O Efeito Simultâneo do Ano, da Firma e do Setor Sobre a Estrutura de Capital: Uma Aplicação da Análise Multinível

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1 O Efeito Simultâneo do Ano, da Firma e do Setor Sobre a Estrutura de Capital: Uma Aplicação da Análise Multinível Autoria: Eduardo Kazuo Kayo, Herbert Kimura Resumo As evidências empíricas sobre as teorias de estrutura de capital se concentram, em grande medida, no estudo da influência de variáveis do nível da firma sobre o endividamento. Nos últimos anos, muito estudos comparativos entre países têm incluído variáveis macroeconômicas e institucionais características de cada país. Entretanto, poucos estudos analisam a influência de variáveis do nível do setor, sem contar as variáveis dummy que os representam. Além desses três níveis de variáveis, também se pode observar o importante papel do tempo na evolução da estrutura de capital. O presente artigo busca oferecer duas contribuições ao estudo da estrutura de capital. A primeira se refere à aplicação da análise multinível, ou modelo linear hierárquico (MLH), para a análise das relações entre o endividamento e três níveis de determinantes: o ano, a firma e o setor. A segunda contribuição se refere à análise da influência de duas variáveis relativas ao setor, munificência e dinamismo, diretamente sobre o endividamento. Até onde se sabe, não se conhecem estudos que tenham coberto essas duas lacunas. Os resultados mostram que 65,1% da variância do endividamento se deve às características da firma, ao passo que 26,9% é devido ao tempo e 8% é devido ao setor. Além disso, as regressões mostram significância estatística para a maior parte das variáveis do nível da firma. Entretanto, a variável Tamanho apresentou uma relação negativa com o endividamento, diferente do esperado. Com relação às variáveis relativas ao setor, a munificência apresentou relação positiva e significante com o endividamento. 1. Introdução A despeito dos inúmeros estudos nacionais e internacionais relativos às teorias de estrutura de capital, uma tradicional pergunta ainda persiste: existe uma estrutura de capital ótima que possa maximizar o valor de uma firma? Aparentemente, grande parte das teorias que se seguiram às proposições de irrelevância de Modigliani e Miller (1958) defende a ideia de que tal estrutura poderia existir. Nesse caso, então, uma segunda pergunta passa a ser fundamental: quais seriam os determinantes dessa estrutura de capital ótima? Para se responder a essa segunda pergunta, diversos estudos empíricos concentram-se na análise de variáveis relativas às características da própria firma, isto é, na investigação do efeito de sua lucratividade, de sua tangibilidade, de seu potencial de crescimento, entre outros fatores, sobre o nível de endividamento corporativo. Esses tipos de variáveis são analisados por estudos clássicos, como os de Titman e Wessels (1988), até estudos mais recentes, como o de Byoun (2008), comumente restritos a firmas de um único país. Trabalhos mais abrangentes, como os de Booth et al (2001), Bancel e Mittoo (2004), Beck, Demirgüç-Kunt e Maksimovic (2008), Antoniou, Guney e Paudyal (2008) e De Jong, Kabir e Nguyen (2008), comparam a estrutura de capital das firmas de diferentes países, levando em consideração fatores característicos de cada país, como o Produto Interno Bruto (PIB), o nível de desenvolvimento do mercado de capitais, o nível de proteção dos investidores, etc. Se, por um lado, variáveis relativas às firmas e aos países são comuns de serem encontradas nas pesquisas sobre estrutura de capital, por outro lado são poucas as pesquisas que consideram variáveis relativas ao setor. A esse tipo de variável, não se quer fazer referência a variáveis dummy representativas de setores, mas a variáveis que meçam diferentes características de cada setor. Um dos poucos estudos a incluir esse tipo de variável é o de Simerly e Li (2000), que estudam a influência do dinamismo do setor sobre a estrutura de capital. A despeito da importância das características de cada país sobre as decisões de estrutura de capital, este artigo se concentra no estudo de variáveis relativas às firmas e aos setores. Além disso, reconhecendo que a estrutura de capital pode evoluir ao longo do tempo, analisa- 1

2 se também o fator tempo na determinação da estrutura de capital das empresas. Assim, o objetivo principal do presente artigo é o de analisar a relação entre o endividamento e três níveis de determinantes: o do ano, o da firma e o do setor de atuação. Neste contexto, este artigo pretende oferecer duas contribuições ao estudo da estrutura de capital. A primeira e mais importante contribuição diz respeito à utilização da análise multinível, ou modelo linear hierárquico (MLH), para a análise da influência simultânea dos três níveis de determinantes sobre o endividamento. Um dos principais resultados da análise multinível é a possibilidade de se avaliar os componentes da variância de uma variável dependente e, assim, determinar a importância relativa de cada nível sobre o endividamento. Até onde se sabe, não existem pesquisas publicadas sobre estrutura de capital, nacional ou internacionalmente, que tenham utilizado tal abordagem. Byoun (2008) chegou a aplicar o modelo de efeitos mistos (fixos e aleatórios), porém não com a mesma abordagem que a do presente artigo. A segunda contribuição refere-se à análise de duas variáveis relativas ao setor de atuação da firma: a munificência e o dinamismo. A munificência representa a abundância de recursos em um determinado setor e o dinamismo é a instabilidade ou volatilidade desse mesmo setor (BOYD, 1995). Com exceção do artigo de Simerly e Li (2000), não se conhecem estudos que tenham analisado a influência dessas variáveis sobre o endividamento das firmas. Até mesmo esses autores não chegam a analisar a influência dessas variáveis diretamente sobre o endividamento, mas como variáveis moderadoras da estrutura de capital para se analisar o efeito conjunto sobre o desempenho das firmas. Os resultados da pesquisa mostram que grande parte da variância do endividamento é devida às características da firma, com 65,1% de contribuição, seguida das características correspondentes à evolução do tempo, com 26,9%, e das características do setor, com 8%. A análise das regressões com as variáveis do nível da firma não apresentou surpresas, com exceção da variável Tamanho, que apresentou relação negativa com o endividamento quando era esperada relação positiva. Com relação às variáveis do setor, a munificência apresentou relação positiva e significante com o endividamento. Na sequência do artigo, é construída no tópico 2 a fundamentação teórica que sustenta o conjunto de hipóteses testadas. No tópico 3 são descritos os procedimentos metodológicos da pesquisa empírica, com destaque para a descrição da modelagem da análise multinível. No tópico 4 são apresentados os resultados da pesquisa e, por fim, no tópico 5, são tecidas as considerações finais. 2. Fundamentação Teórica Desde as proposições seminais de Modigliani e Miller (1958) a respeito da irrelevância da estrutura de capital para a determinação do valor de uma empresa, várias teorias surgiram ao longo dos anos tentando explicar exatamente o oposto, isto é, que as decisões de financiamento também poderiam ser importantes direcionadores de valor. Notadamente, essas últimas teorias baseiam-se no relaxamento das premissas de mercado perfeito que servem de base para as proposições de Modigliani e Miller. Posteriormente, os próprios Modigliani e Miller (1963) reconhecem que os benefícios fiscais das dívidas podem afetar o valor de uma empresa, incentivando o crescente uso do capital de terceiros. Esses benefícios fiscais, entretanto, diminuem na medida em que os custos relacionados a eventuais dificuldades financeiras aumentam. Essa compensação entre os benefícios fiscais e as dificuldades financeiras leva à construção da hipótese de trade-off (MYERS, 1984). As proposições de irrelevância de Modigliani e Miller (1958) levam, inevitavelmente, à seguinte pergunta: existe uma estrutura ótima de capital? A esta pergunta, a teoria de trade-off responderia que sim, que existiria uma estrutura de capital que maximizaria o valor de uma empresa. Nesse caso, então, uma segunda pergunta pode emergir: quais seriam os determinantes da estrutura de capital? As respostas a essa pergunta são sugeridas por várias 2

3 outras perspectivas teóricas, como a do Pecking Order e a da Agência. Grande parte dessas teorias, entretanto, tem como abordagem mais comum a análise da relação entre a estrutura de capital e as características intrínsecas às firmas. Pesquisas recentes têm sugerido que não apenas as características da firma são importantes, mas também as características do setor e até do país em que a empresa está situada explicam a formação da estrutura de capital. Simerly e Li (2000), por exemplo, mostram evidências de que a estrutura de capital das firmas, moderada pelo nível de dinamismo do setor em que elas atuam, afeta o desempenho das mesmas. De forma geral, setores mais dinâmicos, definidos como aqueles em que as mudanças ambientais são altas e instáveis, levam as empresas a um menor nível de endividamento. Outros estudos, como os de Beck, Demirgüç-Kunt e Maksimovic (2008) e De Jong, Kabir e Nguyen (2008), entre outros, promovem comparações entre os padrões de estrutura de capital de diferentes países. Este último tipo de estudo envolvendo diferentes países, entretanto, não faz parte do escopo do presente artigo e, por isso, não são discutidos. Uma primeira constatação desses estudos é que a estrutura de capital das empresas sofre a influência de fatores internos e externos às mesmas. Isto é, a estrutura de capital sofre a influência de variáveis características de cada empresa bem como de variáveis características do setor e do próprio país. Essas diferentes variáveis podem ser classificadas em diferentes níveis. Ou seja, no nível mais básico podem ser relacionadas as variáveis relativas às firmas, no nível intermediário as variáveis relativas ao setor e, por fim, no nível mais alto as variáveis relativas ao país. Vários estudos, como discutido nos próximos tópicos, já analisaram empiricamente essas relações de forma isolada. Entretanto, os autores do presente artigo desconhecem estudos anteriores que tenham analisado, simultaneamente, a influência de variáveis do nível da firma, do setor e mesmo do país sobre a estrutura de capital das empresas. Com a aplicação de uma análise multinível, ou modelo linear hierárquico, a proposta do presente artigo é cobrir essa lacuna empírica e analisar a influência de variáveis do nível da firma e do setor sobre a estrutura de capital ao longo do tempo. Nos próximos tópicos são discutidas as variáveis desses diferentes níveis para que, posteriormente, seja apresentado o modelo de análise multinível proposto Os determinantes do endividamento no nível da firma Neste tópico são discutidas as variáveis do nível da firma utilizadas na análise empírica subsequente. As variáveis contemplam grande parte das teorias de estrutura de capital e representam alguns dos determinantes mais estudados nessa área. As variáveis de interesse nesse estudo são a tangibilidade, oportunidades de crescimento, a lucratividade, a distância da falência, o risco do negócio e o tamanho. A tangibilidade é um fator importante na medida em que, por conta da possibilidade de os ativos serem utilizados como garantia, permite o aumento da capacidade de endividamento da empresa. Com isso, como sugerem Titman e Wessels (1988), o tomador do empréstimo é obrigado a aplicar os recursos no projeto especificado, fazendo com que o incentivo a assumir riscos elevados seja limitado e o credor não seja prejudicado. O papel da tangibilidade como uma garantia para o credor é especialmente importante quando a firma está em condições de restrição financeira, isto é, quando ela tem pouco acesso a capital externo. Nesses casos, como sugerem as evidências apresentadas por Almeida e Campello (2007), nas empresas em que existem restrições financeiras, a sensibilidade dos investimentos em relação ao fluxo de caixa aumenta com o nível da tangibilidade. Esse efeito, entretanto, não ocorre quando as firmas não apresentam restrições. Em outras palavras, se a capacidade de endividamento da firma for suficientemente grande, ela não terá restrições financeiras e seus investimentos não sentirão os efeitos de uma eventual falta de garantias. Evidências empíricas no Brasil não são conclusivas a respeito do efeito da tangibilidade sobre o endividamento. Perobelli e Famá 3

4 (2002), por exemplo, encontram relação positiva, mas não significante. Silva e do Valle (2008) encontram relação positiva e significante. Em contrapartida, Silveira, Perobelli e Barros (2008) mostram relação negativa, porém não significante. As oportunidades de crescimento são particularmente relevantes no âmbito da Teoria da Agência, que sugere uma relação negativa entre essa variável e o endividamento. Stulz (1990) sugere que o endividamento pode exercer efeitos positivos ou negativos sobre o valor de uma empresa dependendo de suas oportunidades de crescimento. O efeito negativo se dá quando as dívidas reduzem o fluxo de caixa e impedem a realização de investimentos em projetos com valor presente líquido positivo, potencializando os chamados problemas de subinvestimento. O efeito positivo, por outro lado, acontece quando a redução do fluxo de caixa é capaz de mitigar os potenciais conflitos de agência do capital próprio externo, diminuindo os problemas relacionados à seleção adversa, ao risco moral (moral hazard) e ao consumo de mordomias e, assim, reduzindo os chamados problemas de sobreinvestimento. Os argumentos de Stulz (1990) são consistentes com a hipótese de controle proposta por Jensen (1986), a qual afirma que as dívidas incentivam os gestores a serem mais eficientes. Dessa forma, o endividamento exerceria um papel disciplinador. Ainda segundo Jensen (1986), essa disciplina promovida pelo uso de dívidas é mais importante nas empresas que apresentem fluxos de caixa elevados, mas que tenham poucas perspectivas de crescimento, caso típico das empresas em fase de maturidade. Corroborando essa hipótese para o ambiente brasileiro, Kayo e Famá (1997) encontram evidências de que empresas com boas oportunidades de crescimento apresentam endividamento significativamente menor. Silveira, Perobelli e Barros (2008) também mostram resultados que indicam relação negativa entre crescimento e endividamento. A relação entre crescimento e endividamento, entretanto, não é consensual. Ao contrário da teoria de agência, a teoria do pecking order sugere uma relação positiva entre oportunidades de crescimento e endividamento. Essas diferenças podem ser explicadas, parcialmente, pelas premissas distintas em relação ao comportamento do gestor nas quais essas duas teorias baseiam suas hipóteses. A teoria da agência assume que os gestores, de forma racional e deliberada, procuram maximizar sua própria utilidade em detrimento da riqueza dos acionistas. O endividamento, nesse caso, ajudaria a disciplinar seu comportamento, levando empresas com poucas oportunidades de investimento e alto fluxo de caixa livre ao maior uso de dívidas. Em contrapartida, o pecking order assume, implicitamente, também que os gestores são racionais, porém não oportunistas. Por isso, na fase de maturidade, as dívidas não teriam o mesmo efeito disciplinador previsto pela teoria de agência. Além disso, outro fator que explica as diferentes previsões dessas teorias diz respeito à assimetria informacional, principal premissa da teoria do pecking order. De acordo com Myers e Majluf (1984), os gestores tendem a emitir ações quando os preços estão sobrevalorizados, beneficiando os acionistas antigos. Sabendo disso, os novos acionistas exigiriam um desconto sobre o preço da ação para adquiri-la. Entretanto, cientes da possível desvalorização, os gestores deixam de emitir novas ações, mesmo que isso impeça a realização de novos investimentos lucrativos. Com base nesse cenário, Myers (1984) sugere que as empresas, visando reduzir os custos com a assimetria de informações, tenham uma ordem de preferência ao captar recursos. Assim, pela ordem, as empresas prefeririam utilizar lucros retidos, dívidas de baixo risco, dívidas de alto risco e, como último recurso, a emissão de novas ações. Nesse cenário, empresas com muitas oportunidades de investimento e que tenham esgotado seu fluxo de caixa interno poderiam recorrer às dívidas como forma de financiamento, levando essas empresas a apresentarem altos níveis de endividamento. Quando alcançam a fase de maturidade e o fluxo de caixa o permite, as empresas preferem reduzir suas dívidas, já que suas necessidades de investimento não são muito elevadas. 4

5 Dependendo da forma como as oportunidades de crescimento são operacionalizadas (isto, se for medida pela razão entre o valor de mercado total da firma e o valor contábil total), a variável também pode ser representativa da singularidade de uma firma. A singularidade representa o nível de especificidade dos ativos de uma empresa. Pesquisas que investigam essa variável podem ser classificadas como estudos baseados em Product/Input market interactions, como sugerem Harris e Raviv (1990, p.315). Essa abordagem analisa as relações entre a estrutura de capital e as estratégias, bem como as características dos produtos ou insumos, da firma. Harris e Raviv (1990) afirmam que estudos nessa linha ainda estavam em sua infância na década de 1990 e eram bastante promissores. Várias pesquisas nessa linha surgiram nos últimos anos, particularmente analisando a intangibilidade como um fator de singularidade. Nos estudos de Bah e Dumontier (2001) e O Brien (2003), por exemplo, empresas com maiores níveis de despesas com pesquisa & desenvolvimento (P&D) bem como despesas com publicidade apresentaram menores níveis de endividamento, sugerindo que empresas intangível-intensivas estejam propensas a utilizar o capital próprio com mais intensidade. No Brasil, Kayo, Teh e Basso (2006) e Silva e do Valle (2008) também investigam a relação entre intangibilidade e endividamento, mas estes últimos não encontram relação estatisticamente significante. Kayo, Teh e Basso (2006), por outro lado, encontram relação negativa e significante entre a quantidade de patentes (proxy para a intangibilidade) e o nível de endividamento. O Brien (2003) argumenta que a predominância de capital próprio nas empresas intangível-intensivas se deve à flexibilidade dessa fonte de recursos, o que assegura a realização de investimentos em P&D (cujo prazo de maturação é muito longo), o lançamento de novos produtos e a aquisição de outras empresas com o objetivo de aumentar sua base de conhecimento. Da mesma forma que as oportunidades de crescimento, a lucratividade também sofre a falta de consenso em função das diferentes previsões de duas teorias. A teoria do pecking order defende uma relação negativa entre a lucratividade e o endividamento, justificada pela premissa de que as empresas mais lucrativas optariam por utilizar, em primeiro lugar, os lucros retidos como forma de financiamento dos seus projetos. Do ponto de vista da teoria do trade-off, entretanto, a relação entre lucratividade e endividamento seria positiva. Como lembram Fama e French (2002), a argumentação do trade-off é baseada na ideia de que a queda da lucratividade pode aumentar o risco de falência, fazendo com que empresas nessa situação levem seu endividamento alvo a níveis menores. Fama e French (2002) encontram resultados que mostram que as empresas mais lucrativas são menos endividadas, corroborando, então, o pecking order, mas contradizendo o trade-off. Reproduzindo esse último estudo no Brasil, Futema, Basso e Kayo (2007) chegam aos mesmos resultados, isto é, corroborando a teoria do pecking order. A propósito, esta teoria encontra respaldo em outros estudos no ambiente brasileiro. A relação negativa entre lucratividade e endividamento também é encontrada por Perobelli e Famá (2002), Procianoy e Schnorrenberger (2004), Kayo et al (2004), Silva e do Valle (2008), Silveira, Perobelli e Barros (2008), entre outros. De acordo com a teoria do trade-off, quanto maior o nível de endividamento, maior a probabilidade de dificuldades financeiras, reduzindo os benefícios fiscais das dívidas. Dessa forma, empresas financeiramente saudáveis e, portanto, distantes da possibilidade de falência, tendem a apresentar menor nível de endividamento. Corroborando essa hipótese, Byoun (2008) apresenta evidências de que quanto maior o Z-score de Altman (utilizado como proxy para distância da falência), menor o nível de endividamento das empresas. O risco do negócio diz respeito à incerteza relativa ao fluxo de lucros futuros (FERRI e JONES, 1979). A expectativa é a de que quanto maior o risco do negócio, menor o nível de endividamento de uma firma porque, segundo Ferri e Jones (1979), a variabilidade dos lucros é uma estimativa ex-ante da habilidade da firma em cumprir suas obrigações com despesas fixas, como é o caso das despesas financeiras relacionadas às dívidas. Grandes oscilações do 5

6 seu lucro podem levar a firma a potenciais dificuldades financeiras e, assim, fazer com que ela prefira baixos níveis de endividamento. Silveira, Perobelli e Barros (2008) encontram resultados que corroboram essa hipótese, isto é, de uma relação negativa entre risco do negócio e endividamento. Perobelli e Famá (2002) também encontram a mesma relação negativa, porém não significante estatisticamente. O tamanho da empresa é outra variável muito comum nos estudos sobre estrutura de capital. Empresas maiores tendem a apresentar maior nível de endividamento porque, talvez, sejam mais transparentes (BYOUN, 2008). Além disso, continua Byoun (2008), grandes empresas podem emitir montantes maiores de títulos de dívida fazendo com que os custos dessa emissão sejam diluídos. Além disso, como sugerem Titman e Wessels (1988), empresas maiores tendem a ser mais diversificadas e, com isso, diminuem o risco de falência. Assim, empresas grandes passam a ter uma maior capacidade de endividamento. Em geral, pesquisas feitas no Brasil mostram uma relação positiva entre tamanho e endividamento, como as realizadas por Silva e do Valle (2008) e Silveira, Perobelli e Famá (2008). Entretanto, Rajan e Zingales (1995) afirmam que essa relação pode ser negativa. Esses autores sugerem que os problemas com assimetria informacional entre gestores e mercado de capitais seriam menores em empresas maiores. Assim, empresas maiores teriam maior capacidade para emitir ações, diminuindo portanto o endividamento, sem provocar reduções em seu valor de mercado Os determinantes do endividamento no nível do setor Se, por um lado, é significativa a quantidade de estudos que analisam os determinantes do endividamento relativas ao nível da firma, por outro lado, são poucos os artigos que analisam a influência de fatores do nível do setor sobre a estrutura de capital das firmas. Evidentemente, essa afirmação não se refere à inclusão de variáveis independentes categóricas que classificam as firmas de acordo com seus respectivos setores, como é comum nos estudos sobre estrutura de capital. Entretanto, é notável a falta de estudos que analisem variáveis que caracterizem e não classifiquem os diferentes setores de atividade. Uma rara exceção é o estudo de Simerly e Li (2000) que, não por acaso, foi desenvolvido na área de estratégia. É importante lembrar que uma das características mais marcantes dessa área é a ênfase dada ao ambiente competitivo da firma, isto é, ao seu ambiente externo. A premissa fundamental dessa linha de pensamento é a de que as características ambientais afetam todas as organizações de um setor da mesma forma (SIMERLY e LI, 2000). Assim, seria razoável supor que características específicas de um setor também pudessem influenciar a estrutura de capital das firmas. Entretanto, mesmo Simerly e Li (2000) não analisam a influência direta das variáveis do setor sobre o endividamento. Estes autores analisam a influência do endividamento, moderado pelo dinamismo ambiental do setor de atuação, sobre o desempenho das firmas. Dinamismo ambiental, como operacionalizado por Dess e Beard (1984), reflete o grau de instabilidade ou de mudanças não previsíveis de um determinado setor. Os resultados de Simerly e Li (2000) sugerem que as firmas atuantes em ambientes mais dinâmicos, ou menos previsíveis, apresentam um menor nível de endividamento. De forma mais precisa, a variável de interação entre o dinamismo e o endividamento apresentou uma relação negativa e significante com o desempenho das firmas. O conceito de dinamismo do setor, de certa forma, pode ser associado ao conceito de risco de negócio de uma firma individual. De acordo com Ferri e Jones (1979), as firmas de um mesmo setor tendem a apresentar padrões semelhantes de risco do negócio, especialmente porque desenvolvem produtos similares, têm custos similares de mão-de-obra e matériaprima, além de dependerem de tecnologias similares. Assim, da mesma forma que firmas com maiores níveis de risco de negócio apresentam baixos níveis de endividamento, é razoável 6

7 supor que um setor que agregue esses tipos de empresa também apresente um endividamento médio menor que outros setores menos dinâmicos, ou arriscados. Outro conceito derivado de estudos na área de estratégia, o de munificência, pode vir a exercer algum tipo de influência sobre a estrutura de capital. Munificência diz respeito à capacidade do ambiente, ou setor, em suportar crescimento sustentado (DESS e BEARD, 1984). De acordo com Dess e Beard (1984), ambientes com alto nível de munificência apresentam abundância de recursos e baixo nível de competição. Extrapolando para o nível do setor as previsões da influência das oportunidades de crescimento sobre o endividamento, não seria possível estabelecer uma relação a priori entre a munificência e o endividamento. Isso porque, no nível da firma, duas correntes teóricas estabelecem relações diferentes das oportunidades de crescimento com o endividamento. Como discutido no tópico anterior, a teoria do pecking order defende uma relação positiva entre oportunidades de crescimento e endividamento, ao passo que a teoria da agência defende uma relação negativa. Em geral, no ambiente brasileiro, os testes empíricos têm corroborado com frequência as hipóteses da teoria de agência, mas não foram encontrados estudos que façam essa análise levando em conta a munificência do setor, seja no Brasil ou no exterior. Assim, analisar a relação entre a munificência do setor e o endividamento da firma é uma contribuição deste artigo. 3. Procedimentos Metodológicos 3.1. Modelagem Uma das principais contribuições do presente artigo é a utilização da análise multinível, ou modelo linear hierárquico (MLH), por máxima verossimilhança para estudar a relação entre o endividamento e seus determinantes. A análise multinível parte da premissa de que os dados possam ser agrupados de alguma forma em diferentes níveis hierárquicos (RABE- HESKETH e SKRONDAL, 2008). Apenas para ilustrar, os empregados podem estar aninhados em departamentos, os departamentos em firmas e as firmas em setores, de maneira que as características intrínsecas de cada nível podem afetar ou influenciar a variável de interesse. A Figura 1 ilustra como os dados são hierarquizados para o caso particular deste artigo. A análise leva em conta três níveis. Considerando que os dados são cruzados e longitudinais, o menor nível corresponde a dados que variam ao longo do tempo. Esses dados, por sua vez, são agrupados em firmas, no segundo nível, e as firmas são agrupadas em setores. Figura 1. Ilustração de dados aninhados em diferentes níveis Fonte: adaptado pelos autores com base em Rabe-Hesketh e Skrondal (2008) Nesse tipo de modelagem, assume-se que observações das variáveis ao longo do tempo estejam correlacionadas entre si em função de pertencerem a uma determinada firma, gerando, então, uma forte correlação dentro dos grupos (within-cluster). Igualmente, é razoável supor que firmas que pertençam a um mesmo setor comportem-se da mesma forma. Em outras palavras, dentro do contexto deste artigo, as empresas de um mesmo setor podem 7

8 ter padrões de estrutura de capital similares entre si, embora diferentes entre os setores. O primeiro resultado importante da análise multinível é estimação dos componentes da variância de uma variável dependente. No caso deste artigo, a análise multinível permite estimar a participação relativa do ano (nível 1), da firma (nível 2) e do setor (nível 3) sobre a variância do endividamento. Essa técnica é muito utilizada em outras áreas do conhecimento, como na análise do desempenho de escolas considerando, por exemplo, os níveis do aluno e da escola (GOLDSZMIDT, BRITO e VASCONCELOS, 2007). Mais recentemente, esta técnica tem apresentado uma crescente utilização em pesquisas da área de administração. Misangyi et al (2006), por exemplo, utiliza a análise multinível para estudar a importância relativa do setor, da corporação e das unidades de negócio sobre o desempenho das firmas medido pelo retorno sobre ativos. Goldszmidt, Brito e Vasconcelos (2007) analisam a influência do país, da indústria, da firma e do tempo sobre o desempenho, também medido pelo retorno sobre ativos. Outras aplicações da análise multinível em diferentes áreas da administração são apresentadas por Liao e Chuang (2004), Marrone, Tesluk e Carson (2007), entre outros. Porém, a aplicação desse tipo de análise em pesquisas na área de finanças ainda é bastante incipiente, tanto no Brasil quanto no exterior. Até onde se sabe, não existem estudos publicados sobre estrutura de capital que tenham se utilizado dessa técnica. O primeiro resultado importante da análise multinível diz respeito ao estudo dos componentes da variância da variável dependente, neste caso o endividamento. Isso permite se conhecer a importância relativa de cada nível incluído no modelo, ou seja, a participação do nível do ano, da firma e do setor sobre a variância do endividamento. Esse resultado é gerado pelo processamento do modelo vazio, também chamado modelo nulo ou incondicional. Nesse modelo não são incluídas as variáveis independentes. As Equações 1, 2 e 3 especificam o modelo vazio testado neste artigo. A Equação 1 mostra a análise do primeiro nível, em que o endividamento i, da firma j, dentro do setor k (ENDIV ijk ) é função do endividamento médio da firma j no setor k (π 0jk ) mais um erro aleatório (e ijk ), que representa a variância ao longo do tempo, de distribuição normal com média zero e variância σ 2. No segundo nível de análise, formalizado pela Equação 2, o endividamento médio da firma j no setor k (π 0jk ) passa a ser uma variável aleatória determinada pela média do endividamento do setor k (β 00k ) mais um erro aleatório (r 0jk ) que representa a variância entre as firmas. Por fim, a Equação 3 apresenta a análise do terceiro nível, onde o endividamento médio do setor (β 00k ), que passa a ser aleatório, é função da média geral de toda a amostra (γ 000 ) mais um erro aleatório (u 00k ) indicando a variância entre os setores. Consolidando as Equações 1, 2 e 3, obtém-se a Equação 4: (1) (2) (3) (4) 8

9 onde os termos u 00k, r 0jk e e ijk correspondem aos erros de cada um dos níveis e suas variâncias correspondem, respectivamente, à importância relativa dos níveis do setor, da firma e do tempo. Uma vez analisados, por meio do modelo vazio, os componentes da variância do endividamento, procede-se à inclusão das variáveis explicativas correspondentes a cada um dos níveis analisados. Essas inclusões são feitas gradualmente, obedecendo à ordem hierárquica das variáveis. Isto é, incluem-se as variáveis relativas aos anos, às firmas e, por fim, aos setores. A Equação 5 apresenta o doravante chamado Modelo 2, onde ANO ijk representa a matriz de variáveis dummy e π 1jk é o coeficiente correspondente a cada ano. Posteriormente, são incluídas as variáveis relativas às firmas que, de acordo com várias correntes teóricas sobre estrutura de capital, exercem algum tipo de influência sobre o endividamento. Essas variáveis são incluídas no primeiro nível de análise, uma vez que elas variam não apenas entre as firmas, mas também ao longo dos anos. Isso é formalizado pela Equação 6, doravante chamado Modelo 3: onde X é um vetor de variáveis explicativas correspondentes ao nível da firma e λ corresponde aos respectivos coeficientes. As variáveis testadas são a tangibilidade, oportunidades de crescimento, lucratividade, distância da falência, risco e tamanho. A construção bem como a justificativa teórica desses determinantes são explicadas no tópico de operacionalização das variáveis. Em seguida, são incluídas as variáveis do nível do setor, como mostra a Equação 7: onde W é um vetor de variáveis explicativas que correspondem ao nível do setor e δ são os respectivos coeficientes. As variáveis analisadas como determinantes do endividamento médio do setor são a Munificência e o Dinamismo. Por fim, substituindo-o o intercepto π 0jk da Equação 6 pela Equação 7 e, ainda, substituindo o intercepto β 00k pela Equação 3, obtém-se o modelo de análise completo, intitulado Modelo 4, como mostra a Equação 8, já devidamente reorganizada: A Equação 8 apresenta, então, a análise multinível, ou modelo linear hierárquico (MLH) por meio da qual é analisada simultaneamente a influência de variáveis relativas ao anos, às firmas e aos setores sobre o endividamento das empresas Amostragem e Coleta de Dados A amostra inicial é composta por todas as empresas brasileiras de capital aberto com dados disponíveis nos registros da Economática. Não fizeram parte dessa amostra as empresas dos setores de Finanças/Seguros e Outros. Foram colhidos os dados do período de 1995 a 2007, mas apenas o período de 1999 a 2007 foi analisado. Isso se deve à forma de operacionalização da variáveis Risco, Munificência e Dinamismo, que necessitavam de dados de cinco anos anteriores para serem computadas. Assim, a análise se restringe a um período (5) (6) (7) (8) 9

10 de 9 anos. São 461 empresas agrupadas em 17 setores de atividade, totalizando observações de firmas-anos. Entretanto, devido a dados ausentes, a quantidade cai para observações na análise dos dois primeiros Modelos e para na análise dos Modelos 3 e Operacionalização das Variáveis A variável dependente, Endividamento, é calculada como a razão entre dívidas financeiras totais e o valor total da firma, este último calculado pela soma das dívidas financeiras totais e o valor de mercado das ações das empresas. As variáveis independentes são relativas ao tempo, às firmas e aos setores. A variáveis relativas ao tempo são analisadas por meio de variáveis dummy para cada um dos anos do período analisado, com exceção do primeiro ano. As variáveis relativas às firmas são a tangibilidade, as oportunidades de crescimento, a lucratividade, a distância da falência, o risco e o tamanho. Por fim, as variáveis relativas ao setor são a munificência e o dinamismo. Alguns determinantes mais tradicionais do endividamento dispensam uma explanação mais extensa sobre suas construções. A tangibilidade é calculada pela razão entre o imobilizado líquido e o ativo total. As oportunidades de crescimento são analisadas pela razão entre o valor de mercado total da firma (dívida mais valor total das ações) e o valor total do ativo. É importante lembrar que essa medida pode embutir algumas sobreposições teóricas. Alguns autores, como Almeida e Campello (2007), a utilizam como proxy para oportunidades de investimento, ao passo que outros autores, como Villalonga (2004) a utilizam como proxy para intangibilidade. A lucratividade é medida pela razão entre o lucro operacional e o ativo total. O tamanho é medido pelo logaritmo neperiano da receita operacional. Duas variáveis relativas à firma, o risco e a distância da falência, merecem uma descrição mais detalhada. A variável referente ao risco de empresa em um dado ano foi calculada como o desvio-padrão da razão entre o lucro operacional antes de impostos e taxas e os ativos totais dos últimos 5 anos. Apesar de utilizar um número pequeno de observações, o procedimento de mensuração para estimação de variáveis usando poucos períodos passados é também empregado em estudos como, por exemplo, em Dess e Beard (1984), Yasai-Arkedani (1989), Boyd (1995). A variável associada à distância da falência é uma proxy do potencial de dificuldades financeiras que uma empresa enfrenta e, que portanto, pode estar relacionada com a estrutura de capital. Iyer e Miller (2008) utilizam o Z-score, substituindo dados de demonstrativos financeiros na equação discriminante obtida por Altman (1983). Byoun (2008), por sua vez, utiliza uma versão modificada do Z-score. Procedimento análogo foi utilizado no presente estudo, porém a equação discriminante utilizada baseia-se em um estudo de Altman, Baidya e Dias (1979) para empresas brasileiras. A despeito de o ambiente atual ser diferente e de existirem resultados mais recentes de análise discriminante para o mercado brasileiro como os de Sanvicente e Minardi (1998) e Guimarães e Moreira (2008), optou-se por usar o modelo de Altman, Baidya e Dias (1979). Desta forma, a equação que estabelece um distanciamento da falência é dada por Z = -1,44 + 4,03X 1 + 2,25X 2 + 0,14X 3 + 0,42X 4, onde X 1 é a razão entre lucro retido e total de ativos, X 2 é o resultado da divisão entre lucros antes de juros e impostos sobre ativos totais, X 3 é o valor de mercado das ações sobre a dívida total e X 4 é a razão entre vendas e total de ativos. As variáveis referentes à munificência e ao dinamismo seguem constructos sugeridos por Boyd (1995), que são semelhantes aos utilizados por Dess e Beard (1984), Yasai- Arkedani (1989) e Misangyi et al (2006). Para um determinado ano t, tanto a munificência quanto o dinamismo de um setor são obtidos utilizando-se dados dos 5 últimos anos, ou seja, de t, t - 1,..., t - 4. A munificência, que representa a abundância de recursos em um determinado setor de atuação (BOYD, 1995) é obtida (1) regredindo-se o total de receitas operacionais de um setor em função do tempo e (2) dividindo-se o coeficiente angular obtido na regressão pela receita operacional média no período. O dinamismo representa a 10

11 instabilidade ou volatilidade em um setor (BOYD, 1995) e é estabelecida como o erro padrão do coeficiente angular da regressão, que foi usada para estimar a munificência, dividido pela receita operacional média. 4. Resultados da Pesquisa A tabela 1 mostra os resultados da análise dos componentes da variância do endividamento por meio do processamento do modelo vazio, conforme as Equações 1, 2 e 3. Essa modelagem desagrega a variância do endividamento em três componentes: (1) a variância ao longo do tempo, correspondente ao termo de erro e ijk do primeiro nível, (2) a variância entre firmas, correspondente ao termo de erro r 0jk do segundo nível e (3) a variância entre setores, correspondente ao termo de erro u 00k do terceiro nível. Como se pode observar, a maior parte da variação do endividamento, correspondente a 65,1%, se deve a efeitos do nível das próprias firmas. O efeito do tempo, com 26,9%, é o segundo nível mais importante e, por fim, o nível do setor é responsável por 8% da variação do endividamento. Tabela 1. Componentes da variância do endividamento por máxima verossimilhança Variância Erro padrão estimada % da variância Modelo vazio Nível 1: variância ao longo do tempo (e ijk ) 0,0246 0, ,9% Nível 2: variância entre firmas (r 0jk ) 0,0596 0, ,1% Nível 3: variância entre setores (u 00k ) 0,0073 0,0036 8,0% É oportuno se fazer um paralelo entre esses resultados e o estudo de Lemmon, Roberts e Zender (2008). Embora os resultados não possam ser diretamente comparáveis, esses autores constatam que a variação do endividamento entre firmas é maior do que a variação do endividamento ao longo do tempo, de forma semelhante ao encontrado no presente artigo. Por outro lado, suas análises adicionais mostram que a heterogeneidade não observada das firmas que permanecem estáveis ao longo do tempo é responsável pela determinação de uma estrutura de capital bastante estável. Assim, eles concluem que os fatores voláteis relativos às séries de tempo seriam improváveis explicações para a heterogeneidade da estrutura de capital. Entretanto, esses resultados não se repetem no presente artigo, como se pode observar na Tabela 2, particularmente pelo Modelo 2. O Modelo 2, correspondente à Equação 5, inclui as variáveis dummy representativas de cada ano, tendo como ano base o de Como se pode observar, o endividamento médio do ano de 1999, medido pelo intercepto, é de 33,72%. Com exceção dos anos de 2000 e 2001, todos os outros são estatisticamente significantes. Uma observação relevante é a de que a partir de 2003, todos os coeficientes são negativos e crescentes. Isso indica que o endividamento médio de cada um desses anos é significativamente menor em relação ao do ano base e que vem gradativamente diminuindo ao longo dos últimos 5 anos de análise. É importante lembrar que o endividamento analisado neste artigo toma como denominador o valor de mercado da firma. Por isso, essa redução do endividamento observada no Modelo 2 deve-se, em grande medida, à valorização das ações e não necessariamente à redução dos valores absolutos das dívidas. Como se pode observar pela Tabela 3, o Ibovespa se desvalorizou entre os anos de 2000 a A partir de 2003, esse movimento se reverteu e foram observadas seguidas valorizações até o último ano de análise. Evidentemente, o Ibovespa é representativo de um subconjunto de empresas e, assim, não se pode atribuir a esse índice por si só a responsabilidade pelo fenômeno observado no Modelo 2. Entretanto, isso pode ser um sintoma de que o aumento no preço das ações teve um papel fundamental na variação do endividamento. 11

12 Tabela 2. Análise multinível (MLH) por máxima verosimilhança com a incorporação de variáveis dummy dos anos Variável independente Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 (Vazio) Efeitos Fixos Intercepto 0,2781 *** 0,3372 *** 0,6621 *** 0,6694 *** Variáveis relativas ao ano Ano ,0093-0,0161-0,0125 Ano ,0209 0,0353 * 0,0407 * Ano ,0455 *** 0,0768 *** 0,0809 *** Ano ,0372 ** -0,0158-0,0136 Ano ,0786 *** -0,0566 *** -0,0540 ** Ano ,0816 *** -0,0668 *** -0,0669 *** Ano ,1348 *** -0,1144 *** -0,1163 *** Ano ,1832 *** -0,1770 *** -0,1840 *** Variáveis relativas à firma Tangibilidade 0,2023 *** 0,2093 *** Oportunidades de crescimento -0,0041 * -0,0042 * Lucratividade -0,0549 * -0,0545 * Distância da falência (Z-score) -0,0001 ** -0,0001 *** Risco 0,0012 0,0025 Tamanho -0,0167 *** -0,0164 *** Variáveis relativas ao setor Munificência 0,1211 * Dinamismo -0,0801 Efeitos Aleatórios Variância do e ijk (tempo) 0, ,9% 0, ,5% 0, ,1% 0, ,1% Variância do r 0jk (entre firmas) 0, ,1% 0, ,8% 0, ,8% 0, ,9% Variância do u 00k (entre setores) 0,0073 8,0% 0,0071 8,7% 0,0060 8,1% 0,0059 8,0% Variância total 0, % 0, % 0, % 0, % Quantidade de observações *, ** e *** indicam níveis de significância a 5%, 1% e 0,1%, respectivamente Uma constatação secundária da evolução do endividamento ao longo do tempo é que, pelo menos na janela de tempo e para as empresas analisadas, as empresas brasileiras parecem não apresentar uma política de estrutura de capital alvo. Isto é, nesse período de tempo, o endividamento observado em cada ano não parece convergir para uma determinada meta de endividamento. Essa conclusão, entretanto, deve ser tomada com certa cautela uma vez que testes estatísticos mais específicos devem ser realizados. Esse tipo de análise foge do escopo do presente artigo. Por isso, sugere-se que essa questão seja abordada em estudos futuros. Tabela 3. Evolução do Ibovespa Data Ibovespa Var.% Dez/ Dez/ ,7% Dez/ ,0% Dez/ ,0% Dez/ ,5% Dez/ ,8% Dez/ ,7% Dez/ ,9% Dez/ ,7% Ainda analisando o Modelo 2, é possível observar que a inclusão das variáveis dummy dos anos é responsável pela redução da variância que corresponde aos níveis do tempo e das 12

13 firmas. A variância do nível do tempo, e ijk, diminui 5% [(0,0246-0,0200)/0,0915], ao passo que a variância do nível da firma, r 0jk, diminuiu 5,5% [(0,0596-0,0546)/0,0915]. O Modelo 3, correspondente à Equação 6, faz a inclusão das variáveis características das empresas, além das variáveis dummy dos anos. Com exceção da variável Risco, todos os outros tradicionais determinantes da estrutura de capital são significantes. A exemplo da inclusão das variáveis dummy, as variáveis características das empresas também reduzem a variância do erro relacionado ao nível da firma, r 0jk, em uma magnitude de 6,1% [(0,0546-0,0496)/0,0817]. A tangibilidade, como esperado, apresenta uma relação positiva com o endividamento, sugerindo que a capacidade de garantia proporcionada por ativos imobilizados é uma característica importante no Brasil. A variável de oportunidades de crescimento apresentou relação negativa com o endividamento. Do ponto de vista teórico, a influência dessa variável sobre o endividamento não pode ser determinada a priori, uma vez que duas teorias diferentes preveem relações diferentes. A teoria de agência prevê relação negativa entre crescimento e endividamento, enquanto a teoria do pecking order prevê relação positiva. Em vista dos resultados, a teoria de agência parece explicar melhor a relação entre oportunidades de crescimento e endividamento. De outro ponto de vista teórico, as oportunidades de crescimento podem ser devidas à singularidade dos ativos da firma. Por esse ponto de vista, a relação também seria negativa. A relação entre lucratividade e endividamento também não é definida a priori porque duas teorias estabelecem previsões diferentes. Os resultados sugerem que, embora o pecking order não explique a relação entre crescimento e endividamento, por outro lado parece justificar o resultado encontrado quanto à lucratividade, que apresentou relação negativa com o endividamento. Uma eventual relação positiva seria justificada pela teoria do trade-off. Assim, seguindo as premissas do pecking order, em função da geração de caixa interno gerado por uma lucratividade maior, as empresas preferem utilizar as dívidas com menos intensidade. A teoria do trade-off, entretanto, é corroborada no resultado encontrado na variável de Distância da Falência. O sinal negativo do coeficiente desta variável indica que, como esperado, quanto maior a distância da falência (e, portanto, menor a probabilidade dificuldades financeiras), menor o nível de endividamento. A relação entre tamanho e endividamento apresentou relação negativa e significante, indicando que empresas maiores apresentam menores níveis de endividamento. Esse resultado contraria estudos anteriores realizados no Brasil, como os de Silva e do Valle (2008) e Silveira, Perobelli e Famá (2008). Porém, a relação negativa corrobora a hipótese de Rajan e Zingales (1995) de que o menor nível de assimetria informacional nas empresas maiores pode propiciar maior capacidade de emissão de novas ações sem provocar reduções no valor de mercado das empresas, levando, então, a um menor nível de endividamento. Por fim, o Modelo 4 faz a inclusão final das variáveis relativas às características do setor. O dinamismo, apesar de apresentar o sinal negativo esperado, não obteve significância estatística. Por outro lado, a munificência apresentou relação positiva e significante com o endividamento. Isso indica que as empresas atuantes em setores que apresentam boas oportunidades de crescimento se utilizam das dívidas com mais intensidade. Em uma primeira análise, esse resultado contrasta com a relação negativa encontrada entre a variável oportunidades de crescimento da firma e o endividamento. Aparentemente, o crescimento da firma não exerce o mesmo efeito que o crescimento do setor sobre o endividamento. Nesse último caso, a teoria do pecking order expandida para o setor poderia explicar o maior uso das dívidas por empresas em setores com maior crescimento, ao passo que, como já comentado, a teoria de agência ou a teoria do trade-off explicariam a relação do crescimento da firma com o endividamento. 13

14 5. Considerações Finais O objetivo do presente artigo é analisar a relação entre o endividamento e três níveis de determinantes, o do ano, o da firma e o do setor de atuação. Perseguindo esse objetivo, a intenção é oferecer duas contribuições ao estudo empírico de estrutura de capital. Uma das contribuições, de ordem metodológica, diz respeito à aplicação da análise multinível, ou modelo linear hierárquico (MLH), na análise conjunta de três níveis de determinantes do endividamento. Com a análise dos componentes da variância proporcionada por essa técnica, observa-se que as características relativas às firmas são as mais relevantes para explicar a variância do endividamento, seguidas do efeito do tempo e do setor de atuação. A segunda contribuição diz respeito ao estudo do efeito de duas variáveis características do setor de atuação, a munificência e o dinamismo, sobre o endividamento. Os resultados encontrados apresentam relevantes implicações teóricas, particularmente para futuros artigos. O fato de os resultados mostrarem uma grande importância do nível da firma para explicar a estrutura de capital ajuda a fortalecer a ideia de que a heterogeneidade das firmas, mais do que as características do setor, é importante para se determinar uma adequada política de financiamentos. Entretanto, não se pode ignorar o fato de que as características do setor também devem ser levadas em consideração, como sugere a significância estatística encontrada para a variável Munificência. O nível do ano, por sua vez, também precisa ser analisado com mais profundidade. Isso é particularmente importante para se verificar a existência ou não de uma estrutura de capital alvo e, paralelamente, de uma estrutura de capital ótima que maximizaria o valor de uma firma. 6. Referências Bibliográficas ALMEIDA, H.; CAMPELLO, M. Financial constraints, asset tangibility, and corporate investment. Review of Financial Studies, v.20, n.5, p , ALTMAN, E.I.; BAIDYA, T.K.N.; DIAS, L.M.R. Assessing potential financial problems for firms in Brazil. Journal of International Business Studies, v.10, n.2, p.9-24, ALTMAN, Edward I.; Corporate distress: a complete guide to predicting, avoiding, and dealing with bankruptcy. New York: Wiley, ANTONIOU, A.; GUNEY, Y.; PAUDYAL, K. The determinants of capital structure: capital market-oriented versus bank-oriented institutions. Journal of Financial and Quantitative Analysis, v.43, n.1, p.59-92, March BAH, Rahim; DUMONTIER, Pascal. R&D intensity and corporate financial policy: some international evidence. Journal of Business Finance & Accounting, Oxford, v.28, n.5 e 6, p , June/July BANCEL, F.; MITTOO, U.R. Cross-country determinants of capital structure choice: a survey of European firms. Financial Management, v.33, n.4, p , Winter BECK, T.; DEMIRGÜÇ-KUNT, A.; MAKSIMOVIC, V. Financing patterns around the world: are small firms different? Journal of Financial Economics, v., n., p , BOOTH, L.; AIVAZIAN, V.; DEMIRGUC-KUNT, A.; MAKSIMOVIC, V. Capital structure in developing countries. The Journal of Finance, v.51, n.1, Feb BOYD, Brian K. CEO duality and firm performance: a contingency model. Strategic Management Journal, v.16, p , BYOUN, S. How and when do firms adjust their capital structures toward targets? The Journal of Finance, v.63, no.6, Dec