˘ ˇ ˆ˙ - bcb.gov.br · 5 por fim, no terceiro capítulo, apresento um estudo empírico,...
TRANSCRIPT
1
�
�
��������������� �� �� ������� ����
��� ������ ������������ ������ ����
� ������ ������ ����
��� ����!�"���������
2
#$%����
�$&�'%()*'++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++,�
���#&(-'�.!�����'�����/(�$�0������0�0�$'����0�-+++++++++++++++++++++++++++++++++++1�
1.1. Justificativas Econômicas para a Existência das MPEs.....................5
1.2. Caracterização das MPEs no Brasil..................................................6
1.3. Sobrevivências das MPEs no Brasil..................................................9
1.4. Formas de Acesso ao Crédito Disponíveis.......................................11
���#&(-'�2!��$3'���)*'��00��4&�����$'������%'�%����4%�&'+++++++++++.,�
2.1. Mercado de Crédito.........................................................................13
��������������������������������������� � ������ �����������������������������������
2.2. O Mercado de Crédito Brasileiro……………………....................22
����������������������������������� �������� �������������������������������������������
2.3. Propostas para a redução da assimetria de informações
no mercado de crédito para as MPEs……………………..............32
����������������������� ��!��"�����������������������������������������������������������������#��
����#&(-'�,!�������%�%��%����"���$&'�%�0����0����0�-����0!��
(���'%�-'�%��������������+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++,,�
3.1. Introdução.......................................................................................33
3.2. Metodologia Econométrica............................................................39
3.3. Resultados.......................................................................................40
3.4. Conclusões do Estudo.....................................................................45
��'$�-(0*'+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++56�
���-�'"��3��++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++57�
3
�$&�'%()*'��� ����������������������������������������������������������
����� �� ���!���� ���� �"������������ ���� �� � ���#�����
����������� ����$���������� ���������������������������$��
������ ���������$�� � ����� ����$���%�������&���������������
������� ������!����������� ����������
$��%&��� ����&' %���(1883 - 1950)
O Brasil é um dos países mais empreendedores do mundo. Descontextualizada, esta
frase poderia indicar um apelo ufanista aos observadores (nacionais e estrangeiros) menos
desavisados. No entanto, quando avaliamos alguns dados relativos à importância do
segmento de Micro e Pequenas Empresas (MPEs) na produção nacional, vemos que o
papel do pequeno empreendedor é fundamental no funcionamento da economia brasileira.
Quando observamos os resultados do Global Entrepreneurship Monitor (ver
Relatório Global, 2002), ratificamos esta realidade. Segundo o relatório, estima-se que no
Brasil em 2002, 14.4 milhões de pessoas estavam envolvidas com alguma atividade
empreendedora, ou seja, um em cada sete brasileiros estava empreendendo, fato este que
coloca o Brasil sétimo lugar na classificação mundial de empreendedorismo, com uma
Taxa de Atividade Empreendedora (TAE) de 13.5%. No cômputo geral, o Brasil participa
com 5% dos 286 milhões de empreendedores ativos em 2002 nos 37 países participantes da
pesquisa que resultou no relatório. Não por acaso, as MPEs assumem tamanha importância
no desenvolvimento econômico e da renda nacionais.
Segundo dados da Relação Anual de Informações Sociais do Ministério do
Trabalho e Emprego (RAIS / MTE) de 2000, 93% do total dos estabelecimentos
empregadores do país são empresas de micro e pequeno porte, respondendo por cerca de
20% do Produto Interno Bruto (PIB) e 53% dos empregos formais no Brasil.
4
������&�8 �����9�������������������������������������� �����
:����; �� ���������������< ��=>�Total de Estabelecimentos Empregadores 93
Trabalhadores Formais 53
PIB 20
Valor Total Exportado 12,4 Fonte: RAIS (2000), Funcex (2002), MONAMPE (2003)
Paradoxalmente a esta realidade, notamos que apenas 10% do total de crédito
ofertado no Brasil é destinado às MPEs.
Assim, frente a esta conjuntura, aparentemente antagônica, e dado que o recurso
financeiro é um dos elementos mais importantes no estabelecimento e sustentação de um
negócio, procuro investigar e levantar neste trabalho alguns dos fatores que têm
proporcionado a manutenção deste ����'��('�) tão daninho ao fomento das MPEs.
Este trabalho fará uma revisão bibliográfica da literatura que discute um dos fatores
cruciais na concessão de crédito a qualquer agente econômico, ou seja, a informação. É
devido ao fenômeno de informação incompleta que órgãos públicos e privados,
primordialmente bancos, deixam de ofertar crédito a muitos empreendedores que, apesar
de dotados de espírito criativo, bons planos de negócio e capacidade de liquidação de suas
dívidas, não conseguem disponibilizar um número de informações pré-determinado e
formatado na burocracia legal, pois se encontram muitas vezes na informalidade.
Ocorre assim, no Brasil, o fenômeno da Assimetria de Informações, cujas primeiras
investigações são discutidas no importante artigo de AKERLOF (1970) e cujas derivações
teóricas mais conhecidas, aplicadas ao mercado de crédito, são frutos do trabalho seminal
de STIGLITZ & WEIS (1981).
Desse modo, no primeiro capítulo, traço um panorama das MPEs no Brasil e o
contexto em que se inserem. No capítulo seguinte, reviso os principais modelos teóricos
acerca do conceito de Informação Assimétrica e suas aplicações no mercado de crédito.
5
Por fim, no terceiro capítulo, apresento um estudo empírico, analisando as características
da inadimplência no setor das MPEs à luz das teorias e modelos vistos no capítulo anterior.
• • •
���#&(-'�.�����'�����/(�$�0������0�0�$'����0�-�
.+.+� ?���������;������@�������������A��B������������
Muitos autores descreveram o papel econômico-social das MPEs, mas um em especial
se destaca por sua lucidez na reflexão sobre o tema “empreendedorismo”. SCHUMPETER
(1961) destaca quatro pontos fundamentais para o fomento ao pequeno empreendimento
como elemento crucial no desenvolvimento tecnológico e na inovação:
.>� ���� ��������;����: figura central, que busca, por meio de espírito inventivo e
criativo, a inovação tecnológica e novas técnicas de gestão e adaptação.
2>� ���� �� ���: dono da “intuição” que move o gênio criativo na direção do
desenvolvimento tecnológico.
,>� $�;��� ������C����� �� ���: o produtor é que inicia a mudança econômica
e os consumidores se necessário são por ele “educados” (ensinados a desejar novos
produtos e serviços).
5>� ������� �% �;��;�� ���:
a. Somente o empreendedor necessita de crédito para desenvolvimento
industrial com novas combinações de fatores
b. O consumidor não necessita de crédito, pois o crédito ao consumidor não é
um elemento essencial ao processo econômico.
c. Desenvolvimento é impossível sem crédito.
6
Expandindo algumas dessas proposições de Schumpeter e avaliando o posicionamento
da MPE na economia global, podemos direcionar outras justificativas atuais para a
existência das MPEs: Estímulo à livre iniciativa e à capacidade empreendedora; Relações
capital / trabalho mais harmoniosas; Contribuição para geração de novos empregos e
absorção de mão-de-obra, seja pelo crescimento das MPEs já existentes, seja pelo
surgimento de novas; Efeito amortecedor dos impactos do desemprego; Efeito amortecedor
dos efeitos das flutuações na atividade econômica (principalmente, aqueles efeitos de
caráter global, de maior impacto em empresas mais dependentes dos mercados externos);
Manutenção de certo nível de atividade econômica em determinadas regiões; Contribuição
para a descentralização da atividade econômica, em especial na função de complementação
às grandes empresas; Potencial de assimilação, adaptação, introdução, algumas vezes,
geração de novas tecnologias de produtos e processos.
.+2+� ������ ��D���������������������
Para a efetiva caracterização das MPEs no Brasil, devemos fazer algumas
considerações em relação ao seu posicionamento diferenciado na economia. Assim, as
MPEs:
1) Não são grandes organizações miniaturizadas e não são organizadas e geridas de
forma departamentalizada / segmentada;
2) Normalmente, as MPEs atuam em um mercado de bens, produtos e serviços com
características de demanda elástica e com grandes flutuações no tempo;
3) Apresentam baixa dificuldade de barreiras à sua entrada no mercado e com uma
concorrência fortemente presente;
4) Possuem grandes dificuldades de sobrevivência, sendo que a esmagadora maioria
desaparece em menos de dois anos e;
5) Representam mais de 90% do total de organizações existentes no Brasil.
7
Analisando algumas das informações fornecidas pelo SEBRAE, a partir de dados do
Departamento Nacional de Registro do Comércio (DNRC), vemos o grau de importância
do segmento na economia regional do país.
"�������.+.�9���������������������� ��� �����&������ ����� ���������E�������
� ����<� �E����� �.FFG�FF>�
Fonte: SEBRAE, elaborado a partir dos dados do DNRC
Verificamos assim que a maior parte das empresas no Brasil, segundo a
classificação do SEBRAE, tem até nove empregados (se comércio ou serviço) e até 19
empregados (se indústria), indicando a natureza dinâmica dos negócios brasileiros.
"�������.+2�9�%����8�����������������0 ����� ����;���� �<2GGG>�
Fonte: MONAMPE
���
���
���
���
���
���
����
�����
�������
�����������
��
�����
�����
�����
�����
�����
����
����
������
�����
�� �
��������������������
��� ��!"��#�
$�����%&'��$����
���!��������
(����)����&'�
�*��+�#%,���
�����&��
$��-�#��
8
Não por acaso, o discurso político no final dos anos 90 e do início do séc. XXI
prima, via de regra, pelo desenvolvimento de metas sustentáveis de apoio aos micro e
pequenos empresários dada, inclusive, a dificuldade de se estabelecerem objetivos gerais
(macro) que tenham eficiência real no crescimento econômico no Brasil 1.
Conforme podemos observar na tabela 1.2, quando caracterizamos de forma mais
geral, percebemos que as MPEs são bem distintas das grandes empresas e transnacionais.
Vale destacar o alto grau de concentração de compras dentro do país (nos mercados
internos), reforçando a hipótese de que são as MPEs que dinamizam a economia nacional.
&�8 ���.+2�9������� ��D������������8���� ����< ��2GGG>�
������ �E������������ &�����9�������Compram só do mercado interno 90%
Exportam 5%
Utilizam até 50% da capacidade instalada 50%
Compraram máquinas e equipamentos nos últimos três anos 30%
Querem melhorar a gestão, mas não possuem recursos 60%
Utilizam a informática 30%
Utilizam sistema de controle de qualidade 47%
Treinam seu pessoal 30%
Utilizam técnicas de marketing 20%
Fazem planejamento da produção e vendas 60%
Controlam e avaliam a produtividade 25%
Têm controle de estoques 60%
Têm gestão de estoques 20%
Têm registro de marcas e patentes no INPI 35%
Mantêm contatos com centros de tecnologia 25%
Seguem normas do INMETRO 30% Fonte: SEBRAE
Para concluir esta breve caracterização da MPE brasileira, é interessante notar
alguns dos aspectos gerenciais deste segmento, como demonstrado na tabela 1.3.
&�8 ���.+,�9�% �� �H�I������������� ������� ������� ����;��< ��2GGG>�
������ �E������������ &�����9�������Faturamento médio por pessoa ocupada Brasil em US$ / ano
Micro empresas 25.000
1 Em 2002, parte do discurso do presidente eleito Luís Inácio Lula da Silva e de seu partido, o Partido dos Trabalhadores (PT), defendeu o apoio incondicional do Poder Executivo às MPEs como meio eficaz de desenvolvimento econômico.
9
Pequenas 35.000
Rejeição de produtos (média brasileira: 2%) 5%
Desperdício de matérias-primas 7%
Dias de interrupção da produção, não previstas (anual) 18
Utilizam controle estatístico do processo 17%
Utilizam “just in time” 20%
Não realizam treinamento da mão-de-obra 70%
Pessoal qualificado ou nível superior no quadro 40%
Concedem benefícios aos empregados 30%
Realizam pesquisas sobre necessidades dos consumidores 12%
Registram as sugestões dos clientes 15%
Têm serviço de atendimento aos clientes 55%
Fazem uso de controles gerenciais 60%
Programam investimentos 30%
Dotam de informações sobre processos produtivos e tecnologia 27% Fonte: SEBRAE
Percebemos neste quadro a distância de comportamento das MPEs frente às
grandes empresas no que se refere às práticas gerenciais. Há, sem dúvidas, grande espaço
para profissionalização e capacitação do segmento. Tal aprimoramento, no médio prazo,
pode aumentar as chances de sustentação dessas empresas no mercado no longo prazo,
bem como permitir a geração e coleta de informações necessárias na obtenção de crédito
junto às instituições financeiras privadas e públicas.
.+,+� 0�8� ;�;B���������������������
Como visto anteriormente, a realidade empresarial brasileira é eminentemente
composta por MPEs, que são as verdadeiras responsáveis pela geração de emprego no país.
Assim, seu fomento é necessário e incentivável. Como apontaram FELDMANN &
AUDRETSCH (1999), as pequenas unidades nascentes são vistas como agentes de
mudança, com papel crucial na inovação tecnológica, mas também impõem, sob a ótica
tradicional, custos excessivos para a economia como resultado de escalas de produção
ineficientes, implicando em baixa produtividade e baixos salários para seus trabalhadores.
Para estes autores, as MPEs nascentes têm em seus primeiros anos de existência muitas
incertezas quanto à demanda de seus produtos. Eles apontam ainda que muitos dos motivos
10
que não permitem que tais empresas sobrevivam no longo prazo, tenham relação com a
própria competência do empresário e de seus empregados.
Muitos estudos comprovam que a taxa de mortalidade se reduz com o porte e tempo
de existência (idade) da empresa. NAJBERG et al (2000) apontam para a necessidade de
uma expansão do conhecimento e mapeamento das causas que levam à realidade brasileira.
Segundo estes autores, a existência de algum tipo de filiação ou relação com uma empresa
matriz (no Brasil ou exterior) e o porte da empresa determinam em muito o nível de
mortalidade das empresas no Brasil. Os autores ainda investigam a alta correlação entre a
taxa de natalidade das empresas e sua taxa de mortalidade que, no período da realização do
estudo, foi de 32.6% e 25.3% para as MPEs e 4.7% e 4.5% para as grandes empresas
respectivamente. O gráfico 1.3 explicita esta relação.
"������� .+,� 9� &�A�� � � $�������� � � ���������� � � � ���8 � ��� ���� ��� ������
% D+.FFJK% D+.FF6�
Outro ponto fundamental para se entender o problema da sobrevivência das MPEs
no Brasil é o período em que suas atividades normalmente são encerradas. Há uma
concentração grande da mortalidade até o primeiro ano de vida da empresa, como se pode
observar no gráfico 1.4.
�����
����
��������
�����
�����
������
����
����
����� ������ �� �� �� �� ����������
Natalidade Mortalidade
Fonte: Rais / MTE apud NAJBERG et al (2000)
11
"�������.+5�9�&�A��� ����������� ��������� � ����� ���.FFJ�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
Numa investigação mais detalhada, os autores avaliam a mortalidade das empresas
inseridas no macro-setor de atividade econômica. Assim, na indústria, onde a economia de
escala é mais relevante, é maior a mudança de porte das firmas sobreviventes em relação,
por exemplo, àquelas que compõem o setor de comércio.
NAJBERG et al (2000) concluem o estudo apontando para a necessidade da
existência de políticas públicas que reduzam a mortalidade das unidades de menor porte,
uma vez que estas, apesar das altas taxas de mortalidade, formaram o segmento que
apresentou a criação líquida de empregos (contratações superando demissões) no período
analisado.
.+5+� 3������ ��� �������������%����E; ��
Principal motivação deste trabalho, o crédito às MPEs é um dos aspectos que
merece maior atenção no tocante às políticas de desenvolvimento nacional. Existem três
tipos de linhas disponíveis para crédito às MPEs no país atualmente, cujas características
são melhores descritas na tabela 1.4.
�
�����
����� �����
����
�����
����
�����
����
�����
����� ������ �� �� �� �� ����������
1o. ano 2o. ano ou Mais
Fonte: Rais / MTE apud NAJBERG et al (2000)
12
&�8 ���.+5�9�-��H��%����E; ��� ��������������
&���� ������ �E�����
����� ��; ��� ���� K��� ��; ��� ������A��
O capital destinado à aquisição de máquinas e/ou equipamentos e obras civis indispensáveis à implantação, modernização, funcionamento ou ampliação da empresa
�������������� � ����Recurso destinado à compra de mercadorias, reposição de estoques, despesas administrativas, etc.
�������� � � ���� �������� �����; ��� ���������; ��� ���������
A parcela de recursos destinada a cobrir as despesas que a empresa terá com investimentos realizados. Ou seja, se a empresa financiou uma máquina, poderá necessitar de matéria-prima para a produção – neste caso, será financiado o capital de giro.
Fonte: SEBRAE
Dentre os principais agentes financiadores das MPEs no país, destacam-se o Banco
do Brasil (BB), o BNDES e a Caixa Econômica Federal (CEF). Para se ter uma dimensão,
só em 2002, o BB ofereceu linhas de crédito no montante de R$ 7.9 milhões, com a
expectativa de aumentar este total para R$ 11 milhões em 2003.
Entre os bancos privados, destaca-se o Unibanco que para o ano de 2003 prevê um
repasse de R$ 700 milhões, com expansão prevista em 30% para 2004. Tal expansão será
sustentada na ampliação dos canais de acesso ao crédito, atendimento diferenciado e oferta
de serviços (VILELLA, 2003).
Por fim, é importante destacar a função dos bancos no apoio ao desenvolvimento das
MPEs, segundo o SEBRAE: *� +'�,-�� ���� .������ �� � �� �� �%��/�,-�� �'� �-�� ���
�� � ��,-�� �� %���� �)� . � �� �� .���� ��� ��'����� + ���� ���� %���� ���
��� %������ %�������%('���%���.
Para essa decisão, os bancos executam, pelo menos, essas tarefas:
1) Análise do cadastro da empresa, dos sócios e dos avalistas;
2) Enquadramento da operação de acordo com suas linhas de crédito;
3) Definem as garantias sobre o financiamento e negocia com o interessado;
4) Análise de crédito de acordo com o projeto de viabilidade econômica e financeira.
• • •
13
���#&(-'�2��$3'���)*'��00��4&�����$'������%'�%����4%�&'�
2+.+� � ������� ���������
0��� �� ��"��� ��'����/�%����'��� ���+���������1��+����&��%��� ����+�
�&�2 ������ �� %3 (AKERLOF, 1970). É com este comentário que, de forma um tanto
quanto “profética”, George Akerlof iniciou sua breve argüição sobre o tema “Assimetria de
Informação” no mercado de crédito. Apesar de seu comentário ter sido tecido frente à
realidade por ele observada na Índia à época de seu famoso estudo, Akerlof ainda é atual
no que se refere à realidade de concessão do mercado de crédito às MPEs no Brasil.
De acordo com dados da pesquisa realizada pelo SEBRAE – SP e a Fipe (1999),
60% das MPEs gostariam de tomar algum tipo de empréstimo, se fosse fácil e barato. Na
prática, apenas 10 % de fato buscam um financiamento bancário (comercial ou oficial)
para alavancar seus negócios.
Conforme apontam PINHEIRO & MOURA (2001), muito da ineficiência atual no
funcionamento dos mercados de crédito se deve aos poucos incentivos para o investimento
em instrumentos de análise de crédito para concessões de médio e longo prazo para
empresas e indivíduos até 1994, com o início do plano real.
Até esta data, grande parte dos lucros auferidos pelos bancos advinham de receitas
com operações de +��� �� que associadas à tradição de concessão de crédito por bancos
estatais, levava os bancos privados a não apenas concederem pouquíssimos empréstimos,
como também concentravam tais atividades em operações de curto prazo.
14
Adicionalmente, os autores demonstram que no Brasil os bureaus de informação de
crédito (BICs 2) tradicionalmente mantêm informações negativas sobre os tomadores de
empréstimos, impossibilitando os credores de utilizar informações disponíveis para
selecionar os bons tomadores de empréstimos. A ênfase sempre foi sobre a execução da
dívida e não sobre a criação de bancos de dados confiáveis sobre os históricos de
pagamento do tomador.
Por fim, as péssimas práticas contábeis e a alta sonegação fiscal fazem com que o
relacionamento bancário seja uma das principais fontes de informações sobre um amplo
espectro de tomadores de empréstimos. Assim grande parte das informações relevantes
sobre a capacidade de obtenção de crédito é privativa dos bancos, individualmente. Sem
algum tipo de regulamentação ou política governamental que atue no sentido de reduzir
esta segmentação, os bancos continuarão a explorar seu monopólio de informações,
cobrando taxa de juros e exigindo níveis de garantias (burocracia) acima daquelas que
prevaleceriam num contexto de informação simétrica.
Longe de termos um perfeito equilíbrio entre a demanda por crédito e a oferta
existente para o segmento de MPEs, este capítulo busca sintetizar as principais teorias e
percepções acerca deste complexo tema.
2+.+.+��'���� ���� �0�� ���D�L�M ��
Em seu artigo seminal sobre racionamento de crédito em mercados com informação
imperfeita, STIGLITZ & WEISS (1981), questionam o porquê da existência deste
racionamento e com isso, questionam a própria validade da “lei” da oferta e da demanda,
quando o preço das negociações de empréstimo (o juro) não necessariamente seguirá uma
lógica de mercado, diminuindo quando a oferta de crédito for superior à sua demanda ou
2 As principais BICs são: SERASA (Centralização de serviços dos bancos), CADIN (Cadastro informativo dos créditos não quitados de órgãos e entidades federais) e SCPC (Serviço central de proteção ao crédito).
15
aumentando quando o volume financeiro demandado por empresas dispostas a tomar
empréstimos exceder a capacidade de oferta dos bancos.
Desse modo, STIGLITZ & WEISS (1981) argumentam que o mercado de crédito
pode observar um equilíbrio num ponto em que existe excesso de demanda por crédito,
quando os bancos maximizariam seus lucros. Assim, existem empresas dispostas a pagar
uma taxa de juros superior à taxa de equilíbrio, mas esta taxa superior não se torna
interessante ao banco, uma vez que ela embute um risco maior de inadimplência. Desta
forma, não é ótimo para o banco realizar novos empréstimos a taxas elevadas (acima da
taxa de equilíbrio), equilibrar o mercado e suprir esta demanda por crédito. Perpetua-se o
desequilíbrio neste mercado.
Por este modelo, os bancos que concedem empréstimos estão preocupados
basicamente com dois fatores: as taxas de juros (que receberão sobre o montante
emprestado) e o risco do empréstimo (na expectativa de não sofrer inadimplência em seus
contratos). Entretanto, a taxa de juros cobrada pelo banco pode, por si só, afetar o risco de
um conjunto de empréstimos, dado que: 1) discrimina potenciais tomadores de crédito
(gerando seleção adversa); ou 2) afetando as ações dos tomadores de crédito (efeito
incentivo). A seleção adversa que ocorre em função da taxa de juros é uma conseqüência
da existência de tomadores de empréstimo com diferentes probabilidades de saldar suas
dívidas.
Em função do problema de assimetria de informação, os bancos não conseguem
identificar os bons e maus pagadores e, por isso, necessita de indicadores que de algum
modo discrimine ambos. Uma forma usual para se observar esses pagadores pode ser feita
por meio da análise de uma curva da demanda por empréstimos a diferentes taxas de juros.
As empresas que aceitarem tomar empréstimos a taxas de juros mais elevadas são aquelas,
do ponto de vista do banco, menos propensas a pagar seus saldos devedores, por
16
trabalharem com projetos de maior risco. Isto ocorre, pois só as empresas detentoras de
projetos capazes de gerar altos retornos (superiores às elevadas taxas de juros), com riscos
associados igualmente altos, terão disposição a tomar empréstimos a taxas tão altas.
Assim, à medida que aumenta a taxa de juros, aumenta o risco médio dos projetos,
tendendo a reduzir o retorno esperado do banco que conceder empréstimos a essas
empresas.
Como há neste caso um risco moral embutido, dado que os bancos não conseguem
controlar as ações que os tomadores de empréstimo devem tomar para diminuir o risco de
não pagamento, a percepção de retorno esperado dos bancos é ainda menor.
Por essas razões, o retorno esperado do banco pode ser maximizado a uma taxa de
juros menor do que aquela que equilibraria a demanda e a oferta neste mercado, podendo,
inclusive, diminuir a partir deste ponto, conforme a figura 2.1.
3� ����2+.�9��A�� ������A��� �N������ ���A���D����� ������ � ������������8�����
�
�
De acordo com a figura 2.1, o retorno esperado do banco ocorre à taxa r*. É
possível que a esta taxa, a demanda por crédito supere a oferta.
De acordo com a teoria tradicional, a taxa de juros aumentaria de modo a igualar
oferta e demanda. No entanto, como percebemos, novos empréstimos fornecidos acima da
taxa r* reduziriam o retorno esperado dos bancos. Portanto, nenhuma empresa que se
r* Taxa de Juros
Ret
orno
Esp
erad
o
Fonte: STIGLITZ & WEISS (1981)
17
dispusesse a tomar empréstimos a um taxa superior a r* conseguiria faze-lo, mesmo que
seja idêntica às firmas que já recebera o empréstimo. Fica assim traçada uma situação de
equilíbrio com racionamento de crédito.
No entanto, como ainda ressaltam STIGLITZ & WEISS (1981), a taxa de juros não
é o único fator do contrato que é importante. O volume de crédito demandado e a
comprovação de uma determinada quantidade de garantias (ou patrimônio) requerida para
a liberação do valor, também afetam o comportamento e a distribuição dos tomadores de
empréstimos.
Assim, bem como a taxa de juros, existiria um nível ótimo de exigências (de
garantias) que um banco deveria exigir, de modo a maximizar seu retorno. Isto porque
somente tomadores de empréstimo ricos poderiam demonstrar grandes quantidades de
garantias e patrimônio para liberação do crédito. No entanto, é provável que justamente os
empreendedores ricos sejam aqueles menos avessos ao risco e que justamente por este
motivo, incorreram em maiores lucros com seus projetos. Também é provável que os
empreendedores mais conservadores (e menos arriscados) tenham obtido retornos menores
e consequentemente, tenham menos patrimônios e garantias para comprovar.
Em ambos os casos, a maior exigência por comprovação de garantias gera seleção
adversa no mercado de crédito, da mesma forma que o faz a taxa de juros. Para visualizar
esta situação analisemos a figura 2.2.
3� ����2+2�9�$E; ��O������ �&�A��� �?����<�>�
r1
r
Ret
orno
Esp
erad
o
r2
Onde: r = Taxa de Juros
Todos tomam empréstimo
Só os arriscados tomam empréstimo
Fonte: STIGLITZ & WEISS (1981)
18
Assumamos a existência de dois grupos: o grupo “seguro” que tomará empréstimos
apenas a uma taxa de juros r1 e o grupo “arriscado” que se sujeitará a tomar empréstimos
até o nível de juros r2, sendo que r1 < r2. Quando a taxa de juros aumenta minimamente
acima do nível r1, o mix de tomadores de empréstimo muda dramaticamente: todos os
tomadores de empréstimo de baixo risco desistem de tomar o crédito. É a realização da
seleção adversa.
3� ����2+,�9�$E; ��O������ �"��������<�>�
Similarmente à figura 2.2, assumamos novamente a existência de dois grupos: o
grupo “seguro” que tomará empréstimos apenas a um nível de exigência de garantias C1 e
o grupo “arriscado” que estará disposto a tomar empréstimos demonstrando garantias no
patamar de C2, sendo que C1 < C2. Quando o nível de garantias exigidas aumenta
minimamente acima do nível C1, o mix de tomadores de empréstimo novamente muda
dramaticamente: todos os tomadores de empréstimo de baixo risco, possuidores de menos
garantias reais, desistem de tomar o crédito. Verifica-se novamente a realização da seleção
adversa, como pode ser visto na figura 2.3.
É interessante notar a realidade brasileira vis-à-vis este modelo. A percepção da
grande parte dos empreendedores é a de que existe uma necessidade premente de se
reduzirem tantos as taxas de juros quanto a burocracia (principalmente, exigência de
C1
C
Ret
orno
Esp
erad
o
C2
Onde: C = Nível de Garantias
Todos tomam empréstimo
Só os arriscados tomam empréstimo Fonte: STIGLITZ & WEISS (1981)
19
garantias reais, apresentação de contrato social da empresa, dois a três balanços,
comprovação de faturamento dentre outras exigências) para que haja um interesse maior
pela captação de crédito no mercado formal (bancos), conforme podemos ver no gráfico
2.1.
"�������2+.�9���P ������������������������������������� ����;�� ������������
De fato, quando observamos dados da pesquisa SEBRAE-SP
/ Fipe (1999), notamos a elasticidade-preço da demanda por empréstimos, quando se
inferem alguns possíveis cenários de taxas de juros, caso fosse “fácil e barato” tomar
empréstimos bancários no Brasil, conforme demonstrado no gráfico 2.2 e na tabela 2.1.
"�������2+2�9�% ��������� ������������;�� ����������������
�
�
�
�
�
�
2%
7%
14%
35%
69%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
Maior Carência
Redução deImpostos
Aumento nosPrazos
Redução daBurocracia
Redução de Juros
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
0 1 2 3 4 5 6
�����������
� � �����
�������
� �������� ��
���������������
� �������������� ���������
�����������
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
20
20%
10%
11%
23%
36%
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%
Outros
Linhas de créditofechadas
Registro no CADIN/ SERASA
Insuficiência dedocumentos
Insuficiência degarantias reais
&�8 ���2+.�9�% ��������� ������������;�� ����������������
&�A�� � � ?���� ��������<�+�+>�
% ��������� ������< �����HP �� ��Q>�
���������� ��� ��� ���� �������<�������>�
=� � � ���� ��� ������ �� ���� � ����
4,2% 108,7 - 2,3%
3,1% 294,6 -6,5 4,6%
2,1% 1.023,4 -7,7 11,1%
1,0% 2.533,4 -2,8 25,4%
0,5% 4.956,9 -2,0 36,3% Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
Quando avaliamos as razões alegadas pelos bancos para não conceder os
empréstimos solicitados, segundo as MPEs entrevistadas pela pesquisa SEBRAE-SP / Fipe
(1999) que tiveram solicitação de crédito negada, a grande exigência por parte dos bancos
responde por quase 60% do total das causas, conforme podemos observar no gráfico 2.3.
Isto indica que no esforço de redução da assimetria de informação existente, uma boa parte
das MPEs interessadas em tomar credito é marginalizada neste mercado.
"�������2+,�9���DP ��� ����� ���8������������������ ���� ���������
Fonte: Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
3 A questão permitia mais de uma resposta, razão pela qual a soma dos resultados ultrapassa 100%.
21
Pode-se dizer, então, que se as taxas de juros, as exigências impostas pelos bancos e
a burocracia fossem reduzidas de forma significativa, isto, por si só, permitiria um aumento
expressivo no número total de empresas tomadoras de empréstimo junto a estes bancos,
com grande potencial de redução dos efeitos negativos da seleção adversa. Assim,
aumentaria tanto o volume de crédito concedido quanto a qualidade dos tomadores.
Após o artigo de STIGLITZ & WEISS (1981), muitos outros artigos se seguiram.
Um dos estudos recentes mais interessantes é o de DE MEZA & WEBB (1987), resumido
numa conferência recente sobre racionamento de crédito por DE MEZA (2002). DE
MEZA (2002) concorda que muitas empresas, especialmente as pequenas e novas, não têm
acesso ao mercado de crédito. Mas o autor argumenta que esta situação é ótima do ponto
de vista de eficiência do mercado e que não deve haver intervenções para fornecer novos
empréstimos para firmas pequenas.
Segundo DE MEZA (2002), a informação assimétrica no mercado de crédito pode,
na verdade, resultar num nível de surgimento de novas empresas que excede o ótimo do
ponto de vista da sociedade. O modelo de DE MEZA & WEBB (1987) relaxa uma das
suposições de STIGLITZ & WEISS (1981), ou seja, que o retorno esperado dos projetos
não varia entre empresas. Segundo os autores, uma hipótese mais realista é que há uma
correlação positiva entre habilidade do empreendedor e o retorno de seu projeto.
Suponha que um indivíduo tenha duas opções: ser empregado ou abrir um negócio.
Devido à impossibilidade de se pagar a cada um exatamente o valor de sua produtividade
marginal (por problemas de informação), o salário em uma empresa, geralmente envolve
uma média de acordo com cada função. Assim, um indivíduo com habilidade acima da
média tem incentivos para trabalhar por conta própria. Isso causa uma diminuição na
média de habilidades para cada função, o que provoca uma diminuição do salário e um
incentivo adicional para trabalhadores (agora menos hábeis) saírem. Além disto, como os
22
mais hábeis são também bons pagadores, isto faz com que os mal pagadores também
consigam empréstimos a taxas de juros menores.
Assim, um indivíduo que normalmente (com informação completa) preferiria ser
empregado, acaba abrindo seu próprio negócio e, em equilíbrio, o indivíduo indiferente
entre abrir seu negócio ou ser empregados são é o mais hábil empregado e o menos hábil
dos empreendedores. Isto provoca uma distorção no mercado e faz com que haja mais
empreendedores do que o socialmente ótimo. Esta situação é agravada pelo otimismo
inerente à espécie humana e mais ainda entre os empreendedores potenciais. Assim, a
ausência de crédito para pequenos empreendedores é, na verdade, uma maneira pela qual
os agentes financeiros levam o mercado para seu ponto eficiente, excluindo os
empreendedores com baixa probabilidade de sucesso.
Para defender suas conclusões, DE MEZA (2002) aponta para evidências empíricas
que confirmam que são os projetos de maior risco que geralmente não conseguem
financiamento. Além disto, vários estudos documentaram uma correlação positiva entre a
habilidade dos responsáveis e a sobrevivência de firmas novas, sugerindo a importância da
habilidade. No capítulo 3, é apresentado um estudo empírico que busca testar estes
modelos, tentando identificar como a inadimplência varia com a taxa de juros, com o valor
da operação e com a idade da firma.
2+2+� '�� ������� �������������� ����
PINHEIRO & MOURA (2001) classificam o mercado em três segmentos, no que tange
ao volume típico de empréstimos tomados e à natureza e quantidade de informações sobre
os tomadores utilizadas pelos credores, a saber:
� � ������� �:�� N�: o número de solicitações de empréstimo é muito alto, o tamanho
do empréstimo é pequeno, as taxas de juros são altas e o processo de tomada de decisão
23
de crédito é descentralizado, automatizado e baseado essencialmente em informações
negativas e terceirizadas.
� '��� �&'��(��: os bancos tendem a basear suas decisões em informações coletadas
internamente, freqüentemente obtida por meio de um relacionamento bancário contínuo
com os tomadores. A péssima qualidade das informações contidas nos balanços desses
tomadores, que se deve basicamente à sonegação fiscal e às práticas contábeis
ineficientes, fazem com que as informações sobre o fluxo de caixa do tomador se
tornem extremamente valiosas para avaliar sua efetiva capacidade de pagamento.
� "���� ���������P : têm uma contabilidade muito melhor e suas informações são
de conhecimento público. Há poucos tomadores, mas os empréstimos tendem a ser
maiores e as taxas de juros mais baixas do que em outros segmentos.
Claramente, as MPEs se enquadram no segmento de varejo, com mais de 60% dos
valores típicos de empréstimo demandados até R$ 20 mil, como pode ser visto no gráfico
2.4, e prazo de pagamento em até 24 meses para 70% dos casos, como visto no gráfico 2.5.
"�������2+5�9�%����8������� ��� ��B��������;���� ���� ���������
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
�
37%
27%
11%
4%
8%
12%
até R$ 10.000 de R$ 10.001 aR$ 20.000
de R$ 20.001 aR$ 30.000
de R$ 30.001 aR$ 40.000
de R$ 40.001 aR$ 50.000
mais de R$50.000
24
"�������2+1�9����D������� ��������� ��������������;�� ���������
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
Outro ponto interessante a ser destacado neste segmento é a finalidade dos
empréstimos desejados para as MPEs. Em 40% dos casos, a utilização do crédito é para
uso exclusivo em capital de giro e em 30% das MPEs, o crédito tomado seria utilizado para
expansão do negócio e investimentos, com pequenas variações nestes percentuais no caso
das MPEs que estão atualmente operando com lucro, conforme podemos observar no
gráfico 2.6 e 2.7 respectivamente.
"�������2+6�9�3�������� ���� ���������� N����� �������
23%
47%
12%8%
6% 5%
até 12 meses até 24 meses até 36 meses até 48 meses até 60 meses mais de 60meses
8%
9%
13%
30%
40%
Outros
Pagar Dívidas
Giro + Investimento
Investimento
Capital de Giro
25
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
"�������2+J�9�3�������� ���� ���������� N���� ��� ����������� �� ��������
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
Podemos avaliar este último ponto, da finalidade do crédito concedido, como um
indicador da pouca ou precária profissionalização do setor das MPEs. Se avaliarmos os
dados dispostos na tabela 2.2, notamos um alto grau de casamento entre os prazos médios
de vendas e gastos das MPEs em todos os níveis. Isto faz com que a MPE consiga ter
muito pouco “colchão” financeiro no curto prazo para poder operar com tranqüilidade,
tendo sua saúde financeira (ao menos de curto prazo) bastante elástica à sua demanda.
Assim, se a clientela dessas empresas estiver inadimplente, as MPEs não têm “fôlego” para
sobreviver sem tomar novos empréstimos, daí, talvez, o percentual tão elevado na
finalidade “giro”, para aplicação do novo crédito obtido.
&�8 ��� 2+2� � 9�%����8������ ������� ����� �� ���D�������� � � ; ���� � ���� ��
���D��
� ���D�� ������ ���:�$%�0������D��
���D�� ������ ���"�0&'0������D��
30 dias 54% 56%
60 dias 19% 18%
45 dias 7% 6%
90 dias 6% 6%
4%
6%
14%
39%
37%
12%
11%
11%
20%
45%
Outros
Pagar Dívidas
Giro + Investimento
Investimento
Capital de Giro
MPEs com Lucro MPEs sem Lucro
26
15 dias 6% 6%
Outros prazos 8% 8%
Total 100% 100% Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999)
Quando avaliamos a distribuição dos tomadores de acordo com o valor total de
empréstimos pela quantidade de instituições financeiras ofertantes, PINHEIRO &
MOURA (2001) apresentam dados interessantes sobre as características em que se inserem
as MPEs. Segundo análise dos autores pra dados fornecidos pelo Banco Central, no caso
dos pequenos devedores (empréstimos até R$ 50 mil), a dívida com um único banco é
ainda mais predominante, e apenas uma em cada dez empresas deve dinheiro para mais de
uma instituição.
Ainda segundo os autores, para os tomadores com dívidas abaixo de R$ 20 mil
(64% das MPEs, como visto no gráfico 2.4) que requerem suas dívidas de uma única
instituição, concentram-se 30% do total de crédito concedido a pessoas físicas e a empresas
no Brasil (R$ 325 bilhões em 30 de junho de 2000), sendo R$ 53 bilhões para pessoas
físicas e R$ 44,8 bilhões para empresas.
Ao analisar as características mais gerais da formação, no mercado, das taxas de
juros e volume de crédito concedido, segundo cinco diferentes cenários de custo de capital
dos bancos, PINHEIRO & MOURA (2001) permitem uma caracterização mais completa
dos empréstimos concedidos às MPEs no Brasil, no que tange ao risco e a existência de
assimetria de informação.
�
�
�
�
�
27
&�8 ���2+,�9�� ��������� ������� ���������������� ��������������� ��
�����������3������������������
:����; �� ������ ������������������<�>�
� 21IG=� 2GIG=� .1IG=� .GIG=� JI1=���������� ���0�� ������ ���������P �
&�A��� �?����<=>�
Tomadores Seguros 27,6 22,4 17,3 12,2 9,7
&������ �� ������ 16I,� 1GIG� 5,I7� ,JI1� ,5I5�:���� �� ���������<Q>� 1.2I2� 17.I6� 61.I2� J2GIJ� J11I5�Tomadores Seguros 393,4 431,6 469,9 508,2 527,3
&������ �� ������ ..7I7� .1GIG� .7.I,� 2.2I1� 227I.�&�A��� ���������B��������� ������<=>� 6I2� 6I6� JIG� JI,� JI5�������� �������� �8��������� ���������P
&�A��� �?����<=>�
Corporativo 27,6 22,4 17,3 12,2 9,7
Médio 32,0 27,0 21,9 16,8 14,3
:�� N��<�������������>� 16I2� 1GIG� 5,IJ� ,JI5� ,5I,�:���� �� ���������<Q>� 5J1IJ� 151IG� 6.5I,� 67,IJ� J.7I5�Tomadores Seguros 356,7 394,8 432,8 470,9 490,0
Corporativo 143,5 160,8 178,2 195,6 204,3
Médio 213,1 233,7 254,4 275,0 285,3
:�� N��<�������������>� GI2� GI2� GI,� GI5� GI5�&������ �� ���������:�� N��<�������������>� ..FIG� .1GI2� .7.I1� 2.2I7� 227I5�&�A��� ���������B��������� ������<=>� 6I1G� 6IF6� JI,2� JI6G� JIJ2�Fonte: adaptação de PINHEIRO & MOURA (2001)
É interessante avaliar os resultados deste estudo vis-a-vis o modelo proposto por
STIGLITZ & WEISS (1981). De fato, no mercado brasileiro de crédito há uma clara
segmentação entre tomadores de risco e tomadores seguros pelos bancos. Supondo um
cenário de simetria completa de informações, com um spread médio de 2.34 pontos
percentuais para tomadores seguros e 28.90 pontos percentuais para tomadores de risco
(onde se incluem as MPEs), notadamente os bancos buscam selecionar os tomadores de
empréstimo pela variável que lhes é mais discricionária, a taxa de juros e, com isso,
maximizar seus lucros, concentrando suas operações de crédito no mercado seguro.
Quando avaliamos o cenário real, com assimetria interbancária de informações,
percebemos pouca mudança no que tange ao spread cobrado aos tomadores de risco. Na
verdade, com uma média de 28.82 pontos percentuais de spread sobre o custo de captação
28
bancário, percebemos que os pequenos tomadores de empréstimo arriscados obtêm mais
vantagens em emprestar num mercado com assimetria de informações do que num
mercado com completa simetria.
No mercado de crédito hipotético, com total simetria de informações, o volume de
crédito concedido fica em média com 73% do total, superior aos 71% médios observados
no mercado assimétrico. Esta pequena diferença é refletida na taxa de inadimplência do
mercado, que fica em torno de 6.9% no mercado simétrico, contra os 7.22% médios na
realidade assimétrica.
Claramente, os tomadores de risco são penalizados com taxas de juros muito mais
altas, como também o são os tomadores seguros de pequeno porte (que representam algo
em torno de 0.05% do volume total de crédito concedido no país), para os quais não vale a
pena pagar para informar ao mercado sobre seu tipo, uma vez que não terão tratamento
diferenciado na taxa de juros. Assim, o crédito se concentra nos grandes tomadores, com
taxas de juros inferiores àquela que talvez muitos tomadores de risco estariam dispostos a
pagar, mantendo o mercado num ponto de equilíbrio inferior àquele que equalizaria as
forças de demanda e oferta neste mercado, mas que maximiza os lucros das instituições
financeiras.
De forma geral, é conveniente ressaltar que com a segmentação de mercado, todos
os %�1�� se beneficiam da redução do custo de captação (R) dos bancos, tanto com a
redução dos juros cobrados na ponta tomadora, quanto ao aumento do excedente de
tomadores, indicando que políticas monetárias mais expansionistas devam ser consideradas
para a efetiva ampliação do mercado de crédito brasileiro.
Por fim, uma conclusão importante deste estudo de PINHEIRO & MOURA (2001)
é a de que tratando os devedores que não querem pagar para revelar seu tipo
essencialmente como tomadores de risco, os bancos limitam o volume de créditos
29
irrecuperáveis e mantêm o mercado “relativamente seguro”. As principais conseqüências
negativas da segmentação do mercado são as altas taxas de juros cobradas dos pequenos
tomadores seguros (seleção adversa).
'����� ��� ������ �� ���������
PINHEIRO & MOURA (2001) fazem uma valiosa síntese das características
principais do processo de análise de crédito no Brasil. Conforme apontam os autores, até
1994, os bancos privados brasileiros não estavam muito engajados na concessão de
empréstimos e, portanto, também não eram cuidadosos com a implementação de políticas e
processos de análise de créditos, uma vez que grande parte de suas receitas não derivava de
operações dessa natureza.
No período de alta inflação (de 1974 a junho de 1994), a política monetária visava
em geral ao controle da taxa de juros nominal, fornecendo liquidez para sustentar os
crescentes níveis de demanda agregada. Com isso, as taxas de inadimplência das empresas
eram baixas, as mudanças nas provisões para devedores duvidosos constituíam uma
pequena fatia dos gastos totais dos bancos e a receita com crédito respondia por uma fatia
igualmente pequena de seu rendimento total. Sob essas circunstancias, as políticas de
crédito eram quase inexistentes, limitando-se à manutenção dos cadastros internos dos
clientes, que armazenavam principalmente informações negativas. Os bancos trocavam
informações sobre seus clientes com outros credores (bancos e não-bancos) por meio de
uma rede informal de informantes, cuja função única era checar os dados restritivos sobre
os tomadores de empréstimos.
Só após a estabilização dos preços em 1994, com o plano real, que os bancos
passaram a se interessar em expandir suas operações de crédito, concentrando-as na venda
de bens de consumo duráveis. De qualquer modo, ainda hoje, apenas 10% das MPEs
requerem algum tipo de financiamento por meio de bancos (privados e oficiais), sendo que
30
a forma predileta de financiamento ainda se encontra no pagamento de fornecedores a
prazo e utilização do cheque pré-datado e cartão de crédito, conforme podemos observar
no gráfico 2.8.
"�������2+7�9�3������ ���������� ������ ������������D���R'?��
Com o surgimento de uma “bolha” de crédito de julho de 1994 a março de 1995, os
bancos começaram também a experimentar o aumento considerável da inadimplência que,
no período, atingiu uma variação positiva de 125%. Esta experiência catastrófica levou
muitos bancos a reestruturar suas áreas de crédito, na tentativa de introduzir novos
mecanismos, políticas e procedimentos de análise para tratar e identificar o risco de
crédito.
Oito anos após a explosão dessa bolha de crédito, ainda existem diferenças
substanciais entre os bancos em relação ao estágio de seu desenvolvimento organizacional
no que se refere à formulação, implementação, monitoramento, controle e avaliação das
políticas, procedimentos e práticas de crédito. Alguns bancos, com uma cultura de crédito
mais forte, utilizam em seus modelos informações geradas tanto internamente quanto
externamente (fornecidas, principalmente, pelos BICs). Por outro lado, bancos com
políticas de crédito menos rigorosas não utilizam critérios formais para tomarem suas
17%
3%
3%
3%
3%
4%
7%
10%
14%
27%
47%
64%
Nenhum dos recursos citados
Outros
Factoring
Agiotas
Emprest. Bancos Oficiais
Leasing / Financeiras
Emprest. Bancos Privados
Dinheiro de amigos / parentes
Desc. de duplicatas / outros títulos
Cheque especial / cartão de crédito
Pagto. de contas com cheque pré-datado
Pagto. de fornecedores a prazo
Fonte: SEBRAE-SP / Fipe (1999
31
decisões de alocação de crédito e, portanto, utilizam menos informações (incluindo das
BICs) em seus modelos de análise. De forma geral, muitas instituições financeiras buscam
introduzir políticas, práticas e procedimentos formais de gestão de crédito, incluindo a
aquisição de métodos e modelos estrangeiros de análise e pontuação (���� ��) de crédito.
PINHEIRO & MOURA (2001) ressaltam ainda a diferença de procedimentos
adotados no processo de análise de crédito dependendo do tipo de banco e as
características do empréstimo / tomador. No empréstimo às MPEs, a tendência geral é a de
introdução de um processo altamente descentralizado de gestão de crédito. De acordo com
ele, todas as solicitações de empréstimo são tratadas automaticamente por métodos
estatísticos (��� �� ���� ��, por exemplo), com base nas informações fornecidas pelo
cliente e/ou disponíveis nos registros públicos, com a rápida tomada de decisão na própria
agência. Em geral, as agências têm seus próprios limites de crédito para operações
garantidas4. Isso significa que uma grande parcela das operações de empréstimo (de até
80% em alguns bancos) é decidida na própria agência, com base nos métodos descritos
anteriormente.
Para finalizar esta caracterização, é necessário avaliar a importância das análises de
informações negativas (restritivas) no mercado de varejo, onde é concedido um grande
número de empréstimos de baixo valor para as MPEs. Neste mercado, a variável
discriminante é o cadastro de crédito do tomador, que tende a priorizar fortemente as
informações restritivas. Informações estas que tendem a perder importância à medida que
aumentam o tamanho e a complexidade da operação de empréstimo.
4 Dada a precária qualidade da contabilidade e de outras informações financeiras sobre as MPEs, nas quais com freqüência as contas dos proprietários e da empresa estão misturadas, os credores tendem a considerá-las uma única entidade para fins de concessão de crédito.
32
2+,+� ���������������� ������������ ������ ���������P ����� ������� �
�������������������
Nesta seção, destacarei a mundialmente famosa iniciativa de Muhammad Yunas,
economista de Bangladesh, com a estruturação do Grameen Bank, com a disseminação do
crédito aos empreendedores menos privilegiados, numa aplicação prática do conceito de
finanças de proximidade.
Grameen Bank
Conforme descrito por VARIAN (1996), um credor de um vilarejo em Bangladesh
cobre mais de 150% a.a. de juros para um empréstimo local. Apesar de ser um retorno
atraente para qualquer investidor de Wall Street, por que, por exemplo, o Citibank não
instala “máquinas de empréstimo” em Bangladesh?
Novamente a resposta pode estar inserida no conceito extensivamente discutido até este
momento, assimetria de informações. Algumas razões geram vantagens comparativas
substanciais ao credor local de um vilarejo:
� Credor local pode negociar de modo mais eficiente com empréstimos de pequena
escala;
� Credor local tem melhor acesso às informações sobre os riscos de crédito dos bons e
maus tomadores de empréstimo locais;
� Credor local esta em melhor posição de monitoramento do progresso dos pagamentos
do empréstimo feitos, que garantam sua liquidação.
Os problemas de retorno de escala, seleção adversa e risco moral neste tipo de
operação permitem que o credor local mantenha um monopólio local no mercado de
crédito.
33
Em contrapartida aos juros cobrados (supondo a média de 150% a.a.), muitos projetos
lucrativos podem estar sendo “engavetados” por não terem capacidade de retorno num
mercado de crédito tão desigual como este.
• • •
���#&(-'�,�������%�%�� %�� ��"���$&'� %�0� ���� ���0�-����0!� (���'%�-'�%���������������
,+.+� �����������
Este estudo empírico procura fazer uma primeira avaliação das taxas de
inadimplência das operações de financiamento garantidas por um fundo de aval 5. O
objetivo é tentar identificar que características do contrato e do tomador do empréstimo
estão associadas a uma maior taxa de inadimplência, para extrair informações que possam
ser úteis para facilitar o acesso ao crédito das MPEs. As principais conclusões do estudo
apontam para a existência de níveis de inadimplência menores para valores de
intermediários de operação, de taxa de juros e de prazo, o que indica que tanto os contratos
envolvendo montantes reduzidos como aqueles envolvendo montantes elevados tendem a
envolver mais risco, possivelmente em função da seleção dos tomadores de empréstimos.
As variáveis principais a serem utilizadas na análise foram definidas a com base na
situação da operação, descrita na tabela 3.1:
&�8 ���,+.�9�0������������ �� ����'� ������
0�����������'� ������ �������� �������� ��������Em curso normal 57,94 15,14 47,94
Em atraso entre 30 e 60 dias 29,42 6,52 15,22
Em atraso a mais de 60 dias 8,28 55,17 18,35
Em analise para honra de aval 0,05 0,03 0
5 Por questões de sigilo requisitado pela instituição emissora do fundo, tanto o fundo, como as instituições financeiras analisadas não terão seus nomes divulgados neste estudo que, portanto, aparecerão descaracterizados.
34
Já honradas pelo Fundo de Aval 3,75 21,72 18,42
Já honradas e em fase de recuperação de créditos 0,52 0,9 0,07
Operações com cálculo previsto para o mês subsequente à última posiçãode fechamento da carteira
0,05 0,52 0
100 100 100 Total
4398 2900 1531
A partir desta informação, nós definimos duas variáveis binárias refletindo
inadimplência, que serão utilizadas alternativamente como variável dependente na
estimação do nosso modelo empírico:
&�8 ���,+2�9���������B�����
S.� �������� �������� ��������Em curso normal 87,36 21,66 63,16
Em atraso mais de 60 dias 12,64 78,34 36,84
100 100 100 Total
4398 2900 1531
S2� �������� �������� ��������Em curso normal 95,63 76,83 81,52
Operações honradas 4,37 23,17 18,48
100 100 100 Total
4398 2900 1531
A Tabela 3.3 mostra a variação regional do volume de operações de financiamento
no nosso conjunto de dados. Podemos observar que os Estados com maior volume de
operações são Bahia, Minas Gerais e São Paulo.
&�8 ���,+,���(����� ����3 � �����
������ �������� �������� ��������
UF Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação
Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
AC 1,25 0,05 0 0 0 0
AL 0,07 0 0,66 0,41 0 0
AM 0,73 0,11 0 0 0 0
BA 2,16 0,05 37,28 2,55 0 0
CE 0,3 0 10,24 10,03 0 0
DF 6,64 1,43 0 0 0 0
ES 2,39 0 0 0 0 0
35
GO 2,8 0,52 0 0 0 0
MA 0,73 0 4,21 0,21 0 0
MG 11,44 0,16 3,72 0,34 81,52 18,48
MS 0,68 0,64 0 0 0 0
MT 1,27 0 0 0 0 0
PA 0,84 0 0 0 0 0
PB 0,48 0,02 2,14 0,86 0 0
PE 1,02 0,25 8,24 3,79 0 0
PI 1,11 0 4,41 1,66 0 0
PR 9,82 0,41 0 0 0 0
RJ 3,05 0,16 0 0 0 0
RN 0,89 0,05 3,34 3,14 0 0
RO 0,82 0 0 0 0 0
RR 0,16 0 0 0 0 0
RS 13,87 0,32 0 0 0 0
SC 7 0,07 0 0 0 0
SE 0,14 0 2,59 0,17 0 0
SP 24,22 0,14 0 0 0 0
TO 0 0 0 0 0 0
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
Com relação aos agentes financiadores, a tabela 3.4 mostra que os empréstimos estão
concentrados em três bancos: Banco A, Banco B e Banco C.
&�8 ���,+5�9�� �� �3����� ����
0�����������'� ������������� Normal Honradas
95,63 4,37 Banco A
4206 192
76,83 23,17 Banco B
2228 672
81,52 18,48 Banco C
1248 283
Com relação ao tamanho das empresas a tabela 3.5 mostra que cerca de 90% delas
tem menos de 10 empregados e que 33% não tem nenhum empregado. Os empréstimos
estão concentrados no setor comercial que , como mostra a tabela 3.6, é responsável por
46% das operações. Os setores industriais e de serviços dividem igualmente o restante das
operações.
36
&�8 ���,+1�9�$T� ���� ����� �����
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Numero de
Empregados Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
0 3,39 0,23 76,79 23,17 6,21 2,35
1 51,48 1,68 0 0 8,1 0,72
2 a 9 30,92 2,16 0,03 0 46,37 10,12
10 a 50 9,66 0,25 0 0 19,53 5,16
51 ou mais 0,18 0,05 0 0 1,31 0,13
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
�
&�8 ���,+6�9�0 �����
������ �������� �������� ��������
Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Atividade daEmpresa Normal Honradas Normal Honradas Normal honradas
Industria 25,31 1,05 19,52 8,59 27,5 9,93
Comércio 42,18 2,32 35,52 10,38 39,39 5,49
Serviços 28,15 1 21,79 4,21 14,63 3,07
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
Estas operações ganharam importância a partir de 1997, como mostra a tabela 3.7,
atingindo seu ápice em 2000 e diminuindo em 2001 6.
&�8 ���,+J9���E�������'� ������
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Ano de Inicio da
Operação Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
1995 0,32 0,91 0 0 0 0
1996 0,57 1,61 5,1 4,17 0,46 0,46
1997 0,93 0,68 37,31 12,62 9,99 5,03
1998 0,48 0,16 32,03 6,34 41,48 10,39
1999 16,37 0,41 1,14 0,03 24,17 2,55
2000 76,97 0,59 1,24 0 5,42 0,07
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
6 Esta diminuição pode ser resultado de um atraso no processo de informação das operações.
37
O prazo dos contratos, como mostra a tabela 3.8, concentra-se entre 4 e 5 anos, com
74% dos contratos situados nesta faixa. Além disto, cerca de 70% dos contratos embutem
uma taxa de juros entre 5 e 6 % ao ano mais TJLP, como mostra a tabela 3.9.
&�8 ���,+7�9����D��
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Quantidade de
Parcelas doFinanciamento
Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
1 a 12 0,02 0 0,38 0 0 0
13 a 24 1,3 0,14 1,1 0,07 0 0,13
25 a 36 6,66 0,89 8,86 0,59 0,85 0,2
37 a 48 43,45 2,93 48,62 7,1 11,56 5,29
49 a 60 26,81 0,34 16,83 15,28 62,9 12,87
61 ou mais 17,39 0,07 1,03 0,14 6,21 0
95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48 Total
4206 192 2228 672 1248 283
&�8 ���,+F�9�&�A��� �?����
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação
Taxa de Juros Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
até 2% 0,25 0,11 0,07 0 0 0
maior que 2% emenor 4%
0,09 0 2,07 12,03 0 0
maior ou igual a4% e menor ouigual a 5%
2,21 0,84 1,17 6,86 60,09 18,48
maior que 5% emenor ou igual a6%
92,2 2,64 72,14 4,14 0 0
maior que 6% 0,89 0,77 1,38 0,14 21,42 0
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
A distribuição dos prazos de carência e amortização está especificada nas tabelas
3.10 e 3.11. O prazo de amortização é, por definição, o prazo do contrato menos o prazo
de carência, sua distribuição consta tabela 3.11.
38
&�8 ���,+.G�9����B�����
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Quantidade de Parcelas
de Carência Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
0 0 0,09 0,03 0 0,07 0
1 13,94 0,14 47,59 1,52 0 0
2 a 5 12,96 0,48 24,48 0,55 0,78 0,07
6 a 10 33,42 2,11 4,21 1,17 11,43 5,55
11 a 15 35,27 1,5 0,38 15,97 69,24 12,87
16 a 20 0,02 0 0,1 1,9 0 0
21 a 35 0,02 0,02 0,03 1,76 0 0
36 a 50 0 0,02 0 0,31 0 0
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
�
&�8 ���,+..�9�������D�����
������ �������� �������� ��������Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação Quantidade de Parcelas de
Amortização Normal Honradas Normal Honradas Norma Honradas
1 a 12 0,3 0,02 0,72 0,17 0 0
13 a 24 17,76 2,21 2,79 1,83 1,05 0,39
25 a 36 32,9 1,77 22,97 8,59 9,34 4,77
37 a 48 24,6 0,18 40,21 12,38 64,27 13,13
49 a 60 19,4 0,16 9,79 0,17 4,9 0,2
61 ou mais 0,68 0,02 0,34 0,03 1,96 0
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
Uma informação muito importante a ser utilizada no trabalho empírico é a
distribuição dos valores da operação e do aval, descritos nas tabelas 3.12 e 3.13. Quanto
ao valor das operações, cerca de 10% delas envolve valores menores que R$10.000,
enquanto 50% dos contratos envolvem somas superiores a R$30.000. Como o aval
concedido por esta instituição envolve sempre uma porcentagem do valor da operação, a
distribuição dos valores de aval é uma versão deslocada para a esquerda da curva de
distribuição dos valores.
�
�
39
&�8 ���,+.29�:��������'� ������
������ �������� �������� ��������
Valor da Operação Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação
Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
até 4999.99 5,05 0,11 0,97 0,14 0 0
de 5000 a 9999 11,98 0,27 8,17 1,97 0,2 0,07
de 10000 a 19999 22,94 0,84 20,52 4,83 5,62 1,37
de 20000 a 29999 21,01 1,32 13,34 3,21 20,84 3,98
30000 ou mais 34,65 1,82 33,83 13,03 54,87 13,06
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
�
&�8 ���,+.,�9�:���������;���
������ �������� �������� ��������
Valor do Aval Situação da Operação Situação da Operação Situação da Operação
Normal Honradas Normal Honradas Normal Honradas
até 4999.99 18,49 0,52 11,79 2,86 0,2 0,07
de 5000 a 9999.99 23,49 1,02 19,97 5,1 5,68 1,37
de 10000 a 14999.99 20,99 1,46 15,31 3,76 20,77 3,98
de 15000 a 19999.99 11,57 0,89 20,52 5,79 11,43 2,87
de 20000 a 24999.99 11,96 0,23 2,45 1,34 9,34 2,42
de 25000 a 29999.99 8,8 0,09 1,72 1 7,18 1,5
de 30000 a 49999.99 0,3 0,16 3,69 2,34 24,89 6,27
de 50000 ou mais 0,05 0 1,38 0,97 2,02 0
Total 95,63 4,37 76,83 23,17 81,52 18,48
4206 192 2228 672 1248 283
,+2+� � ������ ����������������
O nosso objetivo é estimar a relação estrutural entre a variável explicativa 7 �4 e a
variável latente (não-observável) capacidade de pagamento *�1 :
(1) ���'41 += β*
Entretanto, nos somente observamos se a empresa pagou ( =�1 1) ou não ( =
�1 0) e
o processo que determina o �1 observado é:
7 Este modelo pode ser estendido para incluir outras variáveis explicativas com facilidade.
40
=�1 1 , se 0* >�1 ,
=�1 0 , se 0* ≤�1 ,
A probabilidade de que =�1 1 é dada por:
(2) )Pr()0Pr()0Pr( *����
� 4''41 ββ −>=>+=>
Se a distribuição de �' for simétrica (como a normal e a logística) temos que:
(3) )()Pr()0Pr( *���
� ����� ββ =<=>
Assim, se assumirmos que o termo aleatório é normalmente distribuído:
(4) )()1Pr(��� βΦ==
A estimação se dará por máxima verossimilhança segundo a função:
(5) ���
�
�
����� −Φ−ΦΠ= 1)](1[)]([ ββ
ou:
(6) )](1ln[)1()](ln[ln���������� ββ Φ−−+ΦΣ=
����� ���������
As tabelas abaixo apresentam os primeiros resultados da estimação do modelo
econométrico descrito na seção anterior. Devido à grande quantidade de empresas que não
reportaram sua data de fundação e por acharmos que esta variável é muito importante,
decidimos utilizar duas amostras. A chamada amostra completa é aquela que não utiliza a
variável idade, sendo assim composta de cerca de 11.000 observações. Quando incluímos a
idade da firma como variável explicativa, a amostra cai para cerca de 4.700 observações.
A tabela 3.14 mostra os determinantes da inadimplência usando as duas definições
de inadimplência descritas acima e utilizando a amostra completa. Em primeiro lugar,
pode-se notar uma diferença grande entre os modelos estimados com as duas definições de
41
inadimplência, o que sugere que possivelmente nós estejamos modelando dois processos
distintos. Assim, vamos nos ater aos resultados obtidos quando utilizamos a definição
menos restrita de inadimplência, que nos parece mais realista.
Os resultados apontam para uma diferenciação grande entre os Estados (a variável
omitida é SP) no que tange à probabilidade condicionada de inadimplência. Podemos
observar que a inadimplência condicionada é maior do que em SP para quase todos os
Estados, especialmente nos ex-territórios 8 e no Amazonas, Bahia, D.F. e Pará. Os Estados
com inadimplência estatisticamente igual a SP são Alagoas, Ceará, Espírito Santo, Goiás,
Paraíba, Rio Grande do Norte, Roraima e Sergipe.
Quanto ao tamanho da empresa, podemos observar uma relação não-linear com a
inadimplência, com o atraso no pagamento diminuindo com o tamanho, a taxas
decrescentes. Isto significa que parece haver um tamanho ótimo, a partir do qual a
inadimplência começa a aumentar9. Esta observação nos remete às proposições de
STIGLITZ & WEISS (1981) no que tange à seleção bancária de bons projetos e a
generalização das taxas de juros cobradas aos maus pagadores (empreendedores de maus
projetos). Empresas de porte muito reduzido, assim como de porte superior à média,
podem acabar incorrendo em projetos mais arriscados na tentativa de expandir seus
negócios ou, simplesmente, sobreviver.
Com relação ao setor de atividade, os resultados apontam para uma alta taxa de
inadimplência na indústria, com relação ao comércio e serviços. Curiosamente, a
inadimplência tende a aumentar com o prazo de carência, de forma praticamente linear, o
mesmo ocorrendo com o prazo de financiamento. Isto significa que os financiamentos mais
8 A pequena porcentagem de transações nestes Estados pode estar afetando os resultados alcançados.
42
longos têm uma probabilidade maior de não serem pagos em dia, possivelmente, em
função do maior risco embutido nos projetos financiados.
As variáveis “valor da operação” e “taxa de juros” são as mais importantes nesta
análise, dada sua relevância para testar os modelos teóricos discutidos na introdução. Com
relação ao valor da operação, a inadimplência parece ser alta para valores muito pequenos
e muito elevados. Assim, parece que a inadimplência decresce a taxas decrescentes e que
existe uma região de valores intermediários onde a inadimplência atinge o seu ponto de
mínimo.
Com relação à taxa de juros, ocorre um fenômeno similar. A inadimplência tende a
diminuir com uma elevação da taxa de juros, mas chega um ponto que o valor cobrado em
juros é tão elevado que a inadimplência é grande. Isto parece confirmar os modelos
discutidos na introdução, principalmente o de STIGLITZ & WEISS (1981), na medida em
que apenas os projetos mais arriscados aceitem tomar empréstimos a taxas de juros mais
elevadas.
�������������������������������������������������������
���� ���� �Variável Dependente: Situação da Operação Y1 y2
Variáveis Independentes
Coeficiente z Coeficiente z ufac* 0,3433469 6,37 0,057613 2,34 ufam* 0,1839684 2,99 0,005808 0,4 ufba* 0,0552598 1,54 0,0250753 1,53 ufdf* 0,1261257 5,24 0,0185677 2,14 ufes* -0,0395684 -1,14 variável omitida ufgo* 0,1245045 3,77 0,0515786 3,23 ufma* 0,0751215 1,18 variável omitida ufmg* 0,0074456 0,41 0,0024611 0,4 ufms* 0,1887122 3,27 0,0493551 2,44 ufmt* 0,0691826 1,38 variável omitida ufpa* 0,0970709 1,65 variável omitida ufpb* 0,0936601 1,23 0,120267 2,49 ufpe* 0,0368583 0,86 0,035836 2,04 ufpi* 0,0858374 1,69 variável omitida ufpr* 0,0493668 2,4 0,0256755 2,85
9 A próxima etapa deste projeto será calcular este valor ótimo para cada variável. Quando nos referimos a uma relação não-linear, já estamos levando em conta que o modelo Probit já é não-linear por natureza.
43
ufrj* 0,0465447 1,44 0,023858 1,91 ufrn* 0,1019771 1,86 0,1219697 3,27 ufro* 0,0639722 1,07 variável omitida ufrr* 0,0745657 0,58 variável omitida ufrs* 0,0001548 0,01 0,024763 3,05 ufsc* 0,0102853 0,43 0,0142299 1,5 ufse* 0,149448 1 variável omitida ufto* 0,0574701 1,44 variável omitida Ufsp Variável omitida variável omitida nrofunci -0,0014479 -0,88 -0,0004977 -1,25 nrofunc2 0,0000285 0,71 8,77E-06 1,06 setcomercio* -0,0122892 -1,04 -0,000622 -0,22 setserviços* -0,0146354 -1,16 -0,0055292 -1,93 setindustria Variável omitida variável omitida qtdparcarencia 0,0008369 0,18 -0,0010337 -1,8 qtparcarencia2 0,0002776 0,93 0,0000446 1,7 qtdparfianc -0,0051114 -0,84 -0,0029129 -1,81 qtdparfianc2 0,0000879 1,39 0,0000429 2,16 vlroperação -1,45E-06 -1,41 6,56E-07 1,49 vlroperação2 1,28E-12 0,35 -9,29E-12 -2,29 taxajuros -0,0784488 -3,64 -0,0105443 -2,36 taxajuros2 0,004269 3,13 0,0005971 2,19 valoraval -4,65E-07 -0,18 -9,51E-07 -1,04 valoraval2 1,16E-11 0,22 2,53E-11 1,35 Prazo 0,0533712 0,85 0,039511 2,2 Prazo2 -0,0124903 -1,59 -0,0077105 -2,79 inic oper1996* 0,0161982 0,33 -0,0012304 -0,21 inic oper1997* -0,0738899 -2,42 -0,0071995 -2,33 Inic oper1998* -0,0306312 -0,59 -0,007754 -2,85 Inic oper1999* -0,152832 -6,8 -0,0263762 -9,06 Inic oper2000* -0,5596882 -8,12 -0,5051156 -10,41 Inic oper1995 Variável omitida variável omitida Nro. de Observações 4382 Nro. de Observações 3976
����� �������
Variável Dependente: Situação da Operação
y1 y2
Variáveis Independentes
Coeficiente z Coeficiente z
ufal* variável omitida -0,01767 -0,26
ufba* 0,1236101 3,21 0,0435859 0,81
ufce* 0,0374306 0,98 0,2623873 2,89
Fuma* 0,0608682 2 -0,0313127 -0,58
Ufmg* 0,073347 2,84 -0,0401574 -0,77
ufpb* 0,0138126 0,31 0,1808414 1,69
ufpe* 0,0704164 2,34 0,1761987 1,98
ufpi* 0,0380564 1,03 0,1256276 1,45
ufrn* 0,0072068 0,16 0,110162 1,29
ufse* 0,0273955 0,68 variável omitida
Ufsp variável omitida variável omitida
nrofunci variável omitida variável omitida
nrofunc2 variável omitida variável omitida
setcomercio* -0,0214209 -1,98 -0,0015274 -0,1
setserviços* -0,0110452 -0,87 -0,0445429 -2,67
setindustria variável omitida variável omitida
44
qtdparcarencia -0,0448226 -8,7 0,0099512 1,86
qtparcarencia2 0,0045794 10,25 0,0008668 2,36
qtdparfianc -0,0177045 -4,41 -0,0057854 -1,06
qtdparfianc2 0,0002388 4,88 0,0001418 2,19
vlroperação -2,56E-06 -2,19 3,49E-07 0,29
vlroperação2 1,10E-11 1,95 -2,60E-12 -0,55
Taxajuros -0,0154416 -3,09 -0,022394 -0,59
Taxajuros2 0,0001259 2,29 -0,0062001 -1,44
Valoraval 4,02E-06 1,58 4,28E-06 1,42
Valoraval2 -4,21E-11 -1,42 -3,36E-11 -0,95
Prazo 0,0600514 1,84 -0,0188067 -0,28
Prazo2 -0,0105513 -2,99 -0,0069437 -0,91
inic_oper1996* 0,0631703 2,15 0,989049 0,06
inic_oper1997* 0,0636471 1,64 0,9447798 0,05
inic_oper1998* 0,0379569 1,03 0,9649825 0,04
inic_oper1999* 0,0388743 0,95 variável omitida
inic_oper1995 variável omitida variável omitida
Nro. de Observações 2899 Nro. de Observações 2863
����� �������Variável Dependente: Situação da Operação
y1 y2
Variáveis Independentes
Coeficiente z Coeficiente z
nrofunci -0,0030495 -1,05 -1,89E-12 -0,9
nrofunc2 0,0000421 1 4,95E-15 0,16
setcomercio* -0,1375246 -4,43 -1,20E-10 -4,4
setserviços* -0,0912907 -2,36 -1,63E-11 -0,67
setindustria variável omitida variável omitida
qtdparcarencia 0,0817425 0,9 1,76E-10 1,39
qtparcarencia2 -0,0048416 -0,93 -9,58E-12 -1,36
qtdparfianc -0,0315678 -1,67 -2,97E-11 -1,65
qtdparfianc2 0,0003525 2,02 3,26E-13 1,82
vlroperação -0,002037 -841,31 -6,91E-16 -0,01
vlroperação2 5,13E-08 1,22 -1,18E-19 -0,3
taxajuros -0,0864895 -1,72 2,99E-09 0,22
taxajuros2 0,0025388 0,87 -2,36E-10 -0,09
valoraval 0,0040651 , 2,75E-15 0,03
valoraval2 -2,05E-07 -1,22 4,73E-19 0,3
prazo -0,1254984 -0,99 1,08E-10 0,88
prazo2 0,0037876 0,36 -2,33E-11 -1,93
Inic_oper1996* 0,3703961 1,6 -3,00E-11 -0,29
Inic_oper1997* 0,021394 0,14 -3,65E-11 -0,28
Inic_oper1998* -0,0759378 -0,51 -2,96E-10 -0,71
Inic_oper1999* -0,0096907 -0,07 -8,20E-11 -0,56
Inic_oper1995 variável omitida variável omitida
Nro. de Observações 1531 Nro. de Observações 1531
45
Quando condicionamos o valor do aval no valor da operação, seu efeito sobre a
inadimplência é bastante reduzido e insignificante em termos estatísticos. Já o prazo da
operação também tem um efeito não linear sobre a inadimplência, seguindo o mesmo
padrão da taxa de juros e do valor da operação.
Finalmente, as dummies que identificam o ano de início da operação apresentam
um padrão relativamente bem marcado, que se caracteriza por uma diminuição contínua na
inadimplência, o que pode significar que as instituições estão aprendendo com o tempo a
minimizar seu risco e maximizar seu retorno esperado. Ë importante investigar como está
se dando este processo, para que possamos entender um pouco melhor a dinâmica da
concessão de crédito no Brasil.
A inclusão da idade da firma na regressão ocasiona, como vimos anteriormente,
uma redução significativa da amostra. Isto ocasiona uma alteração significativa nos
coeficientes estimados de algumas variáveis, possivelmente devido ao fato de que a
presença da variável “data de fundação” seleciona a amostra de forma não aleatória. Desta
forma, vamos nos abster de comentar os resultados das demais variáveis e concentrar-nos
na idade da firma. A relação entre idade e inadimplência também é não linear, sendo que a
inadimplência diminui com a idade da firma a taxas decrescentes, ou seja, firmas muito
novas e muito antigas apresentam taxas de inadimplência maiores.
����� ������������� �����
Este estudo procurou fazer uma primeira avaliação das taxas de inadimplência das
operações de financiamento garantidas por um fundo de aval. O objetivo é tentar
identificar que características do contrato e do tomador do empréstimo estão associadas a
uma maior taxa de inadimplência, para extrair informações que possam ser úteis para
facilitar o acesso ao crédito pelas MPEs.
46
As principais conclusões do estudo apontam para a existência de menores níveis de
inadimplência para valores de intermediários de operação, de taxa de juros e de prazo, o
que indica que tanto os contratos envolvendo montantes reduzidos como aqueles
envolvendo montantes elevados tendem a envolver mais risco, possivelmente em função da
seleção dos tomadores, como nos modelos teóricos discutidos anteriormente.
• • •
�!"�#$�%!�
Este estudo buscou avaliar os impactos gerados pela assimetria de informação no
mercado de crédito, concentrando sua análise na concessão de crédito às MPEs brasileiras.
Com características bem definidas, as MPEs são responsáveis pela geração da
maior parte dos empregos formais no Brasil e apesar deste fato, ainda não contam com
uma estrutura formal de apoio creditício, auxiliando-as na manutenção e expansão de seus
negócios e permitindo que haja uma redução significativa na taxa de mortalidade,
principalmente nos primeiros anos de existência.
A assimetria de informação existente no mercado de concessão de crédito para as
MPEs é um dos grandes fatores impeditivos para sua expansão. Sem instrumentos de
análise de risco adequados para avaliar o potencial de pagamento das MPEs, os bancos
optam por estratégias conservadoras, emprestando pouco e a custos elevados para este
segmento. Iniciativas que busquem reduzir a assimetria de informação entre as pontas
tomadoras e ofertantes de recursos são fundamentais para que se atinja um equilíbrio mais
justo neste mercado.
O estudo empírico apresentado corrobora a hipótese da existência de seleção
adversa no mercado de créditos, apontando menores níveis de inadimplência para valores
intermediários de operação, taxa de juros e prazo.
47
Não há dúvidas de que grande parte da retomada do crescimento econômico do
Brasil no início do século XXI passa pelo estímulo e investimento à atividade
empreendedora. Seja por incentivos institucionais, seja por redefinições da estrutura
competitiva dos mercados, os novos e pequenos empreendimentos têm papel crucial na
geração da renda e do emprego no país e no mundo. Neste estudo, demonstramos que a
capacidade de investir, por meio de crédito fácil e barato, aumenta o sucesso das MPEs
detentoras de bons projetos.
Por fim, este estudo pode ser estendido em várias dimensões, dentre elas:
� As relações entre o montante da operação, as taxas de juros e a inadimplência,
descrevendo graficamente estas relações para que nós possamos quantificar os
intervalos de valores e juros associados a empréstimos mais arriscados.
� A descrição do conjunto de operações que é levado a cabo nos diferentes estados
pelos diferentes operadores e testar a estabilidade dos parâmetros estimados entre
estes grupos.
� A importância e viabilidade da existência de cooperativas de crédito para a redução
dos ����� bancários cobrados das MPEs.
� A expansão do microcrédito aos nanoempreendedores.
� O estímulo à atividade empreendedora como meio de estímulo ao desenvolvimento
econômico.
• • •
48
���#�!&��'���
AKERLOF, G.. � � ����� ���� ��������� ������� ��� ���������� ��� � � �����
�� ����. Quaterly Journal of Economics, vol. 84 (August), pp. 488-500. 1970.
BYRNS, R. T.. �����������. São Paulo: Makron Books, 1996.
CONSTITUIÇÃO FEDERAL DE 1988
DE MEZA, D. & WEBB, D.C.. ���� ��� � � ���������� � ��� ��� ��� !��������������
����������. Quarterly Journal of Economics, vol. 102, pp. 281-92. 1987.
DE MEZA, D.. "�������#$% Economic Journal, Vol. 112, no. 477, pp. 17-31. 2002.
FELDMANN, M. P. & AUDRETSCH, D. B. ���������� ��� &������ '����� (��� )�*
������+� ������,����� ��� �����,�� &���������%� European Economic Review. 43 pp.
409-429.1999.
GLOBAL ENTREPRENEURSHIP MONITOR. -������������� ��� (����%� .��/����
0�� �. 2002.
MONAMPE. Movimento Nacional da Micro e Pequena Empresa.
NAJBERG, S.; PUGA, F. & OLIVEIRA, P.. '� ����1���� ��������� ���(������),%�
2334�5�),%�2336. Revista do BNDES. Rio de Janeiro, 2000.
PINDYCK, R.S.; RUBINFELD, D. T.. �����������. São Paulo: Makron Books, 1994.
PINHEIRO, A. C.; MOURA, A.. '#���78�� � ���� �� ������78�� ���� ������� ��
��9����� ��������. Textos para Discussão do BNDES. Rio de Janeiro. 2001.
SCHUMPETER, J.A. ��������)������������-���:����. Editora Fundo de Cultura,
Rio de Janeiro, 1961.
49
SEBRAE-SP / FIPE. !�����8���������������������-�����-�������'8������. São
Paulo. 1999.
SEBRAE. ������ ������������� � ��� �� ��������� �� �����. Brasilia. Ed.
Sebrae.1999.
_______. !�;������&��<�����. Vol. 6, nº 23. Brasília. 2000.
_______. ������ � ����� -����� ��� (������ )���� 0���� '� �� �� '#�����
-�������. 2000.
_______. )���� .������� =� �������78�� ��������� � ������ -�����+� '#����� ��
&���9������&�������78��������+�(�������>?������-���#���. 2000.
STIGLITZ, J. & WEISS, A.. &����� �������#� ��� ������ @�� � �������� ����������.
American Economic Review, vol. 71, pp. 393-410. 1981.
VARIAN, H.R.. ��������� ��������������� � ������ ����� . New York. W.W.
Norton & Company. 4 th. Ed. 1996.
VILELLA, J. "� A�� ���� �����*��. Jornal do Brasil, São Paulo, 26 mar. 2003.
Caderno Economia & Negócios, p. A-10.