Novo olhar ao board interlocking: evidências a partir das redes sociais corporativas

Nueva mirada al board interlocking: evidencias a partir de las redes sociales corporativas

Resumo

Este estudo teve por objetivo avaliar as estruturas de interligações pelos membros do conselho de administração (CA) com expertise política e financeira de empresas listadas na B3. A amostra foi composta por 2.474 observações no período de 2010 a 2015. Por meio da Teoria da Agência, sugere-se que o board interlocking (BI) pela expertise financeira pode auxiliar o monitoramento corporativo e servir como mitigador dos conflitos da agência. Por outro lado, o BI pela expertise política pode maximizar o comportamento oportunista. Na visão da Teoria da Dependência de Recursos, o BI pela expertise financeira pode auxiliar as empresas na captação de recursos financeiros, enquanto o BI pela expertise política pode maximizar os resultados mediante contratos mais lucrativos e vantagens oferecidas pelos políticos. Conclui-se que a sistematização do BI pelos diferentes tipos de expertise pode ser utilizada em futuras pesquisas para explicar as estratégias, as decisões e os fenômenos corporativos, bem como para avaliar as causas e os efeitos de tais estruturas na gestão das organizações.

Palavras-chave:
board interlocking; conselho de administração; expertise política; expertise financeira

Resumen

El estudio tiene como objetivo evaluar las estructuras de interconexiones entre los miembros del Consejo de Administración (CA) con experiencia política y financiera de empresas que cotizan en la B3. La muestra se compuso de 2.474 observaciones en el período 2010-2015. Por medio de la Teoría de la Agencia, se sugiere que el board interlocking (BI) por la experiencia financiera puede auxiliar al monitoreo corporativo y servir como mitigador de los conflictos de la agencia. Por otro lado, el BI por la experiencia política puede maximizar el comportamiento oportunista. En la visión de la Teoría de la Dependencia de Recursos, el BI por la experiencia financiera puede auxiliar a las empresas en la captación de recursos financieros, mientras que el BI por la experiencia política puede maximizar los resultados mediante contratos más lucrativos y ventajas ofrecidas por los políticos. Se concluye que la sistematización del BI por las diferentes experiencias puede ser utilizada en las investigaciones futuras para explicar las estrategias, decisiones y fenómenos corporativos, así como para evaluar las causas y los efectos de tales estructuras en la gestión de las organizaciones.

Palabras clave:
board interlocking; consejo de administración; experiencia política; experiencia financiera

Absract

The study aims to evaluate the interconnection structures by members of the Board of Directors with political and financial expertise of companies listed in the Brazilian stock market B3. The sample consisted of 2,474 observations in the period from 2010 to 2015. It is suggested by the Agency Theory that board interlocking (BI) for financial expertise can help in corporate monitoring and mitigates the agency’s conflicts. On the other hand, BI by political expertise can maximize opportunistic behavior. In the view of Resource Dependency Theory, BI for financial expertise can assist companies in attracting financial resources, while BI for policy expertise can maximize results through more lucrative contracts and advantages offered by policymakers. It is concluded that the systematization of BI by different expertise can be used in future research to explain corporate strategies, decisions, and phenomena, as well as to evaluate the causes and effects of such structures in the management of organizations.

Keywords:
board interlocking; board of directors; political expertise; financial expertise.

1. INTRODUÇÃO

O ambiente organizacional, a estratégia e o desempenho financeiro são parcialmente determinados pelas características do conselho de administração (CA) e, nesse limiar, a socialização dos membros do CA se torna fator determinante do modus operandi das operações e dos processos (Pearce & Zahra, 1992). A interação social dos membros do CA pode ser fator preponderante para modificar as ideias, atitudes e decisões organizacionais (Borgatti & Foster, 2003; Davis, 1991; Elouaer-Mrizak & Chastand, 2013; Haunschild, 1993; Ribeiro & Colauto, 2016; Wasserman & Faust, 1994).

As redes sociais estabelecidas entre os membros do CA são denominadas board interlocking (BI), concebido quando um membro do CA de determinada firma ocupa, simultaneamente, o assento no conselho de outra (Fich & White, 2005; Mizruchi, 1996). Para Shropshire (2010), o BI ocorre pela sobreposição de indivíduos do CA que criam uma rede que pode ser utilizada para o compartilhamento de conhecimentos e experiências.

De acordo com Mol (2001), o BI pode trazer benefícios na obtenção de recursos e clientes, bem como na difusão de métodos que foram eficazes em outras empresas. Haniffa e Cooke (2002) e Kim e Cannella (2008) mencionam que o BI pode aprimorar o monitoramento corporativo e reduzir os conflitos de agência. Por outro lado, Bizjak, Lemmon, e Whitby (2009) mencionam que o BI amplia os conflitos de agência, enquanto Dhaliwal, Naiker, e Navissi (2010) afirmam que deteriora o monitoramento corporativo.

Com base nas proposições da Teoria da Agência e da Teoria da Dependência de Recursos, observa-se que o BI pode ser formado por indivíduos que têm interesses e tipos de expertise específicos, os quais podem ocasionar diferentes tipos de informações que são transmitidas por meio do CA. Assim, diferenciar os indivíduos que formam o BI pode auxiliar a identificação dos conflitos de agência e, por outro lado, possibilitar a descoberta de alternativas na obtenção de recursos escassos pelas organizações.

O conhecimento advindo de outros vínculos institucionais, experiências profissionais e formação acadêmica fazem com que cada membro do CA tenha tipos de expertise que podem modificar suas decisões e atitudes na disseminação de informações e decisões corporativas. Portanto, quando há participação simultânea de um membro com alguma expertise específica em dois ou mais CAs, os interesses advindos de tal expertise podem influenciar as decisões, os comportamentos e as atitudes das organizações.

Entende-se que o BI pode ser compreendido sob a perspectiva da expertise financeira, advinda do background do conselheiro com instituições financeiras e banqueiros. Além disso, pode-se adicionar ao BI a perspectiva da expertise política, pelos indivíduos que ocuparam cargos nos poderes Legislativo e Executivo federal, estadual ou municipal, bem como aqueles com cargos em empresas controladas pelo governo (Boubakri, Cosset, & Saffar, 2008; Camilo, Marcon, & Bandeira-de-Mello, 2012; Chaney, Faccio, & Parsley, 2011).

Embora as pesquisas sobre o BI tenham avançado ao expressar a compreensão de suas consequências para as empresas, como seus efeitos na remuneração dos executivos (Wong, Gygax, & Wang, 2015), no desempenho corporativo (Camilo et al., 2012), nas opções de investimentos, fusões e decisões estratégicas (Bizjak et al., 2009), na suavização de resultados (Ribeiro & Colauto, 2016) e nas práticas de gerenciamento de resultados (Chiu, Teoh, & Tian, 2013), ainda existem lacunas de pesquisa.

Essas lacunas são originadas das pesquisas que não especificaram adequadamente o conteúdo (expertise) do BI, contemplando a natureza e os processos comportamentais dos indivíduos conectados (Gulati & Westphal, 1999). Diante da discussão exposta, criou-se a seguinte questão de pesquisa:

• Qual é a estrutura de interligações pelos membros do conselho de administração com expertise política e financeira de empresas listadas na B3?

Assim, o objetivo deste estudo consistiu em avaliar as estruturas de interligações pelos membros do CA com expertise política e financeira de empresas listadas na B3.

Justifica-se que a proposta de uma nova sistemática para avaliação do BI pode contribuir com desafios teóricos ainda não atendidos pelas Teorias da Agência e da Dependência de Recursos, ao tratar as relações sociais como uma unidade fundamental de análise, ao invés de atores ontológicos congelados no espaço e no tempo (Aguilera & Jackson, 2010). Além disso, a economia brasileira tem passado por um período de turbulência advinda dos escândalos da classe política, com a Operação Lava Jato ganhando destaque no ano de 2014, o que tem resultado em sucessivas prisões e acusações que chegaram às manchetes mundiais. Considerar o BI como uma unidade de análise individualizada dos membros do CA com expertise política se torna um campo diferenciado para entender as práticas e decisões corporativas, principalmente em momentos de desequilíbrio econômico e político.

Os efeitos das conexões políticas podem ser intensificados em ambientes onde o governo exerce maior controle (Agrawal & Knoeber, 2001), nas empresas que atuam em ambiente com sistema legal fraco, maior nível de corrupção e menor transparência (Faccio, 2006). As conexões políticas prevalecem em países com menor independência judicial (Boubakri et al., 2008), tornando o Brasil um ambiente propício para estudo.

Ademais, ao considerar que a captação de recursos pelas empresas brasileiras ocorre com maior frequência por meio das instituições financeiras, diferentemente de outros países com mercado de capitais mais desenvolvido, estudar o BI formado pela expertise financeira pode revelar-se um campo fértil para entender as fontes de captação de recursos e financiamentos pelas empresas.

De maneira geral, entende-se que a abordagem convencional do BI precisa ser desafiada e, portanto, a contribuição prática deste estudo está pautada na visão de que os acionistas, investidores e analistas do mercado precisam compreender em maior detalhe os aspectos sociológicos das firmas. Embora as forças subjacentes do BI, em grande parte, estejam ocultas, parte-se da premissa de que este estudo capture com maior profundidade os interesses na formação do BI, provendo gerentes, diretores, auditores, analistas, reguladores, investidores e demais stakeholders, com informações sociológicas mais abrangentes que poderão auxiliar os estudos futuros na descoberta de novas causas e efeitos do CA na gestão das organizações.

2. TEORIAS DA AGÊNCIA E DA DEPENDÊNCIA DE RECURSOS NAS CAUSALIDADES DO BOARD INTERLOCKING

A adição da visão sociológica na perspectiva econômica da Teoria da Agência pode ser útil para ampliar os fatores explicativos dos conflitos de agência e do monitoramento corporativo exercido pelos conselheiros de administração. Isso porque o CA é composto por indivíduos que têm uma vasta rede de relacionamentos com distintas corporações, fazendo com que o olhar sociológico se sobressaia ao econômico (Fama & Jensen, 1983).

Jensen e Meckling (1976) reconheceram, pela Teoria da Agência, que os atributos humanos de racionalidade limitada e oportunismo gerencial são afetados pela convivência e pelos canais de comunicação entre os indivíduos. Posteriormente, a discussão de socialização foi ampliada por esses autores, pela inferência de que os direitos financeiros sobre os ativos das empresas são frequentemente detidos por intermediários como: políticos, bancos, companhias de seguros e fundos de pensão (Jensen & Meckling, 1978).

A compreensão dos antecedentes contextuais e das relações sociais que influenciam as manifestações específicas dos problemas de agência melhora as explicações sobre estruturas e custos de monitoramento, os quais também variam em detrimento dos diferentes contextos de socialização (Aguilera & Jackson, 2010; Fligstein & Freeland, 1995). De acordo com Boubakri, Guedhami, Mishra, e Saffar (2012), os problemas de agência possibilitam aos afiliados políticos a obtenção de benefícios políticos em detrimento de outras partes interessadas, aumentando seus incentivos para desapropriação dos acionistas minoritários.

Ademais, o CA também está relacionado com a manutenção dos recursos organizacionais, pela perspectiva da Teoria da Dependência de Recursos (Gales & Kesner, 1994; Hillman, Cannella, & Paetzold, 2000; Pfeifer, 1972; Salancik & Pfeffer, 1978). Essa teoria trata da capacidade do CA no provimento de recursos para a empresa e as forças e fraquezas da organização limitam ou facilitam a obtenção de recursos (Wernerfelt, 1984). Mizruchi (1996) observa que as redes sociais corporativas entre membros do CA podem trazer benefícios que envolvem: a) redução da incerteza na obtenção de recursos externos (Salancik & Pfeffer, 1978); b) garantia na obtenção dos recursos críticos; c) acesso a oportunidades estratégicas (Eisenhardt & Schoonhoven, 1996); e d) benefícios de legitimidade (Galaskiewicz, 1985).

A Teoria da Dependência de Recursos preconiza que a interação entre firma e ambiente seja fundamental para concepção de estratégias que capturem recursos vitais à obtenção de resultados (Hillman & Hitt, 1999). Nesse sentido, as firmas buscam estreitar os vínculos com o ambiente, a fim de preservar os recursos essenciais à criação de valor (Agrawal & Knoeber, 2001; Hillman & Keim, 1995; Johnson & Mitton, 2003).

Portanto, a redução das incertezas sobre os recursos necessários às atividades organizacionais pode ocorrer por intermédio dos canais de comunicação criados pelos membros do CA, os quais fazem emergir o acesso preferencial a elementos importantes de fora da empresa, diminuindo também contingências e custos de transação (Salancik & Pfeffer, 1978). Por outro lado, a interdependência de uma organização com seu ambiente pode afetar sua autonomia e estabelecer incertezas sobre o futuro (Bazerman & Schoorman, 1983).

Além disso, o CA é composto por insiders e outsiders que têm diferentes capitais intelectuais, como o caso dos advogados, engenheiros, banqueiros, políticos, líderes comunitários, dentre outros. Esses profissionais tendem a disseminar orientações que se diferem de acordo com seus tipos de expertise advindos do conhecimento, da experiência e da habilidade (Gales & Kesner, 1994).

Camilo et al. (2012) discutiram se os laços sociais da firma com o governo poderiam reduzir a dependência dos recursos e obter efeitos positivos no desempenho. O foco central da Teoria da Dependência de Recursos foi demonstrar a importância dos políticos presentes do CA das empresas privadas na obtenção de recursos escassos e ampliação da inter-relação com ambientes inalcançáveis. Contudo, os autores não estabeleceram a interligação entre os políticos presentes no CA pelo BI.

Ambos, os teóricos da agência e da dependência de recursos, examinaram as funções de monitoramento e de provimento de recursos, respectivamente, contribuindo para uma compreensão incompleta dos efeitos do BI nas organizações. Cada perspectiva tem-se limitado a estudar os antecedentes particulares, sendo que ambas as abordagens, observadas separadamente, oferecem uma compreensão incompleta do que realmente contribui para o provimento de recursos e o monitoramento organizacional (Hillman & Dalziel, 2003).

Assim, uma compreensão teórica conjunta pode oferecer subsídio para que as relações sociais do CA sejam ampliadas na observação das relações entre os membros do CA com tipos específicos de expertise, aqui denominados expertise política e expertise financeira. Para satisfazer as contradições dos estudos de Bowen, Rajgopal, e Venkatachalam (2008), Bizjak et al. (2009), Dhaliwal et al. (2010), Hoitash (2011), Chiu et al. (2013), Ribeiro e Colauto (2016) e Cunha e Piccoli (2017), buscou-se adicionar a visão de que o BI não transmite informações homogêneas e que tal diferença pode ser oriunda dos tipos de expertise dos membros do CA que formam o BI.

Dessa forma, adicionou-se ao BI a visão da conexão financeira estudada por Markarian e Parbonetti (2009) e da conexão política pesquisada por Chaney et al. (2011), Batta, Sucre-Heredia, e Weidenmier (2014) e Bona-Sánchez, Pérez-Alemán, e Santana-Martín (2014). No entanto, salienta-se que esses estudos abordaram apenas a existência de empresas com conselheiros de administração que têm as expertises política e financeira, não adentrando o olhar do BI formado por tais indivíduos.

3. BOARD INTERLOCKING E AS EXPERTISES POLÍTICA E FINANCEIRA

O BI se refere às relações sociais criadas entre duas ou mais empresas por meio da inclusão de um mesmo profissional no CA (Fich & Shivdasani, 2006; Fich & White, 2005; Mizruchi, 1996). O BI pode encorajar a imitação não apenas de escolhas conscientes, mas também de processos de socialização maléficos (Galaskiewicz & Wasserman, 1989). Complementarmente, Loderer e Peyer (2002) comentam que a prática de diretorias interligadas é a raiz de muitos males.

Devos, Prevost, e Puthenpurackal (2009) sugerem que o BI pode comprometer a eficácia no monitoramento corporativo. Estudos indicam que a presença de membros interconectados (board interlocking) é um indicativo de fraca governança, podendo gerar consequências negativas ao pensamento em grupo (Chiu et al., 2013; Cunha & Piccoli, 2017; Fich & Shivdasani, 2006; Ribeiro & Colauto, 2016).

O comportamento que desvirtua a ética pode ser causado pelos conselheiros que estão conectados a empresas que, costumeiramente, adotam uma postura oportunista (Borgatti & Foster, 2003; Connelly & Slyke, 2012; Harris & Helfat, 2007). Burris (2005) comenta que o BI se tornou alvo de críticas e elogios, sendo que para avaliar seus efeitos se torna necessário questionar os propósitos e as razões de sua formação (Santos, Silveira, & Barros, 2012).

Os estudos que abordaram o BI observaram apenas as conexões sociais, sem segregar os diferentes tipos de expertise dos membros que têm esses elos. Destacam-se os estudos de D’Aveni e Kesner (1993) e Cai e Sevilir (2012) que abordaram a influência do BI nas aquisições e fusões organizacionais. Kim (2005) e Santos et al. (2012) observaram as alterações no desempenho e no valor de mercado das organizações. Diante das evidências, sugere-se a necessidade de observar a formação do BI de maneira menos generalizada, adentrando as especificidades dos membros que estão conectados.

Nesse sentido, uma empresa pode beneficiar-se ao inserir um representante do governo no CA, mas também poderá incorrer em custos que estão relacionados ao governo ter acesso a informações sensíveis da empresa, o que pode influenciar suas decisões estratégicas (Okhmatovskiy, 2010). Para Faccio (2006), a conexão política pode privilegiar as organizações com tratamento diferenciado do governo, incluindo: tributação menos elevada, preferências nos contratos e regulamentação mais rígida aos concorrentes.

Por outro lado, as empresas conectadas com políticos estão sob maior escrutínio público e sujeitas a controles mais extensos de monitoramento que as empresas não conectadas (Chaney et al., 2011). No entanto, os players do mercado acreditam que a aproximação da firma com o governo reduz as incertezas e os agentes econômicos que almejam determinada posição serão os provedores de relacionamento com as instituições políticas influentes (Camilo et al., 2012).

A participação de indivíduos que têm ligação com o governo no CA de empresas privadas é caracterizada pela conexão política e, por outro lado, caso haja participação desses indivíduos no CA de diversas firmas ao mesmo tempo (simultaneamente), poderá ser denominada board interlocking pela expertise política.

O BI pela expertise política pode ser obtido de maneira similar ao BI observado, apenas, pela rede social. A diferença recai sobre os conselheiros de administração com background político e que, ao mesmo tempo, estejam no CA de outras empresas (Batta et al., 2014; Braam, Nandy, Weitzel, & Lodh, 2015; Camilo et al., 2012; Chaney et al., 2011; Guedhami, Pittman, & Saffar, 2014; Ramanna & Roychowdhury, 2010).

De acordo com Faccio (2006), a conexão política ocorre quando ao menos um acionista, com no mínimo 10% das ações com direito a voto, ou um executivo (presidente, vice-presidente, CA), também é membro do parlamento, ministro ou tem relação com partido político. Ela também pode ser expressa pelos ex-políticos que ocupam assentos no CA de firmas privadas (Boubakri et al., 2008; Camilo et al., 2012; Chaney et al., 2011; Faccio, 2006).

A conexão política pode ocorrer, ainda, quando um membro do CA tenha ocupado posição no senado, na câmara dos deputados e/ou na diretoria de organizações com ligações no governo ou nomeado para funções públicas (Camilo et al., 2012; Chaney et al., 2011; Faccio, 2006).

Já o BI pela expertise financeira pode ser formado de maneira similar ao observado nas expertises social e política. A diferença recai na especificação de conselheiros de administração com background financeiro, também conectados ao conselho de outras organizações (Davis & Mizruchi, 1999; Elouaer-Mrizak & Chastand, 2013; Güner, Malmendier, & Tate, 2008; Markarian & Parbonetti, 2009; Stearns & Mizruchi, 1993).

Loderer e Peyer (2002) comentam que as conexões financeiras dependem da nomeação de banqueiros para ocupar, simultaneamente, o CA de empresas não financeiras. As relações de negócios mantidas com as instituições financeiras são muitas vezes representadas por membros que participam do CA de empresas não financeiras e, portanto, devido à sua localização central no interlock, e de seu papel único na economia, os bancos são privilegiados no tipo de informações a que têm acesso.

Muitas vezes, os banqueiros são introduzidos ao CA das empresas que enfrentam dificuldades financeiras. Mizruchi e Stearns (1988) e Stearns e Mizruchi (1993) mencionaram a tendência das corporações nomearem banqueiros para seus conselhos, principalmente quando a solvência e a lucratividade eram baixas e quando sua necessidade de capital correspondia às condições macroeconômicas, como pelo decréscimo nas taxas de juros.

A literatura aponta razões para a conexão financeira: ao inserir na composição do CA um profissional vinculado a uma instituição financeira, a empresa espera ter acesso facilitado ao capital e, em contrapartida, o conselheiro da instituição financeira poderá interferir nas decisões operacionais e estratégicas da companhia (Stearns & Mizruchi, 1993).

As empresas têm benefícios advindos da presença de banqueiros no CA, como perícia financeira, aconselhamento financeiro e novos investimentos (Byrd & Mizruchi, 2005). No entanto, além de monitorar e fornecer perícia financeira, os banqueiros podem comportar-se de forma oportunista, dado seus papéis, muitas vezes, conflitantes (Markarian & Parbonetti, 2009).

Por fim, estabeleceu-se que o board interlocking, formado pelos indivíduos com expertise social, estaria livre de alguns interesses políticos e de instituições financeiras e, portanto, seriam eliminados dessa proxy os comportamentos indissociáveis. Contudo, tem-se a limitação de que mesmo estabelecendo o controle das expertises política e financeira, não se pode afirmar que o BI pela expertise social esteja totalmente isolado de outros fatores.

4. MÉTODO E PROCEDIMENTOS DA PESQUISA

O estudo é caracterizado quanto aos objetivos como descritivo, quanto aos procedimentos como documental e a abordagem do problema de cunho quantitativo. O período de análise compreendeu 6 anos, dos exercícios de 2010 a 2015. A composição da população de pesquisa foi definida considerando as empresas de capital aberto listadas na B3 em dezembro de 2015. Essa composição foi necessária para que houvesse a disponibilidade do relatório de administração e do formulário de referência de todas as empresas da população pesquisada. Partiu-se das empresas listadas em dezembro de 2015 para, posteriormente, segregar aquelas listadas em cada ano de análise, considerando os dados para estabelecimento da análise de redes entre os conselheiros de administração.

Em seguida, para composição da amostra, foram necessários ajustes em relação às empresas que compuseram a população da pesquisa. A Tabela 1 retrata em maior detalhe a exclusão das empresas.

Tabela 1
Composição da amostra da pesquisa

Empresas	2010	2011	2012	2013	2014	2015
(+) Listadas na B3	434	434	434	434	434	434
(-) Sem disponibilidade de dados e informações	(40)	(40)	(28)	(13)	(09)	---
(=) Amostra utilizada na análise das redes	394	394	406	421	425	434

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Observa-se na Tabela 1 que a população da pesquisa foi padronizada por aquelas empresas listadas na B3 no ano de 2015 também listadas nos anos anteriores. Posteriormente, procedeu-se à exclusão de empresas que nos anos anteriores tiveram modificações por fusões, cisões e aquisições e que, por isso, não apresentaram disponibilidade de dados. Dessa forma, foram excluídas 40 empresas em 2010 e 2011, 28 empresas em 2012, 13 empresas em 2013 e 9 empresas em 2014. Por fim, a amostra da pesquisa foi composta por um total de 2.474 observações durante os 6 anos de análise.

Primeiramente, efetuou-se o tratamento do BI da seguinte maneira: sem discriminar as expertises política e financeira, construiu-se uma planilha com o nome dos conselheiros de administração e suas respectivas empresas. Posteriormente, observou-se os conselheiros de administração que ocupavam assentos no CA de diversas empresas ao mesmo tempo, criando, assim, uma matriz que determina as ligações das empresas pelos conselheiros de administração.

A matriz em Microsoft Excel® foi utilizada no software UCINET para mensurar o indicador de centralidade de degree (ligações diretas) e o indicador de centralidade de betweeness (ligações indiretas), sem distinção das expertises política e financeira.

Posteriormente, o BI foi elaborado considerando os 3 tipos de expertise: a) social; b) política; e c) financeira. O BI pela expertise social buscou aprimorar a visão dos estudos de Chiu et al. (2013), Shu, Yeh, Chiu, e Yang (2015), Cai, Dhaliwal, Kim, e Pan (2014), Ribeiro e Colauto (2016) e Cunha e Piccoli (2017). Para estabelecer a variável foram utilizadas as mesmas premissas dos estudos anteriores, contudo, foram excluídos os conselheiros de administração com expertise política e/ou financeira para a formação da rede e dos indicadores de centralidade.

O BI pela expertise política foi estabelecido a partir da observação do currículo de cada conselheiro de administração, sendo que aqueles que ocuparam algum cargo político de âmbito municipal, estadual e federal foram caracterizados com expertise política (Boubakri et al., 2008; Chaney et al., 2011; Faccio, 2006).

Com o intuito de gerar maior confiabilidade para a variável do BI pela conexão política foram elaborados testes de robustez. O primeiro adicionou à expertise política os conselheiros de administração das estatais. O segundo teste adicionou à expertise política os conselheiros de administração que fizeram doação para campanha eleitoral de 2016.

A escolha da eleição de 2016 é justificada pelo advento da Lei n. 13.165 (2015), a qual prevê a impossibilidade de doações de pessoas jurídicas para as campanhas eleitorais, dando maior ênfase às doações de pessoas físicas. Os doadores da campanha eleitoral de 2016 foram capturados pelo número do CPF de cada conselheiro de administração em Eleição Geral Federal 2018 (2018).

O BI pela expertise financeira foi estabelecido a partir da leitura do currículo de cada conselheiro de administração, sendo que aqueles pertencentes ao CA e/ou à direção de instituições financeiras foram denominados pela expertise financeira (Byrd & Mizruchi, 2005; Güner et al., 2008; Markarian & Parbonetti, 2009).

A partir do exposto, elaborou-se uma planilha eletrônica com o nome dos conselheiros de administração e suas respectivas empresas. Em seguida, observou-se os conselheiros que ocupavam, simultaneamente, assentos no CA de outras organizações por meio da elaboração de matrizes com as interligações. Por fim, a matriz criada em Microsoft Excel® foi utilizada no software UCINET para o estabelecimento da centralidade degree (ligação direta) e betweeness (ligação indireta), dos membros com expertises social, política e financeira.

O estudo se caracterizou pela coleta de dados ex post facto, a qual surge quando as variáveis estudadas não estão sob o controle direto do pesquisador, mas são definidas após a ocorrência do evento de interesse (Ryan, Scapens, & Theobald, 2002). Os dados utilizados são de ordem documental, com base em diversas fontes, conforme a Tabela 2.

Tabela 2
Fontes utilizadas para a coleta de dados

Variável	Sigla	Fonte
Board interlocking (BI)	(LDBI); (LIBI)	a) Formulário de referência - B3
		b) Software UCINET
Expertise social (ES)	(LDES); (LIES)	a) Formulário de referência - B3
		b) Software UCINET
Expertise política (EP)	(LDEP); (LIEP) (LDEPE); (LIEPE)	a) Formulário de referência - B3
		b) Software UCINET
	(LDEPD); (LIEPED)	a) Formulário de referência - B3
		b) Tribunal Superior Eleitoral - Divulgação de Candidaturas e Contas Eleitorais (Eleição Geral Federal 2018, 2018)
		c) Software UCINET
Expertise financeira (EF)	(LDEF); (LIEF)	a) Formulário de referência - B3
		b) Software UCINET

• Fonte: Elaborada pelos autores. LDBI = laço direto do board interlocking; LIBI = laço indireto do board interlocking; LDES = laço direto pela expertise social; LIES = laço indireto pela expertise social; LDEP = laço direto pela expertise política; LIEP = laço indireto pela expertise política; LDEPE = laço direto pela expertise política e estatal; LIEPE = laço indireto pela expertise política e estatal; LDEPED = laço direto pela expertise política, estatal e doação de campanha; LIEPED = laço indireto pela expertise política, estatal e doação de campanha; LDEF = laço direto pela expertise financeira; LIEF = laço indireto pela expertise financeira.

Primeiramente, os dados foram analisados pela proporção de empresas com conselheiros de administração pelos diferentes tipos de expertise obtidos pelos laços diretos e indiretos a partir das redes sociais corporativas. Além disso, elaborou-se a estatística descritiva do BI pelas diferentes expertises, em que se elaborou a média, mediana, desvio padrão, valores mínimo e máximo dos indicadores de centralidade direta (degree) e indireta (betweeness) de cada expertise do BI (laço direto do board interlocking - LDBI; laço indireto do board interlocking - LIBI; laço direto pela expertise social - LDES; laço indireto pela expertise social - LIES; laço direto pela expertise política - LDEP; laço indireto pela expertise política - LIEP; laço direto pela expertise política e estatal - LDEPE; laço indireto pela expertise política e estatal - LIEPE; laço direto pela expertise política, estatal e doação de campanha - LDEPED; laço indireto pela expertise política, estatal e doação de campanha - LIEPED; laço direto pela expertise financeira - LDEF; e laço indireto pela expertise financeira - LIEF).

5. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

Primeiramente, tem-se a apresentação e análise dos resultados relativos ao número de empresas com alguma ligação direta e/ou indireta pelo BI de acordo com cada expertise avaliada, como exposto na Tabela 3.

Verifica-se no Painel A da Tabela 3 que, em média, 74,82% das empresas apresentavam alguma ligação direta entre os conselheiros de administração, e 40,22% das empresas apresentavam alguma ligação indireta entre os conselheiros de administração. Destaca-se que os anos com maior percentual de ligação direta ocorreram em 2010, com 77,92% das empresas, e 2014, com 75,53% das empresas. Já as ligações indiretas ocorreram em maior proporção nos anos de 2010 e 2012, com 42,13% e 42,12%, respectivamente.

Destaca-se que o BI tem sido utilizado pelas empresas listadas na B3, contudo, mostra-se necessário saber qual é o intuito dessas formações e, para isso, a observação das expertises sistematizadas pelos membros que fazem parte das ligações sociais pelo CA pode ser um fator preponderante para avanços nessa área. Nesse sentido, o Painel B mostra o número de ligações diretas e indiretas do BI considerando apenas os conselheiros de administração com expertise financeira. A sistematização apresenta viabilidade para possíveis análises estatísticas de causas e efeitos na gestão das organizações, visto que se encontrou, em média, 38,80% das empresas com tais especificidades no CA (12,37% com ligações indiretas).

Pelos achados, conclui-se que grande proporção das empresas tem-se utilizado dos membros de instituições financeiras para compor o CA e estes estão ligados a diversos CAs de outras empresas. O grande número de empresas interligadas pelos membros de instituições financeiras pode explicar o número elevado de empresas brasileiras que se utilizam do capital financeiro dos bancos, mesmo estando no mercado acionário. Esse fator pode ser explicado pelo baixo índice de brasileiros dispostos a investir seus recursos no mercado de ações e, portanto, isso faz com que as empresas listadas na bolsa de valores tenham que aderir a outras formas de financiamento.

O Painel C apresenta os resultados do BI mensurado pelos conselheiros de administração com expertise política e que estejam ligados de maneira direta ou indireta com o CA de outras organizações. Destaca-se que a caracterização da expertise política foi realizada de três formas: a) primeiro, elaborou-se a leitura do currículo dos conselheiros de administração para determinar aqueles envolvidos com partidos políticos ou que já ocuparam algum cargo político; b) posteriormente, os conselheiros de administração de estatais foram considerados automaticamente com expertise política; e, por fim, c) observou-se os conselheiros de administração que efetuaram doações para campanhas nas eleições municipais de 2016.

Assim, os achados demonstraram que, em média, 33,55% das ligações diretas pelo BI são formadas por indivíduos que têm expertise política pela leitura do currículo, 36,82% como conselheiros de estatais e 43,65% que efetuaram doações para campanha eleitoral. Nesse quesito, os achados indicam que, de 2010 para 2015, reduziu-se o número de empresas com ligação direta ou indireta dos membros do CA.

Infere-se que o declínio no número de empresas que compõem seu CA com membros que têm expertise política na formação do BI ficou mais evidente nos anos de 2013 e 2014. Esse resultado pode ser justificado pelo período de turbulência na economia brasileira, advinda dos escândalos na classe política, principalmente, com a disseminação da Operação Lava Jato, que ganhou destaque em meados de 2014. A Operação Lava Jato resultou em sucessivas prisões e acusações de benefícios financeiros obtidos pela classe política, o que pode ter resultado na retração das empresas em incorporar políticos ao CA, bem como estabelecer conexões pelo BI com indivíduos que têm expertise política.

Tabela 3
Número de empresas Interligadas pelo board interlocking

PAINEL A - Board interlocking dos indivíduos ligados pelo conselho de administração
Board interlocking	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Total
Número de empresas com ligação direta	307	285	301	313	321	324	1.851
Representação percentual	77,92%	72,34%	74,14%	74,35%	75,53%	74,65%	74,82%
Número de empresas com ligação indireta	166	154	171	167	173	164	995
Representação percentual	42,13%	39,09%	42,12%	39,67%	40,71%	37,79%	40,22%
Total de observações	394	394	406	421	425	434	2.474
PAINEL B - Board interlocking mensurado pelos indivíduos com expertise financeira ligados pelo conselho de administração
Expertise financeira	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Total
Número de empresas com ligação direta	150	156	146	162	174	172	960
Representação percentual	38,07%	39,59%	35,96%	38,48%	40,94%	39,63%	38,80%
Número de empresas com ligação indireta	49	47	55	57	47	51	306
Representação percentual	12,44%	11,93%	13,55%	13,54%	11,06%	11,75%	12,37%
Total de observações	394	394	406	421	425	434	2.474
PAINEL C - Board interlocking mensurado pelos indivíduos com expertise política ligados pelo conselho de administração
Expertise política	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Total
Número de empresas com ligação direta currículo	151	132	155	138	130	124	830
Representação percentual	38,32%	33,50%	38,18%	32,78%	30,59%	28,57%	33,55%
Número de empresas com ligação direta currículo e estatal	159	142	168	152	147	143	911
Representação percentual	40,36%	36,04%	41,38%	36,10%	34,59%	32,95%	36,82%
Número de empresas com ligação direta currículo, estatal e doação	183	180	196	180	177	164	1.080
Representação percentual	46,45%	45,69%	48,28%	42,76%	41,65%	37,79%	43,65%
Número de empresas com ligação indireta currículo	46	41	40	32	23	18	200
Representação percentual	11,68%	10,41%	9,85%	7,60%	5,41%	4,15%	8,08%
Número de empresas com ligação indireta currículo e estatal	53	45	51	35	33	31	248
Representação percentual	13,45%	11,42%	12,56%	8,31%	7,76%	7,14%	10,02%
Número de empresas com ligação indireta currículo, estatal e doação	62	56	62	53	41	39	313
Representação percentual	15,74%	14,21%	15,27%	12,59%	9,65%	8,99%	12,65%
Total de observações	394	394	406	421	425	434	2.474
PAINEL D - Board interlocking mensurado pelos indivíduos sem expertise financeira e/ou política ligados pelo conselho de administraçã
Expertise social	2010	2011	2012	2013	2014	2015	Total
Número de empresas com ligação direta	217	189	218	232	247	249	1.352
Representação percentual	55,08%	47,97%	53,69%	55,11%	58,12%	57,37%	54,65%
Número de empresas com ligação indireta	76	71	80	76	84	96	483
Representação percentual	19,29%	18,02%	19,70%	18,05%	19,76%	22,12%	19,52%
Total de observações	394	394	406	421	425	434	2.474

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Por fim, o Painel D mostra o número de empresas que têm BI pela ligação direta e/ou indireta com os conselheiros que não têm expertise financeira e/ou política (média de 54,65% das empresas). Nas ligações indiretas do BI, verifica-se que apenas 19,52% das empresas têm ligações com membros sem expertise financeira e política. Sugere-se que as pesquisas que avaliaram os efeitos de causalidade pela formação do BI podem ter apresentado resultados ambíguos, tendo em vista que a formação do BI também é representada por indivíduos com poder significativo, como ocorre pelas instituições financeiras e políticas.

A Tabela 4 apresenta a estatística descritiva do BI por diferentes expertises, sendo a primeira segregada pelas ligações entre os conselheiros de administração das empresas, denominada apenas BI, conforme estudos anteriores (Cai et al., 2014; Chiu et al., 2013; Cunha & Piccoli, 2017; Hashim & Rahman, 2011; Ribeiro & Colauto, 2016). O segundo se relaciona ao BI pela expertise social, no qual se fez a exclusão de conselheiros de administração com expertises política e financeira, enquanto no terceiro, quarto e quinto modelos foram analisados os conselheiros com expertise política, expertise política e aqueles pertencentes a estatais e, por fim, com expertise política, pertencentes à estatais e também aqueles que efetivaram doação para a campanha nas eleições de 2016. O último modelo se refere aos conselheiros de administração com expertise financeira.

Na Tabela 4, a centralidade de degree foi obtida pela análise das ligações diretas formadas pelas redes sociais em cada modelo de expertise do BI. Para tanto, observou-se que a densidade média das ligações diretas do BI (LDBI) foi de 4,68. Esse resultado demonstra que as empresas estudadas apresentam uma rede altamente densa de membros do CA interligados ao mesmo tempo em várias organizações de maneira direta.

Nas ligações diretas do BI pela expertise social (LDES) se verifica uma densidade média de 3,59, menor do que a LDBI pelo fato de que nesse modelo de mensuração foram excluídas as empresas que estavam no board interlocking e que continham membros com expertise política e/ou financeira. Infere-se que as empresas apresentaram uma rede com alta densidade, mostrando grande proporção de empresas ligadas diretamente pelos membros do CA sem vínculos com as expertises política e financeira. Destaca-se que o modelo de laço direto pela expertise social pode ser utilizado por pesquisas que busquem neutralizar o efeito dos políticos e das instituições financeiras.

Tabela 4
Estatística descritiva das ligações diretas e indiretas do BI em diferentes expertises durante o ano de 2010 a 2015

Variáveis do board interlocking		N	Mínimo	Máximo	Média	Mediana	Desvio padrão
Painel A
LDBI	Centralidade (degree)	2.474	0,00	24,00	4,68	3,00	2,94
LDES	Centralidade (degree)	2.474	0,00	17,00	3,59	3,00	2,30
LDEP	Centralidade (degree)	2.474	0,00	14,00	1,76	1,00	1,78
LDEPE	Centralidade (degree)	2.474	0,00	17,00	3,41	3,00	2,11
LDEPED	Centralidade (degree)	2.474	0,00	15,00	3,17	2,00	1,81
LDEF	Centralidade (degree)	2.474	0,00	16,00	3,65	3,00	2,21
Painel B
LIBI	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	7.939,03	503,11	158,39	562,39
LIES	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	4.135,00	522,75	144,58	555,37
LIEP	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	909,13	27,00	0,00	45,53
LIEPE	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	2.821,62	232,91	83,85	256,82
LIEPED	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	4.247,00	393,63	122,00	424,26
LIEF	Centralidade (betweeness)	2.474	0,00	2.601,73	334,01	113,38	353,86

• Fonte: Elaborada pelos autores. LDBI = laço direto do board interlocking; LIBI = laço indireto do board interlocking; LDES = laço direto pela expertise social; LIES = laço indireto pela expertise social; LDEP = laço direto pela expertise política; LIEP = laço indireto pela expertise política; LDEPE = laço direto pela expertise política e estatal; LIEPE = laço indireto pela expertise política e estatal; LDEPED = laço direto pela expertise política, estatal e doação de campanha; LIEPED = laço indireto pela expertise política, estatal e doação de campanha; LDEF = laço direto pela expertise financeira; LIEF = laço indireto pela expertise financeira.

No que se refere às ligações diretas do BI pela expertise política (LDEP), os resultados apontam que a densidade média foi de 1,76. Destaca-se que quando são inseridos os membros do conselheiro de administração de estatais como políticos, a centralidade (degree) média aumenta significativamente (3,41). O mesmo ocorre quando são inseridos os membros do conselheiro de administração de estatais e também os doadores de campanha como políticos, indicando uma centralidade (degree) média de 3,17.

Por fim, nas ligações diretas do BI pela expertise financeira (LDEF), a densidade média foi de 3,65. Destaca-se que os membros do CA com expertise política e financeira apresentam alta densidade nas empresas estudadas, sendo possível inferir que boa parte das empresas estão interligadas por membros do CA que possuem tais expertises. Os achados apontam que a densidade da rede de membros com expertise financeira é mais forte, contudo, existe maior proporção de membros políticos interligados nas diversas empresas.

A centralidade (betweeness) foi obtida pela análise das ligações indiretas formadas na análise de redes sociais considerando cada modelo de expertise do board interlocking. Dessa forma, observou-se que a densidade média das ligações indiretas do BI (LIBI) foi de 503,11. Em relação às ligações indiretas do BI pela expertise social (LIES), verificou-se uma densidade média de 522,75.

No que se refere às ligações indiretas do BI pela expertise política (LIEP), os resultados apontam que a densidade média foi de 27,00. Na ligação indireta pela expertise política considerando os conselheiros de estatais há um aumento significativo na centralidade (betweeness) com valor médio de 232,91 e, quando também se consideram os conselheiros que efetivaram doação para campanha nas eleições de 2016, a centralidade média aumenta para 392,63. Por fim, nas ligações indiretas do BI pela expertise financeira (LIEF), a densidade média foi de 334,01. Os achados indicaram que, nas ligações diretas, existe maior densidade para as empresas com expertise política em relação àquelas com expertise financeira, contudo, o resultado fica inverso quando se analisa a centralidade pelas ligações indiretas.

Destaca-se que as amplitudes de centralidades degree são menores do que as obtidas pelas centralidades de betweeness, visto que o volume de ligações diretas é bem menor do que a possibilidade de ocorrência das ligações indiretas entre membros do CA. Além disso, a ligação direta forma uma rede individual de empresa com empresa, agora a ligação indireta forma uma rede mais densa de ligação indireta entre várias empresas por um mesmo indivíduo. Essa amplitude também se torna alta porque, como se pode perceber pelos resultados apontados na Tabela 3, existe uma grande proporção de conselheiros de administração que ocupam cargo no CA de várias empresas em simultâneo.

Os resultados sugerem a hipótese de que as grandes proporções de conselheiros com diferentes expertises podem causar efeitos significativos para a gestão das organizações. Os resultados mostraram que tanto o BI pela expertise política quanto o BI pela expertise financeira podem interferir na forma como são conduzidas as decisões de gestão das empresas, tendo em vista a proporção e densidade que apresentam na rede social corporativa.

De maneira geral, observa-se que a segregação do BI pelas diferentes expertises pode apresentar informações relevantes, visto que as redes apresentaram modificações em função da observação isolada de cada expertise manifestada no BI. Sugere-se que os estudos sobre BI adentrem na importância de observar os fatores ligados às expertises dos CA. Nesta pesquisa, utilizaram-se as expertises política e financeira e o fator do BI isolado (conexão social), contudo, estudos futuros podem adicionar novos fatores de análise.

6. DISCUSSÕES E CONCLUSÕES

As pesquisas de Boubakri et al. (2008), Chaney et al. (2011), Camilo et al. (2012), Batta et al. (2014), Bona-Sánchez et al. (2014) e Braam et al. (2015) trouxeram indícios preliminares da presença de políticos no CA das empresas, sendo que o mesmo ocorreu com as pesquisas de Güner et al. (2008) e Markarian e Parbonetti (2009), os quais indicaram a ampla participação de instituições financeiras no CA de empresas industriais. Esses fatores fizeram emergir a inquietação de avaliar a estrutura de interligação desses indivíduos na formação do BI.

Diante disso, conclui-se que, ao avaliar as estruturas de interligações entre os membros de CA entre 2010 e 2015, foram encontradas redes com diferentes densidades e diferentes conexões entre si, o que pode indicar que as empresas envolvidas nessas redes tenham resultados diferentes (o que pode ser visto em outras pesquisas).

Assim, os resultados indicam que o BI tem sido formado por indivíduos com expertises diferenciadas, que nesse caso envolveu as instituições financeiras e os políticos. Os achados comprovam a ampla participação de indivíduos vinculados a instituições financeiras nas organizações industriais pelo CA. O mesmo ocorre com os políticos, que estão presentes em grande volume de organizações privadas pelo CA, bem como interligados com outras organizações de maneira direta e indireta simultaneamente.

Ao menos no Brasil, sugere-se que o BI mensurado pela sistemática das redes sociais corporativas, como vinha sendo aplicado pelas pesquisas anteriores (Chiu et al., 2013; Connelly & Slyke, 2012; Cunha & Piccoli, 2017; Elouaer-Mrizak & Chastand, 2013; Fan, Guan, Li, & Yang, 2014; Ribeiro & Colauto, 2016; Santos et al., 2012; Wong et al., 2015), pode não ter capturado o interesse subjacente das ligações sobre as estratégias, o monitoramento e o desempenho das organizações.

Os resultados trazem uma reflexão sobre equívocos nos estudos anteriores que generalizaram a formação do BI sem atentar as diferentes expertises dos membros do CA. Os achados contraditórios dos estudos de Chiu et al. (2013) e Mindzak (2013) podem ser reflexo da forma como foi mensurado o BI. Fennema e Schijf (1978) e Bazerman e Schoorman (1983) também já haviam criticado o tratamento generalizado do BI, o qual oferecia limitações para determinar a interferência corporativa. Nesse sentido, a segregação do BI pelos membros com diferentes expertises oferece novas perspectivas de análise.

Em geral, essas novas perspectivas serão úteis para responder às inquietações de Burris (2005) e Santos et al. (2012), sobre a necessidade de observar os propósitos, culturas, experiências e razões que levam as empresas a estabelecer as ligações corporativas pelo CA. Contribui-se com Burris (2005), ao demonstrar que futuras pesquisas podem oferecer avanços na identificação das causas e dos efeitos do BI pelas diferentes expertises.

Sugere-se que a proposta de estruturação do BI pode auxiliar na realização de novos estudos que busquem avaliar a difusão de boas ou más práticas organizacionais. Os resultados remetem à premissa de Jensen e Meckling (1978), de que o comportamento do agente deve ser estudado sob o enfoque do modelo econômico, sociológico e político, aprimorando as explicações sobre determinadas decisões corporativas.

Assim, conclui-se que o BI pela expertise financeira poderá ajudar a ampliar a discussão sociológica de melhoria do monitoramento corporativo e redução dos conflitos de agência. Por outro lado, considera-se que o BI pela expertise política pode ser utilizado pelas pesquisas que buscam observar os conflitos de agência e os custos de monitoramento corporativo.

Os resultados desta pesquisa indicam que os estudos devem ampliar as discussões da Teoria da Agência ao adicionar a sociologia na reflexão econômica dos conceitos preliminares de Jensen e Meckling (1976) e, além disso, implementar de maneira conjunta os preceitos do trabalho seminal de Jensen e Meckling (1978). Portanto, os estudos de Jensen e Meckling (1976, 1978) são complementares e não isolados, como tem sido discutido pelos estudos econômicos sobre a Teoria da Agência.

Além disso, contribui-se ao observar quais recursos são absorvidos pelo BI dependendo da formação por determinadas expertises, auxiliando na ampliação da visão exposta pela Teoria da Dependência de Recursos. Os achados sugerem que o BI pelas diferentes expertises podem oferecer uma variada fonte de recursos para as organizações, as quais são destacadas pela Teoria da Dependência de Recursos como: a) redução de incertezas; b) garantia de recursos; c) acesso a novas oportunidades; e d) legitimidade.

Nesse sentido, comprovou-se que o BI pela expertise financeira está amplamente disseminado nas empresas e, portanto, sugere-se que pode servir como oportunidade para as empresas obterem recursos financeiros a taxas de juros atrativas. Além disso, tem-se o BI pela expertise política, que pode ser útil para que as empresas melhorem a proteção regulatória e estabeleçam novas contratualizações com o governo.

Conclui-se que a proposta de sistematização do BI por diferentes expertises pode ser utilizada pelas pesquisas futuras que buscam observar as causas e consequências da formação do BI para as corporações. Portanto, sugere-se que o BI quando avaliado pelos indivíduos com expertise financeira pode apresentar resultados que se diferenciam daqueles vinculados à expertise política e, portanto, generalizar ambos os fenômenos em um contexto único pode trazer distorções na visão da socialização corporativa como fator de disseminação de informações e conhecimentos corporativos traduzidos em resultados pela Teoria da Dependência de Recursos e no monitoramento corporativo pela Teoria da Agência.

Os resultados desta pesquisa podem ser úteis para as instituições financeiras que avaliam a informação contábil divulgada pelas organizações para a liberação de crédito, bem como para auditores, analistas, investidores e demais stakeholders, os quais devem observar as diferentes expertises na análise do efeito do BI no comportamento organizacional.

Em diversos países, como Itália, Alemanha e Brasil, dentre outros, a legislação restringe, reprime e indica as possíveis interferências oriundas da formação do BI. Nesse limiar, as considerações apontam oportunidades para que os reguladores do mercado incrementem reformulações nas legislações sobre a formação do BI.

Existe a limitação de que o BI pela expertise política mensurado pelos membros do CA com vínculos políticos e também pelos ex-políticos e, portanto, as futuras pesquisas que buscarem avaliar os efeitos do BI pela expertise política na gestão das organizações devem capturar o possível efeito dos políticos que estão exercendo cargo público. Apesar disso, os estudos se contrapõe ao dizer que todo ex-político sempre será indivíduo que ocupa as benesses de seu envolvimento com o poder (Boubakri et al., 2008; Camilo et al., 2012; Chaney et al., 2011; Faccio, 2006).

Recomenda-se às futuras pesquisas observar outras expertises, como formação acadêmica, experiência profissional, experiência em auditoria, as quais podem estar intrínsecas entre os membros interconectados do CA e, assim, estabelecer novas expertises ao BI. Além disso, seria interessante observar a capacidade de argumentação dos membros do CA interligados pelo BI, como também o gênero de tais indivíduos.

Além disso, mostram-se necessárias pesquisas que capturem os efeitos das holdings e daquelas organizações que formam um conglomerado de firmas pertencentes a um mesmo grupo econômico. Esses fatores podem impactar a formação do BI pelo CA de tais empresas e, consequentemente, oferecer resultados diferentes para as pesquisas sobre os fatores de causalidade da formação do BI. Assim, as pesquisas que buscarem capturar o BI pelas diferentes expertises e avaliar seus efeitos causais sobre as práticas, estratégias e desempenho corporativo precisam controlar os efeitos das holdings, controladas e coligadas.

Os estudos futuros precisam refletir sobre os antecedentes e consequentes das ligações: será que o CA se envolve com a política para buscar promover a organização e defender interesses regulatórios ou o político se insere no ambiente privado para auxiliar o governo a defender seus próprios interesses. É importante refletir sobre os interesses que remontam na participação de membros com expertise financeira no CA das empresas privadas, bem como sua interligação com o CA de outras companhias, sendo preciso: a) compreender o interesse dos membros com expertise financeira nas decisões do CA; b) avaliar quais informações são transferidas por esses membros que participam, simultaneamente, do CA de diversas companhias; e c) identificar a interferência nas estratégias corporativas.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  09 Mar 2020
• Data do Fascículo
  Jan-Feb 2020

Histórico

• Recebido
  31 Ago 2018
• Aceito
  14 Maio 2019