A incidência de impairment de ativos não circulantes diante da crise da covid-19

RESUMO

O objetivo deste artigo foi investigar se houve aumento da incidência de impairment de ativos não circulantes com o advento da crise da covid-19. A literatura contábil brasileira sobre as implicações da covid-19 nos negócios ainda carece de evidências empíricas, especificamente sobre os reflexos dessa crise em variáveis contábeis de longo prazo, em que o efeito da covid-19 é mais difícil de ser determinado. O tema é relevante, pois revela aos investidores, órgãos reguladores, preparadores e auditores os efeitos que uma futura crise, similar à covid-19, poderá trazer aos negócios. O trabalho é também relevante para a academia, sendo um dos primeiros a analisar o efeito da pandemia em ativos de longo prazo. Os achados permitem uma reflexão sobre como empresas e setores estão mais ou menos expostos ao risco de impairment em crises, fornecendo inputs para a tomada de decisão de investimentos perante esses cenários. O estudo foi realizado com 383 companhias abertas brasileiras registradas na Comissão de Valores Mobiliários (CVM) no período de 2016 a 2020. Para testar a hipótese desta pesquisa, foram coletadas manualmente as constituições e reversões das perdas por impairment de 1.805 demonstrações financeiras e empregados modelos estatísticos de regressão linear com dados em painel de efeitos fixos. Constatou-se relação positiva e significante entre os efeitos da crise da covid-19 e a incidência de impairment de ativos não circulantes em companhias brasileiras, a qual manteve-se mesmo após o controle de diversos fatores econômico-financeiros. Ao segregar os impairments de ativos imobilizados e intangíveis, os achados sugerem que os ativos intangíveis estiveram mais expostos à crise da covid-19 em relação aos imobilizados. Os resultados permaneceram robustos nas diferentes análises econométricas realizadas, dentre as quais destacam-se padrões setoriais, subamostras e o efeito da firma de auditoria. Esta pesquisa contribui para o debate acadêmico e profissional ao confirmar a correlação dessa crise com os impairments lançados nas demonstrações financeiras, levantando seus efeitos na contabilização de ativos não circulantes e nos retornos de longo prazo das empresas e setores analisados.

Palavras-chave:
impairment assets; ativos não circulantes; covid-19; companhias brasileiras

ABSTRACT

This papers aims to investigate whether the incidence of impairment of non-current assets increased with the advent of the covid-19 crisis. The Brazilian accounting literature on the impact of covid-19 on businesses still lacks empirical evidence, especially on the impact of the crisis on long-term accounting variables, for which the effect of covid-19 is more difficult to determine. The topic is relevant because it provides investors, regulators, preparers, and auditors with insights into the impact that a future crisis similar to covid-19 could have on businesses. The work is also relevant to academia, as it is one of the first to analyze the effect of the pandemic on long-term assets. The findings allow us to reflect on how companies and sectors are more or less exposed to the risk of impairment in crises, providing inputs for investment decision making in these scenarios. We studied 383 Brazilian publicly traded companies registered with the Brazilian Securities and Exchange Commission (CVM) between 2016 and 2020. To test the hypothesis of this research, we manually collected the recognitions and reversals of impairment losses in 1,805 financial statements and, then, estimated a set of linear regression models with using fixed effects panel data. We found a positive and significant relationship between the effects of the covid-19 crisis and the incidence of impairment of non-current assets in Brazilian firms, which persisted even after controlling for various economic and financial factors. By separating the impairment of fixed and intangible assets, the findings suggest that intangible assets were more exposed to the covid-19 crisis than fixed assets. The results remained robust to various econometric analyses, including industry patterns, sub-samples, and the effect of the audit firm. This research contributes to the academic and professional debate by confirming the correlation between this crisis and the impairments recorded in financial statements, studying their effects on the accounting of non-current assets and on the long-term returns of the companies and sectors analyzed.

Keywords:
asset impairment; non-current assets; covid-19; Brazilian companies

1. INTRODUÇÃO

No final de dezembro de 2019, a Organização Mundial da Saúde (OMS) foi alertada pelo governo da China sobre casos de pneumonia de etiologia desconhecida na cidade de Wuhan, província de Hubei. Em 30 de janeiro de 2020, a OMS declarou que o surto dessa doença representava uma emergência de saúde pública de relevância internacional e, 40 dias depois, em 11 de março de 2020, a coronavirus disease (covid-19) já era classificada como pandemia, cujo primeiro caso registrado no Brasil data de 26 de fevereiro de 2020 (Organização Pan-Americana da Saúde, 2020).

Essa doença atingiu com rapidez todo o planeta, transformando expressivamente a sociedade e a economia (Baker et al., 2020; Silva et al., 2020), resultando, em 2020, em uma retração de 3,5% do produto interno bruto (PIB) global (World Bank Group, 2021) e de 4,1% no PIB brasileiro, o maior recuo em 30 anos (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística [IBGE], 2021). A gravidade desse cenário é corroborada pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM, 2020), por meio do Ofício-Circular CVM/SNC/SEP 02/2020 direcionado às companhias abertas e aos auditores independentes, destacando a importância de as companhias abertas ponderarem cuidadosamente os impactos da covid-19 em seus negócios, reportando nas demonstrações contábeis os respectivos riscos e incertezas que tivessem relação, em especial, com a continuidade operacional e as estimativas contábeis, como, por exemplo, a recuperabilidade de ativos (impairment assets) e as provisões para perdas esperadas. Segundo a KPMG (2020), esse panorama de instabilidade econômica contribuiu para a ocorrência de indicativo de impairment em 2020, trazendo a necessidade de as empresas elaborarem o teste do valor recuperável em seus ativos. Entretanto, Martins (2020) levantou a dúvida se os efeitos da pandemia da covid-19 perdurariam em um horizonte de longo prazo a ponto de o valor presente das chances de recuperação de ativos imobilizados, intangíveis e de demais ativos não circulantes exigir o registro de impairment.

A literatura contábil sobre as implicações da covid-19 nos negócios ainda carece de evidências empíricas (Barbosa et al., 2021; Qin et al., 2020). Esse aspecto sinaliza a demanda por mais pesquisas sobre os reflexos dessa crise em variáveis contábeis, notadamente em variáveis contábeis de longo prazo, em que o efeito da covid-19 (a valor presente) é mais difícil de ser mensurado e confirmado com segurança pelas empresas no geral, em decorrência do elevado nível de incerteza. Nesse sentido, e justamente pelo fato de os eventos de 2020 decorrentes da covid-19 apontarem não apenas uma crise de saúde pública, mas uma crise econômica e social, o presente estudo tem como objetivo investigar a relação entre os efeitos da crise da covid-19 e a incidência de impairment de ativo imobilizado e intangível nas companhias brasileiras. Para tanto, foram analisadas e coletadas manualmente as constituições e reversões das perdas por impairment de 1.805 demonstrações financeiras consolidadas de companhias brasileiras, antes e durante a pandemia, de modo a investigar, por meio de análises de regressão com dados em painel, se houve aumento, ou não, da incidência de impairment assets com a crise da covid-19.

As análises mostraram que as perdas por impairment e as reversões das perdas por impairment mais expressivas em relação aos ativos totais médios concentraram-se em empresas menores e foram mais frequentes em companhias abertas listadas na B3 S.A. - Brasil, Bolsa, Balcão (B3) em comparação às companhias abertas não listadas. Em 2020, foram identificadas 18 companhias com registros de perdas ao valor recuperável de ativos não circulantes atreladas à covid-19, com forte concentração no setor de Consumo Cíclico, sendo encontradas evidências estatísticas de relação positiva e significante entre os efeitos da crise da covid-19 e a incidência de impairment de ativos não circulantes para as companhias brasileiras listadas na B3. Além disso, verificou-se que as perdas por impairment foram alocadas principalmente nos ativos intangíveis e menos frequentemente nos ativos imobilizados, sugerindo que os ativos intangíveis estão mais expostos aos efeitos da crise da covid-19.

Os resultados deste artigo têm três principais contribuições. Primeiro, a pesquisa contribui para a academia ao acrescentar novas evidências empíricas sobre os determinantes do reconhecimento de impairment e por revelar os efeitos de uma crise sanitária de proporções econômicas internacionais nos registros de impairment. Segundo, a pesquisa contribui para os usuários da informação contábil, uma vez que as análises e evidências poderão ser utilizadas na construção de expectativas sobre os possíveis efeitos de crises econômicas em ativos não circulantes, contribuindo para seu processo de tomada de decisão. Por fim, a pesquisa contribui, também, para as companhias, ao prover informações relevantes para as análises iniciais sobre os impactos de um cenário com elevado nível de incerteza (como a oriunda da pandemia da covid-19) nas demonstrações financeiras, visto que são citados exemplos de empresas que sofreram perdas contábeis devido à conjuntura desfavorável que ocasionou, por exemplo, paralizações nos negócios e queda da demanda por produtos e serviços.

Além desta seção introdutória, o artigo está organizado da seguinte maneira: a seção 2 apresenta o referencial teórico que sustenta os aspectos relevantes do estudo e a hipótese de pesquisa; na seção 3, têm-se os procedimentos metodológicos aplicados; na seção 4, são reportados e analisados os resultados obtidos; e, por fim, são apresentadas as considerações finais na seção 5.

2. REFERENCIAL TEÓRICO E HIPÓTESE DE PESQUISA

Conforme exposto por Yamamoto (2008), a contabilização de impairment assets tem sido uma questão global desde a década de 1990, com o surgimento do Statement of Financial Accounting Standards (SFAS) 121, em 1995, pelo Financial Accounting Standards Board (FASB), e a publicação do International Accounting Standards (IAS) 36 (International Financial Reporting Standards Foundation [IFRS], 1998) pelo International Accounting Standards Committee (IASC). Esta seção apresenta, primeiramente, a literatura que aborda os determinantes do impairment assets, seguida da discussão das perdas de ativos em ambientes de crise econômica e da hipótese de pesquisa.

2.1 Determinantes do Reconhecimento de Impairment em Ativos não Circulantes

A literatura contábil explorou de forma recorrente os determinantes do impairment assets. Para Zhuang (2016), o índice book-to-market do patrimônio é prontamente observável para os pesquisadores da temática explorada neste trabalho, estando até mesmo especificado no IAS 36 (IFRS Foundation, 1998) como indicador externo de impairment, ou seja, quando o valor contábil do patrimônio líquido da empresa estiver maior do que o valor de suas ações no mercado. Na literatura, é possível encontrar estudos que confirmaram a significância estatística da variável book-to-market para a incidência de perda do valor recuperável de ativos (Abughazaleh et al., 2011; Alves & Silva, 2020; Vogt et al., 2016).

A pesquisa de Abughazaleh et al. (2011) investigou até que ponto as proxies financeiras para impairment, as variáveis de incentivo de gerenciamento de resultado e os mecanismos eficazes de governança corporativa explicariam a inclinação dos gestores em reconhecerem perdas por redução do valor recuperável de goodwill em companhias do Reino Unido, em 2005 e 2006. Os resultados apontaram que, das proxies financeiras, o book-to-market foi positivo e significativo e o retorno sobre ativo [return on assets (ROA)] e a variação do fluxo de caixa operacional (FCO) foram negativos e significativos. Já dentre as variáveis de incentivo ao gerenciamento de resultado, a variável de big bath foi negativa e significativa, a variável smooth (prática de suavização dos lucros) e a variável troca de chief executive officers (CEO) foram significativamente positivas. Por fim, em termos de governança corporativa, todas as variáveis foram estatisticamente significativas e positivamente correlacionadas ao reconhecimento de impairment, com exceção da proxy de segregação de funções entre CEO e presidente de conselho de administração, que foi estatisticamente insignificante.

Por sua vez, Peetathawatchai e Acaranupong (2012) examinaram se o valor das perdas por redução ao valor recuperável reconhecidas por empresas listadas da Tailândia, no período de 1999 a 2004, estava associado a indicadores econômicos e ao gerenciamento de resultado. Os resultados alcançados sinalizaram que as perdas por impairment estavam relacionadas com os três níveis dos indicadores econômicos de perdas descritos no Thai Accounting Standard (TAS) n. 36 (Federation of Accounting Professions, 2010), equivalente ao IAS 36 (IFRS, 1998), ou seja, aos indicadores macroeconômicos, medidas de desempenho específicas da indústria e medidas de desempenho específicas da empresa. Também foi observado que os gestores reconheciam perdas por redução ao valor recuperável para suavizar os lucros (earnings smoothing) quando esses aumentam.

Wrubel et al. (2015), de maneira similar, pesquisaram os fatores determinantes do reconhecimento de perdas por impairment em empresas brasileiras no período de 2010 a 2012. Utilizando-se do mesmo modelo econométrico de Peetathawatchai e Acaranupong (2012), os autores observaram que o fator econômico determinante que mais se destacou na análise foi a variação no fluxo de caixa da empresa. Wrubel et al. (2015), ao regredirem o modelo econométrico individualmente para cada ano (2010, 2011 e 2012), encontraram mais variáveis do modelo sendo significativas, como a variação da receita, do FCO e o endividamento. Uma diferença entre Peetathawatchai e Acaranupong (2012) e Wrubel et al. (2015) foi que, para as companhias brasileiras, o efeito da variação do ROA do setor nas perdas por impairment não teve significância para os anos analisados. Entretanto, no estudo na Tailândia (Peetathawatchai & Acaranupong, 2012), os resultados apontaram que as empresas em setores em contração tenderiam a registrar mais perdas por impairment do que em indústrias em expansão.

Outro estudo realizado no Brasil, no mesmo período, foi o de Vogt et al. (2016) para descobrir os determinantes do reconhecimento das perdas por impairment de goodwill em companhias brasileiras no período de 2011 a 2014. As variáveis mudança de gestão, book-to-market, número de unidades geradoras de caixa (UGC), variação no ROA e goodwill (valor do goodwill reconhecido na contabilidade) foram significativas para determinar as perdas por impairment de goodwill. Os autores alertaram que houve indícios de gerenciamento de resultado, uma vez que a variável de mudança na gestão se mostrou relacionada positivamente às perdas. Assim, seria possível concluir que o novo gestor reconheceria o impairment atribuindo a culpa à gestão anterior, objetivando abrir caminho para um futuro com menos perdas e com melhores notícias para os acionistas. Percebe-se, portanto, a importância de se considerarem, no modelo econométrico desta pesquisa, variáveis que possam sinalizar práticas de gerenciamento de resultado, pois, dependendo das motivações e incentivos existentes nas companhias, os gestores podem superestimar ou subestimar o valor do impairment (Zhuang, 2016).

Zang (2008) analisou se gestores das companhias que adotaram o SFAS n. 142 (goodwill and other intangible assets) utilizaram discricionariedade para determinar a perda por redução ao valor recuperável do goodwill e constatou que as empresas mais alavancadas teriam uma perda de redução do goodwill menor para evitar a violação dos covenants de dívida. Gonçalves et al. (2019) analisaram a relação entre impairment de goodwill e a estratégia big bath de empresas com títulos negociados nas bolsas de Lisboa e de Madrid no período 2007 a 2015. Seus resultados apontam que o reconhecimento de perda por redução ao valor recuperável de ativos poderia assumir um papel importante em práticas de big bath em empresas com resultados correntes já negativos. Souza et al. (2015) pesquisaram os fatores significativos que explicam o nível de evidenciação do impairment de ativos nas companhias abertas brasileiras. Os resultados demonstraram que as empresas maiores e auditadas por Big Four tendem a ter maior nível de consonância às exigências de divulgação do Pronunciamento Técnico CPC 01 (R1) (Comitê de Pronunciamentos Contábeis [CPC], 2010).

Por fim, Alves e Silva (2020) utilizaram um modelo logit para verificar os determinantes no reconhecimento da perda por impairment de imobilizado, intangível e goodwill nas companhias brasileiras listadas na B3 no período de 2009 a 2017. Os resultados apontaram que a variação do retorno sobre o patrimônio líquido [return on equity (ROE)], os índices de book-to-market, mudança de gestão, big bath e controle de propriedade foram estatisticamente significativos e com coeficientes positivos no reconhecimento da perda por impairment test.

2.2 Ambiente de Crise e os Registros de Impairment Assets

Anteriormente à crise da covid-19, a última grande crise econômica mundial havia sido a do subprime, que apresentou seus primeiros sinais no fim de 2007, causada pela desestruturação do mercado imobiliário e do sistema financeiro dos Estados Unidos da América (Teodoro & Scherer, 2013). A crise financeira do subprime, somente no 4º trimestre de 2008, fez com que as empresas não financeiras norte-americanas registrassem aproximadamente 311 bilhões de dólares em impairment de ativos, valor maior do que o total registrado nos 4 anos anteriores à crise (Gunn et al., 2018). Em meio a esse cenário, alguns setores foram mais fortemente impactados pelo subprime. Teodoro e Scherer (2013) verificaram que o reconhecimento de impairment foi mais intenso nas companhias aéreas internacionais em 2008, em relação a 2007 e a 2009, sinalizando que as condições econômicas de 2008 influenciaram o registro de impairment nessas empresas.

Essa crise foi tão séria que em diversos países a incidência de impairment de ativos imobilizados e/ou intangíveis em companhias abertas foi mais alta no ano da crise do subprime do que em anos imediatamente anteriores ou posteriores a 2008 (Glaum et al., 2015; Souza et al., 2015). Entretanto, em países com sistemas de fiscalização fortes, as companhias reconheceram o impairment oportunamente antes, durante e depois da crise do subprime, enquanto as companhias em países com sistemas de fiscalização fracos atrasaram o reconhecimento de despesas com perdas de goodwill (Glaum et al., 2015).

Na história recente do Brasil, houve forte recessão econômica em 2015 e 2016 (Brito et al., 2021), com o encolhimento do PIB em 3,5 e 3,3% (IBGE, 2021), respectivamente. O período também foi marcado pela forte instabilidade política que levou ao impeachment do mandato de Dilma Rousseff como presidente do Brasil em 31/08/2016.

Depois de 12 anos do apogeu do subprime, nova crise em nível global impactou a vida de bilhões de pessoas ao redor do mundo. A crise de 2020 foi causada pelos desdobramentos econômicos, políticos e sociais da pandemia da covid-19, e o distanciamento social exigido pelos governos e o pânico generalizado mudaram o comportamento do consumidor e forçaram as empresas a reduzir ou encerrar totalmente as operações (Zameeruddin, 2020). A edição de junho de 2021 da Global Economic Prospects (World Bank Group, 2021) revelou que a contração econômica mundial observada em 2020 foi de 3,5%, e na América Latina e Caribe o resultado foi de queda de 6,5%. Os dados do World Bank Group (2021) e do IBGE (2021) apontam para retração de 4,1% na economia brasileira em 2020, o que representa o maior recuo em 30 anos, superando os anos de crise econômica de 2015 e 2016.

Pesquisas apontam que a redução repentina na demanda agregada desencadeada pelas políticas de lockdown, necessárias devido à ausência de vacinas ou tratamento farmacêutico disponível, levaram a esse desastre econômico (Gomes et al., 2021). Com todos esses fatos, a probabilidade de um indicativo de impairment ocorrer é grande, trazendo a necessidade de as empresas elaborarem o teste do valor recuperável em seus ativos (KPMG, 2020). Alguns estudos identificaram os efeitos da crise econômica da covid-19 em setores específicos da economia. Fu e Shen (2020) examinaram o desempenho das companhias do setor de energia da China e identificaram que as entidades com impairment de goodwill foram as mais fortemente afetadas pela pandemia devido aos riscos de negócio inerentes ao ágio de aquisições de empresas, uma estimativa contábil extremamente sensível às mudanças de conjuntura econômica. Também foram encontradas evidências de impairment de ativos não financeiros associados à covid-19 em empresas de Óleo e Gás com ações negociadas na New York Stock Exchange (NYSE) como, por exemplo, o caso da Petrobras (2021), que reconheceu bilhões de reais de perdas no resultado do 1º trimestre de 2020 referente à avaliação do valor recuperável de seus ativos de Exploração & Produção (Pereira et al., 2021).

Pereira et al. (2021) ainda reforçam que os valores recuperáveis de ativos, as avaliações sobre a continuidade operacional e as incertezas trazidas pela pandemia foram os tópicos mais recorrentes nas divulgações das empresas com o início da pandemia. Silva et al. (2021) encontraram reflexos da pandemia nas demonstrações financeiras de companhias do setor de Viagem e Lazer listadas na Johannesburg Stock Exchange (JSE), na África do Sul. Segundo os autores, 90% dessas companhias forneceram aos usuários das demonstrações financeiras informações sobre o impairment de ativos e 60% das empresas divulgaram informações sobre o impacto da covid-19 na avaliação de recuperabilidade de ativos, em alguns casos um gatilho para o reconhecimento de impairment.

No caso do Brasil, as evidências encontradas por Nascimento et al. (2022) sinalizaram que, em 2020, os impairments relevantes concentraram-se em segmentos mais sensíveis às restrições impostas pelos governos, como, por exemplo, o da Educação e do Turismo, indo ao encontro dos achados desta pesquisa. Entretanto, os autores ressalvam que não encontraram resultados (a partir da comparação dos registros de impairment assets de 15 empresas, de diferentes segmentos, listadas na B3) que justificassem afirmar que a pandemia, em 2020, gerou mais impairment assets na economia brasileira em comparação a 2019.

A partir desse conjunto de pesquisas, nota-se que ambas as crises produziram elevado nível de incerteza e reduziram a atividade econômica global, levando as companhias a reconhecerem perdas em seus ativos. Entretanto, o subprime teve origem no mercado financeiro e a covid-19 teve sua origem na saúde pública, desencadeando posteriores políticas de lockdown. Assim, procurando contribuir para o debate dos impactos de uma crise econômica nas empresas brasileiras, a hipótese deste estudo é que há relação positiva entre uma crise econômica, como a causada pela covid-19, e os impactos contábeis expressos por reconhecimento de perdas por redução ao valor recuperável de ativos (impairment assets).

3. METODOLOGIA

3.1 Amostra e Coleta dos Dados

A amostra da pesquisa é composta por todas as companhias abertas com cadastro ativo na Superintendência de Relações com Empresas da CVM (656 empresas em 28 de abril de 2021) com demonstrações contábeis disponíveis para os anos de 2016 a 2020 (restando 502 companhias abertas, ou 2.510 observações). Foram excluídas: (i) 34 companhias (170 observações) por não reportarem ativos imobilizados e intangíveis em suas demonstrações contábeis consolidadas; (ii) 85 companhias (425 observações) por não terem dados disponíveis na Economatica ou Refinitiv para mensuração de todas as variáveis empregadas na análise; e (iii) 110 observações por apresentarem patrimônio líquido negativo. Assim, a amostra principal da pesquisa é formada por 383 companhias que, juntas, têm 1.805 observações, constituindo um painel desbalanceado.

Essa amostra ainda foi segregada em duas subamostras: uma composta por somente companhias listadas na B3 (235 companhias, 1.055 observações), com dados acessíveis para o cálculo da variável de controle book-to-market (172 observações foram perdidas devido a não disponibilidade do dado de “valor de mercado” para o cálculo dessa variável explicativa; esse fato fez com que 22 companhias listadas fossem totalmente excluídas dessa amostra, com outras 29 companhias listadas perdendo ao menos uma observação no painel) e outra composta por somente companhias não listadas na B3 (126 companhias, 578 observações).

Os montantes de impairment de ativo imobilizado (incluindo ativo de direito de uso) e intangível (incluindo goodwill) foram coletados manualmente nas Notas Explicativas (NE) de impairment test, mapas de movimentações do imobilizado, intangível e direito de uso e a de despesas e custos por natureza de todas as demonstrações financeiras consolidadas da amostra para apuração do valor da constituição e/ou reversão da perda por impairment do período. Para o ano de 2020, foram analisadas as NE sobre os efeitos da pandemia no contexto operacional de cada empresa para identificação das divulgações que atrelaram seus impairments, dentre outros fatores, à crise econômica e sanitária da covid-19. Também foram consultados os bancos de dados da Economatica e da Refinitiv para formação da base de dados da pesquisa.

3.2 Modelo Empírico

Com o apoio dos softwares Gretl e R para testar a hipótese de pesquisa, foram estimadas regressões com dados em painel no formato da equação (1).

$${ln\mathrm{I}\mathrm{M}\mathrm{P}}_{it}\mathrm{}=\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_0\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_1{\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{d}\mathrm{R}\mathrm{e}\mathrm{l}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_2{\mathrm{A}\mathrm{n}\mathrm{o}\mathrm{C}\mathrm{r}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{e}}_{it}\mathrm{}+{\mathrm{\beta }}_3∆{\mathrm{R}\mathrm{E}\mathrm{C}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_4∆{\mathrm{R}\mathrm{O}\mathrm{A}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_5∆{\mathrm{R}\mathrm{O}\mathrm{E}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_6∆{\mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{O}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_7{\mathrm{B}\mathrm{t}\mathrm{M}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_8{ln\mathrm{T}\mathrm{A}\mathrm{M}}_{it}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_9{\mathrm{A}\mathrm{L}\mathrm{A}\mathrm{V}}_{it}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_{10}{\mathrm{S}\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{h}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{\beta }}_{11}{\mathrm{B}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{B}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{h}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{c}}_{it}\mathrm{}+\mathrm{}{\mathrm{e}}_{it}$$ (1)

Na equação (1), a variável dependente (lnIMP_it) do estudo é formada pela soma das constituições (expressas como números positivos) e/ou reversões (expressas como números negativos) das perdas por impairment em imobilizado, direito de uso, intangível e goodwill para a empresa i no ano t, dividida pelo ativo total médio. Adicionalmente, a medida foi transformada em logaritmo natural (para normalizá-la). A variável explicativa de interesse é a dummy CovidRel_it , que assume o valor 1 quando a divulgação de impairment no ano de 2020 foi atrelada, dentre outros fatores, à pandemia da covid-19 e 0 caso contrário. A Tabela 1 apresenta a definição dessas e das demais variáveis usadas no modelo da equação (1), incluindo seu sinal esperado e sua fundamentação teórica. Para evitar o problema de outliers que poderiam afetar os coeficientes estimados, todas as variáveis contínuas, incluindo a dependente, foram winsorizadas em 1% em cada lado de sua distribuição. E, para proporcionar maior rigor analítico, os dados utilizados para construção das variáveis foram corrigidos pelo Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e todas as variáveis da equação estão em moeda constante de 2020.

Tabela 1
Variáveis do modelo

Sigla	Descrição	Fórmula	Sinal esperado (coeficiente)	Fundamentação teórica
lnIMP	Variável dependente	Logaritmo natural da (constituições de impairments - reversões impairments)t/[(ATt +ATt-1)/2]	-	Peetathawatchai e Acaranupong (2012), Wrubel et al. (2015)
CovidRel	Variável binária	1 para divulgação de impairment atrelada, dentre outros fatores, à crise da covid-19 e 0 caso contrário	(+) A covid-19 geraria mais impairment (disclosure).	-
Ano de Crise	Variável binária	1 para ano com crescimento negativo do PIB brasileiro (2016 e 2020) e 0 caso contrário	(+) O cenário de crise econômica (PIB negativo) geraria mais perdas.	Gunn et al. (2018)
ΔREC	Variação da receita líquida sobre o ativo total médio	(RECt - RECt-1)/[(ATt +ATt-1)/2]	(-) Empresas com variação negativa nas receitas seriam mais propensas ao impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020), Peetathawatchai e Acaranupong (2012), Vogt et al. (2016), Wrubel et al. (2015)
ΔROA	Variação da rentabilidade sobre o ativo total	(Lucro Liqt /ATt) - (Lucro Liqt-1/ATt-1)	(-) Empresas menos rentáveis seriam mais propensas a realizar impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020), Vogt et al. (2016)
ΔROE	Variação do retorno sobre o patrimônio líquido	(Lucro Liqt /PLt) - (Lucro Liqt-1/PLt-1)	(+) Empresas com variação positiva no retorno sobre o patrimônio líquido seriam mais propensas a realizar impairment.	Alves e Silva (2020)
ΔFCO	Variação no fluxo de caixa operacional sobre o ativo total médio	(FCOt - FCOt-1)/[(ATt +ATt-1)/2]	(-) Empresas com variação negativa no fluxo de caixa seriam mais propensas ao impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020), Peetathawatchai e Acaranupong (2012), Vogt et al. (2016), Wrubel et al. (2015)
Book-to-Market	Índice book-to-market	(PL+ IMP*0,66)/valor de mercado	(+) Empresas com maiores índices de book-to-market seriam mais propensas ao impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020), Vogt et al. (2016),
TAM	Tamanho	Total do ativo (logaritmo natural do total ativo) do ano t	(+) Empresas maiores seriam mais propensas ao risco de impairment.	Souza et al. (2015)
Variáveis de controle (incentivos ao gerenciamento de resultados)
ALAV	Alavancagem	(PCt+PNCt)/[(ATt +ATt-1)/2]	(-) Empresas mais alavancadas seriam menos inclinadas ao impairment.	Vogt et al. (2016), Zang (2008)
Smooth	Variável binária (suavização dos resultados)	1 se o resultado antes do impairment corrente para o ano t for positivo e maior que o resultado líquido em t-1 e 0 caso contrário	(+) Empresas com lucros elevados seriam mais inclinadas ao impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020)
Big Bath	Variável binária (resultados correntes negativos)	1 se o resultado antes do impairment corrente para o ano t for negativo e menor que o resultado líquido em t-1 e 0 caso contrário	(+) Empresas com resultados negativos seriam mais inclinadas ao impairment.	Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020), Gonçalves et al. (2019)

• covid-19 = coronavírus disease 2019; PIB = produto interno bruto.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

4. RESULTADOS

4.1 Incidência de Impairment de Ativos não Circulantes

Em valores absolutos, as perdas por impairment de ativos não circulantes das companhias brasileiras somaram 145 bilhões de reais (corrigidos pela inflação e líquidos de reversões), com 63% desse montante (92 bilhões de reais) concentrado nos anos em que o Brasil apresentou crescimento negativo do PIB (2016 e 2020). A Tabela 2 apresenta o número total de companhias observadas em cada ano e o número de companhias com impairment, além de apresentar o percentual das companhias com perdas em ativos sobre o total de empresas observadas anualmente. Os dados são apresentados para as três amostras: (i) B3 & CVM, com o total de companhias; (ii) B3, formada apenas pelas companhias listadas na B3; e (iii) CVM, composta pelas empresas de capital aberto, mas não listadas na bolsa. Como é possível observar na Tabela 2, as companhias listadas reportaram mais impairments em 2016 e 2020, porém, o mesmo não se observa em relação às companhias abertas não listadas. Uma possível explicação é que as companhias não listadas sofreriam menos fiscalização dos agentes de mercados e, por consequência, atrasariam o reconhecimento de perdas, indo ao encontro dos achados de Glaum et al. (2015).

Tabela 2
Proporção das observações de companhias com impairment sobre o total de observações anuais

Ano	Companhias listadas e não listadas (B3 & CVM)			Companhias listadas (B3)			Companhias não listadas (CVM)
	Nº de obs.	Nº de obs. Com impairment	%	Nº de obs.	Nº de obs. Com impairment	%	Nº de obs.	Nº de obs. Com impairment	%
2016	358	63	17,60	200	57	28,50	111	6	5,41
2017	367	58	15,80	213	47	22,07	118	11	9,32
2018	364	52	14,29	214	45	21,03	116	7	6,03
2019	361	55	15,24	213	45	21,13	118	10	8,47
2020	355	57	16,06	215	52	24,19	115	5	4,35
Total	1.805	285	15,79	1.055	246	23,32	578	39	6,75

• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

A Tabela 3 apresenta as estatísticas descritivas da perda por impairment de ativos não circulantes reconhecida pelas companhias brasileiras ponderada pelo ativo total médio. Observa-se, nos painéis A e B da Tabela 3, que, ponderando a perda por impairment pelo ativo total médio, 2017 foi o ano com as perdas médias mais severas para os investimentos das companhias brasileiras. No geral, as companhias brasileiras que divulgaram impairments tiveram perdas médias equivalentes a 2,27% de seus ativos totais médios naquele ano. Entretanto, a interpretação desses resultados exige reconhecer a existência de valores extremos, pois o desvio-padrão dos valores sobre impairment que se apresentam na Tabela 3 é elevado e superior à média em todos os anos e nos dois grupos. Adicionalmente, os resultados descrevem que os maiores desvios-padrão estão presentes no grupo de companhias não listadas.

Tabela 3
Estatística descritiva da perda por impairment de ativos ponderada pelo ativo total médio

Painel A: Companhias listadas e não listadas (B3 & CVM)
	2016	2017	2018	2019	2020
Nº de companhias	63	58	52	55	57
Média	1,38%	2,27%	1,30%	1,19%	1,34%
Desvio-padrão	2,90%	7,21%	5,10%	3,80%	4,97%
Mínimo	-4,23%	-6,61%	-5,35%	-4,49%	-11,23%
Máximo	16,73%	36,31%	31,33%	25,48%	28,05%
Painel B: Companhias listadas (B3)
	2016	2017	2018	2019	2020
Nº de companhias	57	47	45	45	52
Média	1,15%	2,02%	1,14%	0,86%	1,62%
Desvio-padrão	2,23%	6,56%	4,84%	1,80%	5,02%
Mínimo	-4,23%	-6,26%	-3,82%	-1,02%	-11,23%
Máximo	10,32%	36,31%	31,33%	9,53%	28,05%
Painel C: Companhias não listadas (CVM)
	2016	2017	2018	2019	2020
Nº de companhias	6	11	7	10	5
Média	3,59%	3,33%	2,29%	2,64%	-1,61%
Desvio-padrão	6,48%	9,85%	6,91%	8,23%	3,52%
Mínimo	0,05%	-6,61%	-5,35%	-4,49%	-7,85%
Máximo	16,73%	31,60%	16,20%	25,48%	0,56%

• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Já em relação aos valores máximos (constituições de impairment) e mínimos (reversões de impairment) da Tabela 3, notou-se que não estão presentes as grandes companhias da amostra (big companies), como a Petrobras ou Vale. Por exemplo, a perda por impairment de 34,3 bilhões de reais registrada pela Petrobras (2021), no exercício fiscal de 2020, apesar de ser o maior montante reconhecido por uma empresa brasileira na série histórica desta pesquisa, representou apenas 3,51% do ativo total médio da respectiva companhia. Assim, a maior perda ponderada (valor máximo) foi a divulgada pela Dommo Energia S.A (2018), do setor de Petróleo, Gás & Biocombustíveis, referente ao exercício fiscal de 2017. Segundo a companhia, a atualização do business plan da sua UGC de Atlanta & Oliva foi o principal motivo para o reconhecimento de, aproximadamente, 630 milhões de reais a título de impairment em ativos imobilizados e intangíveis ligados à exploração e produção, o que reduziu em 36,31% o ativo total médio consolidado da companhia. Por sua vez, em relação aos valores mínimos (reversões das perdas por impairment) apresentados na Tabela 3, a que mais se destacou (11,23%) foi a reconhecida pela Eternit S.A (2021), empresa do setor de Bens Industriais. Em 30 de junho de 2020, a companhia fez a revisão do valor recuperável de seus ativos relevantes e concluiu pela reversão parcial de perdas na UGC de Fibrocimento no valor de 72 milhões de reais.

No total, 18 companhias divulgaram eventos de impairments de ativos imobilizados e intangíveis atribuídos, dentre outros fatores, aos efeitos da crise da covid-19 (Anima, BK Brasil, Hering, Cogna, Coteminas, CVC Brasil, Natura &Co, IMC S/A, Iochp-Maxion, Restoque, Lojas Marisa, Movida, Petrobras, Serra Azul Water Park, Simpar, T4F, Unicasa e Valid), somando R$ 40,9 bilhões de perdas. Isso representa aproximadamente 90% de todo o montante de perda por impairment (R$ 45,5 bilhões, já líquido de reversões) reconhecido em 2020 pelas companhias brasileiras. Ademais, observou-se que 50% dessas companhias não reconheciam impairment em ativos imobilizados e intangíveis há pelo menos 3 anos (Anima, Hering, Cogna, CVC Brasil, Iochp-Maxion, Movida, Serra Azul Water Park, Simpar e Unicasa).

A Tabela 4 apresenta as estatísticas descritivas da perda por impairment de ativos não circulantes atrelada à covid-19, ponderada pelo ativo total médio. Nota-se que as perdas por impaiment de ativos relacionadas à covid-19 concentraram-se em companhias listadas, ou seja, 94,4% das entidades que divulgaram esse tipo de perda eram listadas na B3 em 2020. Em média, a despesa com perda por impairment representou 4,68% do ativo total médio das companhias listadas, mas com alta dispersão entre os valores, conforme observado pelo desvio-padrão de 7,35%. Além disso, a média das perdas atreladas, dentre outros fatores, à covid-19 foi superior à média geral das companhias brasileiras listadas, conforme observada comparativamente no Painel B da Tabela 3 (1,62% do ativo total médio, 2020).

Tabela 4
Perda por impairment de ativos, atrelada à covid-19, ponderada pelo ativo total médio

Grupo	n	Média	Desvio padrão	Mínimo	Máximo
CVM & B3	18	4,43%	7,21%	0,05%	28,05%
B3	17	4,68%	7,35%	0,06%	28,05%
CVM	1	0,05%	0,00%	0,05%	0,05%

• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; covid-19 = coronavírus disease 2019; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

A perda por impairment mais significativa foi a da Le Lis Blanc/Restoque Comércio e Confecções de Roupas S.A. (2021). A companhia registrou impairment de goodwill no valor de 915 milhões de reais devido aos efeitos negativos da pandemia nas projeções de resultados futuros de sua controlada Dudalina S.A. que, somado à provisão de perdas relativas aos fechamentos de algumas lojas físicas, representou o equivalente a 28,05% do seu ativo total médio. Por sua vez, a Marisa Lojas S.A. (2021) reportou a menor perda por impairment entre as companhias listadas, representando apenas 0,06% do seu ativo total médio.

Tabela 5
Estatística descritiva do impairment da covid-19 por setor econômico Bovespa

Setor Econômico Bovespa	Sigla	n	Média	Desvio padrão	Mínimo	Máximo
Bens Industriais	BM	2	2,21%	2,84%	0,20%	4,21%
Consumo Cíclico	CC	13	5,49%	8,24%	0,06%	28,05%
Consumo Não Cíclico	CnC	1	0,37%	0,00%	0,37%	0,37%
Petróleo Gás e Biocombustíveis	PG	1	3,51%	0,00%	3,51%	3,51%
Total geral		17	4,68%	7,35%	0,06%	28,05%

• covid-19 = coronavírus disease 2019.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

A Tabela 5 apresenta as estatísticas descritivas da perda por impairment por Setor Econômico Bovespa a partir da base de dados das companhias listadas na B3. Entre as companhias que associaram os seus impairments aos efeitos da crise da covid-19, observa-se alta concentração no setor de Consumo Cíclico (13 companhias do total de 17 entidades), o qual apresentou a maior média de perda por impairment (5,49%) em relação ao ativo total médio. Esse resultado é consistente com as características do setor, uma vez que empresas pertencentes ao setor de Consumo Cíclico (vestuário, calçados, comércio de eletrodomésticos, construção, entre outros) produzem ou comercializam bens classificados como não de primeira necessidade, ou seja, essas companhias têm seu desempenho influenciado por variações na economia, seja por recessões ou expansões econômicas (Pandini et al., 2018). Assim, conforme o esperado, as companhias desse setor são aquelas que mais reconheceram perdas associadas à pandemia, que limitou consideravelmente o funcionamento desse tipo de comércio, além do efeito geral de diminuição da renda da população. No entanto, é preciso levar em consideração outros fatores que estão associados ao registro de impairment e que podem ter ocorrido concomitantemente à pandemia. A próxima seção deste artigo faz essa análise.

4.2 Efeito da Crise Econômica da Covid-19 no Reconhecimento de Impairment de Ativos não Circulantes

A Tabela 6 apresenta as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na pesquisa.

Tabela 6
Estatísticas descritivas das variáveis das regressões lineares

Painel A - Variáveis contínuas winsorizadas em 1% para cada lado da distribuição
Variável	383 cias. (B3 & CVM)			235 cias. (B3)			126 cias. (CVM)
	n	Média	Desvio-padrão	n	Média	Desvio-padrão	n	Média	Desvio-padrão
ln Imp	1.805	0,0015	0,0071	1.055	0,0022	0,0096	578	0,0005	0,0036
ΔREC	1.805	0,0173	0,1681	1.055	0,0094	0,1333	578	0,0277	0,2478
ΔROA	1.805	0,0069	0,1000	1.055	0,0017	0,0726	578	0,0374	0,2726
ΔROE	1.805	-0,0664	1,0291	1.055	-0,0836	0,9541	578	-0,0251	1,7435
ΔFCO	1.805	0,0117	0,1135	1.055	0,0064	0,0730	578	0,0191	0,2308
Book-to-Market				1.055	0,9105	0,9068
lnTAM	1.805	14,5916	2,3072	1.055	15,2812	1,7745	578	13,5470	2,8321
ALAV	1.805	0,6122	0,2432	1.055	0,5870	0,2226	578	0,6667	0,2607
Painel B - Variáveis dummy
Variável	383 cias. (B3& CVM)			235 cias. (B3)			126 cias. (CVM)
	n	Média		n	Média		n	Média
Ano de Crise	1.805	0,3950		1.055	0,3934		578	0,3910
CovidRel	1.805	0,0100		1.055	0,0161		578	0,0017
Smooth	1.805	0,5091		1.055	0,5280		578	0,4671
Big Bath	1.805	0,1706		1.055	0,1488		578	0,1972

• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; covid-19 = coronavírus disease 2019; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Com base no Painel A da Tabela 6, as empresas da primeira amostra (B3 & CVM) apresentaram, em média, crescimento anual de 1,73% em suas receitas líquidas. Por seu turno, a variação da rentabilidade sobre o ativo total (ΔROA) foi baixa e positiva em 0,69%, estando em linha com os achados de Alves e Silva (2020), que sinalizaram que a rentabilidade média das empresas é relativamente constante ao longo do tempo. Entretanto, foi encontrado um cenário diferente na variação do ROE (ΔROE), negativa em 6,64%, sinalizando que houve declínio na performance da companhia média da amostra, deixando-a mais propensa ao reconhecimento de impairment (Abughazaleh et al., 2011). Apesar do mau desempenho em relação ao ROE, a companhia média da amostra gerou 1,17% mais recursos em caixa (ΔFCO).

Com intenção de controlar aspectos ligados à infraestrutura organizacional, foi empregada a variável TAM, medida como o logaritmo natural do total de ativos. A alavancagem (ALAV) média da companhia brasileira foi de 61,22%, indicando moderada quantidade de obrigações com terceiros (fornecedores, bancos, colaboradores, entre outros). Ademais, especificamente quanto à companhia média da segunda amostra (B3), seu valor de mercado foi superior ao seu valor de patrimônio líquido, conforme a média da variável book-to-market (< 1). Por fim, no Painel B da Tabela 6, são descritas as variáveis dummy da pesquisa e, nessa análise, a média representa o percentual de companhias com valor igual a 1.

Com relação à existência ou não de multicolinearidade nos modelos, foram analisadas as matrizes de correlação de Pearson e, apesar da existência de variáveis correlacionadas, em nenhum caso foram apontados problemas graves de multicolinearidade nos modelos, ou seja, coeficientes maiores que 0,8 (Brooks, 2014).

Na Tabela 7, são apresentados os resultados das estimações da equação (1) para cada uma das três amostras. Para cada variável, foram informados os coeficientes, os erros-padrão (em parênteses) e os níveis de significância. Conforme é possível observar, o coeficiente da variável CovidRel é positivo e estatisticamente significante para a amostra completa (Modelo 1) e para a amostra B3 (Modelo 2). Assim, os resultados indicam que os efeitos da crise da covid-19 estão associados à incidência de impairment de ativos imobilizados (incluindo direito de uso) e intangíveis (incluindo o goodwill) para as amostras dos Modelos 1 e 2, mesmo após o controle dos fatores econômico-financeiros e dos incentivos para gerenciamento de resultados.

Tabela 7
Regressões lineares do efeito da covid-19 no reconhecimento de impairment de ativos não circulantes

Variável dependente: lnIMP
	Modelo 1 (B3 & CVM)		Modelo 2 (B3)		Modelo 3 (CVM)
Ano de Crise	-0,0000		-0,0000		-0,0003
	(0,0003)		(0,0006)		(0,0002)
CovidRel	0,0173	***	0,0214	***	0,0005
	(0,0040)		(0,0053)		(0,0008)
ΔREC	-0,0009		-0,0019		-0,0003
	(0,0010)		(0,0026)		(0,0004)
ΔROA	-0,0074	***	-0,0192	**	-0,0008
	(0,0028)		(0,0079)		(0,0006)
ΔROE	-0,0005	*	-0,0011	**	-0,0000
	(0,0002)		(0,0006)		(0,0000)
ΔFCO	0,0001		-0,0062	*	0,0003
	(0,0009)		(0,0032)		(0,003)
Book-to-Market			0,0017	***
			(0,0006)
lnTAM	-0,0017	***	-0,0034	***	-0,0005
	(0,0005)		(0,0013)		(0,0003)
ALAV	0,0043	***	0,0067	*	0,0015
	(0,0014)		(0,0035)		(0,0009)
Smooth	0,0009	**	0,0019	***	0,0006
	(0,0004)		(0,0007)		(0,0004)
Big Bath	0,0003		-0,000		0,0003
	(0,0006)		(0,0011)		(0,0006)
Efeitos fixos de empresas	Sim		Sim		Sim
Companhias	383		235		126
Observações	1.805		1.055		578
R² within	0,1131		0,1948		0,0129
Estatística F	3,2561	***	3,3900	***	2,1866	***

• Notas: Erros-padrão robustos à heteroscedasticidade. A variável dependente (lnIMPit) do estudo é formada pela soma das constituições (expressas como números positivos) e/ou reversões (expressas como números negativos) das perdas por impairment em imobilizado, direito de uso, intangível e goodwill para a empresa i no ano t, dividido pelo ativo total médio. Adicionalmente, a medida foi transformada em logaritmo natural. As definições das variáveis explicativas dos modelos estão descritas na Tabela 1. Todas as variáveis contínuas foram winsorizadas a 1%.
• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; covid-19 = coronavirus disease 2019; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• ^*, ^**, ^*** = níveis de p-valor de < 10%, < 5% e < 1%, respectivamente.
• Fonte Elaborada pelos autores.

No entanto, não é possível correlacionar os efeitos da covid-19 e das variáveis de controle à ocorrência de impairment em companhias abertas não listadas (CVM, Modelo 3), visto que nenhum dos coeficientes do Modelo 3 (amostra CVM) se apresentou estatisticamente significante. Consequentemente, o R² do Modelo 3 apresentou baixo poder explicativo (1,29%) da variância da variável dependente a partir dos seus regressores (variáveis explicativas). Portanto, a partir dos resultados da Tabela 7, é possível confirmar a hipótese da pesquisa para as companhias brasileiras de capital aberto e listadas na B3, mas a hipótese é rejeitada para as companhias brasileiras de capital aberto e não listadas (CVM).

Outras variáveis dos modelos 1 e 2 também apresentaram conteúdo estatisticamente relevante. Foi observada relação negativa e estatisticamente significante entre as perdas por impairment e ΔROA e ΔROE, ou seja, empresas menos rentáveis seriam mais propensas a realizar impairment (Abughazaleh et al., 2011; Vogt et al., 2016). Entre as companhias listadas, empresas menos rentáveis seriam menos valorizadas pelo mercado, reduzindo o valor justo de seus ativos e aumentando a probabilidade de perdas (Zang, 2008). De forma semelhante, ΔFCO está associada marginalmente e negativamente às perdas por impairment de companhias listadas (B3, Modelo 2), em linha com a literatura, que mostra que empresas com fluxo de caixa em declínio têm tendência a registrar perdas por impairment (Peetathawatchai & Acaranupong, 2012; Wrubel et al., 2015). Nota-se, também, que as companhias com maiores índices de book-to-market (BtM) estão mais inclinadas a reconhecer perdas (positivo e negativamente associado a 1%). Abughazaleh et al. (2011), Alves e Silva (2020) e Zang (2008) encontraram o mesmo resultado. Esse achado é consistente com a norma contábil IAS 36, pois entende-se que quanto mais próximo o valor de patrimônio líquido estiver do valor de mercado da companhia, maior a probabilidade de que seus ativos possam estar superavaliados ou não sejam mais totalmente recuperáveis (Vogt et al., 2016; Zhuang, 2016).

O comportamento da variável de tamanho (lnTAM) diverge dos resultados da literatura específica, que sinaliza maior propensão ao risco de impairment em empresas maiores (Souza et al., 2015). Entretanto, as análises da seção 4.1 evidenciaram que, nesta pesquisa, as maiores constituições de perdas por impairment em relação aos ativos totais médios não ocorreram nas big companies, fazendo com que a variável de tamanho apresentasse correlação negativa e significante a 1% (Modelos 1 e 2), ou seja, as companhias menores tenderiam a ter mais perdas de impairment. No estudo de Martucheli et al. (2021), a respeito da relação entre estrutura de capital e rentabilidade em companhias brasileiras, são encontradas evidências de que quanto maior é uma empresa, mais rentável ela é, além de apresentar maior poder de negociação, permitindo-lhe alcançar melhores resultados, criando um cenário menos propício para a incidência de impairment.

Esperava-se uma relação negativa entre a alavancagem financeira e o reconhecimento das perdas por impairment (Vogt et al. 2016; Zang, 2008), mas a evidência encontrada nesta pesquisa indica relação positiva e significante a 1% no Modelo 1 (B3 & CVM) e a 10% no Modelo 2 (B3). Pacheco et al. (2017) encontraram resultados segundo os quais quanto maior a alavancagem financeira das empresas da amostra, mais essas reconheceriam perdas por impairment do goodwill. Portanto, os achados desta pesquisa vão ao encontro de Pacheco et al. (2017) e contradizem os argumentos de Zang (2008) sobre as entidades terem como estratégia de gestão reduzir o impairment com o fim de evitar a violação dos covenants de dívida.

Por fim, foram encontradas evidências de incentivos para o gerenciamento de resultados via suavização dos lucros (Smooth), conforme observado nos modelos 1 e 2 (relação positiva e significante a 5 e a 1%, respectivamente). Esse achado converge com Abughazaleh et al. (2011), ou seja, quando os lucros são maiores que o esperado, os gestores têm o incentivo de suavizar os resultados por meio de accruals para reduzir a pressão por altos lucros futuros, podendo lançar mão do impairment para isso.

4.3 Análises Adicionais do Efeito da Crise Econômica da Covid-19 no Reconhecimento de Impairment de Ativos não Circulantes

A Tabela 8 mostra os resultados de testes adicionais realizados. Primeiramente, os modelos 4 e 5 da Tabela 8 testam a hipótese da pesquisa, utilizando uma variável explicativa de interesse mais restritiva (“CovidRelForte”, que assume o valor 1 somente para divulgação de impairment atrelada, dentre outros fatores, à crise da covid-19, e com sua respectiva companhia sem registrar impairment há pelo menos 3 anos consecutivos, 2017 a 2019, assumindo o valor 0 caso contrário). Em seguida, com intenção de identificar possíveis padrões setoriais na relação entre a pandemia da covid-19 (“CovidRel” e “CovidRelForte”) e a incidência de impairment em companhias brasileiras listadas na B3, estimamos os modelos 6 e 7.

Tabela 8
Regressões lineares adicionais do efeito da covid-19 no reconhecimento de impairment de ativos não circulantes

Variável dependente: lnIMP
	Modelo 4 (B3 & CVM)		Modelo 5 (B3)		Modelo 6 (B3)		Modelo 7 (B3)
Ano de Crise	0,0002		0,0004		-0,0000		0,0004
	(0,0003)		(0,0006)		(0,0006)		(0,0006)
CovidRel					0,0234	***
					(0,0007)
CovidRelForte	0,0135	**	0,0186	**			0,0210	**
	(0,0060)		(0,0086)				(0,0095)
ΔREC	-0,0010		-0,0020		-0,0014		-0,0020
	(0,0010)		(0,0027)		(0,0026)		(0,0027)
ΔROA	-0,0076	***	-0,0205	**	-0,0189	**	-0,0206	**
	(0,0028)		(0,0080)		(0,0079)		(0,0080)
ΔROE	-0,0005	*	-0,0013	**	-0,0011	**	-0,0013	**
	(0,0003)		(0,0006)		(0,0006)		(0,0006)
ΔFCO	0,0000		-0,0075	**	-0,0061	*	-0,0074	**
	(0,0010)		(0,0034)		(0,0032)		(0,0034)
Book-to-Market			0,0017	***	0,0017	***	0,0016	***
			(0,0006)		(0,0006)		(0,0006)
lnTAM	-0,0015	***	-0,0032	**	-0,0031	**	-0,0030	**
	(0,0005)		(0,0013)		(0,0012)		(0,0013)
ALAV	0,0040	***	0,0066	*	0,0060	*	0,0064	*
	(0,0015)		(0,0036)		(0,0035)		(0,0036)
Smooth	0,0009	**	0,0020	***	0,0019	***	0,0020	***
	(0,0004)		(0,0007)		(0,0007)		(0,0007)
Big Bath	0,0007		0,0009		0,0001		0,0008
	(0,0006)		(0,0012)		(0,0011)		(0,0012)
CovidRel*SetorBI					-0,0055
					(0,0111)
CovidRel*SetorCC					-0,0007
					(0,0067)
CovidRel*SetorCnC					-0,0146	***
					(0,0026)
CovidRelForte*SetorBI							-0,0187	**
							(0,0093)
Efeitos fixos de empresas	Sim		Sim		Sim		Sim
Companhias	383		235		235		235
Observações	1.805		1.055		1.055		1.055
R² within	0,0627		0,1348		0,1974		0,1389
Estatística F	1,9540	**	2,2396	**	10,7007	***	6,6674	***

• Notas: Erros-padrão robustos à heteroscedasticidade. No Modelo, 6 foram omitidas as variáveis de setores por colinearidade exata e a interação da variável CovidRel com o setor de Petróleo, Gás e Biocombustíveis. No Modelo 7, foram omitidas as variáveis de setores por colinearidade exata e a interação da variável CovidRelForte com o setor de Consumo Cíclico. A variável dependente (lnIMPit) do estudo e as variáveis explicativas são as mesmas utilizadas nas regressões da Tabela 8, com exceção da variável CovidRelForte [=1 para divulgação de impairment atrelada, dentre outros fatores, à crise da coronavirus disease 2019 (covid-19) e com a respectiva companhia, sem divulgar perdas de ativos há no mínimo 3 anos consecutivos - 2017, 2018 e 2019, e 0 caso contrário] e das variáveis de setores econômicos, em que foram utilizadas as classificações setoriais apresentadas na Tabela 5. Todas as variáveis contínuas foram winsorizadas a 1%.
• B3 = companhias abertas listadas (categoria A) na bolsa brasileira; covid-19 = coronavirus disease 2019; CVM = companhias abertas não listadas (categoria B) na bolsa brasileira.
• *, **, *** = níveis de p-valor de < 10%, < 5% e < 1%, respectivamente.
• Fonte Elaborada pelos autores.

Os resultados dos modelos 4 e 5 da Tabela 8 indicam, mesmo utilizando uma variável de interesse mais restritiva (“CovidRelForte”), a existência de relação entre os desdobramentos econômicos e sociais gerados pela pandemia da covid-19 e a ocorrência de perdas por redução ao valor recuperável em ativos não circulantes em companhias brasileiras, confirmando a hipótese do estudo. Já em relação às variáveis de controle, os resultados mantiveram-se semelhantes aos obtidos nos modelos 1 e 2 da Tabela 7.

Na análise setorial (modelos 6 e 7), indo ao encontro dos achados anteriores, nota-se que as variáveis CovidRel (no Modelo 6) e CovidRelForte (no Modelo 7) obtiveram sinais positivos e significância estatística ao nível de 1 e 5%, respectivamente, revelando que o aumento da incidência de impairment durante a pandemia não foi um efeito isolado em setores específicos, apesar de alguns setores terem sofrido mais que outros. Os resultados dos modelos 6 e 7 mostram também que, entre os setores econômicos que sofreram perdas por redução ao valor recuperável de ativos influenciadas pela covid-19, as companhias do setor de Consumo não Cíclico (significante a 1%, Modelo 6) e do setor de Bens Industriais (significante a 5%, Modelo 7) tendem a reconhecer menos perdas por impairment. Esses achados estão em consonância com os dados descritos na Tabela 5, na qual é possível observar que esses dois setores apresentaram as menores perdas médias de impairment ao comparar com os eventos registrados nos demais setores. No entanto, é preciso ressaltar que esses resultados são puxados pela empresa Natura & Co (2021) do setor de Consumo Não Cíclico, que sofreu com o fechamento de lojas físicas da sua operação de varejo, e pelas empresas Simpar (2021) e Valid Soluções (2021), ambas do setor de Bens Industriais, que sofreram fortes impactos na demanda dos seus produtos e serviços, de modo que os resultados não necessariamente representam padrões setoriais, podendo ser específicos dessas empresas.

A Tabela 9 mostra os resultados da equação (1) com a variável dependente segregada entre ativos imobilizados (incluindo o direito de uso de ativos arrendados) no Modelo 8 e intangíveis (incluindo o goodwill) no Modelo 9. Os resultados mostram que a conclusão geral é puxada principalmente pelo impairment dos ativos intangíveis, já que a variável CovidRel é de maior magnitude e significância estatística no Modelo 9 do que no Modelo 8. Esse resultado é esperado, já que as empresas da amostra estimaram, majoritariamente, o valor recuperável de seus ativos por UGC, sendo o valor do impairment alocado conforme critério estabelecido pela norma (CPC, 2010), na seguinte ordem: primeiramente no valor contábil do goodwill da UGC e, caso ainda tenha parcela de perda não alocada, aos demais ativos da UGC proporcionalmente ao valor contábil de cada um desses seus ativos.

Tabela 9
Regressões lineares do efeito da covid-19 no reconhecimento de impairment de ativos imobilizados e intangíveis

	Variável dependente: lnIMP
	Modelo 8	Modelo 9
	(Ativos imobilizados)	(Ativos intangíveis)
Crise	0,0001	-0,00003
	(0,0001)	(0,0002)
CovidRel	0,002*	0,013***
	(0,001)	(0,004)
ΔREC	-0,0004	-0,0004
	(0,0004)	(0,001)
ΔROA	-0,001	-0,004**
	(0,001)	(0,002)
ΔROE	-0,0001	-0,0003
	(0,0001)	(0,0002)
ΔFCO	-0,0001	0,0003
	(0,0004)	(0,001)
lnTAM	-0,0004**	-0,001**
	(0,0002)	(0,0004)
ALAV	0,001**	0,002*
	(0,001)	(0,001)
Smooth	0,0003*	0,0005*
	(0,0002)	(0,0002)
Big Bath	-0,0001	0,0002
	(0,0002)	(0,0004)
Efeitos fixos de empresas	Sim	Sim
Companhias	383	383
Observações	1.805	1.805
R2 within	0,022	0,129
Estatística F	3,127***	20,878***

• Notas: Erros-padrão robustos à heteroscedasticidade. A variável dependente (lnIMPit) do Modelo 8 se refere apenas aos ativos imobilizados (incluindo o direito de uso de ativos de arrendamento) enquanto a do Modelo 9 se refere apenas aos ativos intangíveis (incluindo o goodwill). Todas as variáveis contínuas foram winsorizadas a 1%.
• covid -19 = coronavirus disease 2019.
• *, **, *** = níveis de p-valor de < 10%, < 5% e < 1%, respectivamente.
• Fonte Elaborada pelos autores.

Em seguida, com intuito de testar a robustez dos achados, foram feitas estimações da equação (1) para cada uma das três amostras, mas com a variável dependente sem o logaritmo natural de sua medida. Os resultados se mantiveram semelhantes aos encontrados no modelo original (reportados na Tabela 7), evidenciando que a transformação ou não da variável dependente em logaritmo natural não influenciou o sinal ou a significância estatística da variável explicativa CovidRel. Em seguida, procurou-se testar a robustez dos resultados encontrados na Tabela 7 a partir de uma série temporal mais balanceada entre os dados anteriores e os dados concomitantes ao evento da covid-19. Com relação à variável CovidRel, os resultados foram semelhantes aos encontrados na Tabela 7 para as amostras de companhias abertas (B3 & CVM) e companhias listadas (B3), confirmando a hipótese da pesquisa, mesmo com painel mais curto (2018, 2019 e 2020).

Adicionalmente, foi também testado o efeito da firma de auditoria, incluindo, como variável de controle, uma dummy identificando as empresas Big Four, variável obtida da base de dados da Refinitiv, cujos dados estão disponíveis apenas para as empresas listadas na B3 (das quais algumas também apresentam dados faltantes). Do total de 962 observações disponíveis, 761 são referentes a relatórios auditados por empresas Big Four. Uma vez controlada pelos outros fatores na regressão, a dummy identificando as empresas auditadas por Big Four não foi estatisticamente significante, e a variável CovidRel continuou positiva e estatisticamente significante, mantendo as conclusões anteriores. Assim como a auditoria por Big Four, foi também testado se há efeito no impairment na mudança de CEO, conforme indicado pela literatura anterior (Abughazaleh et al., 2011), acrescentando uma dummy indicando se houve troca de CEO em cada ano, construída a partir de informações da base dados da Refinitiv. No período de 2016 a 2020, foram identificadas 46 trocas de CEO e, após controlar pelos outros fatores, a dummy de troca de CEO é positiva e estatisticamente significante a 10% e a variável CovidRel continuou positiva e estatisticamente significante a 1%, mantendo as conclusões anteriores.

Por fim, foi também testado o papel das empresas multinacionais, uma vez que é possível que o impacto local e internacional da covid-19 possa ter sido diferente. Para tanto, a equação (1) foi reestimada, incluindo uma dummy identificando as empresas multinacionais (com base na classificação disponível na Refinitiv), tanto individualmente quanto interagindo com a variável CovidRel. Os resultados mostram que as 384 observações referentes a empresas multinacionais não apresentaram volume de impairment estatisticamente diferente das demais, e o efeito da pandemia no volume de impairment não foi estatisticamente diferente das empresas que atuam apenas localmente. Esses resultados dos testes de robustez não foram reportados por questões de espaço, mas estão disponíveis sob demanda.

5. CONCLUSÃO

Em posse da literatura, e atentando-se ao cenário de crise econômica em 2020, esta pesquisa buscou testar a hipótese de que há relação positiva e significante entre os efeitos da crise da covid-19 e a incidência de impairment de ativo imobilizado e intangível nas companhias brasileiras. Para testar essa hipótese, foram percorridos três passos. O primeiro foi identificar a incidência de impairment no período de 2016 a 2020. Em valores absolutos, as perdas somaram 145 bilhões de reais (corrigidos pela inflação e líquidos de reversões), com 63% desse montante (92 bilhões de reais) concentrado nos anos em que o Brasil apresentou crescimento do PIB negativo (2016 e 2020). O segundo passo foi analisar os conteúdos das NE das demonstrações contábeis consolidadas de 2020 e identificar os registros de perdas ao valor recuperável de ativos decorrentes, dentre outros fatores, dos efeitos da crise da covid-19. No total, 18 companhias divulgaram impairment de ativos imobilizados, de direito de uso, intangíveis e/ou goodwill atrelados, segundo suas divulgações, aos reflexos da pandemia, somando R$ 40,9 bilhões de perdas no primeiro ano da crise.

Considerando a necessidade de analisar o efeito da covid-19 em conjunto com outros fatores que, segundo a literatura contábil, estão associados ao registro de impairment e que podem ter ocorrido concomitantemente à pandemia, realizou-se o terceiro passo, no qual foram estimados nove modelos de regressão linear com dados em painel para testar a hipótese de pesquisa. Os resultados das análises confirmaram a hipótese da pesquisa sobre a correlação entre os desdobramentos econômicos e sociais gerados pela pandemia da covid-19 e a ocorrência de perdas por redução ao valor recuperável em ativos não circulantes em companhias brasileiras, especialmente as com alta exposição de mercado (companhias listadas na B3). No período, foi possível observar diversos fatores (como tamanho, rentabilidade, book-to-market, alavancagem, entre outros) que ajudam a explicar a incidência de impairment em ativos não circulantes nas companhias observadas por esta pesquisa; no entanto, mesmo com esses outros fatores, a pandemia ainda se mostrou relevante para explicar o reconhecimento dessas perdas. Ainda, ao segregar os impairments de ativos imobilizados e intangíveis, os achados sugerem que os ativos intangíveis estiveram mais expostos aos impactados da crise da covid-19 em relação aos ativos imobilizados. Esses achados alertam os usuários e preparadores das demonstrações financeiras sobre os reflexos de uma crise social e econômica nos números contábeis, especificamente em relação aos impairments de ativos não circulantes, contribuindo com informações históricas (do período da pandemia de covid-19) para análises futuras sobre os impactos de um cenário desfavorável, com elevado nível de incertezas, nos negócios de empresas brasileiras. Entretanto, é importante ponderar esses resultados e entender que não são generalizáveis para todas as empresas do Brasil e que, em relação às análises por setores econômicos, alguns negócios foram mais afetados pela covid-19 do que outros, de modo que não necessariamente representam padrões setoriais (podendo ser específicos dessas empresas).

Por fim, dada a limitação de horizonte temporal e de variáveis utilizadas no modelo econométrico deste estudo, é necessária a continuidade do exame dos efeitos da covid-19 em variáveis contábeis (tanto aquelas com vieses de curto prazo quanto de longo prazo) para corroborar ou contrapor os achados desta pesquisa. Sugere-se investigar esses efeitos em empresas cross-listed para evidenciar possíveis diferenças, a depender do nível de escrutínio de mercado em que as empresas estão expostas, bem como examinar os efeitos da pandemia na incidência de impairment assets em bolsas de valores de outros países. Ademais, conforme o Banco Central do Brasil (2022), em 2021, o PIB cresceu 4,6% em relação a 2020, sinalizando um cenário de melhora econômica que, a depender da performance em nível específico de cada empresa, possibilitaria a reversão de partes dos impairments registrados em 2020 e em anos anteriores, com exceção da parcela de impairment relativa ao goodwill. Ou ainda, mesmo com um cenário econômico mais favorável, é possível que gestores tenham registrado impairments por terem atrasado o reconhecimento em anos anteriores (Cappellesso & Niyama, 2022). Esse aspecto, por si só, revela-se uma oportunidade de pesquisa futura, visto que a incidência de impairment assets em anos subsequentes a 2020 ainda foi pouco explorada pela comunidade acadêmica.

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• 40
  Este é um texto bilíngue. Este artigo também foi traduzido para o idioma inglês, publicado sob o DOI https://doi.org/10.1590/1808-057x20231775.en
• 50
  Este artigo deriva de uma dissertação de mestrado defendida pelo autor Alan Simon Bravo, em 2022.

Editado por

Editor-Chefe:

aprovado por Fábio Frezatti, publicado por Andson Braga de Aguiar

Editor Associado:

Eliseu Martins

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  09 Fev 2024
• Data do Fascículo
  2023

Histórico

• Recebido
  28 Ago 2022
• Revisado
  10 Out 2022
• Aceito
  03 Ago 2023