10.14392ASAA.2019120206

Resumo: A estrutura de capital persiste até os dias atuais como um tema de interesse dos pesquisadores das áreas de Contabilidade e Finanças. Isso decorre das divergências observadas em estudos realizados até então, bem como da consideração de evidências empíricas de que as premissas econômicas assumidas são frágeis. Dentre os diversos assuntos discutidos contemporaneamente, destaca-se o nível de homogeneidade/heterogeneidade das dívidas assumidas pelas empresas. Nesse contexto, o objetivo do presente estudo foi analisar o efeito do nível de transparência sobre a heterogeneidade das fontes de financiamentos das empresas brasileiras. Para tanto, analisaram-se dados de 49 empresas divididas em dois grupos (ganhadoras e não ganhadoras do Prêmio de Transparência ANEFAC-SERASA-EXPERIAN). Os dados coletados na BMF&BOVESPA e CVM foram avaliados quantitativamente através da estatística descritiva e inferencial, especificamente, a análise de regressão com dados em painel. Os resultados demonstraram que o nível de transparência afeta negativa e significativamente o IHH – Índice Herfindahl-Hirschman. Quanto mais transparente, mais heterogênea será a distribuição das fontes de capitais de terceiros. Esses achados sugerem maior confiança dos credores e/ou a preferência dos gestores pela lógica da Trade-off Theory, que implica na busca por uma maximização dos benefícios da dívida e a redução dos custos de falência.

Palavras-chave: Estrutura de Capital, Heterogeneidade da Dívida, Índice-Herfindal-Hirschman

THE EFFECT OF THE TRANSPARENCY LEVEL ON THE HETEROGENEITY OF DEBT: A STUDY WINNING COMPANIES AND NON-WINNERS OF THE ANEFAC-SERASA-EXPERIAN AWARD

Abstract: The capital structure persists to this day as a topic of interest to researchers in the areas of Accounting and Finance. This stems from the divergences observed in previous studies, as well as the consideration of empirical evidence that the economic assumptions assumed are fragile. Among the several issues discussed contemporaneously, the level of homogeneity / heterogeneity of the debts assumed by the companies stands out. In this context, the objective of the present study was to analyze the effect of the level of transparency on the heterogeneity of financing sources of Brazilian companies. For that, we analyzed data from 49 companies divided into two groups (winners and non-winners of the ANEFAC-SERASA-EXPERIAN Transparency Award). The data collected in the BMF & BOVESPA and CVM were quantitatively evaluated through descriptive and inferential statistics, specifically the regression analysis with panel data. The results showed that the level of transparency negatively and significantly affects the HHI - Herfindahl-Hirschman Index. The more transparent, the more heterogeneous will be the distribution of third-party capital sources. These findings suggest a greater confidence of the creditors and / or the preference of the managers for the logic of Trade-off Theory implies the search for a maximization of the benefits of the debts and the reduction of the costs of bankruptcy.

Palavras-chave: Capital Structure, Heterogeneity of Debt Index Herfindahl-Hirschman

1. INTRODUÇÃO

S egundo Arce, Cook e Kieschnick (2015), a estrutura de capital consiste em uma das temáticas que têm sido estudadas no âmbito das finanças desde Durand (1952), Modigliani & Miller (1958, 1963), entre outros, como Myers (1984), Myers e Majluf (1984). Nesse debate, o modelo de M&M - Modigliani e Miller - tem sido sistematicamente analisado; entretanto, dadas as premissas assumidas, questionamentos sobre a validade dos seus pressupostos são realizados teórica e empiricamente até os dias atuais.

Ardalan (2015) observa que a consideração de premissas mais realistas, tais como: (i) a existência de impostos reconsiderados por M&M (1963), (ii) a possibilidade de inexistência de relação linear entre as variáveis do modelo, (iii) os efeitos marginais do nível de endividamento sobre o custo do capital e o valor da empresa, (iv) os efeitos do setor, (v) da assimetria informacional e (vi) a preferência dos investidores pelos tipos e formas de financiamento dos investimentos, são fatores que podem fortalecer ou fragilizar a proposta de Modigliani & Miller (1958, 1963) e merecem atenção contemporaneamente.

Isso porque a separação entre a propriedade e controle gera custos de agência (Jensen & Meckling, 1976) e a assimetria informacional, como efeito natural da relação entre principal e agente (Myers, 1984), dos custos de agência e risco de falência (Myers & Majluf, 1984), pode afetar a percepção de risco por parte dos credores e o prêmio pelo risco cobrado aumentar (Armstrong, Guay, & Weber, 2010).

Adicionalmente, questões como determinantes da maturidade das dívidas, o efeito do potencial de crescimento sobre o endividamento bancário (Bertin, Warleta e Hoffmann, 2012), determinantes da estrutura dos tipos de dívidas (Drobetz, Schilling e Schroder, 2015; Fiore e Uhlig, 2015), o efeito de acionistas estrangeiros sobre a estrutura de capital (Anwar e Sun, 2015), o efeito dos tipos de dívidas sobre a estrutura de capital (Póvoa e Nakamura, 2015), entre outras, têm potencializado o desenvolvimento do conhecimento no campo das finanças.

No presente estudo, analisou-se o efeito da transparência sobre a heterogeneidade (homogeneidade) dos tipos de dívidas. A transparência se relaciona ao nível de divulgação das empresas (credores). Essa questão tem sido pesquisada no âmbito da contabilidade e finanças, pois, quanto maior a transparência, menor o nível de assimetria, o que melhora a reputação da entidade (Verrecchia, 2001). Por sua vez, o aumento da reputação reduz a percepção de risco, minimiza os custos de agência e de falência, fomentando o acesso às fontes de financiamento de terceiros (Oliveira, Rodrigues e Craig, 2011; Yang, 2012).

Bauwhede e Willekens (2008) destacam que o nível de disclosure reduz a assimetria informacional, os custos de agência e aumenta o nível de confiança dos investidores. Frantz, Instefjord e Walker (2013) observam que o problema da transparência abarca, inclusive, o sistema de compensação dos gestores, pois, quanto mais os investidores conhecem sobre o sistema de remuneração, menor a possibilidade de ocorrência do risco moral, porque facilitaria verificar a associação entre os ganhos auferidos e o desempenho do gestor. Entretanto, existe relutância das empresas por maior divulgação (Verrecchia, 2001).

Já os estudos sobre a heterogeneidade das dívidas decorrem de limitações de análises sobre a estrutura de capital as quais, usualmente, apontam que, em geral, essas observações trabalham com dados agregados do nível de endividamento (Póvoa e Nakamura, 2015). Porém as fontes de financiamentos são diversas, tais como empréstimos bancários, títulos de dívida pública, privada, contratos de arrendamento, entre outros, sendo sua escolha influenciada por vários fatores (Hackbarth, Hennessy e Leland, 2007). Drobetz, Schilling e Schroder (2015) argumentam que a questão da heterogeneidade da estrutura de capital decorre de fatores institucionais e microeconômicos ainda pouco conhecidos. Questões como o tipo de endividamento bancário ou outra forma de financiamento demandam aprofundamento (Bertin, Warleta e Hoffmann, 2012).

Diante desse contexto, o presente estudo buscou analisar como o nível de transparência afeta a heterogeneidade (homogeneidade). Para tanto, procurou responder à seguinte pergunta: Qual o efeito do nível de transparência sobre a heterogeneidade das fontes de financiamento? O estudo, de natureza descritiva, documental e com abordagem quantitativa, utilizou dados de 49 empresas divididas em dois grupos: um com empresas ganhadoras do Prêmio Transparência ANEFAC-SERASA-EXPERIAN e outro grupo de controle com empresas dos mesmos segmentos econômicos do grupo principal. Os dados, coletados anualmente do período de 2008-2014, foram analisados através de estatística descritiva e inferencial com a utilização de dados em painel.

A realização de estudos dessa natureza contribui para se entender a composição do endividamento das firmas brasileiras (Póvoa e Nakamura, 2015), analisar se existe concentração quanto à utilização das diversas fontes e financiamentos (Hackbarth, Hennesy e Leland, 2007) e identificar quais os seus determinantes (Rauh e Sufi, 2010). Especificamente, o presente estudo contribuirá para se avaliar a consistência dos resultados apresentados por Póvoa e Nakamura (2014) e o efeito marginal da maior transparência sobre a heterogeneidade ou homogeneidade sobre os tipos de dívidas.

Além desta introdução, o artigo possui outras quatro seções. Na seção dois, discutem-se os pressupostos teóricos e os estudos anteriores utilizados para o debate do tema. Na seção seguinte, apresentam-se os procedimentos metodológicos, incluindo, delineamento da pesquisa, descrição da amostra e técnicas de análise de dados usadas. Na seção 4, argumentam-se os resultados observados à luz da teorias expostas na seção 2. E, por fim, na seção 5, evidenciam-se as considerações finais, limitações do estudo e sugestões para pesquisas futuras.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 Estrutura ótima na perspectiva da pecking order theory e da trade-off theory

A Teoria sobre a estrutura de capital se ergueu sob a égide de se conhecer qual o efeito do nível de endividamento no valor da empresa. Nesse debate, duas grandes teorias direcionaram as pesquisas na área de Finanças e, num segundo momento, de Contabilidade, quais sejam: (i) Teoria Tradicionalista (Durand, 1952) e (ii) Teoria da Irrelevância da Estrutura de Capital (Modigliani e Miller, 1958; 1963). Apesar de já se passar mais de meio século das teses em questão, o debate ainda persiste, mas, em outra esfera. Arce, Cook e Kieschnick (2015) questionam que, a despeito de boa parte dos modelos de estrutura de capital considerar que as firmas seguem processos decisórios homogêneos de decisão sobre o nível de endividamento, essa premissa não se sustenta consistentemente. Argumentam que a estrutura de capital inicial de uma firma específica afeta as estruturas subsequentes; por outro lado, essa estrutura afetará e será afetada pelo padrão assumido de seus concorrentes, em função de movimentos estratégicos recíprocos dos competidores em um determinado mercado.

Apesar das limitações observadas em decorrência, sobretudo, das premissas assumidas por M&M, sua teoria trouxe enormes contribuições às pesquisas em finanças. Para Modigliani e Miller (1958), a estrutura de capital é irrelevante para a maximização do valor da firma; logo, falar-se em uma estrutura ótima de capital, seria uma falácia. Na perspectiva de M&M (1958), a forma como os investimentos são financiados não importa, mas sim a capacidade de os investimentos gerarem fluxos de caixas positivos e remunerarem adequadamente as respectivas fontes de financiamento. Adicionalmente, M&M (1963) reformularam sua teoria, assumindo o efeito tributário do endividamento. Considerando a existência de impostos, o CMPC (Custo médio ponderado de capital) é reduzido quando aumenta a participação de capital de terceiros nas fontes de financiamentos, o que reforçaria, parcialmente, a Teoria Tradicionalista de Durand (1952) segundo a qual a estrutura de capital é fator determinante no valor da empresa, pois sua estrutura afeta o custo do capital em decorrência de fatores já mencionados, como custos de agência, falência e assimetria informacional. Durand (1952) apresentou as bases para que Myers (1984) desenvolvesse a Teoria do Trade-off, pois nela o ponto ótimo é possível dadas as condições previamente assumidas (FIG.1)

Todavia não se restringe a isso, pois os questionamentos sobre a adequação empírica das premissas assumidas por M&M estimularam teorias subsequentes, como a TOT – Trade Off Theory (Myers, 1984) e a POT – Pecking Order Theory (Myers e Majluf, 1984). De acordo com Trade-Off Theory, as empresas decidem sobre a estrutura de capital a partir da maximização dos benefícios da dívida e a minimização dos custos de falência e de agência (FIG.2). Essa relação decorre do fato de a dívida gerar redução do CMPC e, mantendo-se o nível de investimento e os retornos constantes, o valor da empresa se elevaria, uma vez que o VPL – Valor Presente Líquido - seria maior. Por outro lado, existe um limite de endividamento o qual faria com que esse fluxo de caixa tivesse comportamento adverso, pois, com a elevação do nível de endividamento, a partir desse limite, o comportamento do VPL tende ao declínio, uma vez que os credores exigiriam remuneração maior, aumentando o CMPC e reduzindo o valor da firma.

Além disso, segundo a TOT, o ponto que maximiza os benefícios do endividamento deve minimizar os custos de falência e, no limite, esses custos tendem ao aumento, numa relação inversa ao nível de endividamento e aos seus benefícios. Ou seja, uma firma terá seu valor maximizado quando usufruir dos maiores benefícios fiscais decorrentes da dívida, sem, contudo, aumentar os custos de falência e agência, mantendo-se todas as demais variáveis constantes (Myers, 1984). O autor ainda afirma que as empresas com maior variabilidade do seu valor de mercado e maiores níveis de intangíveis terão menores níveis de endividamento, pois o nível de risco percebido é maior; logo, são mais sensíveis ao risco de falência e aos custos associados. Por fim, observou que, em detrimento da existência de uma estrutura estática baseada no trade-off custo-benefício da dívida, as empresas se endividam seguindo uma hierarquia (Pecking Order Theory). Segundo os autores, as firmas se financiarão, nesta ordem:

I. Financiamento interno (lucros e reservas acumuladas);

II. Endividamento financeiro (títulos de dívidas);

III. Emissão de ações (aumento de capital).

Essa priorização decorre, em grande medida, de efeitos adversos da separação entre a propriedade e o controle como a assimetria informacional e os custos de agência (Myers e Majluf, 1984). A preferência pelo financiamento interno se origina da sub-precificação do valor da firma, em decorrência da assimetria quanto aos projetos internos de investimentos, além da burocracia e da existência de custos de transação da emissão de ações. Além disso, o endividamento financeiro seria uma forma de sinalizar, ao mercado, o potencial de crescimento da firma sem, contudo, transmiti-la aos demais concorrentes (Campbell e Kelly, 1994; Singh e Brajesh, 2012).

2.2 Assimetria informacional e o efeito da transparência

Segundo Verrechia (2001), a transparência é uma questão relevante na relação entre principal e agente, desde os primórdios do debate entre a separação, propriedade e o controle (Berle e Means, 1932). Isso porque, como ocorre a transferência do controle dos ativos da firma para os agentes quando estes são contratados, a assimetria informacional existente entre as partes pode potencializar a existência dos problemas de agência (Jensen & Meckling, 1976).

Segundo Bauwhede e Willekens (2008), o nível de transparência afeta a assimetria informacional e a percepção de risco por parte dos provedores de capitais, o que implicaria: (1) em menor concentração do controle acionário, (2) efeito positivo no nível de endividamento da firma, (3) maiores níveis de acumulações, entre outras.

Aggarwal e Kyaw (2009) documentam que a transparência reduz os custos de agência (credores-acionistas), auxiliando os credores a controlarem o risco do negócio, divulgando informações mais tempestivas, dentro das normas (e leis aplicáveis). A consequência disso é que as empresas com maiores níveis de transparência apresentam expressivos níveis de endividamento, o que sugere uma pré-disposição do mercado à concessão de crédito. Entre outras proxies de transparência, observaram que o nível de divulgação e a estrutura de governança têm efeito negativo sobre o nível de endividamento; por sua vez, a transparência contábil e intensidade da auditoria têm efeito positivo sobre esse nível.

Andrade, Bernile e Hood III (2014) demonstraram outros benefícios do maior nível de transparência. De acordo com esses autores, a adoção da SOX – Lei Sarbanes-Oxley, promulgada após o emblemático caso Enron, por volta de 2002, gerou maior qualidade das informações contábeis, pois, aumentando o conservadorismo, ampliou a independência no conselho de administração e maiores níveis de divulgação. Por sua vez, o efeito marginal da SOX reduziu a percepção de risco dos credores uma vez que se observou menor custo de capital médio. Porém esse efeito não é consistente. Gomes, Gorton e Madureira (2007) afirmam que, apesar de a teoria sugerir uma redução no custo de capital com o aumento da transparência na relação entre entidade e usuários, após a promulgação de norma anti-insider, o efeito sobre o custo foi não significativo e, em alguns casos, o custo aumentou, como uma espécie de “compensação”. A questão é que a divulgação prévia de informações relevantes a analistas específicos gerava uma competição desleal entre os investidores que detinham e os que não detinham a informação; por outro lado, a inexistência dessas informações gerou desestímulo ao acompanhamento das respectivas empresas pelos analistas, provocando maior assimetria e, por consequência, maior prêmio pelo risco.

Apesar de alguns estudos não confirmarem o efeito positivo da transparência, esses resultados podem ser explicados por imperfeições nas premissas assumidas, tais como: (i) racionalidade ilimitada, (ii) inexistência de custos de transação, (iii) aversão ao risco, entre outras (Arce, Cook e Kieschnick, 2015). Fu, Kraft e Zhang (2012) reforçam que o aumento da frequência de divulgação das informações financeiras é um fator determinante do nível de assimetria, pois, quanto maior a frequência de divulgação, menor a diferença no nível de informação entre gestores e acionistas, o que afeta o prêmio pelo risco assumido pelos provedores de capital. Entretanto, essa lógica precisa ser entendida com maior profundidade, porque toda informação tem um custo, e os benefícios podem ser consumidos, não gerando o efeito esperado. Nessa perspectiva, o efeito marginal do maior nível de divulgação tem, no limite, um efeito positivo sobre benefícios esperados. Porém, a maior transparência exige que as empresas incorram em custos adicionais e, dado o nível de risco associado, essa relação pode assumir um efeito adverso. Ou seja, os benefícios esperados do maior nível de endividamento com os efeitos positivos, decorrentes do efeito tributário e da sinalização de bons projetos de investimentos com VPL´s positivos, tenderão ao declínio a partir do ponto ótimo em que o nível de risco percebido gere custos adicionais resultantes da maior taxa de desconto e o risco de falência (FIG.3). Isso implica que o prêmio pelo risco exigido pelos credores e investidores faria com que o valor da empresa fosse minimizado.

Figura 3 - Relação Custo-Benefício da maior transparência

Fonte: Elaborado a partir de Jensen e Meckling (1976), Myers (1984), Myers e Majluf (1984), Verrechia (2001); Kim, Kraft e Ryan (2013), Cheynel (2013).

Em linhas gerais, sabe-se que:

O tamanho da empresa, a rentabilidade e ser de capital aberto têm efeitos positivos sobre a divulgação voluntária de informações financeiras (Abdullah, Percy, Stewart, 2015).
A redução do custo de capital decorre, em muitos casos, da relevância da informação adicional sobre a empresa (Armitage e Marston, 2008; Ebihara et al., 2014; Mazzotta e Veltri, 2014).
A qualidade da divulgação reduz a assimetria e, por conseguinte, o risco percebido (Hassan et al., 2011; Clinch e Verrecchia, 2015; Bertomeu , Magee, 2015).
Quanto maior a qualidade da divulgação, menor será o risco de crédito e custo de capital (Cheynel, 2013; Kim, Kraft e Ryan, 2013; Tran, 2014).
A divulgação voluntária está assentada num sistema de punição/recompensa (incentivos econômicos) por parte do mercado (Heitzman, Wasley, Zimmerman, 2010; Chung, Judge e Li, 2015).

2.3 Homogeneidade (heterogeneidade) dos tipos de financiamentos

O endividamento das firmas tem sido pesquisado dentro da perspectiva da Estrutura de Capital como uma fonte de financiamento homogênea, como se os diversos tipos de contratos não se diferenciassem em condições aos credores e potenciais credores (Póvoa e Nakamura, 2015). Entretanto, dada a diversidade de produtos financeiros, as empresas podem escolher, em função de critérios específicos, o tipo de fonte de financiamento que lhes atenda adequadamente. Colla, Ippollito e Li (2013) defendem que, apesar de as empresas possuírem diversas opções de linhas de créditos disponíveis, existe uma tendência de concentração (especialização) em determinados tipos de créditos. Essa especialização decorre, em grande medida, de fatores como o nível de transparência, o tamanho, o desempenho econômico, entre outros. Os autores complementam que aquelas empresas menores e/ou com desempenhos inferiores e menos transparentes não têm acesso tão amplo a linhas de créditos específicas, o que “as obrigaria” a se especializarem naquelas fontes de financiamentos em que terão, de fato, acesso. Por outro lado, as grandes empresas e as mais rentáveis têm mais acesso, disponibilidade e o Custo do Capital tende a ser inferior.

Gonzalez e Gonzalez (2014) asseguram ainda que a estrutura da dívida depende de características institucionais e específicas da firma. Em ambientes institucionais em que a proteção aos investidores é menor, o endividamento tende a ser maior e este, por sua vez, está condicionado ao efeito da assimetria informacional (Pyo, Shin e Thompson, 2015), ou seja, as empresas menores e com mínimos níveis de transparência terão menor acesso a fontes de financiamentos de terceiros, sobretudo, de longo prazo, ocorrendo o contrário com as empresas menores e de capital fechado. Além disso, verificaram que, em ambientes institucionais que protegem os credores, as empresas têm mais acesso a opções de financiamento, porém os prazos de vencimentos tendem a ser menores.

Complementarmente, a estrutura do mercado financeiro e de crédito tem efeito significativo sobre a heterogeneidade das dívidas e a velocidade com que as empresas ajustam suas estruturas de capital, com vistas a atingirem um nível adequado que não comprometa a rentabilidade e acessibilidade às opções de financiamento. Drobetz, Schilling e Schroder (2015) afirmam que, segundo o framework das pesquisas sobre estrutura de capital direcionado por M&M (1958, 1963), Myers (1984) e Myers e Majluf (1984), existiria uma estrutura ótima e as empresas buscam permanentemente essa estrutura alvo. Entretanto, fatores micro, macroeconômicos e institucionais restringem ou estimulam essa busca. Argumentam os autores que as empresas têm diversas opções de fontes de financiamentos disponíveis, porém três fatores se destacam como determinantes da heterogeneidade da velocidade de ajustamento à estrutura ótima: (i) o sistema legal e estrutura do mercado financeiro e de capitais, (ii) os custos do ajustamento e (iii) benefícios do ajustamento.

Diamond e He (2014) demonstraram ainda que a estrutura da dívida e seus vencimentos têm efeitos significativos sobre as oportunidades de investimentos e suas rentabilidades; isso porque a estrutura de dívidas e os seus prazos de vencimentos afetam os risco de falência, o custo do capital e o acesso às linhas de créditos (públicas ou privadas). Diante disso, os gestores devem se preocupar com essa estrutura de dívida, pois o endividamento, em níveis que superam o aceitável para a empresa (e/ou setor econômico), em consequência, prejudica o desempenho específico do projeto de investimento que justificou a captação do recurso (Yazdanfar, Ohman; 2015).

No contexto brasileiro, Póvoa e Nakamura (2014) analisaram as determinantes dos tipos de fontes de financiamento de terceiros, a partir de variáveis usualmente estudadas em pesquisas sobre estrutura de capital. Os autores consideraram dados de 113 empresas participantes do mercado de capitais no período de 2007-2011. Para avaliação do efeito dos tipos de fontes de financiamento sobre a estrutura de capital, eles utilizaram categorias tipicamente observadas na literatura de finanças, destacando-se as apresentadas por Rauh e Sufi (2010) e Colla et al. (2013). Os autores verificaram que o tamanho foi uma variável que afetou negativamente a maioria dos tipos de endividamento, tendo um efeito positivo apenas na captação externa e em títulos corporativos, porém não proporcionou efeito significativo sobre as dívidas subsidiadas. Por sua vez, o grau de tangibilidade teve efeito inverso. Notaram efeito positivo sobre a maioria dos tipos de dívidas, sendo que, para os títulos corporativos e captação externa, o efeito foi negativo, não afetando, porém, as dívidas subsidiadas. O lucro é uma das principais métricas de desempenho das empresas (Dechow, Ge, & Schrand, 2010); entretanto, no que diz respeito ao efeito da lucratividade sobre os tipos de fontes de dívidas, Póvoa e Nakamura (2015) não observaram efeito significativo, exceto sobre o nível de endividamento de curto prazo. Os autores perceberam, ainda, efeito significativo negativo do risco sobre os títulos corporativos e as captações externas, e efeito positivo sobre as dívidas subsidiadas. Por fim, a liquidez corrente não apresentou efeito negativamente significativo apenas sobre os títulos corporativos, dívidas subsidiadas e as captações externas.

Póvoa e Nakamura (2015) estudaram, ainda, as determinantes da heterogeneidade das fontes de financiamento. Para operacionalização do estudo, utilizaram, como proxie de heterogeneidade (homogeneidade) das fontes de financiamentos, o Índice-Herfindal-Hirschman (IHH) também usado neste estudo e apresentado na seção seguinte. Como variáveis explicativas, empregaram aquelas normalmente aplicadas na literatura de finanças para se avaliar as determinantes da estrutura de capital e também reveladas na seção 3. A base de dados foi composta por 113 empresas, com informações do período de 2007-2011 e coletadas a partir das notas explicativas extraídas na CVM – Comissão de Valores Mobiliários. Os dados foram analisados alicerçados na regressão com dados em painel. Os resultados evidenciaram que: (1) 33,33% da amostra apresentaram homogeneidade das fontes de financiamento o que corresponde a um IHH igual ou superior a 0,7; (2) tamanho da empresa, valor de mercado e rating afetam positivamente a homogeneidade das fontes de financiamento. Esses resultados sugerem que as empresas com maiores potenciais de geração de lucro e menor percepção de risco por parte do mercado oferecem maior acesso a se especializarem, o que pode ser explicado a partir da Pecking Order Theory e a Trade-Off Theory, pois, além de se seguir uma preferência por fontes de financiamento, os gestores consideram a relação custos-benefícios das dívidas para a decisão de captação de recursos (Myers, 1984; Myers e Majluf, 1984).

Entre os estudos estrangeiros, identificaram-se, especificamente, aqueles que discutiam direta ou indiretamente sobre estrutura das dívidas e seus efeitos ou determinantes, entre eles: O´Brien e David (2009), Majundar e Sen (2009), Lambrecht e Pawlina (2012), Colla, Ippollito e Li (2013), Gonzalez e Gonzalez (2014), Fiore e Uhlig (2015). Uma síntese dos seus achados está apresentada na Tabela 1.

Tabela 1 – Pesquisas relacionadas aos tipos de dívidas no período de 2009-2014.

Autor (ano)	Objetivo	Métodos	Resultados
O´Brien e David (2009)	Analisar o efeito dos tipos de dívidas sobre o crescimento das empresas japonesas.	Dados de 2182 empresas japonesas do período de 1992-2002 através de análise de regressão.	Os tipos de dívidas têm efeito negativo sobre o crescimento e o ROA. Adicionalmente, observaram que Fluxo de Caixa, Crescimento da Indústria e ROA da Indústria se relacionam positivamente com o ROA da empresa, reforçando as evidências de efeitos setoriais sobre as firmas específicas.
Majundar e Sem (2009)	Verificar o efeito dos tipos de dívidas sobre o retorno das vendas	Dados de 1026 empresas indianas listadas em bolsa no período de 1988-1993 através da análise de regressão.	Os autores observaram que 41% do endividamento das empresas participantes da amostra foram oriundos de instituições bancárias e 30% de outras instituições de financeiras. Debêntures e depósitos fixos representaram 11% e 6%, respectivamente. Quanto ao efeito sobre a rentabilidade, apenas os Depósitos Fixos apresentaram efeito estatisticamente significativo e positivo sobre a rentabilidade. Adicionalmente, perceberam que o nível de endividamento afeta negativamente a rentabilidade.
Rauh e Sufi (2010)	Analisar se existe heterogeneidade dos tipos de dívidas	Dados de 303 empresas listadas na SEC no período de 1996-2006, analisados através da análise de regressão.	As empresas utilizam fontes de financiamentos bancárias e não bancárias. Os determinantes da estrutura de capital se relacionam diferentemente entre os diversos tipos de dívidas. A maior dispersão está associada à percepção de risco (assimetria informacional, custos de agência e de falência).
Lambrecht e Pawlina (2012)	Propor uma Teoria do Efeito do Capital Humano sobre a Dívida Líquida	Abordagem teórico-analítica	Os autores propõem que empresas intensivas em Capital Humano tendem a possuir dívida líquida negativa. A heterogeneidade da estrutura de capital está condicionada ao potencial de garantias da firma. As empresas intensivas em capital físico tendem a possuírem maiores níveis de endividamento.
Colla, Ipollito e Li (2013)	Analisar o efeito dos benefícios associados à utilização dos tipos de dívidas	Dados de 3296 empresas norte-americanas no período de 2002-2009, analisados através da análise de regressão.	Existe uma tendência de concentração (especialização) em um tipo de dívida. O nível de tangibilidade afeta negativamente a heterogeneidade das dívidas. Por outro lado, a lucratividade apresentou significância estatística e positiva em dois modelos, negativa em outro, e insignificante em um quarto. O Índice Market-to-Book revelou efeito positivo de forma consistente sobre a heterogeneidade das fontes de financiamento. Por fim, o tamanho da empresa afetou significativamente e de forma negativa a heterogeneidade em dois modelos e de forma positiva, mas não significativa em outros dois modelos.
Gonzalez e Gonzalez (2014)	Analisar o efeito da liberalização bancária sobre a estrutura da dívida	Dados de 9.822 empresas de 37 países em desenvolvimento, do período de 1995-2004, analisados através de análise de regressão.	O nível de competitividade entre as instituições bancárias afeta a disponibilização dos tipos de linhas de crédito (curto e longo prazo) bem como o nível de assimetria informacional. Quanto menor a assimetria, maior a disponibilização de linhas de longo prazo. Por outro lado, quanto maior a competitividade entre as instituições, menor a disponibilização de linhas de longo prazo. Além disso, os vencimentos das dívidas são maiores em países com maior proteção aos credores.

Fonte: Elaborado pelos autores

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1 Delineamento da pesquisa

O presente estudo classificou-se como descritivo quanto aos objetivos, documental quanto aos procedimentos e com abordagem quantitativa. Cooper e Schindler (2003) afirmam que os estudos descritivos são aqueles que apresentam características de variáveis, fenômenos e aprofundam o conhecimento sobre um objeto de estudo já examinado em estudos exploratórios, por vezes, possibilitando o desenvolvimento de hipóteses a posteriori. Neste artigo, buscou-se analisar o efeito da transparência sobre a heterogeneidade (homogeneidade) de empresas ganhadoras e não ganhadoras do Prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN. Quanto aos procedimentos, utilizaram-se dados secundários coletados no sítio da BM&FBovespa, do período de 2008-2014, em bases anuais. Quanto à abordagem do problema, aplicou-se a estatística descritiva e inferencial, através da análise de regressão com dados em painel. Segundo Wooldridge (2010), a utilização de dados em painel reduz algumas limitações observadas no uso da abordagem cross-section. Fávero (2013) reforça que a utilização de dados em painel: (1) reduz os efeitos da heterogeneidade, (2) aumenta os graus de liberdade, (3) possibilita analisar os efeitos marginais dos anos.

A amostra foi composta por dois grupos de empresas. Um grupo de interesse com empresas ganhadoras 05 vezes ou mais no período estudado, resultando em uma amostra de 30 empresas com maiores níveis de transparência e outras 30 participantes do grupo de controle que foram selecionadas por acessibilidade, sendo empresas não ganhadoras e dos mesmos segmentos econômicos das empresas que compuseram o grupo de interesse. Como alguns segmentos não apresentavam empresas para o grupo de controle, a amostra final foi composta por 59 empresas, sendo 30 do grupo de interesse e outras 29 do grupo de controle, todas com papéis negociados na BM&FBovespa. Adicionalmente, realizaram-se testes de diferenças entre as médias não paramétricas (Wilcoxon-Mean_Whitney), de modo a avaliar se existiam diferenças estatisticamente significativas entre os grupos Ganhadoras e Não Ganhadoras do Prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN. Excluíram-se os outliers para modelos univariados, considerando o critério de 3σ (três desvios padrões) e, para modelos multivariados, utilizou-se a distância de Mahalanobis (Fávero, 2009) resultando em uma amostra final de 49 empresas (25 em um grupo e 24 no outro).

3.2 Modelo e variáveis

Para a classificação e segregação das fontes de financiamento das empresas participantes da amostra, classificaram-se as dívidas conforme as categorias utilizadas por Póvoa e Nakamura (2014, p.24). Os autores explicam que “[...] as categorias de dívida estabelecidas para as empresas brasileiras são distintas entre si em vários aspectos, tais como: origem dos recursos, custos de transação, colateralidade, acessibilidade, transmissão de informações ao mercado, entre outras”. Após a identificação das categorias de dívida, foi necessário estabelecer critérios que auxiliassem na mensuração da heterogeneidade (homogeneidade) das dívidas das empresas. Para tanto, empregou-se “o cálculo do Índice de Herfindahl-Hirschman para o tipo de dívida presente na estrutura de endividamento das empresas da amostra”. Os autores esclarecem que o cálculo deste índice, denominado também de IHH, envolve a razão da soma dos quadrados das sete categorias de dívida pelo total do endividamento junto a terceiros (DT), sendo: dívida bancária (DB), dívida não bancária (DNB), títulos corporativos (TC), dívida subsidiada (DS), dívida captada no exterior (DE), arrendamentos mercantis (AM). Após o cálculo da SQ das categorias de dívidas, foi possível obter o índice de Herfindahl-Hirschman pela seguinte fórmula (Póvoa e Nakamura, 2014, p.24):

IHH=(SQit-1/7)/(1-1/7) (1)

Se uma empresa utiliza somente uma fonte de financiamento, sendo considerada assim homogênea, o IHH é igual a 1. Por outro lado, se uma empresa usa, simultaneamente, todos os sete tipos de dívida em iguais proporções, então o IHH será igual a 0, sendo considerada, assim, heterogênea (Póvoa e Nakamura, 2014). Já as variáveis explicativas foram utilizadas na Tabela 2:

Tabela 2 - Operacionalização das variáveis independentes da pesquisa

Variáveis independentes	Sigla	Definições operacionais
Ganhador/Não Ganhador do Prêmio ANEFAC	GAnefac	Variável dummy que assume valor 1 quando a empresa foi ganhadora do Prêmio ANEFAC e 0 quando não.
Abertura de capital	temp	Logaritmo do tempo contado em anos desde a data de abertura de capital da empresa.
Tamanho	tamativ	Logaritmo natural do ativo total
Market to book	market	Logaritmo do valor de mercado do PL/valor contábil do PL
Tangibilidade	imobestoq	Logaritmo do (ativo imobilizado + estoque)/ativo total
Risco do negócio medido pela volatilidade dos lucros	risconeg	(Desvio padrão do EBIT – Média)/ Receita operacional líquida
Lucratividade	roa	Logaritmo do lucro líquido/ ativo total
Alavancagem	dtat	Logaritmo da dívida de curto e longo prazo/ ativo total
Reapresentação	Reapr	Variável dummy que assume valor 1 quando a demonstração foi reapresentada e 0 quando não.
Segmento Econômico	SegEcon	Variável categórica (dummy) multidimensional que assume valor 1, 2, 3...n para o iésimo segmento econômico.

Fonte: Adaptado de Póvoa e Nakamura (p.24, 2014).

O modelo testado na regressão foi o mesmo utilizado por Póvoa e Nakamura (2014, p. 25). A variável dependente foi representada pelo IHH das empresas e as variáveis independentes foram as descritas anteriormente na Tabela 2, ressaltando, entretanto, que este modelo contempla a variável rating, não utilizada no presente estudo por indisponibilidade dos dados de ambos os grupos:

IHHit=α+D1 GAnefacit+β1 tempit+β2 tamatiit+β3 marketit+β4 imobestoqit+β5 risconegit+β6 roa+β7 dtat+D2 Reaprit++D3 SegEconit+eit (2)

Além das variáveis usadas por Póvoa e Nakamura (2014), este trabalho utilizou as seguintes variáveis complementares: ano e reapresentação. A variável ano foi empregada para se controlar o efeito marginal dos anos sobre as respectivas variáveis. Por sua vez, a variável reapresentação teve como objetivo avaliar se a republicação das demonstrações afeta o IHH uma vez que a hipótese do nível de endividamento pode ensejar o gerenciamento de resultados e a republicação pode estar associada à manipulação intencional das informações contábeis (Lopes, 2012).

4. ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS

4.1 Análise Descritiva

Inicialmente, observou-se que as empresas mais transparentes (ANEFAC-SERASA-EXPERIAN) concentraram 87% dos seus empréstimos em três tipos específicos de fontes: (1) Dívidas Subsidiadas, (2) Captação Externa e (3) Dívidas Corporativas. Verificou-se, ainda, que as empresas não ganhadoras apresentaram maior participação de dívidas subsidiadas (34,61%) e dívida privada (14,11%) e menores percentuais em dívidas corporativas (18,90%) e captação externa (21,83%). Esses achados indicam que a transparência potencializa maior possibilidade de captação de recursos junto a instituições estrangeiras, bem como a emissão de títulos corporativos como debêntures. Por outro lado, dado um potencial maior custo do capital de terceiros, as empresas não ganhadoras do prêmio demonstraram ligeira superioridade na proporção de dívidas subsidiadas. Esses resultados são coerentes com o esperado, uma vez que, conforme discorre Myers (1984) e Myers e Majluf (1984), as empresas analisarão a relação custo benefício do endividamento para a escolha das fontes de financiamento. Ademais, a transparência pode ser um fator que restringe o acesso às fontes de financiamento, reduz a percepção de risco e, por conseguinte, o CMPC (Pan et al., 2015; Komera e Lukose,2015; Gao e Zhu, 2015).

Posteriormente, analisou-se a estatística descritiva das variáveis utilizadas no modelo de regressão (Tabela 3). Verificou-se que a média do IHH das empresas não ganhadoras foi superior à das ganhadoras, sugerindo menor dispersão das fontes de dívidas. Esses resultados são coerentes com os trabalhos de Colla Ipollitto e Li (2013), ou seja; as empresas com menores níveis de transparência tendem a apresentar menores níveis de dispersão das fontes de dívidas. Komera e Lukose (2015) explicam que empresas mais transparentes tendem a mostrar maior capacidade de endividamento e acessibilidade, o que não acontecerá com empresas menos transparentes e menos lucrativas, pois o maior risco restringe a captação de recursos.

Tabela 3 – Estatística descritiva das variáveis quantitativas

Painel A - Empresas Não-Ganhadoras

Variável	Obs.	µ	σ	Mínimo	Máximo	Coef. Variação	Percentis
Variável	Obs.	µ	σ	Mínimo	Máximo	Coef. Variação	1%	99%
IHH	159	0,57	0,26	0,18	1,00	0,46	0,18	1,00
Tamativ	188	15,51	2,25	3,18	20,49	0,14	5,04	20,44
RiscNeg	172	0,14	0,12	-0,17	0,71	0,84	- 0,14	0,60
Imobestoq	188	0,42	0,25	0,00	0,87	0,60	0,00	0,85
ROA	188	0,82	7,19	-60,88	76,91	8,72	- 6,14	0,36
Dtat	175	0,36	0,17	0,00	0,93	0,47	0,00	0,90
Market	144	3,95	7,94	0,00	43,47	2,01	0,00	35,20
Temp	193	18,15	20,17	3,04	116,68	1,11	2,59	53,87

Painel A - Empresas Ganhadoras

Variável	Obs.	µ	Σ	Mínimo	Máximo	Coef. Variação	Percentis
Variável	Obs.	µ	Σ	Mínimo	Máximo	Coef. Variação	1%	99%
IHH	208	0,45	0,21	0,16	1,00	0,47	0,17	1,00
Tamativ	207	15,58	1,50	10,76	17,96	0,10	10,82	17,79
RiscNeg	206	-0,03	0,07	-0,19	0,63	-2,45	- 0,16	0,17
Imobestoq	207	0,36	0,25	0,00	0,90	0,69	0,00	0,87
ROA	207	0,06	0,12	-0,85	0,65	2,03	- 0,14	0,34
Dtat	187	0,30	0,19	0,00	1,43	0,62	0,01	1,07
Market	189	5,68	9,08	0,01	65,50	1,60	0,01	49,58
Temp	209	33,61	33,48	1,31	116,68	1,00	0,72	71,89

Fonte: Dados da pesquisa

Legenda: IHH: (SQit-1/7)/(1-1/7); Tamativ: ln (ativo); RiscNeg: (Desvio padrão do EBIT – Média)/ Receita operacional líquida; Imobestoq: Logaritmo do (ativo imobilizado + estoque)/ativo total; ROA: Logaritmo do lucro líquido/ ativo total; Dtat: Logaritmo da dívida de curto e longo prazo/ ativo total; Market: Logaritmo do valor de mercado do PL/valor contábil do PL; Temp: Logaritmo do tempo contado em anos desde a data de abertura de capital da empresa.

Observou-se que as empresas ganhadoras ostentaram maior valor de mercado, menor nível de endividamento, menor nível de tangibilidade e menor nível de risco, bem como maior tempo médio de abertura. Adicionalmente, realizou-se teste de diferença entre as médias (Wilcoxon-Mann-Withney) das variáveis envolvidas. Verificou-se que apenas o tamanho não apontou diferenças estatisticamente significativas considerando um nível de significância de 5%. Esses achados reforçam as pesquisas anteriores, pois a transparência apresenta efeitos positivos e adversos (Verrecchia, 2001). Isso porque, como o maior nível de transparência tende a gerar ganho pela redução de risco, esperava-se que os aspectos positivos da transparência diferenciassem os grupos, o que, de fato, ocorreu. Mas esse resultado não é homogêneo; empresas com menores desempenhos e mais endividadas não recebem esse benefício, pois, como o endividamento aumenta o risco de falência e os custos associados, a redução da assimetria não afeta negativamente a taxa de desconto, fazendo com que o prêmio pelo risco seja maior (Yazdanfar e Ohman, 2015). Além disso, outros fatores podem comprometer os benefícios da transparência, porque eles são, naturalmente, afetados por aspectos culturais, institucionais e econômicos (Huang e Shen, 2015).

4.2 O efeito marginal da transparência e das demais variáveis

Por fim, analisou-se a influência das variáveis explicativas utilizadas no modelo adaptado (Tabela 4), usado por Póvoa e Nakamura (2014). Quando comparados os efeitos marginais das variáveis de interesse sobre o IHH – Índice Herfindall-Hirschman, o modelo pooled foi o que apresentou maior quantidade de variáveis significativas, sendo reforçados, em sua maioria, os achados de pesquisas anteriores (Rauh e Sufi, 2010; Colla, Ippollito e Li, 2013; Póvoa e Nakamura, 2015). Já no modelo com efeitos fixos, apenas o tamanho foi significativo para explicar a homogeneidade ou dispersão das fontes de financiamentos. O tamanho é sistematicamente identificado como variável significativa para a explicação da estrutura de capital, bem como a dispersão das fontes de financiamentos (Lambrecht e Pawlina, 2012; Doukas, Guo e Zhou, 2015; Pan et al., 2015).

Apesar de os modelos anteriores já apresentarem indícios que reforçam a literatura prévia pesquisada, após a realização dos testes para validação do modelo mais adequado de dados em painel, verificou-se que o modelo com efeitos aleatórios foi o mais apropriado. Nesse padrão, apenas três variáveis foram representativas na explicação do IHH. A transparência, medida pela variável dummy (GAnefac), não revelou significância estatística ao nível de 10%, mas seu efeito foi negativo, ou seja, as empresas ganhadoras do prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN tendem a expor menor homogeneidade das fontes de financiamento de terceiros. Esses achados são coerentes com as teorias discutidas previamente (Verrecchia, 2001). Colla, Ippollito e Li (2013) argumentam que o conflito de agência tem efeito significativo nos estudos relacionados à estrutura de capital, pois os custos associados (agência, falência) podem afetar direta e indiretamente o valor da firma, uma vez que a inacessibilidade a fontes de financiamento, aumento do CMPC ou a indisposição dos acionistas atuais em emitirem títulos, podem ser eventos decorrentes desse fenômeno. Deste modo, as empresas que apresentam maior nível de transparência tendem a obterem ganhos adicionais de maior adequação no nível de redução da assimetria informacional (Alves e Francisco, 2015). Entretanto, isoladamente, isso não é significativo estatisticamente, sugerindo que a transparência gera benefícios, em termos de acessibilidade, quando conjugada com outros parâmetros (Aggarwal & Kyaw, 2009; Andrade, Bernile, & Hood III, 2014).

Tabela 4 – Estatísticas do Modelo de Regressão com Dados em Painel (Efeitos Aleatórios) com e sem efeito moderação do nível de transparência

IHH	Sinal (E)	Sinal (P)	Modelo 1		Modelo 2
IHH	Sinal (E)	Sinal (P)	Coefic.	P >\| z \|	Coefic.	P >\| z \|
α	+	+	1,3749	3,57***	1,4009	3,80***
GAnefac	+/-	-	0,6980	-1,060	0,0977	-1,74*
Tam	-	-	0,5892	-2,67***	0,0600	-2,65***
RiscNeg	+	+	0,0638	0,15
Tang	+	-	0,0124	-0,83	0,0486	-2,31***
ROA	-	+	0,0262	1,04	0,0339	1,46
Alav	+	+	0,0353	0,80	0,0445	0,86
MTB	-	-	0,0421	-2,10**	0,0417	-2,27**
Reapr	+	+	0,0041	-0,24	0,1373	-0,76
SegEcon	+/-	+	0,0096	1,61*	0,0110	1,79*
Abertura	+/-	+	0,0499	2,69*	0,0469	2,66***
RiscNeg_GAnefac					1,3758	-1,89***
Tang_GAnefac					1,4003	-2,65***
Alav_GAnefac					0,4072	1,08
No. Obs./Grupos			214/44		214/44
R² (Dentre, Entre, Geral)			(5,15%; 32,01%; 20,27%)		(11,40%; 39,84%; 28,44%)
Wald \| Prob > X²			48,55 \| 0,0000		86,39 \| 0,0000
σ_u				0,17846	0,17086
σ_e				0,14398	0,13914
ρ				0,60574	0,60127

Fonte: Dados da pesquisa

Nota: ***, **, * - Estatisticamente significativa ao nível de 1%, 5% e 10% respectivamente. O teste de Breusch-Pagan (x²=131,68***) para a comparação entre os modelos Pooled x Efeitos Aleatórios (EA) demonstrou que o EA é o mais adequado. O teste de Hausmann ((x²=6,72) evidenciou que o modelo com efeitos aleatórios é o mais apropriado, comparado ao de efeitos fixos. Os testes dos pressupostos resultaram em: Multicolinearidade - VIF (Xi < 10); Heterocedasticidade - Breusch-Pagan (Prob >x²- 0,0000); Especificação - (Prob > F- 0,0000). Utilizaram-se os erros-padrão robustos (clusterizados) para correção dos efeitos da heterocedasticidade/autocorrelação serial (Wooldridge, 2010).

O Risco do Negócio, fator que captura a variabilidade dos resultados da companhia, apresentou-se positivo, mas não significativo. Esse resultado era esperado, pois, conforme observado, a empresa com maior nível de risco tenderá a revelar maior nível de concentração (IHH), porque a tendência é que o mercado não esteja disposto a ampliar as linhas de créditos a fim de ocorrer dispersão das dívidas. Póvoa e Nakamura (2014) também detectaram efeito positivo do risco sobre o IHH. Como o risco gera menor capacidade de endividamento das empresas, uma vez que, quanto maior, menor será a disposição das instituições a concederem ou adquirirem títulos de dívidas privados, as empresas tenderão a concentrar a captação em fontes de financiamentos específicas (Colla, Ippollito e Li, 2013). Quando o ambiente de negócios é institucional ou ainda o nível de desempenho da firma reduz o potencial de recebimento do crédito a conceder (concedido), as instituições de crédito e potenciais provedores do capital procurarão reduzir a propensão à concessão, seja reduzindo ou, ainda, exigindo remuneração maior na operação (Rauh e Sufi, 2010; Gonzalez e Gonzalez, 2014; Wong, 2015).

Outras quatro variáveis apresentaram efeitos estatisticamente significativos no modelo 1: Tam, Market, ImobEst e Temp. O Tam e o Market expuseram efeitos negativos, evidenciando que empresas maiores e/ou com maior potencial de crescimento inclinam-se a ter menor concentração nos tipos de dívida. Duas questões justificam tais relações. No caso do tamanho (Tam), as empresas maiores tendem a ser aquelas com mais tempo de existência e, em função disso, o mercado conseguirá avaliar mais adequadamente o risco de conceder créditos; além disso, a existência de ativos a serem cedidos em garantia potencializa a obtenção de recursos em diversas fontes de financiamentos. Já a variável Market evidencia que o mercado estará disposto a conceder crédito, mas com limitações no volume; logo, precisará haver diversificação nas diversas fontes de financiamento para conseguir realizar os investimentos necessários. Em ambos os casos, a TOT e a POT suportam tais comportamentos na medida em que discutem os incentivos e restrições que afetarão as decisões de financiamentos.

Já as variáveis ImobEst e Temp apresentaram efeitos positivos e estatisticamente significativos, sugerindo que empresas com maior nível de tangibilidade e mais tempo de abertura de capital têm maior concentração nas fontes de financiamento. Essa relação se justifica em função da disponibilidade de recursos em uma mesma instituição já que existem ativos físicos disponíveis para concessão de crédito, bem como o fato de a empresa já ter maior tempo de existência, inclusive, negociando ações no mercado de capitais; assim, uma única instituição estaria disposta a conceder os recursos necessários para a realização dos investimentos a um custo compatível com o que incorreriam pegando em outras instituições (e/ou tipos de dívidas). Tanto Modigliani & Miller (1958, 1963), quanto Myers (1984) e Myers e Majluf (1984) apresentaram evidências que sustentam tais relações observadas.

As demais variáveis não apontaram significância estatística o que foi, igualmente, observado nos estudos anteriores. Póvoa e Nakamura (2014) também não obtiveram significância estatística em todas as variáveis; em seu modelo, identificaram que apenas três variáveis foram estatisticamente significativas (tamanho, risco do negócio e rating).

Como a variável GAnefac sugeriu de per si não ser suficiente para afetar significativamente o efeito negativo sobre o IHH, realizou-se, posteriormente, um teste para se avaliar o efeito moderação da variável GAnefac. Para tanto, multiplicou-se a variável GAnefac por todas as variáveis quantitativas do modelo 1 e resultou nas estatísticas observadas na Tabela 4 (Mod.2).

Com a utilização da moderação, os resultados se fortaleceram tanto em termos de capacidade explicativa, quanto da significância das variáveis. Observa-se que, com a inserção do efeito moderação, a variável GAnefac tornou-se estatisticamente significativa ao nível de 1% e outras variáveis que já foram significativas no modelo 1 mantiveram o sinal e confirmaram a significância estatística, reforçando a teoria e explicações apresentadas ao longo do texto.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo do presente estudo foi analisar o efeito do nível de transparência sobre a homogeneidade (heterogeneidade) dos tipos de dívidas. Para tanto, avaliaram-se dados de 49 empresas participantes do mercado de capitais, divididas em dois grupos: um de ganhadoras do Prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN e outro de controle, com empresas não ganhadoras do prêmio e dos mesmos segmentos econômicos das que compuseram o grupo anterior. Os dados anuais coletados no sítio da CVM, através das demonstrações contábeis e notas explicativas, referiram-se ao período de 2008-2014. A análise foi realizada a partir de estatística descritiva, testes de diferenças entre as medianas (Wilcoxon-Mann-Whitney) e análise de regressão com dados em painel. Os resultados reforçaram, parcialmente, a literatura sobre especialização das fontes de financiamento ao assegurar que as firmas maiores, com menores riscos associados, tendem a possuir maior concentração em determinados tipos de contratos de dívidas (Colla, Ippollito e Li, 2013). Os achados acentuam que, quanto mais transparente for a empresa, menor será a assimetria informacional entre usuários internos e externos e, por conseguinte, os provedores de capital tendem a estar mais dispostos a concederem crédito, exigindo remuneração mais acessível (Rauh e Sufi, 2010; Fan, Titman e Twite, 2012; Drobetz, Shiling e Schroder, 2015).

Essa maior transparência não afeta apenas a capacidade da firma em se endividar, mas também a maturidade das dívidas, na estrutura de capital (Gao e Zhu, 2015), na diversificação entre dívidas de curto e longo prazo (Monteforte e Stagliano, 2015), entre outros. De todo modo, o estudo reforça a literatura prévia, sobretudo, a Trade-off-Theory (Myers , 1984) ao considerar que os agentes analisarão o custo benefício do endividamento para a decisão de investimentos; entretanto, conforme pressupõe a Pecking-Order-Theory (Myers e Majluf, 1984) , as empresas priorizarão os lucros auferidos, o endividamento e, por fim, a emissão de títulos, sendo que os benefícios originários dos custos de agência (Jensen e Meckling, 1976) e dos maiores níveis de transparência potencializam os benefícios das dívidas, na medida em que reduzem a percepção de risco e diminuem o custo do capital (Verrechia, 2001). Por outro lado, como o nível de endividamento possui um limite máximo e, empiricamente, desconhecido, há que se avaliarem os riscos associados à captação de dívidas (Oliveira, Rodrigues e Craig, 2011; Mazzotta e Veltri, 2014; Öztekin, 2015).

O trabalho apresenta limitações referentes à restrição das amostras, bem como a ausência da variável rating, utilizada por Póvoa e Nakamura (2014); entretanto, os achados contribuem para as pesquisas na área, reforçando os benefícios da transparência. Como potencial para pesquisas futuras, sugere-se a expansão da amostra de modo que o setor econômico, nível de governança e características institucionais, como o ambiente legal e normativo, o ciclo empresarial e de negócios possam ser analisados. Adicionalmente, pode-se conceber a análise do efeito marginal das proxies de qualidade da informação contábil sobre a heterogeneidade (homogeneidade) dos tipos de dívidas.

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Como referenciar

Marques, V. A.; Peixoto, N. G. M.; Bicalho, E. M. da S.; Amaral, H. F. (2019). O efeito do Nível de Transparência sobre a Heterogeneidade das Dívidas: Um estudo das empresas ganhadoras e não-ganhadoras do Prêmio de Transparência ANEFAC-SERASA-EXPERIAN. Advances in Scientific and Applied Accounting, 12(2), Maio / Ago.