Qualidade das Informações Financeiras e Divulgação de Informações sobre Sustentabilidade no Brasil

RESUMO

Atualmente, as empresas enfrentam uma abordagem para divulgação de informações envolvendo o triple bottom line (social, ambiental e financeiro). Este artigo tem como objetivo investigar a relação entre informações de responsabilidade social corporativa (RSC) e qualidade dos relatórios financeiros (QRF). Argumenta-se que empresas com RSC se comportam de maneira diferente na elaboração de relatórios contábeis financeiros. A literatura recente apoia o tema, fornecendo duas hipóteses distintas: relatórios financeiros transparentes e retratamento. Foi utilizada uma amostra de 1.181 empresas entre os anos de 2012 e 2016 para identificar se as empresas socialmente responsáveis apresentam informações contábeis financeiras de melhor qualidade. Em contraste com as hipóteses levantadas, não foi encontrada relação entre as divulgações de RSC e as proxies de QRF. Isso sugere que empresas sustentáveis não explicam níveis mais baixos ou mais altos de gerenciamento de resultados. As descobertas permanecem inalteradas quando é substituída a gestão de resultados por meio de acréscimos discricionários para manipulações de atividades operacionais. As estimativas com amostras comparáveis também não alteraram as interpretações dos resultados.

Palavras-chave:
Responsabilidade social corporativa; Qualidade dos relatórios financeiros; Sustentabilidade; Gerenciamento de resultados

ABSTRACT

Currently, businesses face an information disclosure approach involving the triple bottom line (social, environmental, and financial). This paper aims to investigate the relationship between corporate social responsibility (CSR) information and financial reporting quality (FRQ). We argue that CSR companies behave differently in preparing financial accounting reports. Recent literature supports this theme, providing two distinct hypotheses: transparent financial reporting and retreatment. We used a sample of 1,181 companies from the years 2012 to 2016 to identify if socially responsible companies have better quality financial accounting information. In contrast to the hypotheses raised, we didn’t find a relationship between the CSR disclosures and the FRQ proxies. This suggests that sustainable companies do not explain lower or higher levels of earnings management. Our findings remain unchanged when we replace results management through discretionary accruals for manipulations of operating activities. Estimates with comparable samples also didn’t change the interpretations of the results.

Keywords:
Corporate social responsibility; Financial reporting quality; Earnings management

1. INTRODUÇÃO

Uma combinação de mensuração e evidenciação contábeis proporciona aos gestores possibilidades legítimas para apresentar demonstrações financeiras consoantes a seus objetivos. A discricionariedade nas escolhas contábeis, com base no campo estrito da legalidade e princípios contábeis, é reconhecida como gerenciamento de resultados (GR) e está relacionada com a qualidade das informações financeiras reportadas (Fields, Lys, & Vincent, 2001).Estudos recentes relacionam a QRF com as práticas de RSC.

A dimensão da relevância da sustentabilidade geralmente apoia a análise do tema nas empresas (Yip, Staden, & Cahan, 2011). De acordo com as teorias éticas, as empresas procuram ser eticamente responsáveis demonstrando esse comportamento à sociedade em geral (Hoffman, 1986). Nessa visão, empresas com práticas de RSC devem visar ao lucro obedecendo às obrigações legais (Donaldson & Preston, 1995; Jones, 1995). De modo que as atividades de RSC podem ser utilizadas para construir uma imagem positiva da empresa perante o mercado (Lev, Petrovits, & Radhakrishnan, 2010). Este arcabouço teórico sustenta a hipótese de que empresas socialmente responsáveis tendem a apresentar relatórios financeiros mais confiáveis e transparentes.

Sendo uma proxy para QRF e considerados como indicador de desempenho financeiro, os ganhos podem ser manipulados de forma discricionária para atender às expectativas. Relatórios financeiros de baixa qualidade, acarretada pelo GR, podem distorcer a utilidade das atividades de RSC. Nessa conjectura, gerentes oportunistas utilizam atividades de RSC como ferramenta de retratamento para ocultar o impacto de ações corporativas prejudiciais (Hemingway & Maclagan, 2004). Sendo uma forma de exteriorizar o problema de agência (Krüger, 2015), gerentes envolvidos em ações de RSC têm incentivos para maximizar seu bem-estar pessoal apresentando relatórios financeiros oportunistas. Hobson e Kachelmeier (2005) apontam que a baixa qualidade dos ganhos pode ser um incentivo para exteriorização das práticas de RSC.

Estudos relacionados fornecem evidências inconsistentes que reduzem a compreensão dessa relação. Chih, Shen e Kang (2008) informam que a relação entre RSC e QRF depende da medida de GR adotada. Prior, Surroca e Tribó (2008) verificam um impacto positivo das atividades de RSC na gestão de ganhos de empresas reguladas. Yip et al. (2011) encontraram relação anedótica, de acordo com setor analisado, entre RSC e GR por meio de acumulações discricionárias (AD). Já estudos recentes utilizando cenários que não o mainstream, demonstram que o GR por meio de AD (Laksmi & Kamila, 2018) e manipulações de atividades operacionais (Kolsi & Attayah, 2018) não têm efeito sobre as divulgações de RSC. Nesse contexto, esta pesquisa tem como objetivo verificar qual a relação entre RSC e QRF nas empresas listadas no mercado acionário brasileiro, com base nas premissas dicotômicas identificadas na literatura.

O mercado de ações do Brasil é caracterizado por uma estrutura de propriedade concentrada em um país emergente com um ambiente legal caracterizado pela baixa proteção dos acionistas minoritários. Além disso, as divulgações de informações ambientais e sociais tornaram-se mais frequentes no Brasil na última década. O país se diferencia de outros países emergentes por apresentar um índice de sustentabilidade (o ISE) calculado pela bolsa de valores (a B3). O ISE começou em 2005 e tem como objetivo alinhar desenvolvimento sustentável a investimentos, estimular a responsabilidade ética corporativa e levar as empresas a fornecerem informações sustentáveis de melhor qualidade.

Os resultados inconsistentes documentados na literatura podem ser complementados por este estudo, que explora a relação entre divulgação RSC e QRF em um cenário fora do mainstream. Para o ambiente pesquisado, foi constatado que a divulgação de RSC não é utilizada como subterfúgio para enganar o mercado, nem como forma de legitimação. De certa forma, contribui-se para o entendimento de que outros canais, além da divulgação de RSC, podem ser utilizados como mecanismos associados ao GR. Sugere-se, na discussão dos resultados, analisar até que ponto características financeiras e variáveis institucionais interferem na relação entre divulgação de RSC e QRF. As principais evidências sugerem que empresas sustentáveis não explicam níveis mais baixos ou mais altos de AD. Isso pode ser útil na discussão acadêmica sobre o oportunismo gerencial. Além disso, as discussões levantadas podem ajudar os normatizadores e reguladores a entender melhor o comportamento das empresas que divulgam informações sobre atividades socialmente responsáveis. Vê-se que, do ponto de vista do conflito de interesses e com base nesta pesquisa, empresas sustentáveis parecem não se importar com a redução de GR.

2. REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Responsabilidade Social Corporativa (RSC) e Qualidade dos Relatórios Financeiros (QRF)

A sustentabilidade é um conceito complexo e apresenta diferentes visões sobre estruturas teóricas. Conceitualmente, RSC é uma forma para as empresas se comprometerem com todas as partes interessadas internas e externas da organização (stakeholders), sem focar apenas nos sócios e acionistas (stockholders). Carroll (1979) explica que a responsabilidade social das empresas é composta pelas perspectivas econômicas, legais, éticas e discricionárias que a sociedade apresenta para com a organização. Por essa definição, as empresas devem procurar lucrar obedecendo aos requisitos legais e atuar como cidadãos corporativos éticos e apropriados.

Dentro do arcabouço teórico - que fornece uma direção e fundamento para a existência de atividades de RSC e divulgação das informações econômicas, sociais e ambientais -, Garriga e Melé (2004) incorporam várias teorias para classificar RSC em quatro grupos: teorias éticas, políticas, integrativas e instrumentais.

O primeiro conjunto de teorias disciplina que as empresas devem aceitar a responsabilidade social como obrigação ética (Carroll, 1979; Donaldson & Preston, 1995; Jones, 1995), promovendo o que é eticamente aceitável para a sociedade. Em relação às teorias políticas, as empresas devem buscar uma alternativa formal para divulgar as melhorias que desejam inserir na comunidade (Kim, Park, & Wier, 2012). O sucesso empresarial pela ótica das teorias integrativas é uma condição da integração das demandas sociais ao negócio da empresa (Carroll, 1979; Swanson, 1995).

Por fim, considerando os objetivos econômicos oriundos das teorias instrumentais, por exemplo, Friedman (1970), observa-se que as atividades de RSC são um meio para agregar riqueza aos stockholders. Nesse contexto, dentro dos grupos de teorias de RSC, as teorias da legitimidade, dos stakeholders e da agência existem em nível individual.

A teoria da legitimidade concebe a empresa e a sociedade como partes de um contrato social, no qual as empresas operam de forma satisfatória dentro dos limites que a sociedade julga ser socialmente admissível (O’Donovan, 2002). A pressuposição subjacente da teoria é de uma influência bidirecional entre as entidades e a sociedade onde operam (Deegan, 2002). Do ponto de vista da legitimidade, a divulgação de RSC pode ser estratégica ao fornecer legitimidade às empresas (Patten, 1990; Woodward, Edwards, & Birkin, 1996), extrapolando os objetivos econômicos, ao agregar a estes os objetivos sociais e ambientais.

A teoria dos stakeholders considera a empresa como uma organização composta de partes interdependentes com interesses divergentes, e propõe que a riqueza gerada pelas empresas é estabelecida pela sua relação com partes específicas ao invés da sociedade em geral (Carroll, 1979; Donaldson & Preston, 1995; Jones, 1995).

Essa teoria tem como objetivo alinhar os interesses da empresa e das partes interessadas, sendo a divulgação de informações sustentáveis, meio para atender às demandas das partes específicas, visando à aceitação de suas estratégias (Gray, Kouhy, & Lavers, 1995).

No entanto, o problema causado pela assimetria informacional, que possibilita a expropriação da riqueza dos acionistas minoritários das empresas, é o cerne da teoria da agência. O problema de agência afirma essencialmente que os gestores que apresentam relatórios financeiros oportunistas tendem a divulgar atividades de RSC para compensar os ganhos de baixa qualidade (Hobson & Kachelmeier, 2005; Krüger, 2015).

O relatório financeiro não é apenas uma ferramenta para tomada de decisões, mas também um mecanismo informativo para gerentes e acionistas (Moneva & Llena, 2000). Relatórios que descrevem incorretamente a economia empresarial aumentam as chances de os acionistas tomarem decisões não ótimas (Prior et al., 2008). Nesse cenário, o GR pode ser entendido como custo de agência, visto que o GR reduz a QRF (Kinney, Palmrose, & Scholz, 2004).

A partir disso, pode-se deduzir que, visando à vantagem competitiva, empresas com relatórios financeiros transparentes e confiáveis têm incentivos para divulgar o máximo possível de informações, como aquelas relacionadas às atividades de RSC (Martínez-Ferrero, Garcia-Sanchez, & Cuadrado-Ballesteros, 2015). Por outro lado, gerentes oportunistas que publicam relatórios financeiros de baixa qualidade têm incentivos para divulgar informações de RSC, porque tal divulgação é uma forma de exteriorizar o problema de agência (Hobson & Kachelmeier, 2005; Krüger, 2015).

A associação entre RSC e comportamento dos relatórios financeiros é uma questão empírica, como a literatura acadêmica recente demonstrou. Os argumentos anteriores indicam que dois aspectos nesta pesquisa vinculam a RSC à QRF: a possibilidade de relato financeiro transparente e a possibilidade de retratamento.

2.2 Desenvolvimento das Hipóteses

Chih et al. (2008), Kim et al. (2012) e Martínez-Ferrero et al. (2015) discutem as hipóteses conflitantes de forma direta. Após analisar 1.653 empresas em 46 países, Chih et al. (2008), forneceram resultados inconsistentes para diferentes proxies de GR. Martínez-Ferrero et al. (2015) em pesquisa multipaíses utilizaram medidas de AD, conservadorismo contábil e qualidade dos accruals, como proxies para QRF. Os autores evidenciaram que empresas conservadoras, com níveis baixos de GR e/ou elevada qualidade dos accruals, tendem a apresentar informações de RSC de alta qualidade.

Variados autores utilizaram diferentes forma de mensuração das variáveis e estimadores econométricos. Por exemplo, Chih et al. (2008) utilizaram o índice Global FTSE4 Good, enquanto Martínez-Ferrero et al. (2015) utilizaram exame de conteúdo dos relatórios para identificar o nível de aderência aos padrões da Global Reporting Initiative (GRI), como uma variável ordinal com valores entre zero e três.

Limitando sua pesquisa ao mercado dos EUA, Kim et al. (2012) investigaram se os relatórios financeiros são diferentes em empresas consideradas socialmente responsáveis. O estudo indicou que empresas RSC são menos propensas a gerenciar resultados por meio de accruals discricionários e manipulações de atividades operacionais.

A literatura recente testou as hipóteses de relatórios transparentes e de retratamento em um quadro teórico, ou isoladamente, de forma empírica, e concentrou-se em relações causais em sentido opostos: ora as proxies de QRF como explicativas das empresas socialmente responsáveis (Choi, Lee, & Park, 2013; Gao & Zhang, 2015; Prior et al., 2008); ora RSC como causa da QRF (Bozzolan, Fabrizi, Mallin, & Michelon, 2015; Hong & Andersen, 2011; Muttakin, Khan, & Azim, 2015; Pyo & Lee, 2013).

Prior et al. (2008) examinaram se as empresas utilizam RSC de forma estratégica para ocultar o GR, aplicando uma proxy de RSC obtida a partir das pontuações compiladas pela Sustainable Investment Research International Company. Os autores capturaram o GR calculando os accruals discricionários e a suavização de resultados para uma amostra multipaíses composta por 593 empresas entre os anos de 2002 e 2004; eles descobriram uma relação positiva entre GR e RSC para empresas reguladas. No entanto, esse resultado não foi estatisticamente significativo para empresas não reguladas.

Choi et al. (2013) testaram se a dimensão da governança corporativa afeta a intenção de gerentes promoverem RSC. Para operacionalizar a pesquisa, foram adotados os accruals discricionários advindos do modelo de Jones modificado por Dechow, Sloan e Sweeney (1995), proxies de RSC e medidas de governança corporativa. Os resultados mostraram uma relação negativa entre GR e RSC.

Gao e Zhang (2015) evidenciaram que RSC é desejável nas empresas e agrega uma dimensão de qualidade. Seus achados empíricos indicaram que empresas suavizadoras de resultados com elevada RSC apresentavam melhora incremental, da relação rendimento-retorno e, também, apresentaram relação positiva e significativa com as medidas de desempenho.

Hong e Anderson (2011) investigaram a relação entre RSC e QRF classificando empresas RSC com base nas pontuações do índice Kinder, Lydenburg & Domini para o mercado acionário norte-americano entre 1995 e 2005. Os autores observaram que as empresas socialmente responsáveis têm menor probabilidade de gerenciar resultados.

Pyo e Lee (2013) em pesquisa realizada no mercado acionário coreano adotaram como medidas de RSC: i) divulgação de relatório de sustentabilidade nos padrões emitidos pela GRI; e ii) despesas com doações das empresas. Regredindo essas medidas contra os accruals discricionários - capturados pelo modelo de Jones modificado por Dechow et al. (1995) e Kothari, Leone e Wasley (2005) - e duas medidas de conservadorismo contábil, evidenciaram que empresas com altas doações têm menor acréscimo discricionário e maior conservadorismo contábil. Complementarmente, a emissão voluntária de relatórios nos moldes GRI se mostrou moderadora dessa relação.

Não obstante, os resultados parecem ser sensíveis às formas de mensuração das proxies pertencentes aos construtos. Por exemplo, Bozzolan et al. (2015) utilizaram dados de RSC da agência especializada EIRIS para compor uma amostra de empresas em 24 países, para demonstrar que atividades de RSC restringem as manipulações reais de ganhos. Por outro lado, Muttakin et al. (2015), mensurando RSC por meio de um índice composto por vinte categorias, descobriram, para uma amostra de 135 empresas não financeiras de Bangladesh, que os gerentes apresentam relatórios com baixa qualidade quando fornecem mais divulgação de RSC.

Seguindo os achados da literatura e como investigados por Chih et al. (2008), Kim et al. (2012) e Martínez-Ferrero et al. (2015), as hipóteses a serem testadas nesta pesquisa referem-se ao relato financeiro transparente (H1a) e retratamento (H1b):

H1a: Existe uma relação negativa entre RSC e GR.

H1b: Existe uma relação positiva entre RSC e GR.

3. DESENHO DA PESQUISA

As hipóteses deste estudo são testadas utilizando uma amostra composta por empresas brasileiras de capital aberto, com ações negociadas na bolsa de valores B3, com dados disponíveis entre os anos de 2012 e 2016. Empresas do setor financeiro e áreas afins foram excluídas devido a diferenças estruturais, operacionais e financeiras.

A amostra é composta por 252 empresas diferentes, que resultaram em 1.181 empresas-anos compondo um painel desbalanceado. As informações financeiras foram obtidas do banco de dados Economatica®. As informações de RSC foram extraídas manualmente por empresa do relatório de sustentabilidade publicado para cada ano da amostra. A Tabela 1 resume o procedimento de seleção e tratamento da amostra.

Tabela 1
Seleção e Tratamento da Amostra

Seleção da amostra	Observações
Todas as empresas Economática® para os anos de 2012-2016	3.195
Menos: empresas pertencentes ao setor financeiro e afins	800
Menos: empresas com dados insuficientes para cálculo das variáveis	1.214
	1.181

Os valores extremos da amostra foram tratados. O procedimento para tratar a amostra está de acordo com as sugestões de Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009) e Martins (2002), que enfatizam a possibilidade de os outliers poderem ser substituídos pelo método de winsorização. Esse método consiste em aparar os valores extremos em cada lado da distribuição, substituindo-os pelos valores menores e maiores remanescentes na distribuição. Neste estudo, 5% das observações foram tratadas (2,5% na parte inferior e 2,5% na parte superior).

3.1 Definição das Variáveis

Mensuração da variável dependente: QRF. Com base na literatura anterior que relaciona RSC à QRF, foram adotados os AD como proxy para a QRF. O modelo de Jones (1991) foi utilizado para capturar os AD nos testes principais e, posteriormente, foram adotadas as versões modificadas por Dechow et al. (1995) e Kothari et al. (2005) para testes robustos. O modelo de Jones (1991) é definido da seguinte forma:

$$TotAcc{r}_t/T{A}_{t-1}={\alpha }_0+{\alpha }_1\left(1/T{A}_{t-1}\right)+{\alpha }_2\left(Sale{s}_t/T{A}_{t-1}\right)+{\alpha }_3\left(PP{E}_t/T{A}_{t-1}\right)$$ (1)

Considerando que TotAccr _t são as acumulações operacionais totais, ΔSales _t é a variação nas receitas do ano (t - 1) para t, PPE _t é a conta propriedade, planta e equipamento bruta, e TA _t-1 é o total de ativos no final do ano (t - 1).

As acumulações totais foram calculadas pela fórmula:

TotAccr_{t =} [(ΔCA _{t -} ΔCASH _{t) - (} ΔCL _{t -} ΔRLTP _{t) -} DA _t ], onde ΔCA _t é a variação do ativo circulante, ΔCASH _t é a variação das disponibilidades, ΔCL _t é a variação do passivo circulante, ΔRLTP _t é a variação dos financiamentos e empréstimos de curto prazo, e DA _t é o total das despesas com depreciação e amortização.

A variável Ativo Imobilizado é adotada em substituição à variável Propriedade, Planta e Equipamento, de acordo com Martinez (2001), dada a nomenclatura admitida na classificação contábil do ambiente da pesquisa.

O modelo foi estimado por seção transversal por ano, sendo os AD os resíduos dessas estimativas. A relação entre RSC e QRF pode depender da medida de GR adotada (Chih et al., 2008). Portanto, o modelo de Jones (1991) foi reestimado com as modificações sugeridas por Dechow et al. (1995), que retira a parcela da variação das contas a receber da variação das receitas. Também foi aplicada a sugestão de Kothari et al. (2005), que extrai o efeito do desempenho no cálculo.

Variável de interesse: D.GRI. Foram consideradas empresas socialmente responsáveis aquelas que apresentam nível de informação padronizada de acordo com os termos das diretrizes internacionais da GRI. Essa abordagem seguiu autores como Martínez-Ferrero et al. (2015), Nikolaeva e Bicho, (2011) e Pyo e Lee (2013).

A variável de interesse é uma variável binária que assume o valor 1 (um) caso as empresas apresentem informações contidas nos seus relatórios de sustentabilidade - consoantes com os níveis mais elevados das diretrizes para relato de sustentabilidade, GRI versão G4 - e um valor de 0 (zero) caso a empresa não apresente essa característica.

Variáveis de controle. Rentabilidade: ROA e ROE. Para Dechow et al. (1995), a rentabilidade pode estar correlacionada com as AD. Foram empregadas medidas contábeis de desempenho financeiro para capturar rentabilidade: retorno sobre os ativos (ROA) e retorno sobre o patrimônio líquido (ROE). Os resultados em relação à rentabilidade são mistos. Choei et al. (2013) e Martínez-Ferrero et al. (2015) encontraram associação positiva entre RSC e rentabilidade, já Calegari, Chotigeat e Harjoto (2010) encontraram uma relação positiva entre rentabilidade e GR. Assim, o resultado para variável não é determinado. O ROA é calculado como a razão entre a variação do lucro líquido e o ativo total, enquanto o ROE é calculado como a razão entre o lucro líquido e a variação média do patrimônio líquido.

Alavancagem: LEV. Empresas com restrições de empréstimo e uma maior presença de provedores de capital podem incentivar os gestores a manipularem o resultado. Não obstante, empresas com elevado nível de dívida podem ter que persuadir os provedores de capital, divulgando cada vez mais informações sociais e ambientais (Solomon & Lewis, 2002)a standard designed to enable corporate ethical performance to be judged. If such ethical performance is interpreted as social and environmental behaviour our view is that it should lead to more social and environmental disclosure. Yet the willingness to communicate corporate social and environmental performance still seems to be limited. Of the social and environmental disclosures that exist many appear to be rather fragmented and disparate. In this paper we explore the apparent paradox between concern for the environment and the limited amount of corporate environmental disclosure (CED. Estudos anteriores mostram que a alavancagem pode estar positiva (Bozzolan et al., 2015; Calegari et al., 2010; Cho & Chun, 2015) ou negativamente (Chih et al., 2008; Litt, Sharma, & Sharma, 2013) relacionada à QRF. Devido a esses resultados mistos, o sinal não é previsto. Foi considerada a razão entre o passivo circulante e não circulante e o ativo total como proxy de nível da dívida.

Oportunidade de crescimento: MTB. A oportunidade de crescimento pode afetar o GR (Roychowdhury, 2006), no entanto não se antecipada uma direção, já que estudos anteriores relataram resultados mistos. A operacionalização da oportunidade de crescimento segue os estudos de Bozzolan et al. (2015), Chih et al. (2008), Cho e Chun (2015), Litt et al. (2013), Martínez-Ferrero et al. (2015) e Muttakin et al. (2015). Empregou-se a relação market-to-book como medida de oportunidade de crescimento.

Tamanho da empresa: SIZE. O tamanho das empresas pode ser refletido em suas demonstrações financeiras, visto que empresas maiores podem ter declarações mais complexas, sendo estas possíveis fontes de expropriação gerencial (Hochberg, 2012). Alternativamente, o aumento do monitoramento por acionistas e analistas (Watts & Zimmerman, 1986) pode causar menor GR em empresas maiores. Assim, o sinal esperado para essa variável é ambíguo. Seguindo Choi et al. (2013), Pyo e Lee (2013), e Scholtens e Kang (2013), mediu-se o tamanho usando o logaritmo natural do total de ativos.

3.2 Modelo e Técnicas de Análise

Para capturar a relação entre RSC e QRF estabelecida na literatura e de acordo com pesquisas anteriores, foi proposta a seguinte relação para testar as hipóteses:

$$FRQ=f\left(GRI,ControlVariables\right)$$ (2)

Essa relação é testada empiricamente pelo seguinte modelo econométrico:

$$D{A}_{it}\left(orPOS.D{A}_{it},orNEG.D{A}_{it}\right)={\beta }_0+{\beta }_{1}D.GR{I}_{it}+{\beta }_{2}RO{A}_{it}+{\beta }_{3}RO{E}_{it}+{\beta }_{4}LE{V}_{it}+{\beta }_{5}MT{B}_{it}+{\beta }_{6}SIZ{E}_{it}+{\epsilon }_{it}$$ (3)

Inicialmente, seguindo Prior et al. (2008) e Pyo e Lee (2013), o Modelo 3 foi estimado com as medidas de acumulações discricionárias (AD) como substitutas para o gerenciamento de resultados (GR). Posteriormente, como GR pode envolver accruals para aumento ou decréscimo de renda (Klein, 2002; Warfield, Wild, & Wild, 1995), o Modelo 3 foi reestimado com AD positivos (POS.AD) e negativos (NEG.AD), como variáveis dependentes. Esse procedimento visa capturar o efeito do RSC na direção das AD. Segundo Kim et al. (2012), um sinal negativo entre D.GRI e POS.AD indicará que as empresas de RSC se envolvem menos em GR para aumento de renda; por outro lado, interpreta-se uma relação positiva entre D.GRI e NEG.AD como indicativa de que as empresas com RSC gerenciam menos seus ganhos através de accruals.

A hipótese de relatórios transparentes (H1a) é suportada se β ₁ for negativo, para os modelos estimado com a variável dependente AD ou POS.AD, e positivo, quando o modelo for estimado tendo como variável dependente NEG.AD. A hipótese de retratamento (H1b) é suportada se β ₁ for positivo, quando o modelo for estimado tendo como variável dependente AD ou POS.AD; e negativo, quando a variável dependente for NEG.AD.

Dadas às características da amostra, optou-se por estimar os parâmetros das especificações do Modelo 3 pela técnica de dados em painel, uma vez que os modelos de regressão longitudinais proporcionam maior quantidade de informação, maior variabilidade dos dados e maior estimativa de eficiência dos parâmetros. Os estimadores para essa técnica foram definidos de acordo com seus testes pertinentes. Devido à característica da amostra, a equação 3 foi reestimada com modelo Tobit, cujos resultados - não tabulados - não apresentaram diferenças estatisticamente significativas aos dos estimados em painel.

4. RESULTADOS

4.1 Estatísticas Descritivas

O Painel A da Tabela 2 ilustra as estatísticas descritivas da amostra (ver Apêndice A para definição das variáveis). As AD apresentam valores médios negativos para todas as especificações, sugerindo que as empresas são mais conservadoras ao realizar GR discricionário. Isso corrobora a suposição à análise em conjunto das demais estatísticas. A frequência de AD positivas é maior que a ocorrência negativa de seus pares para o modelo de accruals capturados por Jones (1991) e sua reestimação sugerida por Dechow et al. (1995). Todavia, os valores de AD negativas são, em média, maiores que os positivos.

Tabela 2
Estatísticas Descritivas das Variáveis Selecionadas

	n	Média	Mediana	Dp	25Q	75Q	Mín	Máx
Variáveis Dependentes
AD.1991	1.181	-0,009	0,005	0,119	-0,061	0,056	-0,341	0,256
AD.1995	1.181	-0,009	0,002	0,123	-0,061	0,056	-0,357	0,275
AD.2005	1.181	-0,013	0,000	0,124	-0,064	0,049	-0,377	0,274
POS.AD.1991	616	0,079	0,053	0,087	0,026	0,098	0,003	0,418
POS.AD.1995	602	0,083	0,053	0,090	0,028	0,103	0,003	0,429
POS.AD.2005	589	0,080	0,049	0,091	0,025	0,099	0,002	0,428
NEG.AD.1991	565	-0,102	-0,065	0,105	-0,140	-0,026	-0,415	-0,003
NEG.AD.1995	579	-0,102	-0,063	0,109	-0,138	-0,023	-0,442	-0,002
NEG.AD.2005	592	-0,103	-0,064	0,108	-0,140	-0,026	-0,443	-0,002
Variáveis de Controle
ROA	1.181	-0,004	0,000	0,081	-0,026	0,018	-0,235	0,253
ROE	1.181	0,073	0,076	0,378	-0,013	0,182	-1,034	1,385
LEV	1.181	0,658	0,594	0,373	0,462	0,753	0,144	2,183
MTB	1.181	1,826	0,990	2.548	0,318	2,138	-0,231	12,069
SIZE	1.181	21,764	21,888	1,605	20,616	22,854	18,331	24,973

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. As variáveis são definidas no Apêndice A. “Dp” é a abreviação de desvio padrão, “Mín” é a abreviação de mínimo, “Máx” é a abreviação de máximo e “Q” é a abreviação de quartil.

As AD negativas apresentam maior concentração de valores no quartil inferior em relação aos valores do quartil superior das AD positivas. Assim, mesmo com maior ocorrência, as AD positivas apresentam valores inferiores aos das AD negativas, fazendo com que a média das acumulações discricionárias, independentemente da direção do gerenciamento, sejam negativas; isso indica que os gestores são mais conservadores na prática de GR nas empresas analisadas.

A medida de rentabilidade ROA apresenta média negativa, o que pode reduzir a divulgação de relatórios financeiros transparentes. No entanto, o ROE tem valores médios positivos. Tal resultado é evidenciado quando se analisa o último quartil para essa variável. Os valores inversos entre as variáveis não permitem identificar uma direção causal clara da relação entre rentabilidade e GR. O nível médio de endividamento é de 0,658, refletindo a tendência de obter financiamentos mais por meio de endividamento do que por autofinanciamento, o que pode refletir em um maior monitoramento da empresa pelos credores. O índice MTB apresenta valores concentrados na parte inferior da amostra, o que demonstra uma assimetria positiva (mediana inferior à média: 0,990 < 1,826). O resultado médio positivo está associado ao tamanho dos valores máximos maiores que seus pares mínimos. A variável de controle SIZE apresentou estatísticas de dispersão e valores extremos em parâmetros aceitáveis, indicando característica de homogeneidade e distribuição simétrica.

Na Tabela 3 comparam-se as estatísticas descritivas das empresas classificadas como socialmente responsáveis (RSC) e das não responsáveis (não-RSC). Empresas socialmente responsáveis são definidas como aquelas que divulgam informações de RSC, conforme observado nas diretrizes da GRI, versão G4. Essa informação é capturada pela variável D.GRI, que assume o valor 1 (um) se a firma possui informação de RSC alinhada com as diretrizes GRI, versão G4, e 0 (zero) caso contrário.

Tabela 3
Estatísticas Descritivas por Empresas RSC Versus Empresas Não-RSC

	n	Média	Mediana	n	Média	Mediana	z-teste	Teste de Mann-Whitney
Variáveis Dependentes
AD.1991	236	0,002	0,011	945	-0,012	0,001	-1,865	0,062 *
AD.1995	236	0,002	0,012	945	-0,012	-0,001	-1,766	0,078 *
AD.2005	236	-0,003	0,005	945	-0,016	-0,003	-1,573	0,116
POS.AD.1991	140	0,056	0,044	476	0,086	0,058	3,321	0,001 ***
POS.AD.1995	136	0,058	0,044	466	0,090	0,058	3,539	0,000 ***
POS.AD.2005	132	0,054	0,040	457	0,088	0,052	3,827	0,000 ***
NEG.AD.1991	96	-0,077	-0,041	469	-0,107	-0,072	-3,380	0,001 ***
NEG.AD.1995	100	-0,075	-0,035	479	-0,107	-0,072	-3,492	0,000 ***
NEG.AD.2005	104	-0,075	-0,042	488	-0,108	-0,070	-3,494	0,000 ***
Variáveis de Controle
ROA	236	-0,004	-0,002	945	-0,004	0,000	0,267	0,789
ROE	236	0,088	0,074	945	0,069	0,076	-0,333	0,739
LEV	236	0,626	0,619	945	0,666	0,589	-1,280	0,201
MTB	236	2,501	1,233	945	1,658	0,902	-5,134	0,000***
SIZE	236	22,899	22,853	945	21,480	21,552	-12,490	0,000***

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. As variáveis são definidas no Apêndice A. As empresas de RSC são identificadas por uma variável dummy que assume o valor de 1 (um) se a empresa apresentar informações de RSC alinhadas com as diretrizes da GRI, versão G4. As firmas não-RSC assumiram valores 0 (zero) pela ausência dessa característica. Os valores p para o teste de diferenças de médias de Mann-Whitney são unicaudais.

A amostra final é composta por 252 empresas diferentes, resultando em um painel desequilibrado de 1.181 empresas-anos (as 252 empresas não estão presentes em todos os anos analisados). Identificou-se que a variável dummy D.GRI está presente em 88 empresas diferentes, o que corresponde a 35% da amostra. Na análise de dados em painel, é possível identificar que 236 empresas-anos são consideradas RSC versus 945 empresas-anos não-RSC. A ausência de informações obrigatórias sobre RSC justifica esse achado.

Em média, as acumulações positivas (POS.AD) e as acumulações negativas (NEG.AD) são maiores nas empresas não-RSC (teste de Mann-Whitney, p < 0,01). Isso indica que o GR, independentemente da sua direção, pode ser maior nas empresas não-RSC.

Com base na matriz de correlação de Pearson ilustrada no Apêndice B, para tornar o documento gerenciável, nem os coeficientes entre as variáveis dependentes e independentes, sem considerar as especificações das diversas estimativas de GR, nem aqueles entre as variáveis independentes são considerados altos, indicando não existir problemas de multicolinearidade dos dados. Em detalhe, POS.AD correlacionou negativamente com as variações em D.GRI (p < 0,01). Isso sugere que gerentes oportunistas podem manipular os ganhos para aumentar os lucros, acentuando os conflitos de interesse.

4.2 Relação entre RSC e Acumulações Discricionárias

Na Tabela 4 são apresentados os resultados das estimativas do Modelo 3, incluindo as variáveis dependentes com acumulações discricionárias em valores totais (AD), positivos (POS.AD) e negativos (NEG.AD) oriundos do modelo de Jones (1991).

Tabela 4
Regressão Múltipla do Gerenciamento de Resultados por Acumulações Discricionárias em RSC

Painel A: Estimativas do Modelo 3
	AD.1991	POS.AD.1991	NEG.AD.1991
D.GRI	-0,003 (0,008) 0,730	-0,002 (0,008) 0,803	0,007 (0,019) 0,716
ROA	0,0750 (0,055) 0,170	0,117 (0,076) 0,126	-0,115 (0,104) 0,272
ROE	-0,002 (0,012) 0,896	0,009 (0,019) 0,658	-0,008 (0,015) 0,583
LEV	-0,057 (0,011) 0,000***	0,012 (0,020) 0,548	-0,006 (0,068) 0,931
MTB	0,003 (0,001) 0,034**	0,0003 (0,001) 0,850	-0,004 (0,005) 0,436
SIZE	0,005 (0,002) 0,029**	-0,007 (0,003) 0,009***	0,037 (0,041) 0,374
Constante	-0,075 (0,048) 0,121	0,240 (0,057) 0,000***	-0,863 (0,913) 0,346
Dummy ano	Incluída	Incluída	Incluída
n	1,181	616	565
R2	0,087	0,138	0,259
R2 adjustado	0,079	0,124	0,246
R-sq
whithin			0,286
between			0,108
overall			0,137
Panel B: Testes para escolher o estimador
BP	0,00 [1,000]	1,60 [0,103]	6,20 [0,006]
F Chow			1,32 [0,011]**
Hausman’			24,51 [0,006]***
Hausman’’			8,16 [0,000]***
SH			18,42 [0,048]**
Estimador escolhido	Pooled robusto	Pooled robusto	Efeito fixo clusterizado

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. Abaixo dos coeficientes e erros-padrão, estes entre parênteses, são apresentados os valores p. As variáveis são definidas no Apêndice A. BP é o multiplicador de Lagrange do teste de Breusch-Pagan para testar H0: POLS e H1: modelo de efeitos aleatórios. O teste de Chow é confirmatório do teste BP. Hausman’ é o teste de Hausman (H0: efeitos aleatórios; H1: efeitos fixos). Hausman” é o teste robusto de Hausman descrito por Hoechle (2007) e Cameron e Trivedi (2010). SH é o teste de Sargan proposto por Schaffer e Stillmam (2016), que considera os erros-padrão robustos. Esse teste é confirmatório do teste de Hausman’.

Embora a direção esperada da causalidade entre a RSC e as proxies para QRF, seguindo teorias éticas, políticas, integrativas e instrumentais, apoiassem a formulação de hipóteses de relatórios financeiros transparentes e retratamento, não foi encontrada relação entre divulgações de RSC e proxies de manipulação. Isso sugere que empresas sustentáveis não explicam níveis mais baixos ou mais altos de AD. Nesse cenário, argumenta-se que não existe um incentivo ex-ante por parte dos executivos para usar a RSC para ocultar ou reduzir o GR nas empresas. Coffee Jr. (2003) discute a possível falta de significância nessa relação, uma vez que se opõe às abordagens tradicionalmente pesquisadas. O autor argumenta que são incentivos “perversos”, não um declínio na ética, que causam escândalos. Assim, fatores relacionados à fraude e má conduta profissional estariam relacionados ao GR. Chih et al. (2008) apresentam argumentos e os identificam como uma hipótese institucional, onde fatores não relacionados à ética empresarial interferem na direção e quantidade de AD, proxy para GR. Essa hipótese alternativa mostra que as medidas de características financeiras e variáveis no nível da empresa podem explicar até que ponto as empresas conduzem GR. Em parte, isso foi capturado com as variáveis de controle inseridas nos modelos testados nesta pesquisa.

Explicações no nível operacional podem elucidar a falta de significância entre RSC e GR. Inicialmente, a falta de consenso na definição de sustentabilidade reflete-se em sua operacionalização. Por exemplo, vários autores utilizaram medidas diferentes das variáveis e estimadores econométricos apresentando resultados diversos. Em segundo lugar, a relação entre a RSC e GR pode ser impulsionada por outros fatores, como os custos políticos sugeridos por Yip et al. (2011). Terceiro, a ideia subjacente do modelo proposto é medir o oportunismo gerencial no uso de divulgações de RSC. Não obstante, admite-se a possibilidade de que esse efeito seja reduzido em empresas com fortes mecanismos de governança corporativa. Tal medida, negligenciada neste estudo, poderia reduzir a extensão do uso da divulgação de RSC em GR.

Apesar das limitações e da falta de suporte empírico das hipóteses postuladas, os resultados se assemelham às pesquisas recentes. Kolsi e Attayah (2018) e Laksmi e Kamila (2018) não encontraram nenhuma relação estatisticamente significativa entre RSC e GR ao analisar empresas dos Emirados Árabes Unidos e Indonésia, respectivamente.

Em referência às variáveis de controle, observa-se uma relação negativa entre alavancagem e AD (coeficiente -0,057, p < 0,01). Uma explicação para isso é que o maior monitoramento externo, por exemplo, devido à maior presença de provedores de capital, pode inibir as práticas de GR. Essa relação está de acordo com Chih et al. (2008) e Litt et al. (2013).

O efeito marginal da oportunidade de crescimento, MTB (coeficiente 0,003, p < 0,05), indica que a maior razão market-to-book está associada à manipulação dos accruals, independentemente de sua direção. Essa evidência se alinha parcialmente com os resultados de Cho e Chun (2015) e Kim et al. (2012).

A variável SIZE associa-se positivamente com AD (coeficiente 0,005, p < 0,05) e negativamente com os accruals discricionários positivos, POS.AD (coeficiente -0,007, p < 0,01). Assim, empresas maiores tendem a praticar o GR, tanto para aumentar quanto para reduzir os ganhos atuais. Isso é consistente com os resultados de Bozzolan et al. (2015), Kim et al. (2012) e Muttakin et al. (2015).

Em conjunto, os resultados empíricos não suportam as hipóteses levantadas. No entanto, são consistentes com pesquisas recentes (por exemplo, Kolsi e Attayah, 2018; Laksmi & Kamila, 2018). Explicações teóricas, sobre o conceito de sustentabilidade, e operacionais podem justificar a falta de significância estatística da principal variável de interesse.

4.3 Análise Adicional

Medidas modificadas do modelo de Jones (1991). Na literatura existente não há acordo sobre medida única para mensuração de QRF (Dechow, Ge, & Schrand, 2010). Assim, o Modelo 3 foi reestimado aplicando o modelo de Jones com as modificações sugeridas por Dechow et al. (1995) e Kothari et al. (2005). A Tabela 5 ilustra os resultados.

Tabela 5
Teste de Sensibilidade para Regressão Múltipla do Gerenciamento de Resultados por Acumulações Discricionárias em RSC

Painel A: Modelo 3 reestimado
	AD.	AD.	POS.AD.	POS.AD.	NEG.AD.	NEG.AD.
	1995	2005	1995	2005	1995	2005
D.GRI	-0,004 (0,008) 0,592	-0,004 (0,008) 0,653	0,002 (0,009) 0,823	0,004 (0,009) 0,675	0,004 (0,010) 0,705	0,008 (0,020) 0,694
ROA	0,089 (0,060) 0,136	0,092 (0,062) 0,135	0,122 (0,085) 0,151	0,141 (0,092) 0,124	-0,011 (0,068) 0,875	-0,051 (0,102) 0,622
ROE	-0,001 (0,013) 0,959	-0,001 (0,013) 0,952	0,005 (0,020) 0,794	0,006 (0,021) 0,772	-0,004 (0,008) 0,602	-0,013 (0,015) 0,385
LEV	-0,056 (0,011) 0,000***	-0,054 (0,011) 0,000***	0,021 (0,023) 0,372	0,021 (0,023) 0,375	-0,055 (0,016) 0,001***	-0,006 (0,070) 0,932
MTB	0,004 (0,002) 0,009***	0,004 (0,001) 0,015**	-0,0003 (0,001) 0,823	-0,0005 (0,001) 0,751	0,002 (0,002) 0,197	-0,002 (0,005) 0,679
SIZE	0,005 (0,002) 0,017**	0,006 (0,002) 0,016**	-0,009 (0,003) 0,002***	-0,009 (0,003) 0,003***	0,009 (0,003) 0,001***	0,042 (0,041) 0,305
Constante	-0,088 (0,051) 0,083*	-0,091 (0,050) 0,069*	0,290 (0,066) 0,000***	0,287 (0,067) 0,000***	-0,255 (0,060) 0,000***	-0,984 (0,911) 0,281
Dummy ano	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída
n	1.181	1.181	602	589	579	592
R2	0,087	0,072	0,141	0,159	0,253	0,245
R2 ajustado	0,080	0,064	0,127	0,145	0,240	0,232
R-sq
whithin			0,136	0,168	0,265	0,250
between			0,129	0,131	0,256	0,125
overall			0,140	0,158	0,253	0,137
Painel B: Testes para escolher o estimador
BP	0,00 [1,000]	0,00 [1,000]	3,18[0,037]**	2,580[0,054]*	7,49[0,003]***	6,84[0,005]***
F Chow			1,48[0,000]***	1,47[0,001]***	1,34[0,007]***	1,33[0,009]***
Hausman’			11,50[0,320]	13,72[0,186]	14,54[0,150]	20,55[0,025]**
Hausman’’			3,35[0,000]***	3,59[0,000]***	6,72[0,000]***	8,35[0,000]***
SH			9,05[0,528]	9,97[0,443]	10,12[0,430]	20,06[0,003]***
Estimador escolhido	Pooled robusto	Pooled robusto	Efeito aleatório clusterizado	Efeito aleatório clusterizado	Efeito aleatório clusterizado	Efeito fixo clusterizado

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. Abaixo dos coeficientes e erros-padrão, estes entre parênteses, são apresentados os valores p. As variáveis são definidas no Apêndice A. BP é o multiplicador de Lagrange do teste de Breusch-Pagan para testar H0: POLS e H1: modelo de efeitos aleatórios. O teste de Chow é confirmatório do teste BP. Hausman’ é o teste de Hausman (H0: efeitos aleatórios; H1: efeitos fixos). Hausman” é o teste robusto de Hausman descrito por Hoechle (2007) e Cameron e Trivedi (2010). SH é o teste de Sargan proposto por Schaffer e Stillmam (2016), que considera os erros-padrão robustos. Esse teste é confirmatório do teste de Hausman’.

As reestimativas do Modelo 3 não alteraram as interpretações dos resultados. A principal variável de interesse (D.GRI) não apresentou significância estatística, impossibilitando a aceitação das hipóteses levantadas. Conforme discutido na seção 4.2, parece haver um indício de que o GR é influenciado por variáveis financeiras e institucionais no nível da empresa.

Relação entre a RSC e a manipulação de atividades reais (RAM). Chih et al. (2008) informam que a relação entre RSC e qualidade da informação contábil depende da medida de GR adotada. Cho e Chun (2015) e Kim et al. (2012) investigaram as motivações do GR por atividades reais, com a RSC como variável de interesse. Para examinar se os resultados são robustos a essa medida alternativa de QRF, reestimou-se o Modelo 3, substituindo AD pela magnitude das manipulações de atividades operacionais, calculadas de acordo com Roychowdhury (2006).

Os resultados seguem os apresentados nas Tabelas 4 e 5. Assim, não foi possível validar as hipóteses levantadas na pesquisa, conforme justificado na seção 4.2.

Análise com amostra comparável. Kim et al. (2012) empregam testes adicionais usando uma amostra comparável. Esta pesquisa adota técnica similar, incluindo uma amostra de empresas comparáveis que integram o Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE). Calculado desde 2005 pela B3, o objetivo do ISE é alinhar desenvolvimento sustentável a investimentos, estimulando a responsabilidade ética corporativa impulsionando-as a fornecerem informações sustentáveis de melhor qualidade. Um grupo de controle foi utilizado para formar a amostra comparável, o que permitiu uma comparação dos graus de QRF, enquanto fortaleceu os achados da amostra principal.

A amostra comparável é ramificada da amostra principal, e, para sua construção, selecionaram-se as que integraram o ISE no período analisado e suas respectivas empresas comparáveis. Elas foram definidas por serem empresas que possuíam valores semelhantes de ativo total e que pertenciam ao mesmo setor econômico de atuação. Foram empregadas amostras proporcionais por tipo de GR para determinar a robustez dos resultados.

Os resultados apresentados no Apêndice C reafirmam os achados anteriores, onde não há significância estatística para variável de interesse principal (D.GRI).

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A crescente demanda por informações sobre o comportamento social organizacional e o custo de processamento dessas informações suscita melhor entendimento da motivação para desenvolver informações de RSC. As razões das empresas para as práticas de RSC podem estar relacionadas ao bem-estar social, com base nas teorias da legitimidade e das partes interessadas, ou podem estar ligadas a incentivos pessoais, fundamentados na teoria da agência. Em ambos os casos, a informação contábil financeira pode capturar, pelo menos parcialmente, a motivação por trás do comportamento socialmente responsável. Assim, foi examinado se as empresas que divulgam informações de RSC de alta qualidade tendem a apresentar comportamentos diferentes quando da divulgação de seus relatórios financeiros. Duas hipóteses conflitantes são encontradas na literatura: na hipótese de relatórios financeiros transparentes, as empresas socialmente responsáveis tendem a apresentar relatórios financeiros mais confiáveis e transparentes; e com a possibilidade de retratamento, os gerentes oportunistas usam as atividades de RSC como uma ferramenta para ocultar impactos de ações corporativas prejudiciais.

As hipóteses concorrentes foram testadas empiricamente e, sobretudo, a relação entre RSC e QRF. Postulou-se que as empresas são socialmente responsáveis de acordo com os níveis padronizados de informações divulgadas segundo as diretrizes internacionais da GRI. Para as medidas de QRF, foi considerado o modelo de Jones (1991) e suas modificações propostas por Dechow et al. (1995) e Kothari et al. (2005). Utilizou-se uma amostra primária de 1.181 empresas-anos, bem como uma amostra secundária de empresas comparáveis para validar os resultados, para os anos de 2012 a 2016.

Em contraste com as hipóteses levantadas, não foi encontrada uma relação entre as divulgações de RSC e as proxies de QRF.

Aparentemente, a divulgação de RSC não é utilizada como subterfúgio para enganar o mercado quando a empresa prepara relatórios financeiros de baixa qualidade. Em vez disso, práticas gerenciais antiéticas (Coffee Jr., 2003) ou características financeiras e institucionais no nível da empresa (Chih et al., 2008) podem explicar a mudança no GR. Apesar dessas limitações, acredita-se que o estudo possa ser útil para futuras pesquisas que investiguem o oportunismo gerencial.

A ausência de significância estatística para a variável de interesse principal é mantida em especificações adicionais da mensuração de GR. Eles também permanecem inalterados, substituindo o GR baseado em competências por manipulações de atividades operacionais. As estimativas com amostras comparáveis também não alteraram as interpretações dos resultados.

Algumas limitações no estudo podem ser reconhecidas para possíveis pesquisas futuras. Primeiro, dada à não aceitação universal das medidas de QRF (Dechow et al., 2010), medidas alternativas podem ser usadas, como a qualidade do lucro e o conservadorismo contábil. Por exemplo, Martínez-Ferrero et al. (2015) evidenciam que empresas com informações financeiras de alta qualidade tendem a ser mais conservadoras e apresentam melhor qualidade de acréscimos. Em segundo lugar, embora exista uma relação causal entre RSC e GR, uma correlação reversa também é possível, conforme observado por Prior et al. (2008). Em terceiro lugar, a complexidade na definição do termo sustentabilidade deve ser explorada em maior detalhe, seja na construção de novas métricas ou através de alternativas teóricas. Finalmente, o modelo analisado não considera a possibilidade de que outras variáveis possam interferir na relação entre RSC e QRF, tais como governança corporativa e outras características no nível da empresa.

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• Conformidade com Padrões Éticos

  Este artigo não contém estudos realizados por nenhum dos autores com participantes humanos ou animais.

APÊNDICE A

Definição das
Variáveis

Variáveis	Definição
Variáveis Dependentes
AD.1991, 1995 e 2005	Valor das acumulações discricionárias, em que as acumulações discricionárias são calculadas usando o modelo de Jones (1991), modelo de Jones modificado por Dechow et al. (1995) e modelo de Jones modificado por Kothari et al. (2005), respectivamente.
POS.AD.1991, 1995 e 2005	Valor positivo das acumulações discricionárias, em que as acumulações discricionárias são calculadas usando o modelo de Jones (1991), modelo de Jones modificado por Dechow et al. (1995) e modelo de Jones modificado por Kothari et al. (2005), respectivamente.
NEG.AD.1991, 1995 e 2005	Valor negativo das acumulações discricionárias, em que as acumulações discricionárias são calculadas usando o modelo de Jones (1991), modelo de Jones modificado por Dechow et al. (1995) e modelo de Jones modificado por Kothari et al. (2005), respectivamente.
Variável de Interesse
D.GRI	Variável dummy que assume o valor de 1 (um) se a empresa apresentar informações de RSC alinhadas com as diretrizes da GRI, versão G4 e 0 (zero) caso contrário.
Control Variables
ROA	(LL t - LL t-1 ) / TA t , onde LL t é o lucro líquido no final do período t, LL t-1 é o lucro líquido no final do período t - 1, e TA t-1 é o total dos ativos no final de t - 1.
ROE	(LL t / (PL t + PL t-1 /2), onde LL t é o lucro líquido no final do período t, PL t é o patrimônio líquido no final do período t, e PL t-1 é o patrimônio líquido no final do período t - 1.
LEV	Soma do passivo circulante e não circulante dividido pelo ativo total.
MTB	(MVE/BE), onde MVE é o valor de mercado do patrimônio, e BE é o valor contábil do patrimônio líquido.
SIZE	Logaritmo natural do total de ativos das empresas.

APÊNDICE B

Correlação entre as Variáveis Selecionadas

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
1.D.GRI	1,00
2.AD.1991	0,05	1,00
3.AD.1995	0,04	0,99	1,00
		***
4.AD.2005	0,04	0,98	0,99	1,00
		***	***
5.POS.AD.1991	-0,15	0,96	0,95	0,92	1,00
	***	***	***	***
6.POS.AD.1995	-0,15	0,92	0,97	0,95	0,98	1,00
	***	***	***	***	***
7.POS.AD.2005	-0,16	0,90	0,95	0,97	0,97	0,99	1,00
	***	***	***	***	***	***
8.NEG.AD.1991	0,11	0,99	0,97	0,97	.	0,06	-0,01	1,00
	**	***	***	***
9.NEG.AD.1995	0,11	0,97	0,99	0,99	-0,08	.	0,33	0,98	1,00
	**	***	***	***				***
10.NEG.AD.2005	0,12	0,96	0,98	1,00	-0,03	0,23	.	0,98	0,99	1,00
	***	***	***	***				***	***
11.ROA	0,00	0,07	0,07	0,07	0,09	0,11	0,12	-0,05	-0,02	-0,01	1,00
		**	**	**	**	**	**
12.ROE	0,02	-0,01	0,00	0,00	0,06	0,05	0,05	-0,04	-0,06	-0,06	0,09	1,00
											***
13.LEV	-0,04	-0,19	-0,18	-0,19	0,06	0,07	0,08*	-0,24	-0,24	-0,24	-0,01	0,10	1,00
		***	***	***		*	*	***	***	***		***
14.MTB	0,13	0,09	0,11	0,11	0,03	0,03	0,04	0,08	0,08	0,09	0,07	0,17	-0,13	1,00
	***	***	***	***				*	*	**	**	***	***
15.SIZE	0,35	0,10	0,11	0,11	-0,15	-0,16	-0,16	0,17	0,19	0,20	0,00	-0,03	-0,16	0,12
	***	***	***	***	***	***	***	***	***	***			***	***

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. As variáveis são definidas no Apêndice A.

APÊNDICE C

Estimativas dos
Testes de Robustez das Seções 4.3.2 e 4.3.3

Painel A - Modelo 3 reestimado para capturar a relação entre RSC e as manipulação de atividades reais (RAM) e os efeitos da amostra comparável
Var. Dep.	RAM	AD.	AD.	AD.	POS.AD.	POS.AD.	POS.AD.	NEG.AD.	NEG.AD.	NEG.AD.
		1991	1995	2005	1991	1995	2005	1991	1995	2005
D.GRI	0,103	-0,021	-0,013	-0,015	0,001	0,006	0,009	-0,025	-0,049	-0,034
	(0,518)	(0,013)	(0,014)	(0,014)	(0,009)	(0,013)	(0,010)	(0,043)	(0,042)	(0,036)
	[0,843]	[0,096]*	[0,296]	[0,296]	[0,902]	[0,627]	[0,840]	[0,569]	[0,253]	[0,351]
Var. controle	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída
Dummy ano	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída	Incluída
n	1.181	268	256	260	150	138	130	118	118	130
Painel B - Testes para escolha do estimador
R2	0,689	0,137	0,131	0,118	0,324	0,298	0,355	0,435	0,451	0,424
R2 ajustado	0,685	0,103	0,095	0,083	0,275	0,242	0,301	0,382	0,399	0,376
R-sq
whithin	0,650	0,224	0,186	0,170				0,677	0,708	0,659
between	0,190	0,065	0,046	0,055				0,003	0,011	0,005
overall	0,530	0,133	0,129	0,116				0,004	0,004	0,004
Estimador escolhido	Efeito fixo clusterizado	Efeito aleatório clustarizado	Efeito aleatório clustarizado	Efeito aleatório clustarizado	Pooled robusto	Pooled robusto	Pooled robusto	Efeito fixo clusterizado	Efeito fixo clusterizado	Efeito fixo clusterizado

• Nota. *, **, *** indica significância estatística nos níveis de 0,10, 0,05 e 0,01, respectivamente. As variáveis são definidas no Apêndice A. Os valores dos erros padrão e o valor p são apresentados entre parênteses e colchetes, respectivamente. “Var. Dep.” e “var.” são as abreviações de: variável dependente e variável, respectivamente. Variáveis de controle referem-se ao conjunto de variáveis de controle: rentabilidade (ROA e ROE), alavancagem (LEV), oportunidade de crescimento (MTB) e tamanho da firma (SIZE).

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  31 Jan 2020
• Data do Fascículo
  Nov-Dec 2019

Histórico

• Recebido
  16 Jul 2018
• Revisado
  17 Out 2018
• Aceito
  25 Fev 2019