MINHA EMPRESA E EU: TRAÇOS DE PERSONALIDADE DO EMPREENDEDOR E ESCOLHA DA ESTRUTURA DE CAPITAL

RESUMO

Objetivo:

Esta pesquisa busca identificar como os traços de personalidade dos empreendedores podem influenciar a estrutura de capital das micro e pequenas empresas privadas no Brasil, que são importantes para o crescimento econômico e a subsistência de seus proprietários.

Originalidade/valor:

O estudo da dimensão comportamental no contexto das decisões de negócios pode ajudar os agentes financeiros a entender o comportamento de seus clientes, incluindo a adoção de mecanismos que identificam possíveis decisões arriscadas ou ineficientes tomadas pelos gerentes com base em seus traços de personalidade. Também pode ajudar o governo e as instituições que apoiam micro e pequenas empresas privadas no desenvolvimento de estratégias que busquem reduzir a mortalidade dessas empresas.

Design/metodologia/abordagem:

O modelo proposto envolve 19 relações esperadas que avaliam as relações entre os construtos otimismo, tolerância ao risco, senso de controle (externo e interno), atitude em relação à dívida e questões relacionadas ao gênero dos empreendedores. A amostra inclui 625 micro e pequenos empreendedores situados no estado do Rio Grande do Sul, no Brasil. A análise fatorial confirmatória e a modelagem de equações estruturais foram realizadas na análise.

Resultados:

Os resultados mostraram que a atitude em relação à dívida e o gênero foram os construtos mais significativos e influenciaram diretamente a estrutura do capital, enquanto o otimismo e o lócus de controle interno exerceram influência indireta negativa, e a tolerância ao risco teve efeito indireto positivo. Além disso, gerentes do gênero feminino demonstraram maior otimismo e lócus de controle interno do que os gerentes do gênero masculino, mas tiveram uma atitude em relação à dívida pior.

PALAVRAS-CHAVE:
Micro e pequenas empresas privadas; Estrutura capital; Traços de personalidade; Tomada de decisão; Finanças comportamentais

ABSTRACT

Purpose:

This research seeks to identify how entrepreneurs’ personality traits can influence the capital structure of micro and small private businesses in Brazil, which are important for the economic growth and the subsistence of their owners.

Originality/value:

The study of the behavioral dimension of business decisions can help financial agents to better understand client behavior, including the adoption of mechanisms that identify possible risky or inefficient decisions made by managers based on their personality traits. It can also assist the government and institutions supporting micro and small private businesses in developing strategies to reduce the mortality of such companies.

Design/methodology/approach:

The proposed model involves 19 expected relationships that evaluate the relationships between the optimism, risk tolerance, sense of control (external and internal), attitude towards debt, and entrepreneur gender constructs. The sample includes 625 micro and small entrepreneurs in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Confirmatory factor analysis and structural equation modeling were performed.

Findings:

Results showed that attitude towards debt and gender were the most significant constructs and had a direct influence on the capital structure, while optimism and internal locus of control exerted a negative indirect influence, while risk tolerance had a positive indirect effect. Female managers demonstrated higher optimism and internal locus of control than male managers, but they had a worse attitude towards debt.

KEYWORDS:
Micro and small private businesses; Capital structure; Personality traits; Decision-making; Behavioral finances

1. INTRODUÇÃO

Estrutura de capital é a combinação de dívida e patrimônio que suporta os ativos das empresas (Tirole, 2006). Nesse contexto, micro e pequenas empresas privadas diferem das grandes porque, em razão das garantias financeiras pessoais e da estrutura legal, os proprietários podem não ter a vantagem de responsabilidade limitada. Além disso, essas empresas sofrem na obtenção de crédito devido à existência de informações incompletas para avaliação (Ang, 1992; Daskalakis, Jarvis, & Schizas, 2013). Além dessas restrições, as pequenas empresas têm grande importância para a sociedade. Segundo Yilmazer e Schrank (2010), essas empresas têm uma significância monetária e são o núcleo da inovação nos negócios, ajudando no crescimento econômico. Os autores enfatizam sua importância para as famílias, uma vez que a propriedade da empresa pode ser o único investimento de uma família que deixa de investir em outros ativos.

As evidências mostram que pequenas empresas buscam fontes alternativas para suprir suas necessidades de capital. Por exemplo, Ullah e Taylor (2007) mostraram que as fontes de capital mais utilizadas foram as economias do proprietário, parentes e amigos. Daskalakis et al. (2013) argumentaram que as micro e pequenas empresas dependem muito de seus próprios fundos e usariam mais dívida do que usavam, mas enfrentam limitações no acesso ao financiamento da dívida. Waleczek, Zehren e Flatten (2018) descobriram que os proprietários usam mais recursos pessoais nos estágios iniciais de seus empreendimentos como uma escolha estratégica.

Muitas teorias financeiras tentaram explicar como as empresas escolhem suas fontes de financiamento e as proporções de uso, como em Modigliani e Miller (1958), Jensen e Meckling (1976) e Myers e Majluf (1984). De acordo com esses autores, os gerentes agem racionalmente em relação ao processo de tomada de decisão nas empresas. O paradigma da racionalidade, presente nessas teorias, não consegue explicar totalmente as decisões de estrutura de capital em micro e pequenas empresas. Como consequência, novas linhas de investigação, baseadas em aspectos não financeiros, como traços de personalidade do proprietário-gerente, valores e outras características, são usadas para melhor explicar a estrutura de capital.

A teoria dos traços de personalidade é uma das principais abordagens para o estudo da personalidade humana (Kassin, 2003) e se concentra na mensuração de traços ou características que são diferentes entre os indivíduos, podem influenciar o processo de tomada de decisão e são relativamente estáveis ao longo do tempo (Matthews, Deary, & Whiteman, 2009). Segundo Gider e Hackbarth (2010), alguns exemplos de traços de personalidade são otimismo e propensão ao endividamento, e evidências sugerem que o estudo de traços de personalidade gerenciais pode explicar a variação residual de outras abordagens teóricas.

A partir das questões apresentadas, este artigo analisa o impacto dos traços de personalidade gerencial na estrutura de capital das micro e pequenas empresas. Foram verificados os seguintes traços: otimismo, tolerância ao risco, senso de controle (externo e interno), atitude em relação à dívida e questões relacionadas ao gênero dos empreendedores. Aplicou-se uma pesquisa em uma amostra de 625 micro e pequenos empreendedores situados no estado do Rio Grande do Sul, que possui uma população de mais de 1,2 milhão de empresas em 2020, segundo o DataSebrae (2020).

Por meio da análise fatorial confirmatória (AFC) e da modelagem de equações estruturais (MEE), os resultados revelaram que todas as características analisadas, exceto o lócus de controle externo não validado, exerceram algum tipo de influência sobre a estrutura de capital. A atitude em relação à dívida e o gênero tiveram uma influência direta, enquanto o otimismo e o lócus de controle interno tiveram uma influência indireta negativa, e a tolerância ao risco mostrou um efeito indireto positivo na estrutura de capital. Além disso, os gerentes do gênero feminino demonstraram maior otimismo e lócus de controle interno do que os gerentes do gênero masculino, mas mostraram uma atitude em relação à dívida pior.

2. TRAÇOS DE PERSONALIDADE E ESTRUTURA DE CAPITAL: MODELO TEÓRICO

Os traços de personalidade são estruturas mentais organizadas que variam entre os indivíduos e guiam o comportamento (Allport, 1937). Eles podem ser influenciados pelo ambiente e pelos atributos dos próprios indivíduos (Hurley, 1998). Quanto à sua relação com a estrutura de capital, o primeiro modelo que anexou esses conceitos foi desenvolvido por Heaton (2002), seguido por Hackbarth (2008, 2009) e Gider e Hackbarth (2010).

Esses modelos propuseram que gerentes otimistas e com excesso de confiança acreditam que o mercado de capitais subestima os títulos de dívida de suas empresas e, portanto, relatam um certo padrão de preferência diante das fontes de financiamento. Assim, o modelo teórico proposto nesta pesquisa sugere que os traços de personalidade considerados (otimismo, tolerância ao risco, senso de controle e atitude em relação à dívida), além de questões de gênero, influenciam diretamente as decisões de endividamento pessoal e a estrutura de capital das micro e pequenas empresas de capital fechado.

Inicialmente, o otimismo é um traço de personalidade que mostra alguma estabilidade ao longo do tempo, produz um estado geral de força e resiliência e está relacionado às dimensões de longo prazo da vida de um indivíduo (Kluemper, Little, & DeGroot, 2009). Quando ligados à estrutura de capital, os empreendedores otimistas estariam mais confiantes no uso do patrimônio do que da dívida, e um empreendedor pessimista em relação à sua própria empresa preferiria a dívida a fontes de financiamento internas (Chaganti, De Carolis, & Deeds, 1996). Hackbarth (2008, 2009), Gider e Hackbarth (2010) e Malmendier, Tate e Yan (2011) também propuseram que um maior nível de otimismo causa um impacto negativo na alavancagem da empresa, porque proprietários-gerentes prefeririam usar financiamento com fontes internas. Portanto, a relação esperada é que um nível mais alto de otimismo tenha um impacto negativo na estrutura de capital dos negócios (R1).

O segundo traço, tolerância ao risco, é o limite no qual um indivíduo se arrisca em um resultado menos favorável, buscando um resultado mais favorável (Roszkowski, Davey, & Grable, 2005). Segundo Brealey e Myers (2003), quando os gerentes são menos tolerantes ao risco, tendem a definir o nível de endividamento considerando seus interesses pessoais em sustentar uma situação segura e sem dificuldades financeiras para si e para as empresas. Hutchinson (1995), Verheul e Thurik (2001), Barbosa e Moraes (2003) e Abdeldayem e Sedeek (2018) mostraram que a tolerância ao risco dos gerentes é determinante da estrutura de capital das empresas administradas por eles, e empreendedores mais propensos ao risco tendem a usar mais dívida. Assim, espera-se que um nível mais alto de tolerância ao risco tenha um impacto positivo na estrutura de capital das empresas (R2).

O terceiro traço é o senso de controle, entendido como a percepção, pelo indivíduo, de seu poder pessoal sobre o controle, a direção e os objetivos de sua vida (Mendes-da-Silva & Yu, 2009). Mirowsky (1995) observou que o senso de controle apresenta dois lócus: externo e interno. Indivíduos que apresentam lócus de controle externo têm um senso de controle mais baixo, tendem a imaginar que a ocorrência de bons resultados depende muito da sorte e sentem que têm pouco controle sobre a própria vida. Já indivíduos com lócus de controle interno tendem a apresentar um nível mais alto de controle, acreditam que podem obter tudo o que desejam e são responsáveis pelos próprios sucessos e fracassos.

Quanto à relação entre senso de controle e estrutura de capital, argumentou-se que quanto maior o lócus de controle externo, maior a probabilidade de existência de dívidas pessoais (Livingstone & Lunt, 1992; Tokunaga, 1993; Mewse, Lea, & Wrapson, 2010). Assim, se a atitude em relação à dívida é preditiva do comportamento humano, segundo Kraus (1995), pode-se concluir, ceteris paribus, que o lócus de controle interno pode influenciar na aversão à dívida e, como consequência, na estrutura de capital das empresas. Koropp, Kellermanns, Grichnik e Stanley (2014) confirmaram essa premissa ao observarem que o senso de controle estava negativamente ligado à dis­posição de usar dívida na estrutura de capital, o que leva a uma menor alavancagem. Dessa forma, são esperadas as seguintes relações: um forte lócus de controle interno impacta negativamente a estrutura de capital dos negócios (R3), enquanto um maior lócus de controle externo a impacta positivamente (R4).

O quarto traço de personalidade é a atitude em relação à dívida, um comportamento apresentado pelos indivíduos na ocorrência de endividamento (Lea, Webley, & Walker, 1995). Evidências empíricas, como as que constam em Matthews, Vasudevan, Barton e Apana (1994), Cronqvist, Makhija e Yonker (2012) e Hoang e Otake (2014), mostraram que as opções de alavancagem pessoal estão alinhadas positivamente com as escolhas de alavancagem da empresa. Matthews et al. (1994) propuseram teoricamente que as decisões da estrutura de capital são influenciadas pela atitude em relação à dívida dos proprietários, de forma que os proprietários mais propensos à dívida tendem a usar uma proporção maior de endividamento na estrutura de capital de suas empresas. Esses resultados são suportados pela teoria da consistência comportamental, que propõe que os indivíduos geralmente mostram comportamentos consistentes em diferentes contextos (Cronqvist et al., 2012). Livingstone e Lunt (1992) e Stone e Maury (2006) também mostraram que a propensão ao endividamento é um forte preditor de dívida. Assim, a relação esperada é que um nível mais alto de atitude em relação à dívida impacte positivamente a estrutura de capital (R5).

Em relação às questões de gênero, Read (2002) argumentou que a obtenção de financiamento era o principal problema enfrentado por empresas lideradas por mulheres. O autor afirma que muitas mulheres empresárias se sentiam discriminadas pelas instituições financeiras e enfrentavam resistência para obter crédito por razões estereotipadas, como a descrença das instituições em sua capacidade de controlar os negócios. Entretanto, pesquisas sugerem que as mulheres iniciam seus negócios com uma pequena quantidade de capital e são menos inclinadas a levantar capital de fontes externas (Constantinidis, Cornet, & Asandei, 2006; Coleman & Robb, 2009).

No entanto, ao considerarem as diferenças de gênero em relação à dívida no dia a dia, Trindade, Righi e Vieira (2012) afirmaram que mulheres têm uma responsabilidade crescente pelas despesas domésticas, o que pode aumentar o endividamento delas. Em muitos casos, as mulheres têm ganhos mais baixos que os homens, o que as torna mais vulneráveis a dificuldades financeiras por causa das restrições orçamentárias (Levitan & Wieler, 2008). Chaganti et al. (1996) e Carter, Brush, Greene, Gatewood e Hart (2003) sugeriram que empresas lideradas por mulheres tendem a apresentar níveis mais baixos de endividamento bancário. Assim, uma parte da literatura sugere que as empresárias tendem a usar mais dívida em seus negócios e outra parte sugere uma tendência ao menor uso de dívida em empresas administradas por mulheres, levando à seguinte relação esperada: o gênero impacta a estrutura de capital dos negócios (R6).

Ademais, é importante abordar as possíveis relações e associações existentes entre os próprios traços de personalidade. Pode-se observar a relação do otimismo com a atitude em relação à dívida, em que um gerente mais otimista é mais propenso a usar o patrimônio do que o financiamento externo (Chaganti et al., 1996). Além disso, a tolerância ao risco está relacionada ao otimismo, de maneira que pode ajudar a explicar o otimismo (Heaton, 2002), e é diretamente relacionada à atitude em relação à dívida, em que um gerente mais tolerante ao risco tende a usar mais dívida e um gerente menos tolerante ao risco utilizaria menos dívida (Ding, Chang, & Liu, 2009). Dessa forma, as relações esperadas são as seguintes: um nível mais alto de otimismo impacta negativamente a atitude em relação à dívida (R7), enquanto um nível mais alto de tolerância ao risco impacta positivamente tanto o otimismo (R8) quanto a atitude em relação à dívida (R9).

Em relação ao senso de controle, verificou-se que o lócus de controle interno está relacionado à tolerância ao risco, afetando-a negativamente (Jacobs-Lawson, Waddell, & Webb, 2011), e positivamente relacionado ao otimismo (Weinstein & Klein, 1996), além de afetar negativamente a atitude em relação à dívida (Koropp et al., 2014). Enquanto isso, o lócus de controle externo está negativamente relacionado à tolerância ao risco (Tokunaga, 1993), positivamente relacionado à propensão ao endividamento (Livingstone & Lunt, 1992; Ding et al., 2009) e diretamente correlacionado com a propensão ao endividamento (Davies & Lea, 1995). Portanto, são esperados os seguintes relacionamentos: primeiro, um forte lócus de controle interno impacta negativamente a tolerância ao risco (R10), positivamente, o otimismo (R11), e negativamente, a atitude em relação à dívida (R12); segundo, um lócus de controle externo mais forte afeta negativamente a tolerância ao risco (R13) e positivamente a atitude em relação à dívida (R14).

Além disso, observou-se que o gênero está relacionado aos traços de personalidade apresentados. Por exemplo, as mulheres tendem a ser mais avessas ao risco e menos propensas a dívidas do que os homens (Verheul & Thurik, 2001; Constantinidis et al., 2006; Faccio, Marchica, & Mura, 2016). Porém, autores como Levitan e Wieler (2008) e Trindade et al. (2012) sugeriram que as mulheres podem ser mais propensas à dívida do que os homens, pois são capazes de enfrentar mais dificuldades financeiras do que os homens. Sherman, Higgs e Williams (1997) argumentaram que homens e mulheres têm um comportamento semelhante em relação ao senso de controle, mas as mulheres tendem a mostrar um lócus de controle externo mais proeminente na maioria das medidas utilizadas, e os gêneros são afetados diferentemente pelo lócus de controle interno para aspectos distintos da vida. Finalmente, em relação ao otimismo, Jacobsen, Lee, Marquering e Zhang (2014) descobriram que os homens são mais otimistas do que as mulheres, enquanto Hinz et al. (2017) obtiveram o resultado oposto. Dessa forma, espera-se que as gerentes do gênero feminino sejam menos tolerantes ao risco do que os gerentes do gênero masculino (R15) e que o gênero tenha impacto tanto na atitude em relação à dívida (R16) quanto no otimismo (R17). Finalmente, também é esperado que as gerentes do gênero feminino tenham um lócus de controle externo (R18) e interno (R19) mais alto do que os gerentes do gênero masculino.

A Figura 2.1 apresenta as variáveis, os construtos e as relações esperadas. Círculos representam os construtos, quadrados referem-se às variáveis e setas indicam as relações esperadas.

Figura 2.1
ESQUEMA COM AS VARIÁVEIS UTILIZADAS E AS RELAÇÕES ESPERADAS

3. MÉTODO DE PESQUISA

O cenário de pesquisa considerou as micro e pequenas empresas privadas brasileiras, que têm um papel importante na situação econômica do país, uma vez que são as maiores em termos de quantidade (quase 99% dos negócios) e as principais empregadoras (60% dos empregos), e representam uma fatia importante do Produto Interno Bruto do país (20%) (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2012). Nesta pesquisa, foram abordadas empresas localizadas no estado do Rio Grande do Sul, da Região Sul, com uma população de 1.274.143 empresas (DataSebrae, 2020). Em relação ao tamanho desses negócios, 596.513 (46,81%) foram classificados como microempreendedores individuais, 516.631 (40,55%) como micro­empreendedores e 160.999 (12,64%) como outros tamanhos. No setor econômico, 543.175 (42,63%) dessas empresas eram do setor de serviços, 451.517 (35,44%) do comércio, 152.555 (11,97%) da indústria, 117.191 (9,20%) da construção civil e 7.702 (0,60%) do setor agropecuário. Além disso, 2.003 empresas (0,16%) não informaram seu setor (DataSebrae, 2020).

Utilizando um nível de confiança de 95% e um erro amostral de 4%, a amostra foi definida por meio do modelo de Malhotra (2011), atingindo uma amostra final de 601 micro e pequenos empreendedores. Por causa da possibilidade de instrumentos inacabados, previu-se a aplicação de 625 instrumentos para garantir a totalidade da amostra. Os questionários foram aplicados aleatoriamente, em ambiente externo, por meio do contato com micro e pequenos empreendedores que aceitaram participar.

Como instrumento, utilizou-se um questionário autoaplicável (ver “Apêndice”), composto por 45 perguntas, divididas em seis grupos. O primeiro grupo de perguntas aborda o perfil do gerente, como gênero, idade, estado civil e nível de escolaridade. Os quatro grupos a seguir envolvem escalas tipo Likert no que concerne à tolerância ao risco (Droms & Strauss, 2003), ao otimismo (Scheier, Carver, & Bridges, 1994), ao senso de controle (Mirowsky & Ross, 1991) e à atitude em relação à dívida (Moura, 2005). Por fim, o sexto grupo mede as características das empresas, como idade, lucro, setor e estrutura de capital, com perguntas sobre o nível de endividamento, proposto por Yousuf (1997), que sugeriu que a estrutura de capital fosse medida como a razão entre os valores das questões 42 (dívida) e 41 (ativos) do questionário.

Com relação à análise dos dados, realizaram-se a AFC e a MEE por meio dos softwares SPSS 20.0® e Amos™. Utilizou-se a AFC para validar os construtos por meio do exame da validade convergente, da unidimensionalidade e da confiabilidade dos construtos (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010). A validade convergente de cada construto foi estudada de acordo com a magnitude e a significância estatística de seus coeficientes padronizados, bem como os índices absolutos de ajuste: qui-quadrado (x²), Root Mean Square Residual (RMSR), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Goodness- -of-Fit Index (GFI), e os índices comparativos de ajuste: Comparative Fit Index (CFI), Normed Fit Index (NFI) e Tucker-Lewis Index (TLI). A literatura não apresenta concordância quanto aos valores aceitáveis para cada índice. No entanto, para o índice qui-quadrado/graus de liberdade, os valores desejáveis estão abaixo de cinco; para o CFI, GFI, NFI e TLI, valores acima de 0,90 são recomendados; e, para RMSR e RMSEA, valores abaixo de 0,08 são desejáveis (Hair et al., 2010).

Para avaliar se os coeficientes ou as cargas fatoriais foram significativos, analisaram-se a significância e a magnitude das cargas fatoriais, e excluí­ram-se do modelo as variáveis com baixas cargas. Para a confiabilidade dos construtos, utilizaram-se a confiabilidade composta e o alfa de Cronbach, sendo aceitáveis valores acima de 0,6 para pesquisa exploratória (Hair et al., 2010). Para mensurar a unidimensionalidade, aplicou-se a análise dos resíduos padronizados.

Por fim, a MEE foi utilizada para construir e avaliar o modelo integrado e verificar a significância estatística dos coeficientes estimados de regressão, a fim de estimar a estrutura teórica hipotética e os índices de ajuste do modelo. Com o objetivo de trazer robustez à análise, utilizou-se a estimação por bootstrapping, para verificar a estabilidade das estimativas dos parâmetros e relatar seus valores com maior nível de precisão (Byrne, 2013).

4. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Na amostra, 62,3% dos gestores entrevistados eram do gênero masculino, 51,6% eram casados, 59,3% cursaram o ensino médio e a média de idade foi de 42,5 anos. Em relação aos negócios, a média de idade era de 11 anos, 60,8% eram do comércio varejista, 81,1% dos gerentes relataram não estar acostumados a enfrentar obstáculos ao tentarem captar recursos externos para seus negócios e 49,5% afirmaram que a empresa tinha um bom relacionamento com os bancos. A maioria da amostra (53,85% dos gerentes) afirmou que seus negócios eram familiares. No entanto, 48,90% responderam que não havia familiares trabalhando no negócio, 21,06% dis­seram que havia dois familiares, enquanto 13,19% informaram que havia três familiares trabalhando no negócio. Então, pode-se inferir que 51,1% das empresas possuíam pelo menos um membro da família do gestor trabalhando na empresa.

Em relação aos ativos das empresas, os resultados variaram entre R$ 10.000,00 e R$ 5.000.000,00, e a média total de ativos foi de R$ 215.705,00, com um alto desvio padrão de R$ 444.154,00. No entanto, 53,85% dos negócios possuíam ativos totais atingindo até R$ 120.000,00, mostrando que mais da metade dos negócios da amostra estavam abaixo da média total de ativos. O volume total de dívida oscilou entre menos de R$ 5.000,00 e até R$ 1.176.686,00, com média de R$ 35.918,84 e desvio padrão de R$ 82.537,00. Além disso, 76,37% da amostra possuía até R$ 30.000,00 em dívidas, valor próximo da média total da dívida. A estrutura de capital variou de 0,50% a 342,85%, apresentando um desvio padrão de 34,17%, e a estrutura média de capital foi de 25,23%, ou seja, a dívida comprometeu 25,23% dos ativos das empresas.

A seguir, são mostradas as estatísticas descritivas dos traços de personalidade. Em relação ao otimismo, os gerentes pareceram otimistas no geral. Por exemplo, 53,5% concordaram e 23,6% concordaram totalmente com a proposição “Em tempos incertos, geralmente espero o melhor”, e apenas 6,6% concordaram e 1,5% concordou totalmente com “Se algo pode dar errado para mim, isso acontecerá”. Em relação à frase “No geral, espero que mais coisas boas aconteçam do que ruins”, 46,7% dos entrevistados concordaram e 38,5% concordaram totalmente.

Com relação ao senso de controle, os resultados mostraram que o lócus de controle interno foi proeminente na amostra. Por exemplo, 51,6% concordaram e 32,8% concordaram totalmente com a proposição “Eu sou responsável por meus próprios sucessos”, 53,5% concordaram e 24,9% concordaram totalmente com “Eu sou responsável por minhas falhas” e 48,4% discordaram da afirmação “Eu tenho pouco controle sobre as coisas ruins que me acontecem”.

Quanto à atitude em relação à dívida, os gerentes pareceram ter um bom relacionamento com os próprios recursos, de forma que não são propensos a dívidas e, ao mesmo tempo, não são totalmente avessos a ela. Dos participantes, 35,3% discordaram e 28,6% discordaram totalmente da sentença “Eu acho que é normal as pessoas estarem em dívida para pagar pelas coisas”, e 40,3% concordaram e 33,5% concordaram totalmente com “Não é certo gastar mais do que o valor que ganho”. No entanto, 41,9% concordaram com a frase “Ter dívidas não é um problema, se eu sei que posso pagar”.

Em relação à tolerância ao risco, os gerentes pareceram indiferentes ao risco, e a alternativa mais escolhida foi “neutro”. Para a frase “Obter um retorno total alto e de longo prazo que permita que meu capital cresça mais rápido do que a taxa de inflação é um dos meus objetivos mais importantes de investimento”, 40,8% dos entrevistados foram neutros, e 37,5% concordaram com isso. Além disso, 43,4% dos empresários foram neutros e 26% concordaram com “Estou disposto a tolerar oscilações acentuadas no retorno de meus investimentos, a fim de buscar um retorno potencialmente mais alto do que seria normalmente esperado em investimentos mais estáveis”. Para a proposição “Sou financeiramente capaz de aceitar um baixo nível de liquidez em minha carteira de investimentos”, 41,2% dos gerentes foram neutros e 31,5% discordaram dela.

Posteriormente, a validação dos construtos foi realizada pela AFC. O modelo de mensuração dos construtos foi ajustado, como mostra a Figura 4.1.

Figura 4.1
ÍNDICES DE AJUSTE PARA OS CONSTRUTOS ESTUDADOS

Índices de ajuste	Índices de ajuste adequados1	Otimismo		Atitude em relação à dívida		Tolerância ao risco		Lócus de controle interno		Lócus de controle externo
		Inicial	Final	Inicial	Final	Inicial	Final	Inicial	Final	Inicial	Final
Qui-quadrado (valor)	-	242,200	23,811	198,244	0,132	82,919	3,498	32,229	4,233	17,829	6,195
Qui-quadrado (probabilidade)	> 0,05	p- 0,000	p- 0,002	p- 0,000	p- 0,936	p- 0,000	p- 0,061	p- 0,000	p- 0,040	p- 0,000	p- 0,013
Graus de liberdade	-	35	8	27	2	9	1	2	1	2	1
Qui-quadrado /Graus de liberdade	< 5,00	6,920	2,976	7,342	0,066	9,213	3,498	16,115	4,233	8,915	6,195
GFI	> 0,90	0,909	0,985	0,913	1,000	0,952	0,997	0,972	0,996	0,984	0,994
CFI	> 0,90	0,778	0,976	0,774	1,000	0,871	0,993	0,911	0,990	0,918	0,973
NFI	> 0,90	0,753	0,965	0,751	1,000	0,859	0,991	0,906	0,988	0,910	0,969
TLI	> 0,90	0,715	0,955	0,699	1,014	0,786	0,960	0,732	0,943	0,754	0,839
RMSR	< 0,08	0,075	0,028	0,065	0,004	0,055	0,017	0,047	0,018	0,037	0,021
RMSEA	< 0,08	0,104	0,060	0,108	0,000	0,123	0,068	0,167	0,077	0,121	0,098
Confiabilidade composta	> 0,60	0,715	0,750	0,625	0,707	0,712	0,705	0,670	0,656	0,578	0,561
Alfa de Cronbach	> 0,60	0,696	0,752	0,576	0,689	0,711	0,668	0,654	0,654	0,572	0,572

• ¹
  Valores adequados para os índices de ajuste conforme recomendados por Hair et al. (2010).
Fonte:

Para os cinco construtos, os modelos propostos contêm todas as variáveis apresentadas na escala original. Entretanto, os resultados indicaram que todos os modelos foram inadequados, porque o qui-quadrado/graus de liberdade foram maiores que cinco e alguns índices de ajuste não atingiram os valores mínimos. Na busca de modelos adequados, removeram-se as variáveis com coeficientes não significativos ou baixos, e inseriram-se correlações entre os erros das variáveis; esses procedimentos foram sugeridos pelo software e com sentido teórico.

Posteriormente, quatro modelos (otimismo, atitude em relação à dívida, tolerância ao risco e lócus de controle interno) apresentaram ajuste adequado: validade convergente, uma vez que os índices CFI, GFI, NFI e TLI foram superiores a 0,90 e os índices RMSR e RMSEA ficaram abaixo de 0,08; confiabilidade, considerando que as confiabilidades foram superiores a 0,6; e unidimensionalidade, evidenciada pelo fato de todos os resíduos padronizados ficarem abaixo de 2,58. O construto lócus de controle externo não foi validado, pois os índices TLI e RMSEA apresentaram valores inadequados, além das confiabilidades abaixo de 0,6.

No modelo final, das dez variáveis inicialmente estabelecidas para otimismo, seis foram mantidas (Q11, Q13, Q14, Q17, Q19 e Q20), e as de maior impacto nesse construto são questões sobre se os indivíduos esperam que boas coisas aconteçam (Q19: coeficiente 0,722) e que as coisas terão sucesso para eles (Q17: coeficiente 0,676). O modelo final de atitude em relação à dívida compreendeu quatro (Q29, Q32, Q33 e Q34) das nove variáveis inicialmente propostas. Preferir pagar parcelado, mesmo que seja mais caro (Q34: coeficiente 0,830), e preferir pagar parcelado a esperar ter dinheiro para comprar (Q33: coeficiente 0,683) foram as variáveis com maior impacto na atitude em relação à dívida.

O modelo final de tolerância ao risco foi construído com quatro (Q5, Q8, Q9 e Q10) das seis variáveis propostas, e aqueles que tolerariam mudanças bruscas no retorno de seus investimentos para alcançar um retorno potencialmente mais alto do que o normalmente esperado de investimentos mais estáveis (Q8: coeficiente 0,788) e aqueles que arriscariam uma perda no retorno de curto prazo por uma possibilidade de uma maior taxa de re­­torno no futuro (Q9: coeficiente 0,715) foram mais propensos a ser tolerantes ao risco. Em relação ao lócus de controle interno, as quatro variáveis propostas integraram o modelo final (Q21, Q22, Q23 e Q24), e apenas uma correlação foi incluída entre os erros das questões 21 e 22. Indivíduos que concordaram que são responsáveis por suas falhas (Q23: coeficiente 0,907) e os que concordaram que suas falhas resultam dos erros cometidos (Q24: coeficiente 0,548) são aqueles com o maior lócus de controle interno.

Por fim, com base nos quatro construtos validados dos traços de personalidade, com a inclusão do gênero e da estrutura de capital, o modelo integrado foi desenvolvido com 19 relações esperadas, que unem os modelos de mensuração e o modelo estrutural. O modelo integrado foi avaliado com base nos índices de ajuste e na significância estatística dos coeficientes estimados de regressão, como mostrado na Figura 4.2.

Figura 4.2
ÍNDICES DE AJUSTE PARA O MODELO INTEGRADO

Índices de ajuste	Nível adequado para os índices de ajuste1	Modelo integrado
		Proposto	Final
Qui-quadrado (probabilidade)	> 0,05	p- 0,005	p- 0,069
GFI	> 0,90	0,995	0,992
CFI	> 0,90	0,961	0,966
NFI	> 0,90	0,959	0,932
TLI	> 0,90	0,410	0,926
RMSR	< 0,08	0,012	0,012
RMSEA	< 0,08	0,113	0,040

• ¹
  Valores adequados para os índices de ajuste conforme recomendados por Hair et al. (2010)
Fonte:

O modelo proposto inicialmente apresentava alguns índices de ajuste inadequados e o qui-quadrado era significativo a 5%, indicando o não ajustamento; os relacionamentos não significativos foram, então, desconsiderados. O modelo final apresentou ajuste adequado após a exclusão de sete relacionamentos: R1, otimismo impacta a estrutura de capital (p = 0,483); R2, tolerância ao risco impacta a estrutura de capital (p = 0,251); R3, lócus de controle interno impacta a estrutura de capital (p = 0,398); R8, tolerância ao risco impacta o otimismo (p = 0,071); R10, lócus de controle interno impacta a tolerância ao risco (p = 0,245); R15, gênero impacta a tolerância ao risco (p = 0,078); e R16, gênero impacta a atitude em relação à dívida (p = 0,189).

As relações esperadas R4 (lócus de controle externo impacta a estrutura de capital), R13 (lócus de controle externo impacta a tolerância ao risco), R14 (lócus de controle externo impacta a atitude em relação à dívida) e R18 (gênero impacta o lócus de controle externo) não compuseram o modelo integrado, pois o construto lócus de controle externo não foi validado. A Figura 4.3 é apresentada para melhor explicar os efeitos diretos, indiretos e totais dos relacionamentos no modelo integrado, e a Figura 4.4 mostra o modelo integrado final com os relacionamentos significativos destacados em azul (relação positiva) e vermelho (relação negativa).

Figura 4.4
MODELO FINAL INTEGRADO COM AS RELAÇÕES SIGNIFICATIVAS E NÃO SIGNIFICATIVAS

Figura 4.3
RELAÇÕES ENTRE OS CONSTRUTOS DO MODELO INTEGRADO E O IMPACTO DE EFEITOS DIRETOS, INDIRETOS E TOTAIS

R	Construtos/variáveis envolvidas (->)		Efeito direto	Situação da relação	Efeito indireto	Construtos mediadores	Efeito total
R1	Otimismo	Estrutura de capital	Não significativo	Rejeitada	-0,040*	Atitude em relação à divida	-0,040*
R2	Tolerância ao risco	Estrutura de capital	Não significativo	Rejeitada	0,021*	Atitude em relação à divida	0,021*
R3	Lócus de controle interno	Estrutura de capital	Não significativo	Rejeitada	-0,031*	Atitude em relação à dívida e otimismo	-0,031*
R4	Lócus de controle externo	Estrutura de capital	Não validada	Rejeitada	-	-	-
R5	Atitude em relação à dívida	Estrutura de capital	0,159*	Confirmada	-	-	0,159*
R6	Gênero	Estrutura de capital	0,101*	Confirmada	-0,011*	Atitude em relação à dívida, otimismo e lócus de controle interno	0,090*
R7	Otimismo	Atitude em relação à divida	-0,248*	Confirmada	-	-	-0,248*
R8	Tolerância ao risco	Otimismo	Não significativo	Rejeitada	-	-	-
R9	Tolerância ao risco	Atitude em relação à dívida	0,135*	Confirmada	-	-	0,135*
R10	Lócus de controle interno	Tolerância ao risco	Não significativo	Rejeitada	-	-	-
R11	Lócus de controle interno	Otimismo	0,324*	Confirmada	-	-	0,324*
R12	Lócus de controle interno	Atitude em relação à dívida	-0,114*	Confirmada	-0,080*	Otimismo	-0,194*
R13	Lócus de controle externo	Tolerância ao risco	Não validada	Rejeitada	-	-	-
R14	Lócus de controle externo	Atitude em relação à dívida	Não validada	Rejeitada	-	-	-
R15	Gênero	Tolerância ao risco	Não significativo	Rejeitada	-	-	-
R16	Gênero	Atitude em relação à dívida	Não significativo	Rejeitada	-0,068*	Otimismo e lócus de controle interno	-0,068*
R17	Gênero	Otimismo	0,132*	Confirmada	0,058*	Lócus de controle interno	0,190*
R18	Gênero	Lócus de controle externo	Não validada	Rejeitada	-	-	-
R19	Gênero	Lócus de controle interno	0,180*	Confirmada	-	-	0,180*

• ^*
  p < 0,05; R = relações esperadas.
Fonte:

No modelo integrado, 11 relações esperadas foram rejeitadas por serem não significativas ou não validadas. Destas, sete não tiveram efeitos significativos direta ou indiretamente (R4, R8, R10, R13, R14, R15 e R18). No entanto, quatro relacionamentos esperados rejeitados tiveram efeitos indiretos em outras relações propostas. Para a relação esperada (R1), o otimismo teve um impacto inverso na estrutura de capital (coeficiente -0,040), indiretamente por meio da atitude em relação à dívida. A tolerância ao risco teve efeito indireto na estrutura de capital (R2), com impacto positivo de 0,021, com a atitude em relação à dívida como mediadora, e o lócus de controle interno também apresentou efeito indireto na estrutura de capital (R3), por intermédio da atitude em relação à dívida e do otimismo, com um impacto negativo de 0,031.

O resultado referente à R1 é corroborado por Chaganti et al. (1996), que consultaram uma amostra de 903 pequenas empresas nos Estados Unidos, e Hackbarth (2009), já que gerentes mais otimistas teriam maior aversão à dívida, o que implica um nível mais baixo de dívida externa. Para R2, o efeito positivo da tolerância ao risco na estrutura de capital é confirmado por Verheul e Thurik (2001), em um estudo que abordou duas mil startups holandesas, e Barbosa e Moraes (2003), que analisaram 43 pequenas empresas brasileiras, uma vez que o gerente mais tolerante ao risco tende a usar mais dívida, aumentando a estrutura de capital. Para R3, em relação ao lócus de controle interno, Koropp et al. (2014), ao considerarem uma amostra de 118 empresas familiares alemãs, sugeriram que o senso de controle interno está relacionado a uma menor disposição no uso da dívida na estrutura de capital e, como consequência, a uma menor alavancagem, estando também relacionado a otimismo, como em Weinstein e Klein (1996).

Somente a atitude em relação à dívida (R5) e gênero (R6) apresentaram efeitos diretos significativos na estrutura de capital. A atitude em relação à dívida teve um impacto direto positivo de 0,159, e gênero teve um impacto positivo total de 0,090. O gênero teve um impacto direto positivo de 0,101, mas seu efeito total foi menor devido ao efeito indireto negativo (-0,011) que ocorreu por meio de atitude em relação à dívida, otimismo e lócus de controle interno. A relação R5 é corroborada por Matthews et al. (1994), que analisaram uma série de artigos anteriores, e Hoang e Otake (2014), que abordaram uma amostra de pequenas e médias empresas no Vietnã. De acordo com esses autores, a atitude em relação à dívida do gerente está alinhada com a estrutura de capital da empresa, isto é, uma maior propensão à dívida levaria a um maior uso do endividamento.

Quanto à R6, embora grande parte da literatura sugira uma relação negativa, como em Constantinidis et al. (2006) e Faccio et al. (2016), o gênero teve um impacto positivo na estrutura de capital, de forma que gestoras levariam a uma maior alavancagem nos negócios. Esse resultado está de acordo com Levitan e Wieler (2008), que abordaram os cidadãos da ci­dade de Nova York, e Trindade et al. (2012), que analisaram a propensão ao endividamento entre as mulheres na Região Sul do Brasil. Segundo esses autores, as mulheres tendem a usar mais dívidas para lidar com seus compromissos financeiros do que homens, pois estes tendem a ter mais recursos pessoais do que elas. Esse dado pode estar relacionado ao seguinte aspecto: como as mulheres que lideram empresas têm menos recursos pessoais para manter os negócios, precisam usar mais dívida externa.

Das oito relações propostas entre os traços de personalidade (de R7 a R14), quatro foram confirmadas. A R7, que afirma que o otimismo afeta negativamente a atitude em relação à dívida, foi confirmada com um impacto significativo de -0,248, o que corrobora os achados de Chaganti et al. (1996) de que gerentes mais otimistas tendem a preferir o uso de financiamento interno ao financiamento externo. O impacto positivo (0,135) da tolerância ao risco na atitude em relação à dívida também foi confirmado no modelo final (R9), corroborando estudos que encontraram uma relação entre tolerância ao risco e atitude em relação à dívida (Hutchinson, 1995; Verheul & Thurik, 2001; Barbosa & Moraes, 2003). O lócus de controle interno teve efeitos totais no otimismo (R11) e na atitude em relação à dívida (R12) de 0,324 e -0,194, respectivamente. Esses resultados estão de acordo com Weinstein e Klein (1996), uma vez que indivíduos que se sentem no controle da própria vida tendem a ser mais otimistas e mais avessos a dívidas (Koropp et al., 2014).

Finalmente, quanto à relação entre gênero e características de perfil, apenas duas relações diretas e uma indireta foram significativas. As duas relações diretas encontradas, que determinam que gênero impacta o otimismo e o lócus de controle interno, foram confirmadas (R17 e R19). Os impactos no otimismo e no lócus de controle interno exibiram coeficientes de 0,132 e 0,180, respectivamente, mostrando que gerentes do gênero feminino apresentam maior otimismo e lócus de controle interno do que gerentes do gênero masculino, apoiando os resultados de Hinz et al. (2017), que analisaram uma amostra de cidadãos alemães e sugeriram que as mulheres são mais otimistas que os homens, e de Sherman et al. (1997), que afirmaram que as mulheres podem apresentar um lócus de controle interno mais alto e tirar vantagens disso mais do que os homens em alguns aspectos da vida. Contudo, as gestoras apresentaram pior atitude em relação à dívida, de forma indireta (-0,068), por meio de otimismo e lócus de controle interno.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O entendimento da estrutura de capital ainda é um grande desafio. No universo das grandes empresas, diferentes abordagens e evidências foram apresentadas. Para as pequenas empresas, o desafio é ainda maior, dadas as peculiaridades das empresas e de sua administração. O problema enfrentado por pesquisadores de pequenas empresas é a falta de dados secundários, pois essas empresas não são obrigadas a publicar demonstrações contábeis e financeiras e, na maioria das situações, também não possuem controles internos eficazes, dificultando a identificação de sua estrutura de capital. Pequenas empresas geralmente são gerenciadas por uma única pessoa, o proprietário ou um profissional, de modo que as características e preferências pessoais podem afetar as decisões tomadas na empresa.

Esta pesquisa contribui para entender como os traços de personalidade podem influenciar a estrutura de capital das micro e pequenas empresas. Os resultados mostraram que todas as características analisadas, exceto o lócus de controle externo não validado, exercem algum tipo de influência na estrutura de capital. A atitude em relação à dívida e o gênero foram as mais significativas, pois tiveram influências diretas, enquanto o otimismo e o lócus de controle interno exerceram uma influência indireta negativa, e a tolerância ao risco teve um efeito indireto positivo na estrutura de capital. Além disso, verificou-se que os gerentes do gênero feminino demonstraram maior otimismo e lócus de controle interno do que os gerentes do gênero masculino.

As relações validadas confirmaram a maioria das evidências empíricas apresentadas na literatura, exceto a influência do gênero na estrutura de capital. Diferentemente dos estudos que indicam que os negócios administrados por mulheres são menos endividados (Read, 2002; Constantinidis et al., 2006; Coleman & Robb, 2009), nesta pesquisa os negócios gerenciados por mulheres são mais endividados. A literatura indica que, para as empresas em geral, as mulheres têm menos recursos próprios quando iniciam seus negócios e são menos propensas a levantar capital de fontes externas (Constantinidis et al., 2006; Coleman & Robb, 2009).

Enquanto grandes empresas obtêm empréstimos e financiamentos por meio do sistema bancário e dos mercados financeiros, nas pequenas empresas grande parte do endividamento consiste em recursos emprestados do próprio empreendedor, do cônjuge ou de parentes. Neste estudo, essas formas de endividamento também foram consideradas - ou seja, para estimar o endividamento das empresas, os empresários foram solicitados a considerar também os recursos financeiros obtidos por meio de amigos, parentes e pelo uso de cartão de crédito pessoal. É possível que muitas das dificuldades apresentadas na literatura em relação ao endividamento por meio de fontes tradicionais estejam sendo compensadas pelos recursos obtidos por meio de outras fontes.

A identificação de uma influência direta da atitude em relação à dívida na estrutura de capital é ainda mais importante quando, geralmente, há uma conexão entre o endividamento pessoal e o da pequena empresa. Se os gerentes com níveis mais altos de atitude em relação à dívida tendem a buscar mais empréstimos, o sistema bancário pode criar modelos para avaliar os riscos de falência de pequenas empresas, o que pode incluir a atitude em relação à dívida do empresário. Os gerentes de contas e consultores dessas instituições podem incluir discussões sobre o nível de dívida pessoal no exame de novas concessões. Agências que auxiliam pequenas e médias empresas, particularmente o Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae), devem incluir em seus serviços cursos de gestão financeira que levem à conscientização dos empreendedores sobre como sua atitude em relação à dívida pode influenciar as dívidas de seus negócios.

Note-se também que otimismo, lócus de controle interno e tolerância a riscos afetam a atitude em relação à dívida. Assim, os diferentes agentes também podem usar essas escalas para avaliação, conscientização e treinamento de seus clientes, uma vez que o excesso de otimismo e lócus de controle interno reduz a atitude em relação ao endividamento e, consequentemente, pode levar os negócios a um nível de endividamento abaixo do ideal, enquanto altos níveis de tolerância ao risco podem tornar as empresas altamente endividadas, aumentando a chance de falência.

O estudo enfrentou algumas limitações quanto à amostra e aos aspectos metodológicos. Como, neste estudo, apenas as empresas do estado do Rio Grande do Sul foram consultadas, a amostra pode ser ampliada para melhor desenvolver o assunto no âmbito brasileiro ou internacional. Quanto aos aspectos metodológicos, como a escolha das variáveis foi baseada na literatura existente, outras ainda não contempladas na literatura teórica e empírica podem existir.

Por fim, o estudo da dimensão comportamental no contexto das decisões de negócios ganhou espaço com o crescimento das finanças comportamentais. No entanto, o estudo da influência dos traços de personalidade na estrutura de capital e em outros contextos de micro e pequenas empresas ainda é um tema incipiente. A pesquisa pode avançar tanto na identificação de outros traços na estrutura quanto no entendimento de como esses traços influenciam outras decisões. Além disso, estudos que buscam uma melhor compreensão do papel do gênero na gestão de micro e pequenas empresas são promissores, e um grande desafio é a criação de novos modelos capazes de incorporar os traços de personalidade do gerente nas teorias tradicionais de estrutura de capital.

APÊNDICE Questionário

Q1. Gênero: 1.1 ( ) masculino 1.2 ( ) feminino

Q2. Idade: anos

Q3. Estado civil:

3.1 ( ) casada(o) 3.2 ( ) solteira(o) 3.3 ( ) separada(o) 3.4 ( ) união estável 3.5 ( ) viúva(o)

Q4. Qual sua escolaridade?

4.1 ( ) Ensino Fundamental 4.2 ( ) Ensino Médio 4.3 ( ) Graduação 4.4 ( ) Pós-Graduação

ESCALAS

Tolerância ao risco (1 - discordo totalmente; 2 - discordo; 3 - neutro; 4 - concordo; 5 - concordo totalmente)

Questões adaptadas de Droms e Strauss (2003)

Q5. Um dos meus principais objetivos com os meus investimentos é obter um alto retorno a longo prazo que irá permitir que meu capital cresça mais rápido do que a taxa de inflação.* 1 2 3 4 5 Q6. Eu gostaria de um investimento que me proporcionasse uma oportunidade de adiar, por alguns anos, o pagamento de imposto de renda sobre ganhos de capital. 1 2 3 4 5 Q7. Eu não faço questão de um alto nível de retorno em curto prazo para os meus investimentos. 1 2 3 4 5 Q8. Eu toleraria variações bruscas no retorno dos meus investimentos para obter um retorno potencialmente mais alto do que normalmente seria esperado de investimentos mais estáveis.* 1 2 3 4 5 Q9. Eu arriscaria uma perda no retorno de curto prazo por uma possibilidade de uma taxa de retorno mais alta no futuro.* 1 2 3 4 5 Q10. Eu estou financeiramente apto a aceitar um baixo nível de liquidez em meus investimentos. * 1 2 3 4 5 *

Q5. Um dos meus principais objetivos com os meus investimentos é obter um alto retorno a longo prazo que irá permitir que meu capital cresça mais rápido do que a taxa de inflação.*	1	2	3	4	5
Q6. Eu gostaria de um investimento que me proporcionasse uma oportunidade de adiar, por alguns anos, o pagamento de imposto de renda sobre ganhos de capital.	1	2	3	4	5
Q7. Eu não faço questão de um alto nível de retorno em curto prazo para os meus investimentos.	1	2	3	4	5
Q8. Eu toleraria variações bruscas no retorno dos meus investimentos para obter um retorno potencialmente mais alto do que normalmente seria esperado de investimentos mais estáveis.*	1	2	3	4	5
Q9. Eu arriscaria uma perda no retorno de curto prazo por uma possibilidade de uma taxa de retorno mais alta no futuro.*	1	2	3	4	5
Q10. Eu estou financeiramente apto a aceitar um baixo nível de liquidez em meus investimentos. *	1	2	3	4	5

• ^*
  Questões validadas.

Otimismo (1 - discordo totalmente; 2 - discordo; 3 - neutro; 4 - concordo; 5 - concordo totalmente)

Questões adaptadas de Scheier, Carver e Bridges (1994)

Q11. Diante de dificuldade, acho que tudo vai dar certo.* 1 2 3 4 5 Q12. Para mim, é fácil relaxar. 1 2 3 4 5 Q13. Se alguma coisa pode dar errado comigo, com certeza vai dar errado.* 1 2 3 4 5 Q14. Eu sou sempre otimista com relação ao meu futuro.* 1 2 3 4 5 Q15. Eu gosto muito dos meus amigos. 1 2 3 4 5 Q16. Eu considero importante me manter ocupado. 1 2 3 4 5 Q17. Em geral, eu não espero que as coisas vão dar certo para mim.* 1 2 3 4 5 Q18. Eu não me incomodo com facilidade. 1 2 3 4 5 Q19. Eu não espero que coisas boas aconteçam comigo.* 1 2 3 4 5 Q20. Em geral, espero que mais coisas boas aconteçam do que coisas ruins.* 1 2 3 4 5 *

Q11. Diante de dificuldade, acho que tudo vai dar certo.*	1	2	3	4	5
Q12. Para mim, é fácil relaxar.	1	2	3	4	5
Q13. Se alguma coisa pode dar errado comigo, com certeza vai dar errado.*	1	2	3	4	5
Q14. Eu sou sempre otimista com relação ao meu futuro.*	1	2	3	4	5
Q15. Eu gosto muito dos meus amigos.	1	2	3	4	5
Q16. Eu considero importante me manter ocupado.	1	2	3	4	5
Q17. Em geral, eu não espero que as coisas vão dar certo para mim.*	1	2	3	4	5
Q18. Eu não me incomodo com facilidade.	1	2	3	4	5
Q19. Eu não espero que coisas boas aconteçam comigo.*	1	2	3	4	5
Q20. Em geral, espero que mais coisas boas aconteçam do que coisas ruins.*	1	2	3	4	5

• ^*
  Questões validadas.

Lócus de controle interno (1 - discordo totalmente; 2 - discordo; 3 - neutro; 4 - concordo; 5 - concordo totalmente)

Questões adaptadas de Mirowsky e Ross (1991)

Q21. Sou responsável por meus próprios sucessos.* 1 2 3 4 5 Q22. Eu posso realizar qualquer coisa que eu realmente definir em minha mente.* 1 2 3 4 5 Q23. Meus insucessos são resultados dos erros que cometi.* 1 2 3 4 5 Q24. Sou responsável por minhas falhas.* 1 2 3 4 5 *

Q21. Sou responsável por meus próprios sucessos.*	1	2	3	4	5
Q22. Eu posso realizar qualquer coisa que eu realmente definir em minha mente.*	1	2	3	4	5
Q23. Meus insucessos são resultados dos erros que cometi.*	1	2	3	4	5
Q24. Sou responsável por minhas falhas.*	1	2	3	4	5

• ^*
  Questões validadas.

Lócus de controle externo (1 - discordo totalmente; 2 - discordo; 3 - neutro; 4 - concordo; 5 - concordo totalmente)

Questões adaptadas de Mirowsky e Ross (1991)

Q25. As coisas realmente boas que acontecem comigo são resultado de muita sorte. 1 2 3 4 5 Q26. Não há nenhum sentido em planejar muito, pois se algo bom tem que acontecer, acontecerá. 1 2 3 4 5 Q27. Na maioria das vezes, os meus problemas são devidos a acontecimentos ruins. 1 2 3 4 5 Q28. Eu tenho pouco controle sobre as coisas ruins que acontecem comigo. 1 2 3 4 5

Q25. As coisas realmente boas que acontecem comigo são resultado de muita sorte.	1	2	3	4	5
Q26. Não há nenhum sentido em planejar muito, pois se algo bom tem que acontecer, acontecerá.	1	2	3	4	5
Q27. Na maioria das vezes, os meus problemas são devidos a acontecimentos ruins.	1	2	3	4	5
Q28. Eu tenho pouco controle sobre as coisas ruins que acontecem comigo.	1	2	3	4	5

Atitude em relação à dívida (1 - discordo totalmente; 2 - discordo; 3 - neutro; 4 - concordo; 5 - concordo totalmente)

Questões de Moura (2005)

Q29. Acho normal as pessoas ficarem endividadas para pagar as coisas.* 1 2 3 4 5 Q30. É importante saber controlar os gastos de minha casa. 1 2 3 4 5 Q31. Eu sei exatamente quanto devo em lojas, cartão de crédito ou banco. 1 2 3 4 5 Q32. É melhor primeiro juntar dinheiro e só depois gastar.* 1 2 3 4 5 Q33. Prefiro comprar parcelado a esperar ter dinheiro para comprar à vista.* 1 2 3 4 5 Q34. Prefiro pagar parcelado mesmo que o total seja mais caro.* 1 2 3 4 5 Q35. As pessoas ficariam desapontadas comigo se soubessem que tenho de dívida. 1 2 3 4 5 Q36. Não é certo gastar mais do que ganho. 1 2 3 4 5 Q37. Não tem problema ter dívida se eu sei que posso pagar. 1 2 3 4 5 *

Q29. Acho normal as pessoas ficarem endividadas para pagar as coisas.*	1	2	3	4	5
Q30. É importante saber controlar os gastos de minha casa.	1	2	3	4	5
Q31. Eu sei exatamente quanto devo em lojas, cartão de crédito ou banco.	1	2	3	4	5
Q32. É melhor primeiro juntar dinheiro e só depois gastar.*	1	2	3	4	5
Q33. Prefiro comprar parcelado a esperar ter dinheiro para comprar à vista.*	1	2	3	4	5
Q34. Prefiro pagar parcelado mesmo que o total seja mais caro.*	1	2	3	4	5
Q35. As pessoas ficariam desapontadas comigo se soubessem que tenho de dívida.	1	2	3	4	5
Q36. Não é certo gastar mais do que ganho.	1	2	3	4	5
Q37. Não tem problema ter dívida se eu sei que posso pagar.	1	2	3	4	5

• ^*
  Questões validadas.

Q38. Quando a sua empresa foi criada? (ano)

Q39. Qual é o setor de atuação sua empresa?

39.1 ( ) comércio 39.2 ( ) serviços 39.3 ( ) indústria 39.4 ( ) construção

Q40. Você considerada sua empresa familiar?

40.1 ( ) sim 40.2 ( ) não

Q41. Quantos membros da família trabalham na sua empresa?

41.1 ( ) nenhum 41.2 ( ) um 41.3 ( ) dois 41.4 ( ) três 41.5 ( ) quatro 41.6 ( ) mais de quatro

Q42. Você tem dificuldades para obter fundos externos para o crescimento/expansão da sua empresa?

42.1 ( ) sim 42.2 ( ) não

Q43. Qual é o valor dos bens (estoques, máquinas, terrenos, prédios, valores a receber etc.) de sua empresa atualmente?

Abaixo de R$ 10.000,00 [    ]   Entre R$ 100.000,00 e R$ 110.000,00 [    ] Entre R$ 10.000,00 e R$ 20.000,00 [    ]   Entre R$ 110.000,00 e R$ 120.000,00 [    ] Entre R$ 20.000,00 e R$ 30.000,00 [    ]   Entre R$ 120.000,00 e R$ 130.000,00 [    ] Entre R$ 30.000,00 e R$ 40.000,00 [    ]   Entre R$ 130.000,00 e R$ 140.000,00 [    ] Entre R$ 40.000,00 e R$ 50.000,00 [    ]   Entre R$ 140.000,00 e R$ 150.000,00 [    ] Entre R$ 50.000,00 e R$ 60.000,00 [    ]   Entre R$ 150.000,00 e R$ 160.000,00 [    ] Entre R$ 60.000,00 e R$ 70.000,00 [    ]   Entre R$ 160.000,00 e R$ 170.000,00 [    ] Entre R$ 70.000,00 e R$ 80.000,00 [    ]   Entre R$ 170.000,00 e R$ 180.000,00 [    ] Entre R$ 80.000,00 e R$ 90.000,00 [    ]   Entre R$ 180.000,00 e R$ 190.000,00 [    ] Entre R$ 90.000,00 e R$ 100.000,00 [    ]   Entre R$ 190.000,00 e R$ 200.000,00 [    ] Mais de R$ 200.000,00. Quanto? [    ]      

Abaixo de R$ 10.000,00	[    ]		Entre R$ 100.000,00 e R$ 110.000,00	[    ]
Entre R$ 10.000,00 e R$ 20.000,00	[    ]		Entre R$ 110.000,00 e R$ 120.000,00	[    ]
Entre R$ 20.000,00 e R$ 30.000,00	[    ]		Entre R$ 120.000,00 e R$ 130.000,00	[    ]
Entre R$ 30.000,00 e R$ 40.000,00	[    ]		Entre R$ 130.000,00 e R$ 140.000,00	[    ]
Entre R$ 40.000,00 e R$ 50.000,00	[    ]		Entre R$ 140.000,00 e R$ 150.000,00	[    ]
Entre R$ 50.000,00 e R$ 60.000,00	[    ]		Entre R$ 150.000,00 e R$ 160.000,00	[    ]
Entre R$ 60.000,00 e R$ 70.000,00	[    ]		Entre R$ 160.000,00 e R$ 170.000,00	[    ]
Entre R$ 70.000,00 e R$ 80.000,00	[    ]		Entre R$ 170.000,00 e R$ 180.000,00	[    ]
Entre R$ 80.000,00 e R$ 90.000,00	[    ]		Entre R$ 180.000,00 e R$ 190.000,00	[    ]
Entre R$ 90.000,00 e R$ 100.000,00	[    ]		Entre R$ 190.000,00 e R$ 200.000,00	[    ]
Mais de R$ 200.000,00. Quanto?	[    ]

Q44. Quanto em dívidas (com bancos, amigos, familiares, salários, cartão de crédito pessoal, cartão de crédito da empresa etc.) seu negócio apresenta atualmente?

Abaixo de R$ 5.000,00 [    ] Entre R$ 5.000,00 e R$ 15.000,00 [    ] Entre R$ 15.000,00 e R$ 25.000,00 [    ] Entre R$ 25.000,00 e R$ 35.000,00 [    ] Entre R$ 35.000,00 e R$ 45.000,00 [    ] Entre R$ 45.000,00 e R$ 55.000,00 [    ] Entre R$ 55.000,00 e R$ 65.000,00 [    ] Entre R$ 65.000,00 e R$ 75.000,00 [    ] Entre R$ 75.000,00 e R$ 85.000,00 [    ] Entre R$ 85.000,00 e R$ 95.000,00 [    ] Entre R$ 95.000,00 e R$ 105.000,00 [    ] Entre R$ 105.000,00 e R$ 115.000,00 [    ] Entre R$ 115.000,00 e R$ 125.000,00 [    ] Entre R$ 125.000,00 e R$ 135.000,00 [    ] Entre R$ 135.000,00 e R$ 145.000,00 [    ] Entre R$ 145.000,00 e R$ 155.000,00 [    ] Entre R$ 155.000,00 e R$ 165.000,00 [    ] Entre R$ 165.000,00 e R$ 175.000,00 [    ] Entre R$ 175.000,00 e R$ 185.000,00 [    ] Entre R$ 185.000,00 e R$ 195.000,00 [    ] Mais de R$ 195.000,00. Quanto? [    ]

Abaixo de R$ 5.000,00	[    ]	Entre R$ 5.000,00 e R$ 15.000,00	[    ]	Entre R$ 15.000,00 e R$ 25.000,00	[    ]
Entre R$ 25.000,00 e R$ 35.000,00	[    ]	Entre R$ 35.000,00 e R$ 45.000,00	[    ]	Entre R$ 45.000,00 e R$ 55.000,00	[    ]
Entre R$ 55.000,00 e R$ 65.000,00	[    ]	Entre R$ 65.000,00 e R$ 75.000,00	[    ]	Entre R$ 75.000,00 e R$ 85.000,00	[    ]
Entre R$ 85.000,00 e R$ 95.000,00	[    ]	Entre R$ 95.000,00 e R$ 105.000,00	[    ]	Entre R$ 105.000,00 e R$ 115.000,00	[    ]
Entre R$ 115.000,00 e R$ 125.000,00	[    ]	Entre R$ 125.000,00 e R$ 135.000,00	[    ]	Entre R$ 135.000,00 e R$ 145.000,00	[    ]
Entre R$ 145.000,00 e R$ 155.000,00	[    ]	Entre R$ 155.000,00 e R$ 165.000,00	[    ]	Entre R$ 165.000,00 e R$ 175.000,00	[    ]
Entre R$ 175.000,00 e R$ 185.000,00	[    ]	Entre R$ 185.000,00 e R$ 195.000,00	[    ]	Mais de R$ 195.000,00. Quanto?	[    ]

Q45. Como você descreveria a relação da sua empresa com os bancos?

45.1 ( ) ótima 45.2 ( ) boa 45.3 ( ) indiferente 45.4 ( ) ruim 45.5 ( ) terrível

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  28 Out 2020
• Data do Fascículo
  2020

Histórico

• Recebido
  13 Mar 2020
• Aceito
  09 Jun 2020