Impactos das fusões e aquisições na qualidade acadêmica: uma análise das instituições de ensino superior privadas brasileiras entre 2007 e 2016

Impacts of mergers and acquisitions on academic quality: an analysis of Brazilian private higher education institutions between 2007 and 2016

Impactos de las fusiones y adquisiciones en la calidad académica: un análisis de las instituciones privadas brasileñas de educación superior entre 2007-2016

RESUMO

O presente estudo estima os impactos das fusões e aquisições (M&A) no Ensino Superior privado brasileiro no período de 2007 a 2016. Para isso, foram utilizados como base de dados cursos de graduação de instituições de ensino superior privadas. As informações foram coletadas por meio de dados públicos divulgados no Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Anísio Teixeira, bem como no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Com uma amostra inicial de 35.324 observações, formou-se um banco de dados em painel sobre o qual se aplicaram duas metodologias: Propensity Score Matching e Diferenças em Diferenças. Os resultados demonstraram que as M&A geram efeitos positivos e estatisticamente significativos para a qualidade acadêmica somente a partir do terceiro triênio, confirmando a hipótese inicial, de que as fusões universitárias, em longo prazo, aumentam as médias dos estudantes no Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes.

Palavras-chave:
Fusões e Aquisições; Qualidade Acadêmica; Ensino Superior Privado

ABSTRACT

The present study estimates the impacts of mergers and acquisitions on Brazilian private higher education institutions in the period from 2007 to 2016. This was done by using as a database undergraduate courses of private higher education institutions. Information was collected from public data disclosed by the National Institute of Studies and Research Anísio Teixeira, as well as at the Brazilian Institute of Geography and Statistics. With an initial sample of 35,324 observations, a panel database was formed on which two methodologies were applied: Propensity Score Matching and Differences in Differences. The results indicated that M&A generate positive and statistically significant effects for academic quality only from the third triennium onwards, confirming the initial hypothesis that university mergers, in the long term, increase the averages of students in the National Student Performance Exam.

Keywords:
Mergers and Acquisitions; Academic Quality; Private Higher Education.

RESUMEN

El presente estudio estima los impactos de las fusiones y adquisiciones (M&A) en la educación superior privada (ES) brasileña en el período de 2007 a 2016. Para ello, se utilizaron como base de datos cursos de pregrado de Instituciones privadas de Educación Superior (IES). La información fue recolectada a través de datos públicos divulgó en el Instituto Nacional de Estudios e Investigaciones Anísio Teixeira (INEP), así como en el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE). Con una muestra inicial de 35.324 observaciones, se formó una base de datos de paneles sobre la que se aplicaron dos metodologías: Propensity Score Matching (PSM) y Differences in Differences (DD). Los resultados indicaron que las fusiones y adquisiciones generan efectos positivos y estadísticamente significativos para la calidad académica, solo a partir del tercer trienio, confirmando la hipótesis inicial de que las fusiones universitarias, a largo plazo, aumentan los promedios de los estudiantes en el Examen Nacional de Desempeño Estudiantil (Enade).

Palabras clave:
Fusiones y Adquisiciones; Calidad Académica; Educación Superior Privada.

INTRODUÇÃO

As fusões e aquisições (mergers & acquisitions - M&A) são fenômenos relativamente recentes e que aumentaram de forma significativa, em todo o mundo, nas últimas décadas (Reynolds e Teerikangas, 2016; Bolbanabad et al., 2017). No mercado brasileiro, entre os anos de 1999 e 2018, ocorreram 11.693 transações, das quais mais de 45% envolveram companhias domésticas (KPMG, 2018). Além disso, no primeiro trimestre de 2018, as aquisições de controle, incorporações e vendas de participações minoritárias somaram R$ 52,3 bilhões, um crescimento de 120% na comparação com o mesmo período de 2017 (ANBIMA, 2018).

Entre as opções de mercado da economia nacional em evidência nos últimos anos pela movimentação financeira pela frequência de transações e pelo porte de algumas delas, está o segmento da educação, especialmente a modalidade de ensino superior (ES) com fins lucrativos (Sarfati e Shwartzbaum, 2013). De acordo com dados disponibilizados pela CM Consultoria Educacional (CM Consultoria, 2014), entre o ano de 2005 e a data de publicação do relatório, ocorreram no país acima de 147 M&A de IES privadas em mais de 250 cidades brasileiras, gerando um montante financeiro acima de R$ 10,7 bilhões de reais.

A literatura internacional captura o fenômeno em questão e revela conflitos resultantes de alterações sobre a qualidade de produtos e serviços de empresas fusionadas e adquiridas (Romano e Balan, 2011; Farah, 2016; Cheny e Gayle, 2019). Essa descoberta científica demonstra que os efeitos desses fenômenos não são uniformes (Garcia e Azevedo, 2016), podendo o desempenho ser tanto positivo (Skodvin, 1999; Bolbanabad et al., 2017; Prince e Simon, 2017) quanto negativo (Fan, 2013; Han, Kairies-Schwarz e Vomhof, 2017; Leslie, Abu-Rahma e Jaleel, 2018).

Especificamente, um estudo realizado por Chaves (2010), que envolveu as M&A dos cursos de bacharelado em Direito, encontrou evidências que sugerem piora de desempenho dos estudantes no exame da Ordem dos Advogados do Brasil (OAB). Entre os resultados empíricos descobertos, pode-se citar que apenas 10% dos alunos concluintes conseguiram aprovação nesse teste, resultado abaixo da média geral, que chegou a 25% em nível nacional.

Ademais, embora a legislação educacional brasileira contenha normas constitucionais nos níveis federal, estadual e municipal regulando o sistema nacional de educação, garantindo esse direito social e imputando ao Estado o dever de prover oferta, financiamento e qualidade, aproximadamente 2% das IES públicas e privadas brasileiras atingiram nota máxima em uma escala que varia de 1 a 5 nos indicadores Conceito Preliminar de Curso (CPC) e Índice Geral de Cursos (IGC) (INEP, 2018).

No Brasil, a literatura empírica sobre os impactos do poder de concentração no mercado educacional apresenta uma escassez de pesquisas. E, em geral, discorre sobre a estrutura de mercado do ES (Santos, 2010; Sarfati e Shwartzbaum, 2013), os desempenhos educacional e econômico (Chaves, 2010; Gambirage, 2015; Garcia e Azevedo, 2016; Spolavori e Curth, 2017) e os efeitos das M&A sobre matrículas e emprego docente (Ribeiro, 2016).

Diante do cenário apresentado, tem-se o seguinte problema de pesquisa: as M&A influenciam na qualidade das IES privadas fusionadas ou adquiridas? Assim, o objetivo principal do estudo foi investigar os impactos das M&A sobre a qualidade acadêmica dos cursos de graduação do setor privado brasileiro no período de 2007 a 2016.

O contexto escolhido, isto é, as fusões universitárias brasileiras, embora seja considerado relativamente recente, é rico em oportunidades de estudos, principalmente no setor privado, que experimentou ativamente, ao longo das últimas duas décadas, uma série de M&A, criando uma variação significativa no conjunto de dados para estimar os seus efeitos na dimensão qualidade. Além do mais, é no Brasil que se encontra instalado o grupo Kroton Educacional, a maior empresa de capital aberto em termos de valor de mercado no mundo, uma das corporações mais citadas frequentemente em notícias sobre negócios envolvendo M&A de instituições de ensino.

Este estudo diferencia-se dos demais pelos seguintes aspectos:

1. Apresenta dados mais recentes sobre desempenhos acadêmicos de IES privadas fusionadas e adquiridas;

2. Considera um espaço temporal favorável para verificar os efeitos das M&A institucionais em longo prazo;

3. Constitui-se de uma base de dados bem mais representativa (2007-2016);

4. Contempla todos os cursos de graduação no período de análise;

5. Inova com uma metodologia que possibilita capturar a dimensão da qualidade de serviços impactados pelas M&A;

6. Cria e utiliza duas variáveis de controle inéditas na literatura: IES prime e IES tradicionais;

7. Analisa a qualidade acadêmica por agrupamentos de áreas de conhecimento.

A relevância desta pesquisa está na apresentação de um estudo que contém evidências empíricas e indica, de forma analítica, explicações complementares acerca da qualidade acadêmica pós-fusões universitárias. Esse processo é realizado com base nas análises da performance dos discentes por agrupamentos de áreas de conhecimento e nos resultados alcançados pelos universitários de IES prime e de empresas tradicionais. Ademais, este trabalho contribui para a literatura, ampliando, complementando e/ou preenchendo lacunas de outras pesquisas existentes a respeito dos efeitos das M&A no ES privado.

EFEITOS DAS FUSÕES E AQUISIÇÕES NA QUALIDADE ACADÊMICA

Segundo o art. 228 da Lei das Sociedades por Ações, “fusão é operação pelo qual se unem duas ou mais sociedades para formar uma sociedade nova” (Lei no 6.404, 1976). Desse modo, uma fusão reflete duas ou mais instituições anteriormente separadas em uma nova instituição única, que pode manter o nome e status legal de uma delas ou ser uma entidade legal totalmente nova (Skodvin, 1999). Por aquisição, entende-se a compra de uma firma por outra, que adquire total ou parcialmente o controle acionário da primeira, em que somente uma delas, geralmente, manterá a identidade (Camargos e Bastos, 2010).

Na literatura são encontradas diversas motivações impulsionando a realização dessas modalidades de negócios, entre as quais se destacam: crescimento econômico-financeiro, diversificação de negócios, economia de escala operacional, racionalização produtiva, eficiência, retornos econômicos, maior concentração e aumento de participação de mercado - market share, bem como maximização do valor da empresa (Skodvin, 1999; Rossetti, 2001; Cording, Christmann e King, 2008; Cai e Yang, 2016).

Os processos de M&A acontecem em diversos segmentos, mas neste trabalho se decidiu pelo setor educacional, especialmente o ES privado com fins lucrativos. Lima et al., (2020) informaram que o Brasil, no cenário mundial, é o quinto maior mercado de ES e ocupa a maior representatividade desse mercado na América Latina, com 7,8 milhões de estudantes matriculados. No ano de 2012, apenas 17,8% da população brasileira entre 18 e 24 anos estava matriculada em uma IES, porcentagem ainda abaixo da meta de 33% estipulada pelo Governo Federal para o ano de 2020 (Lima et al., 2020).

Em consequência da oferta de vagas no ES privado, combinada com as flexibilizações provindas das regulamentações oficiais, cresceu a atratividade comercial das organizações acadêmicas, e algumas instituições educacionais inseridas no mercado de ações utilizaram da dinâmica das fusões e aquisições institucionais para a consolidação de seus negócios (Santos, Guimarães-Iosif e Chaves, 2018). Oliveira (2015) confirma que a primeira transação comercial de M&A se refere à aquisição da Universidade Anhembi Morumbi pelo grupo americano Laureate, no ano de 2005. A partir disso, as empresas educacionais, como a Anhanguera, a Estácio de Sá, a Kroton e a Sociedade Educacional Brasileira (SEB) abriram seu capital na bolsa de valores e, após o ano de 2007, intensificaram as movimentações de compra e venda de IES brasileiras (Carvalho, 2013).

Segundo Azziz et al., (2017), as fusões institucionais fazem parte de um plano estratégico gerado para garantir o investimento e o crescimento em longo prazo da nova instituição. Nesse sentido, a literatura apresenta estudos que confirmam esta presunção, a de que o tempo é elemento essencial para avalizar os benefícios da empresa, dada a complexidade desse processo.

Jhones (2012), após analisar a questão das eficiências das atividades das fusões no ES inglês, constatou que as IES experimentarão mudanças de produtividade ao longo de um período de 13 anos. No cenário brasileiro, o estudo de Setter Filho (2014) averiguou que existe uma curva de aprendizado dos estudantes, que pode propiciar resultados positivos para o bem-estar, mas somente a partir do prazo de 48 a 59 meses pós-aquisição, considerando-se que aconteça a transferência de melhores práticas pedagógicas entre as IES envolvidas.

Ahmadvand et al. (2012), ao revisarem a literatura, concluíram que a integração sociocultural atua como etapa importante no processo de pós-fusão, particularmente no ambiente institucional e na integração de pessoal acadêmico, no contexto iraniano. Também observaram que esse estágio exige mais tempo e esforço quando comparado à integração física ou processual. Nesse sentido, Cording, Christmann e King (2008) e Barmeyer e Mayrhofer (2008) ressaltam a integração como um processo organizacional complexo, argumentando que as dificuldades residem nos altos níveis de ambiguidade durante a reorganização interna.

Ademais, conforme explicitam Angwin (2001) e Ursin et al., (2010), um horizonte de tempo relativamente curto pode limitar a apreciação de questões de integração pós-aquisição, pois, segundo Garcia e Azevedo (2016), os efeitos das M&A requerem maior tempo de exposição para que se possam manifestar de forma paulatina.

O estudo de Harman e Harman (2003), após revisar algumas experiências internacionais sobre os resultados das fusões universitárias, descobriu que esses processos têm o potencial de produzir benefícios substanciais em longo prazo, se as instituições implementarem estratégias que priorizem os aspectos culturais e humanos entre as IES.

Com o objetivo de verificar se o movimento da consolidação de escolas leva a melhores resultados para os estudantes americanos nascidos entre 1920 e 1949, Berry e West (2010) executaram regressões e obtiveram resultados empíricos que indicam evidências de relação estatisticamente significativa entre o aumento do tamanho dos distritos e o nível educacional, tendo a taxa de retorno à educação dos graduados do ensino médio aumentado em 2,1%.

Mills, McGee e Greene (2013) pesquisaram distritos americanos que experimentaram fusões institucionais. Para examinar os efeitos da consolidação à educação foram utilizados modelos de escala, a fim de estimar o desempenho dos alunos do Arkansas que fizeram os exames de matemática e alfabetização entre os anos escolares de 2001-2002 e 2009-2011. As descobertas sugerem que a consolidação distrital americana provocou impacto positivo não linear e significativo no desempenho dos estudantes dos distritos receptores ao longo do tempo.

Assim, com base na literatura, definiu-se a seguinte hipótese a ser testada:

H₁ - As M&A, em longo prazo, impactam positivamente a qualidade acadêmica dos cursos de graduação das IES privadas.

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Para identificar os possíveis efeitos das M&A sobre a qualidade dos cursos superiores das IES privadas brasileiras, foram utilizados os seguintes dados secundários extraídos de fontes oficiais (INEP e IBGE): notas do Conceito Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (Enade) - conhecimentos específicos de cursos de graduação ofertados; número de matrículas e de concluintes; tipos de organização acadêmica; regiões brasileiras e o PIB per capita municipal, para o período de 2007 a 2016.

A população da amostra foi composta de todos os cursos de graduação de empresas educacionais que aderiram ou não às M&A e participantes do exame Enade, totalizando 38.819 observações. Após o tratamento de missing values e ainda a exclusão de variáveis duplicadas e de organizações não universitárias, chegou-se a 35.324 observações, cujas variáveis foram winsorizadas a 2,5% para tratamento de outliers. Esses dados apresentam-se como painel desbalanceado; o motivo desse tipo de banco de dados é a não existência da mesma IES para todos os anos, isto é, durante os anos aconteceram falências, além de M&A. Quanto à identificação de quais IES passaram pelas M&A, realizou-se pesquisa dessas empresas nos sites do INEP (e-MEC), da ANBIMA, CM Consultoria, KPMG Corporate Finance e Hoper Educação. (CM Consultoria, 2014; HOPER, 2017; ANBIMA, 2018; KPMG, 2018)

Para as análises empíricas, decidiu-se por utilizar a técnica estatística de regressão, denominada diferenças em diferenças. Nessa metodologia ocorre a análise de dois grupos, um sujeito aos impactos do programa e outro similar que não participa do evento. Ao primeiro é dado o nome de Grupo de Tratamento, enquanto o segundo recebe a nomenclatura Grupo de Controle ou Contrafactual do Grupo Tratado (Fogel, 2012). Esses grupos são subdivididos em mais dois, ficando assim: Grupo de Controle antes e depois das M&A; e Grupo de Tratamento antes e depois das M&A (Wooldridge, 2013).

Para verificar os efeitos das fusões no desempenho universitário foi estimado o seguinte modelo econométrico de regressão (Equação 1):

${Qual.Acad..}_{i,t}=\mathrm{\alpha }+{\mathrm{\beta }\mathrm{D}}_{{\mathrm{G}}_{i,t}}+{\mathrm{\gamma }\mathrm{D}}_{T_{i,t}}+\mathrm{\delta }\left(D_{{\mathrm{G}}_{i,t}}.D_{{\mathrm{T}}_{i,t}}\right)+\sum _{i=1}^N\sum _{t=1}^2{controles}_{i,t}+{\mathrm{\epsilon }}_{i,t}$ (1)

Na equação, Qual.Acad. _i,t é a variável dependente e representa a qualidade acadêmica mensurada pelo Conceito Enade por curso i da IES j no ano t. O referido indicador educacional é um instrumento de avaliação aplicado pelo Ministério da Educação e Cultura (MEC) por meio de prova, que busca avaliar o aproveitamento dos conteúdos programáticos ensinados durante a graduação (Lima et al., 2019), cuja periodicidade é trienal.

A variável binária DG _i,t assume valor 1 se IES i foi fundida ou adquirida no ano t ­(Grupo de Tratamento) e 0 caso contrário (Grupo de Controle). Já DT _i,t assume o valor 0 se estiver no período anterior ao tratamento e valor 1 se a observação está no período pós-tratamento. O coeficiente δ, que irá responder à hipótese da pesquisa, mensura o impacto pós-fusão do Grupo de Tratamento em relação ao Grupo de Controle (estimador de diferenças em diferenças).

Os controles são atribuídos à expressão matemática controles _i,t e se referem a outras variáveis incluídas para refinar o pareamento das IES e dos cursos arrolados no banco de dados (Quadro 1).

Quadro 1 -
Descrição das variáveis de controle.

Variáveis	Descrição	Métrica	Fonte	Literatura
Dependente
Qualidade Acadêmica.it	Qualidade acadêmica da IES, proxy mensurada pela nota média de desempenho dos estudantes concluintes no Enade - conhecimentos específicos.	0,00 a 5,00	INEP	Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017), Schleder (2017).
Controles
Market share	Indica a participação de mercado da IES no município em que atua com maior número de matrículas.	0,00 a 1,00	INEP	Santos (2010), Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017).
Região	Variável dummy que indica a localização do curso nas regiões geográficas do Brasil.	Sul = 1, 0 caso contrário; Sudeste = 1, 0 caso contrário; Norte = 1, 0 caso contrário; Nordeste=1, 0 caso contrário; Centro-oeste = 1, 0 caso contrário.	IBGE	Garcia e Azevedo (2016), Pereira e Souza (2017).
Município	Número de municípios de atuação da IES.	1 a 20	INEP	Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017), Schleder (2017).
IES Municipal	Indica a quantidade de IES no município	0 a 150	INEP	Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017).
Cursos	Quantidade de cursos ofertados pela IES.	0,0 a 140	INEP	Garcia e Azevedo (2016), Pereira e Souza (2017).
Organização Acadêmica	Organização acadêmica é uma variável dummy que mostra universidade, centros universitários e faculdades.	Universidade = 1, 0 caso contrário; Centro universitário=1, 0 caso contrário; Faculdade = 1, 0 caso contrário.	INEP	Schleder (2017), Spolavori e Curth (2017).
IES Municipal	Indica o número de IES em nível municipal.	0,00 a 150,00	INEP	Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017).
PIB	Razão entre o PIB e a população total do município.	3.206 a 276.972	IBGE	Garcia e Azevedo (2016), Spolavori e Curth (2017).
Matrículas	Número de matrículas na IES.	Sem limite	INEP	Ribeiro (2016), Pereira e Souza (2017).
IES prime	IES acima da média do market share.	Prime = 1, 0 caso contrário	Modelo
IES tradicionais	IES acima da média de matrículas.	Tradicionais = 1, 0 caso contrário	Modelo

• IES: instituição de ensino superior; INEP: Instituto Nacional de Estudos e Investigações Anísio Teixeira; PIB: produto
• interno bruto; IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

PROPENSITY SCORE MATCHING

Conforme salientado anteriormente, a metodologia utilizada no estudo para mensurar os impactos dos efeitos das fusões universitárias denomina-se diferenças em diferenças. Esse método analisa um grupo exposto aos efeitos do fenômeno e outro similar que não aderiu ao programa, denominado Contrafactual do Grupo Tratado.

O primeiro obstáculo que encontramos foi a determinação do Contrafactual, uma vez que:

1. As empresas não passaram pelo processo de M&A de forma idêntica e no mesmo período de tempo; e

2. As IES apresentaram tamanhos diferentes em relação à quantidade de alunos matriculados, desistentes, entre outros fatores.

Para expurgar o viés de endogeneidade foi empregado o teste de pareamento entre as variáveis para a construção do grupo de covariáveis. Consideraram-se todas as variáveis da amostra para o período de 2007 até 2016.

A escolha do algoritmo de pareamento é o Kernel, mais recomendado na literatura para viés de seleção (Tucker, 2011; Garcia e Azevedo, 2015; Spolavori e Curth, 2017). Esse método utiliza o escore de propensidade para parear as unidades de controle com unidades de tratamento. O valor p>|z| enfatiza o nível de significância entre o pareamento das variáveis. A Tabela 1 identifica quais variáveis são importantes para computar o pareamento e se é possível observar diferenças entre os grupos de controle e tratamento.

Observa-se que todas as variáveis elencadas como candidatas ao pareamento foram significativas, fossem (p>0,01) ou (p>0,05), exceto Qtd. Concluintes - que não apresentou significância estatística na comparação entre os grupos, ou seja, a quantidade de concluintes em nada influencia no pareamento.

Outro teste usualmente utilizado na literatura (Tucker, 2010; Garcia e Azevedo, 2016; Spolavori e Curth, 2017) para verificar a qualidade do pareamento entre os grupos é o de Suporte Comum, que verifica a quantidade de observações relevantes para parametrizar o escore de propensão entre os tratados e não tratados. A Tabela 2 apresenta o número exato de unidades dos dois grupos de IES que passaram e não passaram pela M&A em todo o período de análise (2007-2016).

Após os testes, verificou-se redução no número de observações. Isto porque, conforme a Tabela 3, a quantidade de concluintes não teve significância para utilizar como contrafactual, então o próprio software “dropou” e, como consequência, reduziu o número de observações. Além disso, com o teste para redução de viés, antes e depois do pareamento, diminuiu o viés, em média, de 26,8 para 4,7.

A Tabela 4 apresenta os resultados do teste de diferença de médias realizado sobre os grupos de tratamento e controle antes e depois do matching com o objetivo de verificar o balanceamento entre esses grupos, sem o estimador de diferenças em diferenças (DD).

Percebe-se que o matching promoveu o balanceamento da variável dependente para a maior parte dos recortes temporais. Em geral, a diferença entre as médias das IES tratadas e controle diminuiu após o matching. As médias dos grupos foram estatisticamente diferentes com relação aos períodos 2010-2013, 2013-2016 e 2015-2016. Com esses resultados, com e sem o pareamento, consegue-se explicar o efeito das M&A sobre a qualidade acadêmica.

Tabela 1 -
Teste de pareamento das variáveis - método Kernel (Matching).

Variáveis	Coeficiente	Erro padrão	Z	p>|z|
Market share	-0,1132	0,0510	-2,22	0,002*
Quantidades concluintes	0,0002	0,0002	1,17	0,242
Matrícula	-0,0002	0,0000	-3,32	0,001*
Universidade	0,6338	0,0369	17,17	0,000*
Centro universitário	0,1471	0,0453	3,25	0,000*
Faculdade	(omitido)
Sudeste	-1,016	0,0591	-17,19	0,000*
Sul	-1,082	0,0693	-15,61	0,000*
Centro-Oeste	-0,8933	0,0729	-12,25	0,000*
Nordeste	-0,5094	0,0616	-8,26	0,000*
Norte	(omitido)
PIB	0,00013	0,00001	7,16	0,000*
Constante	-1,167	0,0978	-11,94	0,000*
Pseudo R2	0,1226
Prob > ꭓ2	0,000*
Log likelihood	-3971.912

• PIB: produto interno bruto.
• Nota: *nível de significância a 1%.
• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

Tabela 2 -
Teste de suporte comum (tratados e não tratados).

	Suporte comum	Total
Não tratados	19.755	19.755
Tratados	1.176	1.176
Total	20.931	20.931

• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

Tabela 3 -
Teste de redução de viés (unmatched and matched).

Amostra	Pseudo R2	p>ꭓ2	Mean bias	Med bias
Unmatched	0,126	0,000	26,8	27,1
Matched	0,006	0,289	4,7	3,9

• O teste de redução do viés entre os tratados e não tratados é apresentado nesta tabela. Quando não é utilizado
• nenhum pareamento (Unmatched) em relação ao pareamento (Matched), as informações apresentadas são o pseudo R2,
• p>ꭓ2, média do viés (mean bias) e mediada no viés (med bias).
• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

Tabela 4 -
Efeito médio da fusão sobre a qualidade acadêmica.

Variável	Amostra	Grupo de tratamento	Grupo de controle	Diferença	Erro padrão	t-statistic
Qualidade Acadêmicait 2007-2008	Antes do matching	2.275	2.109	0.1655	0.2211	0.75
	ATT	2.275	2.126	1490	0.1778	0.84
Qualidade Acadêmicait 2007-2010	Antes do matching	2.320	2.220	0.096	0.152	0.63
	ATT	2.320	2.201	0.1169	0.1436	0.81
Qualidade Acadêmicait 2010-2013	Antes do matching	2.046	2.302	-0.2575	0.0456	-5.64*
	ATT	2.046	2.256	-0.209	0.0398	-5.27*
Qualidade Acadêmicait 2013-2016	Antes do matching	2.1251	2.265	-0.1402	0.0246	-5.69*
	ATT	2.1251	2.256	-0.131	0.0244	-5.37*
Qualidade Acadêmicait 2015-2016	Antes do matching	2.1251	2.265	-0.1402	0.0246	-5.69*
	ATT	2.1251	2.256	-0.131	0.0244	-5.37*

• Nota: *nível de significância a 1%. ATT: Efeito médio do tratamento nos tratados.
• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

RESULTADOS DA REGRESSÃO

Com base na metodologia das diferenças em diferenças com escore de propensão, foram testados os impactos das M&A sobre o desempenho universitário brasileiro. As estimações foram geradas de análises estatísticas obtidas do modelo de regressão (Equação 1) definido no terceiro capítulo. A Tabela 5 denota o efeito médio causal das M&A sobre a qualidade acadêmica.

Os resultados mostram que, no período analisado, as M&A provocaram aumento das médias do Enade nos dois últimos recortes temporais (2013/2016 e 2015/2016), com significância estatística e na ordem de 0,237 e 0,274 pontos, respectivamente. Esse resultado é de extrema importância, pois faz alusão à hipótese da pesquisa, uma vez que as M&A melhoram a qualidade em longo prazo.

Como pode ser observado na Tabela 6, para as IES prime, com exceção do primeiro recorte, em que houve redução média de -0,420 pontos no desempenho dos estudantes no Enade, as M&A proporcionaram melhorias de qualidade acadêmica tanto em curto quanto em longo prazo. Entre 2007 e 2016, esses processos potencializaram um crescimento percentual médio de 61,15% do indicador de desempenho educacional. Essa constatação também foi encontrada nos trabalhos de Mazzarol (1998) e Constantinides e Stagno (2011).

Uma preocupação da literatura (Leslie, Abu-Rahma e Jaleel, 2018) está associada aos efeitos das fusões em instituições de estruturas e culturas diametralmente diferentes. A Tabela 7 reporta-se às empresas tradicionais, isto é, aquelas com modelo pedagógico e estrutura tradicional. Com base nos dados coletados e analisados, identificou-se que o movimento de M&A impacta positivamente as médias de desempenho das IES tradicionais na maior parte do período investigado, com exceção do recorte 2010/2013. Com isso, pode-se inferir que IES tradicionais apresentam aumento de qualidade pós-fusões universitárias.

Adicionalmente, outra análise pode ser feita ao comparar as IES que realizaram M&A em relação ao Grupo de Controle, porém considerando-se o desempenho acadêmico por área dos cursos (Wooldridge, 2013) e por recorte temporal.

Consoante a Tabela 8, a maioria das áreas e séries temporais sofreu impactos negativos e significativos das M&A, com exceção das áreas 1 e 9, que tiveram aumento modesto da nota de desempenho dos cursos pertencentes. Os demais coeficientes não apresentaram probabilidades significativas ou alguns cursos naquela área da IES não participaram das fusões; assim, não foram possíveis a comparação e a estimativa de diferenças em diferenças, apresentando uma célula com a expressão “.” no p-valor e no coeficiente.

Tabela 5 -
Efeito das fusões e aquisições sobre a qualidade acadêmica - resultados por instituição de ensino superior (estimador de diferenças em diferenças por escore de propensão).

	DD (2007-2008)	DD (2007-2010)	DD (2010-2013)
Qualidade Acadêmicait	-0,420	-0,117	-0,055
Erro padrão	0,058	0,068	0,031
t-student	7,22	1,73	1,78
p>|t|¹	0,000*	0,083†	0,076‡
	DD (2013-2016)	DD (2015-2016)
Qualidade Acadêmicait	0,237	0,274
Erro padrão	0,027	0,023
t-student	8,67	11,84
p>|t|¹	0,000*	0,000*

• Nota: *significativa a 1%; †significativa a 10%; ‡significativa a 5%. Foi utilizado o método de Kernel para o pareamento
• com bandwidth de 0,01, repetindo cross section nos recortes temporais e especificação logit para a estimação do
• propensity score. DD: diferenças em diferenças.
• ¹Testado segundo uma aproximação da distribuição t-student para uma normal.
• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

Tabela 6 -
Efeito das fusões e aquisições sobre a qualidade acadêmica - resultados por instituição de ensino superior prime (estimador de diferenças em diferenças por escore de propensão).

	DD (2007-2008)	DD (2007-2010)	DD (2010-2013)
Qualidade Acadêmicait	-0,420	0,139	0,144
Erro padrão	0,058	0,066	0,055
t-student	7,22	2,10	2,62
p>|t|¹	0,000*	0,036†	0,009*
	DD (2013-2016)	DD (2015-2016)
Qualidade Acadêmicait	0,053	0,224
Erro padrão	0,037	0,034
t-student	1,44	6,66
p>|t|¹	0,149	0,000*

• Nota 1: *significativa a 1%; †significativa a 5%. Foi utilizado o método de Kernel para o pareamento com bandwidth de
• 0,01, repetindo cross section nos recortes temporários e especificação logit para a estimação do propensity score. DD:
• diferenças em diferenças.
• Nota 2: consideraram-se as IES Prime aquelas com market share superiores à média.
• ¹Testado segundo uma aproximação da distribuição t-Student para uma normal.
• Fonte: Elaborado pelos autores. Dados da pesquisa.

Tabela 7 -
Efeito das fusões e aquisições sobre a qualidade acadêmica por instituição de ensino superior tradicional (estimador de diferenças em diferenças por escore de propensão).

	DD (2007-2008)	DD (2007-2010)	DD (2010-2013)
Qualidade Acadêmicait	0,090	0,336	-0,173
Erro padrão	0,033	0,042	0,035
t-student	2,72	8,09	4,90
p>|t|¹	0,006*	0,000*	0,000*
	DD (2013-2016)	DD (2015-2016)
Qualidade Acadêmicait	0,168	0,274
Erro padrão	0,028	0,023
t-student	6,07	11,84
p>|t|¹	0,000*	0,000*

• Nota 1: *significativa a 1%. Foi utilizado o método de Kernel para o pareamento com bandwidth de 0,01, repetindo
• cross section nos recortes temporários e especificação logit para a estimação do propensity score.
• Nota 2: consideraram-se IES tradicionais aquelas com quantidades de matrículas superiores à média.
• ¹Testado segundo uma aproximação da distribuição t-Student para uma normal.
• Fonte: Elaborado pelo autor. Dados da pesquisa.

Tabela 8 -
Efeito das fusões e aquisições sobre a qualidade acadêmica por área de curso de graduação (estimador de diferenças em diferenças).

Variável	(2007-2010)		(2010-2013)		(2013-2016)
	Coefa.	p-valora	Coefa.	p-valora	Coefa.	p-valora
Área 1	.	.	-0,171	0,000*	0,305	0,000*
Área 2	-0,203	0,717	-0,111	0,455	0,035	0,679
Área 3	.	.	-0,368	0,025†	-0,561	0,002*
Área 4	.	.	-0,295	0,084‡	0,000	.
Área 5	0,212	0,081‡	-0,489	0,000*	-0,426	0,000*
Área 6	-0,100	0,298	-0,087	0,253	.	.
Área 7	-0,619	0,000*	0,110	0,161	.	.
Área 8	-0,075	0,918	.	.	-0,449	0,037†
Área 9	-0,167	0,018†	-0,299	0,000*	0,262	0,000*

• Nota: níveis de significância: *significativa a 1%; †significativa a 5%; ‡significativa a 10%. Foi utilizado o método de
• Kernel para o pareamento com bandwidth de 0,01, repetindo cross section nos recortes temporários e especificação
• logit para a estimação do propensity score. a: a expressão de célula vazia (‘.’) diz respeito às observações não serem
• suficientes para a estimação do difference in difference com propensity score matching. Essa ausência de observações
• por área pode acontecer nos controles e tratados antes da M&A como Nos controles e tratados depois da M&A.
• Fonte: Dados da pesquisa.

DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Inicialmente, convém ressaltar que as M&A apreciadas no presente estudo ocorreram em uma janela temporal de três ciclos, portanto as estimações permitem a avaliação dos impactos dessas operações para ciclos completos de cursos de graduação, por exemplo, de quatro anos.

Consoante a Tabela 5, parece que as M&A reduzem a qualidade com significância estatística de -0,420, -0,117 e -0,055 somente nos primeiros períodos. Já para os últimos anos investigados, houve aumento de desempenho acadêmico nas instituições que aderiram às M&A; em média, os acréscimos foram de 0,237 e 0,274 pontos, com 1% de significância estatística e intervalo de confiança de 99% para ambos. Isso dá suporte à hipótese de uma fusão/aquisição aumentar os níveis de qualidade.

No período investigado, observa-se declínio dos efeitos negativos das M&A sobre a qualidade acadêmica das adquiridas brasileiras, alcançando melhorias no período final da amostra, isto é, 2013-2016 e 2015-2016, quando houve significância estatística sensivelmente melhor que os recortes anteriores. Isto implica afirmar que as M&A universitárias impactam positivamente a qualidade acadêmica em longo prazo, visto que as notas de desempenho dos estudantes tiveram acréscimos após dois ciclos trienais. Esse resultado é consistente com a literatura ao apresentar evidências de que as fusões têm impactos negativos mínimos na qualidade e resultam em melhorias de longo prazo após as reestruturações (Skodvin, 1999; Mills, McGee e Greene, 2013; Garcia e Azevedo, 2016; Zorzi, 2016; Prince e Simon, 2017).

Schleder (2017) justifica que os ganhos de produtividade pós-fusões não podem ser capturados em curto prazo, pois os alunos precisam de vários anos para se ajustarem às escolhas pedagógicas nesse novo ambiente criado pelas IES que se fundiram. Conforme Carnevalli Filho (2000), os estudantes necessitam de um período para se adaptarem ao processo de ensino, uma vez que a metodologia passa por reformulações com a integração entre a adquirida e o grupo educacional. Já Mills, McGee e Greene (2013) afirmam que é possível que os impactos da consolidação variem com o tempo, especialmente se os alunos precisarem de vários anos para se ajustarem ao novo ambiente.

Conforme mostrado nas Tabelas 6 e 7, os resultados empíricos indicaram significância estatística positiva para o desempenho acadêmico de IES tradicionais e IES prime em grande parte dos períodos analisados. Comparando-se as qualidades médias entre as tradicionais e não tradicionais, observam-se diferenças significativas. Graças à fusão, as empresas tradicionais apresentaram maiores níveis médios de qualidade. Uma explicação talvez esteja no fato de as diferentes IES se complementarem academicamente, favorecendo maior integração institucional. Esse resultado converge com os estudos de Skodvin (1999) e Finkelstein e Haleblian (2002), que concluíram que existe uma curva de aprendizado que propicia efeitos positivos de transferência, causados pela semelhança entre as diversas empresas adquiridas.

Verificando-se especificamente os efeitos das M&A por agrupamento de cursos, os resultados evidenciam efeitos positivos e significativos sobre a qualidade educacional somente no último triênio, para graduações que internalizam em sua natureza ciências sociais aplicadas (grupo 1) e ciências médicas (grupo 9). Esse resultado difere dos apresentados na pesquisa de Spolavori e Curth (2017), que forneceu evidências empíricas mostrando que as aquisições não geraram efeitos com significância estatística para as médias do Enade dos cursos superiores em Administração e Direito, e estas duas graduações pertencem ao grupo 1; com relação ao grupo 9, o achado desta pesquisa está alinhado ao estudo de Bolbanabad et al. (2017), que indicaram impactos positivos das M&A institucionais para a qualidade dos cursos de Medicina, mencionando melhoria em instalações físicas, quantidade e qualidade de pessoal e expansão de programas educacionais.

Em geral, a principal percepção da análise de regressão é a associação estatisticamente significativa, com coeficientes positivos, entre fusões universitárias e a qualidade acadêmica em longo prazo, confirmando a hipótese de estudo.

CONCLUSÃO

Nesta pesquisa, buscou-se responder empiricamente se as M&A podem impactar o desempenho dos universitários de IES privadas brasileiras e, por consequência, afetar a qualidade acadêmica do ES. Os resultados obtidos com base nos testes empíricos apresentam evidências de que no Brasil:

1. Em curto prazo, as M&A afetam negativamente a qualidade acadêmica;

2. Em longo prazo, uma fusão/aquisição não piora o desempenho do estudante e parece melhorar a qualidade acadêmica em relação às demais instituições de ensino.

Com base nisso, descobrimos evidências estatísticas que apontam a diferença de médias de desempenho no Enade entre IES privadas que aderiram e não aderiram às M&A. Os dados mostram que esses atos de concentração foram responsáveis, ainda que de forma tênue, pelo aumento de 0,237 e 0,274 pontos nas médias do Enade. Da mesma forma, as fusões universitárias brasileiras impactam positivamente o desempenho acadêmico dos cursos de IES tradicionais, de IES prime e de cursos de graduação pertencentes às ciências sociais aplicadas e às ciências da saúde. Nesse contexto, conclui-se que os processos de M&A contribuem para o aumento de qualidade em universidades, centros universitários e faculdades.

Nesta pesquisa também foi constatado que o impacto da fusão-aquisição sobre o ES não costuma ser imediato. Tal resultado foi percebido pela janela temporal adotada no estudo. Para cada caso de fusão, consideraram-se diferenças de períodos na definição da variável dummy temporal da regressão DD. Com isso, foi comprovado que, no mercado brasileiro, essas operações contribuem positivamente para a qualidade acadêmica somente a partir do terceiro triênio. Ou seja, conclui-se que, em geral, é necessário um tempo para que os efeitos da fusão-aquisição se convertam diretamente em ganhos acadêmicos para os cursos de graduação. Os achados encontrados aproximam-se daqueles dos estudos de Skodvin (1999), Finkelstein e Haleblian (2002), Ursin et al. (2010), Setter Filho (2014), Cai e Yang (2016), Garcia e Azevedo (2016), Azziz et al. (2017), que apontam evidências de que os resultados de desempenho dos universitários são impactados pelas M&A em longo prazo.

Além disso, os resultados da pesquisa contribuem para a literatura acadêmica por:

1. Incluírem, testarem e analisarem duas novas métricas (IES tradicionais e IES prime);

2. Proporem agrupamentos de cursos de graduação por áreas de conhecimentos, com o fito de ampliar análises sobre fusões universitárias;

3. Apresentarem um design metodológico para mensurar os impactos das M&A nas IES privadas que pode ser replicado em estudos futuros.

Para futuras pesquisas, propõem-se investigações para averiguar a relação entre fusões e a produtividade docente das IES. Para finalizar, uma das limitações deste estudo está relacionada ao reduzido número de indicadores de qualidade do ES brasileiro. Neste estudo, seguindo a literatura nacional e a disponibilidade de acesso, utilizou-se o desempenho do conceito Enade como proxy para capturar o nível dessa qualidade, contudo faltam informações complementares para ajudar numa avaliação mais completa desta dimensão.

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• Como citar este artigo:

  FREIRE, Eduardo José; TEIXEIRA, Aridelmo José Campanharo. Impactos das fusões e aquisições na qualidade acadêmica: uma análise das instituições de ensino superior privadas brasileiras entre 2007 e 2016. Revista Brasileira de Educação, v. 29, e290031, 2024. https://doi.org/10.1590/S1413-24782024290031

• Financiamento:

  O estudo não recebeu financiamento.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  15 Abr 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  12 Ago 2022
• Aceito
  09 Mar 2023