Estratégias de não mercado=
das
fintechs brasileiras
Non-market strategies of Brazilian fintechs
|
Márcio
da Costa Carioca https://orcid.org/0000-0002=
-1166-6305 |
=
Mestre em Administração. Universidade =
do
Vale do Itajaí (UNIVALI) – Brasil. marcio9557@gmail.com |
|
Jeferson
Lana https://orcid.org/0000-00=
02-9787-1114 |
Doutor
em Administração de Empresas. Universidade do Vale do Itajaí (UNIVALI) –
Brasil. jlana@univali.br |
|
Raul
Beal Partyka https://orcid.org/0000=
-0001-7941-2152 |
Doutor
em Administração de Empresas. Escola de Administração de Empresas de São
Paulo da Fundação Getúlio Vargas (FGV EAESP) – Brasil.
raul.partyka@fgv.edu.br |
RESUMO
O cres= cimento das fintechs de crédito no Brasil, aliado a um compromisso cada vez maior c= om a responsabilidade fiscal e social, tem fortalecido sua presença no mercado. Empresas do setor que contam com membros politicamente ativos não apenas ampliam sua base de clientes, mas também potencializam o volume de transaçõ= es, gerando um impacto significativo em seu desempenho e competitividade. Este artigo investiga a relação entre as conexões políticas das fintechs brasile= iras e seu desempenho. Foi utilizado um modelo de regressão com dados em painel = das fintechs de crédito autorizadas pelo Banco Central do Brasil durante quatro= semestres entre 2019 e 2020, juntamente com seis bancos digitais de relevância nacion= al. Os resultados demonstram que a presença de membros politicamente conectados= nos conselhos e diretorias dessas fintechs tem um impacto positivo na expansão = da base de clientes e, consequentemente, no aumento das operações de crédito, contribuindo significativamente para a melhoria do desempenho das fintechs.=
Palavras-chave: conexão política;=
membros
conectados; fintech; desempenho.
ABSTRACT
The growth of credit fintech=
s in
Brazil, combined with an increasing commitment to fiscal and social
responsibility, has strengthened their market presence. Companies in this
sector that have politically active members not only expand their customer =
base
but also boost transaction volumes, generating a significant impact on their
performance and competitiveness. This article investigates the relationship
between the political connections of Brazilian fintechs and their performan=
ce.
A regression model was applied using panel data from credit fintechs author=
ized
by the Central Bank of Brazil over four semesters between 2019 and 2020, al=
ong
with six nationally relevant digital banks. The results show that the prese=
nce
of politically connected members on the boards and executive teams of these
fintechs positively impacts customer base expansion and, consequently,
increases credit operations, significantly contributing to the improvement =
of
fintech performance.
Keywords: political connection; connected members; fintech=
; performance.
Recebido em 21/09/2025. Aprovado em 07/04/2025. Avaliado pelo s=
istema
double blind
https://doi.org/10.22279/navus.v16.2027
1 INTRODUÇÃO
A inovação tecnológica tem sido utilizada por empresas de serviços financeiros de forma efetiva, flexibilizando rotinas antes extremamente burocráticas (Bradaschia, 2020). A entrada de novos concorrentes no= setor bancário brasileiro, por meio das fintechs, é vista com o potencial de redu= zir o custo do crédito e aumentar a eficiência da intermediação financeira. Além disso, esses novos agentes oferecem opções menos burocráticas para micro e pequenos empreendedores, reduzindo o domínio dos bancos tradicionais e estimulando a concorrência (Quatro= chi et al., 2023).
Consoante co= m a inclusão financeira, mencionada em sete dos objetivos do desenvolvimento sustentável (ODS) das Nações Unidas, em 2018 o Banco Central do Brasil (BACEN) regulame= ntou o mercado das fintechs (BRASIL, 2018a; 2018b), criando regras e estabelecen= do critérios para sua atuação, além de conceder autonomia e responsabilidade. = Mais de 20% das fintechs conseguiram arrecadar valores acima de R$ 10 milhões em 2022. O perfil de cliente também teve alterações nos últimos anos, sendo consolidada a maioria como a pequena ou média empresa (52%). Em 2023, 51% d= as fintechs atingiram seu ponto de equilíbrio, sendo as principais áreas de atuação o crédito e meios de pagamento (PwC, 2= 024). Ainda, em 2023 os clientes pessoas fís= icas representam apenas 20% da carteira das fintechs.
Novos argume= ntos são providos pela nova teoria institucional, que podem também ser encontrados n= as estratégias de não mercado, em que a política e o governo, com suas incerte= zas, detêm o poder de criar mercados e de tomar decisões que modificam e transfo= rmam esses mercados (Doh et al., 2012). Uma das prin= cipais características da nova economia institucional é o seu foco no papel da ges= tão econômica e industrial e na atuação da política de governança, com capacida= de de modificar e alterar o processo nacional de desenvolvimento (North, 1990; Williamson, 2000). O ambiente institucional é alimentado por forças governamentais e habitado por corporações, grandes e pequenas, que fazem gr= ande esforço para terem seus chamados atendidos e ouvidos (Figueiredo & Tiller, 2001; Lawton & Rajwa= ni, 2011).
Embora tenha= se observado a formação de vínculos entre governo e empresas, tal tema tornou-= se um assunto que exige uma agenda transparente devido se, por um lado proporc= iona construir vantagens competitivas, por outro, também representa um ambiente = de incertezas e expropriação estatal (Lana & Partyka, 2021). Esse elevado nível de competitividade do mercado financeiro, exige estratégias de não mercado eficazes. Conexões políticas são mecanismos pelos quais as empresas podem acessar e influenciar o meio político (Hillman & Hitt, 1999). No cenário corporativo, a co= nexão política é um comportamento que não está necessariamente vinculado a um mer= cado ou a uma estratégia (Holburn & Zelner, 2010; Lana, 2017). Seu ponto focal de atuação= é governamental, político ou social. A atuação política corporativa das empre= sas dentro de seu ambiente de competição, em busca de maior interação e participação efetiva na formulação de regras e regulamentos – que lhe tragam vantagens - vem ganhando espaço nos mais diversos países (Zambaldi et al., 2012; Faccio, 2006).
Portanto, o = presente estudo tem como objetivo analisar a relação entre as conexões políticas das fintechs brasileiras com o seu desempenho. Estudos envolvendo fintechs brasileiras têm dado ênfase ao modo como essas empresas têm se diferenciado= em comparação a outros países latino americanos (Barros= & Silva, 2023)(Braido= et al., 2021) e ainda, à análise da propaganda de empresas financeiras de b= aixo custo, especialmente se o baixo custo também é transmitido para o cliente <= /span>(Joia &= amp; Proença, 2022)(Verone= se & Bertran, 2023)(Joia &= amp; Proença, 2022)(Carval= ho & Bastos, 2022)(Partyk= a et al., 2023). Empresas buscam alinhamento político a fim de obter sucessos= em seus negócios, evitando riscos dos ambientes institucionais com setores regulados e influenciados por grandes empresas estatais (Doh et= al., 2012). O presente trabalho também avança não apenas por solidificar= os fatores legais e regulatórios como barreiras para o desenvolvimento das fintechs, mas também em identificar as estratégias de não mercado como um mecanismo para que as fintechs tenham melhor desempenho. Como contribuições teóricas, o trabalho identifica o efeito da estratégia de não mercado atrav= és das conexões políticas atuando sobre o mercado de fintechs brasileiras. De forma mais ampla, pretende-se destacar a estratégia de não mercado, através= das conexões políticas, indo além do modismo, como fora inicialmente tratada, transformando-se em conhecimento válido e em escala global (Faria & Abdalla, 2014). Pela visão gerencial, promulga-se a estratégia de não merca= do pelas fintechs brasileiras através das suas conexões políticas e sua relação com o resultado esperado pelas partes interessadas. Ainda, apresenta ao meio empresarial ligado ao segmento de fintechs e ramo financeiro, a possibilida= de de alocação de recursos ou criação de departamento que possa gerir, de forma profissional ou estrutural, ativa e efetivamente tal política. Portanto, es= te estudo examina se as ações de não mercado, através das conexões políticas, podem influenciar o crescimento e o desempenho das fintechs brasileiras, com base em uma amostra composta por 42 fintechs e seis bancos digitais.=
O presente a= rtigo está estruturado conforme segue. No próximo capítulo examina-se a literatura sobre a teoria institucional, conexões políticas, fintechs e o ambiente regulatório no Brasil. As hipóteses da pesquisa são relatadas em seguida. No capítulo três, são relatados os procedimentos metodológicos, a coleta e as técnicas de análise de dados. Então, no capítulo quatro, prossegue-se com o desenvolvimento da pesquisa e os resultados obtidos. Por fim, no capítulo c= inco apresenta-se as considerações finais, limitações do trabalho e indicação de estudos futuros.
2 TEORIA INSTIT= UCIONAL
Dentro dos pressupostos da teoria institucional, pode-se compreender as instituições c= omo “regras do jogo” de uma sociedade, detentoras da função de gerir, controlar e organ= izar as interações sociais (North, 1994; Silva et al., 2018). A partir dessa vis= ão, a teoria institucional, de vertente econômica, defende que os participantes sociais, especialmente o governo, possuem competência para interferir, alterando, para mais ou para menos, os custos das atividades econômicas (No= rth & Thomas, 1972; North, 1990).
A teoria institucional ganhou espaço a partir das críticas formuladas por autores à teoria econômica neoclássica da firma, cujo pressuposto fundamental é o comportamento racional e maximizador dos indivíduos diante da necessidade da tomada de decisão (Guerreiro et al., 2006). Baseada na racionalidade econôm= ica do indivíduo e no equilíbrio do mercado (Burns & S= capens, 2000) e, comumente, atua na compreensão da interação de empresas com os cenários institucionais amplos ou nacionais, tornando essa análise interna = ou externa do ponto vista regulatório (Mellahi et = al., 2016).
A nova econo= mia institucional surgiu a partir da visão de questionadores da ortodoxia, que tinham a concepção de que as instituições tinham grande relevância e estavam suscetíveis à análise (Williamson, 2000). Seu foco está no ambiente institucional e nessa institucionalização, tanto em nível micro quanto macr= o, e tenta explicar o comportamento dos agentes econômicos (Scapens, 2006). Um tema abordado pelas corporações é o alinhamento das ações de não mercado nos mais diversos contextos institucionais em que estão inseridas e= seu impacto no desempenho e resultados organizacionais (Me= llahi et al., 2016). Adicionalmente, destaca-se o papel da gestão econômica e industrial, bem como a atuação da política de governança no desenvolvimento= e manutenção dessas estruturas, com a capacidade de modificar e alterar o processo nacional de desenvolvimento e adaptação (North, 1990; 1991; Williamson, 2000; Rocha & Ávila, 2015).
Portanto, o = ambiente institucional é um sistema dinâmico, que se autorrenova e se reconstrói. El= e é alimentado e mantido por forças governamentais, sejam elas de ordem naciona= l ou internacional, além de ser habitado por corporações grandes e pequenas, por grupos com interesses diversos e indivíduos de toda ordem, que fazem grande esforço para terem seus chamados atendidos e ouvidos (= Coen, 1998; Figueiredo & Tiller, 2001; Lawton &am= p; Rajwani, 2011; Doh et al.= , 2012).
2.1
Conexões políticas
A estratégia de não mercado, da qual faz parte a conexão política, po=
de
ser definida como o conjunto de ações e esforços que a empresa realiza com o
objetivo de obter algum tipo de vantagem ou benefício competitivo no mercad=
o em
que atua (Baron, 2001; Lana, 2017). Tais vantagens normalmente não estão
relacionadas a questões estritamente mercadológicas, mas buscam, na verdade,
uma maior participação ou conhecimento das normas e regulamentos (Baron, 20=
01;
Lana, 2017).
A política e sua estrutura de funcionamento estão cada vez mais prese=
ntes
na construção e reformulação das estratégias das corporações (Hillman & Hitt, 1999).
Movimentos ordenados e ações proativas são implementadas pelas corporações =
com
o intuito de construir um ambiente de políticas públicas favorável às suas
estratégias (Costa et al., 2013; Bonardi et al., 2006). Como as políticas
governamentais têm efeitos essenciais e construtivos sobre o ambiente
competitivo das empresas, muitas estão gerenciando suas ações de maneira ma=
is eficaz
para participar das decisões de políticas públicas (Funk & Hirschman, 2017; Hillman =
& Hitt, 1999).
No cenário corporativo em que a atuação política se tornou um diferen=
cial
competitivo, as conexões políticas apresentam um comportamento que não está
exclusivamente vinculado a um mercado ou a uma estratégia (Costa et al., 20=
13;
Bonardi et al., 2006). Sua principal atuação está na esfera governamental. =
No
entanto, a conexão política, em nenhum momento, deve ser confundida com açõ=
es
corruptivas, pois sua atuação ocorre dentro dos limites estabelecidos pelas=
“regras
do jogo” (Partyka et al., 2019; Porter & Kramer, 2006).
A partir de uma visão focal n=
as
estratégias de não mercado através das conexões políticas, pode-se consider=
ar
uma relação de interdependência entre empresas e governo, e não apenas uma
ligação unidirecional ou solidária (Costa et al., 2013; Mellahi
et al., 2016). As empresas mantêm uma relação de dependência com o governo.
Entretanto, o governo também depende dessas relações, seja na arrecadação
tributária, na geração de empregos e de renda, na execução de planos
governamentais ou, especificamente, no apoio político e financeiro oferecido
pelas empresas aos agentes públicos (Hillman &a=
mp; Hitt, 1999).
As atividades políticas
corporativas manifestam-se por meio de diversos canais de conexão política,
como doações eleitorais, p=
resença
de políticos nos conselhos de administração, propriedade estatal, lobby ent=
re
outros (Hillman & Hitt=
,
1999). Uma das práticas mais recorrentes é a doação para campanhas políticas
(Camilo et al., 2012). A conexão também se estabelece por meio da inserção =
de
políticos em cargos de direção ou administração de empresas, assim como pel=
o caminho
inverso, ou seja, a participação de empresários ou representantes de empres=
as
ocupando cargos públicos (Dinç, 2005; Camilo et=
al.,
2012; Macêdo et al., 2015). Além disso, há situações em que o governo atua =
como
acionista de grandes conglomerados, seja de forma direta ou indireta, ou ai=
nda
ao exercer o papel de regulador, estabelecendo normas e regras. (Costa et a=
l.,
2013; Bonardi et al., 2006). De acordo com as estruturas propostas por Hillman e Hitt (1999), ta=
nto as
conexões com funcionários governamentais quanto com agentes políticos em
conselhos corporativos configuram ações políticas. Também são relevantes as
atividades de mobilização de opinião pública (const=
ituency
building), coalizões e apoio às causas públ=
icas (advocacy advertising) (
As organizações adquirem relevância política ou conectividade política
elevada quando constroem relações com o governo através de seus controlador=
es,
gestores, CEOs ou membros dos conselhos de administração (Qian, 2010; Hillman, 2005; Hillman &a=
mp; Hitt, 1999). Quando o empresário ingressa na política=
ou é
indicado a um serviço no governo, ele pode atuar de forma direta na formula=
ção
de normas e especificações que o favoreçam (Bandeira-De-Mello & Marcon,
2011). Além disso, pode ter acesso a informações estratégicas sobre polític=
as
públicas, legislação, programas de desenvolvimento, ou até mesmo influencia=
r o
governo de forma direta, com intuito de tirar proveito ou obter benefícios =
com
aquela decisão (Costa et al., 2013; Bandeira-De-Mello & Marcon, 2011).
Portanto, fica evidenciado que o aprimoramento e a qualidade no desempenho =
das
corporações não são atributos exclusivos de sua atuação e da relevância de =
suas
estratégias de mercado (Baron, 2001). As ações de não mercado ganham
importância e destaque, especialmente, as conexões políticas se tornam fato=
res
importantes na formação da estratégia geral dos negócios (Baron, 2001; Loch
& Günther, 2015).
2.2 As fintechs e o ambiente regulatóri=
o no
Brasil
As fi=
ntechs
são empresas que integram a prestação de serviços financeiros a processos
totalmente baseados em tecnologia.
Essas
empresas surgiram da junção das áreas de finanças e de tecnologia (Bettinger, 1972; Alecrim, 2018). Esse mercado tem pro=
movido
mudanças significativas no setor financeiro, ao propor inovações, desenvolv=
er
modelos de negócios digitais, redefinir como as empresas desenvolvem e entr=
egam
os produtos aos consumidores e, ainda, otimizar e qualificar os serviços pr=
estados
(Laven, 2014; Dhar =
&
Stein, 2017; Silva et al.,=
2020).
Pode-se dizer que as fintechs surgiram a partir da crise financeira
internacional ocorrida em 2008, quando o banco norte-americano Lehman Broth=
ers
faliu (King, 2014). A demanda passou a se concentrar e, soluções tecnológic=
as
de baixo custo e maior flexibilidade.O interess=
e do
consumidor não se restringe apenas aos produtos ou serviços financeiros
oferecidos, mas também recai por quem os fornece e pela aplicação de tecnol=
ogia
em rápido desenvolvimento nos níveis de varejo e atacado (Alecrim, 2018; Al=
ves,
2016).
Essa =
evolução
das fintechs impõe desafios tanto para reguladores quanto para os participa=
ntes
do mercado, particularmente no equilíbrio entre os potenciais benefícios da
inovação e os possíveis riscos de decorrentes de novas abordagens (BRASIL,
2019). Especialmente entre os anos de 2010 e 2018, o BACEN implementou muda=
nças
significativas e relevantes na regulação dessas empresas. Para o BACEN (BRA=
SIL,
2018a), o ingresso de novas instituições financeiras no Sistema Financeiro
Nacional (SFN) tem o potencial de contribuir positivamente para a economia,com a expectativa de que as fintechs de créd=
ito
aumentem a concorrência no sistema por meio da expansão da oferta de produt=
os e
serviços, devido ao uso de recursos tecnológicos mais avançados e
especializados.
De ac=
ordo com
o BACEN (BRASIL, 2018a, 2018b), existem várias categorias de fintechs no pa=
ís.
Nesta pesquisa, serão abordadas apenas as fintechs de crédito. Nesse modelo=
de
negócio, as empresas atuam na intermediação financeira. As plataformas digi=
tais
dessas organizações operam na oferta e concessão de crédito aos clientes.
Ainda, segundo as Resoluções n. 4656 (BRASIL, 2018a) e n. 4657 (BRASIL, 201=
8b),
podem ser autorizadas a funcionar no país dois tipos de fintechs de crédito=
: a
Sociedade de Crédito Direto (SCD) e a Sociedade de Empréstimo entre Pessoas
(SEP), cujas operações constarão do Sistema de Informações de Créditos (SCR=
).
2.3 Desenvolvimento das hipóteses
As
estratégias de não mercado, por meio das conexões políticas, possibilitam a
obtenção de vantagem competitiva (Baron, 1995; Funk & Hirschman,
2017). Sendo assim, o mercado financeiro brasileiro se mostra aberto à
influência de membros conectados. Tal mercado permite a realização de estra=
tégias
que visam melhorar o desempenho e ganhar mercado (Bonardi et al., 2005).
O
governo, por meio de suas políticas, pode tanto favorecer quanto dificultar=
a
entrada de novos competidores no mercado (Partyka et al., 2020). Alé=
m disso,
ex-políticos desempenham um papel estratégico ao
facilitar a comunicação entre acionistas e órgãos reguladores (Boubakri et al., 2008),
influenciando esses reguladores para obter apoio político ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":=
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,"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema=
/raw/master/csl-citation.json"}(Holburn & Vanden Bergh, 2008)=
. Essa
proximidade também é de interesse do governo, especialmente em setores
considerados fundamentais para a economia nacional (Bo=
ubakri
et al., 2008).
As em=
presas
conectadas politicamente desenvolvem a capacidade de construir melhores
resultados e, uma forma de medir tal resultado provido por capacidades de
relacionamento político, é com medidas baseadas no mercado (Brown, 2016). As
conexões políticas facilitam os investimentos em inovação ao reduzir a
incerteza relacionada às políticas públicas (Ovtchinnikov et al., 2020)=
. As =
empresas
politicamente ativas são mais bem informadas sobre os custos políticos dos
formuladores de políticas, o que reduz a incerteza política <=
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ract":"Purpose:
This study aims to investigate the role of interfirm communication on the
complementary effect between corporate political action (CPA) and research =
and
development (R&D) investments under transaction costs.
Design/methodology/approach: A quasi-experiment study design was used,
combining business game simulation and a public goods experiment with commu=
nication
as a controlled variable. A fixed-effect regression analysis was performed =
on
panel data collected from 72 students. Findings: The findings indicate that
collective CPA is positively and significantly associated with R&D
investments, particularly when interfirm communication is present. Converse=
ly,
for non-communicating firms, the effect is limited to the relationship betw=
een
individual CPA and R&D investment. Research limitations/implications:
Despite advancing the research on political ties and innovation, the study
acknowledges limitations related to framing effects and institutional
variability. Practical implications: The complementary effects indicate that
institutional arrangements (i.e. business associations) may foster interfirm
communication and cooperation in CPA efforts, mitigating opportunistic
behaviours and legitimising CPA strategy towards innovation. Social
implications: This study contributes to understanding how firms’ political =
and
R&D decisions can positively impact innovation, despite the challenges =
of
ex post transaction costs. Originality/value: The positive effect of
communication on political action and cooperation on firms’ innovation, eve=
n in
weak institutional environments, is highlighted. An innovative methodologic=
al
approach combining business games and economic experiments was used to exam=
ine
participants’ decisions under transaction
costs.","author":[{"dropping-particle":""=
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l-citation.json"}(Westphal et al., 2024). Por=
tanto,
define-se a primeira hipótese de pesquisa.
Hipótese 1: A re=
lação
entre membros politicamente conectados e quantidade de clientes é moderada
positivamente pela presença de fintechs.
Se, o
primeiro passo é compreender melhor como as ações de não mercado ajudam a
moldar o ambiente regulatório (Funk & Hirschman
2017), o seguinte é reconhecer que a empresa mais ativa politicamente tende=
a
obter um melhor resultado (Brown, 2016). Ao se envolver com as conexões
políticas, o segmento das fintechs busca regulação e decisões favoráveis, q=
ue
possam auxiliar na sua consolidação e na flexibilização das exigências form=
ais.
Isso ocorre de forma mais acelerada e com tempos e movimentos favoráveis a =
essas
empresas.
Embora
algumas pesquisas tenham analisado laços comerciais e laços políticos de fo=
rma
independente (Gao et al., 2017; J. Wu, 2011), est=
e estudo
explora uma hipótese alternativa: a possibilidade de um efeito de moderação=
de
empresas fintechs na relação entre membros conectados politicamente e quant=
idade
de operações financeiras. Com isso, define-se a segunda hipótese da pesquis=
a.
Hipótese 2: A re=
lação
entre membros politicamente conectados e a quantidade de operações financei=
ras
realizadas é moderada positivamente pela presença de fintechs.
3 MÉTODO
Este =
artigo
utilizou a abordagem metodológica quantitativa. Foi realizada uma pesquisa
exploratória, conforme Babbie (1986), que desta=
ca como
propósitos desse tipo de estudo: satisfazer a curiosidade e o desejo do
pesquisador por uma melhor compreensão; testar a viabilidade de realizar um
estudo mais cuidadoso e desenvolver métodos a serem empregados em um estudo
mais cuidadoso.
De ac=
ordo com
sua natureza, trata-se de uma pesquisa hipotético-dedutiva. O método
hipotético-dedutivo permitiu a formação de uma base de dados coletados e
analisados. As pesquisas com essa característica surgem com maior frequência
quando o tema estudado se relaciona com estratégias de não mercado, conexões
políticas, atividade política corporativa (Lana, 2017; Lazzarini et al., 20=
15).
Os estudos que utilizam a proposta hipotético-dedutiva objetivam avançar no
entendimento e no conhecimento da falseabilidade em testes de dados observá=
veis
(Lana, 2017; Godfrey-Smith, 2003).
3.1 Coleta e análise dos dados
A população = deste estudo foi as fintechs de crédito autorizadas a atuar no Brasil. A partir d= esse critério foram obtidas 42 empresas, definidas pelo BACEN como sociedades de crédito direto (SCD) e sociedades de empréstimos entre pessoas (SEP) (Brasi= l, 2018a). Foram incluídos ainda, seis bancos digitais relevantes, no intuito = de gerar maior significância.
Somente no f= inal de 2018 o BACEN regulamentou a atuação das Fintechs de Crédito no Brasil. A pa= rtir de 2019 começamos a ter dados confiáveis, que permitiu construir esse traba= lho. Portanto, o período investigado compreende os anos de 2019 a 2020 (quatro períodos sendo, o primeiro e segundo semestre de cada ano). Os dados foram obtidos por meio do sítio público do BACEN. O objetivo foi analisar a relaç= ão entre as conexões políticas das fintechs brasileiras e seu desempenho, investigando se a ligação entre as ações de não mercado desenvolvidas por e= ssas fintechs impulsionam seu crescimento.
Foi utilizad= a fonte de dados primária, por meio da coleta de dados do tipo documental. A partir= da transformação dos dados coletados, os dados foram consolidados em uma única planilha eletrônica, contendo todas as variáveis de interesse. Os dados for= am tratados em forma de painel e analisados através do software Stata MP 17.
A análise do= s dados passou por um teste estatístico, a partir do modelo de regressão com dados = em painel. Apesar da numerosa quantidade de fintechs atuantes no mercado financeiro brasileiro (Apêndice), apenas esse grupamento possui autorização normativa. Quanto aos bancos digitais, estes são empresas que já possuem, há algum tempo, regulamentação e regramento legal para funcionarem, mas que ta= mbém são regidos e controlados pelo BACEN.
Todo o mater= ial capturado referente às informações necessárias para a tabulação dos dados f= oi listado no Microsoft Excel. Em muitos casos, as consultas foram realizadas = de forma individualizada, utilizando o nome do membro da empresa. Em seguida, a pesquisa foi repetida e, desta vez, utilizando palavras-chave associadas ao tema conexão política. Na Figura 1 relaciona-se as palavras utilizadas.
Figura
1
Consulta
por palavras-chave
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Prefeitura |
Tribunais |
Banco do Brasil |
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Governo |
Governador |
Banco Central |
|
Câmara Federal |
Ministério |
Assessor |
|
Deputado |
Servidor |
Vereador |
|
Caixa Econômica Federal |
Senado Federal |
Secretaria Municipal |
|
Secretária do Tesouro Nacional |
Ministério Publico |
3.2 Variáveis
As
variáveis deste estudo têm origem nos indicadores extraídos dos demonstrati=
vos
financeiros das empresas. Além disso, referem-se às posições ocupadas pelos
membros dos conselhos, dirigentes, gestores, diretores, presidentes e CEOs =
das
fintechs de crédito. As duas variáveis dependentes adotadas são descritas na
Tabela 1.
Tabela
1
Variáveis
dependentes e fonte de pesquisa
|
Variável |
Descrição da variável e fo=
nte |
|
Quantidade de Clientes da fintech (lncli)<= /p> |
Logaritmo
natural da quantidade de clientes da fintech. BACEN, https://www3.bcb.gov.br/i=
fdata/#! (A atualização da informação é trimestral). |
|
Quantidade de Operações da fintech (lnop)<= /p> |
Logaritmo
natural da quantidade de operações da fintech. BACEN, https://www3.bcb.gov.br/i=
fdata/#!
A atualização da informação é trimestral). |
Optou-se por
utilizar como medidas de desempenho dessas empresas, a quantidade de client=
es e
a quantidade de operações como variáveis de medida (como sugerido por Mangold (2013)
e Kendo & Tchakounte
(2022)), uma vez que a amostra é composta por empresas nascentes, com poucos
dados históricos, portanto, os indicadores de desempenho comuns (e.g., ROE e
ROA) não conseguem traduzir toda a evolução.
As variáveis independentes foram
definidas com o intuito de capturar o respectivo efeito no desempenho das f=
intechs
e estão descritas na Tabela 2. Para as consultas aos currículos, foram
acessadas a rede social Linkedin; site do Senado Federal e da Câmara Federa=
l; o
site da Federação Brasileira de Bancos; o site Escavador; arquivos digitais=
de
biografias; o site do Centro de Pesquisa e Documentação de História
Contemporânea do Brasil (CPDOC); diversos sites de tribunais e Ministério
Público e, por fim, sites de associações e federações comerciais, com o
objetivo de ter acesso ao curriculum vitae dos representantes das empresas,=
buscando
informações sobre sua formação acadêmica, trajetória profissional e traçando
uma linha do tempo desses executivos até o momento de seu ingresso na empre=
sa.
Tabela 2
Variáveis independentes e fonte de pesquis=
a
|
Var=
iável |
Descrição da variável e fonte |
|
Fintech |
“1”=
se a
empresa pertence ao segmento de fintechs e “0” se não. BACEN,
www.bcb.gov.br/estabilidadefinanceira/encontreinstituicao. |
|
Membros conectados |
Qua=
ntidade
de membros na composição dos órgãos estatutários fazem parte pessoas liga=
das
ao segmento financeiro que exerceram cargo público (conforme palavras-cha=
ve).
BACEN,
www.bcb.gov.br/estabilidadefinanceira/encontreinstituicao. |
Segundo Hil=
lman
et al., (1999) a atividade política do serviço pessoal constitui uma ligaçã=
o interorganizacional, na qual uma empresa pode obter b=
enefícios
por meio de uma conexão com o governo - seja ao contar =
com um representante organizacional em
posição pública, seja ao ter alguém com experiência no setor público direta=
mente
aliado à empresa. Nessa situação, a empresa pode usufruir dos benefícios
relacionados à cooptação e, possivelmente, à obtenção de ações governamenta=
is
favoráveis. Os currículos profissionais dos CEOs membros dos órgãos
estatutários das fintechs autorizadas a atuarem no mercado pelo BACEN foram
considerados como uma das fontes desta pesquisa. Foram identificados os CEO=
s ou
membros dos órgãos estatutários que ocuparam ou ocupam cargos nos poderes E=
xecutivo,
Legislativo ou Judiciário, bem como aqueles que foram membros de conselho de
estatais, bancos públicos, empresas de economia mista e políticos. Sendo as=
sim,
considerados politicamente conectados. Por fim, foi incluída uma variável de
controle (Tabela 3) com o intuito de reduzir as explicações alternativas.
Tabela 3
Variáveis de controle e fonte de pesquisa<= o:p>
|
Variável |
Descrição da variável e fonte |
|
Patrimônio líquido (lnpl) |
Logaritmo natural do patrimônio
líquido da empresa. BACEN,
www3.bcb.gov.br/ifdata/#! A atualização da informação é
trimestral). |
4 RESULTADOS
4.1 Análise descritiva
Após a tabulação inicial dos dad=
os, a introdução
e os conceitos das variáveis dependentes, apresenta-se a análise descritiva=
dos
dados. Inicialmente, a Tabela 4 detalha a média, o desvio padrão, valores
máximos e mínimos.
Tabela 4
Estatística descritiva
|
Variáveis |
N |
Média |
Desvio Padrão |
Mín. |
Máx. |
|
lncli |
7 |
6.44 |
3.859 |
.889 |
16.214 |
|
lnop |
7 |
7.597 |
4.523 |
.991 |
17.65 |
|
lnpl |
2 |
5.334 |
6.722 |
0 |
19.232 |
|
Fintech |
196 |
.816 |
.388 |
0 |
1 |
|
Membros conectados |
96 |
.51 |
1.217 |
0 |
6 |
É importante destacar que nem to=
das as
empresas do estudo informaram de maneira regular e completa os resultados
financeiros ao BACEN. Constatam-se 57 observações para as variáveis depende=
ntes
“quantidade de clientes” e “quantidade de operações”. Outra constatação diz
respeito à variável independente “membros conectados”, cujo valor máximo é =
de
seis membros.
Ainda, de acordo com os dados
descritivos das variáveis da pesquisa, observou-se que 81% das empresas
constantes da base de dados são fintechs e apenas 24% dos membros dos órgãos
analisados possuem algum tipo de conexão política. Por fim, ressalta-se que=
o
período de análise contempla quatro semestres, em decorrência da recente
autorização formal para seu funcionamento.
4.3 Matriz de correlação
Para observar a associação entre=
as
variáveis, executou-se a análise de correlação (Tabela 5).
Tabela 5
Matriz de correlação
|
Var=
iáveis |
(1) |
(2) |
(3)=
|
(4)=
|
(5)=
|
|
(1) lncli |
1 |
|
|
|
|
|
(2) lnop |
0.851* |
1 |
|
|
|
|
(3) lnpl |
0.402* |
0.574* |
1 |
|
|
|
(4) Fintech |
-0.354* |
-0.536* |
-0.=
960* |
1 |
|
|
(5) Membros conectados |
0.064 |
0.147 |
0.6=
76* |
-0.=
408* |
1 |
Nota: *p<0.05
As
variáveis lncli e lnop, que
indicam, respectivamente, a quantidade de clientes e a quantidade de operaç=
ões
da fintech analisada, possuem alta correlação (0.851, p<0.05). Cabe
destacar, também, a correlação moderada significativa existente entre as
variáveis lncli e lnpl
(0.402, p<0.05) e lnop e lnpl
(0.574, p<0.05), atestando a relação positiva entre clientes, operações =
e o
patrimônio líquido das empresas. Observa-se, também, uma correlação positiva
forte entre lnpl e membros conectados (0.676,
p<0.5), evidenciando um maior patrimônio líquido em empresas com membros
politicamente conectados. Por outro lado, a baixa correlação e não
significativa entre as variáveis lnci e lnop com membros conectados pode demonstrar inicialme=
nte a
baixa interferência de um alinhamento político no desempenho.
4.4 Análise da regressão
A primeira hipótese desde estudo=
trata
do efeito das conexões políticas sobre a variável dependente quantidade de
clientes. O modelo analisado na Tabela 6 é o resultado para a Hipótese 1.
Tabela 6
Matriz de regressão da quantidade de clien=
tes
|
Variáveis |
VD: Quantidade de clientes ( |
||||
|
Modelo 1.1 |
Modelo 1.2 |
Modelo 1.3 |
Modelo 1.4 |
Modelo 1.5 |
|
|
Membros conectados |
-0.155 |
|
|
-1.643** |
-2.720*** |
|
|
(0.181) |
|
|
(0.626) |
(0.592) |
|
Fintech |
|
-2.764** |
|
-0.702 |
-0.300 |
|
|
|
(1.106) |
|
(2.746) |
(2.777) |
|
Interac |
|
|
|
|
1.694*** |
|
|
|
|
|
|
(0.535) |
|
Lnpl |
|
|
0.190** |
0.479* |
0.754*** |
|
|
|
|
(0.0875) |
(0.276) |
(0.266) |
|
Constant |
6.598*** |
8.089*** |
5.456*** |
6.057** |
5.155* |
|
|
(0.583) |
(1.024) |
(0.501) |
(2.905) |
(2.931) |
|
|
|
|
|
|
|
|
Obs. |
57 |
57 |
56 |
56 |
56 |
|
R2 |
0.004 |
0.126 |
0.084 |
0.288 |
0.345 |
Nota: Erro padrão entre parêntes=
es:
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Isoladamente, o modelo de regres=
são
ainda permitiu inferir que somente o fato de estarem conectadas politicamen=
te
não implica para a empresas um maior número de clientes (b=3D -2.720, p<=
0.01).
Da mesma forma, apenas o fato de s=
er
fintech ou banco digital não se relaciona com a quantidade de clientes (b=3D
-0.300, n.s.). No entanto, conforme o Modelo 1.=
5, a
variável Interac traduz a relação entre membros
conectados e fintechs. Há um valor significativo (b=3D 1.694, p<0.01),
comprovando empiricamente que há uma relação positiva entre membros
politicamente conectados e quantidade de clientes quando em fintechs, com 3=
4,5%
dos dados ajustados ao modelo.
Portanto, confirma-se a Hipótese=
1
onde, em que a presença de membros politicamente conectados provoca aumento=
da
base de clientes. Posteriormente, tal crescimento contribui para seu result=
ado
ou melhora de seu desempenho. Este resultado corrobora o fato de as fintech=
s operarem
em mercados altamente regulados e frequentemente enfrentam barreiras
burocráticas para entrar e crescer. As conexões políticas podem reduzir
incertezas regulatórias, tornando-se um diferencial competitivo que atrai
clientes, pois gera percepção de estabilidade e segurança jurídica.
Na Tabela 7 são apresentados os
modelos de resultados para a moderação no efeito de membros politicamente
conectados sobre a quantidade de operações.
Tabela 7
Matriz de regressão da quantidade de opera=
ções
|
Variáveis |
VD: Quantidade de operações (<=
span
class=3DSpellE>lnop) |
||||
|
Modelo 2.1 |
Modelo 2.1 |
Modelo 2.3 |
Modelo 2.4 |
Modelo 2.5 |
|
|
Membros conectados |
0.420 |
|
|
-2.013*** |
-3.237*** |
|
|
(0.395) |
|
|
(0.627) |
(0.463) |
|
Fintech |
|
-4.899*** |
|
0.779 |
1.237 |
|
|
|
(1.186) |
|
(2.700) |
(2.732) |
|
Interac2 |
|
|
|
|
1.925*** |
|
|
|
|
|
|
(0.468) |
|
Lnpl |
|
|
0.425*** |
0.896*** |
1.209*** |
|
|
|
|
(0.106) |
(0.245) |
(0.194) |
|
Constant |
7.169*** |
10.52*** |
5.393*** |
4.549 |
3.524 |
|
|
(0.611) |
(1.115) |
(0.511) |
(2.877) |
(2.858) |
|
|
|
|
|
|
|
|
Obs. |
57 |
57 |
56 |
56 |
56 |
|
R2 |
0.022 |
0.287 |
0.306 |
0.499 |
0.552 |
Nota: Erro padrão entre parêntes=
es.
*** p<0.01.
A análise dos dados esteve em
concordância com a variável dependente anterior. Logo, confirmou-se a Hipót=
ese
2 onde, pelo resultado da variável Interac2, a presença de membros
politicamente conectados está associada positivamente ao número de operações
financeiras realizadas, nas fintechs (b=3D 1.925, p<0.01). No modelo 2.5=
o
valor e relevância do poder preditivo do modelo (R-squ=
ared)
é de 55,2%, o que ajuda a explicar a quantidade de operações dessas empresa=
s,
com mais de 50% dos dados se ajustando ao modelo da regressão.
Por fim, ficam claras as relações
positivas e verdadeiras para ambas as hipóteses, ficando evidenciada a rela=
ção
entre membros politicamente conectados e o desempenho das fintechs através =
da
quantidade de clientes e quantidade de operações.
5=
ANÁLISE
E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
<= o:p>
O objetivo =
geral
do estudo foi analisar a relação entre as conexões políticas das fintechs
brasileiras e seu desempenho. Para atingir o objetivo, estudos realizados a=
nteriormente
subsidiaram as variáveis e dados utilizados. Por tratar-se de um tema que
possui atores novos, foram indicadas como variáveis dependentes: i) a
quantidade de clientes da fintech e ii) a quantidade de operações. A partir
dessas variáveis, buscou-se analisar o crescimento dessas empresas. Como
variáveis independentes, utilizou-se ii) ser ou não uma fintech e ii) a
quantidade de membros conectados politicamente.
Através dos
modelos de regressão, foi possível relacionar e atingir o objetivo geral do
estudo, como também os objetivos específicos. Nesse sentido, evidenciou-se =
que
a relação entre as conexões políticas das fintechs brasileiras e seu desemp=
enho
é positiva e significativa. Algumas receitas são impulsionadas mais pelo nú=
mero
de clientes (por exemplo, tarifas de manutenção de conta), logo, o tamanho =
da
carteira medido em número de clientes e de ativos são determinantes altamen=
te
significativos da geração de receita (Mangold, 2013). A pesquisa identifico=
u as
conexões políticas realizadas pelas fintechs e mensurou as medidas de
desempenho dessas empresas, além de definir a quantidade de clientes e a
quantidade de operações como variáveis de medida. Cabe destacar que se trat=
am
de empresas nascentes, com poucos dados históricos, portanto, os indicadore=
s de
desempenho comuns não conseguem traduzir toda a evolução. Por fim, foi poss=
ível
testar os efeitos das conexões políticas das fintechs brasileiras sobre seu
desempenho, sendo validado, por meio dos modelos utilizados, que a conexão =
política
nas fintechs gera crescimento de cliente e de operações e, por consequência,
melhora seu desempenho.
Na perspect=
iva
teórica, foi utilizada a visão da teoria institucional desenvolvida por Nor=
th
(1994). Ficou evidenciado, conforme preconizado pelos trabalhos de North (1=
990,
1991) e Williamson (2000), que no mercado de fintechs, a função das
instituições ganhou importância. O trabalho realizado colabora para essa
compreensão, pois foi o resultado da forte atuação das instituições e órgão=
s reguladores,
o que permitiu ampliar e modificar o regulamento e as normas – normas que, =
sem
o devido gerenciamento, podem impactar nas ações das organizações e,
consequentemente, no desempenho (Brito et al., 2022).
Assim como
tratado por Hillman e Hitt (1999), Hillman (2005) e Qian (2010), ao afirmar=
em
que as organizações adquirem relevância política quando constroem ligações =
com
o governo, o segmento em estudo, passa a apresentar aumento em sua carteira=
de
clientes e no número de operações à medida que eleva seus níveis de conectividade política por meio de me=
mbros
politicamente conectados. Especialmente, Qian (2010) e Parnell (2011)
perceberam que a conexão política pode influenciar diretamente as variáveis=
de
estratégia e desempenho empresarial. Ainda, Dinç (2005) e J. Wu (2011) afir=
mam
que a conexão política estabelecida entre os atores do mercado gera resulta=
dos
para a empresa, refletindo diretamente no desempenho. Logo, os resultados
apresentados colaboram efetivamente para a validação do entendimento de que=
a
conexão política e a participação de membros politicamente conectados afeta=
m a
quantidade de clientes e quantidade de operações. Os achados satisfazem as
hipóteses levantadas e corroboram resultados anteriores para a relação posi=
tiva
entre conectividade política e desempenho (Faccio, 2006; Baron, 2010; Qian,
2010; Parnell, 2011; Funk & Hirschman, 2017).
=
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este artigo colabora para a compreensão do efeito das conexões políticas
sobre as fintechs brasileiras. Tal segmento tem, na conectividade política,=
uma
grande aliada para a produção de resultados e ampliação da base de clientes=
e,
por consequência, aumento da carteira de operações de crédito. Certamente o crescimento de=
ssas
variáveis levará a fintech, em um determinado espaço de tempo, a obter
crescimento em termos de resultados financeiros, potencializando sua cartei=
ra
de clientes e ampliando sua base de operações.
Por meio da
regressão com dados em painel, evidenciou-se a relação positiva e significa=
tiva
entre as conexões políticas das fintechs brasileiras e seu desempenho.
Verdadeiramente, o efeito conexão política nas fintechs provoca o crescimen=
to
da base de operações e, por
consequência, a ampliação das operações de crédito.
Assim como em qualquer estudo ou pesquisa, identificaram-se alguns fato=
res
limitantes, especialemente devido ao ineditismo do tema e à sua pouca
exploração científica. Durante todo o período de realização do estudo, um d=
os
grandes limitadores de dados para geração de informações com eficiência e c=
onsistência
foi a reduzida quantidade de empresas autorizadas a atuar no mercado como
fintechs, seja de crédito direto ou de empréstimos entre pessoas. Por se tr=
atar
de segmento recentemente habilitado a operar e inserido em um mercado de el=
evada
concorrência e complexidade, essas empresas ainda passam por um processo de
adaptação e formalização. Isso torna a apresentação de seus dados financeir=
os
ao regulador bastante deficitária, sem completude de informação e períodos.=
Pode-se destacar, também, como limitador do estudo, o grande número de
empresas que atuam como correspondentes bancários. Essas empresas represent=
am
os grandes bancos e, por isso, geram uma barreira à formalização das fintec=
hs. Como
consequência, dificultam a formação e a obtenção de informações adequadas s=
obre
a dimensão, a capacidade e ao potencial deste segmento. Esses fatores limit=
am
não apenas a análise de variáveis importantes, mas também a compreensão adequada do fenô=
meno
estudado.
Por outro lado, sugere-se que pesquisas futuras foquem nas observações a
partir dessa dinâmica entre conexões políticas e desempenho de fintechs, ev=
idenciado
e medido em variáveis especificas. Além disso, recomenda-se a ampliação da
amostra de empresas legalmente autorizadas a operar como fintechs no mercado
financeiro brasileiro. Ainda, a utilização de outros recursos para a coleta=
de
dados – como, por exemplo, entrevistas em profundidade com membros conectad=
os, integrantes
dos conselhos e diretorias. Recomenda-se também, a inclusão de mais variáve=
is
de controle que possam capturar outros fenômenos presentes nesse segmento, =
bemn
como a ampliação da quantidade de bancos digitais na amostra e, a partir de=
sses
números, a geração de novas correlações entre os segmentos. Por fim, a incl=
usão
de algumas empresas que atuam como correspondentes bancários, e a partir di=
sso,
relacionar os três tipos de empresas, a fintech, o banco digital e o
correspondente bancário.
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