Espacios. Vol. 37 (Nº 24) Año 2016. Pág. 27

Índice de Desempenho Competitivo das empresas do Arranjo Produtivo Local embrionário de Cerâmica Vermelha na Região do Carajás/PA

Index of competitive performance of companies in the Local productive Arrangement of embryonic Red Pottery in the Carajás/PA

Sérgio Castro GOMES 1; Keila Regina Mota NEGRÃO 2; Mário César dos Santos de CARVALHO 3; Eugênia Rosa CABRAL 4

Recibido: 10/04/16 • Aprobado: 12/05/2016


Conteúdo

1. Introdução

2. Referencial Teórico

3. Procedimentos metodológicos

4. Análise dos Resultados

5. Conclusões

Referências


RESUMO:

O objetivo deste trabalho é o de construir e analisar o Índice de Desempenho Competitivo (IDC) das empresas do Arranjo Produtivo Local (APL) de Cerâmica Vermelha da Região de Integração (RI) Carajás. A estrutura teórica empregada para desenvolver a análise dos resultados enfoca as estruturas de mercado, estratégias e os efeitos sobre o desempenho como preconizado pela escola da Organização Industrial e nas estratégias de Porter. Os dados utilizados na produção do IDC se mostraram adequados à aplicação do modelo fatorial e quatro fatores foram extraídos: aspectos relacionados a produção e emprego; ações institucionais e cooperação; diversidade; tecnologia e inovação.
Palavras-Chave: Competitividade, Desempenho, Carajás, Cerâmica.

ABSTRACT:

The objective of this paper is to construct and analyze the Performance Index Competitive (IDC) of companies in the Local Productive Arrangement (APL) of Red Integration Region Ceramics (RI) Carajás. The theoretical framework used to develop the analysis of the results focuses on market structures, strategies and effects on performance as recommended by the School of Industrial Organization and the Porter strategies. The data used in the production of IDC were suitable application of the factor model and four factors were extracted with representation related to production and employment; institutional actions and cooperation; Diversity; and technology and innovation.
Key Words: Competitiveness, performance, Carajás, Ceramics.

1. Introdução

O objetivo deste trabalho é construir e analisar o Índice de Desempenho Competitivo (IDC) das empresas do Arranjo Produtivo Local (APL) de Cerâmica Vermelha da Região de Integração (RI) Carajás, no estado do Pará. Com o estudo foi possível identificar entre as 21 empresas pesquisadas as mais competitivas e agrupá-las em grupos distintos apresentando as características em cada grupo.

A identificação do potencial de formação de APL de Cerâmica Vermelha nos municípios da RI Carajás foi identificada no trabalho de Negrão et al. (2015), após aplicar a metodologia desenvolvida por Crocco et al. (2003) e Santana (2004) para elaboração do Índice de Concentração Normalizado (ICN). Santana (2007) desenvolveu o IDC para o segmento econômico de polpas de frutas do estado do Pará e criou um ranking das 27 empresas pesquisadas, além de apresentar a correlação de variáveis como número de fornecedores, margem de lucro, capacidade ociosa e o nível de organização das empresas com o índice de desempenho.

A estrutura teórica empregada para desenvolver a análise dos resultados enfoca as estruturas de mercado, estratégias e os efeitos sobre o desempenho como preconizado pela escola da Organização Industrial por Mason (1939) e Bain (1956). A importância das estratégias para que a empresa enfrente as ameaças das concorrentes e identifique oportunidades de melhorar seu posicionamento no segmento em que atua como apresentado por Porter (1986) e empregada pelos estudiosos das áreas de estratégia empresarial na busca pelos fatores determinantes do desempenho (BARNEY, 1996; RUMELT, 1991, 2003; HANSEN e WERNERFELT, 1989; VENKATRAMAN e RAMANUJAM, 1996).

A RI Carajás é formada por 12 municípios situados no sudeste do estado do Pará em que se concentram 629 mil pessoas, 7,7% da população paraense; a extração de minério de ferro e cobre são as principais atividades produtivas; 28,0% do PIB estadual de R$91,0 bilhões foram gerados na região, em 2012; e o contingente de empregos formais representou 11,2% do total do Estado (FAPESPA, 2015).

A dinâmica produtiva da RI Carajás resulta em elevado valor adicionado para economia estado do Pará, em que a maior parcela é apropriada pelas empresas e famílias (FAPESPA, 2015) que realizam investimentos em máquinas, equipamentos e a construção civil acaba por criar oportunidades de negócios relativas aos insumos da cadeia produtiva da construção civil (NEGRÃO, 2015). Com efeito, observou-se que oito municípios da região apresentavam potencial para a atividade no setor da cerâmica. As empresas situadas no APL de cerâmica vermelha da RI Carajás fabricam e comercializam: tijolos de diferentes características 91,5%; telhas, 8,0%; e lajotas, 0,5% (NEGRÃO, 2015).

Segundo Cadastro Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), para 2013, foram registrados 729 empregos formais no segmento de fabricação de produtos cerâmicos não-refratários para uso estrutural na construção civil no RI Carajás, o que equivale a 13,0% do total de empregos para o segmento no estado do Pará.

O município de São Miguel do Guamá na RI Guamá tem o segmento da cerâmica vermelha como o preponderante em sua economia. No entanto, outros municípios têm recebido investimentos no segmento e novas empresas surgiram a partir de meados dos anos 2000 elevando o potencial de formação de arranjos produtivos locais em outros municípios, o que pode ser confirmado pelos resultados do ICN (NEGRÃO, 2015). O atrelamento do desenvolvimento do município de São Miguel do Guamá ao segmento da cerâmica é discutido no trabalho de Cordovil e Nahum (2011) e a discussão das práticas de cooperação, aprendizagem e inovação no APL cerâmico estrutural no município é feita por Leite (2013) e Lima (2014).

O arranjo produtivo do segmento de cerâmica vermelha na RI Carajás encontra-se na fase embrionária e tem papel importante no desenvolvimento econômico da região (NEGRÃO, 2015), o que motiva novos estudos com o interesse responder ao seguinte questionamento: quais fatores relacionados à estrutura de produção, ao relacionamento com fornecedores, clientes e instituições correlatas estão presentes no ambiente organizacional das empresas do APL de cerâmica vermelha da RI Carajás?

O presente artigo está estruturado da seguinte maneira: na seção 2 é apresentado o aporte teórico utilizado; na seção 3 tem-se a descrição dos procedimentos metodológicos; na seção 4 os resultados são apresentados e discutidos à luz do aporte teórico adotado; e na seção 5 constam as conclusões.

2. Referencial Teórico

2.1. O modelo Estrutura-Conduta-Desempenho e as cinco forças de Porter

Na teoria da administração estratégica a vantagem competitiva é entendida examinando-se os aspectos internos e externos que interferem na definição das estratégias das empresas e que conduzem ao desempenho superior, condicionado a situação do ambiente geral em que elas operam: mudanças tecnológicas, tendências demográficas, tendências culturais, clima econômico, condições legais e políticas, e acontecimentos internacionais específicos (BARNEY, 1996).

A corrente teórica explicativa da vantagem competitiva, sustentada nos atributos externos, foca sobre a análise estrutural da indústria ou sobre os processos de mercado. Dentre os modelos concebidos destacam-se a Estrutura-Conduta–Desempenho (ECD) (MASON, 1939; BAIN, 1956) e as Cinco Forças Competitivas de Porter (PORTER, 1986).

O modelo desenvolvido por Mason (1939) e Bain (1956) tem por objetivo analisar o desempenho da indústria, tendo como base o ambiente concorrencial (estrutura), as estratégias adotadas por cada empresa para se manter no mercado (conduta) e o resultado expresso pela lucratividade e a porção do mercado sob domínio da empresa (desempenho). Esse modelo assume a hipótese de causalidade unidirecional, partindo da estrutura para a conduta e desta para o desempenho, e recebeu a denominação de paradigma Estrutura-Conduta-Desempenho (ECD). A lógica subjacente ao modelo ECD é a de que os atributos da estrutura setorial em que a empresa atua configuram as ameaças e oportunidades no setor (BARNEY, 1996).

A estrutura refere-se à característica da organização do mercado que determinam a natureza da competição e da formação de preços, no curto prazo. Os principais fatores analisados na estrutura são: o número e distribuição dos vendedores e compradores; a diferenciação de produto, as barreiras à entrada, a estrutura de custos, a integração vertical e a diversificação.

A investigação sobre a conduta de empresas baseia-se em resultados de pesquisas qualitativas que possibilitam listar os movimentos realizados pelas empresas para a criação de vantagens competitivas sustentáveis. Para Porter (1990), as condutas são denominadas de estratégias competitivas.

O desempenho compreende os resultados econômicos, em termos de rentabilidade e participação no mercado (market share), são os efeitos causados diante da conduta adotada pela empresa e a estrutura do mercado. Como as variáveis utilizadas para medir o desempenho refletem o fato acontecido pode-se afirmar que esta é uma variável ex-post. Neste sentido, o nível do desempenho reflete a competitividade da empresa no setor em que se encontra inserida (GOMES, 2003).

Os melhores níveis de desempenho são resultantes de um conjunto de fatores identificados por empresa como: eficiência das ações sobre o que, quanto e como produzir; operações progressivas, com o objetivo de tirar proveito dos avanços tecnológicos; emprego total dos recursos humanos disponíveis na empresa; a distribuição da renda deve ser equitativa. Esses fatores quando monitorados e analisados direcionam as estratégias da empresa (GOMES, 2003).

O modelo das cinco forças formulado por Porter (1986) está fundamentado no modelo ECD, porém, o interesse recai sobre as ameaças que se apresentam a uma empresa, com o diagnóstico das ameaças a empresa é capaz de se posicionar no setor e estabelecer as estratégias que possam gerar vantagens competitivas e o desempenho superior (HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2008; PORTER, 2009).

O modelo apresentado por Porter (1986) foca no ambiente em que se encontra a empresa, isto é, a indústria ou indústrias em que as empresas competem. A concorrência é avaliada, considerando cinco forças competitivas básicas: fornecedores, compradores, entrantes potenciais, substitutos e concorrentes na indústria. Neste modelo, é possível identificar a força mais importante e, por conseguinte, os fatores que atuam com maior frequência para, em seguida, estabelecer as estratégias da empresa no curto e longo prazo de maneira a tornar-se mais competitiva no mercado.

A ameaça de novos entrantes é uma força que enfatiza as barreiras à entrada existentes em uma indústria. As principais fontes de barreiras são economias de escala, diferenciação do produto, necessidades de capital, custos de mudança, acesso aos canais de distribuição e política governamental. A rivalidade entre os concorrentes existentes refere-se à arena de concorrência que as empresas disputam posição de mercado no setor. É nessa arena que as empresas travam suas disputas, usando os mais diversos meios: concorrência de preços, disputas no campo da publicidade, incremento das garantias aos clientes e outros. A ameaça dos produtos ou serviços substitutos refere-se às empresas de uma indústria que podem concorrer com indústrias que fabricam produtos substitutos daqueles produzidos pelo seu segmento industrial. Essa prática passa a ser uma ameaça, quando o produto substituto atende, plenamente, à necessidade do cliente, forçando a redução do lucro das empresas. O poder de negociação dos fornecedores e compradores são duas forças que avaliam a relação das indústrias com os seus fornecedores e compradores ditada por um contrato explicito ou tácito entre as partes e baseado nos estudos sobre a economia dos contratos desenvolvidos por Coase (1937).

2.2. Análise da competitividade de empresas em um APL

Na perspectiva de um Arranjo Produtivo Local (APL), como definido por Cassiolato e Lastres (2003), a análise do nível de competitividade das empresas considera múltiplas dimensões que refletem o nível de participação e interação de empresas produtoras de bens e serviços finais, fornecedoras de insumos e equipamentos, prestadores de consultoria e serviços, comercializadores e clientes, entre outros.

Quatro grupos de fatores são destacados nos estudos dos pesquisadores da Rede de Pesquisa em Sistemas e Arranjos Produtivos e Inovativos Locais (REDESIST) para analisar a competitividade das empresas: produção, mercado e emprego; inovação, cooperação e aprendizagem; estrutura, governança e vantagens associadas ao ambiente local; políticas públicas e formas de financiamento (REDESIST, 2014).

Os ganhos econômicos e sociais da aglomeração de empresas mostram que fatores relacionados a produção, mercado e emprego contribuem para especialização da produção, facilidade de transações entre fornecedores e compradores com a formação e ampliação de novos mercados, redução de custos por conta dos ganhos de escada, especialização da mão de obra, forte potencial de faturamento e de geração de empregos indiretos, além de induz a formalização das empresas, de maneira a ampliar a eficiência coletiva do APL (MARSHALL, 1982; CASSIOLATO e LASTRES, 2003; PORTER, 2009; SEBRAE, 2013)

Os fatores relacionados a inovação, cooperação e aprendizado são fundamentais para a competitividade. A inovação pode ser pelo lançamento de um novo produto ou modificação em um já existente; por um novo processo produtivo; pela abertura de um novo mercado; pelo surgimento de novas fontes de matéria-prima ou insumos; ou pelas mudanças em uma organização industrial (SCHUMPETER, 1934). A inovação também pode acontecer nos processos de gestão, relacionados a mudanças estratégicas que podem envolver, gestão de pessoas, finanças, compras, estoque, processos etc. (ANDREASSI, 2007).

Interações formais e informais entre os agentes e instituições locais, favorecem a formação de redes inovativas, aquisição de insumos, uso comum de máquinas e equipamentos, contratação de consultorias e outras ações de cooperação que resultam na redução dos custos de transação, na formação de cadeias de suprimento e distribuição mais eficientes decorrentes da frequência com que ocorrem as transações e da formação de laços de confiança (LASTRES et al., 2003).

A dinâmica de transações do APL estimula a formação de redes de relacionamentos interpessoal e/ou intergrupal de reciprocidade e cooperação que emergem das relações de confiança em que os participantes são organizados e orientados por regras, sistemas, crenças, valores e sentimentos (inerentes a reconhecimento, respeito, amizade) que promovem a promoção das empresas através da ação conjunta, da interação, do reconhecimento mútuo e da aprendizagem de seus agentes (LASTRES et al., 2003).

A governança em um APL é a capacidade de comando ou coordenação que alguns agentes - empresas, instituições ou mesmo um agente coordenador - exercem sobre as inter-relações produtivas, comerciais e tecnológicas, influenciando decisivamente o desenvolvimento do arranjo (SUZIGAN et al., 2007). Para a REDESIST (2015) o conceito de governança diz respeito a diferentes formas pelas quais indivíduos e organizações - públicas e privadas - gerenciam os problemas comuns, acordam interesses conflitantes e realizam ações cooperativas.

Na visão de Zaccarelli (2000) o sistema de coordenação em um APL é formado pelos relacionamentos entre as empresas, instituições públicas e de fomento (prefeituras, governo e instituições de apoio), universidades e institutos de pesquisa. Quanto mais intenso for a integração e o envolvimento desses agentes, melhores serão os resultados. No entanto, Asheim e Cooke (1997) destacam que no território do APL deve ser dotado de capital humano especializado, apresentar interações entre as firmas, com escolas, universidades e centros de treinamento; redes formais e informais entre vendedores e compradores para realização de negócios e troca de informações, através de encontros planejados ou causais; e sinergias ou "excedentes" inovativos, de cultura compartilhada.

3. Procedimentos metodológicos

3.1 Amostras e variáveis

Um grupo de 21 empresas foi pesquisado, de um total de 28 instaladas na RI Carajás no ano de 2013, conforme levantamento realizado no Registro Anual de Informação Social (RAIS) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Essa amostra representou 75% da população alvo da pesquisa com um erro amostral de 3,5% e significância estatística de 95%. O tamanho da amostra foi obtido utilizando-se a técnica de amostragem aleatória para população finita com variância conhecida (FÁVERO et al., 2009).

Foram coletados dados em 10 empresas do município de Eldorado dos Carajás e 11 empresas do município de Marabá. No intuito de preservar a identidade dos colaboradores da pesquisa, as referidas empresas foram identificadas como Empresa 1, Empresa 2, Empresa 3 e assim sucessivamente.

A coleta de dados foi realizada in loco, no ano de 2015, com a aplicação de questionário adaptado dos instrumentos de pesquisa adotados pela REDESIST (2014) aos proprietários e gerentes gerais das cerâmicas. De maneira complementar foi realizado levantamento em profundidade com o objetivo de melhor qualificar as respostas dos entrevistados e subsidiar as análises das dimensões de pesquisa da competitividade.

O questionário aplicado aos proprietários ou gerentes das empresas de cerâmica foi dividido em cinco blocos, o primeiro de identificação e experiências iniciais da empresa e os demais representaram as dimensões de análise de Arranjos Produtivos Locais (REDESIST, 2014) e a análise da competitividade segundo modelo ECD (BAIN, 1953) e o modelo das Cinco Forças (PORTER, 1986): produção, mercado e emprego; inovação, cooperação e aprendizado; estrutura, governança e vantagens associadas ao ambiente local; políticas públicas e formas de financiamento.

As variáveis utilizadas para realizar a Análise Fatorial (AF) foram: Número de pessoas ocupadas em 2014 (Pessoal Ocupado); Quantidade de unidades produzidas de produtos de cerâmica vermelha – telhas, tijolos, lajotas (Produção); Diversificação da produção pelo número de produzidos (Diversificação); Número de empregados com o primeiro grau (Ensino Básico); Avaliação dos resultados das ações de cooperação realizadas - Melhor capacitação para realização de modificações e melhorias em produtos e processos (Ações de Cooperação); Atividade inovativa desenvolvida no ano de 2013 - Aquisição de máquinas e equipamentos que implicam em significativas melhorias tecnológicas de produtos / processos ou que estão associados aos novos produtos / processos (Tecnologia e Inovação); Como avalia a contribuição de sindicatos, associações, cooperativas locais quanto a - Promoção de ações dirigidas a capacitação tecnológica de empresas (Ações Institucionais).

3.2 Modelo analítico

O Índice de Desempenho Competitivo (IDC) das empresas do APL de Cerâmica Vermelha da RI Carajás foi calculado a partir da aplicação da técnica de análise fatorial aos dados referentes às dimensões de análise da competitividade das empresas.

No cálculo do Índice de Desempenho Competitivo (IDC) das empresas de cerâmica vermelha da RI Carajás foi utilizado a Análise Fatorial exploratória, técnica estatística multivariada que objetiva descrever o comportamento de um conjunto de variáveis por meio de um número menor de variáveis. Cada fator deve apresentar um distinto padrão de movimento entre as variáveis e deve ser interpretado logicamente. Para explicar a estrutura da variância e covariância dos dados foi aplicada a técnica das componentes principais. Sob o modelo de fatores, cada variável resposta é representada por uma função linear de uma pequena quantidade de fatores comuns, não observáveis, e outra parte de uma variável latente específica (FÁVERO et al., 2009; HAIR et al., 2005).

O ajuste do modelo de análise fatorial ortogonal aos dados foi inicialmente realizado pela aplicação do critério de Kaiser-Mayer-Olkin (KMO), em que KMO próximo de 1,0 indica, a perfeita adequação dos dados a aplicação da AF e valores em torno de 0,5 mostram adequação imprópria dos dados (HAIR et al., 2005). Nestes casos a orientação é aplicar medidas de correção nos dados amostrais através da exclusão de algumas variáveis iniciais ou a inclusão de novas variáveis.

Outro teste aplicado para avaliar a medida da adequação da AF aos dados foi o de esfericidade de Bartlett, que testa a hipótese de que a matriz de correlação é uma matriz identidade, e essa hipótese refutada para valores de significância menores que 0,05 indica a presença de correlações entre as variáveis (PEREIRA, 2001; HAIR et al., 2005). A medida de adequação da amostra (MSA) também foi empregada para avaliar se uma variável é prevista pelas outras variáveis e o valor mínimo aceitável ficou em 0,5, para valores inferiores a indicação é para eliminar as variáveis. O número de fatores extraídos foi definido a priori como indicado por Hair et al. (2005).

A proporção da variância que uma variável compartilha com todas as demais variáveis utilizadas no estudo é conhecida como comunalidade e as variáveis com valores acima de 0,5 são as aquelas que aportam maior contribuição ao modelo de AF. As demais foram excluídas do modelo (FÁVERO et al., 2009).

O IDC das empresas de cerâmica vermelha na RI Carajás foi calculado considerando a estrutura algébrica desenvolvida Santana (2007) com aplicações no setor de móveis de madeira e empresas processadoras de polpa de frutas no estado do Pará. Segundo o autor, o índice expressa a combinação linear dos fatores para cada uma das dimensões ponderados pela proporção da variância total explicada por cada um dos fatores, algebricamente o índice é definido pela equação:

                                                                                           

Os resultados do IDC foram utilizados para desenvolver análise de agrupamento, também conhecida como cluster analysis, com o objetivo de identificar grupos distintos de empresas em relação as características intrínsecas da competitividade. Empregou-se a técnica de k-médias para se encontrar os grupos distintos de empresas (HAIR et al., 2005; FÁVERO et al., 2009).

4. Análise dos Resultados

4.1 Índice de Desempenho Competitivo

O teste KMO apresentou resultado de 0,632, o que mostra uma adequação aceitável aos dados conforme Fávero et al., (2009). O teste de esfericidade de Bartlett com valor de 65,129 e significância estatística de 1,00% levou a rejeição da hipótese de que a matriz de correlações é igual à matriz identidade. Os valores obtidos para a medida de adequação da amostra (MSA) ficaram acima de 0,700, o que confirmou a aplicação do modelo fatorial, e possibilitou a extração dos fatores e o cálculo dos escores fatoriais.

Com base na matriz de correlações entre as variáveis utilizadas para representar cada uma das dimensões de análise da competitividade, em que são apresentadas a intensidade e o sentido das intercorrelações, foi feita a estimação do modelo fatorial e obtida as cargas fatoriais para cada variável e fator extraído. Com a obtenção da estrutura latente das cargas para cada uma das variáveis por fator foi possível identificar as variáveis com maior nível de correlacionamento com cada uma das dimensões de análise da competitividade no APL de cerâmica vermelha da RI Carajás.

A Tabela 1 apresenta os resultados dos autovalores para cada um dos sete componentes (Pessoal Ocupado; Produção; Diversificação; Ensino Básico; Ações de Cooperação; Tecnologia e Inovação; Ações Institucionais), ou seja, a porcentagem da variância inicial explicada por cada um deles e a variância acumulada após rotação. Foram extraídos quatro componentes representativos das dimensões da competitividade ancorados na teoria analítica da ECD, das cinco forças de Porter e na metodologia desenvolvida pela REDESIST (2014). Os quatro fatores juntos representaram 90,96% da variância total após rotação via processo varimax que visa maximizar a variância entre os pesos de cada componente principal e com autovalores acima da unidade o que atende também ao critério de extração de determinação do número de fatores conhecido por raiz latente ou autovalor acima da unidade.

Tabela 1 – Autovalores e fatores extraídos pelo método das componentes principais e a variância explicada pelos fatores

Componente

Autovalores e variâncias iniciais (θ)

Variâncias após rotação

Total

% de variância

% cumulativa

Total

% variância

Variância cumulativa

1

3,147

44,956

44,956

2,671

38,162

38,162

2

1,330

18,998

63,954

1,344

19,207

57,368

3

1,264

18,056

82,010

1,305

18,641

76,010

4

0,626

8,950

90,960

1,046

14,950

90,960

5

0,368

5,261

96,220

 

 

 

6

0,152

2,172

98,392

 

 

 

7

0,113

1,608

100,000

 

 

 

Fonte: Resultado da pesquisa

A Tabela 2 apresenta as cargas fatoriais para cada uma das componentes principais extraídas após rotação ortogonal e a comunalidade que expressa a parcela da variância em cada variável explicada pelos quatro componentes.

A soma de quadrado dos resultados dos autovalores rotacionados apresentados na penúltima linha mostra quanto cada componente explica da variância total das variáveis analisadas e foi obtido a partir da soma de todos os autovalores apresentados na coluna 1 da Tabela 1, com resultado igual a 7,000, também conhecido como traço da matriz fatorial. A divisão de cada autovalor pelo traço resulta nos dados da última linha da Tabela 2, expressos em porcentagem, para os quatro fatores extraídos, em que, os resultados da extração refletem a importância de cada fator: o primeiro explica a maior parcela da variância 38,16%, o segundo 19,21%, o terceiro 18,64 e o quarto 14,95%.

A variância total de uma variável no modelo fatorial é decomposta em fatores específicos, comuns e aleatórios, e o interesse maior é que os fatores comuns representem a maior parcela dessa variabilidade, ou seja, que eles sejam superiores a 0,700 como postulado por Hair et al (2005).

Cada carga de fator é uma medida da importância de uma ou mais variáveis na representação do fator obtido. A denominação lógica dos fatores deve considerar o padrão de cargas dos fatores. A nomeação e interpretação dos fatores foram feitas de acordo com o nível de correlação entre variáveis e o fator denominado conforme a preponderância das variáveis e o grau de explicação dos fatores comuns.

O fator 1 explica 38,16% da variância total no modelo fatorial e apresenta forte correlação positiva com as variáveis Ensino Básico, Produção e Pessoal Ocupado, características que refletem aspectos estruturais das empresas como o capital humano empregado direta e indiretamente no processo de produção com reflexos no posicionamento das empresas na arena de competição organizacional e pode ser denominado de competitividade via produção e emprego. Essas características focadas em aspectos microeconômicos ressaltam as economias de escala e as barreiras à entrada presentes no modelo analítico da competitividade empresarial desenvolvido pela abordagem teórica da Estrutura-Conduta-Desempenho e pelas cinco forças de Porter.

A forte correlação positiva do fator 2 com as variáveis Ações Institucionais e de Cooperação mostra os efeitos dos aspectos relacionados a dimensão macro ambiente das empresas e responde por 19,21% da variância total do modelo fatorial nível macro. A troca de informações entre as empresas do APL de cerâmica vermelha é responsável, em grande medida, pela padronização de produtos e homogeneização da produção, porém, sem explicar completamente o desempenho da empresa. As empresas estabelecem relacionamentos formais e informais sustentados na frequência de ocorrências, reciprocidade e relações de confiança com fornecedores e clientes, pressupostos básicos do capital social no ambiente organizacional o que contribui para geração de vantagens competitivas ancoradas na teoria dos custos de transação. Esse fator recebeu a denominação de competitividade via ações institucionais e cooperação, dimensão presente no poder de relacionamento com fornecedores e clientes do modelo das cinco forças de Porter e do modelo de análise da competitividade em um APL desenvolvido pela Redesist (2014), em seus aspectos relacionados a cooperação, aprendizado.

O fator 3 está correlacionado positivamente com a variável diversidade de produtos fabricados pelas empresas do APL e explica 18,64% da variância total do modelo fatorial. As empresas com maior diversidade de produtos destacam-se por adotar sistemas de produção focados na ganhos de escala e escopo, barreiras à entrada e substituição de produtos, estratégias adotadas pelas empresas para manter os ganhos competitivos. Essa dimensão foi denominada de competitividade via diversidade como forma de neutralizar as ameaças de novos entrantes e posicionar a empresa no campo organizacional que ela participa de acordo com os modelos ECD e das cinco forças de Porter.

As estratégias focadas em inovações tecnológicas de processos e gestão conduzidas a partir da transmissão de conhecimento via realização de treinamentos, implementação de controles de qualidade de processos e produtos, e inovações de sistemas de produção que resultam na maior eficiência e eficácia estão representadas no fator 4 com forte correlação positiva da variável tecnologia e inovação cujo fator recebeu a denominação de competividade via tecnologia e inovação. Esse fator carrega aspectos relacionados a conduta das empresas na busca por maior desempenho como estabelecido no modelo ECD, da estrutura econômica e tecnológica das cinco forças de Porter que identificam os pontos fortes das empresas, e da elevada importância da implementação de práticas inovadoras e disseminadas pela dimensão inovação, cooperação e aprendizado do modelo da Redesist (2014).

As práticas inovadoras no APL embrionário de cerâmica da RI Carajás, estão relacionadas principalmente aos processos de queima, onde a estrutura de fornos foi modificada, após visita de técnico especializado vinculado às instituições de apoio a cooperação. Tal modificação refere-se especificamente ao formato dos fornos, aos equipamentos de controle de temperatura e aos insumos utilizados na queima. Tais fatores estão diretamente relacionados ao tempo de queima dos produtos e a redução das perdas no processo.

Tabela 2 – Matriz de cargas fatoriais (β) após rotação ortogonal pelo método varimax e comunalidade

Variáveis

Fatores

Comunalidade

F1

F2

F3

F4

Ensino Básico

0,927

0,002

0,127

0,151

0,898

Produção

0,922

0,179

0,090

0,008

0,891

Pessoal Ocupado

0,918

-0,023

0,162

0,216

0,916

Ações Institucionais

0,008

0,950

-0,061

0,075

0,912

Ações de Cooperação

0,229

0,625

0,606

0,168

0,839

Diversidade

0,155

-0,055

0,935

-0,144

0,922

Tecnologia e Inovação

0,208

0,124

-0,093

0,960

0,990

Soma de quadrado do autovalor

2,671

1,344

1,305

1,046

6,367

Percentual do traço (%)

38,162

19,207

18,641

14,950

90,960

Fonte: Resultado da pesquisa

A Tabela 3 apresenta os pesos para cálculo dos escores fatoriais conforme a equação 4 esses pesos mostram a importância de cada variável na geração do escore das empresas em cada um dos fatores. O sinal positivo dos pesos indica a direção da contribuição da variável no cálculo do escore fatorial, em que os positivos estão associados a um fator enquanto os negativos aos demais fatores conforme os resultados da matriz de cargas fatoriais resultante da aplicação do modelo fatorial à matriz de dados da pesquisa.

Tabela 3 - Matriz de coeficiente regressão ou pesos do escore fatorial

Variáveis

Fatores

F1

F2

F3

F4

Ensino Básico (β1)

0,380

-0,063

-0,071

-0,046

Produção (β2)

0,427

0,128

-0,173

-0,270

Pessoal Ocupado (β3)

0,350

-0,106

-0,016

0,047

Ações Institucionais (β4)

-0,004

0,789

-0,218

-0,167

Ações de Cooperação (β5)

-0,085

0,368

0,435

0,131

Diversidade (β6)

-0,113

-0,184

0,810

0,032

Tecnologia e Inovação (β7)

-0,144

-0,121

0,078

1,035

Fonte: Resultado da pesquisa

A obtenção dos escores fatoriais padronizados para cada uma das empresas é obtido a partir da aplicação do processo de padronização pelo método Range conforme equação 9. Os escores padronizados foram utilizados no cálculo do IDC das empresas como estabelecido na equação 8.

As empresas com o fator 1 (competitividade via produção e emprego) positivo mostram que as variáveis ensino básico, produção e pessoal ocupado foram essenciais para geração dos elevados níveis de competitividade dessas empresas. No caso do fator 2 (competitividade via ações institucionais e cooperação) as ações institucionais e de cooperação com sinais positivos foram significativas para competitividade das empresas. As empresas com os fatores 3 e 4 positivos (competitividade via diversidade e a competividade via tecnologia e inovação) apresentam como variáveis significativas à competitividade foram diversidade de produtos produzidos pelas empresas e a aquisição de máquinas e equipamentos que implicam em significativas melhorias tecnológicas de produtos/processos ou que estão associados aos novos produtos/processos, respectivamente.

O nível de desempenho competitivo da empresa 7 está fortemente relacionado a fatores internos como processos produtivos, a escolaridade dos empregados, o quantitativo de pessoal ocupado, a diversidade de produtos produzidos e a presença de processos produtivos ligados a tecnologia e inovação que estão relacionados aos fatores 1, 3 e 4, respectivamente. A competitividade da empresa 13 resulta, em grande medida, de fatores externos gerados a partir das relações de cooperação e associativismo dirigidas a capacitação tecnológica, gestão de recursos humanos e a promoção de ações coletivas relacionadas a processos inovativos de gestão (Tabela 4).

Os dados da Tabela 4 mostram que 13 empresas apresentaram resultados acima da média 0,380. O IDC das empresas mostra-se baixa heterogeneidade com coeficiente de variação relativa da ordem 35,7%, indicando que as empresas do setor não diferem tanto entre si. Metade das empresas pesquisadas obtiveram IDC abaixo de 0,406 e 75% delas até 0,461, com efeito, tem-se que apenas cinco empresas estão entre as 25% de melhor desempenho competitivo.

Tabela 4 – Escores fatoriais originais e padronizados e o Índice de Desempenho Competitivo

Empresa

Fator1

Fator2

Fator3

Fator4

FP1

FP2

FP3

FP4

IDC

Empresa7

3,394

-1,258

0,958

0,194

1,000

0,117

0,769

0,412

0,670

Empresa13

0,502

1,543

0,020

0,451

0,388

0,983

0,477

0,486

0,548

Empresa15

0,125

0,130

0,006

2,248

0,308

0,546

0,472

1,000

0,506

Empresa20

1,460

1,248

-1,494

0,155

0,591

0,892

0,006

0,401

0,503

Empresa17

0,392

-0,052

0,279

0,825

0,365

0,490

0,557

0,593

0,468

Empresa3

0,572

-0,748

1,702

-0,803

0,403

0,275

1,000

0,127

0,453

Empresa11

-0,355

0,220

0,588

0,939

0,207

0,574

0,654

0,625

0,445

Empresa21

-0,142

0,749

-0,109

0,600

0,252

0,738

0,437

0,528

0,438

Empresa5

0,641

0,547

0,021

-0,981

0,418

0,675

0,477

0,076

0,428

Empresa10

-0,656

0,865

1,308

-0,884

0,143

0,774

0,878

0,103

0,420

Empresa18

-0,141

1,281

-1,119

0,558

0,252

0,902

0,122

0,516

0,406

Empresa12

-0,345

1,597

0,117

-1,246

0,209

1,000

0,507

0,000

0,403

Empresa19

-0,815

0,482

1,437

-0,824

0,110

0,655

0,918

0,121

0,392

Empresa9

-1,334

-0,475

1,260

1,414

0,000

0,359

0,863

0,761

0,378

Empresa1

-0,472

0,213

0,061

-0,980

0,182

0,572

0,489

0,076

0,310

Empresa4

-0,896

-1,637

0,000

1,091

0,093

0,000

0,471

0,669

0,245

Empresa8

-0,645

-0,395

-1,512

0,757

0,146

0,384

0,000

0,573

0,236

Empresa2

-0,621

-0,946

-0,280

-0,785

0,151

0,214

0,383

0,132

0,209

Empresa14

-0,407

-1,300

-0,261

-0,866

0,196

0,104

0,389

0,109

0,202

Empresa16

-0,087

-1,070

-1,478

-0,893

0,264

0,175

0,010

0,101

0,166

Empresa6

-0,168

-0,991

-1,505

-0,970

0,247

0,200

0,002

0,079

0,159

Média

 

 

 

 

0,282

0,506

0,471

0,357

0,380

Desvio Padrão

 

 

 

 

0,212

0,309

0,311

0,286

0,136

Fonte: Resultado da pesquisa

Os escores fatoriais padronizados e apresentados nas colunas de 6 a 9 da Tabela 4 apresentam variabilidade maior que a obtida pelo IDC cujo valor sofre uma correção estatística a partir da ponderação pelo autovalor. O fator 4 é o que tem a maior heterogeneidade relativa de 80,1% e mostra a diferença entre as empresas por conta das ações decorrentes das alterações tecnológicas e inovação que elas desenvolvem. Em seguida vem o fator 1 com coeficiente de 75,2% indicando maior heterogeneidade das empresas em relação ao quantitativo de pessoas ocupadas na empresa, sua escolaridade e volume de produção. Os fatores 3 e 2 apresentaram coeficientes de 66,0% e 61,1% de heterogeneidade decorrentes de suas diferenças em número de produtos fabricados pela empresa e as ações externas com outras instituições via associações e cooperações.

4.2. Características dos Clusters

Com os resultados do IDC foi possível identificar grupos distintos de empresas considerando as características intrínsecas da competitividade, o que foi obtido a partir da aplicação da análise de agrupamentos (cluster analysis). A análise resultou em três clusters, em que as médias do desempenho competitivo mostraram diferenças no IDC significativas a 5,00%. Os dados estão resumidos na Tabela 5.

O cluster 1 apresenta uma única empresa classificada com desempenho superior. Aspectos relacionados a produção e emprego e a diversidade de produtos contribuem, em maior parte, para que a empresa tivesse índice superiores a média do cluster 3. Isso indica que empresas classificadas nesse cluster apresentam elevado nível de produtividade, de pessoal ocupado e maior número de diferentes produtos produzidos. A adoção da tecnologia da informação nos processos de gestão da produção e da administração junto com inovações na gestão da produção, do controle da qualidade dos produtos e do meio ambiente foram estratégias adotadas pela empresa e que contribuíram para elevar o seu nível de desempenho competitivo.

Tabela 5 - Média das características da competitividade em cada cluster

Fatores identificados

Cluster1

Cluster2

Cluster3

Significância

Superior

Intermediário

Inferior

F1 - Produção e emprego

1,0000

0,2805

0,1825

0,000

F2 - Ações institucionais e cooperação

0,1173

0,6819

0,2356

0,001

F3 – Diversidade

0,7686

0,5667

0,2494

0,049

F4 - Tecnologia e inovação

0,4119

0,4105

0,2483

0,496

Média

0,6695

0,4453

0,2182

0,000

Fonte: Resultado da pesquisa

O cluster 2 conta com 13 empresas que apresentam desempenho inferior. Os aspectos relacionados a competitividade via ações institucionais e de cooperação superam a média do cluster 2 (Tabela 5). Nessas empresas a competitividade é devida, em grande medida, aos fatores externos à empresa, decorrentes da integração da com fornecedores, clientes e organismos institucionais como universidades, órgãos de classe, secretarias estaduais, entre outros.

Com sete empresas o cluster 3 é formado por aspectos relativos ao ambiente interno e externo, porém com poucas estratégias relacionadas ao processo produtivo o que limita o volume de produção e a quase totalidade de produção de um único produto em sua linha de produção e a dificuldade de adotar ações via tecnologia e inovação. As empresas desenvolvem ações de cooperação e reciprocidade com baixo reflexo sobre o desenvolvimento de seus produtos, como pode ser observado pelo valor médio do fator produção e emprego inferior a média do cluster 3 (Tabela 5).

Ao se relacionar o porte das empresas com os clusters, as de pequeno porte são 16, em que dez fazem parte do cluster intermediário, cinco no inferior e uma no superior. As demais são microempresas, três no cluster intermediário e duas no inferior. Essa categorização foi efetuada de acordo com a definição do Serviço de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) e utiliza como critério de classificação do porte das empresas, para fins bancários, ações de tecnologia, exportação e outros (Sebrae, 2015). A empresa com maior desempenho competitivo é de pequeno porte.

A Tabela 6 resume o resultado da análise de variância para testar a hipótese nula de que a média da variável de interesse não difere entre os clusters, a rejeição dessa hipótese mostra haver evidência estatística de que pelo menos uma delas é diferente. Os resultados das médias dos clusters não foram apresentados para evitar a identificação da empresa de maior desempenho competitivo.

Tabela 6 – Resultados da Análise de variância - ANOVA

Variáveis

Estatística F

Sig.

Pessoal Ocupado

17,034

0,000

Faturamento

33,441

0,000

Número de produtos produzidos

3,139

0,068

Capacidade ociosa

0,516

0,606

Número de fornecedores de matérias-primas, insumos e serviços regulares

0,090

0,914

Volume de Produção

16,970

0,000

Porcentagem de pessoas ocupadas com o ensino básico

17,838

0,000

Volume de salários pagos pela empresa

9,667

0,001

Fonte: Resultado da pesquisa

Para as variáveis, pessoal ocupado, faturamento, volume de produção, porcentagem de pessoas ocupadas com o ensino básico e o volume de salários pagos pela empresa rejeitou-se a hipótese nula com significância estatística de 1,0%. Isso mostra que os clusters são formados por empresas com desempenho distinto, ao se considerar cada uma dessas variáveis, em que, aquelas com desempenho superior têm média superior às demais em todas as variáveis e que elas são importantes para elevar o desempenho competitivo. As demais variáveis não se mostram significativas em relação aos clusters.

5. Conclusões

Os dados utilizados na produção do IDC se mostraram adequados a aplicação do modelo fatorial, em que, quatro fatores foram extraídos e cada um deles expressam características latentes que receberam as denominações de Produção e emprego; ações institucionais e cooperação; Diversidade; e Tecnologia e inovação.

O primeiro fator extraído da análise fatorial é o que explica a maior parcela da variabilidade da matriz de dados e que recebeu o peso mais elevado na formação algébrica do IDC, o que mostra a importância dos fatores internos à empresa na determinação do desempenho competitivo, sem desconsiderar os demais fatores que apresentaram pesos inferiores.

Após a geração do IDC a empresa com maior desempenho competitivo está correlacionada de forma positiva com aspectos ligados a Produção e emprego, Diversidade e Tecnologia e inovação. O relacionamento negativo do fator relativo a ações institucionais e cooperação contribuiu para reduzir o nível de competitividade dessa empresa.

A partir do IDC foram criados três clusters que possibilitou a identificação de uma empresa com desempenho superior, 13 empresas no cluster intermediário e sete no cluster inferior. A empresa com competitividade superior é de porte pequeno; das com competitividade intermediária três são microempresa e 10 de pequeno porte; os de competitividade inferior duas são micro e sete pequenas.

As empresas que compõem o cluster 2 com desempenho intermediário estão atrelados a fatores ligados as ações institucionais e de cooperação, a diversidade de produtos e a adoção de processos tecnológicos e de inovação, porém com fraca participação dos fatores internos representativos dos aspectos relacionados a produção e emprego, entre eles o número de pessoas ocupadas e escala de produção o que limitou o grau de desempenho competitivo dessas empresas.

Aquelas empresas com desempenho inferior carecem de ações atreladas aos quatro fatores empregados na geração do IDC, seja pela ausência completa dessas medidas no processo de gestão da empresa, ou por realizar ações parciais, com baixo nível de impacto sobre o desempenho dela.

Dessa maneira o artigo atende seus objetivos e identifica os fatores subjacentes ao ambiente interno e externos das empresas, porém, com foco sobre a estrutura do mercado e a configuração do campo organizacional. No entanto, estudos baseados na utilização estratégica dos recursos das empresas, ancorados na Visão Baseada em Recursos (VBR), contribuirão para melhor explicar o desempenho.

Referências

ANDREASSI, T. Gestão da inovação tecnológica. São Paulo. Thomson Learning: 2007.

ASHEIM, B.T. COOKE, P. Localised innovation networks in a global economy: a comparative analysis of edogenous end exogenous regional development approaches. In: IGU COMMISSON ON THE ORGANISATION OF INDUSTRIAL SPACE RESIDENTIAL CONFERENCE. Gothenburg – Sweden, August 1997.

BAIN, J.S. Barriers to new competition. Cambridge: Harvard University Press, 1956.

BARNEY, Jay. B. Gaining and sustaining competitive advantage. USA. Addison-Wesley Publishing Company, 1996.

CASSIOLATO, J. E.; LASTRES, H. M. M. O foco em arranjos produtivos e inovativos locais de micro e pequenas empresas.  [2003]. Acesso em: 21 abr. 2014. Disponível  em: <http://www.ie.ufrj.br/redesist/P3/NTF2/Cassiolato%20e%20 Lastres.pdf >..

CASTRO, L. H. de. Arranjo produtivo local. Brasília: SEBRAE, 2009.

COASE, R. H. The Nature of the Firm. Economica. v. 4. Blackwell Publishing Ltd. 1937.

CORDOVIL, G. V.; NAHUM, J. S. Indústrias cerâmicas e desenvolvimento territorial em São Miguel do Guamá, PA. Entre – Lugar, Dourados, ano 2, n. 4, p. 65-93, 2011.

CROCCO, Marco Aurélio et al. Metodologia de identificação de arranjos produtivos locais potenciais: uma nota técnica. Belo Horizonte: UFMG, 2003.

FAPESPA. Fundação Amazônia de Ampara e Estudos e Pesquisas. PIB estadual 2012. Acesso em: 21 abr. 2014. Disponível em: http://www.fapespa.pa.gov.br/produto/series/29?&mes=&ano=2012.

_______. Medidas da Atividade Econômica no Pará – 2015. Acesso em: 21 abr. 2014. Disponível em http://www.fapespa.pa.gov.br/produto/medidas/99?&mes=&ano=2015.

FÁVERO, L. P. L.; BELFIORE, P. P.; CHAN, B. L.; SILVA, F. L. Análise de Dados: modelagem multivariada para tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

GOMES, S. C.; SANTANA, A. C. ; CARVALHO, D. F. . Competitividade sistêmica das empresas de madeira do Estado do Pará, 2001. In. A economia da amazônia nos anos 90. Belém. Editora Unama. 2003.

HAIR Jr, J; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. Análise Multivariada de dados. 5. Ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.

HANSEN, G. S.; WERNERFELT, B. Determinants of Firm Performance: The Relative Importance of Economic and Organizational Factors. Strategic Management Journal, Vol. 10, No. 5. pp. 399-411. Sep. - Oct., 1989.

HITT, M. A.; IRELAND, R. D.; HOSKISSON, R.E. Administração estratégica. São Paulo: Pioneira Thomson Learnig, 2008.

LEITE, A. S.; LIMA, M.A.. Práticas de Cooperação, Aprendizagem e Inovação no APL Cerâmico Estrutural em São Miguel do Guamá/PA. In: IV Colóquio de Organizações, Desenvolvimento e Sustentabilidade, 2013, Belém. Anais do IV Colóquio de Organizações, Desenvolvimento e Sustentabilidade, 2013. v. 4. p. 175-194.

LIMA, M.A.; LEITE, A. S. Características atuais das práticas de cooperação, aprendizagem e inovação no APL Ceramista de São Miguel do Guamá/PA. Desenvolvimento Regional em debate, v. 4, p. 40-62, 2014.

MARSHALL, A. Princípios de economia. São Paulo: Abril Cultural, 1982.

MASON, E. S. Price and production policies of large scale esnterptrises. American Economic Review, v.29, n.1, p. 61-74, 1939.

NEGRÃO, Keila. R. M. et al. Análise de potenciais arranjos produtivos locais de cerâmica e desenvolvimento local: uma aplicação do índice de concentração normalizado. Navus. Florianópolis. v.5. n.4. p.6 – 20. out./dez. 2015.

PORTER, Michael. E. Estratégia competitiva: técnicas para análise de indústrias e da concorrência. Rio de Janeiro: Campus, 1986.

PORTER, M. E. The competitive advantage of nations. New York: Free Press, 1990.

PORTER, M. E. Competição. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

POSSAS, S. Concorrência e competitividade: notas sobre estratégia e dinâmica seletiva na economia capitalista. São Paulo: Hucitec, 1999.

REDESIST – Sistema de Informações de Arranjos Produtivos Locais. Acesso em: 21 abr., 2014. Disponível em: <http://redesist.ie.ufrj.br/>..

REDESIST – Glossário de Arranjos e Sistemas Produtivos e Inovativos Locais. Acesso em: 21 abr., 2015. Disponível em: <http://www.ie.ufrj.br/redesist/P4/textos/Glossario.pdf>.

RUMELT, R. P. How much does industry matter? Strategic Management Journal, v. 12, n. 3, p. 167-185, Mar, 1991.

RUMELT, R. P. What in the world is competitive advantage? [Policy Working Paper 2003-105]. Harry & Elsa Kunin professor of Business & Society the Anderson School at UCLA. 2003. Acesso em: 30/09/2015. Disponível em: http://www.anderson.ucla.edu/faculty/dick.rumelt/Docs/Papers/WhatisCA_03.pdf.

SANTANA, Antônio. C. de. Arranjos produtivos locais na Amazônia: metodologia para identificação e mapeamento. Belém: ADA, 2004.

SANTANA, Antônio. C. de. Índice de desempenho competitivo das empresas de polpa de frutas do Estado do Pará. Revista de Economia e Sociologia Rural, Rio de Janeiro, v. 45, n. 3, p. 749-775, jul./set 2007.

SUZIGAN, W.; GARCIA, R.; FURTADO, J. ; SAMPAIO, S. Clusters ou sistemas locais de produção: mapeamento, tipologia e sugestões de políticas. São Paulo: Revista de Economia Política, vol. 24, nº 4, 2004. Acesso em: 12 de mai. 2014. Disponível em <http://www.rep.org.br/PDF/96-6.PDF>.

SEBRAE. SERVIÇO BRASILEIRO DE APOIO ÀS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS. Termos de Referência para atuação do Sistema SEBRAE em arranjos produtivos locais. Brasília: SEBRAE, 2003. p. 17 (série documentos).

SCHUMPETER, J. A.. The theory of economic development: An inquiry into profits, capital, credit, interest, and the business cycle. v. 55. Transaction publishers, 1934.

VENKATRAMAN, N.; RAMANUJAM, V. Measurement of business performance in strategy research: a comparison of approaches. Academy of Management Review, v. 11, n.4, p. 801 - 814, 1996.

VIRGILLITO, S. B (Org.). Pesquisa de Marketing: uma abordagem quantitativa e qualitativa. São Paulo. Saraiva, 2010.

ZACCARELLI, S. B. Estratégia e sucesso nas empresas. São Paulo: Saraiva, 2000.


1. Doutor em Economia Aplicada. Professor Pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Administração da Universidade da Amazônia (UNAMA). email: sergio.gomes@unuma.br
2. Mestre em Administração pela Universidade da Amazônia – Unama. Professora substituta da Universidade Federal do Pará – UFPA.
3. Doutorando em Administração (PPAD/UNAMA) e mestre em Administração, com ênfase em recursos humanos, pelo PPGA/UFRGS (2009). Professor no curso de Bacharelado em Administração na Estácio FCAT.

4. Doutora em Ciências Humanas: Sociologia e Política. Professora da Universidade Federal do Pará (UFPA), lotada no Instituto de Filosofia e Ciências Humanas (IFCH), membro do corpo docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência Política (PPGCP).


Revista Espacios. ISSN 0798 1015
Vol. 37 (Nº 24) Año 2016

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