
Custos de falência
Peck ing order
Custos de falência 3
4
1 > 0 β
5 > 0 β
6 > 0 β
2 < 0
β
3 <0 β
4 < 0
β
9 celulose, cinco ao setor de fabricação de edição, impressão e reprodução de gravações, três ao setor de fabricação de artigos de borracha e plástico, uma ao setor de fabricação de produtos minerais não-metálicos e duas ao setor de fabricação de equipamentos médico-hospitalares.
Das 20 empresas pesquisadas, 13 são pequenas e sete são médias. Ressalta-se ainda, que 10 empresas estão constituídas sob a forma de sociedade por ações (S/A) e 10 sob a forma de sociedade limitada (LTDA).
3.3.TÉCNICAS ESTATÍSTICAS UTILIZADAS PARA ANÁLISE DOS DADOS
A amostra reuniu dados para a investigação da existência de relacionamentos entre a estrutura de capital das pequenas e médias empresas da cidade de João Pessoa/PB e as variáveis porte, crescimento, rentabilidade, risco, composição dos ativos e liquidez. Analisou- se se há uma relação linear entre os determinantes da estrutura de capital selecionados e o índice de endividamento das empresas por meio do modelo apresentado na Equação 1
i i i
i i
i i
i
x x x x x x
y = β
0+ β
1 1+ β
2 2+ β
3 3+ β
4 4+ β
5 5+ β
6 6+ µ Eq. 1 Onde: y
i- Variável dependente, representada na presente investigação pelo índice de endividamento médio observado no período de 1998 a 2000, entendido como medidas da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da cidade de João Pessoa/PB;
β
0a β
6- Representam os coeficientes de regressão a estimar; x
1i- Variável independente representada pelo porte; x
2i- Variável independente representada pelo crescimento; x
3i- Variável independente representada pela rentabilidade; x
4i- Variável independente representada pelo risco; x
5i- Variável independente representada pela composição dos ativos;
x
6i- Variável independente representada pela liquidez.
Juntamente com a análise de correlação múltipla, calculou-se também o teste
“t” e os coeficientes Beta das variáveis independentes. O teste “t” serviu para verificar se a variável independente sobre análise era um determinante significante da estrutura de capital.
Os coeficientes Beta foram utilizados para comparar a importância relativa das variáveis independentes.
3.4.VARIÁVEIS
A escolha das variáveis da presente pesquisa baseou-se em três critérios:
suporte da teoria, utilização em pesquisas anteriores e disponibilidade dos dados. Todas as variáveis (dependente e independentes) foram calculadas a partir do balanço patrimonial e demonstração do resultado do exercício das empresas pesquisadas. Foram calculadas as médias das variáveis utilizadas no período entre 1998 e 2000, exceto no caso da variável risco, que foi calculada pelo desvio padrão. A utilização das médias objetivou diminuir distorções nos resultados dos testes causados por efeitos dinâmicos, como mudanças de regras de tributação, variações nas taxas de juros, inflação, dentre outros.
O Quadro 3 apresenta um resumo das varáveis a serem estudadas e os
indicadores que servirão de base às mensurações das variáveis escolhidas para a estrutura de
capital e para cada um dos determinantes da estrutura de capital.
10 Quadro 3 - Resumo das variáveis a serem estudadas
4. RESULTADOS OBTIDOS
O Quadro 4 apresenta os resultados das estatísticas descritivas das variáveis dependentes e independentes.
Quadro 4 – Estatísticas descritivas das variáveis dependentes e independentes
y1
representa o endividamento total;
y2representa o endividamento de longo prazo e o y
3representa o endividamento de curto prazo.
Da análise do Quadro 4, verifica-se que mais de 50% dos investimentos das pequenas e médias empresas, da cidade de João Pessoa/PB que aderiram a pesquisa, são financiados com recursos de terceiros. Ao contrário de outros estudos, como o de Gama (1999), a participação dos capitais permanentes (passivo exigível a longo prazo) não se mostrou tão reduzida, atingindo 28% do total do capital de terceiros. Gama (1999), ao estudar as pequenas e médias empresas industriais portuguesas, encontrou um índice de endividamento médio de 58%, endividamento que cai para 8% quando se refere à parte da dívida financiada por recursos de longo prazo. As empresas possuem, em média, ativos no valor de R$20.582.757,17, apresentando um desvio padrão de R$35.872.347,69. 54% do total das aplicações das pequenas e médias empresas pesquisadas corresponde a aplicações em ativo fixo (Ativo Permanente), ativo que tem crescido a uma taxa média de 14%, no período de 1998 a 2000. A rentabilidade média das empresas pesquisadas apresenta-se compatível com a média nacional. Segundo Conceição (2002), a rentabilidade média da indústria
Porte Crescimento Rentabilidade Risco Composição dos Ativos Liquidez
Mínimo 13% 0% 5% 805.436,38 -14% -58% 0% 5% 0,22
Máximo 88% 72% 77% 136.897.000,00 69% 63% 79% 91% 4,11
Média 56% 28% 27% 20.582.756,17 14% 4% 11% 54% 1,04
Desvio Padrão 25% 22% 19% 35.872.347,69 21% 24% 17% 22% 1,01
y1 y2 y3
Variáveis Indicadores Comentários
Endividamento Total ET/AT Passivo Circulante + Passivo Exigível a Longo Prazo/Ativo Total Endividamento de Longo Prazo PELP/AT Passivo Exigível a Longo Prazo/Ativo Total
Endividamento de Curto Prazo PC/AT Passivo Circulante/Ativo Total
Porte AT Ativo Total
Variação do Ativo Total
Lucro líquido/Patrimônio Líquido
Desvio padrão do lucro líquido/Vendas Líquidas
Ativo Imobilizado Líquido/Ativo Total
Ativo Circulante + Realizável a Longo Prazo/
Passivo Circulante + Exigível a Longo Prazo Liquidez
Crescimento
Composição dos Ativos Rentabilidade
Risco
1 1
−
− −
=
∆
t t t
AT AT AT AT
PL RSPL=LL
= VL R σ LL
AT CA= AIL
PELP PC
ARLP LG AC
+
= +
11 brasileira não superou os 6% e o endividamento pode estar contribuindo para essa baixa rentabilidade, pois, segundo o autor, o endividamento das empresas brasileiras dobrou de 1995 para 2001, acompanhado pelo crescimento da proporção das empresas que apresentaram prejuízo, passando de 28% em 1995 para 33% em 2001.
Com a finalidade de verificar a existência do efeito da multicolinearidade, apresenta-se no Quadro 5 uma matriz de correlações das variáveis dependentes e independentes.
Quadro 5 – Matriz de correlações das variáveis
**Significante ao nível de 1%
*Significante ao nível de 5%
A parte superior da matriz preenche-se atendendo à sua simetria. Desta forma, dispensamo- nos de o fazer.
Constata-se, pela análise da matriz de correlação, um baixo grau de correlação entre as variáveis independentes, o que permitiria, a priori, desprezar os efeitos da multicolinearidade. Suspeitando-se, mesmo assim, da existência de algum grau de multicolinearidade (por exemplo, o verificado entre a composição dos ativos e a liquidez), optou-se por aferir, com maior exatidão, qual o grau da multicolinearidade presente na amostra. Para isso, recorreu-se ao teste do fator de inflação da variável – FIV (variance inflation factor) para cada variável explicativa. Conforme sugere Levine et al. (2000, p.616), se um conjunto de variáveis explicativas não for correlacionado, então FIV será igual a um. Se o conjunto for altamente correlacionado, então FIV poderá até exceder a 10. Outros pesquisadores sugerem um critério mais conservador, que empregaria alternativas para a regressão dos mínimos quadrados se o FIV exceder a cinco. O SPSS, a par do teste FIV, calcula uma outra estatística denominada tolerância (tolerance). Segundo esta estatística, valores próximos de um evidenciam baixo grau de multicolinearidade entre as variáveis explicativas. Os valores obtidos para o teste FIV, bem como a tolerância calculada pelo SPSS, encontram-se no Quadro 6.
Quadro 6 – Teste FIV para a existência de multicolinearidade
Tolerância FIV Tolerância FIV Tolerância FIV
Porte 0,925 1,081 0,925 1,081 0,925 1,081
Crescimento 0,829 1,206 0,829 1,206 0,829 1,206
Rentabilidade 0,844 1,185 0,844 1,185 0,844 1,185
Risco 0,930 1,076 0,930 1,076 0,930 1,076
Composição dos Ativos 0,817 1,224 0,817 1,224 0,817 1,224
Liquidez 0,717 1,395 0,717 1,395 0,717 1,395
Endividamento Total Endividamento de Longo Prazo Variáveis Dependentes
Variáveis Explicativas Endividamento de Curto Prazo
Variáveis Porte Crescimento Rentabilidade Risco Comp. Ativos Liquidez 1,00
0,69** 1,00 0,48* -0,29 1,00
Porte -0,50* -0,23 -0,38 1,00
Crescimento -0,01 -0,12 0,13 0,02 1,00
Rentabilidade -0,24 -0,26 -0,004 0,11 0,31 1,00
Risco -0,19 -0,27 -0,23 -0,01 -0,15 -0,04 1,00
Composição dos Ativos 0,01 0,53* -0,63** 0,01 0,05 -0,16 0,002 1,00
Liquidez -0,69* -0,74* -0,02 0,23 -0,15 0,16 -0,17 -0,39 1,00
y
2y
3y1
y1
y
2y
312 Percebe-se pela análise do Quadro 6 que os valores obtidos para a estatística tolerância situam-se acima de 0,7, ficando bem próximo de um, o que permite assegurar a inexistência de colinearidade entre as variáveis explicativas, reforçando a conclusão inicial.
Analisando-se pela estatística FIV, os resultados também asseguram a inexistência de colinearidade entre as variáveis explicativas. Ressalta-se que a constatação da não multicolinearidade assegura o uso do modelo de regressão linear múltipla de forma mais eficiente.
O Quadro 7 apresenta os resultados obtidos para os três modelos de regressão estimados na presente pesquisa, adotando-se o método enter.
As três regressões globais estimadas, consideradas isoladamente, são significativas em termos estatísticos ao nível de 5%, tendo em vista que o valor–P obtido para a estatística F é inferior a 0,05 em todas as regressões, conforme ressalta a última linha do quadro apresentado. Os valores obtidos para os coeficientes de determinação ajustados são altamente significantes comparados com outras investigações empíricas desenvolvidas segundo metodologias análogas. Na presente pesquisa, obteve-se um coeficiente de determinação ajustado de 70% para o endividamento total, 56% para o endividamento de longo prazo e 53% para o endividamento de curto prazo.
Com relação ao endividamento total, as estatísticas “t” indicam que as variáveis porte, risco, composição dos ativos e liquidez são determinantes da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da cidade de João Pessoa/PB que aderiram à pesquisa, uma vez que tiveram impactos significativos na variável dependente. Porém, as variáveis porte e composição dos ativos apresentaram sinais contrários aos previstos. As variáveis crescimento e rentabilidade não parecem ser determinantes da estrutura de capital. Os resultados obtidos não permitem aceitar as hipóteses um, dois, três e cinco, quando a variável dependente utilizada for o endividamento total.
Quando se utiliza o endividamento de longo prazo como variável dependente, todas as variáveis, com exceção da variável porte, apresentaram os mesmos sinais que confirmam as hipóteses previstas. Contudo, a variável liquidez foi a única que apresentou significância estatística (nível de 1%). Já quando se utiliza o endividamento de curto prazo, as variáveis porte, crescimento e composição dos ativos apresentaram sinais contrários as hipóteses previstas. Contudo, as variáveis porte e composição dos ativos foram as únicas que apresentaram significância estatística, ambas ao nível de 5%. Logo, os resultados só permitem aceitar a hipótese 6 e não permitem aceitar nenhuma das hipóteses, quando a variável dependente utilizada for o endividamento de longo e curto prazo, respectivamente.
Constata-se das análises acima que o modelo de regressão mais relevante para a presente pesquisa é quando se utiliza como variável dependente o endividamento total, tendo em vista que este apresentou quatro variáveis com impactos significantes, em termos estatísticos, no modelo. Quando se utiliza como variável dependente o endividamento de longo e curto prazo, o modelo passa a ter somente uma e duas variáveis, respectivamente, com impactos significantes, em termos estatísticos. Portanto, resolveu-se utilizar a técnica backward somente para o modelo que tem como variável dependente o endividamento total.
Os quadro 8 e 9 apresentam os resultados obtidos para os modelos de regressão, segundo a técnica backward.
Percebe-se pela análise do Quadro 8 que as variáveis rentabilidade e
crescimento não contribuem para a explicação da variável dependente, uma vez que o
coeficiente de determinação ajustado quase não sofre alteração após a exclusão das duas
variáveis. Aliado a isto, são as únicas variáveis que não possuem significância estatística,
conforme constata-se no Quadro 9. Portanto, as referidas variáveis não constituem um
determinante da estrutura de capital. Os modelos dois e três apresentam-se como de maior
13 poder de predição da variável dependente, bem como os melhores modelos estaticamente significante.
Os coeficientes beta foram utilizados para comparar a importância relativa das variáveis independentes. Verifica-se que nos três modelos constantes no Quadro 9 a variável liquidez apresenta coeficientes beta superiores aos das outras variáveis, mostrando maior poder de predição da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da amostra. As variáveis porte, risco e composição dos ativos apresentam coeficientes beta muito próximos, revelando praticamente as mesmas importâncias relativas. As variáveis crescimento e rentabilidade, por sua vez, apresentam coeficientes beta bem inferiores aos das outras variáveis, mostrando menor poder de predição da variável dependente, corroborando ainda mais para as referidas variáveis não serem determinantes da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da amostra.
Quadro 7 – Coeficientes de Regressão Estimados
Quadro 8 – Resumo dos Modelos
Variáveis Explicativas Endividamento Total Endividamento de Longo Prazo Endividamento de Curto Prazo
Porte -2,05018E-09 -4,3185E-10 -1,61833E-09
Erro Padrão 0,000 9,90007E-10 8,44762E-10
Estatística t -2,296 -0,436 -1,916
valor-P 0,039 0,670 0,078
Crescimento -0,157 -0,271 0,114
Erro Padrão 0,159 0,176 0,150
Estatística t -0,991 -1,541 0,757
valor-P 0,340 0,147 0,462
Rentabilidade -0,007 -0,002 -0,005
Erro Padrão 0,010 0,011 0,009
Estatística t -0,740 -0,167 -0,586
valor-P 0,473 0,870 0,568
Risco -0,498 -0,211 -0,287
Erro Padrão 0,188 0,209 0,178
Estatística t -2,644 -1,010 -1,611
valor-P 0,020 0,331 0,131
Composição dos Ativos -0,361 0,284 -0,645
Erro Padrão 0,159 0,176 0,150
Estatística t -2,279 1,616 -4,304
valor-P 0,040 0,130 0,001
Liquidez -0,197 -0,151 -0,047
Erro Padrão 0,036 0,040 0,034
Estatística t -5,463 -3,765 -1,364
valor-P 0,000 0,002 0,196
Coef. Deter. 0,795 0,699 0,678
Coef. Deter. Ajustado 0,700 0,560 0,529
Estatística F 8,381 5,028 4,558
valor-P 0,001 0,007 0,011
Modelo R R ao quadrado R ao quadrado ajustado Desvio padrão F Sig.
1 0,891* 0,79 0,70 0,13 8,38* 0,001
2 0,887** 0,79 0,71 0,13 10,28** 0,000
3 0,871*** 0,76 0,69 0,14 11,76*** 0,000
14
*Preditores: Constante, Porte, Crescimento, Rentabilidade, Risco, Composição dos Ativos e Liquidez
**Preditores: Constante, Porte, Crescimento, Risco, Composição dos Ativos e Liquidez
***Preditores: Constante, Porte, Risco, Composição dos Ativos e Liquidez
Quadro 9 – Coeficiente beta, teste t e significância das variáveis
5. CONCLUSÃO
As três regressões estimadas, consideradas isoladamente, são significativas em termos estatísticos ao nível de 5%. Os coeficientes de determinação ajustados são altamente significativos, principalmente quando comparados com outras investigações empíricas que utilizaram metodologia análoga. As variáveis independentes utilizadas explicam 70%, 56% e 53% das variâncias observadas no endividamento total, de longo prazo e de curto prazo, respectivamente, ou seja, os modelos explicam grande proporção das variâncias observadas, porém, resta ainda uma parcela das variâncias sem explicação, o que requer pesquisas futuras.
Analisando-se o efeito isolado de cada variável independente para o modelo e adotando-se o endividamento total como indicador da variável dependente (uma vez que foi o mais significativo), constatou-se que as variáveis porte e composição dos ativos apresentaram sinais contrários aos previstos, rejeitando, assim, as hipóteses um e cinco da pesquisa. As variáveis crescimento e rentabilidade, apesar de apresentarem os mesmos sinais dos coeficientes previstos, não apresentaram significância estatística. Logo, as hipóteses dois e três também foram rejeitadas. As variáveis risco e liquidez apresentaram o mesmo sinal do coeficiente previsto e significância estatística ao nível de 5% e 1%, respectivamente. Desta forma, as hipóteses quatro e seis foram aceitas. Portanto, as variáveis porte, risco, composição dos ativos e liquidez apresentam conjuntamente um importante poder de predição da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da amostra, isto é, são determinantes da estrutura de capital. Porém, as variáveis porte e composição dos ativos apresentaram sinais contrários aos previstos. As variáveis crescimento e rentabilidade não parecem ser determinantes da estrutura de capital das pequenas e médias empresas da amostra, necessitando de pesquisas futuras adicionais, utilizando outros indicadores para as referidas variáveis.
Coeficientes Padronizados
B Desvio Padrão Beta
Constante 1,07 0,12 9,07 0,00
Porte -2,05019E-09 8,93063E-10 -0,30 -2,30 0,04
Crescimento -0,16 0,16 -0,14 -0,99 0,34
Rentabilidade -0,01 0,01 -0,10 -0,74 0,47
Risco -0,50 0,19 -0,34 -2,64 0,02
Comp.dos Ativos -0,36 0,16 -0,32 -2,28 0,04
Liquidez -0,20 0,04 -0,81 -5,46 0,00
Constante 1,08 0,12 9,36 0,00
Porte -2,09623E-09 8,76381E-10 -0,31 -2,39 0,03
Crescimento -0,20 0,15 -0,17 -1,35 0,20
Risco -0,50 0,19 -0,35 -2,72 0,02
Comp.dos Ativos -0,35 0,15 -0,31 -2,25 0,04
Liquidez -0,20 0,04 -0,83 -5,73 0,00
Constante 1,04 0,11 9,11 0,00
Porte -2,17687E-09 8,97744E-10 -0,32 -2,42 0,03
Risco -0,46 0,19 -0,32 -2,45 0,03
Comp.dos Ativos -0,34 0,16 -0,30 -2,15 0,05
Liquidez -0,19 0,04 -0,79 -5,42 0,00
Coeficientes Padronizados
Modelo Variáveis Sig.
1
2
3
Teste t
