Recebido em 28/08/2017. Aprovado em 28/10/2017.
Avaliado pelo sistema double blind peer review.
Publicado conforme normas da ABNT.

Fatores que
impactam no encerramento prematuro de empresas de pequeno porte: estudo no
litoral de Santa Catarina

Ana
Célia Bohn

Mestra
em Administração. Universidade Regional de Blumenau (FURB)
– Brasil. [email-masked]

Cinara
Gambirage

Mestra em Administração. Universidade
Regional de Blumenau (FURB) – Brasil. [email-masked]

Jaison
Caetano da Silva

Nelson Hein

Ananias Misrael Iargas

Mestre em Administração. Universidade
do Vale do Itajaí (UNIVALI) – Brasil. [email-masked]

Doutor Engenharia de Produção.
Universidade Regional de Blumenau (FURB) – Brasil. [email-masked]

Especialista em Gestão Empresarial. Centro
Universitário Católica de Santa Catarina (Católica SC) -
Brasil. [email-masked]

RESUMO

Este estudo visa
apresentar os principais fatores, na percepção dos
ex-emprendedores, que impactam no encerramento  prematuro das Micro e Pequenas Empresas
(MPEs) do Litoral Norte do estado de Santa Catarina. Para tanto, utiliza-se de
uma pesquisa teórico-empírica, de natureza quantitativa, de
caráter descritivo com a utilização das técnicas de
análise multivariada de dados. A amostra contou com 36 empresas que encerraram
suas atividades no período de 2014 a 2016. Como instrumento de coleta de
dados, utilizou-se um questionário estruturado. Os principais resultados
apontam como fatores preponderantes para o encerramento das atividades das
MPEs, até o terceiro ano, o nível de conhecimento gerencial e a
carga tributária. Adicionalmente, o nível de conhecimento
gerencial triplica e a carga tributária sextuplica as chances da
mortalidade empresarial acontecer até o terceiro ano de existência.
Os principais resultados corroboram o referencial teórico, no que tange
ao despreparo dos empreendedores em aspectos relacionados a conhecimentos
gerenciais e tributário inerentes às atividades do
negócio.

Palavras-chave: Empreendedorismo.
Mortalidade empresarial. Micro
e Pequenas Empresas.

Factors
that impact on  the premature closure of small
business enterprises: a study in the coastal area of Santa Catarina

ABSTRACT

This study aims to present the main factors that, in the perception of
the former entrepreneurs, impact on the premature closure of Micro and Small
Companies (MPEs) in the Northern Coast of the state of Santa Catarina. For
that, a theoretical-empirical research, of quantitative nature, of a
descriptive character is used, applying the techniques of multivariate data
analysis. The sample consisted of 36 companies that discontinued their
activities in the period from 2014 to 2016. As a data collection instrument, a
structured questionnaire was used. The main results indicate as preponderant
factors for the closure of MSE activities, up to the third year, the level of
management knowledge and the tax burden. Additionally, the level of managerial
knowledge triples and the tax burden increases six times the chances of
corporate mortality to occur until the third year of existence. The main
results corroborate the theoretical reference, regarding to the unpreparedness
of the entrepreneurs in aspects related to managerial and tax knowledge
inherent in the business activities.

Keywords:
Entrepreneurship. Corporate Mortality. Micro and Small Enterprises

1 INTRODUÇÃO

A
economia global tem sido marcada pelo crescimento do papel dos jovens
empreendedores por meio de seus respectivos empreendimentos inovadores. A
partir dos anos 90, a exploração das motivações dos
empreendedores avançou para o padrão do ritmo de
internacionalização de novos empreendimentos –
representando empresas com até oito anos de vida (ZAHRA; GEORGE, 2010;
JONES; COVIELLO; TANG, 2011).

Esses
empreendedores, por sua vez, abrem pequenos negócios que são
representativos em seus países. No Brasil, as Micro e Pequenas Empresas
(MPEs) contribuem com 20% do produto interno bruto (PIB), conforme dados do
Instituto de Geografia e Estatística (IBGE) e, de acordo com a pesquisa
realizada pelo Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas
Empresas (SEBRAE) e o Departamento Intersindical de Estatística Estudos
Socioeconômicos (DIEESE), estas empresas comportam 52% dos empregos
privados no país (SEBRAE; DIEESE, 2011).

A
criação das MPEs também foi motivada por força do
desemprego, visto que a competição acirrada por produtividade e
elevados níveis de qualidade entre empresas de grande porte e
multinacionais provocaram demissões de trabalhadores em nível
mundial (BARROS; PEREIRA, 2008).

Consonante
a isso, as MPEs passaram a se destacar no contexto econômico mundial por
oportunizarem novas vagas de emprego e contribuírem para o
desenvolvimento de regiões. As MPEs possuem sua relevância por
proporcionarem crescimento econômico, geração de empregos e
transformarem políticas de inovação em mecanismos de
impulso à competitividade (NETO; LOURENÇÃO; OLIVEIRA,
2006). Ainda assim, são notórios os elevados índices de
mortalidade precoce das MPEs impulsionados por diversos fatores (NASCIMENTO et
al., 2013).

Considerando
a relevância dessas empresas para a economia brasileira e sua
prematuridade no encerramento das suas atividades, bem como a incipiência
das pesquisas nessa temática, esse estudo tem como pergunta norteadora:
Quais são os principais fatores que impactam na longevidade das MPEs no
Litoral Norte do estado de Santa Catarina? A partir deste problema, o estudo
busca analisar os principais fatores que impactam na longevidade das MPEs no
Litoral Norte do estado de Santa Catarina.

A
realização desse estudo justifica-se, na perspectiva
teórica, tendo em vista a lacuna de pesquisa identificada nos estudos de
Santini et al. (2015), apontando a necessidade de investigação
desse fenômeno, destacando as peculiaridades de cada região, ou
seja, considerar outros contextos; e a segunda, na perspectiva gerencial, as
evidências dessa pesquisa podem ser utilizadas para subsidiar as
descrições quanto aos gestores, por exemplo em
realocações e capacitações.

Por
outro lado, esse estudo, enquanto contribuição acadêmica,
tenta ampliar o debate acerca do tema da falência precoce das micro e
pequenas empresas; enquanto contribuição prática, pode ser
utilizado em ações governamentais, instituições,
entidades de classe como das próprias MPEs em funcionamento, para que
tais empresas desenvolvam estratégias que minimizem os riscos de seu
negócio.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Na
sequência, apresenta-se o referencial teórico que compreende
Empreendedorismo, Micro e Pequenas Empresas e Mortalidade empresarial.

2.1 EMPREENDEDORISMO

A
dinâmica e o crescimento da economia dos países em
desenvolvimento, os chamados países emergentes, dependem em grande parte
da capacidade de criar empresas que sobrevivam para gerarem trabalho e renda
para a população economicamente ativa (FERREIRA et al., 2012).
Para tanto, é necessário manter a sustentabilidade da empresa por
longos períodos de tempo, levando estes países a
alcançarem um patamar superior de produção de bens e
serviços e um posicionamento mais estratégico na economia global.
Este seria o modelo ideal.

Em
termos de empreendedorismo internacional, Jones, Coviello e Tang (2011)
comentam que este campo de estudos vem crescendo e as
contribuições acadêmicas têm sido notáveis
para a integração teórica e metodológica do tema, o
que corrobora com Zahra e George (2010) quando afirmam que o interesse pelo
empreendedorismo internacional aumentou rapidamente na última
década.

Sobre
empreendedorismo, Filion (1998) efetuou um estudo que contemplou o historicismo
acerca do tema e discutiu as tendências no desenvolvimento da
área. Os pioneiros, segundo seu estudo, foram Cantillon, Say e
Schumpeter, o que na visão de Schumpeter (1985), o empreendedorismo
está relacionado à capacidade de descobrir e explorar
oportunidades para introduzir novos bens e serviços no mercado.  Além disso, cita-se a
contribuição de economistas, tais como Hayek, Penrose, Kirzner e
Casson, que também é mencionada no estudo de Filion (1998).

A
partir da década de 80, o campo do empreendedorismo ganha notoriedade e
foi assimilado por diversas ciências. Duas tendências separadas,
uma aplicada (empreendedorismo) e a outra baseada em teoria (empreendedologia),
começaram a emergir (FILION, 1998).

Destarte,
Borba, Hoeltgebaum e Silveira (2011) efetuaram uma análise da
produção científica da área de empreendedorismo
apresentada no Academy of Management Meeting (AOM), no período de
1954 a 2005. Em seu estudo, os autores destacaram noventa e um (91) artigos da
base de dados da Ebsco, no Business Source Premiere; os quais foram
classificados quanto ao campo de estudos do empreendedorismo, com base nos
temas propostos por Vésper (1977) e Schreier e Komives (1973). Neste
feito, os destaques da pesquisa contemplaram a administração de
pequenas empresas, empreendedorismo e inovação, e psicologia.

Em
evidência ficou o campo de estudos em administração de
pequenos negócios. Ainda, em inferência aos últimos cinco
anos do AOM, o tema que se projetou foi a inovação. Devido a
isso, a percepção dos autores foi de que os trabalhos destaques
nos anos 1970 e 1980, como empreendedorismo e psicologia, perderam
espaço gradualmente para trabalhos que se concentraram na
administração de pequenos negócios e inovação,
no final dos anos 1990 e metade dos anos 2000 (BORBA; HOELTGEBAUM; SILVEIRA,
2011).

Hisrich,
Peters e Shepherd (2009) afirmam que o empreendedorismo está diretamente
ligado ao crescimento da vida econômica e social. Assim, confirmam que o
“papel do empreendedorismo no desenvolvimento econômico envolve
mais do que apenas o aumento de produção e renda per capita;
envolve iniciar e constituir mudanças na estrutura do negócio e
da sociedade” (HISRICH; PETERS; SHEPHERD, 2009, p. 33).

Por
sua vez, o empreendedor é o ser visionário, catalisador que ativa
um conjunto de atividades gerenciais para levar o empreendimento para
além das expectativas (FILION, 1993). Este empreendedor, conforme Zahra
e George (2010) é o responsável pelos ativos da economia global,
logo após o nascimento de empresas no caráter de
inovação, neste novo milênio.

2.2 MICRO E PEQUENAS EMPRESAS (MPEs)

De
acordo com o anuário (SEBRAE; DIEESE, 2011), até o ano de 2010,
foram contabilizadas 6,1 milhões de micro e pequenas empresas, sendo
que, a região sul concentra 23,3% das MPEs, ficando em segundo lugar no ranking.
Isto faz pensar que, os fatores que impactam na prevalência destas
empresas são significantes de observação e estudos para
avaliar o que de fato as leva à mortalidade empresarial. Nesse sentido,
considerando estes fatores como desafios para o empreendedor, este estudo
discute a problemática em torno da extinção precoce das
MPEs, considerando o setor em que atua, falta de capital de giro, nível
de conhecimento gerenciais, cargas tributárias, despesas excessivas,
falta de planejamento e crise econômica.

Sobre
as micro e pequenas empresas, há ainda uma longa trajetória a ser
percorrida no mundo do empreendedorismo. Foi somente a partir dos anos 80, que
se formaram doutores em empreendedorismo, propriamente dito (FILION, 1999).

O
processo gerencial dos empreendedores de pequenos negócios compreende
aprender, monitorar, animar (dar vida), criar e visualizar seu negócio
(FILION, 1999a), sendo que, o progresso de seu empreendimento depende da
habilidade de instituir métodos de trabalho e de se concentrar em uma ou
algumas visões emergentes. O interesse inicial conduz o empreendedor a
focalizar, examinar, analisar e tentar entender o setor escolhido. Isso vem ao
encontro dos estudos de Lima e Zoschke (2007), quando comentam que na gestão
estratégica das MPEs há compatibilidade entre sua
condição interna e seu contexto para continuar a existir e para
poder se desenvolver em longo prazo. Nas organizações, a
manutenção desta compatibilidade depende, em essência, da
capacidade de aprendizagem de seus membros que, por fim, deve ser uma
preocupação central da gestão estratégica (LIMA;
ZOSCHKE, 2007; FILION, 1999a).

Como
característica central, as MPEs têm por regra os seus dirigentes
como atores centrais e preponderantes no processo administrativo e como
definidores dos rumos do empreendimento, ou seja, são os principais
responsáveis pelo sucesso ou insucesso de seu negócio. Esta
afirmação foi constatada no estudo teórico e testado
empiricamente por Lima e Zoschke (2007).

2.3 MORTALIDADE EMPRESARIAL

O
maior desafio para as MPEs é a sua sobrevivência no ramo de
atividade em que atuam em face da disputa com empresas concorrentes que
já estão presentes no mercado, inclusive buscando novas
tendências para manterem sua competitividade (OLIVEIRA; MACHADO; JOHN,
2017).

A mortalidade empresarial, conforme
apontam Sarasvathy e Venkataraman (2011), pode estar diretamente vinculada ao
despreparo e formação dos empreendedores, pois o ideal é
tratar o empreendedorismo como ciência e não apenas como uma
profissão, trazendo-o para a educação básica, como
já ocorre em alguns países de primeiro mundo.

A
arena apropriada para a educação empresarial é a escola,
visto que este ambiente é propício para difundir um conjunto
distinto de habilidades de raciocínio e resolução de
problemas com ou sem ferramentas de negócios especializadas, do tipo
encontrado em escolas de negócios formais (SARASVATHY; VENKATARAMAN,
2011).

Empreendedorismo,
nesta visão, torna-se ainda mais do que um conjunto específico de
habilidades; e, sim, um método generalizado, como o método
científico, cujo exercício seria tão útil como a
aritmética, a leitura ou a escrita (SARASVATHY; VENKATARAMAN, 2011).

Por
fim, destaca-se que, de modo geral, há um consenso entre os autores de
que a visão projetada sobre o futuro dos negócios representa a
mola propulsora de sucesso de empreendedores bem-sucedidos.

2.3.1 Fatores de Mortalidade Empresarial

As
elevadas taxas de mortalidade de empresas despertam o interesse dos
pesquisadores em diversas partes do mundo e áreas do conhecimento, sendo
os primeiros estudos na área, datados na década de 1930. Nessa
época, os estudos apontaram como principais fatores responsáveis
pela alta mortalidade a falta de mão de obra especializada, a falta de
infraestrutura, a instabilidade política e econômica, e a
rápida mudança de demanda por parte dos clientes (FERREIRA et
al., 2012).

No
início dos anos 1970, Ferreira et al. (2012), contextualizando Edmister
(1972), comentam que este aplicou ferramentas para predizer a falência
das pequenas empresas. Baseado em análises financeiras e técnicas
estatísticas, testou a hipótese de que a má gestão
financeira contribui para a mortalidade precoce de pequenas empresas, com uma
certa margem de erro. Os achados apontaram que a má gestão
financeira pode ser considerada um dos principais fatores que contribuem para a
mortalidade precoce.

Já
Barrow (1993), dedicou-se a efetuar um levantamento das razões pelas
quais as pequenas empresas britânicas fecham e os resultados foram: a)
Falta de experiência do empreendedor; b) Falta de estratégia de marketing;
c) Avaliação demasiadamente otimista do tamanho do mercado; d)
Subestimar o tempo de alavancagem do negócio; e) Falta de capital de
giro; f) Custo de criação da empresa muito alto; g) Capacidade
produtiva menor do que a demanda; h) Escolha errada do ponto considerando maior
volume de pessoas do que o real; e i) Seleção e gestão de
pessoas sem competência para o negócio. Em atenção
às assertivas expostas, notam-se os vários fatores que podem
estar correlacionados à variável tempo de permanência de
empresas. Fatores estes, adaptados de Barrow (1993), que serão dispostos
na análise dos dados.

3 METODOLOGIA

Com o
intuito de desenvolver um modelo para identificar os principais fatores, na
percepeção dos emprendedores, que impactam na falência
precoce das Micro e Pequenas Empresas (MPEs) do Litoral Norte do Estado de
Santa Catarina, adotou-se como procedimentos metodológicos uma pesquisa
teórico-empírica, de natureza quantitativa, caráter
descritivo e com a utilização das técnicas de análise
multivariada de dados.

Como
população, considerou-se as MPEs situadas no Litoral Norte do
Estado de Santa Catarina. A amostra, caracterizada por conveniência, foi
delimitada com base nos registros de empresas que encerraram suas atividades no
período de 2014 a 2016, dos três principais escritórios de contabilidade
da região.  Um
questionário foi enviado aos 120 ex-empreendedores que encerraram suas
atividades no referido período, por meio da ferramenta Google Forms.
A amostra final contou com 36 respondentes, representado uma taxa de retorno de
30%.

A escolha
do período de análise se deve ao fato de abarcar o período
acentuado da crise econômica brasileira, o que pode representar uma
interessante perspectiva sobre a mortalidade das MPEs em períodos de
turbulência econômica. A coleta dos dados ocorreu em agosto de 2016
e, como instrumento de coleta, utilizou-se um questionário estruturado
com uso de uma escala de Likert de cinco pontos, com uma extremidade de
um (1), que representa pouca importância; e, no outro extremo, o
número cinco (5), representando muita importância do referido
fator.

O
instrumento de coleta de dados foi construído com base em
questões relacionadas aos possíveis motivos que levaram ao
encerramento das atividades de cada empresa. Motivos estes adaptados de Barrow
(1993) conforme exposto na seção 2.2.1 deste estudo. Portanto, o
instrumento contemplou dimensões de caracterização da
amostra, tais como grau de instrução, gênero, idade e setor
de atuação. Também verificou-se o tempo de
atuação da empresa – representando a variável
dependente, e os fatores de mortalidade empresarial – sendo a falta de
capital de giro, nível de conhecimento gerencial, carga
tributária, despesas excessivas, falta de planejamento e crise
econômica, desse modo, representando as variáveis explicativas do
modelo.

A
escolha da análise quantitativa justifica-se pela intenção
de maximizar a precisão dos resultados, evitar distorções
de análise e interpretação, possibilitando uma margem de
segurança quanto às inferências (RICHARDSON, 2012). Para
tanto, utilizou-se como técnica estatísctica a regressão
logística binária com apoio do Software Estatístico
SPSS® (Statistical Package for the Social Sciences) versão
21.

A
técnica de regressão logística foi desenvolvida por volta
da década de 1960, com o intuito de superar o desafio de realizar
predições ou explicar a ocorrência de determinados
fenômenos quando a variável dependente fosse de natureza
binária, o que inviabilizava a utilização dos modelos
clássicos de regressão, a exemplo da regressão linear.
Dito de outra forma, essa técnica destina-se a investigar o efeito das
variáveis pelas quais os indivíduos, objetos ou sujeitos
estão expostos sobre a probabilidade de ocorrência de determinado
evento, com aplicações em diversas áreas do conhecimento,
tais como na medicina e nas ciências sociais aplicadas (CORRAR; PAULO;
DIAS FILHO, 2014; FÁVERO et al., 2009).

Essa
técnica de análise multivariada torna-se apropriada em
situações nas quais a variável dependente é
categórica e assume um entre dois resultados possíveis, tais como:
“presente ou ausente”, “cliente ou não cliente”
e “falência prematura ou longevidade” (FÁVERO et al.,
2009). Adicionalmente, a utilização desta técnica permite
que seus resultados sejam interpretados em termos de probabilidade, fator
particularmente importante para o objetivo da presente pesquisa, pois
possibilita que seja medida a probabilidade de uma determinada empresa vir a
fracassar precocemente em face do conjunto de atributos, conforme evidenciado
no item 2.2.1 Fatores de Mortalidade Empresarial.

O
objetivo da regressão logística é gerar uma
função matemática que permita calcular a probabilidade de
uma observação pertencer a um grupo pré-determinado, em
função do comportamento do conjunto de variáveis
independentes, sendo os coeficientes da regressão logística
estimados através do método da máxima
verossimilhança. Para este estudo, o modelo geral da regressão
é dado por:

Ln(p/(1-p))
= β_0+β_1 FCG+β_2 NCG+β_3 CT+β_4 DE+β_5
FP+β_6 CE+ε

Aonde
p é a probabilidade de ocorrer o fracasso da empresa
precocemente, β0 representa a constante do modelo, de β1
a β6 indica-se o conjunto de variáveis explicativas, as
quais representam respectivamente a falta de capital de giro, nível de
conhecimento gerencial, carga tributária, despesas excessivas, falta de
planejamento e crise econômica
e ε representa o erro associado à estimação.

Com
essa modelagem, os coeficientes medem o efeito de alterações nas
variáveis independentes sobre o logaritmo natural da razão de
probabilidades, chamado de logit (DIAS FILHO; CORRAR, 2007). Quanto
à inclusão das variáveis no modelo, fez-se o uso do
método backward, considerando o pressuposto teórico de que
todos os fatores são relevantes para estimar o modelo e o objetivo da
presente pesquisa de identificar dentre esses os mais relevantes. Para os
testes de robustez, utilizou-se os métodos enter e foward.

Por
fim, destaca-se que a escolha dessa técnica, em detrimento da
análise discriminante, justifica-se pelas vantagens relacionadas
às suposições inciais serem menos restritivas, a exemplo
da normalidade das variáveis independentes e da igualdade das matrizes
de variância e covariância. Portanto, a regressão
logística não assume esses pressupostos rígidos e
representa uma técnica robusta para análise em muitas
situações práticas em que tais pressupostos não
são atendidos. Há de se destacar ainda que os resultados da
regressão logística podem ser interpretados em termos de
probabildade do evento em questão ocorrer, diferentemente da
discriminante que oferece um escore discriminatório de
clasificação ordinal (OHLSON, 1980; HAIR et al., 2005).

4 ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS

De
modo geral, as principais características das empresas e dos
ex-empresários são apresentadas na Tabela 1. Observa-se que em
grande parte as empresas eram lideradas por homens, representando
aproximadamente 70% dos casos. Outro dado instigante, refere-se à idade
desses ex-empresários, 74% deles tinham menos de 35 anos; e quanto ao
setor de atuação, 62% atuavam na prestação de
serviços e 23% no comércio.

Outro
ponto a se destacar, refere-se ao fato de parte representativa desses empreendedores
possuírem ou terem iniciado uma graduação, o que somado
representa 51%, com destaque às formações na área
de administração e engenharias. No que tange ao tempo de
permanência no negócio, 67% das empresas atuaram no mercado
somente até o segundo ano, evidenciando uma falência precoce
dessas empresas. Por fim, e não menos importante, destaca-se o setor de
atuação dessas empresas, sendo que 62% atuavam na
prestação de serviços.

Tabela
1 – Caraterização das empresas e dos ex-empresários

Gênero

%

% acum.

Feminino

31%

31%

Masculino

69%

100%

Idade do proprietário

%

% acum.

18 a 25 anos

23%

23%

26 a 30 anos

38%

62%

31 a 35 anos

13%

74%

36 a 45 anos

18%

92%

46 anos ou acima

8%

100%

Grau de instrução

%

% acum.

Ensino Médio Completo

31%

31%

Ensino Superior Completo

38%

69%

Ensino Superior Incompleto

23%

92%

Pós-Graduação

8%

100%

Formação acadêmica

%

% acum.

Administração

21%

21%

Ciências Contábeis

8%

28%

Engenharias (Civil, Elétrica,
Mecânica, Produção)

18%

46%

Sem formação acadêmica

54%

100%

Tempo de permanência no negócio

%

% acum.

Menos de 1 ano

31%

31%

De 1 a 2 anos

36%

67%

De 3 a 5 anos

25%

92%

Acima de 5 anos

8%

100%

Setor

%

% acum.

Comércio

23%

23%

Construção Civil

5%

28%

Indústria

10%

38%

Prestação de serviços

62%

100%

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

No
que concerne à aplicação da técnica de
regressão logística, é indicado que sejam avaliados os
ajustes do modelo de diferentes maneiras a fim de assegurar robustez nos
achados. Para tanto, considerando que a técnica contém aspectos
tanto da regressão múltipla quanto de análise
discriminante, o ajuste da modelagem deve ser avaliado de maneira semelhante
à regressão múltipla, além de empregar
métodos que usam o caráter não métrico da
variável dependente (HAIR et al., 2005). Diante do exposto, antes de
apresentar e analisar os resultados da regressão, são explorados
os testes dos dados, variáveis e ajustes do modelo com o intuito de dar
robustez aos resultados da regressão.

Inicialmente,
avaliou-se individualmente os 36 casos da amostra, verificando, por exemplo,
valores ausentes (missing values) e a presença de casos
discrepantes, sendo que, nenhum caso apresentou dados ausentes ou
resíduos padronizados superiores a 2. Portanto, todos os casos foram
validados e utilizados na modelagem.

Em
sequência, avaliou-se a multicolinearidade das variáveis
preditoras, visto a importância da ausência da mesma no modelo,
sendo que para atender esse requisito no teste de colinearidade de cada
variável os níveis de tolerância devem apresentar valores
superiores a 0,10 e Variance Inflation Factor (VIF) inferior a 10 (HAIR
et al., 2005; FÁVERO et al., 2009).
Desse modo, observa-se na Tabela 2 que os requisitos supracitados foram
atendidos. Logo, indicam a possibilidade de uso na regressão logística.

Tabela
2 – Colinearidade das variáveis

Modelo

Estatísticas de
colinearidade

Tolerância

VIF

FCG

0,784

1,275

NCG

0,601

1,665

CT

0,679

1,472

DE

0,658

1,519

FP

0,720

1,388

CE

0,776

1,289

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Nota:
FCG – Falta de Capital de Giro; NCG – Nível de Conhecimento
Gerencial; CT – Carga Tributária; DE – Despesas Excessivas;
FP – Falta De Planejamento; CE – Crise Econômica.

Outra
informação importante a se observar - antes de seguir com a
análise da regressão logística - é as
estatísticas globais do modelo sem a inclusão das
variáveis preditoras. A estatística global indica se alguma
variável preditora importante não foi inserida no modelo. Na
Tabela 3, observa-se que a estatística global se apresentou significante
a 5%, indicando que pelo menos uma das variáveis não
incluída no modelo é relevante para o mesmo. Destaca-se ainda que
especificamente as variáveis Nível de Conhecimento Gerencial
(NGC) e Carga Tributária (CT) foram significativas a 5% e 1%
respectivamente, desse modo, apresentando indícios de que tais
variáveis são relevantes para a modelagem.

Tabela
3 - Variáveis não presentes na equação

Pontuação

df

Sig.

Etapa 0

Variáveis

FCG

1,205

1

,272

NCG

4,386

1

,036**

CT

7,053

1

,008***

DE

,007

1

,934

FP

,758

1

,384

CE

1,358

1

,244

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Nota:
*, ** e *** indicam significância estatística a 10%, 5% e 1%,
respectivamente.

Em
complementariedade às estatísticas globais, efetuou-se o teste omnibus,
apresentado na Tabela 4. Esse teste verifica a hipótese de nulidade dos
coeficientes dos previsores, isto é, o teste compara se o ajuste do
modelo sem as variáveis preditoras é igual ao ajuste do modelo
com essas variáveis. Observa-se que os resultados foram significativos a
10% na terceira etapa e a 5% nas etapas 4 e 5. Dessa forma, pode-se rejeitar a
hipótese de que todos os coeficientes são nulos e indicar que a
inclusão das variáveis no modelo contribui para a melhoria da
assertividade da regressão.

Tabela
4 – Testes Omnibus

Qui-quadrado

df

Sig.

Etapa 1

Etapa

17,653

6

,007

Bloco

17,653

6

,007

Modelo

17,653

6

,007

Etapa 2

Etapa

-,012

1

,913

Bloco

17,641

5

,003

Modelo

17,641

5

,003

Etapa 3

Etapa

-,191

1

,662

Bloco

17,450

4

,002

Modelo

17,450

4

,002

Etapa 4

Etapa

-,237

1

,626

Bloco

17,212

3

,001

Modelo

17,212

3

,001

Etapa 5

Etapa

-,674

1

,412

Bloco

16,539

2

,000

Modelo

16,539

2

,000

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Nota:
*, ** e *** indicam significância estatística a 10%, 5% e 1%,
respectivamente.

As
medidas apresentadas na Tabela 5 indicam o quanto o modelo consegue explicar os
valores observados, comparáveis com a medida R² da regressão
múltipla, desse modo, também chamados de pseudos-R². Valores
menores do -2LL indicam melhor ajuste do modelo ao passo que as medidas R²
de Cox e Snell e de Nagelkerke mais elevadas indicam
melhor ajuste, sendo que o primeiro varia de 0 a 0,75, aproximadamente; e o
segundo, de 0 a 1.

Tabela
5 – Resumo do modelo

Etapa

-2LL

R² Cox & Snell

R² Nagelkerke

1

28,176a

,388

,538

2

28,188a

,387

,538

3

28,379a

,384

,534

4

28,617b

,380

,528

5

29,290b

,368

,512

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

A
evidenciação da Tabela 6 diz respeito ao teste de Hosmer e
Lemeshow. Esse teste indica a veracidade da hipótese de que
não existem diferenças significativas entre os resultados
previstos pelo modelo e os observados. Logo, espera-se nesse teste a
aceitação da hipótese nula, ou seja, de que categorias
previstas pelo modelo são iguais às categorias observadas. Logo,
apresentando valor de p maior que 0,05.

Portanto,
com os resultados dos testes de Hosmer e Lemeshow apresentados na
Tabela 6, observa-se que em todas as etapas apresentam significância
superior a 0,05, indicando que os valores previstos não são
diferentes dos observados, logo, pode-se utilizar o modelo para estimar a
probabilidade de uma empresa ter falência precocemente em
função das variáveis preditoras.

Tabela
6 – Teste de Hosmer e Lemeshow

Etapa

Qui-quadrado

df

Sig.

1

2,395

7

,935

2

2,396

7

,935

3

1,720

7

,974

4

2,871

7

,897

5

3,629

5

,604

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Outro
aspecto relevante concerne às matrizes de classificação
para avaliar a precisão preditiva do modelo com e sem a inclusão
das variáveis independentes. Incialmente, ou seja, sem considerar as
variáveis preditoras, o modelo considera que todos os casos estão
dentro da categoria de maior frequência, nesse caso, a categoria das
empresas encerraram suas atividades até o segundo ano de atividade,
conforme exposto na etapa 1 da Tabela 7. Observa-se ainda que, na quinta etapa,
considerando as duas variáveis mais significativas (NCG e CT), o modelo
amplia seu percentual de acerto para aproximadamente 78%, o que corrobora as
estatísticas globais e evidencia a importância dessas
variáveis preditoras para o modelo.

Tabela
7 – Classificação final das empresas por etapa

Observado

Previsto

Tempo

%  acerto

0

1

Etapa 1

Tempo

0

24

0

100,0

1

6

6

50,0

Porcentagem
global

83,3

Etapa 2

Tempo

0

24

0

100,0

1

6

6

50,0

Porcentagem
global

83,3

Etapa 3

Tempo

0

23

1

95,8

1

5

7

58,3

Porcentagem
global

83,3

Etapa 4

Tempo

0

21

3

87,5

1

4

8

66,7

Porcentagem
global

80,6

Etapa 5

Tempo

0

20

4

83,3

1

4

8

66,7

Porcentagem
global

77,8

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Nota:
* indica os resultados do modelo sem a inclusão das variáveis
preditoras. Tempo igual 0 refere-se empresas que encerraram as atividades
até o terceiro ano de atividade e, tempo igual 1 as empresas que
encerraram atividade posterior ao terceiro ano de atividade. O valor de recorte
é ,5

Para
inclusão das variáveis independentes na modelagem, a
regressão logística conta basicamente com três
métodos, são eles: enter, backward e forward. O
método enter incorpora ao modelo todas as variáveis
independentes de sua relevância e significância. No método backward,
inicialmente, consideram-se todas as variáveis e exclui-se uma a uma das
variáveis que não forem representativas até a etapa em que
todas as variáveis que restarem sejam significativas. Já o
método foward segue uma lógica inversa da anterior,
incluindo a cada etapa a variável de maior coeficiente de correlação
amostral até encontrar o modelo reduzido (FÁVERO et al., 2009;
CORRAR; PAULO; DIAS FILHO, 2014).

Partindo
do pressuposto teórico de que todos os fatores são impactantes no
falência precoce das MPEs, sendo eles a falta de capital de giro,
nível de conhecimento gerencial, carga tributária, despesas
excessivas, falta de planejamento e crise econômica, bem como o objetivo
da presente pesquisa de identificar dentre esses os mais relevantes, fez-se o
uso do método backward, ou seja, incialmente, considerou-se todos
fatores no modelo e a cada etapa eliminou-se os menos significativos até
a etapa em que todos os fatores restantes fossem significativos.

Para
testar a hipótese de que os coeficientes das variáveis preditoras
do modelo são diferentes de zero, utiliza-se a estatística Wald.
Ela é analogamente semelhante ao teste t na regressão linear e
fornece a significância estatística para cada coeficiente
estimado, onde zero significa que a razão de desigualdade não
muda e a probabilidade não é afetada (HAIR et al., 2005).
Os resultados da estatística Wald são apresentados
juntamente com os resultados das regressões na Tabela 8, separadas por
etapas.

Tabela
8 – Variáveis do modelo de regressão logística

B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

95% C.I. Exp(B)

Inferior

Superior

Etapa 1

FCG

0,30

0,65

0,21

1

0,65

1,35

0,38

4,83

NCG

1,39

0,70

3,96

1

0,05**

4,02

1,02

15,85

CT

2,15

0,93

5,42

1

0,02**

8,60

1,41

52,69

DE

-0,35

0,49

0,51

1

0,48

0,71

0,27

1,83

FP

0,24

0,57

0,18

1

0,67

1,27

0,42

3,84

CE

0,08

0,76

0,01

1

0,91

1,09

0,24

4,83

Constante

-12,52

7,05

3,16

1

0,08*

Etapa 2

FCG

0,32

0,62

0,27

1

0,60

1,38

0,41

4,63

NCG

1,38

0,69

4,06

1

0,04**

3,97

1,04

15,21

CT

2,17

0,92

5,50

1

0,02**

8,71

1,43

53,14

DE

-0,35

0,48

0,55

1

0,46

0,70

0,27

1,80

FP

0,25

0,56

0,19

1

0,66

1,28

0,43

3,83

Constante

-12,25

6,55

3,50

1

0,06*

Etapa 3

FCG

0,30

0,62

0,23

1

0,63

1,34

0,40

4,50

NCG

1,43

0,67

4,58

1

0,03**

4,16

1,13

15,35

CT

2,11

0,89

5,58

1

0,02**

8,24

1,43

47,37

DE

-0,26

0,41

0,39

1

0,53

0,78

0,35

1,73

Constante

-11,40

6,16

3,42

1

0,06*

Etapa 4

NCG

1,27

0,55

5,41

1

0,02**

3,55

1,22

10,33

CT

1,97

0,78

6,36

1

0,01***

7,15

1,55

32,98

DE

-0,32

0,40

0,64

1

0,43

0,73

0,33

1,59

Constante

-9,12

3,45

6,98

1

0,01***

Etapa 5

NCG

1,26

0,52

5,81

1

0,02**

3,52

1,27

9,78

CT

1,74

0,67

6,67

1

0,01***

5,68

1,52

21,22

Constante

-9,37

3,31

8,00

1

0,01***

Fonte:
Dados da pesquisa (2017).

Nota:
FCG – Falta de Capital de Giro; NCG – Nível de Conhecimento
Gerencial; CT – Carga Tributária; DE – Despesas Excessivas;
FP – Falta De Planejamento; CE – Crise Econômica. *, ** e ***
indicam significância estatística a 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Com
base nos restados da Tabela 8, observa-se que as variáveis Nível
de Conhecimento Gerencial (NCG) e Carga Tributária (CT) são
estatisticamente significantes em todas as etapas (Sig. < 0,5).
Novamente, corroboram as estatísticas globais e evidenciam a
importância dessas variáveis preditoras para a modelagem. Tal
evidência vai ao encontro dos resultados expostos no estudo de Barrow
(1993), principalmente, quanto aos itens a) falta de experiência do
empreendedor (relacionado, aqui, com o NCG) e o d) falta de capital de giro.

Ainda
com base na referida tabela, pode-se inferir que, na percepção
dos ex-empreendedores, os fatores NGC e CT contribuem significativamente para a
falência das empresas até o terceiro ano de atividade. Há
de se destacar ainda que as variáveis NCG e CT apresentam coeficientes
positivos, indicando, assim, que quando os previsores aumentam, as chances de
ocorrer falência da empresa até o terceiro ano também
aumentam.

Adicionalmente,
as variáveis NGC e CT apresentam a razão de chances – Exp
(B) – próximas a 3 e 6 respectivamente, indicando que quando se
tem baixo nível de conhecimento gerencial, praticamente triplicam-se as
chances de a empresa falir até o terceiro ano de existência e alta
carga tributária sextuplica essa chance. Tais evidências, mais uma
vez, corroboram com os apontamentos de Barrow (1993).

Um
achado relevante é o fato de que as percepções dos
ex-empreendedores, relativas aos principais fatores que impactam para as
empresas falirem até o terceiro ano, são encontradas em um
subconjunto de dois fatores, o que evidencia a relevância desses
fatores-chave. Dessa forma, estima-se que o nível de conhecimento
gerencial e a carga tributária são os fatores mais preponderantes
para que as empresas encerrassem as suas atividades nos primeiros até o
terceiro ano de atividade e, praticamente, duplicam a chance desse evento.

Esses
resultados corroboram o referencial teórico, no que tange o despreparo
dos empreendedores nos aspectos relacionados ao conhecimento gerencial e a
carga tributária inerente ao negócio, considerados fatores
essenciais e elementares para a abertura de um negócio. Tais resultados
podem ser tomados como indícios tanto por empreendedores, no que
concerne à necessidade de capacitação para abertura de um
negócio, por instituições governamentais no que se refere
às políticas públicas de desoneração fiscal
e incentivos fiscais para essas MPEs, bem como por instituições
cujo objetivo é fomentar e auxiliar o desenvolvimento dessas empresas no
tocante de capacitação para os empreendedores (SARASVATHY;
VENKATARAMAN, 2011).

Em
suma, observa-se que o modelo de regressão logística adotado
é significativo e contribui para identificar os principais fatores que
impactam na falência precoce das MPEs situadas no Litoral Norte de Santa
Catarina, fornecendo uma distinção mais sucinta dos fatores
previstos na literatura na percepção dos ex-empreendedores.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Considerando
a relevância econômica e social das Micro e Pequenas Empresas (MPEs),
esse estudo visou identificar os principais fatores, na percepção
dos empreendedores, que impactam na falência precoce das MPEs Litoral
Norte do estado de Santa Catarina.

Para
tanto, os procedimentos metodológicos adotados foram: pesquisa
teórico-empírica, de natureza quantitativa, de caráter
descritivo com a utilização das técnicas de análise
multivariada com o uso da técnica estatística da regressão
logística binária, sob o método Backward Stepwise
para identificar os fatores mais significativos para a falência precoce
das MPEs na percepção dos ex-empreendedores.

Os
principais resultados do estudo corroboram as predições do
referencial teórico. O modelo de regressão logística
adotado mostrou-se significativo, desse modo, contribui para prever os fatores
que impactam na falência precoce das empresas do Litoral Norte de Santa
Catarina, considerando a percepção de seu
ex-proprietários. Os principais resultados apontam que o nível de
conhecimento gerencial e a carga tributária são os fatores mais
preponderantes para que as empresas encerrassem as suas atividades nos
primeiros três anos de atividade e, praticamente, duplicam a chance desse
evento.

Ao
aliar-se aos pesquisadores da temática, sob a perspectiva
teórica-empírica tenta-se contribuir para com o debate
identificando os principais fatores que contribuem para a falência
precoce das MPEs por meio de uma modelagem estatística de confronto dos
pressupostos teóricos relativos à falência precoce das MPEs
e a percepção da realidade prática dos ex-empreendedores
em um contexto de turbulência econômica.

Na perspectiva gerencial, os
resultados dessa pesquisa também podem ajudar a subsidiar as
ações, em nível governamental, educacional, de entidades
de classe e gerencial, objetivando uma melhora nestes índices de mortalidade
empresarial que assolam o contexto brasileiro e catarinense (IBGE, 2013). Nesse
sentido, esse estudo também chama a atenção para com os
cuidados relacionados ao conhecimento gerencial e da carga tributária
antes de se abrir um novo negócio.

São
reconhecidas e destacadas as limitações dessa pesquisa que,
apesar dos esforços para minimizá-las, ainda persistem, as quais
exigem cautela nas interpretações. A primeira delas diz respeito
à amostra embasada nos dados de uma região única do estado
de Santa Catarina. Também se destaca o período de análise
relativamente curto, sendo necessária sua extensão para maior e
melhor análise, de forma a subsidiar mais inferências
estatísticas e, por fim, por se tratar de medidas de
percepção e não de métricas concretas.

Portanto,
indica-se que novas pesquisas podem ampliar o escopo teórico e
metodológico para superar as limitações elencadas, bem
como ampliar sua abrangência. Desse modo, sugere-se, para as
próximas pesquisas, uma análise com um período maior de
tempo e de empresas, inclusive comparativas com as demais regiões do
estado de Santa Catarina, e ainda a inclusão de outros estados
brasileiros na análise para uma melhor compreensão da
falência dessas empresas, também seria algo interessante.

Agradecimentos

Os autores
agradecem à CAPES e ao Programa UNIEDU
Pós-Graduação pelo apoio financeiro.

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