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Folga organizacional nas maiores empresas listadas na BM&FBovespa

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Academic year: 2021

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Folga organizacional nas maiores empresas listadas na BM&FBovespa

Lara Fabiana Dallabona (Universidade do Estado de Santa Catarina) lara.dallabona@udesc.br Bruna Adriano (Universidade do Estado de Santa Catarina) bruadri2009@hotmail.com Valkyrie Vieira Fabre (Universidade do Estado de Santa Catarina) valkyrie.fabre@udesc.br

Resumo

A folga organizacional é vislumbrada como os recursos que a organização possui além do necessário para as atividades operacionais e pode ser influenciada por diversos antecedentes organizacionais. Deste modo, o estudo tem como objetivo analisar quais antecedentes: tamanho, idade, inovação, retorno sobre os ativos, retorno sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira melhor explicam a folga organizacional das 100 maiores empresas listadas na BM&FBovespa no período de 2010 a 2013. Trata-se de uma pesquisa descritiva, documental e quantitativa, sendo que os dados coletados foram submetidos ao teste de regressão linear múltipla para alcançar o objetivo proposto. A amostra corresponde as 100 empresas com maiores receitas. Constata-se que nas cem empresas com maior receita, a rentabilidade sobre o patrimônio líquido explica variações em folga potencial nos quatro anos analisados. Em 2010 se identificou a relação da rentabilidades sobre o patrimônio líquido com folga disponível. Já a inovação organizacional apresenta relação com folga disponível nos anos de 2010, 2011 e 2013. A alavancagem financeira e tamanho, explicam a folga disponível em 2010, sendo que a última variável relaciona-se ainda com a folga disponível em 2011. Já para a folga recuperável se observou que nenhuma das variáveis independentes (ROE, inovação, ROA, idade, tamanho e alavancagem financeira) explicam uma possível variabilidade de folga recuperável no período analisado.

Palavras chave: Folga Organizacional, Antecedentes de Folga, BM&FBovespa.

Organizational slack in the largest companies listed

on the BM&FBovespa

Abstract

The organizational slack is envisioned as the resources that the organization has more than necessary for operating activities and may be influenced by various organizational background. Thus, the study aims to analyze which background: size, age, innovation, return on assets, return on equity and leverage best explain the organizational slack of the 100 largest companies listed on the BM&FBovespa in the period 2010 to 2013. This is a descriptive, documental and quantitative research, and the data were subjected to multiple linear regression test to achieve the proposed objective. The sample represents the 100 companies with the highest revenues. It is noted that in one hundred companies with the highest revenue, return on equity explains variations in potential slack in the four years analyzed. In 2010 he identified the ratio of returns on equity with available slack. It

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organizational innovation is correlated with available slack in the years 2010, 2011 and 2013. The financial leverage and size explain the slack available in 2010, and the last variable relates also to the slack available in 2011. As for the recoverable off was observed that none of the independent variables (ROE, innovation, ROA, age, size and financial leverage) explain a possible variability of recoverable slack in the period.

Key-words: Organizational Slack, Slack Background, BM&FBovespa.

1 Introdução

Os agentes econômicos lidam constantemente com a concorrência e os riscos do mercado, o que exige das organizações uma gestão dinâmica e uma adaptação de seu ambiente interno para atender as pressões externas. As decisões e planos de atuação tornam-se mais seguros e com certo nível de ousadia no momento em que as empresas se apoiam em seus recursos disponíveis, ou então na chamada folga organizacional (BROMILEY, 1991).

Quintas e Beuren (2011) demonstram que folga é discutida na literatura por diversos conceitos, destacando-se o estudo de Bourgeois (1981) que apresenta folga como uma almofada de excesso de recursos recuperáveis, disponíveis ou potenciais de uma empresa, que permite uma adaptação de sucesso às pressões internas e externas, ou ainda, planejamentos estratégicos de atuação no ambiente externo. No que tange a continuidade da organização, Tan e Peng (2003) acreditam que folga torna-se um fator necessário em longo prazo.

Neste sentido vários estudos utilizam a folga para explicar determinados fenômenos organizacionais, bem como comportamentos políticos, inovação organizacional, conflitos de metas e efetividade operacional (NOHRIA; GULATI, 1995; DALLABONA; DIEL; LAVARDA, 2014). Nesta busca por explicações, pesquisadores utilizam-se de diversas alternativas para medir folga nas organizações. Em sua maioria empregam recursos financeiros, como nos estudos de Bourgeois (1981), Neck (2001), Sender (2004), Daniel et. al (2004). No contexto organizacional, os excessos de recursos devem ser tratados com uma atenção especial, pois se não utilizados corretamente podem influenciar no desempenho das atividades organizacionais, e na atuação da empresa no meio em que se instala (FACÓ; CSSILAG, 2010). De acordo com Sender (2004) os recursos organizacionais em excesso estão atrelados a antecedentes organizacionais que influenciam em seu nível, existência e composição.

Na análise dos antecedentes, Sharfman et al. (1988) trata de contingências ambientais (alterações rápidas e constantes no ambiente, mercado generoso, estágios do ciclo de vida), de características organizacionais (tamanho, idade, tecnologia, estabilidade interna) e valores e crenças da coalizão predominante (comportamento político e analise de oportunidades e riscos). Já Sender (2004) aborda os antecedentes de folga organizacional em três níveis: indústria, grupo de interesse e organização. No caso deste estudo, há interesse em analisar os antecedentes: idade, tamanho, inovação, rentabilidade sobre os ativos, rentabilidade sobre patrimônio liquido e alavancagem financeira, os três últimos sendo considerados também, indicadores de desempenho.

Nesse contexto, Nohria e Guati (1995) abordam que a folga apresenta forte influência sobre a inovação. Murro et al. (2014), apresenta ainda que folga organizacional está aliada ao processo de inovação tecnológica, visto que auxilia na redução de custos e na criação de uma cultura experimental. Sharfman et al. (1988) analisa a influência do tamanho, idade e inovação no nível de folga nas organizações. Expõe que empresas maiores e mais antigas tendem a ter um maior nível de folga. Em questões de inovação, aduz que a relação com a folga está relacionada com o tipo de tecnologia que a empresa possui; assim, empresas com tecnologia previsível tende a conhecer o tipo de folga que tem sob várias condições, optando

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por folga de baixa discrição. Já as que possuem tecnologia de baixa previsibilidade optam por folga de alta discrição, como dinheiro.

Além disso, deve-se ressaltar que, de acordo com Lima, Basso e Kimura (2009), folga pode impactar no risco e no retorno, ou nos níveis de desempenho das organizações. Autores como Lima (2008), Peng et al. (2009), Beuren, Starosky Filho e Krespi (2012), Dallabona et al. (2013), Dallabona, Rigo e Lavarda (2013) abordam que o excesso ou a escassez de recursos podem alterar o desempenho das organizações, porém não há um consenso do tipo de influencia, positiva ou negativa (LIMA, 2008).

Diante da influência de folga no contexto organizacional e da importância de identificá-la e medi-la, a questão que norteia este estudo é: Quais antecedentes: tamanho, idade, inovação,

retorno sobre os ativos, retorno sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira melhor explicam a folga organizacional das cem maiores empresas listadas na BM&Fbovespa no período de 2010 a 2013? Desta forma o estudo objetiva analisar quais antecedentes: tamanho,

idade, inovação, retorno sobre os ativos, retorno sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira melhor explicam a folga organizacional das cem maiores empresas listadas na BM&Fbovespa no período de 2010 a 2013.

Os objetivos dos estudos desenvolvidos e identificados na literatura são dispersos, como, por exemplo, o estudo de Lima (2008) que apresenta as possíveis relações de folga com o desempenho financeiro e risco de empresas manufatureiras. A pesquisa de Dallabona, Rigo e Lavarda (2013) avaliam a relação entre a folga e o desempenho de empresas brasileiras antes e após a adoção de normas internacionais.

Já Nohria e Gulati (1995) verificaram a relação de folga com inovação organizacional, chegando à conclusão de que folga não deve estar em excesso ou em escassez, mas sim em um nível intermediário. Na pesquisa de Sharfman et al. (1988) aborda o tema folga organizacional com a relação de seus antecedentes. Apresenta a relação do tamanho, estabilidade interna e externa, idade, tecnologia e desempenho com o nível de folga nas organizações. Sender (2004) analisou o papel, alguns de seus impactos e a relação com aspectos organizacionais em três dos mais importantes bancos brasileiro: Banco Itaú, Bradesco e Banco do Brasil. Assim, observa-se que as pesquisas demonstram possíveis antecedentes que possam estar explicando o nível de folga organizacional nas empresas. Desta forma, o presente estudo se diferencia dos demais por analisar a relação de folga com os possíveis antecedentes: tamanho, idade, inovação, rentabilidade sobre os ativos, rentabilidade sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira nas cem maiores empresas no período de 2010 a 2013, visto que por ora as pesquisas desenvolvidas não analisaram o conjunto destas variáveis.

2 Referencial teórico

As organizações atuam em um mercado de constantes alterações, seja em perfil de clientes, inovação de produtos ou em pressões externas de seus agentes. Toda cobrança imposta às empresas, expõe a necessidade de uma estrutura organizacional maleável e segura. Esta estrutura torna-se sustentável para a empresa e segundo Sharfman et al. (1988), com o apoio de recursos excedentes, “folga organizacional”, auxilia na maior flexibilidade e proteção das atitudes organizacionais frente às flutuações internas e externas.

De acordo com Nohria e Gulati (1995), folga organizacional são aqueles recursos além do mínimo necessário para o nível de produção da empresa. Estes incluem excesso de empregados, despesas de capital desnecessárias em recursos tecnológicos, financeiros ou patentes e capacidade não utilizada ou ociosa de equipamentos (NOHRIA; GULATI, 1995;

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FACÓ; CSILLAG, 2010). A análise destes fatores é essencial, visto que sua falta, excesso ou não utilização podem influenciar no desempenho das atividades da organização.

Na concepção de outros autores a folga organizacional pode desenvolver diversas atribuições, como: ações criativas e ousadas (BOURGEOIS, 1981), manifestações de ineficiência (ANTLE; EPPEN, 1985), vantagem competitiva (BROMILEY, 1991), oportunidades (MOSES, 1992), opções de crescimento (NECK, 2001) e sobrevivência em longo prazo (TAN; PENG, 2003). Assim, a folga organizacional apresenta um vasto campo de aplicabilidade e influência nas organizações. No contexto estratégico organizacional as diversas atribuições de folga potencializam as pretensões dos gestores, tornando-os mais competitivos e estimulados a se arriscar nas tomadas de decisões. Assim torna-se necessária a identificação destes recursos no meio organizacional. Bourgeois (1981) separa os recursos organizacionais conforme a sua facilidade de recuperação: disponível, recuperável e potencial.

Os antecedentes de folga organizacional podem ser caracterizados como aqueles que influenciam na sua existência, no nível e na sua classificação dentro do ambiente organizacional. O estudo de Sharfman et al. (1988), principal trabalho nesta área, busca explicar as condições que levam ao desenvolvimento de folga, utilizando um conjunto de três preditores: contingências ambientais, características organizacionais e os valores e crenças da coalizão dominante. Dentre os antecedentes de folga apresentados na literatura, pode se citar o tamanho, a inovação, a rentabilidade sobre o ativo, alavancagem financeira.

Relacionado ao tamanho das organizações, alguns estudos indicam que quanto maior as organizações, maior sua propensão de criar folga, como no estudo de Sharfman et al. (1988). Além disso, Freeman et al. (1983) apresentam que o tamanho da empresa não tem relação com a mortalidade das empresas, visto que quanto maior, mais preparada é sua estrutura, seja com recursos financeiros ou físicos, e ainda já possuem fortes laços com outros agentes - clientes e fornecedores.

Conforme demonstra Ilbay (2009) há um conflito de ideia sobre a relação de idade com folga organizacional. Se por um lado teóricos afirmam que empresas mais antigas necessitam de mais folga visto a sua experiência e vontade de empreender, outros inferem que importa mais folga em organizações jovens, já que são inexperientes no mercado e não conseguem prever os recursos de que irão precisar. Sharfman et al. (1988) aduz que, quanto mais velha organização, maior o nível de recursos de folga.

De acordo com Nascimento (2009) a inovação tecnológica pode ser analisada em relação ao produto. Novos produtos são desenvolvidos com características altamente tecnológicas, ou ainda o processo na fabricação do produto é inovado tecnologicamente. A relação de folga com inovação, segundo Sharfman et al. (1988), expõe relação com previsibilidade, ou seja, quanto mais previsível a tecnologia nas organizações mais conhecimento a empresa terá sobre o tipo de folga presente. Caso seja menos previsível menor será o conhecimento do tipo de folga.

Observa-se que o desenvolvimento de folga organizacional vem sendo estudada por diversos autores sob pontos de vistas diferentes. Sharfman et al. (1988) dispõe que a presença de folga nas organizações está atrelada a características organizacionais, condições ambientais e os valores e crenças da coalizão dominante. Desenvolveu algumas hipóteses, como: quanto maior a empresa e mais velha, maior seu nível de folga, quanto maior o nível de comportamento político, maior o nível de folga, ambientes calmos levam a empresa ter baixos níveis de folga.

Partindo desta premissa, outras pesquisas foram desenvolvidas em função de identificar a relação de diferentes variáveis organizacionais com folga, tais como: inovação (NOHRIA; GULATI, 1995), risco e desempenho financeiro (LIMA, 2008), desempenho organizacional,

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tamanho e idade (ILBAY, 2009), empresas descentralizadas (BEUREN, PATON, 2013), entre outras. Neste estudo pretende-se abordar a folga organizacional com os antecedentes de tamanho, idade, inovação, rentabilidade sobre os ativos, rentabilidade sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira. Estas variáveis foram escolhidas com base no estudo de Sharfman et al. (1988), sendo principal na literatura sobre antecedentes.

3 Aspectos metodológicos

A pesquisa se caracteriza como descritiva, documental e quantitativa com utilização de regressão linear múltipla. A população determinada para a pesquisa representa as empresas listadas na BM&FBovespa, sendo que a amostra contempla as cem maiores empresas classificadas com maior receita. Para obtenção dos dados para o cálculo das folgas organizacionais e dos antecedentes de folgas, foram elaborados dois constructos. O Quadro 1 apresenta as medidas de folgas e respectivas métricas de cálculo.

Medidas de folga Métricas para cálculo Autores

Folga disponível Ativo Circulante/Passivo Circulante Ilbay (2009), Dallabona et al. (2013)

Folga Recuperável Despesas Gerais/Total Vendas Folga Potencial Passivo Total/Patrimônio Líquido Fonte: Adaptado de Ilbay (2009); Dallabona et al. (2013).

Quadro 1 - Medidas de Folga Organizacional

Para o calculo de cada folga organizacional foi utilizada a classificação proposta no estudo de Sender (2004). A análise dos dados foi no período de 2010 a 2013, sendo que as informações financeiras para os cálculos foram obtidas na base de dados Economática® no decorrer do mês de novembro de 2014. O Quadro 2 apresenta os antecedentes de folga, bem como suas métricas de cálculo. Foi utilizada a influência de três antecedentes de folga apresentada por Sender (2004).

Quanto as variáveis de desempenho tem-se a rentabilidade sobre o ativo (ROA), rentabilidade sobre o patrimônio líquido (ROE) e alavancagem financeira. As fórmulas utilizadas tomaram como base estudos de Assaf Neto (2002), Iudícibus (2009) e Matarazzo (2010). A inovação foi medida por meio da composição dos ativos intangíveis das empresas baseando-se no estudo de Murro et al. (2014). O tamanho foi medido pela receita bruta da empresa e a idade de acordo com a data de constituição da empresa, ambas as medidas foram baseadas no estudo de Dallabona et al. (2013) fundamentado por Ilbay (2009) e Peng et al. (2009).

Variáveis Métodos Utilizados Autores

Tamanho Receita Bruta Dallabona et al. (2013)

Idade Ano atual – Ano de constituição Beuren, Staroski Filho e Krespi (2012) Inovação Composição dos ativos intangíveis Murro et al. (2014)

Rentabilidade sobre o ativo Lucro Líquido/Ativo Total Assaf Neto (2002); Iudícibus (2009); Matarazzo (2010).

Rentabilidade sobre o Patrimônio Líquido

Lucro líquido/Patrimônio líquido Assaf Neto (2002); Iudícibus (2009); Matarazzo (2010).

Alavancagem Financeira Razão entre a dívida e o ativo total de dezembro do respectivo ano.

Dallabona, Rigo e Lavarda (2013) Fonte: Dallabona et al. (2013), Beuren, Staroski Filho e Krespi (2012), Assaf Neto (2002); Iudícibus (2009); Matarazzo (2010) e Dallabona, Rigo e Lavarda (2013).

Quadro 2 - Antecedentes de folga

Para tabulação dos dados foram elaboradas planilhas eletrônicas no Microsoft Excel. A princípio as empresas com valores retirados da Economática® foram ordenadas pela sua

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receita total. Em seguida foram incluídos os dados retirados da Bovespa, e realizados os cálculos de folga, idade, tamanho, inovação ROA, ROE e alavancagem financeira. Posterior, os dados foram submetidos ao cálculo da regressão linear múltipla, para identificar quais antecedentes melhor explicam as folgas organizacionais das maiores empresas listadas na BM&FBovespa.

4 Apresentação e análise dos dados

Esta seção apresenta as variáveis independentes que melhor explicam a folga disponível, potencial e recuperável das maiores empresas listadas na BM&FBovespa no período de 2010 a 2013.

4.1 Variáveis independentes que melhor explicam a folga disponível das empresas com maior receita

Esta etapa apresenta os resultados obtidos com a aplicação da regressão linear múltipla, visando analisar quais variáveis independentes (idade, tamanho, inovação, alavancagem financeira, ROA e ROE) melhor explicam o nível de folga nas organizações com maior receita. Antes de analisar a regressão foram aplicados alguns testes de pressuposto. Neste estudo utilizou-se o pressuposto da multicolinearidade, para verificar o comportamento semelhante das variáveis (FÁVERO et al., 2009), por meio do programa Statistical Package

for the Social Sciences – SPSS por meio das estatísticas VIF (Variance Inflation Factor), e

Durbin-Watson.

O teste VIF indica a multicolinearidade, onde até 1 não representa; de 2 a 10 multicolinearidade aceitável e acima de 10 problemático (HAIR et al., 2005). Para rodar a regressão linear múltipla, foram utilizadas como variáveis independentes a folga disponível, recuperável e potencial e independentes a idade, tamanho, inovação, alavancagem financeira, ROA e ROE. Evidencia-se na Tabela 1 a correlação entre as variáveis independentes com a dependente – folga disponível.

Ano R R² R² Ajustado Erro Padrão

Estimado Durbin-Watson

2010 0,449 0,202 0,150 0,65549 1,981

2011 0,770 0,593 0,566 1,38220 2,347

2012 0,284 0,081 0,021 0,66023 2,181

2013 0,363 0,132 0,076 0,60156 2,105

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Variável dependente: Folga Disponível.

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 1 - Correlação entre as variáveis independentes – Folga Disponível

Fávero et al. (2009) aduz que o R representa a correlação entre a variável dependente (folga disponível ) e as independentes. O R², coeficiente de ajuste da regressão, representa a capacidade explicativa do modelo, e segundo Fávero et al. (2009) o R² pode variar entre 0 e 1 (0 a 100%), sendo que se ficar muito próximo de 0 as variáveis independentes não serão coerentes para explicar o comportamento da variável dependente. Assim quanto maior R² mais confiável os valores da regressão.

No caso da Tabela 1, a correlação de folga disponível com as variáveis independentes explicam 44,9% o modelo em 2010, 77,0% em 2011, 28,4% e 2012 e 36,3% em 2013. Nota-se que no decorrer dos anos, ou Nota-seja, de 2010 para 2013 as variáveis passaram por flutuações,

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onde de 2010 para 2011 houve uma elevações, decaindo para 2012 e elevando-se novamente em 2013.

Em relação a influência das variáveis, tamanho, idade, inovação, alavancagem financeira, ROA e ROE na possível variação de folga disponível, os percentuais reduziram em 12,1% de 2010 para 2012. Os dados demonstram ainda que o ano de 2011 infere um poder de determinação sobre a folga disponível, maior que nos demais anos analisados, representando 59,3%. Como o percentual de R² ficaram próximos a 0 em 2012, as variáveis independentes não são muito adequadas na explicação do comportamento de folga disponível neste período. O Durbin-Watson conforme explica Fávero et al. (2009) quanto mais próximo a 2 menor será a chance de ocorrer problemas com a correlação entre as variáveis do modelo. No caso da Tabela 1, o Durbin-Watson permaneceu entre 1,981 e 2,347 nos anos analisados, o que representa condições favoráveis para permanecer com a regressão. A Tabela 2 expõe a significância entre as variáveis.

Ano Modelo Soma dos

Quadrados DF Média dos Quadrados F Sig. 2010 Regressão 258,470 6,000 43,078 22,549 0,000 Residual 177,674 93,000 1,910 Total 436,144 99,000 2011 Regressão 3,365 6,000 0,561 1,348 0,244 Residual 38,691 93,000 0,416 Total 42,056 99,000 2012 Regressão 3,562 6,000 0,594 1,362 0,238 Residual 40,539 93,000 0,436 Total 44,101 99,000 2013 Regressão 5,108 6,000 0,851 2,353 0,037 Residual 33,655 193,000 0,362 Total 38,763 199,000

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Variável dependente: Folga Disponível.

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 2 - Cálculo de significância entre as variáveis analisadas com relação à Folga Disponível Percebe-se que o modelo apresenta significância nos anos de 2010 e 2013, visto que segundo Fávero et al. (2009) para que seja identificado significância os valores devem estar abaixo de 0,05. Neste caso os modelos representaram 0,000 em 2010, 0,244 em 2011, 0,238 em 2012 e 0,037 em 2013. Finalizada a análise do modelo, inicia-se a análise de cada uma das variáveis independentes com a dependente (folga disponível), conforme explana a Tabela 3.

Ano Modelo Coeficientes Não Padronizados Coeficientes Padronizados T Sig. Colinearidade Estatística B Std.

Error Beta Tolerância VIF

2010 (Constant) 1,394 0,174 8,002 0,000 0,402 2,490 Alavancagem Financeira 0,249 0,097 0,377 2,580 0,011 0,920 1,087 Inovação -4,829E-008 0,000 -0,586 -2,416 0,018 0,144 6,965 Tamanho 1,706E-008 0,000 0,564 2,307 0,023 0,388 2,578 ROE -2,949 0,901 -0,662 -3,272 0,001 0,402 2,490 2011 (Constant) 1,536 0,121 12,734 0,000 Inovação -3,782E-008 0,000 -0,510 -2,156 0,034 0,177 5,650

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Tamanho 1,224E-008 0,000 0,514 2,161 0,033 0,175 5,723

2012 (Constant) 1,601 0,127 12,619 0,000

2013 (Constant) 1,646 0,125 13,215 0,000

Inovação -4,478E-008 0,000 -0,391 -2,818 0,006 0,484 2,066 Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 3 - Coeficiente de regressão entre Folga Disponível e as variáveis independentes 2010-2013 Observa-se na Tabela 3 que nos anos de 2010, 2011 e 2013 a variável inovação apresenta significância na possível alteração de folga disponível. Apresenta um coeficiente inferior a 0,05, sendo 0,018 em 2010, 0,034 em 2011e 0,006 em 2013. Os resultados encontrados referentes à inovação se assemelham aos de Murro et al. (2014) onde folga disponível, tratada pelos autores com inabsorvida, influenciou de forma positiva nos níveis de folga disponível. Na relação com o tamanho da organização, os anos de 2010 e 2011 apresentaram influência nas possíveis variações de folga, com significância de 0,023 e 0,033, respectivamente. Este resultado sugere que organizações maiores tem capacidade elevada em manter recursos disponíveis, visto sua capacidade física e financeira (SENDER, 2004).

Percebe-se ainda que em 2010 os indicadores de rentabilidade, alavancagem financeira e rentabilidade sobre a patrimônio liquido apresentaram significância em relação às variações de folga disponível. Segundo Assaf Neto (2002) o ROE representa o retorno que a empresa tem dos recursos aplicados pelos sócios. Matarazo (2010) expõe que a alavancagem financeira demonstra a influencia da estrutura de financiamento das empresas no retorno aos acionistas. Considerando esta relação supõe-se então, que quando houver alterações na alavancagem financeira consequentemente haverá em ROE.

As variáveis idade e rentabilidade sobre o ativo não explicam variações de folga disponível em nenhum dos anos analisados, visto que não apresentaram significância. Destaca-se ainda, que nos anos de 2012 nenhuma das variáveis independentes apresentaram significância para as empresas com maior receita. Considera-se importante ressaltar que as variáveis que não apresentaram significância foram mantidas no estudo para possíveis comparações futuras.

4.2 Variáveis independentes que melhor explicam a folga potencial das empresas com maior receita

Este tópico expõe quais das variáveis independentes analisadas no estudo melhor relacionam-se com as possíveis alterações em folga potencial. Segundo Sender (2004) fundamenta no estudo de Dimicky e Murray (1978), a lucratividade pode explicar os níveis de folga potencial, assim empresas mais rentáveis tem mais oportunidades de adquirir empréstimos e capital de seus acionistas, facilitar negociações com fornecedores e clientes, bem como recrutar pessoas competentes e talentosas. Apresenta-se na sequência, a correlação entre as variáveis independentes apresentadas no estudo com a folga potencial (variável dependente).

Ano R R² R² Ajustado Erro Padrão

Estimado Durbin-Watson

2010 0,770 0,593 0,566 1,38220 2,347

2011 0,479 0,229 0,179 1,53548 2,267

2012 0,865 0,748 0,732 2,10760 2,136

2013 0,515 0,266 0,218 2,09210 2,095

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Fonte: Dados da pesquisa.

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Na análise das correlações de folga potencial, as variáveis independentes representaram um grau de associação elevado quanto à folga. Os percentuais não reduziram de 47% representando em 2012 o mais elevado com 86,5%. Assim percebe-se que o grau de associação das variáveis é maior, comparado à folga disponível.

Para folga potencial nas empresas com maior receita, o coeficiente R² se distancia mais de 0 nos anos de 2010 e 2012 representando assim um alto poder de influência na explicação das variáveis independentes. Os percentuais foram de 59,3% em 2010 e 74,8% em 2012 expondo que as variações ocorridas em folga potencial são explicadas pelas variações nas variáveis independentes com percentuais acima de 50%. Na Tabela 5 o cálculo de significância entre as variáveis analisadas em relação à folga potencial são apresentados.

Ano Modelo Soma dos

Quadrados DF Média dos Quadrados F Sig. 2010 Regressão 258,470 6,000 43,078 22,549 0,000 Residual 177,674 93,000 1,910 Total 436,144 99,000 2011 Regressão 65,131 6,000 10,855 4,604 0,000 Residual 219,265 93,000 2,358 Total 284,396 99,000 2012 Regressão 1224,946 6,000 204,158 45,961 0,000 Residual 413,103 93,000 4,442 Total 1638,049 99,000 2013 Regressão 147,188 6,000 24,531 5,605 0,000 Residual 407,050 93,000 4,377 Total 554,238 99,000

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Variável dependente: Folga Potencial.

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 5 - Cálculo de significância entre as variáveis analisadas com relação à Folga Potencial

Observa-se o na Tabela 5 que em todos os anos analisados o modelo apresentou significância, visto que o coeficiente Sig. é inferior a 0,05. No período analisado este índice permaneceu em 0,000 demonstrando alto nível de significância. Na Tabela 6 fica exposto a relação de significância por variável analisada.

Conforme a Tabela 6 o modelo de regressão apresentado para folga potencial, demonstra que a variável rentabilidade sobre o patrimônio líquido – ROE, explica possíveis alterações em folga potencial, apresentando coeficiente 0,000 para 2010, 2011, 2012 e 0,001 em 2013. Este resultado condiz com o estudo de Dallabona, Rigo e Lavarda (2013) onde ROE não se relaciona com nenhuma das tipologias de folga organizacional, ou seja, não tem poder de determinação em possíveis alterações de folga, sendo o exemplo deste estudo que também não se relaciona com a folga recuperável.

Ano Modelo Coeficientes Não Padronizados Coeficientes Padronizado s T Sig. Colinearidade Estatística B Std.

Error Beta Tolerância VIF

2010

(Constant) 2,839 0,367 7,728 0,000

Alavancagem

Financeira -0,584 0,204 -0,299 -2,863 0,005 0,402 2,490

(10)

ROE 18,321 1,900 1,393 9,640 0,000 0,210 4,766 2011 (Constant) 2,250 0,287 7,833 0,000 ROA -21,873 4,500 -,848 -4,860 0,000 0,272 3,671 ROE 5,689 1,427 ,703 3,988 0,000 0,267 3,748 2012 (Constant) 2,156 0,405 5,323 0,000 ROE -4,653 0,637 -0,765 -7,301 0,000 0,247 4,054 2013 (Constant) 3,087 0,433 7,127 0,000 ROE -5,054 1,522 -0,496 -3,321 0,001 0,354 2,824

Variável dependente: Folga Potencial. Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 6 - Coeficiente de regressão entre Folga Potencial e as variáveis independentes 2010-2013 Para apresentar significância na relação entre as variáveis os valores devem estar abaixo de 0,05, assim a variável independente rentabilidade sobre o ativo demonstrou significância de 0,000 tanto em 2010 quanto em 2011. A alavancagem financeira demonstrou significância apenas em 2010 com 0,005. Estes resultados se assemelham a alguns estudos de Dallabona et al. (2013), Dallabona, Rigo e Lavarda (2013), onde ROA e alavancagem financeira não apresentam relação com a folga potencial, apenas com outros tipos de folga (disponível e recuperável).

4.3 Variáveis independentes que melhor explicam a folga recuperável das empresas com maior receita

Os dados dispostos na Tabela 7 demonstram a correlação das variáveis independentes do estudo com folga recuperável (variável independente), assim como o teste de Durbim-Watson.

Ano R R² R² Ajustado Erro Padrão

Estimado Durbin-Watson

2010 0,276 0,076 0,016 0,12653 1,977

2011 0,251 0,063 0,003 0,14324 1,816

2012 0,255 0,065 0,005 0,15063 1,688

2013 0,180 0,032 -0,030 0,15071 1,590

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Variável dependente: Folga Recuperável.

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 7 - Correlação entre as variáveis independentes – Recuperável

Neste caso o tamanho, idade, inovação, rentabilidade sobre o ativo, rentabilidade sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira explicam em 2010, 27,6% as variações em folga recuperável, 2011 e 2012 as variáveis independentes correlacionam-se com a dependente em 25,1% e 25,5% respectivamente. Em 2013 como menor índice o coeficiente representa 18%. Estes resultados indicam que das tipologias de folga analisadas no estudo, esta é a que menos se relaciona com as variáveis independentes utilizadas no estudo em relação às empresas com maiores receitas.

O poder de explicação de variações representa um baixo nível, visto que o coeficiente R² no período analisado permaneceu muito próximo a 0, assim as variáveis independentes não podem explicar com significância as possíveis flutuações de folga recuperável. Na Tabela 8 verifica-se a significância estatística do modelo.

(11)

Ano Modelo Soma dos Quadrados DF Média dos Quadrados F Sig. 2010 Regressão 0,122 6,000 0,020 1,274 0,277 Residual 1,489 93,000 0,016 Total 1,611 99,000 2011 Regressão 0,129 6,000 0,021 1,046 0,401 Residual 1,908 93,000 0,021 Total 2,037 99,000 2012 Regressão 0,146 6,000 0,024 1,075 0,383 Residual 2,110 93,000 0,023 Total 2,256 99,000 2013 Regressão 0,071 6,000 0,012 0,520 0,792 Residual 2,112 93,000 0,023 Total 2,183 99,000

Preditores: (Constant), ROE, Inovação, ROA, Idade, Tamanho, Alavancagem Financeira. Variável dependente: Folga Recuperável.

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 8 - Cálculo de significância entre as variáveis analisadas com relação à Folga Recuperável Conforme aponta a Tabela 8 não existe significância entre as variáveis pesquisadas no período 2010 a 2013. Isto demonstra que nenhuma das variáveis independentes explica variações na folga recuperável. Assim como o estudo de Dallabona, Rigo e Lavarda (2013) a rentabilidade sobre o patrimônio liquido não explica variações na folga recuperável. Por outro lado, se diferencia quanto a variável ROA, que no estudo dos autores existe tal relação.

Assemelha-se ainda ao estudo de Murro et al. (2014) que identificou que a inovação não relaciona-se com as variações de folga recuperável. Os coeficientes de regressão entre folga recuperável e as variáveis independentes apresentam que nenhuma das variáveis independentes exerce influencia sobre a folga recuperável em empresas que apresentam maior receita, já que seus coeficientes ficaram acima de 0,05, e por este motivo os dados não foram apresentados em Tabela.

5 Considerações finais

A pesquisa utilizou metodologia descritiva e documental, com abordagem quantitativa por meio da regressão linear múltipla. Resgatando a pergunta de pesquisa: Quais antecedentes:

tamanho, idade, inovação, retorno sobre os ativos, retorno sobre o patrimônio liquido e alavancagem financeira melhor explicam a folga organizacional das cem maiores empresas listadas na BM&Fbovespa no período de 2010 a 2013? conclui-se que as empresas com

maior receita são influenciadas quanto a folga disponível pelos antecedentes organizacionais - tamanho e inovação, demonstrando pouca relação dessas folgas com indicadores de rentabilidade no decorrer do período analisado.

Em se tratando de folga potencial apenas as variáveis de rentabilidade apresentaram poder de determinação, não existindo relação com características organizacionais. Para a folga recuperável nenhuma variável independente explica alterações em folga potencial. Recomenda-se para pesquisas futuras, utilizar uma população ou amostra que separe as empresas por setor, já que apresentam características diferenciadas; no caso da utilização de uma amostra de empresas por setor, analisar a relação de folga organizacional com a situação econômica de cada setor. Recomenda-se também utilizar outros períodos e diferentes métodos estatísticos para fins comparativos.

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(12)

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