CUE348 - A INFLUÊNCIA DA OCORRÊNCIA DE PASSIVO AMBIENTALNO ENVIRONMENTAL DISCLOSURE SCORE DA BLOOMBERG

AUTORIAMAISA DE SOUZA RIBEIRO

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (RIBEIRÃO PRETO)

EDILENE SANTANA SANTOSFUNDAÇÃO GETULIO VARGAS - ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS DE SAO

PAULO

MARIANA SIMÕES FERRAZ DO AMARAL FREGONESIUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (RIBEIRÃO PRETO)

LUCELMA MARIA DOS SANTOS CUNHAUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (RIBEIRÃO PRETO)

ResumoEste trabalho investiga se a ocorrência de passivo ambiental reconhecido pelas empresas no balanço(provisão) está positivamente associada ao nível de disclosure ambiental das empresas, medido peloEnvironmental Disclosure Score (EDS), um dos três componentes do Environmental, Social andGovernance (ESG) disclosure score, desenvolvido pela base de dados Bloomberg. A provisãoambiental (PA) é a variável de interesse, tomada sob três formas alternativas: pelo seu valormonetário, na forma de dummy e pela sua materialidade em relação ao Ativo Total. A amostracompreende as empresas brasileiras do setor de energia elétrica listadas na B3 com EDS disponívelem pelo menos um dos anos analisados, 2010 a 2015. A análise de regressão com dados em painelindica que empresas maiores, com maior rentabilidade, pertencentes ao Índice de SustentabilidadeEmpresarial (ISE) e com provisão ambiental no balanço tendem a divulgar mais informaçõesambientais; mas pertencer ao segmento Novo Mercado de governança corporativa não ésignificante. Também foi identificado que a grandeza da provisão ambiental importa menos que suapresença no score de disclosure, e que a dummy de PA foi a segunda variável mais relevante paraexplicar o nível de disclosure ambiental, com impacto pouco inferior ao da variável com maiorpoder explicativo, pertencer ao ISE. Assim, a relevância dos coeficientes desses dois fatorescontrastantes (ISE e PA) revela uma bipolaridade entre as empresas em suas motivações para odisclosure ambiental, que incluem a abordagem positiva proativa mais recente de busca pordiferenciação competitiva e a postura tradicional mais defensiva de autolegitimação diante deocorrências negativas.

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A INFLUÊNCIA DA OCORRÊNCIA DE PASSIVO AMBIENTAL NO ENVIRONMENTAL DISCLOSURE SCORE DA BLOOMBERG

RESUMO Este trabalho investiga se a ocorrência de passivo ambiental reconhecido pelas empresas no balanço (provisão) está positivamente associada ao nível de disclosure ambiental das empresas, medido pelo Environmental Disclosure Score (EDS), um dos três componentes do Environmental, Social and Governance (ESG) disclosure score, desenvolvido pela base de dados Bloomberg. A provisão ambiental (PA) é a variável de interesse, tomada sob três formas alternativas: pelo seu valor monetário, na forma de dummy e pela sua materialidade em relação ao Ativo Total. A amostra compreende as empresas brasileiras do setor de energia elétrica listadas na B3 com EDS disponível em pelo menos um dos anos analisados, 2010 a 2015. A análise de regressão com dados em painel indica que empresas maiores, com maior rentabilidade, pertencentes ao Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE) e com provisão ambiental no balanço tendem a divulgar mais informações ambientais; mas pertencer ao segmento Novo Mercado de governança corporativa não é significante. Também foi identificado que a grandeza da provisão ambiental importa menos que sua presença no score de disclosure, e que a dummy de PA foi a segunda variável mais relevante para explicar o nível de disclosure ambiental, com impacto pouco inferior ao da variável com maior poder explicativo, pertencer ao ISE. Assim, a relevância dos coeficientes desses dois fatores contrastantes (ISE e PA) revela uma bipolaridade entre as empresas em suas motivações para o disclosure ambiental, que incluem a abordagem positiva proativa mais recente de busca por diferenciação competitiva e a postura tradicional mais defensiva de autolegitimação diante de ocorrências negativas. Palavras-chave: Evidenciação Ambiental; Provisão Ambiental; ESG Bloomberg; CSR. 1 INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, vem crescendo a importância da adoção de Corporate Social Reporting (CSR) pelas empresas como estratégia de obtenção de vantagem competitiva via criação de uma imagem positiva de diferenciação em práticas ambientais, sociais e de governança, conforme vários artigos teóricos e empíricos sobre a motivação das empresas para divulgar práticas de sustentabilidade (Gray, Kouhy & Lavers, 1995; Hooghiemstra, 2000; Pahuja, 2009; Eccles, Serafeim & Krzus, 2011; Porter & Kramer, 2011; Giannarakis, 2014a, 2014b; McBrayer, 2018, dentre outros). Essas práticas foram estimuladas por diretrizes de divulgação – como a Global Reporting Initiative (GRI), o Pacto Global da Organização das Nações Unidas (ONU), o AA 1000, ISO 14000, Ethos e, mais recentemente, o Relato Integrado do International Integrated Reporting Council (IIRC), bem como pela criação em várias bolsas de valores de carteiras de empresas diferenciadas por práticas de sustentabilidade, como o Dow Jones Sustainability World Index (DJSI World), Índice de Carbono Eficiente (ICO2) e Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE), da B3.

Essa análise da literatura recente, centrada em fatores positivos de motivação para o desempenho e disclosure ambiental, revela uma ruptura em relação à postura de motivação para a divulgação ambiental como reação a desastres ambientais, como o da Exxon Valdez, prevalecente nas primeiras décadas da literatura sobre o tema (Walden & Schwartz, 1998; Deegan, Rankin & Voght, 2000; Hooghiemstra, 2000; Patten, 2002).

Por outro lado, episódios recentes como os desastres ambientais e sociais da Samarco e Vale em Mariana e Brumadinho reacendem o debate sobre o efeito de ocorrências negativas – desde as mais impactantes, como esses desastres, até as rotineiras e discretas, como o reconhecimento de passivos por danos ambientais no balanço das empresas, sob a forma de provisões ambientais.

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Neste contexto, este estudo visa examinar se a ocorrência de passivo ambiental reconhecido pelas empresas no balanço, sob a forma de provisão, está positivamente associada ao nível de disclosure ambiental das empresas, medido pelo Environmental Disclosure Score (EDS), um dos componentes do Environmental, Social and Governance (ESG) disclosure score, desenvolvido pela base de dados Bloomberg.

Esta análise mostra-se relevante, na medida em que o reconhecimento contábil de uma provisão revela um cut-off na avaliação da empresa sobre seus riscos de danos ambientais. De fato, conforme a norma contábil internacional IAS 37 (e sua correspondente nacional, CPC 25), uma empresa precisa reconhecer uma contingência passiva como provisão, isto é, reconhecer imediatamente uma perda em seu resultado e um passivo correspondente, no momento de ocorrência do fato gerador do dano que implicará um desembolso de recursos provável e mensurável com razoável precisão. Esse fato se distingue claramente, em sua gravidade e repercussão, da mera divulgação obrigatória em notas explicativas de um dano ocorrido, mas cujo desembolso de recursos é apenas possível ou de difícil mensuração ou, ainda, de danos ainda não ocorridos, mas que é provável que ocorram – os denominados passivos contingentes.

Embora a relação entre a ocorrência de provisão e o nível de disclosure ambiental da empresa seja presumivelmente relevante, não foram encontrados estudos internacionais ou no ambiente brasileiro que tenham examinado a questão da ocorrência de provisão ambiental no balanço das empresas como fator explicativo do seu nível de divulgação ambiental, medido por um amplo índice, como é o caso do EDS da Bloomberg.

De fato, há vasta literatura tanto internacional quanto no Brasil sobre fatores explicativos, seja da performance ESG (Lourenço & Branco, 2013; Garcia, Mendes-da-Silva & Orsato, 2017; Garcia-Sánchez & Nogueira-Gámes, 2017; Miralles-Quirós, Miralles-Quirós & Gonçalves, 2018), seja do nível de disclosure ESG como um todo (Giannarakis, 2014a, 2014b; Ioannou & Serafeim, 2017; Lokuwaduge e Heenetigala, 2017; McBrayer, 2018), seja focada apenas na sua dimensão ambiental, abrangendo tanto a evidenciação ambiental obrigatória (Barth, McNichols & Wilson, 1997; Cox & Douthett, 2009; Chen, Cho & Patten, 2014; Cunha & Ribeiro, 2016; Prado, 2017; Leal, Costa, Oliveira & Rebouças, 2018), quanto a voluntária (Pahuja, 2009; Andrikopoulos & Kriklani, 2013; Coelho, Ott, Pires & Alves, 2013; Rosa et al. (2015); Monteiro e Aibar-Guzmán, 2017; Rego, Vasconcelos e Glauber, 2018). No entanto, nenhum desses estudos aborda o problema aqui estudado.

Outro diferencial deste estudo é a utilização do índice Bloomberg como proxy de disclosure ambiental. Com efeito, esse índice se destaca pela abrangência, já que inclui informações obrigatórias e voluntárias, obtidas tanto de fontes publicamente disponíveis como de informações proprietárias a partir de questionário aplicado diretamente às empresas, incluindo dados de mais de 10.000 empresas dos mais diversos países. A utilização desse índice no presente trabalho proporciona confiabilidade ao mitigar a dificuldade e o viés do pesquisador, inerentes à construção de um índice próprio de divulgação, como ocorre em outros estudos, além de possibilitar a replicação do estudo em pesquisas posteriores.

A literatura internacional já apresenta estudos que analisam fatores explicativos do índice Bloomberg, mas a maioria desses estudos aborda apenas o índice ESG como um todo (Giannarakis, 2014a, 2014b; Ioannou & Serafeim, 2017; McBrayer, 2018). Alguns estudos analisam separadamente a dimensão ambiental do índice ESG da Bloomberg, mas nenhum deles aborda o problema do presente estudo: Eccles, Serafeim e Krzus (2011) analisam o interesse do mercado em informações não financeiras; Bernardi e Stark (2015) relacionam o nível de disclosure com a acurácia dos analistas de mercado; Fazzini e Dal Maso (2016) analisam a value relevance do disclosure ambiental voluntário; Nollet, Filis e Mitrokostas (2016) relacionam o nível de disclosure com a performance financeira das empresas; e Shrivastava e Addas (2014), o estudo mais próximo do presente trabalho, relacionam o nível de disclosure com fatores de governança corporativa.

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O escopo deste trabalho consiste em analisar a associação entre a ocorrência de provisão ambiental (PA) e o nível de disclosure ambiental medido pelo EDS nas empresas do setor de energia elétrica brasileiro, um dos setores com maior número de empresas listadas em bolsa, regulado e com considerável impacto ambiental (Lei 10.165, 2000), e abrange o período mais recente com informação de EDS disponível e dados de provisões ambientais regidos pelo mesmo padrão contábil (IFRS), ou seja, de 2010 a 2015.

Os resultados da regressão múltipla com dados em painel, além de corroborarem achados de estudos anteriores de que empresas maiores, com maior rentabilidade e pertencentes ao Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE) tendem a apresentar maior nível de disclosure ambiental, confirmam a hipótese deste estudo, de influência positiva significativa e relevante da variável ocorrência de provisão ambiental no balanço das empresas. Foi identificado, ainda, que a grandeza da provisão ambiental reconhecida importa menos que sua presença no score de disclosure, e que a dummy de PA foi a segunda variável mais relevante para explicar o nível de disclosure ambiental, com impacto pouco inferior ao da variável com maior poder explicativo, pertencer ao ISE.

Como contribuição para a literatura e prática de CSR, a relevância dos coeficientes desses dois fatores contrastantes (ISE e PA), encontrada neste estudo, revela uma bipolaridade entre as empresas em suas motivações para o disclosure ambiental. Uma delas é a abordagem positiva proativa, presente na literatura mais recente, de busca por diferenciação competitiva mediante elevada performance e disclosure ambiental. A outra é de postura mais defensiva de autolegitimação diante de ocorrências negativas, típica das primeiras décadas da literatura internacional sobre o tema.

O presente trabalho está composto por esta introdução, seguida da análise de estudos anteriores e discussão da base teórica para a construção da hipótese, e um detalhamento dos dados e métodos empregados, passando-se à apresentação e discussão dos resultados e às considerações finais.

2 REFERENCIAL TEÓRICO E CONSTRUÇÃO DA HIPÓTESE 2.1 Estudos Anteriores

Nas últimas décadas, a evolução das demandas da sociedade e dos diversos stakeholders do mercado investidor vem estimulando de forma crescente o disclosure de informações voluntárias não financeiras das empresas. Estas abrangem áreas como ética, direitos humanos, trabalho, ambiente, combate à corrupção e outros, caracterizados como Corporate Social Reporting - CSR, e vêm apresentando interesse crescente na literatura, como mostram o estudo de Erkens, Paugan e Stolowy (2015).

Kumar (2017, p. 57) apresenta um cenário teórico sobre CSR que assim define: “CSR is the process by which an organization thinks about and evolves its relationships with stakeholders for the common good, and demonstrates its commitment in this regard by adoption of appropriate business processes and strategies.”. Adams, Hill e Roberts (1998) identificam fatores que influenciam CSR disclosure em demonstrações anuais de empresas de seis países da Europa Ocidental e concluem que tamanho, grupo industrial e país sede influenciam os padrões de CSR. No Brasil, o disclosure voluntário ambiental, de CSR ou de outras informações não financeiras foi estudado por autores como Rover et al. (2012), Coelho et al. (2013) e Rego et al. (2018).

No contexto da emissão de normas contábeis americanas e internacionais sobre o reconhecimento e disclosure de passivos ambientais, vários estudos dedicam-se a examinar os fatores explicativos da divulgação ambiental obrigatória. Barth et al. (1997) avaliam os fatores que influenciam o disclosure ambiental de empresas envolvidas com o programa governamental americano de responsabilização por contaminações ambientais. Chen et al. (2014, p. 681) examinam companhias americanas que iniciaram o disclosure ambiental e

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constatam que “companies may have used the disclosure as a tool of impression management to avoid potential stakeholder mis-estimation of previously undisclosed liability exposures”. Cox e Douthett (2009) estudam o nível de evidenciação de provisões e contingências ambientais requerido pelas normas SFAS 5 e SAB 92 e encontraram relação positiva entre evidenciação de provisões e contingências ambientais e lucratividade, representada pelo retorno sobre o ativo (ROA). Leal et al. (2018) estudam os fatores determinantes da evidenciação de provisões e contingências ambientais, segundo a norma IAS 37, por companhias brasileiras e encontraram relação positiva entre a divulgação dessas obrigações e o tamanho da empresa, o nível de governança corporativa, o setor de atuação e a participação da empresa no ISE. Prado (2017) estuda a relação entre a evidenciação das provisões e passivos contingentes ambientais e características institucionais das empresas do Brasil, Canadá, Reino Unido, França, Alemanha, Austrália e China, encontrando relação positiva entre a evidenciação e a materialidade dessas obrigações, o tamanho e o endividamento das empresas.

A relevância crescente do CSR levou administradoras de bancos de dados a criarem índices próprios de ESG, dentre os quais se destacam o score ESG disclosure da Bloomberg e o score de performance ESG da Thompson-Reuters. Como exemplos de estudos que utilizam o índice de performance ESG da Thompson-Reuters, ver, por exemplo: Ortas, Alvarez e Garayar (2015), García-Sánchez e Noguera-Games (2017), Garcia et al. (2017) e Miralles-Quiroz et al. (2018). Como exemplos de trabalhos que aplicam o índice de disclosure ESG da Bloomberg, ver, por exemplo: Giannarakis (2014a e 2014b), Ioannou e Serafeim (2017), Lokuwaduge e Heenetigala (2017) e McBrayer (2018).

Entre os estudiosos do ESG da Bloomberg, vários analisam sua componente disclosure ambiental separadamente. Entretanto, nenhum desses estudos aborda o problema analisado neste trabalho. Bernardi e Stark (2018) verificam que os relatórios integrados das empresas que têm por foco o ESG, especialmente o disclosure ambiental, melhor contribuem para acurácia das previsões dos analistas e das percepções de valor do relatório pelos investidores. Eccles et al. (2011) concluem que o ESG Disclosure Score é a métrica mais utilizada nos relatórios não financeiros globais e nos EUA e que firmas pouco transparentes, especialmente quanto ao disclosure ambiental, têm menor acesso ao mercado investidor. Nollet et al. (2016) verificam uma associação positiva no longo prazo entre os retornos no mercado de capitais e as práticas de responsabilidade social de empresas do S&P 500, em particular de governança. Shrivastava e Addas (2014) verificam que os índices de disclosure ESG das empresas são fortemente influenciados pelos índices de governança, em particular pela presença de maior percentual de diretores independentes no conselho. Fazzini e Dal Maso (2016) analisam a relação entre o índice de disclosure ambiental da Bloomberg e o valor de mercado de empresas italianas e encontram que essa informação é value-relevant e positivamente relacionada com o valor de mercado das empresas.

2.2 Base Teórica e Formulação da Hipótese

O disclosure ambiental voluntário pelas empresas se insere, por um lado, nos parâmetros gerais da divulgação voluntária estudados, entre outros, por Verrecchia (1983, 2001), Healey e Palepu (2001) e Dye (2001). Segundo esses autores, as empresas ponderam os benefícios esperados do disclosure com os custos e riscos tanto do disclosure como do não disclosure. A precificação negativa do silêncio (Dye, 2001) ocorre quando a não divulgação, sobretudo de más notícias por alguns agentes, por exemplo, vendedores menos transparentes de carros usados, faz gerar por overshooting a percepção generalizada de que todos os vendedores de carros usados da área não são confiáveis (Akerlof, 1970), causando seleção adversa – o que, por sua vez, pode ser oportunidade para alguns bons vendedores que possam diferenciar-se pela transparência. Assim, a busca de um ótimo de divulgação, ao minimizar conflitos de agência entre investidores e gestores (Jensen & Meckling, 1976), reduz a assimetria de informações e a

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incerteza, contribuindo para um mercado de capitais eficiente (Fama, 1970) e incrementa a confiança, que gera menor custo de capital e aumento da liquidez da ação da empresa (Leuz & Verrecchia, 2000).

A identificação dos fatores especificamente determinantes do disclosure ambiental é pouco estudada na literatura. Esta oferece duas abordagens teóricas no contexto mais amplo do CSR, conhecidas como teoria da legitimação ou dos stakeholders (Gray, 1995) e como teoria da imagem ou da reputação (Hooghiemstra, 2000; Bebbington, Larrinaga & Moneva, 2007).

Segundo Gray (1995, p. 54), a teoria da legitimação é definida por Lindblom (1994, citado por Gray, 1995) como o processo pelo qual uma empresa busca tornar seu sistema de valores congruente com o sistema de valores da sua comunidade e, assim, obter legitimidade, particularmente quando há ruptura dessa congruência por questões socioambientais. A autora identifica quatro estratégias que as empresas podem adotar para obter ou recuperar sua legitimidade: 1) a empresa reconhece que a ruptura se originou de uma falha própria e busca informar sobre as mudanças reais que estão sendo realizadas na organização; 2) a empresa busca mudar percepções negativas do seu público relevante, que considera errôneas, mas sem modificar seu próprio comportamento; 3) a empresa busca manipular a percepção do seu público, desviando a atenção para outras questões, inclusive mediante símbolos emocionais – por exemplo, quando, ao invés de corrigir um processo industrial poluidor, cria uma iniciativa social; 4) a empresa busca modificar as percepções do seu público, que considera irreais ou incorretas, quanto ao seu próprio desempenho organizacional. Para quaisquer dessas estratégias, conforme a autora, as informações e relatórios do CSR podem ser utilizadas.

Em conexão com a teoria da legitimação, a teoria dos stakeholders enfatiza que a continuidade da existência de uma corporação requer o apoio dos seus stakeholders e que a divulgação de CSR depende de um diálogo constante para aprovação dos mesmos (Gray, 1995, p. 53). Embora esse autor pareça expressar uma visão algo centralizadora dos stakeholders, restrita aos gestores e acionistas da empresa, Lokuwaduge et al. (2016, p. 439), na linha de outros autores, caracterizam esses stakeholders como “including investors, communities, regulators, employees, customers and many other relevant stakeholders”.

Já a teoria da imagem e reputação, apresentada por Hooghiemstra (2000), enfoca o CSR no âmbito mais amplo da comunicação da empresa, voltada para o grande público, inclusive da mídia de massa como auto apresentação da identidade da empresa na promoção e ou recuperação de sua imagem e reputação. Trata-se de uma visão mais proativa do CSR que, além da conformidade da empresa com as normas socioambientais em busca de legitimação, objetiva interagir com a audiência, divulgando e comunicando a identidade, imagem e valores comuns da empresa e do público como “parceiros da comunicação”, cujas percepções podem, inclusive, modificar a própria identidade da empresa (id., p. 59).

É de ressaltar que tanto a teoria da legitimação quanto a proposta teórica de promoção da imagem e reputação de Hooghiemstra (retomada na abordagem de Bebbington et al. (2007) do CSR como “reputation risk management”), se desenvolveram no contexto de graves desastres socioambientais em grandes empresas na época. Por exemplo, Hooghiemstra (2000) analisa a transformação da linguagem de comunicação (CSR) da Shell, diante de acidentes e questões ambientais, que passa de uma abordagem de legitimação (que, de resto, se mostrou pouco eficaz junto ao público), mediante direito (entitlement), desculpas (excuse) e justificação (justification), para uma comunicação proativa e criativa voltada para a accountability, abertura e conquista do grande público, conforme afirmação do Chairman, postada no website media.shell.com, inclusive convidando comentários: “But we have learned from our consultations and from hard experience that we won’t achieve our business goals unless we are listening to and learning from the full range of our stakeholders in society” (Hooghiemstra, 2000, p. 64).

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À luz da literatura, a presente investigação assume que os fatores explicativos do nível de disclosure ambiental das empresas decorrem não apenas da postura proativa e positiva – por exemplo, de pertencer a um índice ou selo reconhecido, como enfatizado nos estudos recentes comentados acima – mas também de posturas reativas e defensivas de legitimação, como é o caso de danos ambientais reconhecidos no balanço das empresas sob a forma de provisões.

Sendo assim, formulamos a seguinte hipótese deste trabalho:

H1: Empresas com provisão ambiental reconhecida no balanço tendem a apresentar maior nível de disclosure ambiental. 3 DADOS E MÉTODO

Este estudo é empírico, com abordagem quantitativa, desenvolvido por meio de análises descritivas e de dados em painel, que combina características de séries temporais com dados em corte transversal, permitindo a observação da evolução dos dados apresentados ao longo do tempo, de forma comparativa e simultânea, para empresas diferentes.

A amostra compreende as empresas brasileiras de capital aberto do setor de energia elétrica que possuíam EDS disponível na base Bloomberg em pelo menos um dos anos analisados, 2010 a 2015.

A análise de um único setor confere maior poder de comparabilidade de dados, tendo em vista as semelhanças nas atividades operacionais. É o caso do setor de energia elétrica no Brasil, cuja regulação específica é feita pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Note-se, ainda, que o setor de energia elétrica é classificado com potencial de médio impacto ambiental (Lei 10.165, 2000), o que ressalta a relevância de se estudar o nível de divulgação ambiental neste setor.

Em setembro de 2017 havia 59 empresas listadas na B3 classificadas no setor de energia elétrica. No entanto, de acordo com o Global Industry Classification Standard (GICS) – que classifica as empresas em sectors e mais detalhadamente em industries – apenas 36 dessas empresas estavam classificadas no sector Utilities e nas industries Electric Utilities, Independent Power and Renowable Electric Producers e Multi-utilities, as quais foram analisadas neste estudo. Dessas 36 empresas, 4 foram excluídas por não apresentarem informações completas. Das 32 restantes, 25 apresentavam EDS na citada base em pelo menos um dos anos analisados - 2010 a 2015.

Esse período se inicia em 2010 em função de ser o primeiro ano de adoção completa das International Financial Reporting Standards (IFRS) – o que confere homogeneidade normativa ao tratamento das provisões aqui analisadas – e se encerra em 2015, último ano com EDS disponível na base de dados. O levantamento para as 25 empresas da amostra pelo período de 6 anos resultou em 128 observações, caracterizando um painel desbalanceado.

A variável dependente deste estudo é o nível de divulgação ambiental das empresas da amostra, operacionalizada pela proxy EDS da Bloomberg. O EDS é um dos componentes do índice geral ESG e mede, numa escala de 0,1 a 100 pontos, o grau de disclosure de informações relacionadas à gestão ambiental, incluindo o controle e prevenção da poluição, o consumo de água, o uso de energia e a geração total de resíduos e de gases de efeito estufa, com algumas dessas categorias recebendo maior peso, como é o caso dos gases de efeito estufa. Os dados são coletados de várias fontes, tanto publicamente disponíveis, como os Relatórios Anuais, Relatórios de Sustentabilidade ou website das empresas, como a partir de um survey proprietário da Bloomberg, que solicita dados diretamente às empresas (Ioannou & Serafeim, 2017; Giannarakis, 2014a e 2014b). Ioannou e Serafeim (2017) destacam que a Bloomberg é, por larga margem, o provedor de dados mais usado para o mercado de ações, financeiro e outros dados corporativos e que disponibiliza ESG disclosure scores para mais de 10.000 empresas ao redor do mundo. Além disso, os autores salientam que, ao contrário de outros provedores de dados, nenhum dado ESG da Bloomberg é estimado ou derivado de modelos matemáticos; pelo

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contrário, todos os dados individualizados são transparentes e podem ser rastreados até sua fonte nos documentos da companhia. Vale aqui destacar que o índice ESG da Bloomberg mede o nível de disclosure, ou seja, a quantidade de informações fornecidas pelas empresas nessas categorias, não a performance das empresas nessas categorias – diferentemente do índice ESG da Thompson Reuters, que mede a performance ESG das empresas.

A variável de interesse é o montante de passivo ambiental reportado pela empresa em seu balanço sob a forma de Provisões Ambientais (PA), que representa o valor de provisão ambiental reconhecida pela empresa i no ano t, em R$mil. A identificação dessas obrigações foi realizada por meio de análise das Notas Explicativas das empresas da amostra. As empresas que apresentavam a provisão ambiental em rubrica que não permitia identificar o valor da obrigação, a exemplo de “provisões cíveis e ambientais”, sem o detalhamento dos valores envolvidos, foram consideradas como empresas sem provisão ambiental.

Foram incluídas mais duas formas de operacionalização dessa variável: i) uma dummy para reconhecimento de provisão ambiental (DmyPA), que assume valor “1” para empresa i que possui provisão ambiental no ano t e “0” caso contrário; e ii) um quociente que expressa a materialidade dessas obrigações (MatPA) em relação ao Ativo Total da empresa i no ano t.

A Tabela 1 elenca as variáveis finais utilizadas nos modelos econométricos. Além da variável de interesse, foram tomadas como variáveis de controle aquelas identificadas na literatura como relevantes para explicar o disclosure ambiental. Tabela 1 - Variáveis utilizadas nos modelos econométricos.

Variáveis Tipo Proxy Literatura Relacionada Efeito

Esperado Fonte de coleta

Nível de Divulgação Ambiental (EDS)

D Environmental Disclosure Score – EDS

Eccles et al. (2011), Shrivastava e Addas (2014), Fazzini e Dal Maso (2016), Nollet, Filis e Mitrokostas (2016) e Bernardi e Stark (2018) (*)

Bloomberg

Provisão Ambiental (PA)

I

Valor da provisão ambiental em R$mil reconhecida pela empresa i no ano t

- (+) DFPs

Ocorrência de Provisão Ambiental (DmyPA)

I

Dummy de valor “1” para empresa i que possui provisão ambiental no ano t; e “0” caso contrário

- (+) DFPs

Materialidade da PA (MatPA)

I

Representatividade do valor total de PA da empresa i no ano t, em relação ao valor total do ativo da empresa i no ano t, expresso em percentual

- (+) DFPs

Índice de Sustentabilida-de Empresarial (ISE)

C

Dummy de valor “1” para a empresa i participante da carteira ISE no ano t; e “0” caso contrário

Rover et al. (2012), Coelho et al. (2013), Lourenço e Branco (2013), Leal et al. (2018) e Rêgo et al. (2018)

(+) B3

Governança corporativa - Novo Mercado (GovNM)

C

Dummy de valor “1” para empresa i participante do Nível Novo Mercado de Governança Corporativa no ano t; e “0” caso contrário

Shrivastava e Addas (2014) e Leal et al. (2018)

(+) B3

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Tamanho (Tam) C Logaritmo Natural da Receita Líquida da empresa i no ano t

Coelho et al. (2013), Giannarakis (2014a e 2014b), Gallego-Álvarez e Ortas (2017), Garcia et al. (2017), Leal et al. (2018) e McBrayer (2018)

(+) Bloomberg

Rentabilidade (Rent)

C Margem Líquida da empresa i no ano t

Pahuja (2009) e Moneva e Ortas (2010)

(+) Bloomberg

Fonte: dados da pesquisa (2019). Nota: Variável D: Dependente; I: Interesse; C: Controle. (*) Esses estudos analisaram o índice ESG da Bloomberg como um todo e também destacaram sua componente ambiental, embora apenas Shrivastava e Addas (2014) tenham estudado fatores explicativos do disclosure ambiental, especificamente, fatores de governança corporativa.

Foram selecionadas neste estudo as proxies Receita Líquida para a variável Tamanho,

Margem Líquida para rentabilidade e Novo Mercado para Governança, em função da maior correlação dessas proxies com o EDS. Foram avaliadas, mas não selecionadas: Ativo Total para Tamanho; Retorno sobre o PL (ROE), Retorno sobre o Ativo (ROA) e Retorno sobre o Capital Investido (ROIC) para rentabilidade e, para governança corporativa, uma dummy de valor “1” para empresas participantes dos segmentos Nível 1, Nível 2 ou Novo Mercado de Governança Corporativa da B3 e “0” caso contrário. As variáveis expressas em R$mil foram duplicadas e uma delas transformada em logaritmo neperiano para reduzir efeitos de viés.

As variáveis analisadas em estudos anteriores foram incluídas no modelo econométrico de partida (Equação 1) para testar a hipótese de pesquisa. Posteriormente, a fim de testar a influência da existência de provisão ambiental reconhecida, foram incluídas as variáveis de interesse nos modelos, uma a uma, conforme Equações 2, 3 e 4.

����,� = � + ������,� + ��������,� + ������,� + �������,� + ��,� (��� çã� 1)

����,� = � + ��%��,� + & '�(���)�*�+�,�

,

�-�+ ��,� (��� çã� 2)

����,� = � + ���/0%��,� + & '�(���)�*�+�,�

,

�-�+ ��,� (��� çã� 3)

����,� = � + ��� �%��,� + & '�(���)�*�+�,�

,

�-�+ ��,� (��� çã� 4)

Todas as estatísticas foram calculadas pelos softwares GRETL e SPSS.

4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS A Tabela 2 apresenta a evolução do nível de divulgação ambiental (EDS) e da ocorrência

de provisões ambientais (PA) no balanço das empresas. Conforme a Tabela 2, as empresas brasileiras de energia apresentaram um nível médio

de disclosure ambiental baixo, entre 31 e 36 pontos (a escala vai de 0,1 a 100), com um máximo de 58 pontos, assumindo uma tendência crescente até o ano de 2013, quando passa a cair.

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Tabela 2 - Evolução do nível de disclosure ambiental e da ocorrência de provisões ambientais

Ano 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Nível de Disclosure Ambiental (EDS) N. de empresas com EDS na Bloomberg

23 21 20 22 23 19

Média do EDS da amostra 31,85 34,48 34,96 35,59 32,32 32,11

Provisões Ambientais (PA) apresentadas pelas empresas da amostra em seus Passivos (em reais mil)

N. de empr. com PA no passivo 10 10 10 10 11 11

Somatória dos valores de PA 832.719 1.011.007 1.588.484 1.810.778 2.303.959 2.237.931

Variação anual da somatória PA - 21,41% 57,12% 13,99% 27,24% -2,87%

Valor mínimo de PA 42 104 193 211 479 60

Valor máximo de PA 375.968 408.712 988.490 1.136.342 1.314.480 1.201.186

Média dos valores de PA 83.272 101.101 158.848 181.078 209.451 203.448

Materialidade das Provisões Ambientais (em % do Ativo Total)

Valor mínimo 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Valor máximo 5,19% 2,11% 2,92% 3,63% 5,76% 7,43%

Média dos valores apresentados 0,74% 0,41% 0,44% 0,55% 0,73% 0,88%

Fonte: dados da pesquisa (2019). O número de empresas que divulgaram provisões ambientais fica em torno de 40% e

44% da amostra em cada ano analisado, demonstrando que o reconhecimento contábil de passivos ambientais não é homogêneo entre as empresas analisadas, apesar de todas pertencerem a um mesmo setor, que é regulado. Além disso, a média de provisões ambientais reconhecidas pode ser considerada baixa, apesar de ser bastante influenciada pelos números da Eletrobrás, que apresenta os valores máximos para todos os anos analisados. Apesar da materialidade do valor das provisões ambientais reconhecidas estar entre zero e 7,43%, a média das provisões em relação ao total do ativo fica abaixo de 1% em todos os anos analisados. Esses resultados são corroborados por Ferreira, Borba, Rosa e Vicente (2014), que também apuraram uma materialidade monetária de PA irrisória, apesar da importância da natureza desta obrigação, fato também explicado pelo expressivo volume de ativos que as companhias deste setor precisam manter para operar.

A Tabela 3 apresenta as características descritivas das variáveis dummy e a Tabela 4, das variáveis quantitativas. Pelas tabelas 3 e 4, nota-se que apenas 24% das empresas estão no nível de Novo Mercado e que a média da variável rentabilidade foi negativa (mas sua mediana foi positiva, de 8,54).

Tabela 3 – Estatísticas descritivas das variáveis dummy utilizadas nos modelos econométricos

GovNM ISE DmyPA

Valores Frequência % Frequência % Frequência % 0 114 76,0 85 56,7 88 58,7

1 36 24,0 65 43,3 62 41,3

Total 150 100,0 150 100,0 150 100,0

Fonte: dados da pesquisa (2019).

A Tabela 4 apresenta, além das informações descritivas, o resultado do teste de normalidade das variáveis. O resultado do teste Kolmogorov-Smirnov mostra que, para um nível de significância de 5%, apenas as variáveis EDS e Tam (LnReceita) apresentam distribuição normal.

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Tabela 4 - Estatísticas descritivas das variáveis quantitativas utilizadas nos modelos econométricos

Variáveis N

Estatísticas Descritivas Kolmogorov-Smirnov para

Normalidade

Mínimo Máximo Média Desvio Padrão Statistic df Sig.

EDS 128 2,3256 58,1395 33,5332 12,7556 ,062 128 ,200*

PA 62* 42 1.314.480 157.821 327.346 ,397 62 ,000

MatPA 150 0,0000 7 0 ,9677 ,394 128 ,000

Tam (Receita) 150 50.529 39.538.861 6.415.972 6.901.364 ,200 128 ,000

Tam (LnRec) 150 10,8303 17,4928 15,1440 1,2005 ,052 128 ,200*

Rent 150 -1223,3846 41,2775 -15,5680 166,6703 ,144 128 ,000

Fonte: dados da pesquisa (2019). Nota: (*) Foram excluídas, só nesta tabela, as observações com PA=0, para maior compreensão da variável.

Antes do exame dos dados em painel, foi realizado o teste de Kruskal-Wallis para

verificar se a distribuição da variável dependente EDS é diferente quando a amostra é separada em dois grupos em função da presença ou não de provisão ambiental (DmyPA). O teste foi realizado no software SPSS e o resultado rejeitou a hipótese nula de que a distribuição EDS é a mesma entre as categorias da variável dummy. Isto é, o resultado evidencia que a distribuição de EDS nas observações da amostra em que há provisão ambiental reconhecida é diferente da distribuição de EDS nas observações sem provisão ambiental reconhecida, o que oferece indícios de que a provisão ambiental pode ser um fator explicativo do nível de evidenciação de informações ambientais.

Para testar a hipótese proposta neste estudo, as variáveis de controle apresentadas na literatura e já validadas por outros trabalhos sobre disclosure ambiental, conforme Equação 1, foram incluídas inicialmente no modelo de painel pooled (MQO). Todas as variáveis se mostraram significativas nesta análise e os testes Reset de Ramsey, White, FIV e Normalidade foram válidos. Entretanto, o teste Durbin-Watson mostrou a presença de autocorrelação nos resíduos e os testes de Chow, Breusch-Pagan e Hausman indicaram que o modelo mais adequado seria o modelo de efeitos aleatórios. Apesar da autocorrelação, foi mantido o mesmo conjunto de variáveis na construção do painel com efeitos aleatórios para que esses resultados servissem como base de comparação para os dos demais modelos. Esse modelo foi significativo e teve poder explicativo de 0,525, embora as únicas variáveis significativas (ao nível de 5%), tenham sido ISE e Rent, conforme a Equação 1 na Tabela 5.

Em seguida, foi executado um modelo considerando as variáveis da Equação 2 para começar a testar, efetivamente, a influência da provisão ambiental no nível de evidenciação ambiental. Neste caso, como a PA não está transformada devido ao problema do elevado número de observações com valor zero (88 de 150), o Tamanho também foi inserido no modelo sem transformação por logaritmização, ou seja, o valor da Receita Líquida foi utilizado neste caso, mantendo-se as proporções de grandeza entre as variáveis, o que originou a Equação 1 modificada, que serviu como base de comparação apenas para a Equação 2.

O modelo MQO para a Equação 2 mostrou todas as variáveis significativas. O modelo também foi significativo pelo teste F e os testes de Ramsey, White, FIV e Normalidade foram válidos novamente. Entretanto, os testes de Chow, Breusch-Pagan e Hausman realizados indicaram novamente o modelo de efeitos aleatórios como o mais consistente. O modelo construído com efeitos aleatórios, apresentado na Tabela 5, foi válido, mas a inclusão da variável PA piorou os resultados dos critérios de Schwarz, Akaike e Hannan-Quinn, quando comparados com a Equação 1 modificada, que apresenta as mesmas variáveis. Vale lembrar que, por serem critérios de distância, quanto menores, melhor. Ou seja, a variável PA (valor das

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provisões ambientais) não ajuda a explicar o nível de evidenciação EDS, pois não foi significativa no modelo. Tabela 5 - Resultados das análises de dados em painel Efeitos-aleatórios (GLS), usando 128 observações Incluídas 25 unidades de corte transversal / Comprimento da série temporal: mínimo 1, máximo 6 Variável dependente: EDS / Erros padrão robustos (HAC)

Equação 1 Equação 1 modificada

Equação 2 Equação 3 Equação 4

Variáveis Sinal Esp

Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes

Const -11,7196 23,3495*** 23,2563*** -16,5047 -9,57746

ISE + 11,1409*** 11,2542*** 11,1334*** 8,08387** 11,6035***

GovNM + 4,7027 5,01133 5,2632 5,10175 4,80422

Rent + 0,10549** 0,11507** 0,12817* 0,101542* 0,10964**

Tam (LnReceita) + 2,44307 2,67405* 2,2652

Tam (Receita) + 3,2152e-07** 2,8467e-07**

PA + 3,43E-07

DmyPA + 6,13673**

MatPA + 1,31005***

Estatísticas do modelo

R-quadrado 0,52504 0,51992 0,52070 0,57988 0,51323

P-valor do modelo <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Schwarz 944,4463 945,7618 950,1981 933,0948 951,5479

Akaike 930,2362 931,5017 933,0857 915,9826 934,4357

Hannan-Quinn 936,0301 937,2956 940,0387 922,9354 941,3885

Fonte: dados da pesquisa (2019). * Significativo ao nível de confiança 10% ** Significativo a 5% ***Significativo a 1%

A Equação 3 prevê o uso da variável dummy de PA. O processo de estimação foi o

mesmo, por MQO com repetição dos testes, e mais uma vez, apesar de resultados válidos e significativos, os testes indicaram ser mais adequado o uso de painel com efeitos aleatórios. O modelo, também apresentado na Tabela 5, foi significativo e, desta vez, a inclusão da variável DmyPA melhorou os critérios de Schwarz, Akaike e Hannan-Quinn, quando comparados com os resultados da Equação 1, evidenciando que a existência de provisões reconhecidas no passivo das empresas (dummy de PA) influencia positivamente o EDS. Ou seja, apresentar provisão ambiental reconhecida, independentemente da sua grandeza, leva à melhoria do score de disclosure ambiental, confirmando a hipótese.

Por fim, a Equação 4 inclui a variável materialidade da provisão ambiental (MatPA). O processo de construção e testes do modelo MQO foi repetido e os resultados foram semelhantes aos anteriores. Assim, foi construído o modelo de painel com efeitos aleatórios (Tabela 5), que foi validado pelos mesmos testes estatísticos, e a variável inserida apresentou significância ao nível de 1% no modelo. Entretanto, os critérios de Schwarz, Akaike e Hannan-Quinn, usados para comparar os modelos, pioraram em relação ao modelo da Equação 1. Esse resultado corrobora os achados da Equação 2, ou seja, a grandeza da provisão ambiental reconhecida importa menos que sua presença no score de disclosure EDS.

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Em uma avaliação conjunta de todas as equações apresentadas na Tabela 5, alguns resultados merecem destaque. Nenhum dos sinais dos coeficientes contrariou a expectativa: todas as variáveis deste estudo apresentaram impacto positivo no nível de divulgação ambiental.

A variável rentabilidade da empresa apresenta resultados semelhantes aos de Cox e Douthett (2009) que, ao estudar os fatores explicativos do disclosure obrigatório de passivos ambientais nos USA, também encontraram relação positiva entre esta variável e a evidenciação ambiental, demonstrando que empresas mais lucrativas tendem a divulgar mais. Todavia, o estudo de García-Sánchez e Noguera-Gámez (2017) demonstrou que empresas com resultados financeiros ruins se beneficiam mais com a divulgação de informações não financeiras porque há redução de assimetria de informações quando a empresa evidencia os riscos tomados.

Quanto à presença da empresa em segmentos diferenciados de governança corporativa da B3, os resultados indicam que não se pode afirmar que empresas do Novo Mercado divulgam mais informações ambientais. Vale mencionar que Leal et al. (2018) encontraram relação negativa entre a divulgação de provisões e contingências ambientais e a listagem no Novo Mercado. Note-se que aquele estudo analisou disclosure obrigatório, enquanto este trabalho investiga o EDS, que inclui informações ambientais obrigatórias e voluntárias.

Embora a variável tamanho da empresa seja fator determinante em diversos estudos sobre fatores explicativos de evidenciação, tanto de ESG como um todo como apenas ambiental, tanto obrigatória como voluntária, no Brasil ou em outros países (Cox & Douthett, 2009; Monteiro & Aibar-Guzmán, 2010; Andrikopoulos e Kriklani, 2013; Giannarakis, 2014; Ortas et al., 2015; Prado, 2017; Leal et al., 2018), ao nível de 5%, a variável tamanho não apresentou significância em metade dos modelos neste estudo.

A presença da empresa na carteira ISE apresentou grande relevância nos resultados, não apenas pela sua alta significância, mas também pela constância e montante do coeficiente apresentado. Outros estudos já demonstraram relação positiva entre a evidenciação ambiental e pertencer ao ISE (Rover et al., 2012; Coelho et al., 2013; Leal et al., 2018; dentre outros). Note-se que, dado que a correlação entre ISE e Tam foi alta, 0,662, é possível que a variável ISE esteja capturando parte da representatividade do tamanho da empresa, relação também constatada por Fávaro e Rover (2014).

De maior interesse para este estudo é a relevância da ocorrência de provisão ambiental no passivo das empresas para explicar o nível de disclosure ambiental. A dummy de PA, na Equação 3, foi a segunda variável mais relevante para explicar o nível de disclosure ambiental, com impacto pouco inferior ao da variável com maior poder explicativo, pertencer ao ISE.

Como a inclusão da variável MatPA foi significativa na Equação 4, ainda que o grau de explicação do modelo tenha piorado, talvez isso seja um indício de que, de alguma forma, a materialidade da provisão em relação ao ativo total da empresa também afete o nível de divulgação ambiental. Dessa forma, na tentativa de validar ou refutar a importância da materialidade da provisão ambiental, a Equação 5 foi construída com base nos resultados encontrados, testando a complementariedade das informações DmyPA e MatPA, mantendo as variáveis de controle que apresentaram significância nas equações anteriores, com a exclusão da variável GovNM. EDSi,t = β0 + β1DmyPAi,t + β2MatPAi,t + β3ISEi,t + β4Tami,t + β5Renti,t + μi,t (Equação 5) A equação foi inserida em um modelo MQO, que apresentou, como nos anteriores, testes válidos, mas indicação pelo teste de Hausman de efeitos aleatórios como mais adequado. O resultado está apresentado na Tabela 6.

A Tabela 6 mostra que todos os coeficientes, exceto pela constante, foram significativos e o modelo foi validado. Entretanto, os critérios de Schwarz, Akaike e Hannan-Quinn não foram melhores que aqueles obtidos na Equação 3, contendo apenas a variável DmyPA sem o

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indicador de materialidade da provisão. Ainda assim, os resultados de 2 dos 3 critérios foram melhores que os apresentados para o modelo da Equação 1, ou seja, a informação de provisão ambiental aumenta o nível de evidenciação de informações ambientais. Tabela 6 - Painel Efeitos Aleatórios para Equação 5

Efeitos-aleatórios (GLS), usando 128 observações Incluídas 25 unidades de corte transversal / Comprimento da série temporal: mínimo 1, máximo 6 Variável dependente: EDS / Erros padrão robustos (HAC)

Coeficiente Erro

Padrão z p-valor

const -12,4342 20,6633 -0,602 0,5473 R-quadrado 0,5004

DmyPA 5,41807 2,7227 1,99 0,0466 ** P-valor do modelo <0,0001

MatPA 0,42864 0,2596 1,651 0,0988 *

ISE 9,79211 3,8228 2,562 0,0104 ** Schwarz 944,5294

Tam 2,44886 1,4371 1,704 0,0884 * Akaike 927,4173

Rent 0,10769 0,0557 1,933 0,0532 * Hannan-Quinn 934,3700

Fonte: dados da pesquisa (2019). Dessa forma, é possível afirmar que, para a amostra utilizada, a presença de passivos ambientais e a participação no ISE implicam maior nível de divulgação ambiental. Assim também, empresas maiores e mais lucrativas tendem a divulgar mais. Passivos ambientais mais materiais também implicam maior nível de divulgação ambiental, mas o melhor modelo preditivo encontrado não contém essa variável. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo investiga se a ocorrência de passivo ambiental reconhecido pelas empresas no balanço sob a forma de provisão está positivamente associada ao nível de disclosure ambiental das empresas, medido pelo Environmental Disclosure Score (EDS), um dos três componentes do Environmental, Social and Governance (ESG) disclosure score desenvolvido pela base de dados Bloomberg. O EDS mede o grau de disclosure de informações relacionadas a um conjunto de práticas de gestão ambiental das empresas, coletadas tanto de fontes publicamente disponíveis quanto diretamente junto às empresas.

Este trabalho abrange todas as empresas brasileiras de capital aberto do setor de energia com dados de EDS disponíveis para o período de 2010 a 2015. A partir de uma análise de regressão com dados em painel desbalanceado, é avaliado o poder explicativo da variável de interesse provisão ambiental (PA) – tomada seja em seu valor monetário, seja sob a forma de uma dummy de existência ou não de PA no balanço, seja por sua materialidade em relação ao ativo total. Foram incluídos como variáveis de controle fatores considerados significativos na literatura para explicar o nível de disclosure ambiental: pertencer ao Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE) da B3, pertencer ao segmento Novo Mercado da B3, bem como o tamanho (Receita Líquida) e rentabilidade (Margem Líquida) das empresas.

Assim como em estudos anteriores já comentados, foi encontrada associação positiva entre o nível de disclosure ambiental e as variáveis tamanho, rentabilidade da empresa e presença no ISE. De especial interesse para este trabalho, foi encontrada uma relação positiva significativa e relevante entre a ocorrência de passivo ambiental reconhecido sob a forma de provisão e o nível de disclosure ambiental, confirmando a hipótese de que empresas que possuem provisão ambiental tendem a apresentar maior nível de disclosure ambiental. Mais ainda, os resultados indicam que a grandeza da provisão ambiental reconhecida importa menos que sua presença no score de disclosure EDS, e que a dummy de PA foi a segunda variável mais

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relevante para explicar o nível de disclosure ambiental, com impacto pouco inferior ao da variável com maior poder explicativo, pertencer ao ISE.

Esses resultados estão em linha com a teoria, expressa pelos diversos autores anteriormente citados, de que empresas que sofrem reveses ambientais tendem a ampliar o seu disclosure ambiental, seja para reforçar sua legitimidade como cumpridora dos seus deveres ambientais, seja para minimizar um eventual overshooting do mercado na sua percepção sobre os reais riscos da empresa, seja para mitigar repercussões negativas à sua reputação, ou, ainda, para se diferenciar em um possível ambiente de seleção adversa. Isso indica que a motivação principal de autolegitimação das empresas, expressa nas primeiras décadas da literatura sobre corporate social reporting, permanece relevante para explicar o comportamento atual das empresas quanto ao disclosure ambiental.

Entretanto, a predominância do coeficiente da variável pertencente ao ISE confirma o deslocamento da motivação do disclosure ambiental para uma abordagem positiva e proativa, de promoção da identidade e imagem de empresa comprometida com o meio ambiente, como vantagem competitiva no mercado e na sociedade, predominante na recente literatura internacional e brasileira.

Assim, a relevância dos coeficientes desses dois fatores contrastantes (ISE e PA) revela uma bipolaridade entre as empresas em suas motivações para o disclosure ambiental, que inclui a abordagem positiva proativa, presente na literatura mais recente, de busca por diferenciação competitiva, e a postura mais defensiva de autolegitimação diante de ocorrências negativas, típica das primeiras décadas da literatura internacional sobre o tema.

Recomenda-se, no entanto, cautela na extensão desses resultados para além do setor de energia elétrica brasileiro, dadas as especificidades inerentes a um estudo focado em um setor regulado, o que estimula novas pesquisas que abranjam vários setores e países.

REFERÊNCIAS Adams, C. A.; Hill, W-Y.; & Roberts, C. B. (1998). Corporate social reporting practices in

Western Europe: legitimating corporate behavior? The British Accounting Review, 30(1), 1-21. Recuperado de https://doi.org/10.1006/bare.1997.0060.

Akerlof, G. A. (1970). The Market for “Lemons”: Quality Uncertainty and the Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488. Recuperado de https://doi.org/10.2307/1879431.

Andrikopoulos, A.; & Kriklani, N. (2013). Environmental Disclosure and Financial Characteristics of the Firm: The Case of Denmark. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 20(1), 55–64. Recuperado de https://doi.org/10.1002/csr.1281.

Agência Nacional de Energia Elétrica. (2015). Manual de Contabilidade do Setor Elétrico. Recuperado de http://www2.aneel.gov.br/arquivos/PDF/MCSE_-_Revisão.pdf.

Barth, M. E.; McNichols, M. F.; & Wilson, G. P. (1997). Factors Influencing Firm’s Disclosures about Environmental Liabilities. Review of Accounting Studies, 2(1), 35–64. Recuperado de https://doi.org/10.1023/A:1018321610509.

Bebbington, G.; Larrinaga, C.; & Moneva, J. M. (2007). Corporate social reporting and reputation risk management. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 21(3), 337-361. Recuperado de https://doi.org/10.1108/09513570810863932.

Bernardi, C.; & Stark, A. W. (2018). Environmental, social and governance disclosure, integrated reporting, and the accuracy of analyst forecasts. The British Accounting Review, 50, 16–31. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.bar.2016.10.001.

Chen, J. C.; Cho, C. H.; & Patten, D. M. (2014). Initiating Disclosure of Environmental Liability Information: An Empirical Analysis of Firm Choice. Journal of Business Ethics, 125(4), 681–692. Recuperado de https://doi.org/10.1007/s10551-013-1939-0.

Coelho, F. Q.; Ott, E.; Pires, C. B.; & Alves, T. W. (2013). Uma análise dos fatores

15

diferenciadores na divulgação de informações voluntárias sobre o meio ambiente. Revista Contabilidade Vista & Revista, 24(1), 112–130. Recuperado de https://revistas.face.ufmg.br/index.php/contabilidadevistaerevista/article/view/1290.

Cox, C. A.; & Douthett, E. B. (2009). Further Evidence on the Factors and Valuation Associated With the Level of Environmental Liability Disclosures. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 13(3), 1–27. Recuperado de https://ssrn.com/abstract=2026081.

Cunha, L. M. dos S.; & Ribeiro, M. de S. (2016). A divulgação de provisões e passivos contingentes ambientais pelas empresas do setor de energia elétrica em comparação ao desenvolvimento da normatização da evidenciação contábil. Revista Universo Contábil, 12(4), 86–106. Recuperado de https://doi.org/10.4270/ruc.2016429.

Dye, R. A. (2001). An evaluation of “essays on disclosure” and the disclosure literature in accounting. Journal of Accounting and Economics, 31(1-3), 181-185. Recuperado de https://doi.org/10.1016/S0165-4101(01)00024-6.

Deegan, C.; Rankin, M.; & Voght, P. (2000). Firms' disclosure reactions to major social incidents: Australian evidence. Accounting Forum, 24(1), 101-130. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/227785164_Firms%27_Disclosure_Reactions_to_Major_Social_Incidents_Australian_Evidence.

Eccles, R. G.; Serafein, G.; & Krzus, M. P. (2011). Market interest in non-financial information. Journal of Applied Corporate Finance, 3(4), 113-128. Recuperado de https://doi.org/10.1111/j.1745-6622.2011.00357.x.

Erkens, M.; Paugan, L; & Stolowy, H. (2015). Non-financial information: state of the art and research perspectives based on a bibliometric study. Contabilité - Contrôle - Audit, 3(21), 15-92. Recuperado de https://doi.org/10.3917/cca.213.0015.

Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383-417. Recuperado de https://doi.org/10.2307/2325486.

Favaro, L. C.; & Rover, S. (2014). Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE): a associação entre os indicadores econômico-financeiros e as empresas que compõem a Carteira. Contabilometria - Brasilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting, 1(1), 39–55. Recuperado de https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/163134.

Fazzini, M.; & Dal Maso, L. (2016). The value relevance of “assured” environmental disclosure: The Italian experience. Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, 7(2), 225–245. Recuperado de https://doi.org/10.1108/SAMPJ-10-2014-0060.

García-Sánchez, I. M.; & Noguera-Gámez, L. (2017). Integrated Reporting and Stakeholder Engagement: The Effect on Information Asymmetry. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 24(5), 395–413. Recuperado de https://doi.org/10.1002/csr.1415.

Garcia, A. S.; Mendes-Da-Silva, W.; & Orsato, R. (2017). Sensitive industries produce better ESG performance: Evidence from emerging markets. Journal of Cleaner Production, 150, 135–147. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.180.

Giannarakis, G. (2014a). Corporate governance and financial characteristic effects on the extent of corporate social responsibility disclosure. Social Responsibility Journal, 10(4), 569 - 590. Recuperado de https://doi.org/10.1108/SRJ-02-2013-0008.

Giannarakis, G. (2014b). The determinants influencing the extent of CSR disclosure. International Journal of Law and Management, 56(5), 393-416. Recuperado de https://doi.org/10.1108/IJLMA-05-2013-0021.

Gray, R.; Kouhy, R.; & Lavers, S. (1995). Corporate, social and environmental reporting: a review of literature and a longitudinal study of UK disclosure. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 8(2), 47-77. Recuperado de https://doi.org/10.1108/09513579510146996.

16

Healy, P. M.; & Palepu, K. G. (2001). Information asymmetry, corporate disclosure, and the capital markets: a review of the empirical disclosure literature. Journal of Accounting and Economics, 31(1-3), 405-440. Recuperado de https://doi.org/10.1016/S0165-4101(01)00018-0.

Hooghiemstra, R. (2000). Corporate Communication and Impression Management — New Perspectives Why Companies Engage in Corporate Social Reporting. Journal of Business Ethics, 27(1/2), 55–68. Recuperado de https://doi.org/10.1007/978-94-011-4311-0_7.

Ioannou, I., & Serafeim, G. (2017). The Consequences of Mandatory Corporate Sustainability Reporting. Harvard Business School Research Working Paper no. 11-100. Recuperado de http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1799589.

International Accounting Standard Board. (2001). International Accounting Standard 37 - Provisions, Contingent Liabilities and Contingent Assets. London: IFRS Foundation.

Jensen, M. C.; & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: manegerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360. Recuperado de https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X.

Kumar, S. (2017). Corporate social reporting: a theorical perspective in current scenario. Journal of Business and Management, 19(8), 57-64. Recuperado de http://www.iosrjournals.org/iosr-jbm/papers/Vol19-issue8/Version-6/E1908065764.pdf.

Leal, P. H.; Costa, B. M. do N.; Oliveira, M. C.; & Rebouças, S. M. D. P. (2018). Divulgação de provisões e passivos contingentes ambientais sob a ótica da teoria institucional. Enfoque: Reflexão Contábil, 37(3), 37–54. Recuperado de https://doi.org/10.4025/enfoque.v37i3.39477.

Lei 10.165. (2000). Altera a Lei n. 6.938, de 31 de agosto de 1981, que dispõe sobre a Política Nacional do Meio Ambiente, seus fins e mecanismos de formulação e aplicação, e dá outras providências. Recuperado de http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/L10165.htm.

Lokuwaduge, C. S. D. S.; & Heenetigala, K. (2017). Integrating Environmental, Social and Governance (ESG) Disclosure for a Sustainable Development: An Australian Study. Business Strategy and the Environment, 26(4), 438–450. Recuperado de https://doi.org/10.1002/bse.1927.

Lourenço, I. C.; & Branco, M. C. (2013). Determinants of corporate sustainability performance in emerging markets: The Brazilian case. Journal of Cleaner Production, 57, 134–141. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.06.013.

Leuz, C.; & Verrecchia, R. E. (2000). The economic consequences of increased disclosure. Journal of Accounting Research, 38(Supplement), 91-124. Recuperado de https://doi.org/10.2307/2672910.

McBrayer, G. A. (2018). Does persistence explain ESG disclosure decisions? Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 25(6), 1074–1086. Recuperado de https://doi.org/10.1002/csr.1521.

Miralles-Quirós, M. M.; Miralles-Quirós, J. L.; & Gonçalves, L. M. V. (2018). The Value Relevance of Environmental, Social, and Governance Performance: The Brazilian Case. Sustainability, 10, 574. Recuperado de https://doi.org/10.3390/su10030574.

Moneva, J. M.; & Ortas, E. (2010). Corporate environmental and financial performance: A multivariate approach. Industrial Management and Data Systems, 110(2), 193–210. Recuperado de https://doi.org/10.1108/02635571011020304.

Monteiro, S. M. da S.; & Aibar-Guzmán, B. (2010). Determinants of environmental disclosure in the annual reports of large companies operating in Portugal. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 17(4), 185–204. Recuperado de https://doi.org/10.1002/csr.197.

Nollet, J.; Filis, G.; & Mitrokostas, E. (2016). Corporate social responsibility and financial performance: A non-linear and disaggregated approach. Economic Modelling, 52, 400-407.

17

Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.09.019. Ortas, E.; Álvarez, I.; & Garayar, A. (2015). The environmental, social, governance, and

financial performance effects on companies that adopt the United Nations Global Compact. Sustainability, 7(2), 1932–1956. Recuperado de https://doi.org/10.3390/su7021932.

Pahuja, S. (2009). Relationship between environmental disclosures and corporate characteristics: a study of large manufacturing companies in India. Social Responsibility Journal, 5(2), 227 - 244. Recuperado de https://doi.org/10.1108/17471110910964504.

Patten, D. M. (2002). Media exposure, public policy pressure, and environmental disclosure: an examination of the impact of tri data availability. Accounting Forum, 26(2), 152–171. Recuperado de https://doi.org/10.1111/1467-6303.t01-1-00007.

Porter, M. E.; & Kramer, M. R. (2011). Creating shared value. Harvard Business Review, Jan-Fev, 72-77. Recuperado de https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=39071.

Prado, T. A. dos R. (2017). Características institucionais dos países e práticas de evidenciação das provisões e passivos contingentes ambientais: um estudo internacional. (Tese de Doutorado, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo). Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-05122017-102223/pt-br.php.

Rosa, F. S.; Guesser, T.; Hein, N.; Pfitscher, E. D.; & Lunkes, R. J. (2015). Environmental impact management of Brazilian companies: analyzing factors that influence disclosure of waste, emissions, effluents, and other impacts. Journal of Cleaner Production, 96, 148-160. Recuperado de https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.10.035.

Rêgo, B. P.; Vasconcelos, A. C. de; & Glauber, J. C. dos S. (2018). Efeitos da Estrutura de Governança Corporativa e das Características Institucionais no Disclosure Socioambiental. Revista Eletrônica de Ciência Administrativa, 17(3), 344–372. Recuperado de https://doi.org/10.21529/RECADM.2018014.

Rover, S.; Tomazzia, E. C.; Murcia, F. D.-R.; & Borba, J. A. (2012). Explicações para a divulgação voluntária ambiental no Brasil utilizando análise de regressão em painel. Revista de Administração, 47(2), 217–230. Recuperado de http://www.scielo.br/pdf/rausp/v47n2/a05v47n2.pdf.

Shrivastava, P.; & Addas, A. (2014). The impact of corporate governance on sustainability performance. Journal of Sustainable Finance and Investment, 4(1), 21–37. Recuperado de https://doi.org/10.1080/20430795.2014.887346.

Verrecchia, R. E. (1983). Discretionary Disclosure. Journal of Accounting and Economics 5, 5, 179–194. Recuperado de https://doi.org/10.1016/0165-4101(83)90011-3.

Verrecchia, R. E. (2001). Essays on Disclosure. Journal of Accounting and Economics, 32, 97–180. Recuperado de https://doi.org/10.1016/S0165-4101(01)00025-8.

Walden, W. D.; & Schwartz, B. N. (1998). Environmental Disclosures and Public Policy Pressure. Journal of Accounting and Public Policy, 16, 125-154. Recuperado de https://doi.org/10.1016/S0278-4254(96)00015-4.