Potencialidades da Modelagem de Equações Estruturais em Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM), com abordagem formativa, na pesquisa contábil

Abstract

A pesquisa contábil enfrenta desafios metodológicos ao investigar fenômenos complexos, frequentemente modelados por variáveis latentes inter-relacionadas. Nessa perspectiva, a Modelagem de Equações Estruturais baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM) se destaca como uma alternativa robusta à regressão múltipla, especialmente para a modelagem de construtos formativos. Diferentemente dos métodos tradicionais, o PLS-SEM permite a estimação simultânea de relações diretas, indiretas (mediadas) e moderadas, sendo particularmente útil na análise de dados documentais e secundários, amplamente utilizados na contabilidade financeira. Diante do exposto, explora-se, neste editorial, o potencial da abordagem formativa do PLS-SEM na pesquisa contábil, com destaque para as aplicações em governança corporativa, qualidade da auditoria, sustentabilidade organizacional e eficiência operacional. A modelagem de construtos de segunda ordem é discutida como uma solução para capturar a complexidade desses fenômenos. Além disso, enfatiza-se a relevância do PLS-SEM na análise de efeitos mediadores e moderadores, que dificilmente podem ser testados por regressões tradicionais. Conclui-se que o PLS- SEM possibilita análises mais abrangentes e detalhadas na pesquisa contábil, proporcionando modelos estatisticamente robustos e maior precisão na interpretação dos resultados. O artigo contribui para a literatura ao evidenciar a aplicabilidade dessa técnica e incentivar sua adoção em investigações contábeis.Accounting research faces methodological challenges when investigating complex phenomena, often modeled by interrelated latent variables. From this perspective, Structural Equation Modeling based on Partial Least Squares (PLS-SEM) has stood out as a robust alternative to multiple regression, especially for modeling formative constructs. Unlike traditional methods, PLS-SEM allows the simultaneous estimation of direct, indirect (mediated) and moderated relationships, being particularly useful in the analysis of documentary and secondary data, widely used in financial accounting. In view of the above, this editorial explores the potential of the PLS-SEM formative approach in accounting research, highlighting applications in corporate governance, audit quality, organizational sustainability and operational efficiency. Modeling second-order constructs is discussed as a solution to capturing the complexity of these phenomena. Furthermore, the relevance of PLS-SEM is emphasized in the analysis of mediating and moderating effects, which can hardly be tested by traditional regressions. It is concluded that PLS-SEM enables more comprehensive and detailed analyzes in accounting research, providing statistically robust models and greater precision in the interpretation of results. The article contributes to the literature by highlighting the applicability of this technique and encouraging its adoption in accounting investigations.