O reconhecimento tempestivo de perda nas empresas brasileiras sob investigação de corrupção^*

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto da divulgação da participação de empresas brasileiras listadas na Brasil, Bolsa, Balcão (B3) em escândalos de corrupção, por meio do escrutínio da mídia e por divulgação dos auditores independentes na qualidade das informações contábeis, medida sob a perspectiva do conservadorismo contábil. Este artigo buscou esclarecer o possível elo teórico entre a divulgação de escândalos de corrupção e a qualidade da informação contábil no contexto brasileiro. O Brasil tem passado por sucessivos escândalos de corrupção envolvendo empresas e entidades governamentais nas diversas esferas. A contabilidade pode ser um importante instrumento de mitigação deste tipo de risco a partir dos artefatos que possui para informar os principais interessados. Mas é preciso identificar em que medida esses artefatos podem sofrer influência dos atores envolvidos nesses escândalos. A pesquisa coloca a contabilidade como um instrumento sujeito a pressões de diferentes interesses e que se molda a eles. Representando um instrumento que deve funcionar para diminuir a assimetria de informação, coibindo os efeitos nocivos da corrupção, a contabilidade pode estar sendo usada de forma contrária em contextos específicos, como em casos de corrupção e crises econômicas. Utilizou-se o modelo baseado em Ball e Shivakumar (2005) com características específicas de modelagem para corrupção e crise. Os modelos foram estimados no software Stata 13 por meio da abordagem pooled com método de estimação Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) clusterizado por ano e setor econômico e estimador Generalized Least Squares (GSL). Os resultados apontam a presença de conservadorismo quando da divulgação de envolvimento em investigações de crimes de corrupção no Brasil. Esse comportamento se apresentou com menor intensidade em empresas efetivamente citadas nesses eventos. Esses resultados ressaltam a relevância dos estudos que visam esclarecer as conexões entre corrupção e relatórios contábeis, possibilitando o desenvolvimento de medidas para coibir práticas de corrupção no ambiente de negócios.

Palavras-chave:
qualidade das informações contábeis; reconhecimento tempestivo de perda; corrupção

ABSTRACT

This article evaluates the impact of the disclosure of the participation of Brazilian firms listed on the Bolsa Brasil Balcão (B3) in corruption scandals through media scrutiny and by disclosure of independent auditors on the quality of accounting information, measured from the perspective of accounting conservatism. We examine the possible theoretical link between the disclosure of corruption scandals and the quality of accounting information in the Brazilian context. Brazil has gone through successive corruption scandals involving firms and government entities in different levels. Accounting can be an important tool to mitigate said risks based on the artifacts it has to inform key stakeholders. However, it is necessary to identify the extent to which these artifacts can be influenced by the actors involved in these scandals. The research places accounting as an instrument subject to pressures from different interests and that may be shaped to them. Although accounting is an instrument that must aim to reduce information asymmetry, preventing the harmful effects of corruption, in specific contexts, it can be used in the opposite direction, such as in cases of corruption and economic crises. We used the model based on Ball and Shivakumar (2005) with specific modeling characteristics for corruption and crisis. The models were estimated using the Stata 13 software using the pooled approach using the Ordinary Least Squares (OLS) estimation method, clustered by year and economic sector, and the Generalized Least Squares (GSL) estimator. The results point to the presence of conservatism when disclosing involvement in investigations of corruption crimes in Brazil. This behavior was less intense in firms effectively mentioned in these events. These results highlight the relevance of studies aimed at clarifying the connections between corruption and accounting reports, enabling the development of measures to curb corruption in the business environment.

Keywords:
quality of accounting information; timely loss recognition; corruption

1. INTRODUÇÃO

Este trabalho buscou provar que o escrutínio maior da mídia nacional e os apontamentos em pareceres de auditor independente acerca do envolvimento de empresas brasileiras listadas na Brasil, Bolsa, Balcão (B3) em escândalos de corrupção seriam capazes de alterar o comportamento do nível de conservadorismo contábil, medido pelo reconhecimento tempestivo das perdas, no período de 2010 a 2016.

Em primeira análise, poder-se-ia imaginar que a existência de uma associação significativa entre entidades políticas e empresas de capital aberto implicaria maior transparência no reporte dos resultados dessas empresas, quer seja por questões legais, em função de fiscalização de entidades governamentais, ou mesmo pelo escrutínio da mídia nesses casos. Em outras palavras, seria esperado elevado nível de observância às normas contábeis vigentes e melhor Qualidade da Informação Contábil (QIC). No entanto, os estudos de Chaney et al. (2010) concluíram o contrário.

Chaney et al. (2010) lecionam que existem no mínimo três motivos para se entender essa relação de forma diferente. O primeiro motivo é o benefício financeiro proveniente de relações com entidades políticas, que funcionam como incentivo para os gestores ocultarem, dificultarem ou serem menos transparentes nessas transações em detrimentos dos interesses dos investidores. No Brasil, isso ganha contornos ainda mais complicados de observação e controle, por conta de dificuldades nos processos de investigação e comprovação de ilícitos. Dowbor (2012) desenvolve um trabalho de descrição muito crítica dos caminhos da corrupção no Brasil e de como a sofisticação das conexões políticas aliadas a processos financeiros, ainda mais sofisticados, possibilitam a manipulação de informações e a impunidade dos envolvidos em atos ilícitos.

O segundo motivo registrado por Chaney et al. (2010) diz respeito à força da conexão política que pode determinar certo nível de proteção das empresas conectadas, que ficariam isentas de punição por parte de órgãos de fiscalização e, assim, despreocupadas em atingir melhores níveis de QIC. No Brasil, tal ocorrência foi observada por Pinheiro et al. (2016), que afirmaram que a estabilidade política e democrática poderia desincentivar os malefícios causados pela conexão política por gerar custos maiores que os benefícios. Contudo, os autores observaram que, em economias em desenvolvimento, por dificuldade na captação de recursos e com o intuito de reduzir riscos e incertezas, empresas podem vir a buscar algum relacionamento político como solução. Pletsch et al. (2018) comprovaram que no Brasil a conexão política é capaz de reduzir o custo de financiamento das dívidas para as companhias abertas.

A terceira razão apresentada por Chaney et al. (2010) é que empresas que reportaram baixa qualidade da informação do lucro tendem a criar relações políticas. Assim, em todos os casos, como resultado, haveria uma forte correlação entre uma conexão política e baixa QIC. Essa pesquisa se alinha ao que foi descrito por Chaney et al. (2010), na medida em que busca avaliar se um incentivo específico (o escrutínio da mídia e os registros em pareceres de auditoria independente divulgando o envolvimento de empresas em investigações de corrupção) é capaz de incrementar o conservadorismo das informações contábeis de empresas com ações negociadas na B3. Como proxy desse incentivo à mudança de comportamento, foram utilizadas informações que relacionavam empresas brasileiras de capital aberto a investigações de envolvimento em crimes de corrupção que tiveram repercussão na mídia nacional, bem como aqueles registrados nos relatórios dos auditores independentes.

O estudo de Malagueño et al. (2010) analisou a relação existente entre a QIC e a corrupção e, entre outras conclusões, estabeleceram que aqueles países que possuem regulamentação e judiciário efetivos, bem como maior índice de empresas que contratam auditores independentes classificados no grupo das quatro maiores empresas internacionais de serviços de auditoria, Big Four, além de estarem mais bem posicionados no ranking Competitividade Global, elaborado pelo World Economic Forum (Global Competitiveness Report), apresentam melhor QIC e, assim, tendem a ser menos corruptos.

Percebe-se assim que, além da dimensão externa (política, efetividade do controle feito pelas instituições democráticas) na qual a empresa se encontra, existem ainda decisões ou incentivos internos que dificultam ainda mais a análise desse tema e o impacto que ele possa ter sobre a QIC. Para isso, fez-se delimitação do procedimento metodológico na tentativa de cobrir parte desse problema.

Sob a perspectiva da Teoria da Agência (Jensen & Meckling, 1976), quanto maior o nível de QIC, mais limitado será o comportamento danoso do agente nas suas decisões (Antunes & Mendonça, 2008). Nesta pesquisa, a proxy de QIC adotada foi a do reconhecimento tempestivo de perda, que na literatura é comumente classificada como uma das características do conservadorismo. Conforme interpretado por Basu (1997), o conservadorismo representa a demanda da contabilidade por maior grau de verificação para o registro de boas notícias do que para as notícias ruins. Nessa mesma direção, Watts (2003) conceitua o conservadorismo em função do requerimento assimétrico para verificar o registro de ganhos e perdas econômicos - aqui definidos como sendo qualquer informação que proporcione aumento nos lucros informados pelas empresas (ganhos) ou, em contrapartida, que gere uma redução desse valor informado (perdas).

Malagueño et al. (2010) constataram que quanto mais QIC maior a percepção de que a empresa atua de forma transparente, mitigando riscos de envolvimento em práticas de corrupção, entre outras situações que podem ser lesivas aos seus resultados.

A interação entre o reconhecimento tempestivo de perda e a divulgação do envolvimento de empresas em investigações de crimes de corrupção não foi empiricamente examinada em prévia literatura. Assim, o presente trabalho busca responder à seguinte questão de pesquisa: a divulgação pela mídia e os registros em pareceres de auditoria independente do envolvimento de empresas brasileiras em investigações de crimes de corrupção aumentam o reconhecimento tempestivo de perda?

O objetivo da pesquisa é avaliar se um incentivo específico (o escrutínio da mídia e os registros em pareceres de auditoria independente) seria capaz de alterar o comportamento descrito por Chaney et al. (2010) que levariam os gestores a ocultarem ou serem menos transparentes nas situações de reconhecimento das perdas. Por isso também a escolha de uma proxy relacionada à evidenciação contábil de uma transação (reconhecimento tempestivo das perdas).

O estudo aclara ainda mais a importância da QIC, dada a sua utilização como forma de mitigar riscos de envolvimento de empresas em crimes de corrupção e por colaborar com a evidenciação do impacto que a mídia e os pareceres de auditoria independente têm sob a QIC no Brasil, com foco em escândalos de corrupção.

Os resultados da pesquisa indicam que eventos midiáticos e registros do auditor independente podem ser associados ao incremento do reconhecimento tempestivo da perda e que, para as empresas efetivamente citadas, tal comportamento foi registrado com intensidade menor. Além disso, para as empresas citadas, tal reconhecimento tempestivo de perdas parece ser muito mais impactado por períodos de crise, do que pela exposição das notícias.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 Reconhecimento Tempestivo de Perda

Considerando a perspectiva dos problemas de agência, a QIC consiste no grau de utilidade da contabilidade como mecanismo de impedimento de expropriação dos recursos dos provedores de capital (Defond & Zhang, 2014).

Yoon (2007) e Chen et al. (2010) definiram a QIC a partir de sua adequação aos conceitos contábeis básicos e da forma como representa os resultados da empresa, devendo refletir fielmente a situação econômica desta. Os autores, em seus respectivos estudos, esclareceram que os atributos de avaliação da QIC são: (i) qualidade dos accruals; (ii) persistência; (iii) previsibilidade; (iv) suavização dos lucros; (v) confiabilidade; (vi) relevância; (vii) oportunidade; e (viii) conservadorismo.

Especificamente a respeito do conservadorismo, Feltham e Ohlson (1995) o conceituaram como a diferença entre o valor contábil da empresa (que tende a reconhecer novas informações com prudência) e o valor de mercado da empresa (incluindo a expectativa de valor e a oportunidade de crescimento). Quando o valor contábil é menor que o valor de mercado (ou seja, o indicador market-to-book é maior que 1) significa que as demonstrações financeiras apresentavam certo nível de conservadorismo.

O conceito de conservadorismo desenvolvido por Watts (2003) diz respeito à diferença exigida na intensidade de verificações para se reconhecer despesas e receitas nos relatórios contábeis, em função da necessidade de métricas contratuais mais robustas (verificáveis). Esse conceito está em linha com os estudos de Basu (1997) e de Ball e Shivakumar (2005). A interpretação de Basu (1997) para o conservadorismo contábil foi que este possuía um reconhecimento assimétrico, pela contabilidade, das boas notícias com relação às notícias ruins. Assim, perdas são reconhecidas mais oportunamente, ainda que com baixa verificação, e são mais prováveis de serem reconhecidas no período corrente. Portanto, empresas com retornos negativos (prejuízos) no período corrente tendem a reverter esse resultado no período seguinte (caso os eventos negativos não se confirmem ou se apresentem com intensidade menor), enquanto que, para o reconhecimento de ganhos ou de outras receitas, é exigido maior nível de verificação. Então, empresas com retornos positivos (lucro) no período corrente tenderiam a obter resultado positivo no período seguinte em uma situação de alto conservadorismo.

Mantendo a definição dada por Basu (1997) para o conservadorismo, Ball e Shivakumar (2005) esclareceram que o conservadorismo pode ser classificado em condicional - quando a antecipação do registro tem relação com risco de perda econômica, gerando assimetria entre o reconhecimento das boas e das más notícias, privilegiando as últimas - e o incondicional - quando se avalia entre duas opções igualmente válidas e a opção recai sobre aquela que trará o menor lucro e o menor patrimônio líquido. Ball e Shivakumar (2005) analisaram o reconhecimento oportuno de perdas em empresas inglesas públicas e privadas, por meio da contabilização de accruals, e concluíram que revisões nas expetativas de fluxo de caixa futuros são reconhecidas no resultado corrente por meio de accruals, ou seja, os accruals são relacionados positivamente com as revisões nas expectativas de fluxo de caixa futuros, e serão maiores em caso de prejuízos.

O modelo de reconhecimento antecipado de perdas, desenvolvido por Ball e Shivakumar (2005), foi o adotado nesta pesquisa, tendo sido escolhido porque leva em consideração que as notícias ruins (por exemplo: divulgação do envolvimento de empresa em corrupção) são registradas como despesas assim que ocorrem (não em períodos futuros) e que tais perdas são componentes transitórios do resultado, ou seja, não são persistentes. O modelo está apresentado na Equação 1 a seguir:

$${∆NI}_t={\alpha }_0+{\alpha }_1{∆DNI}_{it-1}+{\alpha }_2{∆NI}_{it-1}+{\alpha }_3\left({∆DNI}_{it-1}\mathrm{}\mathrm{*}\mathrm{}{∆NI}_{it-1}\right)+{\mathrm{}\mathrm{ℇ}}_{it}$$ (1)

em que ΔNI _t representa a variação do lucro do período t-1 para o período t; ΔDNI _it-1 é uma variável binária e recebe o valor 1 (um) para variações negativas do lucro do ano anterior e 0 (zero) para variações positivas; ΔNI _it-1 representa a variação do lucro do período t-2 para o período t-1; e (ΔDNI _it-1 * ΔNI _it-1 ) é a variável de interação para variações negativas no lucro.

Segundo Moreira (2009), nesse modelo, coeficientes negativos indicam que houve a reversão de lucros. Se os coeficientes forem positivos, eles indicam que os componentes persistentes do lucro não foram revertidos e ficarão negativos, em caso contrário. O coeficiente α₂ captura a resposta do lucro quando o retorno é positivo. Assim, espera-se que seja positivo e de valor zero, indicando que houve o diferimento do reconhecimento de ganhos até o momento em que é realizado o fluxo de caixa, a situação de ganho nesse caso vira um componente persistente no lucro. Em contrapartida, se α₂ for negativo, existe o reconhecimento oportuno dos ganhos. O coeficiente α₃ está relacionado ao reconhecimento das perdas, sendo assim, seu valor menor que zero informa a tempestividade do reconhecimento das más notícias. A soma dos coeficientes $${\alpha }_2$$ + $${\alpha }_3$$ capta o efeito completo do reconhecimento tempestivo das boas e das más notícias. Estima-se que esse somatório seja menor que zero, indicando que houve o reconhecimento oportuno de perdas, ou seja, ocorreram decréscimos transitórios nos resultados que devem ser revertidos no período subsequente.

A influência do escrutínio da imprensa sob o conservadorismo dos auditores independentes pré e pós-SOX foi apontada por Feldmann e Read (2010), que analisaram uma amostra composta de empresas americanas que declararam falência no período de 2000 a 2007. Como resultado de seu estudo, concluíram que, no período 2002-2003 (pós-SOX), foi maior a quantidade de relatórios de auditoria independente informando riscos de continuidade operacional (going concern) quando comparado ao período 2000-2001 (pré-SOX), principalmente em função do escrutínio da mídia. Adicionalmente, verificaram que, nos períodos subsequentes (2004 em diante), a quantidade de relatórios informando riscos envolvendo o going concern foi reduzida ao mesmo nível pré-SOX.

Sob outra perspectiva, considera-se importante para controlar a decisão de nível de conservadorismo o ambiente econômico, como pode ser observado no trabalho desenvolvido por Beams e Yan (2015) que concluíram que, em função da crise financeira de 2008, houve o aumento do conservadorismo dos auditores independentes, por meio da emissão de relatórios de auditoria alertando quanto ao going concern, principalmente, para aquele grupo de empresas com dificuldades financeiras.

2.2 Perspectiva de Análise da Corrupção

Kaufmann (2015) argumenta que a corrupção envolve uma rede de políticos, organizações, empresas e pessoas privadas que conspiram para se beneficiar do acesso ao poder, dos recursos públicos e da política em detrimento do bem público.

Sem a pretensão de esgotar a lista dos efeitos nocivos da corrupção, é possível citar alguns: aumento de riscos e incertezas de mercado, redução e ineficiência de investimentos, redução do desenvolvimento econômico e social, prejuízos à concorrência, ineficiência do setor público e privado (Delavallade, 2006; Mauro, 1996; Nguedie, 2018; Rady, 2016; Shleifer & Vishny, 1993).

Nesse sentido, Shleifer e Vishny (1993) destacaram duas razões pelas quais a corrupção pode ser dispendiosa para o desenvolvimento econômico dos países: (i) a fraqueza do governo central, que permite o aumento da burocracia e impõe subornos, podendo impedir o prosseguimento de um projeto e prejudicar os investimentos; (ii) a necessidade de se manter em segredo o ato de corrupção pode afastar investimentos em projetos importantes nas áreas da saúde e da educação, em detrimento de projetos potencialmente inúteis, tais como nas áreas da defesa e da infraestrutura (caso apresentem melhores oportunidades de ganhos).

La Porta et al. (2000) argumentaram a respeito da necessidade de regulação do mercado financeiro e da proteção dos investidores, e exemplificaram com os modelos de regulamentação dos mercados de valores mobiliários dos Estados Unidos e da Alemanha, que foram bem-sucedidos e que compartilham um elemento comum: as empresas ali listadas são obrigadas a efetivar completa divulgação de suas informações financeiras, pois são cobradas por isso pelos órgãos reguladores locais. Por fim, La Porta et al. (2000) concluem que, embora tal divulgação não seja suficiente por si só para garantir o direito dos acionistas e credores, é possível que tal forma de divulgação possa ajudá-los a se proteger.

Cumpre mencionar ainda os estudos de Amaral e Santos (2017), que, ao analisarem o efeito no preço das ações de empresas punidas por corrupção no âmbito do Foreign Corrupt Practices Act (FCPA), de 1977, decorrente das punições impostas pela Securities and Exchange Commission (SEC, esfera civil) e pelo Department of Justice (DOJ, esfera criminal), identificaram que os retornos anormais foram fortemente ajustados, de forma negativa, tanto no dia da divulgação da punição quanto no dia subsequente ao evento.

Em geral, a corrupção é entendida, pelos países desenvolvidos, como um mal a ser combatido, visto que pode impedir a livre iniciativa e dificultar o fortalecimento da livre concorrência, tendo explicitado algumas ações ao redor do mundo para combatê-la, tais como: o trabalho da Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD), no qual os países signatários se comprometeram a criar leis específicas contra a corrupção; a edição da lei anticorrupção inglesa (UK Bribery), em 8 de abril de 2010; e a edição da Lei anticorrupção brasileira (Lei n. 12.846), em 1º de agosto de 2013 (Amaral & Santos, 2017).

Alguns estudos têm sido realizados no Brasil com o intuito de descrever o impacto da corrupção sob diversas perspectivas. Nessa direção, Sodré e Alves (2010) concluíram que a corrupção não tem relação direta com o valor total recebido por meio de emendas em favor de municípios, mas com o fato de recebê-las independentemente do valor. Ferraz e Finan (2008) investigaram a importância da transparência no Brasil e concluíram que o brasileiro, quando bem informado, é capaz de rever seu posicionamento em relação a um candidato, em especial tendo ele sido relacionado a algum ato de corrupção.

Ferraz et al. (2012) fazem uma relação entre a corrupção e a qualidade da educação e concluem que a pasta da educação perde incentivos e recursos, em especial os professores, que passam a receber menores salários e menos treinamentos e, também, menores notas nas avaliações nacionais de educação.

Caldas et al. (2016) investigaram a relação entre o nível de corrupção e a composição dos gastos públicos e observaram que, de forma distinta de outros países, no Brasil, maiores gastos com educação e saúde estão positivamente relacionados ao maior nível de corrupção, em função de a legislação brasileira estabelecer valores mínimos de investimentos na pasta da educação comparativamente ao total da receita arrecadada, ou seja, há um aumento dos gastos relacionados a essa área que não necessariamente são revertidos para melhoria do bem-estar da sociedade.

2.3 Qualidade da Informação Contábil, Corrupção e o Reconhecimento Tempestivo de Perda

A contabilidade pode atuar de forma significativa na alocação de recursos, no cálculo de risco, nos modelos de gestão e na definição dos termos dos contratos de dívida, pois, direta ou indiretamente, esses elementos acabam por interferir no desenvolvimento econômico de um país. Dessa forma, uma análise do que pode afetar a QIC gerada se torna relevante em qualquer contexto (Chen et al., 2020).

Para Riahi-Belkaoui (2004), a principal ameaça à QIC seria a opacidade dos lucros, que representa a variação entre os números divulgados pelas empresas e aqueles que seriam os verdadeiros, mas que estariam ocultos, em função de decisões gerenciais e ajustes contábeis. Para o autor, o grau de opacidade dos lucros surge por pressões locais que também atuam como principais alavancas para alterar seu comportamento, deixando claro que o nível de corrupção existente em um país é um determinante importante do nível de opacidade dos lucros.

Sargiacomo et al. (2015) partem do pressuposto de que contabilidade e auditoria possuem artefatos capazes de identificar e reprimir atos de corrupção. Contudo, acreditam que, da mesma forma, os agentes corruptos são capazes de comprometer esses artefatos na geração da informação contábil. Os autores apresentam a forma como esses agentes podem interferir na QIC, por meio de um estudo de caso (Operação Mãos Limpas, contra a corrupção na Itália, 1992-2002), com o intuito de questionar as políticas anticorrupção baseadas na contabilidade. A conclusão dos autores é que, apesar de acreditarem no potencial que a contabilidade tem de prevenir essas situações, ela é, por outro lado, influenciada por regras societárias aprovadas por quem está sendo ou pode ser investigado, o que pode lhes permitir criar bloqueios, ou determinar a opacidade dos lucros de que fala Riahi-Belkaoui (2004).

Garcia e Teodósio (2020) analisaram as lições da Itália (década de 1990) e da Suécia (século XIX) no enfrentamento da corrupção e traçaram paralelo com o caso brasileiro, no qual persistem casos de corrupção apesar de seus sistemas de contabilidade pública e de controle financeiro. Os autores esclarecem que o sucesso da Suécia se deve, principalmente, de início, em função de perdas decorrentes da guerra com a Rússia (1808-1809), das reformas políticas e burocráticas em suas instituições, da implantação de controles de interação com interesses privados, do estabelecimento de novas regras de funcionamento do Estado e do forte movimento da sociedade civil. Consideraram, ainda, que a situação da Itália é similar à do Brasil, pois em ambos os casos o início se deu com uma parte do judiciário provocando o enfrentamento. Os dois países possuem sistemas de controle limitados, já assimilados pela corrupção sistêmica e ambas as sociedades são pouco atuantes na pressão para melhorias em governança pública. Como resultado, sugerem que a atuação ativa da sociedade civil, além de sistemas de contabilidade e controle robustos, é fundamental para o combate à corrupção.

Suzart (2012) desenvolveu uma pesquisa sobre a importância dos aspectos socioculturais de uma sociedade sobre o nível de evidenciação da informação contábil em 107 países, levando em consideração a convergência internacional das normas contábeis. Um dos achados do trabalho evidencia que países com elevados níveis de burocracia e corrupção têm menores níveis de evidenciação da informação contábil.

Santos e Takamatsu (2018) estudaram o efeito da corrupção em 20 países emergentes e a opacidade dos lucros, a medida pela agressividade dos lucros, a aversão a perdas e a suavização dos lucros. Os resultados indicaram que, em países mais corruptos, os lucros têm um poder informativo menor, com maior suavização e maior aversão a perdas.

Bhattacharya et al. (2003) afirmam que a QIC é fruto de três principais elementos: (i) motivação gerencial; (ii) padrões contábeis; e (iii) efetiva aplicação dos padrões contábeis (qualidade da auditoria). A informação contábil pode ser prejudicada por conta de alguma motivação que os leve a gerenciar resultados; como os padrões contábeis internacionais estão baseados em normas gerais, existem possibilidades de manipulação dessas informações ou, ainda, que tais padrões sejam insuficientes para monitorar e retratar adequadamente um evento econômico. Segundo os autores, as dificuldades emergem em função da complexidade de extrair as motivações que estão por trás de cada gestor.

Malagueño et al. (2010) identificaram a relação existente entre a corrupção e duas medidas de QIC, a contratação de auditor independente (Big Four) e a posição dos países no ranking nas pesquisas de Competitividade Global (Global Competitiveness Report), elaborado pelo World Economic Forum. Os autores concluíram que aqueles países em que suas empresas contratavam mais auditores independentes provenientes do grupo de empresas Big Four e que também estão mais bem posicionados no citado ranking apresentam níveis mais baixos de percepção de corrupção.

Lara et al. (2009) discutiram o impacto do conservadorismo para a QIC, com investigação focada na capacidade de redução da assimetria de informação entre acionistas (insiders) e demais investidores (outsiders). Os resultados não comprovaram o aumento de assimetria de informação entre os diferentes investidores, ao contrário, concluiu que o conservadorismo acaba sendo benéfico a todos os tipos de investidores e outros interessados, tais como os financiadores de capital.

O conservadorismo contábil é uma indicação clara de que as más notícias são incorporadas no cálculo do resultado antes das boas notícias (Ball & Shivakumar, 2005; Basu, 1997; Watts, 2003). Ou seja, o conservadorismo leva a uma resposta mais lenta dos lucros reportados a ocorrência de boas notícias em comparação às notícias ruins. Sendo assim, o nível de conservadorismo pode ter um impacto significativo sobre o lucro reportado pelas empresas, definindo em certa medida o seu desempenho e, por conseguinte, a QIC (Basu, 1997).

Em resumo, a informação contábil é uma ferramenta importante para o desenvolvimento de uma sociedade, na medida em que pode agir limitando movimentos corruptos. No entanto, estudos demonstram a possibilidade de a contabilidade vir a sofrer distorções e gerar informações que, ao invés de diminuírem, podem aumentar a assimetria de informação entre partes relacionadas e demais interessados. O monitoramento da QIC passa a ser um elemento relevante, principalmente sob a perspectiva do conservadorismo que teria a função de diminuir essa assimetria.

Sacramento e Pinho (2018, p. 120) afirmam que:

mesmo em regimes democráticos formais, quando os valores de autoexpressão estão relativamente difundidos, a população tende a protestar contra ações impopulares das elites políticas e a dispor de meios para tornar seus protestos efetivos a ponto de influenciar que a mídia de massa passe a ‘patrulhar a corrupção das elites e mostrar o fracasso mais de perto’.

Os estudos de Dhaliwal et al. (2017) confirmaram a associação significativamente negativa entre a emissão de um parecer do auditor independente modificado na China e a cobertura negativa de seus clientes por parte da imprensa, principalmente, no período em que são maiores os riscos de litígios.

Assim, a partir do envolvimento das empresas em crimes de corrupção e do fato de que sua divulgação se enquadra como um fato negativo (ou má notícia), a pesquisa testou a seguinte hipótese (H1): a divulgação do envolvimento de empresas em investigações de crimes de corrupção aumenta o reconhecimento tempestivo de perda.

A expectativa descrita é reforçada com base nos resultados de Beams e Yan (2015), que verificaram que, em função da crise financeira de 2008, houve aumento do conservadorismo dos auditores independentes por meio da emissão de relatórios de auditoria alertando quanto ao going concern, principalmente para aquele grupo de empresas com dificuldades financeiras.

Adicionalmente, esse estudo avalia o impacto das crises financeiras de 2014 a 2016 sobre o reconhecimento tempestivo de perdas por parte das empresas brasileiras de capital aberto. Para isso, foi desenvolvido um modelo complementar, chamado Modelo Crise.

3. METODOLOGIA

A pesquisa usou dados anuais de 327 empresas brasileiras, sociedades anônimas de capital aberto que negociam ações na B3, no período de 01/01/2010 a 31/12/2016, com situação de registro “ativo”. As informações contábeis foram coletadas na base de dados da Economática, considerando os balanços consolidados em dezembro de cada ano. Como o modelo adotado utiliza variáveis do período anterior para o escalonamento, foram coletadas informações de 2009 a 2016. Foram adotados os seguintes procedimentos para a composição da amostra final:

1. i. Exclusão das empresas com situação de registro na B3 como “cancelado”;

2. ii. Exclusão das empresas listadas no segmento Brazilian Depositary Receipts (BDRs), tendo em vista representarem valores mobiliários emitidos no Brasil, porém com lastro em ações de companhias estrangeiras. Assim, não estão sujeitas às mesmas regras de divulgação de informações que as demais companhias brasileiras;

3. iii. Exclusão das empresas com atuação no setor financeiro, fundos e o setor classificado como “Outros” pelo Economática, para evitar viés, problemas de especificação na estimação dos modelos (Paulo, Cavalcante & Paulo, 2013) e que os dados não sejam capturados pelo modelo proposto (Ball & Shivakumar, 2005);

4. iv. Padronização das variáveis contínuas por meio da exclusão de observações acima de três desvios padrão em relação à média padronizada de cada variável. Cumpre esclarecer que, a adoção desse procedimento resultou na exclusão das informações da Petróleo Brasileiro S.A. - Petrobras (empresa listada na B3, amplamente citada na mídia por envolvimento em escândalos de corrupção, principalmente na Operação Lava Jato) da amostra, visto que, na média, seus indicadores (ativos, alavancagem e demais) destoavam das demais observações da amostra.

Os pareceres de auditores independentes foram obtidos no site da B3. Na sequência, foi realizada análise visando identificar se, no ano que a empresa esteve sob escrutínio da imprensa por envolvimento em corrupção, o auditor registrou tal fato em seu parecer. Assim, foram identificados 41 pareceres com tal informação, sendo: 11 da Deloitte, 8 da PwC, 6 da KPMG, 5 da Ernst & Young e 11 de outros auditores independentes não Big Four (3 da Grant Thornton, 7 da BDO e 1 da Baker), sendo tal registro efetivado como ressalva, ênfase e/ou principais assuntos de auditoria (PAA), conforme exemplificado na Tabela 1.

Tabela 1
Resumo análise dos pareceres de auditores independentes (exemplificação)

Empresa	Auditor independente	Ano do parecer	Ressalva / Ênfase / PAA
Andrade Gutierrez Concessões S. A.	Deloitte Touche Tohmatsu	2015	Ressalva - Investigações na investida indireta Norte Energia S. A. ref. eventuais descumprimentos de leis e regulamentos. Ênfase - Relatório de auditoria da investida indireta Madeireira Energia S. A. - MESA ref. investigações e medidas legais do Ministério Público.
Andrade Gutierrez Participações S.A.	Deloitte Touche Tohmatsu	2015	Ressalva - Riscos relacionados à conformidade com leis e regulamentos em investimento indireto na Norte Energia S. A. Ênfase - Incerteza relacionada a eventuais impactos nas DF da investida Madeira Energia S. A. - MESA, decorrentes do desfecho das investigações e de outras medidas legais do MPF contra certos acionistas indiretos e certos executivos desses acionistas indiretos.
Braskem S.A.	KPMG Auditores	2015	Ênfase - Investigação interna em curso e Class Action nos Estados Unidos.
Braskem S.A.	KPMG Auditores	2016	Ênfase - Investigação da Lava Jato, pagamentos sem comprovação de contraprestação (2006-2014) e acordo de leniência firmado com o MPF. PAA - Contingências e litígios (Lava Jato e Class Action nos Estados Unidos).

• DF = demonstrações financeiras.
• Fonte:Elaborada pelos autores.

Foram feitos levantamento no site Google e análise de notícias que citavam o envolvimento das empresas que compõem a amostra em corrupção. Assim, foram selecionadas 80 notícias, conforme exemplificado na Tabela 2, considerando os seguintes critérios de seleção: (i) Principais fontes: jornais e revistas de grande circulação e sites de notícias, tais como O Globo, Valor, Exame, UOL, O Estado de S. Paulo, Veja e Carta Capital; (ii) Data: 2010 a 2016; (iii) Empresas: somente as listadas na B3 e que constam na amostra; (iv) Filtro: uma reportagem em determinado ano foi considerada como suficiente para a efetivação do registro dessa ocorrência na base de dados; e (v) Teor das notícias: citação da empresa e em que tipo de investigação estava envolvida.

Tabela 2
Fonte de citação das empresas na imprensa (exemplificação)

Empresa	Fonte	Ano
Alpargatas	http://www.valor.com.br/empresas/4708005/investigados-irmaos-batista-se-afastam-da-jbs-eldorado-e-alpargatas	2016
Alupar	https://exame.abril.com.br/negocios/bb-e-o-maior-credor-de-empresa-investigada-na-lava-jato/	2015
Arteris	http://politica.estadao.com.br/noticias/geral,mp-apura-fraude-em-contratos-de-rodovias-em-sp,1170793	2014
Bradespar	https://www.bradespar.com.br/Bradespar/staticfiles/pdf/fatos_relevantes/Comunicado%20ao%20Mercado.pdf	2016
Braskem	http://g1.globo.com/pr/parana/noticia/2015/06/braskem-encaminha-policia-federal-e-mails-de-ex-funcionario-investigado.html	2015
Braskem	https://oglobo.globo.com/brasil/envolvida-na-lava-jato-braskem-comunica-ao-mercado-tentativa-de-acordo-com-eua-brasil-20237819	2016
BRF	https://oglobo.globo.com/economia/zelotes-jbs-brf-aparecem-em-gravacoes-15848728	2015

• Fonte:Elaborada pelos autores.

É possível verificar que a maior parte dos casos citados nos pareceres de auditor independente também foi citada pela imprensa e que nem todos os casos divulgados na imprensa foram informados nos pareceres da auditoria independente.

3.1 Modelo e Variáveis Operacionais

A presente pesquisa utilizou como base o modelo desenvolvido por Ball e Shivakumar (2005), relativo ao reconhecimento tempestivo de perda como medida de QIC, que por sua vez foi elaborado com base no modelo de Basu (1997).

O modelo utilizado busca medir a tempestividade da informação contábil contida nos resultados, num contexto de grande escrutínio da imprensa em caso de corrupção. Foram consideradas as especificações do modelo original e, para o atendimento do objetivo desta pesquisa, foi adicionada uma variável independente, C _it , que é uma variável dummy, relacionada à divulgação do envolvimento de empresas em investigações de crimes de corrupção, tanto pelo auditor independente quanto pela imprensa.

Assim, quando o auditor independente informa em seu parecer ou a imprensa divulga que uma empresa foi ou está sendo investigada por envolvimento em crimes de corrupção, a variável C _it assume o valor 1 (um). Caso contrário, assume o valor 0 (zero).

O Modelo Principal está descrito na seguinte Equação 2:

$${Varni}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{Dvarni}_{it-1}+{\alpha }_2{Varni}_{it-1}+{\alpha }_3\left({Varni}_{it-1}\mathrm{*}{Dvarni}_{it-1}\right)+{\alpha }_4{C}_{it}+{\alpha }_5\left({C_{it}\mathrm{*}Dvarni}_{it-1}\right)+{\alpha }_6\left({C_{it}\mathrm{*}Varni}_{it-1}\right)+{\alpha }_7\left({C_{it}\mathrm{*}Varni}_{it-1}\mathrm{*}{Dvarni}_{it-1}\right)+{\alpha }_8{VarControle}_{it}+{\mathrm{}\mathrm{ℇ}}_{it}$$ (2)

A Tabela 3 apresenta a descrição das variáveis e os sinais esperados.

Tabela 3
Descrição dos parâmetros do modelo

Variável	Resultado esperado	Operacionalização
Varni it		Variável dependente que representa a variação do lucro líquido da empresa i no ano t, ponderada pelo ativo total do início do ano t.
α 1 Dvarni it-1	( * )	Variável binária que assume valor 1 (um) em caso de variações negativas do lucro do ano anterior e 0 (zero) em caso de variações positivas.
α 2 Varni it-1	α2= 0	Variável que representa a variação do lucro líquido da empresa i no ano t-1, ponderada pelo ativo total do início do ano t-1. Indica a persistência do lucro.
α3(Varniit-1 * Dvarni it-1 )	α3< 0	Variável de interação de variações negativas do lucro. Diferencia o tipo de variações do lucro.
α 4 C it	α4< 0	Variável binária que indica a existência de divulgação do envolvimento de empresas em investigações de crime de corrupção. Assume valor 1 (um) quando houver a citação, e 0 (zero) quando não houver a citação.
α5(Cit *Dvarni it-1 )	( * )	Variável de interação entre as variações negativas do lucro de empresas citadas em investigações de crime de corrupção.
α6(Cit *Varni it-1 )	α6= 0	Variável de interação entre as variações no lucro líquido de empresas citadas em investigações de crime de corrupção. Diferencia as empresas citadas.
α7(Cit *Varni it-1 *Dvarni it-1 )	α7< 0	Variável de interação para variações negativas no lucro líquido de empresas citadas em investigações de crime de corrupção. Diferencia as empresas citadas.
α 8 VarControle it	( * )	Variáveis de controle, a saber: (a) logaritmo do ativo total da empresa (Ln Ativoit); (b) retorno sobre ativos (ROAit); (c) Variável dummy que indica se o lucro líquido da empresa foi negativo (Dperdait), assumindo o valor 1 (um) se tal lucro líquido for menor que 0 (zero) e 0 (zero) nos demais casos; (d) alavancagem da empresa (Alafinit); e (e) fluxo de caixa operacional ponderado pelo ativo total do início do ano (FCOit).

• (*) Ball e Shivakumar (2005 ) não oferecem interpretação para o sinal dos coeficientes α 0 e α 1 .
• Fonte: Elaborado a partir de Paulo et al. (2013 ); Ball e Shivakumar (2005 ); Coelho, Cia e Lima (2009 ); Lennox, Francis e Wang (2012 ); e Chaney, Jeter e Shivakumar (2004 ), Basu (1997 ).

Os coeficientes de interesse são aqueles que contêm a interação com a característica corrupção, C _it , ou seja, α ₅, α ₆ e α ₇ e espera-se que todos sejam significativos e negativos.

Para se obter o feito completo das variações negativas nos lucros das empresas da amostra, analisa-se a soma dos coeficientes α ₂ + α ₃, que se estima que seja menor que zero, indicando a ocorrência de reversão dos componentes transitórios nos lucros. E, para se obter o feito completo das variações negativas nos lucros das empresas citadas em investigações de crimes de corrupção, analisa-se a soma dos coeficientes α ₂ + α ₃ + α ₆ + α ₇, o qual deve ser maior que α ₂ + α ₃, indicando a ocorrência de reversão dos componentes transitórios nos lucros.

A Tabela 4 descreve as variáveis de controle dos modelos, sendo que LnAtivo objetiva controlar o tamanho da empresa; ROA e Dperda buscam controlar os efeitos da lucratividade; e FCO e Alafin controlam o endividamento e o fluxo de caixa.

Tabela 4
Resumo das variáveis de controle utilizadas no modelo

Variável	Fórmula
LnAtivo = Logaritmo do ativo total da empresa (Tamanho)	Ln (Ativo Total)
ROA = Retorno sobre ativos da empresa (Rentabilidade)	Lucro Líquido / ((Ativo Total (t) + Ativo Total (t+1))/2
Dperda = Dummy que avalia o comportamento do lucro	Assume valor (1) se lucro líquido < 0 e valor (0) se lucro líquido > = 0
FCO = Fluxo de caixa operacional da empresa ponderada pelo ativo total	Fluxo Caixa / Ativo Total início do ano
Alafin = Grau de alavancagem financeira (Endividamento)	(Lucro Líquido / PL) / (Lucro Líquido / Ativo Total)

• Fonte: Elaborado a partir de Paulo et al. (2013 ); Lennox et al. (2012 ); e Chaney et al. (2004 ).

As regressões foram estimadas no software Stata 13, por meio da abordagem pooled com método de estimação Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) clusterizado por ano e setor econômico, conforme proposto por Ball e Shivakumar (2005). Adicionalmente, foram efetivadas simulações em MQO clusterizado por ano e setor econômico com os estimadores Heteroskedasticity-Robust Inference e Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG).

Efetivou-se análise dos pressupostos da regressão linear, por meio da aplicação dos seguintes testes: (i) Teste de Shapiro-Francia para averiguar a hipótese de distribuição normal dos resíduos; (ii) Teste de White para se verificar a hipótese de homocedasticidade (se a variância dos resíduos é constante); e (iii) Teste de Durbin-Watson para avaliar a hipótese de não autocorrelação dos resíduos, ou seja, se os resíduos são independentes. Além dos pressupostos, foi estimado o Variance Inflation Factor (VIF) para identificar a ocorrência de multicolineariedade entre as variáveis explicativas que compõem o modelo, e os VIFs obtidos situaram-se abaixo de 4.

Os testes de White e Durbin-Watson identificaram, respectivamente, a heterocedasticidade e autocorrelação dos termos dos erros. Objetivando solucionar tais problemas, foram efetivadas simulações com os seguintes estimadores descritos por Wooldridge (2012): (i) o Heteroskedasticity-Robust Inference, para ajustar os erros padrão e as estatísticas, de modo que sejam válidas na presença de heterocedasticidade com forma desconhecida; e (ii) o Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG), que permite a correlação dos termos dos resíduos. Optou-se por apresentar como resultado principal os da simulação que utilizou o estimador GLS, sendo que os resultados das três simulações são apresentados no ^{Apêndice A}.

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS

Para análise do efeito da divulgação do envolvimento de empresas em casos de corrupção no aumento do reconhecimento tempestivo de perda, estimaram-se os parâmetros da Equação 2 no Modelo Principal. Adicionalmente, considerando que a literatura descreve que crises econômicas podem afetar o nível de conservadorismo contábil, para se conhecer os impactos da crise econômica de 2014-2016, estimaram-se os parâmetros na mesma Equação 2 no Modelo Crise, que considerou uma variável binária adicional, que assume valor 1 (um) para os anos de crise e valor 0 (zero) para os anos em que não houve crise.

4.1 Estatística Descritiva

A Tabela 5 apresenta a estatística descritiva das principais variáveis que compõem o modelo adotado neste estudo.

Tabela 5
Estatística descritiva

Variável	Obs.	Média	Mediana	DP	Mínimo	Máximo	Percentil 25	Percentil 75
Varni it	1824	-0,0075	-0,0008	0,3653	-11,7466	5,7091	-0,0266	0,0184
Dvarni it (α1)	1824	0, 4879	0,0000	0,4999	0,0000	1,0000	0,0000	1,0000
Varni it-1 (α2)	1824	-0,0013	0,0006	0,5783	-11,7466	16,9139	-0,0229	0,0207
Dvarniit-1*Varniit-1(α3)	1824	-0,04173	0,0000	0,3184	-11,7466	0,0000	-0,0229	0,0000
Cit (α4)	1824	0, 1798	0,0000	0,3841	0,0000	1,0000	0,0000	0,0000
Cit*Dvarniit-1(α5)	1824	0,0997	0,0000	0,2997	0,0000	1,0000	0,0000	0,0000
Cit*Varniit-1(α6)	1824	0,0026	0,0000	0,2840	-4,4524	11,0000	0,0000	0,0000
Cit*Dvarniit-1*Varniit-1(α7)	1824	-0,0076	0,0000	0,1114	-4,4524	0,0000	0,0000	0,0000
LnAtivo it	1824	14,5075	14,7017	1,8277	8,9084	19,6606	13,3867	15,7328
Dperda it	1824	0,3267	0,0000	0,4691	0,0000	1,0000	0,0000	1,0000
ROA it	1824	0,0096	0,0241	0,1362	-1,0149	1,0437	-0,0189	0,0685
Alafin it	1824	2,1581	1,500	42,148	-754,80	741,1	0,5000	2,4000
FCO it	1824	0,0609	0,0587	0,1071	-1,8679	1,0662	0,0152	0,1101

• Nota:(i) Varniit = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; (ii) Obs = observações; DP = desvio padrão.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

Perceba-se que, em função do efeito da crise econômica que durou por sucessivos anos (2014 a 2016), a variável Varni _it-1 possui média e mediana inferiores as mesmas estatísticas da variável Varni _it , sinalizando que houve redução dos lucros das empresas no período corrente em detrimento do lucro no período anterior. Isso indica a importância de se controlar esse fator (crises econômicas) nas conclusões deste trabalho.

No que tange ao indicador de Alavancagem Financeira (Alafin), é possível verificar que a média foi de 2,1581, situando-se acima da mediana. O mesmo ocorre com o indicador Fluxo de Caixa Operacional (FCO), que apresentou média de 0,0609, também acima da mediana. Esse fato indica que os resultados deste trabalho estão sendo influenciados por empresas com maior alavancagem e detentoras de fluxos de caixa mais representativos, já que compõem o percentil 75 da distribuição.

4.2 Matriz de Correlação

A Tabela 6 apresenta a correção estimada entre as variáveis que compõem o modelo adotado neste estudo.

Tabela 6
Matriz de Correlação de Pearson

Variável	Varniit	Dvarniit-1	Varniit-1	Ln Ativoit	Dperdait	ROAit	Alafinit	FCOit
Varniit	1
Dvarniit-1	0,0853*	1
Varniit-1	-0,7178*	0,1422*	1
Ln Ativoit	0,0344	-0,0107	0,0000	1
Dperdait	-0,1153*	0,1945*	0,0070	-0,1561*	1
ROAit	0,3138*	-0,1757*	-0,1162*	0,1716*	-0,6172*	1
Alafinit	0,0115	-0,0433	-0,0194	0,0044	-0,0258	0,0304	1
FCOit	-0,0422	-0,0863*	0,0122	0,0974*	-0,3008*	0,03611*	0,0136	1

• Nota: Varni it = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t.
• * representa nível de significância de 5% e estão em negrito.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

Note-se na Tabela 6 que a variável dependente Varni _it (variação do lucro líquido no período corrente) apresentou correlação significativa e negativa com as seguintes variáveis: (i) Varni _it-1 (variação do lucro líquido defasada); e (ii) FCO (fluxo de caixa operacional da empresa), em linha com Ball e Shivakumar (2005), o que sinaliza uma tendência de reconhecimento tempestivo das perdas.

4.3 Modelos de Regressão

Na Tabela 7 são apresentados os resultados das regressões do Modelo Principal e do Modelo Crise, estimadas por meio da abordagem pooled com método de estimação MQO clusterizado por ano e setor econômico e estimador Generalized Least Squares (GLS).

Tabela 7
Estimativas dos modelos de regressão

Varni it	Modelo Principal		Modelo Crise
	Coef.	p-valor	Coef.	p-valor
Constante (𝛼 0)	0,0401283	0,004	0,0534578	0,008
Dvarniit-1 (𝛼 1)	0,0067331	0,002	0,0070135	0,001
Varnit-1 (𝛼 2)	-0,5946120	0,000	-0,5325127	0,000
Dvarniit-1 *Varni it-1 (𝛼 3)	0,4216917	0,000	0,1861643	0,000
Cit (𝛼 4)	-0,0095063	0,019	-0,0098676	0,021
Cit*Dvarniit-1 (𝛼 5)	0,0145291	0,000	0,0057386	0,220
Cit*Varniit-1 (𝛼 6)	0,2183516	0,000	0,2341382	0,000
Cit*Dvarniit-1*Varniit-1 (𝛼 7)	-0,1396247	0,003	-0,4587068	0,000
LnAtivo it	-0,0042459	0,000	-0,0059938	0,000
Dperda it	0,0101151	0,000	0,0000755	0,980
ROA it	0,883639	0,000	0,8620915	0,000
Alafin it	-0,0005893	0,012	-0,0000224	0,321
FCO it	-0,2972948	0,000	-0,1554819	0,000
AnoCrise it	-	-	0,0241777	0,000

• Nota:Varniit= variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it =dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; Cit = Modelo Crise it = inclui dummy para indicar se o ano t é um ano de crise, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

A interpretação do reconhecimento dos ganhos e perdas, acompanhando Ball e Shivakumar (2005), pode ser feita da seguinte forma: ganhos nas empresas que não foram citadas: α₂; perdas nas empresas que não foram citadas: α₂ + α₃; ganhos nas empresas citadas em casos de corrupção: α₂ + α₆; perdas nas empresas citadas em casos de corrupção: α₂ + α₃ + α₆ + α₇.

Para avaliar o efeito completo do reconhecimento tempestivo das perdas foi feita a soma dos coeficientes α₂ + α₃, resultando em um valor menor que zero tanto no Modelo Principal (-0,1729203) quanto no Modelo Crise (-0,3463484). Esse resultado corrobora a ideia de comportamento de reconhecimento condicional. Atenção deve ser dada, no entanto, à intensidade desse valor em período de crise, o que indica um aumento do comportamento condicional nesse período.

Perceba-se que α₇ é menor que zero, o que demonstra que as perdas tendem a ser reconhecidas tempestivamente quando essas empresas são expostas pela mídia e pelos auditores em situações que envolvem corrupção. Isso ocorre tanto no Modelo Principal quanto no de Crise. Sendo assim, seria possível sugerir que a divulgação feita pela mídia e pelos auditores interfere no reconhecimento tempestivo das perdas. No entanto, quando se amplia a análise e se realiza a soma dos coeficientes α₂ + α₃ + α₆ + α₇, apesar de o resultado continuar confirmando a existência de reconhecimento condicional, a intensidade é menor, e não maior, como sugerido na hipótese deste trabalho. No Modelo Principal a soma dos quatro coeficientes é (-0,0941934), ou seja, maior do que a soma dos coeficientes α₂ + α₃ (-0,1729203). Observe-se que isso é diferente no modelo em que se avalia o efeito da Crise, no qual se tem α₂ + α₃ (-0,3463484) e na soma α₂ + α₃ + α₆ + α₇ (-0,5709170). Em outras palavras, o efeito da crise parece ter um impacto maior no reconhecimento tempestivo das perdas do que a divulgação do envolvimento da empresa em esquemas de corrupção.

O impacto menor da mídia pode ter uma explicação no que descrevem Pinho e Sacramento (2009), que analisaram o conceito de accountability vertical. Explicam os autores que a característica “vertical” diz respeito à dimensão de forças externas às conexões envolvidas no possível ato de corrupção e, como exemplo dessas forças, citam as reivindicações sociais e a atuação da mídia. Sobre a atuação da mídia, os autores esclarecem quanto à possibilidade de diminuição da importância desta quando ela é vista como parcial, definindo ou nomeando supostos responsáveis e, em alguns momentos, contribuindo para que inocentes sejam condenados pela opinião pública no lugar dos verdadeiros culpados. O assunto, como pode ser observado, possui dimensões complexas.

Sob o aspecto contábil, chama-se atenção para alguns elementos que podem alterar o comportamento do reconhecimento tempestivo das perdas. Um dos fatores é discutido por Moreira (2009), que se refere ao gerenciamento de resultados. Empresas gerenciam seus resultados por intermédio de escolhas de critérios contábeis para atender diversos interesses, se esses interesses forem provenientes de conexões políticas, por exemplo, e se essas conexões forem muito fortes, isso pode amenizar o aspecto da tempestividade do reconhecimento das perdas. E, de certa forma, justificaria a falta de resposta à pressão do escrutínio da mídia no reconhecimento da perda, na medida em que a forte conexão política pode diminuir o receio de punição da fraude, por parte das empresas que possuem essas conexões (Lazzarini, 2011).

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo investigou a relação entre a divulgação do envolvimento de empresas em investigações de corrupção e o reconhecimento tempestivo de perdas, tendo essa última como proxy da qualidade da informação contábil.

Buscou-se para isso o fundamento em pesquisas que testaram a interação entre o escrutínio da mídia e a divulgação de deficiências em controles internos trazidos pelos relatórios do auditor independente. Nesse caso, e baseado em literaturas anteriores, teve-se como meta incluir a perspectiva do accountability vertical (externo/mídia) e a perspectiva do insider (auditor) como redutores da assimetria de informação.

Utilizou-se um modelo em conformidade com o desenvolvido por Ball e Shivakumar (2005), tendo sido inseridas características específicas, objetivando testar a hipótese de que a divulgação do envolvimento de empresas brasileiras em investigações de crimes de corrupção aumenta o reconhecimento tempestivo de perdas. Os resultados informam que é possível observar o reconhecimento tempestivo da perda a ponto de se caracterizar o conservadorismo contábil nas empresas citadas em esquemas de corrupção. Contudo, quando comparado ao conjunto das demais empresas que não foram citadas, esse comportamento condicional se mostra menor, e não maior, como sugerido pela hipótese de pesquisa, o que pode indicar que a citação em esquemas de corrupção, por si só, não aumenta o reconhecimento tempestivo de perdas. O comportamento esperado com a análise das notícias sobre corrupção era o mesmo que se observou quando o cálculo do comportamento condicional foi controlado por períodos de crise econômica: os períodos de crise potencializam o reconhecimento tempestivo das perdas.

O impacto menor do escrutínio da mídia pode estar relacionado a diversos fatores não abrangidos nesta pesquisa, como, por exemplo, o fato de nossas instituições de ação popular ainda não serem maduras o suficiente, ou mesmo o de que a utilização desse tipo de informação possa passar por um crivo cultural que diminua sua importância no contexto brasileiro (Sacramento & Pinho, 2016).

Além disso, ainda é necessária uma melhor compreensão do impacto causado pela informação da mídia especializada em uma sociedade que pode ser influenciada por redes sociais, condutores de opinião pública e emissores de desinformação (Cardoso, 2019). Acrescente-se uma limitação, sob o aspecto operacional da pesquisa, que é a grande dispersão e variedade de notícias publicadas na internet sobre o tema corrupção e o envolvimento de empresas brasileiras em tal prática, o que pode dificultar a coleta dos dados e diminuir o possível impacto da notícia e, dependendo da forma como a sociedade enxerga tal veículo (viés de posicionamento), tais notícias podem perder o valor informativo (Sacramento & Pinho, 2016).

É muito importante salientar, ainda, que a complexidade do tema exige um esforço importante de modelagem, que talvez não possa ser completamente descrito sem considerar elementos fora do contexto contábil que ocorrem de forma específica no Brasil e podem ser importantes na interpretação de um contexto mais abrangente das fraudes (Lazzarini, 2011). É necessário modelar como funcionam as demais alavancas indutoras de fraudes e de escolhas contábeis oportunistas, que não foram abrangidas por esta pesquisa, baseadas, por exemplo, em conexões políticas, transações off-balance, governança corporativa, agressividade na interpretação e aplicação de normas contábeis, mecanismos de compliance e auditoria (Murcia, 2007).

Ainda como forma de sugestão de pesquisas sobre esse tema, destaque-se o papel da governança corporativa, que deveria garantir o mapeamento dos riscos potenciais de se poder manobrar controles internos existentes e impedir que interesses outros interferissem na elaboração das demonstrações contábeis. Por outro lado, tem-se a Auditoria que deveria garantir demonstrativos contábeis alinhados às normas vigentes e livres de fraudes.

O tema da corrupção segue relevante para a sociedade e, principalmente, para os profissionais da área contábil, que podem exercer um papel importante no sentido de contribuir para coibir a ocorrência de novos casos de corrupção e os efeitos nocivos de tal prática, esclarecendo o impacto que a corrupção impõe sobre as demonstrações contábeis e fomentado o interesse da sociedade civil em atuar e pressionar por melhorias na governança pública.

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• *
  Trabalho apresentado na 6^th International Conference on Management Studies (ICMS 2020), Dubai, Emirados Árabes Unidos, abril de 2020.

APÊNDICE A

Resultados das Regressões Modelo Pooled Com Método de Estimação MQO X Polled MQO com Estimador Heteroskedasticity-Robust Inference X Polled MQO Com Estimador Generalized Least Squares (GLS)

Varni it MODELO PRINCIPAL ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) Constante (𝛼0 ) 0.107*** 0.107** 0.0401*** (2.85) (2.28) (2.92) Dvarniit-1 (α 1) 0.0143 0.0143* 0.00673*** (1.57) (1.88) (3.11) Varnit-1 (α 2) -0.650*** -0.650*** -0.595*** (-76.99) (-50.04) (-27.22) Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 3) 0.542*** 0.542*** 0.422*** (37.73) (13.45) (12.54) Cit (α 4) -0.0216 -0.0216 -0.00951** (-1.25) (-1.62) (-2.35) Cit*Dvarniit-1 (α 5) 0.0217 0.0217 0.0145*** (1.07) (1.20) (3.50) Cit*Varniit-1 (α 6) 0.257*** 0.257*** 0.218*** (16.89) (21.46) (8.88) Cit*Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 7) -0.228*** -0.228*** -0.140*** (-6.19) (-3.06) (-3.01) LnAtivo it -0.00843*** -0.00843*** -0.00425*** (-3.43) (-2.80) (-4.56) Dperda it 0.0133 0.0133 0.0101*** (1.21) (0.82) (3.57) ROA it 0.691*** 0.691*** 0.884*** (15.98) (4.32) (41.67) Alafin it -0.000286 -0.000286 -0.000589** (-0.26) (-0.65) (-2.52) FCO it -0.530*** -0.530* -0.297*** (-13.00) (-1.92) (-15.11) Nota: As referências (1)/(2)/(3) no título das colunas indicam os modelos econométricos simulados, sendo: (1) Modelo Pooled com Método de Estimação MQO; (2) Polled MQO com Estimador Heteroskedasticity-Robust Inference; e (3) Polled MQO com Estimador Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG); Varni it = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; C it = Modelo Crise it = inclui dummy para indicar se o ano t é um ano de crise, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não. *, ** e *** indicam o nível de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente. Fonte: Elaborado pelos autores.

Varni it	MODELO PRINCIPAL
	( 1 )	( 2 )	( 3 )
Constante (𝛼0 )	0.107***	0.107**	0.0401***
	(2.85)	(2.28)	(2.92)
Dvarniit-1 (α 1)	0.0143	0.0143*	0.00673***
	(1.57)	(1.88)	(3.11)
Varnit-1 (α 2)	-0.650***	-0.650***	-0.595***
	(-76.99)	(-50.04)	(-27.22)
Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 3)	0.542***	0.542***	0.422***
	(37.73)	(13.45)	(12.54)
Cit (α 4)	-0.0216	-0.0216	-0.00951**
	(-1.25)	(-1.62)	(-2.35)
Cit*Dvarniit-1 (α 5)	0.0217	0.0217	0.0145***
	(1.07)	(1.20)	(3.50)
Cit*Varniit-1 (α 6)	0.257***	0.257***	0.218***
	(16.89)	(21.46)	(8.88)
Cit*Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 7)	-0.228***	-0.228***	-0.140***
	(-6.19)	(-3.06)	(-3.01)
LnAtivo it	-0.00843***	-0.00843***	-0.00425***
	(-3.43)	(-2.80)	(-4.56)
Dperda it	0.0133	0.0133	0.0101***
	(1.21)	(0.82)	(3.57)
ROA it	0.691***	0.691***	0.884***
	(15.98)	(4.32)	(41.67)
Alafin it	-0.000286	-0.000286	-0.000589**
	(-0.26)	(-0.65)	(-2.52)
FCO it	-0.530***	-0.530*	-0.297***
	(-13.00)	(-1.92)	(-15.11)

• Nota: As referências (1)/(2)/(3) no título das colunas indicam os modelos econométricos simulados, sendo: (1) Modelo Pooled com Método de Estimação MQO; (2) Polled MQO com Estimador Heteroskedasticity-Robust Inference; e (3) Polled MQO com Estimador Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG); Varni it = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; C it = Modelo Crise it = inclui dummy para indicar se o ano t é um ano de crise, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não.
• *, ** e *** indicam o nível de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

Varni it MODELO CRISE ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) Constante (α 0) 0.188*** 0.188*** 0.0535*** (4.39) (3.57) (2.66) Dvarniit-1 (α 1) 0.0253** 0.0253** 0.00701*** (2.34) (2.33) (3.33) Varnit-1 (α 2) -0.645*** -0.645*** -0.533*** (-54.44) (-37.06) (-17.49) Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 3) 0.524*** 0.524*** 0.186*** (26.45) (9.63) (3.69) Cit (α 4) -0.0152 -0.0152 -0.00987** (-0.72) (-1.06) (-2.31) Cit*Dvarniit-1 (α 5) 0.00129 0.00129 0.00574 (0.05) (0.07) (1.23) Cit*Varniit-1 (α 6) 0.262*** 0.262*** 0.234*** (12.10) (11.43) (4.44) Cit*Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 7) -0.291*** -0.291** -0.459*** (-5.65) (-2.02) (-4.53) Ln Ativo it -0.0138*** -0.0138*** -0.00599*** (-4.87) (-3.76) (-4.45) Dperda it 0.0118 0.0118 0.0000755 (0.91) (0.71) (0.03) ROA it 0.731*** 0.731*** 0.862*** (15.66) (5.48) (33.90) Alafin it -0.0000604 -0.0000604 -0.0000224 (-0.55) (-1.06) (-0.99) FCO it -0.463*** -0.463** -0.155*** (-9.74) (-2.03) (-8.30) AnoCrise it 0.0303* 0.0303** 0.0242*** (1.70) (2.04) (5.88) Nota: As referências (1)/(2)/(3) no título das colunas indicam os modelos econométricos simulados, sendo: (1) Modelo Pooled com Método de Estimação MQO; (2) Polled MQO com Estimador Heteroskedasticity-Robust Inference; e (3) Polled MQO com Estimador Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG); (ii) Varni it = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; C it = Modelo Crise it = inclui dummy para indicar se o ano t é um ano de crise, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não. *, **, *** indicam o nível de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente. Fonte: Elaborado pelos autores.

Varni it	MODELO CRISE
	( 1 )	( 2 )	( 3 )
Constante (α 0)	0.188***	0.188***	0.0535***
	(4.39)	(3.57)	(2.66)
Dvarniit-1 (α 1)	0.0253**	0.0253**	0.00701***
	(2.34)	(2.33)	(3.33)
Varnit-1 (α 2)	-0.645***	-0.645***	-0.533***
	(-54.44)	(-37.06)	(-17.49)
Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 3)	0.524***	0.524***	0.186***
	(26.45)	(9.63)	(3.69)
Cit (α 4)	-0.0152	-0.0152	-0.00987**
	(-0.72)	(-1.06)	(-2.31)
Cit*Dvarniit-1 (α 5)	0.00129	0.00129	0.00574
	(0.05)	(0.07)	(1.23)
Cit*Varniit-1 (α 6)	0.262***	0.262***	0.234***
	(12.10)	(11.43)	(4.44)
Cit*Dvarniit-1 *Varni it-1 (α 7)	-0.291***	-0.291**	-0.459***
	(-5.65)	(-2.02)	(-4.53)
Ln Ativo it	-0.0138***	-0.0138***	-0.00599***
	(-4.87)	(-3.76)	(-4.45)
Dperda it	0.0118	0.0118	0.0000755
	(0.91)	(0.71)	(0.03)
ROA it	0.731***	0.731***	0.862***
	(15.66)	(5.48)	(33.90)
Alafin it	-0.0000604	-0.0000604	-0.0000224
	(-0.55)	(-1.06)	(-0.99)
FCO it	-0.463***	-0.463**	-0.155***
	(-9.74)	(-2.03)	(-8.30)
AnoCrise it	0.0303*	0.0303**	0.0242***
	(1.70)	(2.04)	(5.88)

• Nota: As referências (1)/(2)/(3) no título das colunas indicam os modelos econométricos simulados, sendo: (1) Modelo Pooled com Método de Estimação MQO; (2) Polled MQO com Estimador Heteroskedasticity-Robust Inference; e (3) Polled MQO com Estimador Generalized Least Squares (GLS e/ou Mínimos Quadrados Generalizados - MQG); (ii) Varni it = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total no início do ano t; Varni it-1 = variação do lucro líquido da empresa i do ano t-2 para o ano t-1, ponderada pelo ativo total no início do ano t-1; Dvarni it-1 = dummy para indicar se existe variação negativa no lucro líquido da empresa i do ano t-1 para o ano t, assumindo valor 1 (um) se Varni it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; LnAtivo it = logaritmo do ativo total da empresa i no ano t; ROA it = retorno sobre ativos da empresa i no ano t; Dperda it = dummy para indicar se o lucro líquido da empresa i no ano t foi negativo, assumindo valor 1 (um) se Lucro it < 0, e 0 (zero) nos demais casos; Alafin it = alavancagem da empresa i no ano t; FCO it = fluxo de caixa operacional da empresa i no ano t ponderada pelo ativo total no início do ano t; C it = Modelo Principal it = dummy para indicar se empresa i foi citada em investigação de crime de corrupção no ano t, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não; C it = Modelo Crise it = inclui dummy para indicar se o ano t é um ano de crise, assumindo valor 1 (um) se sim e 0 (zero) caso não.
• *, **, *** indicam o nível de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.
• Fonte: Elaborado pelos autores.

Editado por

Editor-Chefe: Fábio Frezatti Editor Associado: Eliseu Martins

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  26 Abr 2021
• Data do Fascículo
  May-Aug 2021

Histórico

• Recebido
  17 Set 2019
• Revisado
  14 Out 2019
• Aceito
  11 Set 2020