Fatores Determinantes da Estrutura de Capital
das Empresas Brasileiras: Evidências do Setor de Utilidade Pública

Determinant Factors of the Capital Structure of
Brazilian Companies: Evidence from the Public Utility Sector

Rodolfo Carvalho Leite

https://orcid.org/0000-0001-7780-6545

Mestrando em Administração. Centro Federal
de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) – Brasil.
[email-masked]

Gabriel Augusto de Carvalho

https://orcid.org/0000-0002-3908-1552

Mestre em Administração. Centro Federal de
Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) – Brasil.
[email-masked]

João Eduardo Ribeiro

https://orcid.org/0000-0001-6969-6972

Doutorando em Administração. Universidade
Federal de Minas Gerais (UFMG) – Brasil. [email-masked]

Laise Ferraz Correia

https://orcid.org/0000-0002-0977-9298

Doutora em Administração. Universidade
Federal de Minas Gerais (UFMG) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

Este estudo teve como objetivo
analisar os determinantes do endividamento de curto (ECP) e de longo prazo
(ELP) das empresas do setor de Utilidade Pública no Brasil, à luz das teorias pecking order e trade-off.
A metodologia empregada foi a análise de regressão múltipla com dados em painel
para o período de 2008 a 2017, utilizando como variáveis dependentes o ECP e o
EPL, e como variáveis independentes, a rentabilidade, o risco, o tamanho, o
índice de liquidez corrente, o crescimento e a tangibilidade. A amostra foi
composta por 55 empresas, cujos dados foram extraídos via plataforma de
informações financeiras Bloomberg. Nos resultados pontou-se que, para o ELP
apenas as variáveis rentabilidade e crescimento foram relevantes para
determinação da estrutura de capital das empresas, enquanto os fatores risco,
tamanho, índice de liquidez e tangibilidade não foram. No que se refere ao ECP
as variáveis rentabilidade, risco, índice de liquidez e crescimento foram significativos
enquanto o tamanho e a tangibilidade não foram. Para todos os casos as relações
observadas foram negativas, sendo assim, ora compatível com a teoria do
trade-off, ora com a pecking order.

Palavras-chave:
Estrutura de Capital. Endividamento. Trade-off. Pecking Order.

ABSTRACT

This study aimed to analyze the determinants of short (ECP) and
long-term (ELP) indebtedness of companies in the Public Utility sector in
Brazil, in the light of the pecking order and trade-off theories. The
methodology used was the multiple regression analysis with panel data for the
period from 2008 to 2017, using ECP and EPL as dependent variables; and
profitability, risk, size, current liquidity index, growth
and tangibility as independent variables. The sample consisted of 55 companies,
whose data were extracted from the Bloomberg financial information platform. In
the results, it was pointed out that, for the ELP, only the profitability and
growth variables were relevant for determining the capital structure of
companies, while the risk factors, size, liquidity index and tangibility were
not. With regard to the ECP, the variables
profitability, risk, liquidity index and growth were significant while size and
tangibility were not. For all cases, the observed relationships were negative,
therefore, sometimes compatible with the trade-off theory, sometimes with the
pecking order.

Keywords: Capital Structure. Debt. Trade-off. Pecking Order.

Recebido
em 08/09/2020.  Aprovado em 18/10/2020.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da APA.

https://doi.org/10.22279/navus.2021.v11.p01-14.1403

1 INTRODUÇÃO

A decisão sobre a
estrutura de capital – o modo pelo qual a empresa financia suas atividades – e
seus impactos no valor da empresa permeiam o dia a dia dos gestores e, é tema
de grande debate dentro da teoria financeira. Em um dos trabalhos pioneiros
sobre o assunto, Modigliani e Miller (1958) argumentam em favor da inexistência
de uma relação entre a forma como a empresa obtém os recursos necessários para
financiar suas atividades e seu valor de mercado.

Posteriormente novas
teorias foram desenvolvidas com a flexibilização dos pressupostos adotados por
Modigliani e Miller (1958), como a teoria da agência de Jensen e Meckiling (1976), a teoria do trade-off de Miller
(1977), a teoria da pecking order de Myers (1984) e Myers e Majluf
(1984) e a teoria do free cash flow de Jensen (1986). Além da flexibilização das
premissas adotadas pelo modelo prévio, essas teorias incorporam diversos fatores
explicativos para a decisão sobre a estrutura de capital das empresas. Apesar
disso, não há na literatura o predomínio de uma teoria ou de um grupo de
fatores específicos para explicar a forma como as empresas se financiam.
Trabalhos como os de Gaud, Jani,
Hoesli e Bender (2005),
Bastos e Nakamura (2009), Matias e Serrasqueiro
(2017) e Carvalho, Ribeiro e Amaral (2019) exemplificam a heterogeneidade dos
resultados encontrados pelos estudos que exploram a temática da estrutura de
capital das empresas.

A diversidade de
resultados observados nos estudos sobre o tema é justificativa para o
desenvolvimento de novas pesquisas. Além disso, é importante ressaltar a
peculiaridade do mercado de crédito brasileiro, que além da elevada
volatilidade, apresenta baixa oferta de crédito, principalmente de longo prazo,
tal como destacado por Carvalho et al. (2019).

As peculiaridades do
mercado brasileiro afetam a tomada de decisão pelos gestores e, por
consequência, afetam também os stakeholders das empresas. Nesse contexto,
o debate torna-se ainda mais relevante quando aborda as empresas listadas na Brasil Bolsa Balcão (B3) e classificadas como sendo de
Utilidade Pública (setores de energia elétrica, água, saneamento e gás), tanto
pela importância de seus serviços para o consumidor, quanto pela sua
atratividade para o investidor, dados os elevados níveis de dividendos pagos
por estas empresas. Diante do exposto, emerge a seguinte questão: Quais os
fatores determinantes do nível de endividamento das companhias do setor de Utilidade
Pública brasileiro à luz das teorias do trade-off e pecking
order? Para responder a esta indagação, esse
trabalho tem por objetivo investigar os fatores de endividamento de curto e de
longo prazo das empresas do setor de Utilidade Pública no Brasil à luz das
teorias da pecking order
e do trade-off.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Os determinantes da
estrutura de capital de uma empresa é tema recorrente nos debates dentro da
teoria financeira. Em trabalho pioneiro sobre o tema, Modigliani e Miller (1958)
argumentaram que, em um mercado com concorrência perfeita o valor de mercado de
uma empresa independe de sua estrutura de capital. Desse modo, essa teoria
implica na inexistência de uma estrutura ótima de capital, e a decisão dos
gestores sobre o modo como a empresa financia suas atividades seria
irrelevante.

Em trabalho
posterior, Modigliani e Miller (1963) flexibilizaram alguns dos pressupostos
assumidos no estudo pioneiro e chegaram a conclusões diferentes. Nesse estudo,
Modigliani e Miller (1963) admitem os efeitos da existência das taxas e
impostos na estrutura de capital e no valor das empresas. Os autores indicam
que os impostos sobre o lucro geram benefícios fiscais com o endividamento,
dado que a elevação dos juros pagos reduz o lucro tributável da firma. Desse
modo, a elevação do endividamento seria capaz de elevar o valor da firma.

Ainda sob o prisma
da inserção dos efeitos da tributação na análise da estrutura de capital das
empresas, uma importante vertente de estudos considera que a elevação do
endividamento acarreta em um maior risco de falência
para a empresa e, por consequência, em um maior custo de capital. Assim sendo,
o benefício fiscal da dívida seria anulado a partir de um certo ponto, em
virtude da elevação do risco de falência. Scott Jr. (1976), Miller (1977) e DeAngelo e Masulis (1980) são
alguns dos estudos que abordam a temática da existência de um trade-off
entre os custos de falência e o benefício fiscal da dívida, dando origem a
chamada teoria do trade-off. Desse modo, cabe ao gestor a busca pelo
equilíbrio entre essas duas variáveis por meio da otimização da estrutura de
capital da empresa.

Outra consequência
da admissão de um maior nível de endividamento pelas empresas que é explorada
na literatura é a intensificação de conflitos de interesse entre credores,
acionistas e administradores. A teoria da agência de Jensen e Meckling (1976) explora essa temática e propõe que os
credores, para se defenderem dos custos de agência – custos decorrentes do
comportamento oportunista dos administradores e acionistas – elevam as taxas
cobradas nos empréstimos.

Ainda sobre a
existência de conflitos de interesses na empresa, destaca-se o fato de que é de
proveito para o administrador a expansão da empresa, pois com isso ele passa a
ter maior poder em mãos. No entanto, caso a empresa cresça além do nível ótimo,
o acionista pode ter a rentabilidade de seus investimentos prejudicada. Desse
modo, Jensen (1976) propõe a teoria do free
cash flow, que justifica o uso do endividamento
como uma forma de reduzir o fluxo de caixa livre para o gestor, de modo a forçá-lo
a priorizar a busca pela eficiência e investir em projetos que apresentem um
maior retorno esperado.

Grande parte dos
conflitos de interesses surgem da assimetria de informações existentes entre os
diferentes agentes interessados na empresa, sendo que os administradores detêm
o maior volume de informações sobre as condições da organização e as
oportunidades disponíveis para a empresa. Myers e Majluf
(1984) propõem, por meio da teoria da pecking
order, que a decisão sobre a estrutura de capital
pode ser utilizada pelos gestores como uma forma de sinalizar para o mercado
aspectos relevantes sobre a empresa.

A teoria da pecking order
sugere então que há uma ordem de preferência pelos gestores entre as diferentes
fontes de recursos para o financiamento da empresa. Essa teoria estabelece que
o gestor irá priorizar em primeiro lugar o financiamento por meio de recursos
internos, sendo que, somente em casos de necessidade são utilizadas fontes
externas de recursos, existindo uma priorização da captação de recursos por
meio de dívidas frente à emissão de novas ações como alternativa para se captar
fundos pela empresa (Carvalho et al., 2019).

O desenvolvimento
das teorias sobre estrutura de capital foi acompanhado de diversos estudos
empíricos que buscavam analisar o ajuste das teorias à realidade de empresas de
diferentes mercados e setores de atuação. Desse modo, na sequência são
apresentados os resultados encontrados por estudos desenvolvidos em diferentes
contextos.

Titman
e Wessels (1988) estudaram o poder explicativo das
diferentes teorias sobre a estrutura de capital. Em seus resultados os autores
encontraram que o grau de endividamento estava negativamente relacionado com a
lucratividade e com a singularidade do negócio da empresa. Os resultados também
indicaram que empresas menores tendem a apresentar um maior endividamento de
curto prazo e que os custos de transação influenciam a decisão dos gestores
sobre a da estrutura de capital.

A partir das teorias
do trade-off e da pecking order, Fama e Frech (2002)
indicaram que firmas com maior lucratividade e com menor investimento pagam
mais dividendos. Os autores também observaram que o payout
das empresas está negativamente relacionado com o endividamento, logo, quanto
maior for o grau de alavancagem da empresa menores tendem a ser os dividendos
pagos.

Perobelli
e Famá (2003) estudaram os determinantes para a
decisão dos gestores sobre os níveis de endividamento em uma amostra de
empresas da Argentina, Chile e México. Os resultados encontrados pelos autores
não apresentaram uma universalidade nos efeitos dos fatores entre os diferentes
países. Conquanto, destaca-se que os resultados foram aderentes às proposições
da teoria da pecking order.

Brito, Corrar e Batistella (2007)
investigaram os principais aspectos na decisão sobre a estrutura de capital das
maiores empresas brasileiras. Os resultados indicaram que os fatores risco,
tamanho, composição de ativos e crescimento estão relacionados com a escolha da
estrutura de capital das empresas, oposto do encontrado em relação ao fator
rentabilidade. Os resultados encontrados também indicam que o fato de a empresa
ser de capital aberto ou fechado não se relaciona com seu nível de
endividamento. Na mesma linha, Nakamura et al. (2007) utilizaram uma amostra de
91 empresas brasileiras de capital aberto no período compreendido entre 1999 e
2003 para estudar quais os fatores determinantes para a estrutura de capital.
Os resultados obtidos pelos autores indicaram consistência tanto com a teoria
do trade-off quanto com a teoria da pecking
order.

Tal como feito por Perobelli e Famá (2003), Bastos e
Nakamura (2009), utilizaram uma amostra composta por empresas de diferentes
países para estudar as teorias sobre a estrutura de capital. Para tanto, foram
utilizados dados de 297 empresas do Brasil, México e Chile no período entre
anos de 2001 e 2006. Dentre as correntes teóricas analisadas, a teoria do pecking order foi a
que melhor se adequou aos dados das empresas brasileiras e mexicanas. No Chile,
tanto a teoria da pecking order como a teoria do trade-off apresentaram
poder explicativo para a decisão da estrutura de capital das empresas.

Por sua vez, Albanez
e Vale (2009) analisaram se um dos pressupostos da teoria da pecking order, a
assimetria informacional, influenciou as decisões de financiamento das
companhias abertas brasileiras no período de 1997 a 2007. A principal conclusão
que os autores chegaram é que as empresas com um menor grau de assimetria
informacional são mais endividadas que as demais, considerando o grau de
endividamento total, resultado esse que é contrário ao proposto na teoria da pecking order.

Em linha com os
estudos anteriores, Correa, Basso e Nakamura (2013) analisaram o nível de
endividamento das maiores empresas brasileiras à luz das teorias de trade-off
e pecking order.
Os resultados evidenciaram a existência de uma relação negativa entre o
endividamento das firmas e o seu grau de tangibilidade bem como com sua
rentabilidade. Foi demonstrada também uma relação positiva entre o
endividamento e o risco das companhias. De maneira geral, os autores chegaram a conclusão de que a teoria da pecking order é
mais consistente que a teoria do trade-off para explicar o endividamento
das companhias brasileiras.

Em um estudo
empírico sobre os determinantes da estrutura de capital de empresas em
diferentes mercados, Mateev, Poutziouris
e Ivanov (2013) analisaram, em uma amostra de pequenas e médias empresas da
Europa, os determinantes para a estrutura de capital. Os autores utilizaram o
tamanho, a tangibilidade, o fluxo de caixa, a rentabilidade, a oportunidade de
crescimento e a liquidez, como fatores explicativos para o endividamento. Nos
resultados, os autores destacaram a relação negativa e estatisticamente
significativa entre o endividamento e a rentabilidade, conforme proposto pela
teoria pecking order.

Em uma abordagem
diferente, Póvoa e Nakamura (2015) analisaram se a heterogeneidade na estrutura
de dívida poderia ser considerada como um fator explicativo para a determinação
da estrutura de capital. Os autores comprovaram que as particularidades das
empresas afetam a escolha dos gestores pelo uso de diferentes fontes de
financiamento. Além disso, os autores demonstram que a assimetria de
informações é um fator importante para a escolha da fonte de recursos, dado que
empresas com maiores assimetrias informacionais tendem a optar por fontes de
financiamento monitoradas.

Em seu estudo,
Prazeres, Sampaio, Lagioia, Santos e Miranda (2015)
analisaram o endividamento das companhias do setor de telecomunicações no
Brasil no período de 2002 a 2013. Nos resultados os autores observaram uma
relação negativa das variáveis rentabilidade tamanho e risco para com o endividamento
de curto prazo e uma relação negativa entre as variáveis tamanho e risco para
com o endividamento de longo prazo.

Em estudo com dados
de empresas vietnamitas, Canh, Liem e Son (2017) analisaram o poder explicativo de diversas
características das empresas para a decisão sobre a estrutura de capital. Como
resultado os autores apontaram para a existência de uma relação positiva entre
tangibilidade e capacidade de endividamento das empresas.

Em estudo recente,
Carvalho et al. (2019) analisaram os fatores determinantes para a estrutura de
capital das empresas que compõem o índice Small
Caps (SMLL) da B3. Os autores empregaram um modelo de dados em painel em um
período de dez anos de análise (2007-2016). Em seus resultados, os autores
indicaram que a teoria da pecking order se mostrou mais adequada para explicar o
endividamento de curto prazo, ao passo que para o endividamento de longo prazo
não foi possível indicar o predomínio de uma teoria específica para explicar a
escolha da estrutura de capital.

3 PROCEDIMENTOS
METODOLÓGICOS

3.1 Amostra e coleta de
dados

A população
deste estudo é constituída de todas as empresas listadas na B3 e que
sejam classificadas no setor de Utilidade Pública. Tal setor é composto por
empresas do segmento de Água e Saneamento, Energia Elétrica e, Gás; que ao todo
somam 68 empresas. A partir dessa população, os dados necessários para o
cálculo dos fatores utilizados na estimação dos modelos foram coletados via
plataforma de informações financeiras Bloomberg.

Foram considerados os dados anuais para o
período compreendido entre 2007 e 2017, sendo o primeiro ano utilizado apenas
para o cálculo do crescimento das vendas do ano subsequente. Dessa forma, foi
utilizado um recorte temporal de dez anos para a estimação dos modelos,
compreendido no período entre 2008 e 2017.

Após coletados os dados, foi necessário
excluir 13 empresas, dado que essas não possuíam dados para nenhum ano do
período amostral cadastrados na Bloomberg. Assim, a amostra do estudo foi
composta por 55 empresas, das quais: 48 são do segmento de Energia Elétrica; 5
são do segmento de Água e Saneamento; e, 2 são do segmento de Gás. A Tabela 1 expõe
a amostra final do estudo.

Empresas

CPFL Energia

AES Sul Distribuidora Gaúcha de
Energia

AES Tiete Energia

Afluente Transmissão de Energia Elétrica

Centrais Elétricas do Pará

Companhia Energética de Brasília

Alupar Investimento

Companhia Estadual de Distribuição de
Energia Elétrica

Ampla Energia e Serviços

Companhia Energética de Minas Gerais

Companhia Energética do Ceará

Centrais Elétricas de Santa Catarina

Iguá Saneamento

Companhia Celg de Participações

Statkraft Energias Renováveis

Companhia Energética do Maranhão

Neoenergia

Companhia de Eletricidade do Estado
da Bahia

UPTICK Participações

Companhia Energética do Rio Grande do
Norte

CPFL Geração de Energia

Eletropaulo Metropolitana
Eletricidade de São Paulo

CPFL Energias Renováveis

Empresa Metropolitana de Águas e
Energia

Elektro Redes

Energisa Mato Grosso Distribuidora de
Energia

Eletrobras

Companhia Paulista de Força e Luz

EDP Energias do Brasil

Rede Energia Participações

Grupo Energisa S.A.

Transmissora Aliança de Energia
Elétrica S.A.

ENERSUL

Companhia de Transmissão de Energia
Elétrica Paulista

Eneva

Companhia Catarinense de Águas e
Saneamento

Engie Brasil Energia

Companhia de Saneamento de Minas
Gerais

Equatorial Energia

Companhia de Saneamento Básico do
Estado de São

Espírito Santo Centrais Elétricas

Companhia de Saneamento do Paraná

Rio Paranapanema Energia

Companhia Distribuidora de Gás do Rio
de Janeiro

Light S.A. - LIGH3

Companhia de Gás de São Paulo

Ômega Geração

Produtores Energéticos de Manso

Renova Energia

Companhia Paranaense de Energia

Rio Grande Energia

Companhia Energética de São Paulo

Light

Companhia Energética de Pernambuco

Companhia Estadual de Geração e
Transmissão de Energia Elétrica

Tabela 1. Amostra

Fonte: Elaborado pelos autores
(2020).

3.2 Variáveis

As variáveis utilizadas neste estudo e sua fórmula
de cálculo foram definidas a partir da literatura e, representam
características internas das empresas, com vistas a captar o seu nível de
endividamento e possíveis fatores determinantes para tal.

Os modelos foram estimados sempre com uma medida de
endividamento como variável dependente, sendo utilizada uma medida para o
Endividamento de Curto Prazo (ECP) e uma medida para o Endividamento de Longo
Prazo (ELP). Os indicadores escolhidos para representarem o ECP e o ELP são
similares aos empregados por Prazeres et al. (2015) e por Carvalho et al.
(2019) e, são apresentados na Equação 1 e Equação 2, respectivamente.

(1)

(2)

Em relação às variáveis
independentes (proxies para os fatores), foram empregados os indicadores
rentabilidade (ROA), risco (RISC), tamanho (TAM), índice de liquidez corrente
(ILC), crescimento (CRESC) e tangibilidade (TANG). As proxies (indicadores),
as fórmulas empregadas para o cálculo, a relação esperada com o endividamento e
o suporte teórico são descritas na Tabela 2.

Proxy/Indicador

Relação Esperada

Suporte Teórico

Trade-Off

Pecking

Order

Positiva

Negativa

Carvalho et al. (2019); Prazeres et al.
(2015); Bastos e Nakamura (2009); Nakamura et al. (2007); Titman
e Wessels (1988); Rajan e
Zingales (1995).

Negativa

Negativa

Carvalho et al. (2019); Prazeres et al.
(2015),  Bastos e Nakamura (2009).

Positiva

Positiva/

Negativa

Carvalho et al. (2019); Prazeres et al.
(2015); Bastos e Nakamura (2009);
Nakamura et al. (2007); Titman e Wessels (1988).

Não Significante

Negativa

Carvalho et al. (2019); Bastos e Nakamura
(2009); Nakamura et al. (2007).

CRESC =

Negativa

Positiva

Carvalho et al. (2019); Bastos e Nakamura
(2009).

Positiva

Positiva

Carvalho
et al. (2019); Tristão e Dutra (2012); Bastos e Nakamura (2009).

Tabela 2. Variáveis
Independentes

Fonte: Elaborado pelos autores
(2020).

3.3 Modelo empírico

O método utilizado neste estudo para a
análise dos dados foi o modelo de regressão com dados em painel, estimados via software Stata.
A utilização deste tipo de regressão proporciona um ganho para o tipo de dados
que compõem o estudo ao incorporar as dimensões temporal e de corte transversal
na análise. Ressalta-se ainda que, os dados considerados no estudo são
caracterizados como um painel desbalanceado (Wooldridge,
2011), devido a inexistência de dados para a janela completa para algumas
empresas, resultando assim em um total de 508 observações para a estimação dos
modelos.

Tal como destaca Wooldridge
(2011), os modelos de dados em painel se subdividem em três grupos: o modelo de
dados empilhados (pooled);
o modelo de efeitos fixos; e, o modelo de efeitos aleatórios. No modelo pooled as duas
dimensões características de um painel são ignoradas, sendo então consideradas
uma mesma constante e coeficientes para todos os grupos que compõem o painel.
Sobre o modelo de efeitos fixos, Wooldridge (2011)
destaca a existência de heterogeneidade entre os grupos, mas com
características invariantes no tempo. Com isso, no modelo de efeitos fixos
admite-se que cada grupo tenha um intercepto diferente, que é constante ao
longo do tempo. Por fim, Wooldridge (2011) ressalta que
no modelo de efeitos aleatórios pressupõe-se que o comportamento dos indivíduos
é não observado, desse modo a constante do modelo é considerada como um
parâmetro aleatório não observável, sendo as diferenças entre as empresas
captadas pelo termo de erro.

Dada a existência de diferentes alternativas
para a estimação de modelos com dados em painel, é necessária a realização de
testes para identificar qual o modelo que melhor se adequa aos dados da amostra
do estudo. Dessa forma, foram empregados os testes de Breusch-Pagan
para a comparação entre o modelo de efeito aleatório e o modelo pooled, o teste
de Chow para a comparação entre o modelo pooled e o modelo
de efeitos fixos e, o teste de Hausman para a
comparação entre o modelo de efeitos fixos e efeitos aleatórios.

Após estimados os modelos pooled, efeitos fixos e efeitos
aleatórios para o Endividamento de Curto e de Longo Prazo, foram realizados os
testes descritos anteriormente, para a comparação entre estes modelos. Os
resultados obtidos (p-valores) são apresentados na Tabela 3 e, são similares entre os
modelos para o ECP e para o ELP, com a hipótese nula sendo fortemente rejeitada
nos três testes. Relativamente ao teste de Chow, a
rejeição da hipótese nula implica na rejeição de que há igualdade entre os
interceptos e inclinações para todas as empresas, sendo assim uma evidência
favorável ao modelo de efeitos fixos. No teste de Breusch-Pagan,
a rejeição da hipótese nula indica que há efeitos aleatórios para o modelo em
questão, sendo esse modelo preferível em relação ao pooled. Por fim, o teste de Hausman compara os modelos de efeitos fixos e efeitos
aleatórios, sendo a rejeição da hipótese nula deste teste um indicativo de que
o modelo de efeitos fixos é o mais adequado aos dados.

Teste

ECP

ELP

Chow

0,000

0,000

Breusch-Pagan

0,000

0,000

Hausman

0,037

0,000

Tabela 3. Testes
dos Modelos de Dados em Painel

Fonte: Elaborado pelos autores
(2020).

Dados os resultados dos
testes, as análises desenvolvidas na sequência deste trabalho foram
desenvolvidas sobre o modelo de efeitos fixos tanto no modelo para o ECP,
quanto para o modelo para o ELP. Os modelos gerais estimados neste estudo são
expressos nas Equações 3 e 4.

(3)

(4)

Definida a estimação dos
modelos de efeitos fixos, é importante que sejam testados se os pressupostos
dos modelos foram cumpridos. Para tanto, foram realizados testes de multicolinearidade, normalidade dos resíduos,
homoscedasticidade e autocorrelação, com seus resultados apresentados e
discutidos na sequência.

3.4 Validação dos modelos

As Tabelas 4 e 5 auxiliam na análise da multicolinearidade entre as variáveis inclusas nos modelos.
A Tabela 4 apresenta a matriz de correlação para estas variáveis, enquanto na
Tabela 5 são apresentados os valores do fator de inflação da variância (FIV).

Variáveis

ROA

RISC

TAM

ILC

CRESC

TANG

ROA

1

RISC

-0,520

1

TAM

0,204

-0,349

1

ILC

0,036

0,126

-0,291

1

CRESC

0,007

-0,007

0,016

-0,006

1

TANG

0,014

0,008

-0,360

-0,128

-0,030

1

Tabela 4. Matriz de
Correlação das Variáveis Independentes

Fonte:
Elaborado pelos autores (2020).

Variáveis

FIV

1/FIV

TAM

1,520

0,657

RISC

1,520

0,659

ROA

1,400

0,712

TANG

1,260

0,792

ILC

1,200

0,834

CRESC

1,000

0,999

Tabela 5. FIV
das Variáveis Independentes

Fonte: Elaborado pelos
autores (2020).

Em relação a correlação
entre as variáveis estudadas, observa-se que o RISC e o ROA apresentaram a
maior correlação em termos absolutos, com uma correlação negativa de -0,520.
Com relação ao fator de inflação da variância, ressalta-se que todos os valores
foram inferiores a 2. Wooldridge (2011) aponta que a
escolha de um valor aceitável para esta estatística é arbitrária, sendo
indicado que valores superiores a 10 seriam um indício da presença de problemas
de multicolinearidade no modelo. Dado o exposto,
depreende-se que não há problemas de colinearidade entre as variáveis independentes
consideradas nos modelos.

Por fim, na Tabela 6 são
apresentados os resultados dos p-valores obtidos para os testes de diagnóstico
dos pressupostos dos modelos. Foram estimados os testes de assimetria e curtose
para a normalidade dos resíduos, Wald para a heteroscedasticidade e o teste de Wooldridge para a autocorrelação.

Teste

ECP

ELP

Normalidade dos
Resíduos

0,000

0,000

Wald

0,000

0,000

Wooldridge

0,001

0,000

Tabela 6. Testes
de Diagnóstico

Fonte: Elaborado pelos autores
(2020).

Com relação a
normalidade, a hipótese nula de que os resíduos são normalmente distribuídos
foi rejeitada em ambos os modelos. Sobre este fato, conforme destacado por Wooldridge (2011), para amostras grandes os resíduos tendem
a uma distribuição normal, não afetando assim as inferências feitas sobre os
resultados dos modelos.

Por fim, tanto o teste de
Wald quanto o teste de Wooldridge apontam para a
rejeição da hipótese nula para os dois modelos. Esses resultados apontam para a
presença de heteroscedasticidade e autocorrelação em ambos os modelos, sendo
necessária então a adoção de algum procedimento de correção para os
erros-padrão, para que então sejam feitas inferências sobre os resultados.
Desse modo, para o seguimento do trabalho os resultados apresentados são
referentes aos modelos de efeitos fixos, com os erros-padrão corrigidos pelo
procedimento de Newey e West (1987).

4 ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS

A Tabela 7 traz os valores finais obtidos
após as estimações com a metodologia de efeitos fixos, corrigidos os
erros-padrão por meio dos procedimentos de Newey e West (1987). São três os
coeficientes de determinação dos modelos propostos: (i) R2 within, que é o coeficiente de
determinação para a especificidade temporal de cada empresa, (ii) o R2 between, que trata
da especificidade entre as empresas e, (iii) o R2 overal, que é o percentual de explicação do
modelo no geral. O R2 overal foi maior para o
modelo de curto prazo (0,109) do que para o modelo de longo prazo (0,068).
Esses valores mostram que as variáveis consideradas são capazes de explicar
cerca de 10,9% da variação total do ECP, enquanto no modelo de ELP, explicam
cerca de 6,8%. Além disso, sinaliza que outras variáveis não consideradas neste
estudo podem ser mais relevantes para predizer o Endividamento de longo prazo.
Carvalho et al. (2019) também encontraram um R2 overal
menor no modelo de EPL. Para os autores, esse resultado se justifica pela
possibilidade de mudança em fatores que são inflexíveis no curto prazo, bem
como um efeito maior de características externas à firma, como por exemplo, o
cenário macroeconômico.

Em uma análise da significância global dos
modelos, por meio do teste F, observa-se que em ambos, a hipótese nula é
fortemente rejeitada (p-valor = 0,000).
Dessa maneira, pode-se afirmar que conjuntamente esses fatores são
significativos como variáveis explicativas tanto para o ECP, quanto para o ELP.
Tal resultado coaduna o observado por Carvalho et al. (2019).

A rentabilidade apresentou um coeficiente
negativo e significante ao nível de 5% em ambos os modelos, indicando uma
relação inversamente proporcional com o endividamento. Este resultado é
condizente com a teoria da pecking order e retrata a realidade das empresas brasileiras de
menor capitalização de mercado que veem na captação por meio de recursos
próprios uma maneira mais atraente de se financiarem, frente a restrição de
créditos e taxas elevadas no mercado doméstico. A relação encontrada entre o
endividamento e o ROA coincide com os achados de Carvalho et al. (2019),
Prazeres et al. (2015), Mateev et al. (2013) e Bastos
e Nakamura (2009).

Variável

ECP

ELP

Constante

0,170

(0,243)

0,456

(0,218)

ROA

-0,0715

(0,046)

-0,388

(0,017)

RISC

-0,132

(0,005)

0,225

(0,252)

TAM

-0,007

(0,682)

-0,024

(0,599)

ILC

-0,015

(0,063)

0,031

(0,244)

CRESC

0,000

(0,000)

0,000

(0,009)

TANG

-0,006

(0,780)

-0,053

(0,187)

Prob > F

0,000

0,000

R2 within

0,143

0,171

R2 between

0,088

0,003

R2 overal

0,109

0,068

Tabela 7. Resultados das
Regressões

Fonte: Elaborado pelos autores (2020).

A rentabilidade apresentou um coeficiente
negativo e significante ao nível de 5% em ambos os modelos, indicando uma
relação inversamente proporcional com o endividamento. Este resultado é
condizente com a teoria da pecking order e retrata a realidade das empresas brasileiras de
menor capitalização de mercado que veem na captação por meio de recursos
próprios uma maneira mais atraente de se financiarem, frente a restrição de
créditos e taxas elevadas no mercado doméstico. A relação encontrada entre o
endividamento e o ROA coincide com os achados de Carvalho et al. (2019),
Prazeres et al. (2015), Mateev et al. (2013) e Bastos
e Nakamura (2009).

Por sua vez, o coeficiente do Risco foi negativo e
significante ao nível de 1% no curto prazo, e positivo, porém não significante
no longo prazo. Apesar da teoria trade-off e a pecking
order esperar uma relação negativa entre esses
componentes assim como apresentado no modelo de curto prazo, outros estudos já
apontaram uma relação positiva entre risco e endividamento no Brasil, como
observado no modelo de longo prazo. Bastos e Nakamura (2009) encontram uma
relação positiva entre risco e endividamento de curto prazo. Carvalho et al.
(2019) também observaram uma relação positiva entre o risco e o endividamento,
em ambos os modelos estimados, resultado contrário ao observado aqui, para o
modelo de curto prazo. Os resultados de Brito, Corrar
e Bastistella (2007) mostram uma relação
positiva para todas as medidas de endividamento utilizadas, e apontam que isso
pode ser uma particularidade do mercado brasileiro, decorrência, por exemplo,
de uma predisposição de acionistas evitarem aplicações em empresas de risco elevado,
o que acaba forçando a busca de capital de terceiros por elas apesar dos
elevados custos financeiros envolvidos.

A variável tamanho
apresentou uma relação negativa com o endividamento em ambos os modelos, o que
vai ao encontro da teoria da pecking order, uma vez que se admite, por ela, tanto efeitos
positivos quanto negativos. Prazeres et al. (2015) apontam que a relação entre
o nível de endividamento das empresas e seu tamanho é fonte de divergências
teóricas, com estudos apontando tanto para uma relação positiva, quanto para
uma relação negativa. Entretanto, nem no curto prazo, nem no longo prazo, este
fator se apresentou significativo, o que propõe que o fato da empresa ser
grande ou pequena pouco ou nada interfere na estrutura de endividamento, seja
de curto ou de longo prazo. Este resultado não significativo vai contra os
resultados observados por Carvalho et al. (2019), Bastos e Nakamura (2009) e
Brito et al. (2007), o que pode indicar que haja  alguma peculiaridade para estes ramos de
empresas, os quais este artigo se propôs a analisar (Água e Saneamento, Energia
Elétrica e, Gás).

Os resultados observados para
o Índice de Liquidez Corrente são condizentes com os achados de Carvalho et al.
(2019), significante apenas no curto prazo, ao nível de significância 10%.
Observou-se uma relação entre o ILC e o endividamento, negativa no curto prazo
e positiva no longo prazo. O resultado de curto prazo é favorável a teoria de pecking order, que
admite uma relação negativa, enquanto o resultado para o modelo de longo prazo
é compatível com a trade-off, a qual espera não haver significância
estatística nessa relação. Para o curto prazo, pressupõe-se que as empresas
tendem a utilizar os ativos de maior liquidez para financiamentos destinados ao
curto prazo assim como destacado por Nakamura (2007) reduzindo-se assim seu
endividamento nesta vertente com novas dívidas.

O crescimento, assim como apresentado por Gaud et al. (2005), demonstrou uma relação negativa em
ambos os casos, o que vai ao encontro da teoria de trade-off, a qual sugere uma menor alavancagem daquelas empresas
com maior expectativa de crescimento evitando-se aumentar os riscos de dificuldades
financeiras e falência. Vale destacar que apesar da significância há um nível
de 1%, os coeficientes se apresentaram muito pequenos o que revela um baixo
impacto quanto as estimativas de endividamento e a consequente importância na
determinação da estrutura do capital das empresas analisadas.

Contrariando as teorias, o grau de
tangibilidade apresentou uma relação negativa com o endividamento de curto e de
longo prazo. Resultado similar foi demonstrado por Correa et al. (2013) e
Bastos e Nakamura (2009), entretanto, cabe ressaltar a não significância em
nenhum dos endividamentos analisados, assim como em Prazeres (2015).  Brito et al. (2007) constatam uma relação
positiva entre estes componentes no longo prazo ao passo que no curto prazo
esta relação seria negativa. Desta forma, fica evidenciado a expressiva
divergência quanto a uma definição teórica única quanto ao impacto da
tangibilidade na a estrutura de endividamento das
empresas.

Por fim, na Tabela 8 é apresentado um resumo
das relações esperadas versus as relações inferidas a partir deste estudo. De
forma geral, não é possível afirmar haver uma predominância de uma ou outra
teoria que foram alvo deste estudo, principalmente devido ao grande grau de
insignificância das variáveis propostas.

Para o ECP notamos uma aproximação com a
teoria da pecking order na
relação encontrada pelas variáveis Rentabilidade, Risco e Índice de Liquidez
Corrente, ao passo que as variáveis Risco e Crescimento evidenciam uma
aproximação com a teoria trade-off.  No tocante ao comportamento do ELP a não
significância das variáveis Risco, Tamanho e Tangibilidade acarretam uma
carência para uma interpretação mais adequada entre as teorias propostas,
restando as variáveis Índice de Liquidez Corrente e Crescimento uma relação
compatível com a teoria trade-off e a
variável Rentabilidade apontando para a teoria pecking order.

Variável

Relação Esperada

Relação Observada

Trade-Off

Pecking Order

ECP

ELP

ROA

Positiva

Negativa

Negativa

Negativa

RISC

Negativa

Negativa

Negativa

Não Significante

TAM

Positiva

Positiva/Negativa

Não Significante

Não Significante

ILC

Não Significante

Negativa

Negativa

Não Significante

CRESC

Negativa

Positiva

Negativa

Negativa

TANG

Positiva

Positiva

Não Significante

Não Significante

Tabela 8. Relações
Esperadas e Observadas

Fonte: Elaborado pelos autores (2020).

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Apesar dos inúmeros
trabalhos desenvolvidos nos últimos anos sobre os fatores determinantes para a
estrutura de capital das empresas, ainda não há uma definição sólida a respeito
dos fatores e da teoria que melhor descreva este endividamento. Com isso, esse
trabalho teve por objetivo investigar os fatores de endividamento de curto e de
longo prazo das empresas do setor de Utilidade Pública no Brasil à luz das
teorias da pecking order
e do trade-off.

Para a realização deste
estudo foram consideradas dados longitudinais anuais e em corte das empresas
listadas na B3 e classificadas pela própria bolsa no setor de Utilidade Pública
entre os anos de 2008 e 2017. Empregou-se a análise de regressão múltipla com
dados em painel de efeitos fixos com resíduos corrigidos pelo procedimento de
Newey West com a ajuda do software Stata. Para
extração dos dados utilizou-se a plataforma de informações financeiras Bloomberg.  A amostra foi composta por
55 empresas, sendo 48 do segmento de Energia Elétrica, 5 do segmento de Água e
Saneamento e, 2 do segmento de Gás.  As proxies
analisadas como fatores determinantes para a decisão do nível de endividamento
de curto e longo prazo conforme levantamento realizados na literatura foram: a
rentabilidade, o risco, tamanho, o índice de liquidez corrente, o crescimento
e, a tangibilidade.

Para ambos os modelos
estimados (ECP e ELP), os resultados apontam para a não relevância estatística
das variáveis tamanho e tangibilidade, contrariando tanto a teoria da pecking order,
quanto a do trade-off. Observou-se também uma relação negativa entre as
variáveis rentabilidade, risco, índice de liquidez corrente e o endividamento
de curto prazo, confirmando a teoria da pecking order e, relação também negativa entre o crescimento e
o endividamento de curto prazo, apontando para a teoria trade-off. No tocante o endividamento de longo prazo, a relação
negativa encontrada com as variáveis explicativas rentabilidade e crescimento
alinham-se respectivamente com a teoria da pecking order e a trade-off. Já a não significância da variável índice de liquidez
corrente vai ao encontro da teoria trade-off.

Com base nas
características da amostra utilizada não é possível atestarmos pela
evidenciação clara de nenhuma das teorias as quais este estudo se propôs. O
fato de as empresas brasileiras possuírem aspectos bem distintos daquelas nos
quais estas teorias foram desenvolvidas parece interferir significativamente no
poder explicativo. Vale ressaltar também que as empresas contempladas neste
estudo em grande maioria são do setor público o que as especificam mais ainda
para o estudo em questão e pode ter colaborado para as conclusões finais.

Os resultados
aqui documentados são pertinentes não só pela análise da aderência do
endividamento das empresas do Setor de Utilidade Pública com as teorias de
estrutura de capital, mas também como forma de entender o comportamento dos
gestores dessas empresas. Enquanto investidores entendemos melhor a decisão de
endividamento dessas empresas, estes podem fazer investimentos mais assertivos.
Da mesma forma, o governo pode prover políticas que tornem mais fácil o acesso
dessas empresas ao crédito, contribuindo assim para a melhora da economia.

Não
obstante, o tamanho da amostra e a utilização exclusivamente de variáveis
internas às firmas podem ser apontados como algumas das limitações deste
estudo. Dessa forma, sugere-se para estudos futuros, incluir variáveis
macroeconômicas nas análises, uma vez que muitas empresas brasileiras são
afetadas pelos ciclos econômicos e suas influências no mercado de crédito. Além
disso, é importante que se teste o poder de explicação das teorias em uma
amostra maior de empresas.

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