Análise dos investimentos na capacidade de
inovar nos indicadores de risco das empresas brasileiras

Analysis of investments in the
ability to innovate on risk indicators of Brazilian companies

Vitor Novelini Belotti

Graduado em Administração,
Ernest & Young Global Consulting Service (EY), Brasil -
[email-masked]

David Ferreira
Lopes Santos

Doutor em
Administração de Empresas, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita
Filho” (Unesp), Brasil – [email-masked]

RESUMO

O investimento na capacidade de
inovar tem se tornado uma estratégia recorrente por empresas que buscam liderar
o mercado em que atuam. Entretanto, todo investimento também é composto pelo
risco, que tende a direcionar e auxiliar os interessados em seu possível
retorno. Assumir riscos e mensurar as incertezas decorrentes das decisões
tomadas é uma tarefa própria ao investidor, que se guiará através de
indicadores para tomar a decisão considerada correta em determinado momento. O
objetivo deste trabalho é avaliar o impacto dos investimentos na capacidade de
inovar nos indicadores de risco das 146 maiores empresas brasileiras listadas
na B3 (Brasil – Bolsa - Balcão), no período de 2012 a 2015, período
caracterizado por fortes questões políticas e econômicas. A partir de uma
abordagem quantitativa, composta por indicadores de inovação e de risco, e com
base no modelo de regressão linear com dados em painel, verificou-se que as
variáveis não seguem um padrão linear, ora apresentando determinada relação,
seja ela positiva ou negativa, ora o contrário. O fato pode ser decorrente da
dispersão dos dados analisados ou das contingências presentes no ambiente em
que cada empresa está inserida, visto que o período analisado foi de grande instabilidade
política e econômica, influenciando negativamente no cenário organizacional.

Palavras-chave:
Investimento em Inovação. Finanças de longo prazo. Desempenho
econômico-financeiro. Regressão com dados em painel.

ABSTRACT

Investment in the ability to innovate has become a recurrent strategy
for companies that seek to lead the market where they operate. However, all
investment is also composed by risk that tends to direct and assist
stakeholders in its possible return. Taking risks and measuring the
uncertainties resulting from the decisions taken is an innate task for the
investor who will be guided through indicators to make the decisions considered
correct at a given moment. The objective of this study is to evaluate the
impact of investments in the ability to innovate on the risk indicators of the
146 largest Brazilian companies listed in B3 (Brasil
Bolsa Balcão) in the period from 2012 to 2015, a
period characterized by strong political and economic issues. Based on the
quantitative approach, composed of innovation and risk indicators, and based on
the linear regression model with panel data, it was verified that the variables
don’t follow a linear pattern, at times presenting a certain relation, either
positive or negative, and sometimes the opposite. This fact can be due to the
dispersion of analyzed data or the present contingencies in the environment in
which each company is inserted as the analyzed period was of a great political
and economic instability influencing adversely in the organizational scenery.

Keywords: Investment in innovation. Long-term finance.
Economic and financial performance. Regression with panel data.

Recebido
em 03/06/2019.  Aprovado em 04/08/2019.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-16.991

1 INTRODUÇÃO

A busca pela liderança de mercado, a partir do investimento
em inovações, está cada vez mais recorrente no contexto das organizações,
devido ao alto grau de competitividade presente nos diversos mercados, visto
que através de um diferencial criado pela empresa, esta pode alcançar uma
posição de destaque no mercado de forma mais fácil (CASSOL; ZAPALAI; CINTRA, 2017).

A inovação é considerada um fator essencial para obtenção
de vantagem competitiva e por isso, as empresas investem em recursos que
permitam a geração de inovações, tais como: Pesquisa e Desenvolvimento
(P&D), Aquisição de novas máquinas e equipamentos, Aquisição de
conhecimento externo, entre outros (BESANKO et
al., 2006; GODIN, 2017). Santos, Basso e Kimura (2012) entendem que a
inovação é um processo e, portanto, os resultados só ocorrem mediante “inputs” (humanos e de capital), além de
uma gestão desses recursos alinhadas à estratégia empresarial. A estrutura
desses recursos orientados à inovação pode ser denominada como capacidade de
inovação (CROSSAN; APAYDIN, 2010; SANTOS; BASSO; KIMURA, 2012).

O entendimento da capacidade de inovar como um recurso, tem
seus fundamentos da Teoria Baseada em Recursos, que classifica esse recurso
como intangível e, assim como outros intangíveis há uma dificuldade teórica em
estudá-lo em função de limitações metodológicas e das diferentes variáveis com
as quais se relacionam (BARNEY; WRIGHT; KETCHEN, 2001).

A capacidade da empresa para inovar é resultado dos
investimentos feitos por ela em resposta aos estímulos causados pelos ambientes
internos e externos em que ela está inserida (COELHO;
CAMARA; BRASIL, 2014), sendo definida a partir das experiências e dos
conhecimentos adquiridos no exercício das atividades da firma e responsáveis
por diferenciá-la e impulsioná-la (RAMOS;
ZILBER, 2015).

Diferentes pesquisadores, usando métodos quantitativos e
qualitativos, com múltiplas abordagens, têm estudado a relação entre inovação e
desempenho (JIMÉNEZ-JIMÉNEZ; SANZ-VALLE, 2011; PRAJOGO, 2016). Porém, não
existe consenso teórico sobre o efeito do investimento em inovação no
desempenho empresarial (SANTOS; BASSO; KIMURA,
2018). Um dos fatores que contribuem para discordância teórica existente
na relação entre inovação e desempenho é o risco associado a estes
investimentos (SHAFIQUE, 2013; ETGES;
CORTIMIGLIA, 2019).

Os investimentos em inovação, assim como qualquer
investimento, são caracterizados pela expectativa de retorno futuro. Entretanto,
a possibilidade de variações desse retorno é o que caracteriza o risco do
investimento e de qualquer recurso organizacional, sendo necessário que a firma
identifique os riscos e tenha ações para gerenciar os possíveis efeitos
negativos ou não desejados que os resultados podem reportar  (MATTA; OLIVA;
VASCONCELLOS, 2015; OSORIO et al.,
2019).

O risco dos investimentos em inovação é decorrente da
incerteza quanto ao retorno desses gastos, tendo em vista, a natureza incerta
dos processos de inovação no que diz respeito à eficácia (geração de novos
produtos ou processos) e ao tempo em que esses resultados ocorrerão (SANTOS;
BASSO; KIMURA, 2018).

Por outro lado, paradoxalmente, os investimentos em
inovação podem auxiliar na redução do risco das empresas junto ao mercado, pois
a realização de investimentos com essa finalidade pode sinalizar que haverá
benefícios de longo prazo aumentando a atratividade da empresa e reduzindo a
sua volatilidade (BASSO; KIMURA, 2010).

Por isso, existe a necessidade em analisar a influência dos
investimentos nos recursos destinados à inovação no risco da empresa, pois o
aumento do risco pode refletir na redução do valor de mercado das empresas, na
redução das linhas de crédito e no maior comprometimento do caixa com o pagamento
de despesas financeiras em razão do aumento das taxas de juros (AMORIM; LIMA; MURCIA, 2012).

A literatura tem evidenciado o risco inerente aos
investimentos na capacidade de inovar das empresas podendo ser endógenos e/ou
exógenos às firmas, constituindo-se como um desafio para acadêmicos e
profissionais de mercado que procuram modelá-los (WU et al., 2010; ILEVBARE;
PROBERT; PHAAL, 2014; SANTOS; BASSO; KIMURA, 2018; ETGES; CORTIMIGLIA, 2019).

Desse modo, esse estudo procura auxiliar na melhor
compreensão a respeito do relacionamento entre os investimentos na capacidade
de inovar e o risco das empresas. A formalização da motivação para o
desenvolvimento desse estudo foi: Qual o grau de impacto entre inovação e risco
no cenário organizacional? Diante disso, esta pesquisa teve como objetivo:
Avaliar o impacto dos investimentos na capacidade de inovar nos indicadores de
risco de empresas brasileiras no período de 2012 a 2015, período de grande
instabilidade política e econômica, principalmente no contexto nacional.

No intuito de atingir os objetivos propostos, este trabalho
segue com a seção Referencial Teórico que sustenta as principais premissas
presentes nessa pesquisa: inovação e risco; na sequência, são abordados os
materiais e métodos utilizados neste estudo; e em seguida resultados da
pesquisa, acompanhada das discussões. Por fim, a última seção traz as
considerações finais com destaque para as implicações, conclusões e limitações.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Em razão do
objetivo desse estudo, buscou-se na literatura - sobre inovação e risco - as
bases teóricas para construir o modelo empírico e analisar os resultados
alcançados. Salienta-se que, nesse estudo utiliza-se a base teórica da Visão
Baseada em Recursos que compreende a inovação como um ativo intangível da
empresa, cujos resultados decorrem de investimentos e gestão em uma estrutura
de recursos que promova inovações (CROSSAN; APAYDIN, 2010; SANTOS; BASSO;
KIMURA, 2018).

2.1 Capacidade de
inovar

Fator indispensável para alavancar o crescimento das
organizações, a inovação tem assumido uma posição de destaque no planejamento
estratégico das organizações (BESANKO et al., 2006; RAMOS; ZILBER, 2015). As
expectativas estratégicas com a inovação são variadas entre as empresas,
destacam-se:  acelerar a abertura
de novos mercados; criar novos produtos que atendam às necessidades dos
consumidores de forma personalizada; aumentar a sustentabilidade dos processos;
entre outros (THEISS et al., 2014; GODIN, 2017).

Para que os objetivo pretendidos com a inovação sejam
efetivos, as empresas devem ser capazes de inovar, tendo em vista, que não
basta estabelecer a inovação como uma estratégia e não ter condições internas
ou externas para realizá-la (PRAJOGO, 2016). Como explicam Crossan
e Apaydin (2010), a inovação é um processo que requer
investimentos em “inputs” necessários à formação de um recurso organizacional
capaz de gerar inovações. Esse recurso organizacional tem sido estruturado na
literatura como capacidade de inovar (SANTOS; BASSO; KIMURA, 2018).

Entender a inovação como um processo é fundamental do ponto
de vista conceitual, para que as decisões empresariais não sejam tomadas de
forma equivocada (CROSSAN; APAYDIN, 2010). Por exemplo, Schumpeter (1927, p.
295, tradução nossa) conceitua:

Entendo a inovação como mudanças nas combinações dos fatores de
produção que não podem ser efetuadas por etapas infinitesimais ou variações marginais. As inovações consistem principalmente em mudanças nos
métodos de produção e transporte, ou em mudanças na organização industrial, ou
na produção de um novo produto, ou na abertura de novos mercados ou de novas
fontes de material.

Nota-se nesta definição que
a inovação é retratada pelos seus resultados, isto é, aquilo que se espera com
a inovação. No entanto, os resultados de inovação não ocorrem de forma
aleatória e, tampouco, são obtidos sem uma estrutura que os viabilize, ou seja,
empresas inovadoras precisam ter um aparato institucional e estrutural que
envolve pessoas, máquinas, equipamentos, materiais, serviços entre outros inputs que contribuam à construção de
uma capacidade de inovar (CROSSAN; APAYDIN, 2010; GODIN, 2017; OSORIO et al., 2019).

Diante disso, há a necessidade de uma política de
investimentos na capacidade de inovar, cujo planejamento é de responsabilidade
da gestão da empresa e que poderá assumir uma característica conservadora
(pouco investimento e paralisação do crescimento devido à atitude de resguardo
do caixa) ou agressiva (elevado investimento e possível influência positiva no
desempenho empresarial), sendo uma decisão relevante para a empresa e
determinada por fatores internos e externos (BAÑOS-CABALLERO;
GARCÍA-TERUEL; MARTÍNEZ-SOLANO, 2014).

A estratégia de inovação depende de diversos fatores, como:
características do setor, oportunidades tecnológicas existentes e percebidas
pelas organizações, acumulação anterior de conhecimento, entre outros aspectos (MENEZES et al.,
2011). Vários estudos reconhecem o recurso inovação como uma variável
dependente e não como um mediador para o desempenho, em que a capacidade de
inovar influencia de forma favorável no desempenho da
organização (CROSSAN; APAYDIN, 2010).

Pang et al. (2019) evidenciam no seu estudo bibliométrico que dependendo
da forma como as organizações atuam no mercado, elas garantiriam uma menor
volatilidade ou um maior rendimento de seus ativos. No entanto, esse fato
também pode refletir diferenças entre os setores industriais (concentração,
nível de competitividade, regulação, entre outros) e as características dos stakeholders e shareholders (empresas familiares, pulverização de controle acionários,
relacionamento com ONGs, entre outros).

Diante da complexidade que envolve a análise dos investimentos
na capacidade de inovar das empresas, ainda há uma lacuna quanto aos métodos de
aferição do risco do recurso inovação (BASSO; KIMURA, 2010). Em que pese a
dificuldade metodológica, os investimentos em inovação, assim como qualquer
outro investimento, devem reportar um retorno compatível com o seu risco
(OSORIO et al., 2019).

O risco dos investimentos na capacidade de inovar pode ser
compreendido pela variabilidade de resultados possíveis (SANTOS; BASSO; KIMURA,
2018). Por outro modo, investir na capacidade de inovar não garante que a
empresa conseguirá os resultados esperados ETGES;
CORTIMIGLIA, 2019. Há a possibilidade de gerar inovações que modifiquem
paradigmas tecnológicos ou permitam a criação de vantagem competitiva, como
também, existe a possibilidade dos esforços para desenvolver essa capacidade de
inovar não gerar resultados significativos e, com efeito, a empresa terá que
amortizar o investimento realizado e subsidiar as consequências (perda de
liquidez, redução de rentabilidade, possíveis prejuízos, perda de mercado,
entre outros) (BAÑOS-CABALLERO; GARCÍA-TERUEL;
MARTÍNEZ-SOLANO, 2014; ETGES; CORTIMIGLIA, 2019).

Diante disso, a necessidade em avaliar o risco dos
investimentos orientados a capacidade de inovar é relevante, porém a mensuração
do risco de ativos empresariais também é um dos principais desafios na teoria
das finanças corporativas (DANTHINE; DONALDSON,
2005). A dificuldade teórica reside na seleção de indicadores e modelos
capazes de capturar o risco de investimentos, principalmente, quando os
retornos não podem ser dimensionados com clareza, em razão de incertezas
tecnológicas, comerciais, logísticas, além de variáveis exógenas à firma (MARCELINO-SÁBADA et
al., 2014).

Sendo assim, a fim de alcançar o propósito este estudo, estende-se
a literatura até as ferramentas relacionadas ao risco, como métodos
estatísticos e indicadores, que tendem a facilitar a compreensão da relevância
da presente pesquisa.

2.2 Risco

A literatura clássica de finanças retrata o risco de um
ativo como a variância de retornos esperados (DANTHINE;
DONALDSON, 2005; DAMODARAN, 2010). Ressalta-se, também, o conceito de
risco sistemático de um ativo que reflete, somente, a parcela do risco não
diversificável de um ativo (risco de mercado determinada por fatores
econômicos, políticos e sociais) (SANTOS;
FONTES, 2011). Sendo a parte sistemática capaz de ser encontrada através
do coeficiente Beta (β), que mede o grau de influência das variações do mercado
em relação ao ativo financeiro ou real (DANTHINE;
DONALDSON, 2005; DAMODARAN, 2010; AMORIM; LIMA; MURCIA, 2012).

Nessa direção, a possibilidade de variações no retorno do
investimento é o que caracteriza o risco do recurso organizacional, sendo esta
variação, distinta entre os diferentes setores da economia em função da
complexidade tecnológica que cerca cada indústria e a exposição às variáveis
externas que integram o risco sistemático de cada país (BOWERS; KHORAKIAN, 2014).

A inovação, cujo investimento é caracterizado por
incertezas endógenas e exógenas às firmas, se apresenta como um desafio atual
para acadêmicos e profissionais de mercado envolvidos em processos e pesquisas
de Valuation
e Project Finance
(WU et
al., 2010; ILEVBARE; PROBERT; PHAAL, 2014); sendo o elemento risco,
um dos fatores determinantes no desempenho de projetos de investimento
realizado pelas organizações (MIORANDO; RIBEIRO;
CORTIMIGLIA, 2014).

Entretanto, quando se estuda o conceito “risco” associado a
investimentos em inovação, torna-se necessário sua classificação em:
tecnológico, criação própria de um fator novo no mercado (SANTOS; FONTES, 2011); empresarial, associado
às estratégias e políticas internas da empresa (MARTIN;
SANTOS; DIAS FILHO, 2004); e financeiro, foco deste estudo e que se
refere às flutuações de variáveis financeiras que afetam negativamente o
planejamento e as projeções de um projeto, trazendo altos índices de incerteza
e tornando mais importante o uso de indicadores capazes de auxiliar os gestores
na tomada de decisão ao investir (ETGES;
CORTIMIGLIA, 2019).

O risco deve ser mensurado, já que se caracteriza como um
fator determinante para os investidores que exigirão uma taxa de retorno maior
se o risco for elevado e, menor, se o investimento garantir um baixo risco (DAMODARAN, 2010). Uma das alternativas para
contornar esse cenário, consiste na utilização de indicadores de risco
associados a investimentos feitos em inovação, já que através deles seria
possível identificar o resultado ou o desempenho do investimento realizado (BASSO; KIMURA, 2010).

Todavia, a literatura que avalia a relação entre risco
empresarial e os investimentos na capacidade de inovar ainda é recente e
baseada a partir de questionários com executivos (MEROÑO-CERDÁN; LÓPEZ-NICOLÁS;
MOLINA-CASTILLO, 2018). O uso das informações financeiras disponibilizadas
pelas empresas para esse fim, ainda é limitada, como por exemplo o estudo de Jafari, Chadegani e Biglari (2011) que usaram as informações financeiras para
os investimentos em inovação (gastos com P&D) e utilizaram como proxy para o risco a variância das
receitas.

Diversos estudos se propuseram a identificar a relação
entre as informações contábeis relativas aos investimentos das empresas e o
risco empresarial (mensurado pela variância dos retornos das ações ou pelo
beta), sendo que os resultados são difusos, conforme apontam Amorim, Lima e
Murcia (2012). É provável que a dificuldade em estabelecer uma relação entre os
investimentos com o risco deve-se a heterogeneidade dos ativos, como apontam
Santos e Silva (2009), como também, as diferentes formas de mensurar o risco (AMORIM, LIMA e MURCIA, 2012).  Não obstante, em nenhum dos estudos
verificados por esses autores, houve discriminação dos investimentos voltados à
inovação.

Considerando a base de dados SCOPUS e o uso dos termos “Innovation”, “Investment” and “Risk”, verificou-se somente 9 artigos (pesquisa em
maio/2018), sendo que nenhum abordou a relação entre os investimentos na
capacidade de inovar e o risco das empresas.
Assim, entende-se que a proposta desse estudo tem a originalidade em
avaliar uma relação teórica já conhecida que é o risco de investimentos, porém
sem uma avaliação mais ampla e direcionada para os investimentos na capacidade
de inovar das empresas.

Em adição à relevância teórica, o Manual de Oslo também tem
refletido essa preocupação ao relatar “Aceita-se atualmente que o desenvolvimento
e a difusão de novas tecnologias são essenciais para o crescimento da produção
e aumento da produtividade. Nosso
entendimento do processo de inovação e seu impacto econômico ainda é deficiente”
(OCDE, 2005, p. 15, grifo nosso). Por isso, não se trata, apenas de relevância
teórica, mas também empírica, em melhor compreender a relação entre os
investimentos no processo de inovação e o risco.

3 MATERIAL E MÉTODOS

Trata-se de uma pesquisa de natureza descritiva com
finalidade teórica-aplicada, a partir de uma abordagem metodológica
quantitativa. A escolha descritiva com finalidade teórica-aplicada deve-se ao
objetivo do estudo que se propõe a avaliar a relação entre os investimentos na
capacidade de inovar no risco das empresas. Assim, como já é uma relação
existente, busca-se descrevê-la a partir de uma abordagem metodológica distinta
dos estudos já realizados e apontados por exemplo no levantamento bibliométrico
de Etges e Cortimiglia
(2019), o que justifica a finalidade teórica e também aplicada por buscar os
dados em empresas (VERGARA, 2015).

Baseando-se no objetivo propostos, o conjunto de dados
necessários para essa pesquisa compreende os dados financeiros das 146 maiores
empresas brasileiras, em representatividade econômica, listadas na B3, a
respeito dos gastos realizados com a capacidade de inovar apontados nos
relatórios de gestão das empresas da amostra (em específico, contas imobilizado
e intangível, referente aos investimentos em novos produtos, novos processos,
marcas e patentes, entre outros itens). Estes dados foram coletados por meio do
Sistema Economática®, organizados em
planilhas do software Microsoft Excel® e, posteriormente,
submetidos no software Gretl (Gnu Regression, Econometrics and Time-series
Library, versão 2017).

Além disso, a segunda etapa da pesquisa compreende a
mensuração de indicadores de risco, através dos valores das ações das empresas
listadas na bolsa, durante o período de 2012 a 2015. O período da análise foi
escolhido de forma intencional com o objetivo de tornar este estudo mais
atualizado, já que quando se discute investimentos em inovação torna-se
essencial a utilização de dados mais recentes.

O ativo livre de risco utilizado neste trabalho para
representar o retorno esperado do mercado é o CDI (Certificado de Depósito
Interbancário), visto que é o mais usado em estudos que envolvem o cálculo dos
indicadores listados (ARAÚJO; OLIVEIRA; SILVA,
2012). As variáveis que foram utilizadas para a análise estão listadas
no Quadro 1 e foram divididas em variáveis de inovação e variáveis de risco:

Quadro 1 - Variáveis de inovação e risco

Variáveis de Inovação

Variáveis de Risco

Gasto
Total com Inovação =

Risco:
σ =

Investimento
em Inovação =

Beta:

Imobilizado
=

Índice
de Treynor: IT

Intangível
=

Índice
de Sharpe: IS

Fonte: Elaborado
pelos autores

O beta representa o risco de mercado sendo de fundamental
importância a escolha correta dos itens necessários para seu cálculo: índice de
mercado, intervalo de tempo e a frequência dos dados; onde: ra
é o retorno do ativo e rp é o retorno do portfólio
(DAMODARAN, 2010).

O Índice de Treynor é um
indicador da relação risco/retorno usado para medir o excesso de retorno
conseguido por unidade de risco de mercado (risco este que não pode ser
controlado pelo investidor), onde “Ri” é o retorno da empresa e “Rf” é o Risk Free ou Retorno Livre de Risco; enquanto o índice de
Sharpe representa o quão bem posicionado está aquele ativo (SILVA; SANTOS; RODRIGUES, 2016).

Para construir os resultados da pesquisa e analisá-los,
foram utilizadas as seguintes técnicas: medidas de posição (média), medidas de
dispersão (desvio-padrão) e medidas de associação (correlação) contidas no
Quadro 2; além de variáveis de risco, como: Beta, Índice de Treynor
e Índice de Sharpe Ajustado, reunidas no Quadro 1.

Quadro 2 -
Medidas Estatísticas

Medidas Estatísticas

Média:

Desvio-padrão: σ =

Correlação:

Fonte: Elaborado
pelos autores (2019).

Através da primeira fórmula chega-se à média dos
investimentos realizados com inovação, e através do desvio-padrão é possível
verificar o risco associado à incerteza do fluxo de investimentos em inovação
realizados pela empresa, através dos gastos feitos durante determinado período.
Já a correlação tem o papel de verificar a associação entre determinadas
variáveis com o intuito de identificar o grau de interdependência entre elas,
onde: 1 (associação alta e positiva), -1 (associação alta e negativa) ou 0 (sem
associação).

Foi utilizado o modelo de regressão linear com os dados em
painel que segue uma determinada amostra de dados ao longo do tempo e
possibilita diversas observações, inclusive se a relação entre as variáveis
sofre alguma mudança durante um longo período, fornecendo assim múltiplas
observações sobre cada variável na amostra (HSIAO,
1986).

A análise feita com dados em painel oferece informações
estatisticamente importantes para uma pesquisa científica através da maior
credibilidade oferecida por seu rigor metodológico, tendo como vantagem a
capacidade de controlar os efeitos das variáveis não observadas (HAIR Jr. et al.,
2005).

O modelo de regressão linear com dados em painel segue a
estrutura seguinte, onde Y representa
a variável dependente (variáveis de risco), α é a constante ou intercepto, β é
o coeficiente angular da reta, X
representa a variável independente (variáveis de inovação), i representa a unidade de corte
transversal (empresa), t o período de
tempo e ɛ representa os
erros aleatórios da medição (Equação 7):

(7)

Primeiramente, seria utilizado o método de regressão linear
com efeitos fixos, entretanto, à medida que os cálculos foram feitos, notou-se
uma forte dispersão dos dados (heterocedasticidade)
ao redor da reta da equação e por esta razão, houve uma mudança do método com
efeitos fixos para o método dos mínimos quadrados ponderados, que resolveu a
limitação da heteroscedasticidade. O método de
análise com efeitos aleatórios não foi considerado, pois como se trata de uma
análise ao nível das firmas, entende-se que não é possível considerar que as
decisões referentes as variáveis independentes sejam “aleatórias”.

Para avaliar o ajuste do modelo foram utilizados:
Coeficiente de Determinação (ou R² que mede o grau de confiabilidade da
regressão); Estatística F do modelo empírico (estatística capaz de mostrar se o
modelo está corretamente especificado através aceitação ou rejeição de
hipóteses); Autocorrelação ou Durbin-Watson
(análise de correlação para modelos de regressão com efeitos fixos); e Homocedasticidade (Teste Wald), conforme pressupõe Gujarati (2006).

4 RESULTADOS

Com o objetivo de identificar o comportamento das variáveis
inovação e risco, a

Tabela 1 compreende os
resultados estatísticos descritivos das variáveis analisadas, destacando-se a
média e o desvio-padrão do investimento com inovação realizado pelas empresas
da amostra durante o período de 2012 a 2015, onde é possível afirmar que todas
as empresas investiram em média 7,45% da receita líquida.

Tabela 1-
Estatísticas Descritivas da amostra pesquisada

Variáveis

Média

Mediana

Desvio-padrão

Mín.

Máx.

Gasto Total com Inovação ($ mil)

791.000

81.400

2.710.000

0

31.800.000

Gasto Total Inovação / Receita

0,0745

0,02

0,14

0

1

Variação Imobilizado

-0,09

0

1,54

-31,80

2,03

Variação Intangível

0,01

-0,0005

0,28

-2,78

2,43

Beta

0,59

0,52

2,10

-10,60

8,71

Treynor

-5,76

0

191

-2400

1530

Risco Anual Médio

22,92

27,09

18,51

0

99,07

Sharpe

-0,24

0

0,70

-2,32

2,26

Fonte: Elaborado
pelos autores (2019).

Além das estatísticas descritivas, através da análise do
coeficiente de correlação é possível observar o grau de associação entre as
variáveis de inovação e risco, dados presentes na Tabela 2.

Tabela 2 - Matriz de
correlação das variáveis do estudo

Beta

Treynor

Risco Médio

Sharpe

Gasto Total Inovação

Gasto Total / Receita

Variação Imobilizado

Variação Intangível

LnGasto Total Inovação

1

-0,0147

0,2238

-0,162

-0,1434

-0,0236

0,0018

0,0537

-0,0813

Beta

1

-0,003

0,0042

0,0549

-0,0317

0,0003

-0,0888

0,0568

Treynor

1

-0,149

0,1045

-0,1177

0,0656

0,0171

0,1036

Risco Anual

1

0,0712

0,0562

-0,0066

0,1212

0,1489

Sharpe

1

0,3148

0,0137

0,0483

0,637

Gasto Total Inovação

1

-0,0413

0,1922

0,5095

Gasto Total / Receita

1

-0,0163

-0,0282

Variação Imobilizado

1

0,1014

Variação Intangível

1

LnGasto Inovação

Fonte: Elaborado pelos autores
(2019).

Em razão da ausência de homocedasticidade
entre as empresas ao longo do tempo e autocorreção pelos testes de Wald e Durbin-Watson utilizou-se o modelo de regressão com dados
em painel pelo método de mínimos ponderados.

Desse modo, após a mudança para o método dos mínimos
quadrados ponderados, foi possível obter os resultados da Tabela 3, que
apresentou um modelo com a mesma variável dependente anterior, sendo possível
identificar que, a constante e as variáveis gasto total com inovação sobre
receita e log-gasto total com inovação influenciam diretamente no beta sob
qualquer possibilidade, devido a orientação similar dos intervalos de confiança
e coeficientes.

Tabela 3 - Resultados da Regressão para Beta

Usando 253 observações / 134 unidades de corte
transversal

Variável
dependente: BETA

Coeficiente

Grau de
Significância

Intervalo de
Confiança (95%)

T (248; 0,025) =
1,970

Constante

2,4998

***

1,9726

3,0269

Gasto Total com
Inovação / Receita

0,2360

**

0,0479

0,4242

Variação Imobilizado

0,0056

-

-0,0075

0,0188

Variação Intangível

0,2508

-

-0,1671

0,6687

Log-Gasto Total com
Inovação

-0,1366

***

-0,1790

-0,0942

R-quadrado

0,1503

Estatística F (4,248)

10,9698

P-valor (F)

0

Nota: ***, **, * significam nível de significância de 99%, 95% e
90%, respectivamente

Fonte: Elaborado pelos
autores (2019).

As tabelas seguintes apresentam os resultados do modelo
empírico para as variáveis dependente: Índice de Treynor
(Tabela 4), Risco Anual Médio (Tabela 5) e Índice de Sharpe (Tabela 6), sendo
possível verificar como as variáveis de inovação se comportam de maneira
diferente dependendo da variável de risco analisada, ora apresentando
influência de comportamento, ora não apresentando.

Tabela 4 - Resultados da Regressão com dados
em painel para Treynor

Usando 253 observações / 134 unidades de corte
transversal

Variável
dependente: TREYNOR

Coeficiente

Grau de
Significância

Intervalo de
Confiança (95%)

T (248; 0,025) =
1,970

Constante

−64,7876

***

-78,2307

-51,3444

Gasto Total com
Inovação / Receita

−31,7938

***

-41,9239

-21,6637

Variação Imobilizado

−0,0031

-

-1,0047

0,9985

Variação Intangível

−22,2955

***

-34,1477

-10,4432

Log-Gasto Total com
Inovação

5,3118

***

4,2066

6,4169

R-quadrado

0,291426

Estatística F (4,248)

25,49965

P-valor (F)

0

Nota: ***, **, * significam nível de significância de 99%, 95% e
90%, respectivamente

Fonte: Elaborado pelos
autores (2019).

Tabela 5 - Resultados da Regressão com dados em
painel para Risco Anual Médio

Usando 253 observações / 134 unidades de corte
transversal

Variável
dependente: RISCO ANUAL MÉDIO

Coeficiente

Grau de
Significância

Intervalo de
Confiança (95%)

T (248; 0,025) =
1,970

Constante

3,9925

-

-0,8105

8,7954

Gasto Total com
Inovação / Receita

−24,5244

***

-30,2797

-18,7690

Variação Imobilizado

0,6446

*

-0,1045

1,3937

Variação Intangível

1,2915

-

-2,1407

4,7238

Log-Gasto Total com
Inovação

1,7881

***

1,4671

2,1091

R-quadrado

0,505125

Estatística F (4,248)

63,28418

P-valor (F)

0

Nota: ***, **, * significam nível de significância de 99%, 95% e
90%, respectivamente

Fonte: Elaborado
pelos autores (2019).

Tabela 6 - Resultados da Regressão com dados
em painel para Sharpe

Usando 253 observações / 134 unidades de corte
transversal

Variável
dependente: SHARPE

Coeficiente

Grau de
Significância

Intervalo de
Confiança (95%)

T (248; 0,025) =
1,970

Constante

−0,5104

***

-0,7485

-0,2722

Gasto Total com
Inovação / Receita

−0,0180

-

-0,1441

0,1081

Variação Imobilizado

−0,0014

-

-0,0087

0,0059

Variação Intangível

0,0472

-

-0,0914

0,1859

Log-Gasto Total com
Inovação

0,0347

***

0,0170

0,0524

R-quadrado

0,0728

Estatística F (4,248)

4,8667

P-valor (F)

0,0008

Nota: ***, **, * significam nível de significância de 99%, 95% e
90%, respectivamente

Fonte: Elaborado pelos
autores (2019).

5 DISCUSSÃO

Pode-se dizer que o cenário brasileiro sofreu certa mudança
no período analisado; possivelmente devido à alta quantia necessária para o
investimento em imobilizado, como máquinas, equipamentos, veículos, entre
outros componentes. As empresas procuram adotar uma nova atitude, buscando
formas acessíveis de investimento, devido ao cenário de incerteza enfrentado
pelo país durante o período de estudo.

A amostra apresentou uma volatilidade menor dos ativos em
relação ao mercado (beta igual a 1), porém uma análise profunda do beta é
arriscada, visto que algumas empresas não apresentaram nenhum valor para este
índice – valores estes que foram substituídos pelo beta médio setorial –
oferecendo grande margem para a ocorrência de falhas na análise.

O desvio-padrão das variáveis de risco, principalmente o
índice de Treynor, pode ser considerado elevado e
acaba confirmando a grande disparidade dos dados (heterogeneidade), o que tende
a dificultar a padronização de comportamentos dessa variável, já que há
pequenas e grandes empresas na amostra, não sendo possível, por exemplo,
determinar com toda certeza que um determinado comportamento serve para ambos
os tipos de empresa.

Como o impacto dos gastos na capacidade de inovar tem
efeito negativo no desempenho dos ativos das empresas mensurados pelos índices Treynor e Sharpe, pode-se inferir que estes investimentos
contribuem para um retorno inferior ao requerido pelos acionistas, considerando
o risco (seja pelo beta – Treynor, como pela
variância do ativo – Sharpe). Esse resultado pode ser reflexo da forma como
esses recursos estão sendo investidos ou mesmo gerenciados, dada a complexidade
do processo de inovação (SANTOS; BASSO; KIMURA,
2012).

O risco anual médio representa o risco tecnológico,
empresarial e financeiro das empresas da amostra que, por sua vez, apresentou
uma média positiva e significativa perante a média do beta, ou seja, de forma
geral as empresas apresentaram um risco superior ao risco de mercado, seja
devido ao nível de endividamento ou a problemas operacionais.

Ao incluir a base de dados no software GRETL foi
aplicado logaritmo na variável gasto total com inovação com o intuito de
preservar o padrão de dispersão dos dados, reduzindo-se assim os valores da
variável, sem prejuízo ao padrão de variação (CARVALHO, 2015). Por isso, foi desconsiderado o
diagnóstico a respeito dos valores inteiros da variável “gasto total com
inovação”, durante a análise dos modelos.

Em tese, ao realizar os testes e as regressões no software
mencionado anteriormente, as análises deveriam ter sido feitas com 438
observações (dados de 3 anos de 146 empresas diferentes); porém, em função da
ausência de informações completas para rodar o modelo (valores zerados em todas
as variáveis da mesma empresa em determinado ano), o software GRETL, com
o intuito de não prejudicar a regressão, utilizou somente 253 observações
correspondentes a 134 empresas, deixando de lado 12 empresas da amostra, visto
que estas não apresentaram os valores suficientes para a realização da análise.

Este fato corrobora com o cenário do período estudado, em
que as empresas acabam optando por investimentos de baixo risco devido à crise
política e econômica instaurada no país, atuando de forma conservadora perante
seus ativos. A atitude conservadora em si não se caracteriza como um problema,
mas a ausência de investimentos pode provocar efeitos negativos no desempenho
organizacional, como a perda de oportunidades, por exemplo (BAÑOS-CABALLERO; GARCÍA-TERUEL; MARTÍNEZ-SOLANO,
2014).

Enquanto o índice de Treynor
apresentou uma correlação inversa apenas com o intangível e a parcela do gasto
com inovação sobre a receita, o índice de Sharpe apresentou uma relação
negativa apenas com o imobilizado, criando margem para constatações como: quanto
maior o investimento em imobilizado, pior o resultado decorrente do
investimento; e quanto maior o investimento em intangível, menor o retorno
relativo consumido pelo risco de mercado.

Para Schumpeter (1927),
somente grandes empresas poderiam ter inovação, porque teriam maior capacidade
de investimento; no entanto, se o impacto do volume de investimento em inovação
no risco é positivo e significativo, mostra que o tamanho e o volume do
investimento em inovação podem trazer maior incerteza aos investidores quanto à
qualidade destes investimentos, enquanto um reflexo de problemas de agência.

Por outro lado, o indicador que relaciona o investimento em
inovação com a receita mostrou impacto negativo e significativo na
volatilidade, assinalando que os investimentos em inovação podem contribuir
para um menor risco na empresa. Essa contradição inicial entre as duas
variáveis sugere que os efeitos dos investimentos em inovação no risco não
seguem um comportamento linear, conforme já apresentado no estudo de Amorim,
Lima e Murcia (2012), sendo provável que o efeito seja uma parábola, assim os
investimentos em inovação gerariam uma redução no risco até certo ponto, quando
então, um maior volume de investimentos poderia ocasionar um efeito inverso no
risco.

Cabe ressaltar que a análise do tamanho da influência dos
coeficientes pode não condizer com a realidade, visto que há restrições quanto
à normalidade das variáveis, ausência de normalidade dos resíduos e ainda o
efeito significativo da constante que representa as variáveis que influenciam e
que não foram analisadas no modelo, sendo, por esta razão, que a análise dos
modelos gira em torno do sinal do coeficiente, do grau de significância, dos
intervalos de confiança e das análises do coeficiente de determinação (R²) e do
p-valor da estatística F, citados na pesquisa de Gujarati
(2006).

Ao analisarmos o modelo com a variável dependente Beta,
vale destacar que as variáveis gasto total com inovação sobre receita e
logaritmo gasto total com inovação apresentaram significância e demonstraram
capacidade de influenciar nas variáveis de risco. O fato de a variável
constante apresentar alto grau de significância no modelo, ocorre visto que é
coerente imaginar que existem outras variáveis que também influenciam no risco
das empresas.

No modelo 3, a significância e o efeito positivo do volume
de investimentos em inovação no índice Treynor
sugerem a importância do tamanho da empresa e sua capacidade de investimento em
inovação para gerar excesso de retorno frente o risco sistemático. A
importância do tamanho do investimento em inovação para gerar um desempenho
positivo e superior ao mercado encontra os pressupostos de Schumpeter (1927) quanto ao efeito do tamanho da empresa
para a inovação, em função da sua maior capacidade de levantar recursos, maior
disponibilidade de capital humano e aprendizagem organizacional.

Já os outros coeficientes são significativos e influenciam
de fato na variável dependente de forma inversa, sendo possível afirmar que
quanto maior o montante investido menor tem sido o retorno adquirido em relação
ao mercado – esse fato ocorre visto que a quantidade investida em determinado
investimento não garante sempre um retorno satisfatório, devido à incerteza
presente nesses casos (SANTOS; BASSO; KIMURA,
2012).

Além disso, vale destacar que ao investir a empresa está
optando por realocar determinada quantidade de recursos na busca por uma
possível rentabilidade futura ao invés de manter o montante em caixa parado, em
uma tentativa de criar valor à empresa – tentativa esta que está
suscetível a trazer resultados satisfatórios ou não devido ao grau de incerteza
e a gama de variáveis influenciadoras presente (MENEZES et al., 2011).

Na tabela 6, enquanto o gasto total com inovação sobre a
receita apresentou uma relação negativa, onde sob qualquer hipótese essa
variável gera um efeito negativo no risco da empresa, a variável log-gasto
total com inovação tem a capacidade de influenciar positivamente o risco da
empresa. Sendo assim, através da análise das variáveis de maior significância é
possível identificar que o montante destinado pela empresa para o investimento
em inovação pode gerar efeitos positivos e negativos no risco da empresa, ou
seja, deve haver outros fatores relevantes visto que cada empresa possui
objetivos singulares e está inserida em um cenário específico sofrendo
influência de fatores também específicos a ela.

Por último, realizou-se uma análise com o índice de Sharpe
como variável dependente, onde novamente, a constante apresentou grau de
significância elevado, influenciando negativamente na variável dependente sob
qualquer hipótese. Sendo assim, através dessa tabela é possível perceber que o
investimento em inovação tem a capacidade de interferir positivamente no
desempenho e no retorno esperado pela empresa e, apesar disso, há outros
fatores que não foram analisados e que influenciam no desempenho de um ativo.

Esse cenário demonstra que o desempenho não sofre
influências dos recursos alocados para o investimento em imobilizado ou
intangível, nem da parcela da receita investida; porém, a simples alocação de
recursos para o investimento em atividades inovativas já demonstrou um
resultado inverso, sendo altamente significativa e influenciadora do
comportamento da variável risco.

Sendo assim, de modo geral, é possível encontrar casos onde
as variáveis de inovação exercem influência no risco e casos onde não exercem
efeito nenhum no comportamento desta variável; fato este possível de ser
identificado em todos os modelos analisados até aqui. Desse modo, assim como
foi verificado no estudo de Amorim, Lima e Murcia (2012), é plausível a
afirmação dos autores a respeito da falta de concordância na literatura quando
analisamos o impacto entre inovação e risco, visto que há diversas teorias que
encontram relação nula entre esses fatores e outras tantas que contradizem essa
afirmação.

Vale destacar ainda que
apenas um dos quatro modelos realizados pelo método dos mínimos quadrados
ponderados não apresentou grau de significância plausível para a variável
constante – que representa os fatores não analisados que podem influenciar na
variável dependente – ou seja, entende-se que há outros fatores que influenciam
a variável dependente e não somente a inovação.

Com o intuito de resumir as
análises feitas anteriormente, a Tabela 8 foi elaborada pelo autor apresentando
os principais resultados encontrados de forma condensada, contendo a direção e
o grau de significância entre as variáveis de inovação e de risco.

Tabela 8 -  Análise Conjunta

Constante

Gasto Total
Inovação / Receita

Variação
Imobilizado

Variação Intangível

LN Gasto Inovação

Beta

Coeficiente

(+)

(+)

(+)

(+)

(-)

Significância

***

**

-

-

***

Treynor

Coeficiente

(-)

(-)

(-)

(-)

(+)

Significância

***

***

-

***

***

Risco Anual Médio

Coeficiente

(+)

(-)

(+)

(+)

(+)

Significância

-

***

*

-

***

Sharpe

Coeficiente

(-)

(-)

(-)

(+)

(+)

Significância

***

-

-

-

***

Fonte: Elaborado
pelos autores (2019).

Pode-se observar uma
tendência da variável gasto total com inovação sobre receita em apresentar uma
relação negativa com as variáveis de risco, enquanto a variável log-gasto total
com inovação demonstrou ter uma relação positiva, na maioria dos casos, com o
risco – contradição encontrada durante a análise que pode ser decorrente da
instabilidade ou da forma de gestão das empresas, por exemplo. Já as outras
variáveis não apresentaram um padrão significativo e de real predominância que
mereça destaque.

De forma geral, o índice de Treynor
(variável dependente) foi a que evidenciou o melhor resultado, visto que
apresentou o maior número de significâncias entre as variáveis de inovação e
risco. Entretanto, a análise que apresentou maior confiabilidade foi a
realizada com o risco anual médio. Tanto a variável constante como a variável
logaritmo do gasto total com inovação demonstraram-se significativas em três
das quatro análises, caracterizando-se como variáveis de inovação que
desempenham uma influência relevante na variável risco.

A variação do imobilizado foi a que apresentou o pior
resultado ao analisarmos a influência gerada pela variável, visto que foi pouco
relevante, e por vezes nem apresentou grau de significância. Contudo, cabe
ressaltar que este estudo apresenta algumas limitações, como o curto período analisado,
a falta de dados necessários disponíveis de algumas variáveis essenciais para o
funcionamento do modelo, como o beta (risco de mercado), assim como a
possibilidade de uma análise generalizada não coincidir com uma análise
realizada por empresa.

6 CONCLUSÕES

Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto dos
investimentos na capacidade de inovar nos indicadores de risco de empresas
brasileiras no período de 2012 a 2015 e, para tanto, foram coletadas
informações de uma amostra de 146 empresas brasileiras listadas na bolsa
brasileira no período de 2012 a 2015. Por meio das medidas estatísticas e dos
indicadores de inovação e risco realizados é possível apontar que as variáveis
de inovação podem influenciar tanto positiva como negativamente no comportamento
das variáveis de risco analisadas. Ou seja, elas não seguem sempre o mesmo padrão de comportamento, razão pela qual
diversos estudos na literatura que se contradizem, ora apresentando que as
variáveis se relacionam, ora o contrário.

Pode-se concluir que o montante investido em inovação
exerce influência com mais frequência do que quando analisado de forma separada
através dos valores das contas imobilizado e intangível, visto que apresentou
melhores resultados na análise realizada. Sendo assim, pode-se dizer que a
variável inovação em si, impacta no risco, porém ao destrinchar essa variável,
pode-se encontrar resultados diferentes.

Cabe ainda dizer que a análise da relação entre inovação e
risco passa pelo gerenciamento dos recursos por parte da empresa, visto que os
gestores têm a função de identificar todos os fatores que podem influenciar
positiva ou negativamente suas decisões e seus investimentos. À medida que o
investidor tem acesso a mais informações, quanto mais variáveis forem
analisadas por ele e quanto maior for o período estudado, um resultado mais
próximo da realidade será alcançado e, por consequência, a decisão tende a ser
tomada de maneira mais simples e fácil pelo gestor.

Acredita-se que a presente pesquisa é relevante e contribui
para a construção do conhecimento, sendo possível identificar implicações
teóricas e administrativas que contribuem para o melhor gerenciamento dos
recursos por parte das empresas, visto que na literatura há muitos estudos que
verificam apenas a correlação das variáveis e poucas pesquisas com o objetivo
de verificar o impacto das estratégias de inovação no risco.

Assim, a projeção para novos estudos compreende: i)
Realização de uma análise do real efeito dos investimentos em inovação no
desempenho das empresas (através de indicadores de liquidez, lucratividade,
entre outros) utilizando o risco como moderador; e ii)
Realização de uma análise por um período longo.

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