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SÍLVIO PARODI OLIVEIRA CAMILO

CONEXÕES POLÍTICAS E DESEMPENHO DAS EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA: Análise sob a ótica da governança

e da dependência de recursos

TESE DE DOUTORADO

BIGUAÇU (SC) 2011

UNIVALI UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ

Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação, Extensão e Cultura - ProPPEC Curso de Pós-Graduação Stricto Sensu

Programa de Doutorado em Administração


CONEXÕES POLÍTICAS E DESEMPENHO DAS EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA: Análise sob a ótica da governança

e da dependência de recursos

Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração e Turismo – Curso de Doutorado Acadêmico em Administração e Turismo da Universidade do Vale do Itajaí, como requisito à obtenção do título de Doutor em Administração e Turismo.

Orientadora: Profa. Dra. Rosilene Marcon.

BIGUAÇU (SC)

2011

UNIVALI UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ

Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação, Extensão e Cultura - ProPPEC Curso de Pós-Graduação Stricto Sensu

Programa de Doutorado em Administração CERTIFICADO DE APROVAÇÃO


CONEXÕES POLÍTICAS E DESEMPENHO DAS EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBovespa: Análise sob a ótica da governança e

da dependência de recursos

Esta Tese foi julgada adequada para a obtenção do título de Doutor em Administração e Turismo e aprovada pelo Programa de Pós-Graduação em Administração – Curso de Doutorado Acadêmico em Administração e Turismo da Universidade do Vale do Itajaí - Univali, Centro de Educação Biguaçu.

Área de Concentração: Organizações e Sociedade. Linha de Pesquisa: Estratégia e Gestão das Organizações.

Biguaçu, 27 de maio de 2011.

___________________________________________ Prof. Dr. Carlos Ricardo Rossetto (Coordenador)

Universidade do Vale do Itajaí - Univali - CE Biguaçu – SC

Banca Examinadora:

___________________________________ ___________________________________ Profa. Dra. Rosilene Marcon Prof. Dr. Carlos Ricardo Rossetto (Orientadora) (Avaliador Interno) Univali - CE Biguaçu – SC Univali - CE Biguaçu – SC ___________________________________ ___________________________________ Profa. Dra. Anete Alberton Prof. Dr. Rodrigo Bandeira-de-Mello (Avaliadora Interna) (Avaliador Externo) Univali - CE Biguaçu – SC EAESP/Fundação Getúlio Vargas – SP

___________________________________ Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura

(Avaliador Externo) Universidade Presbiteriana Mackenzie – SP

Dedico este trabalho: À Deus, por nos dar saúde, paz de espírito e equilíbrio; à minha esposa Márcia, pela compreensão, apoio incondicional e amor; aos meus filhos Luan e Alan, como forma de compensação ao afeto que deixei de atender; aos familiares, pelo incentivo permanente; aos amigos, pelo interesse e incentivo.

AGRADECIMENTOS

A Profa. Dra. Rosilene Marcon, minha amiga e orientadora, pela incomensurável colaboração, incentivo, apoio, compreensão, confiança e paciência, pela sabedoria de nos ajudar a redirecionar nos momentos de decisão e pela conduta científica e doação acadêmica.

Ao Prof. Dr. Carlos Ricardo Rossetto, membro da banca, pelo aprendizado na

disciplina de Análise Macro-Organizacional, pelas contribuições na construção deste estudo, por coordenar e elevar o nível do Curso de Doutorado em Administração e Turismo.

A Profa. Dra. Anete Alberton, membro da banca, pelas contribuições

prestadas ao projeto de tese, pelas valiosas críticas e sugestões, pela dedicação ao grupo de pesquisa (GEEP) e pelo incentivo e comprometimento com a pesquisa.

Ao Prof. Dr. Rodrigo Bandeira-de-Mello, membro da banca, nosso guia, pelos

ensinamentos propiciados nas disciplinas Fundamentos de Administração Estratégica e Pesquisa e Estudos em Estratégia e pela formação e instrução, conhecimento, exemplo, disposição e incentivo permanente.

Ao Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura, membro da banca, por nos honrar

aceitando o convite, pelas decisivas contribuições prestadas na avaliação do projeto de tese e pela produção científica na área de finanças.

Aos professores do programa, Profa. Dra. Christiane Kleinübing Godoi, Prof.

Dr. Miguel Angel Verdinelli, Profa. Dra. Maria José Barbosa de Souza, Profa. Dra. Adriana Marques Rossetto, Profa. Dra. Elaine Ferreira e Prof. Dr. Sidnei Vieira Marinho, pelo comprometimento e fundamentos das disciplinas ministradas no curso.

Aos amigos Profs. Drs. Osvaldo Agripino de Castro Junior, Dra. Marli Dias de

Souza Pinto e Dra. Gretel Yerstin Villamonte Techera, pela resignação e paciência de me escutarem nesta trajetória.

Aos doutorandos e amigos do programa Carlos Eduardo Carvalho e Andrei

Giovani Maia, pelo companheirismo, coleguismo e atenção. Em especial, ao amigo e colega Wlamir Xavier, pelas importantes contribuições técnicas, disposição e paciência. A sua esposa Danielle Schmidt Foletto Xavier, pela amizade, acolhimento e recepção. Ao Mestre Ivan Luiz Ecco pela amizade e confiança. Aos membros do Grupo de Estudos sobre Estratégia e Performance – GEEP pela oportunidade de convívio e discussões com benefícios mútuos.

A competente equipe da Secretaria do PPGA/UNIVALI, Caroline de Aquino

Rosa, Cristina Heusi Leal, Rafaela Paula Freitas e Wagner Luiz Leite pelo auxílio, respeito e profissionalismo.

Ao colega Cristiano Medeiros pelo apoio técnico profissional nos momentos

de minha ausência, sem o qual não seria possível atingir esta etapa. Aos estagiários

que participaram na coleta de dados: Franciely Mariana de Azevedo, Daiane Jonikaites, Gisele Machado Batista, André Leonardo Pruner da Silva, Jaqueline chaves e ao meu filho Luan Santos Camilo. As revisoras Izabel Mendes e Gabriella C. Costa Pinto Tonial, pela especial atenção e sugestões.

A minha família: pais, pelo amor, exemplo e carinho; aos irmãos, afilhados,

sobrinhos, primos, pelo impulso e afeto; e aos demais parentes que sempre se interessaram em saber dos meus projetos e atividades.

A todas as pessoas que contribuíram direta ou indiretamente e que deixei de

mencionar, registro o meu preito de gratidão.

EPÍGRAFE

“Embora ninguém possa voltar atrás e fazer um novo começo,

qualquer um pode começar agora e fazer um novo fim”.

(Francisco de Paula Cândido Xavier)

LISTA DE FIGURAS Figura 1 Perspectivas teóricas do conselho de administração ............................... 46 Figura 2 Design dos mecanismos de governança ................................................. 53 Figura 3 Relacionamentos entre as dimensões do ambiente organizacional

de investigação......................................................................................... 70 Figura 4 Design da teoria da governança .............................................................. 81 Figura 5 Histogramas dos resíduos da regressão Q de Tobin modelos (1) a (3)..123 Figura 6 Histogramas dos resíduos da regressão Q de Tobin modelos (4) a (6)..124 Figura 7 Histogramas dos resíduos da regressão Market-to-book modelos de (1)

a (3)....................................................................................................... 128 Figura 8 Histogramas dos resíduos da regressão Market-to-book modelos de (4)

a (6)....................................................................................................... 129

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 Perspectivas no conselho de administração .......................................... 55 Quadro 2 Estudos sobre conexões políticas das firmas: implicações na

performance........................................................................................... 75 Quadro 3 Fontes e procedimentos da pesquisa .................................................... 88 Quadro 4 Variáveis dependentes de performance ................................................ 90 Quadro 5 Variáveis independentes de conexão política ........................................ 91 Quadro 6 Variáveis de aproximação e mensuração de conexão política .............. 92 Quadro 7 Variáveis de identidade dos proprietários .............................................. 94

LISTA DE TABELAS Tabela 1 Estatísticas descritivas ....................................................................... 102 Tabela 2 Matriz de correlação entre as variáveis da amostra (Parte 1/2) .......... 104 Tabela 3 Matriz de correlação entre as variáveis da amostra (Parte 2/2) .......... 105 Tabela 4 Recursos destinados pelas firmas à campanha política por cargo ...... 106 Tabela 5 Administradores doadores à campanha política... ............................... 107 Tabela 6 Nº de administradores com background em política no período I ........ 108 Tabela 7 Nº de administradores com background em política no período II ....... 109 Tabela 8 Nº de administradores com background em política no período III ...... 110 Tabela 9 Incidência de habilidades em política no período I .............................. 111 Tabela 10 Incidência de habilidades em política no período II ............................. 112 Tabela 11 Incidência de habilidades em política no período III ............................ 113 Tabela 12 Nº de compartilhamento entre firmas com políticos no período I ......... 114 Tabela 13 Nº de compartilhamento entre firmas com políticos no período II ........ 115 Tabela 14 N° de compartilhamento entre firmas com políticos no período III ...... 116 Tabela 15 N° de firmas por categorias de propriedade e por período .................. 117 Tabela 16 Resultados da regressão Q de Tobin modelos de efeitos fixos.......... 119 Tabela 17 Resultados da regressão Q de Tobin modelos de efeitos fixos robustos......................................................................... ............................... 122 Tabela 18 Resultados da regressão Market-to-book modelos de efeitos fixos ... 125 Tabela 19 Resultados da regressão Market-to-book modelos de efeitos fixos robustos............................................................................................... 127

LISTA DE APÊNDICES Apêndice A Relação de variáveis operacionalizadas ............................................ 157 Apêndice B Estatística descritiva das demais variáveis testadas .......................... 160 Apêndice C Firmas sob análise nos períodos de mandato I, II e III ....................... 161 Apêndice D Firmas sob análise nos períodos de mandato I e II ............................ 162 Apêndice E Firmas sob análise nos períodos de mandato II e III .......................... 163 Apêndice F Firmas sob análise nos períodos de mandato I .................................. 164 Apêndice G Firmas sob análise nos períodos de mandato III ................................ 165 Apêndice H Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 1 ................................. 166 Apêndice I Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 2 ................................. 170 Apêndice J Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 3 ................................. 174 Apêndice K Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 4 ................................. 178 Apêndice L Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 5 ................................. 182 Apêndice M Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 6 ................................. 186 Apêndice N Resultados da regressão Market-to-book Modelo 1 ........................... 191 Apêndice O Resultados da regressão Market-to-book Modelo 2 ........................... 195 Apêndice P Resultados da regressão Market-to-book Modelo 3 ............................ 199 Apêndice Q Resultados da regressão Market-to-book Modelo 4 ........................... 203 Apêndice R Resultados da regressão Market-to-book Modelo 5 ........................... 207 Apêndice S Resultados da regressão Market-to-book Modelo 6 ............................ 211 Apêndice T Resultados da regressão ROE modelo 2 ............................................ 216 Apêndice U Resultados da regressão ROAop modelo 2 ........................................ 218 Apêndice V Resultados da regressão CRESV modelo 2... .................................... 220 Apêndice X Resultados da regressão RSV modelo 2 ............................................ 222

LISTA DE SIGLAS CA Conselho de Administração CEO Chief Executive Officer CT Custos de Transação CVM Comissão de Valores Mobiliários DFP Demonstrações Financeiras Padronizadas EA Efeitos Aleatórios EF Efeitos Fixos GC Governança Corporativa IAN Informações Anuais IBGC Código do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa IGC Índice de Governança Corporativa KLSE Kuala Lumpur Stock Exchange OCDE Organisation for Economic Co-operation and Development RAC Revista de Administração Contemporânea RAE Revista de Administração de Empresas RAUSP Revista de Administração da Universidade de São Paulo READ Revista Eletrônica de Administração ROA Retorno Operacional dos Ativos ROE Retorno sobre o Capital Próprio RSV Retorno sobre Vendas RUC Revista Universo Contábil SEC Securities and Exchange Comission TA Teoria de Agência TDR Teoria da Dependência de Recursos TS Teoria Stewardship TSE Tribunal Superior Eleitoral

RESUMO

Este estudo integra correntes teóricas da teoria da dependência de recursos e governança para explicar os efeitos das conexões políticas das firmas no desempenho. O objetivo geral é analisar as conexões políticas, sob a teoria da dependência de recursos, mediadas pelo conselho de administração na geração de benefícios à performance das firmas listadas na BM&FBovespa. A literatura entende que a interdependência da organização com o ambiente externo afeta sua autonomia e estabelece incerteza em relação ao futuro, impondo necessidades distintas e diferentes ações entre as firmas (PFEFFER, 1972; BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983; PFEFFER; SALANCIK, 2003). Conexões políticas das firmas, mediadas pelo conselho de administração e inseridas em um mercado competitivo, que disputa recursos escassos e cujo futuro é incerto, colaboram na redução da interdependência da firma com o ambiente externo. A literatura sugere que firmas bem relacionadas com o ambiente político possuem efeitos positivos no seu valor. Nesse sentido, a participação de conselheiros com laços políticos formais e informais, diretos e indiretos com governos é um dos fatores importantes para explicar diferenças de desempenho das firmas. Com base nessas considerações, o trabalho explora e discute construtos relacionados às conexões das firmas – doação a campanha política, a presença de conselheiros com backgound em política e o interlocking político –, combinando variáveis que os compõem. Busca analisar o valor políticos dessas formas de conectividade, testando as diferenças interfirmas e intrafirmas nos três períodos pós eleições (1998, 2002 e 2006). Se caracteriza por ser um trabalho longitudinal compreendendo o período de análise de 1998 a 2009. A população é composta por firmas não financeiras listadas na BM&FBovespa. A partir do corpo teórico, quatro hipóteses foram testadas. O estudo utiliza o modelo multivariado de dados em painel e o métodos de efeitos fixos (fixed effects) como base. Os principais resultados apontam que as firmas diversificam suas ações políticas, por meio de doação a campanha política, com a presença de de ex-políticos na administração, e há influência no seu valor, medidos pelo Q de Tobin e Market-to-book. Essas ações guardam relação com a doação a candidatos vencedores, bem como com a presença de ex-políticos na administração, com experiência no legislativo, e são fortalecidas por ligações por compartilhamento interfirmas.

Palavras-chave: Conexões políticas da firma; Teoria da Dependência de Recursos; Mecanismos de governança; Conselho de Administração.

ABSTRACT

This study integrates theoretical currents of the theory of resource dependence and governance to explain the effects of political connections in the performance of firms. The overall objective is to analyze the political connections, under the theory of resource dependence, mediated by the board to generate benefits to the performance of firms listed on Bovespa. The literature that considers the interdependence of the organization with the external environment affects their autonomy and establishes uncertainty about the future, imposing different requirements and different actions between firms (Pfeffer, 1972; Bazerman; SCHOORMAN, 1983; Pfeffer, Salancik, 2003). Politically connected firms, mediated by the board and inserted into a competitive market, which competes scarce resources and whose future is uncertain, assist in reducing the firm's interdependence with the external environment. The literature suggests that firms with well-connected political environment have a positive effect on their value. In this sense, the participation of directors with political ties formal and informal, direct and indirect government is an important factor in explaining differences in firm performance. Based on these considerations, the paper explores and discusses constructs related to the connections of firms - the political campaign donations, the presence of directors with interlocking backgound in politics and political - by combining variables that compose them. Analyzes the political value of these forms of connectivity, testing the intra-firm and interfirm differences in the three periods after elections (1998, 2002 and 2006). Is characterized by a longitudinal study including the analysis period 1998 to 2009. The population consists of non-financial firms listed on Bovespa. From the body of theory, four hypotheses were tested. The study uses the multivariate model of panel data and fixed effects methods (fixed effects) as a base. The main results show that firms diversify their political action through the political campaign donations, with the presence of ex-political administration, and no influence on its value, measured by Tobin's Q and Market-to-book. These actions are related to the donation to the winning candidates, as well as the presence of ex-politicians in the administration, with experience in the Legislature, and are strengthened by sharing interfirm connections. Key-words: Firm’s political connections; Resource Dependence Theory; Governance mechanisms; Board of directors.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................ 16 1.1 Tema, problema e questão de pesquisa ................................................... 16 1.2 Objetivos ..................................................................................................... 22 1.3 Relevância da pesquisa ............................................................................. 23 1.4 Contribuição e ineditismo da pesquisa .................................................... 24 1.5 Estrutura do estudo .................................................................................... 27 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .................................................................... 29 2.1 Integração das teorias associadas ao conselho de administração ....... 30 2.1.1 Breve histórico da segregação entre propriedade e controle ....................... 30 2.1.2 Teorias associadas à harmonização de conflito de interesses ..................... 33 2.1.2.1 Teoria da agência ......................................................................................... 33 2.1.2.2 Teoria stewardship ....................................................................................... 37 2.1.3 Teoria da dependência de recursos.............................................................. 39 2.1.4 Breve histórico da governança corporativa ................................................... 46 2.1.5 Mecanismos de governança ......................................................................... 51 2.1.5.1 Conselho de administração .......................................................................... 54 2.1.5.2 Estrutura de propriedade e controle.............................................................. 58 2.1.6 Estudos de governança corporativa e performance no país ......................... 60 2.2 Conexões políticas e o gerenciamento da dependência externa ........... 61 2.2.1 Definições de conexões políticas ................................................................. 62 2.2.2 Conexões políticas das firmas sob enfoque macroeconômico ..................... 63 2.2.3 Conexões políticas das firmas sob enfoque da gestão ................................. 65 2.2.3.1 Estratégias políticas e o gerenciamento da dependência externa ................ 69 2.2.4 Conexões políticas das firmas no Brasil ....................................................... 76 2.3 Integrando o arcabouço teórico ............................................................... 80 3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ..................................................... 85 3.1 Tipologia do estudo .................................................................................... 85 3.2 População, fonte e tratamento dos dados ................................................ 86 3.3 Definição dos construtos e variáveis ........................................................ 89 3.3.1 Variáveis dependentes ................................................................................. 89 3.3.2 Variáveis independentes ............................................................................... 91 3.3.2.1 Conectividade política da firma ..................................................................... 91 3.3.3 Variáveis de controle ................................................................................... 93 3.4 Especificação do modelo ........................................................................... 95 3.4.1 Técnicas estatísticas aplicadas .................................................................... 95 3.4.2 Método de Efeitos Fixos (EF) ...................................................................... 97 3.4.3 Método de Efeitos Aleatórios (EA) ............................................................... 98 4 RESULTADOS EMPÍRICOS DA PESQUISA ........................................... 100 4.1 Estatísticas descritivas das variáveis sob estudo ................................. 100 4.2 Análise das variáveis de doação ............................................................ 106 4.3 Análise das variáveis de antecedentes em política (background) ...... 107 4.4 Análise das variáveis de interlocking .................................................... 113 4.5 Análise das variáveis de categorias de propriedade ............................. 116 4.6 Abordagem analítica dos métodos de estimação .................................. 117 4.6.1 Resultados empíricos da variável Q de Tobin ........................................... 118 4.6.1.1 Teste de robustez da variável Q de Tobin .................................................. 121 4.6.1.2 Análise de resíduos da variável Q de Tobin ............................................... 122

4.6.2 Resultados empíricos da variável Market-to-book ...................................... 124 4.6.2.1 Teste de robustez da variável Market-to-book ............................................ 126 4.6.2.2 Análise de resíduos .................................................................................... 127 4.7 Discussões dos resultados ..................................................................... 130 4.7.1 Discussão dos resultados em relação ao Q de Tobin ................................. 130 4.7.2 Discussão dos resultados em relação ao Market-to-book ......................... 133 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................................... 136 5.1 Conclusões ............................................................................................... 136 5.2 Limitações da pesquisa ........................................................................... 139 5.3 Sugestões para estudos futuros ............................................................. 140 REFERÊNCIAS .......................................................................................... 142 APÊNDICES ............................................................................................... 157

16

1 INTRODUÇÃO

Neste capítulo introdutório, o estudo apresenta, resumidamente, o tema de

pesquisa, destacando que estudos sobre as conexões políticas das firmas são

relativamente recentes. Demonstra que há reivindicações na literatura para que se

explorem questões relacionadas às conexões entre firma e governo e os impactos

na performance. Destaca que num país emergente como o Brasil, a abordagem

desses assuntos é incipiente e reclama por novas contribuições. Após a sustentação

do problema e a definição da questão de pesquisa, os objetivos são destacados.

Quanto à relevância da pesquisa, apontam-se os principais estudos sobre o tema

em análise. Ao final deste capítulo é apresentada a estrutura do trabalho.

1.1 Tema, problema e questão de pesquisa

A interação firma-ambiente é fundamental para a concepção de estratégias

que capturem recursos vitais para a obtenção de melhores performances (HILLMAN,

1999). A literatura que investiga essa relação tem entendido que as firmas buscam

estreitar certos vínculos com o ambiente para extrair e preservar recursos essenciais

ao seu valor (HILLMAN; KEIM, 1995; AGRAWAL; KNOEBER, 2001; FISMAN, 2001;

JONHSON; MITTON, 2003). A interdependência da organização com o ambiente

externo afeta sua autonomia e estabelece incerteza em relação ao futuro, impondo

necessidades distintas e diferentes ações entre as firmas (PFEFFER, 1972;

BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983; PFEFFER; SALANCIK, 2003).

Abordagens que associam a dinâmica das firmas à política também vêm

recebendo destaque. O arcabouço teórico aponta para a importância das relações

políticas entre a firma e o poder público (PITTMAN, 1977; MAHON; MURRAY JR;

EDWIN, 1981; YOFFIE, 1988; KEIM; BAYSINGER, 1988). De um lado, empresas

que necessitam de financiamento para o equacionamento de dívidas ou para o

funcionamento e crescimento dos negócios ou que atuem em indústria que

demandam maior intensificação de laços políticos. De outro, o governo, como

protagonista, exerce importante papel na economia, seja controlando e provendo

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recursos financeiros, deliberando políticas públicas, seja conduzindo organizações e

atuando com proprietários de organizações.

Nesse sentido, a perspectiva da dependência de recursos contribui para

explicar como e por que as firmas, ao se relacionarem com o ambiente, tomam

decisões que visam reduzir a incerteza e a interdependência (PFEFFER, 1972;

ALDRICH; PFEFFER, 1976; DAILY; DALTON, 1994a, 1994b). Por esse viés, a

atenção da organização está voltada para as contingências ambientais, visto que

elas influenciam na sua tomada de decisão. O estreitamento com o ambiente é

necessário, porque por si só a firma não pode prover todos os recursos de que

necessita (ALDRICH; PFEFFER, 1976).

A aproximação da firma ao ambiente é uma forma de capturar e preservar

recursos essênciais para a manutenção do desempenho. A literatura destaca que

esses vínculos podem ser estabelecidos por intermédio dos acionistas, executivos e

membros do conselho de administração (AGRAWAL; KNOEBER, 2001; LEUZ;

OBERHOLZER-GEE, 2006; BERTRAND et al., 2006; FAN; WONG; ZHANG, 2007;

BOUBAKRI et al., 2008; LI et al., 2008; GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009). Sob a

perspectiva da dependência de recursos, têm recebido atenção abordagens que

avaliam as ligações e composição do conselho de administração baseadas num

ambiente de recursos escassos (DOOLEY, 1969; PFEFFER, 1972; BOYD, 1990;

PEARCE II; ZAHRA, 1992; DAILY; DALTON, 1994a, 1994b; HILLMAN; CANNELLA

Jr.; PAETZOLD, 2000).

Considerando que importantes ações políticas das firmas são

instrumentalizadas pelo conselho de administração, mecanismo interno de

governança, torna-se importante investigar as implicações das decisões dessa

estrutura e o seu papel político influente na performance. Há um corpo teórico que

investiga as ligações sociais das firmas por intermédio dos administradores,

entendidos como membros do conselho de administração e executivos. Podem ser

citados os estudos de Johnson, Daily e Ellstrand (1996), Westphal (1999) e Lynall,

Golden e Hillman (2003). Mas a literatura sobre a conexões políticas das firmas e os

efeitos na performance, embora reúna uma série de trabalhos sobre o tema,

reivindica novas contribuições (CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008; GOLDMAN,

ROCHOLL; SO, 2009).

O conselho de administração tem se mostrado atuante ao ampliar suas

atividades, incorporando as de representação externa, influenciando, por sua vez, na

18

performance (BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983; ZAHRA; PEARCE II, 1989; BOYD,

1990; BRENNAN, 2006). Considerando as relações políticas, a teoria da

dependência de recursos enfatiza a importância de relacionar empresas com as

contingências externas como forma de atenuar a incerteza e a interdependência

entre a firma e o governo. Nessa direção, Hillman (2005) concluiu que empresas

com políticos no conselho estão associadas a um melhor desempenho.

Estudos que investigam o conselho de administração oferecem algumas

formas de abordagens. Por exemplo, as pesquisas sobre a adaptação do conselho

em resposta às mudanças ambientais têm focado nas teorias da agência e da

dependência de recursos (HILLMAN; CANNELLA JR; PAETZOLD, 2000). Sob o

ângulo da agência são estudados comportamento dos gestores, custos de agência e

estrutura de propriedade (JENSEN; MECKLING, 1976; MYERS, 1977; FAMA;

JENSEN, 1983; DEMSETZ; LEHN, 1985), modelos de controle, monitoramento e

composição do conselho (ZAHRA; PEARCE II, 1989; PEARCE II; ZAHRA, 1992;

DEMSETZ, 1996). Sob a ótica da teoria da dependência de recursos (TDR),

destacam-se as abordagens das ligações e composição do conselho baseadas no

ambiente de recursos escassos (PFEFFER, 1972; ZAHRA; PEARCE II, 1989;

BOYD, 1990; PEARCE II; ZAHRA, 1992; DAILY; DALTON, 1994a, 1994b; HILLMAN;

CANNELLA JR; PAETZOLD, 2000; PFEFFER; SALANCIK, 2003). A TDR considera

a firma como um organismo ativo, capaz de empreender mudanças necessárias

providas pelo ambiente externo e por estratégias de iniciativas próprias, que visem à

sobrevivência e a harmonia com o ambiente.

O fato de as ações da firma serem também exercidas por membros do board

reforça o interesse e a necessidade de investigar as implicações do conselho e do

seu papel ativo na performance. Dentre os estudos que se ocuparam das ligações

sociais do conselho com foco nesse aspecto, podem ser citados os de Johnson,

Daily e Ellstrand (1996), Westphal (1999) e Lynall, Golden e Hillman (2003). Esses

estudos foram importantes por prestarem nova conotação as atividades dos

membros dos conselhos. Enfatizando atividades proativas do conselho que

contribuem com o desenvolvimento relacional da firma com o ambiente externo,

visando ações geradoras de benefícios retratados num melhor desempenho.

O papel dos conselheiros na representatividade política também vem

recebendo destaque. Hillman, Zardkoohi e Bierman (1999) e Schuler, Rehbein e

Cramer (2002) avaliaram os benefícios das relações políticas empresariais das

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firmas, deduzindo que ligações com o governo afetam positivamente o valor da

firma. Interessados nas atividades externas dos membros do board, Hillman,

Cannella Jr e Paetzold (2000) discutiram suas atribuições à luz da dependência de

recursos. Nesse aspecto, o conselho de administração tem se mostrado atuante ao

ampliar as atividades que, antes com foco no monitoramento das ações do agente,

incorporam as de representação externa, influenciando, por sua vez, na performance

(BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983; ZAHRA; PEARCE II, 1989; BOYD, 1990;

BRENNAN, 2006).

Considerando as relações políticas, a teoria da dependência de recursos

enfatiza a importância de relacionar empresas com as contingências externas como

forma de atenuar a incerteza e a interdependência entre a firma e o governo.

Este trabalho adiciona e integra construtos a discussão – doação a campanha

política, a presença de conselheiros com backgound em política e o interlocking

político –, combinando variáveis que os compõem. Busca, analisar o valor políticos

dessas formas de conectividade, testando as diferenças interfirmas e intrafirmas nos

3 períodos pós eleições (1998, 2002 e 2006).

Uma das formas de conexão apontadas pela literatura é a contribuição à

campanha política. Traduz-se como uma das formas de relacionamento político

firma-governo, havendo interesse mútuo; ocorrem por interesse de grupos e

candidatos que prestam favores políticos para atrair contribuições à campanha

(SNYDER, 1990; GROSSMAN; HELPMAN, 1996; COATE; 2004). A importância e

os efeitos dessas contribuições à campanha política no contexto brasileiro foi

pesquisada por Samuels (2001a, 2001b, 2001c), Silva e Graminho (2005), Bandeira-

de-Mello e Marcon (2005), Ramalho (2007) e Claessens, Feijen e Laeven (2008).

Neste estudo se amplia a análise das contribuições, investigando-se os recursos

investidos pelas firmas, conselheiros e gestores nessas campanhas.

Várias são as formas de estabelecer esse elo firma-governo. Por exemplo, a

presença de membro com background em política é uma das maneiras de identificar

que a firma está conectada (FACCIO, 2006; GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009). Por

isso interessa examinar se esses membros atuaram em cargo executivo em governo

federal, estadual ou municipal, exerceram atividades em empresas controladas pelo

governo, e no legislativo (FAN; WONG; ZANG, 2007; BOUBAKRI et al., 2008;

CHANEY; FACCIO; PARSLEY, 2008).

20

O intercâmbio entre conselhos também é um modo de estabelecer laços com

o ambiente. A presença de profissionais que compartilham com outros conselhos é

uma prática usual e data do início do capitalismo (DOOLEY, 1969). A maximização

dessas relações empresariais por meio do interlocking promove certos benefícios às

organizações, contribuindo na redução das incertezas ambientais (SCHOORMAN;

BAZERMAN; ATKIN, 1981; BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983). A troca de

conhecimentos e expertise transmite uma imagem favorável ao mercado

(SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981; BARRINGER; HARRISON, 2000).

Por outro lado, a prática de interlocking também pode ser usada como meio

de cooptar recursos de um ambiente incerto e ampliar a representação externa, em

razão de declínio econômico e financeiro da organização (MIZRUCHI; STEARNS,

1988). Há convergência teórica de que o compartilhamento produz benefícios,

porque influencia positivamente nos resultados (HILLMAN; ZARDKOOHI; BIERMAN,

1999). Essa corrente que aborda os relacionamentos por intercâmbio entre

conselhos entende que esses vínculos políticos da organização são importantes.

Neste estudo, importa a identificação do interlocking dos membros da administração

com antecedentes em política e que participem em conselhos de outras firmas com

a presença de membros com habilidades em governo, em firmas do governo e

legislativa.

Embora relativamente recentes, pesquisas sobre conexões políticas das

firmas e os efeitos na performance vêm se intensificando. Ainda predominam

estudos empíricos que têm por base firmas norte-americanas. Outros trabalhos vêm

se destacando, como os de Johnson e Mitton (2003), que avaliou os efeitos da crise

asiática na Malásia e as ligações políticas das firmas; de Bertrand et al. (2006),

sobre as conexões políticas dos agentes nas firmas francesas e o desempenho; de

Leuz e Oberholzer-Gee (2006), com foco no papel político das firmas da Indonésia e

os efeitos na performance; de Fan, Wong e Zhang (2007), que analisou as conexões

políticas das firmas na China e desempenho; de Boubakri, et al. (2008), sobre as

características das firmas com sede em 27 países e as ligações políticas; e o de Li

et al. (2008), com ênfase no papel das afiliações políticas na China e os efeitos na

performance.

Dedicadas ao mesmo tema, investigações que compreendem as firmas com

sede no Brasil vêm recebendo destaque. Dentre os estudos que abordaram as

relações políticas entre firma-governo no país se destacam os de Samuels (2001a,

21

2001b, 2001c, 2008), Silva e Graminho (2005), Bandeira-de-Mello e Marcon (2005),

Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007), Ramalho (2007) e Claessens, Feijen e

Laeven (2008). Ao realizar investimentos nessa relação, as empresas alimentam a

expectativa de obter certos resultados, representados por devolução de favores,

prestação de serviços, contratos, informações e outras vantagens (SAMUELS,

2001a, 2001b, 2001c). Destacam-se a expressividade dos gastos envolvidos em

campanha política e a incidência de interesses recíprocos entre as firmas e os

políticos no país (SAMUELS, 2001b, 2001c).

Com efeito, a despeito do avanço das discussões sobre esse tema, não há na

literatura aspectos conclusivos que possibilitem afirmar que as relações

estabelecidas pelas firmas favorecem as firmas e em que contextos. Os estudos que

sustentam este trabalho permitem inferir que, devido à multiplicidade de variáveis e

métodos de mensuração, amostras, contextos políticos e correntes teóricas

adotadas, ainda não se podem oferecer generalizações. Daí a pretensão deste

trabalho em investigar e contribuir com a corrente que pesquisa a relação firma-

governo, analisando o contexto brasileiro. Há recomendações na literatura para

futuras pesquisas que explorem o valor político das conexões, como as de Fisman

(2001), Johnson e Mitton (2003), Li et al. (2008), Claessens, Feijen e Laeven (2008)

e Goldman, Rocholl e So (2009).

Visando contribuir com a vertente teórica que investiga as conexões políticas

das firmas, o estudo aqui apresentado inova ao aliar proposições da teoria da

dependência de recursos a mecanismos da governança, associando a perspectiva

das conexões políticas. Parte-se do pressuposto de que as atividades do board não

estão restritas ao monitoramento dos agentes, mas são também endereçadas à

promoção de estratégias políticas que visam restringir as influências do ambiente

sobre a firma. É uma maneira de alinhar os interesses da administração. Com o

propósito de atestar isso, a pesquisa é aprofundada ao explorar três construtos que

aproximam a firma do ambiente político: a doação de recursos à campanha política,

a presença de conselheiros e gestores com antecedentes em política e o

compartilhamento entre membros dos conselhos com experiência política. Com

isso, pretende-se dar continuidade aos trabalhos que examinam as relações entre as

firmas e o governo, explorando as conexões políticas como estratégia na obtenção

de valor, por meio de performances diferenciadas.

22

A proposição desta pesquisa se apóia nos pressupostos teóricos da teoria da

dependência de recursos e da governança, analisando o conselho de administração

como elo entre a organização e o ambiente. As relações políticas estabelecidas

representam um meio de assegurar certos benefícios, traduzidos em informação,

influência, proteção, acesso a recursos financeiros e rendas provenientes do

governo. Essas ações das firmas podem contribuir para minimizar as incertezas e a

interdependência ambiental.

Assim, este estudo, com o propósito de contribuir com pesquisas que buscam

explicar as diferenças no desempenho das firmas, pretende responder a seguinte

questão norteadora de pesquisa:

As conexões políticas entre firma e governo, por doação a campanhas, por

antecedentes políticos da administração e entrelaçamento do conselho de

administração, têm influência no desempenho das empresas listadas na

BM&FBovespa?

1.2 Objetivos

O trabalho tem como objetivo geral analisar as conexões políticas das firmas

brasileiras listadas na BM&FBovespa, por intermédio da administração (conselho e

gestores), e suas influências no desempenho econômico, financeiro e de mercado

no período de 1998 a 2009.

Os objetivos específicos são:

• Identificar e analisar os relacionamentos políticos da firma, dos membros

do conselho e dos gestores, por doação a campanhas políticas nas

eleições de 1998, 2002 e 2006.

• Identificar e analisar os relacionamentos políticos dos membros do

conselho e dos gestores, com base na experiência em atividades políticas

e administrativas em órgão governamental e legislativas.

• Analisar o compartilhamento político entre as firmas mediado por membros

do conselho de administração com antecedentes em política.

23

1.3 Relevância da pesquisa

Este trabalho, ao utilizar os pressupostos teóricos da governança, procura

integrar fundamentos teóricos que se ocupam da relação da firma com o ambiente

político. Adquire importância como contribuição adicional aos estudos que integram

as relações entre a firma e o governo — como os de Pittman (1977), Mahon, Murray

Jr e Edwin (1981), Yoffie (1988), Keim e Baysinger (1988), Schuler (1996), Hillman,

Zardkoohi e Bierman (1999), Hillman e Hitt (1999), Hillman, Cannella Jr e Paetzold

(2000), Schuler, Rehbein e Cramer (2002), Hillman (2005), e mais recentemente os

de Faccio (2006, 2009) —, aprofundando análises em firmas de um país emergente

como o Brasil, a exemplo dos trabalhos desenvolvidos por Samuels (2001a, 2001b,

2001c, 2008), Silva e Graminho (2005), Bandeira-de-Mello e Marcon (2005),

Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007), Bandeira-de-Mello e Marcon (2008),

Ramalho (2007) e Claessens, Feijen e Laeven (2008).

Em destaque, nos trabalhos de Hillman (1999, 2005), Hillman, Cannela Jr. e

Paetzold (2000) e Hillman, Withers e Collins (2009), há o predomínio da teoria da

dependência de recursos. Esses autores têm sugerido que se façam mais estudos

sobre mecanismos de governança com essa perspectiva. Exemplificando, Hillman,

Withers e Collins (2009), ao homenagear os 30 anos de publicação do seminal

estudo de Pfeffer e Salancik — The external control of organizations: a resource

dependence perspective (1978) —, destacaram que essa teoria se tornou uma das

mais influentes no campo organizacional e na gestão estratégica. Destacam a

influência dos fatores externos sobre as decisões e o comportamento da

organização e, dado o contexto, os gestores podem agir para reduzir a incerteza

ambiental e a dependência.

Essa linha de pesquisa vem ganhando relevância no Brasil, justamente pela

influência da política nas firmas e do interesse das empresas no governo. Em nosso

contexto, o relacionamento firma-governo tem se tornado mais intensa. Um exemplo

claro disso são os financiamentos de campanha por doação de recursos financeiros.

As firmas têm maior capacidade para doar e essa potencialidade gera atratividade

de políticos. Com essa relação se estabelece mútuo interesse entre os agentes

políticos e as empresas.

24

Quando se trata de um país emergente como o Brasil, compreender a

realidade das relações políticas é importante, dado o grau de corrupção a elas

atribuído. Infere-se que, associado a esse problema, o sistema legal do país não

oferece garantias necessárias aos direitos dos investidores privados. Por tudo isso,

Li et al. (2008) acentuam que o estreitamento firma-governo se torna importante

para suplantar certas falhas de mercado e do Estado, especialmente em economias

em transição, cujo cultivo de laços políticos pode ajudar as firmas a superar as

adversidades de mercado.

Os estudos de Faccio (2006, 2009) não encontraram evidências de conexões

no país. Nos trabalhos da autora não foram identificados tais vínculos, embora o

conceito de conexões proposto seja amplo, o que se traduz numa provocação ao

pesquisador, que pretende expandir a abordagem do tema, dando ênfase a esse

aspecto. Dessa forma, esses trabalhos podem ser ampliados e aprofundados, pois,

diferentemente das relações encontradas no país, de fato há evidências de que

firmas listadas na BM&FBovespa possuem relacionamento político por meio do

conselho.

Deve-se acrescentar que no Brasil têm predominado estudos sobre

governança corporativa vinculados à área de finanças, enquanto as áreas de teoria

das organizações e de estratégia ganham menor destaque (MARTINS;

HILDEBRAND; ZIVIANI, 2008).

1.4 Contribuição e ineditismo da pesquisa

As pesquisas que abordam as relações firma-governo têm centrado esforços

em evidências empíricas que associam práticas de governança à estrutura de

controle e propriedade e ao valor de empresa, sem investigar as ações políticas das

firmas em face do ambiente externo sob o prisma utilizado neste estudo.

Este trabalho visa oferecer acréscimo teórico e empírico aos estudos que

aliam finanças e estratégia. A contribuição teórica associa a perspectiva da

governança à da dependência de recursos, analisando o papel externo dos

membros da administração e estabelecendo os construtos doação, antecedentes e

compartilhamento político, o que a diferencia do tema central da teoria da agência.

25

São discutidas as conexões políticas como meio de gerar benefícios à firma e é

destacada a importância das atividades dos membros do conselho frente ao

ambiente, integrando conceitos teóricos das áreas de finanças, estratégia, economia

e estatística.

A contribuição empírica diz respeito à abrangência dos fatores que

determinam os construtos associados à conectividade política ― especialmente ao

detalhamento das variáveis ― e ao compartilhamento de experiências políticas dos

membros dos conselhos de administração e gestão. Tem natureza longitudinal,

compreendendo um período extenso de pesquisa e levantamento de dados: 1998 a

2009.

Ao integrar os pressupostos teóricos da governança e os da dependência de

recursos, este estudo oferece consistência à análise das ações externas da firma,

enfatizando a importância do papel relacional dos membros do conselho de

administração. Isso permite ampliar a visão das atividades dos conselheiros, ou seja,

mudar o foco centrado no monitoramento dos agentes, direcionando-o para uma

perspectiva integrada. Entende-se que, ao delinear e executar estratégias políticas,

o conselho contribui para a redução da dependência externa e influencia

diretamente na geração de performance positiva.

Aos atores políticos em geral, considerando o contexto Brasil como um país

emergente, demonstra-se a importância dos laços entre firma-governo,

possibilitando benefícios mútuos, tanto no âmbito direto como nos de maior

abrangência, como os setoriais. Essas conexões, de certa maneira, geram maior

fluidez ao processo informacional e decisório. Trata-se de uma questão recorrente

no país, onde se verificam considerável grau de corrupção e impunidade, instituições

fracas, conflito e inefetividade das leis e morosidade do poder judiciário. Alia-se a

isso tudo o elevado custo para concorrer a um certame político e a alta dependência

dos políticos que disputam recursos financeiros das firmas para o financiamento de

campanha.

Os estudos citados neste trabalho apontam a necessidade de novas

pesquisas que busquem explicar essas ligações e seus efeitos (FISMAN, 2001;

JOHNSON; MITTON, 2003; LI et al., 2008; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008;

GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009). Nesse sentido, este trabalho inova propondo

investigar as conexões políticas das firmas sob outras dimensões, ao integrar

construtos teóricos associados a ações políticas. Ao fazer interação entre as formas

26

de conexão, no âmbito da firma, dos conselheiros e dos gestores ― com

background em política e interlocking político ―, o modelo econométrico empregado

permitiu avaliar diversas formas de combinações e inferir com consistência os

resultados.

Ao se examinar esses laços sob a abordagem teórica da dependência de

recursos, procura-se dar ênfase às atividades políticas da firma. Os pressupostos

teóricos indicam que num ambiente competitivo em constante mutação, empresas

mais bem relacionadas ao ambiente, com estratégias de ativismo político, podem

gerar benefícios na performance, e é isso que se procura explorar.

Os resultados deste trabalho são relevantes na medida em que, ao

complementar os já existentes, ampliam a compreensão dos efeitos das estratégias

políticas das firmas e incentivam a novas descobertas. Na pesquisa, fatos

supostamente inobserváveis foram revelados. Os dados e análises gerados por este

estudo se mostram importantes para as firmas que não utilizam esses recursos

relacionais, pois, a partir de um exame mais atento das conveniências e

possibilidades, determinadas decisões nelas pautadas podem orientar ajustes na

concepção e condução de suas estratégias. São interessantes também para as

empresas que fazem uso das conexões políticas com mais ênfase, pois nessa

relação firma-governo há interesses recíprocos, com benefícios e ônus mútuos que

precisam ser avaliados.

No âmbito da gestão, a tese fornece conceitos que contribuem para a

compreensão das relações da firma ao governo, dados e resultados empíricos que

podem ser úteis às estruturas orgânicas e ao processo decisório no ambiente

corporativo.

Tanto no âmbito das instituições como em contextos sociais mais

abrangentes, a ampliação dos debates em torno da relação firma-governo

proporcionará a divulgação pública de certos vínculos empresariais e políticos, de

natureza positiva e/ou negativa, de modo a estimular novas discussões e instigar

investigações que contemplem outros aspectos e dimensões dessa temática.

Em síntese, ao fazer a integração teórica referida, este estudo também

contribui com investigações que se ocupam de estratégias políticas entre a firma e o

governo, considerando haver interesses recíprocos. Portanto, as alianças

decorrentes de estratégias políticas do governo e das firmas se revestem de grande

importância em um país emergente como o Brasil.

27

Quanto ao ineditismo, este estudo inova ao investigar e integrar construtos

teóricos concernentes aos tipos de conectividade política, por doação, background e

interlocking, unindo campos teóricos distintos. O referencial teórico atesta essa

condição. Em termos metodológicos, a abrangência e a profundidade dos dados

levantados permitiram novas formas de especificação dos laços políticos dos

administradores1 ― conselheiros e gestores. Através de minucioso exame dos

currículos desses atores foram apurados antecedentes em governo, em empresas

do governo e no legislativo.

O intercâmbio entre firmas conectadas, combinado com o construto doação e

background, considerando a abrangência das variáveis tratadas, confere ineditismo.

1.5 Estrutura do estudo

Este estudo está organizado em cinco capítulos: introdução; fundamentação

teórica; procedimentos metodológicos; análises e resultados empíricos; e

conclusões. Após esta etapa inicial, apresenta-se a fundamentação teórica, reunindo

teorias associadas ao conselho de administração. Primeiramente, expõe-se um

panorama histórico da segregação da propriedade e controle, contemplando os

problemas da dispersão do capital, e em seguida as teorias associadas à

harmonização de conflitos. Especificamente, abordam-se as teorias da agência e a

stewardship. Posteriormente, é discutida a teoria da dependência de recursos, com

a síntese comparativa dessas teorias anteriores. Adiante se analisa a governança

corporativa e seus mecanismos.

O próximo subtema contempla as conexões políticas e o gerenciamento da

dependência externa, compreendendo a abordagem das teorias que se ocupam das

conexões políticas. Ao final desse capítulo é apresentada a integração do arcabouço

teórico.

O terceiro capítulo descreve os procedimentos metodológicos da pesquisa,

com a tipologia do estudo, a população, as fontes e as formas de tratamento dos

dados. Também se ocupa da definição dos construtos e das variáveis dependentes,

1 Este estudo utiliza o termo administrador para designar os membros do conselho de administração e os gestores (executivos) das firmas.

28

independentes e de controle, bem como da especificação do modelo e dos métodos

de efeitos fixos e aleatórios.

Em seguida são apresentados os resultados empíricos da pesquisa, com as

estatísticas descritivas das variáveis dos construtos doação, background em política

e interlocking político. Discutem-se os métodos de estimação, o de efeitos fixos e o

de efeitos aleatórios, com os resultados empíricos das variáveis Q de Tobin e

Market-to-book.

O capítulo final é dedicado às considerações finais, com as conclusões,

limitações da pesquisa e sugestões para estudos futuros.

29

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Neste capítulo são apresentadas as perspectivas teóricas pertinentes ao

estudo. Primeiramente se faz um breve histórico, contemplando o problema da

segregação da propriedade e controle, analisando a moderna corporação e o

estabelecimento de novos atributos ao proprietário, ora como proprietário/gestor, ora

como proprietário/não gestor.

No campo teórico, essas novas relações deram origem à teoria da agência e

à teoria stewardship (TS). Em abordagem que trata dos problemas contingenciais da

firma, agregou-se a teoria da dependência de recursos. Neste estudo são

apresentadas as diferenças entre essas correntes teóricas; entretanto, faz-se uso da

perspectiva da dependência de recursos para investigar os efeitos das alianças

políticas na performance.

Em seguida, com base num breve histórico da governança corporativa, são

discutidos os mecanismos que atuam no sentido de mitigar certos problemas

relacionais entre propriedade e agência e harmonizar os interesses difusos. A

literatura oferece algumas tipologias, dentre as quais são analisados o conselho de

administração (CA) e a estrutura de propriedade como mecanismos internos de

governança. Ao final são apresentados estudos de governança e performance no

país.

Na sequência, em meio destacam-se as conexões políticas e o

gerenciamento da dependência externa, empreendidas com o objetivo de minimizar

a dependência e a incerteza ambiental. Partindo das definições e dos conceitos

formulados acerca das conexões políticas, o estudo centra-se na teoria da

dependência de recursos e analisa as relações políticas das firmas e os efeitos na

performance.

Ao final é apresentada a integração teórica, com o resumo das principais

questões discutidas, destacando a o papel externo como estratégia de reduzir a

interdependência e minimização da incerteza em face do ambiente. Se avalia os

vínculos relacionais estabelecidos por doação, com a presença de membros com

background em política e por compartilhamento entre conselhos de firmas com ex-

políticos na administração.

30

2.1 Integração das teorias associadas ao conselho de administração

Em síntese, a literatura aponta que a teoria da governança das corporações

teve seu impulso marcado pelas discussões sobre o conflito de interesses entre o

principal-agente e principal-principal, originadas pela teoria da agência. Muitas

outras formulações teóricas se associam aos pressupostos da governança

corporativa, dentre as quais as teorias da firma (COASE, 1937; ALCHIAN;

DEMSETZ, 1972), dos stakeholders (JONES, 1995; DONALDSON; PRESTON,

1995; FLAK; ROSE, 2005), do poder (MINTZBERG, 1984; TOWNLEY, 1993), do

stewardship (DONALDSON; DAVIS, 1991; DAVIS; SCHOORMAN; DONALDSON,

1997), da dependência de recursos (DOOLEY, 1969; PFEFFER, 1972; ZAHRA;

PEARCE II, 1989; BOYD, 1990; PEARCE II; ZAHRA, 1992; DAILY; DALTON, 1994a,

1994b), da dependência de recursos associada ao conselho de administração

(KOENIG; GOGEL; SONQUIST, 1979; BOYD, 1990; HILLMAN; CANNELLA JR;

PAETZOLD, 2000; HILLMAN, 2005). A partir dos estudos que abordaram a

segregação da propriedade e controle essas teorias foram sendo moldadas.

2.1.1 Breve histórico da segregação entre propriedade e controle

A expansão das firmas no século XX foi um marco importante para as

organizações. O movimento de ampliação de mercados e do escopo geográfico de

atuação favoreceu o aumento na intensidade dos fluxos de recursos, pulverizando o

controle acionário e promovendo a dissociação entre propriedade e gestão. A

impossibilidade de gerir e maximizar os resultados pelo modelo de gestão

concentrado nos controladores alterou substancialmente a forma de governo das

firmas.

Demsetz (1996) destacou que a obra de Berle e Means, The modern

corporation and private property, publicada em 1932, somente despertou o interesse

dos economistas na década de 1970 e desde então as discussões teóricas sobre a

segregação entre propriedade e controle das firmas receberam maior atenção.

31

Nessa visão da moderna corporação, Marks (1999) se refere à separação

entre a propriedade e o controle, com referência ao proprietário/gestor da firma,

como um fenômeno em que os acionistas passam a ter pouco ou nenhum controle

sobre as decisões gerenciais. Em relação ao proprietário2, aponta dois novos

atributos: como proprietário/gestor, ele toma as decisões da firma, e como

proprietário/não gestor, reivindica rentabilidade da firma. Em relação à firma, a

pulverização do capital é uma maneira menos custosa de captar recursos sem

necessariamente mudar o controle acionário.

Para Marks (1999), essa segregação traz benefícios a partir da interação de

três fatores: a tomada de decisão hierárquica pode ser mais importante do que as

alocações determinadas pelo mercado; pode-se tomar decisão sobre economias de

escala e produção — em ambos os casos o tamanho ótimo da firma pode ser

atingido; as estratégias ótimas de investimentos requerem investidores para

responder às mudanças ambientais a partir de diversificação e alocação de

recursos.

Decisões decorrentes dessa relação entre principal e agente envolvem custos

de transação (COASE, 1937; ALCHIAN; DEMSETZ, 1972; WILLIAMSON, 1991) e,

por conta disso, o conflito de interesses entre o proprietário e o agente passou a ter

importância na nova visão de empresa. A abordagem de Coase (1937) sobre essa

questão teceu novas considerações da firma no cenário econômico. A economia

neoclássica era caracterizada pelo modelo de equilíbrio e concorrência perfeita,

associado à teoria dos preços e alocação de recursos dos fatores de produção. Na

visão da teoria dos custos de transação (CT), as operações contratuais de mercado

foram segregadas das operações das firmas. Sob o ponto de vista do mercado, os

CT são inerentes ao funcionamento do sistema econômico; existem e independem

da conduta das firmas. Nesse sentido, a firma tem CT representados por contratos

endógenos, que pertencem à sua conduta. Justamente essa lógica de

funcionamento da estrutura contratual da firma foi ampliada pelos estudos de Coase

(1937), gerando um novo paradigma para os investigadores organizacionais.

No estudo de Alchian e Demsetz (1972), relacionado à análise da teoria da

firma, as relações contratuais foram discutidas sob vários aspectos, dentre os quais

a segregação entre os custos de mercado e internos da firma. Ao analisar as

2 O proprietário denominado principal (DAVIS; SCHOORMAN; DONALDSON, 1997) é o acionista com poder de voto.

32

diversas tipologias de organização (que partilham resultados, socialistas,

corporação, não lucrativas, consorciadas, sindicato dos empregados), os autores

concluíram que os recursos ofertados pelo mercado são mais lucrativos se

internalizados pela firma. Essa integração vertical amplia as relações endógenas da

firma, gerando um conjunto de contratos. Quanto ao aspecto contratual com o

gestor, apesar dos ônus decorrentes do monitoramento e do sistema de

recompensas, esses custos contratuais foram considerados importantes pelo retorno

gerado pelos agentes — estes exercem atividades que proporcionam a diluição

desses custos marginais.

Williamson (1991) considerou que dessa relação entre o proprietário e o novo

gestor surgem CT classificados em custos de coordenação e riscos transacionais.

Os custos de coordenação são decorrentes do sistema informacional e os riscos

transacionais são próprios do inadimplemento contratual. Nesse processo,

desenvolveu-se uma relação oportunística, visto que os interesses entre o principal e

o agente são difusos e dotados de limitação racional, o que torna a obediência à

contratação imprevisível.

O que importa neste estudo é destacar que, na corporação moderna, a firma

pode ser considerada subjacente a um nexo de contratos (ALCHIAN; DEMSETZ,

1972; JENSEN; MECKLING, 1976; FAMA, 1980) que moldam sua estrutura de

governança. Todos esses conceitos devem ser creditados ao trabalho inaugurado

por Coase (1937), pois, nesse novo paradigma dos estudos organizacionais, ele

considerou a firma uma ficção jurídica3 que incorpora outras relações de produção

estabelecidas por contratos implícitos e explícitos.

Em adição aos estudos antecedentes, Furubotn e Pejovich (1972)

contribuíram de modo notável ao ampliarem a abordagem dos direitos de

propriedade dos acionistas e a teoria econômica na moderna corporação. Dentre os

problemas discutidos que dizem respeito à segregação entre propriedade e controle

está a perda de habilidade dos proprietários. A nomeação dos membros do

gerenciamento da sociedade passa a ser uma questão delicada porque afeta o valor

da companhia. Então, se os custos da pulverização dos direitos sobre a firma geram

outros custos para o monitoramento do gestor, essa relação pode não trazer os

benefícios esperados. Como se trata de uma relação custo-benefício, os autores

3 Coase (1937) considera a firma um conjunto de contratos, inter e intrafirmas, por meio do qual sua coordenação promove a função produtiva e expande o seu conceito.

33

concluíram que a manutenção da riqueza esperada pela nova formulação de gestão

envolve um trade-off na relação entre principal e agente. Eles atribuíram importância

aos problemas que envolvem os fatores que afetam essa relação, cotejando o

sistema de mercado e a proteção da riqueza, com ênfase à aspectos como

avaliação de mercado, sistema de recompensa dos agentes e competição entre

agentes.

Com os estudos antecedentes, os direitos de propriedade passaram a ser

vistos com outra lente por parte dos investigadores organizacionais. A formulação

contratual resultante da segregação da propriedade produziu tipologias contratuais,

implícitas e explícitas, compreendendo a questão comportamental, nela contido o

comportamento dos gestores (JENSEN; MECKLING, 1976). A firma, com seu

sistema de governo, é algumas vezes concebida como um nexo de contratos

(ALCHIAN; DEMSETZ, 1972; JENSEN; MECKLING, 1976).

Davis e Thompson (1994) se uniram à corrente teórica de Armen Alchian,

Harold Demsetz, Eugene Fama, Michael Jensen e William Meckling e apontaram

que, com o crescimento do mercado ao longo do século XX, as grandes corporações

nos Estados Unidos modificaram a forma de relação entre propriedade e controle.

Sintetizaram que, com o florescimento das corporações, os proprietários se

afastaram do gerenciamento e transferiram a responsabilidade da condução dos

negócios aos gestores profissionais. Esse modelo inovou as relações, dado que,

antes, a continuidade das corporações era caracterizada predominantemente pela

sucessão familiar. A dispersão do capital, ao mesmo tempo em que gerou

oportunidades de fontes menos custosas de capitalização, expôs ao mercado dados

e informações das companhias anteriormente mantidas no âmbito interno, passando

a exigir compartilhamento.

Destaca-se que o aspecto formalístico, instrumentalizado pelo contrato,

tornou-se importante na nova conotação social. Regras foram sendo firmadas nessa

relação, por decorrência de “conflitos de agência”, de modo a fixar direitos e

obrigações às partes envolvidas, principal e gestor, daí originando a “teoria da

agência”.

2.1.2 Teorias associadas à harmonização de conflito de interesses

34

2.1.2.1 Teoria da agência

Por decorrência da segregação entre a propriedade e o controle, na teoria da

agência se destacam dois problemas discutidos pela literatura: (a) conflitos de

agência e (b) custos de agência. Desses problemas, vários aspectos são tratados

por investigadores, dentre os quais: (a) fragmentação das decisões, complexidade

contratual, divergência de interesses, destinação dos recursos; e (b) custos com

monitoramento, compartilhamento de resultados, formalidade contratual, agente

ideal. Esses pontos são apresentados a seguir.

A teoria da governança corporativa se desenvolveu a partir das

considerações do trabalho de Jensen e Meckling (1976), fundamentalmente sobre

questões que envolvem as relações entre o principal e o agente. A segregação da

propriedade/gestão envolveu fragmentação nos tipos de decisões, ou seja, as

preocupações do principal passaram a ser outras; o modelo do processo de decisão

anterior foi ampliado e diluído. Por outro lado, a difusão do processo decisório

também gerou benefícios, dentre os quais a atuação do principal em estágios mais

fundamentais para solucionar determinados problemas de agência (FAMA; JENSEN,

1983).

De fato, as divergências decorrentes dessa relação são inevitáveis, apesar

dos termos ajustados por contratos formais e informais. Klein (1983) asseverou que,

em razão da complexidade, os contratos não podem prever todas as condições

impostas por forças contingenciais. Além disso, uma instrumentalização mais

abrangente inviabilizaria o objeto contratual, tornando-o altamente custoso. Por esse

motivo, o autor concluiu que os “contratos são incompletos” (p. 10). Os objetivos e

metas esperados pelo principal muitas vezes não são cumpridos pelo agente e há

dificuldades em acompanhar o que o agente está de fato fazendo; isso impõe aos

acionistas e à organização certo grau de risco (EISENHARDT, 1989). A relação

insegura e conflituosa envolve negociação e barganha, conduzindo para resultados

e especificidades formais orientados por contratos.

Como acréscimo ao postulado de Klein (1983), Jensen e Meckling (1994),

baseados nos pressupostos dos conflitos de agência em suas múltiplas

possibilidades, entenderam que nessa relação “não existe agente perfeito” (p. 28). O

agente perfeito abre mão do seu bem-estar para satisfazer os interesses do capital;

em tese, estaria desalinhado dos seus próprios interesses. Essa assertiva se

35

fundamentou no exame da natureza do homem. Os autores concluíram que, para

compreender como a organização funciona, é necessário entender a mente humana,

os modelos mentais associados a comportamentos distintivos.

Outro problema de agência foi identificado por Davis e Thompson (1994) e diz

respeito à destinação do lucro residual. Eles referiram que os acionistas, ao

reservarem parte não expressiva dos resultados para fazer frente às imprevisões,

criam um problema de agência se há preferência da gestão por retenção.

Concluíram que fatores externos são igualmente importantes, visto que a

engrenagem do mercado de capitais reflete o valor esperado das firmas, através do

preço das ações, alimentando o fluxo de produção.

Questões em aberto no relacionamento de agência foram também

destacadas por Hart (1995), sendo pertinentes aos contratos (incompletos) e a

problemas de agência. Como forma de atenuar conflitos, ele propôs o fortalecimento

das regras estatutárias. A estrutura de investigação proposta por Rediker e Seth

(1995) no relacionamento de agência sugere que os interesses não são

naturalmente congruentes entre os agentes e os acionistas. Ainda que a abordagem

oferecida por Adrian Cadbury (CADBURY, 2000) sirva de referência a um contexto

geral, as companhias estabelecem certas condições conforme suas especificidades.

As divergências entre o proprietário e o agente e entre o principal majoritário

e o principal minoritário promovem certos mecanismos de defesa, não

necessariamente protetores dos interesses da firma social, visto que os interesses

não se mostram simétricos. Agrawal e Knoeber (1996), em uma abordagem

empírica, examinaram a performance da firma e os meios para controlar os

problemas de agência entre os gestores e acionistas. Identificaram sete mecanismos

(três internos e quatro externos) que contribuem para a redução de conflito: i)

monitoramente externo: a) o uso de dívida, em que conta com atores do mercado de

capitais para monitorar a performance do agente; b) o mercado de trabalho para os

agentes; c) o mercado para controlar a corporação; ii) monitoramento interno: a) o

monitoramento pelos acionistas e membros do conselho; b) maior concentração

acionária interna, incentivando o monitoramento e recompensando o agente; c)

maior concentração de acionistas externos, com interesse em monitorar e

fornecendo incentivos; d) participação de conselheiros de fora da firma.

Para modelar o construto, os autores utilizaram, como variáveis dependentes,

os mecanismos anteriormente citados e, como independentes, métricas combinadas

36

de performance, de controle, grau de investimentos em pesquisa e desenvolvimento

(P&D), variáveis dummies para a indústria regulada, acionista na condição de chief

executive officer (CEO)4 e acionistas institucionais. Os achados apontaram para

significativa correlação entre performance e os proprietários como gestores internos

e entre representantes externos no conselho em firmas com dívidas financeiras.

Além disso, identificaram que, quanto maior o número de conselheiros externos,

maior a alavancagem das empresas.

Com base em Jensen e Meckling (1976), Fama (1980), Fama e Jensen

(1983), Jensen (1986) e Davis e Thompson (1994), pode-se inferir que a literatura

identifica predominância da falta de convergência entre os interesses do principal e

os do agente e vice-versa. Todavia, o desafio da organização é produzir

mecanismos que alinhem tais interesses, em benefício do conjunto, tornando a

relação mais harmoniosa. Ao maximizar o valor da firma, os gestores estarão

maximizando os investimentos a ela confiados pelos acionistas, minimizando, por

sua vez, os custos de agência.

Os custos de agência foram classificados como a soma das despesas de

monitoramento do agente, da concessão de garantias contratuais por parte do

agente e do custo residual (JENSEN; MECKLING, 1976). Há o pressuposto de que

do agente se exige a maximização do bem-estar-social em benefício do principal. O

principal, em contrapartida, prestará a recompensa adequada pelos esforços

desmedidos, condicionada ao cumprimento contratual. Nesse aspecto, torna-se

importante avançar a discussão sobre o vínculo entre essas relações (principal-

principal e principal-agente) e a governança das corporações.

Preocupados com os efeitos garantidores desse contrato, os investigadores

aprofundaram os estudos sobre essa formulação. O primeiro trabalho de

repercussão foi o de Jensen e Meckling (1976), que discutiram questões não

resolvidas que envolviam as relações entre o principal e o agente. Com base nas

definições da firma formuladas por Coase (1937), Alchian e Demsetz (1972)

apresentaram análises dos custos de agência, considerando o capital próprio e o

capital de terceiros. Pontuaram a divergência de interesses por parte do principal

quando na condição de administrador da firma, em situações em que detém os

direitos integrais do lucro residual versus quando vende uma fração dos direitos de

4 Chief executive officer (CEO) é o diretor executivo, responsável pelas atividades de uma companhia.

37

propriedade e continua a gerir a firma. Os autores observaram comportamento

distintivo entre as duas situações. O status de tomador de decisão, no processo de

maximização da utilidade, envolve aspectos financeiros e não financeiros nas

decisões desse gestor-proprietário. O compartilhamento dos lucros gerados enseja

desejo de compensação por meio da apropriação de recursos da corporação,

materializados em benefícios ou em determinadas vantagens.

Contribuições para minimizar os custos de agência podem ser dadas pelas

formas de regulação, normas legais e criatividade na elaboração dos contratos

(JENSEN; MECKLING, 1976). Todavia, ainda que modelado por aparato

instrumental, o vínculo entre o principal e o agente não evitou o conflito de

interesses entre os acionistas (majoritários e minoritários) e esses com o agente na

nova realidade das corporações.

Fama e Jensen (1983, p. 6) destacaram que os problemas de agência se

originam porque os contratos escritos, ainda que formalizados, não asseguram a

minimização dos custos. Consideraram como custos de agência aqueles

relacionados à “estruturação, monitoramento e vínculos através de um conjunto de

contratos com o agente em conflito de interesses”. Além desses, salientaram os

custos inobserváveis constituídos em perdas por não atendimento aos resultados

esperados.

Segundo Eisenhardt (1989), as pesquisas que abordam a redução dos

conflitos entre as partes têm se dedicado a formular o contrato ideal e avaliar o

equilíbrio entre comportamento adequado e resultado, buscando formas de

minimização de riscos aos acionistas.

Visando novas formas de maximizar o valor da firma e reduzir os custos de

agência, outras perspectivas teóricas foram derivadas da teoria de agência, dentre

as quais a teoria stewardship.

2.1.2.2 Teoria stewardship

Concepção alternativa à corrente predominante da TA, dando novo

significado a essa relação principal-agente, foi discutida no trabalho de Donaldson e

Davis (1991), que se apoiou na teoria stewardship — modelo baseado na gestão da

38

motivação e do comportamento que tem por escopo o embasamento psicológico e

sociológico na escolha do agente. Em contraste com a teoria da agência, Davis,

Schoorman e Donaldson (1997) ofereceram nova perspectiva com vistas a minimizar

potenciais problemas de oportunismo e, por conseguinte, atenuar o conflito de

interesses entre o principal e o agente. Salientaram que a TA, com raízes do campo

econômico e financeiro, preocupa-se fundamentalmente com o binômio

monitoramento-incentivo; entretanto, as relações entre o principal e o agente são

mais complexas.

Sob esse enfoque, a conduta do agente é entendida como não oportunística;

seu objetivo, portanto, não prioriza aspectos financeiros pessoais. Por esse

comportamento, sua principal preocupação é agir com diligência em prol dos

interesses da firma. E o faz, mostrando-se um guardião dos ativos corporativos.

Nessa perspectiva, o fato de a firma ter segregação interna entre a gestão e o

conselho, com funções e atividades distintas, conforme sugere a TA, não resulta em

maximização de retornos aos acionistas. O foco fundamental da TS é abrandar os

conflitos com base nas características prescritivas do steward, pautadas na

necessidade de crescimento, realização, autorrealização e comprometimento com

os propósitos da firma, ou seja, a TS reconhece motivações não essencialmente

financeiras no agente.

Percebe-se que esse alinhamento aponta para fortes características de

vínculo aos interesses da firma e ao conselho, a quem o steward, alinhado, deve

subordinação. Nessa visão da TS há uma forma de preservar a cultura

organizacional e disseminá-la aos demais subordinados, contribuindo para o

equilíbrio das relações (DAVIS; SCHOORMAN; DONALDSON, 1997).

A transferência de atividades de controle ao steward proporciona maior

profundidade de conhecimento, acesso amplo a conhecimentos e informações sobre

a firma, melhor garantindo a maximização de retorno aos acionistas (MUTH;

DONALDSON, 1998). Decorrente dessa confiança e cooperação há certa

centralidade do gestor. Em consequência disso, quanto menos intensiva é a

participação do conselho no processo de tomada de decisão, maior será sua

dependência e assimetria informacional.

Por outro lado, nessa visão, um alinhamento entre o principal-conselho-gestor

pode estabelecer novas atividades aos membros do conselho, como, por exemplo,

39

exercerem um papel proativo no aspecto relacional ao ambiente, e é o que a teoria

da dependência de recursos promove.

2.1.3 Teoria da dependência de recursos

Relacionar a firma ao ambiente é o propósito do construto teórico da

dependência de recursos. A redução da incerteza ambiental pode ser administrada

pela empresa, empregando determinadas estratégias (PFEFFER, 1972). Sob essa

ótica, a firma é entendida como um organismo ativo, capaz de responder às

influências do ambiente externo com adoção de estratégias voluntaristas (PFEFFER,

1972; ALDRICH; PFEFFER, 1976).

Essa perspectiva pressupõe que as organizações são dependentes do

ambiente e suas estratégias devem empreender ações que reduzem a

interdependência. Por não serem autossuficientes, o ambiente deve ser considerado

como fornecedor de suporte. Essa relação entre a firma-ambiente é um processo de

troca. Se as organizações não podem promover, por si próprias, os recursos

necessários requeridos, então devem supri-los interagindo com o ambiente

(ALDRICH; PFEFFER, 1976). Nesse sentido, há disputa natural do mercado por

recursos disponíveis; todavia, estratégias que visem à obtenção de recursos mais

qualificados são decisões que a firma deve formular. A organização captura os

recursos de que necessita e o ambiente, por meio de grupos ou organizações

externas, pode exigir, em troca, certas ações da organização. É esse fato de

dependência da organização no ambiente que torna a restrição externa e o controle

do comportamento organizacional possível e quase inevitável (PFEFFER;

SALANCIK, 2003). Daí o entendimento de Pfeffer e Salancik (2003) que, para

compreender a organização, faz-se necessário compreender o contexto do ambiente

no qual a firma está inserida.

Considerando essa relação firma-ambiente, estratégias mais bem concebidas

podem capturar recursos e serviços mais qualificados que contribuam para melhores

performances. Mesmo assim, estratégias bem concebidas a partir das oportunidades

ofertadas pelo ambiente externo não garantem melhores performances. Sobre essa

questão, Pearce II (1983) ponderou que a literatura que se ocupa da relação firma-

40

ambiente sugere orientação do planejamento estratégico tanto por uma abordagem

interna, baseada na eficiência, quanto externa, para responder aos fatores da

competitividade. Sob essa perspectiva Rossetto e Rossetto (2005) apontaram a

importância do papel da gerência no estreitamento com o ambiente visando a captar

recursos para obter performance satisfatória.

A interação firma-ambiente é importante para a concepção de estratégias que

capturem recursos vitais à obtenção de melhores desempenhos. Mas, quais os elos

da firma com o ambiente? A literatura tem discutido as formas de relacionamento por

meio dos acionistas, CEOs e membros do conselho de administração (AGRAWAL;

KNOEBER, 2001; LEUZ; OBERHOLZER-GEE, 2006; BERTRAND et al., 2006; FAN;

WONG; ZHANG, 2007; BOUBAKRI et al., 2008; LI et al., 2008; GOLDMAN;

ROCHOLL; SO, 2009). Todavia, sob a ótica da teoria da dependência de recursos,

têm recebido atenção abordagens das ligações e composição do conselho de

administração baseadas num ambiente de recursos escassos (DOOLEY, 1969;

PFEFFER, 1972; BOYD, 1990; PEARCE II; ZAHRA, 1992; DAILY; DALTON, 1994a,

1994b; HILLMAN; CANNELLA Jr.; PAETZOLD, 2000).

É nessa corrente que esta tese se insere. Salienta-se que certas atribuições

externas da firma são atividades estratégicas exercidas pelo conselho de

administração. Essas ligações podem ser estabelecidas sob várias formas, dentre as

quais as interligações entre os membros dos conselhos. Por exemplo, Dooley (1969)

foi pioneiro ao investigar as participações simultâneas dos conselheiros (interlocking)

entre companhias no mercado americano. Ao pesquisar 200 firmas não-financeiras e

50 financeiras, no período de 1935 a 1965, constatou tratar-se de uma prática

historicamente adotada pelas companhias desde o início do capitalismo, realizada

pelo conselho a partir de um conjunto de fatores tangíveis e intangíveis. Nesse

estudo, os seguintes fatores, influentes no interlock, foram encontrados como

significativos: o tamanho da corporação; a presença de gestores externos no

conselho; o interlock mais proeminente nas instituições financeiras, cujos

competidores têm interesse comum e com a existência de locais de interesse

econômico (a presença de coesão por meio do interlock).

A aproximação do conselho de administração ao ambiente promove

oportunidades que contribuem para moldar os objetivos da firma (PFEFFER, 1972),

influenciando e promovendo novas concepções. É importante na tomada de decisão

estratégica das firmas fazer uso balanceado dos fatores internos e externos, que são

41

determinantes nas escolhas das estratégias. Pfeffer (1972), ao investigar atividades

de firmas não-financeiras, destacou práticas externas, tais como: organização de

serviços e programas necessários a comunidade, relacionamento com grupos e

programas sociais comunitários, relacionamento com agências do governo e com

instituições financeiras e investimento de capital.

A mesma investigação revelou que organizações utilizam os seus conselhos

de administração como veículos para cooptar ou parcialmente absorver importantes

instituições externas com as quais elas mantêm relações de interdependência. A

estratégia de cooptação envolve a troca, em algum grau de controle e privacidade,

das informações para o prosseguimento de determinados compromissos com o

ambiente externo. Pfeffer (1972) destacou que o percentual de diretores internos ou

externos pode ser um importante indicador do grau de orientação da organização ―

se está orientada internamente ou externamente; o tamanho e composição do board

são relacionados à intenção de cooptação em determinados setores; as

características do board de determinadas firmas e setores estão mais bem

relacionadas com a necessidade de lidar com o ambiente externo; a composição e

características do board são moldadas pelo ambiente externo, pois objetivam

garantir êxito nas operações e fornecimento de recursos para o futuro.

Sobre essa relação, Pfeffer e Salancik (2003, p. 214) lançaram a seguinte

indagação: “Por que algumas organizações dão mais atenção para o ambiente

político e outras não?”. Na visão dos autores, a provável resposta é que o ambiente

político é alta fonte de interdependência para algumas organizações. Então, se os

interesses e estratégias de ligações das firmas ao ambiente são distintos, logo,

conclui-se que os papéis exercidos pela firma, necessários à otimização dessa

harmonização firma-ambiente, tornam-se idiossincráticos e o conselho de

administração, como elo, tem importante função.

Boyd (1990), ao estudar o papel do board na gestão estratégica, enfatizou

que a dependência de recursos tem duas implicações importantes. A primeira é

pertinente à influência das pressões do ambiente na composição do conselho. A

segunda diz respeito às diferenças na composição que deveriam afetar a

performance da firma. A base de dados compreendeu 147 firmas de nove grupos

industriais, no período de 1979 a 1984. O autor utilizou o número de interlocks e o

tamanho do board como variáveis para medir a ligação da corporação ao ambiente.

42

Quanto ao tamanho do conselho, o autor observou que deve otimizar dois

conjuntos de fatores: deve ser grande o suficiente para fornecer as informações e os

recursos necessários por parte da empresa; no entanto, deve continuar a ser

pequeno o suficiente para agir de forma eficiente. Detectou que o tamanho do board

é menor em condições de escassez de recursos ou incerteza competitiva e o

número de interlocks é maior nas mesmas condições. O que se deduz desse

argumento é que as composições dos membros do conselho são determinadas por

fatores externos, tais como a escassez e a incerteza. A presença de membros com

experiência política sinaliza o interesse dos controladores em reduzir ou minimizar

os efeitos desses fatores na performance e no valor da firma.

Outro aspecto importante verificado por Boyd (1990) é que uma das

características proeminentes das empresas de alta performance, aquelas que são

mais densamente conectadas ao ambiente, é o uso de um quadro mais reduzido de

conselheiros. Assim, ao invés de simplesmente concentrar no tamanho do board ou

interlocks, a ênfase está nos ricos-recursos que os indivíduos possuem. Firmas

interessadas em fornecer amplo crescimento e retorno para os acionistas evitam

boards burocráticos dominados por insiders. Em vez disso, atenção especial deve

ser dada à seleção de membros-outsiders com ricos-recursos que possam fornecer

inestimáveis vínculos com o ambiente.

Ao analisar o ambiente das corporações, estratégias, desempenho passado e

a composição de seus conselhos de administração, Pearce II e Zahra (1992)

levaram em consideração o tamanho do conselho e a representatividade externa na

sua composição. Com base em 119 firmas da Fortune 500, no período 1983 a 1989,

apontaram que quanto maior a incerteza de uma firma em relação ao ambiente,

mais vulnerável ela estará ao sucesso ou o fracasso. Esse estudo mostrou que a

maior incerteza do ambiente é relativa ao crescimento e à diversificação da firma.

Organizações mais dependentes de financiamentos e com baixo desempenho

passado foram mais bem associadas ao tamanho do conselho e à participação de

conselheiros externos.

Pearce II e Zahra (1992) encontraram suporte para a hipótese de que a

composição do conselho — o tamanho e o tipo de conselheiro — foi determinada

pelo conjunto de forças do ambiente, pela estratégia corporativa e pelo desempenho

passado. Cabe enfatizar que a ampliação do board e a alta representação de

membros externos são associadas à cooptação do ambiente e à redução da

43

incerteza na concepção, no desenvolvimento e na execução da estratégia. No

aspecto de poder decisório, a ampliação do board pode diluir a centralidade do

domínio do CEO.

A perspectiva da dependência de recursos advoga que a representatividade

da firma por conselheiros externos pode ser vista como uma estratégia para o

gerenciamento ambiental da organização (DAILY; DALTON, 1994a, 1994b). Estudos

desenvolvidos por esses autores tiveram por base firmas falidas e em processo de

crise financeira aguda. Concluiu-se que o gerenciamento da interdependência com o

ambiente externo é importante para firmas que enfrentam crises financeiras.

Conselheiros externos fornecem certos benefícios, como acesso a recursos e

informações, promovendo o fluxo de informações interfirmas. Firmas falidas

confiaram mais intensivamente na estrutura de liderança monale5 (acúmulo de

funções), ou seja, atuação simultânea como agente e conselheiro (CEO/board

chairperson), com poucos membros independentes no conselho em relação às

firmas sobreviventes.

Os trabalhos de Daily e Dalton (1994a) e de Hillman, Cannella Jr e Paetzold

(2000) sugerem que pesquisas sobre a adaptação do conselho, em resposta às

mudanças ambientais, têm focado nas teorias da agência e da dependência de

recursos. Hillman, Cannela Jr. e Paetzold (2000) avaliaram 202 companhias aéreas

americanas, no período de 1968 a 1988, identificando 557 conselheiros.

Examinaram o papel dos membros do conselho, sob a perspectiva teórica da

dependência de recursos, como forma distinta ao papel da agência. Enfatizaram que

a simples categorização dos conselheiros em internos e externos não expressa

adequadamente suas atividades e influências. Ao proporem nova forma de

classificação dos membros do board, dessa base, identificaram a seguinte

composição: 24% insiders, 47% business experts, 17% support specialists e 10%

community influentials.

Hillman, Cannela Jr. e Paetzold (2000) concluíram que a função do conselho

como um link para o ambiente externo é importante e que as firmas respondem a

mudanças significativas no seu ambiente externo, alterando a composição do

conselho, o que demonstra a importância do ambiente na estrutura e composição do

board. Em adição, destacaram que empresas não regulamentadas têm menor

5 Estrutura monale: quando há o acúmulo de funções, por exemplo, do presidente do conselho de administração e do CEO. Ao contrário, a estrutura duale importa em separação dessas funções.

44

proporção de conselheiros com influência na comunidade empresarial, visto que a

mudança do status das firmas, de não regulamentada para regulamentada, em

resposta às exigências ambientais, tende a alterar a composição do board.

Outro aspecto importante desse trabalho foi a identificação, durante a

regulamentação, da composição e característica dos membros do conselho. De fato,

houve mudanças de conselheiros classificados como insiders e support specialists

para o ingresso de business experts e community influentials. Ao final, os autores

constataram que essas ligações se assemelham ao board interlocking, que serve

para reduzir a incerteza, a interdependência e os custos de transação. Sugeriram,

para futuros estudos, associação entre a composição do conselho e a performance

das firmas.

Como advertiram Pfeffer (1972), Bazerman e Schoorman (1983), a

interdependência da organização com o ambiente externo pode comprometer sua

autonomia e aumentar a incerteza do futuro. Num cosmo de intensas e rápidas

transformações, de cenários tão mutantes, as atividades prestadas por conselheiros

em outras organizações podem contribuir para minimizar a dependência externa. A

integração de conselheiros é uma forma de maximizar relações no âmbito

empresarial e social.

A literatura aponta que essas ligações interorganizacionais têm promovido

certos benefícios às organizações, contribuindo na redução das incertezas

ambientais (SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981; BAZERMAN;

SCHOORMAN, 1983). As redes de relacionamento podem gerar muitas vantagens

às firmas. O relacionamento intercompany pode gerar coordenação horizontal,

relacionando duas ou mais firmas ao sistema informacional; coordenação vertical,

referente aos recursos internos ou externos; expertise amparada nas habilidades e

no conhecimento dos conselheiros externos; e reputação conquistada por uma

imagem positiva no mercado (SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981).

Como elementos agregadores de benefícios, além do interlocking de

conselheiros, Barringer e Harrison (2000) realçaram a importância de alianças e do

relacionamento com agremiações como associações comerciais. No Brasil, Santos e

Silveira (2007) discorreram sobre as múltiplas participações dos conselheiros,

tomando por base as empresas listadas na BM&FBovespa. Constataram que as

empresas de maior liquidez adotam com frequência essa forma de intercâmbio, mas

não guardam relação com o desempenho superior.

45

Implicações dessa modalidade de conexão organizacional ao ambiente,

facilitada por laços sociais mediados pelo conselho, também são apontadas por

outros pesquisadores, como Johnson, Daily e Ellstrand (1996), Westphal (1999),

Lynall, Golden e Hillman (2003). Esses autores encontraram oportunidades geradas

por essas relações em termos de performance e revelaram a importância de tais

laços para empresas de grande porte, que têm necessidade de financiamento

externo para o equacionamento de dívidas ou para o funcionamento e crescimento

dos negócios, e também para aquelas que atuam em indústria com regulação.

Agências reguladoras têm papel de intervir no domínio econômico,

fiscalizando préstimos públicos. Nesse aspecto, Nunes et al. (2007, p. 15), ao

discorrerem sobre o regime regulatório no Brasil, ressaltaram que agências

reguladoras assumem as funções de “atrair, complementar ou contrariar certos

interesses privados e públicos”. Acrescentaram que o ambiente submetido à

regulação tende a influenciar a agência de normas protetoras da competição, seja

pela criação de barreiras que visem reduzir custos de transação, seja por medidas

que tenham por meta a manutenção de determinada posição competitiva. Enfim, as

firmas buscam se proteger de demandas de interesse público e de novos entrantes.

Os argumentos até aqui reunidos colocam em relevo o papel relacional da firma ao

ambiente.

A Figura 1 sintetiza os pressupostos que relacionam o conselho de

administração à performance e apontam para as perspectivas da agência, do

stewardship e da dependência de recursos.

Observa-se que na TA o conselho está mais bem associado ao

monitoramento do agente e com isso se almeja que a firma possa obter melhor

desempenho. Na TS o conselho deposita fidúcia ao agente em razão do seu

envolvimento e comprometimento com a organização. Na TDR certas atividades do

conselho estão voltadas para o relacionamento com o ambiente, contribuindo para

garantir o fluxo de recursos à firma, fornecendo suporte ao agente e,

consequentemente, obtendo melhoria da performance.

46

Figura 1 – Perspectivas teóricas do conselho de administração Fonte: Elaborada pelo autor

A governança corporativa tem como núcleo o conselho de administração.

Constituído por um conjunto de mecanismos internos e externos, de âmbito

institucional e de mercado, ele orienta os tomadores de decisões sobre a forma

como a firma deve ser administrada para atingir a maximização do seu valor e,

consequentemente, dos benefícios aos proprietários (DENIS; McCONNEL, 2003).

2.1.4 Breve histórico da governança corporativa

As mudanças sistemáticas no ambiente externo promovem intensificação dos

processos de tomada de decisão das organizações. Nesse cenário se insere a

47

governança, conceituada como o sistema pelo qual as organizações são dirigidas e

controladas (CFACG, 1992)6.

As discussões teóricas decorrentes da segregação entre propriedade e

controle das corporações foram importantes para a compreensão das firmas sociais

(DEMSETZ, 1996), sobretudo no século passado, que foi caracterizado pela

expansão das organizações empresariais e pelo desenvolvimento do mercado de

capitais. Esse fenômeno produziu forte impacto na estrutura de poder e controle das

firmas, submetendo-as a mutações e aos efeitos da dissociação entre a propriedade

e o controle, o que afetou sobremodo os processos de tomada de decisão. Com

isso, as organizações foram desenvolvendo mecanismos e se adaptando a outros,

conduzidos pelo mercado, que dizem respeito ao relacionamento entre firma,

principal e gestor. Nessa relação entre o principal (acionista) e o gestor (agente), só

os acionistas não estão presos ao espaço, pois são eles que detêm a liberdade de

mobilidade social em prol de seus interesses, seja alienando participações ou

firmando acordos com os demais acionistas.

No aspecto gerencial, a teoria dos stakeholders, creditada a Freeman (1994),

afirma que os agentes têm que satisfazer uma variedade de interesses (por

exemplo, os dos trabalhadores, clientes, fornecedores e organizações da

comunidade local) que podem influenciar nos resultados da empresa. A par disso, a

ampliação dos stakeholders nas relações geradas pelo capital social (JONES, 1995)

passou a exigir constante disclosure e accountability das organizações.

Pressionadas pela exigência de resultados, as grandes corporações têm como foco

a apresentação do melhor desempenho possível, denotando centralidade da lente

observacional. As exigências do mercado foram moldando o sistema de governo das

firmas, premido por regras de âmbito interno e externo cujo objetivo foi o de

equilibrar interesses.

6 The Committee on the Financial Aspects of Corporate (CFACG, 1992). Extracts from the final report of the Cadbury Committee on the financial aspects of corporate governance are enumerated. The report, published on Dec 1, 1992, is the result of consultations based on an antecedent draft that was released on May 27, 1992. Recommendations of the committee include the compliance of the board of directors of all listed UK companies to the Code of Best Practice. An auditor-reviewed statement to be included in corporate reports and accounts regarding their compliance and justification for non-compliance is also advised. The Committee also advocates the listing of the report by the London Stock Exchange and the appointment of a body that would evaluate code compliance. Also, the Cadbury Committee acknowledged that each individuals and boards may follow the code in any manner they deem appropriate and that small companies may have a hard time complying.

48

A dispersão do capital, com o afastamento do principal (na condição de

administrador) da firma, possibilitou o surgimento de interesses difusos internos e

externos. Mecanismos de harmonização que visam ao equilíbrio de interesses foram

propostos por investigadores, sendo relevante o papel do conselho como mediador

entre os acionistas e o agente.

Historicamente, o Relatório Cadbury (CADBURY COMMITTEE, 1992) —

resultado do trabalho do Comitê de Finanças em Governança Corporativa instituído

pelo Banco da Inglaterra em 1991, após grande número de escândalos contábeis

nas companhias inglesas, e presidido por Adrian Cadbury — foi pioneiro ao sugerir

regras de funcionamento relacionadas à direção e ao controle das companhias. Com

uma revisão cuidadosa do papel dos conselhos de administração e de sua

composição de responsabilidades, esse trabalho deu importante impulso ao tema,

contribuindo com recomendações para a direção e o controle das companhias. Ao

codificar as melhores práticas no sistema de governo das empresas, no Reino

Unido, atribuiu responsabilidades ao agente, ao conselho de administração, aos

shareholders e à auditoria. Embora o Relatório Cadbury tenha influenciado os

sistemas de governo das organizações no mundo inteiro, não existe uniformidade na

aplicação entre as empresas.

Na visão de Starkey (1995), a estrutura dos organismos internos e o processo

de tomada de decisão e controle dentro da organização são encapsulados pela

expressão “governança corporativa” (GC). Em complemento, o autor diz que o outro

lado da moeda “é representado pela prestação de contas, monitoramento, avaliação

e controle dos agentes para assegurar os interesses dos acionistas e de outros

stakeholders” (Ibidem, p. 838). GC foi entendida por Shleifer e Vishny (1997, p. 737)

como “uma forma de os fornecedores de financiamento às corporações

assegurarem retorno de seus investimentos”.

Com a evolução das discussões, em 1998, o interesse da Organisation for

Economic Co-operation and Development (OCDE) no sistema de governança

corporativa resultou numa proposição de normas e diretrizes (CADBURY, 2000) que

colaborou com as firmas e governos para melhorar a competitividade e atrair

investimentos. Adotado pelo Banco Mundial em 1998, esse código, intitulado

Principles of corporate governance in the commonwealth, teve seus princípios

disseminados em escala mundial.

49

Cadbury (2000, p. 2), baseando-se na definição do Comitê no Reino Unido,

fez referência à CG como “o sistema pelo qual as companhias são dirigidas e

controladas”. Para o autor, o sistema de estrutura e de poder na GC está

diretamente associado à princípios regulatórios e normativos. Denis e McConneel

(2003), após analisarem os sistemas de GC de diversos países, definiram

governança corporativa como um conjunto de mecanismos institucionais e baseados

no mercado que induz os controladores da companhia (aqueles que tomam

decisões, considerando como a companhia deveria ser operada) para decisões que

maximizem o valor da companhia para seus proprietários (os fornecedores de

capital).

No Brasil, o sistema vem sendo aperfeiçoado por influência do mercado

internacional, especialmente a partir de diretrizes norte-americanas e alemãs. O

regramento das empresas americanas e do mercado mundial promoveu

modificações no mercado doméstico, tais como: a institucionalização do Novo

Mercado da BM&FBovespa; as novas exigências regulatórias; a propagação do

Código do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC); e as

recomendações da Comissão de Valores Mobiliários (CVM).

O estudo de Lima, Maciel e Libonati (2008) analisou os efeitos decorrentes da

Seção 404 da Lei Sarbanes-Oxley - SOX7 nos controles internos das empresas

nacionais e concluiu que os custos de manutenção da empresa no mercado

americano, em razão das exigências legais, inviabilizam a permanência naquele

mercado. Os efeitos produzidos por essa norma atingiram as empresas que

negociam títulos registrados na Securities and Exchange Comission (SEC), inclusive

as estrangeiras. O objetivo da norma foi o de recuperar o nível de confiabilidade dos

investidores, tornando a relação dos executivos e da auditoria externa mais

independente, além de promover melhorias na forma, transparência e uniformidade

na prestação de contas ao mercado.

Por conta disso, houve notável avanço das empresas listadas no Brasil,

influenciadas por iniciativas do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC)

que, inspirado em relatórios internacionais, sugeriu o padrão de sistema de governo

referendado pelo Código de Governança Corporativa. Importantes iniciativas

7 Summary of Section 404. N.rs are required to publish information in their annual reports concerning the scope and adequacy of the internal control structure and procedures for financial reporting. This statement shall also assess the effectiveness of such internal controls and procedures.

50

decorrentes da competição de mercado, das instituições e governos, contribuíram

para a difusão das melhores práticas pelas empresas brasileiras (SILVEIRA, 2005).

A nova regulação do mercado, com aprovação da Lei 9.4578, de 05 de maio

de 1997, o lançamento da regulamentação de práticas diferenciadas em dezembro

de 2000, a Lei n° 10.3039, de 31 de outubro de 2001, bem como a publicação da

Cartilha de Governança Corporativa pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM)

em junho de 2002, resultou em importantes iniciativas que estimularam o

desenvolvimento do mercado de capitais, promovendo melhorias das práticas de

governança corporativa nas empresas brasileiras. De fato, as reações do mercado

foram positivas, especialmente com a criação do Índice de Governança Corporativa

(IGC), que compreende as firmas listadas nos Níveis 1 e 2 e no Novo Mercado

(SILVA, 2006).

Esses avanços no mercado de capitais do país, inspirados na Lei Sarbanes-

Oxley10, exigiram, das firmas que aderiram voluntariamente a novos mecanismos de

controle, comprometimento com determinados valores, dentre os quais

transparência das informações (disclosure), prestação responsável de contas

(accountability), senso de justiça e equidade no tratamento aos acionistas (fairness)

e conformidade às leis (compliance) (ANDRADE; ROSSETTI, 2006).

Em síntese, essa nova ordem no mercado, afetada pelo movimento

internacional e por regulações da Securities and Exchange Comission (SEC),

colaborou para dar mais credibilidade ao mercado, preservando fontes de capital

menos custosas, como os fundos de pensão, e respondendo a exigências de

investidores. Para o êxito dessa tarefa foi necessária vontade política das

instituições. Em decorrência de toda essa dinâmica, as relações entre os atores e

suas responsabilidades ficaram mais sensíveis. O foco no gerencialismo, modelado

pela visão na performance e instrumentos de controle, resultou em modificação

substancial na relação entre o principal e o agente.

8 Altera dispositivos da Lei nº 6.404, de 15 de dezembro de 1976, que dispõe sobre as sociedades por ações, e da Lei nº 6.385, de 7 de dezembro de 1976, que dispõe sobre o mercado de valores mobiliários e cria a Comissão de Valores Mobiliários. 9 Altera e acrescenta dispositivos na Lei no 6.404, de 15 de dezembro de 1976, que dispõe sobre as Sociedades por Ações, e na Lei no 6.385, de 7 de dezembro de 1976, que dispõe sobre o mercado de valores mobiliários e cria a Comissão de Valores Mobiliários. 10 A lei Sarbanes-Oxley, conhecida com Sarbox ou SOX, estabelece mecanismos de auditoria e segurança nas empresas, criação de comitês de supervisão às atividades e operações empresarias, com o objetivo de mitigar riscos, evitar fraudes, assegurando a transparência na gestão das empresas.

51

Algumas definições de GC previamente apresentadas neste estudo

demonstram que há diversidade na literatura, representada por múltiplas e distintas

classificações. Para Starkey (1995), por exemplo, a GC busca preservar o sistema

de relações entre o principal-agente e os stakeholders. Já na visão de Shleifer e

Vishny (1997) e Denis e McConneel (2003), há predominância dos aspectos

contratuais vinculados ao regime de monitoramento. A definição do Comitê Cadbury

(CADBURY, 2000) tem um sentido de preservação dos sistemas de estrutura e de

poder na GC, associado a princípios regulatórios e normativos.

2.1.5 Mecanismos de governança

De acordo com a literatura, o sistema de governança das firmas é constituído

por certos mecanismos internos e externos que visam minimizar os problemas de

agência. Esta subseção apresenta as categorias desses mecanismos e como eles

se integram e se relacionam com a estrutura da firma. Num procedimento coerente

com a proposta deste estudo, analisam-se os mecanismos controle interno

constituídos pelo conselho de administração a estrutura de propriedade e controle.

Os mecanismos de controle têm por objetivo mitigar os problemas de agência,

alinhando interesses dos acionistas à administração, constituída pelos agentes e os

membros do conselho de administração. Estudos que abordam os mecanismos de

monitoramento e controle indicam a importância das especificações em termos de

extensão e aprofundamento (FAMA, 1980; FAMA; JENSEN, 1983).

Rediker e Seth (1995), ao examinarem os determinantes e efeitos dos

mecanismos de governança de empresas americanas, com base na revista Fortune

500, utilizaram as seguintes categorias: a) ameaça de aquisição; b) oportunidade de

trabalho pelo mercado; c) estrutura de propriedade; d) conselho de administração; e)

estrutura da organização; f) sistema de mútuo monitoramento. Identificaram que os

padrões de governança se mantêm nas grandes corporações independentemente

da performance obtida. Ao contrário, nas firmas de menor tamanho, há modificações

nos padrões quando os resultados são negativos. Em geral, há muitas combinações

de mecanismos para encontrar o alinhamento entre os interesses do agente e os

dos acionistas, a exemplo daquelas entre monitoramento com conselheiros

52

externos, incentivos com ações aos gestores e mútuo monitoramento por

conselheiros internos e proprietários.

Hart (1995) apresentou cinco tipologias de mecanismos de controle: a)

conselho de administração; b) proxy de fuga (voto por meio de procuração); c)

acionistas numerosos; d) aquisições hostis; e) estrutura de financiamento. O

conselho é um importante mecanismo por ser o responsável por indicar o agente e,

ao mesmo tempo, incumbir-se do monitoramento e das relações com os acionistas e

demais stakeholders, exercendo, assim, atividades endógenas e exógenas. A proxy

de fuga é um instrumento de poder que pode ser invocado pelos mandatários,

convencendo acionistas ou grupos a mudarem o voto, caso haja razões suficientes

que indiquem gestão temerária ou, até mesmo, articulada por agentes com vistas à

manutenção do status. Acionistas com participação mais representativa têm maior

poder em influenciar certas decisões. Aquisições hostis podem ser decorrentes de

gerenciamento na base de avaliação da companhia, possibilitando vantagens ao

novo controlador. A administração da estrutura de capitais da firma possibilita

visibilidade do valor da companhia; os acionistas podem definir o nível de

endividamento a ser monitorado.

Os mecanismos de governança corporativa são instituições econômicas e

legais que podem ser modificadas por políticas de processos, algumas vezes para

melhor (SHLEIFER; VISHNY, 1997). Os mecanismos de controle visam assegurar a

proteção aos acionistas e evitar ou minimizar possíveis conflitos de interesses. Denis

e McConnell (2003) classificaram os mecanismos de governança em internos e

externos. Dentre os internos, consideraram: a) o conselho de administração; b) a

estrutura de propriedade. Em relação aos externos: a) o mercado de aquisições; b) o

sistema legal. Os estudos indicaram que a mudança de representação nos

conselhos é resultante do interesse dos acionistas, que têm a incumbência, dentre

suas funções, de maximizar valor. Mas suas atividades por vezes não são tão

claras, especialmente quando se encontra parte representativa de conselheiros

internos (insiders).

A Figura 2 resume a estrutura de governança corporativa, indicando as

relações externas e internas, no âmbito da firma, e destacando os mecanismos de

controle. Fazem parte dos mecanismos internos a estrutura de propriedade e o

conselho de administração. Os membros do conselho de administração são eleitos

pelos acionistas; a eles se subordinam e prestam contas. O conselho, por sua vez,

53

indica os diretores (agentes), monitora suas atividades e controla a geração de valor.

Fazem parte da administração11 da firma o conselho de administração e a diretoria;

todavia, somente os diretores exercem a representação da companhia. Os diretores,

por delegação do conselho, realizam o gerenciamento da firma, ao qual os

empregadores estão subordinados. Os mecanismos externos de GC, como o

mercado, o sistema legal e regulatório e as instituições, agem no sentido de

promover equilíbrio das relações e interesses dos acionistas, da firma e dos

agentes.

Figura 2 - Design dos mecanismos de governança Fonte: Elaborado pelo autor

Quanto à estrutura de propriedade, Denis e McConnell (2003) asseveraram

que o controlador que detém menor participação acionária exerce maior controle

sobre a companhia. Destacam que esse fato demonstra certa incongruência, pois

quem tem maior participação deveria ter maior preocupação em criar mecanismos

que lhe assegurem controle. Sobre o ângulo externo, destacaram que o valor da

companhia configura uma métrica de relevo, pois quando o market-to-book (razão

11 No Brasil, a Lei 6.404/76 assim dispõe, no capítulo XII, sobre a Administração da Companhia: Art. 138. A administração da companhia competirá, conforme dispuser o estatuto, ao conselho de administração e à diretoria, ou somente à diretoria. § 1o O conselho de administração é órgão de deliberação colegiada, sendo a representação da companhia privativa dos diretores. § 2o As companhias abertas e as de capital autorizado terão obrigatoriamente conselho de administração.

54

do valor de mercado da firma pelo valor escritural) apresenta um distanciamento

importante, há o incentivo para investidores outsiders adquirirem o controle. Os

autores apontaram que o sistema legal se encontra amplamente padronizado após

as recomendações e exigências da Securities and Exchange Comission (SEC).

Neste estudo utilizou-se a classificação sugerida por Denis e McConnell

(2003), porque ela considera o conselho de administração como mecanismo interno,

cuja missão é a geração de valor à firma. Assim, a estrutura de propriedade é

tomada como uma variável exógena por ser determinante da formação do conselho

de administração.

2.1.5.1 Conselho de administração

O conselho de administração é um mecanismo interno que tem sido objeto de

análises e formulações de pesquisadores como Pfeffer (1972), Fama (1980), Fama e

Jensen (1983), Zahra e Pearce II (1989), Boyd (1990), Daily e Dalton (1994a,

1994b), Rediker e Seth (1995), Hart (1995), Hillman, Cannella Jr. e Paetzold (2000)

e Denis e McConnell (2003).

O trabalho seminal de Zahra e Pearce II (1989), ao investigar as influências

do conselho de administração na performance financeira da corporação, abordou

quatro perspectivas teóricas: a legalista, a classe hegemônica, a teoria da agência e

a dependência de recursos. Estabeleceu as seguintes dimensões comparativas: o

papel do conselho, a definição operacional do papel do conselho, as origens

teóricas, as variáveis de interesse, critérios de avaliação da performance e suporte

empírico. Na perspectiva legalista, o papel do conselho tem ênfase na

representação e proteção dos interesses dos acionistas, sem interferência nas

operações da firma. Na classe hegemônica há forte vinculação com a perpetuação

do poder e controle do status capitalista, com influência social e econômica nas

instituições.

Dentre as perspectivas avaliadas por Zahra e Pearce II (1989), duas

correntes são predominantes, a da teoria da agência e a da dependência de

recursos. Para a teoria da agência, o conselho deve exercer um papel interno de

intenso monitoramento e de preservação de interesses dos acionistas. Já para a

55

teoria de dependência de recursos, o conselho está mais vinculado ao ambiente

externo, exercendo, portanto, um papel mais proativo e contributivo ao valor da firma

(Quadro 1).

DIMENSÃO PERSPECTIVAS

TEORIA DA AGÊNCIA TEORIA DA DEPENDÊNCIA DE RECURSOS

Papel do conselho O principal papel do conselho é monitorar as ações dos agentes (executivos), assegurar a eficiência deles e proteger os interesses dos principais (proprietários).

1. Os conselheiros são mecanismos de cooptação para extrair recursos vitais para a performance da companhia. 2. Os conselheiros servem de fronteira para divisão dos papéis. 3. Os conselheiros realçam a legitimidade da organização.

Definição operacional do papel do conselho

1. Maximização de riqueza aos acionistas. 2. Reduzindo os custos de agência. 3. Selecionando e recompensando os agentes. 4. Avaliando os agentes e a performance da companhia. 5. Tomando decisões estratégicas e controlando.

1. Escaneando o ambiente. 2. Representando a firma junto à comunidade. 3. Assegurando recursos valiosos.

Origens teóricas Economia e finanças Teoria organizacional e sociologia Variáveis de interesse

- características - processos - contribuições estratégicas

- composição - características

Critério de avaliação da performance

- sobrevivência - baixos custos operacionais - lucratividade

- crescimento em termos de recursos - realização de metas - posição relativa no mercado

Suporte empírico Moderado Forte Quadro 1 – Perspectivas no conselho de administração Fonte: Adaptado de Zahra e Pearce II (1989, p. 293)

As modificações decorrentes e inerentes ao sistema, ao longo dos anos,

foram incorporando mecanismos de controle externo às organizações com vistas a

proteger o mercado, os acionistas, os investidores e os demais stakeholders. No

aspecto estrutural, o poder interno das firmas foi sendo moldado, conjuntamente, por

práticas do mercado e normas reguladoras das companhias listadas que fizeram

surgir atores e órgãos distintos em suas funções e interesses, tais como: acionistas,

agentes, conselheiros de administração e conselheiros fiscais. Cada organismo

exerce diferentes papéis e seus interesses nem sempre são invariáveis e iguais

56

entre si. Por exemplo, se os acionistas priorizarem dividendos e maximização no

valor das ações, seu foco será a valorização da firma no mercado acionário, na

busca de resultados imediatos. Já o gestor pode ter interesse em administrar a firma

com eficácia, para que possa ser mais bem remunerado, visando adquirir

reconhecimento e reputação (BACON; CORNETT; DAVIDSON, 1997).

O conselho de administração, ao cumprir a missão de equilibrar os interesses

dos gestores e dos acionistas (AGRAWAL; KNOEBER, 1996), assume um papel que

exige destacável competência. Dentre as funções do conselho de administração, é

do interesse deste estudo investigar as atividades externas que contribuem na

performance das firmas. Suas relações com o ambiente externo, disputando

recursos do interesse da firma, foram consideradas como fundamentais, dada a

escassez de recursos e os competidores pertencentes à arena (PFEFFER, 1972).

Contribuir para minimizar as incertezas é uma atividade complementar que pode ser

exercida em benefício da empresa (BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983). Nesse

sentido, Boyd (1990), ao relacionar o conselho à incerteza ambiental, quanto ao

tamanho, sugeriu que ele deve ser bastante amplo para fornecer informações e

recursos necessários à firma e deve permanecer bastante pequeno para agir

eficientemente. Em suma, o efeito esperado dessa assertiva é que o conselho de

administração da firma seja, ao mesmo tempo, mais compacto e constituído de

conselheiros com experiência relacional com o ambiente externo.

A exploração desses canais de conexão possibilita a captação de negócios e

a geração de resultados à firma, garantindo o fluxo de recursos essenciais à

continuidade e à geração de valor. Flak e Rose (2005), com base em Donaldson e

Preston (1995), adaptaram a teoria dos stakeholders à governança eletrônica, com a

finalidade de demonstrar a importância dos negócios gerados por instituições

governamentais. Segundo eles, relacionamentos que ampliem as conexões das

firmas com entidades governamentais, sejam de caráter institucional, colaborativo ou

transacional, são importantes para a fixação de laços com essas entidades.

Investigações sobre o papel do conselho de administração ganham relevância

no equacionamento endógeno entre os proprietários e o agente, bem como no

âmbito exógeno, no relacionamento com os demais interessados. O que os

interessados esperam e como o conselho pode contribuir foram indagações

propostas por Brennan (2006) ao discorrer sobre as atividades do conselho

correlacionadas à performance. O autor mapeou as atividades exercidas pelo

57

conselho de administração e registrou aquelas que se mostraram fundamentais ao

desempenho da corporação, classificando-as em três grupos: delineamento da

estratégia, monitoramento e controle, representação externa — todas prestam apoio

à gestão nos interesses da firma. Com esse extrato, o autor identificou na literatura

19 papéis comumente exercidos pelo conselho que guardam implicações na

performance. Especificamente, no grupo de práticas exógenas, destacou as

seguintes atividades: promoção do prestígio e da reputação da companhia,

participação no relacionamento com organismos externos, assistência à organização

na obtenção de recursos escassos, atuação como embaixador e prestação de

suporte e aconselhamento ao gestor.

Outros estudos avaliaram positivamente a associação entre o relacionamento

do conselho com entidades do ambiente organizacional e a performance das firmas

(BRENNAM, 2006). As atribuições de responsabilidade do conselho de

administração nas companhias são de fundamental importância para o equilíbrio

entre os atores interessados no desempenho sustentável da firma. Asseguram o

funcionamento dos mecanismos internos, produzindo a redução dos custos de

agência (SILVEIRA, 2006).

Relacionar a firma ao ambiente externo é importante (PFEFFER, 1972;

ZAHRA; PEARCE II, 1989; BOYD, 1990; PEARCE II; ZAHRA, 1992; DAILY;

DALTON, 1994a, 1994b; HILLMAN; CANNELLA JR; PAETZOLD, 2000) e a teoria da

dependência de recursos entende que, dentre as atribuições do conselho de

administração, deve-se incluir o papel de se relacionar com o ambiente externo.

Desses estudos empíricos se depreende que quanto mais representativa a

participação de conselheiros outsiders12 e a presença do sistema dual13, com

segregação de funções (CEO/Board Chairperson14), mais intenso é o interlock. Há

relação estreita entre a composição do board e o ambiente externo. Conselhos são

estruturados com a finalidade de cooptar ou parcialmente absorver importantes

instituições externas com as quais as firmas estabelecem relações de

interdependência. O background do conselheiro, o tamanho do conselho, o número

de interlocks e as características dos membros do conselho podem ser importantes

12 Outsiders directors são conselheiros externos e insiders directors, internos. 13 Estrutura dual ou duale: quando há segregação de funções; por exemplo, o presidente do conselho de administração não exerce funções simultâneas no conselho e na diretoria executiva. 14 Board chairperson é a pessoa eleita para presidir o conselho de administração.

58

indicadores do grau de orientação da organização. A seleção de membros-outsiders

com ricos-recursos pode fornecer inestimáveis vínculos com o ambiente.

Essas formulações pressupõem pluralidade na composição dos membros do

board, a partir da reunião de conselheiros com experiência em questões

relacionadas a controle, gestão, estratégia e política. As organizações podem adotar

várias estratégias para reduzir incertezas (BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983) e a

melhor composição do conselho deve estar alinhada com os direcionadores

estratégicos da firma. Os atributos do conselho influenciam a performance da firma

(ZAHRA; PEARCE II, 1989); daí a relevância do conselho face à incerteza e à

dependência ambiental. Por isso a literatura atribui importante papel político a ser

exercido pelo conselho de administração na interação com o ambiente externo

(GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009).

2.1.5.2 Estrutura de propriedade e controle

O alinhamento de interesses entre os acionistas (controladores e

minoritários), o conselho de administração e os gestores se mostra importante fonte

geradora de performance satisfatória. A estrutura de propriedade e controle é um

mecanismo determinante para a performance. Conforme as categorias em que se

enquadram os acionistas controladores, há variações na performance e, por

consequência, no valor da firma (DEMSETZ; LEHN, 1985; SHLEIFER; VISHNY,

1986; CHO, 1998; THOMSEN; PEDERSEN, 2000; BOHREN; ODEGGARD, 2004).

Demsetz e Lehn (1985) avaliaram o relacionamento entre a concentração de

propriedade e a maximização de valor de um conjunto de firmas. Classificaram o

proprietário em duas categorias, familiar ou individual e investidores institucionais,

encontrando grande concentração de propriedade em firmas de origem familiar e de

participação (holdings). Concluíram que as variáveis tamanho da firma, a

instabilidade na taxa de lucro, a regulação da firma, se é ou não instituição financeira

e o tipo de indústria, mostraram-se significativamente relacionadas à variabilidade

da estrutura de propriedade.

Além da categoria na qual o proprietário se enquadra, é influente no valor da

firma a presença desse acionista na gestão (SHLEIFER; VISHNY, 1986). Isso

59

beneficia os minoritários em relação ao custo de agência e permite ações

corporativas.

Analisando a participação de acionistas na gestão, Cho (1998) considerou a

relação entre a estrutura de propriedade e o valor da firma em dois estágios.

Primeiramente, relacionou estrutura de propriedade e investimentos e, após,

investimentos e valor. Concluiu que a estrutura de propriedade é determinante dos

investimentos, e estes, por sua vez, estão relacionados à geração de valor para a

firma com base no mercado. Todavia, ao testar a simultaneidade entre as variáveis,

descobriu que a estrutura de propriedade é função do valor de mercado da firma,

inferindo que o inverso não é verdadeiro, ou seja, a estrutura de propriedade não

afeta o valor da firma.

Thomsen e Pedersen (2000) examinaram o impacto da estrutura de

propriedade na performance de 453 firmas europeias, considerando o grau de

concentração de voto e a identidade dos proprietários. Quanto à identidade, os

autores classificaram os acionistas em cinco categorias: bancos, investidor

institucional, companhias não financeiras, indivíduos/família e governo. Os achados

apontaram para diferenças de relacionamento entre a concentração de voto das

categorias e os indicadores de performance. Destacaram que a identidade dos

acionistas apresenta importantes implicações na performance e na estratégia das

corporações.

Faccio e Lang (2002) analisaram a estrutura de propriedade e controle de

5.232 corporações de 13 países do oeste europeu e classificaram os proprietários

em seis tipos: família, instituições financeiras, governo, corporações não financeiras,

holdings e diversos tipos. Identificaram, como os demais estudos, predominância do

controle familiar, especialmente em firmas não financeiras e de menor porte. Bohren

e Odegaard (2004), ao analisarem as formas de interação e causação entre

governança e performance, distinguiram os investidores em cinco categorias:

governo, indivíduos, instituições financeiras, não financeiras e internacionais. Ao

discorrerem sobre essa relação, entenderam que, devido à jovialidade da teoria da

governança, as inferências de seus estudos podem não ser conclusivas,

principalmente nas análises univariadas. Em razão da falta de clareza sobre a

endogeneidade ou exogeneidade das variáveis, sugeriram ampliar as relações,

considerando, por exemplo, equações simultâneas para qualificar o poder explicativo

entre mecanismos de governança e performance.

60

2.1.6 Estudos de governança corporativa e performance no país

A governança das corporações, constituída por um conjunto de mecanismos

de âmbito interno e externo, conduz as organizações a decisões que interessam aos

investidores e ao mercado. Em um país emergente como o Brasil, onde o sistema de

governo das firmas se mostra bastante complexo, a compreensão dos temas

governança e performance configura uma instigante tarefa para o pesquisador que

busca, nesse território, promover descobertas e desenvolver novas análises capazes

de contribuir com os estudos que vêm sendo realizados na mesma área e nas afins.

No âmbito nacional, estudos que se interessam pelo tema governança e

performance podem ser divididos em três subtemas: estrutura de capital e

propriedade (LEAL; SAITO, 2003; LEAL, 2004; SILVA, 2004; CAMPOS, 2006;

COUTINHO; AMARAL; BERTUCCI, 2006), níveis de governança (LAMEIRA; NESS

JUNIOR; MACEDO-SOARES, 2007; ROGERS; RIBEIRO; SOUSA, 2007; MARCON;

SOUZA, 2007; SILVEIRA; BARROS, 2008) e sistema informacional (MENDES-DA-

SILVA; MAGALHÃES FILHO, 2005; CICOGNA; TONETO JUNIOR; VALLE, 2007;

SOUZA et al., 2008; MENDES-DA-SILVA et al., 2009).

As discussões que preponderam se referem a decisões sobre estrutura de

capital, controle e propriedade das empresas, processo de emissão de títulos e

governança corporativa (LEAL; SAITO, 2003), concentração dos direitos de voto e o

fluxo de caixa dos controladores (LEAL, 2004). Esses estudos advertem sobre a

ocorrência de conflitos por não cumprimento dos contratos com instituições de

crédito; por isso, as operações são mais custosas e menos disponíveis, restringindo

as fontes de financiamento. Sugerem que boas práticas de GC geram menor custo

de capital e maior valor de mercado das firmas.

As firmas listadas na BM&FBovespa se caracterizam por ter significativa

concentração de voto (SILVA, 2004). Mesmo assim, os achados apontaram a

existência de relação significativa entre estrutura de governança e valor de mercado,

alavancagem e política de dividendos das empresas brasileiras. Há efeitos positivos

significativos entre a estrutura de propriedade e o retorno das ações, pois impactam

positivamente nos fluxos de caixa futuros e na valoração da firma (COUTINHO;

AMARAL; BERTUCCI, 2006). Diferentemente, Campos (2006), ao avaliar a estrutura

de propriedade e o desempenho, não encontrou relação significativa, ou seja, o fato

61

de a firma ter maior concentração de voto não importou na obtenção de melhores

performances.

Determinadas decisões, como a adesão a mellhores práticas de governança

e o modo de relacionamento informacional com os atores do mercado, afetam o

desempenho e o valor da firma. No aspecto das melhores práticas, há evidências de

benefícios no desempenho e no aumento de valor (LAMEIRA; NESS JUNIOR;

MACEDO-SOARES, 2007; ROGERS; RIBEIRO; SOUSA, 2007; MARCON; SOUZA,

2007). Quanto à assimetria informacional empresa-mercado, conclui-se que o nível

de disclosure gera mais confiança, tornando o investidor mais seguro, valorizando a

firma perante o mercado e proporcionando mudança na estrutura de financiamento

(MENDES-DA-SILVA; MAGALHÃES FILHO, 2005; CICOGNA; TONETO JUNIOR;

VALLE, 2007; MENDES-DA-SILVA et al., 2009).

Os estudos no Brasil apontam que as pesquisas que unem governança e

performance ainda são incipientes e sugerem maior atenção. As publicações

descritas indicam que há prevalência do atendimento específico à teoria da agência.

Associar as teorias da governança a da dependência de recursos amplia estudos

existentes no país, prestando contribuição às pesquisas existentes e futuras.

2.2 Conexões políticas e o gerenciamento da dependência externa

A literatura sugere que uma das maneiras de contribuir com a performance é

desenvolver estratégias por meio de conexões políticas em face do ambiente

externo. Sob esse prisma, o próximo item apresenta as definições mais

referenciadas do conceito de conexões políticas. A seguir, discute-se a corrente

teórica rent-seeking que, com base em fundamentos da economia, aborda as

relações entre as organizações e o governo. Investigando o interrelacionamento

político das firmas, outros pesquisadores se alinham a esses estudos, mostrando

que firmas mais dependentes de rendas do governo têm conectividade mais intensa.

Daí a importância das discussões sobre estratégias políticas e gerenciamento da

dependência externa, compreendendo os estudos no país. Ao final desta etapa, as

teorias são integradas com a formulação das hipóteses elaboradas.

62

2.2.1 Definições de conexões políticas

As conexões políticas podem desempenhar uma função importante nas

economias maiores e mais importantes do mundo; por isso se tornam um recurso

valioso para muitas firmas (FISMAN, 2001). Como regra geral, a organização está

politicamente conectada quando há ligações políticas por meio dos controladores,

executivos ou membros do board. Faccio (2006, p. 370) estabeleceu que “a

companhia é conectada com um político se um dos maiores acionistas ou o

representante principal é: (a) um membro parlamentar, (b) um ministro chefe de

Estado, ou (c) tenha estreitado relacionamento com o alto escalão”. Claessens,

Feijen e Laeven (2008) investigaram as contribuições às campanhas das firmas ao

concurso de deputado federal filiados e não filiados ao governo. Discorreram que

aquelas que contribuem têm a pretensão de conquistar certos favores políticos, com

foco no retorno por meio de acesso a financiamentos.

Goldman, Rocholl e So (2009) definiram que os membros do board estão

politicamente conectados se, em algum momento do passado, ocuparam uma

posição como senador, membro da Câmara dos Deputados, membro da

administração, ou tenham atuado como diretor de uma organização ligada ao

governo.

Fan, Wong e Zhang (2007), ao analisarem as conexões políticas e os efeitos

na performance das firmas privatizadas na China, entre 1993 e 2001, definiram que

firmas são politicamente conectadas se o CEO é um atual ou ex-funcionário do

governo central, local ou militar. Na visão de Boubakri et al. (2008), as firmas estão

politicamente conectadas se pelo menos um dos membros do board ou de seus

controladores é ou foi um político, entendido como membro do parlamento, ministro

ou pessoa nomeada para qualquer função política. A firma está politicamente

conectada quando tem um controlador com 10% ou mais dos direitos de voto,

diretos ou indiretos, ou se o membro da administração é um parlamentar, ministro ou

chefe de Estado, amigo ou intimamente relacionado com políticos, ou ainda se tiver

exercido alto cargo político (CHANEY; FACCIO; PARSLEY, 2008).

Neste estudo, interessa investigar as ligações políticas firma, por meio dos

administradores, especialmente dos membros do conselho de administração visto

que, além do monitoramento e assessoramento à gestão, podem contribuir com a

63

firma através do estreitamento das relações políticas junto ao ambiente (AGRAWAL;

KNOEBER, 2001; LEUZ; OBERHOLZER-GEE, 2006; BERTRAND et al., 2006;

BOUBAKRI et al., 2008; GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009). Destaca-se que não é

objeto deste estudo avaliar as relações políticas dos acionistas.

Com base nesses conceitos de conexões políticas, o trabalho considerou que

a firma esta conectada se a firma é doadora de campanha; se os administradores

doaram a partido ou a candidato político; ocuparam cargo de confiança em órgãos

ou firmas interligadas ao governo; se os membros são ligados diretamente e/ou

indiretamente a firmas com administradores com antecedentes em política por

interlocking.

2.2.2 Conexões políticas das firmas sob enfoque macroeconômico

A atratividade gerada pelo Estado pode ser explicada pelo poder de atribuir

direitos de propriedade e definir políticas públicas. A concessão desses direitos

recebeu a atenção dos economistas a partir do seminal estudo de Tullock (1967).

Esse autor foi proeminente nas discussões e investigações sobre a teoria rent-

seeking15, destacando dois fatores que contribuíram para impulsionar essa

perspectiva: (a) a desconsideração, por parte dos economistas, com os custos do

bem-estar gerados pelos monopólios e tarifas e (b) a preocupação do Ministério da

Justiça americana com os monopólios. Os economistas clássicos entendiam que as

perdas decorrentes dos monopólios, tarifação e limitação quantitativa de

importações, embora fossem restrições anticompetitivas, não eram suficientemente

relevantes para merecer atenção, a despeito de o Ministério da Justiça americana

promover vários ataques a esse sistema. Nesse estudo, o autor se preocupou em

apresentar formulação comprobatória dos custos gerados na disputa por direitos de

propriedade concedidos pelo Estado. Concluiu que há uma relação direta entre os

gastos realizados pelo agente, para obter certos benefícios, e a probabilidade de

obtenção do direito. Assim, os investimentos realizados na disputa por esses

15 Rent seeking is the expenditure of scarce resources to capture an artificially created transfer. O autor considera dois tipos de rendas: a natural, determinada pelo mercado, e a artificial, decorrente de ações do governo.

64

recursos são justificados em função da relevância dos benefícios almejados com

rent-seeking.

Posteriormente, Krueger (1974), Tollison (1982), Tullock (1988), Katz e Smith

(1988) aprofundaram as investigações sobre as relações entre os interesses das

organizações e o governo sob a perspectiva da rent-seeking. Derivada da economia,

essa “busca por renda” é entendida quando um indivíduo, uma firma, indústria ou

demais interessados visam obter, garantir que lhe sejam assegurados ou preservar

recursos especiais que se encontram sob domínio de poucos competidores, por

meio de manipulação do ambiente econômico e/ou político. Esses recursos

fornecidos pelo governo se tornam atrativos para um mercado que disputa parte

dessas rendas. Por outro lado, Krueger (1974) destaca que as restrições

governamentais impostas ao mercado, embora legais, são perversas, pois geram

suborno, corrupção, contrabando, mercado paralelo e altos custos sociais. Enfatiza

que um mercado livre de restrições, como licenças prévias e tarifação nas

importações, seria compensado com a ampliação do bem-estar-social e o valor das

rendas disponíveis, afastando, por sua vez, o processo de rent-seeking. A obtenção

de proteção por meio de tarifas, o fornecimento de subsídios, a constituição e

manutenção de monopólio, a fixação de quotas e a outorga de licenças para

importação, bem como os benefícios tributários à exportação, são vistos como

restrições aos direitos de propriedade.

Essa teoria investiga como os players do mercado competem para obter

transferências e proteção de rendas do meio institucional (TOLLISON, 1982). Tullock

(1988) pondera que ações políticas beneficiam certas indústrias em detrimento de

outras, que visam à dissipação por meio do processo de rent-seeking. Os agentes

econômicos, ao pretenderem determinada posição, desenvolvem relacionamento

com instituições políticas influentes e, em contrapartida, conferem garantia de apoio,

por meio de recursos, prestígio e retorno aos representantes políticos, traduzido em

votos. E é o que Katz e Smith (1988) sugerem ao destacarem que há uma relação

inversa entre uma política mais liberal e a intensidade de rent-seeking. A atividade

estatal tem a prerrogativa de atribuir direitos de propriedade aos agentes

econômicos. Considerando o governo como um fornecedor de rendas, um mercado

mais amplo e com menor participação de competidores permite a oferta de preços

mais favoráveis e melhor remuneração. Firmas, grupos de firmas ou indústrias mais

65

dependentes de políticas e rendas públicas tendem a desenvolver maior

aproximação com os governos e seus representantes políticos.

Em suma, o modelo rent-seeking, como visão macroeconômica, visa à

proteção dos interesses, seja evitando a expropriação de rendas, impedindo que se

compartilhem essas rendas com novos entrantes ou obtendo proventos do mercado

de produção (CHAKRABORTY; DABLA-NORRIS, 2006). Para isso, a preservação

do monopólio das rendas é dispendiosa, pois acirra a rivalidade das firmas que, por

meio de lobby e proteções legais, defendem posição ou se dirigem à aquisição de

parcela dessas fontes (MANTELL, 2005).

2.2.3 Conexões políticas das firmas sob enfoque da gestão

As contribuições de campanha política exercem importante função aos

interesses das firmas e do governo. O interrelacionamento entre os poderes

econômico e político foi objeto de pesquisa empreendida por Pittman (1977), que

avaliou as contribuições à campanhas políticas e a reciprocidade das influências das

firmas. Destacou que indivíduos e firmas agem de acordo com seus interesses na

tentativa de se tornarem influentes por meio de contribuições políticas.

As eleições são concorridas e exigem uma quantidade significativa de

recursos. Em razão disso, atores como firmas, governos, candidatados econômicos

estabelecem vínculos de relacionamentos que envolve mútuo interesse. Snyder Jr

(1990) avaliou as contribuições a campanha política com o enfoque de investimento.

Com base em vários fatores, tratou esses recursos como ativos, que dado o

candidato, os retornos em relação ao investimento sofrem variabilidade. Encontrou

evidências de que os contribuintes à campanha avaliam a probabilidade de êxito do

candidato, e gerenciam a destinação desses recursos.

Com outro enfoque, Grossman e Helpman (1996) analisaram determinantes

da contribuição a campanha. Se grupos que contribuem estão interessados na

questão eleitoral ou no poder de influência a ser estabelecido/fortalecido com a

vitória do candidato beneficiado. Concluiu que há muitos modelos e formas de

organização de grupos de interesse, e que a campanha eleitoral é um dos motivos

de estreitamento político e não a regra. Existem vários motivos. Um dos quais, é que

66

as contribuições são fornecidas por interesse de grupos, e que candidatos oferecem

favores políticos em troca para atrair essas contribuições (COATE, 2004).

Firmas dependentes desses recursos, sejam diretos ou indiretos, estreitam

relacionamentos de forma mais intensa por meio de laços políticos. Como exemplo,

Mahon, Murray Jr e Edwin (1981) discutiram as relações externas das firmas que

atuam em ambiente de regulação como forma de melhorar a adaptabilidade e

ampliar o poder de influência política. Os laços das firmas com o ambiente político

na busca de rendas alternativas são associados a gastos com contribuições

políticas, promessa de geração de empregos, beneficiando a firma e a indústria,

pagamentos diretos e indiretos, assessoramento financeiro ou de informações

(APPELBAUM; KATZ, 1987).

A participação de conselheiros outsiders com vínculos políticos passou a

receber importância na literatura com os estudos de Yoffie (1988), Keim e Baysinger

(1988), Mizruchi e Stearns (1988). Yoffie (1988) e Keim e Baysinger (1988) trataram

da representação política congressual das firmas, destacando a essencialidade das

ações e alianças destas com o governo.

Avaliando as atividades políticas dos negócios entre firma e governo,

Mizruchi e Stearns (1988) relacionaram a representatividade de membros do

conselho com afiliações institucionais externas provedoras de recursos. O estudo

longitudinal se baseou em 22 corporações de grande porte e analisou a presença de

representantes em 27 exercícios sociais. Utilizando o sistema de regressão, os

autores listaram as seguintes variáveis como independentes: tamanho, solvência,

rentabilidade, endividamento de longo prazo, demanda por solvência e demanda por

capital. Concluíram que o vínculo de representatividade dos membros do conselho

em instituições foi bem associado ao declínio da insolvência e à lucratividade, ou

seja, nesse estágio as firmas ampliaram o poder de representação externa e, com

isso, a demanda por novos capitais gerou redução nos custos financeiros. Ao final, o

estudo destacou que o interlocking do conselho tem sido estudado como um meio

de a empresa cooptar fontes de um ambiente incerto.

O estreitamento relacional entre as instituições e os representantes do

congresso americano recebeu atenção no trabalho de Roberts (1990). O autor

investigou as relações entre as instituições e os comitês de representação política

congressual, inferindo que a distribuição geográfica dos recursos e benefícios a elas

estava associada aos antigos relacionamentos políticos. Partindo do pressuposto

67

que o mercado é bem informado, tomou por base as volatilidades do preço das

ações para, num estudo de evento, analisar se os relacionamentos com

representantes dos comitês congressuais estavam associados à distribuição de

benefícios federais. Ao confirmar os pressupostos, concluiu que a alta

competitividade na indústria justifica evidências empíricas de apoio à tese de que os

investidores alocam recursos substanciais para adquirir e provisionar informações

que lhes são úteis.

As conexões entre as instituições e a política econômica foram investigadas

por Hillman e Keim (1995). Os autores desenvolveram estudo, combinando

conceitos da análise institucional da moderna economia política ao comportamento

organizacional. Propuseram analisar a interface entre os negócios e o governo para

entender como os países desenvolvem as políticas econômicas, suas implicações, e

como as firmas podem representar seus interesses nesses processos. No campo

político, os autores descreveram o funcionamento de laços criados com eleitores,

por doações, com troca de benefícios, tráfego de informações, reciprocidades, lobby

e outros interesses.

A rigor, essas trocas de interesses geram benefícios mútuos, cuja dimensão

de recursos envolvidos outorga determinadas preferências às firmas ou grupos de

interesses. A intensidade do estreitamento político empreendido desenvolve certo

grau de comprometimento entre os interessados, seja do político ou do partido, com

o retorno esperado dos seekers16 por meio de favorecimento. Os beneficiários

passam a deter um dado valor que se traduz em informação, influência, proteção,

recursos financeiros, rendas governamentais, favorecimento político, entre outros.

Por exemplo, o conselheiro com experiência política pode contribuir para a abertura

de mercados estrangeiros protegidos, atuando na representação dos interesses de

certas firmas reguladas junto a agências de regulação (AGRAVAL; KNOEBER,

2001).

Os trabalhos de Fisman (2001) e Johnson e Mitton (2003) investigaram as

estratégias políticas das corporações asiáticas. Os estudos, nesse contexto,

demonstram a influência e o intervencionismo político intenso do governo sobre o

mercado, cujas ações beneficiam determinadas corporações.

16 Seekers são representantes da firma que estabelecem vínculo político com o governo.

68

Fisman (2001) demonstrada a vulnerabilidade e a dependência das

organizações frente às políticas governamentais. O autor investigou os laços

políticos de firmas de 25 grupos da Indonésia17, pós-crise asiática ― portanto, por

estudo de eventos ―, e discutiu a interferência, estrutura e centralidade do governo

Suharto18 e os efeitos na performance. Dentre os achados, concluiu que, devido à

intensa interferência política na Indonésia, notícias negativas relacionadas à saúde

do ex-presidente Suharto produziram efeitos negativos no valor das firmas

conectadas ao governo, em relação às demais, não conectadas. Essas conexões

foram investigadas, tomando-se por base os maiores acionistas, membros do

conselho e agentes.

Avaliando os efeitos da crise asiática na Malásia, Johnson e Mitton (2003)

utilizaram dados secundários contendo ligações políticas dos maiores acionistas e

os principais executivos com o primeiro Ministro Mahathir19 e com o deputado

oposicionista Anwar20. A amostra foi de 424 firmas listadas na bolsa de valores do

país, Kuala Lumpur Stock Exchange (KLSE), com dados do período de julho de

1997 a agosto de 1998. Descobriram que, com a crise, firmas conectadas perderam

subsídios importantes e reduziram valor. Em algumas delas, cujo controle societário

foi estabelecido pelo governo, resultados se mostraram restaurados em relação às

firmas não ligadas politicamente, mas com acesso ao financiamento global. A

interferência política do governo sobre as instituições financeiras possibilitou

direcionar recursos à determinadas firmas. Em termos de alavancagem, firmas com

laços políticos apresentaram maior variação, o que demonstrou maior acesso a

capitais domésticos.

Em resumo, esses estudos apontam que firmas mais dependentes de

decisões e rendas do governo tendem a ter conexões políticas mais intensas

(HILLMAN; KEIM, 1995; FISMAN, 2001) e possuem maior número de membros no

conselho de administração com background político (AGRAWAL; KNOEBER, 2001).

Firmas com ligações dessa natureza podem obter certos favorecimentos em

17 Leuz e Oberholzer-Gee (2006) apontam que na Indonésia o proprietário elege o diretor-presidente, que corresponde ao CEO, e o diretor-presidente escolhe e dirige os membros do conselho. 18 Hadji Mohamed Suharto (junho1921-janeiro 2008) foi general e presidente da Indonésia entre 1967 e 1998. 19 Mahathir Bin Mohamad foi primeiro-ministro da Malásia durante o período de 16/07/1981 a 31/10/2003. 20 O deputado Anwar Bin Ibrahim foi primeiro-ministro da Malásia de 01/12/1993 a 02/09/1998. Em 1999, em primeiro grau, foi condenado a seis anos de prisão por corrupção. Em 2000, essa decisão foi revertida no Tribunal Federal.

69

períodos de crise (JOHNSON; MITTON, 2003). Conexões políticas são valiosas para

as empresas em países com fraco sistema de proteção legal e elevado nível de

corrupção (GOLDMAN; ROCHOLL; SO, 2009). Entretanto, podem gerar efeitos

reversos no valor das firmas, caso ocorram eventos negativos originados do

ambiente político (FISMAN, 2001); depreende-se que as estratégias políticas são

importantes, porém estão sujeitas a determinados riscos, correspondentes a

intensidade do relacionamento com o ambiente externo que a firma pretende

estabelecer.

2.2.3.1 Estratégias políticas e o gerenciamento da dependência externa

A literatura que embasa este estudo revela a importância das ligações da

firma ao ambiente político. Conexões desse tipo são praticadas por empresas que,

na dependência por recursos, procuram estreitar vínculos políticos, desenvolvendo

laços em prol de seus interesses e protegendo-se de novos entrantes no meio

político em coalizão.

Na seminal obra de Pfeffer e Salancik (2003), originalmente publicada em

1978, os autores discutem as características estruturais do ambiente organizacional

e o relacionamento social com os atores (Figura 3). Nessa proposta, oferecem três

dimensões do ambiente: concentração, munificência e interconectividade. A primeira

representa o grau em que o poder e a autoridade estão concentrados ou dispersos

perante o ambiente; a segunda, a munificência ambiental sob o âmbito da

disponibilidade ou escassez de recursos críticos, e a última, o número e os padrões

de ligações ou conexões entre organizações.

Os autores apontam que essas características é que determinam o

relacionamento social entre os atores, ou seja, o nível de conflito e interdependência

presentes no sistema social. Quanto menor a intensidade de concentração e

munificência ambiental, mais acirrados os conflitos sociais e a interdependência,

havendo maior interconectividade. Tudo isso converge para a intensidade da

incerteza ambiental. Portanto, é coerente deduzir que a incerteza e a instabilidade

no ambiente requerem flexibilidade das organizações em suas estratégias políticas.

70

Características

Estruturais

do Ambiente

Relacionamento

social entre

atores

Resultados

Concentração Munificência

Incerteza

Interconectividade

Conflito Interdependência

_ _

+

+

+

_

+

Figura 3 – Relacionamentos entre as dimensões do ambiente organizacional Fonte: Pfeffer e Salancik (2003)

Nesse caminho, Schuler (1996) examinou estratégias políticas de firmas com

fins de proteção internacional da indústria do aço nos Estados Unidos,

considerando-as como uma ferramenta de competitividade. Seus resultados

mostraram que as maiores empresas do setor têm estratégias políticas direcionadas

ao protecionismo comercial, a capturar certos benefícios, a reduzir custos da

atividade e evitar importação desses produtos.

Nessa relação firma-ambiente, o conselho exerce um papel político

fundamental. Johnson, Daily e Ellstrand (1996) dedicaram parte de seu trabalho para

avaliar atividades realizadas nos conselhos. Embora seus membros tenham a

função de assessorar e aconselhar os agentes, a pesquisa apresentada por Brennan

(2006) indica que eles têm incorporado outras atividades com perspectivas

interessantes, além das funções vinculadas a estratégia, monitoramento e controle.

O autor enfatizou a importância do auxílio à organização na obtenção de recursos

escassos, da atuação como representante perante as instituições, do apoio e

conselhos aos agentes e do estabelecimento de relações com o ambiente externo.

Nas relações interorganizacionais, a literatura tem apresentado várias formas

de se estreitar laços e de reduzir a interdependência com o ambiente. O

compartilhamento de conselhos entre firmas é um exemplo clássico de aplicação da

teoria da dependência de recursos para os conselheiros. Essas ligações

estabelecidas com o ambiente são um meio de representação e ação política

71

(SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981) e facilitam o acesso a recursos de

instituições financeiras (JOHNSON; DAILY; ELLSTRAND, 1996). Há evidências que

esse vínculo é capaz de extrair rendas, mesmo quando os conselheiros não estão

diretamente no poder, e até mesmo contribuir na proteção da firma frente a

competidores (BOUBAKRI et al., 2008).

As relações sociais externas estabelecidas por conselheiros contribuem

positivamente no fluxo de informações do ambiente à firma; daí a contribuição

prestada por esses membros às atividades exercidas pelos gestores (executivos), o

que proporciona benefícios ao desempenho (WESTPHAL, 1999; HILLMAN;

ZARDKOOHI; BIERMAN, 1999; SCHULER; REHBEIN; CRAMER, 2002). Westphal

(1999), em pesquisa que buscou verificar se as relações sociais do conselho são

significativas na contribuição à performance, detectou importantes implicações. A

primeira descoberta foi a de que os laços contribuem para a manutenção do

monitoramento, ou seja, colaboram no aumento de vínculo interno entre o conselho

e o agente. Tais elos realçam a necessidade da participação de membros externos

no conselho e ampliam sua composição com conselheiros nessa função relacional.

O autor constatou que a colaboração entre o agente e o conselho é

independentemente e positivamente relacionada à performance subsequente da

firma. Ele recomenda que novas pesquisas examinem as interações entre o

conselho e o agente, expandindo a cooperação interna e as relações

interorganizacionais.

Hillman, Zardkoohi e Bierman (1999) e Schuler, Rehbein e Cramer (2002)

avaliaram os benefícios das relações políticas das firmas, indicando que estudos

apontam que ligações com o governo afetam positivamente o valor da organização.

As relações com o ambiente externo se direcionam para a redução na assimetria

informacional e o desenvolvimento de um sentido colaborativo e participativo entre o

conselho e os gestores, ao mesmo tempo em que favorecem o processo de tomada

de decisão.

Essas ações reduzem a incerteza perante o ambiente externo, contribuindo

para decisões mais acertadas. A priori, todos os benefícios do interlocking e das

relações que a firma estabelece com o ambiente externo influenciam seus

resultados (HILLMAN; ZARDKOOHI; BIERMAN, 1999). Com base nessa

constatação, os autores advertiram que os vínculos políticos da organização são

72

importantes, porém, podem despender considerável quantia de recursos e afetar

negativamente os resultados.

Hillman (1999) abordou as relações interorganizacionais, ligando a firma ao

governo com mediação do agente ou do conselho. O autor ofereceu interessante

acréscimo aos estudos acerca das conexões políticas das firmas. Nesse trabalho,

discorreu sobre duas perspectivas políticas, a transacional e a relacional, nos níveis

de participação individual e coletiva, e três tipos de estratégias políticas genéricas:

taxonomia informacional, incentivo financeiro e estabelecimento de circunscrição

eleitoral. Julgou relevante aliar as políticas da firma às políticas governamentais e

destacou que em muitos setores a dependência por políticas governamentais é mais

elevada, enquanto em outros há maior regulação e barreiras legais impostas. Daí

infere-se que é imprescindível que a firma desenvolva certos recursos e

capacidades visando à redução da dependência externa, a partir da percepção de

que fazer uso das relações políticas é um meio de obter e preservar valor.

Hillman e Hitt (1999) destacaram a importância da tomada de decisão política

das firmas em ambiente competitivo, traduzida em ações, tendo em vista a incerteza

do governo e das políticas que daí se originam. Esse processo deve levar em conta

os objetivos das corporações, considerando as relações entre firma-ambiente e

firma- governo em suas políticas públicas e econômicas. Com suporte na literatura,

os autores propuseram um modelo de formulação estratégica política que representa

a sequência na tomada de decisão em três dimensões: a) a relacionada ao tipo de

estratégia política; b) ao nível de participação; e c) circunstanciais.

A primeira considera duas categorias de ação, a transacional e a relacional.

Na transacional a firma formula estratégias por decorrência de determinada política

pública de seu interesse. A relacional é precedida de estratégias políticas de longo

prazo ao invés de ações reativas pontuais. A segunda abordagem, quanto ao nível

de participação, sustenta que o interesse pode ser individual ou em grupo. A ação

política individual, seja por pessoa(s) ou firma(s), diz respeito, por exemplo, à prática

de lobby influenciando tomada de decisões políticas. A coletiva se refere a ações em

grupo por meio de associações ou outras agremiações que visem ao interesse

comum. A terceira dimensão, na qual se incluem estratégias e táticas específicas ou

genéricas que podem ser executadas no âmbito transacional ou relacional,

individualmente ou coletivamente, está associada a ações de acordo com as

73

circunstâncias, sendo as estratégias sempre traçadas a partir de determinadas

táticas.

Esse estudo de Hillman e Hitt (1999) sugeriu grupos de estratégias políticas,

dirigidas a tomadores de decisão e órgãos governamentais e moldadas por táticas,

que podem ser combinadas entre si: a) estratégia informacional (visa a

esclarecimentos via relatórios, depoimentos, comissões, pesquisas técnicas, lobby);

b) estratégia de incentivo financeiro (exerce pressão por meio de contribuições à

políticos ou partidos, financiamento de viagens e gastos pessoais, patrocínio para

repercussão de debates sobre questões que garantam visibilidade, contratação de

serviços de pessoas com experiência política); c) estratégia de mobilização social

(por intermédio de líderes de empregados, fornecedores, consumidores) que prevê

apoio a causas públicas, desenvolvimento de relações públicas, contatos com a

mídia, programas de educação política.

Sob ponto de vista orgânico da firma, a partir da perspectiva teórica da

dependência de recursos, a fonte crítica da interdependência e incerteza externa é

governamental, e o ambiente muitas vezes é determinante da composição do

conselho de administração (HILLMAN; CANNELA JR.; PAETZOLD, 2000; HIILMAN,

2005).

Com referência ao que vem sendo investigado por pesquisadores que se

debruçam sobre os relacionamentos políticos das firmas, o quadro 2 apresenta

alguns estudos empíricos que buscaram capturar os efeitos de estratégias políticas

— envolvendo membros do conselho de administração e/ou o CEO — na

performance das firmas. Esses estudos demonstram que estratégias políticas são

concebidas com o objetivo de minimizar as influências do ambiente político e

econômico sobre o desempenho. Como ação política, as empresas estabelecem

elos mediados por conselheiros e CEOs com background em política. As atividades

pontuais dos intervenientes políticos não se mostram observáveis. Por isso, os

estudos empíricos relacionados no quadro 2 estabelecem proxies para aproximar

essas ligações. Em relação aos estudos até aqui discutidos, observam-se novas

abordagens com diferentes variáveis de mensuração e de contextos,

compreendendo firmas americanas, francesas e da Ásia, como as da China,

Indonésia e Malásia.

Em abordagem mais ampla, Faccio (2006) analisou 20.202 firmas de 47

países e relatou o processo de tomada de decisão e o funcionamento do conselho,

74

encontrando significativa conexão em 35 dos 47 países, em 541 firmas da amostra

(8%). Nos países com regulação mais rigorosa, os laços não se mostraram

significantes, enquanto nos países com normatização menos rígida, ao contrário, os

laços são maiores. Países com frequência mais elevada em termos de corrupção,

com maior restrição e barreiras a investimentos externos referiram maior conexão.

Destacou que empresas maiores, no mundo todo, apresentam maior conectividade.

A pesquisa considerou os dados do Brasil, analisando 167 firmas que, pelos critérios

estabelecidos, não evidenciaram conexões políticas.

Entretanto, estudos mais específicos ao contexto do país, encontraram

evidências no relacionamento político e benefícios (SAMUELS, 2001a, 2001b,

2001c; SILVA; GRAMINHO, 2005; BANDEIRA-DE-MELLO; MARCON, 2005;

RAMALHO, 2007; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008). Isso demonstra que,

num país emergente como o Brasil, o tema pode ser investigado com base em

outros critérios de investigação.

O quadro 2 mostra estudos sobre conexões políticas que avaliaram os efeitos

na performance. Indica o autor, ano, as variáveis de mensuração, a amostra dos

estudos e o resumo dos principais resultados.

Demonstra que as firmas se ligam ao ambiente político por vários motivos.

Firmas bem relacionada com o poder central conquista acesso preferencial a

recursos financeiros, com benefício no custo das operações. O endividamento é um

fator importante de conectividade, porque mais alavancadas e com baixa

performance buscam estreitar laços com o governo. Os laços políticos estão mais

bem relacionados a fragilidade institucional e a baixa proteção legal. Os gestores

(CEOs) são atores importantes nessas relações. Firmas com maior presença de

executivos políticos enseja a composição do board com membros políticos.

Investimentos em plantas industriais novas estão relaionadas a apoio eleitoral.

75

AUTOR/ANO

VARIÁVEIS

AMOSTRA

RESULTADOS

Leuz e Oberholzer- Gee (2006)

- ROA - Alavancagem financeira - Necessidade de capital - Taxa de crescimento na receita de vendas - EBITDA

- 22 firmas de uma amostra de 130 firmas de 7 indústrias da Indonésia - Análise de regressão

- Conexões políticas no país, por acesso preferencial ao crédito, podem reduzir as operações e os benefícios do financiamento global - Firmas com vínculos políticos são avessas a transparência - Firmas mais conectadas interferem nas instituições para restringir acessos alternativos às competidoras.

Bertrand et al. (2006)

- Salários/ativo total - Nível de emprego local - ROA - Giro do ativo

- 700 firmas francesas, ¾ indústrias e ¼ dos setores financeiro, seguro e imobiliário - Período de 1987 a 2002 - Análise de regressão

- Ligações políticas entre CEOs e os políticos pode ser um fator importante para as políticas corporativas - Em períodos antecedentes às eleições há geração de empregos e aumento de plantas em firmas com laços - O ROA queda em firmas com maior participação salarial em relação aos ativos; pode estar motivado por erros de governança.

Fan, Wong e Zhang (2007)

- Retorno operacional sobre vendas (ROS) - Taxa de crescimento na receita de vendas - Market-to-book

- 790 IPOs das firmas listadas em Shanghai e Shenzhen, na China, no período de 1993 a 2001

- Firmas mais conectadas por meio de CEOs têm presença mais intensiva de conselheiros políticos

- Foram encontrados baixos desempenhos nessas firmas em relação às sem conexão

- Os direitos de propriedade são determinantes da composição do board e dos CEOs.

Boubakri et al. (2008)

- Membros do board e CEOs políticos e ex-politicos (dummy)

- 245 firmas recentemente privatizadas sediadas em 27 países em desenvolvimento e 14 desenvolvidos - Período de 1980 a 2002

- Foram encontradas conexões políticas em 87 firmas da amostra

- Ligações políticas de firmas recém-privatizadas são mundialmente comuns

- Empresas alavancadas, reguladas e localizadas em grandes cidades têm mais probabilidade de serem conectadas

- As firmas conectadas têm baixa performance em relação às não conectadas.

Li et al. (2008)

- ROA - ROE

- 3.258 empresas privadas chinesas - Ano de 2002

- Conexões políticas têm efeitos positivos nas organizações. - Em ambientes regionais

com instituições e legislação

76

AUTOR/ANO

VARIÁVEIS

AMOSTRA

RESULTADOS

mais fracas, como, por exemplo, baixa proteção legal, os laços políticos estão mais bem relacionados a melhor desempenho - Dentre os efeitos dessas relações, encontram-se favorecimento a créditos bancários e acesso a instituições estatais.

Goldman, Rocholl e So (2009)

- Valor de mercado - Receita de vendas - Ativo - Preço/lucro por ação

- 500 companhias americanas listadas na SEC no período de 1996 a 2000

- Firmas com conselheiros com vínculo ao partido republicano, pós-eleições, têm mais variação positiva no valor do que as firmas ligadas ao partido democrata - Somente as grandes

empresas têm melhores efeitos no valor com o anúncio de nomeação de conselheiro político após as eleições - Doações de campanha não

resultaram em retornos anormais pós-eleições

Quadro 2 - Estudos sobre conexões políticas das firmas: implicações na performance Fonte: Elaborado pelo autor

Os estudos citados demonstram que conexões políticas das firmas são

importantes fontes de geração da performance. Estudos empíricos vêm merecendo

a atenção de pesquisadores no sentido de analisar a natureza desses laços e os

efeitos no valor.

2.2.4 Conexões políticas das firmas no Brasil

No Brasil, estudos que se dedicam às relações firma-governo ainda são

recentes. Dentre os que abordaram as relações políticas entre firma-governo no país

se destacam os de Samuels (2001a, 2001b, 2001c), Silva e Graminho (2005),

Bandeira-de-Mello e Marcon (2005), Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007),

Ramalho (2007) e Claessens, Feijen e Laeven (2008).

77

Os trabalhos de Samuels (2001a, 2001b, 2001c) exploraram a importância do

financiamento de campanha nas novas democracias, como no Brasil, e os

interesses relacionais e transacionais entre as firmas e os políticos. Em exame dos

dados das eleições de 1994 e 1998 no Brasil, o autor concluiu que partes

significativas dos recursos de campanha provinham das organizações (SAMUELS,

2001b). Contribuições de campanha estão mais bem associadas aos interesses dos

doadores. Isso demonstra que há relação direta entre os interesses das corporações

e a potencialidade que os cargos políticos comportam. Os recursos dos contribuintes

são escassos e, em razão dessas limitações, a competição interpartidos e

intrapartidos para o financiamento de campanha é mais acirrada (SAMUELS,

2001c).

O pesquisador enfatiza que, ao realizar investimentos, as empresas

alimentam a expectativa de obter certos resultados, representados por devolução de

favores, prestação de serviços, contratos, informações e outras vantagens,

evidenciando-se a incidência de interesses recíprocos entre as firmas e os políticos.

Os atores políticos conhecem as necessidades das firmas por rendas e informações

e, com isso, transacionam com objetivo de se legitimar e fazem uso de mecanismos

que reforçam sua credibilidade para conquistar reputação, repetição ou sanção. A

reputação política pode ser reforçada conforme a contribuição de campanha obtida,

ou seja, o poder de captação do político influencia diretamente no seu prestígio

perante o grupo político e a sociedade (SAMUELS, 2001c). Assim, ele se tornará

mais influente, especialmente num país emergente e com campanhas custosas

como no Brasil, adquirindo condições para dar o retorno esperado às firmas e a

demais colaboradores de campanha.

Como se nota, as firmas não despendem recursos sem certa expectativa de

retorno. O investimento da empresa para eleger ou reeleger o político ou, até

mesmo, contribuir com o partido é pautado nos incentivos potenciais que o

beneficiário tem para influenciar a distribuição de recursos dos serviços do governo

(SAMUELS, 2001c). Nesse sentido, constata-se que, em certa medida, é atribuída

vantagem ao político em pleno exercício de seu mandato, em relação aos novos.

Estudos no certame americano comprovam que é alta a taxa de reeleição

(SAMUELS, 2001a). O autor pressupõe que políticos em exercício desenvolveram

reputação e reconhecimento por ofício do mandato; portanto, possuem privilégios,

78

staff à disposição, oportunidades para fornecer favores e serviços àqueles que o

elegeram e colaboraram financeiramente.

Gastos envolvidos em campanha política no Brasil são os que mais

demandam recursos no mundo (SAMUELS, 2001b, 2001c). Em regra, os fundos de

campanha se originam, de modo preponderante, das corporações; daí investigar

essas relações firma-governo se torna importante, ainda mais num país cuja

democracia é considerada jovem (SAMUELS, 2001b).

As firmas com características de propriedade familiar, as com maior

concentração de capital e com segregação entre propriedade e controle são as que

mais têm contribuído para campanhas políticas e foram positivamente relacionadas

a doações eleitorais – ano de 2002 (SILVA; GRAMINHO, 2007). Sob outro enfoque,

com base nas doações de campanha políticas, Bandeira-de-Mello e Marcon (2005) e

Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007) estudaram as estratégias políticas das

firmas e os efeitos na performance. Bandeira-de-Mello e Marcon (2005) abordaram a

heterogeneidade das firmas em ambiente turbulento, como no Brasil. Partiram do

pressuposto teórico que as firmas que criam vínculo político, a partir de doações de

recursos financeiros à campanha política, têm melhores performances em relação às

demais. Embora não tenham encontrado significância nos resultados, os autores

destacaram que, em relação aos efeitos transientes da indústria, o universo

pesquisado se mostrou mais sensível, mas os dados não foram conclusivos. Sob o

manto da teoria dos stakeholders, Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007)

também não encontraram relações significantes entre as firmas doadoras e a

diferenciação na performance. Recomendaram a continuidade das pesquisas,

afirmando que as investigações nessa área se mostram incipientes no país.

Ramalho (2007) utilizou as doações como proxy para identificar ligações

políticas presidenciais e avaliar o efeito na performance das firmas doadoras, após o

impeachment do presidente Collor em 1992 no Brasil. A autora concluiu que esse

evento não impactou significativamente no preço das ações e nos valores contábeis

das firmas conectadas. Os benefícios gerados pelos laços políticos não foram

pontuais, pois as firmas ligadas tiveram desempenho volatilizado conforme o setor.

Apenas as firmas familiares ligadas ao presidente foram negativamente afetadas,

mas com recuperação no longo prazo, revelando capacidade de reconstruir essas

relações que são de efeitos duradouros.

79

Sob outra perspectiva, Claessens, Feijen e Laeven (2008) estudaram as

conexões políticas das firmas no Brasil e o acesso preferencial a financiamentos.

Usaram como proxy as contribuições de campanha nas eleições de 1998 e 2002 e a

partir disso utilizaram vários indicadores dispostos em painéis. Por meio desse

estudo, preocuparam-se em analisar se as contribuições de campanha das firmas

estão associadas com favores futuros específicos à firma, como, por exemplo, a

obtenção de financiamentos bancários no curto e longo prazo. Encontraram

evidências robustas de que altas contribuições à campanha de candidatos a

deputado federal, especialmente os vencedores, estão associadas com alto retorno

das ações no momento do anúncio. As firmas que contribuíram se alavancaram

substancialmente em relação às demais e obtiveram mais acesso às linhas de

financiamento. Com isso, os autores entenderam razoável supor que o custo para a

obtenção desse favor tenha sido compensado, tendo em vista a relação entre a

doação e os benefícios à empresa.

Pode-se inferir que num país emergente como o Brasil, os laços políticos, por

contribuições a campanha política, interferem na performance das firmas

(SAMUELS, 2001b, 2001c; BANDEIRA-DE-MELLO; MARCON; ALBERTON, 2007;

RAMALHO, 2007; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008). Empresas com

determinados vínculos políticos relacionais são mais sensíveis a fatos políticos e

essa relação produz efeitos, positivos e negativos, diretos na performance

(RAMALHO, 2007; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008).

Este estudo se alia a pressupostos teóricos de que há forte dependência das

firmas em relação ao ambiente externo. Nesse sentido, estratégias voluntaristas que

visem estreitar as relações entre firma e governo, por meio de laços formais e

informais, proporcionam melhor desempenho. Pautado nessa premissa, o estudo

empírico aqui apresentado pretende contribuir com as abordagens que investigam

as relações políticas firma-governo, sob as perspectivas teóricas da governança e

dependência de recursos, aliando-se a essa corrente para detectar e analisar os

efeitos desses laços no país.

A doação a campanha política é um dos construtos a serem avaliados por

meio da seguinte hipótese a ser testada (H1):

80

H1: Existe um relacionamento significativo entre as conexões políticas, a

partir de doação a campanha política, pelas firmas, como meio de redução da

dependência externa, e o desempenho da firma.

H1a: Existe um relacionamento significativo entre as conexões políticas, a

partir de doação a campanha política, pelos administradores, como meio de redução

da dependência externa, e o desempenho da firma.

2.3 Integrando o arcabouço teórico

Conforme é demonstrado na Figura 4, a proposta teórica que ampara os

construtos delineados na metodologia analisa a relação firma-ambiente, a partir do

aspecto político, considerando o paradigma positivista.

Como se vê no referencial teórico, a segregação da propriedade e do controle

nas organizações, por um lado, promoveu a expansão das firmas e, por outro, gerou

a necessidade de delegação executiva a agentes contratados para o gerenciamento

organizacional.

Este estudo, a partir da firma como unidade de análise, considera o conselho

de administração como importante elo entre a firma e ambiente. Como um dos

mecanismos internos de governança, o board tem o papel de contribuir com os

problemas de interdependência e incerteza externa. Dessa maneira, as conexões

políticas são uma forma de resolver esses problemas. A união desses campos

teóricos, da TDR e GC, ajuda a explicar os efeitos diretos na performance das

firmas.

Segundo a visão da TDR, o conselho de administração é um veículo para

organização lidar com problemas de interdependência e incerteza ambiental,

mecanismo interno com atividades relacionadas à minimização da dependência

promovendo intercâmbio de recursos com instituições externas (PFEFFER, 1972).

Modificações na sua composição, ampliando a participação de membros outsiders,

revelam estratégias voltadas à aproximação com o ambiente e à redução da

incerteza (PEARCE II; ZAHRA, 1992). É justamente esse um dos aspectos que a

TDR discute, ou seja, a presença de conselheiros externos sinaliza que a firma

81

direciona atenção para o gerenciamento ambiental da organização (DAILY;

DALTON, 1994a, 1994b).

Dessa forma, se conclui que a presença de conselheiros com background

político pressupõe que a firma possui estratégias voltadas à redução da

interdependência e a minimização de incertezas em relação ao ambiente. Acresce-

se a isso o papel dos gestores que, subordinados ao conselho de administração,

também exercem importante função relacional com o ambiente.

Para a teoria da dependência de recursos, a articulação da firma com o

ambiente é uma função direta dos níveis e tipos de dependência que uma

organização possui (HILLMAN; CANNELA JR.; PAETZOLD, 2000). Logo, os laços

estabelecidos pelas firmas expressam o grau de articulação e de dependência em

relação ao ambiente.

Figura 4 - Design da teoria da governança Fonte: Elaborada pelo autor

Em síntese, a abordagem da dependência de recursos se apega à premissa

de que a incerteza ambiental pode ser minimizada com estratégias delineadas pelas

firmas (PFEFFER, 1972; ALDRICH; PFEFFER, 1976; DAILY; DALTON, 1994a,

1994b). Estabelecer interesses mútuos entre firma e governo é uma estratégia

política que promove benefícios (HILLMAN, 1999; HILLMAN; HIT, 1999; HILLMAN;

82

CANNELA JR.; PAETZOLD, 2000; BANDEIRA-DE-MELLO; MARCON, 2005).

Envolvidos com a mesma linha de pesquisa, Hillman, Zardkoohi e Bierman (1999) e

Schuler, Rehbein e Cramer (2002) enfatizam que ligações com o governo geram

valor à firma.

Partindo do pressuposto de que o governo tem recursos atrativos, a firma

desenvolve estratégia política com fins de, também, obter e preservar influências

sobre as políticas públicas (HILLMAN; HITT, 1999). Garantir, conquistar e assegurar

recursos especiais que estão sob o domínio da firma ou de competidores faz parte

do sistema de manipulação do ambiente econômico e político (KRUEGER, 1974;

TOLLISON, 1982; TULLOCK, 1988; FAN; WONG; ZHANG, 2007; BOUBAKRI et al.,

2008).

Mizruchi e Stearns (1988) avaliaram a representatividade de membros do

conselho com afiliações institucionais externas, relacionando-a a performance das

firmas. No caso, o ingresso de representantes de instituições financeiras foi

associado ao declínio da insolvência, à lucratividade e à redução nos custos

financeiros. Membros do conselho podem estar associados a laços e conexões

políticas institucionais que visam cooptar fontes de um ambiente incerto. Hillman,

Zardkoohi e Bierman (1999) e Schuler, Rehbein e Cramer (2002) enfatizaram os

benefícios gerados pelas relações políticas das firmas, apontando que ligações com

o governo afetam positivamente o valor da firma.

Assim, vínculos políticos, mediados pelo conselho, influenciam a performance

e se tornam importantes num ambiente de competição. As ligações por meio do

interlocking são consideradas ações políticas que facilitam o acesso a instituições

financeiras (JOHNSON; DAILY; ELLSTRAND, 1996), desenvolvendo, através das

relações, mecanismos de extração de rendas e contribuições que protegem a firma

dos competidores (FAN; WONG; ZHANG, 2007; BOUBAKRI et al., 2008) e até

mesmo permitem agir politicamente perante as instituições para restringir

oportunidades de recursos às competidoras (LEUZ; OBERHOLZER-GEE, 2006). Os

vínculos podem sinalizar uma maneira de a empresa se recuperar de certas

dificuldades (BOUBAKRI et al., 2008).

O arcabouço teórico aponta para a importância das relações políticas entre a

firma e o poder público (PITTMAN, 1977; MAHON; MURRAY JR; EDWIN, 1981;

YOFFIE, 1988; KEIM; BAYSINGER, 1988). Algumas formas de interrelacionamento

entre os poderes econômico e o político são consideradas essenciais pela literatura,

83

com destaque para contribuições a campanhas políticas, reciprocidade das

influências das firmas, relações externas das firmas que atuam em ambiente de

regulação, adaptabilidade e ampliação do poder de influência política, representação

política congressual e alianças das firmas com o governo.

Importante observar que o alinhamento de interesses entre os acionistas, o

conselho de administração e os gestores é comprovadamente fonte geradora de

performances satisfatórias (DEMSETZ; LEHN, 1985; SHLEIFER; VISHNY, 1986;

CHO, 1998; THOMSEN; PEDERSEN, 2000; BOHREN; ODEGGARD, 2004).

Considerando que o conselho de administração é eleito pelos acionistas, sua

composição indica a atuação política da firma, ou seja, pressupõe que membros

com background político podem sinalizar estratégias políticas em maior ou menor

intensidade. Essas conclusões conduzem à hipótese de que a experiência em

política pode promover desempenho superior. Dessa forma, se formula a hipótese

H2:

H2: Existe um relacionamento significativo entre administradores com

antecedentes em política e a performance da firma.

E várias são as formas possíveis de criar e manter conexões da firma com o

ambiente político. Visando determinados interesses, o estreitamento relacional via

board interlocking é uma das maneiras de os membros do conselho intercambiarem

com ex-políticos que servem a outras companhias e, por meio dessa aproximação

interorganizacional, obterem informações privilegiadas (KOENIG; GOGEL;

SONQUIST, 1979; SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981; BAZERMAN;

SCHOORMAN, 1983; BARRINGER; HARRISON, 2000).

O interlocking ocorre quando um conselheiro tem assento simultaneamente

em dois conselhos, podendo ser direto ou indireto (ZHARA; PERCE II, 1989;

BARRINGER; HARRISON, 2000). Os autores convergem ao definirem que o

compartilhamento direto é quando um ou mais conselheiros de uma firma servem a

outra firma. O indireto ocorre quando dois ou mais membros de conselhos de firmas

distintas se encontram no board de uma terceira firma. Neste estudo importa é

identificar os membros com antecedentes políticos entre os diversos conselhos,

estabelcendo laços intrafirmas e interfirmas.

84

A literatura aponta vários benefícios decorrentes de conexões políticas. Há

evidências de ações empreendidas por membros do conselho de administração com

antecedente político em governo e com laços políticas, cujos benefícios se traduzem

em facilidade e acesso a fontes financeiras, de âmbito informacional, privilégios na

disputa e preservação de recursos, de modo a contribuir nas decisões estratégicas

e, por consequência, no desempenho das firmas (JOHNSON; DAILY; ELLSTRAND,

1996; FACCIO, 2006; CLAESSENS, FEIJEN; LAEVEN, 2008).

Os antecedentes teóricos conduzem a proposição de que firmas com

estratégias políticas relacionais, por meio do interlocking, compartilhando

conhecimento com o ambiente, produzem certos benefícios. Dessa forma, se propõe

a seguinte hipótese H3:

H3: Existe um relacionamento significativo entre o interlocking de membros

políticos do conselho de administração ligados ao ambiente, por laços diretos e

indiretos, e a performance da firma.

Objetivando responder a questão central de pesquisa e testar as hipóteses

anteriormente formuladas, a seguir serão apresentados os procedimentos

metodológicos, compreendendo a tipologia do estudo; a população, fonte e

tratamento dos dados; a definição dos construtos e variáveis; e a especificação do

modelo.

85

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Neste capítulo, primeiramente são apresentadas a caracterização da

pesquisa e como as variáveis foram definidas. Em seguida, a unidade de análise e

os critérios de definição da população, amostra, as fontes e a forma de tratamento

de dados, bem como a especificação do modelo e as técnicas estatísticas

empregadas. Ao final é apresentado o esquema metodológico.

3.1 Tipologia do estudo

Esta pesquisa se caracteriza por um conjunto de relações que explora um

sistema de unidades observadas e aproxima essas variáveis a partir de construtos

teóricos e hipóteses, daí decorrentes (BACHARACH, 1989). De acordo com

Creswell (2007, p. 25), “o pós-positivismo reflete uma filosofia determinista, na qual

as causas provavelmente determinam os efeitos ou os resultados”. Mensurar a

realidade objetiva das firmas sob esse paradigma, embora seja uma posição

reducionista, é uma forma distintiva de ver a realidade, pois através do delineamento

dos construtos e proxies propostas, o estudo pretende investigar certos fatores que

contribuem para as diferenças na performance das organizações. Por esse viés,

interessa ao pesquisador examinar se determinadas variáveis influenciam a

performance das firmas.

Trata-se de uma pesquisa quantitativa que busca construir conjecturas que

precisam ser testadas e validadas (BURREL; MORGAN, 1979; CRESWEL, 2007).

Partindo do método hipotético-dedutivo, investiga-se se e como uma variável

influencia outra, estabelecendo relações entre variáveis (TRIVIÑOS, 1987). Com

isso, desenvolve-se um estudo causal (COOPER; SCHINDLER, 2003; GINSBURG,

2006). Destaca-se que, embora não seja o principal objetivo da pesquisa investigar a

relação de causalidade entre as variáveis, a busca por essas evidências nos

relacionamentos entre determinadas variáveis do fenômeno investigado se reveste

de natureza causal, o que pode contribuir com acréscimos importantes a corrente de

pesquisa que se ocupa desse tipo de relacionamento, firma-governo.

86

Quanto à dimensão do tempo, o estudo é caracterizado por ser longitudinal,

expressando uma série de observações no tempo (HAIR Jr. et al., 2009). Faz uso da

técnica econométrica em painel, caracterizada pelo exame da unidade de análise –

firma - acompanhada ao longo do tempo. No caso em estudo, interessa analisar os

efeitos dos eventos que caracterizem conexão de natureza política da firma,

mediada pelo conselho de administração e executivos, para verificar a influência na

performance.

Trata-se, portanto, de uma pesquisa empírica, fundamentada em dados

secundários, que procura identificar e analisar as relações entre esses fenômenos.

Moldado pelo arcabouço teórico e com as conjecturas formuladas, conforme a

fundamentação teórica, este estudo pretende obter validação científica a partir da

instrumentalização dos procedimentos metodológicos adotados.

3.2 População, fonte e tratamento dos dados

A população é composta pelo conjunto de firmas não financeiras listadas na

BM&FBovespa, no período de 1998 a 2009, representando dados de 12 anos de

observação. A escolha de firmas listadas em bolsa se justifica por compreender

empresas que apresentam maior transparência nos dados e oferecem informações

devidamente auditadas ao mercado, o que confere segurança na credibilidade dos

mesmos. Também se justifica dado os mecanismos externos em que são

submetidas às firmas que aderem a normas estabelecidas pela Comissão de

Valores Mobiliários, reguladas pela legislação da BM&FBovespa. Estão sujeitas ao

monitoramento dos shareholders e stakeholders. Além disso, estão submetidas a

outros mecanismos de controle e moldadas por valores importantes, dentre os quais

transparência das informações (disclosure), prestação responsável de contas

(accountability), senso de justiça e equidade no tratamento aos acionistas (fairness)

e obediência às leis (compliance).

Este conjunto de dados não-experimentais, do período sob análise,

compreendeu dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), da base Economática® e

da BM&FBovespa. De acordo com o propósito da pesquisa, o período de

abrangência se justifica por compreender o segundo ano de mandato do presidente

87

Fernando Henrique Cardoso (1998 a 2002), o primeiro (2003 a 2006) e parte

expressiva do segundo ano do mandato do presidente Luiz Inácio Lula da Silva

(2007 a 2009). O ano de 2010 não foi considerado no estudo em razão dos dados

completos da amostra, ainda, não estarem disponíveis21.

O Quadro 3 expõe as fontes utilizadas para o levantamento de dados da

pesquisa, estabelece os objetivos e os procedimentos empregados na classificação

e captura das informações.

Valendo-se das informações do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) a pesquisa

capturou as doações de campanha das firmas, dos membros da administração a

partidos e a candidatos nas eleições de 1998, 2002 e 2006. O propósito foi o de

obter dados e informações dos candidatos ligados a firma e a administradores,

conselheiros ou executivos, por doação à campanha. O estudo identificou os

donatários relacionados com a firma por: nome, estado, partido político e também

dados sobre o resultado do concurso em relação ao candidato; se vencedor ou

perdedor.

A amostra resultante, que representa o subconjunto da população alvo, foi

extraída pelo método não-probabilístico, porque determinadas firmas foram

excluídas da população, por exemplo: permissionárias ou concessionárias de

serviços públicos22, concordatárias, em recuperação judicial ou extrajudicial, em

processo falimentar e com patrimônio líquido negativo no período em análise. Além

disso, foram consideradas as firmas com um conjunto de dados há pelo menos três

exercícios sociais sucessivos, compreendendo as participantes da BM&FBovespa

durante o período de 199923 a 2009, ativas e inativas.

21 O art. 132 e 133 da Lei 6.404/76, com as alterações da Lei 10.303 de 31/10/2001, estabelecem o prazo para a divulgação das demonstrações contábeis, dos relatórios da administração e dos pareceres – auditores independentes e do conselho fiscal-, e demais documentos pertinentes. Esses informes são divulgados no sistema de divulgação externa nas Informações Anuais (IAN) e Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP). Regulamente as divulgações ocorrem, antes da deliberação assemblear, durante o mês de março e abril, de cada ano. Entretanto, pode haver modificação por: a) aprovação da assembléia com restrições (art. 134 da lei 6.0404/76); b) exigências da CVM (IN n. 388/2001); e c) iniciativa da empresa. 22 O Art. 24 da Lei Eleitoral 9.540/97, diz que: É vedado, a partido e candidato, receber direta ou indiretamente doação em dinheiro ou estimável em dinheiro, inclusive por meio de publicidade de qualquer espécie, procedente de: I - ... II - ... III - concessionário ou permissionário de serviço público; IV - ... 23 A elaboração da base de dados das métricas de desempenho e de controle considerou o período 1998 a 2009. Entretanto, as métricas resultantes levaram em conta os períodos posteriores em cada fase eleitoral. Dessa forma, eleições em 1998 métricas de 1999 a 2002 e assim sucessivamente.

88

FONTES OBJETIVO PROCEDIMENTOS Tribunal Superior Eleitoral (www.tse.gov.br)

Identificar e coletar as doações à campanha política das firmas listadas na BM&FBovespa em 1999 a 2009, em cada período de eleição: 1998, 2002 e 2006.

Input manual da razão social (e/ou short name) da firma; identificação das doadoras; captura do valor doado a partido e o donatário/beneficiário em cada eleição - a presidente, senador, governador, deputado federal e estadual/distrital, se vencedor e/ou perdedor. Quantidade de firmas: 268 por eleição.

As Claras24 http://www.asclaras.org.br

Identificar e coletar as doações dos administra-dores (membros de Conselho de Adminis-tração e dos Executivos) à campanha eleitoral dos períodos sob análise.

Input manual do nome de cada membro dos conselhos de administração e executivos das firmas da amostra. Captura do valor doado a partido e a donatário por tipo de concurso - a presidente, senador, governador, deputado federal e estadual/distrital, se vencedor e/ou perdedor. Quantidade de administradores doadores: 5.248 atores por ano de eleição. Os homônimos foram consistidos por número do CPF.

Infoinvest® http://www.infoinvest.com.br

Identificar e classificar as firmas com administra-dores por tipo de background em política: executivo (administração direta ou indireta) e legislativo.

Baixa dos currículos publicados por empresa e por exercício social. Análise dos currículos dos administradores das firmas no período de 1999 a 2009. Quantidade total de currículos individuais dos administradores analisados 22.467. No período de 1999 a 2002 foram analisados 7.752; no segundo período, 2003 a 2006, 7.893; e no último, 2007 a 2009, 6.812.

Economática®

BM&FBovespa

Identificar as firmas da amostra, analisar o controle de propriedade.

Analisar nos anos das eleições a categoria de propriedade das firmas da amostra: governo, indivíduos/família, instituições financeiras, estrangeiras ou não financeiras.

Identificar e definir as firmas da amostra Apurar as métricas de performance (Q de Tobin; Market-to-book; ROA; ROE; Crescimento de Vendas; RSV) e das variáveis de controle.

Capturar dessa base dados econômicos e financeiros no período de 1999 a 2009. Analisar o comportamento das variáveis, calcular as médias de acordo com os períodos de mandato, verificar o cumprimento das condições estabelecidas para compor a amostra e analisar os outliers (268 firmas).

Quadro 3 - Fontes e procedimentos da pesquisa Fonte: Elaborado pelo autor

Em razão do tamanho da amostra a obtenção de normalidade torna-se um

problema. Todavia, deve-se ter o cuidado para não perder a informação. Por

exemplo, faz parte do estudo um conjunto representativo de métricas dos casos. O

fato de não se obter normalidade em uma variável não importa em afastar o conjunto

de dados da firma. Para minimizar isso, os dados discrepantes foram analisados

segundo importância da avaliação da representatividade da observação na amostra,

24 Às Claras é uma iniciativa da Transparência Brasil que traduz os dados sobre o perfil do financiamento das campanhas eleitorais para uso de cidadãos interessados. No sitio informacional se descrevem e se analisam as informações provenientes das prestações de contas dos candidatos à Justiça Eleitoral. Esta base foi utilizada como apoio, para as eleições de 2002 e 2006, em razão de algumas inconsistências encontradas nos dados do sitio do TSE.

89

verificando o efeito de sua manutenção ou afastamento em relação a média (HAIR

Jr et al.,2009).

Os dados sobre experiência profissional e política de cada conselheiro foram

coletados da base Infoinvest®25. Destaca-se que a organização dos dados foi

estruturada em dois grupos. O primeiro em relação a firma, como por exemplo as

doações à campanha eleitoral. O segundo em relação aos administradores ligados a

firma, identifcando as doações à campanha política; suas experiências em

atividades políticas, seja na administração direta ou indireta em governo, e sua

participação compartilhada em firmas com membros políticos na administração.

3.3 Definição dos construtos e variáveis

Para discorrer sobre as variáveis do modelo, esta subseção foi estruturada de

forma a descrever três grupos de variáveis: 1) dependentes; 2) independentes e 3)

variáveis de controle.

3.3.1 Variáveis dependentes

Visando testar as hipóteses elaboradas seis variáveis dependentes foram

testadas: a) valor da firma pelo Q de Tobin; b) valor de mercado da firma em relação

ao valor escritural medido pelo market-to-book; c) retorno operacional dos ativos

pelo ROAop; d) retorno sobre o capital próprio pelo ROE; e) crescimento de vendas;

e f) retorno sobre vendas medido pelo RSV.

A performance da firma pode ser medida a partir de diversos níveis e bases

conceituais, representando tema recorrente e central para a administração

estratégica (VENKATRAMAN; RAMANUJAM, 1986).

25 O INFOinvest® é uma base de informações privada que disponibiliza para os associados e clientes relatórios de todas as empresas de capital aberto. Utilizada com fonte de dados a base da CVM e da BM&FBovespa.

90

As definições operacionais a serem adotadas estão dispostas no quadro 4.

Neste estudo, a performance é operacionalizada em duas dimensões. A primeira, a

dimensão de mercado, medida por indicadores de valor Q de Tobin e Market-to-

book. A segunda, contábil, de ordem econômica e financeira, compreendendo

indicadores de crescimento de vendas, retorno sobre os ativos (ROAop), retorno

sobre os capitais próprios (ROE) e retorno sobre vendas (RSV).

VARIÁVEL DESCRIÇÃO AUTOR

Q de Tobin ajustado

Definido pelo valor de mercado das ações (ordinárias e preferenciais) mais a dívida contábil pelo valor contábil do ativo total

VENKATRAMAN, RAMANUJAM (1986); CHUNG; PRUIT (1994); CHO (1998); JIANG (2008)

Market-to-book O market-to-book expressa o valor de mercado da firma, com base nas ações, pelo valor do patrimônio líquido escritural

VENKATRAMAN, RAMANUJAM (1986); FAN; WONG; ZHANG (2007); JIANG (2008)

Retorno operacional dos ativos (ROAop)

A rentabilidade dos ativos é determinada pela razão entre o lucro líquido operacional antes do Imposto de Renda, contribuição social sobre o lucro e depreciações, despesas financeiras -(Ebitda) - e o ativo total.

LEUZ; OBERHOLZER-GEE, (2006); BERTRAND ET AL. (2006); LI ET AL. (2008); OKHMATOVSKIY (2010)

Retorno sobre os capitais próprios (ROE)

Descreve a rentabilidade do acionista, determinado pela razão do lucro líquido do exercício e o patrimônio líquido escritural

LI ET AL. (2008); OKHMATOVSKIY (2010)

Crescimento de vendas

Taxa de crescimento de vendas é a razão da receita operacional bruta do ano (t) em relação a do ano (t-1)

FAN; WONG; ZHANG (2007); LEUZ; OBERHOLZER-GEE (2006)

Retorno sobre vendas (RSV)

O retorno sobre vendas é medido pela razão do lucro líquido operacional e a receita operacional líquida

FAN; WONG; ZHANG (2007); JIANG (2008)

Quadro 4 - Variáveis dependentes de performance Fonte: Elaborado pelo autor

Essas variáveis foram usadas em estudos que investigam as ligações

políticas das firmas e os efeitos na performance.

3.3.2 Variáveis independentes

O alinhamento de interesses entre acionistas, membros do conselho de

administração e os executivos é um problema recorrente em governança (JENSEN,

91

1983). Determinados mecanismos de governança contribuem para minimizar os

problemas de conflito de interesses entre os acionistas e a administração. O

alinhamento entre eles pode ser obtido pela combinação dos mecanismos

(REDIKER; SETH, 1995; DENIS; MCCONNELL, 2003). Neste estudo, o conselho de

administração, como mecanismo interno de governança, tem uma importância

central. Como órgão eleito pelos acionistas os temas ligados as principais decisões

da firma são discutidos e conduzidas pelo conselho. Os executivos, subordinados ao

conselho, compõem a administração da companhia com o papel de

representatividade interna e externa. Nesse sentido, na definição nas variáveis de

ligações políticas das firmas, o estudo emprega as seguintes mensurações de

conexões (Quadro 5).

VARIÁVEL DESCRIÇÃO AUTOR

Firma doadora

O valor monetário doado ou serviços financiados declarados pela corporação nos anos de eleições (1998, 2002 e 2006).

Mahon; Murray Jr; Edwin (1981); Appelbaum; Katz (1987); Tullock (1988); Katz; Smith (1988); Claessens; Feijen; Laeven (2008).

Firma com Administrador doador

O valor monetário doado declarado por conselheiro ou executivo nos anos de eleições (1998, 2002 e 2006).

Faccio (2006); Claessens, Feijen e Laeven (2008).

Firma com ex-político na Administração

Com base no background do membro da administração, identificação se é ou foi ex-funcionário do governo ou político e quais as experiências nessas atividades.

Agrawal; Knoeber (2001); Fan; Wong; Zhang (2007); Boubakri et al. (2008); Chaney; Faccio; Parsley (2008).

Firma com interlocking político

Com base na composição dos conselhos de administração, identificação do compartilhamento intrafirmas (diretos) e interfirmas (indiretos) na forma de quantidade de laços estabelecidos.

Schoorman; Bazerman; Atkin (1981); Mizruchi; Stearns (1988); Johnson; Daily; Ellstrand (1996); Hillman; Zardkoohi; Bierman (1999); Schuler, Rehbein; Cramer (2002); Boubakri et al. (2008).

Quadro 5 - Variáveis independentes de conexão política Fonte: Elaborado pelo autor

A firma pode estar conectada por relações políticas de diversas formas. Este

estudo considerou as ligações políticas das firmas por doação à campanha política,

por doações de membros da administração, ou seja, por membros do conselho de

administração e por executivos. Outras formas de laços políticos mediados por

membros do conselho de administração e gestores foram considerados, como os

antecedentes em política e compartilhamento em outras firmas com conselheiros e

executivos com experiência em política. Nesse sentido, o conselho de administração

92

é um importante elo interno e externo, daí a investigação das relações políticas da

firma sob a ótica da dependência de recursos, considerando que práticas

relacionais, ajustadas ao ambiente externo, têm por objetivo proporcionar benefícios

(BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983).

A literatura aponta que firmas que estreitam laços com o governo obtêm

melhores resultados em relação às competidoras sem essas ligações. Com base

nas atividades mapeadas por Brennan (2006), discutidas na fundamentação teórica,

importa identificar a participação política do conselho no relacionamento com

organismos externos.

As formas de mensuração são demonstradas no Quadro 6.

CLASSES DE VARIÁVEIS VARIÁVEIS DE APROXIMAÇÃO E MENSURAÇÃO

Firma doadora a) Variável valor monetário doado; e b) a variável dummy igual a 1 se é ou foi doadora a campanha política e 0 se não; c) a variável dummy igual a 1 se doadora a candidato vencedor e/ou 0 a candidato perdedor.

Firma com Administrador doador

a) Variável valor monetário doado; b) a variável dummy igual a 1 se é ou foi doador a campanha política e 0 se não; e c) a variável dummy igual a 1 se o doador é conselheiro, conselheiro e executivo ou executivo e 0 se não.

Firma com background em política

a) Variável dummy igual a 1 se possui membro da administração com experiência política e 0 se não; b) variável do número de administradores com experiência em política; c) variável número de habilidades dos administradores em política; d) variáveis de interações entre os administradores com experiência em política; e e) dummy igual a 1 se possui membro da administração com experiência política e 0 se não.

Firma com interlocking político

a) variável número firmas com a presença de administradores com experiência política que compartilham em conselhos de outras firmas com políticos (diretos); b) variável dummy igual a 1 se possui membro da administração com experiência política compartilhada interfirmas e 0 se não; c) variável número de administradores com experiência política que compartilham no conselho da firma (diretos); d) e o número de relações entre membros políticos da firma com os de outros conselhos (indireta).

Quadro 6 - Variáveis de aproximação e mensuração de conexão política Fonte: Elaborado pelo autor

Para identificar as formas de conexões delineadas, o estudo se baseia nas

fontes e procedimentos estabelecidos no Quadro 3 do item 3.2. Em destaque, a

utilização das variáveis binárias no modelo permitirá a segregação das firmas

politicamente conectadas das sem conectividade, além de permitir a identificação

das firmas com conexões mais intensas.

93

Destaca-se a importância da integração da variável de interlocking político,

pois identifica se os membros da administração, com antecedentes em política,

compartilham com firmas que possuem na sua composição outros membros com

esse background. Isso difere dos estudos até então referenciados. Do

compartilhamento entre os conselhos das firmas importa somente as interações

políticas. Nesse aspecto, interessa capturar as conexões políticas das firmas

mediadas por conselheiros; desse modo, por exemplo, as relações simultâneas com

um ex-político de determinado conselho pressupõe a existência de estreitamento

pessoal e compartilhamento de informações, incluídas as de cunho político.

3.3.3 Variáveis de controle

As variáveis de controle são aquelas que não se caracterizam como objeto do

estudo, mas que interferem no relacionamento com as variáveis independentes

(variáveis de governança) e dependentes do modelo (Q de Tobin, Market-to-book,

ROAop, ROE, crescimento de vendas e RSV). Foram consideradas neste trabalho

as seguintes variáveis: a alavancagem medida pelo grau de comprometimento do

patrimônio líquido com terceiros (PROCIANOY; SCHNORRENBERG, 2004;

FACCIO; MASULIS; McCONNEL, 2006); o tamanho do conselho de administração

por ser uma variável importante, pois firmas com maior quantidade de membros do

conselho tendem a ter mais variedade experiências de seus componentes (ZHARA;

PERCE II, 1989; DAILY; DALTON, 1994a); o tamanho que expressa o porte da firma

(TITMAN; WESSLS, 1988); o grupo das categorias de propriedade especificadas no

quadro 7 e uma métrica para capturar as diferenças de doações das firmas nas

diferentes indústrias (BANDEIRA-DE-MELLO; MARCON; ALBERTON, 2008).

Em finanças a variável tamanho de uma empresa é comumente medida com

base no Ativo Total ou Receita Bruta. Com base em Titman e Wessls (1988), no

presente estudo se adotou a Receita Bruta em razão das características dos ativos

operacionais de derminadas firmas. Por exemplo, empresas do setor de tecnologia

possuem alta intangibilidade dos ativos. É característica da indústria da construção

civil contratação por terceirização mais intensa, afetando o tamanho dos ativos. Por

94

isso se justifica a escolha da Receita Bruta. A Receita Bruta, após capturados os

dados de origem da base Economática®, em razão dos dados não apresentarem

normalidade, foi transformada, em segunda ordem, para o logaritmo natural

(TITMAN; WESSLS, 1988).

Foram também consideradas como variáveis de controle as seguintes de

estrutura de capital: as de endividamento total, de curto e longo prazo, financeiro

total, de curto de longo prazo, associadas a determinadas variáveis dependentes,

mas que não apresentaram efeitos na variabilidade das dependentes testadas.

Igualmente a variável setorial foi considerada, mas que apresentou colinearidade

nos modelos testados.

A composição do conselho é determinada pelos acionistas da firma em

assembléia geral ordinária (Lei 6.404/76). Como o interesse da pesquisa é entender

os relacionamentos políticos das firmas por meio do conselho de administração e os

efeitos na performance, torna-se fundamental compreender essas relações por

categoria de estrutura de propriedade, ou seja, verificar se firmas de uma dada

categoria são influentes nas variáveis sob estudo.

Desse modo, o estudo segue a classificação sugerida por Faccio e Lang

(2002) e Bohren e Odegaard (2004), ou seja, a origem do capital controlador

diferenciada em cinco categorias: governo, indivíduos/família, instituições

financeiras, corporações não financeiras e organizações internacionais (Quadro 7).

VARIÁVEIS DESCRIÇÃO Governo Controle pela União, Estado ou Município, incluindo-se agências e

empresas do governo de forma indireta Indivíduos/família Controle por pessoas físicas, de forma individual ou em grupos Instituições financeiras Controle por bancos e outras instituições sob regulação financeira

Internacionais Controle através de empresas transnacionais, multinacionais, indivíduos ou grupos estrangeiros

Corporações não financeiras

Controle por outras instituições não especificadas, a exemplo de fundos de pensão

Quadro 7 - Variáveis de identidade dos proprietários Fonte: Elaborado pelo autor

Na identificação das categorias de identidade dos proprietários das firmas

utilizou-se uma variável binária (dummy), atribuindo-se 1 (um) para a associação da

firma em determinada categoria e 0 (zero) para as categorias não associadas.

Para fins de controle, também foram consideradas as variáveis dos setores da

economia nacional, com base nos dados da Economática®; constantes da

95

população são dados por dummy_setores: Agroindústria e Pesca; Alimentos e

Bebidas; Comércio; Construção; Eletroeletrônico; Energia Elétrica; Máquinas

Industriais; Mineração; Minerais Não Metálicos; Papel e Celulose; Petróleo e Gás;

Química; Siderurgia e Metalurgia; Software e Dados; Telecomunicações; Têxtil;

Transportes Serviços; e Veículos e Peças. Em razão do tamanho da amostra e

baixa quantidade de firmas em alguns setores, as firmas foram reclassificadas

conforme o agrupamento da BM&FBovespa. Assim, as empresas foram

reagrupadas em oito setores: bens industriais; construção e transporte; consumo

cíclico; consumo não cíclico; materiais básicos; petróleo, gás e biocombustíveis;

tecnologia da informação; e outros.

Para a melhor compreensão, a seguir é apresentada a especificação do

modelo.

3.4 Especificação do modelo

Conforme os modelos teóricos apresentados, a literatura sugere que os

efeitos das conexões políticas são favoráveis à firma. Seguindo a proposta de

pesquisa, o modelo examina os efeitos desses laços políticos na performance. Com

esse propósito, foi elaborado um modelo geral, com formulações daí derivadas.

Desempenho = f (atributos da governança, variáveis específicas da firma)

Na especificação do modelo geral, a performance é função dos mecanismos

internos de governança, dada a incerteza ambiental, e das variáveis especificas da

firma. Dentre os atributos da governança é utilizado, no modelo, o mecanismo

interno definido pelas atividades políticas da administração representadas pelo

conselho de administração. As variáveis específicas são as de controle, que

exercem influência nas variáveis dependentes e independentes.

3.4.1 Técnicas estatísticas aplicadas

96

Diferentes estratégias de estimações podem ser usadas para análise em

dados em painel. Pertersen (2009) sugere, quando há poucos períodos e muitas

observações em cada período, o uso de regressões com erros-padrão agrupados

por firmas e com dummies para o controle dos efeitos do tempo. O agrupamento por

firma permite relaxar a hipótese sobre a ausência de correlação serial, que é

claramente violada em um conjunto de dados em painel com múltiplas observações

para cada empresa (OKHMATOVSKIY, 2010). Com base no modelo em estudo,

determinadas decisões de um período podem produzir efeitos em períodos

posteriores ou até mesmo num momento imediato.

Estudos empíricos no Brasil que relacionam governança e performance são

analisados por técnicas descritivas de regressão e correlação. Essas técnicas

compreendem a análise de dados amostrais que visam à obtenção dos

relacionamentos entre as variáveis dos modelos e sua natureza. Por exemplo, Silva

(2004), em análise da estrutura de controle e propriedade como determinantes do

valor de mercado, da estrutura de capital e da política de distribuição de dividendos

das firmas, aplicou o modelo de regressão múltipla. Campos (2006) relacionou a

estrutura de propriedade das firmas nacionais e a performance, desenvolvendo um

conjunto de regressões com dados em painel, na forma cross-sectional e time-

series. Coutinho, Amaral e Bertucci (2006) estudaram as relações entre estrutura de

propriedade e o retorno das ações, aplicando a análise de variância. Lameira, Ness

Junior e Macedo-Soares (2007), ao pesquisarem os efeitos da melhoria das práticas

de GC na geração do valor das firmas, mensurado pelo Q de Tobin, empregaram a

regressão linear múltipla.

Observa-se que nesses estudos há predominância da técnica de correlação e

regressão múltipla. Em relação à definição das variáveis, identifica-se que não há

uniformidade da literatura, pois determinadas variáveis ora figuram como

dependentes, ora como independentes, revelando que o problema da identificação

de fatores determinantes da performance é recorrente. Para amenizar as incertezas

da natureza de algumas variáveis, tem sido testada a simultaneidade com as

variáveis relacionadas à estrutura de propriedade e performance. A possibilidade de

causalidade reversa entre as variáveis de performance econômica e estrutura de

propriedade foi apontada por Thomsen e Pedersen (2000). Como se verifica, a

governança corporativa é considerada jovem, havendo limitado acesso a dados

97

primários, inconsistências empíricas e problemas metodológicos ainda não

resolvidos (BOHREN; ODEGAARD, 2004).

Neste trabalho utilizou-se o método dos dados em painel para testar as

hipóteses formuladas e responder a questão de pesquisa. Os dados em painel

consistem num conjunto de observações das mesmas firmas repetidas ao longo do

tempo (PETERSEN, 2009). Wooldridge (2006) destaca que os dados em painel

apresentam vantagens em relação a outros métodos por conter múltiplas

observações da mesma unidade. Isso permite controlar certas características não

observadas das firmas, facilitando as inferências causais. Igualmente é adequado ao

objeto da tese por levar em consideração os efeitos no tempo de determinada

decisão, como o grupo de variáveis associadas a doações a campanha política.

Os construtos foram testados através do programa Stata® 11.0. Como apoio

as análises descritivas se fez uso do Statistical Package for the Social Sciences 15.0

for Windows Evaluation Version (SPSS®).

Visando capturar os efeitos das conexões políticas das firmas foram

inicialmente testados, por análise de dados em painel, o método de efeitos fixos

(fixed effects) e o de efeitos aleatórios (random effects).

3.4.2 Método de Efeitos Fixos (EF)

A estimação pelo método de EF considera efeitos não observáveis que

podem estar associados à variável dependente. Nesse método a variável

dependente é mensurada numa escala de tempo e é linearmente dependente de um

conjunto de variáveis preditoras (ALLISON, 2009). Os efeitos fixos são testados por

F test. O modelo geral é descrito da seguinte forma:

K = β0 + β1 Test Variables + β2 Controls + α +ε

Desempenhoit = β0 + β1 x1it + β2 x2it + … + βn xnit + ααααI + εit Equação (1)

A performance da firma i, no período t, é definida pelas variáveis de

dimensões de mercado (Q de Tobin e Market-to-book) e contábil, de ordem

98

econômica e financeira, por meio dos seguintes indicadores: ROAop, ROE,

crescimento de vendas e RSV, conforme disposto no Quadro 4, do item 3.3.1.

As variáveis x1it... xnit representam os mecanismos internos de governança,

compreendendo as conexões políticas dos membros da administração (conselheiros

e executivos) e a estrutura de propriedade, bem como as variáveis de controle.

Nesse modelo β0 é o intercepto. O ααααi varia de uma firma para outra e é

constante ao longo do tempo, capturando todas as diferenças de comportamento

entre as firmas. O termo εit representa o erro do modelo. Expressa a variação do

erro observado em relação ao esperado ao longo do tempo (WOOLDRIDGE, 2007).

O modelo de efeitos fixos examina diferenças de firmas nos interceptos,

assumindo o mesmo coeficiente angular e variâncias constantes entre as firmas.

Desde que o efeito individual da firma não varia com o tempo é considerado parte do

intercepto e ααααi pode ser correlacionado com as variáveis independentes.

Em suma, a estimação do modelo considera dados sobre a performance das

firmas, doações à campanha política, a presença de administradores com

experiência em política, e o interlocking dos membros de conselhos de

administração com experiência política e as categorias de propriedade e controle,

mais as variáveis de controle (receita bruta, n° de membros do board, alavancagem

e Setor).

O modelo pode ser mais bem representado pela seguinte composição de

variáveis preditoras com a performance da firma i no ano t:

Performancei,t = βo + β1* doação i,t + β2 * background i,t + β3* interlocking i,t

+ β4* identidade de propriedade i,t + β5* Ln receita bruta i,t

+ β6* Ln do n° de membros do board + β7*Alavancagem

+ β8* Setor + ααααi + ei,t Equação (2)

Apesar de não estar associado a natureza do problema, o modelo também foi

testado por intermédio do método de efeitos aleatórios.

3.4.3 Método de Efeitos Aleatórios (EA)

99

No método EA o intercepto é constante e explora as diferenças entre os

grupos e/ou o tempo nas variâncias do erro. As diferenças entre os grupos (ou

períodos) reside na variância do termo de erro e não nas diferenças do intercepto

(PARK, 2009). Nesse modelo ui é parte do erro e não pode ser correlacionado com

nenhuma variável independente; é independente em relação a variável εit quanto em

relação as variáveis independentes.

O modelo geral é descrito da seguinte forma:

K = α + β1 Test Variables + β2 Controls + ( ui +εit )

Performanceit = α + β1 x1it + β2 x2it + … + βn xnit +( ui + εit) Equação (3)

Entre os modelos a interpretação dos coeficientes angulares difere. Por

exemplo, no modelo de EF quando X varia com o tempo em uma unidade, Y cresce

ou decresce em β unidade. Nos efeitos aleatórios a variabilidade é representada

pelo efeito médio de X sobre Y quando X muda ao longo do tempo e entre firmas em

uma unidade.

A principal diferença entre o modelo de efeitos fixos e o de efeitos aleatórios

está no papel das variáveis dummy indicadoras das firmas. Se as dummies são

consideradas parte do intercepto é um modelo de efeitos fixos. No modelo de efeitos

aleatórios as dummies atuam como um termo do erro.

Para decidir qual o modelo mais adequado ao problema, Wooldridge (2006)

sugere rodar um teste Hausman. No caso, se os u i não forem correlacionados com

as variáveis X o modelo preferido é o de efeitos aleatórios. Ao contrário, se os u i

forem correlacionados com as variáveis X o modelo preferido é o de efeitos fixos.

Assim, a hipótese nula considera que o modelo preferido é o de efeitos aleatórios e

a hipótese alternativa que o modelo preferido é o de efeitos fixos. Logo, se o p-value

é significativo (<0,05), então deve-se usar efeitos fixos.

100

4 RESULTADOS EMPÍRICOS DA PESQUISA

Este capítulo apresenta, analisa e discute os resultados empíricos

decorrentes da pesquisa. De acordo com os procedimentos metodológicos

estabelecidos para esta tese, este capítulo se estrutura em sete partes. Na primeira,

apresenta as estatísticas descritivas das variáveis do estudo, compreendendo as

firmas em cada período, as variáveis dependentes, independentes e de controle e a

matriz de correlação. Da segunda à quinta etapa são tratados os construtos doação,

background, interlocking político com respectivas variáveis. Em seguida, com a

utilização da análise em painel, são analisados os métodos de estimação de efeitos

fixos e de efeitos aleatórios das variáveis dependentes. Ainda nesta seção são

apresentados os testes de Hausman e de robustez, bem como as análises de

resíduos.

Ao final, no item 4.7, são discutidos os resultados e reexaminados os

fundamentos teóricos, momento em que são resgatadas as hipóteses e discutidas

as evidências encontradas, associando-as à teoria que embasa este estudo.

Constam do Apêndice A e B as variáveis operacionalizadas com os

significados e a estatística descritiva, respectivamente. Nos demais Apêndices

figuram os resultados das regressões dos modelos testados.

4.1 Estatísticas descritivas das variáveis sob estudo

Os Apêndices C a G, anexos, apresentam as firmas pertencentes à amostra

do estudo em cada período de mandato: período I (segundo mandato do presidente

Fernando Henrique Cardoso); períodos II e III (primeiro e segundo mandato do

presidente Luiz Inácio Lula da Silva). Constata-se que, do conjunto de empresas

(268), 133 participaram em todos os mandatos, 35 nos períodos I e II, 28 nos

períodos II e III, 31 somente no I, uma somente no II e 40 somente no III.

Fundamentalmente, os fatores que contribuíram para a constituição da amostra

foram: o ano de registro na Comissão de Valores Mobiliários (CVM); dados

econômicos e financeiros incompletos ou, até mesmo, discrepantes; o cancelamento

101

de registro em algum período, além dos critérios de seleção estabelecidos na seção

3.2 dos procedimentos metodológicos.

No Apêndice C consta a relação das empresas que figuraram nos períodos

de observação. Ainda em relação a esse Apêndice, o fato de as empresas

constarem nos três períodos de análise não significa que tiveram os dados

completos em todos os anos. Algumas firmas ingressaram no mercado durante o

período I e outras tiveram pedido de cancelamento aprovado pela CVM no curso do

período III. Entretanto, os dados das firmas dessa relação compõem integralmente o

período II.

No Apêndice D figuram as firmas que participaram somente nos períodos I e

II. Denota-se que a maioria dessas empresas teve o registro cancelado durante o

período II.

O Apêndice E apresenta as firmas constantes nos períodos II e III.

Compreende as empresas que ingressaram no mercado durante os anos de 2003 a

2006. Observa-se que algumas dessas corporações tiveram registro cancelado

durante o período III, como a Company, Datasul e Medial Saúde.

Os Apêndices seguintes, F e G, apresentam as firmas que participaram

somente em um dos períodos, I ou III. A empresa Vivax não constou nesses

períodos, participando somente no período II. Das empresas do Apêndice F 29

cancelaram o registro na CVM e duas, embora estejam ativas, não atenderam os

critérios especificados na seleção da amostra. O Apêndice G é composto por

aquelas que participaram somente no último período de mandato.

Esses dados fornecem uma visão das empresas e dos períodos em que elas

foram objeto de análise.

Na tabela 1 consta a estatística descritiva das variáveis de performance,

independentes e de controle, e também o número de observações (N), as médias, o

desvio padrão (DP) e os limites mínimos e máximos dos dados das variáveis. As

definições das variáveis dos construtos doação, background e interlocking foram

estabelecidas nos quadros 4 e 5 do item 3.3 dos procedimentos metodológicos.

Considerando os dados da tabela 1, observa-se que, no grupo de variáveis

independentes indicadoras de doação (dummy), foram encontradas doações a

candidatos em 41% dos casos. Em média, as firmas doaram mais para candidatos

vencedores do que perdedores. As firmas estabeleceram maior estreitamento

político às campanhas a deputado federal, a deputado estadual/distrital e a senador.

102

Conforme demonstra o Apêndice B, os valores doados são mais representativos, e

com maiores desvios, às campanhas a presidente, a deputado federal e ao cargo de

governador.

Tabela 1 - Estatísticas descritivas

Variáveis/Construtos N Média DP Limite

Min Max Q de Tobin 478 1,33 0,78 0,39 7,74 Market-to-book 458 1,75 1,66 0,10 17,33 ROAop 540 0,05 0,07 -0,36 0,53 ROE 537 0,09 0,19 -0,99 0,90 Cresc Vendas 540 0,21 0,25 -0,87 1,80 RSV 537 0,08 0,15 -1,19 0,85

Doação Firma doadora 540 0,41 0,49 0 1 Doação p/vencedor 540 0,34 0,47 0 1 Doação p/perdedor 540 0,30 0,46 0 1 Presidente 540 0,15 0,36 0 1 Governador 540 0,20 0,40 0 1 Senador 540 0,12 0,33 0 1 Dep. Federal 540 0,28 0,45 0 1 Dep. estadual/distrital 540 0,23 0,42 0 1

Background Político 540 0,63 0,48 0 1 Executivo 540 1,87 3,54 0 23 Adm. indireta 540 3,54 6,45 0 50 Legislativo 540 0,19 0,82 0 8 Interação 540 10,17 78,06 0 1120

Interlocking Laços diretos da firma (n°) 540 2,14 4,43 0 41 Laços indiretos da firma (n°) 540 2,28 5,43 0 45

Controle26 Indivíduos ou famílias 540 0,18 0,39 0 1 Instituições financeiras 540 0,05 0,23 0 1 Investidores estrangeiros 540 0,06 0,24 0 1 Firmas não-financeiras/indiv. 540 0,70 0,46 0 1 Ln tamanho do board 540 3,15 0,71 0 4,74 Ln da receita bruta 540 13,42 1,63 5,39 17,96 Efeito Indústria (doação) 540 0.24 0,27 0 0,68 Fonte: Elaborado pelo autor

As variáveis do grupo background representam a experiência anterior em

política. Primeiramente, nota-se que há presença de administradores (conselheiros e

gestores) com experiência política na maioria das firmas. As tabelas dispostas no 26 Compreendem as variáveis de controle: as categorias de propriedade, tamanho da firma (medido pelo Ln da RB) e o tamanho do board (medido pelo Ln do n° de conselheiros). Dentre as firmas da amostra não constaram empresas com controle do governo.

103

item 4.3 especificam com mais detalhe a intensidade dos antecedentes políticos

observada. Constata-se que determinadas firmas possuem na administração

membros com essas habilidades, seja em cargo executivo ou na administração

indireta. Do rol de experiências políticas, as diferenças nas médias indicam maior

participação de administradores com habilidade na administração indireta em

governo.

Do grupo interlocking, os laços políticos indiretos, por intermédio de membros

políticos das firmas, são mais proeminentes em relação aos diretos (intrafirmas).

Isso demonstra que firmas fazem uso dos benefícios do compartilhamento, trazendo

experiências de outras firmas com relações pessoais com ex-políticos na

administração. Nas categorias de propriedade prevalecem firmas com composição

de propriedade mista, ou seja, entre famílias/indivíduos, corporações nacionais e

estrangeiras.

As Tabela 2 e 3 apresentam a matriz de correlação das variáveis da amostra,

que estão organizadas da seguinte forma: a) dependentes (1 e 6); b) de doação (7 a

12); c) background (13 a 17); d) interlocking político (18 a 19); e) categorias de

propriedade (20 a 23); f) controle (24 a 27).

Pode-se constatar moderada correlação entre as variáveis de doação,

indicando que as variações são no mesmo sentido. Isso pode ser explicado pela

diversificação nas doações das firmas. Por essa razão, a variável “firma doadora” se

adequou melhor aos modelos testados.

Embora os laços diretos e indiretos apresentem intensa e significativa

correlação com a variável background em cargo executivo (administração direta),

dos testes empregados a manutenção conjunta dessas variáveis expressou melhor

nível de significância, de modo a concluir que as variáveis não estejam diretamente

relacionadas.

Em relação ao grupo de variáveis de doação, outras variáveis independentes

derivadas foram testadas, tais como: o valor da doação geral, por cargo, por

candidato vencedor e perdedor; e variáveis dummies de doação por candidato

vencedor e perdedor. Múltiplas variáveis foram combinadas, como, por exemplo,

interação se a firma foi doadora, com experiência política e interlocking. Todos os

testes citados não resultaram em significância na variabilidade na equação.

104

Tabela 2: Matriz de correlação das entre as variáveis da amostra (Parte 1/2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1. Q de Tobin 1,00 2. Market-to-book 0,82 1,00 3. ROAop 0,42 0,29 1,00 4. ROE 0,39 0,33 0,72 1,00 5. Cresc Vendas 0,10 0,08 0,01 0,06 1,00 6. RSV 0,22 0,17 0,62 0,48 0,05 1,00 7. Firma doadora -0,02 0,02 0,02 0,03 -0,04 0,02 1,00 8. Doação p/vencedor 0,02 0,06 0,03 0,04 -0,06 0,03 0,86 1,00 9. Doação p/perdedor -0,00 0,05 0,05 0,09 -0,03 0,05 0,89 0,63 1,00 10. Doação presidente 0,01 0,03 -0,01 0,01 -0,02 0,03 0,51 0,55 0,47 11. Doação governador 0,00 0,07 0,05 0,06 -0,08 0,05 0,61 0,67 0,59 12. Doação senador 0,04 0,10 0,09 0,12 -0,05 0,08 0,45 0,53 0,49 13. Doação dep. federal -0,02 0,02 0,03 0,08 -0,05 0,02 0,76 0,72 0,78 14. Doação dep. estad./distr. 0,05 0,06 0,10 0,11 -0,01 0,10 0,65 0,65 0,71 15. Político 0,16 0,17 0,09 0,10 0,11 0,11 0,04 0,06 0,06 16. Cargo adm. direta 0,04 0,04 0,11 0,13 0,05 0,08 0,06 0,05 0,11 17. Cargo adm. Indireta 0,03 0,07 0,07 0,10 0,05 0,06 0,03 0,04 0,03 18. Cargo legislativo -0,05 -0,05 -0,04 -0,05 0,02 -0,03 0,07 0,06 0,07 19. Interação (16, 17 e 18) -0,04 -0,03 -0,04 -0,07 0,02 -0,03 -0,04 -0,06 -0,01 20. Laços diretos (n°) -0,01 0,01 0,06 0,08 0,09 0,04 0,07 0,10 0,06 21. Laços indiretos (n°) -0,06 -0,05 0,00 0,02 0,14 0,00 0,00 -0,02 0,01 22. Indivíduos ou famílias 0,02 -0,01 -0,03 -0,04 0,04 -0,06 -0,02 -0,06 -0,02 23. Instituições financeiras -0,03 -0,02 -0,06 -0,08 -0,03 -0,05 0,02 0,02 0,06 24. Estrangeiros 0,06 0,03 -0,01 0,06 0,08 -0,02 0,02 0,01 -0,04 25. Não-financeiras -0,03 0,00 0,06 0,04 -0,06 0,09 -0,00 0,04 0,01 26. Ln da receita bruta 0,24 0,26 0,18 0,26 0,08 0,21 0,11 0,07 0,04 27. Ln Tamanho do board -0,20 -0,13 -0,01 -0,03 -0,04 0,01 0,05 0,17 0,15 28. Efeito indústria -0,13 -0,90 0,09 0,04 -0,05 0,11 0,07 0,09 0,06 10 11 12 13 14 15 16 17 18 10. Doação presidente 1,00 11. Doação governador 0,49 1,00 12. Doação senador 0,51 0,62 1,00 13. Doação dep. federal 0,42 0,52 0,47 1,00 14. Doação dep. estad./distr. 0,40 0,46 0,45 0,62 1,00 15. Político 0,10 0,10 0,13 0,07 0,01 1,00 16. Cargo adm. direta. 0,14 0,07 0,18 0,09 0,05 0,41 1,00 17. Cargo adm. indireta 0,09 0,13 0,13 0,02 0,02 0,43 0,43 1,00 18. Cargo legislativo -0,00 0,05 0,02 0,04 0,08 0,18 0,27 0,08 1,00 19. Interação (16, 17 e 18) -0,01 -0,02 -0,01 -0,03 -0,04 0,10 0,30 0,26 0,55 20. Laços diretos (n°) 0,09 0,16 0,11 0,06 0,07 0,38 0,47 0,75 0,10 21. Laços indiretos (n°) 0,07 0,10 0,06 -0,01 -0,00 0,33 0,34 0,57 0,06 22. Indivíduos ou famílias 0,01 -0,06 -0,03 -0,01 -0,00 -0,03 -0,09 -0,06 -0,01 23. Instituições financeiras 0,04 0,00 0,06 0,09 0,03 0,02 -0,01 -0,07 -0,06 24. Estrangeiros -0,00 -0,02 -0,05 -0,04 -0,01 -0,00 0,01 0,06 -0,06 25. Não-financeiras -0,03 0,06 0,02 -0,01 -0,01 0,02 0,08 0,06 0,07 26. Ln da receita bruta 0,24 0,27 0,28 0,13 0,11 0,32 0,20 0,35 0,06 27. Ln Tamanho do board 0,13 0,08 0,10 0,03 0,01 0,23 0,35 0,37 0,19 28. Efeito indústria 0,18 0,13 0,16 0,04 0,09 0,15 0,19 0,31 0,04 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: Correlação significativa ao nível de p<0,01 está em negrito e p<0,05 em negrito e itálico.

105

Tabela 3: Matriz de correlação das entre as variáveis da amostra (Parte 2/2) 19 20 21 22 23 24 25 26 27 19. Interação (16, 17 e 18) 1,00 20. Laços diretos (n°) 0,10 1,00 21. Laços indiretos (n°) 0,08 0,82 1,00 22. Indivíduos ou famílias -0,05 -0,05 -0,06 1,00 23. Instituições financeiras -0,03 -0,02 -0,01 -0,11 1,00 24. Estrangeiros -0,03 0,05 0,03 -0,12 -0,06 1,00 25. Não-financeiras 0,07 0,02 0,04 -0,72 -0,37 -0,40 1,00 26. Ln da receita bruta 0,04 0,29 0,22 -0,03 -0,03 0,06 0,00 1,00 27. Ln Tamanho do board 0,13 0,33 0,30 0,02 -0,03 -0,00 -0,00 -0,01 1,00 28. Efeito Indústria (doação) 0,13 0,28 0,18 -0,03 -0,04 0,05 0,02 0,20 0,21 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: Correlação significativa ao nível de p<0,01 está em negrito e p<0,05 em negrito e itálico.

Das variáveis dependentes testadas, os modelos apresentaram significância

com as variáveis associadas ao mercado: Q de Tobin e maket-to-book. As demais

variáveis de desempenho forma experimentadas, capitais próprios (ROE), sobre os

ativos (ROA), taxa de crescimento de vendas e operacional das vendas (RSV),

entretando não apresentaram resultados satisfatórios no modelos testados.

Nota-se que as variáveis do grupo doação se mostraram com baixa

correlação e sem significância estatística em relação às variáveis dependentes e

possuem correlações significativas entre si. Das variáveis do grupo de antecedentes

em política, o fato de a empresa ter político com alguma experiência no board

apresentou significância em relação às variáveis dependentes. Já as especificações

dessas experiência, na administração direta, indireta e no legislativo, a relação não

foi significativa.

No conjunto de variáveis, observa-se que doações para alguns tipo de

candidatos estão correlacionadas com as que têm presença de membros com

background em política27. Igualmente, as variáveis de compartilhamento político

apresentam correlação significativa com as de background, bem como em relação

às variáveis do próprio grupo. Induzindo a concluir que empresas preferem

conselheiros experimentados em política que se interrelacionamento com outros que

possuam esses antecedentes. Apesar desses efeitos de significância, nas tabelas 2

e 3, os coeficientes de correlação não se mostraram suficientemente altos a ponto

de revelar multicolinearidade — acima de 0,80 — (HAIR Jr et al., 2009).

27 Foi encontrada a presença de ao menos uma das habilidades políticas em 365 observações nos períodos investigados, das 478 possíveis. Há variações nos tipos de habilidades e quantidade entre as firmas.

106

Destaca-se ainda a correlação significativa da variável Ln da receita bruta

com praticamente todas as variáveis dependentes, indicando que o tamanho é bem

importante.

4.2 Análise das variáveis de doação

A tabela 4 apresenta os valores doados pelas firmas à campanha política, por

cargo e por candidato vencedor e perdedor, nas eleições de 1998, 2002 e 2006 e

sua participação no total doado nos anos de eleições.

Tabela 4 - Recursos destinados pelas firmas à campanha política por cargo 1998 2002 2006

Cargo e Resultado Vlr doado %

Vlr doado %

Vlr doado %

(R$ mil) (R$ mil) (R$ mil) Total campanha 17.257 100,0 65.398 100,0 86.488 100,0 Presidente 7.175 41,6 18.197 27,8 25.019 28,9 Governador 3.020 17,5 16.819 25,7 20.699 23,9 Senador 2.106 12,2 7.525 11,5 2.991 3,5 Dep. federal 4.849 28,1 16.031 24,5 26.352 30,5 Dep. estadual/distrital 108 0,6 6.827 10,4 11.427 13,2 Candidato vencedor 15.001 86,9 38.345 58,6 54.241 62,7 Presidente 6.895 40,0 6.557 10,0 15.250 17,6 Governador 1.465 8,5 12.297 18,8 10.983 12,7 Senador 1.897 11,0 5.615 8,6 1.840 2,1 Dep. federal 4.659 27,0 10.597 16,2 19.211 22,2 Dep. estadual/distrital 106 0,6 3.280 5,0 7.026 8,1 Candidato perdedor 2.256 13,1 27.052 41,4 32.247 37,3 Presidente 280 1,6 11.639 17,8 9.769 11,3 Governador 1.555 9,0 4.522 6,9 9.716 11,2 Senador 209 1,2 1.910 2,9 1.151 1,3 Dep. federal 190 1,1 5.434 8,3 7.141 8,3 Dep. estadual/distrital 2 0 3.547 5,4 4.401 5,1 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: Nesta tabela constam os valores destinados pelas firmas da amostra à campanha política nas eleições de 1998, 2002 e 2006.

Há, no curso dos períodos, destinação crescente de recursos formais aos

candidatos. Isso revela que as firmas, em média, têm destinado mais recursos

financeiros a cada eleição. Preponderam doações a candidatos com potencial de

serem eleitos. Salienta-se que esses recursos têm sido essenciais para a eleição ou

107

reeleição dos vencedores. Mesmo reduzindo a participação de recursos dos

candidatos vencedores em 2002, foi destinada, nos três períodos, maior parcela de

verba a candidatos vencedores.

Outra informação importante é a queda na proporção da destinação de

recursos a candidato vencedor, de 86,9% para 58,6%, das eleições de 1998 para

2002, e para 62,7% em 2006. Isso é decorrente da diversificação nas doações da

firmas, mas ainda prevalece a destinação a cadidatos vencedores.

Os candidatos à presidência, a deputado federal e a governador são os que

mais receberam apoio financeiro das firmas. Dos valores doados, os mais

beneficiados financeiramente foram os candidatos ao cargo de presidente,

governador e deputado federal, embora o cargo de deputado estadual/distrital tenha

apresentado maior crescimento de verba recebida.

Foram apuradas e analisadas as doações de todos os administradores que

tiveram atividades nas firmas, no período de 1999 a 2009. Na tabela 5 consta um

resumo da quantidade de firmas encontradas cujos administradores fizeram doação

a campanha política nas eleições. Constou da pesquisa o rol dos administradores

informados pelas firmas. A cada ano de eleição foram pesquisados se os

administradores foram doadores a campanha política.

Tabela 5 – Administradores doadores à campanha política Eleições 1998 2002 2006 Conselheiros 30 45 50 Executivos 7 15 13 Acúmulo de funções 2 6 1 Total 39 66 64

Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: Apurado segundo o critério 1 quando encontrado algum administrador doador e 0 não. Os valores doados foram identificados, mas em média foram inexpressivos.

Como apresenta a Tabela 5, foram encontradas poucas observações por ano

de eleição. Essas variáveis quando testadas nos modelos não se mostraram

significativas.

A seguir são tratados os antecedentes em política.

4.3 Análise das variáveis de antecedentes em política (background)

108

As tabelas 6, 7 e 8 informam o número e a proporção dos administradores por

firma com background em política nos períodos I a III. Os dados estão dispostos por

ordem de proporção — da maior para a menor. A proporção é resultante do número

de administradores identificados como experientes em política em relação aos

assentos/cargos ocupados. Isso revela a atenção política, através dos

administradores, que cada firma atribuiu no período. Nas tabelas constou os dados

das vinte empresas com maior participação em ordem descrecente, como ponto de

corte, muito embora o trabalho tenha avaliado todas as firmas da amostra.

No período I, percebe-se a intensidade com que determinadas firmas elegem

conselheiros e indicam gestores com experiência política. Por exemplo, a

Paranapanema possuía 65%, aproximadamente, das vagas ocupadas com

administradores que detinham algum tipo de experiência política. Um dado adicional

à tabela 6, considerando a base de dados, aponta para o fato de 60% das firmas

possuírem ao menos um administrador com antecedentes em política.

Tabela 6 - Nº de administradores com background em política no período I Ordem/Firma % n° Adm. n° Assentos 1. Paranapanema 64,7 33 51 2. Caraíba 55,1 38 69 3. Eluma 53,6 30 56 4. Portobello 52,0 26 50 5. Petroflex 45,5 20 44 6. Copesul 42,3 22 52 7. Vale Rio Doce 39,4 37 94 8. Embraer 33,1 40 121 9. Am Inox 31,4 22 70 10. Braskem 31,2 24 77 11. Tupy 30,3 20 66 12. BRF Food 29,8 28 94 13. Pão de Açúcar 28,0 28 100 14. Bunge Br 27,3 21 77 15. CBC Cart 27,3 18 66 16. Sid Nacional 21,6 16 74 17. Politeno 21,4 18 84 18. Souza Cruz 19,6 18 92 19. Bahia Sul 16,7 25 150 20. Klabin 12,8 17 133 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela contém as 20 empresas com maior participação de administradores (conselheiros e executivos) com experiência anterior em governo, em relação às vagas totais disponíveis/preenchidas. O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (I) de mandato (1999-2002).

109

No período II, tabela 7, é detectada elevação na proporção da participação de

administradores com antecedentes políticos em relação ao período anterior. Nesse

período houve maior intensidade na proporção dos administradores políticos nas

firmas. As firmas não se mantiveram na mesma ordem. Em destaque, a Vale do Rio

Doce, Caraíba e Eluma, que aumentaram substancialmente a presença de

administradores políticos.

Tabela 7 - Nº de administradores com background em política no período II Ordem/Firma % n° Adm. n° Assentos 1. Vale Rio Doce 76,3 58 76 2. Caraíba 68,3 43 63 3. Eluma 63,9 46 72 4. Paranapanema 62,7 47 75 5. Am Inox 51,9 28 54 6. Iochp-Maxion 50,0 36 72 7. CBC Cart 50,0 22 44 8. Litel 48,0 24 50 9. BRF Food 39,1 27 69 10. Pão de Açúcar 39,1 25 64 11. Quattor 36,7 18 49 12. Copesul 35,4 17 48 13. Tupy 34,0 18 53 14. Portobello 30,6 19 62 15. Petroflex 29,1 16 55 16. João Fortes 24,6 16 65 17. Usiminas 22,5 18 80 18. Embraer 22,1 25 113 19. Souza Cruz 21,1 16 76 20. Klabin 13,9 16 115 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela contém as 20 empresas com maior participação de administradores (conselheiros e executivos) com experiência anterior em governo, em relação às vagas totais disponíveis/preenchidas. O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (II) de mandato (2003-2006).

A comparação entre os períodos I e II indica que não se alterou a participação

de empresas com membros experientes em política, ou seja, 60% das firmas da

amostra possuíam pelo menos um administrador com antecedente em política.

O último período (III), tabela 8, mostra leve redução na proporção de

administradores com background em política nessas 20 empresas. Assim como no

período anterior, a Vale do Rio Doce é a firma com maior presença de ex-políticos

no conselho de administração e na gestão. Destaca-se que foram computados

nesse período os dados de três anos (2007-2009) de observação.

110

Considerando os dados da base, em geral, nos três períodos, foi encontrada

a presença de administradores com experiência em governo em 60% das firmas do

estudo. Observa-se que as firmas não mantiveram a mesma proporção de

administradores políticos em relação aos assentos ocupados e nem todas as firmas

participaram nos três períodos de análise.

Tabela 8 - Nº de administradores com background em política no período III Ordem/Firma % n° Adm. n° Assentos 1. Vale Rio Doce 76,7 33 43 2. Paranapanema 50,0 24 48 3. Litel 50,0 14 28 4. Quattor 44,8 13 29 5. Ultrapar 43,8 14 32 6. João Fortes 42,3 11 26 7. Caraíba 39,3 24 61 8. Lupatech 37,9 11 29 9. Portobello 37,5 12 32 10. BRF Food 34,7 25 72 11. Tupy 34,0 18 53 12. Mont Aranha 31,1 14 45 13. Petroq 27,5 11 40 14. Sid Nacional 27,0 10 37 15. Iochp-Maxion 25,7 19 74 16. Globex 23,7 9 38 17 .Estácio 22,5 9 40 18. Aracruz 19,4 12 62 19. Embraer 17,1 13 76 20. Braskem 15,0 9 60 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela contém as 20 empresas com maior participação de administradores (conselheiros e executivos) com experiência anterior em governo, em relação às vagas totais disponíveis/preenchidas. O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (III) de mandato (2007-2009).

As tabelas 9, 10 e 11 são derivadas das tabelas 6, 7 e 8. Nelas constam as

20 empresas com maior proporção de administradores políticos em relação às vagas

totais disponíveis/preenchidas. Por exemplo, a tabela 8 informa as habilidades dos

administradores políticos (na administração direta, indireta ou no legislativo) em

relação às habilidades possíveis, dadas as vagas totais.

Essa informação destaca o grau de presença de experiência em atividades

políticas nas firmas. Quanto maior é a proporção, mais atenção é dada à

composição das vagas por administradores com background em política. As firmas

foram classificadas em ordem decrescente de grandeza.

111

Na primeira firma (Paranapanema), no período I, a presença de habilidade em

política representou 24,8% das habilidades possíveis.

Tabela 9 - Incidência de habilidades em política no período I Ordem/Firma % n° Habilidade n° Habil. Possível

1. Paranapanema 24,8 38 153 2. Portobello 24,7 37 150 3. Caraíba 21,7 45 207 4. Eluma 20,8 35 168 5. Copesul 19,2 30 156 6. Am Inox 16,2 34 210 7. Vale Rio Doce 15,6 44 282 8. Petroflex 15,2 20 132 9. Braskem 13,0 30 231 10.Tupy 11,6 23 198 11. Embraer 11,0 40 363 12. Pão de Açúcar 10,7 32 300 13. Bunge Br 10,4 24 231 14. BRF Food 9,9 28 282 15. Souza Cruz 9,4 26 276 16. CBC Cart 9,1 18 198 17. Sid Nacional 8,6 19 222 18. Politeno 7,1 18 252 19. Bahia Sul 6,2 28 450 20. Klabin 5,3 21 399 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (I) de mandato (1999-2002). Por exemplo, três habilidades foram analisadas: em governo, em cargo na administração indireta e no legislativo. Assim, cada vaga tem três habilidades possíveis. Dessa forma, o n° de habilidades possíveis é decorrente do n° de vagas ocupadas versus o n° de habilidades encontradas.

O conjunto de dados da tabela 10 demonstra mutação no ordenamento das

firmas. Em relação ao período anterior, verifica-se maior participação de

administradores hábeis em política. Em média, no início do primeiro mandato do

presidente Luís Inácio da Silva (período II), as firmas intensificaram suas estratégias

na composição dos administradores com essas experiências.

Em destaque, a Vale do Rio Doce, que foi a que estava no 7º. Lugar em

termos de incidência de membros com habilidade, no segundo mandato de

Fernando Henrique Cardoso (período I), no segundo período mais elegeu

administradores com habilidades em política. Nota-se que houve dois movimentos

que contribuíram para o aumento nessa participação, a redução do número de

assentos e a contratação de mais ex-políticos para compor o board.

As tabelas 9 e 10 demonstram que as firmas com maior habilidade no período

I permaneceram figurando no elenco no período II entre as 20 com maior incidência.

112

Tabela 10 - Incidência de habilidades em política no período II Ordem/Firma % n° Habilidade n° Habil. Possível

1. Vale Rio Doce 30,3 69 228 2. Am Inox 25,9 42 162 3. Caraíba 24,9 47 189 4. Eluma 23,1 50 216 5. Paranapanema 22,7 51 225 6. Iochp-Maxion 19,4 42 216 7. Pão de Açúcar 18,2 35 192 8. Litel 18,0 27 150 9. CBC Cart 16,7 22 132 10. Quattor 16,3 24 147 11. Copesul 14,6 21 144 12. Portobello 14,5 27 186 13. BRF Food 14,5 30 207 14. João Fortes 12,3 24 195 15. Tupy 11,3 18 159 16. Souza Cruz 10,5 24 228 17. Petroflex 10,3 17 165 18. Usiminas 7,5 18 240 19. Embraer 7,4 25 339 20. Klabin 5,8 20 345 Fonte: Elaborado pelo autor.. Nota: O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (II) de mandato (2003-2006).

No último período (III), segundo mandato do presidente Luiz Inácio Lula da

Silva, a participação de administradores mais hábeis em política reduziu

ligeiramente. Constata-se que a Vale do Rio Doce se manteve como a firma com

maior proporção de administradores com habilidades políticas (Tabela 11).

Comparando a tabela 11 em relação a tabela anterior, observa-se, nesse

período, a saída da metade das firmas, aproximadamente, e a entrada de novas

firmas que antes não constavam. Isso também se deve a saída de determinadas

firmas da amostra, seja por registro cancelado ou por falta de outros critérios

estabelecidos nos procedimentos metodológicos definidos na subseção 3.2.

Em resumo, as tabelas de incidência das habilidades apontam aumento na

proporção do período I para o II, na troca de governo, mandato de presidente de

Fernando Henrique Cardoso para o mandato de Luís Inácio da Silva, e redução do

período II para o último, com a manutenção do segundo ano de mandato do

presidente eleito.

113

Tabela 11 - Incidência de habilidades em política no período III Ordem/Firma % n° Habilidade n° Habil. Possível

1. Vale Rio Doce 25,6 33 129 2. Paranapanema 16,7 24 144 3. Litel 16,7 14 84 4. Quattor 14,9 13 87 5. Ultrapar 14,6 14 96 6. João Fortes 14,1 11 78 7. Caraíba 13,1 24 183 8. Lupatech 12,6 11 87 9. Portobello 12,5 12 96 10. BRF Food 11,6 25 216 11. Tupy 11,3 18 159 12. Mont Aranha 10,4 14 135 13. Petroq 9,2 11 120 14. Sid Nacional 9,0 10 111 15. Iochp-Maxion 8,6 19 222 16. Globex 7,9 9 114 17. Estácio 7,5 9 120 18. Aracruz 6,5 12 186 19. Embraer 5,7 13 228 20. Braskem 5,0 9 180 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: O levantamento considerou as firmas participantes no primeiro período (III) de mandato (2007-2009).

4.4 Análise das variáveis de interlocking

As tabelas 12, 13 e 14 dispõem as variáveis de interlocking político das

firmas. Contêm as 20 firmas com maior quantidade de laços totais, compreendendo

os diretos e os indiretos no período. As empresas estão ordenadas de acordo com a

quantidade de laços estabelecidos em cada período, do maior para o menor número

de relações.

No conjunto das firmas, os laços indiretos prevalecem em relação aos diretos,

ou seja, destacam-se as firmas com administradores políticos com compartilhamento

em firmas com administradores experientes em política. Ainda na tabela 12, nesse

período, a firma Bahia Sul apresentou um total de 63 laços. Desse total, 25 laços

foram decorrentes de relações entre membros políticos da Bahia Sul com outras

firmas com administradores políticos. Os 38 laços indiretos foram estabelecidos por

intermédio de conselheiros e executivos políticos da empresa, mas que

compartilham em firmas com membros com experiência em política.

114

Tabela 12 - Nº de compartilhamento entre firmas com políticos no período I Ordem/Firma n° Laços Totais n° Diretos n° Indiretos 1. Bahia Sul 63 25 38 2. Bunge Br 59 17 42 3. Paranapanema 58 31 27 4. Caraíba 57 30 27 5. Eluma 56 29 27 6. Suzano P 37 15 22 7. Pão de Açúcar 34 20 14 8. Mont Aranha 33 12 21 9. Braskem 32 16 16 10. Seara Alim. 31 8 23 11. Bunge Alim. 27 7 20 12. Vale Rio Doce 23 9 14 13. Eleva/AV 22 6 16 14. Petropar 22 4 18 15. Santista 22 4 18 16. Sant-Ali 20 5 15 17. Politeno 19 8 11 18. Copesul 18 11 7 19. Aracruz 18 4 14 20. Ultrapar 18 11 7 Fonte: Elaborado pelo autor.

A tabela 12 contém as 20 empresas com maior incidência de laços

políticos. O n° de laços totais é igual à soma do n° de laços diretos e do n° de

laços indiretos. Conforme descrito nos procedimentos metodológicos, os laços

diretos são estabelecidos quando um ou mais conselheiros de uma firma servem

a outra firma. Os indiretos ocorrem quando dois ou mais membros de conselhos

de firmas distintas se encontram no board de uma terceira firma. No caso foram

identificados os membros com experiência política que compartilham.

Esse procedimento foi aplicado em todas as firmas da amostra. Há variações

entre as firmas quanto ao tipo de elo estabelecido.

A tabela 13 segue a mesma classificação da anterior. Observa-se que as

organizações da amostra modificam os laços em cada período.

Algumas empresas compatilham com mais intensidade, como, por exemplo,

Eluma, Paranapanema e Caraíba. Novas firmas surgem no rol de compartilhamento

político e outras deixam de compor a relação pelos motivos já descritos, como o

cancelamento de registro, entre outros.

115

Tabela 13 - Nº de compartilhamento entre firmas com políticos no período II Ordem/Firma n° Laços Totais n° Diretos n° Indiretos 1. Eluma 90 45 45 2. Paranapanema 89 44 45 3. Caraíba 82 39 43 4. Valefert 30 12 18 5. Quattor 27 12 15 6. Pão de Açúcar 25 16 9 7. Mont Aranha 24 12 12 8. Iochp-Maxion 23 11 12 9. BRF Food 21 8 13 10. Weg 20 9 11 11. Embraer 17 6 11 12. Vale Rio Doce 16 13 3 13. Ultrapar 16 8 8 14. Aracruz 16 4 12 15. Santista 16 4 12 16.Politeno 15 6 9 17. Portobello 14 5 9 18. Petroflex 14 5 9 19. Arcelor 14 8 6 20. Ipiran-P 14 7 7

Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela contém as 20 empresas com maior incidência de laços políticos. O n° de laços totais é igual à soma do n° de laços diretos e do n° de laços indiretos.

A tabela 14 apresenta as 20 firmas com maior interlocking político no período

III (2007-2009). Nesse período, nota-se redução na grandeza de elos, sejam diretos

ou indiretos. Isso se deve a dois motivos: o período compreende somente três anos

de coleta de dados e, com base na tabela de dados gerais, houve redução da

proporção do número de compartilhamento em relação aos períodos anteriores. Isso

se justifica pela redução de membros com antecedentes políticos, marcadamente no

segundo mandato do presidente Luiz Inácio Lula da Silva.

116

Tabela 14 - N° de compartilhamento entre firmas com políticos no período III Ordem/Firma n° Laços Totais n° Diretos n° Indiretos 1. Caraíba 27 21 6 2. Paranapanema 27 21 6 3. Rodobens 24 6 18 4. BRF Food 20 9 11 5. Grendene 20 4 16 6. Weg 15 6 9 7. Abyara 14 3 11 8. Arteb 14 3 11 9. Portobel 14 3 11 10. Ultrapar 13 6 7 11 Duratex 12 4 8 12. Embraer 11 6 5 13. Iochp-Maxion 11 4 7 14. Mont Aranha 11 10 1 15. Globex 10 4 6 16. Localiza 10 5 5 17. Lopes Br 10 3 7 18. Lojas Renner 9 3 6 19. M. Diasb 9 3 6 20. Petroqui União 9 7 2

Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela contém as 20 empresas com maior incidência de laços políticos. O n° de laços totais é igual à soma do n° de laços diretos e do n° de laços indiretos.

A seguir serão analisadas as variáveis associadas ao mecanismo interno de

governança que abrangem as categorias de propriedade.

4.5 Análise das variáveis de categorias de propriedade

A tabela 15 é composta por dados referentes às categorias de propriedade e

controle das firmas nos períodos das eleições. Fornece a quantidade e a

participação das firmas por categoria de propriedade.

Nos períodos I, II e III se destaca a participação de firmas da categoria não-

financeiras, o que indica a preponderância de firmas com composição mista no

controle, unindo sócios de outras categorias. Em seguida, no segundo grupo, as

firmas controladas por indivíduos e famílias. As categorias de menor

representatividade são as controladas por instituições financeiras e estrangeiras.

117

Tabela 15 - N° de firmas por categorias de propriedade e por período Todo o período I II II Categorias n° % n° % n° % n° % Todas 597 100,0 199 100 197 100 201 100 Indiv./familiar 107 17,9 34 17,1 40 20,3 33 16,4 Inst. Financeiras 32 5,4 8 4,0 15 7,6 9 4,5 Estrangeiras 39 6,5 14 7,0 13 6,6 12 6,0 Não-financeiras 419 70,2 143 71,9 129 65,5 148 73,1 Fonte: Elaborado pelo autor. Nota: A tabela informa as categorias de propriedade e controle das firmas listadas, consideradas nos anos de eleições (1998, 2002 e 2006).

Na subseção seguinte serão analisados os métodos de estimação aplicados

no estudo, bem como as informações sobre os modelos testados.

4.6 Abordagem analítica dos métodos de estimação

Visando capturar os efeitos das conexões políticas das firmas foram

inicialmente testados, no modelo multivariado de dados em painel, o método de

efeitos fixos (fixed effects) e o de efeitos aleatórios (random effects).

A estimação pelo método de efeitos fixos considera os efeitos não

observáveis que podem estar associados à variável dependente. É razoável supor

que cada firma possui características específicas, com determinados processos

decisórios que influenciam o modo de governança e estratégias sobre ações

políticas relacionadas a interação firma-governo. Essas características, de alguma

maneira, afetam a performance, variável que se deseja explicar. Todavia, essas

singularidades não são mensuradas com facilidade, porque são latentes, não

observáveis diretamente. Se a variável observada não muda com o tempo, então

qualquer mudança na variável dependente pode ser atribuída à influência de outras

variáveis e não a essas características fixas. Dessa maneira, neste trabalho, o

modelo de efeitos fixos é se torna o mais adequado para estudar as causas das

mudanças de performance dentro das firmas.

Com base nas hipóteses formuladas, seis modelos de estimação são

aplicados. Na primeira etapa foram testadas as variáveis-critério conjuntamente as

variáveis independentes associadas aos construtos: doação, background em política

118

e interlocking (modelos 1, 3 e 5 hipótese H1). O modelo 1 considerou a variação

dummy doação, ou seja, se a firma é ou não doadora. No modelo 3 se a firma doou

para candidato vencedor e/ou perdedor. No modelo 5 foram testadas as doações a

candidatos a presidente, governador, senador, deputado federal e deputado

estadual/distrital. Aos modelos 2, 4 e 6 foram incorporadas as variáveis de

categorias de propriedade e controle (hipótese H2), mantendo-se as variáveis de

cada modelo anterior, ou seja, dos modelos 1, 3 e 5.

Considerando as variáveis dependentes testadas, os resultados foram

significativos somente nas variáveis Q de Tobin e Market-to-book.

Além das variáveis independentes relacionadas a conectividade política,

mencionadas no item 3.3.2.1 deste estudo, foram testadas outras variáveis

derivadas. Estas surgem quando se considera, por exemplo, a interação entre os

seguintes aspectos: se a firma foi doadora, com experiência política e interlocking.

Em relação ao grupo de variáveis de doação, outras variáveis independentes

derivadas foram testadas, tais como: o valor da doação geral, a especificação por

cargo, por candidato vencedor e perdedor; e variáveis dummies de doação por

cargo. Todos os testes citados não resultaram em significância dos coeficientes na

equação do modelo geral.

Foram testadas as variáveis de desempenho apresentadas no Quadro 5,

entretanto, ao serem empregados os testes, inclusive considerando as variáveis

independentes derivadas e a de controle - alavancagem-, os resultados somente

apresentaram significância estatística nas variáveis associadas ao mercado: Q de

Tobin e maket-to-book.

4.6.1 Resultados empíricos da variável Q de Tobin

A tabela 16 apresenta a estimação dos modelos 1, 3 e 5 de efeitos fixos

variável dependente Q de Tobin, incluindo o teste de significância do modelo e os

coeficientes das variáveis independentes, assim como sua significância e erro

padrão (robusto) e o R2 ajustado, que indica a porcentagem da variabilidade da

variável dependente que é explicada pelo modelo. Os comandos usados no Stata

12.0 e os resultados obtidos constam dos apêndices H ao L.

119

Tabela 16: Resultados da regressão Q de Tobin modelos de Efeitos Fixos (1) (2) (3) (4) (5) (6) Doação Firma doadora 0,065 0,060 Doação para vencedor 0,155* 0,149+ Doação para perdedor -0,053 -0,050 Presidente 0,041 0,025 Governador 0,036 0,014 Senador 0,084 0,093 Deputado Federal -0,036 -0,014 Deputado Est./distr. 0,076 0,058 Background em gov.

Executivo -0,024 -0,019 -0,025+ -0,020 -0,027+ -0,220 Adm. indireta 0,017 0,015 0,019 0,017 0,017 0,015 Legislativo 0,157** 0,134* 0,16** 0,138** 0,157** 0,134* Interação -0,001* -0,001* -0,001* -0,001* -0,001* -0,001* Interlocking Laços diretos 0,019 0,016 0,019 0,017 0,022 0,019 Laços indiretos -0,007 -0,005 -0,007 -0,005 -0,007 -0,005 Propr. e controle Indivíduos/famíl. 0,270* 0,315* 0,252+ Inst. financeiras -0,054 0,000 -0,069 Estrangeiras 0,000 0,050 0,000 Não-financeiras 0,068 0,112 0,059 Controle Ln Tamanho board -0,012*** -0,012*** -0,012*** -0,012*** -0,011*** -0,011*** Ln_RB 0,074* 0,064+ 0,078* 0,068+ 0,074* 0,065+ Efeitos da Indústria -0,081 -0,001 -0,211 -0,124 -0,090 -0,002

Sigma_u 0,759 0,766 0,756 0,761 0,761 0,767 Sigma_e 0,414 0,408 0,412 0,406 0,415 0,410

r (rho) 0,771 0,779 0,771 0,779 0,771 0,778 Efeitos fixos

Firma Sim Sim Sim Sim Sim Sim Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim

n° de observações 478 478 478 478 478 478 n° firmas 232 232 232 232 232 232 Adj R-squared 0,716 0,724 0,719 0,727 0,715 0,722 Corr(u-i, xb) -0,074 -0,085 -0,087 -0,085 -0,085 -0,090 Prob>F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F 10,236 13,233 11,235 14,232 14,232 17,229

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: *** p < .001, ** p < .01, * p < .05 e + p < .10 Os apêndices H a L apresentam os dados de saída (Stata 12.0) dos modelos de (1) a (6), respectivamente.

Os resultados encontrados na tabela 16 demonstram que o modelos estão

adequados, pois F<0,05, onde todos os coeficientes são diferentes de zero. Nesse

caso, a soma dos quadrados explicados pelos modelos é relativamente maior do

que a soma do quadrado dos resíduos, rejeitando-se a hipótese de que o conjunto

das variáveis explicativas não tem efeito sobre a variável explicada (GUJARATI,

120

2006). Os coeficientes de determinação ajustados (R2) dos modelos de efeitos fixos

apontam que o conjunto de variáveis é capaz de explicar parte representativa da

variabilidade da variável dependente.

O coeficiente de correlação intraclasse (rho), que resulta do quociente entre

os desvios dos resíduos dentro das firmas e dos desvios totais, atesta a proporção

da variabilidade que é devida às diferenças entre firmas. As correlações entre os

resíduos e os regressores de EF nos modelos são muito baixas (Corr(u-i, xb.

Analisando os grupos de variáveis independentes, após os testes, as

variáveis de doação foram transformadas em dummies: 1 se a firma doou para

algum candidato e 0 se não doou. O fato de a firma ser doadora não apresentou

siginificância nos modelos 1 e 2. Como demonstra a equação Q de Tobin nos

modelos 3 e 4, a doação para candidato vencedor apresentou significância

estatística ― parâmetros iguais a 0,155 e 0,149 e p:<0,05. Em relação aos

modelos 5 e 6, consideram doações por cargos específicos no períodos de eleições,

os resultados não foram significativos.

As variáveis do segundo grupo, background em governo, foram decorrentes

das análises dos currículos dos administradores. Tomaram por base a quantidade

de habilidades trazidas pelos administradores, seja por experiência anterior em

governo, por ser ex-funcionário da administração indireta ou até mesmo com

antecedentes no legislativo.

Nos modelos de efeitos fixos, o fato de a firma possuir conselheiros e

diretores-gestores com experiência anterior em cargo no legislativo apresentou

significância em todos os modelos e os parâmetros forma positivos. A interação

dessas experiências também se mostrou significativa, porém com parâmetro

negativo bastante próximo de zero. O interlocking entre firmas por intermédio de

membros da administração, com e sem experiência política, não apresentou

significância. No grupo de propriedade e controle, ao integrar-se a estrutura de

propriedade nos modelos, 2, 4 e 6, observa-se que as firmas com controle por

indivíduos e/ou famílias apresentaram significância, com coeficientes positivos.

A variável de controle tamanho do conselho de administração (Ln Tamanho

board) resultou significativa (p<0,001) nos modelos com coeficiente negativo,

indicando uma relação assimétrica com o desempenho, ou seja, quanto maior o

tamanho do conselho mais negativo é o resultado. A variável de controle log RB

resultou significativa nos modelos.

121

4.6.1.1 Teste de robustez da variável Q de Tobin

Visando atestar a estabilidade do método escolhido, de efeitos fixos, ainda

em relação ao Q de Tobin, processou-se o teste de robustez [vce(robust)]. A tabela

tabela 17 apresenta os resultados dos seis modelos.

Tabela 17: Resultados da regressão Q de Tobin modelos de Efeitos Fixos Robustos

(1) (2) (3) (4) (5) (6) Doação Firma doadora 0,065 0,060 Doação para vencedor 0,155+ 0,149 Doação para perdedor -0,053 -0,050 Presidente 0,041 0,025 Governador 0,036 0,014 Senador 0,084 0,093 Deputado Federal -0,036 -0,014 Deputado Est./distr. 0,076 0,058 Background em gov.

Executivo -0,024 -0,019 -0,025+ -0,020 -0,027+ -0,220 Adm. indireta 0,017 0,015 0,019 0,017 0,017 0,015 Legislativo 0,157*** 0,134** 0,162*** 0,138** 0,157*** 0,134** Interação -0,001*** -0,001*** -0,001*** -0,001*** -0,001**** -0,001*** Interlocking Laços diretos 0,019 0,016 0,019 0,017 0,022 0,019 Laços indiretos -0,007 -0,005 -0,007 -0,005 -0,007 -0,005 Propr. e controle Indivíduos/famíl. 0,270* 0,315** 0,252+ Inst. Financeiras -0,054 0,000 -0,069 Estrangeiras 0,000 0,050 0,000 Não-financeiras 0,068 0,112 0,059 Controle Ln Tamanho board -0,012*** -0,012*** -0,012*** -0,012*** -0,011*** -0,011*** Ln_RB 0,074 0,064 0,078+ 0,068+ 0,074 0,065 Efeitos da Indústria -0,087 -0,001 -0,211 -0,124 -0,090 -0,002

Sigma_u 0,759 0,766 0,756 0,761 0,761 0,767 Sigma_e 0,414 0,408 0,412 0,406 0,415 0,410



n° de observações 478 478 478 478 478 478 n° firmas 232 232 232 232 232 232 Adj R-squared 0,717 0,866 0,866 0,728 0,716 0,724 Corr(u-i, xb) -0,074 -0,085 -0,087 -0,085 -0,085 -0,090 Prob>F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F 10,231 13,231 11,231 14,231 14,231 17,231

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: *** p < .001, ** p < .01, * p < .05 e + p < .10

122

Os resultados apontam para a estabilidade do modelo, pois não houve

modificação substancial na significância, a ponto de comprometer o método de

efeitos fixos não robusto, muito menos inversão de sinais dos parâmetros. Se

destaca a intensificação da significância da experiência no legislativo e na interação

das variáveis de background.

4.6.1.2 Análise de resíduos da variável Q de Tobin

As figuras 5 e 6 possibilitam a visualização gráfica, de acordo com o método

de EF, por meio dos histogramas dos resíduos da regressão. A figura 5 está

composta pelos resíduos dos modelos de (1) a (3), de efeitos fixos e robustos, em

ordem sequencial, e a figura 6 pelos modelos (4) a (6). Os gráficos demonstram que

há assimetria e curtose simultaneamente. Isso é esperado porque quanto maior o

erro menor a probabilidade de sua ocorrência. Na curva normal sobreposta se vê a

probabilidade de ocorrência dos desvios (valor medido versus valor previsto pelo

modelo). No pico da curva em sino temos o valor do desvio padrão, que se mostrou

baixo em todos os modelos (centrado em 0,2).

É um valor baixo e aceitável, expressando que a metade dos erros tem um

desvio baixo.

As figuras 5 e 6 mostram que os resíduos dos erros estão concentrados a

direita, mas nas proximidades de zero, são independentes, com distribuição normal

e pouca dispersão.

123

02

46

8D

ensi

ty

0 .2 .4 .6Análise de resíduos - dp resid - fe1

02

46

8D

ensi

ty

0 .2 .4 .6 .8Análise de resíduos - dp resid - fe Robust1

02

46

8D

ensi

ty

.1 .2 .3 .4 .5 .6Análise de resíduos - dp resid - fe2

02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


Figura 5 - Histogramas dos resíduos da regressão Q de Tobin dos modelos (1) a (3) Fonte: Elaborada pelo autor

124

02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


02

46

8D

ensi

ty


Figura 6 - Histogramas dos resíduos da regressão Q de Tobin dos modelos (4) a (6) Fonte: Elaborada pelo autor

4.6.2 Resultados empíricos da variável Market-to-book

Conforme demonstra a tabela 18, a equação Market-to-book foi estruturada

com os mesmos grupos do conjunto de variáveis da métrica Q de Tobin. O conjunto

de teste compreende a significância dos modelos (1) a (6), os coeficientes das

125

variáveis independentes, com sua significância e erro padrão (robusto) e o R2

ajustado.

Tabela 18: Resultados da regressão market-to-book modelos de Efeitos Fixos (1) (2) (3) (4) (5) (6) Doação Firma doadora 0,360* 0,353* Doação para vencedor 0,478* 0,458* Doação para perdedor -0,021 -0,006 Presidente 0,120 0,011 Governador 0,422+ 0,373 Senador 0,260 0,264 Deputado Federal 0,074 0,118 Deputado Est./distr. -0,061 -0,086 Background em gov. Executivo -0,063 -0,054 -0,067+ -0,059 -0,065+ -0,057 Adm. indireta 0,047 0,042 0,050 0,045 0,043 0,039 Legislativo 0,337* 0,301* 0,351** 0,315* 0,382** 0,347* Interação -0,004** -0,004** -0,004** -0,004** -0,004** -0,004** Interlocking Laços diretos 0,084+ 0,077+ 0,083+ 0,078+ 0,095* 0,089+ Laços indiretos -0,039 -0,034 -0,037 -0,033 -0,038 -0,034 Propr. e controle Indivíduos/famíl. 0,575+ 0,562+ 0,480 Inst. financeiras 0,000 0,000 -0,069 Estrangeiras -0,000 0,025 0,000 Não-financeiras 0,278 0,251 0,191 Controle Ln Tamanho board -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** Ln_RB 0,240** 0,225* 0,252** 0,235* 0,224* 0,210* Efeitos da Indústria -2,512 -2,319 -2,701+ -2,525 -2,647+ -2,472

Sigma_u 1,506 1,500 1,530 1,519 1,525 1,516 Sigma_e 1,039 1,035 1,034 1,030 1,036 1,034



n° de observações 458 458 458 458 458 458 n° firmas 228 228 228 228 228 228 Adj R-squared 0,608 0,611 0,611 0,614 0,610 0,611 Corr(u-i, xb) -0,333 -0,308 -0,366 -0,340 -0,360 -0,336 Prob>F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 F 10,220 13,217 11,219 14,216 14,216 17,213 Fonte: Dados da pesquisa. Nota: *** p < .001, ** p < .01, * p < .05 e + p < .10 Os apêndices M a S apresentam os dados de saída (Stata 12.0) dos modelos de (1) a (6), respectivamente.

Os resultados dos modelos de efeitos fixos para a variável dependente

Market-to-book indicam que há significância. Dessa forma, rejeita-se a hipótese de

que o conjunto das variáveis explicativas não tem efeito sobre a variável explicada.

126

Os coeficientes de determinação ajustados (R2) dos modelos de efeitos fixos

apontam que o conjunto de variáveis é capaz de explicar em torno de 60% da

variabilidade da variável dependente. O coeficiente de correlação intraclasse (rho),

resulta do quociente entre os desvios dos resíduos dentro das firmas e dos desvios

totais. As correlações entre os resíduos e os regressores de EF nos modelos são

baixas.

Na análise dos grupos de variáveis independentes, da mesma maneira que a

variável Q de Tobin, as variáveis de doação foram transformadas em dicotômicas.

Como demonstra a equação Market-to-book nos modelos (1) e (2) de efeitos fixos,

as variáveis de doação foram significativas e com coeficientes positivos. Nos

modelos (3) e (4) a doação a candidato vencedor se mostrou significativa com

parãmtero positivo.

Dentre as habilidades importantes, a experiência anterior em cargo no

legislativo apresentou significância em todos os modelos e os parâmetros forma

positivos. A interação dessas experiências também se mostrou significativa, porém

com parâmetro negativo bastante próximo de zero. O interlocking entre firmas por

intermédio de membros da administração, com laços diretos, apresentou

significância, com parâmetro positivo. No grupo de propriedade e controle, ao

integrar-se a estrutura de propriedade nos modelos, 2, 4 e 6, observa-se que as

firmas com controle por indivíduos e/ou famílias apresentaram significância nos

modelos 2 e 4, com coeficientes positivos.

As variáveis de controle Tamanho do board e Ln da receita bruta resultaram

significativas (p<0,001) em todos os modelos.

4.6.2.1 Teste de robustez da variável Market-to-book

Com objetivo de analisar a estabilidade do método escolhido, de efeitos fixos,

considerando a variável explicada Market-to-book, processou-se o teste de robustez

[vce(robust)]. A tabela 19 apresenta os resultados das regressões para os modelos

analisados.

127

Tabela 19: Resultados da regressão market-to-book modelos de Efeitos Fixos Robustos (1) (2) (3) (4) (5) (6) Doação Firma doadora 0,360* 0,353* Doação para vencedor 0,478* 0,458* Doação para perdedor -0,021 -0,006 Presidente 0,120 0,011 Governador 0,422+ 0,373 Senador 0,260 0,264 Deputado Federal 0,074 0,118 Deputado Est./distr. -0,061 -0,086 Background em gov. Executivo -0,063 -0,054 -0,067+ -0,059 -0,065+ -0,057 Adm. indireta 0,047 0,042 0,050 0,045 0,043 0,039 Legislativo 0,337*** 0,301** 0,351*** 0,315** 0,382** 0,347** Interação -0,004* -0,004* -0,004* -0,004* -0,004* -0,004* Interlocking Laços diretos 0,084 0,077 0,083+ 0,078+ 0,095 0,089 Laços indiretos -0,039+ -0,034 -0,037 -0,033 -0,038+ -0,034 Propr. e controle Indivíduos/famíl. 0,575+ 0,562* 0,480 Inst. financeiras 0,000 0,000 -0,069 Estrangeiras -0,000 0,025 0,000 Não-financeiras 0,278 0,251 0,191 Controle Ln Tamanho board -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** -0,018*** Ln_RB 0,240* 0,225* 0,252** 0,235* 0,224* 0,210* Efeitos da Indústria -2,512 -2,319 -2,701 -2,525 -2,647+ -2,472

Sigma_u 1,506 1,500 1,530 1,519 1,525 1,516 Sigma_e 1,039 1,035 1,034 1,030 1,036 1,034



n° de observações 458 458 458 458 458 458 n° firmas 228 228 228 228 228 228 Adj R-squared 0,603 0,607 0,606 0,609 0,605 0,607 Corr(u-i, xb) -0,333 -0,308 -0,366 -0,340 -0,360 -0,336 Prob>F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

F 10,227 13,227 11,227 14,227 14,227 17,227 Fonte: Dados da pesquisa. Nota: *** p < .001, ** p < .01, * p < .05 e + p < .10

O método escolhido se revelou estável, com poucas alterações nas variáveis

significativas. Em destaque, em alguns modelos, houve intensificação na

significância da experiência política no legislativo. Enquanto que na interação houve

redução.

4.6.2.2 Análise de resíduos

128

As figuras 7 e 8 possibilitam a visualização gráfica, de acordo com o método

de EF, por meio dos histogramas dos resíduos da regressão. A figura 7 está

composta pelos resíduos dos modelos de (1) a (3), de efeitos fixos e robustos, em

ordem sequencial, e a figura 8 pelos modelos (4) a (6). Os gráficos demonstram que

há assimetria e curtose simultaneamente. Na curva normal sobreposta se vê a

probabilidade de ocorrência dos desvios (valor medido versus valor previsto pelo

modelo). No pico da curva em sino temos o valor do desvio padrão, que se mostrou

baixo em todos os modelos (centrado em 0,5).

01

23

Den

sity

0 .5 1 1.5Análise de resíduos - dp resid - fe1mkt

0.5

11.

52

2.5

Den

sity

0 .5 1 1.5 2Análise de resíduos - dp resid - fe Robust1mkt

01

23

Den

sity


0.5

11.

52

2.5

Den

sity


01

23

Den

sity


01

23

Den

sity


Figura 7 - Histogramas dos resíduos da regressão Market-to-book dos modelos (1) a (3) Fonte: Elaborada pelo autor

129

A figura 8 mostra que os resíduos dos erros estão concentrados nas

proximidades de zero, são independentes, com distribuição normal e dispersão

insignificante.

01

23

Den

sity


0

12

3D

ensi

ty0 .5 1 1.5 2

Análise de resíduos - dp resid - fe Robust4mkt

01

23

Den

sity


01

23

Den

sity


01

23

Den

sity


01

23

Den

sity


Figura 8 - Histogramas dos resíduos da regressão Market-to-book dos modelos (4) a (6) Fonte: Elaborada pelo autor

130

4.7 Discussões dos resultados

De acordo com delimitações da pesquisa, a base de dados para testar as

hipóteses sobre os relacionamentos entre as conexões políticas e a performance é

resultante das empresas não-financeiras e não permissionárias listadas na

BM&FBovespa no período de 1999 a 2009. As hipóteses foram derivadas da

integração entre proposições da teoria da dependência de recursos e a da

governança corporativa. Conforme se depreende da revisão teórica, as atividades

políticas das firmas são um meio de reduzir e minimizar risco da incerteza do

ambiente (PFEFFER, 1972; ALDRICH; PFEFFER, 1976; DAILY; DALTON, 1994a,

1994b). A literatura aponta que essas estratégias produzem certos benefícios às

firmas, como desempenho superior, informação, influência, proteção, acesso a

privilegiado a recursos financeiros e rendas provenientes do governo (PITTMAN,

1977; APPELBUAM; KATZ, 1987; YOFFIE, 1988; KEIM; BAYSINGER, 1988;

FISMAN, 2001; FAN; WONG; ZHANG, 2007; BOUBAKRI et al., 2008).

Os resultados empíricos indicam que as firmas da amostra estabelecem

conexão por diferentes meios, seja por doação, por integração de membros com

históricos em política e/ou por compartilhamento. Eles permitem inferir que nessas

formas de conexão estão presentes tipos distintos de aproximações com o governo.

As proxies investigadas evidenciam a associação com o valor das companhias.

Cabe ressaltar que a missão das articulações com o governo é atribuída

principalmente aos membros da administração, conselheiros e gestores. Os testes

realizados neste estudo fornecem resultados que corroboram efeitos das

conectividades no valor das firmas.

4.7.1 Discussão dos resultados em relação a Q de Tobin

Considerando o exame da variável Q de Tobin, em razão dos pressuposto da

pesquisa, o método dos EF foi mais adequado. Ao resgatar-se a hipótese — H1:

Existe um relacionamento significativo entre as conexões políticas, a partir de

doação a campanha política, pelas firmas, como meio de redução da dependência

externa, e a performance da firma —, pode-se afirmar que em relação ao construto

doação da firma há suporte para ser confirmada, porque foram encontradas

131

evidências em ambos nos modelos (3) e (4). Os resultados estatísticos apontam que

doações a candidato vencedor, a presença de administradores com antecedentes na

administração direta em governo e no legislativo foram significativas.

Em relação às doações para campanha política em nosso contexto, esses

achados contribuem com estudos precedentes de Bandeira-de-Mello e Marcon

(2005) e Bandeira-de-Mello, Marcon e Alberton (2007), quando analisaram as

estratégias políticas das firmas e os efeitos na performance. Sob outra base teórica

e com conjunto de métricas, essas investigações não encontraram relações

significantes entre as firmas doadoras e a diferenciação na performance. As

relações firma-governo, por doação, mostram-se duradouras, embora firmas mais

ligadas ao governo sejam mais propensas aos efeitos das decisões políticas que daí

se originam (RAMALHO, 2007). Pode-se deduzir que um período de estabilidade

política mais longa pode garantir segurança às firmas ligadas ao governo.

Conforme disposto na análise dos recursos destinados à campanha política

por cargo, os dados apontam significativa e crescente destinação desses recursos.

As campanhas eleitorais no Brasil são as mais custosas do mundo (SAMUELS,

2001a). Essa afirmação, mesmo com base nas eleições de 1994, pode ser

comparada aos períodos examinados neste estudo. Por demandarem substanciais e

crescentes recursos, sua destinação exerce importante influência sobre a vida

política dos candidatos. Por isso Samuels (2001c) investigou a importância do

dinheiro nos processos eleitorais nas novas democracias, concluindo que há relação

direta entre os incentivos prestados pelas organizações e a distribuição de serviços

governamentais. Os candidatos com elos entre a firma e o governo, por exercerem

um papel de interação com as instituições, representam um instrumento dessas

relações.

Os dados de doação a campanha política apontam que as firmas destinaram

mais recursos a candidatos vencedores, e os resultados deste estudo demonstram

significância estatística para este tipo de candidato. Isso, de certa maneira, confirma

os resultados de Snyder Jr (1990) que as firmas destinam esses recursos a

candidatos de têm mais probabilidade de vencer.

Ainda sobre a métrica Q de Tobin, os achados desta pesquisa se aproximam,

em alguns aspectos, aos resultados obtidos por Claessens, Feijen e Laeven (2008)

nas análises das eleições de 1998 e 2002 no Brasil. Embora com amostra mais

reduzida em relação a este estudo, as inferências dos autores sugerem relação

132

negativa entre os investimentos por doação e desempenho. Os resultados empíricos

desta investigação apontam em outra direção, pois em embora não se tenha obtido

significância estatística em cargos específicos, há evidências no sentido de que a

doação a candidatos vencedores foi significativa.

Já em relação à Hipótese — H1a: Existe um relacionamento significativo entre

as conexões políticas, a partir de doação a campanha política, pelos

administradores, como meio de redução da dependência externa, e a performance

da firma —, não se pode confirmar, pois todos os testes, considerando os

administradores doadores, conselheiros, executivos e com dupla função, não

resultaram significativos a ponto de se confirmar a hipótese H1a.

Avaliando o construto de antecedentes em política, a hipótese — H2: Existe

um relacionamento significativo entre administradores (conselheiros e gestores),

com antecedentes em política, e a performance da firma —, detecta-se que a

presença de administradores com experiência em cargo no governo (legislativo) a

relação significativa e positiva. Em dois modelos, (3) e (5), houve significância na

experiência na administração direta (executivo). A interação entre as habilidades em

cargo político se mostrou significativa, porém negativa. No contexto americano,

Goldman, Rocholl e So (2009), partindo da suposição de que o incremento na

performance do conselho de administração não está restrito às atividades de

monitoramente e assessoramento à gestão, encontraram evidências de que os

membros do board podem adicionar valor por meio de conexões políticas,

salientando a importância da composição com a presença de membros da

administração com background em política. Por outro lado, a integração de

administradores com background político também tem a conotação de proteger a

firma contra manipulações e formas sofisticadas de desaprovação de questões de

interesse político do ambiente (STERN; WESTPHAL, 2010). Todavia, o interesse da

firma em integrar, à administração, profissionais com experiência em atividade

executiva governamental, central ou local, pode estar associado a dificuldades

financeiras (FAN; WONG; ZHANG, 2007; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008).

Este estudo não teve o propósito de investigar esses efeitos.

Os resultados obtidos, considerando o grupo background em política,

permitem supor que integrar membros com experiência política em governos, na

adminsitração direta e no legislativo, traz benefícios ao valor da firma. Outros

estudos apontam que essa estratégia pode estar associada a benefícios de ordem

133

financeira, como, por exemplo, acesso preferencial a crédito financeiro (PITTMAN,

1977; APPELBUAM; KATZ, 1987; YOFFIE, 1988; KEIM; BAYSINGER, 1988; FAN;

WONG; ZHANG, 2007; CLAESSENS; FEIJEN; LAEVEN, 2008; FACCIO, 2009).

A hipótese pertinente ao construto interlocking — H3: Existe um

relacionamento significativo entre o interlocking de membros políticos ligados ao

ambiente, por laços diretos e indiretos, e a performance da firma —, avalia o

compartilhamento político, direto ou indireto, entre os conselhos das firmas. Os

dados não demonstram significância em relação ao Q de Tobin. A literatura sugere

que o interlocking influencia o resultado da firma (KOENIG; GOGEL; SONQUIST,

1979; SCHOORMAN; BAZERMAN; ATKIN, 1981; HILLMAN; ZARDKOOHI;

BIERMAN, 1999). O compartilhamento relacional é uma das formas de se obter

informações privilegiadas (BAZERMAN; SCHOORMAN, 1983; BARRINGER;

HARRISON, 2000). Esses vínculos construídos por interlocking são importantes num

ambiente de competição. Considerando a variável Q de Tobin como dependente,

não se encontrou evidências de que o interlocking político exerça influência

significativa no valor da firma.

Observa-se que ao se adicionar o grupo de variáveis de categoria de

propriedade, como controle, somente as empresa cujo controle é por

indivíduos/famílias apresentou relacionamento significativo. O ingresso dessas

variáveis não alterou a significância dos construtos investigados. Essa influência das

empresas familiares, em nosso contexto, já foi observada por Silva e Graminho

(2007), onde destacaram, que são as que mais têm contribuído para campanhas

políticas e estão positivamente relacionadas a doações eleitorais — ano de 2002 —

(SILVA; GRAMINHO, 2007).

Foram testadas as hipóteses com o conjunto de variáveis considerado nos

testes da variável dependente Market-to-book, em todos os modelos, e os resultados

mostraram algumas diferenças nas significâncias.

4.7.2 Discussão dos resultados em relação a Market-to-book

Dado o conjunto de variáveis dos modelos, denota-se que a variabilidade da

Market-to-book foi menos intensa em relação à variável Q de Tobin. Destaca-se que

134

todas as variáveis de doação foram siginificativas e positivamente associadas nos

modelos (1) ao (4). Isso permite aceitar a hipótese H1, pois há evidência que a

doação influencia a variabilidade da métrica Market-to-book. Demonstra a existência

de um relacionamento significativo entre as conexões políticas, a partir de doação a

campanha política, pelas firmas, como meio de redução da dependência externa, e a

performance da firma. Por essa razão se pode afirmar que em relação ao construto

doação da firma há suporte para ser confirmada, porque foram encontradas

evidências nos modelos anteriormente citados. Os resultados estatísticos apontam

que doações a candidato vencedor, a presença de administradores com

antecedentes na administração direta em governo e no legislativo foram

significativas.

Também em relação a essa variável, a doação por administradores, uma vez

testada, considerando as doações por conselheiro, gestor ou administrador com

dupla função, não apresentou resultados satisfatórios, pois as doações realizadas

pelas empresas são mais frequentes e expressivas. Assim, rejeita-se a hipótese

H1a.

Avaliando o construto de antecedentes em política, a hipótese — H2: Existe

um relacionamento significativo entre administradores (conselheiros e gestores),

com antecedentes em política, e a performance da firma —, detecta-se que a

presença de administradores com experiência em cargo no governo (legislativo) a

relação significativa e positiva. Como discutido no item 4.7.1, esta coerente com os

achados de Goldman, Rocholl e So (2009), Stern e Westphal (2010). Em dois

modelos, (3) e (5), houve significância na experiência na administração direta

(executivo). A interação entre as habilidades em cargo político se mostrou

significativa, porém negativa. A presença dessas habilidades é importante porque o

relacionamento com o ambiente, em mutação. Se ajustam aos interesses singulares

das firmas (ROSSETTO; ROSSETTO, 2005).

A capacidade organizacional para obter recursos vitais e a negociação e o

relacionamento interorganizacional também constituem duas atividades

fundamentais nesta perspectiva que admite que certas mudanças no meio ambiente

ocorrem, em parte, pela determinação dos administradores organizacionais, porque

estes se preocupam em compatibilizar as características do ambiente aos interesses

específicos das suas organizações.

135

Em relação à hipótese H3, as variáveis de interlocking político apresentaram

os seguintes resultados: o relacionamento entre os laços diretos e o Market-to-book

foi positivo significativo; nos laços indiretos a relação foi negativa e não significativa.

Em destaque, o intercâmbio entre firmas, por meios de membros da administração

experientes em política, foi influente a variabilidade do Market-to-book,

influenciando no valor da firma. Logo, pode-se aceitar a hipótese H3, pois o Market-

to-book, também associado à incerteza, reúne certo grau de expectativa de retorno

futuro em razão da expectativa de crescimento da firma (FAN; WONG, 2007; JIANG,

2008). Sua variabilidade tem implicações acionárias, pois pode haver incentivo para

investidores adquirirem o controle (DENIS; MCCONNELL, 2003).

As demais variáveis dependentes também foram testadas (Apêndice T a X),

mas não encontraram aderência.

136

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Nesta seção serão apresentadas as conclusões deste estudo, ordenadas

pelas hipóteses formuladas considerando as variáveis de desempenho Q de Tobin

e Market-to-book. A seguir o trabalho é finalizado com as limitações e sugestões

para futuros estudos.

5.1 Conclusões

O ponto central desta tese foi investigar as conexões políticas, integrando

correntes teóricas da dependência de recursos e da governança, e suas relações

com a performance das firmas. Para responder a questão de pesquisa — As

conexões políticas entre firma e governo, por doação a campanhas, por

antecedentes políticos da administração e entrelaçamento do conselho de

administração, têm influência no desempenho das empresas listadas na

BM&FBovespa? —, utilizaram-se dados empíricos das empresas listadas na

BM&FBovespa no período entre 1998 e 2009.

Com o objetivo de capturar os efeitos das conexões políticas, nos

procedimentos estatísticos foram empregadas regressões em painel por dois

métodos principais: o de efeitos fixos (fixed effects) e o de efeitos aleatórios (random

effects). No entanto, o método de efeitos fixos foi explorado por estar coerente com

os pressupostos deste trabalho.

O estudo ao se aliar ao corpo teórico que estuda as relações firma-governo,

contribui com uma proposta teórica integrativa e desenvolve estratégia de

investigação com evidências inovadoras e com abrangência metodológica,

representando duas importantes contribuições. Utilizando a perspectiva da

dependência de recursos, procura explicar os efeitos das conexões políticas no

desempenho. Atribui ao conselho de administração o papel de órgão protagonista

como elo relacional ao ambiente e incorpora as atividades dos gestores nessas

ações, o que converge para a visão integrativa da administração.

O referencial teórico sugere que vários aspectos interferem nas relações

políticas firma-governo. O contexto de cada país é relevante e influente. Questões

legais, institucionais, nível de proteção aos acionistas, grau de corrupção e

137

interferência do governo na economia são pontos fundamentais. Esses fatores do

ambiente moldam as estratégias de conectividade das firmas.

Ao analisar as conexões políticas brasileiras, por doação a campanhas

políticas, por antecedentes políticos da administração e compartilhamento do

conselho de administração, denota-se que firmas estabelecem diferentes formas de

se relacionar com o ambiente político. Dada a incerteza, às firmas intensificam suas

ações. Um exemplo claro deste estudo foram as eleições do período II (2002). A

expectativa de mudança no domínio político central no país estabeleceu

diversificação nas formas de laços políticos. Os resultados empíricos mostram que a

demanda por recursos tem sido crescente, a participação de administradores

experientes em política na composição do board vem sendo importante e o

compartilhamento tem se intensificado.

Embora o estudo tenha investigado os efeitos das conexões em outras

métricas de performance (ROA, ROE, taxa de crescimento de vendas e retorno

operacional sobre vendas), os resultados só foram significativos no valor de

mercado das firmas medido pelo Q de Tobin e pelo Market-to-book. As ações

políticas com base na TDR explicam que a organização pode fazer uso do meio

político para modificar determinadas condições de um ambiente mais favorável

(PFEFFER; SALANCIK, 2003). Como os dois medidores utilizam uma variável de

mercado (preço), as inferências podem ser explicadas pela incerteza ambiental

percebida pelo mercado.

Quanto ao construto doação, os testes evidenciaram que há significância

neste tipo de ação política das firmas. O fato de a empresa ser doadora a candidato

vencedor apresentou resultados siginificativos em todos os modelos. Dessa

maneira, pode-se afirmar que, em relação ao construto doação da firma, há suporte

para a hipótese H1 ser confirmada, porque foram encontradas evidências nos testes

empregados.

Quanto à hipótese H1a, sobre as doações patrocinadas por conselheiros e

gestores, não há evidências para confirmação. Isso se demonstra que esses laços

são mais intensos quando a firma é contribuinte. Ainda com referência ao Q de

Tobin na H2, a presença de administradores experientes em política nas firmas

foram mais pronunciadas em relação ao background no legislativo, em todos os

modelos. Conforme apresentado nas discussões (4.7.1), a hipótese H3 não pode ser

138

confirmada, porque o compartilhamento político, entre conselheiros interfirmas, não

foi significativo.

O Market-to-book, também associado à incerteza, reúne certo grau de

expectativa de retorno futuro em razão da expectativa de crescimento da firma (FAN;

WONG, 2007; JIANG, 2008). Considerando a hipótese H1, se vê a existência de um

relacionamento significativo entre as conexões políticas, a partir de doação a

campanha política. Confirmada essa hipótese, porque foram encontradas evidências

nos modelos anteriormente citados. Os achados indicam que doações a candidato

vencedor, a presença de administradores com antecedentes na administração direta

em governo e no legislativo foram significativas.

A comparação das variáveis descritas – de doação, background e interlocking

– permite concluir que, inicialmente, há iniciativas de doação a campanha política,

com a posterior integração de membros com experiência em política nas firmas,

especialmente no legislativo, cujos membros compartilham experiências políticas

com outros conselheiros, com essa vivência.

Desse modo, os dados da regressão, Market-to-book, apresentam resultados

confirmatórios do construto interlocking da hipótese H3. Conclui-se que os laços

diretos estabelecidos são influentes positivamente. Essa atividade política por

compartilhamento se associa à incerteza. A volatilidade dessa variável é uma

referência importante para o acionista.

Os dados indicam que há um conjunto de ações políticas empregadas pelas

firmas da amostra, o que permite concluir que as firmas da amostra, considerando o

contexto brasileiro, diversificam suas estratégias políticas. Essas ações guardam

relação com a doação a candidatos vencedores, bem como com a presença de ex-

políticos na administração, com experiência no legislativo, e são fortalecidas por

ligações por compartilhamento interfirmas. Um número expressivo de

administradores que compõem os conselhos de administração e a gestão, com

background em política, compartilha com outras firmas que contam com a presença

de ex-políticos.

Em período pós eleições, na troca de governo, há intensificação de ações

políticas da firmas. A indicação de ex-políticos para compor os conselhos de

administração é uma ação preferencial, mas o entrelaçamento entre firmas com

membros políticos tem influência positiva no valor. Os resultados sugerem que essa

ação é indicativa que as firmas buscam minimizar riscos e incertezas por intermédio

139

de ex-políticos em períodos de incerteza eleitoral, dado que a aproximação com o

governo foi mais pronunciada nas eleições de 2002.

5.2 Limitações da pesquisa

A amplitude do tema conduz o pesquisador a determinadas restrições de

ordem tanto teórica quanto metodológica. As limitações teóricas deste estudo dizem

respeito à ausência de tratamento das relações políticas de forma ampla, incluindo

adjuntos e assessores da diretoria e acionistas pertencentes à administração da

companhia, entre outros atores vinculados às corporações.

No que se refere à produção brasileira, ainda são incipientes e escassos os

estudos que abordam conexões políticas e governança das corporações. Na

dimensão proposta, são ainda superficiais aqueles que mencionam relacionamentos

institucionais, como, por exemplo, atuações da administração em organismos e

agremiações representativas dos interesses da indústria na qual a firma está

inserida. A literatura especializada requer, portanto, novos conceitos e formulações

teóricas capazes de orientar análises sobre tais questões.

Quanto ao aspecto metodológico, o trabalho considerou três períodos de

mandato, compreendidos entre 1998 e 2009, como recorte temporal para a base de

dados. A forma de analisar, ainda que longitudinal, pode não capturar todos os

efeitos das atuações políticas das firmas ou até mesmo indicar, nas variáveis, efeitos

de decisões políticas e relacionamentos de difícil observação. Ações políticas das

firmas podem não gerar efeitos imediatos na performance; assim, ações iniciadas

num exercício social podem produzir resultados em períodos posteriores, inclusive

não capturados no lapso do estudo. O conjunto de firmas investigadas está limitado

à base da BM&FBovespa, não incluindo outras organizações que fazem uso de

estratégias políticas.

As restrições metodológicas adotadas neste trabalho pode ter

desconsiderado informações importantes. Há ainda limitações decorrentes da

utilização de fontes secundárias, muitas de difícil identificação. Em decorrência

disso, as informações publicadas, em alguma medida, podem não ser totalmente

140

confiáveis. Como consequência, os resultados podem ser afetados, requerendo

cuidado quanto à generalização dos achados.

Como o estudo não investiga como as firmas estabelecem as conexões com

o governo, em seus aspectos operacionais, fatores inobserváveis por meio dessa

metodologia podem gerar interpretações incompletas. Firmas que fazem uso das

mesmas ligações políticas, diretas e indiretas, podem desenvolver capacidades,

processos, e combinar atributos internos não capturados pelo método proposto.

Em relação ao método de especificação das categorias de propriedade é

importante reconhecer que o estudo não especificou o percentual de controle da

propriedade, o que é uma limitação a ser considerada.

Quanto ao modelo econométrico, assim como os demais, é um modo de

simplificação da realidade. Por não conseguir capturar todos os fatores

intervenientes, implica restrições quanto à combinação das variáveis dependentes e

independentes. Embora as variáveis tenham fundamentação teórica para integrar o

modelo, outros termos poderiam compor a formulação geral e ser testados.

5.3 Sugestões para futuros estudos

Considerando as limitações concernentes a este trabalho, conforme exposto

no item anterior, ainda se pode ampliar o escopo de análise, sob os pontos de vista

teórico e empírico. Novas questões de pesquisa podem ser construídas, bem como

novos objetivos delineados e alcançados.

Primeiramente, sugere-se a ampliação do período analisado, assegurando

resultados mais consistente, com o levantamento e inclusão dos dados das eleições

de 2010. Dessa maneira, o futuro estudo englobaria quatro períodos de mandato

(1998, 2002, 2006 e 2010), que constituem ciclos importantes do relacionamento

firma-governo a serem investigados.

A partir dos resultados desta pesquisa podem ser recomendados novos

estudos ampliando a amostra. Por exemplo, ao desconsiderar o construto doação,

pode-se integrar a base as firmas permissionárias e concessionárias que são

proibidas por lei de doarem, mas que podem apresentar outros tipos de ações

políticas.

141

Instituições financeiras também podem ser analisadas sob esse ângulo, aliás,

organizações pouco estudadas na academia brasileira. Igualmente, pode-se

expandir este trabalho, analisando as companhias fechadas, empresas que

participam de certames públicos e empresas de setores mais específicos que têm

interesse ou são dependentes de rendas públicas.

Outra sugestão é avaliar e explorar com maior especificidade o board

interlocking político, por exemplo, elaborando o mapeamento das redes políticas

interfirmas e conselheiros com esse background. Mapear o perfil dos conselhos,

associando-o a outras experiências além da política, e analisar essas modificações

nos assentos e os efeitos na performance pode ser um caminho interessante para

novos estudos.

Outros estudos poderão explorar as participações societárias, identificando a

participação do governos na estrutura de propriedade das firmas e os efeitos no

desempenho.

Quanto aos métodos utilizados, pode-se explorar o modelo com equações

simultâneas, avaliando melhor as questões endógenas e exógenas das variáveis.

142

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157

APÊNDICES

APÊNDICE A – Relação de variáveis operacionalizadas

1 Fir_Nome Short Name da Firma

2 Ano Ano

3 Fir_Num Número da Firma

4 Ind_Categ Classificação nivel 1

5 Reg 1 registro ativo. 2 registro cancelado

6 Cresc_Vend Receita Bruta

7 ROE_ Retorno sobre os capitais próprios

8 M_Operac Margem Operacional

9 ROA_ Retorno sobre os ativos

10 Mk_T_Book Market-to-Book

11 Q_Tobin Q de Tobin

12 II_Adm_Doa Firma tem administrador doador ou não

13 Cons_Don Membro do Conselho é doador

14 Dual_don Membro do Conselho com participação na gestão é doador

15 Exec_don Executivo (agente) é doador

16 III_Fcx_pol Firma tem conexão política ou não

17 Hab_Adir Administradopr com habilidade na adm direta

18 Hab_Aind Administrador com habiidadade na adm indireta

19 Hab_Leg Administrador com habilidade legislativa

20 Int_DxInd Interação Habilidade na Adm com Indireta

21 Int_DxLeg Interação Habilidade na Adm com Legislativa

22 Int_IndxLeg Interação Habilidade na Indireta com Legislativa

23 Int_Habil Interação Habilidade Adm direta, indireta e legislativa

24 N_Cx_Dir Número de Adm com conexão política

25 N_Cx_Total Número de habilidades dos ADM com conexão

26 N_Board Número de Conselheiros

27 RB Receita Bruta

28 Log_RB Logaritmo natural da receita bruta

29 LN_At Logaritmo natural do Ativo Total

30 I_II_Doa Firma e Administradores são doadores

31 I_III_Doa_Bck Firma é doadora e possui conselheiro com background em política

32 I_IV_Doa_Intck Firma é doadora e possui conselheiros com interlock político

33 I_II_III Firma e Adm. são doadores e possui conselheiro com background em política

34 I_II_III_IV Firma e Adm. são doadores, possui conselheiro com background e com interlock político

35 I_II_IV Firma e Adm. são doadores e com interlock político

36 I_III_IV Firma é doadora, possui conselheiro com background e com interlock político

37 II_III Administradores são doadores e a firma possui conselheiro com background em política

38 II_IV Administradores são doadores e a firma tem interlock político

39 II_III_IV Administradores são doadores, e a firma possui conselheiro com background e com interlock político

40 III_IV A firma possui conselheiro com background e com interlock político

158

41 ano_cons Ano consecutivo

42 I_F_Doa Firma doadora ou não

43 V_FDont Valor total doado na campanha do ano

44 V_FDonW Valor doado para candidato vencedor

45 V_FDonL Valor doado para candidato perdedor

46 DonPresT Valor doado para candidato a Presidente

47 DonPresW Valor doado para candidato a Presidente vencedor

48 DonPresL Valor doado para candidato a Presidente perdedor

49 DonGovT Valor total doado para candidato a Governador

50 DonGovW Valor total doado para candidato a Governador vencedor

51 DonGovL Valor total doado para candidato a Governador perdedor

52 DonSenT Valor total doado para candidato a Senador

53 DonSenW Valor total doado para candidato a Senador vencedor

54 DonSenL Valor total doado para candidato a Senador perdedor

55 DonDefT Valor total doado para candidato a deputado Federal

56 DonDefW Valor total doado para candidato a deputado Federal vencedor

57 DonDefl Valor total doado para candidato a deputado Federal perdedor

58 DonDeET Valor total doado para candidato a deputado Estadual/Distrital

59 DonDeEw Valor total doado para candidato a deputado Estadual/Distrital vencedor

60 DonDeEL Valor total doado para candidato a deputado Estadual/Distrital perdedor

61 IV_F_Interlock Firma tem interlock (compartilhamento de membros políticos) ou não

62 Laços_DirxInd Quantidade firmas de conselheiros com laços diretos x indiretos

63 N_Laç_Dir Quantidade de firmas cujos conselheiros possuem laços diretos (firma)

64 N_Laç_Ind Quantidade laços com conselheiros políticos (pessoais)

65 N_Tot_Laç Quantidade total de laços

66 End_CP Grau de endividamento no curto prazo

67 End_LP Grau de endividamento no longo prazo

68 End_Tot Grau de endividamento total

69 End_F_CP Grau de endividamento financeiro no cp

70 End_F_LP Grau de endividamento financeiro no lp

71 End_F_Tot Grau de endividamento financeiro total

72 Alav Grau de alavancagem

73 Gov Controle do Governo

74 Inds_Fam Controle por individuos ou familias

75 Inst_Fin Controle por Instituições Financeiras

76 Estrang Controle por investidores estrangeiros

77 nao_Fin Controle por empresas e individuos não financeiros

78 DDonPresT Dummy doaçao para candidato a Presidente 1 ou 0

79 DDonPresW Dummy doação para candidato a Presidente vencedor 1 ou 0

80 DDontPresL Dummy doação para candidato a Presidente perdedor 1 ou 0

81 DDonGovT Dummy doação para candidato a Governador 1 ou 0

82 DDonGovW Dummy doação para candidato a Governador vencedor 1 ou 0

83 DDonGovL Dummy doação para candidato a Governador perdedor 1 ou 0

84 DDonSenT Dummy doação para candidato a Senador 1 ou 0

159

85 DDonSenW Dummy doação para candidato a Senador vencedor 1 ou 0

86 DDonSenL Dummy doação para candidato a Senador perdedor 1 ou 0

87 DDonDefT Dummy doação para candidato a Dep Federal 1 ou 0

88 DDonDefW Dummy doação para candidato a Dep Federal vencedor 1 ou 0

89 DDonDefL Dummy doação para candidato a Dep Federal perdedor 1 ou 0

90 DDonDeeT Dummy doação para candidato a Dep Estadual 1 ou 0

91 DDonDeeW Dummy doação para candidato a Dep Estadual vencedor 1 ou 0

92 DDonDeeL Dummy doação para candidato a Dep Estadual perdedor 1 ou 0

160

APÊNDICE B - Estatística descritiva das demais variáveis testadas

Variáveis N Média DP Doação

I_F_Doa 597 0,395 0,489 Vlr_FDonT 597 300.923 1.181.715 Vlr_FDonW 597 180.213 706.889 Vlr_FDonL 597 103.108 455.515 DonPresT 597 84.405 387.240 DonPresW 597 48.077 250.914 DonPresL 597 36.329 186.972 DonGovT 597 67.903 270.362 DonGovW 597 41.449 160.693 DonGovL 597 26.453 135.422 DonSenT 597 21.142 99.567 DonSenW 597 15.664 77.293 DonSenL 597 5.477 31.832 DonDefT 597 79.114 356.464 DonDefW 597 57.733 267.540 DonDefl 597 21.381 102.393 DonDeET 597 30.757 158.634 DonDeEw 597 17.440 90.313 DonDeEL 597 13.317 77.394 II_Adm_Doa 597 0,2446 0,4302 Cons_Don 597 0,2161 0,4119 Dual_don 597 0,0168 0,1284 Exec_don 597 0,0586 0,2351 Hab_Leg 597 0,1960 0,8315 Int_DxLeg 597 1,0402 7,6073 Int_IndxLeg 597 1,0553 5,9403

Background em Governo III_Fcx_pol 597 0,611 0,488 N_Cx_Total 597 5,474 8,776

Interlocking IV_Interlock 597 0,408 0,490 N_Tot_Laç 597 4,492 9,994

Interações I_II_Doa 597 0,107 0,310 I_III_Doa_~k 597 0,253 0,435 I_IV_Doa_I~k 597 0,186 0,389 I_II_III 597 0,075 0,264 I_II_III_IV 597 0,060 0,238 I_II_IV 597 0,060 0,238 I_III_IV 597 0,186 0,389 I_II_IV 597 0,060 0,238 I_III_IV 597 0,186 0,389 II_III 597 0,173 0,378 II_IV 597 0,132 0,339 II_III_IV 597 0,132 0,339 III_IV 597 0,409 0,492

161

APÊNDICE C – Firmas analisadas nos períodos de mandato I, II e III

Aços Villares Eucatex Lojas Renner Rossi Resid Alfa Consorc Excelsior M&G Poliester Sadia Alfa holding Ferbasa Magnesita Santanense Aliperti Fibam Mangels São Carlos Alpargatas Fibria Marcopolo Saraiva Livr. Am Inox BR Forjas Taurus Marisol Schulz Ambev Fras-Le Melhor Sp Semp Aracruz Gafisa Met Duque Sergen Arteb Gerdau Metal Iguaçu Sid Nacional Bardella Gerdau Met Metal Leve Sondotécnica Battistella Globex Metisa Souza Cruz Baumer Grazziotin Millennium Springer Bic Monark Guararapes Mont Aranha Spturis Braskem Habitasul Mundial Sultepa BRF Foods Ideiasnet Nadir Figueiredo Suzano Hold Cacique Iguaçu Café Net Suzano Papel Caraíba Metais Ind. Cataguases Oderich Tecnosolo Cedro Ind. Romi Panatlan Tekno Celulose Irani Iochpe-Maxion P.Açúcar-Cbd Trafo Cia Hering Ipiranga Dis Par Al Bahia Tupy Confab Ipiranga Pet Paranapanema Ultrapar Const Beter Ipiranga Ref Parmalat Usiminas Coteminas Itautec Petroflex Vale Rio Doce Cyrela Realt João Fortes Petropar Valefert Dimed Josapar Petroq União Vicunha Têxtil Dixie Toga Karsten Plascar Vigor Dohler Kepler Weber Portobello Vulcabras Drogasil Klabin Pronor Weg Duratex-Old La Fonte telecom Quattor Petr Wembley Elekeiroz Lark Maqs Randon Whirlpool Eleva/AV Leco Rasip Agro Wlm Ind Com Embraer Litel Renar Encorpar Lix da Cunha Rexam Bcsa Eternit Lojas Americanas Riosulense

162

APÊNDICE D – Firmas analisadas nos períodos de mandato I e II

Albarus Cim Itaú Fluminense Refriger. Politeno Arcelor Copesul Granoleo Rail Sul Bahia Sul Cosipa Livraria Globo Ripasa Blue Tree D F Vasconc. Marambaia Santistêxtil Bompr-BH Ecisa Melpaper Seara Alim. Bunge Br. Electrolux Método Engenharia Sid Tubarão Caemi Eluma Minas Máquinas Spel Empreendim. CBC Cartucho Embraco Polialden Technos Rel Cbcc Contact Center Fertibras Polipropileno

163

APÊNDICE E – Firmas analisadas nos períodos de mandato II e III

Ampla Invest Dasa JBS Odontoprev Brookfield Datasul Localiza Positivo Inf. CC Des Imob Duratex Lupatech Profarma Company Even M. Diasbranco Providência Contax Grendene Marfrig Totvs Cremer Helbor Medial Saúde Uol Csu Cardsystem Iguatemi Natura Valid

164

APÊNDICE F – Firmas analisadas no período de mandato I

Agrale Bunge Fert. Makro Cargill Fertilizantes Arno Cargill Fertilizantes Nitrocarbono S Gobain Vidro Bahema Equipament Elev. Atlas Odebrecht Santista Alimentos Bérgamo Ericson Oxiteno Sola Biobras Fertiza Pevê Prédios Souto Vidig Bompreço Geral de Concreto Pirelli Trikem Brasilit Liasa Polar Usin C Pinto Bunge Al. Mahle-Cofat Renner Herm.

165

APÊNDICE G – Firmas analisadas no período de mandato III

Abyara Direcional JHSF Part PDG Realt Agra Incorp Ecodiesel Klabinsegall Rodobensimob Aliansce EMAE Kroton São Martinho Amil Embraer Le Lis Blanc SLC Agrícola Anhanguera Estácio Part Lojas Marisa Springs B2W Varejo Eztec Lopes Brasil Tecnisa Bematech Fer Heringer Metalfrio Tempo Part BR Malls Par General Shop MRV Tenda Cielo Hypermarcas Multiplan Terna Part Cyre Com-Ccp Inpar Nutriplant Trisul

166

APÊNDICE H – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 1

. xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232

R-sq: within = 0.2071 Obs per group: min = 1 between = 0.0537 avg = 2.1 overall = 0.0706 max = 3

F(10,236) = 6.17 corr(u_i, Xb) = -0.0744 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .064918 .0671733 0.97 0.335 -.067418 .1972539 Hab_Adir | -.0242972 .0152607 -1.59 0.113 -.0543618 .0057674 Hab_Aind | .0177414 .012863 1.38 0.169 -.0075996 .0430824 Hab_Leg | .1586176 .0527782 3.01 0.003 .0546411 .2625941 Int_Habil | -.0012541 .0005338 -2.35 0.020 -.0023057 -.0002025 N_Laç_Dir | .0189409 .0182632 1.04 0.301 -.0170387 .0549205 N_Laç_Ind | -.007057 .0104751 -0.67 0.501 -.0276937 .0135797 N_Board | -.0115818 .0021035 -5.51 0.000 -.0157259 -.0074377 Log_RB | .0742835 .036655 2.03 0.044 .0020707 .1464963 Ind_DOA | -.0865775 .614264 -0.14 0.888 -1.296719 1.123564 _cons | .5896701 .5308458 1.11 0.268 -.4561317 1.635472 -------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | .75880952 sigma_e | .41392183

rho | .77067867 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 236) = 5.17 Prob > F = 0.0000

.

. estimates store fe . . . . .

. xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232


F(10,231) = 8.85 corr(u_i, Xb) = -0.0744 Prob > F = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------

| Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .064918 .0745035 0.87 0.384 -.0818752 .2117111 Hab_Adir | -.0242972 .0190082 -1.28 0.202 -.0617488 .0131545 Hab_Aind | .0177414 .0134573 1.32 0.189 -.0087733 .0442561 Hab_Leg | .1586176 .0446174 3.56 0.000 .0707086 .2465266 Int_Habil | -.0012541 .0003465 -3.62 0.000 -.0019368 -.0005715 N_Laç_Dir | .0189409 .0230881 0.82 0.413 -.0265492 .064431 N_Laç_Ind | -.007057 .0099806 -0.71 0.480 -.0267217 .0126077 N_Board | -.0115818 .0022625 -5.12 0.000 -.0160396 -.007124 Log_RB | .0742835 .0485253 1.53 0.127 -.0213253 .1698924 Ind_DOA | -.0865775 .6515596 -0.13 0.894 -1.370337 1.197182 _cons | .5896701 .706995 0.83 0.405 -.8033128 1.982653 -------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | .75880952

167

sigma_e | .41392183 rho | .77067867 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------ . . .

. estimates store feRobust . . . . .

. xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232


Wald chi2(10) = 87.92 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0068744 .0576915 0.12 0.905 -.1061988 .1199475 Hab_Adir | -.0039194 .0113241 -0.35 0.729 -.0261142 .0182754 Hab_Aind | .0162423 .0091219 1.78 0.075 -.0016363 .0341208 Hab_Leg | .1058389 .044712 2.37 0.018 .0182049 .1934729 Int_Habil | -.0009866 .0004627 -2.13 0.033 -.0018935 -.0000797 N_Laç_Dir | .0074853 .0152836 0.49 0.624 -.0224701 .0374406 N_Laç_Ind | -.0109108 .0090102 -1.21 0.226 -.0285704 .0067488 N_Board | -.0109658 .0017879 -6.13 0.000 -.0144701 -.0074616 Log_RB | .1150729 .0245581 4.69 0.000 .0669399 .1632058 Ind_DOA | -.4413712 .1763495 -2.50 0.012 -.7870098 -.0957326 _cons | .162845 .3364263 0.48 0.628 -.4965384 .8222283 -------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | .65474127 sigma_e | .41392183

rho | .71445615 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------

. . .

. estimates store re . . .

. xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re

Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232


Wald chi2(10) = 105.89 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------

| Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0068744 .0623317 0.11 0.912 -.1152935 .1290423 Hab_Adir | -.0039194 .0092618 -0.42 0.672 -.0220722 .0142334 Hab_Aind | .0162423 .0090819 1.79 0.074 -.0015579 .0340425 Hab_Leg | .1058389 .0361418 2.93 0.003 .0350023 .1766755

168

Int_Habil | -.0009866 .0002519 -3.92 0.000 -.0014804 -.0004928 N_Laç_Dir | .0074853 .0178701 0.42 0.675 -.0275394 .04251 N_Laç_Ind | -.0109108 .0085299 -1.28 0.201 -.027629 .0058075 N_Board | -.0109658 .0017694 -6.20 0.000 -.0144337 -.0074979 Log_RB | .1150729 .0345787 3.33 0.001 .0472999 .1828458 Ind_DOA | -.4413712 .155151 -2.84 0.004 -.7454616 -.1372807 _cons | .162845 .4471599 0.36 0.716 -.7135723 1.039262 -------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | .65474127 sigma_e | .41392183

rho | .71445615 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------

. . .

. estimates store reRobust . . .

. hausman fe re

---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))

| fe re Difference S.E. -------------+----------------------------------------------------------------

I_D_Doa | .064918 .0068744 .0580436 .0344086 Hab_Adir | -.0242972 -.0039194 -.0203778 .0102301 Hab_Aind | .0177414 .0162423 .0014991 .0090691 Hab_Leg | .1586176 .1058389 .0527787 .0280423 Int_Habil | -.0012541 -.0009866 -.0002675 .0002661 N_Laç_Dir | .0189409 .0074853 .0114556 .0099977 N_Laç_Ind | -.007057 -.0109108 .0038538 .0053428 N_Board | -.0115818 -.0109658 -.0006159 .0011082 Log_RB | .0742835 .1150729 -.0407893 .0272119 Ind_DOA | -.0865775 -.4413712 .3547937 .5884056

------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 14.85 Prob>chi2 = 0.1376

. . .

. estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001)

------------------------------------------------------------------------------

Variable | fe feRobust re reRobust -------------+----------------------------------------------------------------

I_D_Doa | .06491796 .06491796 .00687436 .00687436 Hab_Adir | -.02429718 -.02429718 -.00391937 -.00391937 Hab_Aind | .01774141 .01774141 .01624227* .01624227* Hab_Leg | .15861758** .15861758*** .10583891* .10583891** Int_Habil | -.00125414* -.00125414*** -.0009866* -.0009866*** N_Laç_Dir | .01894089 .01894089 .00748529 .00748529 N_Laç_Ind | -.00705698 -.00705698 -.01091076 -.01091076

N_Board | -.01158178*** -.01158178*** -.01096583*** -.01096583*** Log_RB | .07428352* .07428352 .11507286*** .11507286*** Ind_DOA | -.08657746 -.08657746 -.44137118* -.44137118** _cons | .58967012 .58967012 .16284496 .16284496

-------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .75880952 .75880952 .65474127 .65474127 sigma_e | .41392183 .41392183 .41392183 .41392183 rho | .77067867 .77067867 .71445615 .71445615

------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001

.

169

.

. . areg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind

N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num)

Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 10, 236) = 6.17 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8596 Adj R-squared = 0.7163 Root MSE = 0.4139

------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .064918 .0671733 0.97 0.335 -.067418 .1972539 Hab_Adir | -.0242972 .0152607 -1.59 0.113 -.0543618 .0057674 Hab_Aind | .0177414 .012863 1.38 0.169 -.0075996 .0430824 Hab_Leg | .1586176 .0527782 3.01 0.003 .0546411 .2625941 Int_Habil | -.0012541 .0005338 -2.35 0.020 -.0023057 -.0002025 N_Laç_Dir | .0189409 .0182632 1.04 0.301 -.0170387 .0549205 N_Laç_Ind | -.007057 .0104751 -0.67 0.501 -.0276937 .0135797 N_Board | -.0115818 .0021035 -5.51 0.000 -.0157259 -.0074377 Log_RB | .0742835 .036655 2.03 0.044 .0020707 .1464963 Ind_DOA | -.0865775 .614264 -0.14 0.888 -1.296719 1.123564 _cons | .5896701 .5308458 1.11 0.268 -.4561317 1.635472 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 236) = 5.166 0.000 (232 categories)

170

APÊNDICE I – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 2 . xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2394 Obs per group: min = 1 between = 0.0384 avg = 2.1 overall = 0.0635 max = 3 F(13,233) = 5.64 corr(u_i, Xb) = -0.0851 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0601019 .066263 0.91 0.365 -.0704493 .1906531 Hab_Adir | -.0188616 .0151663 -1.24 0.215 -.0487423 .011019 Hab_Aind | .0152951 .0127433 1.20 0.231 -.0098116 .0404018 Hab_Leg | .1342102 .052778 2.54 0.012 .0302271 .2381933 Int_Habil | -.0011448 .0005274 -2.17 0.031 -.002184 -.0001057 N_Laç_Dir | .0163039 .0181919 0.90 0.371 -.0195378 .0521456 N_Laç_Ind | -.0050202 .0103871 -0.48 0.629 -.0254849 .0154445 Inds_Fam | .2699424 .1345146 2.01 0.046 .004922 .5349627 Inst_Fin | -.0539194 .1569275 -0.34 0.731 -.3630975 .2552587 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .0686385 .1180721 0.58 0.562 -.1639868 .3012639 N_Board | -.0117576 .0020788 -5.66 0.000 -.0158532 -.0076619 Log_RB | .0648893 .0362655 1.79 0.075 -.0065609 .1363394 Ind_DOA | -.0008187 .6074771 -0.00 0.999 -1.197669 1.196031 _cons | .6095513 .5352012 1.14 0.256 -.4449009 1.664003 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76587883 sigma_e | .40802605 rho | .77892038 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 233) = 5.33 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2394 Obs per group: min = 1 between = 0.0384 avg = 2.1 overall = 0.0635 max = 3 F(13,231) = 7.65 corr(u_i, Xb) = -0.0851 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0601019 .0722343 0.83 0.406 -.0822204 .2024242 Hab_Adir | -.0188616 .0188875 -1.00 0.319 -.0560754 .0183522 Hab_Aind | .0152951 .0131629 1.16 0.246 -.0106396 .0412298 Hab_Leg | .1342102 .0425785 3.15 0.002 .0503182 .2181021 Int_Habil | -.0011448 .0003359 -3.41 0.001 -.0018067 -.000483 N_Laç_Dir | .0163039 .0239867 0.68 0.497 -.0309568 .0635646

171

N_Laç_Ind | -.0050202 .0099398 -0.51 0.614 -.0246046 .0145641 Inds_Fam | .2699424 .1641951 1.64 0.102 -.0535691 .5934539 Inst_Fin | -.0539194 .1623494 -0.33 0.740 -.3737943 .2659556 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .0686385 .1492988 0.46 0.646 -.2255228 .3627999 N_Board | -.0117576 .002236 -5.26 0.000 -.0161631 -.007352 Log_RB | .0648893 .0482388 1.35 0.180 -.030155 .1599335 Ind_DOA | -.0008187 .6634155 -0.00 0.999 -1.307937 1.3063 _cons | .6095513 .6915751 0.88 0.379 -.7530499 1.972152 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76587883 sigma_e | .40802605 rho | .77892038 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2190 Obs per group: min = 1 between = 0.1217 avg = 2.1 overall = 0.1297 max = 3 Wald chi2(13) = 97.06 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0076566 .0571738 0.13 0.893 -.104402 .1197153 Hab_Adir | -.001163 .0113211 -0.10 0.918 -.023352 .0210259 Hab_Aind | .0154506 .0091018 1.70 0.090 -.0023886 .0332899 Hab_Leg | .0932738 .0446664 2.09 0.037 .0057293 .1808183 Int_Habil | -.0009353 .0004587 -2.04 0.041 -.0018343 -.0000362 N_Laç_Dir | .0073141 .0152093 0.48 0.631 -.0224956 .0371239 N_Laç_Ind | -.0098107 .0089455 -1.10 0.273 -.0273436 .0077222 Inds_Fam | .1585309 .067252 2.36 0.018 .0267194 .2903423 Inst_Fin | -.1226418 .1046337 -1.17 0.241 -.3277202 .0824365 Estrang | .0138703 .1040633 0.13 0.894 -.19009 .2178306 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0111354 .0017734 -6.28 0.000 -.0146112 -.0076597 Log_RB | .1119098 .0244806 4.57 0.000 .0639286 .159891 Ind_DOA | -.4307169 .1771402 -2.43 0.015 -.7779053 -.0835286 _cons | .1790048 .3356988 0.53 0.594 -.4789527 .8369624 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66108692 sigma_e | .40802605 rho | .72414347 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board L > og_RB Ind_DOA, vce(robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232

172

R-sq: within = 0.2190 Obs per group: min = 1 between = 0.1217 avg = 2.1 overall = 0.1297 max = 3 Wald chi2(13) = 119.34 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0076566 .0614887 0.12 0.901 -.112859 .1281722 Hab_Adir | -.001163 .0094942 -0.12 0.903 -.0197714 .0174453 Hab_Aind | .0154506 .0092453 1.67 0.095 -.0026698 .033571 Hab_Leg | .0932738 .0349193 2.67 0.008 .0248332 .1617143 Int_Habil | -.0009353 .0002451 -3.82 0.000 -.0014156 -.0004549 N_Laç_Dir | .0073141 .0182361 0.40 0.688 -.028428 .0430563 N_Laç_Ind | -.0098107 .0084534 -1.16 0.246 -.026379 .0067576 Inds_Fam | .1585309 .0762509 2.08 0.038 .0090818 .3079799 Inst_Fin | -.1226418 .0653162 -1.88 0.060 -.2506591 .0053755 Estrang | .0138703 .106691 0.13 0.897 -.1952402 .2229807 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0111354 .0017687 -6.30 0.000 -.0146021 -.0076688 Log_RB | .1119098 .0347837 3.22 0.001 .0437349 .1800847 Ind_DOA | -.4307169 .1563144 -2.76 0.006 -.7370875 -.1243464 _cons | .1790048 .4474023 0.40 0.689 -.6978875 1.055897 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66108692 sigma_e | .40802605 rho | .72414347 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0601019 .0076566 .0524453 .0334953 Hab_Adir | -.0188616 -.001163 -.0176986 .0100921 Hab_Aind | .0152951 .0154506 -.0001556 .0089189 Hab_Leg | .1342102 .0932738 .0409364 .0281146 Int_Habil | -.0011448 -.0009353 -.0002096 .0002603 N_Laç_Dir | .0163039 .0073141 .0089898 .0099811 N_Laç_Ind | -.0050202 -.0098107 .0047905 .0052792 Inds_Fam | .2699424 .1585309 .1114115 .1164961 Inst_Fin | -.0539194 -.1226418 .0687225 .116953 N_Board | -.0117576 -.0111354 -.0006221 .0010847 Log_RB | .0648893 .1119098 -.0470205 .026756 Ind_DOA | -.0008187 -.4307169 .4298982 .5810764 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 16.22 Prob>chi2 = 0.1814 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------

173

Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .06010191 .06010191 .00765663 .00765663 Hab_Adir | -.01886162 -.01886162 -.00116305 -.00116305 Hab_Aind | .01529507 .01529507 .01545062* .01545062* Hab_Leg | .13421018* .13421018** .09327378* .09327378** Int_Habil | -.00114485* -.00114485*** -.00093525* -.00093525*** N_Laç_Dir | .01630389 .01630389 .00731412 .00731412 N_Laç_Ind | -.00502022 -.00502022 -.00981072 -.00981072 Inds_Fam | .26994237* .26994237 .15853085* .15853085* Inst_Fin | -.05391938 -.05391938 -.12264183 -.12264183* Estrang | (omitted) (omitted) .01387026 .01387026 nao_Fin | .06863855 .06863855 (omitted) (omitted) N_Board | -.01175755*** -.01175755*** -.01113544*** -.01113544*** Log_RB | .06488929* .06488929 .11190979*** .11190979** Ind_DOA | -.00081868 -.00081868 -.43071692* -.43071692** _cons | .60955127 .60955127 .17900485 .17900485 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .76587883 .76587883 .66108692 .66108692 sigma_e | .40802605 .40802605 .40802605 .40802605 rho | .77892038 .77892038 .72414347 .72414347 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Q_Tobin I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Lo > g_RB Ind_DOA, absorb (Fir_Num) note: Inst_Fin omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 13, 233) = 5.64 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8653 Adj R-squared = 0.7243 Root MSE = 0.4080 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .0601019 .066263 0.91 0.365 -.0704493 .1906531 Hab_Adir | -.0188616 .0151663 -1.24 0.215 -.0487423 .011019 Hab_Aind | .0152951 .0127433 1.20 0.231 -.0098116 .0404018 Hab_Leg | .1342102 .052778 2.54 0.012 .0302271 .2381933 Int_Habil | -.0011448 .0005274 -2.17 0.031 -.002184 -.0001057 N_Laç_Dir | .0163039 .0181919 0.90 0.371 -.0195378 .0521456 N_Laç_Ind | -.0050202 .0103871 -0.48 0.629 -.0254849 .0154445 Inds_Fam | .3238617 .1260557 2.57 0.011 .0755072 .5722163 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0539194 .1569275 0.34 0.731 -.2552587 .3630975 nao_Fin | .1225579 .1116845 1.10 0.274 -.0974825 .3425984 N_Board | -.0117576 .0020788 -5.66 0.000 -.0158532 -.0076619 Log_RB | .0648893 .0362655 1.79 0.075 -.0065609 .1363394 Ind_DOA | -.0008187 .6074771 -0.00 0.999 -1.197669 1.196031 _cons | .5556319 .5290175 1.05 0.295 -.4866371 1.597901 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 233) = 5.331 0.000 (232 categories)

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APÊNDICE J – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 3 . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2174 Obs per group: min = 1 between = 0.0613 avg = 2.1 overall = 0.0772 max = 3 F(11,235) = 5.94 corr(u_i, Xb) = -0.0868 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1546976 .0786126 1.97 0.050 -.0001779 .3095731 D_DoaL | -.0525354 .0783793 -0.67 0.503 -.2069512 .1018804 Hab_Adir | -.0251255 .0151548 -1.66 0.099 -.0549821 .0047311 Hab_Aind | .0190564 .0128172 1.49 0.138 -.0061948 .0443076 Hab_Leg | .1617122 .0524842 3.08 0.002 .0583125 .2651119 Int_Habil | -.0012635 .0005316 -2.38 0.018 -.0023108 -.0002162 N_Laç_Dir | .0191831 .0181788 1.06 0.292 -.0166313 .0549974 N_Laç_Ind | -.0069002 .0104472 -0.66 0.510 -.0274822 .0136819 N_Board | -.0117312 .0021386 -5.49 0.000 -.0159444 -.007518 Log_RB | .0777623 .0365 2.13 0.034 .0058533 .1496712 Ind_DOA | -.2106877 .6162401 -0.34 0.733 -1.424748 1.003373 _cons | .5628844 .5279771 1.07 0.287 -.4772886 1.603057 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .7562461 sigma_e | .4120983 rho | .77104299 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 235) = 5.22 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) > fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2174 Obs per group: min = 1 between = 0.0613 avg = 2.1 overall = 0.0772 max = 3 F(11,231) = 8.92 corr(u_i, Xb) = -0.0868 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1546976 .0927698 1.67 0.097 -.0280854 .3374806 D_DoaL | -.0525354 .0795492 -0.66 0.510 -.2092702 .1041993 Hab_Adir | -.0251255 .0188788 -1.33 0.185 -.0623222 .0120711 Hab_Aind | .0190564 .0139133 1.37 0.172 -.0083569 .0464697 Hab_Leg | .1617122 .0457643 3.53 0.000 .0715435 .2518809 Int_Habil | -.0012635 .0003478 -3.63 0.000 -.0019488 -.0005781 N_Laç_Dir | .0191831 .0233729 0.82 0.413 -.0268682 .0652343 N_Laç_Ind | -.0069002 .0098978 -0.70 0.486 -.0264016 .0126013 N_Board | -.0117312 .0022888 -5.13 0.000 -.0162408 -.0072215 Log_RB | .0777623 .045448 1.71 0.088 -.0117834 .1673079 Ind_DOA | -.2106877 .6598921 -0.32 0.750 -1.510864 1.089489 _cons | .5628844 .6734919 0.84 0.404 -.7640877 1.889857

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-------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .7562461 sigma_e | .4120983 rho | .77104299 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.1989 Obs per group: min = 1 between = 0.1266 avg = 2.1 overall = 0.1296 max = 3 Wald chi2(11) = 91.43 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1178302 .0700381 1.68 0.092 -.019442 .2551024 D_DoaL | -.0888217 .0702779 -1.26 0.206 -.2265638 .0489204 Hab_Adir | -.0032178 .0113077 -0.28 0.776 -.0253805 .0189448 Hab_Aind | .01676 .0091064 1.84 0.066 -.0010883 .0346083 Hab_Leg | .1067897 .0445307 2.40 0.016 .0195112 .1940681 Int_Habil | -.0009773 .000461 -2.12 0.034 -.0018808 -.0000738 N_Laç_Dir | .0069761 .0152383 0.46 0.647 -.0228904 .0368425 N_Laç_Ind | -.0107735 .008992 -1.20 0.231 -.0283974 .0068505 N_Board | -.0112967 .0018126 -6.23 0.000 -.0148494 -.0077439 Log_RB | .1150538 .0246095 4.68 0.000 .06682 .1632876 Ind_DOA | -.4555937 .1765835 -2.58 0.010 -.8016909 -.1094965 _cons | .1629083 .3363109 0.48 0.628 -.4962491 .8220656 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .65751144 sigma_e | .4120983 rho | .71796719 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust > ) re Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.1989 Obs per group: min = 1 between = 0.1266 avg = 2.1 overall = 0.1296 max = 3 Wald chi2(11) = 116.10 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1178302 .0892226 1.32 0.187 -.0570429 .2927032 D_DoaL | -.0888217 .0784935 -1.13 0.258 -.2426661 .0650227

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Hab_Adir | -.0032178 .0092033 -0.35 0.727 -.0212559 .0148202 Hab_Aind | .01676 .0092888 1.80 0.071 -.0014458 .0349657 Hab_Leg | .1067897 .0379123 2.82 0.005 .0324829 .1810964 Int_Habil | -.0009773 .0002578 -3.79 0.000 -.0014826 -.000472 N_Laç_Dir | .0069761 .0181858 0.38 0.701 -.0286675 .0426196 N_Laç_Ind | -.0107735 .0084752 -1.27 0.204 -.0273847 .0058377 N_Board | -.0112967 .0018207 -6.20 0.000 -.0148652 -.0077281 Log_RB | .1150538 .0340621 3.38 0.001 .0482933 .1818143 Ind_DOA | -.4555937 .1546578 -2.95 0.003 -.7587175 -.1524699 _cons | .1629083 .436893 0.37 0.709 -.6933863 1.019203 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .65751144 sigma_e | .4120983 rho | .71796719 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1546976 .1178302 .0368675 .0357016 D_DoaL | -.0525354 -.0888217 .0362863 .0347035 Hab_Adir | -.0251255 -.0032178 -.0219077 .0100898 Hab_Aind | .0190564 .01676 .0022964 .0090196 Hab_Leg | .1617122 .1067897 .0549225 .0277779 Int_Habil | -.0012635 -.0009773 -.0002862 .0002648 N_Laç_Dir | .0191831 .0069761 .012207 .0099129 N_Laç_Ind | -.0069002 -.0107735 .0038733 .0053186 N_Board | -.0117312 -.0112967 -.0004345 .0011348 Log_RB | .0777623 .1150538 -.0372916 .0269559 Ind_DOA | -.2106877 -.4555937 .2449061 .5903983 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 14.84 Prob>chi2 = 0.1900 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .15469763* .15469763* .11783017* .11783017 D_DoaL | -.05253543 -.05253543 -.0888217 -.0888217 Hab_Adir | -.02512554* -.02512554 -.00321782 -.00321782 Hab_Aind | .01905641 .01905641 .01675998* .01675998* Hab_Leg | .16171219** .16171219*** .10678966* .10678966** Int_Habil | -.00126346* -.00126346*** -.00097729* -.00097729*** N_Laç_Dir | .01918306 .01918306 .00697605 .00697605 N_Laç_Ind | -.00690015 -.00690015 -.01077348 -.01077348 N_Board | -.01173116*** -.01173116*** -.01129667*** -.01129667*** Log_RB | .07776225* .07776225* .11505381*** .11505381*** Ind_DOA | -.21068766 -.21068766 -.45559372** -.45559372** _cons | .56288442 .56288442 .16290827 .16290827 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .7562461 .7562461 .65751144 .65751144 sigma_e | .4120983 .4120983 .4120983 .4120983

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rho | .77104299 .77104299 .71796719 .71796719 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_ > Num) Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 11, 235) = 5.94 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8615 Adj R-squared = 0.7188 Root MSE = 0.4121 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1546976 .0786126 1.97 0.050 -.0001779 .3095731 D_DoaL | -.0525354 .0783793 -0.67 0.503 -.2069512 .1018804 Hab_Adir | -.0251255 .0151548 -1.66 0.099 -.0549821 .0047311 Hab_Aind | .0190564 .0128172 1.49 0.138 -.0061948 .0443076 Hab_Leg | .1617122 .0524842 3.08 0.002 .0583125 .2651119 Int_Habil | -.0012635 .0005316 -2.38 0.018 -.0023108 -.0002162 N_Laç_Dir | .0191831 .0181788 1.06 0.292 -.0166313 .0549974 N_Laç_Ind | -.0069002 .0104472 -0.66 0.510 -.0274822 .0136819 N_Board | -.0117312 .0021386 -5.49 0.000 -.0159444 -.007518 Log_RB | .0777623 .0365 2.13 0.034 .0058533 .1496712 Ind_DOA | -.2106877 .6162401 -0.34 0.733 -1.424748 1.003373 _cons | .5628844 .5279771 1.07 0.287 -.4772886 1.603057 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 235) = 5.216 0.000 (232 categories)

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APÊNDICE K – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 4 . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N > _Board Log_RB Ind_DOA, fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2490 Obs per group: min = 1 between = 0.0482 avg = 2.1 overall = 0.0723 max = 3 F(14,232) = 5.50 corr(u_i, Xb) = -0.0854 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1485536 .077651 1.91 0.057 -.0044377 .301545 D_DoaL | -.0501735 .077438 -0.65 0.518 -.2027451 .1023981 Hab_Adir | -.0196903 .0150681 -1.31 0.193 -.0493781 .0099975 Hab_Aind | .0166657 .0127047 1.31 0.191 -.0083657 .041697 Hab_Leg | .1375153 .0525243 2.62 0.009 .0340297 .2410009 Int_Habil | -.0011563 .0005253 -2.20 0.029 -.0021913 -.0001212 N_Laç_Dir | .0165798 .018112 0.92 0.361 -.0191052 .0522648 N_Laç_Ind | -.0049114 .0103603 -0.47 0.636 -.0253237 .015501 Inds_Fam | .3149882 .1256843 2.51 0.013 .0673597 .5626167 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0494082 .1563568 0.32 0.752 -.2586526 .3574689 nao_Fin | .1116568 .1114894 1.00 0.318 -.1080042 .3313178 N_Board | -.0118766 .0021121 -5.62 0.000 -.016038 -.0077153 Log_RB | .0682232 .0361306 1.89 0.060 -.0029628 .1394092 Ind_DOA | -.1235498 .6096865 -0.20 0.840 -1.32478 1.07768 _cons | .5382842 .5261255 1.02 0.307 -.4983103 1.574879 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76184822 sigma_e | .40629365 rho | .77856827 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 232) = 5.38 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_ > Board Log_RB Ind_DOA, vce (robust) fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2490 Obs per group: min = 1 between = 0.0482 avg = 2.1 overall = 0.0723 max = 3 F(14,231) = 7.94 corr(u_i, Xb) = -0.0854 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1485536 .092485 1.61 0.110 -.0336684 .3307757 D_DoaL | -.0501735 .0805255 -0.62 0.534 -.2088317 .1084848 Hab_Adir | -.0196903 .0187907 -1.05 0.296 -.0567134 .0173328 Hab_Aind | .0166657 .0136122 1.22 0.222 -.0101542 .0434855 Hab_Leg | .1375153 .0437443 3.14 0.002 .0513264 .2237042 Int_Habil | -.0011563 .0003366 -3.44 0.001 -.0018194 -.0004931

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N_Laç_Dir | .0165798 .0242655 0.68 0.495 -.0312302 .0643898 N_Laç_Ind | -.0049114 .0099372 -0.49 0.622 -.0244904 .0146677 Inds_Fam | .3149882 .1023381 3.08 0.002 .1133527 .5166236 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0494082 .1580649 0.31 0.755 -.262025 .3608414 nao_Fin | .1116568 .0731624 1.53 0.128 -.0324942 .2558078 N_Board | -.0118766 .0022767 -5.22 0.000 -.0163624 -.0073908 Log_RB | .0682232 .0453705 1.50 0.134 -.0211697 .1576161 Ind_DOA | -.1235498 .6693931 -0.18 0.854 -1.442446 1.195347 _cons | .5382842 .6673957 0.81 0.421 -.7766767 1.853245 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76184822 sigma_e | .40629365 rho | .77856827 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N > _Board Log_RB Ind_DOA, re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2295 Obs per group: min = 1 between = 0.1197 avg = 2.1 overall = 0.1305 max = 3 Wald chi2(14) = 100.87 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1204232 .0693885 1.74 0.083 -.0155757 .2564222 D_DoaL | -.0866128 .069695 -1.24 0.214 -.2232125 .0499868 Hab_Adir | -.0004995 .0113 -0.04 0.965 -.022647 .0216481 Hab_Aind | .0160415 .0090861 1.77 0.077 -.0017669 .03385 Hab_Leg | .0942326 .0444871 2.12 0.034 .0070395 .1814257 Int_Habil | -.0009255 .0004569 -2.03 0.043 -.001821 -.0000301 N_Laç_Dir | .0066788 .0151607 0.44 0.660 -.0230356 .0363932 N_Laç_Ind | -.0096054 .0089245 -1.08 0.282 -.0270971 .0078864 Inds_Fam | .1634652 .0669997 2.44 0.015 .0321483 .2947821 Inst_Fin | -.1117693 .1043745 -1.07 0.284 -.3163396 .092801 Estrang | .0119023 .1035991 0.11 0.909 -.1911482 .2149529 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0114416 .0017967 -6.37 0.000 -.0149631 -.0079201 Log_RB | .1117077 .0245302 4.55 0.000 .0636293 .1597861 Ind_DOA | -.4453412 .1773738 -2.51 0.012 -.7929875 -.097695 _cons | .1782493 .3355454 0.53 0.595 -.4794076 .8359061 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66419391 sigma_e | .40629365 rho | .72770227 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_ > Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity

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Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2295 Obs per group: min = 1 between = 0.1197 avg = 2.1 overall = 0.1305 max = 3 Wald chi2(14) = 131.74 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1204232 .090128 1.34 0.182 -.0562244 .2970709 D_DoaL | -.0866128 .0793443 -1.09 0.275 -.2421248 .0688991 Hab_Adir | -.0004995 .0094255 -0.05 0.958 -.0189732 .0179743 Hab_Aind | .0160415 .0094775 1.69 0.091 -.0025341 .0346172 Hab_Leg | .0942326 .0367059 2.57 0.010 .0222903 .1661749 Int_Habil | -.0009255 .0002509 -3.69 0.000 -.0014172 -.0004339 N_Laç_Dir | .0066788 .0186105 0.36 0.720 -.0297971 .0431548 N_Laç_Ind | -.0096054 .0084649 -1.13 0.256 -.0261962 .0069855 Inds_Fam | .1634652 .0758852 2.15 0.031 .014733 .3121974 Inst_Fin | -.1117693 .0621276 -1.80 0.072 -.2335373 .0099986 Estrang | .0119023 .1044175 0.11 0.909 -.1927522 .2165568 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0114416 .0018239 -6.27 0.000 -.0150164 -.0078668 Log_RB | .1117077 .0342557 3.26 0.001 .0445677 .1788478 Ind_DOA | -.4453412 .1554635 -2.86 0.004 -.7500441 -.1406384 _cons | .1782493 .4364195 0.41 0.683 -.6771173 1.033616 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66419391 sigma_e | .40629365 rho | .72770227 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1485536 .1204232 .0281304 .0348557 D_DoaL | -.0501735 -.0866128 .0364394 .0337528 Hab_Adir | -.0196903 -.0004995 -.0191908 .0099679 Hab_Aind | .0166657 .0160415 .0006241 .0088799 Hab_Leg | .1375153 .0942326 .0432827 .0279231 Int_Habil | -.0011563 -.0009255 -.0002307 .0002593 N_Laç_Dir | .0165798 .0066788 .009901 .0099095 N_Laç_Ind | -.0049114 -.0096054 .004694 .005262 Inds_Fam | .3149882 .1634652 .151523 .1063372 Estrang | .0494082 .0119023 .0375059 .1171097 N_Board | -.0118766 -.0114416 -.000435 .0011103 Log_RB | .0682232 .1117077 -.0434845 .0265271 Ind_DOA | -.1235498 -.4453412 .3217915 .5833148 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 19.83 Prob>chi2 = 0.0995 . . .

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. estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .14855363* .14855363 .12042325* .12042325 D_DoaL | -.05017348 -.05017348 -.08661284 -.08661284 Hab_Adir | -.0196903 -.0196903 -.00049947 -.00049947 Hab_Aind | .01666566 .01666566 .01604155* .01604155* Hab_Leg | .13751529** .13751529** .09423258* .09423258* Int_Habil | -.00115625* -.00115625*** -.00092553* -.00092553*** N_Laç_Dir | .01657983 .01657983 .00667883 .00667883 N_Laç_Ind | -.00491137 -.00491137 -.00960538 -.00960538 Inds_Fam | .31498818* .31498818** .16346518* .16346518* Inst_Fin | (omitted) (omitted) -.11176932 -.11176932* Estrang | .04940817 .04940817 .01190231 .01190231 nao_Fin | .11165681 .11165681 (omitted) (omitted) N_Board | -.01187661*** -.01187661*** -.01144159*** -.01144159*** Log_RB | .06822321* .06822321 .11170774*** .11170774** Ind_DOA | -.12354978 -.12354978 -.44534124* -.44534124** _cons | .53828417 .53828417 .17824929 .17824929 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .76184822 .76184822 .66419391 .66419391 sigma_e | .40629365 .40629365 .40629365 .40629365 rho | .77856827 .77856827 .72770227 .72770227 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Q_Tobin D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_B > oard Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num) note: Inst_Fin omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 14, 232) = 5.50 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8670 Adj R-squared = 0.7266 Root MSE = 0.4063 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .1485536 .077651 1.91 0.057 -.0044377 .301545 D_DoaL | -.0501735 .077438 -0.65 0.518 -.2027451 .1023981 Hab_Adir | -.0196903 .0150681 -1.31 0.193 -.0493781 .0099975 Hab_Aind | .0166657 .0127047 1.31 0.191 -.0083657 .041697 Hab_Leg | .1375153 .0525243 2.62 0.009 .0340297 .2410009 Int_Habil | -.0011563 .0005253 -2.20 0.029 -.0021913 -.0001212 N_Laç_Dir | .0165798 .018112 0.92 0.361 -.0191052 .0522648 N_Laç_Ind | -.0049114 .0103603 -0.47 0.636 -.0253237 .015501 Inds_Fam | .3149882 .1256843 2.51 0.013 .0673597 .5626167 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0494082 .1563568 0.32 0.752 -.2586526 .3574689 nao_Fin | .1116568 .1114894 1.00 0.318 -.1080042 .3313178 N_Board | -.0118766 .0021121 -5.62 0.000 -.016038 -.0077153 Log_RB | .0682232 .0361306 1.89 0.060 -.0029628 .1394092 Ind_DOA | -.1235498 .6096865 -0.20 0.840 -1.32478 1.07768 _cons | .5382842 .5261255 1.02 0.307 -.4983103 1.574879 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 232) = 5.382 0.000 (232 categories)

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APÊNDICE L – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 5 xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2165 Obs per group: min = 1 between = 0.0508 avg = 2.1 overall = 0.0703 max = 3 F(14,232) = 4.58 corr(u_i, Xb) = -0.0853 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0409774 .1021675 0.40 0.689 -.1603172 .242272 DDonGovT | .0361267 .0968974 0.37 0.710 -.1547846 .2270381 DDonSenT | .0841723 .1148811 0.73 0.464 -.1421713 .3105159 DDonDefT | -.0363484 .0861407 -0.42 0.673 -.2060664 .1333696 DDonDeeT | .075694 .0920273 0.82 0.412 -.105622 .2570101 Hab_Adir | -.026743 .015572 -1.72 0.087 -.0574235 .0039375 Hab_Aind | .0173698 .0130134 1.33 0.183 -.0082699 .0430094 Hab_Leg | .1568975 .0539543 2.91 0.004 .0505944 .2632006 Int_Habil | -.0012231 .0005405 -2.26 0.025 -.0022881 -.0001582 N_Laç_Dir | .0217691 .0184977 1.18 0.240 -.0146758 .058214 N_Laç_Ind | -.0071743 .0105579 -0.68 0.497 -.0279759 .0136273 N_Board | -.0111497 .0021744 -5.13 0.000 -.0154337 -.0068656 Log_RB | .0736289 .0368225 2.00 0.047 .0010797 .1461781 Ind_DOA | -.0904126 .6183646 -0.15 0.884 -1.30874 1.127915 _cons | .5816782 .534024 1.09 0.277 -.4704782 1.633835 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .7606553 sigma_e | .41499829 rho | .77061937 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 232) = 5.09 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2165 Obs per group: min = 1 between = 0.0508 avg = 2.1 overall = 0.0703 max = 3 F(14,231) = 6.61 corr(u_i, Xb) = -0.0853 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0409774 .1021262 0.40 0.689 -.1602404 .2421952 DDonGovT | .0361267 .0925583 0.39 0.697 -.1462397 .2184931 DDonSenT | .0841723 .126481 0.67 0.506 -.1650315 .3333761 DDonDefT | -.0363484 .0694452 -0.52 0.601 -.1731755 .1004786 DDonDeeT | .075694 .0840676 0.90 0.369 -.0899433 .2413314 Hab_Adir | -.026743 .0194697 -1.37 0.171 -.0651038 .0116178 Hab_Aind | .0173698 .0143447 1.21 0.227 -.0108935 .045633 Hab_Leg | .1568975 .0456722 3.44 0.001 .0669102 .2468847

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Int_Habil | -.0012231 .0003542 -3.45 0.001 -.001921 -.0005253 N_Laç_Dir | .0217691 .0242941 0.90 0.371 -.0260972 .0696354 N_Laç_Ind | -.0071743 .0100447 -0.71 0.476 -.0269653 .0126166 N_Board | -.0111497 .002334 -4.78 0.000 -.0157483 -.006551 Log_RB | .0736289 .0474973 1.55 0.122 -.0199545 .1672123 Ind_DOA | -.0904126 .6504296 -0.14 0.890 -1.371945 1.19112 _cons | .5816782 .6994133 0.83 0.406 -.7963664 1.959723 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .7606553 sigma_e | .41499829 rho | .77061937 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.1969 Obs per group: min = 1 between = 0.1316 avg = 2.1 overall = 0.1334 max = 3 Wald chi2(14) = 90.96 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0153047 .0884322 0.17 0.863 -.1580193 .1886286 DDonGovT | -.0058054 .0868566 -0.07 0.947 -.1760411 .1644304 DDonSenT | .0830944 .104406 0.80 0.426 -.1215376 .2877265 DDonDefT | -.0898401 .0778145 -1.15 0.248 -.2423537 .0626736 DDonDeeT | .0981779 .0823371 1.19 0.233 -.0632 .2595557 Hab_Adir | -.0054047 .0114975 -0.47 0.638 -.0279394 .01713 Hab_Aind | .015686 .0091604 1.71 0.087 -.0022681 .03364 Hab_Leg | .0996497 .045341 2.20 0.028 .0107829 .1885165 Int_Habil | -.0009179 .0004655 -1.97 0.049 -.0018302 -5.50e-06 N_Laç_Dir | .0084655 .0153283 0.55 0.581 -.0215774 .0385084 N_Laç_Ind | -.0108582 .0090422 -1.20 0.230 -.0285806 .0068642 N_Board | -.010719 .0018301 -5.86 0.000 -.014306 -.007132 Log_RB | .1126287 .0249215 4.52 0.000 .0637834 .161474 Ind_DOA | -.4607143 .1778218 -2.59 0.010 -.8092385 -.11219 _cons | .1909681 .3410591 0.56 0.576 -.4774954 .8594315 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .65972322 sigma_e | .41499829 rho | .71648494 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.1969 Obs per group: min = 1 between = 0.1316 avg = 2.1 overall = 0.1334 max = 3

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Wald chi2(14) = 120.58 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0153047 .0922253 0.17 0.868 -.1654536 .1960629 DDonGovT | -.0058054 .0827687 -0.07 0.944 -.1680291 .1564183 DDonSenT | .0830944 .1282087 0.65 0.517 -.1681901 .334379 DDonDefT | -.0898401 .0658019 -1.37 0.172 -.2188094 .0391293 DDonDeeT | .0981779 .0776777 1.26 0.206 -.0540677 .2504234 Hab_Adir | -.0054047 .009366 -0.58 0.564 -.0237618 .0129524 Hab_Aind | .015686 .0092331 1.70 0.089 -.0024106 .0337825 Hab_Leg | .0996497 .0372697 2.67 0.008 .0266024 .1726971 Int_Habil | -.0009179 .0002558 -3.59 0.000 -.0014193 -.0004165 N_Laç_Dir | .0084655 .0182564 0.46 0.643 -.0273163 .0442473 N_Laç_Ind | -.0108582 .0085311 -1.27 0.203 -.0275789 .0058625 N_Board | -.010719 .0018274 -5.87 0.000 -.0143006 -.0071374 Log_RB | .1126287 .0341893 3.29 0.001 .045619 .1796384 Ind_DOA | -.4607143 .1536384 -3.00 0.003 -.76184 -.1595886 _cons | .1909681 .4411938 0.43 0.665 -.6737559 1.055692 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .65972322 sigma_e | .41499829 rho | .71648494 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0409774 .0153047 .0256728 .0511657 DDonGovT | .0361267 -.0058054 .0419321 .042954 DDonSenT | .0841723 .0830944 .0010778 .0479276 DDonDefT | -.0363484 -.0898401 .0534916 .0369475 DDonDeeT | .075694 .0981779 -.0224838 .041105 Hab_Adir | -.026743 -.0054047 -.0213383 .0105021 Hab_Aind | .0173698 .015686 .0016838 .0092432 Hab_Leg | .1568975 .0996497 .0572477 .0292449 Int_Habil | -.0012231 -.0009179 -.0003053 .0002747 N_Laç_Dir | .0217691 .0084655 .0133036 .0103541 N_Laç_Ind | -.0071743 -.0108582 .0036839 .0054505 N_Board | -.0111497 -.010719 -.0004307 .0011741 Log_RB | .0736289 .1126287 -.0389998 .0271075 Ind_DOA | -.0904126 -.4607143 .3703017 .592245 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 15.61 Prob>chi2 = 0.3377 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 . > 001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust

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-------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0409774 .0409774 .01530465 .01530465 DDonGovT | .03612674 .03612674 -.00580538 -.00580538 DDonSenT | .08417227 .08417227 .08309445 .08309445 DDonDefT | -.03634843 -.03634843 -.08984005 -.08984005 DDonDeeT | .07569404 .07569404 .09817785 .09817785 Hab_Adir | -.026743* -.026743 -.00540474 -.00540474 Hab_Aind | .01736975 .01736975 .01568596* .01568596* Hab_Leg | .15689747** .15689747*** .09964974* .09964974** Int_Habil | -.00122313* -.00122313*** -.00091787* -.00091787*** N_Laç_Dir | .02176908 .02176908 .00846551 .00846551 N_Laç_Ind | -.00717431 -.00717431 -.01085818 -.01085818 N_Board | -.01114967*** -.01114967*** -.01071899*** -.01071899*** Log_RB | .07362892* .07362892 .1126287*** .1126287*** Ind_DOA | -.09041255 -.09041255 -.46071427** -.46071427** _cons | .58167822 .58167822 .19096808 .19096808 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .7606553 .7606553 .65972322 .65972322 sigma_e | .41499829 .41499829 .41499829 .41499829 rho | .77061937 .77061937 .71648494 .71648494 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int > _Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num) Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 14, 232) = 4.58 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8613 Adj R-squared = 0.7148 Root MSE = 0.4150 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0409774 .1021675 0.40 0.689 -.1603172 .242272 DDonGovT | .0361267 .0968974 0.37 0.710 -.1547846 .2270381 DDonSenT | .0841723 .1148811 0.73 0.464 -.1421713 .3105159 DDonDefT | -.0363484 .0861407 -0.42 0.673 -.2060664 .1333696 DDonDeeT | .075694 .0920273 0.82 0.412 -.105622 .2570101 Hab_Adir | -.026743 .015572 -1.72 0.087 -.0574235 .0039375 Hab_Aind | .0173698 .0130134 1.33 0.183 -.0082699 .0430094 Hab_Leg | .1568975 .0539543 2.91 0.004 .0505944 .2632006 Int_Habil | -.0012231 .0005405 -2.26 0.025 -.0022881 -.0001582 N_Laç_Dir | .0217691 .0184977 1.18 0.240 -.0146758 .058214 N_Laç_Ind | -.0071743 .0105579 -0.68 0.497 -.0279759 .0136273 N_Board | -.0111497 .0021744 -5.13 0.000 -.0154337 -.0068656 Log_RB | .0736289 .0368225 2.00 0.047 .0010797 .1461781 Ind_DOA | -.0904126 .6183646 -0.15 0.884 -1.30874 1.127915 _cons | .5816782 .534024 1.09 0.277 -.4704782 1.633835 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 232) = 5.094 0.000 (232 categories)

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APÊNDICE M – Resultados da regressão Q de Tobin Modelo 6 xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA, > fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2463 Obs per group: min = 1 between = 0.0375 avg = 2.1 overall = 0.0641 max = 3 F(17,229) = 4.40 corr(u_i, Xb) = -0.0901 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0245796 .1016815 0.24 0.809 -.1757713 .2249305 DDonGovT | .0138355 .0964301 0.14 0.886 -.1761682 .2038391 DDonSenT | .0938538 .114139 0.82 0.412 -.1310431 .3187506 DDonDefT | -.0139233 .0853862 -0.16 0.871 -.1821662 .1543196 DDonDeeT | .0580343 .0915001 0.63 0.527 -.1222554 .238324 Hab_Adir | -.0216602 .0154902 -1.40 0.163 -.0521817 .0088612 Hab_Aind | .0151374 .0129006 1.17 0.242 -.0102817 .0405565 Hab_Leg | .1336466 .053981 2.48 0.014 .0272836 .2400097 Int_Habil | -.0011211 .0005348 -2.10 0.037 -.0021749 -.0000674 N_Laç_Dir | .0187035 .0184523 1.01 0.312 -.0176544 .0550615 N_Laç_Ind | -.004976 .010482 -0.47 0.635 -.0256296 .0156775 Inds_Fam | .252318 .1364382 1.85 0.066 -.0165168 .5211527 Inst_Fin | -.0686707 .1588523 -0.43 0.666 -.3816695 .2443282 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .058799 .1205825 0.49 0.626 -.178794 .296392 N_Board | -.0113694 .0021508 -5.29 0.000 -.0156072 -.0071316 Log_RB | .0647715 .0364762 1.78 0.077 -.0071003 .1366434 Ind_DOA | -.0017837 .6126461 -0.00 0.998 -1.208928 1.20536 _cons | .6077526 .5407766 1.12 0.262 -.4577814 1.673287 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76669633 sigma_e | .40968868 rho | .77788553 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(231, 229) = 5.24 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA, > vce(robust) fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2463 Obs per group: min = 1 between = 0.0375 avg = 2.1 overall = 0.0641 max = 3 F(17,231) = 6.15 corr(u_i, Xb) = -0.0901 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

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-------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0245796 .0999473 0.25 0.806 -.1723452 .2215044 DDonGovT | .0138355 .0910273 0.15 0.879 -.1655145 .1931854 DDonSenT | .0938538 .1219931 0.77 0.442 -.1465076 .3342151 DDonDefT | -.0139233 .0671454 -0.21 0.836 -.146219 .1183724 DDonDeeT | .0580343 .0833996 0.70 0.487 -.1062868 .2223555 Hab_Adir | -.0216602 .0195152 -1.11 0.268 -.0601108 .0167903 Hab_Aind | .0151374 .0138842 1.09 0.277 -.0122185 .0424933 Hab_Leg | .1336466 .0435225 3.07 0.002 .0478948 .2193985 Int_Habil | -.0011211 .0003432 -3.27 0.001 -.0017974 -.0004449 N_Laç_Dir | .0187035 .0249425 0.75 0.454 -.0304404 .0678475 N_Laç_Ind | -.004976 .0099533 -0.50 0.618 -.0245868 .0146347 Inds_Fam | .252318 .1532577 1.65 0.101 -.0496437 .5542796 Inst_Fin | -.0686707 .1541037 -0.45 0.656 -.3722991 .2349578 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .058799 .1376572 0.43 0.670 -.2124252 .3300231 N_Board | -.0113694 .0022917 -4.96 0.000 -.0158848 -.006854 Log_RB | .0647715 .0474763 1.36 0.174 -.0287703 .1583134 Ind_DOA | -.0017837 .6651586 -0.00 0.998 -1.312337 1.308769 _cons | .6077526 .6874194 0.88 0.378 -.7466606 1.962166 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .76669633 sigma_e | .40968868 rho | .77788553 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA > , re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2254 Obs per group: min = 1 between = 0.1245 avg = 2.1 overall = 0.1337 max = 3 Wald chi2(17) = 99.52 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0022014 .0880941 0.02 0.980 -.1704599 .1748627 DDonGovT | -.01167 .0864718 -0.13 0.893 -.1811516 .1578116 DDonSenT | .0954346 .1038403 0.92 0.358 -.1080888 .2989579 DDonDefT | -.0708771 .0773403 -0.92 0.359 -.2224613 .0807071 DDonDeeT | .0814884 .0819248 0.99 0.320 -.0790812 .2420581 Hab_Adir | -.002849 .0114948 -0.25 0.804 -.0253784 .0196804 Hab_Aind | .0149066 .0091445 1.63 0.103 -.0030163 .0328294 Hab_Leg | .0883456 .0453003 1.95 0.051 -.0004414 .1771327 Int_Habil | -.000874 .0004618 -1.89 0.058 -.001779 .0000311 N_Laç_Dir | .0082119 .0152659 0.54 0.591 -.0217088 .0381326 N_Laç_Ind | -.0096617 .0089834 -1.08 0.282 -.0272689 .0079454 Inds_Fam | .1521657 .0676852 2.25 0.025 .0195053 .2848262 Inst_Fin | -.1242653 .1052523 -1.18 0.238 -.330556 .0820254 Estrang | .017236 .1053543 0.16 0.870 -.1892547 .2237267 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0109041 .0018166 -6.00 0.000 -.0144645 -.0073437 Log_RB | .1095851 .0248565 4.41 0.000 .0608672 .1583029 Ind_DOA | -.4472667 .1786829 -2.50 0.012 -.7974788 -.0970547 _cons | .2070563 .3403733 0.61 0.543 -.460063 .8741756 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66640528 sigma_e | .40968868 rho | .72571724 (fraction of variance due to u_i)

188

------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA, > vce(robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 478 Group variable: Fir_Num Number of groups = 232 R-sq: within = 0.2254 Obs per group: min = 1 between = 0.1245 avg = 2.1 overall = 0.1337 max = 3 Wald chi2(17) = 134.23 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 232 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Q_Tobin | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0022014 .0905844 0.02 0.981 -.1753408 .1797436 DDonGovT | -.01167 .0833105 -0.14 0.889 -.1749555 .1516155 DDonSenT | .0954346 .1265465 0.75 0.451 -.1525921 .3434612 DDonDefT | -.0708771 .0649363 -1.09 0.275 -.1981498 .0563956 DDonDeeT | .0814884 .0763463 1.07 0.286 -.0681475 .2311244 Hab_Adir | -.002849 .0096671 -0.29 0.768 -.0217962 .0160982 Hab_Aind | .0149066 .009366 1.59 0.111 -.0034505 .0332636 Hab_Leg | .0883456 .0357435 2.47 0.013 .0182897 .1584016 Int_Habil | -.000874 .000249 -3.51 0.000 -.001362 -.0003859 N_Laç_Dir | .0082119 .0185659 0.44 0.658 -.0281766 .0446004 N_Laç_Ind | -.0096617 .0084707 -1.14 0.254 -.026264 .0069405 Inds_Fam | .1521657 .0751249 2.03 0.043 .0049237 .2994078 Inst_Fin | -.1242653 .0679159 -1.83 0.067 -.257378 .0088473 Estrang | .017236 .0997668 0.17 0.863 -.1783033 .2127754 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0109041 .0018152 -6.01 0.000 -.0144618 -.0073463 Log_RB | .1095851 .0344444 3.18 0.001 .0420752 .1770949 Ind_DOA | -.4472667 .1559015 -2.87 0.004 -.752828 -.1417055 _cons | .2070563 .4432968 0.47 0.640 -.6617894 1.075902 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .66640528 sigma_e | .40968868 rho | .72571724 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0245796 .0022014 .0223782 .0507794 DDonGovT | .0138355 -.01167 .0255055 .0426778 DDonSenT | .0938538 .0954346 -.0015808 .0473802 DDonDefT | -.0139233 -.0708771 .0569538 .0361838 DDonDeeT | .0580343 .0814884 -.0234541 .0407504 Hab_Adir | -.0216602 -.002849 -.0188113 .0103834

189

Hab_Aind | .0151374 .0149066 .0002309 .0090997 Hab_Leg | .1336466 .0883456 .045301 .029357 Int_Habil | -.0011211 -.000874 -.0002472 .0002698 N_Laç_Dir | .0187035 .0082119 .0104917 .0103652 N_Laç_Ind | -.004976 -.0096617 .0046857 .005401 Inds_Fam | .252318 .1521657 .1001522 .1184656 Inst_Fin | -.0686707 -.1242653 .0555947 .118979 N_Board | -.0113694 -.0109041 -.0004653 .0011515 Log_RB | .0647715 .1095851 -.0448135 .0266958 Ind_DOA | -.0017837 -.4472667 .445483 .58601 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(16) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 16.89 Prob>chi2 = 0.3925 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 . > 001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .02457961 .02457961 .00220137 .00220137 DDonGovT | .01383546 .01383546 -.01166999 -.01166999 DDonSenT | .09385375 .09385375 .09543455 .09543455 DDonDefT | -.0139233 -.0139233 -.0708771 -.0708771 DDonDeeT | .05803433 .05803433 .08148845 .08148845 Hab_Adir | -.02166025 -.02166025 -.00284899 -.00284899 Hab_Aind | .01513743 .01513743 .01490656 .01490656 Hab_Leg | .13364664* .13364664** .08834563* .08834563* Int_Habil | -.00112113* -.00112113** -.00087396* -.00087396*** N_Laç_Dir | .01870355 .01870355 .00821189 .00821189 N_Laç_Ind | -.00497604 -.00497604 -.00966173 -.00966173 Inds_Fam | .25231796* .25231796 .15216572* .15216572* Inst_Fin | -.06867065 -.06867065 -.12426531 -.12426531* Estrang | (omitted) (omitted) .01723602 .01723602 nao_Fin | .05879896 .05879896 (omitted) (omitted) N_Board | -.01136939*** -.01136939*** -.01090409*** -.01090409*** Log_RB | .06477155* .06477155 .10958505*** .10958505** Ind_DOA | -.00178371 -.00178371 -.44726674* -.44726674** _cons | .6077526 .6077526 .20705629 .20705629 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 478 478 478 478 N_g | 232 232 232 232 sigma_u | .76669633 .76669633 .66640528 .66640528 sigma_e | .40968868 .40968868 .40968868 .40968868 rho | .77788553 .77788553 .72571724 .72571724 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Q_Tobin DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int > _Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA, > absorb(Fir_Num) note: Inst_Fin omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 478 F( 17, 229) = 4.40 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8666 Adj R-squared = 0.7221 Root MSE = 0.4097 ------------------------------------------------------------------------------ Q_Tobin | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

190

-------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .0245796 .1016815 0.24 0.809 -.1757713 .2249305 DDonGovT | .0138355 .0964301 0.14 0.886 -.1761682 .2038391 DDonSenT | .0938538 .114139 0.82 0.412 -.1310431 .3187506 DDonDefT | -.0139233 .0853862 -0.16 0.871 -.1821662 .1543196 DDonDeeT | .0580343 .0915001 0.63 0.527 -.1222554 .238324 Hab_Adir | -.0216602 .0154902 -1.40 0.163 -.0521817 .0088612 Hab_Aind | .0151374 .0129006 1.17 0.242 -.0102817 .0405565 Hab_Leg | .1336466 .053981 2.48 0.014 .0272836 .2400097 Int_Habil | -.0011211 .0005348 -2.10 0.037 -.0021749 -.0000674 N_Laç_Dir | .0187035 .0184523 1.01 0.312 -.0176544 .0550615 N_Laç_Ind | -.004976 .010482 -0.47 0.635 -.0256296 .0156775 Inds_Fam | .3209886 .1275152 2.52 0.013 .0697356 .5722416 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0686707 .1588523 0.43 0.666 -.2443282 .3816695 nao_Fin | .1274696 .1126698 1.13 0.259 -.0945324 .3494716 N_Board | -.0113694 .0021508 -5.29 0.000 -.0156072 -.0071316 Log_RB | .0647715 .0364762 1.78 0.077 -.0071003 .1366434 Ind_DOA | -.0017837 .6126461 -0.00 0.998 -1.208928 1.20536 _cons | .5390819 .533268 1.01 0.313 -.5116571 1.589821 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(231, 229) = 5.245 0.000 (232 categories)

191

APÊNDICE N – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 1

. . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1885 Obs per group: min = 1 between = 0.0515 avg = 2.0 overall = 0.0634 max = 3 F(10,220) = 5.11 corr(u_i, Xb) = -0.3331 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3601174 .1767777 2.04 0.043 .011723 .7085118 Hab_Adir | -.0625771 .0386748 -1.62 0.107 -.1387976 .0136434 Hab_Aind | .0464846 .0327041 1.42 0.157 -.0179689 .1109381 Hab_Leg | .3370356 .1361352 2.48 0.014 .0687395 .6053316 Int_Habil | -.0038731 .0013511 -2.87 0.005 -.0065359 -.0012103 N_Laç_Dir | .0837676 .0459488 1.82 0.070 -.0067885 .1743237 N_Laç_Ind | -.0386731 .0263766 -1.47 0.144 -.0906562 .01331 N_Board | -.0178864 .0053618 -3.34 0.001 -.0284535 -.0073194 Log_RB | .2416363 .0940865 2.57 0.011 .0562101 .4270624 Ind_DOA | -2.512786 1.602253 -1.57 0.118 -5.670515 .6449437 _cons | -.6978446 1.374436 -0.51 0.612 -3.406591 2.010902 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5063374 sigma_e | 1.0387912 rho | .67770547 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 220) = 3.47 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1885 Obs per group: min = 1 between = 0.0515 avg = 2.0 overall = 0.0634 max = 3 F(10,227) = 7.02 corr(u_i, Xb) = -0.3331 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3601174 .182289 1.98 0.049 .0009225 .7193123 Hab_Adir | -.0625771 .0401875 -1.56 0.121 -.1417654 .0166112 Hab_Aind | .0464846 .0341299 1.36 0.175 -.0207672 .1137364 Hab_Leg | .3370356 .103215 3.27 0.001 .1336535 .5404176 Int_Habil | -.0038731 .0017852 -2.17 0.031 -.0073909 -.0003554 N_Laç_Dir | .0837676 .0532112 1.57 0.117 -.0210834 .1886187 N_Laç_Ind | -.0386731 .0208295 -1.86 0.065 -.079717 .0023708 N_Board | -.0178864 .0046831 -3.82 0.000 -.0271143 -.0086586 Log_RB | .2416363 .1023491 2.36 0.019 .0399605 .443312 Ind_DOA | -2.512786 1.803451 -1.39 0.165 -6.066431 1.04086 _cons | -.6978446 1.518603 -0.46 0.646 -3.690206 2.294516 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5063374 sigma_e | 1.0387912 rho | .67770547 (fraction of variance due to u_i)

192

------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1559 Obs per group: min = 1 between = 0.1097 avg = 2.0 overall = 0.1252 max = 3 Wald chi2(10) = 68.68 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .133599 .1386937 0.96 0.335 -.1382357 .4054337 Hab_Adir | .001079 .0252273 0.04 0.966 -.0483656 .0505236 Hab_Aind | .0370948 .0200481 1.85 0.064 -.0021987 .0763884 Hab_Leg | .1356623 .1061205 1.28 0.201 -.0723301 .3436547 Int_Habil | -.00202 .0010912 -1.85 0.064 -.0041587 .0001187 N_Laç_Dir | .0294529 .0354797 0.83 0.406 -.040086 .0989918 N_Laç_Ind | -.041635 .0211496 -1.97 0.049 -.0830875 -.0001825 N_Board | -.0184999 .0042525 -4.35 0.000 -.0268347 -.0101651 Log_RB | .2738218 .0539742 5.07 0.000 .1680343 .3796094 Ind_DOA | -.8420228 .3472304 -2.42 0.015 -1.522582 -.1614638 _cons | -1.370694 .73449 -1.87 0.062 -2.810268 .0688802 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1081002 sigma_e | 1.0387912 rho | .53224981 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1559 Obs per group: min = 1 between = 0.1097 avg = 2.0 overall = 0.1252 max = 3 Wald chi2(10) = 105.96 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .133599 .1350431 0.99 0.323 -.1310806 .3982786 Hab_Adir | .001079 .017457 0.06 0.951 -.0331361 .0352942 Hab_Aind | .0370948 .019771 1.88 0.061 -.0016557 .0758453 Hab_Leg | .1356623 .0852496 1.59 0.112 -.0314238 .3027484 Int_Habil | -.00202 .0006129 -3.30 0.001 -.0032212 -.0008189 N_Laç_Dir | .0294529 .0355051 0.83 0.407 -.0401358 .0990417 N_Laç_Ind | -.041635 .017583 -2.37 0.018 -.076097 -.007173 N_Board | -.0184999 .0035927 -5.15 0.000 -.0255416 -.0114583

193

Log_RB | .2738218 .059816 4.58 0.000 .1565847 .391059 Ind_DOA | -.8420228 .3022021 -2.79 0.005 -1.434328 -.2497176 _cons | -1.370694 .7584023 -1.81 0.071 -2.857135 .1157474 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1081002 sigma_e | 1.0387912 rho | .53224981 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3601174 .133599 .2265184 .1096102 Hab_Adir | -.0625771 .001079 -.0636561 .0293142 Hab_Aind | .0464846 .0370948 .0093898 .0258386 Hab_Leg | .3370356 .1356623 .2013733 .0852715 Int_Habil | -.0038731 -.00202 -.0018531 .0007967 N_Laç_Dir | .0837676 .0294529 .0543147 .0291973 N_Laç_Ind | -.0386731 -.041635 .0029619 .0157613 N_Board | -.0178864 -.0184999 .0006135 .0032657 Log_RB | .2416363 .2738218 -.0321856 .0770652 Ind_DOA | -2.512786 -.8420228 -1.670763 1.564176 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 16.83 Prob>chi2 = 0.0783 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .36011741* .36011741* .13359899 .13359899 Hab_Adir | -.0625771 -.0625771 .00107902 .00107902 Hab_Aind | .04648459 .04648459 .03709484* .03709484* Hab_Leg | .33703556* .33703556** .13566229 .13566229 Int_Habil | -.00387312** -.00387312* -.00202003* -.00202003*** N_Laç_Dir | .08376763* .08376763 .02945291 .02945291 N_Laç_Ind | -.03867309 -.03867309* -.04163501* -.04163501* N_Board | -.01788643*** -.01788643*** -.01849993*** -.01849993*** Log_RB | .24163627* .24163627* .27382184*** .27382184*** Ind_DOA | -2.5127856 -2.5127856 -.84202277* -.84202277** _cons | -.69784464 -.69784464 -1.3706938* -1.3706938* -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.5063374 1.5063374 1.1081002 1.1081002 sigma_e | 1.0387912 1.0387912 1.0387912 1.0387912 rho | .67770547 .67770547 .53224981 .53224981 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num)

194

Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 10, 220) = 5.11 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8112 Adj R-squared = 0.6079 Root MSE = 1.0388 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3601174 .1767777 2.04 0.043 .011723 .7085118 Hab_Adir | -.0625771 .0386748 -1.62 0.107 -.1387976 .0136434 Hab_Aind | .0464846 .0327041 1.42 0.157 -.0179689 .1109381 Hab_Leg | .3370356 .1361352 2.48 0.014 .0687395 .6053316 Int_Habil | -.0038731 .0013511 -2.87 0.005 -.0065359 -.0012103 N_Laç_Dir | .0837676 .0459488 1.82 0.070 -.0067885 .1743237 N_Laç_Ind | -.0386731 .0263766 -1.47 0.144 -.0906562 .01331 N_Board | -.0178864 .0053618 -3.34 0.001 -.0284535 -.0073194 Log_RB | .2416363 .0940865 2.57 0.011 .0562101 .4270624 Ind_DOA | -2.512786 1.602253 -1.57 0.118 -5.670515 .6449437 _cons | -.6978446 1.374436 -0.51 0.612 -3.406591 2.010902 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 220) = 3.468 0.000 (228 categories)

195

APÊNDICE O – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 2

. xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2050 Obs per group: min = 1 between = 0.0450 avg = 2.0 overall = 0.0618 max = 3 F(13,217) = 4.30 corr(u_i, Xb) = -0.3081 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3527997 .1762499 2.00 0.047 .0054187 .7001806 Hab_Adir | -.053789 .0388599 -1.38 0.168 -.1303802 .0228021 Hab_Aind | .0414254 .0327611 1.26 0.207 -.0231454 .1059962 Hab_Leg | .3012546 .1373749 2.19 0.029 .0304947 .5720146 Int_Habil | -.0037015 .0013493 -2.74 0.007 -.0063608 -.0010422 N_Laç_Dir | .0772769 .0463224 1.67 0.097 -.0140226 .1685763 N_Laç_Ind | -.0337883 .0264669 -1.28 0.203 -.0859535 .0183768 Inds_Fam | .5750994 .3344419 1.72 0.087 -.084071 1.23427 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | -.0004436 .4255478 -0.00 0.999 -.8391798 .8382925 nao_Fin | .2779202 .2995809 0.93 0.355 -.3125406 .868381 N_Board | -.0184267 .0053688 -3.43 0.001 -.0290085 -.007845 Log_RB | .2249191 .094109 2.39 0.018 .0394344 .4104038 Ind_DOA | -2.319061 1.602674 -1.45 0.149 -5.477862 .8397399 _cons | -.7930781 1.393324 -0.57 0.570 -3.53926 1.953104 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.499547 sigma_e | 1.035273 rho | .67721357 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 217) = 3.51 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, vce (robust) fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2050 Obs per group: min = 1 between = 0.0450 avg = 2.0 overall = 0.0618 max = 3 F(13,227) = 5.95 corr(u_i, Xb) = -0.3081 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3527997 .1728348 2.04 0.042 .0122339 .6933654 Hab_Adir | -.053789 .0399348 -1.35 0.179 -.1324794 .0249014 Hab_Aind | .0414254 .0339777 1.22 0.224 -.0255266 .1083775 Hab_Leg | .3012546 .1076147 2.80 0.006 .0892032 .5133061 Int_Habil | -.0037015 .0018178 -2.04 0.043 -.0072833 -.0001197

196

N_Laç_Dir | .0772769 .0544149 1.42 0.157 -.0299461 .1844998 N_Laç_Ind | -.0337883 .0205833 -1.64 0.102 -.0743471 .0067704 Inds_Fam | .5750994 .2822398 2.04 0.043 .0189546 1.131244 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | -.0004436 .3571826 -0.00 0.999 -.7042611 .7033739 nao_Fin | .2779202 .1946259 1.43 0.155 -.1055842 .6614245 N_Board | -.0184267 .0046244 -3.98 0.000 -.027539 -.0093144 Log_RB | .2249191 .1024444 2.20 0.029 .0230555 .4267826 Ind_DOA | -2.319061 1.800594 -1.29 0.199 -5.867076 1.228954 _cons | -.7930781 1.516243 -0.52 0.601 -3.780788 2.194632 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.499547 sigma_e | 1.035273 rho | .67721357 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1719 Obs per group: min = 1 between = 0.1035 avg = 2.0 overall = 0.1245 max = 3 Wald chi2(13) = 71.33 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .1423907 .1386615 1.03 0.304 -.1293808 .4141622 Hab_Adir | .0042344 .0253792 0.17 0.867 -.045508 .0539769 Hab_Aind | .0357195 .0201332 1.77 0.076 -.0037408 .0751799 Hab_Leg | .1217611 .106614 1.14 0.253 -.0871985 .3307206 Int_Habil | -.0019788 .0010909 -1.81 0.070 -.0041168 .0001593 N_Laç_Dir | .0293021 .0355324 0.82 0.410 -.0403402 .0989444 N_Laç_Ind | -.0401065 .0211671 -1.89 0.058 -.0815931 .0013802 Inds_Fam | .1593061 .1675645 0.95 0.342 -.1691142 .4877264 Inst_Fin | -.2904513 .270489 -1.07 0.283 -.8206 .2396974 Estrang | -.1031666 .2569152 -0.40 0.688 -.6067111 .4003779 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0188869 .0042577 -4.44 0.000 -.0272318 -.0105421 Log_RB | .2738962 .0541027 5.06 0.000 .1678569 .3799355 Ind_DOA | -.8354338 .3488304 -2.39 0.017 -1.519129 -.1517387 _cons | -1.377151 .7365925 -1.87 0.062 -2.820846 .0665434 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1186382 sigma_e | 1.035273 rho | .53864623 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board > Log_RB Ind_DOA, vce (robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 458

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Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1719 Obs per group: min = 1 between = 0.1035 avg = 2.0 overall = 0.1245 max = 3 Wald chi2(13) = 107.15 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .1423907 .1329335 1.07 0.284 -.1181542 .4029356 Hab_Adir | .0042344 .0177618 0.24 0.812 -.030578 .0390469 Hab_Aind | .0357195 .0200804 1.78 0.075 -.0036374 .0750764 Hab_Leg | .1217611 .087045 1.40 0.162 -.048844 .2923661 Int_Habil | -.0019788 .0006293 -3.14 0.002 -.0032122 -.0007453 N_Laç_Dir | .0293021 .0356071 0.82 0.411 -.0404865 .0990907 N_Laç_Ind | -.0401065 .0173973 -2.31 0.021 -.0742046 -.0060084 Inds_Fam | .1593061 .1932379 0.82 0.410 -.2194332 .5380454 Inst_Fin | -.2904513 .133628 -2.17 0.030 -.5523573 -.0285452 Estrang | -.1031666 .1664678 -0.62 0.535 -.4294375 .2231043 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0188869 .0035978 -5.25 0.000 -.0259385 -.0118353 Log_RB | .2738962 .0604471 4.53 0.000 .155422 .3923704 Ind_DOA | -.8354338 .3021585 -2.76 0.006 -1.427654 -.243214 _cons | -1.377151 .7582483 -1.82 0.069 -2.863291 .1089879 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1186382 sigma_e | 1.035273 rho | .53864623 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3527997 .1423907 .2104089 .1087981 Hab_Adir | -.053789 .0042344 -.0580235 .0294276 Hab_Aind | .0414254 .0357195 .0057059 .0258447 Hab_Leg | .3012546 .1217611 .1794936 .0866333 Int_Habil | -.0037015 -.0019788 -.0017227 .000794 N_Laç_Dir | .0772769 .0293021 .0479748 .0297189 N_Laç_Ind | -.0337883 -.0401065 .0063181 .0158888 Inds_Fam | .5750994 .1593061 .4157933 .2894366 Estrang | -.0004436 -.1031666 .102723 .3392426 N_Board | -.0184267 -.0188869 .0004602 .0032706 Log_RB | .2249191 .2738962 -.0489771 .0770026 Ind_DOA | -2.319061 -.8354338 -1.483627 1.564251 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 21.71 Prob>chi2 = 0.0409 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust

198

-------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .35279965* .35279965* .14239072 .14239072 Hab_Adir | -.05378901 -.05378901 .00423444 .00423444 Hab_Aind | .04142543 .04142543 .03571951* .03571951* Hab_Leg | .30125463* .30125463** .12176105 .12176105 Int_Habil | -.0037015** -.0037015* -.00197875* -.00197875** N_Laç_Dir | .07727686* .07727686 .0293021 .0293021 N_Laç_Ind | -.03378832 -.03378832 -.04010647* -.04010647* Inds_Fam | .57509943* .57509943* .15930611 .15930611 Inst_Fin | (omitted) (omitted) -.29045128 -.29045128* Estrang | -.00044361 -.00044361 -.10316658 -.10316658 nao_Fin | .27792016 .27792016 (omitted) (omitted) N_Board | -.01842671*** -.01842671*** -.01888692*** -.01888692*** Log_RB | .22491907* .22491907* .2738962*** .2738962*** Ind_DOA | -2.3190611 -2.3190611 -.83543381* -.83543381** _cons | -.79307807 -.79307807 -1.3771515* -1.3771515* -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.499547 1.499547 1.1186382 1.1186382 sigma_e | 1.035273 1.035273 1.035273 1.035273 rho | .67721357 .67721357 .53864623 .53864623 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book I_D_Doa Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Lo > g_RB Ind_DOA, absorb (Fir_Num) note: Inst_Fin omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 13, 217) = 4.30 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8151 Adj R-squared = 0.6105 Root MSE = 1.0353 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_D_Doa | .3527997 .1762499 2.00 0.047 .0054187 .7001806 Hab_Adir | -.053789 .0388599 -1.38 0.168 -.1303802 .0228021 Hab_Aind | .0414254 .0327611 1.26 0.207 -.0231454 .1059962 Hab_Leg | .3012546 .1373749 2.19 0.029 .0304947 .5720146 Int_Habil | -.0037015 .0013493 -2.74 0.007 -.0063608 -.0010422 N_Laç_Dir | .0772769 .0463224 1.67 0.097 -.0140226 .1685763 N_Laç_Ind | -.0337883 .0264669 -1.28 0.203 -.0859535 .0183768 Inds_Fam | .5750994 .3344419 1.72 0.087 -.084071 1.23427 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | -.0004436 .4255478 -0.00 0.999 -.8391798 .8382925 nao_Fin | .2779202 .2995809 0.93 0.355 -.3125406 .868381 N_Board | -.0184267 .0053688 -3.43 0.001 -.0290085 -.007845 Log_RB | .2249191 .094109 2.39 0.018 .0394344 .4104038 Ind_DOA | -2.319061 1.602674 -1.45 0.149 -5.477862 .8397399 _cons | -.7930781 1.393324 -0.57 0.570 -3.53926 1.953104 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 217) = 3.506 0.000 (228 categories)

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APÊNDICE P – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 3

. xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1992 Obs per group: min = 1 between = 0.0531 avg = 2.0 overall = 0.0643 max = 3 F(11,219) = 4.95 corr(u_i, Xb) = -0.3662 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4779973 .2035139 2.35 0.020 .0769009 .8790937 D_DoaL | -.0214219 .2054747 -0.10 0.917 -.4263827 .3835389 Hab_Adir | -.0674194 .0384508 -1.75 0.081 -.1432004 .0083615 Hab_Aind | .0502157 .0325991 1.54 0.125 -.0140324 .1144638 Hab_Leg | .3509133 .1354859 2.59 0.010 .0838901 .6179364 Int_Habil | -.0039199 .0013463 -2.91 0.004 -.0065732 -.0012666 N_Laç_Dir | .0833814 .0457283 1.82 0.070 -.0067425 .1735053 N_Laç_Ind | -.0370474 .0263125 -1.41 0.161 -.0889056 .0148109 N_Board | -.0177927 .005463 -3.26 0.001 -.0285594 -.0070259 Log_RB | .2520281 .093761 2.69 0.008 .0672387 .4368175 Ind_DOA | -2.709233 1.602758 -1.69 0.092 -5.868036 .4495709 _cons | -.8111677 1.367724 -0.59 0.554 -3.506754 1.884418 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5297809 sigma_e | 1.034253 rho | .68630266 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 219) = 3.51 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robus > t) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1992 Obs per group: min = 1 between = 0.0531 avg = 2.0 overall = 0.0643 max = 3 F(11,227) = 7.02 corr(u_i, Xb) = -0.3662 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4779973 .2023069 2.36 0.019 .0793577 .8766368 D_DoaL | -.0214219 .1965428 -0.11 0.913 -.4087035 .3658596 Hab_Adir | -.0674194 .0403221 -1.67 0.096 -.1468729 .012034 Hab_Aind | .0502157 .0350019 1.43 0.153 -.0187545 .119186 Hab_Leg | .3509133 .1049098 3.34 0.001 .1441917 .5576349 Int_Habil | -.0039199 .001769 -2.22 0.028 -.0074057 -.0004341 N_Laç_Dir | .0833814 .0541575 1.54 0.125 -.0233343 .1900971 N_Laç_Ind | -.0370474 .0204431 -1.81 0.071 -.0773298 .0032351 N_Board | -.0177927 .0049094 -3.62 0.000 -.0274665 -.0081189 Log_RB | .2520281 .0942504 2.67 0.008 .0663105 .4377457 Ind_DOA | -2.709233 1.824857 -1.48 0.139 -6.305058 .8865923 _cons | -.8111677 1.421764 -0.57 0.569 -3.612711 1.990376 -------------+----------------------------------------------------------------

200

sigma_u | 1.5297809 sigma_e | 1.034253 rho | .68630266 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1645 Obs per group: min = 1 between = 0.1097 avg = 2.0 overall = 0.1257 max = 3 Wald chi2(11) = 70.93 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .279707 .1709827 1.64 0.102 -.055413 .6148269 D_DoaL | -.0825047 .1730166 -0.48 0.633 -.4216111 .2566017 Hab_Adir | .0019194 .0252755 0.08 0.939 -.0476196 .0514585 Hab_Aind | .0380345 .0200515 1.90 0.058 -.0012658 .0773348 Hab_Leg | .1383394 .1058574 1.31 0.191 -.0691374 .3458162 Int_Habil | -.0020121 .0010887 -1.85 0.065 -.004146 .0001217 N_Laç_Dir | .027284 .0354505 0.77 0.442 -.0421977 .0967658 N_Laç_Ind | -.0404878 .0211399 -1.92 0.055 -.0819212 .0009455 N_Board | -.018833 .0043051 -4.37 0.000 -.0272709 -.0103951 Log_RB | .2695718 .0542975 4.96 0.000 .1631506 .375993 Ind_DOA | -.8542367 .347732 -2.46 0.014 -1.535779 -.1726945 _cons | -1.318845 .7357773 -1.79 0.073 -2.760942 .123252 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1148478 sigma_e | 1.034253 rho | .53744895 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robu > st) re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1645 Obs per group: min = 1 between = 0.1097 avg = 2.0 overall = 0.1257 max = 3 Wald chi2(11) = 119.26 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .279707 .2016533 1.39 0.165 -.1155263 .6749402 D_DoaL | -.0825047 .1986534 -0.42 0.678 -.4718582 .3068488 Hab_Adir | .0019194 .0172904 0.11 0.912 -.0319691 .035808

201

Hab_Aind | .0380345 .0201676 1.89 0.059 -.0014933 .0775622 Hab_Leg | .1383394 .0875335 1.58 0.114 -.0332231 .3099019 Int_Habil | -.0020121 .0006309 -3.19 0.001 -.0032487 -.0007756 N_Laç_Dir | .027284 .036343 0.75 0.453 -.0439469 .098515 N_Laç_Ind | -.0404878 .0175073 -2.31 0.021 -.0748015 -.0061741 N_Board | -.018833 .0038155 -4.94 0.000 -.0263113 -.0113548 Log_RB | .2695718 .059775 4.51 0.000 .1524149 .3867287 Ind_DOA | -.8542367 .2996348 -2.85 0.004 -1.44151 -.2669633 _cons | -1.318845 .7424038 -1.78 0.076 -2.77393 .1362398 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1148478 sigma_e | 1.034253 rho | .53744895 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4779973 .279707 .1982903 .1103758 D_DoaL | -.0214219 -.0825047 .0610828 .1108381 Hab_Adir | -.0674194 .0019194 -.0693389 .0289761 Hab_Aind | .0502157 .0380345 .0121813 .0257028 Hab_Leg | .3509133 .1383394 .2125738 .0845614 Int_Habil | -.0039199 -.0020121 -.0019078 .0007919 N_Laç_Dir | .0833814 .027284 .0560974 .0288849 N_Laç_Ind | -.0370474 -.0404878 .0034404 .0156671 N_Board | -.0177927 -.018833 .0010404 .0033631 Log_RB | .2520281 .2695718 -.0175437 .0764389 Ind_DOA | -2.709233 -.8542367 -1.854996 1.564581 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 17.59 Prob>chi2 = 0.0915 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .47799728* .47799728* .27970698 .27970698 D_DoaL | -.02142193 -.02142193 -.08250471 -.08250471 Hab_Adir | -.06741944* -.06741944* .00191941 .00191941 Hab_Aind | .05021572 .05021572 .03803447* .03803447* Hab_Leg | .35091325* .35091325*** .13833941 .13833941 Int_Habil | -.00391989** -.00391989* -.00201214* -.00201214** N_Laç_Dir | .08338144* .08338144 .02728405 .02728405 N_Laç_Ind | -.03704737 -.03704737* -.04048781* -.04048781* N_Board | -.01779267** -.01779267*** -.01883303*** -.01883303*** Log_RB | .25202811** .25202811** .2695718*** .2695718*** Ind_DOA | -2.7092327* -2.7092327 -.85423666* -.85423666** _cons | -.81116774 -.81116774 -1.318845* -1.318845* -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.5297809 1.5297809 1.1148478 1.1148478 sigma_e | 1.034253 1.034253 1.034253 1.034253 rho | .68630266 .68630266 .53744895 .53744895

202

------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fi > r_Num) Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 11, 219) = 4.95 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8137 Adj R-squared = 0.6113 Root MSE = 1.0343 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4779973 .2035139 2.35 0.020 .0769009 .8790937 D_DoaL | -.0214219 .2054747 -0.10 0.917 -.4263827 .3835389 Hab_Adir | -.0674194 .0384508 -1.75 0.081 -.1432004 .0083615 Hab_Aind | .0502157 .0325991 1.54 0.125 -.0140324 .1144638 Hab_Leg | .3509133 .1354859 2.59 0.010 .0838901 .6179364 Int_Habil | -.0039199 .0013463 -2.91 0.004 -.0065732 -.0012666 N_Laç_Dir | .0833814 .0457283 1.82 0.070 -.0067425 .1735053 N_Laç_Ind | -.0370474 .0263125 -1.41 0.161 -.0889056 .0148109 N_Board | -.0177927 .005463 -3.26 0.001 -.0285594 -.0070259 Log_RB | .2520281 .093761 2.69 0.008 .0672387 .4368175 Ind_DOA | -2.709233 1.602758 -1.69 0.092 -5.868036 .4495709 _cons | -.8111677 1.367724 -0.59 0.554 -3.506754 1.884418 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 219) = 3.508 0.000 (228 categories)

203

APÊNDICE Q – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 4

. . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin > N_Board Log_RB Ind_DOA, fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2147 Obs per group: min = 1 between = 0.0475 avg = 2.0 overall = 0.0632 max = 3 F(14,216) = 4.22 corr(u_i, Xb) = -0.3400 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4580384 .2041063 2.24 0.026 .0557433 .8603335 D_DoaL | -.0064018 .205396 -0.03 0.975 -.4112388 .3984352 Hab_Adir | -.0585469 .0386588 -1.51 0.131 -.1347437 .0176498 Hab_Aind | .0453531 .0326897 1.39 0.167 -.0190785 .1097847 Hab_Leg | .3154031 .1368466 2.30 0.022 .0456774 .5851288 Int_Habil | -.0037574 .0013451 -2.79 0.006 -.0064086 -.0011062 N_Laç_Dir | .0776624 .0461314 1.68 0.094 -.0132629 .1685877 N_Laç_Ind | -.0324882 .0264147 -1.23 0.220 -.0845517 .0195753 Inds_Fam | .5617826 .3336667 1.68 0.094 -.0958769 1.219442 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0252191 .4242473 0.06 0.953 -.8109756 .8614137 nao_Fin | .2514179 .2992895 0.84 0.402 -.338484 .8413197 N_Board | -.0182309 .0054665 -3.33 0.001 -.0290055 -.0074563 Log_RB | .2349069 .093862 2.50 0.013 .0499042 .4199096 Ind_DOA | -2.524553 1.605498 -1.57 0.117 -5.689003 .639896 _cons | -.8851034 1.386891 -0.64 0.524 -3.618676 1.848469 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5194357 sigma_e | 1.0312809 rho | .68461768 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 216) = 3.54 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin > N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe note: Inst_Fin omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2147 Obs per group: min = 1 between = 0.0475 avg = 2.0 overall = 0.0632 max = 3 F(14,227) = 6.21 corr(u_i, Xb) = -0.3400 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4580384 .1955382 2.34 0.020 .0727363 .8433404 D_DoaL | -.0064018 .1961607 -0.03 0.974 -.3929305 .3801269 Hab_Adir | -.0585469 .039969 -1.46 0.144 -.1373045 .0202107 Hab_Aind | .0453531 .0347804 1.30 0.194 -.0231807 .1138868 Hab_Leg | .3154031 .1086118 2.90 0.004 .1013868 .5294194

204

Int_Habil | -.0037574 .0017977 -2.09 0.038 -.0072997 -.0002151 N_Laç_Dir | .0776624 .0552173 1.41 0.161 -.0311416 .1864663 N_Laç_Ind | -.0324882 .0203418 -1.60 0.112 -.0725711 .0075947 Inds_Fam | .5617826 .2726108 2.06 0.040 .0246114 1.098954 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0252191 .3468931 0.07 0.942 -.6583233 .7087614 nao_Fin | .2514179 .1875141 1.34 0.181 -.118073 .6209088 N_Board | -.0182309 .004872 -3.74 0.000 -.0278311 -.0086307 Log_RB | .2349069 .0948717 2.48 0.014 .0479652 .4218487 Ind_DOA | -2.524553 1.817859 -1.39 0.166 -6.106588 1.057482 _cons | -.8851034 1.425411 -0.62 0.535 -3.693833 1.923626 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5194357 sigma_e | 1.0312809 rho | .68461768 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin > N_Board Log_RB Ind_DOA, re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1804 Obs per group: min = 1 between = 0.1037 avg = 2.0 overall = 0.1251 max = 3 Wald chi2(14) = 73.68 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .2834608 .1711662 1.66 0.098 -.0520188 .6189403 D_DoaL | -.0719515 .1732662 -0.42 0.678 -.4115469 .267644 Hab_Adir | .0051115 .0254185 0.20 0.841 -.0447078 .0549309 Hab_Aind | .0367313 .0201383 1.82 0.068 -.0027391 .0762017 Hab_Leg | .124549 .1063602 1.17 0.242 -.0839132 .3330112 Int_Habil | -.0019694 .0010884 -1.81 0.070 -.0041026 .0001637 N_Laç_Dir | .0270062 .0355025 0.76 0.447 -.0425774 .0965897 N_Laç_Ind | -.0388092 .0211576 -1.83 0.067 -.0802772 .0026589 Inds_Fam | .1754566 .1674094 1.05 0.295 -.1526597 .503573 Inst_Fin | -.2754004 .270301 -1.02 0.308 -.8051807 .2543799 Estrang | -.0883883 .2564728 -0.34 0.730 -.5910658 .4142892 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0191787 .0043078 -4.45 0.000 -.0276218 -.0107356 Log_RB | .2690808 .0544292 4.94 0.000 .1624014 .3757601 Ind_DOA | -.8479445 .3493017 -2.43 0.015 -1.532563 -.1633257 _cons | -1.325044 .7377568 -1.80 0.072 -2.771021 .1209328 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1256488 sigma_e | 1.0312809 rho | .54366746 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin > N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity

205

Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1804 Obs per group: min = 1 between = 0.1037 avg = 2.0 overall = 0.1251 max = 3 Wald chi2(14) = 121.15 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .2834608 .201318 1.41 0.159 -.1111153 .6780369 D_DoaL | -.0719515 .1984483 -0.36 0.717 -.4609029 .317 Hab_Adir | .0051115 .0175471 0.29 0.771 -.0292802 .0395033 Hab_Aind | .0367313 .0205102 1.79 0.073 -.003468 .0769307 Hab_Leg | .124549 .0892568 1.40 0.163 -.050391 .299489 Int_Habil | -.0019694 .0006459 -3.05 0.002 -.0032354 -.0007035 N_Laç_Dir | .0270062 .0364829 0.74 0.459 -.044499 .0985114 N_Laç_Ind | -.0388092 .0173973 -2.23 0.026 -.0729072 -.0047112 Inds_Fam | .1754566 .1934254 0.91 0.364 -.2036502 .5545635 Inst_Fin | -.2754004 .1283735 -2.15 0.032 -.5270078 -.023793 Estrang | -.0883883 .1651997 -0.54 0.593 -.4121738 .2353972 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0191787 .0038181 -5.02 0.000 -.0266621 -.0116953 Log_RB | .2690808 .0603639 4.46 0.000 .1507697 .3873919 Ind_DOA | -.8479445 .2995043 -2.83 0.005 -1.434962 -.2609267 _cons | -1.325044 .7417056 -1.79 0.074 -2.77876 .1286722 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1256488 sigma_e | 1.0312809 rho | .54366746 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4580384 .2834608 .1745776 .1111824 D_DoaL | -.0064018 -.0719515 .0655497 .1103011 Hab_Adir | -.0585469 .0051115 -.0636585 .0291273 Hab_Aind | .0453531 .0367313 .0086217 .02575 Hab_Leg | .3154031 .124549 .1908541 .0861075 Int_Habil | -.0037574 -.0019694 -.0017879 .0007904 N_Laç_Dir | .0776624 .0270062 .0506562 .0294564 N_Laç_Ind | -.0324882 -.0388092 .006321 .0158143 Inds_Fam | .5617826 .1754566 .386326 .2886305 Estrang | .0252191 -.0883883 .1136074 .337946 N_Board | -.0182309 -.0191787 .0009478 .0033654 Log_RB | .2349069 .2690808 -.0341739 .0764691 Ind_DOA | -2.524553 -.8479445 -1.676609 1.56704 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 21.98 Prob>chi2 = 0.0556 . .

206

.

. estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 .001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .45803838* .45803838* .28346078* .28346078 D_DoaL | -.00640177 -.00640177 -.07195146 -.07195146 Hab_Adir | -.05854692 -.05854692 .00511154 .00511154 Hab_Aind | .04535307 .04535307 .03673134* .03673134* Hab_Leg | .31540309* .31540309** .124549 .124549 Int_Habil | -.00375736** -.00375736* -.00196943* -.00196943** N_Laç_Dir | .07766237* .07766237 .02700616 .02700616 N_Laç_Ind | -.03248822 -.03248822 -.03880917* -.03880917* Inds_Fam | .56178258* .56178258* .17545663 .17545663 Inst_Fin | (omitted) (omitted) -.2754004 -.2754004* Estrang | .02521905 .02521905 -.0883883 -.0883883 nao_Fin | .25141788 .25141788 (omitted) (omitted) N_Board | -.01823088** -.01823088*** -.01917868*** -.01917868*** Log_RB | .23490692* .23490692* .26908078*** .26908078*** Ind_DOA | -2.5245534 -2.5245534 -.84794446* -.84794446** _cons | -.88510338 -.88510338 -1.325044* -1.325044* -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.5194357 1.5194357 1.1256488 1.1256488 sigma_e | 1.0312809 1.0312809 1.0312809 1.0312809 rho | .68461768 .68461768 .54366746 .54366746 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin > N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num) note: Inst_Fin omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 14, 216) = 4.22 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8173 Adj R-squared = 0.6135 Root MSE = 1.0313 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .4580384 .2041063 2.24 0.026 .0557433 .8603335 D_DoaL | -.0064018 .205396 -0.03 0.975 -.4112388 .3984352 Hab_Adir | -.0585469 .0386588 -1.51 0.131 -.1347437 .0176498 Hab_Aind | .0453531 .0326897 1.39 0.167 -.0190785 .1097847 Hab_Leg | .3154031 .1368466 2.30 0.022 .0456774 .5851288 Int_Habil | -.0037574 .0013451 -2.79 0.006 -.0064086 -.0011062 N_Laç_Dir | .0776624 .0461314 1.68 0.094 -.0132629 .1685877 N_Laç_Ind | -.0324882 .0264147 -1.23 0.220 -.0845517 .0195753 Inds_Fam | .5617826 .3336667 1.68 0.094 -.0958769 1.219442 Inst_Fin | 0 (omitted) Estrang | .0252191 .4242473 0.06 0.953 -.8109756 .8614137 nao_Fin | .2514179 .2992895 0.84 0.402 -.338484 .8413197 N_Board | -.0182309 .0054665 -3.33 0.001 -.0290055 -.0074563 Log_RB | .2349069 .093862 2.50 0.013 .0499042 .4199096 Ind_DOA | -2.524553 1.605498 -1.57 0.117 -5.689003 .639896 _cons | -.8851034 1.386891 -0.64 0.524 -3.618676 1.848469 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 216) = 3.541 0.000 (228 categories)

207

APÊNDICE R – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 5

. xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2077 Obs per group: min = 1 between = 0.0498 avg = 2.0 overall = 0.0632 max = 3 F(14,216) = 4.04 corr(u_i, Xb) = -0.3602 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1198133 .2641793 0.45 0.651 -.400886 .6405125 DDonGovT | .4218104 .2534018 1.66 0.097 -.0776465 .9212673 DDonSenT | .2596645 .2950954 0.88 0.380 -.3219707 .8412998 DDonDefT | .0739278 .2239319 0.33 0.742 -.3674436 .5152992 DDonDeeT | -.0610295 .2446798 -0.25 0.803 -.5432952 .4212362 Hab_Adir | -.0650474 .0391185 -1.66 0.098 -.1421502 .0120554 Hab_Aind | .0430793 .0329578 1.31 0.193 -.0218808 .1080394 Hab_Leg | .3818385 .1385625 2.76 0.006 .1087308 .6549462 Int_Habil | -.0040307 .0013609 -2.96 0.003 -.0067131 -.0013483 N_Laç_Dir | .0947251 .0463692 2.04 0.042 .003331 .1861193 N_Laç_Ind | -.0384105 .0264729 -1.45 0.148 -.0905888 .0137679 N_Board | -.0179089 .0055397 -3.23 0.001 -.0288276 -.0069901 Log_RB | .2236965 .0944098 2.37 0.019 .037614 .4097789 Ind_DOA | -2.646924 1.604804 -1.65 0.101 -5.810006 .5161573 _cons | -.4387247 1.381754 -0.32 0.751 -3.162173 2.284724 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5251428 sigma_e | 1.035893 rho | .68430959 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 216) = 3.48 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2077 Obs per group: min = 1 between = 0.0498 avg = 2.0 overall = 0.0632 max = 3 F(14,227) = 5.20 corr(u_i, Xb) = -0.3602 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1198133 .2637896 0.45 0.650 -.3999761 .6396026 DDonGovT | .4218104 .2400572 1.76 0.080 -.0512151 .8948359 DDonSenT | .2596645 .3383571 0.77 0.444 -.4070579 .926387 DDonDefT | .0739278 .2062378 0.36 0.720 -.3324574 .4803131 DDonDeeT | -.0610295 .2780814 -0.22 0.826 -.6089803 .4869213 Hab_Adir | -.0650474 .0424069 -1.53 0.126 -.1486089 .0185142 Hab_Aind | .0430793 .0381864 1.13 0.260 -.0321658 .1183244 Hab_Leg | .3818385 .1102062 3.46 0.001 .1646806 .5989964 Int_Habil | -.0040307 .0018213 -2.21 0.028 -.0076194 -.0004419

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N_Laç_Dir | .0947251 .0580317 1.63 0.104 -.0196245 .2090747 N_Laç_Ind | -.0384105 .0214483 -1.79 0.075 -.0806737 .0038527 N_Board | -.0179089 .0046896 -3.82 0.000 -.0271496 -.0086681 Log_RB | .2236965 .1045742 2.14 0.033 .0176362 .4297567 Ind_DOA | -2.646924 1.73909 -1.52 0.129 -6.073749 .7799003 _cons | -.4387247 1.52826 -0.29 0.774 -3.450114 2.572665 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5251428 sigma_e | 1.035893 rho | .68430959 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1696 Obs per group: min = 1 between = 0.1114 avg = 2.0 overall = 0.1276 max = 3 Wald chi2(14) = 72.64 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | -.0220176 .2125992 -0.10 0.918 -.4387044 .3946692 DDonGovT | .1857477 .2141764 0.87 0.386 -.2340303 .6055258 DDonSenT | .2967383 .2560784 1.16 0.247 -.2051662 .7986428 DDonDefT | -.1057585 .1919055 -0.55 0.582 -.4818863 .2703694 DDonDeeT | .0766712 .2039638 0.38 0.707 -.3230904 .4764329 Hab_Adir | -.0015368 .0255456 -0.06 0.952 -.0516054 .0485317 Hab_Aind | .0348771 .0201127 1.73 0.083 -.0045432 .0742973 Hab_Leg | .1445682 .1070712 1.35 0.177 -.0652875 .3544239 Int_Habil | -.0019853 .0010942 -1.81 0.070 -.00413 .0001593 N_Laç_Dir | .0324599 .035521 0.91 0.361 -.0371599 .1020797 N_Laç_Ind | -.0415477 .0211839 -1.96 0.050 -.0830674 -.0000281 N_Board | -.0185341 .0043386 -4.27 0.000 -.0270375 -.0100307 Log_RB | .2549292 .0552149 4.62 0.000 .1467099 .3631484 Ind_DOA | -.8903286 .3510402 -2.54 0.011 -1.578355 -.2023025 _cons | -1.100696 .7507978 -1.47 0.143 -2.572233 .3708408 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1211911 sigma_e | 1.035893 rho | .53948152 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce(robust) re Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1696 Obs per group: min = 1 between = 0.1114 avg = 2.0 overall = 0.1276 max = 3

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Wald chi2(14) = 117.77 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | -.0220176 .2320663 -0.09 0.924 -.4768592 .432824 DDonGovT | .1857477 .215833 0.86 0.389 -.2372772 .6087727 DDonSenT | .2967383 .3636417 0.82 0.414 -.4159864 1.009463 DDonDefT | -.1057585 .1838254 -0.58 0.565 -.4660496 .2545327 DDonDeeT | .0766712 .2245829 0.34 0.733 -.3635031 .5168456 Hab_Adir | -.0015368 .0181368 -0.08 0.932 -.0370843 .0340106 Hab_Aind | .0348771 .0202288 1.72 0.085 -.0047707 .0745248 Hab_Leg | .1445682 .0893072 1.62 0.105 -.0304706 .319607 Int_Habil | -.0019853 .0006509 -3.05 0.002 -.0032611 -.0007096 N_Laç_Dir | .0324599 .0368703 0.88 0.379 -.0398047 .1047244 N_Laç_Ind | -.0415477 .0178498 -2.33 0.020 -.0765328 -.0065627 N_Board | -.0185341 .0036532 -5.07 0.000 -.0256943 -.0113739 Log_RB | .2549292 .0580067 4.39 0.000 .1412382 .3686201 Ind_DOA | -.8903286 .3044253 -2.92 0.003 -1.486991 -.293666 _cons | -1.100696 .7278351 -1.51 0.130 -2.527226 .3258346 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1211911 sigma_e | 1.035893 rho | .53948152 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1198133 -.0220176 .1418308 .1568192 DDonGovT | .4218104 .1857477 .2360627 .1354288 DDonSenT | .2596645 .2967383 -.0370738 .1466463 DDonDefT | .0739278 -.1057585 .1796863 .1154027 DDonDeeT | -.0610295 .0766712 -.1377008 .1351554 Hab_Adir | -.0650474 -.0015368 -.0635105 .0296256 Hab_Aind | .0430793 .0348771 .0082023 .0261093 Hab_Leg | .3818385 .1445682 .2372703 .0879506 Int_Habil | -.0040307 -.0019853 -.0020453 .0008092 N_Laç_Dir | .0947251 .0324599 .0622653 .0298055 N_Laç_Ind | -.0384105 -.0415477 .0031373 .0158764 N_Board | -.0179089 -.0185341 .0006252 .0034446 Log_RB | .2236965 .2549292 -.0312327 .0765802 Ind_DOA | -2.646924 -.8903286 -1.756596 1.56594 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 19.56 Prob>chi2 = 0.1446 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 . > 001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+----------------------------------------------------------------

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DDonPresT | .11981325 .11981325 -.02201758 -.02201758 DDonGovT | .42181039* .42181039* .18574772 .18574772 DDonSenT | .25966453 .25966453 .29673832 .29673832 DDonDefT | .07392783 .07392783 -.10575846 -.10575846 DDonDeeT | -.06102951 -.06102951 .07667125 .07667125 Hab_Adir | -.06504737* -.06504737 -.00153683 -.00153683 Hab_Aind | .04307931 .04307931 .03487706* .03487706* Hab_Leg | .3818385** .3818385*** .14456819 .14456819 Int_Habil | -.00403066** -.00403066* -.00198534* -.00198534** N_Laç_Dir | .09472513* .09472513 .03245986 .03245986 N_Laç_Ind | -.03841046 -.03841046* -.04154775* -.04154775* N_Board | -.01790885** -.01790885*** -.0185341*** -.0185341*** Log_RB | .22369647* .22369647* .25492916*** .25492916*** Ind_DOA | -2.6469242 -2.6469242 -.89032864* -.89032864** _cons | -.4387247 -.4387247 -1.1006959 -1.1006959 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.5251428 1.5251428 1.1211911 1.1211911 sigma_e | 1.035893 1.035893 1.035893 1.035893 rho | .68430959 .68430959 .53948152 .53948152 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg I > nt_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, absorb(Fir_Num) Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 14, 216) = 4.04 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8157 Adj R-squared = 0.6100 Root MSE = 1.0359 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1198133 .2641793 0.45 0.651 -.400886 .6405125 DDonGovT | .4218104 .2534018 1.66 0.097 -.0776465 .9212673 DDonSenT | .2596645 .2950954 0.88 0.380 -.3219707 .8412998 DDonDefT | .0739278 .2239319 0.33 0.742 -.3674436 .5152992 DDonDeeT | -.0610295 .2446798 -0.25 0.803 -.5432952 .4212362 Hab_Adir | -.0650474 .0391185 -1.66 0.098 -.1421502 .0120554 Hab_Aind | .0430793 .0329578 1.31 0.193 -.0218808 .1080394 Hab_Leg | .3818385 .1385625 2.76 0.006 .1087308 .6549462 Int_Habil | -.0040307 .0013609 -2.96 0.003 -.0067131 -.0013483 N_Laç_Dir | .0947251 .0463692 2.04 0.042 .003331 .1861193 N_Laç_Ind | -.0384105 .0264729 -1.45 0.148 -.0905888 .0137679 N_Board | -.0179089 .0055397 -3.23 0.001 -.0288276 -.0069901 Log_RB | .2236965 .0944098 2.37 0.019 .037614 .4097789 Ind_DOA | -2.646924 1.604804 -1.65 0.101 -5.810006 .5161573 _cons | -.4387247 1.381754 -0.32 0.751 -3.162173 2.284724 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 216) = 3.483 0.000 (228 categories) .

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APÊNDICE S – Resultados da regressão Market-to-book Modelo 6 . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA > , fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2212 Obs per group: min = 1 between = 0.0447 avg = 2.0 overall = 0.0621 max = 3 F(17,213) = 3.56 corr(u_i, Xb) = -0.3359 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1078785 .2663447 0.41 0.686 -.4171306 .6328875 DDonGovT | .3727598 .2564586 1.45 0.148 -.132762 .8782817 DDonSenT | .2641126 .2963019 0.89 0.374 -.3199471 .8481722 DDonDefT | .118206 .22487 0.53 0.600 -.3250495 .5614616 DDonDeeT | -.0857165 .2457777 -0.35 0.728 -.5701847 .3987516 Hab_Adir | -.0570737 .0393496 -1.45 0.148 -.1346381 .0204907 Hab_Aind | .0391203 .0330342 1.18 0.238 -.0259956 .1042361 Hab_Leg | .346791 .1401449 2.47 0.014 .0705424 .6230395 Int_Habil | -.0038771 .0013616 -2.85 0.005 -.006561 -.0011932 N_Laç_Dir | .0888568 .0468095 1.90 0.059 -.0034124 .1811261 N_Laç_Ind | -.0340008 .0265972 -1.28 0.203 -.0864283 .0184267 Inds_Fam | .4803419 .3640398 1.32 0.188 -.2372401 1.197924 Inst_Fin | -.0693414 .428943 -0.16 0.872 -.9148583 .7761755 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .1907375 .3238155 0.59 0.556 -.447556 .829031 N_Board | -.0184573 .0055518 -3.32 0.001 -.0294009 -.0075138 Log_RB | .2096675 .0945613 2.22 0.028 .0232718 .3960633 Ind_DOA | -2.472478 1.609403 -1.54 0.126 -5.644876 .6999205 _cons | -.4847082 1.414131 -0.34 0.732 -3.272192 2.302775 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5164365 sigma_e | 1.0342026 rho | .68253908 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(227, 213) = 3.51 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DO > A, vce(robust) fe note: Estrang omitted because of collinearity Fixed-effects (within) regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.2212 Obs per group: min = 1 between = 0.0447 avg = 2.0 overall = 0.0621 max = 3 F(17,227) = 4.78 corr(u_i, Xb) = -0.3359 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

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-------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1078785 .2574227 0.42 0.676 -.3993651 .615122 DDonGovT | .3727598 .2368969 1.57 0.117 -.0940383 .8395579 DDonSenT | .2641126 .3307683 0.80 0.425 -.3876563 .9158814 DDonDefT | .118206 .2022531 0.58 0.560 -.2803276 .5167397 DDonDeeT | -.0857165 .27799 -0.31 0.758 -.6334874 .4620544 Hab_Adir | -.0570737 .0424327 -1.35 0.180 -.140686 .0265386 Hab_Aind | .0391203 .0377371 1.04 0.301 -.0352395 .11348 Hab_Leg | .346791 .1149582 3.02 0.003 .1202694 .5733125 Int_Habil | -.0038771 .0018495 -2.10 0.037 -.0075214 -.0002328 N_Laç_Dir | .0888568 .0585311 1.52 0.130 -.0264769 .2041906 N_Laç_Ind | -.0340008 .0209789 -1.62 0.106 -.0753391 .0073375 Inds_Fam | .4803419 .3460204 1.39 0.166 -.2014808 1.162165 Inst_Fin | -.0693414 .3365937 -0.21 0.837 -.7325891 .5939063 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .1907375 .2852862 0.67 0.504 -.3714102 .7528852 N_Board | -.0184573 .0046276 -3.99 0.000 -.0275759 -.0093388 Log_RB | .2096675 .1048168 2.00 0.047 .0031292 .4162059 Ind_DOA | -2.472478 1.732296 -1.43 0.155 -5.885913 .9409582 _cons | -.4847082 1.491912 -0.32 0.746 -3.424475 2.455058 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5164365 sigma_e | 1.0342026 rho | .68253908 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Le > g Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_D > OA, re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1836 Obs per group: min = 1 between = 0.1062 avg = 2.0 overall = 0.1273 max = 3 Wald chi2(17) = 75.05 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | -.0317161 .2134939 -0.15 0.882 -.4501565 .3867243 DDonGovT | .1711208 .2159059 0.79 0.428 -.252047 .5942886 DDonSenT | .3071198 .2567291 1.20 0.232 -.1960599 .8102995 DDonDefT | -.074188 .1928208 -0.38 0.700 -.4521097 .3037338 DDonDeeT | .0623278 .2042974 0.31 0.760 -.3380878 .4627435 Hab_Adir | .001501 .0256916 0.06 0.953 -.0488535 .0518556 Hab_Aind | .0335223 .0201981 1.66 0.097 -.0060653 .0731099 Hab_Leg | .1313722 .1076375 1.22 0.222 -.0795934 .3423377 Int_Habil | -.0019443 .0010944 -1.78 0.076 -.0040893 .0002007 N_Laç_Dir | .0324368 .0355901 0.91 0.362 -.0373186 .1021922 N_Laç_Ind | -.0399403 .021212 -1.88 0.060 -.0815151 .0016345 Inds_Fam | .1614666 .1681088 0.96 0.337 -.1680207 .4909538 Inst_Fin | -.2830483 .2722568 -1.04 0.299 -.8166619 .2505653 Estrang | -.0470621 .2596157 -0.18 0.856 -.5558995 .4617754 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0189063 .0043451 -4.35 0.000 -.0274226 -.01039 Log_RB | .2548547 .0553854 4.60 0.000 .1463014 .363408 Ind_DOA | -.8812053 .3525778 -2.50 0.012 -1.572245 -.1901655 _cons | -1.110261 .7528324 -1.47 0.140 -2.585786 .3652632 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1313858 sigma_e | 1.0342026 rho | .54478595 (fraction of variance due to u_i)

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------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store re . . . . xtreg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg > Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DO > A, vce(robust) re note: nao_Fin omitted because of collinearity Random-effects GLS regression Number of obs = 458 Group variable: Fir_Num Number of groups = 228 R-sq: within = 0.1836 Obs per group: min = 1 between = 0.1062 avg = 2.0 overall = 0.1273 max = 3 Wald chi2(17) = 119.22 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 228 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Mk_T_Book | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | -.0317161 .2306375 -0.14 0.891 -.4837573 .4203252 DDonGovT | .1711208 .2179783 0.79 0.432 -.2561088 .5983503 DDonSenT | .3071198 .3672987 0.84 0.403 -.4127724 1.027012 DDonDefT | -.074188 .1837684 -0.40 0.686 -.4343675 .2859915 DDonDeeT | .0623278 .2245686 0.28 0.781 -.3778185 .5024741 Hab_Adir | .001501 .0184416 0.08 0.935 -.0346439 .037646 Hab_Aind | .0335223 .0205499 1.63 0.103 -.0067547 .0737994 Hab_Leg | .1313722 .0905447 1.45 0.147 -.0460921 .3088365 Int_Habil | -.0019443 .0006637 -2.93 0.003 -.0032451 -.0006434 N_Laç_Dir | .0324368 .0369592 0.88 0.380 -.040002 .1048755 N_Laç_Ind | -.0399403 .0177051 -2.26 0.024 -.0746416 -.005239 Inds_Fam | .1614666 .1899518 0.85 0.395 -.2108322 .5337653 Inst_Fin | -.2830483 .1337304 -2.12 0.034 -.545155 -.0209415 Estrang | -.0470621 .1858045 -0.25 0.800 -.4112322 .3171081 nao_Fin | 0 (omitted) N_Board | -.0189063 .0036465 -5.18 0.000 -.0260533 -.0117593 Log_RB | .2548547 .0584313 4.36 0.000 .1403316 .3693779 Ind_DOA | -.8812053 .305377 -2.89 0.004 -1.479733 -.2826773 _cons | -1.110261 .7295568 -1.52 0.128 -2.540166 .3196439 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.1313858 sigma_e | 1.0342026 rho | .54478595 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store reRobust . . . . hausman fe re ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1078785 -.0317161 .1395945 .1592478 DDonGovT | .3727598 .1711208 .201639 .1384039 DDonSenT | .2641126 .3071198 -.0430072 .1479359 DDonDefT | .118206 -.074188 .192394 .1157007 DDonDeeT | -.0857165 .0623278 -.1480444 .1366354 Hab_Adir | -.0570737 .001501 -.0585747 .0298049

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Hab_Aind | .0391203 .0335223 .0055979 .0261399 Hab_Leg | .346791 .1313722 .2154188 .0897484 Int_Habil | -.0038771 -.0019443 -.0019328 .0008101 N_Laç_Dir | .0888568 .0324368 .05642 .0304052 N_Laç_Ind | -.0340008 -.0399403 .0059395 .0160457 Inds_Fam | .4803419 .1614666 .3188754 .3228999 Inst_Fin | -.0693414 -.2830483 .2137069 .3314639 N_Board | -.0184573 -.0189063 .000449 .0034558 Log_RB | .2096675 .2548547 -.0451872 .0766439 Ind_DOA | -2.472478 -.8812053 -1.591272 1.570308 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(16) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 21.57 Prob>chi2 = 0.1576 . . . . estimates table fe feRobust re reRobust , stats(N N_g sigma_u sigma_e rho) star (.1 .01 . > 001) ------------------------------------------------------------------------------ Variable | fe feRobust re reRobust -------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .10787845 .10787845 -.03171607 -.03171607 DDonGovT | .37275981 .37275981 .17112078 .17112078 DDonSenT | .26411258 .26411258 .30711977 .30711977 DDonDefT | .11820605 .11820605 -.07418796 -.07418796 DDonDeeT | -.08571652 -.08571652 .06232785 .06232785 Hab_Adir | -.05707369 -.05707369 .00150104 .00150104 Hab_Aind | .03912026 .03912026 .03352234* .03352234 Hab_Leg | .34679096* .34679096** .13137216 .13137216 Int_Habil | -.00387709** -.00387709* -.00194428* -.00194428** N_Laç_Dir | .08885682* .08885682 .03243679 .03243679 N_Laç_Ind | -.0340008 -.0340008 -.03994033* -.03994033* Inds_Fam | .48034192 .48034192 .16146656 .16146656 Inst_Fin | -.06934137 -.06934137 -.28304829 -.28304829* Estrang | (omitted) (omitted) -.04706205 -.04706205 nao_Fin | .19073753 .19073753 (omitted) (omitted) N_Board | -.01845734** -.01845734*** -.01890632*** -.01890632*** Log_RB | .20966752* .20966752* .25485472*** .25485472*** Ind_DOA | -2.4724776 -2.4724776 -.88120532* -.88120532** _cons | -.48470822 -.48470822 -1.1102612 -1.1102612 -------------+---------------------------------------------------------------- N | 458 458 458 458 N_g | 228 228 228 228 sigma_u | 1.5164365 1.5164365 1.1313858 1.1313858 sigma_e | 1.0342026 1.0342026 1.0342026 1.0342026 rho | .68253908 .68253908 .54478595 .54478595 ------------------------------------------------------------------------------ legend: * p<.1; ** p<.01; *** p<.001 . . . . areg Mk_T_Book DDonPresT DDonGovT DDonSenT DDonDefT DDonDeeT Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg In > t_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind Inds_Fam Inst_Fin Estrang nao_Fin N_Board Log_RB Ind_DOA, > absorb(Fir_Num) note: Estrang omitted because of collinearity Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 458 F( 17, 213) = 3.56 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8188 Adj R-squared = 0.6113 Root MSE = 1.0342 ------------------------------------------------------------------------------ Mk_T_Book | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

215

-------------+---------------------------------------------------------------- DDonPresT | .1078785 .2663447 0.41 0.686 -.4171306 .6328875 DDonGovT | .3727598 .2564586 1.45 0.148 -.132762 .8782817 DDonSenT | .2641126 .2963019 0.89 0.374 -.3199471 .8481722 DDonDefT | .118206 .22487 0.53 0.600 -.3250495 .5614616 DDonDeeT | -.0857165 .2457777 -0.35 0.728 -.5701847 .3987516 Hab_Adir | -.0570737 .0393496 -1.45 0.148 -.1346381 .0204907 Hab_Aind | .0391203 .0330342 1.18 0.238 -.0259956 .1042361 Hab_Leg | .346791 .1401449 2.47 0.014 .0705424 .6230395 Int_Habil | -.0038771 .0013616 -2.85 0.005 -.006561 -.0011932 N_Laç_Dir | .0888568 .0468095 1.90 0.059 -.0034124 .1811261 N_Laç_Ind | -.0340008 .0265972 -1.28 0.203 -.0864283 .0184267 Inds_Fam | .4803419 .3640398 1.32 0.188 -.2372401 1.197924 Inst_Fin | -.0693414 .428943 -0.16 0.872 -.9148583 .7761755 Estrang | 0 (omitted) nao_Fin | .1907375 .3238155 0.59 0.556 -.447556 .829031 N_Board | -.0184573 .0055518 -3.32 0.001 -.0294009 -.0075138 Log_RB | .2096675 .0945613 2.22 0.028 .0232718 .3960633 Ind_DOA | -2.472478 1.609403 -1.54 0.126 -5.644876 .6999205 _cons | -.4847082 1.414131 -0.34 0.732 -3.272192 2.302775 -------------+---------------------------------------------------------------- Fir_Num | F(227, 213) = 3.506 0.000 (228 categories)

216

APÊNDICE T – Resultados da regressão ROE modelo 2 xtreg ROE_ D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 537 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0456 Obs per group: min = 1 between = 0.0214 avg = 2.2 overall = 0.0266 max = 3 F(11,279) = 1.21 corr(u_i, Xb) = -0.1312 Prob > F = 0.2793 ------------------------------------------------------------------------------ ROE_ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .0012076 .0266565 0.05 0.964 -.0512659 .053681 D_DoaL | -.000815 .026161 -0.03 0.975 -.052313 .0506831 Hab_Adir | .0043413 .0051359 0.85 0.399 -.0057687 .0144512 Hab_Aind | .0037198 .0041997 0.89 0.377 -.0045473 .0119869 Hab_Leg | .0180857 .0185421 0.98 0.330 -.0184146 .054586 Int_Habil | -.000179 .0001906 -0.94 0.348 -.0005541 .0001961 N_Laç_Dir | -.00304 .00601 -0.51 0.613 -.0148707 .0087907 N_Laç_Ind | .0000312 .0035313 0.01 0.993 -.0069201 .0069825 N_Board | -.0021279 .0007334 -2.90 0.004 -.0035716 -.0006842 Log_RB | .0099248 .0127038 0.78 0.435 -.0150826 .0349322 Ind_DOA | .1308399 .2081653 0.63 0.530 -.2789342 .5406139 _cons | -.0346888 .1813173 -0.19 0.848 -.3916125 .3222349 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .17993186 sigma_e | .15174204 rho | .58438304 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(246, 279) = 2.11 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg ROE_ D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce (robust) > fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 537 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0456 Obs per group: min = 1 between = 0.0214 avg = 2.2 overall = 0.0266 max = 3 F(11,246) = 2.15 corr(u_i, Xb) = -0.1312 Prob > F = 0.0176 (Std. Err. adjusted for 247 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust ROE_ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .0012076 .023205 0.05 0.959 -.0444982 .0469133 D_DoaL | -.000815 .0222537 -0.04 0.971 -.0446471 .0430171 Hab_Adir | .0043413 .0045715 0.95 0.343 -.004663 .0133455 Hab_Aind | .0037198 .0040672 0.91 0.361 -.0042912 .0117308 Hab_Leg | .0180857 .0181718 1.00 0.321 -.0177064 .0538778 Int_Habil | -.000179 .0001513 -1.18 0.238 -.0004771 .000119 N_Laç_Dir | -.00304 .005664 -0.54 0.592 -.0141962 .0081162 N_Laç_Ind | .0000312 .0035384 0.01 0.993 -.0069383 .0070007 N_Board | -.0021279 .0007252 -2.93 0.004 -.0035563 -.0006996 Log_RB | .0099248 .0110703 0.90 0.371 -.0118799 .0317296 Ind_DOA | .1308399 .2508508 0.52 0.602 -.3632495 .6249292 _cons | -.0346888 .1669256 -0.21 0.836 -.3634745 .2940969 -------------+----------------------------------------------------------------

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sigma_u | .17993186 sigma_e | .15174204 rho | .58438304 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust

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APÊNDICE U – Resultados da regressão ROAop modelo 2 xtreg ROA_ D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 540 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0480 Obs per group: min = 1 between = 0.0007 avg = 2.2 overall = 0.0003 max = 3 F(11,282) = 1.29 corr(u_i, Xb) = -0.3218 Prob > F = 0.2284 ------------------------------------------------------------------------------ ROA_ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .0002573 .0092787 0.03 0.978 -.018007 .0185217 D_DoaL | -.0036526 .0091155 -0.40 0.689 -.0215956 .0142904 Hab_Adir | .0015958 .0017925 0.89 0.374 -.0019327 .0051242 Hab_Aind | -.0001636 .0014642 -0.11 0.911 -.0030458 .0027186 Hab_Leg | .0059037 .0064717 0.91 0.362 -.0068353 .0186428 Int_Habil | -.0000591 .0000665 -0.89 0.375 -.00019 .0000718 N_Laç_Dir | .0004186 .0020967 0.20 0.842 -.0037085 .0045458 N_Laç_Ind | -.0003151 .0012325 -0.26 0.798 -.0027413 .002111 N_Board | -.0007732 .0002555 -3.03 0.003 -.0012762 -.0002703 Log_RB | .0015528 .0044212 0.35 0.726 -.0071499 .0102556 Ind_DOA | -.0483879 .0720351 -0.67 0.502 -.1901827 .0934069 _cons | .0574296 .0629732 0.91 0.363 -.0665276 .1813869 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .07193284 sigma_e | .05296477 rho | .64844513 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(246, 282) = 2.84 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg ROA_ D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce (robust) > fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 540 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0480 Obs per group: min = 1 between = 0.0007 avg = 2.2 overall = 0.0003 max = 3 F(11,246) = 3.47 corr(u_i, Xb) = -0.3218 Prob > F = 0.0002 (Std. Err. adjusted for 247 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust ROA_ | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | .0002573 .0087174 0.03 0.976 -.016913 .0174276 D_DoaL | -.0036526 .0088971 -0.41 0.682 -.0211767 .0138716 Hab_Adir | .0015958 .0016111 0.99 0.323 -.0015776 .0047691 Hab_Aind | -.0001636 .0012645 -0.13 0.897 -.0026543 .0023271 Hab_Leg | .0059037 .006401 0.92 0.357 -.006704 .0185114 Int_Habil | -.0000591 .0000444 -1.33 0.185 -.0001467 .0000284 N_Laç_Dir | .0004186 .0019679 0.21 0.832 -.0034575 .0042948 N_Laç_Ind | -.0003151 .0010557 -0.30 0.766 -.0023946 .0017643 N_Board | -.0007732 .0002414 -3.20 0.002 -.0012487 -.0002978 Log_RB | .0015528 .0043236 0.36 0.720 -.0069632 .0100689 Ind_DOA | -.0483879 .0789173 -0.61 0.540 -.2038277 .1070519

219

_cons | .0574296 .0620393 0.93 0.356 -.0647662 .1796255 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .07193284 sigma_e | .05296477 rho | .64844513 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust

220

APÊNDICE V – Resultados da regressão CRESV modelo 2 xtreg Cresc_Vend D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 540 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0895 Obs per group: min = 1 between = 0.0212 avg = 2.2 overall = 0.0003 max = 3 F(11,282) = 2.52 corr(u_i, Xb) = -0.7555 Prob > F = 0.0049 ------------------------------------------------------------------------------ Cresc_Vend | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | -.0193288 .0367055 -0.53 0.599 -.0915803 .0529226 D_DoaL | .0452153 .0360596 1.25 0.211 -.0257649 .1161955 Hab_Adir | .0003947 .007091 0.06 0.956 -.0135633 .0143527 Hab_Aind | .0039725 .0057924 0.69 0.493 -.0074292 .0153743 Hab_Leg | .0017797 .0256014 0.07 0.945 -.0486144 .0521738 Int_Habil | -.0000466 .0002631 -0.18 0.859 -.0005645 .0004712 N_Laç_Dir | -.0079638 .0082942 -0.96 0.338 -.0242902 .0083626 N_Laç_Ind | .012278 .0048757 2.52 0.012 .0026806 .0218755 N_Board | .0007424 .0010108 0.73 0.463 -.0012473 .0027321 Log_RB | -.0133032 .0174897 -0.76 0.448 -.0477301 .0211237 Ind_DOA | .7689189 .2849621 2.70 0.007 .2079962 1.329842 _cons | .1470172 .2491143 0.59 0.556 -.3433424 .6373768 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .34716273 sigma_e | .20952209 rho | .73300624 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(246, 282) = 1.88 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg Cresc_Vend D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce (ro > bust) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 540 Group variable: Fir_Num Number of groups = 247 R-sq: within = 0.0895 Obs per group: min = 1 between = 0.0212 avg = 2.2 overall = 0.0003 max = 3 F(11,246) = 5.41 corr(u_i, Xb) = -0.7555 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 247 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Cresc_Vend | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | -.0193288 .0303879 -0.64 0.525 -.0791825 .0405248 D_DoaL | .0452153 .0279469 1.62 0.107 -.0098304 .100261 Hab_Adir | .0003947 .0064465 0.06 0.951 -.0123027 .0130921 Hab_Aind | .0039725 .0059351 0.67 0.504 -.0077176 .0156627 Hab_Leg | .0017797 .0209407 0.08 0.932 -.0394662 .0430255 Int_Habil | -.0000466 .0001759 -0.27 0.791 -.000393 .0002997 N_Laç_Dir | -.0079638 .0089521 -0.89 0.375 -.0255964 .0096688 N_Laç_Ind | .012278 .0058122 2.11 0.036 .00083 .023726 N_Board | .0007424 .0010296 0.72 0.472 -.0012856 .0027703 Log_RB | -.0133032 .02569 -0.52 0.605 -.0639035 .0372971 Ind_DOA | .7689189 .3292527 2.34 0.020 .1204049 1.417433 _cons | .1470172 .3452231 0.43 0.671 -.5329529 .8269873 -------------+----------------------------------------------------------------

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sigma_u | .34716273 sigma_e | .20952209 rho | .73300624 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust .

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APÊNDICE X – Resultados da regressão RSV modelo 2 . xtreg M_Operac D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 537 Group variable: Fir_Num Number of groups = 246 R-sq: within = 0.0807 Obs per group: min = 1 between = 0.0073 avg = 2.2 overall = 0.0301 max = 3 F(11,280) = 2.24 corr(u_i, Xb) = -0.4209 Prob > F = 0.0130 ------------------------------------------------------------------------------ M_Operac | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | -.0090853 .0215407 -0.42 0.674 -.0514876 .0333171 D_DoaL | .0127019 .020978 0.61 0.545 -.0285928 .0539966 Hab_Adir | .0001744 .0041235 0.04 0.966 -.0079426 .0082914 Hab_Aind | .0049148 .0033665 1.46 0.145 -.001712 .0115416 Hab_Leg | .0153336 .0149105 1.03 0.305 -.0140173 .0446844 Int_Habil | -.0001395 .0001529 -0.91 0.362 -.0004405 .0001614 N_Laç_Dir | -.0054773 .0048935 -1.12 0.264 -.01511 .0041554 N_Laç_Ind | -.000634 .0029348 -0.22 0.829 -.006411 .0051431 N_Board | -.0002493 .0005984 -0.42 0.677 -.0014272 .0009287 Log_RB | .0476118 .0124366 3.83 0.000 .0231308 .0720928 Ind_DOA | -.1117925 .1657406 -0.67 0.501 -.4380483 .2144633 _cons | -.5355125 .1741295 -3.08 0.002 -.8782816 -.1927433 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .14599484 sigma_e | .12175708 rho | .58978743 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(245, 280) = 1.99 Prob > F = 0.0000 . . estimates store fe . . . . xtreg M_Operac D_DoaW D_DoaL Hab_Adir Hab_Aind Hab_Leg Int_Habil N_Laç_Dir N_Laç_Ind N_Board Log_RB Ind_DOA, vce (robu > st) fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 537 Group variable: Fir_Num Number of groups = 246 R-sq: within = 0.0807 Obs per group: min = 1 between = 0.0073 avg = 2.2 overall = 0.0301 max = 3 F(11,245) = 2.07 corr(u_i, Xb) = -0.4209 Prob > F = 0.0234 (Std. Err. adjusted for 246 clusters in Fir_Num) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust M_Operac | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_DoaW | -.0090853 .0219802 -0.41 0.680 -.0523796 .034209 D_DoaL | .0127019 .0195034 0.65 0.515 -.0257138 .0511177 Hab_Adir | .0001744 .0032069 0.05 0.957 -.0061421 .0064909 Hab_Aind | .0049148 .0029772 1.65 0.100 -.0009494 .010779 Hab_Leg | .0153336 .0134879 1.14 0.257 -.0112335 .0419006 Int_Habil | -.0001395 .0000863 -1.62 0.107 -.0003095 .0000304 N_Laç_Dir | -.0054773 .0056512 -0.97 0.333 -.0166085 .0056539 N_Laç_Ind | -.000634 .003065 -0.21 0.836 -.006671 .0054031 N_Board | -.0002493 .0007689 -0.32 0.746 -.0017638 .0012653 Log_RB | .0476118 .0234791 2.03 0.044 .0013652 .0938583 Ind_DOA | -.1117925 .1301372 -0.86 0.391 -.3681229 .144538 _cons | -.5355125 .3293863 -1.63 0.105 -1.184303 .1132778

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-------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .14599484 sigma_e | .12175708 rho | .58978743 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . . . . estimates store feRobust .

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