Envio de sinais de responsabilidade social corporativa: quais características organizacionais devem ser atendidas?

Resumo

Objetivo

Este trabalho examina algumas características organizacionais de empresas que enviam sinais de responsabilidade social corporativa (RSC). Avalia cinco determinantes: atuação em um setor altamente poluente, concentração da estrutura acionária, reputação corporativa, lucratividade e tamanho.

Referencial teórico

Esta pesquisa empírica foi estudada tendo-se como base teórica a teoria da sinalização e a teoria neoinstitucional.

Metodologia

Ao utilizar uma metodologia combinada que analisa os resultados de análises comparativas qualitativas, bem como os resultados de um modelo de regressão logística binária, e contando com uma amostra de 95 empresas, revelam-se alguns aspectos importantes sobre o perfil das empresas que enviam sinais de RSC para sociedade.

Resultados

Empresas maiores ou mais lucrativas, que atuam em um setor altamente poluente, têm uma estrutura acionária não concentrada e com uma reputação corporativa positiva tendem a estar mais dispostas a enviar sinais de RSC. Além disso, a reputação corporativa positiva é uma característica organizacional fundamental para o envio de sinais de RSC.

Implicações práticas e sociais da pesquisa

Visto que o envio de sinais de RSC é uma ferramenta poderosa para legitimar as ações de RSC da empresa, um melhor entendimento sobre esse fato ajuda os gestores e as agências de regulamentação a saberem quais são as características organizacionais que as empresas têm interesse em sinalizar.

Contribuições

A principal contribuição deste estudo é avançar o conhecimento sobre o perfil das empresas que decidem enviar sinais de RSC para a sociedade. Os resultados são especialmente valiosos porque se argumenta que existem características organizacionais complementares específicas quando a empresa decide enviar sinais de RSC.

Palavras-chave
– Sinais de RSC; QCA; Teoria da sinalização; Teoria neoinstitucional; Global Reporting Initiative (GRI)

Abstract

Purpose

This work examines some of the organizational characteristics of companies that send CSR signals. It evaluates five determinants: operating in a highly polluting sector, concentration of ownership structure, corporate reputation, profitability, and size.

Theoretical framework

This empirical research draws upon Signaling Theory and Neo-Institutional Theory.

Design/methodology/approach

By using a combined methodology that analyzes the results of a qualitative comparative analysis and the results of a binary logistic regression model, covering a sample of 95 companies, this study reveals some important aspects of the profile of companies that send CSR signals to society.

Findings

Larger or more profitable companies that operate in a highly polluting sector, have a non-concentrated ownership structure, and have a positive corporate reputation, tend to be more willing to send CSR signals. Furthermore, a positive corporate reputation is a key organizational characteristic for sending CSR signals.

Practical & social implications of the research

Since sending CSR signals is a powerful tool for legitimizing a company’s CSR actions, a better understanding about this helps managers and regulators to know the organizational characteristics of companies interested in signaling.

Originality/value

This study’s main contribution is to advance the knowledge on the profile of companies that decide to send CSR signals to society. The findings are especially valuable because it is argued that there are specific complementary organizational characteristics when the company decides to send CSR signals.

Keywords
– CSR signals; QCA; Signaling Theory; Neo-Institutional Theory; Global Reporting Initiative (GRI)

Introdução

As empresas estão cada vez mais conscientes do impacto de suas atividades na sociedade (Hahn & Künen, 2013), já que uma grande quantidade de informações é gerada sobre como elas agem e a maior parte dessas informações é aberta publicamente e gratuita online. No entanto, há também informações que são privadas e que geram uma certa assimetria entre quem as possui e quem poderia tomar decisões mais racionais se as tivesse (Crisóstomo & Freire, 2015; Stiglitz, 2002). Como consequência, uma percentagem significativa de empresas que implementam iniciativas de responsabilidade social corporativa (RSC) decide publicar seus relatórios de sustentabilidade como forma de divulgar essas práticas de RSC ao público em geral e, assim, legitimar suas ações em resposta às normas sociais e expectativas das partes interessadas (Aldaz, Alvarez, & Calvo, 2015; Cunha & Moneva, 2018; Deegan & Gordon, 1996; Guthrie & Parker, 1989; Woerkom & Zeijl-Rozema, 2017). As iniciativas de RSC consistem em “políticas e práticas de companhias que refletem a responsabilidade empresarial por um bem social mais amplo”, cuja “manifestação e direção precisas dessa responsabilidade ficam a critério da companhia” (Matten & Moon, 2008, p. 5). Seguindo essa definição, o presente trabalho trata de sinais de RSC, entendida como a divulgação voluntária e intencional de informações sobre o comportamento e/ou desempenho socioambiental da empresa.

Em relação aos sinais de RSC, a literatura anterior examinou a relação entre diversas características organizacionais isoladas com a divulgação de práticas de RSC. Aldaz et al. (2015), por exemplo, mostraram que existe uma relação positiva entre a divulgação de relatórios não financeiros e a reputação da empresa. No entanto, as abordagens anteriores não se atentaram ao efeito da combinação de vários determinantes de forma conjunta que poderiam deixar de considerar que as empresas que normalmente enviam sinais de RSC diferem em muitas outras características organizacionais daquelas que não enviam sinais de RSC. Esse fato pode levar a modelos não especificados que ignoram o efeito de mecanismos organizacionais complementares no envio de sinais de RSC. Nesse ponto, surge o questionamento: quais são as características que as empresas devem cumprir para que decidam comunicar à sociedade seu compromisso socioambiental por meio de sinais de RSC? Com base na teoria da sinalização e na teoria neoinstitucional, o principal objetivo deste estudo é examinar se o envio de sinais de RSC por parte das empresas à sociedade por meio de relatórios de RSC no padrão GRI está relacionado a certas características organizacionais que podem ser combinadas, tais como: tamanho da empresa, lucratividade, reputação corporativa, estrutura acionária (o grau de concentração) e o nível de poluição no setor em que a empresa atua. Para analisar estas relações, utilizou-se uma amostra de 95 empresas espanholas indexadas no Merco, um ranking de reputação de RSC, que foram tratadas empiricamente por meio de regressão logística binária e também de análises comparativas qualitativas (QCA). A técnica de QCA é especialmente apropriada para analisar como diferentes características organizacionais podem ser combinadas no envio de sinais de RSC, uma vez que nos permite saber quais elementos de uma configuração estão ligados aos resultados (Fiss, 2007; Ragin, 1987).

1 Revisão da literatura

1.1 Abordagens teóricas para divulgar informações de RSC

Este estudo se apoia em dois referenciais teóricos para evidenciar a importância da divulgação da informação empresarial de RSC: a teoria da sinalização e a teoria neoinstitucional.

A teoria da sinalização (Spence, 1973) consiste em uma abordagem teórica que explica que, na presença de duas partes (indivíduos ou organizações), o sinalizador pode decidir se comunica (sinaliza) ou não a informação que possui e o receptor deve escolher como interpretar essas informações (Connelly, Certo, Ireland, & Reutzel, 2011). A abordagem teórica tem sido amplamente utilizada em diversos campos acadêmicos da área de gestão como, gestão de recursos humanos (Ehrhart & Ziegert, 2005; Gomes & Neves, 2011), gestão de estratégia (Certo, 2003; Park & Mezias, 2005) ou comportamento do consumidor (Cheung, Xiao & Liu, 2014, Mavlanova, Benbunan-Fich & Lang, 2016). Os cinco conceitos-chave da teoria da sinalização são: (1) os sinalizadores que são pessoas internas (ou seja, funcionários, gestores etc.) que obtêm informações sobre indivíduos, produtos ou organizações não disponíveis para agentes fora da organização (Spence, 1973; Ross, 1977); (2) o sinal como a informação que é enviada para o exterior (Certo, 2003); (3) o receptor que recebe a informação (sinal) emitida pelo sinalizador (Connelly et al., 2011); (4) o feedback (Gupta, Govindarajan, & Malhotra, 1999) como o envio de informações sobre o sucesso ou eficácia do processo de comunicação; e, por fim, (5) o ambiente de sinalização como a estrutura na qual os quatro conceitos anteriores foram realizados sequencialmente (Connelly et al., 2011). A Figura 1 mostra como esses elementos estão interconectados.

Figura 1
Elementos da teoria da sinalização e a relação com a RSC

Dentre esses cinco elementos da teoria da sinalização, este trabalho enfoca o tratamento dos sinais da empresa, especificamente o uso de sinais de RSC. O presente trabalho define sinal de RSC como informação referente ao comportamento e/ou desempenho socioambiental da empresa que decide transmiti-lo de forma voluntária e intencional. A concepção de que as empresas podem sinalizar sua natureza ética por meio do desenvolvimento e implementação de iniciativas de RSC começou a se popularizar no início dos anos 1990 (Fombrun & Shanley, 1990). Fombrun e Shanley (1990), por exemplo, argumentam que ações como doar certa quantia em dinheiro para instituições de caridade e fundações públicas podem levar uma empresa a ser considerada mais socialmente responsável e esse fato teria um impacto positivo em sua reputação. De fato, Zerbini (2017) expõe uma visão instrumental das iniciativas de RSC como sinais que a empresa envia à sociedade com o objetivo de revelar determinadas ações não conhecidas pelo mercado, a fim de obter um desempenho superior (Connelly et al., 2011). Além disso, Spence (2002) considera que as ações de RSC podem ser utilizadas pelas empresas para evitar o problema de seleção adversa¹.

A literatura anterior destacou que uma das razões pelas quais algumas empresas decidem enviar sinais sobre suas práticas de RSC é ser capaz de influenciar investidores (positivamente) e agências de classificação que geralmente participam da elaboração de índices de ações de empresas socialmente responsáveis, como o Down Jones Sustainability Index ou o Financial Times Stock Exchange 4 Good (Hahn & Lülfs, 2014). Ao mesmo tempo, as empresas e outros investidores costumam usar esses índices de sustentabilidade em suas tomadas de decisão para que a visibilidade do sinal de RSC seja altamente eficaz (Connelly et al., 2011; Hahn & Lülfs, 2014). Assim, a teoria da sinalização é uma abordagem teórica apropriada para explicar a importância da divulgação da empresa (ou seja, sinalizador) de relatórios de RSC (ou seja, sinal), a fim de convencer o público (ou seja, receptor), que podem ser potenciais clientes, fornecedores, investidores, governos ou sociedade em geral do compromisso socioambiental da empresa. Esse público pode exigir a implementação dessa prática (ou seja, feedback), determinada também pelo contexto em que a empresa atua (ou seja, ambiente de sinalização). A Figura 1 mostra (em fonte cinza) como esses elementos estão vinculados entre si.

Além da teoria da sinalização, a abordagem teórica do neoinstitucionalismo também serve como um quadro adequado para explicar o que está por trás da divulgação das práticas de RSC da empresa, uma vez que a teoria neoinstitucional tenta explicar por que as empresas buscam a homogeneização dos processos organizacionais (DiMaggio & Powell, 1983). Matten e Moon (2008) refletiram a tendência de homogeneização dos ambientes institucionais em todo o mundo e indicaram “como os processos reguladores, normativos e cognitivos levam a práticas cada vez mais padronizadas e racionalizadas em organizações por meio de setores e fronteiras nacionais” (Matten & Moon, 2008, p. 10). Esse processo de similaridade entre as organizações é definido como isomorfismo pela teoria institucional (DiMaggio & Powell, 1983; Greenwood & Hinings, 1996). Esse isomorfismo implica que as forças institucionais, devido à sua forte influência, tendem a unificar o ambiente de negócios e fazer com que todas as empresas se comportem da mesma forma (Shabana, Buchholtz, & Carroll, 2017). Nessa perspectiva teórica, o envio de sinais de RSC poderia ser rotulado como uma prática isomórfica mimética. O isomorfismo mimético se refere a como as organizações solicitam imitar aquelas práticas ou procedimentos organizacionais que tiveram êxito (DiMaggio & Powell, 1983). Segundo King, Lenox e Terlaak, (2005), existem dois tipos de ações para enfrentar as pressões institucionais e aumentar a legitimidade: por ações internas que visam alcançar mudanças estruturais que adotem estratégias confiáveis e comprovadas dentro do setor; e por ações externas como aquelas que visam obter o endosso organizacional de constituintes externos. Assim, seguindo King et al. (2005), os sinais de RSC, como uma prática isomórfica mimética, podem ser vistos como uma ação interna e externa ao mesmo tempo, uma vez que (1) a divulgação de informações de RSC poderia transformar processos e estratégias dentro da empresa e (2) poderia legitimar a atividade da empresa para seus stakeholders. Assim, o enorme aumento na publicação voluntária de relatórios não financeiros ou de RSC por empresas exemplifica esse isomorfismo mimético: por meio dessa divulgação, um sinal de RSC está sendo enviado com a aprovação das instituições que promovem práticas de RSC (Kolk, 2005). Hoje em dia, porém, tanto no contexto empresarial quanto no social, a divulgação de informações não financeiras tornou-se uma prática imprescindível a tal ponto que, em certas ocasiões, deixou de ser um exemplo de isomorfismo mimético para se tornar um isomorfismo coercitivo. O isomorfismo coercitivo refere-se àquelas ações em resposta a “imposições políticas, regras legais e regulamentações governamentais” (Monticelli, Calixto, Vasconcellos, & Garrido, 2017). No caso dos relatórios não financeiros como sinal de RSC, revelaram-se recentemente vários marcos regulatórios que obrigam algumas empresas específicas a emitir os relatórios não financeiros que vão surgindo. Como o processo de formulação de políticas passou dos níveis nacionais para as instituições da UE (Doh & Guay, 2006), as empresas que cumprem os requisitos propostos pela diretiva 2014/95 da UE devem divulgar informações não financeiras. No entanto, como diretivas, elas podem definir uma meta, mas não podem impor leis. Como consequência, surgiram leis específicas de cada país. A Lei Espanhola 11/2018, por exemplo, inclui o requisito obrigatório de divulgação de relatórios não financeiros para as empresas com mais de 250 funcionários (opcionalmente mais de 500 funcionários do mesmo grupo de empresas), aquelas com participação governamental, aquelas com um ativo superior a 20 milhões de euros, ou aquelas com mais de 40 milhões de euros de receita bruta. Portanto, essa circunstância exemplifica como um sinal de RSC, tradicionalmente identificado como uma prática de isomorfismo mimético, foi transformado em um exemplo de isomorfismo coercitivo.

1.2 Mensuração dos sinais de RSC

A literatura anterior mostra que uma das ferramentas mais utilizadas para o envio de sinais de RSC é a publicação de relatórios de RSC pelas empresas (Hahn & Lülfs, 2014; Legendre & Coderre, 2013). No entanto, a utilidade dos relatórios de RSC que elas divulgam para reduzir as informações assimétricas e, assim, melhorar a transparência, pode ser questionada, pois nem sempre visam promover a responsabilidade corporativa, mas buscam essas informações para cumprir objetivos estéticos (Hahn & Lülfs, 2014). Além disso, mesmo nas circunstâncias exigidas por lei (por exemplo, a Diretiva 2014/95/UE) para a divulgação de relatórios não financeiros, também não existe uma norma única recomendada a seguir.

No entanto, atualmente são utilizados diversos indicadores padronizados que apresentam a vantagem da homogeneidade na mensuração em relação à subjetividade das informações que as empresas podem publicar em seus relatórios de RSC sem utilizar um modelo de padronização. Algumas dessas medidas, comumente aceitas e utilizadas como sinal de RSC pela literatura, são a adoção de certificações ambientais como a norma ISO 14001 ou EMAS (Bansal & Hunter, 2003; Vílchez, Darnall, & Correa, 2017), indicadores de desempenho desenvolvidos pela Global Reporting Initiative (doravante GRI) (Hanh & Kühnen, 2013; Michelon, 2011), a adoção da metodologia GRI nos relatórios de RSC da empresa (Nikolaeva & Bicho, 2011) ou os principais indicadores de desempenho ambiental (KPI) elaborados pelo Governo do Reino Unido (Sun, Salama, Hussainey, & Habbash, 2010) entre outros. A Tabela 1 mostra alguns sinais de RSC usados pela literatura anterior.

Tabela 1
Sinais de RSC e seus receptores

Campo	Artigo	Sinal	Receptor
Divulgação	Simaens e Koster (2013)	Relatórios anuais GRI G3	Investidores, consumidores, funcionários
	Wells, Valacich e Hess (2011)	Sites corporativos	Stakeholders
Marcas de confiança (“Trust marks”)	Chavez, Wiggins e Yolas (2001)	Associação em clubes de ética empresarial (isto é, Ethics Officer Association)	Investidores
	Bansal e Hunter (2003)	Adoção antecipada do ISO 14001	Stakeholders
	Michelon (2011), Nikolaeva e Bicho (2011), Legendre e Coderre (2013)	Adoção de Relatórios de Sustentabilidade (GRI)	Stakeholders
Desempenho	Hart (1995), Russo e Fouts (1997)	Reputação (como ativo estratégico)	Acionistas
	Turban e Greening (1997), Hahn e Lülfs (2014)	Pertencer a sistemas de classificação (isto é, base de dados KLD)	Stakeholders (potenciais funcionários)
	Sun et al. (2010)	Implementação de KPIs ambientais	Stakeholders

• Nota: Fonte: Adaptado de “CSR Initiatives as Market Signals: A Review and Research Agenda” e Zerbini, F., 2017, Journal of Business Ethics, 146(1),1–23.

Este trabalho concentrou a atenção em um caso específico de envio de sinais de RSC por meio da adoção da metodologia GRI nos relatórios de RSC da empresa. O interesse pela GRI se deve ao fato de que, atualmente, mais de 12.400 empresas em todo o mundo (incluindo líderes do setor) adotam a GRI como padrão para relatórios de RSC. Grandes conglomerados e empresas multinacionais, como Adidas, Coca Cola, Ford, Johnson & Johnson, BNP Paribas, Shell, Dell, Colgate-Palmolive, entre outras, utilizam os padrões GRI em seus relatórios não financeiros. Além disso, diversos trabalhos têm mostrado que as empresas têm aumentado sua participação na divulgação de informações socioambientais nos últimos anos (Fifka, 2013) e que estão adotando progressivamente padrões de sustentabilidade como (e principalmente) as diretrizes GRI (Marimon, Alonso-Almeida, Rodríguez, & Alejandro, 2012). Portanto, devido à sua popularidade e ampla aceitação no setor, este trabalho considera o cumprimento dos padrões GRI como uma medida eficaz de sinalização de RSC.

1.3 Ligação entre GRI e RSC

A GRI propõe que as empresas cumpram determinados padrões ambientais em seus relatórios de RSC e orienta o que eles devem conter para fazer referência às suas ações ambientais reais, padronizando as informações apresentadas (GRI, 2011). Segundo a GRI (2013), o G4.0 é a quarta versão do Guia GRI apresentado em maio de 2013, e sua última versão em outubro de 2016. Atualmente, existe uma versão atualizada denominada GRI Standards (padrões), apresentada em 2018 como uma melhoria em relação ao GRI G4.0, de forma que representa o substituto da versão G4.0. A principal premissa a respeito da GRI é o fornecimento de informações equilibradas sobre a eficácia da organização no que diz respeito ao desenvolvimento sustentável, seja no sentido negativo, seja no positivo (GRI, 2016). Em ambas as versões, G4.0 e padrões GRI, sua publicação é resultado de consultas e diálogos com centenas de especialistas de todo o mundo, pertencentes a empresas, sindicatos, instituições acadêmicas, setor financeiro e sociedade em geral. O objetivo dos padrões GRI é ajudar a produzir relatórios de sustentabilidade significativos, sólidos e úteis para ajudar a tornar as questões de sustentabilidade uma prática padrão.

Em relação à RSC, as empresas cujos relatórios não financeiros estão adaptados às diretrizes GRI divulgam os mesmos indicadores, o que permite a comparação entre empresas e anos e, assim, o aumento da utilidade dessa informação (Fuente, García-Sanchez, & Lozano, 2017). Essa fácil comparação entre empresas que a GRI oferece é um aspecto importante sobretudo para a adoção de práticas de RSC, pois esse requisito sugere que as empresas devem trazer informações sobre os indicadores de bom desempenho e não omitir os ruins (Fuente et al., 2017). De acordo com a versão G4.0, por exemplo, os níveis que não eram exaustivos deveriam ser justificados, a fim de evitar a omissão de alguns indicadores. Dessa forma, a versão G4.0 da GRI motivou as empresas não apenas a melhorar sua imagem (Hess, 2008), mas também a mudar seu comportamento e contribuir com mecanismos de governança global (Wagner & Seele, 2017). O foco na divulgação da governança do G4.0 destacou a relevância da implementação e prevenção de práticas de greenwashing (Seele & Gatti, 2017).

Quanto mais a empresa divulga relatórios de responsabilidade e governança interna, melhor pode ser responsabilizada por suas ações, de forma que possa ser sinalizada como uma melhoria nas decisões de RSC (Wagner & Seele, 2017). Portanto, a conformidade com os padrões GRI pode ser interpretada como uma medida eficaz do sinal de RSC.

1.4 Desenvolvimento das hipóteses

A literatura anterior mostrou como (ou seja, meios) e por que (ou seja, motivos) as empresas decidem usar relatórios de RSC a fim de melhorar a imagem e a reputação corporativa (Aldaz et al., 2015; Cunha & Moneva, 2018). Em sua revisão teórica sobre relatórios de sustentabilidade, Hanh e Künhen (2013) argumentaram que “embora os pesquisadores analisem os efeitos de uma infinidade de determinantes, apenas algumas variáveis (notavelmente, o tamanho da empresa, visibilidade e afiliação ao setor) recebem atenção suficiente… As pesquisas sobre a maioria dos determinantes tendem a chegar a resultados inconsistentes” (Hanh & Künhen, 2013, p. 17). O meta-estudo de Hanh e Künhen (2013) destacou que mais pesquisas empíricas são necessárias sobre os determinantes dos relatórios de RSC nas empresas. Nosso trabalho busca lançar luz sobre este tema, analisando qual é o conjunto de determinantes organizacionais que definem o perfil das empresas que decidem enviar sinais de RSC para a sociedade. Ao fazê-lo, este artigo considera três características organizacionais principais: operar em setores poluentes/menos poluentes, a concentração da estrutura acionária e a reputação corporativa. Em primeiro lugar, são apresentadas as hipóteses de associação entre cada uma dessas variáveis (isoladamente) e o envio de sinais de RSC. A seguir, são apresentadas hipóteses a respeito da ligação entre pares dessas características e o envio de sinais de RSC e, por fim, é apresentada uma hipótese final sobre a relação entre a combinação tripla dessas características organizacionais e o envio de sinais de RSC.

Operação em setores poluentes e sinais de RSC

O fato de pertencerem ou atuarem em um setor pode se tornar relevante na divulgação de iniciativas de RSC, uma vez que nem todas as atividades econômicas envolvem o mesmo nível de impacto socioambiental. De fato, a literatura anterior mediu a sensibilidade de setores específicos a alguns aspectos da RSC, concentrando-se a maioria desses trabalhos nos aspectos ambientais. Em termos gerais, as empresas que operam em setores de alto risco, como os com altos níveis de risco político, altos níveis de poluição, corrupção e visibilidade para o consumidor ou concorrência intensa, são mais propensas a estarem sob maiores pressões das partes interessadas (Hanh & Künhen, 2013; Legendre & Coderre, 2013). Deegan e Gordon (1996), por exemplo, consideraram que empresas em setores de alto risco revelam maior quantidade e qualidade de informações em seus relatórios de sustentabilidade do que empresas em setores de baixo risco. Além disso, Aldaz et al. (2015) pesquisaram gestores de quatro empresas que atuam em setores com alto impacto ambiental (isto é, petróleo, produtos químicos e energia), observando que, nesses setores, as empresas buscam legitimação por meio da divulgação de informações ambientais. Assim, como as empresas muitas vezes são movidas por tendências miméticas do setor (Hanh & Künhen, 2013), de acordo com a abordagem teórica relacionada ao neoinstitucionalismo, este trabalho concentrou-se apenas nos aspectos ambientais e considera que quanto maior o impacto ambiental do setor a que a empresa pertence, mais informações ambientais poderão ser exigidas pela sociedade e a empresa estará mais disposta a enviar sinais de RSC. Como consequência, a primeira hipótese indica que quanto mais poluente o setor, mais disposta a empresa estará em enviar sinais de RSC.

H1: O envio de sinais de RSC está positivamente relacionado à operação em um setor altamente poluente.

A concentração da estrutura acionária e os sinais de RSC

A literatura anterior estudou a estrutura acionária das empresas como um determinante (isto é, uma variável explicativa) do investimento em atividades de RSC (Hanh & Künhen, 2013). Crisóstomo e Freire (2015), por exemplo, consideraram que estruturas concentradas estão associadas a maiores atividades de RSC porque, quando existe um número reduzido de grandes acionistas controladores, eles costumam estar mais interessados nos retornos de longo prazo que as práticas de RSC acarretam devido às melhorias na reputação e imagem corporativa (Crisóstomo & Freire, 2015). Observe que, na literatura acadêmica, geralmente considera-se haver uma estrutura acionária concentrada quando um investidor possui mais de 20% das ações com direito a voto (Hahn & Künen, 2013). No entanto, em relação aos relatórios de RSC, uma estrutura acionária concentrada pode limitar a apresentação de relatórios de RSC, uma vez que os acionistas dominantes já têm acesso às informações relevantes. Normalmente, uma empresa com uma estrutura acionária concentrada não teria a necessidade de enviar sinais excessivos de RSC aos mercados, uma vez que o capital social é compartilhado entre alguns acionistas ou proprietários que não teriam interesse especial em levantar capital externo (Hahn & Künen, 2013). Por outro lado, “uma estrutura acionária dispersa aumenta a necessidade de reduzir a assimetria de informação” (Hahn & Kühnen, 2013, p. 12). Consequentemente, uma estrutura acionária dispersa implica um incentivo para que a empresa forneça voluntariamente informações aos acionistas por meio de seus relatórios anuais (Cullen & Christopher, 2002) e seus relatórios de RSC. Assim, a segunda hipótese indica que quanto menor for o grau de concentração da estrutura acionária, maior será a disposição para envio de sinais de RSC.

H2: O envio de sinais de RSC está positivamente relacionado a estruturas acionárias não concentradas.

Reputação corporativa e sinais de RSC

Reputação corporativa refere-se à “opinião coletiva de uma organização apoiada por seus stakeholders” (Brammer & Millington, 2005, p. 30). As ações de RSC são um elemento chave na construção e manutenção de uma reputação corporativa favorável, considerada um importante recurso estratégico para a vantagem competitiva de uma empresa (Aldaz et al., 2015; Sotorrío & Sánchez, 2010; Park, Lee, & Kim, 2014). A literatura identificou as duas faces da mesma moeda: de um lado, vários estudos têm argumentado que a divulgação de aspectos socioambientais pode ajudar a legitimar o comportamento da empresa e a melhorar a reputação corporativa, especialmente nestes casos em que existe desempenho (social e/ou ambiental) pior (Aldaz et al., 2015); do outro lado, outras pesquisas mostraram que empresas com bom desempenho podem apresentar interesse especial em sinalizar essa circunstância positiva (Hahn & Künen, 2013). Assim, os resultados anteriores são inconclusivos e ambíguos (Hahn & Künen, 2013). Nesse ponto, este trabalho considera que as empresas com uma reputação corporativa positiva estarão mais propensas a enviar sinais de RSC porque estão interessadas em divulgar suas realizações de RSC e seu comportamento exemplar. Portanto, a terceira hipótese indica que quanto maior a reputação corporativa, maior a disposição em enviar sinais de RSC à sociedade.

H3: O envio de sinais de RSC está positivamente relacionado à reputação corporativa positiva.

A combinação de características organizacionais e sinais de RSC

Com base nos argumentos teóricos anteriores, este trabalho considera que empresas que operam em setores mais poluentes e com reputação corporativa positiva terão maior probabilidade de enviar sinais de RSC, pois se preocupam em divulgar resultados positivos de suas práticas de RSC, pois podem representar um exemplo a ser seguido pelos demais concorrentes em relação às melhores práticas de RSC em um setor poluído. Assim, desenvolve-se a hipótese de que:

H4: A combinação de operar em um setor altamente poluente e ter reputação corporativa positiva está associada a um maior envio de sinais de RSC do que somente operar em um setor altamente poluente ou ter reputação corporativa positiva.

Da mesma forma, empresas que atuam em setores mais poluentes e com estrutura acionária não concentrada terão maior probabilidade de enviar sinais de RSC, pois, nesse caso, ao enviar esses sinais, as empresas atenderão tanto às demandas dos stakeholders preocupados com as ações do setor “sujo” quanto às demandas de acionistas com ideias e preferências diversas. Portanto, a quinta hipótese indica que:

H5: A combinação de operar em um setor altamente poluente e ter uma estrutura acionária não concentrada está associada a um maior envio de sinais de RSC do que somente operar em um setor altamente poluente ou ter uma estrutura acionária não concentrada.

Além disso, as empresas com uma reputação corporativa positiva e com uma estrutura acionária não concentrada estarão mais propensas a enviar sinais de RSC porque serão capazes de mostrar suas realizações de RSC a uma ampla gama de acionistas por meio de relatórios não financeiros. Assim, desenvolve-se a hipótese de que:

H6: A combinação de ter reputação corporativa positiva e estrutura acionária não concentrada está associada a um maior envio de sinais de RSC do que somente ter reputação corporativa positiva ou estrutura acionária não concentrada.

Por fim, unindo todas as características mencionadas anteriormente em um único perfil organizacional, as empresas que operam em setores mais poluentes, com uma reputação corporativa positiva e que tem propriedade acionária não concentrada simultaneamente são as mais adequadas para o envio de sinais de RSC. Portanto, as hipóteses relacionadas à combinação das três características organizacionais indicam que:

H7: A combinação de operar em um setor altamente poluente, ter reputação corporativa positiva e estrutura acionária não concentrada está associada a um maior envio de sinais de RSC do que somente operar em um setor altamente poluente, ter reputação corporativa positiva ou estrutura acionária não concentrada.

2 Métodos

2.1 Amostra

Este trabalho utilizou uma amostra composta por 95 empresas incluídas em um ranking elaborado pelo Monitor Empresarial de Reputação Corporativa (Merco) à semelhança de estudos anteriores (Sotorrío & Sánchez, 2010). O ranking Merco mede anualmente a reputação corporativa das empresas que operam na Espanha e é preparado pela Analysis and Research, uma das empresas de pesquisa de mercado mais importantes da Espanha (www.merco.info). As 95 empresas incluídas na amostra são indexadas tanto no Ranking de Empresas Merco (ou seja, que mede a reputação corporativa global) e no Ranking de Responsabilidade e Governança Corporativa Merco (ou seja, que mede os critérios para as melhores práticas em RSC). Os critérios a serem incluídos nessas classificações são estabelecidos por diversos stakeholders, como ONGs, agências governamentais, consultores, acadêmicos, investidores e integrantes do setor empresarial. Sabendo que essas empresas possuem a melhor posição em termos de RSC, esta amostra permite avaliar se existe relação entre o envio de sinais de RSC (ou seja, nível de conformidade do GRI G4.0, versão 2016) e as características organizacionais anteriormente listadas.

2.2 Variáveis

Variável dependente: envio de sinais de RSC

Atualmente, a tendência das empresas é de serem mais abertas, o que pode estar diretamente associado à adoção de normas voluntárias como a GRI (Hahn & Künen, 2013; Kolk, 2010). Na verdade, de acordo com Hahn e Künen (2013, p. 5) “hoje a GRI é considerada o padrão global de fato para relatórios de sustentabilidade.” Portanto, os sinais de RSC são medidos com base no nível de conformidade com os padrões GRI G4.0, em sua edição de 2016, seguindo a literatura anterior (Nikolaeva & Bicho, 2011; Michelon, 2011). Vale ressaltar que, mesmo não sendo a última versão da GRI, a quarta versão foi escolhida por possuir dados precisos para mensuração dessa variável. A última versão (ou seja, padrões GRI) foi lançada em 2018 e não há dados suficientes que atendam a esta nova versão. As informações sobre o cumprimento do GRI G4.0 foram obtidas no banco de dados GRI. Os valores dessa variável variaram de 1 a 4 e são apresentados na Tabela 2.

Tabela 2
Valores do nível de conformidade com o GRI G4.0 (edição 2016)

Nível de conformidade	Valor	Definição	% de casos na amostra Merco
Não conformidade com GRI G4.0	1	Empresas cujos relatórios de RSC não atendem aos critérios do GRI G4.0 ou não declararam seu nível de implementação.	44,21%
Citação de conformidade com GRI G4.0	2	Empresas em cujos relatórios de RSC são citados os critérios GRI G4.0, mas não são atendidos todos os requisitos para o total cumprimento.	6,31%
“De acordo” com GRI G4.0	3	Empresas cujos relatórios de RSC atendem aos requisitos do GRI G4.0 “de acordo” com o padrão, mas de forma “essencial”, ou seja, quando o relatório divulga certas informações gerais sobre sua gestão (pelo menos um indicador) para cada aspecto material identificado.	13,69%
Implementação “exaustiva” de GRI G4.0	4	Empresas que aplicam o padrão GRI G4.0 “exaustivamente” em seus relatórios de RSC, ou seja, quando o relatório divulga tanto o conteúdo geral sobre sua gestão quanto todos os indicadores relacionados a cada aspecto material identificado.	35,79%

• Nota: Fonte: Adaptado de “GRI’s G4 Guidelines: the impact on reporting”, KPMG, 2013 https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2013/06/g4-the-impact-on-reporting-v2.pdf

Posteriormente, essa variável (com quatro categorias) foi transformada em uma variável dicotômica, passando a integrar as categorias 1 e 2 (ou seja, GRI G4.0 “não aplicada”, ou “apenas mencionada” no relatório de RSC; 50,52% dos casos na amostra) sob o valor “0” referindo-se a “sem envio de sinais de RSC.” Além disso, as categorias 3 e 4 (ou seja, os critérios GRI G4.0 são atendidos de forma “essencial” ou “exaustiva”, sem necessariamente serem melhores que as outras; 49,48% dos casos da amostra) também foram integrados sob o valor “1”, referindo-se ao “envio de sinais de RSC.”

Setor altamente poluente

A literatura anterior considerou a influência da sensibilidade social e ambiental de setores específicos na análise das práticas de RSC. Nesse ponto, é fundamental observar que a maioria dessas obras teve como foco os aspectos ambientais. Semelhante a estudos anteriores (Vílchez et al., 2017; Cunha & Moneva, 2018), para determinar se o setor em que a empresa atua é (ou não) altamente poluente, este trabalho seguiu a classificação de Mani e Wheeler (1997), em que setores altamente poluentes são considerados como “aqueles com baixas elasticidades de substituição entre o uso do meio ambiente e outros fatores produtivos” (Mani & Wheeler, 1997, p. 216). Com base nessa classificação, distinguem-se dois tipos de setores: os altamente poluentes ou “sujos” e os menos poluentes ou “limpos.” Alguns exemplos de setores altamente poluentes são o setor químico, de borracha, plásticos ou de combustíveis (Cunha & Moneva, 2018; Mani & Wheeler, 1997); dentre os setores menos poluentes, incluem-se a produção de instrumentos médicos, relógios e outros eletrodomésticos. Os dados pertencentes ao setor foram extraídos da base de dados EIKON. Esta base de dados é amplamente utilizada na área acadêmica (García, Mendes-Da-Silva, & Orsato, 2017; Miralles-Quirós, Miralles-Quirós, & Gonçalves, 2018). Sua preparação começou em 2002 pela Thomson Reuters e compila não apenas informações econômicas e financeiras de mais de seis mil empresas em todo o mundo, mas também dados ambientais, sociais e de governança corporativa. Para o caso do setor, se a empresa pertencer a um setor altamente poluente, o valor é “1”. Caso contrário, “0”.

Concentração da estrutura acionária

Segundo Hahn e Künen (2013), considera-se estrutura acionária concentrada quando há pelo menos um proprietário que detenha 20% ou mais do total das ações (com direito a voto). Para mensurar a variável “grau de concentração da estrutura acionária”, este trabalho contou com dados sobre a estrutura acionária das empresas incluídas na amostra para o exercício de 2016, obtidos na base de dados EIKON. Ao fazê-lo, criou-se uma variável dicotômica em que se a estrutura acionária for concentrada, à variável será atribuído o valor “1”; caso contrário, “0”.

Reputação corporativa

Para mensurar a reputação corporativa, este trabalho se baseou na pontuação de controvérsias ESG elaborada pelo banco de dados EIKON. De acordo com a EIKON, essa variável indica a exposição da empresa a controvérsias ambientais, sociais e de governança e eventos negativos refletidos na mídia global (Refinitiv, 2019). As pontuações das controvérsias ESG foram obtidas no banco de dados EIKON. Os valores dessa variável variaram de A D (em cada categoria existem três subcategorias de níveis; por exemplo, na categoria A, existem A+, A e A-) e são apresentados na Tabela 3. O valor A+ significa que não há incongruência entre o desempenho de RSC divulgado pela empresa e o que a mídia diz sobre aquela empresa específica. Enquanto isso, o valor da pontuação de D- significa que existe uma forte diferença entre a divulgação de informações da empresa e o que a sociedade diz sobre ela. Essa variável categórica foi transformada em dicotômica, tendo como referência a mediana da pontuação. Para uma reputação superior à mediana, a variável assumiu um valor igual a “1”, o que significa uma reputação corporativa positiva. Caso contrário, “0”. Nesse ponto, 30,53% dos casos da amostra foram pontuados como “reputação corporativa positiva”. Para controlar a causalidade reversa, a variável dependente/resultado (ou seja, envio de sinal de RSC) foi coletada para o exercício de 2016, mas a reputação corporativa foi coletada para 2015, pois os valores da reputação de anos anteriores podem influenciar na decisão de sinalizar as práticas de RSC de uma empresa (Aouadi & Marsat, 2018).

Tabela 3
Grau de variação da pontuação

Pontuação de controvérsias ESG	Valor mínimo	Valor máximo
D-	0,000000	0,833333
D	0,833333	0,166666
D+	0,166666	0,250000
C-	0,250000	0,333333
C	0,333333	0,416666
C+	0,416666	0,500000
B-	0,500000	0,583333
B	0,583333	0,666666
B+	0,666666	0,750000
A-	0,750000	0,833333
A	0,833333	0,916666
A+	0,916666	1

Variáveis de controle

Além das variáveis explicativas anteriores, o tamanho e a lucratividade da empresa, que são duas variáveis de controle tradicionalmente incluídas na análise empírica sobre relatórios de RSC, também são considerados (Crisóstomo & Freire, 2015; Hahn & Kühnen, 2013; Sotorrío & Sánchez, 2010).

Em relação à lucratividade, Legendre e Coderre (2013) argumentam que empresas com lucros iguais ou superiores à média do setor tendem a ser mais propensas a divulgar informações sobre seu desempenho ambiental e social e, assim, conseguir legitimar suas atividades. Além disso, empresas lucrativas têm mais recursos financeiros para arcar com os custos de divulgação (Hahn & Kühnen, 2013). Para mensurar a variável “lucratividade”, este trabalho contou com o “lucro antes dos tributos sobre a renda” do exercício social de 2016. Esta variável foi obtida a partir do banco de dados EIKON. O lucro antes dos tributos sobre a renda, também chamada de “lucro antes dos tributos”, é calculado subtraindo da receita da empresa todas as despesas operacionais, incluindo juros e depreciação, como consequência das vendas da empresa. Essa variável foi posteriormente transformada em dicotômica, considerando a mediana² do lucro antes dos tributos como pontuação de referência. Se a empresa tivesse lucro antes dos tributos superior à mediana, essa variável era pontuada com o valor “1”; caso contrário, “0”.

Em relação ao tamanho da empresa, pressupõe-se que empresas maiores podem causar maiores impactos sociais e ambientais (Crisóstomo & Freire, 2015; Hahn & Kühnen, 2013). Para medir o tamanho, a pesquisa utilizou o total de funcionários no exercício de 2016. As informações foram obtidas a partir do banco de dados EIKON. Essa variável foi posteriormente transformada em dicotômica, considerando como referência a mediana do número total de funcionários. Caso o número de funcionários ficasse acima da mediana, a variável assumia o valor “1”; abaixo, “0”. Note-se que, à semelhança da lucratividade, houve grande variabilidade entre o número de funcionários das maiores empresas da amostra e o número de empresas com o menor número de funcionários, apesar de 93,68% das empresas da amostra serem grandes (ou seja, mais de 250 funcionários). Por esse motivo, a mediana foi estabelecida como valor de corte. A Tabela 4 mostra as correlações e também as estatísticas descritivas.

Tabela 4
Correlações e estatística descritiva

N= 95 empresas	Média	D.P.	1	2	3	4	5	6
1. Conformidade GRI-G4	,490	,503	1
2. Setor altamente poluente	,280	,453	,217*	1
3. Estrutura acionária	,550	,500	,033	-,086	1
4. Reputação	,305	,463	,350*	,241*	,051	1
5. Lucratividade	,557	,500	,109	,098	-,487**	-,007	1
6. Tamanho	,530	,502	-,137	,029	-,467**	-,118	0,508**	1

• Nota: **p<0,01 *p<0,05

2.3 Técnicas utilizadas

Para embasar empiricamente as hipóteses, este trabalho contou com duas técnicas de naturezas diferentes: regressão logística binária para testar a H1, a H2 e a H3 e análise comparativa qualitativa (QCA) para testar o restante das hipóteses.

Por um lado, os efeitos individuais das três características organizacionais no envio de sinais de RSC foram testados por meio de regressão logística binária stepwise. A natureza não linear da transformação logística requer que um procedimento seja usado iterativamente para estimar os coeficientes de forma mais confiável do que aquele fornecido pelo método dos mínimos quadrados (minimizando as diferenças entre os valores reais e previstos), de modo que o valor da verossimilhança é usado para calcular a qualidade do modelo (Hair, Anderson, Tathan, & Black, 1999). Essa técnica é útil para prever a relação entre uma variável dependente dicotômica (neste trabalho, envio de sinais de RSC por meio do cumprimento do GRI G4.0) e um conjunto de variáveis explicativas. No modelo base (passo 1) foram incluídas as variáveis “atuar em setor altamente poluente” e “estrutura acionária”. No modelo completo (passo 2), além do citado, foram agregados tamanho, lucratividade e reputação corporativa.

Por outro lado, executou-se a QCA a fim de testar as hipóteses relacionadas aos efeitos da combinação simultânea das três características organizacionais no envio de sinais de RSC. A QCA baseia-se no pressuposto de que “as organizações são mais bem compreendidas como agrupamentos (clusters) de estruturas e práticas interconectadas, em vez de entidades modulares ou fracamente acopladas cujos componentes podem ser entendidos isoladamente” (Fiss, 2007, p. 1180). Ao utilizar a metodologia de QCA, é possível analisar a combinação distinta de características organizacionais e sua relação com o resultado da variável (Fiss, 2007). QCA é uma técnica desenvolvida por Ragin (1987) e é especialmente adequada para estudar a contribuição causal de diferentes configurações de condições (neste caso, operar em setor altamente poluente, pertencente a uma estrutura não concentrada, e com uma estrutura societária positiva reputação) a um resultado de interesse (neste caso, o envio de sinais de RSC). De acordo com Delmas e Pekovic (2018, p. 229), “QCA oferece um meio de abordar como conjuntos de elementos organizacionais em combinação produzem efeito conjunto no desempenho. (...) em vez de desagregar os casos em uma série de variáveis independentes, a abordagem QCA os conceitua como combinações de atributos apresentados por suas associações em conjunto”.

3 Resultados

Regressão logística binária

O modelo da qualidade do ajuste é apresentado na Tabela 5 por meio da tabela de classificação. Esses resultados mostraram os sucessos entre o que foi previsto e o que foi observado. Nesse caso, o percentual de acerto da classificação foi de 68,2% para o modelo completo. O valor mínimo solicitado nesta tabela é de 50% para uma boa medida de qualidade de ajuste ao modelo, de forma que os resultados obtidos estejam de acordo com o mínimo exigido.

Tabela 5
Tabela de classificação – modelo completo

		Previsto		Correto %
		Sem sinal de RSC	Sinal de RSC
Observado	Sem sinal de RSC	27	13	67,5
	Sinal de RSC	14	31	68,9
Global %				68,2

A Tabela 6 mostra os resultados da regressão logística binária. Os valores de R² são especialmente úteis na comparação dos valores de dois modelos que usam a mesma amostra, sendo o melhor ajuste nos modelos com R² mais alto. Nesse caso, a progressão crescente do valor de Nagelkerke R² (ou seja, R² = ,166 no modelo base para R² = ,238 no modelo completo) mostrou que a inclusão das variáveis tamanho, lucratividade e reputação melhorou a qualidade explicativa do modelo. Os coeficientes estimados, isto é, os valores da coluna denominada Exp (B) da Tabela 6, podem ser utilizados para determinar a razão de chances (odds ratio) de cada variável explicativa introduzida no modelo (Hair et al., 1999). Portanto, Exp (B) representa a relação entre a mudança na probabilidade da variável dependente (ou seja, o envio de sinais de RSC) quando há uma mudança de unidade na variável explicativa no caso de ser estatisticamente significativa.

Tabela 6
Resultados da regressão binária logística

Variável dependente: Sinal de RSC	Modelo base			Modelo completo
Variáveis explicativas	B	D.P.	Exp(B)	B	D.P.	Exp(B)
1. Setor altamente poluente	0,648	0,520	1,912	0,646	0,531	1,909
2. Estrutura acionária	0,200	0,470	1,221	0,156	0,597	1,169
3. Reputação corporativa	1,398	0,520	4,048***	1,452	0,554	4,271***
4. Lucratividade				1,228	0,649	3,416*
5. Tamanho				-1,211	0,670	0,298*
6. Constante	-0,628	0,398	0,533	-0,637	0,690	0,529
-2 log probabilidade	106,233a			100,876a
Cox & Snell R2	0,125			0,178
Nagelkerke R2	0,166			0,238

• Nota: ***p<0,01 *p<0,1

Um Exp (B) fornece o odds ratio da variável dependente. Estudos anteriores que utilizaram regressão logística binária (Neves & Albuquerque, 2019; Wuerges, & Borba, 2014) consideraram que existe uma relação positiva quando o Exp (B) é superior ao valor “1”. Se o valor for menor que “1”, revela uma relação negativa entre as variáveis dependente e explicativa. Ao explorar a variável atuar em um setor altamente poluente (B = ,646; Exp (B) = 1,909, p> ,1), nenhuma relação é confirmada pela regressão logística binária. Consequentemente, a H1, que afirmava que o envio de sinais de RSC está positivamente relacionado à operação em um setor altamente poluente não encontrou embasamento. Semelhante à H1, a H2, que afirma que o envio de sinais de RSC está positivamente relacionado à estrutura acionária não concentrada, não encontra embasamento estatístico, uma vez que a relação entre a variável dependente e o nível de concentração da estrutura acionária não é estatisticamente significativa (B = ,156; Exp (B) = 1,169, p> ,1).

A H3, que afirma que o envio de sinais de RSC está positivamente relacionado a uma reputação corporativa positiva, foi sustentada, pois a relação entre a variável dependente e uma reputação corporativa positiva foi positiva e estatisticamente significativa (B = 1,452; Exp (B) = 4,271, p < ,01), como mostra a Tabela 6.

Além disso, em relação às variáveis de controle, por um lado, os resultados mostram uma relação positiva e estatisticamente significativa entre o envio de sinais de RSC e a lucratividade (B = 1,228; Exp (B) = 3,416, p < ,1). Por outro lado, uma relação negativa e estatisticamente significativa entre o envio de sinais de RSC e o tamanho da empresa (B = -1,211; Exp (B) = 0,298, p < ,1).

Em suma, os resultados da regressão logística mostraram que empresas com reputação corporativa positiva tendem a enviar sinal de RSC utilizando o cumprimento dos critérios GRI G4.0 em seus relatórios não financeiros. No entanto, de acordo com a amostra, nem a concentração da estrutura acionária nem o tipo de setor em que a empresa atua são características estatisticamente significativas isoladamente para determinar o envio de sinais de RSC para a sociedade.

Análise comparativa qualitativa

Os resultados da QCA relativos à influência da combinação das três características organizacionais no envio de sinais de RSC são apresentados na Tabela 7. Os pontos pretos representam a presença de uma condição, enquanto os pontos brancos indicam a negação (ou ausência) de condições causais. Os espaços em branco indicam a irrelevância de uma condição. A Tabela 7 exibe duas soluções que alcançam consistência suficiente para toda a amostra. Os critérios de consistência significam a relação da subamostra que indica uma condição necessária entre as variáveis. Seguindo Ragin (2008), este trabalho considerou 0,75 como o valor mínimo de consistência. Além disso, o índice de cobertura indica as chances (odds) brutas dos resultados dados pela solução. Como mostra a Tabela 7, a solução total (de todas as combinações de condições) tem consistência de 0,86 e cobertura de 0,39, indicando que, em 86% dos casos no resultado, há uma dessas combinações e que a solução responde por 39% de todos os casos com resultado de ação do estado, indicando que as configurações mais eficazes explicam uma grande proporção do envio de sinais de RSC. Consistentemente com as descobertas da regressão logística binária, nenhuma condição por si só é suficiente para explicar o envio de sinais de RSC, o que significa que as configurações das características organizacionais estão associadas ao envio de sinais de RSC, em vez de cada característica organizacional isoladamente.

Tabela 7
Resultados da QCA

Grupo	Número do caminho (path)	Nome do construto			Consistência	Solução
		Setor	Estrutura	Reputação		Cobertura	Consistência
Toda a amostra	1	•		•	0,77	0,39	0,86
	2		•	•	0,88
Mais lucrativa	1	•	ο	•	1	0,25	1
	2	ο	•	•	1
Menos lucrativa	1		•	•	0,9	0,53	0,9
Empresas maiores	1	•	ο	•	1	0,18	1
	2	ο	•	•	1
Empresas menores	1	ο		•	1	0,5	0,92
	2		•	•	0,91

• Nota: Círculos pretos “•” indicam a presença de condições causais. Os círculos brancos “ο” indicam a ausência ou negação de condições causais. As células em branco representam a condição “não significativo para solução”. QCA = análise comparativa qualitativa.

A Configuração 1 sugere que as empresas que atuam em um setor altamente poluente e que têm uma reputação corporativa positiva são membros do conjunto de empresas que enviam sinais de RSC. Para empresas na Configuração 1, o efeito da condição “concentração da estrutura” no envio de sinais de RSC é irrelevante. Esta configuração sustenta empiricamente a Hipótese 4, que afirma que a combinação de atuar em um setor altamente poluente e ter reputação corporativa positiva está associada a um maior envio de sinais de RSC do que somente atuar em um setor altamente poluente ou ter reputação corporativa positiva. A empresa espanhola Acciona é um bom exemplo desta configuração, uma vez que atua no setor de energia e tem uma reputação corporativa positiva, o que a leva a enviar sinais de RSC.

Como a H5, H6 e H7 não foram sustentadas pela amostra completa, decidiu-se dividir a amostra de acordo com as variáveis de controle: lucratividade e tamanho. Os resultados dessa divisão são mostrados na próxima seção.

Testes adicionais

Como os resultados da regressão logística binária mostraram que a lucratividade e o tamanho da empresa eram significativos para o envio de sinais de RSC, ela foi avaliada por quatro versões adicionais do modelo QCA a fim de analisar a robustez desta solução, dividindo a amostra de acordo com diferentes níveis de lucratividade e tamanho da empresa, respectivamente, que foram as variáveis de controle na regressão logística. Os resultados dessas divisões são mostrados na Tabela 7.

Concentrando-se na subamostra das empresas “mais lucrativas”, os resultados sugerem que um caminho causal pode ser considerado empiricamente significativo. A configuração 1 combina a atuação em um setor altamente poluente, uma estrutura não concentrada (ou seja, ausência de estrutura concentrada) e reputação corporativa positiva em empresas com um tamanho superior à mediana da amostra. A consistência total é 1 e, de acordo com a cobertura bruta, cobre 25% dos casos associados ao resultado na subamostra das maiores empresas. Assim, esse resultado sustenta a H7, que afirma que a combinação de atuar em um setor altamente poluente, reputação corporativa positiva e estrutura acionária não concentrada está associada a níveis maiores de envio de sinais de RSC do que cada uma dessas características organizacionais isoladamente. A petrolífera espanhola Repsol é um exemplo claro deste perfil organizacional por se tratar de uma empresa que opera no setor da energia, com uma estrutura acionária não concentrada e com uma reputação corporativa positiva.

Concentrando-se na subamostra das maiores empresas, os resultados sugerem que um caminho causal pode ser considerado como empiricamente significativo. Essa configuração combina a atuação em um setor altamente poluente, uma estrutura não concentrada (ou seja, ausência de estrutura concentrada) e uma reputação corporativa positiva em empresas com tamanhos superiores à mediana da amostra. A ACS, uma grande empresa espanhola que opera no setor de infraestruturas e de construção com uma estrutura acionária concentrada e uma reputação corporativa positiva pode servir de exemplo deste perfil organizacional. A consistência total é 1 e, de acordo com a cobertura bruta, cobre 18% dos casos associados ao resultado na subamostra das maiores empresas. Por ser semelhante à subamostra mais lucrativa, a H7 foi empiricamente sustentada.

Esses achados mostraram combinações substancialmente diferentes de cada um dos caminhos (comparando-os com os resultados de toda a amostra) em função da lucratividade e do tamanho. Esse fato evidenciou que essas características organizacionais foram essenciais para serem incorporadas na análise do conjunto de características organizacionais que devem se reunir para o envio de sinais de RSC.

No geral, esses resultados são consistentes em mostrar o envio de sinais de RSC para uma combinação de características organizacionais. Em todos os casos, a reputação é combinada com as demais variáveis, indicando assim complementaridade entre essas características organizacionais. Porém, setor e estrutura acionária tendem a se combinar com a reputação (uma ou duas de cada vez), indicando potencial substituibilidade entre essas características.

4 Conclusões e discussão

4.1 Contribuição teórica

Com base no referencial teórico da teoria da sinalização e do neoinstitucionalismo, argumenta-se que o envio de sinais de RSC é o resultado de ter uma reputação corporativa positiva combinada com outras características organizacionais, especificamente, atuar em setor altamente poluente, ter uma estrutura acionária não concentrada, tamanho da empresa e nível de lucratividade. Além disso, são discutidas as formas pelas quais as configurações das características podem facilitar o envio de sinais de RSC, uma vez que o objetivo deste trabalho é determinar um conjunto de características que distinguem o perfil das empresas que decidem enviar sinais sobre seu comportamento de RSC.

Os resultados contribuíram para a literatura anterior de várias maneiras. Em primeiro lugar, os achados mostraram que reputação corporativa, porte e lucratividade positivos são características organizacionais que, isoladamente, estão relacionadas ao envio de sinais de RSC por meio da conformidade com os padrões GRI G4.0 em seus relatórios não financeiros. Além disso, existe um conjunto de características organizacionais que, ao combiná-las, podem levar as empresas a se inclinarem mais para o envio de sinais de RSC. Especificamente na amostra, a combinação de atuar em um setor altamente poluente e ter uma reputação corporativa positiva está associada ao envio de sinais de RSC. Da mesma forma, os resultados mostram que a combinação de atuar em um setor altamente poluente, ter uma reputação corporativa positiva e ter uma estrutura acionária não concentrada está associada ao envio de sinais de RSC quando existem empresas de maior porte ou alta lucratividade. Como consequência, os resultados fornecem sustentação adicional ao estudo de Hahn e Kühnen (2013), que argumentaram que mais resultados empíricos sobre os determinantes dos relatórios de sustentabilidade são necessários devido a resultados inconclusivos. Na verdade, este trabalho foi além da recomendação de Hahn e Kühnen (2013), uma vez que foi realizado pela análise conjunta de diversos determinantes organizacionais, oferecendo diversos perfis comportamentais para o envio de sinais de RSC.

Em segundo lugar, os resultados destacaram o papel fundamental da reputação corporativa positiva como base para o envio de sinais de RSC. Esse achado apoia a literatura anterior que analisou a relação entre a reputação corporativa e a divulgação de informações de RSC de forma isolada (ou seja, Aldaz et al., 2015; Sotorrío & Sánchez, 2010). Este trabalho deu um passo adiante nessa questão, uma vez que os resultados mostraram que uma reputação corporativa positiva é uma condição necessária para o envio de sinais de RSC em combinação com outras características organizacionais. Esse fato evidencia a complementaridade entre as características organizacionais para o envio de sinais de RSC ao cumprimento dos padrões GRI. Nesse ponto, os resultados estão de acordo com Delmas e Pekovic (2018, p. 217) que argumentaram que “os pesquisadores precisam abrir a caixa preta organizacional para entender como as práticas ambientais interagem com o contexto organizacional em que são implementadas.”

Além disso, com relação à teoria neoinstitucional, agregou-se o valor de compreender os principais comportamentos isomórficos que podem estar ocorrendo em relação às características organizacionais. Esses processos de isomorfismo podem levar à adoção da GRI como um padrão homogeneizado tanto nos países em que o relatório não financeiro é obrigatório quanto nos países em que ainda não o é. A literatura anterior baseada na teoria neoinstitucional argumentou que os relatórios de RSC podem constituir uma vantagem competitiva com base na diferenciação (Shabana et al., 2017). No entanto, este trabalho argumenta que fazer esse tipo de relatório já consiste em isomorfismo coercitivo em algumas regiões (como na UE). Portanto, ao se tornar obrigatório, esse fato não poderia mais fazer com que a atividade de compartilhamento de relatórios de RSC fosse uma vantagem competitiva baseada na diferenciação.

Por fim, este trabalho deu atenção especial sobre quais determinantes organizacionais poderiam caracterizar os relatórios ambientais usando uma abordagem metodológica combinada, formada por regressão logística binária e técnica de QCA. Do ponto de vista metodológico, ao empregar a QCA, os resultados contribuíram para um melhor entendimento de quais características organizacionais devem ser combinadas no envio de sinais de RSC. QCA é um método especialmente útil para compreender os impulsos e o impacto na adoção de práticas de RSC devido à natureza multifacetada do conceito (Delmas & Pekovic, 2018).

Este trabalho não está isento de limitações que podem ser resolvidas em trabalhos futuros. Em primeiro lugar, os resultados são baseados em uma amostra de 95 empresas que atuam na Espanha. Seria óbvio e aconselhável expandir a amostra atual globalmente a fim de encontrar uma maior generalização em nível internacional. Em segundo lugar, no que diz respeito às variáveis que não foram empiricamente sustentadas, pesquisas futuras podem ser necessárias para o desenvolvimento de análises adicionais que corroborem os resultados. No caso do grau de concentração da estrutura acionária, por exemplo, os resultados não sustentaram empiricamente que existe uma relação positiva entre o envio de sinais de RSC e a concentração da estrutura acionária. É importante notar que foi estabelecido um critério que pode ter sido excessivamente conservador na determinação do grau de concentração (ou seja, 20%). Consequentemente, em pesquisas futuras, esse limite pode ser menor.

Em terceiro lugar, conectado com a limitação anterior, este trabalho considerou apenas a sensibilidade ambiental dos setores (ou seja, este trabalho concentra-se apenas no aspecto ambiental a partir de um conceito mais amplo de RSC), apresentando que setores altamente poluentes são ambientalmente sensíveis, enquanto setores menos poluentes, não. No entanto, outros fatores sociais que podem caracterizar a sensibilidade de alguns setores, como o nível de corrupção ou o uso de mão de obra infantil, não foram considerados neste trabalho. Esses aspectos sociais foram deixados de fora desta análise, mas é essencial estar ciente de que a inclusão deles para medir a sensibilidade de RSC do setor pode mudar os resultados atuais desta pesquisa (ou seja, H1 passar de sem sustentação para com sustentação quando considerados os aspectos sociais). Estudos futuros se encarregarão de analisar este tipo de sensibilidade de RSC em vez de considerar apenas os impactos ambientais.

Por fim, este trabalho estudou várias características organizacionais, embora outras variáveis que podem influenciar o envio de sinais de RSC possam ser altamente interessantes. Elas podem ser: (1) Os tipos de formas jurídicas, por exemplo, as empresas de capital aberto são mais propensas a enviar sinais de RSC do que as empresas privadas?; (2) O grau de concentração no setor, por exemplo, empresas em setores altamente competitivos e com competição mais agressiva tendem a enviar um maior número de sinais de RSC?; (3) As características dos gestores, por exemplo, quais os atributos dos executivos que estão inclinados a enviar sinais de RSC?; (4) O grau de diversificação dos setores em que atuam, por exemplo, uma maior diversificação leva a uma disposição para enviar sinais de RSC?; (5) O grau de inovação da empresa, por exemplo, as empresas inovadoras estão interessadas em enviar sinais de RSC em uma extensão maior do que as empresas não inovadoras?, entre outras.

4.2 Implicações para profissionais e agências de regulamentação

Os resultados deste trabalho têm implicações interessantes para gestores e agências de regulamentação. Do ponto de vista dos profissionais, fica demonstrado que os padrões GRI se tornaram uma referência a ser seguida em questões ambientais para empresas com reputação corporativa positiva. Como empresas reconhecidas tendem a utilizar os padrões GRI como um sinal de RSC, esse fato pode ser entendido como uma ferramenta para atrair e reter talentos, uma vez que o cumprimento dos padrões GRI pode ser interpretado como maior transparência para a sociedade. Por outro lado, os sinais de RSC por meio dos padrões GRI costumam ser confiáveis para que possam servir, primeiro, para responder às demandas de informações ambientais dos stakeholders e, segundo, para legitimar as ações da empresa e, assim, melhorar a reputação corporativa. Essas circunstâncias podem ajudar as empresas a alcançar melhores condições e obter maior lucratividade. Para as agências de regulamentação e promotores da GRI, os resultados deste trabalho são especialmente interessantes, pois demonstram que os relatórios de RSC por meio da GRI podem ser usados para incentivar as empresas a aderirem a níveis mais elevados de conformidade e, assim, melhorar sua transparência, mesmo que haja transformação para um isomorfismo coercitivo, como é o caso da UE. Além disso, ao aderir a um nível mais alto de divulgação para agências de regulamentação do setor e outras empresas, poderia convencer outras pessoas a adotarem a mesma estratégia, a fim de terem os melhores desempenhos, por isomorfismo mimético no caso de países não pertencentes à UE, onde poderia não ser obrigatória a publicação de relatórios não financeiros.

• 1
  A seleção adversa está relacionada à descrição de situações em que quem tem a informação não consegue distinguir a boa ou a má qualidade do que é oferecido por outro agente. (Requejo, 2001).
• 2
  Observe que a mediana tem se estabelecido como referência, visto que existe uma grande variabilidade nos valores “lucro antes dos tributos” da amostra e isso faz com que a média aritmética não seja um ponto de referência representativo.
• Processo de avaliação: Double Blind Review.
• Como citar: Ortega Carrasco, P., Ferrón Vílchez, V. (2022). Envio de sinais de responsabilidade social corporativa: quais características organizacionais devem ser atendidas? Revista Brasileira de Gestão de Negócios, 24 (1), p.92-111

• Agências de fomento:

  Projeto de pesquisa “ECO2017-88222-P”. Ministério Espanhol da Inovação e Ciência.

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• Análise de plágio:

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References

• Aldaz, M., Alvarez, I., & Calvo, J. A. (2015). Non-financial reports, anti-corruption performance and corporate reputation. Revista Brasileira de Gestão de Negócios,17(58), 1321-1340.doi:10.7819/rbgn.v17i58.2687
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v17i58.2687
• Aouadi, A., & Marsat, S. (2018). Do ESG controversies matter for firm value? Evidence from international data. Journal of Business Ethics,151(4), 1027-1047. Retrieved from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-016-3213-8
  » https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-016-3213-8
• Bansal, P., & Hunter, T. (2003). Strategic explanations for the early adoption of ISO 14001. Journal of Business Ethics,46(3), 289-299. Retrieved from: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1025536731830
  » https://link.springer.com/article/10.1023/A:1025536731830
• Brammer, S., & Millington, A. (2005). Corporate reputation and philanthropy: An empirical analysis. Journal of Business Ethics,61(1), 29-44. retrieved from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-005-7443-4
  » https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-005-7443-4
• Cheung, C. M., Xiao, B. S., & Liu, I. L. (2014). Do actions speak louder than voices? The signaling role of social information cues in influencing consumer purchase decisions. Decision Support Systems,65, 50-58. retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.05.002
  » https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.05.002
• Certo, S. T. (2003). Influencing initial public offering investors with prestige: Signaling with board structures. Academy of Management Review,28(2), 432-446. retrieved from: https://www.jstor.org/stable/30040731
  » https://www.jstor.org/stable/30040731
• Chavez, G. A., Wiggins, R. A., & Yolas, M. (2001). The impact of membership in the ethics officer association. Journal of Business Ethics,34(1), 39-56. doi: 10.1023/A:1011968010131
  » https://doi.org/10.1023/A:1011968010131
• Connelly, B. L., Certo, S. T., Ireland, R. D., & Reutzel, C. R. (2011). Signaling theory: A review and assessment. Journal of Management,37(1), 39–67. retrieved from: https://doi.org/10.1177/0149206310388419
  » https://doi.org/10.1177/0149206310388419
• Crisóstomo, V. L., & Freire, F. D. S. (2015). The influence of ownership concentration on firm resource allocations to employee relations, external social actions, and environmental action. Revista Brasileira de Gestão de Negócios,17(55), 987-1006. Retrieved: https://doi.org/10.7819/rbgn.v17i55.2026
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v17i55.2026
• Cullen, L., & Christopher, T. (2002). Governance disclosures and firm characteristics of listed Australian mining companies. International Journal of Business Studies,10(1), 37–58.
• Cunha, D. R., & Moneva, J. M. (2018). The Elaboration Process of the Sustainability Report: A case study. Revista Brasileira de Gestão de Negócios,20(4), 533-549. Doi: 10.7819/rbgn.0i0.3948
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.0i0.3948
• Deegan, C., & Gordon, B. (1996). A study of the environmental disclosure practices of Australian corporations. Accounting and Business Research,26(3), 187-199. Retrivied from: https://doi.org/10.1080/00014788.1996.9729510
  » https://doi.org/10.1080/00014788.1996.9729510
• Delmas, M. A., & Pekovic, S. (2018). Organizational configurations for sustainability and employee productivity: A qualitative comparative analysis approach. Business & Society,57(1), 216-251. Retrivied from: https://doi.org/10.1177/0007650317703648
  » https://doi.org/10.1177/0007650317703648
• DiMaggio, P. J., & Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review,48(2), 147-160. Retrivied from: https://doi.org/10.2307/2095101
  » https://doi.org/10.2307/2095101
• Doh, J. P., & Guay, T. R. (2006). Corporate social responsibility, public policy, and NGO activism in Europe and the United States: An institutional‐stakeholder perspective. Journal of Management Studies,43(1), 47-73. Retrivied from: https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2006.00582.x
  » https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2006.00582.x
• Ehrhart, K. H., & Ziegert, J. C. (2005). Why are individuals attracted to organizations? Journal of Management,31(6), 901-919. Retrivied from: https://doi.org/10.1177/0149206305279759
  » https://doi.org/10.1177/0149206305279759
• Fifka, M. S. (2013). Corporate responsibility reporting and its determinants in comparative perspective–a review of the empirical literature and a meta‐analysis. Business strategy and the environment,22(1), 1-35. doi: https://doi.org/10.1002/bse.729
  » https://doi.org/10.1002/bse.729
• Fiss, P. C. (2007). A set-theoretic approach to organizational configurations. Academy of Management Review, 32(4), 1180-1198. retrieved from: https://doi.org/10.5465/amr.2007.26586092
  » https://doi.org/10.5465/amr.2007.26586092
• Fombrun, C., & Shanley, M. (1990). What's in a name? Reputation building and corporate strategy. Academy of management Journal,33(2), 233-258. retrieved from: https://doi.org/10.5465/256324
  » https://doi.org/10.5465/256324
• Fuente, J. A., García-Sanchez, I. M., & Lozano, M. B. (2017). The role of the board of directors in the adoption of GRI guidelines for the disclosure of CSR information. Journal of Cleaner Production,141(10), 737-750. retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.155
  » https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.155
• García, A. S., Mendes-Da-Silva, W., & Orsato, R. J. (2017) Sensitive industries produce better ESG performance: Evidence from emerging markets. Journal of Cleaner Production,150(1), 135–147. retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.180
  » https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.180
• Global Reporting Initiative. (2013). Introducción a la G4, 8 Retrieved from https://www.globalreporting.org/resourcelibrary/Introduction-to-G4-Spanish-low-res.pdf
  » https://www.globalreporting.org/resourcelibrary/Introduction-to-G4-Spanish-low-res.pdf
• GRI 101: Foundation 2016 (2016). GRI Sustainability Reporting Standards 2016. Retrieved from: https://www.globalreporting.org/standards/media/1036/gri-101-foundation-2016.pdf
  » https://www.globalreporting.org/standards/media/1036/gri-101-foundation-2016.pdf
• Gomes, D., & Neves, J. (2011). Organizational attractiveness and prospective applicants' intentions to apply. Personnel Review,40(6), 684-699. retrieved from: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/00483481111169634/full/html
  » https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/00483481111169634/full/html
• Greenwood, R., & Hinings, C. R. (1996). Understanding radical organizational change: Bringing together the old and the new institutionalism. Academy of management review,21(4), 1022-1054. Retrieved from: https://doi.org/10.5465/amr.1996.9704071862
  » https://doi.org/10.5465/amr.1996.9704071862
• GRI. (2011). Sustainability Reporting Guidelines: Version 3.1 Amsterdam: GRI. Retrieved from: http://www.interlycees.lu/site/wp-content/uploads/2010/01/GRI-G31-Guidelines-2011.pdf
  » http://www.interlycees.lu/site/wp-content/uploads/2010/01/GRI-G31-Guidelines-2011.pdf
• KPMG (2013). GRI’s G4 Guidelines: the impact on reporting. Retrieved from: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2013/06/g4-the-impact-on-reporting-v2.pdf
  » https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2013/06/g4-the-impact-on-reporting-v2.pdf
• Gupta, A. K., Govindarajan, V., & Malhotra, A. (1999). Feedback-seeking behavior within multinational corporations. Strategic Management Journal,20(3) 205-222. Retrieved from: https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199903)20:3<205::AID-SMJ17>3.0.CO;2-H
  » https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199903)20:3<205::AID-SMJ17>3.0.CO;2-H
• Guthrie, J., & Parker, L. D. (1989). Corporate social reporting: A rebuttal of legitimacy theory. Accounting and Business Research,19(76), 343-352. Retrieved from: https://doi.org/10.1080/00014788.1989.9728863
  » https://doi.org/10.1080/00014788.1989.9728863
• Hair, J., Anderson, R., Tathan, R., & Black, W. (1999). Análisis Multivariante (5a ed.). Madri: Prenticehall Iberia.
• Hahn, R., & Kühnen, M. (2013). Determinants of sustainability reporting: A review of results, trends, theory, and opportunities in an expanding field of research. Journal of Cleaner Production,59, 5–21. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.07.005
  » https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.07.005
• Hahn, R., & Lülfs, R. (2014). Legitimizing negative aspects in GRI-Oriented sustainability reporting: A qualitative analysis of corporate disclosure strategies. Journal of Business Ethics,123(3), 401–420. Retrieved from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-013-1801-4
  » https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-013-1801-4
• Hart, O. (1995). Corporate governance: Some theory and implications. The Economic Journal,105(430), 678-689. Retrieved from: https://doi.org/10.2307/2235027
  » https://doi.org/10.2307/2235027
• Hess, D. (2008). The three pillars of corporate social reporting as new governance regulation: Disclosure, dialogue, and development.Business Ethics Quarterly,18(4), 447-482.
• King, A. A., Lenox, M. J., & Terlaak, A. (2005). The strategic use of decentralized institutions: Exploring certification with the ISO 14001 management standard. Academy of Management Journal,48(6), 1091-1106. Retrieved from: https://doi.org/10.5465/amj.2005.19573111
  » https://doi.org/10.5465/amj.2005.19573111
• Kolk, A. (2005). Environmental reporting by multinationals from the Triad: Convergence or divergence? Management International Review,45(1), 145-167. Retrieved from: https://www.jstor.org/stable/40836127
  » https://www.jstor.org/stable/40836127
• Kolk, A. (2010). Trajectories of sustainability reporting by MNCs. Journal of World Business,45(4), 367-374. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jwb.2009.08.001
  » https://doi.org/10.1016/j.jwb.2009.08.001
• Legendre, S., & Coderre, F. (2013). Determinants of GRI G3 application levels: The case of the fortune global 500. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 20(3), 182-192. Retrieved from: https://doi.org/10.1002/csr.1285
  » https://doi.org/10.1002/csr.1285
• Neves, J. C., & Albuquerque, F. H. F. (2019). Imposto de renda de empresas portuguesas de capital aberto em relatórios financeiros e de responsabilidade social corporativa. Revista Brasileira de Gestao de Negocios,21(3), 464–485. doi: 10.7819/rbgn.v21i3.4009
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v21i3.4009
• Mani, M., & Wheeler, D. (1998). In search of pollution havens? Dirty industry migration in the world economy, 1960 to 1995. Journal of Environment and Development, 7(3)215-247. Retrieved from: https://doi.org/10.1177/107049659800700302
  » https://doi.org/10.1177/107049659800700302
• Marimon, F., Alonso-Almeida, M. del Mar, Rodríguez, M. el Pilar, & Alejandro, K. A. C. (2012). The worldwide diffusion of the global reporting initiative: What is the point?.Journal of Cleaner Production,33, 132-144. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.04.017
  » https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.04.017
• Matten, D., & Moon, J. (2008). “Implicit” and “explicit” CSR: A conceptual framework for a comparative understanding of corporate social responsibility. Academy of Management Review, 33(2), 404-424. Retrieved from: https://doi.org/10.5465/amr.2008.31193458
  » https://doi.org/10.5465/amr.2008.31193458
• Mavlanova, T., Benbunan-Fich, R., & Lang, G. (2016). The role of external and internal signals in E-commerce. Decision Support Systems,87, 59-68. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2016.04.009
  » https://doi.org/10.1016/j.dss.2016.04.009
• Michelon, G. (2011). Sustainability disclosure and reputation: A comparative study. Corporate Reputation Review,14(2), 79-96. Retrieved from: https://link.springer.com/article/10.1057/crr.2011.10
  » https://link.springer.com/article/10.1057/crr.2011.10
• Miralles-Quirós, M., Miralles-Quirós, J., & Gonçalves, L. M. V (2018). The value relevance of environmental, social, and governance performance: The Brazilian case. Sustainability,10(3), 574. Retrieved from: https://doi.org/10.3390/su10030574
  » https://doi.org/10.3390/su10030574
• Monticelli, J. M., Calixto, C. V., Vasconcellos, S. L., & Garrido, I. L. (2017). The influence of formal institutions on the internationalization of companies in an emerging country. Revista Brasileira de Gestão de Negocios,19(65), 358. Retrieved from: https://doi.org/10.7819/rbgn.v0i0.3040
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v0i0.3040
• Nikolaeva, R., & Bicho, M. (2011). The role of institutional and reputational factors in the voluntary adoption of corporate social responsibility reporting standards. Journal of the Academy of Marketing Science,39(1), 136-157. Retrieved from: doi 10.1007/s11747-010-0214-5
  » https://doi.org/10.1007/s11747-010-0214-5
• Park, J., Lee, H., & Kim, C. (2014). Corporate social responsibilities, consumer trust and corporate reputation: South Korean consumers’ perspectives. Journal of Business Research,67(3), 295-302. Retrieved from: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.05.016
  » https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.05.016
• Park, N. K., & Mezias, J. M. (2005). Before and after the technology sector crash: The effect of environmental munificence on stock market response to alliances of e‐commerce firms. Strategic Management Journal, 26(11), 987-1007.doi: 10.1002/smj.489
  » https://doi.org/10.1002/smj.489
• Ragin, C. C. (1987). The comparative method: Moving beyond qualitative and quantitative strategies Berkeley: University of California Press.
• Ragin, C. C. (2008). Redesigning social inquiry: Fuzzy sets and beyond Chicago: The University of Chicago Press.
• Refinitiv. (2019). Environmental, Social and Governance (ESG) Scores from Refinitiv ESG Scores Methodology, (June), 18. Retrieved from: https://www.refinitiv.com/content/dam/marketing/en_us/documents/methodology/esg-scores-methodology.pdf
  » https://www.refinitiv.com/content/dam/marketing/en_us/documents/methodology/esg-scores-methodology.pdf
• Requejo, S. M. (2001). Estructura de capital de la empresa española ante problemas de riesgo moral y selección adversa. Cuadernos de Economía Y Dirección de La Empresa,10, 485-500. Retrieved from: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=195493
  » https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=195493
• Ross, S. A. (1977). The determination of financial structure: The incentive signaling structure. Bell Journal of Economics,8(1) 23-40. Retrieved from: https://doi.org/10.2307/3003485
  » https://doi.org/10.2307/3003485
• Russo, M. V., & Fouts, P. A. (1997). A resource-based perspective on corporate environmental performance and profitability. Academy of Management Journal,40(3), 534-559. Retrieved from: https://doi.org/10.5465/257052
  » https://doi.org/10.5465/257052
• Seele, P., & Gatti, L. (2017). Greenwashing revisited: In search of a typology and accusation‐based definition incorporating legitimacy strategies. Business Strategy and the Environment,26(2), 239-252. Retrieved from: https://doi.org/10.1002/bse.1912
  » https://doi.org/10.1002/bse.1912
• Shabana, K. M., Buchholtz, A. K., & Carroll, A. B. (2017). The institutionalization of corporate social responsibility reporting. Business & Society,56(8), 1107-1135. Retrieved from: https://doi.org/10.1177/0007650316628177
  » https://doi.org/10.1177/0007650316628177
• Simaens, A., & Koster, M. (2013). Reporting on sustainable operations by third sector organizations: A signalling approach. Public Management Review,15(7), 1040-1062. Retrieved from: https://doi.org/10.1080/14719037.2012.757350
  » https://doi.org/10.1080/14719037.2012.757350
• Sotorrío, L. L., & Sánchez, J. L. F. (2010). Corporate social reporting for different audiences: The case of multinational corporations in Spain. Corporate Social Responsibility and Environmental Management,17(5), 272-283. Retrieved: https://doi.org/10.1002/csr.215
  » https://doi.org/10.1002/csr.215
• Spence, M. (1973). Job market signaling. Quarterly Journal of Economics,87, 355-374.Retrivied from: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-214850-7.50025-5
  » https://doi.org/10.1016/B978-0-12-214850-7.50025-5
• Spence, M. (2002). Signaling in retrospect and the informational structure of markets. American Economic Review,92(3), 434-459.doi: 10.1257/00028280260136200
  » https://doi.org/10.1257/00028280260136200
• Stiglitz, J. E. (2002). Information and the change in the paradigm in economics. American Economic Review,92(3) 460-501. doi: 10.1257/00028280260136363
  » https://doi.org/10.1257/00028280260136363
• Sun, N., Salama, A., Hussainey, K, & Habbash, M. (2010). Corporate environmental disclosure, corporate governance and earnings management. Managerial Auditing Journal, 25(7), 679–700. doi: 10.1108/02686901011061351
  » https://doi.org/10.1108/02686901011061351
• Turban, D. B., & Greening, D. W. (1997). Corporate social performance and organizational attractiveness to prospective employees. Academy of Management Journal,40(3), 658-672. Retrieved from: https://doi.org/10.5465/257057
  » https://doi.org/10.5465/257057
• Vílchez V. F., V., Darnall, N., & Correa, J. A. A (2017) Stakeholder Influences on the Design of Firms’ Environmental Practices. Journal of Cleaner Production 142(4), 3370-3381. doi: 10.1016/j.jclepro.2016.10.129
  » https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.129
• Wagner, R., & Seele, P. (2017). Uncommitted deliberation? Discussing regulatory gaps by comparing GRI 3.1 to GRI 4.0 in a political CSR perspective. Journal of Business Ethics,146(2), 333-351. Retrevied from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-017-3654-8
  » https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-017-3654-8
• Wells, J. D., Valacich, J. S., & Hess, T. J. (2011). What signal are you sending? How website quality influences perceptions of product quality and purchase intentions. MIS Quarterly,35(2), 373-396. Retrieved from: https://doi.org/10.2307/23044048
  » https://doi.org/10.2307/23044048
• Woerkom, P. M. V., & Zeijl-Rozema, A. V. (2017). Improving local implementation of an MNC's global CSR strategy: The importance of stakeholders. International Journal of Business Environment,9(3), 247-265. Retrieved from: https://www.inderscienceonline.com/doi/abs/10.1504/IJBE.2017.087963
  » https://www.inderscienceonline.com/doi/abs/10.1504/IJBE.2017.087963
• Wuerges, A. F. E., & Borba, J. A. (2014). Fraudes contábeis: Uma estimativa da probabilidade de detecção. Revista Brasileira de Gestão de Negocios,16(52), 466–483. https://doi.org/10.7819/rbgn.v16i52.1555
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v16i52.1555
• Zerbini, F. (2017). CSR initiatives as market signals: A review and research agenda. Journal of Business Ethics,146(1),1–23. doi: 10.7819/rbgn.v16i52.1555
  » https://doi.org/10.7819/rbgn.v16i52.1555

Editor responsável:

Prof. Dr. Leire San-Jose

Revisores:

Dr. Maider Aldaz; Inés Suárez Perales

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  29 Abr 2022
• Data do Fascículo
  Jan-Mar 2022

Histórico

• Recebido
  16 Jun 2020
• Aceito
  22 Jun 2021