Índice de governança corporativa e desempenho de mercado: evidências no mercado acionário brasileiro

RESUMO

Este estudo teve por objetivo construir um índice de governança corporativa para empresas brasileiras com ações negociadas pela Brasil, Bolsa, Balcão (B3) para avaliar o efeito das melhores práticas de governança em seu desempenho de mercado, entre os anos de 2010 e 2020. Apesar dos diferentes índices de governança criados para as empresas brasileiras, grande parte dos estudos empíricos empregaram proxies a partir dos Níveis Diferenciados de Governança Corporativa (NDGC) da B3. Esse cenário se deve, principalmente, à dificuldade de coleta de dados e operacionalização desses índices. Este artigo propõe um índice de governança corporativa de simples operacionalização e, logo, mais acessível quando comparado aos demais índices documentados pela literatura. A criação de um índice eficaz na avaliação da qualidade da governança corporativa das empresas brasileiras é imprescindível, dado que a influência que a governança exerce nas decisões financeiras dessas empresas é maior em países com fraca proteção legal aos investidores, como o Brasil. Os investidores compreendem que as empresas bem governadas são menos arriscadas e têm, portanto, maiores chances de recuperar seus investimentos. Assim, o índice proposto se destaca como um importante instrumento de avaliação financeira. O índice de governança proposto foi amparado em estudos anteriores que indicam os mecanismos mais eficientes na redução dos problemas de agência. Como medidas de desempenho de mercado, empregou-se o Q de Tobin e o Valor da Firma. Por fim, a análise foi realizada via modelos dos mínimos quadrados ordinários (MQO), dados em painel e modelos de regressão por meio da abordagem de variáveis instrumentais. O índice proposto se mostrou uma boa medida de governança, dado os resultados unânimes entre os modelos. Em todas as estimações, a relação entre governança corporativa e o desempenho de mercado foi positiva, atestando a confiança do mercado associada à qualidade da governança corporativa expressa pelo índice.

Palavras-chave:
governança corporativa; índices de governança; desempenho de mercado; Q de Tobin; teoria da agência

ABSTRACT

This study aimed to build a corporate governance index for Brazilian companies with stocks traded by the Brazil Stock Exchange and Over-the-Counter Market (Brasil, Bolsa, Balcão [B3]) to evaluate the effect of the best governance practices on their market performance, between the years 2010 and 2020. Despite the different governance indexes created for Brazilian companies, most of the empirical studies used proxies based on B3's Differential Corporate Governance Levels (DCGLs). This scenario is mainly due to difficulty in collecting data and operationalizing these indexes. This article proposes a corporate governance index that is simple to use and, therefore, more accessible when compared to other indexes documented in the literature. The creation of an effective index for assessing corporate governance quality in Brazilian companies is key, given that the influence that governance has on the financial decisions made by these companies is greater in countries with weak legal protection for investors, such as Brazil. Investors see that well-governed companies are less risky, thus they have a better chance of recouping their investments. Thus, the proposed index stands out as a major instrument of financial assessment. The proposed governance index has been supported by previous studies pointing out the most efficient mechanisms in reducing agency problems. As measures of market performance, Tobin's Q and Firm Value were used. Finally, the analysis was performed using ordinary least squares (OLS) models, panel data, and regression models using the instrumental variables approach. The proposed index proved to be a good measure of governance, given the unanimous results among the models. In all estimations, the relationship between corporate governance and market performance was positive, attesting the market confidence associated with the corporate governance quality expressed by the index.

Keywords:
corporate governance; governance indexes; market performance; Tobin's Q; agency theory

1. INTRODUÇÃO

A partir dos anos 2000, após uma série de escândalos contábeis e financeiros em empresas como Enron, Alstom, HealthSouth, Parmalat, Worldcom e outras, houve uma expansão pela busca de melhores práticas de governança corporativa por parte das empresas (Terra & Lima, 2006, Wu, 2021). Essa busca pela boa governança é explicada por Claessens e Yurtoglu (2013), que apontam que deficiências de governança corporativa podem levar a crises financeiras sérias nas empresas.

A governança corporativa, por intermédio de um conjunto de mecanismos, tem por objetivo aumentar a probabilidade de os fornecedores de recursos obterem retorno sobre seu investimento (Antounian et al., 2021; Kitagawa & Ribeiro, 2009). Por esse motivo, a implementação de boas práticas de governança corporativa pode melhorar o desempenho das empresas e proteger os interesses dos acionistas (Ali et al., 2022). Ali et al. (2022) ressaltam que a governança é diferente em cada país, em razão de suas estruturas econômicas, políticas e outras estruturas locais e tem-se tornado um debate predominante, em especial nas economias em desenvolvimento.

No Brasil, em especial, as empresas têm sido instigadas a ampliar a transparência nas suas decisões e a tomarem medidas capazes de reduzir os conflitos de agência (Jensen & Meckling, 1976). A Brasil Bolsa Balcão (B3), por exemplo, criou nos anos 2000 os Níveis Diferenciados de Governança Corporativa (NDGC), segmentos especiais de listagem de empresas que adotam espontaneamente melhores práticas de governança. O objetivo foi de possibilitar um ambiente de negociação que entusiasmasse os investidores e suscitasse a valorização das companhias negociadas nesses segmentos.

À vista disso, a importância da governança e sua popularização provocaram um crescimento exponencial de pesquisas acerca do tema (Ribeiro & Souza, 2021; Wu, 2021), principalmente aquelas voltadas à criação de proxies capazes de mensurar a qualidade da governança e seu efeito na performance financeira e econômica das empresas (Bhat et al., 2018). Estudos voltados para o mercado brasileiro, como Carvalhal-da-Silva e Leal (2005), Correia et al. (2011), Santos (2018), Silveira (2004), dentre outros, foram produzidos com esse intuito.

Silveira (2004) criou um índice de governança por meio de 20 questões objetivas, no qual cada resposta positiva recebe 1 ponto e a qualidade da governança era dada pelo somatório desses pontos. O autor fundamentou as perguntas especialmente no estudo de Klapper e Love (2004) e as formulou com base em diferentes mecanismos de governança. Análogo ao estudo de Silveira (2004), Carvalhal-da-Silva e Leal (2005) utilizaram 15 questões objetivas, formuladas para representarem os mecanismos Disclosure, Conselho de Administração, Estrutura de Propriedade e Direitos dos Acionistas para construir seu índice de governança. O objetivo era construir um índice que refletisse diferentes atributos de governança considerados como “boas práticas” pelos padrões internacionais.

Com propósito similar, Correia et al. (2011) construíram um índice de governança a partir de um conjunto de mecanismos eficientes, de acordo com os autores, em reduzir os problemas de agência, como a composição do conselho de administração, o incentivo aos administradores, a estrutura de propriedade e de controle e a transparência das informações publicadas. O índice foi construído por meio da Análise de Componentes Principais (ACP), um método econométrico que utiliza a média ponderada dos componentes atingidos pelos mecanismos de governança. Inspirado nesses autores, o índice de Santos (2018) também utilizou a ACP em sua construção e testou a relação entre governança e desempenho financeiro e de mercado, após as novas regras de apresentação contábil.

Apesar dos diferentes índices de governança criados a partir de técnicas distintas, Ribeiro e Souza (2022) apontam que apenas 17,5% do total dos estudos empíricos nacionais analisados pelos autores empregaram índices de governança em suas abordagens. De acordo com os autores, os outros 82,5% empregaram proxies de governança criadas a partir dos NDGC da B3. Esse cenário, na visão dos autores, se deve a dificuldade de coleta de dados e operacionalização desses índices.

Nesse sentido, dada a relevância da governança corporativa para as empresas e o desenvolvimento do mercado de capitais como um todo, bem como a importância da criação de métricas capazes de avaliar adequadamente a qualidade da governança, questiona-se: é possível criar um índice de governança corporativa de fácil operacionalização e compreensão e, eficiente em reduzir problemas de agência? Isto é, que demonstra o efeito positivo das melhores práticas de governança na criação de valor para as empresas?

Por esse ângulo, este estudo busca construir um índice de governança corporativa para as empresas brasileiras com ações negociadas pela B3 para avaliar o efeito das melhores práticas de governança em seu desempenho de mercado, entre os anos de 2010 e 2020.

Como contribuição científica, este estudo propõe um índice de governança corporativa de simples operacionalização e, portanto, mais acessível quando comparado aos demais índices documentados na literatura brasileira. A simplicidade de operacionalização do índice aqui proposto se deve principalmente à redução de variáveis necessárias à sua obtenção. Índices anteriores propostos pela literatura contam com questões que não são necessárias hoje, por exemplo, se as empresas adotam o padrão contábil internacional, uma vez que as companhias abertas são obrigadas a adotar as normas internacionais de contabilidade em sua forma completa desde 2010 (Lourenço & Branco, 2015). Ademais, os testes de validação mostram que o índice é um instrumento eficaz para analisar a qualidade da governança das empresas brasileiras. Nesse aspecto, este estudo contribui também com as empresas que almejam atrair investidores, dado que o índice proposto se mostra como um recurso considerável de avaliação financeira. A criação de um índice eficaz na avaliação da qualidade da governança corporativa das empresas brasileiras é imprescindível, dado que a influência que a governança corporativa exerce nas decisões financeiras dessas empresas é maior em sistemas legais que apresentam fraca proteção legal aos investidores, como o brasileiro (Catapan et al., 2013; La Porta et al., 1998).

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A literatura sobre a governança corporativa tem se amparado predominantemente na teoria da agência (Simões & Souza, 2020), que trata dos conflitos de interesse entre principal (proprietários) e agente (administradores) (Fama & Jensen, 1983; Jensen & Meckling, 1976). Ao apresentarem as bases da teoria da agência, Jensen e Meckling (1976) argumentam que, para reduzir as divergências em relação aos seus interesses, o principal pode estabelecer incentivos adequados para que o agente busque a maximização da riqueza dos acionistas e aja de acordo com os interesses destes.

Sob a perspectiva da teoria da agência, diversos estudos têm analisado quais mecanismos de governança mais impactam na redução dos conflitos de agência (Assunção et al., 2017). Black et al. (2020), por exemplo, aponta os mecanismos estrutura do conselho, estrutura de propriedade, direitos dos acionistas, divulgações financeiras e controle de transações com partes relacionadas como importantes na redução dos conflitos de agência, com impacto positivo no valor de mercado das empresas.

O conselho de administração monitora o desempenho da empresa e, na visão de Jensen (1993), este é um mecanismo chave do sistema de controle interno da empresa, o qual estabelece as regras do jogo para os administradores. Em relação às características do conselho de administração. Apriliyanti e Randøy (2019), Bhat et al. (2018) e I. D. F. Brandão et al. (2019) evidenciam que atributos como tamanho, frequência das reuniões e independência, dentre outros, podem ter uma relação positiva com o valor das firmas.

No tocante à concentração de propriedade e ao desempenho de mercado, estudos como Demsetz e Villalonga (2001) e Fahlenbrach e Stulz (2009), apontam uma relação significante e positiva entre as duas variáveis. Por sua vez, os principais direitos para a devida proteção aos acionistas minoritários incluem os direitos de participar de assembleias e de novas subscrições, de receber dividendos em datas pré-determinadas, de ter o mesmo direito que os controladores no tocante a venda da companhia, dentre outros (Demsetz & Villalonga, 2001). As evidências empíricas, tanto em estudos internacionais, como os de Doidge et al. (2009), Kang e Shivdasani (1995) e La Porta et al. (1998), quanto nos nacionais, a exemplo de I. F. Brandão e Crisóstomo (2015), Caixe e Krauter (2014) e Correia et al. (2011), salientam que a concentração de propriedade e a devida proteção dos direitos dos investidores, principalmente dos acionistas minoritários, é um importante mecanismo de governança corporativa.

Já os incentivos aos administradores representam um mecanismo de alinhamento de interesses, que só serão eficientes se permitirem a minimização dos problemas de agência e, como consequência, conduzirem à maximização do valor dos acionistas (Carvalhal-da-Silva & Leal, 2005). Para tanto, esses incentivos podem dar-se por meio da posse de opções de compra de ações da companhia ou da remuneração em dinheiro, comissões e bônus, dentre outras (Shleifer & Vishny, 1997). Outros importantes mecanismos de governança corporativa, a divulgação e transparência das informações e a qualidade das informações financeiras publicadas pela companhia (disclosure) (Garcia et al., 2018), favorecem a redução da assimetria informacional entre os investidores internos e externos e, por essa razão, podem provocar a redução dos conflitos de agência (Bushman & Smith, 2003).

Amparados na teoria da agência, pesquisas nacionais têm mostrado que a governança corporativa pode provocar efeitos diretos no desempenho de mercado das empresas. Silveira (2004), por exemplo, analisou a relação entre governança corporativa e o desempenho de mercado utilizando para tal, seu índice de governança e o Q de Tobin. Os resultados não mostraram uma influência significativa das boas práticas de governança sobre o desempenho das empresas, uma vez que o sentido da relação entre as variáveis não foi idêntico nas diferentes abordagens econométricas testadas. No que diz respeito aos mecanismos de governança, Silveira (2004) mostrou que a divulgação e a transparência de informações se destacaram como os mais eficientes em aferir a qualidade da governança corporativa do que a estrutura de propriedade e controle e a estrutura do conselho de administração. Ademais, o autor identificou, além dos mecanismos tradicionais de governança, a emissão de recibos depositários americanos (American Depositary Receipt [ADRs]), a natureza da operação, a adesão aos NDGC (Novo Mercado, Nível 1 e Nível 2) da B3, o setor de atividade e o índice de payout como determinantes da qualidade da governança corporativa.

Carvalhal-da-Silva e Leal (2005), empregando seu índice, expuseram o efeito positivo da governança corporativa sobre o desempenho das empresas, tanto de mercado, medido pelo Q de Tobin, quanto financeiro ‒ retorno sobre ativos (return on assets [ROA]). Entretanto, os autores não documentaram significância estatística nos modelos estimados com o índice de governança e o Q de Tobin. Em seu tempo, Lameira e Ness (2007) verificaram se melhores práticas de governança corporativa, medida por meio de variáveis dummy representando os NDGC e a participação das empresas em programas de ADR, influenciam o desempenho de mercado, mensurado pelo Q de Tobin. Para tal fim, os autores estudaram uma amostra com 64 companhias com ações mais líquidas listadas pela B3, tal qual uma regressão linear múltipla. Os resultados expressaram uma relação positiva e significante entre a governança e o Q de Tobin, assim dizendo, os autores demonstraram que empresas que adotam melhores práticas de governança corporativa apresentam maior valor.

Correia et al. (2011) confrontaram, mediante dados em painéis e seu índice de governança, o desempenho de mercado das empresas brasileiras negociadas pela B3 entre 1997 e 2006. Os resultados exibiram uma relação positiva e significativa entre o índice de governança e o Q de Tobin, demonstrando que a boa governança tem valor para o mercado. Outrossim, Catapan et al. (2013) verificaram o efeito da governança corporativa no desempenho financeiro e de mercado das companhias brasileiras negociadas pela B3 entre 2008 e 2010. Para isso, os autores empregaram o índice de governança corporativa de Carvalhal-da-Silva e Leal (2005) em uma amostra de 111 empresas de diversos setores e, um modelo de dados em painel. Os resultados apurados indicaram impacto positivo e estatisticamente significativo do índice de governança corporativa sobre o desempenho de mercado das empresas.

Por sua vez, Lima et al. (2015) analisaram o efeito da listagem nos diferentes níveis de governança corporativa da B3 sobre o aumento do valor de mercado de 182 companhias listadas no Novo Mercado, Nível 1 e Nível 2. Os autores obtiveram evidências de que as empresas listadas nos níveis mais elevados de governança apresentam melhor desempenho econômico, aferido em termos de variação média do valor de mercado.

Assim como Correia et al. (2011), Santos (2018) analisou a associação do seu índice de governança, criado via ACP a partir de um conjunto de mecanismos capazes de reduzir os problemas de agência, com o desempenho de mercado das empresas brasileiras. A autora utilizou para isso, uma amostra composta por 116 empresas de capital aberto negociadas pela B3 entre os anos de 2010 e 2016. Os resultados, obtidos por meio de uma regressão com dados em painel, apontaram para uma relação positiva, porém não significante, entre o índice de governança e o Q de Tobin.

Por sua vez, Pinheiro et al. (2019) analisaram a relação da concentração acionária e governança corporativa com o valor das empresas. Os autores empregaram a ACP para a criação do índice de governança corporativa e utilizaram uma análise de regressão com dados em painel em uma amostra com 250 empresas negociadas entre 2012 e 2015. Os resultados indicaram uma relação negativa e não significativa entre o índice de governança corporativa e o valor das empresas.

Recentemente, Caixe e Rodrigues (2022) examinaram a associação entre a governança corporativa, o uso de derivativos financeiros e o valor da firma no contexto brasileiro. Com dados longitudinais de 241 empresas negociadas pela B3 ao longo do período de 2006 a 2017, os autores empregaram os NDGC como medida de governança e o Q de Tobin como medida de valor da firma. Os resultados, obtidos através do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) agrupados apontaram uma associação positiva e significativa entre a governança e o Q de Tobin, isto é, esta relação sugere a presença de um prêmio de governança para as companhias brasileiras analisadas.

A partir dessas constatações, pode-se verificar que os resultados encontrados a respeito da relação entre governança corporativa e o desempenho de mercado das empresas não despontam para conclusões uníssonas. À vista disso, é considerável que mais investigações busquem preencher esta lacuna da literatura, dada a importância do tema.

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1 Amostra e Coleta de Dados

Este estudo busca construir um índice de governança corporativa para as empresas brasileiras e avaliar o efeito da adoção de melhores práticas de governança no desempenho de mercado dessas empresas. Para tanto, tem-se como população objeto deste estudo as companhias com ações negociadas pela B3 entre os anos de 2010 e 2020. Para a obtenção da amostra, alguns critérios foram considerados: (i) exclusão das empresas com registro cancelado; (ii) exclusão das empresas do setor financeiro, uma vez que a natureza das empresas desse setor é bastante peculiar, principalmente no tocante à estrutura financeira; (iii) exclusão das empresas que apresentaram índice de negociabilidade menor ou igual a 0,001, haja vista que que empresas que apresentam baixa negociabilidade tendem a apresentar grande número de dados faltantes (Correia et al., 2011); (iv), por fim, o último critério de seleção da amostra foi a exclusão das empresas com patrimônio líquido negativo.

Após todos esses procedimentos, a amostra do estudo foi composta por 118 empresas. Para a coleta dos dados econômico-financeiros necessários às análises, foi utilizada a plataforma Economatica^®. No que concerne aos dados para a criação do índice de governança, estes foram obtidos via documentos de apresentação obrigatória à Comissão de Valores Mobiliários (CVM), sendo públicos e disponíveis no site da CVM e das próprias empresas.

3.2 Índices de Governança Corporativa

Para atender a primeira parte do objetivo deste estudo, construiu-se um índice de qualidade da governança corporativa (IGOV) para as 118 companhias integrantes da amostra. Além disso, foram testadas variações do IGOV, a fim de oferecer alternativas de mensuração das melhores práticas de governança corporativa no Brasil que, neste estudo, é tratada como a variável independente nos modelos estimados.

As variáveis que compõe o IGOV foram escolhidas em conformidade com as recomendações constantes dos códigos de melhores práticas de governança corporativa do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC), bem como na literatura acerca da teoria da agência, externados por Al-Najjar e Al-Najjar (2017), Carvalhal-da-Silva e Leal (2005), Jensen e Meckling (1976), Silveira (2004), dentre outros. A criação do IGOV se deu mediante a soma das respostas positivas de 10 perguntas binárias objetivas, em que cada resposta positiva recebia um ponto e, nesse sentido, o IGOV teve valor expresso entre 0 e 10. A elaboração das perguntas considerou cinco mecanismos de governança corporativa: Conselho de Administração, Estrutura de Propriedade e de Controle, Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores e Nível de Disclosure.

Além do índice IGOV, outros três índices derivados foram analisados no estudo. O primeiro deles, o IGOV8, é uma variação do IGOV, obtido por meio da soma das respostas das 7 perguntas que compreendem os mecanismos Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores e Nível de Disclosure, mais a variável representando o setor de atuação (+1 ponto para empresas industriais). Assim, o IGOV8 teve valor expresso entre 0 e 8 e sua obtenção é mais simples do que o IGOV, já que necessita de menos variáveis (inputs). Já o segundo índice derivado, o IGOV12, é formado pelas 10 perguntas que compõem o IGOV, somadas ao setor de atuação (+1 ponto para empresas industriais) e ao valor do payout dado em números decimais.

Tais variações do IGOV foram testadas uma vez que, de acordo com Silveira (2004), setores de atividades mais regulamentadas, como o industrial, podem influenciar a qualidade da governança corporativa dessas empresas ao serem obrigadas a se adequarem a melhores práticas de governança. Já Silveira e Barros (2008) afirmam que empresas com melhores práticas de governança tendem a apresentarem maiores níveis de payout. Ademais, Correia et al. (2011), Santos (2018) e Silveira (2004) mostraram que, no contexto brasileiro, a divulgação e a transparência de informações são mais eficientes em aferir a qualidade da governança corporativa do que a estrutura de propriedade e controle e a estrutura do conselho de administração. A Tabela 1 apresenta as variáveis que compõem os índices de governança analisados, suas definições, o mecanismo de governança as quais estão relacionadas e a fonte de coleta dos dados.

Tabela 1
Variáveis que compõem os índices de governança

Variáveis	Perguntas		Fonte dos dados
Conselho de Administração	(1)	O Conselho de Administração tem entre cinco e nove membros?	RI
Estrutura de Propriedade e de Controle	(2)	Os acionistas controladores possuem menos de 50% das ações com direito a voto?	RI
	(3)	A companhia tem mais de 25% de suas ações em free-float?	RI
Divulgação e Transparência	(4)	A empresa publica fatos relevantes e comunicados ao mercado?	RI e CVM
	(5)	A empresa tem declarações de dividendos disponibilizadas aos acionistas?	RI e CVM
Incentivos aos Administradores	(6)	Os administradores têm participação nos lucros?	RI
	(7)	A empresa possui plano de opção de compra de ações?	RI
	(8)	A empresa possui remuneração baseada em ações?	RI
Disclosure	(9)	Empresa participa dos NDGC?	B3
	(10)	A companhia é emissora de ADRs?	JPMorgan
Setor	(11)	A empresa é do setor industrial?	Economatica®
Payout	(12)	Valor do payout	Economatica®

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Por fim, foi analisada também como medida de governança, a listagem das empresas nos NDGC da B3, uma vez que de acordo com Ribeiro e Souza (2022), é a forma mais utilizada quando se trata de estudos empíricos sobre governança no Brasil. Por conseguinte, a proxy NDGC recebeu valor 1, quando a empresa em questão é listada em algum dos níveis de governança da B3 (Novo Mercado, Nível 1 e Nível 2) e 0 quando é listada no mercado tradicional. A Tabela 2 apresenta as proxies de governança usadas como variáveis independentes nos modelos aqui estimados, seus métodos de obtenção e seus valores possíveis.

Tabela 2
Variáveis independentes (métricas de qualidade da governança corporativa)

Variáveis	Método de estimação	Valores possíveis
IGOV	Soma das perguntas 1 a 10	Entre 0 e 10
IGOV8	Soma das perguntas 4 a 11	Entre 0 e 8
IGOV12	Soma das perguntas 1 a 12	Entre 0 e 12
NDGC	Dummy: 0 para mercado tradicional, 1 para NDGC	0 ou 1

• Fonte: Elaborada pelos autores.

3.3 Variáveis Dependentes e de Controle

Para atender a segunda parte do objetivo deste estudo, isto é, avaliar a relação entre a adoção das melhores práticas de governança no desempenho de mercado das empresas brasileiras, utilizaram-se como métricas de desempenho (variáveis dependentes) o Q de Tobin (QTOBIN) e o Firm Value (VF), obtidos via banco de dados Economática^®. O Q de Tobin e o Firm Value são métricas de valor utilizadas em diversos estudos, como os de Coletta e Lima (2020), Correia et al. (2011) e Silveira (2004). Além das variáveis dependentes, foram empregadas algumas variáveis de controle, como o Tamanho da Empresa (TAM), o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (Return on Equity [ROE]), o Endividamento (END), o Índice de Liquidez Corrente (ILC) e o Crescimento (CRES). A escolha dessas variáveis se deu amparada na literatura empírica sobre o tema. Na Tabela 3 são apresentadas as variáveis independentes e de controle, assim como suas fórmulas de cálculo e o amparo teórico.

Tabela 3
Variáveis dependentes e de controle

Variáveis		Fórmula	Suporte teórico
Dependentes	VF	$\frac{FirmValue}{\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{o}\mathrm{}\mathrm{T}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}}$	Beuren et al. (2020); Silveira (2004)
	QTOBIN	$\frac{\mathrm{V}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{}\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{}\mathrm{M}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{o}\mathrm{}\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{}\mathrm{A}\mathrm{ç}\mathrm{õ}\mathrm{e}\mathrm{s}+\mathrm{C}\mathrm{a}\mathrm{p}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{}\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{}\mathrm{T}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{i}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{s}}{\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{o}\mathrm{}\mathrm{T}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}}$	Coletta e Lima (2020); Correia et al. (2011); Tobin (1958)
Controle	TAM	ln(Ativos Totais)	Aguiar e Pimentel (2017); Beuren et al. (2020); Caixe e Krauter (2014); Correia et al. (2011); Coletta e Lima (2020)
	ROE	Lucro Líquido/Patrimônio Líquido
	END	(Passivo Circulante + Passivo Não Circulante)/Ativo Total
	ILC	Ativo Circulante/Passivo Circulante
	CRES	(Vendast - Vendast-1)Vendast-1

• Fonte: Elaborada pelos autores.

3.4 Modelos Estimados

Para verificar a relação entre a governança corporativa e o desempenho das empresas, foram estimados modelos de regressão via MQO, dados em painel de efeitos fixos (fixed effects [FE]) e modelos de regressão por meio da abordagem de variáveis instrumentais (IV) (utilizando o procedimento EC2SLS). A aplicação de abordagens econométricas distintas e em ordem crescente de complexidade tem o propósito de dar consistência aos resultados da relação entre a qualidade da governança corporativa e o desempenho de mercado. A combinação formada por estes 3 métodos de estimação juntamente das 4 proxies de governança e as 2 métricas de desempenho de mercado, resultaram na estimação de 24 regressões distintas. As especificações gerais dos modelos empregados são descritas na Equação 1:

$${DM}_{it}={\beta }_{0it}+{\beta }_{1it}{GC}_{it}+{\beta }_{2it}{VC}_{it}+e_{it}$$ (1)

em que: DM_it representa as variáveis dependentes (VF_it e QTOBIN_it ); GC_it são as variáveis independentes e representam as proxies de governança corporativa analisadas no estudo (IGOV, IGOV8, IGOV12 e NDGC); VC_it representa as variáveis de controle; β₀ se refere ao parâmetro de intercepto; β₁ e β₂ se referem aos coeficientes correspondentes a cada uma das variáveis explicativas do modelo; e e_it se refere ao erro idiossincrático, uma vez que varia aleatoriamente para todas as empresas e períodos.

Inicialmente foram estimadas regressões via MQO, um dos métodos estatísticos mais utilizados em pesquisas sociais aplicadas (Krueger & Lewis-Beck, 2008). Ao estimar os modelos via MQO, obtêm-se coeficientes que tornam os valores estimados pelo modelo próximo dos dados observados, uma vez que se concentra na medida de tendência central desses dados (Krueger & Lewis-Beck, 2008).

Por sua vez, a análise de regressões via de dados em painel é um dos métodos mais utilizados em pesquisas sobre governança corporativa no Brasil, a exemplo de Correia et al. (2011), Silveira e Barros (2008) e Santos (2018). Conforme destaca Wooldridge (2010), as regressões via dados em painel podem ser estimadas de três maneiras: (i) modelo pooled (dados empilhados); (ii) modelo de efeitos aleatórios; e (iii) modelo de efeitos fixos. A identificação do modelo mais adequado aos dados do estudo depende da realização de testes estatísticos. Assim, utilizaram-se os testes de Chow para a comparação entre o modelo pooled e o modelo de efeitos fixos, o teste de Breusch-Pagan para a comparação entre o modelo de efeitos aleatórios e o modelo pooled, bem como o teste de Hausman para a comparação entre o modelo de efeitos fixos e efeitos aleatórios.

Tais testes apontaram a estimação por meio de FE mais adequada aos dados. No modelo FE, há existência de heterogeneidade entre os grupos, porém, com características invariantes no tempo. Dessa forma, no modelo FE pressupõem-se que cada grupo tenha um intercepto diferente, que é constante ao longo do tempo (Wooldridge, 2010).

Wooldridge (2010) destaca, entretanto, que um dos pressupostos dos modelos de dados em painel é a de exogeneidade estrita, ou seja, caso o índice de governança corporativa empregado no estudo seja de natureza endógena, a estimação por dados em painel se torna espúria. Nesse sentido, foram empregados modelos de regressão por meio da abordagem de variáveis instrumentais (instrumental variables [IV]) em painel, que considera as proxies de governança corporativa como variáveis endógenas. Para isso, optou-se pelo procedimento EC2SLS, de Baltagi e Li (1992), que gera erros padrão menores que os dos mínimos quadrados generalizados convencionais de dois estágios (G2SLS) (Baltagi & Li, 1992).

Silveira et al. (2006) afirmam que a utilização de IV é uma solução para todos os problemas de endogeneidade e para tanto, os instrumentos devem ter uma correlação nula com o termo de erro da equação original, mesmo que sejam correlacionadas com as variáveis independentes (Larcker & Rusticus, 2010). Assim, como variáveis instrumentais, foram utilizadas as defasagens (t-1) das variáveis de controle, procedimento empregado por Edwards, Soares e Lima (2013), Larcker e Rusticus (2010) e O’Connor e Rafferty (2012), por exemplo.

Destacados os modelos, foram realizados testes com intuito de verificar se os pressupostos dos mesmos foram cumpridos; como os testes de normalidade dos resíduos, multicolinearidade, homocedasticidade e autocorrelação. O teste de Jarque-Bera, utilizado para testar a normalidade dos resíduos, rejeitou a hipótese nula de distribuição normal em todos os modelos. No entanto, Wooldridge (2010) ressalta que se o tamanho da amostra for suficientemente grande, pelo teorema do limite central, a inferência estatística não é invalidada.

Por sua vez, os testes de Breusch-Pagan e Breusch-Godfrey indicaram problemas com homocedasticidade e autocorrelação, respectivamente. Com isso, optou-se por estimar as regressões FE com erros padrão robustos (Heteroskedasticity Autocorrelated Consistent - HAC). Tal procedimento, desenvolvido por Newey e West (1987), é uma única solução para os dois problemas. As regressões MQO e IV foram estimadas também de forma robusta (vce (robust)). Por fim, foram obtidos valores inferiores a 10 no fator de inflação da variância (FIV) indicando, pela literatura, que não houve problemas de colineraridade (Wooldridge, 2010).

A estimação dos modelos com o intuito de avaliar a relação entre as proxies de governança e o desempenho é uma forma de validar externamente o IGOV aqui proposto, uma vez que se verifica o poder de o índice indicar o possível prêmio de qualidade da governança no mercado de capitais brasileiro (Correia et al., 2011). Além desta, realizou-se outra validação externa confrontando o índice IGOV com o QTOBIN e o VF por meio de testes de médias. A amostra foi estruturada em três grupos em razão do crescimento do IGOV e, logo em seguida foram analisados os resultados dos testes t e F, que têm por objetivo analisar se há diferença entre as médias e variâncias (respectivamente) de dois grupos de médias, bem como procedeu-se à análise de variância (ANOVA), que compara as médias de três ou mais grupos (Wooldridge, 2010). As regressões e os testes executados neste estudo foram estimados via software Stata.

4. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Nesta seção são apresentados os resultados concernentes às proxies de governança corporativa, bem como os resultados das regressões estimadas e a discussão acerca desses resultados. A Tabela 4 exibe as estatísticas descritivas dos índices de governança, bem como da proxy NDGC. O índice IGOV apresentou média de 6,11 e mediana de 6, isto é, 50% das empresas analisadas apresentaram qualidade de governança corporativa acima dos 6 pontos (60,00%). Da mesma forma, o índice IGOV12 apresentou média de 6,51 e mediana de 6,44.

Por outro lado, o índice IGOV8 apresentou média de 4,40 e mediana de 4,00, ou seja, nesse caso, como o índice varia de 0 a 8,50% das empresas apresentaram boa qualidade de governança enquanto os 50% restantes apresentaram governança abaixo da média. Por fim, pelo coeficiente de variação, observa-se que os dados a respeito da qualidade da governança apresentaram média dispersão, exceto para a proxy NDGC, que apresentou dados mais heterogêneos, haja vista que se trata de uma variável dummy.

Tabela 4
Estatísticas descritivas das proxies de governança

Variáveis	Média	Mediana	Desvio padrão	C. V.
IGOV	6,1128	6,0000	1,6048	26,25%
IGOV8	4,4013	4,0000	1,2028	27,33%
IGOV12	6,5170	6,4479	1,7244	26,46%
NDGC	0,90879	1	0,28815	31,71%

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Antes de estimar as regressões, realizou-se uma validação externa adicional do índice principal deste estudo (IGOV) confrontando-o, via testes de média, com o QTOBIN e o VF. Dividiram-se as observações do IGOV em três grupos, de maneira que o primeiro grupo foi formado por IGOV entre 0 e 4 (“Baixa” qualidade de governança), o segundo grupo foi composto por IGOV entre 5 e 7 (“Média” qualidade de governança) e, por fim, o terceiro grupo compreendeu IGOV de 8 a 10 (“Alta” qualidade de governança). Verificou-se, então, se as médias de QTOBIN e VF são estatisticamente diferentes entre os três grupos de IGOV. Os resultados dos testes de comparação de médias (teste t, teste F e ANOVA) são expostos na Tabela 5.

Pelo teste t, que compara a média de dois grupos de amostras, rejeitou-se a hipótese nula na comparação dos grupos “Baixa” ( “Média” e “Baixa” ( “Alta” qualidade da governança nas médias de QTOBIN, bem como na comparação dos grupos “Média” ( “Alta” e “Baixa” ( “Alta” qualidade da governança nas médias de VF. Pelo teste F, estruturado para avaliar a variação da média entre dois grupos, rejeitou-se a hipótese nula na comparação entre os grupos “Baixa” ( “Alta” qualidade da governança nas médias de QTOBIN e na comparação entre os grupos “Média” ( “Alta” e “Baixa” ( “Alta” qualidade da governança nas médias de VF.

Por fim, pela análise de variância (ANOVA), que determina se existe diferença significativa na média entre três ou mais grupos, rejeitou-se a hipótese nula tanto para as médias de QTOBIN quanto para as médias de VF. Essas rejeições das hipóteses nulas mostraram que as médias dos grupos se diferem significativamente, evidenciando que empresas bem governadas tendem a apresentar maior desempenho de mercado.

Tabela 5
Resultados dos testes de média

Testes de média	QTOBIN				VF
	t	Valor p	F	Valor p	t	Valor p	F	Valor p
“Baixa” ( “Média”	-2,071	0,0405**	1,1603	0,1800	-1,5834	0,1139	1,0278	0,4219
“Média” ( “Alta”	-1,095	0,2748	1,1248	0,2160	-2,3177	0,0208**	1,2470	0,0692*
“Baixa” ( “Alta”	-2,582	0,0100***	1,3051	0,0875*	-3,1746	0,0017**	1,2816	0,0931*
ANOVA	F = 3,6278		Valor p = 0,0272**		F = 4,9663		Valor p = 0,0073***

• Nota: Os asteriscos indicam os níveis de significância: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Com o intuito de verificar o efeito da qualidade da governança corporativa sobre o desempenho de mercado das empresas, bem como validar externamente o IGOV e suas variantes (IGOV8 e IGOV12), foram estimados modelos de regressão via MQO, FE, e IV, contendo o QTOBIN e o VF como variáveis dependentes e o IGOV, IGOV8, IGOV12 e o NDCG como proxies de governança corporativa. Pela análise da significância global dos modelos (teste F para os modelos MQO e FE e, teste qui-quadrado de Wald para os modelos IV), rejeitaram-se fortemente as hipóteses nulas (valor p = 0). Assim, pode-se afirmar que, conjuntamente as variáveis independentes são significativas como variáveis explicativas para os modelos estimados. A Tabela 6 apresenta os resultados das estimações que têm o IGOV como variável explicativa.

No que tange ao coeficiente de determinação dos modelos, nas regressões estimadas por MQO, as variáveis analisadas são capazes de explicar cerca de 18,95% da variação total do QTOBIN e 15,24% da variação total do VF. Pelo modelo FE, as variáveis consideradas são capazes de explicar cerca de 18,73% da variação total do QTOBIN e 6,43% da variação total do VF. Por fim, pelas estimações via IV, as variáveis presentes nos modelos explicam cerca de 18,09% da variação do QTOBIN e 5,75% da variação total do VF. Esse resultado indica que há outras características que influenciam o desempenho de mercado das empresas, como o cenário macroeconômico, por exemplo.

As regressões estimadas apontam uma relação positiva e significante entre o IGOV e o QTOBIN e entre o IGOV e o VF em todos os modelos. Essa associação sugere que quanto melhor a qualidade da governança corporativa, maior o desempenho de mercado das empresas analisadas. Tal resultado é consistente com os documentados pela literatura, como em Caixe e Rodrigues (2022) e Correia et al. (2011), por exemplo.

Tabela 6
Relação entre o IGOV e o desempenho de mercado

IGOV	QTOBIN			VF
	MQO	FE	IV	MQO	FE	IV
Constante	580,24***	1322,46*	667,26***	336,15***	765,98	747,05**
IGOV	21,21***	22,96*	21,36**	21,49***	19,81*	20,29**
TAM	-1,55*	-49,00	-8,97	1,34	-12,86	2,24
ROE	3,52***	2,81***	2,96***	3,17***	2,25***	2,50***
END	-2,81***	-5,22***	-4,19***	4,00***	0,25	1,85**
ILC	24,07**	15,73	17,51	2,35	-4,47	-4,53
CRES	-0,04	0,12***	0,07**	-0,06	0,17***	0,11***
R²	0,1895	0,1873	0,1809	0,1524	0,0643	0,0575

• Notas: (i) Os asteriscos indicam os níveis de significância: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01; (ii) O teste F e o teste qui2 de Wald de todos os modelos apresentou valor p = 0; (iii) O R² se refere ao R² ajustado para os modelos estimados via MQO e R² within para os modelos estimados via FE e IV.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

No que diz respeito às estimações contendo o índice IGOV8 como métrica da qualidade da governança, a Tabela 7 expõe os resultados, em que se observa que, diferentemente do índice IGOV, os resultados do índice IGOV8 evidenciaram uma relação positiva e significante a 1% entre a qualidade da governança corporativa e o desempenho de mercado das empresas analisadas, independentemente se aferido via QTOBIN ou VF. Nesse sentido, o resultado das estimações com o IGOV8 foram mais robustos e fortalecem os achados de Caixe e Rodrigues (2022), Correia et al. (2011) e Pinheiro et al. (2019), evidenciando que quanto mais bem governada a empresa, maior seu desempenho de mercado.

Pelo coeficiente de determinação dos modelos, observa-se que nas regressões estimadas por MQO, as variáveis independentes explicam cerca de 20,63% da variação total do QTOBIN e 16,61% da variação total do VF. Pelo modelo FE, as variáveis analisadas são capazes de explicar cerca de 19,60% da variação total do QTOBIN e 7,58% da variação total do VF. Por fim, pelas estimações via IV, as variáveis conseguem explicar cerca de 19,1% da variação do total do QTOBIN e 6,89% da variação total do VF. Esse resultado é superior ao observado nos modelos com o IGOV como métrica de governança e indica que, quando o IGOV8 é utilizado juntamente com as variáveis de controle, o poder de explicação dos modelos supera aqueles estimados com as demais métricas de governança.

Tabela 7
Relação entre o IGOV8 e o desempenho de mercado

IGOV8	QTOBIN			VF
	MQO	FE	IV	MQO	FE	IV
Constante	584,43***	1266,65*	687,52***	346,66***	716,99	485,77**
IGOV8	39,25***	40,83***	39,25***	37,90***	39,67***	38,85***
TAM	-13,77**	-47,74	-12,85	-1,80	-12,86	-1,34
ROE	3,39***	2,69***	2,86***	3,04***	2,12***	2,39***
END	-2,83***	-5,33***	-4,24***	3,99***	0,13	1,78**
ILC	27,42**	16,55	19,00	5,62	-3,7	-3,11
CRES	-0,02	0,12***	0,08**	-0,04	0,17***	0,12***
R²	0,2063	0,1960	0,1901	0,1661	0,0758	0,0689

• Notas: (i) Os asteriscos indicam os níveis de significância: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01; (ii) O teste F e o teste qui2 de Wald de todos os modelos apresentou valor p = 0; (iii) O R² se refere ao R² ajustado para os modelos estimados via MQO e R² within para os modelos estimados via FE e IV.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Adiante, na Tabela 8 são relatados os resultados das estimações com o índice IGOV12 como variável explicativa. Assim como para o IGOV e IGOV8, os resultados do índice IGOV12 mostraram uma relação positiva entre a governança corporativa e o desempenho de mercado, entretanto, essa relação foi significativa apenas nos modelos estimados via MQO. Assim, pode-se apontar que os resultados das estimações com o IGOV12 foram menos robustos que as estimações com o IGOV e o IGOV8. Apesar disso, fica notória a relação direta entre desempenho de mercado e governança corporativa, resultado similar aos achados de Lameira e Ness (2007) e Santos (2018).

No que diz respeito ao coeficiente de determinação dos modelos, os resultados para os modelos estimados com o IGOV12 como proxy de governança são inferiores aos observados nos modelos com o IGOV e IGOV8 como métricas de governança e indicam que o IGOV12 explica menos sobre as variações do desempenho de mercado das empresas do que os índices antecessores.

Tabela 8
Relação entre o IGOV12 e o desempenho de mercado

IGOV12	QTOBIN			VF
	MQO	FE	IV	MQO	FE	IV
Constante	564,84***	1301,84*	714,68***	338,25***	752,45	514,88**
IGOV12	17,35***	10,58	11,53	15,55***	10,76	11,21
TAM	-8,55	-46,4	-8,53	3,04	-8,90	2,88
ROE	3,47***	2,86***	2,98***	3,12***	2,28***	2,51***
END	-2,82***	-5,20***	-4,15***	4,00***	0,26	1,87**
ILC	24,35**	15,71	17,57	2,70	-4,53	-4,45
CRES	-0,04	0,12***	0,08**	-0,06	0,16***	0,11***
R²	0,1851	0,1830	0,1772	0,1448	0,0616	0,0551

• Notas: (i) Os asteriscos indicam os níveis de significância: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01; (ii) O teste F e o teste qui2 de Wald de todos os modelos apresentou valor p = 0; (iii) O R² se refere ao R² ajustado para os modelos estimados via MQO e R² within para os modelos estimados via FE e IV.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Por fim, foi testada a relação entre governança corporativa e o desempenho de mercado utilizando os Níveis Diferenciados de Governança da B3 como proxy da qualidade da governança. Pelos resultados expostos na Tabela 9, é possível observar que essa relação, diferentemente dos índices criados neste estudo, não foi homogênea entre os modelos de regressão estimados. A relação entre o NDGC e o QTOBIN, por exemplo, foi significativa em 1% quando estimado via MQO. Nas demais regressões, não foi observada significância estatística. Nos modelos estimados via MQO e IV, documentou-se uma associação negativa entre a governança e o desempenho de mercado, resultado contrário ao observado nos modelos FE. Esse resultado, contrário aos achados de Caixe e Rodrigues (2022) e Catapan et al. (2013), corrobora Pinheiro et al. (2019), que também documentou uma relação negativa e não significativa entre a governança corporativa e o valor da empresa.

Ademais, pelos coeficientes de determinação dos modelos, observa-se que a proxy NDGC, juntamente com as variáveis de controle, tem menor poder explicativo das variações do desempenho de mercado das empresas do que os índices criados neste estudo. Nas regressões estimadas via MQO, por exemplo, as variáveis analisadas são capazes de explicar cerca de 17,87% da variação total do QTOBIN e 13,55% da variação total do VF. Pelo modelo FE, as variáveis consideradas explicam cerca de 18,02% da variação total do QTOBIN e 5,98% da variação total do VF. Por fim, pelas estimações via IV, as variáveis independentes conseguem explicar cerca de 17,39% da variação do QTOBIN e 5,12% da variação total do VF.

Nesse sentido, os resultados não apontam a utilização de uma variável dummy criada a partir dos NDGC como uma boa proxy de governança das empresas brasileiras, uma vez que sua relação com o desempenho muda de um modelo econométrico para outro. Apesar disso, essa é a métrica mais utilizada por pesquisas empíricas nacionais sobre o tema (Ribeiro & Souza, 2022).

Tabela 9
Relação entre o NDGC e o desempenho de mercado

NDGC	QTOBIN			VF
	MQO	FE	IV	MQO	FE	IV
Constante	815,73***	1243,39*	894,54***	524,63***	670,50	640,10***
NDGC	-78,15***	53,81	-42,33	-39,76	93,98	-3,69
TAM	-13,65**	-38,59	-13,23	-0,61	-4,66	-0,42
ROE	3,37***	2,91***	3,02***	3,07***	2,32***	2,56***
END	-2,52***	-5,21***	-3,95***	4,20***	0,19	1,98**
ILC	25,44**	16,09	18,01	3,52	-4,07	-4,15
CRES	-0,03	0,11***	0,08**	-0,06	0,14***	0,11***
R²	0,1787	0,1802	0,1739	0,1355	0,0598	0,512

• Notas: (i) Os asteriscos indicam os níveis de significância: * p < 0,10, ** p < 0,05, *** p < 0,01; (ii) O teste F e o teste qui2 de Wald de todos os modelos apresentou valor p = 0; (iii) O R² se refere ao R² ajustado para os modelos estimados via MQO e R² within para os modelos estimados via FE e IV.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Em suma, a Tabela 10 mostra um resumo dos resultados apurados nesta pesquisa a despeito da relação entre a governança corporativa e o desempenho de mercado. Dos 6 modelos estimados, o IGOV apresentou uma relação positiva com o desempenho de mercado em todos eles. Essa relação se deu com 1% de significância em 2 modelos, 5% em 2 e 10% em 2. Já quando a governança foi aferida via IGOV8, todos os 6 modelos estimados apresentaram uma relação positiva com o desempenho ao nível de 1% de significância. Achado este que fortalece os resultados de Caixe e Rodrigues (2022) e Correia et al. (2011) e vai ao encontro de Pinheiro et al. (2019). Por sua vez, todos os modelos estimados com o IGOV12 também exibiram uma relação positiva com o desempenho, com significância de 1% em 2 modelos, e não significante em 4. Por fim, quando a variável NDGC foi utilizada como proxy de governança, a relação com o desempenho foi positiva em 2 dos 6 modelos testados e negativa nos demais. Essas relações apresentaram significância de 1% em apenas 1 modelo, sendo os demais não significantes.

Nesse sentido, o IGOV8, obtido por meio da soma das oito questões que compreendiam os mecanismos Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores, Nível de Disclosure e o Setor, se destacou pela significância de 1% observada em todos os modelos estimados. Essa evidência sugere, portanto, que estes mecanismos podem ser os mais importantes para definir a qualidade da governança corporativa no Brasil. Outrossim, o índice IGOV8 pode ser a proxy mais adequada para capturar a qualidade da governança corporativa das empresas brasileiras.

Tabela 10
Resumo dos resultados encontrados nas regressões estimadas

Métricas de governança	QTOBIN						VF
	MQO		FE		IV		MQO		FE		IV
IGOV	+	1%	+	10%	+	5%	+	1%	+	10%	+	5%
IGOV8	+	1%	+	1%	+	1%	+	1%	+	1%	+	1%
IGOV12	+	1%	+	n.s.	+	n.s.	+	1%	+	n.s.	+	n.s.
NDGC	-	1%	+	n.s.	-	n.s.	-	n.s	+	n.s	-	n.s.

• Nota: Coeficiente não significativo (n.s.).
• Fonte: Elaborada pelos autores.

No tocante às variáveis de controle, sua relação com as variáveis de desempenho não foi unânime entre os modelos estimados. O TAM, por exemplo, quando confrontado com o QTOBIN, apresentou relação negativa com o desempenho de mercado em todos os modelos estimados, entretanto, essa relação foi significativa apenas no modelo MQO, estimados com o IGOV, IGOV8 e NDGC como métricas de governança. Quando a variável VF foi empregada como métrica de desempenho de mercado, não foi documentada significância estatística. Embora a predominância de significância estatística na associação negativa entre o tamanho e o desempenho de mercado estimados via MQO corrobore os achados de Caixe e Rodrigues (2022), Catapan et al. (2013) e Santos (2018), os resultados discrepantes observados nas demais estimações sugere não ser possível afirmar, com base nos achados, que o porte da companhia influencie seu valor de mercado.

O ROE, por sua vez, apresentou uma relação positiva e significativa ao nível de 1% com o desempenho de mercado em todos os modelos estimados. Esse resultado, contrário ao observado por Correia et al. (2011) e em linha com os achados de Caixe e Krauter (2014) era esperado e sugere que empresas com maior retorno sobre o patrimônio líquido tendem a apresentar melhor performance de mercado, isto é, o nível de eficiência das empresas em aplicar os recursos para gerar valor e lucro é um fator considerado importante pelos investidores.

No que diz respeito ao END, este apresentou uma relação negativa e significante com o QTOBIN em todos os modelos analisados. Por outro lado, no que diz respeito ao VF, a relação com o END foi positiva, com significância observada nos modelos MQO e IV. Tal resultado sugere que empresas mais endividadas tendem a apresentar menor QTOBIN e maior VF, o que fortalece os resultados de Correia et al. (2011) e Silveira (2004). Correia et al. (2011) observaram uma associação negativa e significante entre o QTOBIN e o END. Já Silveira (2004) documentou uma relação positiva entre endividamento e o VF, resultado que pode estar atrelado ao benefício fiscal oriundo da dedutibilidade dos juros da dívida na forma de despesas financeiras, o que, na perspectiva do mercado, poderia ampliar o valor das empresas (Caixe & Krauter, 2013).

Por seu turno, o ILC apresentou uma relação positiva com o QTOBIN em todos os modelos analisados. Todavia, a significância estatística foi observada apenas no modelo MQO. Já as regressões estimadas com o VF como variável dependente apresentaram uma relação positiva entre ILC e desempenho de mercado no modelo MQO e negativa nos modelos FE e IV, porém não significativa em todos os casos. O resultado sugere que empresas com melhores índices de liquidez tendem a apresentarem melhor desempenho de mercado quando aferido pelo QTOBIN, ou seja, a capacidade de uma empresa de quitar suas dívidas a curto prazo é um fator importante para o mercado.

No tocante ao CRES, a relação com o desempenho de mercado foi predominantemente positiva, com exceção dos modelos estimados via MQO, que apresentaram uma associação negativa e não significativa entre o crescimento e o desempenho. Silveira (2004) observou uma relação negativa e não significativa entre o CRES e o QTOBIN, evidências idênticas às observadas nos modelos MQO, contrárias, entretanto, às demais estimações.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo deste estudo consistiu na construção de um índice de governança corporativa para as empresas brasileiras com ações negociadas pela B3 para avaliar o efeito das melhores práticas de governança em seu desempenho de mercado, entre os anos de 2010 e 2020. O índice foi amparado em estudos anteriores que indicam os mecanismos mais eficientes na redução dos problemas de agência. Como validação externa, optou-se pela sua confrontação com as variáveis Firm Value e Q de Tobin em diferentes modelos econométricos e em testes de diferença de médias e variâncias (teste t, teste F e ANOVA).

Além do índice principal (IGOV), formado pela soma das dez respostas associadas aos mecanismos Conselho de Administração, Estrutura de Propriedade e de Controle, Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores e Nível de Disclosure, testaram-se duas outras variações. O IGOV8, obtido por meio da soma das oito questões que compreendiam os mecanismos Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores, Nível de Disclosure e Setor; e o IGOV12, formado pelas 10 perguntas do IGOV, somadas ao setor de atuação e ao valor do payout, dado em números decimais. Os três índices foram comparados à proxy NDGC, uma variável dummy representando as empresas listadas nos segmentos de governança corporativa da B3, uma das métricas mais utilizadas nos estudos empíricos de governança.

A proxy NDGC não se mostrou uma métrica eficiente para avaliar a qualidade da governança, haja vista os resultados discrepantes dos modelos, tanto com a direção da relação com o desempenho quanto pela significância observada. Já os índices IGOV, IGOV8 e IGOV12 se mostraram boas medidas de governança, haja vista os resultados unânimes entre os modelos de regressão estimados. Em todos os modelos, a relação entre governança corporativa e o desempenho foram positivas, atestando a confiança do mercado associada, fortemente, à qualidade da governança corporativa expressa pelos índices.

O IGOV8 se destacou pela significância de 1% observada em quaisquer que sejam os modelos estimados, bem como pelos coeficientes de determinação superiores aos observados nas regressões estimados com os demais índices, evidenciando, portanto, os mecanismos Divulgação e Transparência, Incentivos aos Administradores, Nível de Disclosure e o setor de atuação, como os mais importantes à qualidade da governança. Esse resultado sugere que o índice IGOV8 pode ser a proxy mais adequada para capturar a qualidade da governança corporativa das empresas brasileiras e atesta que a boa governança é valorizada pelo mercado, isto é, a qualidade da governança mensurada pelo índice IGOV8 é um aspecto ponderado pelos investidores ao escolher seus ativos. Dessa forma, pode-se concluir que os investidores compreendem que as empresas bem governadas são menos arriscadas e têm, portanto, chances maiores de recuperar seus investimentos.

No que tange às relações entre as variáveis de controle e o desempenho de mercado, foram documentados resultados diferentes a depender do modelo estimado. Entretanto, a maioria desses resultados corrobora os achados anteriores da literatura.

É relevante enfatizar que os indicadores formulados são baseados nas respostas binárias de aderência ou não-aderência aos mecanismos de governança. Devido a esse fato, as médias obtidas a partir de uma pontuação binária que considera a presença ou ausência de um atributo podem não ser a abordagem mais adequada para a determinação de uma métrica. Apesar dessa limitação, este estudo apresenta contribuições significativas.

O índice de governança corporativa aqui proposto é um dos mais simples de se obter em comparação com os demais índices documentados na literatura brasileira sobre o tema, uma vez que depende de menos variáveis qualitativas e seu valor é calculado pela simples soma das questões objetivas formuladas, não demandando, portanto, de métricas estatísticas mais complexas. O índice IGOV8, que conta apenas com oito variáveis qualitativas em sua construção, se mostrou o mais eficiente e, dessa forma, empresas que almejam atrair os investidores podem investir na melhoria dos mecanismos associados a essas questões. Esse resultado, que vai ao encontro de grande parte dos achados anteriores sobre o tema, corrobora os pressupostos da teoria da agência ao demonstrar que os mecanismos de governança corporativa empregados na construção dos índices são eficientes na redução dos problemas de agência, com impacto positivo no valor de mercado das empresas. Nesse sentido, o IGOV e principalmente o IGOV8 se mostram como um importante instrumento de avaliação financeira.

Por fim, cabe ressaltar que esse trabalho se dedicou a analisar o impacto da qualidade da governança corporativa nas variáveis que representam o valor de mercado das companhias e, dessa forma, sugere-se que trabalhos futuros analisem, por meio dos índices de governança aqui propostos, a influência da qualidade da governança corporativa em outros aspectos importantes das empresas, como o desempenho financeiro e a estrutura de capital, por exemplo.

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• Este é um texto bilíngue. Este artigo também foi traduzido para o idioma inglês, publicado sob o DOI https://doi.org/10.1590/1808-057x20231756.en Este artigo deriva de uma tese de doutorado defendida pelo coautor João Eduardo Ribeiro, em 2023.

• FINANCIAMENTO

  Este trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) - Código de Financiamento 001.

Editado por

Editor-Chefe:

Fábio Frezatti

Editora Associada:

Andrea Maria Accioly Fonseca Minardi

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  01 Set 2023
• Data do Fascículo
  2023

Histórico

• Recebido
  28 Jul 2022
• Revisado
  16 Set 2022
• Aceito
  27 Fev 2023