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4.0 International License v. 4, n. 3, Setembro-Dezembro/2020
A importância da
folga financeira nas empresas que investem em inovação: Uma análise na
indústria brasileira
Maria Luiza Piacenti Cardozo
malupcardozo@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-9573-512X
http://lattes.cnpq.br/3611649958540926
Universidade Estadual
Paulista
Jaboticabal, São Paulo, Brasil
David
Ferreira Lopes Santos
https://orcid.org/0000-0003-3890-6417
http://lattes.cnpq.br/5017639694729451
Universidade Estadual
Paulista
Jaboticabal, São Paulo,
Brasil
Resumo
Este trabalho analisa a
importância da folga financeira na caracterização das empresas industriais
brasileiras que investem em inovação. A inovação nas empresas requer um
processo robusto de financiamento cujos resultados são incertos, por isso a
folga financeira pode ser uma estratégia importante na caracterização das
estratégias de inovação das empresas. Foram utilizadas todas as 106 empresas
industriais listadas na B3 e feito um disclosure para identificar
aquelas que investiram em inovação. Após a obtenção desses dados, foi realizada
uma análise fatorial buscando resumir e reduzir os dados, para então verificar
como as variáveis analisadas de folga financeira se agrupavam e se apresentam
associação. Ademais, foi realizada uma análise de comparação de média e
variância a fim de observar se de fato as empresas que apresentam gastos com
inovação possuem uma maior folga financeira. Resultou-se da análise fatorial,
que as variáveis podem ser resumidas em quatro grupos, e estes são diferentes
dos três grandes blocos (disponível, recuperável e potencial) pressupostos pela
literatura. Como resultado da segunda análise, tem-se que as empresas que investem em inovação apresentaram menores padrões
de variância para as variáveis de folga, isto é, são mais homogêneas e
apresentam maiores níveis de folga.
Palavras-chave:
Inovação. Pesquisa e Desenvolvimento. Folga Organizacional. Folga Financeira.
Indústria Brasileira.
The
importance of financial slack in companies investing in innovation: An analysis
in the brazilian industry
Abstract
This research analyzes the
importance of financial slack in the characterization of Brazilian industrial
companies that invest in innovation. Innovation in companies requires a robust
financing process whose results are uncertain, in this mode, financial slack
can be an important strategy in characterization of business innovation
strategies. All 106
industrial companies listed in B3 were used in this study and a disclosure was
made to identify those that invest in innovation. After obtaining these data, a
factor analysis was performed as a way to summarize and reduce the data, and
then verify how the variables analyzed for financial slack were grouped and
represented an association. Furthermore, a comparison analysis of mean and
variance was performed to see if in fact companies with innovation spending
have higher financial slack. As a result of the factor analysis, it is observed
that the variables can be summarized into four groups, and these four groups
are different from the three groups (available, recoverable, and potential) that
the literature assumes. As a result of the second analysis, companies investing
in innovation presented lower variance patterns for the slack variables, being
more homogeneous and having higher slack levels.
Keywords: Innovation. R&D. Organizational Slack. Financial
Slack. Brazilian Industry.
Submetido: 12/06/2020
Nova Submissão - Correções: 12/07/2020
Aceito: 29/07/2020
Publicado: 30/09/2020
A inovação é um termo largamente
utilizado na atualidade nos diferentes estratos e segmentos da sociedade em
razão do seu impacto no desenvolvimento econômico de países e regiões (SANTOS, BASSO; KIMURA, 2018). Fundamentalmente, as inovações ocorrem
no interior das empresas ou com o envolvimento dessas, e diante da importância
do tema, as organizações estão incluindo a inovação como elemento da sua
missão, visão, valores e estratégias
Nesse sentido, Rajapathirana e Hui
Apesar da inovação ser considerada um
fator chave para a obtenção de vantagem competitiva às empresas, para que ela
de fato ocorra há a necessidade de investimentos contínuos e muitas vezes
elevados na formação e desenvolvimento da capacidade de inovar (SANTOS, BASSO; KIMURA, 2018). Sakaki e Jory
Ademais, investir em inovação não
garante que a empresa terá sucesso ou mesmo que os resultados serão compatíveis
com o investimento. Assim como afirma Karabulut
Nessa mesma vertente, Sakaki e Jory
Diante desse contexto, a estratégia de
investimentos em inovação pode conduzir a empresa à perda de competitividade ou
mesmo à falência e, paradoxalmente, a ausência de investimentos em inovação
também pode refletir na redução da competitividade e na possibilidade de
falência.
Nota-se, portanto, que há a necessidade
de uma “estrutura financeira” que garanta, igualmente, um fluxo de recursos
necessários aos investimentos de longo prazo nas atividades inerentes à
inovação e não exponha a empresa a condição de insolvência no curto prazo.
A literatura têm demonstrado atenção
crescente sobre a importância da “estrutura financeira” para os investimentos
em inovação, sendo que, as abordagens empíricas se dividem em analisar a
relação do fluxo de investimentos em inovação com a estrutura de capital (LONG; MALITZ, 1985; SIMERLY; LI,
2000; VINCENTE-LORENTE, 2001) ou com a folga financeira (O'BRIEN, 2003; DEMIRKAN, 2018; LU; WONG, 2019),
sendo essa última àquela que melhor representa a “estrutura financeira” de
curto prazo capaz de garantir solvência às empresas enquanto realizam
investimentos em inovação.
A folga financeira é caracterizada como
os recursos “extras” que a empresa possui, capaz de garantir que a mesma tenha
certa estabilidade e possa investir no setor que mais apropriado para a
organização, podendo investir também em inovação. Portanto, ela assegura que a
empresa invista sem extremo risco onde acredita ser o ideal para o momento.
Os resultados referentes a influência da
folga financeira nos investimentos em inovação ainda são inconclusivos na
literatura, sendo que os resultados mais recorrentes demonstram que as empresas
que apresentam maiores níveis de disponibilidade de recursos, especialmente se
a origem for de capital próprio, tendem a apresentar maiores níveis de
investimentos em inovação (SANTOS, GUEVARA;
RODRIGUES, 2018).
Todavia, os estudos empíricos não
apresentam uniformidade quanto ao uso de variáveis que expressam a folga
financeira e, tampouco, as técnicas multivariadas. Ressalta-se, ainda, que para
o contexto brasileiro há um número limitado de estudos nessa área considerando
aqueles publicados nas bases de dados SPELL e SCOPUS até o ano de 2018.
Foram encontrados somente 54 artigos na
base SCOPUS publicados em revistas científicas e, no Brasil, o tema é
incipiente, pois foi encontrado apenas um artigo na base SPELL considerando
inovação e folga financeira no resumo; tendo já sido publicado apenas três
artigos que discutiram inovação e folga organizacional.
Diante disso, a questão que motivou esse
estudo foi: A existência de folga financeira é um fator determinante para caracterizar
as empresas que apresentam inovação na sua estratégia daquelas que não o fazem?
A hipótese inicial desse estudo é que a folga financeira pode caracterizar as
empresas brasileiras que realizam investimentos em inovação. Essa hipótese
decorre de aspectos teóricos e contextuais.
Sob a perspectiva teórica, a corrente
majoritária dos estudos empíricos internacionais relata que a folga financeira
exerce influência positiva nos investimentos em inovação (O'BRIEN, 2003; LEE, 2015; DEMIRKAN, 2018; LU; WONG,
2019), assim, é provável que esta seja um fator que discrimine as
empresas que tem a inovação na sua estratégia daquelas que não o fazem.
Em paralelo, o contexto brasileiro é
marcado pela assimetria de recursos nos mercados financeiros, especialmente,
nos mercados de crédito e de capitais, em razão do baixo nível de poupança
interna, taxas de juros elevadas frente os mercados desenvolvidos, concentração
do crédito bancário, limitação de linhas de financiamento para investimentos de
longo prazo, estágio de consolidação das políticas públicas de apoio à
inovação, fraca inserção e pulverização do mercado de capitais e o baixo nível
de competitividade internacional das empresas que atuam no mercado doméstico.
Assim, garantir um fluxo de
investimentos em inovação, deve requerer uma condição de liquidez importante às
empresas estabelecidas no Brasil. Diante disso, o objetivo desse estudo é
analisar se a folga financeira pode servir como um fator que caracteriza as
empresas que têm a inovação como parte das suas estratégias daquelas que não o
fazem.
Além da importância teórica e empírica
já contextualizada desse estudo, pretende-se trazer elementos inovadores à
pesquisa quanto o aprofundamento da análise das variáveis relacionadas à folga
financeira. Nesse estudo, ao contrário, das pesquisas empíricas já realizadas,
pretende-se avaliar primeiramente diferentes classificações de folga financeira
e, a partir dessas classificações, analisar qual ou quais são significativas
para discriminar as empresas que têm a inovação como parte da sua estratégia.
Os estudos empíricos, em geral, utilizam
apenas medidas associadas à liquidez corrente (YANADORI;
CUI, 2013; DEMIRKAN, 2018) ou ao capital circulante líquido (LU; WONG, 2019), nesse trabalho, serão
explorados outros indicadores, além destes usuais e, com efeito, apresentar uma
nova abordagem na análise da forma como a folga financeira se apresenta no
interior das empresas.
Esta seção foi construída com o intuito
de apresentar as bases teóricas que sustentam os dois temas centrais desse
estudo: a inovação e a folga financeira. Para tanto, valorizou-se o uso de
trabalhos empíricos publicados em periódicos cujo critério para identificação e
seleção foi o uso das bases de dados SCOPUS e SPELL. Além desses, foram
utilizados relatórios importantes como o Manual de Oslo. Cada uma dessas
dimensões foi analisada de forma segregada e ao final apresenta-se um Quadro
com os principais trabalhos empíricos sobre o tema.
Thompson
Segundo o Manual de Oslo
Para Sakaki e Jory
Segundo Gassmann
Nesse sentido, segundo Moreira e Tae
Wang
e Ahmed
Parida e Örtqvist
Uma variedade de estudos empíricos
indicou que o caráter da estratégia de busca interna de uma empresa dentro de
uma trajetória tecnológica pode influenciar significativamente seu desempenho
inovador (KATILA, 2002; KATILA; AHUJA, 2002).
Cohen e Levinthal
Nohria e Gulati
Além disso, ter folga facilita a busca
de projetos arriscados que possam produzir resultados positivos e benéficos
inesperados para uma empresa (NELSON; WINTER,
1982). Nohria e Gulati
Segundo Lee
Nesse sentido, Para Stock, Greis e Fischer
Ademais, para Jensen e Meckling
Porém, a perspectiva da teoria
organizacional vê a folga como positiva (TAN;
PENG, 2003), pois permite que os gerentes tenham mais liberdade para
definir quais atividades a empresa deve prosseguir (GEIGER; CASHEN, 2003). Além disso, a folga é capaz de incentivar
uma empresa a arriscar mais em seus projetos, pois o excesso de recursos a
permite absorver a falha associada a resultados potencialmente incertos (GEIGER; CASHEN, 2003; NYSTROM, RAMAMURTHY; WILSON,
2002).
Além disso, de acordo com Lee
Ang e Straub
Além disso, segundo a teoria de
Lungeanu, Stern e Zajac
Para que seja possível mensurar a
presença de folga financeira dentro de uma organização, segundo Overmans
O’Brien
Para Singh
Nessa mesma vertente, segundo Parida e Örtqvist
O’Brien
Ademais, O’Brien
O Quadro 1 apresenta nove estudos
empíricos que relacionaram a folga financeira com inovação, demonstrando o
método utilizado em cada estudo, as variáveis para a inovação e a folga e
também a relação existente entre ambos.
Nos estudos empíricos reportados no
Quadro 1, nota-se uma predominância na utilização do indicador de Liquidez
Corrente como métrica para a folga financeira. Por outro lado, há estudos que
associam a folga financeira com a estrutura de capital
A classificação utilizada por Santos, Guevara e Rodrigues
A Folga Disponível são os recursos excedentes no curtíssimo prazo e
pode ser caracterizado com indicadores relacionados à liquidez da empresa (GEIGER; CASHEN, 2003; ZONA, 2012). A Folga
Recuperável seriam recursos adicionais que as empresas têm ou podem ter junto a
sua estrutura organizacional (administrativo e marketing) e quando necessário
poderiam ser “recuperados” com o processo de redução de custos, por isso,
seriam relacionadas às despesas administrativas e comerciais (CHEVARRIA; CARLIN, 2012;
KUNIY, BASSO; KIMURA, 2015).
Por fim, a Folga Potencial
estaria relacionada a capacidade da empresa em levantar mais recursos junto as
suas fontes patrimoniais, isto é, a sua estrutura de capital, assim, os
indicadores relacionados à estrutura de capital e capacidade de pagamento de
juros ou dívidas estariam aderentes à mensuração desse nível de folga (BRADLEY, SHEPHERD; WIKLUND, 2011).
Quadro 1. Estudos empíricos que relacionam
folga financeira e inovação
|
Autor |
Países |
Método |
Variáveis de folga |
Variáveis de inovação |
Resultado |
|
O’Brien
|
Estados
Unidos |
Regressão |
Dívida
total/Valor de mercado |
Gastos
em P&D/Receita |
O
impacto é negativo |
|
Kim,
Kim e Lee |
Korea |
Regressão
com dados em painel |
Ativo
circulante/Passivo circulante |
Gastos em P&D/Receita |
Relação
em U invertido |
|
Yanadori
e Cui |
Estados
Unidos |
Regressão
binomial negativa |
Ativo
circulante/ Passivo circulante |
Gastos
em P&D/Receita |
A
relação é negativa |
|
Lee |
Korea |
Regressão
com dados em painel |
Venda Líquida/Ativo
total |
Gastos
em P&D / Ativo Total |
A
relação pode ser positiva ou negativa |
|
Lungeanu,
Stern e Zajac |
Estados
Unidos |
Regressão
de GLM |
EBIT/Juros |
|
Não avaliado |
|
De la
Hiz, Vilchez e Correa |
União
Europeia |
Regressão
com dados em painel |
FD= Ativo
circulante/Passivo circulante |
Número
de patentes |
Não
teve impacto significativo |
|
Demirkan |
Estados
Unidos |
Modelo
binomial negativo generalizado |
Ativo
circulante/ passivo circulante |
Número
de patentes |
Há uma
relação negativa quando trata-se de pequenas empresas, porém, para grandes
empresas apresenta uma relação positiva |
|
Santos, Guevara e Rodrigues |
Brasil |
Regressão
múltipla com painel de dados |
FD-
AC/PC; ST/RO; CCL/RO FR- DA/RO; DC/RO; (L-Div)/Receita- Div/PL+(AC-PC)/Receita
FP- DF/EBIT; FCPLP/PL; EBTIDA/ FCPLP |
Gastos
em inovação / Receita |
A
relação é positiva |
|
Lu e
Wong |
Taiwan |
Regressão
logística fracionária |
Capital
circulante líquido / Receita |
Soma da
nova contagem de citações / Total de citações |
A
relação pode ser positiva ou negativa |
Fonte: Elaborado pelos autores
O Quadro 1 também revela que
não há um consenso teórico quanto ao impacto da folga financeira nos
investimentos em inovação, encontra-se evidências de impacto positivo e
negativo, bem como, resultados que demonstram que o impacto pode ser positivo
até certo ponto e negativo a partir deste. Logo, trata-se de uma lacuna teórica
a ser explorada em pesquisas empíricas como esta.
Optou-se por realizar uma pesquisa quantitativa com finalidade exploratória para a realidade brasileira em função do objetivo dessa pesquisa. A seguir são apresentados os materiais utilizados e posteriormente os métodos empregados no processo empírico para a construção dos resultados da pesquisa.
Foram utilizadas todas as empresas
industriais e comerciais listadas na B3 na situação “ativa”, para tanto
utilizou-se a estrutura de classificação NAICS do Sistema Economática®,
onde selecionou-se a totalidade de indústria manufatureiras e do setor de
comércio. A opção pelo uso das empresas listadas na B3, deve-se ao fato de
serem empresas que apresentam suas demonstrações financeiras padronizadas
auditadas por empresa independente e devem divulgar seus relatórios de gestão.
Foram computadas 106 empresas.
Essas 106 empresas apresentaram
faturamento em 2018 de R$ 1,043 trilhões com valor de mercado em 31/12/2018 no
total de R$ 976.426 milhões. Esse valor representa 37,19% do valor total das
empresas negociadas na B3 e 27,44% do valor total de mercado negociadas na
mesma.
As informações financeiras foram
tomadas, somente, do último trimestre fiscal, considerando os resultados
consolidados dos últimos 12 meses e atualizados pela inflação para maio de
2019. O uso das informações anuais deve-se a necessidade de compatibilizar os
resultados financeiros relacionados à folga com a inovação que foi tomada a
partir do disclosure junto aos
relatórios.
O disclosure consistiu na entrada do site
de cada uma das 106 empresas, seguido da entrada no Demonstrativo Financeiro
Padrão dos anos de 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 e 2016 a fim de verificar se as
empresas em questão dispendiam gastos em inovação. Para isso, foram realizadas pesquisas nas
notas explicativas de cada um dos relatórios estudados, pois os gastos em
inovação poderiam estar em diversos lugares dos relatórios, tais como no
imobilizado, nas despesas, no intangível, no imposto de renda, entre outros
lugares.
Ao contrário do trabalho de Santos,
Guevara e Santiago
Santos, Guevara e Santiago
Após a promulgação das Leis nº
11.638/2007 e nº 11.941/2009 e o CPC-13, as companhias passaram a precisar
esclarecer, de forma qualitativa, as informações financeiras das demonstrações,
sendo algumas obrigatórias e outras facultadas. Sendo assim, foram verificadas
as informações sobre inovação nos relatórios das empresas e verificou-se que
menos de 50% relatou gastos em inovação, conforme o Gráfico 1.
Gráfico 1. Total de empresas da amostra com informações
sobre inovação no período analisado
Fonte: Elaborado pelos autores
Assim como relataram Santos, Guevara e Santiago
Em que pese, a possibilidade de empresas
não reportarem seus gastos com inovação nas notas explicativas, ainda que
estejam fazendo e, com efeito, não serem computadas nesse estudo, há de se
considerar que muitas empresas podem simplesmente relatar que fazem inovação em
outros veículos e efetivamente não dispendem recursos para tanto; como os
demonstrativos são auditados, julga-se que o uso das informações que
efetivamente constam nos demonstrativos seja a decisão mais prudente e
conservadora.
Assim, tomou-se a variável dispêndios em
inovação a partir do disclosure nas
demonstrações financeiras padronizadas. Como os valores apresentados variavam
desde gastos apontados nas contas de resultados (despesas) e patrimônio (ativo)
até como notas explicativas relativas aos benefícios fiscais com inovação,
optou-se pela estratégia metodológica em operacionalizar essa variável de forma
qualitativa em uma estrutura binária, de modo que, as empresas apresentaram
informações financeiras sobre seus gastos com inovação receberam o valor 1 (um)
e o contrário o valor 0 (zero). Ressalta-se que essas informações foram tomadas
para os anos de 2011, 2012, 2013, 2014, 2015 e 2016.
As informações financeiras para a
construção das variáveis relacionadas à folga foram retiradas do Sistema
Economática® e constituíram as variáveis explicativas do modelo.
Os indicadores de folga financeira deste
trabalho são:
A análise
fatorial analisa a estrutura das inter-relações (correlações) entre um grande
número de variáveis, definindo um conjunto de dimensões latentes comuns,
denominadas de fatores (HAIR Jr. et al.,
2005). Através da análise fatorial, é possível primeiro identificar as
dimensões separadas da estrutura e então determinar o grau em que cada variável
é explicada por cada dimensão. A partir da determinação dessas dimensões e
explicação de cada variável, os dois principais usos da análise fatorial
(resumo e redução de dados) podem ser conseguidos (HAIR Jr. et al., 2005).
Pode-se escrever
o modelo fatorial em sua forma matricial como a seguir (JOHNSON; WICHERN, 1988):
Após resumir os
dados, a análise fatorial obtém dimensões latentes que, quando interpretadas e
compreendidas, são capazes de descrever os dados em um número muito menor de
conceitos do que as variáveis individuais originais (HAIR Jr. et al., 2005). Pode-se conseguir a redução de
dados ao calcular escores para cada dimensão latente e substituir as variáveis
originais pelos mesmos (HAIR Jr. et al.,
2005).
A análise
fatorial foi utilizada nesse estudo como um procedimento exploratório para
verificar se as variáveis de 1 a 9 apresentam, de fato, interrelações que
justificam sua classificação teórica. Há um gap teórico na literatura em
discutir esses diferentes níveis de folga financeira, sendo que aqueles
apontados nesse estudo, os postulam por entendimento teórico, não existindo
nenhum estudo empírico que os justifique.
Em
adição, como há 9 variáveis explicativas de folga e estas podem apresentar
correlações e interrelações, os escores das dimensões a serem criadas serão
utilizados na análise discriminante.
A análise de
variância caracteriza-se como o primeiro passo na análise dos dados obtidos
experimentalmente, o próximo passo consiste no exame das médias e das
diferenças entre elas
O teste F é um
teste de comparações múltiplas por poder ser usado para comparar qualquer
contraste de médias. Um contraste de médias caracteriza-se pela soma algébrica
de seus coeficientes ser igual a zero
Esta
seção contém as estatísticas descritivas, seguida da análise das mesmas. Contém
também a Matriz de Componente Rotativa, que consiste na análise fatorial com a
finalidade de caracterizar a folga financeira. Por fim, seguem os resultados e
discussão do teste feito de comparação de média e variância dos diferentes
indicadores de folga entre as empresas que possuem estratégias de inovação
daquelas que não o fazem.
A Tabela 1 apresenta as Estatísticas descritivas das variáveis do modelo empírico, que consistiu no cálculo, através do software Gretl, da Média, Mediana, Desvio Padrão, Mínimo, Máximo e Coeficiente de Variação de cada variável de folga financeira utilizada no estudo.
Tabela
1.
Estatísticas Descritivas das Variáveis do Modelo Empírico
|
Variável |
Média |
Mediana |
Desv Pad |
Mín |
Máx |
C.V. |
|
Liquidez Corrente |
2,05 |
1,65 |
2,42 |
0,01 |
30,2 |
1,18 |
|
Coef Efeito Tesoura |
-7,93 |
-0,26 |
132 |
- 3.090 |
8,54 |
16,60 |
|
Coef de Overtrading |
-1,09 |
0,21 |
17,5 |
-387 |
9,07 |
15,99 |
|
Margem
Administrativa |
1,06 |
0,07 |
21,8 |
0,01 |
516 |
20,55 |
|
Margem
Mercadológica |
0,12 |
0,10 |
0,11 |
0 |
1,12 |
0,90 |
|
Capac de Retenção |
-3,75 |
0,21 |
72,8 |
- 1.710 |
19,7 |
19,4 |
|
Cobertura de Juros |
2,95 |
0,82 |
31,4 |
-117 |
703 |
10,65 |
|
Estrutura de
Capital |
1,62 |
0,44 |
18 |
-15,5 |
422 |
11,11 |
|
Compromet de Caixa |
-12,9 |
0,72 |
373 |
- 8.800 |
288 |
29,04 |
Fonte. Elaborado pelos autores
Pode-se observar, por meio
do coeficiente de variação, que, exceto a liquidez corrente e a margem
mercadológica, todas as variáveis apresentaram elevada dispersão entre os
resultados individuais e as médias para a amostra. A relação entre as empresas
e seus indicadores de folga não apresenta homogeneidade, portanto, há uma
grande diversidade entre as organizações.
A Matriz de Correlação, encontra-se no Apêndice do trabalho, sendo ela responsável por compreender a relação existente entre as variáveis analisadas de folga financeira. A seguir, tem-se a Matriz responsável pela divisão das variáveis em Fatores, sendo eles o Recursos em Tesouraria, a Capacidade de Liquidez de Curto Prazo, a Disponibilidade de Capital e o Comprometimento de Caixa.
Foi aplicado os testes de KMO e
Esfericidade de Barlett a fim de verificar a veracidade do resultado realizado
pela análise fatorial, levando em conta que o cálculo da fatorial para o teste
de esfericidade foi realizado por um procedimento de matriz. Pode-se notar que
os dois testes não inviabilizam o modelo, apresentando, assim, significância e
sendo válido através de uma visão estatística.
A partir das nove variáveis de folga
financeira, utilizou-se a análise fatorial como forma de resumir e observar
como essas variáveis se agrupam, dado que a literatura afirma que as mesmas
variáveis são organizadas em três grandes blocos (disponível, recuperável e
potencial) (BRADLEY, SHEPHERD;
WIKLUND, 2011).
Na literatura tem-se: Disponível: Liquidez
Corrente, Efeito Tesoura e Overtrading; Recuperável:
Margem Administrativa, Mercadológica e Capacidade de Retenção e Potencial: Cobertura de Juros,
Estrutura de Capital e Comprometimento de Caixa.
Pode-se observar que, após o agrupamento
da amostra, a mesma não se organizou em três, se organizou em quatro grupos e
apontou ser diferente, pois as mesmas variáveis não se agrupam da mesma forma
que se encontra na literatura.
Através da divisão dos quatro fatores,
no fator 1, encontra-se a Capacidade de Retenção, a Margem Administrativa, o
Coeficiente de Efeito Tesoura e o Coeficiente de Overtrading, denominando-se,
nesse trabalho, como Recursos em Tesouraria pelo fato de serem variáveis
diretamente associadas e porque são os recursos que a empresa mais tem
disponível para investir.
Tabela 2. Matriz de Componente
Rotativa
|
Variável |
Componente |
|||
|
Recursos em Tesouraria |
Capacidade Liquidez CP |
Disponibilidade Capital |
Comprom. Caixa |
|
|
Capacidade de Retenção |
0,999 |
|
|
|
|
Margem Administrativa |
-0,993 |
|
|
|
|
Coeficiente Efeito Tesoura |
0,991 |
|
|
|
|
Coeficiente Overtrading |
0,971 |
|
|
|
|
Liquidez Corrente |
|
0,747 |
|
|
|
Cobertura de Juros |
|
0,682 |
|
|
|
Margem Mercadológica |
|
|
0,73 |
|
|
Estrutura de Capital |
|
|
0,713 |
|
|
Comprometimento de Caixa |
|
|
0,948 |
|
Fonte. Elaborado pelos
autores. Notas:
I. KMO = 0,669; Esfericidade Bartlett χ²
= 7777 (p-valor = 0,000);
Denominou-se nesse trabalho o fator 2,
composto por Liquidez Corrente e Cobertura de Juros, como Capacidade de
Liquidez de Curto Prazo, por conta da capacidade da empresa de estar pagando as
despesas financeiras assumidas. O fator 3, composto por Margem Mercadológica e
Estrutura de Capital, recebeu o nome de Disponibilidade de Capital, pois seria
a disponibilidade de recursos que a empresa possui para realizar seus
investimentos, e o fator 4 denomina-se de Comprometimento de Caixa pela
variável estar sozinha nessa divisão.
O grupo Recursos em Tesouraria possui
três variáveis positivas e apenas uma negativa, significando que as empresas
que possuem mais recursos em tesouraria são aquelas que possuem menos margem.
Compara-se, através do Teste F, os
resultados obtidos que relacionam folga financeira e inovação para as empresas
que apresentam gastos com inovação e aquelas que não apresentam, assim como
segue na Tabela 3.
Quanto maior apresenta-se a média das
empresas, maior significa a quantidade de folga financeira que possui. Quanto
menor a variância apresentada, maior a homogeneidade existente entre as
empresas estudadas, portanto, quanto menor a variância, melhor.
O Grupo 2, compreendido pelas empresas
que reportam inovação, apresentou para as variáveis de Coeficiente Efeito
Tesoura, Coeficiente de Overtrading, Capacidade de Retenção, Cobertura de Juros
e Comprometimento de Caixa maior média e menor variância em relação ao Grupo 1,
significando que as empresas que investem em inovação apresentam uma maior
folga financeira em relação àquelas que não investem.
Tabela 3. Comparação de Média e Variância
|
Liquidez Corrente |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
2,121 |
1,973 |
8,075 |
0% |
|
Variância |
10,143 |
1,256 |
||
|
Coeficiente Efeito
Tesoura |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
-15,003 |
-0,329 |
77.968,29 |
0% |
|
Variância |
33.421,38 |
0,429 |
||
|
Coeficiente de
Overtrading |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
-2,359 |
0,269 |
2.616,64 |
0% |
|
Variância |
585,943 |
0,224 |
||
|
Margem
Administrativa |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
1,978 |
0,08 |
68.284,26 |
0% |
|
Variância |
919,485 |
0,014 |
||
|
Margem
Mercadológica |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
0,116 |
0,130 |
0,885 |
15% |
|
Variância |
0,011 |
0,013 |
||
|
Capacidade de
Retenção |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
-7,481 |
0,257 |
30.012,97 |
0% |
|
Variância |
10.213,269 |
0,340 |
||
|
Cobertura de Juros |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
1,972 |
4,002 |
0,066 |
0% |
|
Variância |
125,889 |
1.909,466 |
||
|
Estrutura de
Capital |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
2,036 |
1,169 |
81,133 |
0% |
|
Variância |
617,170 |
7,607 |
||
|
Comprometimento de
Caixa |
Grupo 1 |
Grupo 2 |
F |
P-valor |
|
Média |
-28,308 |
3,744 |
564,677 |
0% |
|
Variância |
268.626,966 |
475,717 |
Fonte. Elaborado pelos
autores. Notas:
I. O Grupo 1 é composto por 50
empresas que não apresentam investimento em inovação, e o Grupo 2 é composto por 43 empresas que apresentam investimento em
inovação; II. O item “observações” calculado através do Teste F apresenta o
mesmo valor para todas as variáveis analisadas, sendo 289 para as empresas que
não apresentam inovação e 269 para as empresas que apresentam inovação. O item
“gl” apresenta o valor de 288 para o Grupo
1 e 268 para a Grupo 2.
A Margem Mercadológica, por apresentar
um p-valor de 15%, não apresenta diferença significativa a um nível igual ou
superior a 95%, portanto, essa variável não diferencia as empresas que declaram
inovação daquelas que não o fazem. Em contrapartida, oito das nove variáveis
estudadas apresentam significância, demonstrando que a folga financeira é
relevante na decisão de haver ou não investimento em inovação por parte das
empresas.
Pode-se notar que as empresas que
reportam investimento em inovação são aquelas que apresentam os melhores
índices de folga, pois quanto maior a média, maior é a folga financeira da
empresa. Concordando com a ideia de que para se ter um maior nível de
investimento em inovação é importante possuir folga, capacidade de levantar
recursos e recursos disponíveis, sendo possível, assim, manter o fluxo de
investimento em inovação.
Além disso, as médias de fato são
diferentes, pois observa-se que o grupo que investe em inovação possui
praticamente em todas as variáveis uma melhor média e uma menor variância.
Portanto, pode-se perceber que o comportamento de folga do grupo inovador e do
não inovador é de fato distinto.
Em contrapartida, na variável de
Liquidez Corrente, o Grupo 1 apresenta-se maior do que o Grupo 2, porém, essa
diferença não é muito significativa, e ambos possuem resultado maior do que 1,
significando que as empresas analisadas possuem folga para liquidar suas
dívidas. Além disso, o Grupo 2 apresenta uma menor variância do que o Grupo 1,
significando uma maior homogeneidade.
Na Estrutura de Capital, o Grupo 1
também apresenta uma maior média em relação ao Grupo 2, ou seja, uma
maior participação de capital de terceiros no financiamento dos seus
investimentos.
Todavia, esse resultado não necessariamente é um resultado ruim para o grupo de
empresas inovadoras, apenas reforça que as empresas procuram ter maior folga
usando mais recursos próprios para financiar a inovação. Além disso, a
variância do Grupo 2 se apresenta menor do que do Grupo 1, significando uma
maior homogeneidade das empresas.
A média da Margem Administrativa do
Grupo 1 também apresenta-se menor em relação ao Grupo 2, porém, a variância do
Grupo 2 mostra-se bem menor em relação ao outro Grupo, significando que há uma
maior homogeneidade entre as empresas que inovam. O motivo da média do primeiro
grupo ter sido maior que a do segundo pode estar ligado ao fato de que a Margem
Administrativa volta-se para atividades administrativas de apoio, podendo,
portanto, não estar muito ligada com inovação. Além disso, talvez o valor
apresentado possa estar mais relacionado com ineficiência do que um excedente
de recurso estratégico.
Dessa forma, o resultado encontrado
nessa pesquisa contrapõe o pensamento de Yanadori e Cui
O’Brien
Concordando
com o resultado encontrado neste estudo, Santos, Guevara e Rodrigues
O presente trabalho teve como objetivo analisar
se a folga financeira pode servir como um fator que caracteriza as empresas que
têm a inovação como parte das suas estratégias daquelas que não o fazem. Para
tanto foi utilizada uma amostra com um total de 106 companhias de capital
aberto. Após selecionada a amostra, através da B3, foram coletados os dados
sobre inovação nos relatórios das empresas.
A estratégia em utilizar uma variável
categórica binária para discriminar as empresas que investem em inovação
daquelas que não o fazem e, então analisar a folga financeira foi necessária e
assertiva para a finalidade desse estudo em razão das limitações de informações
presentes nas demonstrações financeiras, bem como, o próprio tamanho da amostra
de empresas. Essa estratégia metodológica permitiu discutir os resultados de
forma diferenciada a outros estudos, contribuindo para uma avaliação mais
analítica da relação entre folga financeira e inovação.
Além disso, a análise fatorial permitiu
discutir se a estratificação teórica da folga financeira (disponível,
recuperável e potencial) ocorre junto a realidade investigada. Nesse estudo
verificou-se uma estratificação mais ampla (4 categorias) e diferentes
interrelações. Não houve a pretensão em esgotar essas diferenças, mas
descortina a possibilidade de novos estudos nesse tema em específico, pois o
agrupamento das variáveis de folga financeira não ocorreu conforme aponta a
literatura.
Em seguida, foi realizada uma análise de
comparação de média e variância, e para descobrir se as médias entre os grupos
analisados são realmente diferentes, optou-se por realizar o Teste de Scheffé
(Teste F). Através dessa análise, pode-se perceber que a maioria das empresas
que declararam gastos com inovação apresentaram uma média maior dos
coeficientes de folga e um menor padrão de variância, demonstrando, portanto,
uma maior homogeneidade nas empresas inovadoras, do que naquelas que não
inovam.
Assim, a partir dos resultados obtidos,
foi possível perceber que as empresas que inovam no Brasil tendem a apresentar
como característica um maior nível de folga organizacional daquelas que não o
fazem. Essa característica sugere que as empresas interessadas em promover
estratégias de inovação devem apresentar um nível de folga financeira superior
aos períodos que não o fazem e esse requisito pode estar associado a natureza
incerta do processo de pesquisa e desenvolvimento e a necessidade de um fluxo
contínuo de recursos direcionados à inovação.
Os resultados desse estudo contribuem
com a discussão da importância da inovação e de mecanismos, ao nível das
firmas, para promovê-la de forma sustentável, estendendo outros resultados
alcançados em outros estudos no país (BEUREN, STAROSKY
FILHO; KRESPI, 2014; SANTOS, GUEVARA; RODRIGUES, 2018).
Pontua-se que a originalidade desse
estudo foi utilizar nove variáveis de folga financeira e verificar o seu perfil
de associação, fato este não discutido nos trabalhos empíricos majoritários que
abordam somente uma variável como folga financeira, conforme demonstrado na
revisão de literatura (Quadro 1).
Ao abordar de forma diferenciada a
inovação, a partir da classificação categórica entre aquelas empresas que
inovam daquelas que não o fazem, esse estudo não abordou uma possível relação
de impacto da folga financeira nas decisões de investimento em inovação, tendo
em vista que o emprego de métodos de regressão ampliariam o escopo do estudo e
para a finalidade proposta iriam requerer um volume maior de informações para
garantir a confiabilidade do modelo.
De forma diferenciada a outros estudos,
as extensões teóricas desse trabalho alcançam a necessidade de aumentar a
compreensão sobre o perfil ou sobre que condições econômicas e de recursos
tangíveis e intangíveis as empresas devem ter para realizarem estratégias de
inovação. Pode ser que identificar as relações de causalidade entre essas
variáveis (folga e inovação) apresentem sempre resultados controversos em
decorrência da dificuldade de controlar a heterogeneidade das empresas, setores
e contexto macroeconômico de cada cenário estudado.
Ressalta-se que esse estudo apresenta
limitações quanto a característica do seu banco de dados (empresas industriais
e comerciais), não sendo utilizadas empresas de serviços, bem como o recorte
temporal estudado. Levantamentos em outros contextos e em outros momentos podem
remeter a resultados distintos. Também pontua-se as limitações inerentes às
técnicas paramétricas utilizadas em que apesar de apresentarem os ajustes
necessários, há restrições quanto ao volume de dados.
Cumpre também ressaltar nesse estudo a
dificuldade em controlar os efeitos de possíveis subsídios fiscais e
creditícios promovidos por políticas públicas para determinados setores. Por
outro modo, investimentos em inovação podem estar sendo empreendidos com
recursos públicos, por meio, de crédito junto aos bancos de desenvolvimento ou
agências de fomento, incluindo recursos em subvenção. Não obstante, a
possibilidade de dedução fiscal diferenciada de recursos de inovação pode ser
um fator determinante nos investimentos em inovação, de modo que esta
importância pode ser explorada em outros trabalhos, inclusive, com finalidade
de comparação entre países e da efetividade dessa política pública.
Nesse sentido, esse estudo reconhece
essa limitação que pode impactar o nível ou perfil de folga financeira entre
empresas e direciona tal limitação para implicações ao nível de políticas
governamentais quanto maior transparência e divulgação estrutura de informações
sobre o volume de recursos dispendidos ou deixados de receber por setor e até
por empresas, bem como, das próprias organizações no maior e melhor
detalhamento desses recursos nos seus relatórios de gestão e financeiros.
Novos estudos poderão explorar a relação
da folga organizacional com a inovação sendo moderada pela folga financeira.
Uma alternativa de estudo é capturar o perfil e estilo do processo de gestão da
empresa, pois essa variável implica tanto no perfil da gestão da folga
financeira quanto das estratégias de inovação. Por fim, explorar esse modelo em
outros contextos (países), segmentos (serviço e mineração) tipos de empresas
(grandes, pequenas, familiares, entre outros) podem contribuir para aumentar a
discussão sobre esse tema. Ainda, estudos que possam extrapolar as limitações
apontadas nessa pesquisa, poderão aprofundar e ampliar o entendimento da
relação entre folga financeira e os investimentos em inovação nas empresas.
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APÊNDICE
Matriz
de Correlações
|
|
LIQ |
TESOURA |
OVERT |
MA |
MM |
RETENÇÃO |
CJ |
EC |
CC |
|
LIQ |
1 |
0,05 |
0,10 |
-0,04 |
0,02 |
0,06 |
0,07 |
-0,04 |
0,01 |
|
TESOURA |
0,05 |
1 |
0,94 |
-0,99 |
0,06 |
0,99 |
0,01 |
0,00 |
-0,00 |
|
OVERT |
0,10 |
0,94 |
1 |
-0,94 |
0,02 |
0,97 |
0,01 |
0,00 |
-0,00 |
|
MA |
-0,04 |
-0,99 |
-0,94 |
1 |
-0,05 |
-0,99 |
-0,01 |
-0,00 |
0,00 |
|
MM |
0,02 |
0,06 |
0,02 |
-0,05 |
1 |
0,04 |
-0,02 |
0,04 |
-0,02 |
|
RETENÇÃO |
0,05 |
0,99 |
0,97 |
-0,99 |
0,04 |
1 |
0,01 |
0,00 |
-0,00 |
|
CJ |
0,07 |
0,01 |
0,01 |
-0,00 |
-0,02 |
0,01 |
1 |
-0,00 |
0,00 |
|
EC |
-0,04 |
0,00 |
0,00 |
-0,00 |
0,04 |
0,00 |
-0,00 |
1 |
0,00 |
|
CC |
0,01 |
-0,00 |
-0,00 |
0,00 |
-0,01 |
-0,00 |
0,00 |
0,00 |
1 |
Fonte: Elaborado pelos autores