( PDF ) Clusters industriais e performance regional: contribuições à teoria da vantagem competitiva sustentável

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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS

ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS DE SÃO PAULO

JEOVAN DE CARVALHO FIGUEIREDO

CLUSTERS INDUSTRIAIS E PERFORMANCE REGIONAL:

CONTRIBUIÇÕES À TEORIA DA VANTAGEM COMPETITIVA SUSTENTÁVEL

SÃO PAULO

2009

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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS

ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS DE SÃO PAULO

JEOVAN DE CARVALHO FIGUEIREDO

CLUSTERS INDUSTRIAIS E PERFORMANCE REGIONAL:

CONTRIBUIÇÕES À TEORIA DA VANTAGEM COMPETITIVA SUSTENTÁVEL

SÃO PAULO

2009

Tese apresentada à Escola de Administração

de Empresas de São Paulo da Fundação

Getulio Vargas, como requisito para a

obtenção do título de Doutor em

Administração de Empresas.

Campo de conhecimento: Administração da

Produção e Operações

Orientador: Prof. Dr. João Mario Csillag

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Figueiredo, Jeovan de Carvalho.

Clusters industriais e performance regional: contribuições à teoria

da vantagem competitiva sustentável. / Jeovan de Carvalho

Figueiredo. – 2009

140 f.

Orientador: João Mario Csillag.

Tese (Doutorado) – Escola de Administração de Empresas de

São Paulo.

1. Conglomerados (empresas) - Brasil. 2. Concentração

industrial (Brasil). 3. Competitividade. 4. Valor (economia). 5.

Desenvolvimento sustentável. I. Csillag, João Mario. II Tese

(Doutorado) – Escola de Administração de Empresas de São Paulo.

III. Clusters industriais e performance regional: contribuições à

teoria da vantagem competitiva sustentável.

CDU: 334.75(81)

JEOVAN DE CARVALHO FIGUEIREDO

CLUSTERS INDUSTRIAIS E PERFORMANCE REGIONAL:

CONTRIBUIÇÕES À TEORIA DA VANTAGEM COMPETITIVA SUSTENTÁVEL

Tese apresentada à Escola de Administração

de Empresas de São Paulo da Fundação

Getulio Vargas, como requisito para a

obtenção do título de Doutor em

Administração de Empresas.

Campo de conhecimento: Administração da

Produção e Operações

Data de aprovação:

____/____/_______

Banca Examinadora:

Prof. Dr. João Mario Csillag

(Orientador) FGV-EAESP

Prof. Dr. Luiz Carlos Di Serio

FGV-EAESP

Prof

. Dr

. Susana Carla Farias Pereira

FGV-EAESP

Prof. Dr. Claude Machline

Centro Universitário São Camilo

Prof. Dr. Dario de Oliveira Lima Filho

UFMS

Prof. Dr. Alceu Gomes Filho

UFSCar

À Claudia.

AGRADECIMENTOS

A Deus, por sua bondade.

Agradeço a confiança e a disponibilidade de João Mario Csillag, exemplo de

orientador e mestre.

Agradeço aos membros da banca, Susana, Dario, Alceu, Di Serio e Claude, pela

importante participação no meu processo de aprendizado e formação profissional. Mais do

que isto, agradeço o exemplo que me deram – e continuam dando – para o meu crescimento

pessoal.

Agradeço à Vera Lúcia e Márcia Ostorero, que em momentos diferentes, mas com

a mesma intensidade, tornaram o POI um ambiente profissional acolhedor e dinâmico.

Aos professores e funcionários da FGV-EAESP, por fazerem da escola um local

de busca constante de excelência acadêmica. Em especial, à equipe do GVpesquisa, cujo

profissionalismo e gentileza merecem aplausos.

Aos muitos colegas e amigos do doutorado. Em especial, ao Téo, Cajá, Deive,

Linus, Luciano, Rodrigo, Caetano, e Renata. Muitas foram as noites em claro, muitos os

papers que lemos e discutimos, mas pouco foi o tempo que pude compartilhar de amigos e

colegas tão importantes.

Aos colegas do GVces, que me receberam de braços abertos, e dividiram comigo

idéias inspiradoras e projetos, cuja relevância hoje, é sem igual.

Aos colegas da Accenda, principalmente ao Gustavo Camargo e ao Mauricio

Conti, pelo companheirismo e cordialidade, no projeto de mapeamento do cluster de

tecnologia da informação e comunicação na região de Campinas.

Aos alunos da turma de 2007 do curso Microeconomics of Competitiveness

(MOC), cujo interesse, disposição e debates tomaram parte importante nas idéias discutidas

nesta tese.

Novo agradecimento deve ser feito ao Di Serio, que me inseriu tanto no curso

MOC como monitor, quanto me incluiu na pesquisa sobre o cluster de Campinas, cedendo

gentilmente os dados para a pesquisa exploratória.

À Capes e ao GVpesquisa, por apoiarem este pesquisador com as bolsas de estudo

necessárias para o período de dedicação exclusiva ao doutorado.

Por fim, mas não menos importante, agradeço à minha família, onde sempre

encontro porto seguro, e à Claudia, que esteve sempre ao meu lado. Sua presença,

contribuições e idéias me inspiraram sobremaneira na elaboração deste trabalho.

“Os segredos da indústria estão no ar.”

Alfred Marshall, no trabalho seminal Principles of

Economics, descrevendo em 1890 evidências de

externalidades positivas nas aglomerações industriais.

“Em nossa vida cognitiva, bem como em nossa vida

ativa, somos criativos. Nós adicionamos tanto a parte

do sujeito quanto a parte do predicado da realidade.

O mundo mantém-se realmente maleável, esperando

para receber seus toques finais de nossas mãos.

O homem engendra verdades sobre ele.”

William James, expoente do pragmatismo na filosofia

da ciência, em 1907.

RESUMO

Este trabalho aborda o tema das aglomerações geográficas de organizações interconectadas,

ou os assim chamados clusters empresariais. Sendo que a competitividade encontra seus

fundamentos na ação das empresas, e estas podem não somente criar lucro econômico, mas

também gerar benefícios para a sociedade local e o país, é necessário compreender melhor os

efeitos decorrentes da aglomeração empresarial, para o conjunto de organizações que atuam

conjuntamente na mesma região, e principalmente, para a sociedade local. O objetivo deste

trabalho é determinar quais são os efeitos dos clusters nos municípios onde se encontram

estabelecidos. Para tanto, adotou-se uma estratégia de pesquisa de múltiplas etapas,

envolvendo inicialmente uma pesquisa exploratória em um reconhecido cluster de tecnologia

da informação e comunicação, cujos subsídios foram utilizados no refinamento de hipóteses

testadas em uma pesquisa quantitativa, na qual foram analisadas 645 observações,

correspondentes aos municípios do estado de São Paulo. Os resultados sugerem que os

municípios que contam com clusters industriais são aqueles que apresentam desempenho

superior, em termos de intensidade exportadora e agregação de valor. Estes municípios

apresentam ainda níveis elevados de riqueza para os munícipes, e, nas cidades com clusters

industriais, há também maior longevidade dos cidadãos. Mas não há qualquer evidência de

que municípios com concentrações estão relacionados à maior escolaridade, um resultado

contra-intuitivo, já que supostamente, a atividade industrial demanda gestores mais

especializados, e mão-de-obra mais qualificada. Uma evidência interessante se refere aos

problemas ambientais. O grupo de municípios com clusters apresentou mais problemas

relacionados a alterações ambientais. Sendo qualquer teoria resultado de características

histórico-culturais bastante específicas, seu poder explicativo pode diminuir à medida que

novas demandas sociais adentram nos campos científicos. Como tal, uma necessária revisão

do modelo de vantagem competitiva em clusters é sugerida neste trabalho, contemplando as

questões da sustentabilidade, que se fazem presentes na economia e na sociedade

contemporâneas.

Palavras-chave: Aglomerações empresariais; competitividade; valor sustentável;

externalidades; prosperidade.

ABSTRACT

This study provides evidence regarding the strategic dynamics of competitive clusters. It’s

suggested that the competitiveness must be pursued not only by the increasing of economic

profits, but it also must generate benefits for the local society and the country. This is

necessary to understand better the whole effects of the clusters for the set of organizations

who act jointly in the same region. This work aims to determine which are the effects of

clusters in the region where they are established. A strategy of research of multiple stages was

adopted, having involved initially an exploratory research, in a cluster of information and

communication technology. The results had been used in the refinement of hypotheses for a

quantitative research, in which 645 observations had been analyzed, correspondent to the

cities of the state of São Paulo. The results suggest that the industrial clusters cities are those

who present superior performance of exporting intensity and aggregation of value. These

cities still present high levels of wealth for the townspeople, and the cities with industrial

clusters, also have bigger longevity of the citizens. But any evidence of that cities with

clusters are related to the biggest years of study was found. An interesting evidence is related

to the environmental problems. The group of cities with clusters presented more related

ambient alterations. Thus, a necessary revision of the model of competitive advantage in

clusters is suggested in this work, contemplating the contemporary questions about

environmental problems.

Keywords: Clusters; competitiveness; agglomeration externalities; prosperity; sustainable

value.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1.1 - Determinantes do desenvolvimento por meio da produtividade ............................4

Figura 2.1 – O “Modelo Diamante” ...........................................................................................8

Figura 2.2 – Aspectos da criação de vantagem competitiva sustentável..................................11

Figura 3.1 – Matriz de valor sustentável ..................................................................................22

Figura 3.2 – Estratégias ambientais competitivas ....................................................................23

Figura 4.1 – Clusters industriais e performance municipal......................................................26

Figura 4.2 – Performance municipal e prosperidade ...............................................................27

Figura 4.3 – Clusters industriais e prosperidade ......................................................................28

Figura 4.4 – Curva de Kuznets.................................................................................................30

Figura 5.1 - Curvas de testes de poder das amostras (n=215)..................................................36

Figura 5.2 – Relações entre os construtos (Modelo 1).............................................................61

Figura 5.3 – Relações entre os construtos (Modelo 2).............................................................61

Figura 5.4 – Relações entre os construtos (Modelo 3).............................................................62

Figura 6.1 - Evolução do pólo de alta tecnologia de Campinas – novas empresas..................64

Figura 6.2 – Investimentos implantados 1998-2002 ................................................................68

Figura 6.3 - Empresas que utilizam as universidades para apoio às atividades de P&D .........72

Figura 6.4 - Intermediários que realizam atividade de P&D....................................................73

Figura 6.5 - Qualidade da infra-estrutura científica da RMC...................................................74

Figura 6.6 – Qualidade da mão-de-obra da RMC ....................................................................74

Figura 6.7 – Condições dos fatores na RMC............................................................................75

Figura 6.8 - Setores correlatos na RMC...................................................................................76

Figura 6.9 – Cadeia de valor de TIC ........................................................................................77

Figura 6.10 – Mercado na RMC...............................................................................................78

Figura 6.11 – Condições de rivalidade na RMC ......................................................................78

Figura 6.12 – Renda média comparada entre Campinas e demais municípios de SP..............81

Figura 7.1 – Modelo estrutural – Cluster e Prosperidade.........................................................83

Figura 7.2 – Modelo estrutural – Cluster e Performance .........................................................85

Figura 7.3 – Modelo estrutural – Performance e Prosperidade................................................88

Figura 7.4 – Ocorrências ambientais nos municípios paulistas................................................93

Figura 7.5 – Percentual de ocorrências ambientais nos municípios paulistas..........................94

Figura 7.6 – Impactos ambientais e concentrações industriais.................................................95

Figura 7.7 – Clusters, renda e impacto ambiental ....................................................................96

Figura 7.8 – Clusters e vantagem competitiva sustentável.......................................................98

LISTA DE TABELAS

Tabela 5.1 – Composição do IPRS - Dimensão riqueza...........................................................47

Tabela 5.2 – Composição do IPRS - Dimensão longevidade...................................................48

Tabela 5.3 – Composição do IPRS - Dimensão escolaridade ..................................................48

Tabela 5.4 – Matriz de correlações (Amostra 1)......................................................................57

Tabela 5.5 – Matriz de correlações (Amostra 2)......................................................................57

Tabela 5.6 – Matriz de correlações (Amostra 3)......................................................................58

Tabela 5.7 – Matriz fatorial (todas as amostras) ......................................................................58

Tabela 5.8 – Coeficientes do Alfa de Cronbach.......................................................................59

Tabela 7.1 – Cargas indicadoras sobre os construtos cluster e prosperidade...........................84

Tabela 7.2 – Cargas indicadoras sobre os construtos cluster e performance ...........................86

Tabela 7.3 – Matriz de resíduos padronizados (cluster – performance)...................................87

Tabela 7.4 – Cargas indicadoras sobre os construtos performance e prosperidade .................89

Tabela 7.5 – Riqueza, longevidade e escolaridade nos municípios com clusters e sem clusters

..................................................................................................................................................90

Tabela 7.6 - Municípios com e sem clusters e classificação segundo os grupos do IPRS.......92

LISTA DE QUADROS

Quadro 2.1 – Determinantes do Modelo Diamante....................................................................9

Quadro 2.2 – Características de redes e clusters ......................................................................15

Quadro 2.3 – Vantagens obtidas por empresas em clusters .....................................................16

Quadro 5.1 – Composição da amostragem por julgamento......................................................33

Quadro 5.2 – Estatística descritiva das variáveis utilizadas no estudo.....................................37

Quadro 5.3 – Quadro resumo das variáveis utilizadas no estudo.............................................50

Quadro 5.4 – Construto Cluster................................................................................................52

Quadro 5.5 – Construto Performance Municipal......................................................................53

Quadro 5.6 – Construto Prosperidade.......................................................................................54

Quadro 5.7 – Testes de confiabilidade e validade....................................................................55

Quadro 5.8 – Resumo e resultados dos testes de confiabilidade e validade dos construtos.....60

Quadro 6.1 – Empresas de TIC em Campinas e no estado de São Paulo.................................65

Quadro 6.2 – Linha do tempo da formação do cluster de TIC na RMC ..................................66

Quadro 6.3 – Número de instituições de P&D e de educação na região de Campinas (2002) 73

Quadro 7.1 – Medidas de qualidade de ajuste do modelo (cluster – performance) .................86

Quadro 7.2 – Medidas de qualidade de ajuste do modelo (performance - prosperidade)........89

Quadro 7.3 - Municípios com clusters e classificação segundo os grupos do IPRS................91

Quadro 7.4 – Hipóteses corroboradas neste estudo..................................................................97

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ACIC Associação Comercial e Industrial de Campinas

AET Associação de Empresas de Tecnologia

ANATEL Agência Nacional de Telecomunicações

ANPROTEC

Associação Nacional de Entidades Promotoras de Empreendimentos

Inovadores

APEX Agência de Promoção de Exportações

BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social

CATI Coordenadoria de Assistência Técnica Integral

CenPRA Centro de Pesquisas Renato Archer

CIATEC Companhia de Desenvolvimento do Pólo de Alta Tecnologia de Campinas

CLT Consolidação das Leis do Trabalho

CNPq Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

CPqD Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações

CTI Centro de Tecnologia para a Informática

EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

FAPESP Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

FINEP Financiadora de Estudos e Projetos

FITEC Fundação para Inovações Tecnológicas

IAC Instituto Agronômico de Campinas

IB Instituto Biológico

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IDH Índice de Desenvolvimento Humano

IDH-M Indice de Desenvolvimento Humano Municipal

IMP Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change

IPRS Índice Paulista de Responsabilidade Social

ITAL Instituto de Tecnologia de Alimentos

ITI Instituto Nacional de Tecnologia da Informação

IZ Instituto de Zootecnia

LNLS Laboratório Nacional de Luz Síncrotron

MCT Ministério da Ciência e Tecnologia

MDIC Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior

MRE Ministério das Relações Exteriores

MTE Ministério do Trabalho e Emprego

MUNIC Pesquisa Básica de Informações Municipais

OSCIP Organização da Sociedade Civil de Interesse Público

P&D Pesquisa e Desenvolvimento

PEBT Pequenas empresas de base tecnológica

PIA Pesquisa Industrial Anual

PIB Produto interno bruto

PNUD Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento

PPC Paridade de poder de compra

PUC-Campinas Pontifícia Universidade Católica de Campinas

QL Quociente locacional

RAIS Relação Anual de Informações Sociais

RBV Resource-Based View, ou Visão Baseada em Recursos

RMC Região Metropolitana de Campinas

SCM Supply Chain Management, ou Gestão da Cadeia de Suprimentos

SEADE Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados

SEBRAE Serviço de Apoio às Micro e Pequenas Empresas

SECOOP Secretaria de Cooperação Internacional do Município de Campinas

SENAC Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial

SENAI Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial

SENAT Serviço Social do Transporte

SEPIN Secretaria de Política de Informática do Ministério da Ciência e Tecnologia

TIC Tecnologia da Informação e Comunicação

UNICAMP Universidade Estadual de Campinas

UNIP Universidade Paulista

USF Universidade de São Francisco

WMO World Metereological Organization

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................................1

1.1 Formulação da questão de pesquisa.......................................................................................2

1.2 Objetivo geral e objetivos específicos....................................................................................5

1.3 Organização do trabalho.......................................................................................................5

2. CLUSTERS EMPRESARIAIS...................................................................................................7

2.1 O Modelo Diamante.............................................................................................................8

2.2 Competitividade e vantagem competitiva.............................................................................10

2.3 A importância da localização para a competitividade............................................................12

3. VANTAGEM COMPETITIVA E A QUESTÃO SOCIOAMBIENTAL .....................................18

3.1 Para além da prosperidade econômica .................................................................................18

3.2 A emergência da questão socioambiental.............................................................................19

3.3 Incentivos financeiros no ambiente institucional...................................................................21

3.4 Criação de valor sustentável e vantagem competitiva............................................................22

4. DESENVOLVIMENTO DA TEORIA E HIPÓTESES..............................................................25

4.1 Performance e clusters industriais.......................................................................................25

4.2 Prosperidade......................................................................................................................27

4.3 Clusters industriais e impactos sociais no município.............................................................28

4.4 Clusters industriais e impactos ambientais no município.......................................................30

5. MÉTODO E DEFINIÇÃO DOS CONSTRUTOS......................................................................32

5.1 Desenho da pesquisa ..........................................................................................................32

5.2 Pesquisa exploratória..........................................................................................................33

5.3 Seleção e tratamento dos dados para a análise quantitativa....................................................35

5.4 Construtos.........................................................................................................................52

5.5 Avaliação de validade e confiabilidade dos construtos..........................................................54

5.6 Relações entre os construtos ...............................................................................................60

6. PESQUISA EXPLORATÓRIA................................................................................................63

6.1 A evolução do ambiente institucional e organizacional do cluster..........................................63

6.2 Caracterização dos agentes relevantes do cluster de TIC.......................................................67

6.3 Competitividade do cluster .................................................................................................75

6.4 Resultados.........................................................................................................................79

6.5 Contribuições da pesquisa exploratória para a pesquisa quantitativa ......................................81

7. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS .....................................................................83

7.1 O impacto socioeconômico dos clusters industriais nos municípios .......................................83

7.2 O Impacto ambiental das concentrações nos municípios .......................................................93

7.3 Resultados alcançados........................................................................................................96

7.4 Consolidação dos resultados...............................................................................................98

8. CONCLUSÕES ....................................................................................................................100

8.1 Implicações acadêmicas ...................................................................................................101

8.2 Implicações para políticas públicas....................................................................................102

8.3 Implicações gerenciais .....................................................................................................103

8.4 Limitações e estudos futuros.............................................................................................104

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................................106

APÊNDICE A - Relação de Entrevistados ..................................................................................118

APÊNDICE B – Relação de organizações que responderam ao questionário .................................119

APÊNDICE C – Questionário....................................................................................................120

APÊNDICE D – Clusters industriais mapeados no Estado de São Paulo .......................................126

APÊNDICE E – Clusters mapeados no Estado de São Paulo – Municípios....................................131

APÊNDICE F – Classificação das atividades industriais a dois dígitos (CNAE)............................136

1. INTRODUÇÃO

Desde o início do campo científico da Administração da Produção, houve um

forte entrelaçamento entre as preocupações das empresas industriais e o conhecimento

científico criado neste campo. Se por um lado isto permitiu que a Administração da Produção

rompesse com as demais áreas funcionais do campo gerencial (como gestão de pessoas e

finanças), e criasse uma identidade própria distinta da Industrial Engineering, isto também fez

com que a gestão da produção – e com o advento da importância dos serviços, a gestão de

operações – se deslocasse para mais longe das ciências hard (como a física e as ciências da

vida).

De fato, Voss (1995) afirma que a gestão de operações tem uma relação

simbiótica com a indústria. Primeiro, porque a indústria é a principal fonte de idéias,

necessidades e problemas a serem tratados. Segundo, pois a indústria pode ser um laboratório

para a ação gerencial.

Ainda que esta integração pareça admirável, Voss (op. cit.) ressalta que os

pesquisadores em contato com a indústria devem atentar para distinguir as questões

genuinamente novas (ainda não respondidas), e aquelas causadas pelas lacunas na difusão de

novos conhecimentos, ou pela inabilidade das companhias em implementar novas soluções.

Estas últimas têm recebido demasiada atenção na área de operações. Segundo

Pannirselvam e seus colegas (1999), nas décadas de 80 e 90 foram publicadas pesquisas que

refletem basicamente preocupações da indústria.

Trabalhos que foram movidos pelo desafio de conhecer o já construído e

produzido na área de operações foram elaborados, tanto no cenário nacional (MACHLINE,

1994; ARKADER, 2003) quanto no cenário internacional (NEELY, 1993; PRASAD,

BABBAR, 2000; BARMAN; HANNA; LaFORGE; 2000).

Estes trabalhos refletem mais do que apenas a metodologia empregada e os temas

abordados nos trabalhos de gestão de produção e operações: eles refletem a caracterização do

domínio do campo, entendido como os problemas que interessam aos pesquisadores deste

campo, e as ferramentas que podem ser utilizadas para lidar com estes problemas.

Este domínio, para Voss (1995), consiste no desenvolvimento e gestão de

processos que agregam valor, e nas ferramentas, nas técnicas e nos métodos que os suportem.

Sendo que o valor de um produto, processo ou sistema é o seu grau de aceitabilidade pelo

cliente, quanto maior for o valor de um item sobre outro que possui a mesma finalidade,

maior será a probabilidade de obter vantagem na competição (CSILLAG, 1985). Logo, o

componente estratégico da criação de valor assume relevo na área de operações.

Porter (1986) sugeriu que uma empresa pode ser desagregada em suas atividades,

de forma que seja possível compreender o comportamento dos custos e os potenciais de

diferenciação, e consequentemente, as lacunas de competência que a empresa apresenta ao

longo de sua cadeia de valor. As lacunas de competência podem ser supridas por meio do

compartilhamento de atividades com outras empresas, que agreguem maior valor ao produto.

Dada a complexidade cada vez maior das inter-relações econômicas em um

contexto de mercado hipercompetitivo, é pouco provável que uma empresa detenha

competência suficiente para dominar todas as atividades da cadeia de valor. Assim, níveis

mais agregados das operações têm sido buscados para que as empresas obtenham os recursos

necessários para obter maior vantagem na competição.

De fato, ferramentais teóricos, como a análise de encadeamentos produtivos, têm-

se mostrado bastante adequados para a análise da eficiência coletiva de agentes econômicos

que respondem por diferentes etapas da agregação de valor a um produto final (LIMA FILHO

et al., 2007). Por sua vez, a gestão da cadeia de suprimentos, que pressupõe um papel ativo da

empresa focal na organização dos fluxos, tem encontrado cada vez mais aplicações nas

empresas, principalmente naquelas inseridas em cadeias globais de fornecimento (PEREIRA;

CSILLAG, 2004), e nas companhias onde relacionamentos, quando geridos de forma

estratégica, podem significar vantagem competitiva (ALVES FILHO et al, 2004).

Este trabalho encontra lugar nestes esforços, de maior compreensão e

entendimento, sob um ponto de vista de gestão e acadêmico, dos agrupamentos de empresas e

de seu desempenho agregado.

1.1 Formulação da questão de pesquisa

Desde de 2001, o Fórum Econômico Mundial torna públicos os resultados de uma

pesquisa global, conduzida em parceria com universidades e institutos de pesquisa líderes em

seus países, que procura mostrar o ranking das nações em termos de sua competitividade. Este

é o objetivo do The Global Competitiveness Report

, um documento que se propõe a ser a

bússola necessária para que governos e empresários possam aprimorar o ambiente de

negócios de seus respectivos países, a fim de que estes avancem na direção de maior

competitividade.

Esforços como os do Fórum Econômico Mundial revelam uma lógica muito própria,

de que países podem ser competitivos. Isto significa crer que países podem competir uns com

os outros, e que, assim como nas empresas, vantagens competitivas podem ser criadas em

nível nacional.

Um primeiro problema aqui é a definição de competitividade. Apesar da ampla

aceitação de sua importância, a competitividade permanece um conceito mal compreendido

(VASCONCELOS; BRITO, 2004). A definição mais intuitiva de competitividade é a

participação do mercado mundial que um país consegue obter com a exportação de seus

produtos. Isto torna a competitividade um jogo em que os ganhos de cada país vêm à custa de

outros países.

Tal visão de competitividade é usada para justificar a intervenção do Estado,

visando a desviar os resultados do mercado mundial a favor da economia interna. Na verdade,

ainda é bastante comum dizer que a desvalorização cambial “torna uma nação mais

competitiva”. Os líderes empresariais tendem a aceitar esta visão, pois tais políticas

macroeconômicas parecem ajudá-los a resolver seus problemas de curto prazo.

Entretanto, nos países em que tal pensamento está impregnado, ele se torna a

principal razão do insucesso da nação em progredir economicamente no longo prazo. Para

entender a competitividade é necessário fugir da metáfora equivocada da intervenção

governamental, relacionando competitividade às fontes de prosperidade de cada país. O

padrão de vida de uma nação é determinado pela produtividade de suas empresas. A

produtividade depende tanto do valor dos produtos e serviços de um país (medido pelo preço

que eles podem alcançar em mercados abertos), quanto da eficiência com a qual eles podem

ser produzidos (PORTER, 1990).

A verdadeira competitividade, portanto, se baseia na produtividade, o que

demonstra a falha essencial do pensamento baseado nas políticas macroeconômicas de curto

prazo. A produtividade permite a uma nação suportar uma moeda forte, e com um alto padrão

O relatório de 2008-2009 está disponível para consulta em meio digital, na forma interativa ou como arquivo

eletrônico, em http://www.weforum.org/en/initiatives/gcp/Global%20Competitiveness%20Report/index.htm.

Acesso 20 dez. 2008.

de vida para sua população. Ao adquirir maiores níveis de produtividade, as empresas tornam

mais prósperas não apenas a si mesmas, mas também a todos os demais setores da economia

interna.

O desafio que se coloca para o desenvolvimento econômico, então, é a criação das

condições necessárias para o rápido e sustentado crescimento da produtividade. Os

fundamentos da produtividade residem tanto na esfera macroeconômica, quanto na

microeconômica. Esta última, no entanto, tem maior potencial para o aumento da

prosperidade nacional. Afinal, é no nível microeconômico que pode-se avaliar a habilidade

das firmas de criar bens e serviços valiosos, usando para tanto métodos produtivos. Este

argumento é mostrado esquematicamente na figura 1.1.

Figura 1.1 - Determinantes do desenvolvimento por meio da produtividade

Fonte: Adaptado de Porter (1990)

O amplo contexto em que as empresas atuam, como mostra a figura 1.1, deve ser

moldado para favorecer o aprimoramento do ambiente de negócios. Isto é um processo

colaborativo, e retrata um modelo de relações que pode ser estabelecido entre Estado e

empresas (PORTER, 1990). Como estas relações não são estabelecidas com um ator central

do governo, mas sim com as muitas organizações que formam o aparato estatal, os múltiplos

níveis geográficos em que estão localizados os atores (públicos e privados) serão importantes,

já que ambientes de negócios distintos irão emergir regionalmente, a partir das características

dos processos colaborativos que ocorrem entre as organizações do governo e as empresas.

Assim, a importância das concentrações geográficas de organizações

interconectadas, ou os assim chamados clusters empresariais (FIGUEIREDO; DI SERIO,

2007), é destacada. Sendo que a competitividade encontra seus fundamentos na ação das

Contexto para desenvolvimento macroeconômico, político, legal e social

Sofisticação da

Estratégia de

Operações da

Companhia

Qualidade do

Ambiente de

Negócios

Microeconômico

Fundamentos Microeconômicos para o Desenvolvimento

Criação de Riquezas Pela Firma

empresas, e estas podem criar não somente lucro econômico, mas também gerar benefícios

para a sociedade local e o país, é necessário compreender melhor os efeitos decorrentes da

aglomeração empresarial, para o conjunto de organizações que atuam na mesma região, e

principalmente, para a sociedade local.

Esta é a pergunta que esta tese procura encontrar resposta. Quais são os efeitos

dos clusters nos municípios onde se encontram estabelecidos?

Para responder a esta pergunta, o presente trabalho explora a agenda de pesquisas

do grupo liderado por Michael Porter, da Harvard Business School. As idéias e os trabalhos

apresentados pelo prof Porter são influentes no campo gerencial desde a década de 1980,

quando seu trabalho sobre as cinco forças competitivas (PORTER, 1979, 1981, 1985) se

tornou amplamento aceito, por executivos e acadêmicos.

1.2 Objetivo geral e objetivos específicos

O objetivo geral deste trabalho pode ser assim enunciado:

• Determinar os efeitos dos clusters industriais nos municípios paulistas.

Por sua vez, os objetivos específicos deste trabalho são os seguintes:

a) Determinar quanto da variação da performance municipal pode ser explicada

pela existência de um cluster industrial no município;

b) Determinar quanto da variação da prosperidade dos muncípies pode ser

explicada pela existência de um cluster industrial no município;

c) Determinar se impactos ambientais terão maior incidência nos municípios com

ao menos um cluster industriail.

1.3 Organização do trabalho

Esta tese encontra-se organizada da seguinte forma. Após esta introdução, dois

capítulos são dedicados à revisão da literatura. O primeiro deles explora os clusters, a partir

da perspectiva porteriana, e o segundo capítulo da revisão da literatura apresenta a emergente

questão socioambiental, como elemento influente nas decisões estratégicas das empresas e

dos governos.

A partir da revisão da literatura, hipóteses foram geradas e refinadas com uma

pesquisa exploratória, no cluster de tecnologia da informação e comunicação da região

metropolitana de Campinas.

Os capítulos finais desta tese trazem os resultados de uma pesquisa quantitativa,

realizada com 645 observações, correspondentes aos municípios do estado de São Paulo, que

procurou responder à pergunta formulada neste primeiro capítulo. Os resultados e

contribuições estão nos últimos capítulos desta tese, juntamente com as sugestões para futuros

estudos.

2. CLUSTERS EMPRESARIAIS

A partir da década de 1990, a incerteza e a instabilidade se tornaram variáveis

comuns no ambiente de negócios, devido ao dinâmico padrão de concorrência e cooperação

simultâneas verificado em diversos setores (ROSSEGER, 1992; LEI; SLOCUM JR, 1992).

Na economia global que emergiu nesta década, as vantagens competitivas duradouras se

tornaram cada vez mais suportadas por elementos localizados, como conhecimento,

motivações e relacionamentos, estabelecidos em um espaço geográfico ou região, aos quais

empresas rivais não têm acesso

(PORTER, 1998a).

Isso significa que as diferenças regionais são importantes. Em alguns mercados,

um país terá desempenho superior, enquanto em outros, amargará posições inferiores.

Portanto, o país é forte na exportação para alguns mercados e fraco em outros.

Tal análise de forças e fraquezas não é estranha ao campo da gestão estratégica,

segundo a clássica matriz SWOT

(ANDREWS, 1971), baseada em forças (strengths),

fraquezas (weaknesses), oportunidades (opportunities) e ameaças (threats).

É necessário saber o que torna um país forte no mercado global, ao produzir e

exportar determinados produtos. A resposta para esta questão não está apenas na

macroeconomia, com suas premissas de vantagens comparativas, mas também no aspecto

microeconômico, no qual são definidas e implementadas as estratégias das empresas.

Para que as empresas possam competir com sucesso, são necessários ganhos

crescentes de produtividade, derivados principalmente das inovações tecnológicas. O conjunto

das empresas em competição, angariando maiores níveis de produtividade, faz com que se

elevem o padrão de vida e o bem-estar da região ou nação onde se localizam (PORTER,

1990).

Para que isso ocorra, as organizações e instituições devem estar alinhadas, sendo

eficientes. Apesar de serem comumente utilizadas de modo intercambiável, instituições e

organizações são vistas aqui como elementos distintos. As primeiras correspondem aos

incentivos, de natureza social, política e econômica, que reforçam a adoção de padrões de

comportamentos recorrentes. Assim, as instituições, de natureza formal ou informal,

modernas ou tradicionais, ajudarão a definir como irão se processar as escolhas dos

indivíduos em sociedade (NORTH, 1990).

Por sua vez, as organizações são as entidades estruturadas que operacionalizarão

as instituições, por normas internas, procedimentos e cadeias de comando hierárquicas. As

organizações podem ter fins lucrativos, como as empresas, ou podem buscar outros objetivos

que não o lucro, como ocorre nas organizações do terceiro setor, nas associações de classe e

organizações estatais.

Sendo a produtividade das empresas o fator que determina a prosperidade de uma

nação, é papel do Estado criar um ambiente institucional que fomente o aumento da

produtividade. Ambos, empresas e governo, devem buscar juntos o aprimoramento do

ambiente de negócios, a fim de torná-lo mais favorável aos negócios das empresas no país.

Neste sentido, o Modelo Diamante, proposto por Porter (1990), é ilustrativo.

2.1 O Modelo Diamante

O Modelo Diamante sugere que um conjunto de fatores, que demonstram mútua

dependência, podem criar um ambiente de negócios mais favorável e sofisticado, tornando as

empresas nele inseridas mais competitivas. Os fatores estão indicados na figura 2.1.

Figura 2.1 – O “Modelo Diamante”

Fonte: PORTER (1990).

Estratégia, Estrutura

e Rivalidade das

Empresas

Condições dos

Fatores

Condições da

Demanda

Setores Correlatos

e de Apoio

Acaso

Governo

Estratégia, Estrutura

e Rivalidade das

Empresas

Condições dos

Fatores

Condições da

Demanda

Setores Correlatos

e de Apoio

Acaso

Governo

O modelo sugere que a competição não é mais impulsionada apenas pela dotação

de fatores como mão-de-obra, recursos naturais e financeiros, mas exige constante inovação

para que os usos produtivos dos insumos gerem vantagens competitivas. Assim, no Modelo

Diamante são adotados quatro determinantes principais da vantagem competitiva de uma

nação (ou mesmo unidades políticas e geográficas menores que um país). Os quatro

determinantes são apresentados no quadro 2.1.

Quadro 2.1 – Determinantes do Modelo Diamante

Item Natureza dos fatores determinantes da competitividade

Condições dos fatores

Representam a presença de fatores de produção, como trabalho especializado ou

infra-estrutura, necessários à competição em determinada indústria.

Condições da demanda

Representam a natureza da demanda interna para os produtos ou serviços da

indústria.

Indústrias correlatas

e de apoio

Demonstram a existência ou não, no país, de indústrias fornecedoras e correlatas,

que sejam competitivas.

Estratégia, estrutura e

rivalidade das empresas

São as condições que, no país, determinam a maneira como as empresas são

criadas, organizadas e dirigidas, aliadas ainda à natureza da rivalidade interna ou

competição local.

Fonte: PORTER (1990).

Para a maioria dos setores, os fatores mais importantes para a vantagem

competitiva não são herdados, mas criados dentro do país. Nos setores mais vitais das

economias desenvolvidas, responsáveis pelo crescimento da produtividade, este argumento de

Porter (1990) seria ainda mais incisivo. De fato, aspectos relacionados aos recursos físicos,

como a abundância, qualidade, acessibilidade e custo de água, minerais, madeira e energia

podem influenciar sobremaneira o desempenho competitivo de uma localidade, mas a criação

e uso do conhecimento permitem às empresas migrar de estratégias de baixo custo para

estratégias de posicionamento único de valor (PORTER, 1980).

Assim, uma hierarquia entre fatores é sugerida por Porter (1990). Um primeiro

conjunto é composto por fatores básicos, como recursos naturais, clima, localização, mão-de-

obra não-especializada e semi-especializada, entre outros. O segundo conjunto é composto

por fatores adiantados

, e incluem a infra-estrutura de comunicação de dados digital, pessoal

altamente educado (como engenheiros e cientistas) e institutos universitários de pesquisas em

disciplinas sofisticadas.

A distinção porteriana dos fatores, e o argumento anterior de que os fatores mais

importantes para o aumento da produtividade são criados, encaixam-se em um debate maior,

que trata do que se convencionou chamar de economia do conhecimento (COOKE, 2001;

DUNNING, 2002). A economia do conhecimento é definida como a produção de bens e

serviços baseados em atividades intensivas em conhecimento, que contribuem para um

acelerado ritmo de avanço técnico e científico, bem como sua a rápida obsolescência. O

principal elemento no debate acerca da economia do conhecimento é a grande importância

atribuída às capacidades intelectuais, em relação aos recursos físicos e naturais (POWELL;

SNELLMAN, 2004).

O acaso também pode condicionar o ambiente competitivo, por surtos de

demanda, guerras e outros fatores, que podem promover interrupções ou mudanças nas

condições apresentadas no modelo. O governo também influencia os determinantes do

sistema e pode ser influenciado, no que se refere às políticas governamentais.

2.2 Competitividade e vantagem competitiva

A competitividade é um conceito que ainda não encontrou fronteira restrita.

Primeiro, porque pode referir-se a uma nação, um setor, ou ainda, uma firma. E segundo,

porque o conceito deve considerar a unidade analisada inserida num ambiente fortemente

inter-relacionado com outros ambientes concorrenciais.

Van Duren, Martin e Westgren (1991) sugerem que a competitividade pode ser

entendida como habilidade contínua para obter lucro e manter market share nos mercados em

que a empresa atua, sejam eles internos ou externos.

Por sua vez, Coutinho e Ferraz (1994) associam a competitividade a alguns

elementos específicos, afirmando que a produtividade é fortemente determinada pelas ações

do governo, pelo comportamento da sociedade e, ainda, pela existência de recursos naturais.

A competitividade, para Ferraz, Kupfer e Haguenauer (1996, p.3), é definida

como “a capacidade de a empresa formular e implementar estratégias concorrenciais, que lhe

permitam ampliar ou conservar, de forma duradoura, uma posição sustentável no mercado.”

Esta definição é acompanhada de uma premissa bastante razoável, associada a uma

perspectiva dinâmica na qual a competitividade é uma característica extrínseca à empresa,

relacionada ao padrão de concorrência de cada mercado.

Diante do exposto, pode-se afirmar que as ações sistêmicas que afetam a

competitividade dos agentes econômicos individuais inseridos em um conjunto de empresas,

afetam também a competitividade de todo o conjunto. Slack e Lewis (2003), contudo,

diminuem a força deste argumento. Segundo eles, a perspectiva sistêmica não modifica

mercados nem reconfigura recursos da organização. Mas contribui para a organização

compreender o contexto em que atua e as outras operações com as quais interage. Este

argumento parece ser corroborado por Spring e Boaden (1997), quando afirmam que as

competências essenciais devem ser desenvolvidas pelas empresas prioritariamente quando

estiverem em um contexto de relações com outras empresas.

As características individuais da firma têm sido vistas como responsáveis pela

criação de vantagem competitiva sustentável (fig. 2.2). Tais características, ou disposição de

recursos, são criadas a partir de um dado contexto histórico, sendo também dependentes de

uma trajetória tecnológica anteriormente adotada. Além disto, estão inseridas em um

complexo contexto social e dificilmente pode-se determinar com precisão quais foram as

ações tomadas pela firma para criá-las (BARNEY, 1999).

Figura 2.2 – Aspectos da criação de vantagem competitiva sustentável

Fonte: King e Zeithaml (2001).

Nem todos os processos de um negócio serão uma fonte de vantagem competitiva

para a firma. Assim, processos que exploram recursos valiosos, mas comuns, são fonte de

paridade competitiva

. Processos que exploram recursos valiosos e raros são fontes de

vantagens competitivas temporárias. Processos que exploram recursos valiosos, raros e

Competência

Vantagem

Competitiva

Ambigüidade

Relacional**

Vantagem

Competitiva

Sustentável

Característica

Inimitável*

* Ambigüidade causal, dependência da história, complexidade social

** Ambigüidade dos tomadores de decisão sobre a relação entre competência e vantagem competitiva

difíceis de imitar (principalmente intangíveis), podem ser uma fonte de vantagens

competitivas sustentáveis (RAY; BARNEY; MUHANNA, 2004).

A noção de recursos pode ser estendida para incorporar a multiplicidade de

relacionamentos – além daqueles imediatamente disponíveis – formadas por bancos,

universidades e outras organizações de apoio. Esta expansão possibilita um melhor

entendimento dos vários meios pelos quais as firmas podem obter recursos no seu ambiente

competitivo (GULATI, 1999). Contudo, a construção de relacionamentos estratégicos não é

uma tarefa trivial, dado que as relações de uma firma são ativos de caráter único e inimitável

(GULATI; NOHRIA; ZAHEER, 2000).

Spring e Boaden (1997), ao revisitarem os critérios ganhadores de pedidos,

observam que além dos aspectos a respeito dos produtos, da informação e financeiros,

também elementos sociais estão presentes em uma relação entre cliente e fornecedor. Mais do

que isto, afirmam que as decisões estratégicas não devem se basear no alinhamento de

sistemas de manufatura como um conjunto particular de objetivos operacionais, mas sim

como um conjunto de recursos com a habilidade para mudar.

Neste mesmo sentido, De Toni, Filippini, e Forza (1992) argumentam que a

estratégia de manufatura, em mercados globais, deve contemplar os acordos e coalizões como

forma de garantir à organização a obtenção de vantagem competitiva, a partir dos efeitos

positivos das coalizões e dos acordos, nas diversas etapas da cadeia de valor da empresa.

2.3 A importância da localização para a competitividade

A literatura sobre localização e concentração geográfica de empresas encontra raiz

teórica nos argumentos de Marshall (1920), que enfatizam o papel do conhecimento e da

atividade industrial no desempenho econômico de empresas espacialmente concentradas.

Desta visão seminal, três grandes correntes podem ser identificadas na literatura.

2.3.1 Arranjos produtivos locais (APLs)

Remete às amplas questões associadas ao desenvolvimento e ao planejamento

regional. São exemplos destas questões o crescimento do nível de emprego e renda, o

aumento da escolaridade e da capacitação técnica da população, a redução da taxa de

mortalidade de micro e pequenas empresas na região, e ainda, a redução das desigualdades

sociais.

A noção de APLs incorpora fortemente o elemento político e social, uma vez que a

concentração de empresas se dá em um território específico, que será visto não só a partir de

potencialidades e recursos existentes, mas também como campo de forças, determinadas a

partir das relações sociais organizadas no espaço geográfico (CASSIOLATO; LASTRES,

2002; 2003).

O conceito de APL tem sido largamente utilizado na elaboração de políticas

públicas, por atribuir grande ênfase às questões de desenvolvimento sustentável e

protagonismo local.

No Brasil, os APLs têm sido alvos de intervenções do governo federal, por meio de

suas agências e ministérios. De fato, o Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT), o

Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio (MDIC), e o Banco Nacional de

Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES), empreenderam a identificação e análise de

APLs como ferramenta adequada para a consecução de seus objetivos de desenvolvimento

econômico e social (LEMOS; ALBAGLI; SZAPIRO, 2004).

Enquanto os formuladores de políticas públicas apóiam-se na noção de arranjos

produtivos para atribuir maior racionalidade às intervenções governamentais, pesquisadores

têm aprofundado o conhecimento sobre as características da teia de relações econômicas e

sociais estabelecidas entre as organizações aglomeradas. Em última análise, essas teias (ou

vínculos) formam o que se pode chamar de redes de organizações.

2.3.2 Redes organizacionais

As redes permitem que as firmas participantes adquiram novas habilidades ou

conhecimentos, ganhem legitimidade, melhorem o desempenho econômico e gerenciem a

dependência de recursos. Nos mercados, o padrão estratégico é guiado pelo trabalhoso ato de

barganhar a possível troca imediata. Nas redes, a opção freqüentemente preferida é criar

compromisso e confiança de longo prazo

(POWELL, 1990; POLDONY; PAGE, 1998). A

estrutura da rede, definida pelos padrões de relacionamento dos atores e sua coesão, dada a

partir da freqüência e do volume de informações e conhecimentos trocados, são os itens que

têm recebido maior atenção (LARS-GUNNAR, 1997; ENG, 2005; HO, 2006).

Apesar do crescente movimento global de bens, informações, capital e tecnologia,

verificado nas últimas décadas, a localização não diminuiu em importância para a competição.

Paradoxalmente, as vantagens competitivas na economia global têm se originado localmente,

a partir de concentrações de organizações em um mesmo espaço geográfico. Tais

aglomerações de empresas complementares e de apoio, necessariamente interconectadas, que

ocorrem em uma localização geográfica específica, são chamadas de clusters (PORTER,

1998a).

2.3.3 Clusters empresariais

Os clusters podem ser diferenciados dos APLs não só pela intensidade dos vínculos

criados entre os atores (a freqüência e a qualidade das interações), mas também, pelo papel

que as organizações do Estado cumprem no desenvolvimento econômico. Espera-se que nos

APLs, a atuação do governo (em suas múltiplas esferas), seja pautada por estratégias ativas de

apoio e incremento da produtividade, principalmente nos negócios das pequenas e médias

empresas. Por sua vez, o desenvolvimento econômico em clusters ocorrerá com maior

participação das empresas privadas nas iniciativas locais.

As iniciativas de clusters ocorrem com a atuação do Estado, mas as organizações

estatais participam primordialmente na criação de um ambiente de negócios que incentive o

aumento da produtividade. Assim, as organizações estatais ocupam posições na ampla teia de

organizações relacionadas ao cluster, mas tais posições podem ou não ser centrais.

Sendo assim, como a visão de clusters difere da noção de redes de empresas? Apesar

dos clusters serem também um tipo de estrutura de coordenação situada entre o mercado e as

organizações verticalmente integradas, eles diferem das características das redes

organizacionais, sejam elas densas ou frouxas, como mostra o quadro 2.2.

Se nas redes organizacionais são construídos arranjos institucionais para coordenar

as trocas entre os agentes, nos clusters é esperado que o ambiente de negócios localizado

favoreça a redução de custos transacionais (WATTS; WOOD; WARDLE, 2006).

Quadro 2.2 – Características de redes e clusters

Redes densas Redes frouxas Clusters

Fonte primária de

incentivos

Arranjos institucionais Arranjos institucionais Ambiente institucional

Ingresso de novas

organizações

Fechado

Aberto (devem ser aceitas

pelas organizações que já

atuam da rede)

Aberto e sem restrições

Base para acordos Contratual Determinação da maioria

Normas sociais e

reciprocidade

Objetivo comum Visão coletiva Resultado nos negócios

Aumento da

produtividade

Relação baseada em Colaboração Cooperação Colaboração e competição

Intensidade dos

vínculos

Fortes Fracos Fracos

Base para a geração de

economias externas

Funções e recursos

compartilhados

Parcerias estabelecidas Localização/ proximidade

Principais resultados

Compartilhamento de

recursos e redução de

custos

Aumento dos lucros e

vendas

Externalidades positivas

Fonte: Figueiredo e Di Serio (2007).

Dados os arranjos existentes, mais ou menos formalizados, nas redes ocorrerão

mecanismos de controle na entrada de novas organizações. Nesse tipo de estrutura, é

necessário o reconhecimento mútuo entre as organizações, já que a relação ocorre pautada na

colaboração e cooperação entre elas.

A diferença entre colaborar e cooperar não é trivial. A colaboração pode ser

entendida como o mútuo engajamento das organizações em um esforço coordenado para

alcançar um objetivo comum. Por sua vez, a cooperação enseja uma clara divisão de tarefas,

sendo cada organização responsável por uma parte do esforço coletivo. Assim, na

cooperação, as empresas buscam principalmente ampliar seus resultados, enquanto empresas

decidem colaborar, pois compartilham a mesma visão de mundo (FIGUEIREDO; DI SERIO,

2007).

Nos clusters, a cooperação coexiste com a competição. Assim, as empresas atuando

em clusters tornam-se mais produtivas, pois a competição incentiva o uso de métodos mais

sofisticados, tecnologias mais avançadas e a criação de produtos e serviços diferenciados.

Adicionalmente, as empresas em clusters obterão mais facilmente informações e

conhecimento, do que se atuassem individualmente no mercado (PORTER, 1998b).

Os mercados, como descritos pela literatura econômica, são um mecanismo de

coordenação espontânea que concedem racionalidade e consistência para as ações baseadas no

auto-interesse de indivíduos e firmas. Os mercados são abertos a todos, mas enquanto ele

recebe todas as empresas simultaneamente, ele não institui fortes vínculos de comportamento

altruístico. Os participantes de uma transação de mercado são livres de quaisquer

compromissos futuros (POWELL, 1990).

Os clusters podem ser vistos como um mecanismo de coordenação alternativo, já que

a proximidade geográfica e as repetidas trocas entre as empresas favorecem a melhor

coordenação das transações e a criação de reputação. Se a reputação é construída pelas

organizações no passado de trocas mútuas, a confiança que se forma é dada quando as

organizações olham para seu futuro conjunto.

As empresas em rede não compartilham apenas visão de mundo, mas também

recursos (FRELS; SHERVANI; SRIVASTAVA, 2003). A cooperação na rede faz com que

sejam estabelecidas parcerias e alianças, como forma de aumentar vendas e lucros. Empresas

atuando em clusters obtêm vantagens da proximidade geográfica, conhecidas como

externalidades positivas (MARSHALL, 1920).

As estratégias das empresas em clusters contemplam e prevêem a utilização

deliberada das externalidades positivas. As empresas decidem atuar em clusters, pois obtêm

acesso a empregados e fornecedores mais capacitados, a informação especializada, a bens

públicos, e a complementaridades com as atividades de outras organizações. Estes benefícios

são também conhecidos como “vantagens da aglomeração”, e podem estar associadas aos

fatores de produção, ou da demanda do produto final, como indica o quadro 2.3.

Quadro 2.3 – Vantagens obtidas por empresas em clusters

Vantagens da aglomeração associadas à

produção.

Vantagens da aglomeração associadas à

demanda.

o Fácil acesso à mão-de-obra com

conhecimento técnico especializado.

o Fácil acesso a fornecedores de produtos e

serviços necessários à operação.

o Reputação da firma favorece acordos

cooperativos (verticais e horizontais).

o Concentração de empresas concorrentes

favorece maior fluxo de consumidores.

o Monitoramento mais próximo dos

concorrentes permite ampliar a rapidez de

resposta a suas ações estratégicas.

o A firma pode beneficiar-se de investimentos

de seus concorrentes que tornam o cluster

mais atrativo aos consumidores.

Fonte: Adaptado de Canina, Enz e Harrison (2006).

A noção de clusters é essencialmente útil aos gestores de empresas, pois insere na

agenda estratégica questões relevantes na obtenção de vantagens competitivas. As

implicações para as companhias são as seguintes (PORTER, 1998b):

1. A estratégia global da organização deve contemplar as vantagens da difusão das

atividades da empresa em localizações que favoreçam o aumento da produtividade e da

inovação nas unidades estratégicas de negócio.

2. Benefícios às empresas aglomeradas podem ser obtidos quando elas realizam

investimentos em bens “públicos”, ou ativos específicos ao cluster, como financiamento de

pesquisas em universidades regionais, melhoria da infra-estrutura especializada,

desenvolvimento e capacitação da mão-de-obra local.

3. As associações de interesse ganham destaque, porque podem se tornar ativos

competitivos com funções coletivas, atuando principalmente na interação com as

organizações de novos negócios no próprio cluster, e ainda, no desenvolvimento de

relacionamentos com organizações complementares e de apoio.

4. A decisão da localização, para as empresas, não é mais somente baseada em

impostos baixos, em matéria-prima e em mão-de-obra barata. A escolha de atuar em um

cluster desenvolvido traz diversos outros benefícios, já explorados neste capítulo.

Obviamente, externalidades negativas também podem decorrer dos clusters. As

externalidades negativas são observadas quando ações de alguns agentes interferem no bem-

estar dos demais, sem que haja a devida incorporação dos custos criados por parte dos

responsáveis por essas ações. O próximo capítulo avança nesta questão.

3. VANTAGEM COMPETITIVA E A QUESTÃO SOCIOAMBIENTAL

Desde o início da década de 1990, quando A Vantagem Competitiva das Nações

foi escrito, mudanças globais significativas ocorreram. De fato, o aumento da população no

planeta, a redução da biodiversidade, o aumento da poluição e o agravamento do quadro de

aquecimento global (THE WORLDWATCH INSTITUTE, 2008) tem se tornado importantes

vetores para a consolidação de um novo paradigma (KUHN, 1991) cuja dinâmica traz fortes

indicíos de uma sobreposição, em termos semânticos e em urgência, a anteriormente

disseminada busca pela prosperidade.

Este capítulo procura avançar no entendimento da vantagem competitiva não

somente como desempenho econômico das firmas em competição, mas também, como uso

estratégico das condições prevalecentes na sociedade e no meio ambiente, conjuntos maiores

nos quais as firmas são subsumidas

3.1 Para além da prosperidade econômica

Nos capítulos anteriores, a discussão sobre as iniciativas em clusters gravita não

somente em torno dos objetivos estratégicos das empresas, mas também, dos objetivos de

desenvolvimento local. Por local, entende-se um recorte geográfico arbitrário, como um

município, bairro, ou uma região. E por desenvolvimento, a capacidade de tornar mais

próspera a população local (FURTADO, 2001).

A prosperidade pode ser entendida como distanciamento da pobreza. Sob esta

definição, salários mais altos, oferta de emprego, e riqueza, são todos indicadores de quão

distantes estão os cidadãos da pobreza.

É usual o argumento de que maior competitividade é causa de maior prosperidade.

Uma idéia bastante conhecida é que “(...) o padrão de vida de um país depende, a longo

Granovetter (1985) já havia sugerido que as relações sociais não desempenham somente um papel secundário

na análise econômica, mas estão no centro dos fenômenos econômicos, nas sociedades contemporâneas. Os

relatórios do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (ou Intergovernmental Panel on Climate

Change, IPCC), mostram categoricamente o impacto da ação humana do meio natural, e a conseqüente resposta

da natureza, que são as mudanças climáticas ora em curso (INTERGOVERNAMENTAL..., 2001a, 2001b,

2007).

prazo, de sua capacidade de atingir um alto nível de produtividade nas indústrias em que

suas empresas competem.” (PORTER, 1990, p. 2).

Sob esta definição, torna-se pouco crível supor que “prosperidade” e “elevado

padrão de vida” representam algo mais do que simples indicadores de renda econômica.

Derivar que algo mais está presente nestes conceitos – como bem-estar social e uso adequado

do meio-ambiente – seria um caso claro de conceptual stretching (estiramento conceitual),

entendido como a redução das diferenças principais de conceitos, para um agrupamento de

base tênue, cujos critérios são apenas as semelhanças secundárias e triviais (SARTORI,

1970).

Uma concepção de prosperidade, mais adequada ao estado atual do mundo, foi

proposta por Brundtland (1994). Segundo ela, a prosperidade deve representar qualidade de

vida, entendida como aquela onde há emprego, renda, justiça social, uso racional dos recursos

ambientais, e liberdade. Esta noção de prosperidade parece mais apta a responder às questões

colocadas pelo que se convencionou chamar de “questão socioambiental” (VEIGA, 2007).

3.2 A emergência da questão socioambiental

Em 1962, o livro Silent Spring, de Rachel Carlson, deu origem ao movimento

ambientalista moderno. Neste livro, a autora revelou os efeitos negativos de produtos

largamente consumidos na época, como o dicloro-difenil-tricloroetano (DDT) e o

clorofluorcarbono (CFC), que sob a imagem de inovações revolucionárias da indústria

química, escondiam elevada toxidade, e impacto destrutivo na camada de ozônio,

respectivamente.

Dez anos depois, o Clube de Roma publicava The Limits to Growth

, um

compêndio que diagnosticou a crescente degradação dos recursos terrestres, e o descontrolado

crescimento da população humana. Esta publicação subsidiou a 1ª Conferência da

Organização das Nações Unidas (ONU) sobre o Meio Ambiente (Estolcomo-72), que gerou a

visibilidade global necessária para que a questão ambiental fosse incluída na agenda

estratégica de empresas e governos.

Uma edição atualizada deste trabalho encontra-se disponível Meadows, Randers e Meadows (2007).

A ONU continuou, na década seguinte, a incentivar o debate sobre a questão

ambiental. Em 1983, foi criada a Comissão Mundial sobre Meio Ambiente e

Desenvolvimento, que foi responsável pela elaboração do relatório “Nosso Futuro Comum”.

Neste trabalho, a definição mais conhecida de desenvolvimento sustentável foi apresentada:

desenvolvimento sustentável é aquele que atende às necessidades presentes sem comprometer

a possibilidade das gerações futuras de satisfazerem suas próprias necessidades

(BRUNDTLAND, 1988).

Uma definição posterior foi sugerida por Herman Daly, economista do Banco

Mundial. Ele sugere que uma sociedade sustentável precisa atender a três condições: a) suas

taxas de utilização de recursos renováveis não devem exceder suas taxas de regeneração; b)

suas taxas de uso de recursos não-renováveis não devem exceder a taxa pela qual a renovação

sustentável dos substitutos é desenvolvida; e c) suas taxas de emissão de poluentes não devem

exceder a capacidade de assimilação do meio-ambiente (ELKINGTON, 2001).

Para o ambiente corporativo, esta discussão é fundamental. Negócios e meio

ambiente se relacionam, à medida que as atividades econômicas baseiam-se na conversão de

recursos naturais em matérias-primas de processos produtivos, em energia, ou em recipientes

para os produtos gerados nessas atividades.

O acesso aos recursos naturais é fundamental para as atividades econômicas de

qualquer nação, mas tão importante quanto o acesso é a forma como esse se dá. O negócio das

empresas pode ser benéfico ao meio ambiente, por exemplo, ao refletir em processos

produtivos os padrões ambientais de consumidores mais sensíveis a questões ambientais. A

relação pode ser negativa, contudo, se resultar em depleção desmedida de um recurso natural

por conta do crescimento de um fluxo comercial (UNEP; IISD, 2005).

Ao longo do século XX, a análise dessas inter-relações cresceu em complexidade

de forma semelhante ao crescimento dos fluxos comerciais: entre o início da década de 1950 e

o ano de 2005, as exportações mundiais de mercadorias cresceram cerca de 120 vezes, em

valores correntes, saindo de cerca de US$ 100 bilhões para o patamar do US$ 10 trilhões,

desconsiderando-se nesses números o comércio internacional de serviços (WTO, 2006).

Nesse mesmo período, os ecossistemas mundiais foram mais alterados do que em

qualquer outro período da história humana, e cerca de 60% dos serviços ambientais que nos

são essenciais, como a regulação do ar e do clima, e ainda a limpeza da água, estão sendo

degradados de forma mais intensa do que seria possível ser assimilado (MEA, 2005).

O contexto em que ocorrem estas mudanças é propício para a ação empresarial,

dado que incentivos financeiros para a atuação socialmente responsável são cada vez mais

presentes, como mostra a próxima seção deste capítulo.

3.3 Incentivos financeiros no ambiente institucional

A discussão sobre responsabilidade corporativa encontra raízes na década de 50,

com o trabalho de Bowen (1953), que buscou saber como as decisões dos “homens de

negócios” impactavam as vidas de milhões de cidadãos.

Ao longo do tempo, o conceito de responsabilidade corporativa sofreu alterações,

avançando cada vez mais profundamente na interface da atividade corporativa com a

sociedade, tanto do ponto de vista ético, como legal e econômico (SCHWARTZ; CARROL,

2003).

A teoria dos stakeholders, iniciada por Freeman (1984) adverte as corporações

para a necessidade de prestação de contas a mais atores além dos tradicionais acionistas, para

os quais as corporações têm uma obrigação clara. Os limites da responsabilidade corporativa

são, ainda hoje, alvo de fortes debates, desde a relação com os consumidores, passando pela

relação com as comunidades e a sociedade em geral.

No cerne desta agenda está o debate entre a obrigação dos gestores em maximizar

o retorno aos acionistas e atender aos interesses dos demais stakeholders, especialmente

quando isto demande investimentos e eventual perda de rentabilidade às empresas no curto

prazo (MACKEY; MACKEY; BARNEY, 2007).

A este argumento, os defensores de iniciativas de responsabilidade corporativa

respondem que boas práticas ambientais e sociais podem recompensar o acionista

(SHRIVASTAVA, 1995; HART, 1995; DYER; SINGH, 1998; PORTER; VAN DER LINDE,

1995). Segundo eles, ao investir em melhores práticas sociais e ambientais, as empresas

podem conseguir diferenciação dos seus concorrentes, melhora de processos, e diminuição de

custos. É possível, também, pensar em ganhos na reputação e na imagem institucional das

empresas socialmente responsáveis frente aos seus concorrentes, gerando uma preferência por

parte do mercado consumidor. Assim colocadas, as boas práticas sociais e ambientais e

tornam-se estratégicas, como mostra a próxima seção deste capítulo.

3.4 Criação de valor sustentável e vantagem competitiva

Para Hart e Milstein (2003), uma empresa sustentável é aquela que contribui para

o desenvolvimento sustentável ao gerar, simultaneamente, benefícios econômicos, sociais e

ambientais. Os autores propõem que, para alcançar este triplo objetivo, é necessário que a

empresa defina ações voltadas para o ambiente interno e o ambiente externo, que contemplem

os resultados mais imediatos, e também, aqueles de longo prazo. O framework sugerido pelos

autores é chamado matriz de valor sustentável, e é apresentado na figura 3.1.

Figura 3.1 – Matriz de valor sustentável

Redução de

risco e custo

Reputação e

legitimidade

Caminho e trajetória

do crescimento

Inovação e

reposicionamento

Amanhã

Hoje

Interno Externo

Estratégia:

Tecnologia Limpa

Desenvolvimento de

competências sustentáveis do futuro

Estratégia:

Visão de sustentabilidade

Mapa para atender

necessidades futuras

Estratégia:

Combate à poluição

Minimizar resíduos e emissões

Estratégia:

Gerenciamento de produto

Integrar a perspectiva das partes

interessadas nos Negócios

Fonte: Hart e Milstein (2003).

A matriz de valor sustentável sugere que o valor criado pela empresa deve

responder a duas demandas internas. A primeira delas é a redução de riscos e custos,

associada principalmente ao combate à poluição, e à minimização dos resíduos e emissões da

empresa. A segunda, consiste na necessária renovação de produtos, processos e praticas de

gestão, que devem prever o impacto das tecnologias limpas no negócios, e o desenvolvimento

de novas competências para a sustentabilidade.

As demandas do ambiente externo, materializadas pelos interesses e crescente

importâncias das demais partes interessadas na empresa, além dos acionistas, conduzem à

legitimidade necessária para operar, e à redefinição de rumos estratégicos que contemplem o

desenvolvimento sustentável. A legitimidade e a reputação podem ser angariadas quando o

diálogo com as partes interessadas acontece com transparência e honestidade. Conhecer as

demandas dos diferentes públicos da companhia, e se envolver nas soluções dos problemas

apresentados, gera um potencial benéfico para a companhia e sua marca. Da mesma forma,

agir proativamente, frente aos impactos causados pela empresa após a venda dos seus

produtos, pode ser uma excelente estratégia para evitar sanções futuras e problemas com

grupos sociais organizados. A gestão do ciclo de vida do produto, do “berço ao túmulo”, é

hoje uma prática adotada por diversas empresas, como Nike e HP (HART; MILSTEIN, op

cit.).

Mesmo com todos estes esforços, ainda cabe às empresas inserir em suas agendas

estratégicas objetivos que a permitam estar apta a responder, no futuro, às demandas que hoje

se apresentam como tendências, como maior conhecimento e participação do consumidor nas

operações da companhia, participação da empresa na construção de um sistema capitalista

mais inclusivo, e ainda, ampliação do esforço corporativo no atendimento do grande grupo de

indivíduos que hoje se encontra na “base de pirâmide” da distribuição de renda.

Assumir que a vantagem competitiva pode ser alcançada por meio da articulação

da busca de lucro pelas empresas, com benefícios gerados para a sociedade e para o meio-

ambiente, significa assumir um caráter estratégico para esta tarefa. Neste sentido, Orsato

(2006) apresenta um conjunto de estratégias ambientais que articulam o foco de atuação da

estratégia, e a fonte da vantagem competitiva perseguida. Isto é mostrado na figura 3.2.

Figura 3.2 – Estratégias ambientais competitivas

Fonte: Orsato (2006).

A proposta de Orsato (op. cit.) sugere que tanto estratégias de diferenciação,

quanto de baixo custo, podem ser perseguidas pelas empresas em conjunto como fontes de

vantagens competitivas. As estratégias de baixo custo, articuladas com os processos

organizacionais, podem ser perseguidas pelo uso mais racional dos insumos utilizados nas

operações, não apenas sob o ponto de vista da redução da quantidade, mas também, da forma

de utilização. Itens como substituição da energia elétrica por iluminação solar direta,

temporizadores para controle da água, e construções que diminuam (ou dispensem) o uso de

ar-condicionado são exemplos disto.

Por sua vez, produtos e serviços que reflitam uma estratégia de baixo custo,

devem necessariamente ser líderes em custos ambientais. Isto é um nível adicional além da

ecoeficiência, pois ultrapassa as fronteiras da companhia. Significa criar os meios para que

embalagens e emissões de gases sejam reduzidos, da fábrica ao cliente final, e que o descarte

do produto seja adequado, após o uso. Pilhas, acessórios de plástico e lâmpadas fluorescentes

apresentam alto impacto no meio ambiente, que pode ser minimizado a partir de cadeias

logísticas reversas para o descarte e reciclagem adequadas destes produtos.

As estratégias de diferenciação, envolvendo processos organizacionais, devem

avançar em direção a maior transparência e abertura da empresa aos seus diversos públicos

(compliance). Significa envolver as diversas partes interessadas na organização nas atividades

que tenham maior impacto ou interesse para cada uma delas, reportando continuamente e de

forma profissional os resultados alcançados.

Por fim, o marketing verde ultrapassa a simples filantropia, pois envolve planejar

e adaptar a requisitos ambientais rigorosos a concepção, produção, comercialização e solução

final para o produto. Esta é obviamente uma estratégia de diferenciação, pois um conjunto

limitado de empresas tem capacidade de gerir de forma tão estratégica os impactos ambientais

de seus produtos e serviços por toda a cadeia de valor.

4. DESENVOLVIMENTO DA TEORIA E HIPÓTESES

Neste capítulo, o arcabouço teórico discutido previamente é refinado, para dar

forma às hipóteses que guiarão a pesquisa. Inicialmente, as hipóteses são apresentadas e

discutidas, para posteriormente serem transformadas em modelos de equações estruturais, e

operacionalizados com os dados da pesquisa quantitativa.

4.1 Performance e clusters industriais

O desempenho econômico de uma região, em termos de negócios realizados,

principalmente com o mercado externo, tem sido associado a maiores níveis de

competitividade regional (TUROK, 2004). A aceitação desta premissa, de que o desempenho

econômico de uma região significa maior competitividade regional, significa também aceitar

a metáfora da região como unidade produtiva. Porter (1990) sugere que a vantagem

competitiva em uma economia exige especialização, indicando assim que, tal qual as

empresas, estratégias competitivas podem ser elaboradas para regiões e países.

Mas esta premissa dificilmente pode ser aceita individualmente. Como Santos

(2002, 2003) sugere, o espaço territorial não é apenas um local de difusão do capital, mas

também, uma estrutura subordinada às instâncias sociais ali presentes, cujas demandas

ultrapassam o mero crescimento econômico, ao englobar também a busca por justiça social.

Mas a metáfora do município como unidade produtiva pode ser aceita, caso o

quadro completo seja apresentado. A teoria porteriana sugere que o objetivo último do

desempenho econômico de uma região não é a mera situação positiva da balança comercial,

mas sim, o incremento da prosperidade para os cidadãos (PORTER, 1990).

Neste caso, e tomando como dada a premissa econômica de que desenvolvimento

social é obtido a partir do crescimento econômico (ROSTOW, 1971), pode-se assumir que

desempenho econômico superior, ou performance (PORTER, 1990), é um objetivo a ser

perseguido não somente pelas empresas, mas também, pelos tomadores de decisão na esfera

pública.

A relação entre a existência de clusters industriais e performance superior de

regiões foi previamente explorada na França por Chevassus-Lozza e Galliano (2003), que

demonstraram a existência de maiores níveis de exportação nas regiões que eram não somente

especializadas, mas também, que manifestavam vantagens específicas relacionadas aos fatores

territoriais (p. ex. concentração de firmas exportadoras, proximidade de fronteiras nacionais) e

organizacionais (p. ex. economias de escala e de escopo, e investimentos em propaganda).

Estudo semelhante foi conduzido por Belso-Martínez (2006), que demonstrou serem os

clusters uma clara influencia na intensidade exportadora das firmas espanholas, juntamente

com outros três fatores, a saber: diferenciação mercadológica, atuação em redes

(institucionais, de clientes e competidores), e orientação global do setor de atuação da firmas.

No que se refere à performance como a soma de todos os bens e serviços finais

produzidos numa determinada região, Learmonth, Alison e Swales (2003) avaliaram o

desempenho de clusters na Escócia, identificando que maiores níveis de produto interno bruto

(PIB) estão associados às regiões com concentrações. No sentido inverso, Ciéslik (2005) não

encontrou qualquer diferença entre o PIB regional e a presença de concentrações na Polônia.

A performance regional, em termos de agregação de valor, foi previamente

explorada na Itália por Bacchetti, Panizza e Oropallo (2007), cujos resultados demonstraram

que firmas em clusters agregam maior valor que as demais. Resultado semelhante foi

encontrado em Marrocos, por Bun e Makhloufi (2007), que demonstraram a existência de

maior agregação de valor nas firmas localizadas em regiões com maior especialização, e cuja

estrutura industrial local fosse capaz de gerar mais externalidades positivas.

A partir destes estudos, são derivadas as seguintes hipóteses, cujos conceitos

envolvidos são relacionados na figura 4.1:

H1a – Não há relação entre a existência de clusters industriais e performance

superior municipal.

H1b – A performance superior do município, em termos de intensidade

exportadora, agregação de valor e PIB per capita, pode ser explicada pela

existência de clusters industriais.

Figura 4.1 – Clusters industriais e performance municipal

Fonte: Elaborado pelo autor.

↑

Clusters industriais

↑

Performance municipal

A hipótese H1b sugere que a presença de clusters industriais no município é

necessariamente desejável, dado que sua relação com maiores níveis de exportação, agregação

de valor e PIB per capita é direta. Ou seja, clusters industriais geram maior performance

municipal.

4.2 Prosperidade

Tradicionalmente, a prosperidade tem sido associada a emprego (GRAHAM,

1947; LEVITT, 1953; SPRINKEL, 1967; PALLEY, 1998) e renda (WARBURTON, 1965;

DEAN; GILES, 1982; WEINSTEIN; CLOWER, 1999). No trabalho de Porter (1990), estes

dois elementos se fazem presentes como objetivos centrais decorrentes da atividade

econômica.

A ausência de prosperidade, na teoria porteriana, é conseqüência da ausência de

políticas, leis e instituições voltadas para o aumento da produtividade e o aumento das

habilidades dos cidadãos (PORTER, op. cit.). Sendo que ambos – produtividade e

conhecimento – são vetores para a elevação da performance regional, pode-se derivar que

maior prosperidade é obtida em municípios cujo desempenho em termos de exportação,

agregação de valor e PIB per capita é elevado. Esta derivação gera as hipóteses H2a e H2b,

ilustradas na figura 4.2.

H2a – Não há relação entre performance municipal e prosperidade.

H2b – Maior prosperidade é gerada devido à elevada performance dos municípios

em termos de exportação, agregação de valor e PIB per capita.

Figura 4.2 – Performance municipal e prosperidade

Fonte: Elaborado pelo autor.

Ainda que outros elementos, além da performance municipal, sejam capazes de

explicar a prosperidade das regiões, é evidente no trabalho de Porter (2003) a preocupação

↑

Performance municipal

↑

Prosperidade

com as relações entre concentrações e prosperidade, o que justifica as hipóteses H3a e H3b,

representadas pela figura 4.3.

H3a – Não há relação entre prosperidade e existência de clusters industriais no

município.

H3b – Maior prosperidade pode ser explicada pela presença de clusters industriais

no município.

Figura 4.3 – Clusters industriais e prosperidade

Fonte: Elaborado pelo autor.

Caso a hipótese H3a não seja refutada, o trabalho de Barkley, Henry e Kim (1999)

será corroborado, pois estes autores identificaram que nas áreas não-metropolitanas norte-

americanas, não há qualquer evidência de que concentrações industriais estão associadas a

maiores níveis de emprego. Por outro lado, diferenças em termos de renda nos clusters

regionais foram marcadamente identificadas no Reino Unido por Patacchini e Rice (2007), e

no Brasil por Silveira-Neto e Azzoni (2006).

4.3 Clusters industriais e impactos sociais no município

A visão de prosperidade como emprego e renda (ou seja, ausência de pobreza) foi

desafiada por Brundtland (1994), ao sugerir que a definição de prosperidade deve ser

ampliada para refletir de fato qualidade de vida, traduzida como educação, emprego, justiça e

segurança social. Tais elementos sugerem que a visão acerca do desenvolvimento não deve

focar apenas a dimensão econômica, mas deve avançar paralelamente na dimensão social.

A partir deste quadro, Propis (2007) sugere que o desenvolvimento gerado a partir

dos clusters pode ter uma associação positiva com a qualidade de vida da sociedade. A autora,

ao examinar a promoção de clusters como vetor para as políticas européias de

desenvolvimento, sugere que um foco apenas na dimensão econômica é pouco adequado, já

que maior coesão entre esforços de incremento econômico e social em nível territorial podem

↑

Clusters industriais

↑

Prosperidade

gerar resultados no mínimo mais desejáveis, sob o ponto de vista do desenvolvimento de

países e regiões.

Esta ampliação da avaliação dos resultados dos clusters, ultrapassando a mera

busca da prosperidade econômica, se reflete em esforços como os da Organização para o

Desenvolvimento Industrial das Nações Unidas (UNIDO), que enfatizaram a promoção de

clusters de pequenas e médias empresas, vistas como alvo desejável para a ampliação do

benefício social proveniente da maior competitividade conjunta (HUMPHREY; SCHMITZ,

1995).

A partir deste quadro mais amplo, no qual benefícios sociais são perseguidos

conjuntamente com os ganhos econômicos, são geradas as hipóteses:

H4a – Não há relação entre riqueza e existência de clusters industriais no

município.

H4b – Maiores níveis de riqueza ocorrem nos municípios onde clusters industriais

estão presentes.

H5a – Não há relação entre escolaridade e existência de clusters industriais no

município.

H5b – Maiores níveis de escolaridade ocorrem nos municípios onde clusters

industriais estão presentes.

H6a – Não há relação entre longevidade e existência de clusters industriais no

município.

H6b – Maiores níveis de longevidade ocorrem nos municípios onde clusters

industriais estão presentes.

A refutação das hipóteses H4a, H5a e H6a trazem importantes implicações,

principalmente para os formuladores de políticas públicas. A posição relativa das regiões

menos desenvolvidas, em termos de riqueza, escolaridade e longevidade, pode se tornar cada

vez mais acentuada, se prevalecer o modelo atual de escolha locacional das indústrias,

baseado nas vantagens competitivas das regiões. Como Petrelli (2000) sugere, as cidades onde

estão localizados os clusters se tornarão “ilhas” de desenvolvimento econômico, enquanto os

outros municípios continuarão em desvantagem, não somente econômica, mas também social.

Degradação ambiental

Ponto de

transição

Renda per capita

Melhoria

ambiental

Deterioração

ambiental

4.4 Clusters industriais e impactos ambientais no município

Com o avanço da questão socioambiental na agenda estratégica das empresas e

nas políticas públicas formuladas pelos governos, uma importante tarefa que se apresenta é

verificar se o benefício potencial das concentrações industriais não é solapada pelas

externalidades negativas associadas à maior industrialização, principalmente aquelas

relacionadas ao meio ambiente. Neste sentido, as seguintes hipóteses são formuladas:

H7a – Não há relação entre problemas ambientais e existência de clusters

industriais no município.

H7b – Os municípios onde clusters industriais estão presentes apresentam mais

problemas ambientais do que os demais municípios.

Uma explicação alternativa à hipótese H7b poderia sugerir que os malefícios

causados pela intensa atividade industrial (como a poluição do ar e o esgotamento dos

recursos naturais) são compensados quando alto crescimento econômico é alcançado, uma

hipótese formulada por Kuznets (1955), e que ficou conhecida como a curva em “U” invertido

(figura 4.4).

Figura 4.4 – Curva de Kuznets

Fonte: Adaptado de Kuznets (1955).

A curva de Kuznets é uma referência para explicar a relação de como a

degradação ambiental evolui com o crescimento econômico. A parte ascendente do “U”

invertido reflete o estágio inicial do desenvolvimento econômico, de uma economia

predominantemente agrária, passando por uma economia industrial, até alcançar uma

economia baseada em serviços (supostamente no ponto de transição da figura 4.4). Por sua

vez, a porção descendente indica o mecanismo das economias desenvolvidas de exportarem

processos industriais intensivos em uso de recursos naturais para economias menos

desenvolvidas. Estudos como os de Mushinski (2001) e Gelan e Price (2003) corroboraram

esta teoria, cuja conseqüência lógica é que, para se atingir qualidade ambiental, basta tornar o

país cada vez mais rico.

As hipóteses relacionadas ao meio-ambiente encerram este capítulo. Após ser

realizada a apresentação e a discussão das hipóteses que serão testadas neste estudo, no

próximo capítulo são discutidos os métodos utilizados na pesquisa empírica, e os construtos

utilizados nos modelos estruturais que relacionam os conceitos aqui discutidos.

5. MÉTODO E DEFINIÇÃO DOS CONSTRUTOS

O objetivo deste capítulo é descrever o método de pesquisa e os construtos usados

neste estudo. Inicialmente, é descrita como a pesquisa foi elaborada. A pesquisa exploratória e

a pesquisa empírica, juntamente com suas etapas e os construtos utilizados, são detalhadas. Os

procedimentos de análise estatística são discutidos, e finalmente, os modelos de equações

estruturais são apresentados.

5.1 Desenho da pesquisa

O desenho desta pesquisa foi elaborado prevendo três fases distintas. A primeira

consistiu em um estudo exploratório, cujo locus foi o cluster de empresas de Tecnologia da

Informação e Comunicação (TIC) da Região Metropolitana de Campinas (RMC). As

evidências empíricas sugerem que este é um cluster com produtos com alto valor agregado e

elevado desempenho exportador (SOUZA; GARCIA, 1998; PORTO; CANO; SILVA, 2000;

JOIA, 2000; ALVES, 2003; DIEGUES; ROSELINO, 2006).

Os resultados da primeira etapa foram utilizados no refinamento da questão de

pesquisa e das variáveis a serem utilizadas, dado que por falta de confiabilidade estatística,

sua generalização para a população estudada não seria possível.

A segunda etapa do estudo consistiu em buscar empiricamente a comprovação das

hipóteses derivadas da questão de pesquisa. Para tanto, 645 observações foram levantadas,

correspondentes a todos os municípios do estado de São Paulo. Estas observações foram

utilizadas na análise de um modelo baseado nas premissas de Porter (1990; 2003) acerca dos

clusters empresariais. A análise dos resultados, a partir de modelos de equações estruturais,

consistiu na terceira e última etapa deste trabalho. Nesta última fase, os resultados foram

confrontados com o estado-da-arte sobre o assunto.

5.2 Pesquisa exploratória

Os dados para esta etapa da pesquisa, cujo foco foi o cluster de empresas de TIC

da RMC, foram coletados entre setembro de 2007 e junho de 2008. Inicialmente, foram

analisadas as transcrições de quatro entrevistas não-estruturadas, cujos entrevistados foram

executivos e consultores que adquiriram profundo conhecimento da dinâmica competitiva das

empresas da região (vide apêndice A). Entrevistas como estas, com especialistas praticantes,

têm sido utilizadas em pesquisas como a de Reichhart e Holweg (2008), na qual os objetivos

eram similares aos deste estudo.

A partir de outubro de 2007, e tomando como insumos os resultados das

entrevistas, um questionário foi aplicado a 28 empresas e institutos de pesquisa da RMC

(quadro 5.1). As empresas, listadas no apêndice B, foram escolhidas por apresentarem, na

opinião dos entrevistados, significativo sucesso em atividades de pesquisa e desenvolvimento

(P&D), seja como provedoras, ou ainda, como demandantes de P&D.

Quadro 5.1 – Composição da amostragem por julgamento

Categoria

Empresas

entrevistadas

Faturamento no

Brasil (2006)

Investimento em

P&D na RMC

(2006)

Funcionários

alocados em

P&D na RMC

Demandantes (Empresas que

adquirem os serviços de P&D)

18 US$ 18 bilhões US$ 183 milhões 1.1413

Intermediários (Empresas

provedoras de serviços de P&D,

institutos de pesquisa públicos e

institutos de pesquisa privados)

10 US$ 136 milhões N/D 958

Fonte: Dados da pesquisa.

A escolha de P&D como atividade econômica norteadora da escolha das empresas

deu-se como forma de ressaltar a sofisticação do ambiente de negócios da RMC, uma das

características que Porter (1990) utiliza para definir a elevada maturidade de um cluster.

Um questionário foi elaborado tomando como referência o Modelo Diamante, e

sua aplicação mais conhecida, o Cluster Meta-Study (VAN DER LINDE; 2003). O Meta-

Study é uma metodologia que codifica dados qualitativos em quantitativos, a partir de uma

escala Likert, determinando assim, a partir de estatísticas descritivas e associações, as

características de um ou mais clusters empresariais. O questionário utilizado encontra-se no

apêndice C deste trabalho.

Um teste piloto com o questionário foi realizado com o auxílio de dois

respondentes potenciais. Um deles, executivo da alta direção de uma companhia de TIC da

RMC, e outro, superintendente de um instituto de P&D da RMC. Feito isto, a etapa seguinte

de aplicação dos questionários foi realizada, não sem antes garantir aos respondentes que os

dados obtidos na pesquisa seriam tratados em um nível agregado. Assim, informações com

teor estratégico das operações das empresas não poderiam ser divulgadas individualmente.

O questionário abrangeu outras questões, além daquelas estritamente relacionadas

às atividades de P&D nas organizações consultadas. Para que as demais questões pudessem

também ser respondidas, encaminhou-se o questionário para um responsável por seu

preenchimento, em nível de média gerência, e com o aval da alta direção da organização para

coletar as informações, em qualquer área ou setor no qual estivessem disponíveis.

Concluída a aplicação do questionário, a tabulação indicou um número

significativo de missing values em determinadas respostas. Como o número de respostas

obtidas em algumas questões do instrumento foi inferior ao total esperado, procedeu-se a

validação dos resultados disponíveis, a partir de uma reunião de trabalho com representantes

das empresas respondentes.

O pesquisador participou de dois encontros do Comitê de Pesquisa e

Desenvolvimento da Câmara Americana de Comércio (Amcham) em Campinas. O primeiro

deles ocorreu no dia 06 de julho de 2007, e o segundo, no qual ocorreu a validação dos

resultados, em 26 de junho de 2008. No primeiro destes encontros, a pauta da reunião foi

composta por questões relacionadas à criação de mecanismos e indicadores para avaliar a

competitividade sistêmica da região. Na segunda reunião, um diagnóstico seguido de proposta

foi apresentado ao grupo de empresas, e sua discussão foi realizada com os representantes dos

respondentes presentes ao encontro.

Os resultados desta etapa, ainda que tenham limitada capacidade de generalização

para outros municípios, foram úteis na identificação e escolha das variáveis utilizadas nos

modelos de equações estruturais apresentados neste estudo. Refinada com os resultados da

pesquisa exploratória, a análise quantitativa para testar as hipóteses deste estudo foi

empreendida, como mostra a próxima seção deste capítulo.

5.3 Seleção e tratamento dos dados para a análise quantitativa

Esta seção apresenta os procedimentos adotados para o desenvolvimento do teste

empírico das hipóteses apresentadas neste estudo.

5.3.1 Unidades e níveis de análise

A unidade de análise deste estudo é o município, e as variáveis latentes de

interesse são os construtos Clusters, Performance Municipal e Prosperidade. O recorte

analítico definido nesta pesquisa, que enfatiza as aglomerações empresariais em nível

municipal, é similar ao recorte adotado por Simmie (2002), que analisando Sttutgart, Milão,

Paris, Londres e Amsterdã, determinou um importante papel das externalidades positivas no

incremento da inovação e no comércio exterior destas metrópoles. De forma similar, Glückler

(2007) sugeriu, a partir de seu estudo com empresas de consultoria na Alemanha, que cidades

desempenham um importante papel no desenvolvimento dos negócios, dado que são nelas que

ocorrem os efeitos da reputação, traduzidos em novas oportunidades comerciais provenientes

do conhecimento prévio acerca das atividades anteriores desenvolvidas pelas empresas do

cluster. Resultados similares podem ser ainda encontrados em trabalhos nacionais, como

Souza e Fernandes (2005) e Kushima e Bulgacov (2006).

5.3.2 Amostragem, coleta e tratamento dos dados

Nesta pesquisa, foram analisadas 645 observações, correspondentes a todos os

municípios do Estado de São Paulo. Estas observações foram seccionadas em três amostras

compostas por observações aleatórias, com igual número de elementos (n=215). As curvas de

poder, mostradas na figura 5.1, apresentam o impacto do procedimento amostral nas variáveis

dependentes.

As curvas de poder indicam, para amostras com 215 elementos e a um nível de

significância de 0,05, que a diferença entre as médias das amostras e a média populacional,

0,30,20,10,0-0,1-0,2-0,3

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Diferença

para a variável REND, será de apenas 0,04 unidades, com um poder de 95%

. A diferença

corresponde a um desvio de apenas 1,4% da média, menor do que a diferença associada às

variáveis IDH (1,48%) e EMP (7,43%).

Figura 5.1 - Curvas de testes de poder das amostras (n=215)

0,040,020,00-0,02-0,04

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Diferença

Poder

Variável REND Variável EMP

0,0100,0050,000-0,005-0,010

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

Diferença

Poder

Variável IDH

Tamanho:

- - - -

n = 645 (população)

______ n = 215 (amostra)

Fonte: Elaborado pelo autor.

O caso que poderia ser considerado mais crítico é o caso da variável EMP, cuja

diferença das médias das amostras em relação à média populacional mostrou-se maior. Mas o

valor reflete as características da distribuição dos dados associados a esta variável, que

apresenta maior desvio-padrão e amplitude do que as demais, como mostra o quadro 5.2. A

O poder estatístico de um teste é a habilidade de rejeitar corretamente a hipótese nula. O poder é dado como 1 -

β (erro tipo II).

diferença de 7,43% das médias das amostras, em relação à média populacional, é plenamente

aceitável, dado o elevado desvio-padrão registrado em EMP.

Quadro 5.2 – Estatística descritiva das variáveis utilizadas no estudo

Média Desvio-padrão Valor mínimo Valor máximo

P&D 0,10 0,92 0 20

VALAG 300,70 2.206,60 1,00 53.402,40

INTEXP 0,07 0,18 0,00 1,89

PIBCAP 11.985,00 10.446,00 3.135,00 102.100,00

REND 826,08 253,00 481,54 2.183,32

EMP 15.133 146.952 127 3.684.599

IDH 0,78 0,03 0,64 0,92

RIQ 36,09 9,70 9 77

LONG 69,73 7,01 42 94

ESCOL 54,99 8,13 24 89

Nota: Excluídas as variáveis dicotômicas.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Após a análise exploratória dos dados, verificou-se que seria necessário o

tratamento das variáveis com elevada amplitude (máximo - mínimo) e distribuição

positivamente assimétrica, causadas principalmente pelos valores das variáveis referentes ao

município de São Paulo. Este problema foi corrigido com a transformação logarítmica (log10)

das variáveis com observações atípicas (VALAG, PIBCAP, REND e EMP). Após isto, nas

três amostras foram atendidas as suposições de normalidade e linearidade nos dados das

variáveis que foram utilizadas no modelo de equação estrutural. Obviamente, cada uma das

amostras foi composta pelos mesmos dados de interesse acerca de todos os municípios

paulistas. Estas variáveis são discutidas a seguir.

5.3.3 Variáveis

Foram utilizadas neste estudo 16 diferentes variáveis observáveis, sendo dez

variáveis incorporadas aos modelos de equação estrutural, e ainda, seis variáveis utilizadas

para comparar dois grupos distintos de municípios: o primeiro, com clusters industriais, e o

segundo, sem eles.

5.3.3.1 Clusters no município (D_CLUST)

D_CLUST é uma variável dicotômica que indica se há no município ao menos um

cluster industrial. A partir de três critérios, previamente definidos e utilizados por Brito e

Albuquerque (2002), pode-se sugerir a existência, em um dado município, de concentrações

industriais.

O primeiro critério é amplamente utilizado na literatura da economia regional, e

foi utilizado por Porter (2003) ao estudar a performance econômica das regiões norte-

americanas

. Trata-se do quociente locacional (QL), que compara duas estruturas setoriais-

espaciais para determinar se um município em particular possui especialização em uma dada

atividade econômica. A fórmula de cálculo do QL é definida na equação 1:

QL =

Onde:

= Emprego da atividade industrial i na região j;

= Emprego industrial total na região j;

= Emprego da atividade industrial i no estado de São Paulo;

= Emprego industrial total no estado de São Paulo.

O recorte analítico adotado por Porter (2003) foi baseado em áreas econômicas. A justificativa do autor é

pragmática. Os dados para estas unidades, disponíveis no Bureau of Economic Analysis norte-americano, são

estáveis ao longo do tempo e refletem melhor os limites econômicos das regiões, definidos pelos padrões de

trocas entre as unidades menores. No Brasil, não há unidade analítica equivalente. As regiões administrativas se

aproximam do nível de agregação da área econômica norte-americana, mas não se propõem ao mesmo fim.

(1)

Como proposto por Brito e Albuquerque (2002), e como pode ser visto em outros

trabalhos sobre o assunto (PORTER, 2003; CARROLL; REID; SMITH, 2008), o QL maior

do que 1 (um) indicará a existência de especialização da atividade i na região j. Mas o uso

exclusivo do QL é insuficiente para indicar a existência de concentrações. A região de

referência (o estado de São Paulo) pode subestimar empregos em atividades econômicas

importantes no contexto municipal.

Para tornar mais precisa a afirmação sobre a presença de clusters nos municípios,

Brito e Albuquerque (2002) estabeleceram um segundo critério, baseado na participação

relativa do emprego da atividade industrial i, em uma dada região, no total nacional de

empregos da mesma indústria. Neste estudo, adotou-se um procedimento similar. O

coeficiente de concentração demonstra a importância do município, em termos de número de

empregos em uma atividade industrial, em relação a esta mesma atividade no estado de São

Paulo.

O cálculo do coeficiente de concentração é baseado na soma dos empregos

ocupados na indústria i no município, cujo valor é dividido pela soma dos empregos ocupados

nesta mesma indústria no total do estado

. A função do coeficiente é indicar se o município

tem mais do que 1% do emprego estadual da indústria i, no município j

Ainda que o uso conjunto do coeficiente de concentração e do QL permita um

significativo avanço na identificação de clusters industriais, falta a estas medidas relativas o

que apenas um valor absoluto pode indicar: a dimensão da aglomeração. De fato, poucas

empresas em atividades que empregam muitos indivíduos poderiam ser consideradas, tomadas

estas medidas de forma conjunta, como concentrações significativas em nível municipal. Para

evitar este problema, um terceiro critério foi adotado: para cada município, um valor mínimo

de estabelecimentos em cada atividade industrial.

Este valor pode variar de dez (BRITO; ALBUQUERQUE, 2002) a 30

estabelecimentos (SEBRAE, 2002). Nesta tese, o valor mínimo adotado foi de 25

estabelecimentos. Este número é mais adequado, pois uma primeira análise com valor mínimo

No Brasil, outros pareamentos do QL foram feitos tomando como referência o Gini Locacional (SUZIGAN et

al, 2003) e índices compostos de concentração (CROCCO, 2006).

Brito e Albuquerque (2002) sugerem que o coeficiente de concentração deve indicar 1% do emprego nacional

no par município-atividade analisado, enquanto Costa-Campi e Viladecans-Marsal (1999) sugerem que a

concentração deve ser superior a 25% nos municípios. Como a Pesquisa Industrial Anual (PIA-IBGE) de 2004

indica que a região sudeste responde por 61,6% do valor total da produção industrial, ou seja, uma grande

concentração da indústria encontra-se no Estado de São Paulo, foi definido o valor de 1% do emprego na

atividade no município como critério indicativo.

de 30 estabelecimentos – aliado ao QL > 1 e coeficiente de concentração > 1% – excluiu dos

aglomerados identificados o significativo cluster aeronáutico de São José dos Campos. Ao

reduzir o número mínimo de estabelecimentos para 25, este e outros 15 clusters foram

adicionados aos 145 clusters identificados anteriormente, totalizando assim 160 clusters

identificados em 61 municípios do estado de São Paulo (vide apêndices D e E).

Ainda que não consiga captar todos os elementos para caracterizar um cluster,

principalmente em termos das externalidades positivas sugeridas por Porter (1998), esta

variável fornece uma aproximação relativamente precisa da existência de clusters nos

municípios paulistas. De fato, uma comparação com a base de dados do Serviço de Apoio às

Micro e Pequenas Empresas do Estado de São Paulo (SEBRAE)

e da Secretaria de

Desenvolvimento do Estado de São Paulo

, revelou que, dos 61 municípios com clusters

identificados neste estudo, 39 deles já haviam sido anteriormente mapeados em ao menos uma

das bases consultadas.

É importante ressaltar que as iniciativas das organizações do Estado têm foco no

desenvolvimento local. Portanto, não contemplam necessariamente regiões com clusters

maduros. Tais ações governamentais tornam-se presentes nos clusters embrionários ou

estabelecidos, onde um esforço adicional, na melhoria do ambiente de negócios, pode

favorecer o amadurecimento destes clusters

. Em decorrência disto, os dados disponíveis nas

bases governamentais – e que revelam a atuação do Estado – seriam insuficientes para o

modelo proposto nesta tese, que pretende captar os efeitos das concentrações nos municípios.

A variável D_CLUST corrige então esta falha, atribuindo um valor binário para a

presença (1) ou ausência (0) de ao menos um cluster no município. Sendo que os limites do

cluster podem ultrapassar os limites municipais, considerou-se que os três critérios

previamente definidos (QL > 1, concentração > 1%, e número de estabelecimentos > 25)

teriam capacidade de indicar os municípios sob efeito das externalidades positivas das

concentrações identificadas.

Os dados acerca do número de estabelecimentos e número de empregos são

provenientes da Relação Anual de Informações Sociais do Ministério do Trabalho e Emprego

(RAIS-MTE), e tem como referência os vínculos empregatícios formalizados em

Disponível em http://www.sebraesp.com.br/empresas_rede/acao_territorial/conheca_apl. Acesso 20 set. 2008.

Disponível em http://www.desenvolvimento.sp.gov.br/programas/apls . Aceso 20 set. 2008.

Sobre o desenvolvimento de clusters, confira McDonald et al. (2007).

estabelecimento empregador no ano base de 2004, para as atividades industriais mostradas no

apêndice F.

5.3.3.2 Infra-estrutura de apoio (D_APOIO)

A infra-estrutura de apoio pode ser entendida como o conjunto de organizações

(públicas ou privadas) que reforçam as cadeias de valor de indústrias correlatas (PORTER,

1990). A infra-estrutura de apoio pode ser observada, no Brasil, a partir do Sistema S, que é

um conjunto de organizações para-estatais voltadas para o treinamento profissional,

assistência social, consultoria, pesquisa e assistência técnica, que além de terem seu nome

iniciado com a letra S, fornecem suporte a diversas indústrias de um mesmo município.

A partir do Atlas de Competitividade da Indústria Paulista

, foram mapeadas,

para o ano de 2005, o número de unidades de quatro organizações do Sistema S para cada um

dos municípios paulistas. Foram identificadas unidades locais do Serviço Nacional de

Aprendizagem Comercial (SENAC), Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI),

Serviço Social do Transporte (SENAT), e ainda, unidades locais do Serviço de Apoio as

Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE/SP). Foram identificadas 147 unidades, em 72

municípios do estado de São Paulo.

A variável D_APOIO recebeu o valor correspondente ao número de unidades de

cada uma das organizações do Sistema S citadas anteriormente, em cada município analisado.

Logo, o valor mínimo desta variável é zero, e o máximo, quatro. Apesar de a análise

exploratória ter revelado condições de normalidade aceitáveis para os dados desta variável,

ela foi transformada em variável dicotômica, assumindo o valor 1 para municípios com ao

menos uma organização do Sistema S, e zero para municípios sem qualquer uma delas. Este

tratamento foi necessário para que a linearidade das relações fosse mantida entre todas as

variáveis métricas preditoras.

5.3.3.3 Laboratórios Públicos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)

Os dados desta base são de amplo acesso e estão disponíveis online, a partir do seguinte endereço eletrônico:

http://intranet.seade.gov.br/projetos/fiesp/index.php Acesso em 12 nov 2008.

As atividades de pesquisa e desenvolvimento (P&D) podem ser classificadas, sob

o conjunto de fatores do Modelo Diamante de Porter (1990), como fatores adiantados e

especializados. Adiantados, pois são intensivos em conhecimento, e especializados, pois não

estão distribuídos de forma homogênea em todos os municípios do estado de São Paulo.

Esta heterogênea distribuição pode ter impactos na performance do município, em

termos de exportação e agregação de valor de suas empresas. De fato, é reconhecida a

importância das atividades de P&D para a competitividade nacional (FAGERBERG, 1988;

GREENHALGH, 1990), mas as evidências apontam que tais atividades demonstram maior

propensão de estarem agrupadas espacialmente em indústrias em que o P&D industrial, a

pesquisa universitária e o trabalho qualificado são insumos importantes (FELDMAN, 1999).

Se as atividades de P&D tendem a se concentrar nos clusters industriais, emerge disto um

reforço à teoria porteriana, que sugere a ocorrência de externalidades positivas como causa do

desempenho superior das firmas aglomeradas.

Neste sentido, as evidências encontradas por Jaffe (1989) são elucidativas. O

autor sugere uma forte associação entre os gastos e investimentos em P&D nas organizações

públicas, e os resultados obtidos nesta mesma área nas empresas industriais. Assim, a

ampliação dos recursos alocados em pesquisa nas organizações públicas propicia aumento da

inovação local, o que atrai P&D industrial, e consequentemente, ganhos sistêmicos de

produtividade podem ser esperados.

Neste tese, a variável P&D assume o valor do número total de laboratórios

públicos de P&D no município (listados no apêndice G), independente da especialidade de

seus pesquisadores nos diversos campos do conhecimento. Os dados são provenientes do

Atlas de Competitividade da Indústria Paulista, para o ano de 2005.

5.3.3.4 Intensidade exportadora (INTEXP)

A variável INTEXP é uma variável estatística, dada pela razão entre o valor das

exportações (em reais em 2005) e o produto interno bruto (PIB) municipal (também em reais).

Este último é definido como a soma (em valores monetários) de todos os bens e serviços

produzidos no município, acrescidos de impostos. A definição de INTEXP é similar àquela

adotada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A diferença reside no

denominador. A receita das empresas industriais é utilizada pelo IBGE, enquanto neste

trabalho, é utilizado o PIB municipal.

O interesse no desempenho exportador percorre boa parte dos trabalhos de Porter

(PORTER, 1990; PORTER, 1998; 2003), e pode ser encontrado também na literatura acerca

dos distritos industriais (COSTA-CAMPI; VILADECANS-MARSAL, 2001; BECCHETTI;

PANIZA; OROPALLO, 2007). No Brasil, Gomel e Sbragia (2006) utilizaram variável similar

para avaliar se a capacitação tecnológica das empresas gera impacto no seu desempenho

exportador.

Ambos – valor das exportações e PIB municipal – são provenientes do Sistema de

Informações Municipais (IMP) da Fundação Seade, tendo como ano base 2005.

5.3.3.5 Valor agregado na indústria (VALAG)

Esta variável assume a forma de valor adicionado na indústria (o valor total de

bens industriais produzidos na economia municipal, deduzidos os custos das matérias-

primas). Esta medida, dada em milhões de reais, é adequada para a identificação dos efeitos

dos clusters mapeados em D_CLUST, todos pertencentes à indústria extrativa ou de

transformação. É ainda importante pois revela desempenho, dado que é expresso em relação a

algo (a produção industrial).

A variável VALAG tem como fonte o IMP da Fundação Seade, e assume os

valores referentes ao ano de 2005. Como os valores máximo e mínimo desta variável

apresentaram uma grande amplitude, a variável sofreu transformação logaritimica (log10).

5.3.3.6 PIB per capita (PIBCAP)

A variável PIB per capita (PIBCAP) assume o valor do total dos valores dos bens

e serviços produzidos no município, acrescido dos impostos, dividido pela sua população, no

ano de 2005.

Esta variável foi utilizada por Le Gallo e Artur (2003) para avaliarem as

disparidades econômicas nas diferentes regiões da União Européia. Os resultados, baseados

em uma análise espacial das desigualdades econômicas, sugerem a gestão integrada de

algumas regiões com outras com maiores níveis de PIB per capita.

De maneira similar, Pittau (2005) demonstrou, analisando as regiões da União

Européia, que desde os meados da década de 1970, até o final da década de 1980, dois grupos

de países apresentaram consistentemente diferenças de níveis de PIB per capita. Na década de

1990, a autora identificou que estas regiões convergiram para um nível médio, com apenas

um pequeno grupo de países com PIB per capita significativamente superior aos demais.

Esta variável, também transformada (log10), tem como fonte o IMP da Fundação

Seade.

5.3.3.7 Rendimento médio (REND)

Segundo Porter (2003), a performance econômica das regiões difere

marcadamente em aspectos como rendimento médio e emprego. Seu trabalho mostra que as

regiões com clusters empresariais apresentam uma relação positiva significante com maiores

salários e maior nível de emprego.

A variável rendimento médio foi utilizada também por Monastiriotis (2007), que

identificou forte associação positiva entre associativismo e salários. Com objetivos similares

ao do presente estudo, a variável rendimento médio foi também utilizada por Dell’aringa,

Lucifora e Origo (2007), que identificaram ser o maior nível dos redimentos no trabalho

associados a fatores regionais, mais do que associados ao montante de gastos públicos na

região. Silveira-Neto e Azzoni (2006) demonstraram, utilizando o crescimento da renda per

capita, os persistentes padrões de desigualdade nas diversas regiões do Brasil, e puderam

ainda demonstrar uma forte correlação de maiores níveis de renda à existência de

concentrações industriais na região sudeste do país.

A variável métrica REND consiste no rendimento médio dos empregos formais,

que demonstra não somente o nível de remuneração das ocupações no município, mas

também, a dispersão em relação à média das remunerações do estado de São Paulo, o que

pode revelar traços do dinamismo da economia local.

REND sofreu transformação logarítmica (log10), acentuando assim os valores

menores, permitindo um melhor ajuste dos dados a uma curva de distribuição normal. Esta

variável assume os valores dos rendimentos médios dos empregos formais, em reais, tendo

como referência o IMP da Fundação Seade, e ano base 2005.

5.3.3.8 Total de vínculos empregatícios (EMP)

Em recente estudo, McDonald et al. (2007) utilizaram o número de empregos em

diferentes regiões do Reino Unido para avaliar se haveria uma possível correlação entre

crescimento do número de empregos e maturidade em clusters empresariais.

Por sua vez, Gardiner, Martin e Tyler (2004) utilizaram o nível de emprego para

avaliar a performance econômica de 15 países da União Européia, em termos de

produtividade e crescimento do produto interno Bruto (PIB).

Neste estudo, a variável EMP sofreu transformação logarítmica (log10), e tem

como fonte o IMP da Fundação Seade. EMP assume os valores do total de vínculos

empregatícios remunerados, no ano de 2005, em cada município. Estes vínculos

correspondem aos trabalhadores com carteira de trabalho assinada (regime da Consolidação

das Leis do Trabalho – CLT), estatutários (funcionários públicos) e trabalhadores avulsos,

temporários e outros (desde que formalmente contratados).

5.3.3.9 Indice de desenvolvimento humano municipal (IDH)

O índice de desenvolvimento humano (IDH) é um índice criado pelo Programa

das Nações Unidas para o desenvolvimento (PNUD). Ele é calculado para diversos países

desde 1990, assumindo valores de 0 a 1 — quanto mais perto de 1, maior o desenvolvimento

humano.

Originalmente proposto para medir a diferença entre países, o IDH foi adaptado

para ser aplicado também a estados e municípios (neste último, é chamado IDH-M). O cálculo

do IDH é feito a partir da média simples de três componentes: longevidade, educação e renda.

Cada um destes componentes tem o mesmo peso na determinação do IDH-M, conforme

mostra a equação 2.

IDH-M =

(2)

Longevidade + Educação + Renda

O índice longevidade utiliza a esperança de vida ao nascer (número médio de anos

que as pessoas viveriam a partir do nascimento). O índice educação considera o número

médio dos anos de estudo (razão entre o número médio de anos de estudo da população de 25

anos e mais, sobre o total das pessoas de 25 anos e mais), e a taxa de analfabetismo

(percentual das pessoas com 15 anos e mais, incapazes de ler ou escrever um bilhete simples).

Por fim, o índice renda assume os valores da renda familiar per capita (razão entre a soma da

renda pessoal de todos os familiares e o número total de indivíduos na unidade familiar),

ajustada em dólares, para determinar a paridade de poder de compra (PPC).

A variável IDH será utilizada com as demais, mesmo tendo o ano 2000 como ano

de referência, pois as variações nos valores deste índice, ao longo de um curto intervalo de

tempo, não são consideráveis. Isto justifica o prazo para a revisão deste índice: a cada dez

anos, uma revisão é feita. Assim, é assumido que o índice, mesmo tendo o ano 2000 como

referência, é confiável para representar o desenvolvimento dos municípios em 2005.

A relação entre o PIB e o IDH foi explorada por Cahill (2002), que identificou em

seu estudo uma alta correlação entre o volume do PIB e o desenvolvimento de um país,

reforçando assim as premissas do IDH. Neste mesmo sentido, Mazumdar (2003) associou o

valor total do PIB, sem ajustes, ao IDH, para comparar as diferenças entre países pobres e

ricos. O IDH proposto, com modelo “ajustado”, demonstrou maior distância entre o grupo de

países ricos, do grupo de países mais pobres.

Ao revisitar e aprofundar o estudo de 2002, Cahill (2005) demonstrou que o IDH,

quando utilizado em sua concepção original (ou seja, em nível nacional), apresenta robutez ao

ser comparado com outros índices alternativos, dado que a estatística subjacente aos seus

componentes gera resultados significantes e compatíveis com índices concorrentes, como o

PIB, expectativa de vida e nível educacional.

Como demonstram os estudos anteriores, a coerência entre os valores do índice ao

longo do tempo, e sua pertinência em avaliar o que lhe é proposto, o tornam muito útil para a

tomada de decisão na esfera governamental. No Brasil, um exemplo bem acabado disto é

dado por Scarpin e Slomski (2007), que exploram as relações do IDH com variáveis com

dados municipais contábeis e não-contábeis, que geraram importantes subsídios para os

tomadores de decisão nos governos subnacionais.

A fonte da variável IDH é o IMP da Fundação Seade. A variável assumiu os

valores referentes ao ano de 2000.

5.3.3.10 Riqueza (RIQ)

Para testar a hipótese de maior riqueza nas concentrações dos municípios

paulistas, foram utilizadas as variáveis estatísticas que compõem o Índice Paulista de

Responsabilidade Social (IPRS). Criado pela Fundação SEADE, o IPRS possibilita um

ranking dos municípios paulistas de acordo com a riqueza, a longevidade e a escolaridade

constatada, estabelecendo uma escala entre 0 e 100.

A variável Riqueza Municipal é composta pelas variáveis: a) consumo anual de

energia elétrica por ligações residenciais; b) consumo de energia elétrica na agricultura, no

comércio e nos serviços (por ligações); c) valor adicionado fiscal per capita; e d)

remuneração média dos empregados com carteira assinada e do setor público. A composição,

e os pesos associados a cada uma destas variáveis, são mostrados na tabela 5.1.

Tabela 5.1 – Composição do IPRS - Dimensão riqueza

Indicadores e variáveis utilizadas para compor o IPRS Pesos

Consumo residencial de energia elétrica 44%

Consumo de energia elétrica na agricultura, no comércio e nos serviços 23%

Remuneração média dos empregados com carteira assinada e do setor público 19%

Valor adicionado fiscal per capita 14%

Fonte: Fundação Seade. Índice Paulista de Responsabilidade Social – IPRS.

5.3.3.11 Longevidade (LONG)

A variável estatística longevidade agrega quatro outras variáveis, que são taxas de

mortalidade específicas às seguintes faixas etárias: mortalidade perinatal; infantil; de pessoas

de 15 a 39 anos; e de pessoas de 60 anos e mais (vide tabela 7.2).

Tabela 5.2 – Composição do IPRS - Dimensão longevidade

Indicadores e variáveis utilizadas para compor o IPRS Pesos

Mortalidade perinatal 30%

Mortalidade infantil 30%

Mortalidade de pessoas de 15 a 39 anos 20%

Mortalidade de pessoas de 60 anos e mais 20%

Fonte: Fundação Seade. Índice Paulista de Responsabilidade Social (IPRS).

A variável LONG pode assumir valores de 0 a 100. Sua composição abrange

desde concepções de assistência a saúde materno-infantil, mortalidade dos idosos, jovens e

adultos, até problemas no âmbito alimentar, vida sedentária e do sistema de saúde.

5.3.3.12 Escolaridade (ESCOL)

O indicador de escolaridade teve alterações na forma de coleta dos dados ao longo

dos anos. Em 2004, foram utilizadas as seguintes variáveis: a) percentagem de jovens de 15 a

17 anos com ensino fundamental completo; b) percentagem de jovens de 18 a 19 anos com

ensino médio completo; c) percentagem de jovens de 15 a 17 anos com pelo menos quatro

anos de estudo; e d) a percentagem de crianças de 5 a 6 anos que freqüentam pré-escola. O

peso relativo a cada um destes fatores encontra-se na tabela 5.3.

Tabela 5.3 – Composição do IPRS - Dimensão escolaridade

Indicadores e variáveis utilizadas para compor o IPRS Pesos

Porcentagem de jovens de 15 a 17 anos que concluíram o ensino fundamental 36%

Porcentagem de jovens de 15 a 17 anos com pelo menos quatro anos de escolaridade 8%

Porcentagem de jovens de 18 e 19 anos que concluíram o ensino médio 36%

Porcentagem de crianças de cinco e seis anos que freqüentam pré-escola 20%

Fonte: Fundação Seade. Índice Paulista de Responsabilidade Social – IPRS.

Este indicador mostra variações no sistema de ensino com mudanças na

qualificação da mão-de-obra e produtividade do trabalho, ampliação da escolaridade e

esforços da gestão municipal para atender a todas as faixas etárias, inclusive as futuras

gerações. Também busca evidenciar o analfabetismo funcional por meio da variável “jovens

com menos de quatro anos de estudos”.

5.3.3.13 Alteração ambiental (D_AMB)

A Pesquisa de Informações Básicas Municipais (MUNIC) do IBGE se estende à

totalidade dos municípios no país, e em 2008, ocorreu o lançamento de sua sétima edição, que

trouxe, entre outros dados, informações sobre ocorrências impactantes no meio-ambiente. As

variáveis desta categoria, na pesquisa do IBGE, são todas dicotômicas (sim; não), e indicam

se houveram ocorrências impactantes observadas com freqüência no meio ambiente municipal

nos últimos 24 meses (a contar da data de coleta de dados).

Nesta tese, a variável não-métrica D_AMB corresponde à variável A320 da

MUNIC, cujo valor 1 (um) indica se houve alguma alteração ambiental que tenha afetado as

condições de vida da população. D_AMB assumirá zero caso nenhuma ocorrência tenham

ocorrido alterações ambientais no município.

5.3.3.14 Alteração ambiental (D_AR)

Por sua vez, a variável não-métrica D_AR corresponde à variável A321 da

MUNIC. Esta também é uma variável dicotômica, cujo valor 1 (um) indica a ocorrência de

poluição do ar no município, e valor 0 (zero), a não ocorrência de poluição do ar cuja

freqüência e impacto possam ser consideráveis para o município.

5.3.3.15 Poluição da água (D_AGUA)

Finalmente, a variável D_AGUA corresponde à variável A322 da MUNIC, e

como as outras variáveis associadas à dimensão ambiental, também assume o valor um para

ocorrências cujo impacto e freqüência sejam consideráveis para o município, e zero para a

inexistência destas ocorrências.

O quadro 5.3 apresenta a síntese das variáveis utilizadas no presente estudo.

Quadro 5.3 – Quadro resumo das variáveis utilizadas no estudo

Variável Rubrica Definição Fonte

Ano de

referência

Clusters no município D_CLUST

Variável binária: Existência de clusters no

município. Sim = 1; Não = 0

Relação Anual de Informações Sociais

(RAIS-MTE)

2004

Infra-estrutura de apoio D_APOIO

Existência de unidades do Sistema S

(Senac, Senai, Senat, Sebrae)

Variável binária: Sim = 1; Não = 0

Atlas de Competitividade da Indústria Paulista

(Fundação Seade)

2005

Laboratórios Públicos de Pesquisa e

Desenvolvimento

P&D

Número total de laboratórios públicos de

P&D no município

Atlas de Competitividade da Indústria Paulista

(Fundação Seade)

2005

Intensidade exportadora INTEXP

Valor das exportações (R$)

Produto Interno Bruto (R$)

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2005

Valor agregado VALAG

Valor adicionado da indústria no

município

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2005

PIB per capita PIBCAP

Valor dos bens e serviços produzidos (R$)

População do município

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2005

Rendimento médio REND

Rendimento médio nos empregos formais

(R$)

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2005

Total de vínculos empregatícios EMP

Total de vínculos empregatícios formais

remunerados

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2005

Indice de Desenvolvimento

Humano Municipal

IDH Valor do IDH para o município

Sistema de Informações dos Municípios Paulistas

(IMF-SEADE)

2000

Riqueza RIQ

(Consumo residencial de energia elétrica por

ligação x 0,44) + (Consumo de energia elétrica

na agricultura, no comércio e nos serviços por

ligação x 0,23) + (Remuneração média dos

empregados com carteira assinada e do setor

público x 0,19) + (Valor adicionado fiscal per

capita x 0,14)

Índice Paulista de Responsabilidade Social

(IPRS-SEADE)

2004

Longevidade LONG

(Taxa de Mortalidade perinatal x 0,3) + (Taxa

de Mortalidade infantil x 0,3) + (Taxa de

Mortalidade de adultos de 15 a 39 anos x 0,2) +

(Taxa de Mortalidade de adultos de 60 anos e

mais x 0,2)

Índice Paulista de Responsabilidade Social

(IPRS-SEADE)

2004

Escolaridade ESCOL

(Porcentagem de jovens de 15 a 17 anos que

concluíram o ensino fundamental x 0,36) +

(Porcentagem de jovens de 15 a 17 anos com

pelo menos quatro anos de escolaridade x 0,08)

+ (Porcentagem de jovens de 18 a 19 anos que

concluíram o ensino médio x 0,36) +

(Porcentagem de crianças de 5 a 6 anos que

freqüentam a pré-escola x 0,2)

Índice Paulista de Responsabilidade Social

(IPRS-SEADE)

2004

Alteração ambiental que tenha

afetado as condições de vida da

população

D_AMB

Variável binária: Ocorrências impactantes

observadas com freqüência em 2007.

Sim = 1; Não = 0

Pesquisa de Informações Básicas Municipais

(MUNIC-IBGE)

2008

Poluição do ar D_AR

Variável binária: Ocorrências impactantes

observadas com freqüência em 2007.

Sim = 1; Não = 0

Pesquisa de Informações Básicas Municipais

(MUNIC-IBGE)

2008

Poluição do recurso água D_AGUA

Variável binária: Ocorrências impactantes

observadas com freqüência em 2007.

Sim = 1; Não = 0

Pesquisa de Informações Básicas Municipais

(MUNIC-IBGE)

2008

Fonte: Elaborado pelo autor.

5.4 Construtos

Três construtos foram utilizados neste estudo: a) Cluster; b) Performance regional;

e c) Prosperidade. Cada um deles, e seus indicadores, são discutidos a seguir.

5.4.1 Cluster

Estudos anteriores permitem afirmar que a existência de clusters em um dado

entorno favorece o desempenho inovativo (BAPTISTA, SWANN, 1998), além de favorecer

também a criação de conhecimento especializado com potencial diseminação na região onde

se encontra o cluster (TALLMAN et al., 2004). A existência de clusters no município indica,

portanto, um conjunto de efeitos que contribuem para a criação de vantagens competitivas das

empresas. A inovação e o conhecimento especializado aplicado são fundamentos da dinâmica

competitiva, com raízes teóricas que remontam à teoria de Schumpeter (1984).

Assim, além de D_CLUST, o quadro 5.4 apresenta os demais indicadores do

construto Cluster:

Quadro 5.4 – Construto Cluster

Variáveis

D_CLUST D_APOIO P&D

Natureza do

indicador

Reflexiva Reflexiva Reflexiva

Classe do

Construto

Exógeno

Fonte: Elaborado pelo autor.

A variável D_CLUST capta a presença de concentrações no entorno, que vai de

encontro ao argumento de Porter, que sugere que a intensa rivalidade interna é capaz de criar

os incentivos para maior competição inter-firmas, favorecendo assim a busca por maior

produtividade em cada companhia (PORTER, 1990).

Mas os ganhos competitivos, quando compartilhados na cadeia de valor das

empresas aglomeradas, podem ser ampliados na região considerada. As organizações de

apoio, cujo indicador é D_APOIO, podem ser vetores para o desenvolvimento econômico em

nível local, como demonstram, no Brasil, as ações do Sebrae na promoção de Arranjos

Produtivos Locais.

A performance regional, em seu nível mais alto, será contudo atingida quando

fatores avançados e especializados estiverem presentes na região (PORTER, 1990; 2003).

Neste estudo, o indicador para a presença destes fatores será P&D, variável que demonstra a

existência, no município, de organizações públicas de pesquisa e desenvolvimento.

5.4.2 Performance municipal

Estando mapeados os clusters industriais presentes nos municípios do estado de

São Paulo, é possível presumir que seus benefícios potenciais estarão presentes nestes

municípios, como os níveis mais altos de agregação de valor e de exportação da indústria

(BECHETTI et al, 2007; SÖLVELL; KETELS; LINDQVIST, 2008). Tais benefícios são

representados, neste construto, pelos indicadores VALAG e INTEXP, como mostra o quadro

5.5.

Quadro 5.5 – Construto Performance Municipal

Variáveis

VALAG INTEXP PIBCAP

Natureza do

indicador

Reflexiva Reflexiva Reflexiva

Classe do

Construto

Endógeno / Exógeno

Fonte: Elaborado pelo autor.

O indicador PIBCAP é assumido como indicador reflexivo deste construto, dado

que representa o nível de produtos e serviços, acrescidos de impostos, tornados disponíveis na

economia.

7.4.3 Prosperidade

A prosperidade nacional, para Porter (1990), é a capacidade de um país conseguir

um padrão de vida elevado e ascendente para seus cidadãos. Esta é a chamada “pergunta

certa”, que tomadores de decisão na esfera pública e privada devem fazer, já que a

competitividade deve ser buscada como meio para alcançar a prosperidade econômica

nacional (PORTER, 1990, p. 6).

O construto Prosperidade é formado pelos indicadores REND e EMP,

amplamente citados na teoria porteriana. Mas como o quadro 5.6 indica, ao construto é

acrescido o indicador IDH, cujos valores mais altos demonstram maior bem estar.

Quadro 5.6 – Construto Prosperidade

Variáveis

REND EMP IDH

Natureza do

indicador

Reflexiva Reflexiva Reflexiva

Classe do

Construto

Endógeno

Fonte: Elaborado pelo autor.

As relações entre os três construtos discutidos previamente são exploradas na

próxima seção deste trabalho.

5.5 Avaliação de validade e confiabilidade dos construtos

Qualquer modelo matemático que use variáveis latentes deve passar por um

primeiro crivo, que avalia a confiabilidade e a validade das medidas associadas a estas

variáveis. Isto elimina os riscos de má especificação do modelo, proveniente de incoerências

internas e imprecisão nos valores dos indicadores.

Um teste inicial é a avaliação da validade de conteúdo (face validity), que consiste

em avaliar, ainda que subjetivamente, a habilidade das escalas dos indicadores em medir o

que deve ser medido.

Feita esta avaliação, o próximo texte é a consistência interna. De acordo com

Spearman e Hozinger (1924), citados por Anderson e Gerbing (1982), construtos com menos

de três indicadores não devem ser submetidos a testes de consistência interna, cabendo assim

às avaliações de consistência externa (ou correlações) os testes necessários para avaliar a

precisão (ou validade) dos contrutos. Como cada um dos construtos utilizados neste estudo é

formado por mais de três indicadores, foram realizados dois testes de consistência interna: A

análise fatorial exploratória e o cálculo do alfa de Cronbach

O quadro 5.7 apresenta os requisitos de avaliação e os testes aplicados neste

estudo.

Quadro 5.7 – Testes de confiabilidade e validade

Teste Definição Técnica Utilizada neste Estudo

Validade de conteúdo

Extensão na qual a medida

empírica reflete o que se propõe a

medir*

Pesquisa exploratória

Consistência interna:

Unidimensionalidade

Extensão na qual as variáveis

refletem apenas um construto

subjacente*

Análise fatorial exploratória

Consistência interna:

Confiabilidade

Ausência de erro de mensuração no

escore do agrupamento de

variáveis*

Alfa de Cronbach

* Venkatraman e Grant (1986).

Fonte: Elaborado pelo autor.

Os resultados dos testes de confiabilidade e validade são apresentados a seguir.

5.5.1 Validade de conteúdo

A pesquisa exploratória sobre o cluster de TIC da RMC, apresentada no próximo

capítulo desta tese, demonstrou haver uma adequação empírica das relações estabelecidas

entre as variáveis utilizadas posteriormente na análise quantitativa. Os resultados desta

primeira aproximação, baseados na pesquisa de campo, sugerem uma corroboração, ainda que

parcial, da teoria que guiou a elaboração das hipóteses deste estudo (PORTER, 1990;

PORTER, 2003). Desta forma, a validade, ou definição dos conceitos, é condição atendida.

O alfa de Cronbach é calculado partindo da premissa de que a amostra é dividida em dois grupos de mesmo

tamanho. Feito isto, é calculada a média dos coeficientes de todas as combinações possíveis entre os valores

obtidos a partir das metades divididas (HAIR Jr et al. 2005).

5.5.2 Unidimensionalidade

A análise de unidimensionalidade, para cada um dos construtos, revela a estrutura

subjacente da matriz de variáveis utilizadas na pesquisa. Isto é feito a partir da redução das

variáveis em subconjuntos, compostos por novas variáveis estatísticas, chamadas escores

fatoriais.

Para que os escores sejam gerados, é necessária que a suposição estatística de

linearidade entre as variáveis seja atendida. Para cada uma das amostras utilizadas neste

estudo, é apresentada uma matriz de correlação (tabelas 5.4, 5.5 e 5.6).

As matrizes apresentam um elevado número de correlações com significância

estatística. A partir da amostra 1 (tabela 5.4), percebe-se que, das 45 correlações possíveis,

apenas duas delas não apresentam significância ao nível de 0,01: P&D e INTEXP, e

D_CLUST e INTEXP.

Da mesma forma, as correlações entre P&D e INTEXP, e P&D e PIBCAP, não

manifestaram significância estatística, ao nível de 0,01, na amostra 2. Esta situação também

ocorreu na amostra 3, mas a existência de correlações de P&D com as demais variáveis, e o

baixo número de possíveis variáveis não correlacionadas (apenas 0,5%) em cada amostra,

sugerem que a suposição de linearidade pode ser considerada atendida.

Assim, a matriz de escores fatoriais das três amostras é apresentada na tabela 5.7.

Como os construtos utilizados no estudo formam pares de construtos exógenos (Cluster e

Performance Municipal) e endógenos (Performance Municipal e Prosperidade), os fatores

foram extraídos separadamente para cada um dos três construtos, visando assim a reduzir

qualquer viés proviente da relação de causa-e-efeito. Os fatores foram gerados usando a

rotação ortogonal VARIMAX, mais indicada para identificar variáveis com alta carga em

apenas um fator.

Tabela 5.4 – Matriz de correlações (Amostra 1)

Número de observações = 215. * Significante a 0,01.

Tabela 5.5 – Matriz de correlações (Amostra 2)

Número de observações = 215. * Significante a 0,01.

VALAG INTEXP PIBCAP D_CLUST D_APOIO P&D REND EMP

INTEXP 0,413*

PIBCAP 0,602* 0,362*

D_CLUST 0,531* 0,161 0,279*

D_APOIO 0,563* 0,194* 0,326* 0,516*

P&D 0,347* 0,03 0,194* 0,332* 0,31*

REND 0,774* 0,429* 0,577* 0,38* 0,497* 0,28*

EMP 0,929* 0,382* 0,454* 0,586* 0,59* 0,414* 0,676*

IDH 0,584* 0,297* 0,484* 0,378* 0,405* 0,21* 0,504* 0,592*

VALAG INTEXP PIBCAP D_CLUST D_APOIO P&D REND EMP

INTEXP 0,335*

PIBCAP 0,645* 0,24*

D_CLUST 0,546* 0,225* 0,328*

D_APOIO 0,623* 0,209* 0,33* 0,61*

P&D 0,363* 0,161 0,151 0,524* 0,488*

REND 0,757* 0,371* 0,658* 0,424* 0,553* 0,315*

EMP 0,931* 0,343* 0,463* 0,608* 0,651* 0,421* 0,675*

IDH 0,673* 0,259* 0,506* 0,475* 0,509* 0,302* 0,537* 0,689*

Tabela 5.6 – Matriz de correlações (Amostra 3)

Número de observações = 215. * Significante a 0,01.

Tabela 5.7 – Matriz fatorial (todas as amostras)

Amostra 1 Amostra 2 Amostra 3

Cluster

Performance

Municipal

Prosperidade Cluster

Performance

Municipal

Prosperidade Cluster

Performance

Municipal

Prosperidade

D_CLUST 0,821 0,860 0,804

APOIO 0,810 0,843 0,789

P&D 0,671 0,796 0,523

VALAG 0,882 0,857 0,856

INTEXP 0,592 0,718 0,637

PIBCAP 0,845 0,827 0,797

REND 0,855 0,845 0,823

EMP 0,893 0,911 0,912

IDH 0,810 0,852 0,813

Variância 1,7804 1,8420 2,1840 2,0834 1,9337 2,2696 1,5428 1,7742 2,2775

% Variância 0,1978 0,2047 0,2427 0,2315 0,2149 0,2522 0,1714 0,1971 0,2531

Número de observações = 645

VALAG INTEXP PIBCAP D_CLUST D_APOIO P&D REND EMP

INTEXP 0,357*

PIBCAP 0,546* 0,235*

D_CLUST 0,517* 0,193* 0,268*

D_APOIO 0,498* 0,178* 0,232* 0,426*

P&D 0,22* 0,067 0,08 0,192* 0,164*

REND 0,776* 0,32* 0,512* 0,468* 0,352* 0,177*

EMP 0,922* 0,316* 0,35* 0,493* 0,52* 0,248* 0,661*

IDH 0,626* 0,301* 0,478* 0,33* 0,368* 0,233* 0,444* 0,643*

Para todas as amostras, os valores das cargas fatoriais mostraram-se altos em

todos os construtos, separadamente. Para a amostra 1, a quantia total de variância explicada

gerada pela solução fatorial foi de 5,81. Sendo o traço da matriz fatorial igual a nove

, o

percentual do traço explicado pelos fatores é igual a 64,5%, um valor considerado aceitável

para quaisquer soluções fatoriais (HAIR Jr, 2005).

Nas amostras 2 e 3, as soluções fatoriais explicam 69,8% e 62,1% do traço. Elas

podem ser consideradas adequadas, dado que também ultrapassam o valor considerado

mínimo de 60% de poder explicativo da variância total.

Assim, as soluções fatoriais geradas foram consideráveis aceitáveis, por

apresentarem cargas fatoriais elevadas para as variáveis que formam cada construto, e por

explicarem assim parte significativa da variância associada ao modelo.

5.5.3 Confiabilidade

O alfa de Cronbach é um dos mais conhecidos índices de confiabilidade da

consistência interna. Ele é definido como o quadrado das correlações entre os valores das

variáveis, sobre o fator subjacente que a escala se propõe a medir. Assim, quanto maior a

correlação entre os itens de um instrumento, maior vai ser o valor do alfa de Cronbach.

O teste foi feito para cada uma das três amostras, separadamente. Os resultados

encontram-se na tabela 5.8.

Tabela 5.8 – Coeficientes do Alfa de Cronbach

Cluster Performance Municipal Prosperidade

Amostra 1

0,6536 0,7181 0,8123

Amostra 2

0,7794 0,6728 0,8384

Amostra 3

0,5140 0,6471 0,8073

Nota: Alfa de Cronbach calculado com dados padronizados.

Fonte: Elaborado pelo autor.

A cada variável em estudo é associada uma variância, cujo valor é um. O traço é a variância total a ser

explicada, e é igual à soma dos autovalores do conjunto de variáveis.

Os resultados do teste indicaram valores satisfatórios associados aos construtos,

com exceção do construto Cluster, na amostra 3. O baixo valor do teste neste construto fez

com que esta amostra fosse somente utilizada em um modelo que relacionasse unicamente

Performance municipal e Prosperidade. Intensidades moderadas de associação foram

identificadas no construto Performance Municipal, mas seus valores foram considerados

aceitáveis.

O quadro 5.8 mostra o resumo sintético dos testes realizados, e seus resultados.

Quadro 5.8 – Resumo e resultados dos testes de confiabilidade e validade dos construtos

Validade de

conteúdo

Unidimensionalidade Confiabilidade

CLUSTERS

• •

•

PERFORMANCE MUNICIPAL

• • •

PROSPERIDADE

• • •

• Satisfeito • Parcialmente satisfeito  Não satisfeito

Fonte: Elaborado pelo autor.

Os resultados dos testes de unidimensionalidade e confiabilidade indicaram alta

coerência interna associada aos contrutos e seus indicadores. Assim, todos os construtos

foram mantidos, com o mesmo número de variáveis, dado que pode ser assumida validade de

conteúdo (face validity), pois a teoria guiou a construção dos contrutos, e a pesquisa

exploratória demonstrou a existência de relações entre os construtos estudados.

5.6 Relações entre os construtos

Para avançar no teste empírico das hipóteses discutidas neste trabalho, será

necessário determinar diferentes relações estruturais entre os construtos Cluster, Performance

Municipal e Prosperidade. O primeiro conjunto de relações é mostrado na figura 5.2.

O primeiro modelo sugere que a prosperidade pode ser alcançada caso o

município possua uma massa crítica de firmas aglomeradas, suportadas por laboratórios de

P&D e outras organizações de apoio. Por isso, o modelo sugere que o construto Cluster

pode

explicar a maior Prosperidade no município (PORTER, 2003; PATACCHINI; RICE, 2007;

SILVEIRA-NETO; AZZONI, 2006).

Figura 5.2 – Relações entre os construtos (Modelo 1)

Construto exógeno Construto endógeno Diagrama de Caminhos

Cluster →

Prosperidade

↑

Cluster

Prosperidade

Cluster

Causa-e-efeito

Fonte: Elaborado pelo autor, baseado em Porter (2003).

A relação entre concentrações industriais e desempenho socioeconômico foi

estudada anteriormente por Borges (2007), que avaliou a correlação entre a presença de

minidistritos industriais em São José do Rio Preto, município paulista, e o desempenho

socioeconômico da região. Os resultados sugerem que os minidistritos, no município

estudado, se encontram em locais com menores índices de desenvolvimento, eventualmente

pela decisão de implementação do programa em bairos distantes do centro urbano.

O segundo modelo considera a existência de clusters no município como um fator

determinante para a Performance municipal (BELSO-MARTINEZ; 2006; LEARMONTH;

ALISON; SWALES, 2003; BACCHETI; PANIZZA; OROPALLO, 2007; BUN;

MAKHLOUFI, 2007). Este modelo é apresentado na figura 5.3.

O terceiro modelo remete à concepção original de Porter (1990) acerca dos

fundamentos da competitividade nacional, traduzidos na obra “A Vantagem Competitiva das

Nações”. Nela, o autor assume um conjunto mais amplo de premissas em seu modelo,

colocando ênfase não nas concentrações empresariais (tema apenas subjacente àquela obra),

mas sim, no conjunto de fatores sob a rubrica de “Modelo Diamante”, juntamente com o papel

do acaso e do Governo.

Figura 5.3 – Relações entre os construtos (Modelo 2)

Construto exógeno Construto endógeno Diagrama de Caminhos

Cluster →

Performance municipal

↑

Cluster

Performance municipal

Cluster

Causa-e-efeito

Fonte: Elaborado pelo autor, baseado em Porter (2003).

Como mostra a figura 5.4, o terceiro modelo sugere que o desempenho superior

do município, causado pelos fatores do “Diamante”, é fator determinante na prosperidade da

população.

Figura 5.4 – Relações entre os construtos (Modelo 3)

Construto exógeno Construto endógeno Diagrama de Caminhos

Performance municipal →

Prosperidade

↑

Performance municipal

Prosperidade

Performance

municipal

Causa-e-efeito

Fonte: Elaborado pelo autor, baseado em Porter (1990).

Estabelecidas as relações entre os contrutos, pode-se agora avançar para o

desenvolvimento empírico da pesquisa. O próximo capítulo apresenta a pesquisa exploratória

sobre o cluster de tecnologia da informação e comunicação da região metropolitana de

Campinas.

6. PESQUISA EXPLORATÓRIA

Este capítulo apresenta a pesquisa exploratória realizada no cluster de tecnologia

da informação e comunicação (TIC) da região metropolitana de Campinas (RMC).

Inicialmente, um detalhamento da trajetória do cluster é apresentado. Em seguida, elementos

da estratégia das empresas no cluster são explorados, para finalmente, considerações sobre

esta pesquisa serem delineadas.

6.1 A evolução do ambiente institucional e organizacional do cluster

A cidade de Campinas é uma das maiores cidades do interior do país, e maior que

muitas capitais de Estados brasileiros. A expressão contemporânea da identidade da cidade

tem forte referência na estruturação de um pólo de pesquisa de alta tecnologia que nela se

formou na metade do século passado.

Este pólo de pesquisa – cujos pioneiros foram o Instituto Biológico e o Instituto

Agronômico – foi fortemente alavancado com a implantação do campus da Universidade de

Campinas (UNICAMP), iniciado em 1962.

Um papel importante teve a Telebrás que, na década de 70, criou em Campinas o

CPqD – um centro de P&D – agente ativo que alinhou a RMC como um pólo de

desenvolvimento tecnológico para o setor de telecomunicações.

Em seguida, a RMC acolheu o CTI – Centro de Tecnologia para a Informática

(atual ITI – Instituto Nacional de Tecnologia da Informação), e o Laboratório Síncrotron. Este

dinamismo econômico provocou ainda a expansão urbana na região, a partir de 1970, e

intensificou a articulação da cidade de Campinas com os municípios que lhe são limítrofes,

com especial destaque os municípios de Sumaré, Hortolândia, Monte-Mor e Indaiatuba, que

acompanham o eixo definido pela via Anhanguera.

Até a década de 1970, a RMC não se constituía ainda em um pólo industrial e de

pesquisa em TIC. A partir da década de 1980, os efeitos de um verdadeiro pólo passaram a ser

sentidos, quando foram instaladas na região plantas industriais que passaram a manter

relações estreitas com a Telebrás.

Em 1983, foi criado pelo governo local o Centro de Indústrias de Alta Tecnologia,

posteriormente renomeado para Companhia de Desenvolvimento do Pólo de Alta Tecnologia

de Campinas (CIATEC), que tinha por missão trabalhar para o desenvolvimento da região

com base em potencial e capacidade tecnológicos.

No período inicial de formação do pólo, o Governo assumiu um papel

fundamental no processo de capacitação produtiva e inovativa, a partir da implementação de

políticas industriais e tecnológicas. Mas o processo de abertura comercial, e outras reformas

estruturais da década de 90, diminuíram a capacidade governamental de fomentar a pesquisa,

o desenvolvimento e a inovação na RMC, que passaram a ocorrer com maior ênfase nos

laboratórios das empresas privadas. Ainda assim, é perceptível o crescimento das

organizações de P&D em Campinas, como mostra a figura 6.1.

Figura 6.1 - Evolução do pólo de alta tecnologia de Campinas – novas empresas

ATÉ 1969 1970 - 1979 1980 - 1989 1990 - 1998

Indústrias de Alta Tecnologia Unidades de P&D Universidades e Institutos de Pesquisa Unidade de Apoio a Alta Tecnologia

Fonte: JOIA (2000).

A evolução do pólo de tecnologia de Campinas, ao longo do tempo, caracterizou

um processo de aglomeração de empresas da cadeia de valor da TIC. Atualmente, Campinas

concentra quase 10% do total de empresas de TIC localizadas no estado de São Paulo. A

caracterização das empresas de TIC é mostrada no quadro 6.1.

Quadro 6.1 – Empresas de TIC em Campinas e no estado de São Paulo

Fonte: RAIS (2004).

Vieram a se estabelecer na RMC muitas empresas de utilização intensiva de

tecnologia, de capital nacional e estrangeiro, atuando principalmente nos setores de química

fina, ótica, microeletrônica, informática e telecomunicações. Foram pioneiras, nesse sentido, a

IBM, a Texas, a HP, a Itautec, a Motorola e outras. Os fatos relevantes podem ser vistos na

linha do tempo mostrada no quadro 6.2.

O número acentuado de empresas do setor de TIC encontra na região de

Campinas forte amparo, no que se refere a organizações de apoio, e fornecedoras de soluções.

A próxima seção deste trabalho explora os agentes do cluster de TIC em Campinas.

Quadro 6.2 – Linha do tempo da formação do cluster de TIC na RMC

Década de 1960 Década de 1970 Década de 1980 Década de 1990 Década de 2000

Característica

prevalecente

Predominam Institutos de

Pesquisa Governamentais

Grandes empresas

pioneiras

Consolidação da vocação

para P&D

Instalação de grandes

empresas multinacionais

Busca de maior

competitividade

Fatos

relevantes

1963 – É criado o Instituto

de Tecnologia de

Alimentos (ITAL) então

chamado Centro Tropical

de Pesquisas e Tecnologia

de Alimentos (CTPTA)

1966 – É criada a

Universidade Estadual de

Campinas (Unicamp)

1967 – É criada a

Coordenadoria de

Assistência Técnica

Integral (CATI)

1971 – A IBM instala-se

na região

1973 – Empresa Brasileira

de Agropecuária

(Embrapa) é fundada

1976 – Centro de Pesquisa

e Desenvolvimento em

Telecomunicações

(CPqD) da Telebrás inicia

suas atividades

1980 – O CPqD torna-se

uma fundação pública de

direito privado

1982 – É criado o Centro

Tecnológico para

Informática (CenPRA)

1983 – É criada a

Companhia de

Desenvolvimento do Pólo

de Alta Tecnologia de

Campinas (CIATEC)

1986 – Lançado o Parque

Tecnológico I para abrigar

empresas de base

tecnológica

1987 – Início das

atividades do Laboratório

Nacional de Luz

Síncroton (ABTLuS)

1991 – Lei de Informática

(Lei 8.248)

1992 – Fim da reserva de

mercado

1992 – Lançado o Parque

Tecnológico II

1994 – Lançada a Trade

Point, para agilizar as

exportações das empresas

da RMC no Aeroporto de

Viracopos

1995 – Privatização do

Sistema Telebrás

2001 – Reestruturação do

setor de telequipamentos

(crise e retração mundial)

2001 – Reedição da Lei de

Informática (Lei 10.176)

2004 – Nova Lei de

Informática (Lei 11.077)

Bens de capital nacionais

Bens de capital estrangeiros

Software

Foco de atuação

Mobilidade

Fonte: Adaptado de Diegues e Roselino (2006).

6.2 Caracterização dos agentes relevantes do cluster de TIC

6.2.1 O papel das empresas âncora

As empresas âncora são aquelas que estabelecem importantes relações técnicas e

econômicas com fornecedores locais. São normalmente grandes empresas que geram a força

motriz necessária para impulsionar a economia, pois estimulam o desenvolvimento de

capacitações e estabelecem um ciclo de competitividade sistêmica (CASSIOLATO, 2003).

Sader et al. (2007) mostraram que na RMC, as empresas multinacionais que fazem

parte de cadeias internacionais de valor, complementam localmente o desenvolvimento

tecnológico proveniente de suas matrizes. Estas empresas, como Motorola, IBM, e HP,

concentram suas atividades no segmento de equipamentos para telecomunicações, e tem suas

estratégias de desenvolvimento em nível local norteadas pelas diretrizes de suas matrizes.

A importância das empresas multinacionais para o cluster reside além do

desenvolvimento de soluções para o mercado local. Elas realizam – ainda que de forma

limitada – esforços conjuntos com outros centros globais de desenvolvimento. O que faz com

que o cluster esteja alinhado ao que está sendo desenvolvido mundialmente, gerando soluções

que irão atender aos mercados globais atendidos por esta multinacional.

6.2.2 A atividade de P&D no cluster

Em um cenário no qual os setores de telecomunicações e informática representam

juntos mais de um terço do total de investimentos realizados pelas firmas de toda a RMC

(figura 6.2), nota-se que as atividades de pesquisa e desenvolvimento (P&D) assumirão papel

de destaque.

De fato, as organizações responsáveis por P&D possuem estatura e influência

nacional, e sua presença em Campinas denota e corresponde à importância que a localidade

adquiriu como centro econômico e tecnológico

Telecomunicações

29%

Química

26%

Automotiva

17%

Têxtil

Informática

Eletrodomésticos

Tubos

Farmacêutico

Energia

Outros

Figura 6.2 – Investimentos implantados 1998-2002

Fonte: Associação Comercial e Industrial de Campinas (ACIC).

Na RMC, se destacam os seguintes institutos com sede em Campinas e intensa

inserção no cluster e atuação local, nacional e internacional (TIETÊ et al, 2004).

• Instituto Eldorado

O Instituto de Pesquisa Eldorado é uma associação sem fins lucrativos,

reconhecida como uma Organização da Sociedade Civil de Interesse Público (OSCIP), com

sede em Campinas, que atua na realização de projetos e na prestação de serviços que

contribuam para a evolução tecnológica, a capacitação profissional e a consolidação da

comunidade brasileira de pesquisa e desenvolvimento em tecnologia da comunicação e

informação. Para tanto, desempenha um papel articulador entre instituições e empresas,

públicas ou privadas, inclusive de caráter multidisciplinar.

• Fundação para Inovações Tecnológicas (FITec)

A FITec é uma entidade jurídica de direito privado, sem fins lucrativos, que

fornece projetos de pesquisa e desenvolvimento, consultoria e treinamento nas áreas de

comunicação, automação e tecnologia da informação. Realiza o desenvolvimento de novas

tecnologias, produtos e serviços, visando maior competitividade e qualidade da indústria

brasileira, nos mercados nacional e internacional.

• Centro de Pesquisa e Desenvolvimento (CPqD)

O CPqD tem mais de 20 anos de existência e vem se dedicando à pesquisa

aplicada às telecomunicações. Antes da privatização do sistema telefônico brasileiro, a

instituição estava vinculada à TELEBRAS. Posteriormente, foi convertida em uma Fundação

com propósito de P&D e prestação de serviços, ampliando seu intenso relacionamento com a

comunidade científica e tecnológica nacional e estrangeira. O CPqD abriu escritório no

exterior, visando alargar sua visibilidade, competitividade e inserção internacionais, inclusive

para poder participar em novas condições de negócios globais. A tecnologia do CPqD é usada

por quase a totalidade das operadoras de telefonia que atuam no Brasil, e por outras 300

companhias no exterior.

• Centro de Pesquisas Renato Archer (CenPRA)

O Centro de Pesquisas Renato Archer (CenPRA) é uma unidade de pesquisa do

Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT). Foi estabelecido em 1982, e vem atuando com a

finalidade de desenvolver e implementar pesquisas científicas e tecnológicas no setor de

informática, em articulação com os ambientes acadêmico e industrial. Sua atuação merece

destaque nos setores de componentes, sistemas e software. O CenPRA congrega habilidades e

competências na qualificação de produtos e processos da Tecnologia da Informação,

engenharia de protótipos e produtos da Tecnologia da Informação, projetos especiais de

pesquisa e desenvolvimento, na informatização de sistemas sócio-econômicos e de meio-

ambiente, e infra-estrutura e aplicações na internet.

6.3 Agentes econômicos do cluster de Campinas

Entre as diversas organizações que buscam estimular os negócios na região, tem-

se a Companhia de Desenvolvimento do Pólo de Alta Tecnologia de Campinas (CIATEC). É

responsável por organizar e coordenar a instalação de pólos de alta tecnologia e de espaços e

estruturas incubadoras de empreendimentos de alta tecnologia, e tem como parceiros a

Prefeitura de Campinas, Secretaria de Cooperação Internacional de Campinas, CNPq, FINEP,

FAPESP, Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Trade Point Campinas,

ANPROTEC (Associação Nacional de Entidades Promotoras de Empreendimentos

Inovadores), SEBRAE, entre outros.

A AET (Associação de Empresas de Tecnologia) é uma entidade civil de interesse

público sem fins lucrativos, fundada em 2002 por um grupo de seis pequenas empresas de

base tecnológica (PEBT) de Campinas. Atua para congregar, articular ações e representar o

interesse coletivo das PEBT e melhorar suas condições de competitividade internacional.

Já a Fundação Fórum Campinas foi criada em 2002, com a finalidade de promover

o desenvolvimento econômico e social, com base na difusão da Ciência, da Tecnologia e da

Inovação. A sua articulação tem como fundo a crença de que muito do poder de atração de

investimentos do pólo regional de Campinas deve-se às universidades e aos centros de P&D

que ali se instalaram. A presença dessas instituições públicas na região vem assegurando mão-

de-obra qualificada, além da capacidade de suprir tecnologicamente as empresas, de

remodelar processos produtivos e de elevar os níveis de competitividade da indústria. Fazem

parte da Fundação Fórum Campinas: Coordenadoria de Assistência Técnica Integral (CATI),

Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), Empresa Brasileira de

Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Instituto Agronômico de Campinas (IAC), Instituto

Biológico (IB), Instituto de Tecnologia de Alimentos (ITAL), Instituto Nacional de

Tecnologia da Informação (ITI), Instituto de Zootecnia (IZ), Laboratório Nacional de Luz

Síncrotron (LNLS), Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas),

Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).

O Governo, por meio de autarquias e agências, atua fortemente na região. A

Secretaria de Cooperação Internacional do Município de Campinas (SECOOP), por exemplo,

tem como propósito atrair e fixar novos investimentos em alta tecnologia para a região.

Oferece aos interessados seus serviços e banco de dados para a elaboração de estudos e

pesquisas sobre as facilidades e potencial da região.

Diversas organizações governamentais estão envolvidas em uma das mais

elaboradas organizações da RMC, que estende suas atividades além dos limites nacionais: a

Softex. Entre outros, são associados: Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL),

Agência de Promoção de Exportações (APEX), Banco Nacional de Desenvolvimento

Econômico e Social (BNDES), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e

Tecnológico (CNPq), Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP), Ministério da Ciência e

Tecnologia (MCT), Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC),

Ministério das Relações Exteriores (MRE), Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas

Empresas (SEBRAE), e Secretaria de Política de Informática do Ministério da Ciência e

Tecnologia (SEPIN).

As universidades são uma importante presença na RMC, pois são formados, em

suas incubadoras e bancos escolares, empreendedores e futuros profissionais, que irão

posteriormente atuar junto às empresas da região. Entre as várias instituições localizadas na

RMC, destacam-se quatro grandes complexos universitários: a UNICAMP (Universidade

Estadual de Campinas), a PUCCAMP, a USF (Universidade de São Francisco) e a UNIP

(Universidade Paulista).

A UNICAMP é considerada como a mais influente e maior responsável pela

qualificação destacada da mão-de-obra no local. Merecem destaque a faculdade de

Engenharia Elétrica e Computação e o Instituto de Física, e o histórico da UNICAMP de

parceria e interação com as iniciativas empreendedoras. A Universidade mantém núcleos de

ciência e tecnologia e uma agência de apoio a esses empreendimentos. A Agência de

Inovação da UNICAMP é uma iniciativa da Universidade de Campinas para contribuir ao

desenvolvimento científico, social e econômico. Procura aproveitar os recursos do complexo

universitário, e criar um canal privilegiado entre as unidades que a compõem, e dessas com as

organizações externas.

A PUCCAMP – PUC de Campinas – é a mais antiga das universidades. Foi

fundada em 1948. Possui mais de 25 faculdades, 45 cursos de graduação, programas de pós-

graduação e cursos de extensão. Merece destaque o Instituto de Informática (criado em 1992),

que vem trabalhando intensamente na formação de pessoal, particularmente com relação à

área de software.

A USF (Universidade São Francisco) mantém parcerias com o CPqD e outras

empresas da região valorizam seus programas de pós-graduação e de formação técnica.

Ressalte-se ainda a presença da UNIP (Universidade Paulista), e de diversas escolas

profissionalizantes.

O papel de destaque das universidades ficou claro na pesquisa exploratória.

Segundo 61% dos executivos das empresas classificadas como demandantes, e 88% dos

intermediários, a universidade é a principal instituição de apoio às atividades de P&D na

região. Isto é mostrado na figura 8.3.

Figura 6.3 - Empresas que utilizam as universidades para apoio às atividades de P&D

61%

88%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Demandantes

Intermediarios

Fonte: Dados da pesquisa de campo.

Para os respondentes das instituições classificadas como intermediários, as

universidades são ainda mais importantes. Setenta e cinco por cento delas realizam algum tipo

de atividade de P&D de forma compartilhada com as universidades. Apenas 38%

responderam que realizam atividades de pesquisa com fornecedores e outros institutos de

pesquisa (figura 6.4).

Figura 6.4 - Intermediários que realizam atividade de P&D

13%

38% 38%

75%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

não

sim, com fornecedores

sim, com institutos de pesquisa

sim, com universidades

Fonte: Dados da pesquisa.

Como é possível observar, os institutos de pesquisa e universidades são

importantes vetores para o desenvolvimento. De fato, há um grande número de instituições de

P&D e de educação na região de Campinas (em muitos casos, a associação entre ensino e

pesquisa é indissociável). Um panorama sintético das instituições presentes na região é

mostrado no quadro 6.3.

Quadro 6.3 – Número de instituições de P&D e de educação na região de Campinas (2002)

Descrição Número de empregos Número de estabelecimentos

Instituições de P&D 1.347 11

Educação superior – graduação 556 4

Educação superior – graduação e pós-graduação 16.044 17

Educação superior – pós-graduação e extensão 601 3

Fonte: Diegues e Roselino (2006).

A articulação conjunta destes agentes gera resultados positivos, relacionados à

qualidade dos fatores relacionados à pesquisa na região. Estes fatores são infra-estrutura

científica e mão-de-obra qualificada.

No primeiro deles – infra-estrutura científica – a pesquisa exploratória revelou que

é boa a avaliação das universidades e centros de pesquisa da região. Para os executivos, eles

estão acima da média mundial. Para 14% deles, as universidades e centros de pesquisa

regionais estariam entre as melhores do mundo (figura 6.5).

Figura 6.5 - Qualidade da infra-estrutura científica da RMC

14%

36%

29%

14%

Está entre os melhores do

mundo

Muito bom

Corresponde a média mundial

Muito ruim

Está entre os piores do mundo

Fonte: Dados da pesquisa.

Como mostra a figura 6.6, a mão-de-obra teve uma avaliação mais heterogênea,

sendo bem avaliada por 33% dos que responderam a questão. Outros 33% dos entrevistados

avaliam que ela corresponderia à média mundial. No entanto, nota-se ainda um

descontentamento por parte de 34% dos entrevistados neste quesito, indicando necessidade de

melhorias.

Figura 6.6 – Qualidade da mão-de-obra da RMC

27%

33%

27%

Está entre os melhores do

mundo

Muito bom

Corresponde a média mundial

Muito ruim

Está entre os piores do mundo

Fonte: Dados da pesquisa.

A qualidade da infra-estrutura científica, e a existência de mão-de-obra

qualificada, ajudam a explicar a fixação e o surgimento de empresas e de instituições

dedicadas à pesquisa e ao fomento de inovações tecnológicas na RMC. Segundo o estudo

2007 R&D Scoreboard

, realizado pelo governo do Reino Unido, a região de Campinas

possui subsidiárias de 17 das 155 empresas de TIC que mais investem em P&D no mundo.

6.3 Competitividade do cluster

Para avaliar a competitividade do cluster de TIC da RMC, foi utilizado como

referência teórica o Modelo Diamante (PORTER, 1990). Os resultados indicam que questões

relacionadas ao mercado e à concorrência podem ser melhoradas.

A figura 6.7 apresenta a avaliação dos respondentes acerca das condições dos

fatores na RMC.

Figura 6.7 – Condições dos fatores na RMC

4.4

4.3

3.2

2.7

3.9

Localização

geográfica

Recursos

Humanos

Infra-estrutura

tecnológica

Infa-estrutura

física

Recursos de

capital

Condições

macroeconômicas

Média Geral

Fonte: Dados da pesquisa.

Os resultados indicam que a localização geográfica da RMC é extremamente bem

avaliada pelas empresas respondentes. De fato, a proximidade com outros grandes centros do

estado de São Paulo é garantida pela presença das rodovias Anhanguera e Bandeirantes, que

fazem a ligação com a região metropolitana de São Paulo. Já a rodovia Dom Pedro I facilita o

acesso à região de São José dos Campos, terceiro complexo urbano mais importante do

estado. O contato com a segunda mais importante região do Brasil, a do Rio de Janeiro, é

também facilitado.

Disponível em www.innovation.gov.uk/rd_scoreboard/downloads/2007_rd_scoreboard_analysis.pdf. Acesso

em 03 mar 2008.

Além de contar com o aeroporto de Viracopos, a RMC é também ponto ferroviário

de três corredores nacionais que interligam o estado de São Paulo com o Centro-oeste, e com

cinco portos: Santos (SP), Camaçari (BA) e Aracajú (SE), e Itaguaí (RJ) e Rio de Janeiro

(RJ).

Além destas vantagens da localização, a existência de infra-estrutura física

(estradas, aeroportos, urbanização ordenada) e infra-estrutura tecnológica (laboratórios em

universidades, centros de pesquisa independentes) aliada à mão-de-obra, fazem com que

Campinas tenha um desempenho superior, na percepção dos respondentes, em termos de

fatores disponíveis para o uso das empresas.

A limitação é percebida pelos respondentes apenas em termos de disponibilidade

de recursos de capital, e condições macroeconômicas. Ambos refletem uma característica,

identificada pelo pesquisador no decorrer do estudo, que boa parte das empresas entrevistadas

compartilha: a pouca contribuição do governo, em suas múltiplas esferas, à criação de

incentivos para os negócios. Este foi um tema recorrente nos questionários e entrevistas

aplicados.

O segundo pilar do Modelo Diamante se refere aos setores correlatos. A avaliação

geral dos respondentes é mostrada na figura 6.8.

Figura 6.8 - Setores correlatos na RMC

3.9

3.8

3.7

2.8

3.6

Papel dos

fornecedores

Empresas do setor

na RMC

Fornecedores

no Brasil

Empresas do setor

no Brasil

Fornecedores

na RMC

Média Geral

Fonte: Dados da pesquisa.

A figura 6.8 mostra que são consideradas satisfatórias as relações entre a empresa

e seus fornecedores no Brasil e na RMC. Mas a ausência de fornecedores na RMC, para elos

importantes da cadeia de valor de TIC, pode prejudicar o desempenho das empresas.

A cadeia de valor de TIC, na RMC, é apresentada na figura 6.9. De todos os

agentes mapeados, apenas aqueles relacionados à indústria de componentes e peças não se

encontram presentes na RMC. A distância física destes agentes – que podem estar até mesmo

fora do Brasil – é o motivo da baixa percepção dos entrevistados acerca dos fornecedores na

RMC. Receber os agentes deste elo da cadeia de valor em Campinas é visto, pelos

respondentes, como algo desejável, um objetivo a ser perseguido conjuntamente por todas as

empresas do cluster.

Figura 6.9 – Cadeia de valor de TIC

Fonte: Dados da pesquisa.

Outro fator relevante na análise dos setores correlatos é o benefício percebido

pelos respondentes, relacionado à existência de empresas do mesmo setor no Brasil e na

RMC. As organizações de apoio que são capacitadas, após a interação estratégica com ao

menos uma das empresas do setor, tornam-se melhores fornecedoras e parceiras para as

seguintes. Da mesma forma, outras externalidade positivas como esta, principalmente

relacionadas ao treinamento e aperfeiçoamento da mão-de-obra, tornarão o ambiente de

negócios mais competitivo para as empresas nele estabelecidas.

No que se refere ao mercado, a pesquisa mostrou que o mercado consumidor

nacional é visto positivamente pelas empresas da RMC, sendo que parte significativa do que é

produzido na região é consumido no país (figura 6.10).

Figura 6.10 – Mercado na RMC

4.1

3.7

3.1

2.9

3.4

Mercado

consumidor

Destino da

produção

Consumidores Leis e

regulamentações

Média Geral

Fonte: Dados da pesquisa.

Contudo, a aceitação dos consumidores aos novos produtos das companhias é vista

com ressalvas pelas empresas respondentes, principalmente quando estes produtos são

lançados simultaneamente em outros países. O preço inicial, segundo os respondentes, é o

motivo da não aceitação imediata.

O arcabouço institucional da região, no que se refere às leis e regulamentações, é

também bastante questionado pelas empresas respondentes. Assim como as condições

macroeconômicas, este é um dos pontos onde o papel do governo é cobrado de forma mais

intensa.

Por fim, as condições de rivalidade são aquelas avaliadas pelos respondentes como

as piores no cluster. Isto é mostrado na figura 6.11.

Figura 6.11 – Condições de rivalidade na RMC

4.1

3.5

3.3

2.9

3.4

Benefícios da

estratégia

Marco legal Concorrentes

na RMC

Relações entre

funcionários

Média Geral

Fonte: Dados da pesquisa.

A estratégia das empresas respondentes é reforçada pelas condições de rivalidade

presentes no cluster. De fato, um grande número de empresas de alta tecnologia pode contar

com um custo menor, relacionado ao treinamento e aperfeiçoamento de seus funcionários,

caso outras empresas do mesmo setor promovam este tipo de iniciativa. O funcionário

capacitado poderá encontrar recolocação profissional em outra empresa do mesmo setor, que

se beneficiará do investimento prévio na formação do indivíduo.

Mas as relações entre os funcionários e concorrentes na RMC são ainda percebidas

como pouco colaborativas. Entre os respondentes, há uma impressão de que maior

engajamento e colaboração é possível, mas os níveis ideais não foram ainda alcançados.

Obviamente, a baixa percepção relacionada ao marco legal esta relacionada

também ao papel do governo na promoção da competitividade da RMC. Em três dos quatro

pilares do Modelo Diamante do cluster de TIC da RMC, o governo foi mal avaliado.

6.4 Resultados

Nos clusters, a proximidade geográfica e cultural pode viabilizar o acesso especial

a relacionamentos pessoais, qualidade em informação, e fortes incentivos ao aumento da

produtividade e da inovação. Esses benefícios são importantes não só para as empresas em

concorrência, mas também para as demais organizações do entorno.

Esta característica fica evidente na região metropolitana de Campinas (RMC).

Além de possuir um setor industrial forte, a RMC apresenta um diferencial em relação a

outras regiões: sua vocação tecnológica. Prova da representatividade das indústrias de média e

alta intensidade tecnológica é a presença, na RMC, de 17 das 155 empresas que mais

investem em atividades de P&D no setor de tecnologia da informação e comunicações (TIC).

O ranking dos maiores investidores foi elaborado pelo governo britânico e divulgado no

estudo “2007 R&D Scoreboard”.

Obviamente, as empresas de TIC são intensivas em conhecimento. Mas a soma do

esforço individual de cada uma delas em suas atividades usuais reflete o resultado mais amplo

percebido na RMC quanto à criação de novos produtos e geração de patentes? As

externalidades positivas, amplamente reconhecidas na literatura de clusters, sugerem que não.

As vantagens da aglomeração permitiriam explicar este desempenho inovativo superior.

A inovação tem tradicionalmente sido vista como fonte de vantagens, tanto na

competição entre grandes empresas, como em médios e pequenos empreendimentos

(STEWART, 1959). A inovação requer práticas drasticamente diferentes daquelas adotadas

nas atividades e rotinas do trabalho cotidiano. Contudo, as empresas que atingem a liderança

tecnológica do setor em que atuam, tornam mais efetiva a gestão da inovação, e assim,

apegam-se demasiadamente ao negócio atual, perdendo assim deste modo o potencial

inovador de novos produtos e da atuação em novos mercados (CHRISTENSEN, 2004; FINE,

1999).

Empresas em clusters possuem uma melhor visão do mercado local, e, em

decorrência, dos gostos e necessidades dos seus clientes. Este foco nos consumidores poderia

gerar uma armadilha para as empresas, pois são as inovações disruptivas que geram vantagens

inexploradas, ou até desconhecidas no mercado.

Esta armadilha pode ser minimizada (ou mesmo evitada) por meio das relações

estabelecidas entre empresas em clusters. Se a proximidade geográfica, cultural,

organizacional e tecnológica viabiliza o acesso especial a informações de qualidade, obtidas

por meio dos relacionamentos com fornecedores e parceiros locais, ela ainda favorece a

capacidade da empresa de envolver esses estes agentes no processo de inovação, tornando

assim realidade o aperfeiçoamento do processo organizacional.

Esta constante interação com empresas fornecedoras e parceiras torna-se mais

fácil se a organização estiver localizada em um espaço geográfico que propicie a constante

interação. Assume então importância capital o papel desempenhado pelas universidades,

institutos de pesquisa, e outras instituições de apoio. As interações entre as empresas do

cluster e estas organizações foram as mais significativas identificadas nesta pesquisa, e os

resultados disto para a região são claros. A renda média de um trabalhador, no município de

Campinas, é quase o dobro da média dos demais municípios de São Paulo (figura 6.12).

Figura 6.12 – Renda média comparada entre Campinas e demais municípios de SP

824,85

1.618,90

0,00

200,00

400,00

600,00

800,00

1000,00

1200,00

1400,00

1600,00

1800,00

Fonte: Informações dos Municípios Paulistas - IMP (2006).

As empresas em cluster normalmente possuem um conjunto relativamente

homogêneo de crenças e premissas, sobre seu ambiente de negócios e suas operações

conjuntas. De fato, esta pesquisa revelou que a RMC se beneficia do reconhecimento de sua

competência como local de pesquisa e de alta tecnologia. Essas vocações podem ser

percebidas no setor de TIC, tanto sob o aspecto econômico, quanto no de produção de

conhecimento, uma vez que a região reúne características de um cluster intensivo em

conhecimento. Assim, as evidências corroboram o argumento de Edmondson (2003), que

afirma terem mais sucesso no desenvolvimento e na implementação da inovação aquelas

empresas que compartilham percepções sobre seus negócios.

Adicionalmente, foram identificadas oportunidades para que as empresas do

cluster façam melhor uso das condições ali existentes, ao mesmo tempo em que as

aperfeiçoam. Apesar das externalidades positivas geradas pela ação individual das empresas,

as próprias empresas reconhecem espaço para mais e mais iniciativas colaborativas, que

permitam o crescimento sustentado e dinâmico dos negócios na RMC.

6.5 Contribuições da pesquisa exploratória para a pesquisa quantitativa

A pesquisa exploratória revelou que o dinamismo do cluster de TIC da RMC é

principalmente devido ao grande conjunto de empresas nele localizadas, à existência de

universidades e outras organizações capazes de suportarem as atividades empresariais com

educação e treinamento, e ainda, ao intenso esforço de pesquisa básica e aplicada realizada

Demais

municípios

Campinas

pelas empresas da região. Estes três elementos foram incluídos como variáveis indicadoras do

contruto Cluster, utilizado na pesquisa quantitativa.

Tradicionalmente, os estudos que analisam os impactos dos clusters têm sido

feitos utilizando apenas medidas de emprego em atividades produtivas (BRITO;

ALBUQUERQUE, 2002; SUZIGAN et al, 2003; CROCCO, 2006). Esta pesquisa

exploratória permitiu ao pesquisador aperfeiçoar a variável latente utilizada na pesquisa

quantitativa, o que se traduz em maior precisão nos resultados obtidos.

7. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Neste capítulo, as hipóteses da pesquisa são testadas. Inicialmente, são discutidas

as hipóteses relacionadas ao efeito das concentrações industrais nos municípios. Feito isto, as

implicações socioambientais dos clusters nos municípios são analisadas, e à guisa de

conclusão, as hipóteses corroboradas são discutidas conjuntamente.

7.1 O impacto socioeconômico dos clusters industriais nos municípios

Conforme Porter (2003), maior prosperidade ocorrerá em regiões onde estão

localizadas concentrações empresariais. Neste estudo, prosperidade é definida a partir do nível

de renda, emprego, e desenvolvimento humano observados na população local. Por sua vez,

os clusters industriais são definidos como ao menos uma aglomeração produtiva especializada

no município, suportada (direta ou indiretamente) por institutos de pesquisa e organizações de

apoio. A relação entre ambos é mostrada no modelo estrutural apresentado na figura 7.1.

Figura 7.1 – Modelo estrutural – Cluster e Prosperidade

Nota: Estimativas padronizadas. Fonte: Elaborado pelo autor.

Este modelo estrutural, que teve como inputs os dados da amostra 1 (n=215), é

composto por dois construtos: Cluster e Prosperidade. Os valores apresentados na figura 7.1

são resultantes da análise de equação estrutural, gerada a partir do software Amos, versão 17.

Assim como nos demais modelos de equação estrutural discutidos neste capítulo,

a estimação do modelo ocorreu por máxima verossimilhança, evitando assim qualquer

problema relacionado à ausência de normalidade multivariada. O processo de estimação

adotado foi o bootstrapping, que calcula estimativas de parâmetros e seus intervalos de

confiança em múltiplas estimações (BOLLEN; STINE, 1993), assumindo assim que o

comportamento dos dados da amostra é semelhante ao dos dados da população.

Os resultados estatísticos, transcritos para a tabela 7.1, mostram que as estimativas

padronizadas do primeiro modelo possuem cargas fatoriais e comunalidades elevadas para

cada um dos construtos, o que significa um bom ajuste do modelo geral. A variável P&D

apresenta um valor menor na sua carga fatorial, o que faz com que sua comunalidade

seja

também muito baixa. Isto gerou um baixo valor para a variância extraída

de Cluster, apenas

0,41. Prosperidade, por sua vez, apresentou uma variância extraída de 0,60. Apenas a

variância de Prosperidade foi considerada adequada, o que significa que se torna

desnecessário proceder a análise das correlações e da variância entre os construtos do modelo,

dado que a variância extraída do construto Cluster não permite avançar na análise do modelo

de mensuração.

Tabela 7.1 – Cargas indicadoras sobre os construtos cluster e prosperidade

Prosperidade Cluster Comunalidade

REND 0,72 0,52

EMP 0,94 0,88

IDH 0,64 0,40

D_CLUST 0,70 0,49

APOIO 0,72 0,52

P&D 0,47 0,22

Variância extraída 0,60 0,41

Fonte: Elaborado pelo autor.

Comunalidade é a quantidade total de variância que uma variável tem em comum com um construto do qual

ela é indicador.

Quantia da variância compartilhada entre os indicadores de um construto. Valores maiores mostram um maior

grau de representação compartilhada dos indicadores com o construto. Seu cálculo é feito a partir da somatória

dos valores das comunalidades, dividida pelo número total de variáveis indicadoras de cada construto.

Rejeitar o primeiro modelo significa não rejeitar a hipótese de que não há relação

entre clusters e prosperidade. Não é possível afirmar que a existência de concentrações nos

municípios traz maior nível de emprego, maior renda e até mesmo melhores condições de

vida, medidas pelo IDH.

O segundo modelo estrutural corresponde à hipótese de que os clusters são os

responsáveis pelo desempenho superior de uma região, em termos de exportação e agregação

de valor. O modelo estrutural utilizado pode ser visto na figura 7.2, e indica uma relação

causal entre concentrações industriais e performance municipal.

Figura 7.2 – Modelo estrutural – Cluster e Performance

Nota: Estimativas padronizadas. Fonte: Elaborado pelo autor.

Este segundo modelo foi testado com a amostra 2, para que a premissa estatística

de seleção aleatória estivesse presente. Durante o teste, uma estimativa transgressora foi

identificada na análise. O valor negativo da variância associada ao erro de VALAG é, sob o

ponto de vista matemático, impossível. Para corrigir esta falha, a variância foi ajustada a um

pequeno valor positivo, 0,005.

A tabela 7.2 mostra as cargas fatoriais, comunalidades e variância extraída para

este modelo, que apresenta uma baixa carga fatorial para a variável INTEXP, talvez em

decorrência da baixa correlação desta variável com as demais, como ficou evidenciado na

tabela 5.5.

Tabela 7.2 – Cargas indicadoras sobre os construtos cluster e performance

Performance Cluster Comunalidade

VALAG 1,00 0,99

INTEXP 0,34 0,11

PIBCAP 0,65 0,42

D_CLUST 0,77 0,59

APOIO 0,82 0,68

P&D 0,60 0,36

Variância extraída 0,51 0,54

Fonte: Elaborado pelo autor.

Mesmo com a baixa associação de INTEXP aos outros indicadores de

Prosperidade, a solução foi considerada aceitável, pois a variância extraída de ambos os

construtos é superior a 0,5.

Este segundo modelo indica que 52% da variância da Performance pode ser

explicada por meio de Cluster. Ambos demonstram uma elevada correlação, 0,72, e o ajuste

geral do modelo – sintetizada no quadro 7.1 – mostra que também aqui, níveis satisfatórios de

qualidade do ajuste foram encontrados.

Quadro 7.1 – Medidas de qualidade de ajuste do modelo (cluster – performance)

Medidas Modelo Valores de Referência

Ajuste absoluto

Qui-quadrado (X

) 14,819

Graus de liberdade (df) 9

Nivel de significância 0,096

↓ 0,1

Indice de qualidade de ajuste (GFI) 0,977

↑ 0,9

Ajuste incremental

Indice de Tucker-Lewis (TLI) 0,978

↑ 0,9

Ajuste parcimonioso

Qui-quadrado normado (X

/df) 1,647 Entre 1 e 2

Fonte: Elaborado pelo autor, baseado em Hair Jr (2006).

Este segundo modelo pode ser completamente aceito, dado que todos os índices

de ajuste, incluindo o qui-quadrado, mostraram-se dentro dos limites esperados. Da mesma

forma, a matriz de resíduos padronizados, apresentada na tabela 7.3, indica que não há

motivos para a reespecificação do modelo.

Tabela 7.3 – Matriz de resíduos padronizados (cluster – performance)

PIBCAP INTEXP VALAG D_CLUST D_APOIO P&D

PIBCAP ,000

INTEXP ,323 ,000

VALAG ,006 -,005 ,000

D_CLUST -,402 ,563 -,065 ,000

D_APOIO -,744 ,130 ,375 -,255 ,000

P&D -1,819 ,218 -,931 ,858 -,078 ,000

Fonte: Elaborado pelo autor.

Rejeitar a hipótese de que não há associação entre clusters e performance

municipal significa aceitar as evidências de que municípios com concentrações industriais

apresentam empresas com maior intensidade exportadora, capazes de gerar mais produtos e

serviços, e ainda, capazes de agregar maior valor a estes bens.

Até o momento, Cluster foi variável preditora para Performance e Prosperidade. O

terceiro e último modelo relaciona estes dois construtos. Este modelo estrutural foi analisado

tendo como inputs os dados da amostra 3. Os municípios que compuseram esta amostra

apresentaram variâncias que fizeram o teste de coerência interna (alfa de Cronbach) rejeitar o

construto Cluster, ao mesmo tempo que aceitava os dois outros. Assim, esta amostra foi

escolhida para ser inserida neste terceiro modelo, que relaciona apenas Performance

municipal a Prosperidade.

A figura 7.3 apresenta as estimativas padronizadas deste modelo, que descreve a

influência da performance municipal na prosperidade dos indivíduos.

Figura 7.3 – Modelo estrutural – Performance e Prosperidade

Nota: Estimativas padronizadas. Fonte: Elaborado pelo autor.

Duas estimativas transgressoras foram identificadas neste modelo. As variâncias

associadas aos erros de VALAG e Prosperidade assumiram valores negativos, o que gerou um

ajuste arbitrário no modelo, que foi a determinação do valor 0,005 para cada um dos erros

destas variáveis.

Como mostra a tabela 7.4, novamente INTEXP apresentou uma baixa carga

fatorial, como já sugerido anteriormente, talvez pela baixa correlação desta variável com as

demais. O valor da variância extraída do construto Performance, de apenas 0,55, permite

afirmar que os indicadores especificados mensuram adequadamente as múltiplas equações de

regressão que compõem o modelo de equação estrutural.

O quadro 7.2 apresenta os demais testes necessários para avaliar a qualidade dos

índices de ajuste do modelo estudado.

Tabela 7.4 – Cargas indicadoras sobre os construtos performance e prosperidade

Performance Prosperidade Comunalidade

VALAG 1,00 0,99

INTEXP 0,36 0,13

PIBCAP 0,30 0,55

REND 0,82 0,68

EMP 0,99 0,97

REND 0,69 0,48

Variância extraída 0,56 0,71

Fonte: Elaborado pelo autor.

A qualidade do ajuste do modelo é no mínimo, questionável. Ainda que o teste de

hipóteses (X

) tenha apresentado significância estatística, todos os demais índices de ajuste

mostraram-se fora das faixas esperadas. Por conseguinte, o modelo não pode ser aceito. A

hipótese de que performance não é responsável pelo aumento da prosperidade no município

não pode ser rejeitada.

Quadro 7.2 – Medidas de qualidade de ajuste do modelo (performance - prosperidade)

Medidas Modelo Valores de Referência

Ajuste absoluto

Qui-quadrado (X

) 310,254

Graus de liberdade (df) 10

Nivel de significância 0,000

↓ 0,1

Indice de qualidade de ajuste (GFI) 0,481

↑ 0,9

Ajuste incremental

Indice de Tucker-Lewis (TLI) 0,507

↑ 0,9

Ajuste parcimonioso

Qui-quadrado normado (X

/df) 31,025 Entre 1 e 2

Fonte: Elaborado pelo autor, baseado em Hair Jr (2006).

Ainda que não haja uma relação clara entre performance e prosperidade, melhores

condições de vida podem estar associada aos municípios com clusters. Para avaliar esta

relação, as três amostras anteriormente utilizadas nos modelos de equação estrutural foram

reunidas, e os municípios foram separados utilizando o critério de não existência de clusters

(SC) e os que possuem clusters (CC).

Para melhor visualizar a variação das médias dentro dos grupos, foi realizada a análise

descritiva dos dados acerca das três dimensões do Ìndice Paulista de Responsabilidade Social

(IPRS) – riqueza, longevidade e escolaridade – em cada um dos dois grupos. Calculou-se a

média dentro de cada grupo para analisar se os valores são diferentes, e para identificar a

dispersão entre estas médias, foi calculado o desvio-padrão.

A tabela 7.5 mostra que a média dos indicadores de riqueza, longevidade e

escolaridade dos municípios com clusters são maiores do que aqueles dos municípios sem

clusters.

Tabela 7.5 – Riqueza, longevidade e escolaridade nos municípios com clusters e sem clusters

Clusters n Média Desvio-padrão

SC 584 34,82* 8,92

Riqueza

CC 61 48,23* 8,49

SC 584 69,58* 7,21

Longevidade

CC 61 71,15* 4,54

SC 584 54,87 8,08

Escolaridade

CC 61 56,07 8,65

* Significante a 0,05.

Fonte: Elaborado pelo autor.

O que se percebeu foi que, forma geral, os municípios com clusters possuem

maiores valores do IPRS, com maior destaque para o indicador riqueza. Este indicador possui

a maior variação entre os dados. Os municípios com clusters são classificados como de alta

riqueza, com média de 48,23, ao contrário das cidades que não possuem clusters, que são

ranqueadas como de baixa riqueza, com média de 34,82

Este indicador, juntamente com longevidade, tem diferenças estatísticamente

significantes nas médias dos grupos clusters e não-clusters. Escolaridade, contudo, não

apresentou diferenças nas médias dos grupos, ao nível de 0,05.

Outra análise é baseada em como os municípios foram classificados dentro dos

grupos de desempenho estabelecidos pela Fundação SEADE. A instituição criou cinco

Entretanto, o município de São Sebastião lidera como sendo o primeiro em riqueza. Este município não possui

clusters, e seu destaque pode ser devido à existência de uma unidade da Petrobrás nesta localidade.

grupos, dentro dos quais os municípios são categorizados num continuum que vai de elevado

nível de riqueza e com bons indicadores sociais (GRUPO 1), até municípios pobres e

desfavorecidos, tanto em riqueza como em indicadores sociais (GRUPO 5). O ranking é

estabelecido de acordo com as pontuações em cada um dos três indicadores (riqueza,

longevidade, e escolaridade).

Do total de 61 municípios com clusters, cerca de 46% pertencem ao grupo 1, com

altos níveis de riqueza, longevidade e escolaridade. No caso dos municípios sem clusters,

apenas 8% destes municípios são avaliados como pertencentes ao grupo 1. Como mostra o

quadro 7.3, de cada dois municípios com cluster, um deles possui altos níveis de riqueza,

longevidade e escolaridade.

Quadro 7.3 - Municípios com clusters e classificação segundo os grupos do IPRS

GRUPOS

NÚMERO DE

MUNICÍPIOS

Grupo 1 - Municípios com

nível elevado de riqueza e

bons níveis nos indicadores

sociais

Americana, Araraquara, Barueri, Bauru, Catanduva,

Cordeirópolis, Indaiatuba, Itatiba, Jaú, Jundiaí, Limeira,

Mogi Guaçu, Nova Odessa, Paulínia, Presidente Prudente,

Ribeirão Preto, Rio Claro, Santo André, Santos, São

Bernardo do Campo, São Caetano do Sul, São Carlos, São

José do Rio Preto, São José dos Campos, São Paulo,

Sertãozinho, Sorocaba, Vinhedo

Grupo 2 - Municípios que,

embora com níveis de riqueza

elevados, não exibem bons

indicadores sociais

Capivari, Cotia, Diadema, Campinas, Guarulhos, Itu,

Mauá, Moji Mirim, Osasco, Pedreira, Piracicaba, Porto

Ferreira, Santa Bárbara d'Oeste, Santana de Parnaíba,

Sumaré, Suzano, Taboão da Serra, Votorantim

Grupo 3 - Municípios com

nível de riqueza baixo, mas

com bons indicadores nas

demais dimensões

5 Mirassol Birigui Marília Santa Gertrudes, Valentim Gentil

Grupo 4 - Municípios que

apresentam baixos níveis de

riqueza e nível intermediário

de longevidade e/ou

escolaridade

5 Franca, Ibitinga, Lins, São João da Boa Vista, Tatuí

Grupo 5 - Municípios mais

desfavorecidos, tanto em

riqueza com nos indicadores

sociais

5 Itapeva, Itaquaquecetuba, Leme, Panorama, Tambaú

Fonte: Elaborado pelo autor.

Enquanto os municípios com clusters apresentam participação decrescente dos grupos

de 1 a 5 (melhor e pior desempenho, respectivamente), os municípios sem clusters apresentam

participação crescente, exceto no grupo 5. Somente 8,2% dos casos com clusters encontram-

se classificados neste grupo, enquanto que para as localidades sem clusters esse valor dobra,

16,4%. A tabela 7.6 mostra que mais de 75% dos municípios com clusters estão classificados

nos Grupos 1 e 2, enquanto os municípios sem clusters prevalecem nos Grupos 3 e 4.

Tabela 7.6 - Municípios com e sem clusters e classificação segundo os grupos do IPRS

Municípios com

clusters

Municípios sem clusters

Grupos

n % n %

Grupo 1 - Municípios com nível elevado de riqueza e

bons níveis nos indicadores sociais

28 45,90 45 7,70

Grupo 2 - Municípios que, embora com níveis de

riqueza elevados, não exibem bons indicadores

sociais

29,51 55 9,42

Grupo 3 - Municípios com nível de riqueza baixo,

mas com bons indicadores nas demais dimensões

5 8,20 196 33,56

Grupo 4 - Municípios que apresentam baixos níveis

de riqueza e nível intermediário de longevidade e/ou

escolaridade

5 8,20 192 32,88

Grupo 5 - Municípios mais desfavorecidos, tanto em

riqueza com nos indicadores sociais

5 8,20 96 16,44

Total

61 100 584 100

Fonte: Elaborado pelo autor.

Os dados do indicador riqueza mostram que o setor industrial pode influenciar a

geração de riqueza. A quantidade de municípios com índice de IRPS-riqueza superiores a 60

estão, em sua maioria, no eixo Campinas, São Paulo e São José dos Campos, locais onde

ocorrem investimentos industriais, e onde há maiores níveis de emprego, renda e consumo.

No indicador longevidade, os municípios com clusters destacam-se tanto na média

geral quando para os valores mínimos e máximos. Isso mostra que esses municípios oferecem

melhores condições no sistema de saúde e nas condições de vida, no atendimento e prestação

de serviços públicos de saúde, e eventualmente, de saneamento básico.

7.2 O Impacto ambiental das concentrações nos municípios

Neste estudo, foram analisadas três variáveis para avaliar se existem impactos

ambientais diferenciados entre municípios com clusters e sem clusters. Para a consulta

recorreu-se à pesquisa Perfil dos Municípios Brasileiros (MUNIC) do IBGE, em sua edição

de 2008. As informações desta pesquisa são coletadas anualmente junto às prefeituras de cada

município, e geralmente são dicotômicas, com respostas sim e não (ou ainda, não aplicável).

As variáveis escolhidas retratam ocorrências impactantes observadas com

freqüência no município durante os últimos 24 meses antes da coleta dos dados, sendo: (a)

alteração ambiental que tenha afetado as condições de vida da população; (b) poluição do ar; e

mostrado na figura 7.4.

Figura 7.4 – Ocorrências ambientais nos municípios paulistas

340

135

Sem

ocorrência

Somente

Alteração

Ambiental

Somente

Poluição Ar

Somente

Poluição

Água

Alteração

Ambiental e

Poluição Ar

Alteração e

Poluição

Água

Poluição Ar e

Água

Três casos

Fonte: Pesquisa básica municipal – MUNIC/IBGE (2008).

Mais da metade dos municípios paulistas não apresentou qualquer problema

ambiental (figura 7.5). Mas um número considerável de municípios sofreu algum tipo de

ocorrência, seja apenas um tipo de problema, seja dois ou os três tipos de ocorrências

ambientais.

Figura 7.5 – Percentual de ocorrências ambientais nos municípios paulistas

Somente

Poluição Ar;

9,0 %

Somente Poluição

Água;

20,9%

Somente Alteração

Ambiental

Sem ocorrência;

52,7%

Três casos;

3,1%

Alteração e Poluição

Água;

5,1%

Poluição Ar e Água;

11,9%

Alteração

Ambiental e

Poluição Ar

Fonte: Pesquisa básica municipal – MUNIC/IBGE (2008).

A poluição da água é o tipo de ocorrência mais freqüente. De cada cinco

municípios, em ao menos um deles foi constatada este tipo de ocorrência. Combinada com as

outras ocorrências, a poluição da água ocorreu em aproximadamente 40% dos municípios

paulistas, sendo a causa com maior incidência.

Para mensurar o impacto ambiental nos municípios paulistas, foram selecionados

os grupos de municípios com clusters e sem clusters, e identificou-se em quais localidades

ocorreram impactos ambientais. Foram excluídos os casos cuja resposta era “não aplicável”,

totalizando assim 97 casos. Dois deles eram municípios com concentrações industriais, e 95

sem concentrações (a lista destes municípios está no apêndice H).

A análise da figura 7.6 revela que existe uma grande incidência de problemas

ambientais nos municípios com clusters. Enquanto o número de municípios que tiveram

problemas relacionados à poluição do ar e da água é duas vezes maior nos grupos com

clusters, este número aumenta ainda mais quando alterações ambientais são levadas em conta.

Dos municípios com clusters, 18% deles manifestaram este problema, enquanto no grupo dos

municípios sem concentrações, apenas 7,5% deles tiveram problema semelhante.

Tomando os três problemas ambientais conjuntamente, é possível perceber que de

cada dez municípios com clusters, em ao menos um foi constatada a incidência de todos estes

problemas. O número de municípios sem clusters que tiveram o mesmo problema é muito

inferior: apenas 3% destes municípios sofreram com estas três incidências ambientais, de

forma simultânea.

Figura 7.6 – Impactos ambientais e concentrações industriais

2,86

7,53

19,69

32,19

10,17

18,03

47,54

60,66

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

Três impactos Alteração ambiental Poluição do ar Poluição da água

SC CC Total Municípios

Legenda:

SC – Municípios sem clusters industriais

CC – Municípios com clusters industriais

Nota: Valores calculados a partir da média dos indicadores para cada grupo.

Fonte: Elaborado pelo autor

Contudo, não se pode vincular os impactos ambientais exclusivamente à

existência de concentrações locais. Existem vários eventos que podem interferir e contribuir

para esta degradação. É preciso verificar caso a caso para detectar as causas e possíveis

responsáveis. A princípio é factível afirmar que a intensidade econômica local e seus

diferentes sistemas de produção causam algum tipo de custo e impacto socioeconômico e

ambiental, mas com diferentes graus de alteração do meio-ambiente (YOUNG, 1998).

Da mesma forma, o argumento de Kuznets (1995) poderia reduzir o impacto da

constatação de maiores danos ao meio-ambiente nos municípios com clusters. Mas no grupo

de 61 municípios com clusters, sete

deles apresentam maior renda per capita, que ultrapassa

R$ 1.500,00 ao mês. Separando estes sete municípios dos demais municípios com

concentrações, torna-se possível obter as diferenças de freqüências das variáveis ambientais

Os municípios com renda per capita maior que R$1.500,00 são Paulínia, São José dos Campos, São Bernardo

do Campo, São Paulo, Sumaré, Campinas e Barueri.

entre os dois grupos. Observou-se que os municípios com cluster, e com maior renda,

possuem mais problemas ambientais (figura 7.7).

Figura 7.7 – Clusters, renda e impacto ambiental

14,81

44,44

53,70

85,71

42,86

100,00

Alteração ambiental Poluição do ar Poluição da água

CCR

Legenda:

CCR - Municípios com cluster e renda acima de R$ 1,5 mil.

CC – Municípios com cluster e renda menor que R$ 1,5 mil.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no MUNIC (2008)

Na variável alteração ambiental, nota-se que 14,81%% dos municípios mais

pobres apresentaram algum indício deste tipo de problema. O número sobe para 42,86% nos

municípios mais ricos. Os municípios com maior renda também são os mais poluidores do ar

e da água, chegando a 100% dos casos para este ultimo.

Os municípios com clusters e mais ricos possuem os piores indicadores de

impactos ambientais, comprometendo o bem estar da população e sua qualidade de vida, sem

mencionar as conseqüências desta degradação para as futuras gerações.

7.3 Resultados alcançados

Os resultados encontrados neste estudo permitem responder a questão de pesquisa,

formulada anteriormente. Mas a resposta deve contemplar duas categorias de efeitos dos

clusters nos municípios, aqueles positivos, e os negativos. Os primeiros ocorrerão na forma de

maior prosperidade, riqueza, e longevidade para a populção, enquanto maior intensidade

exportadora e maior agregação de valor ocorrerão no município. Já os efeitos negativos dar-

se-ão principalmente na forma de impactos ambientais. Esta resposta é suportada pela

pesquisa empírica, cuja síntese dos resultados alcançados é apresentada no quadro 7.4.

Em síntese, as hipóteses corroboradas neste estudo permitem afirmar que

municípios que contam com clusters industriais são aqueles que apresentam desempenho

superior, em termos de intensidade exportadora e agregação de valor. Estes municípios

apresentam ainda níveis elevados de riqueza e longevidade para sua população.

Quadro 7.4 – Hipóteses corroboradas neste estudo

HIPÓTESES

H1a Não há relação entre a existência de clusters industriais e performance superior municipal.

H1b

A performance superior do município, em termos de intensidade exportadora, agregação de

valor e PIB per capita, pode ser explicada pela existência de clusters industriais.



H2a Não há relação entre entre performance municipal e prosperidade.



H2b

Maior prosperidade é gerada devido à elevada performance dos municípios em termos de

exportação, agregação de valor e PIB per capita.

H3a Não há relação entre prosperidade e existência de clusters industriais no município.



H3b Maior prosperidade pode ser explicada pela presença de clusters industriais no município.

H4a Não há relação entre riqueza e existência de clusters industriais no município.

H4b Maiores níveis de riqueza ocorrem nos municípios onde clusters industriais estão presentes.



H5a Não há relação entre escolaridade e existência de clusters industriais no município.



H5b

Maiores níveis de escolaridade ocorrem nos municípios onde clusters industriais estão

presentes.

H6a Não há relação entre longevidade e existência de clusters industriais no município.

H6b

Maiores níveis de longevidade ocorrem nos municípios onde clusters industriais estão

presentes.



H7a Não há relação entre problemas ambientais e existência de clusters industriais no município.

H7b

Os municípios onde clusters industriais estão presentes apresentam mais problemas

ambientais do que os demais municípios.



Fonte: Elaborado pelo autor.

Mas não há qualquer evidência de que municípios com concentrações estão

relacionados à maior escolaridade, um resultado contra-intuitivo, já que supostamente, a

atividade industrial demanda gestores mais especializados, e mão-de-obra mais qualificada.

Uma evidência interessante se refere aos problemas ambientais. O grupo de 61

municípios com clusters apresentou mais problemas relacionados a alterações ambientais.

Este é um importante desafio que se apresenta para empresas e governos, e que deve ser

incluído na agenda de pesquisas sobre as concentrações regionais.

7.4 Consolidação dos resultados

Uma vez testadas as hipóteses deste estudo, torna-se possível agora gerar um

quadro de referência que encontre aplicação imediata para empresas e governos. Este quadro

consiste na proposição de que a vantagem competitiva das empresas, localizadas em clusters

nos municípios paulistas, pode ser ampliada caso resultados não somente econômicos sejam

perseguidos. A figura 7.8 ilustra este argumento.

Figura 7.8 – Clusters e vantagem competitiva sustentável

Fonte: Elaborado pelo autor.

Como ficou evidenciado neste estudo, clusters assumem parte importante na

performance dos municípios, e na riqueza e longevidade de sua população. Estas relações são

mostradas na figura 7.8 com setas contínuas. Mas uma parte importante da equação, e talvez

ainda não percebida como uma questão estratégica para as empresas, é que o valor criado nos

clusters não é valor sustentável. Por valor sustentável, entende-se o resultado das operações

empresariais que seja capaz de conciliar objetivos de crescimento econômico com elevados

níveis de desempenho social e ambiental (HART; MILSTEIN, 2003).

Individualmente, empresas podem avançar na busca de maior desenvolvimento

sustentável, gerando simultaneamente benefícios econômicos, sociais e ambientais. Mas

nenhuma empresa pode solucionar todos os problemas da sociedade, ou assumir os custos de

fazê-lo. Cada empresa deve selecionar os problemas socioambientais que apresentam relação

com seus negócios e priorizá-los, agindo assim de forma intencional e estratégica (PORTER;

Riqueza e longevidade

Performance Municipal

Elevado desempenho na

exportação e agregação de valor

Valor

Sustentáve

Clusters

Concentrações geográficas de

organizações interconectadas

KRAMER, 2006). Isto significa que os demais temas deverão ser tratados por empresas que

atuam em outros setores, ou por governos e organizações não-governamentais (ONGs). E é

neste ponto em que a contribuição dos clusters para a criação de vantagem competitiva

sustentável pode ser vislumbrada.

Sendo os clusters concentrações geográficas de organizações interconectadas, há

obviamente um conjunto de vínculos estabelecidos, que estão relacionados às cadeias de

valores das empresas aglomeradas. Tais vínculos estão hoje conectados a empresas que ainda

não avançaram na criação de valor sustentável. Ativar as setas pontilhadas, indicadas na

figura 7.8, significa criar os meios para que novos negócios (e eventualmente novas empresas)

sustentáveis possam fazer parte do cluster. O efeito da criação de negócios sustentáveis na

aglomeração será não apenas o reforço à performance do município, mas também, à criação e

à disseminação de vínculos sustentáveis na base de empresas existentes.

A importância deste “espalhamento” é ampliada nos clusters, onde condições

como engajamento, conhecimento prévio, troca intensa de informações e vontade política

favorecem a disseminação de idéias e conceitos. Como Tewari e Pillai (2005) demonstraram,

pequenas e médias empresas incluídas na cadeia de valor de empresas sustentáveis podem

adequar seus negócios a ponto de responderem aos mais rígidos padrões de regulações

ambientais sem perder competitividade, justamente pela mudança ter sido percebida como um

objetivo que justificaria a ação coletiva das empresas no cluster, por permitir a venda dos seus

produtos a demandantes globais de produtos “verdes”.

Wheeler et al. (2005) também mapearam experiências de empresas sustentáveis

em paises em desenvolvimento, tipicamente envolvidos em uma densa cadeia de negócios

com organizações sem fins lucrativos, comunidades locais, empresas, organizações não

governamentais e outros agentes, que trabalham de forma articulada para alcançar objetivos

econômicos, sociais, e ambientais. O quadro aqui sugerido é amparado pela pesquisa

empírica, e por experiências mapeadas na literatura sobre desenvolvimento e negócios. Sendo

uma primeira aproximação, é ainda incompleto, pois os meios para se alcançar o objetivo

proposto não são aqui explorados. Mas sua aplicação é imediata, dada a sua importância.

Esforços, de todo tipo e de qualquer natureza, que visem a tornar as concentrações mais

competitivas, devem necessáriamente buscar as condições para que o valor criado seja valor

sustentável. Ainda que o modelo ofereça aos práticos e acadêmicos um quadro inacabado das

ferramentas para seguir em frente, ele lhes dá oportunamente a confiança para que prossigam

nesta direção.

100

8. CONCLUSÕES

Este trabalho explorou empiricamente a teoria dos clusters empresariais,

utilizando como quadro conceitual os trabalhos de Michael Porter (1998a; 1998b; 2003) sobre

o assunto, e os municípios do estado de São Paulo como locus do estudo.

As considerações de Porter (1990) sobre a vantagem competitiva das regiões

desempenharam um importante papel na agenda estratégica das empresas, sendo talvez o

exemplo mais bem conhecido acerca disto a decisão tomada pela Intel, em meados da década

de 1990, de estabelecer uma planta industrial na Costa Rica, destinada à montagem e ao teste

de microprocessadores

A escolha, que havia causado espanto aos analistas da época, dado que a balança

comercial costa-riquenha era impulsionada predominantemente pela exportação de

commodities agrícolas, mostrou-se acertada não somente para a empresa, mas também para o

país.

De fato, o governo federal da Costa Rica havia criado um plano para a atração da

Intel, envolvendo as unidades administrativas sub-nacionais e a iniciativa privada. O

investimento direto da empresa no país, próximo a US$ 300 milhões na época, tornou-se

apenas parte inicial de um ciclo virtuoso de atração de novas empresas fornecedoras e

correlatas, capacitação e treinamento de mão-de-obra, e aumento do produto interno bruto do

país.

Esta ilustração é necessária, para que os resultados alcançados neste trabalho

possam ser plenamente compreendidos. A teoria porteriana acerca da vantagem competitiva

das regiões foi gerada em um contexto social e cultural muito específico, e com uma

finalidade muito bem definida. Esta finalidade era o aumento da competitividade das

empresas norte-americanas, e o contexto, o avanço de produtos oriundos de outros países,

como os do Japão, na economia norte-americana

A decisão da Intel, e o ambiente de negócios da época, foram transformados em caso didático pelos profs.

Michael Porter e Niels Kethelhohn, e registrado em 2002, com o número 9-703-422, na Harvard Business

School.

Porter ocupou o cargo de Conselheiro na Comissão de Competitividade Industrial durante o governo Reagan.

A “Vantagem Competitiva das Nações” foi escrito durante este período, como sugere sua biografia, disponível

em https://www.princeton.edu/prior/aboutus/faculty_associates/porter (Acesso 7 jul. 2008). Sua influência no

governo central norte-americano é ainda marcante. A sessão “Advice to the US President on Competitiveness”,

101

Este caráter aplicado da teoria é uma característica que não é trivial. Empresas e

governos foram originalmente concebidos como demandantes, que encontraram no Modelo

Diamante ferramental teórico relativamente claro e objetivo o suficiente, para que decisões

fossem tomadas não somente baseadas na experiência e na contingência, mas moldadas por

um quadro de referências bastante disseminado, e talvez mais importante, tornado legítimo

pelo uso em diferentes contextos (desde a década de 1990 até os dias atuais), países (as

concentrações se tornaram base para a elaboração da política industrial da União Européia

e indústrias

Neste contexto, o presente estudo apresenta três contribuições. A primeira delas

corresponde às implicações acadêmicas dos resultados empíricos aqui encontrados, enquanto

a segunda se refere às implicações deste estudo para a formulação de políticas públicas. A

terceira implicação consiste em subsídios para a elaboração de estratégias empresariais.

8.1 Implicações acadêmicas

O teste empírico de hipóteses, construídas a partir da teoria porteriana das

concentrações, envolveu a organização de dados que pudessem ser testados e eventualmente,

falseados, prova de cientificidade do estudo. A contribuição mais evidente deste estudo reside

nos construtos utilizados na pesquisa, gerados a partir de índices obtidos em bases de dados

disponíveis ao acesso público. Novos estudos podem ser desenvolvidos articulando estes

construtos com novas variáveis de interesse, o que significa um maior avanço em um campo

até então explorado a partir de pesquisas qualitativas. De fato, a dificuldade de analisar

quantitativamente o modelo de vantagem competitiva (ou seja, a formalização da teoria) é

reconhecida por Porter, quando afirma que “a vantagem competitiva é criada e mantida

através de um processo altamente localizado. Diferenças nas estruturas econômicas, valores,

culturas, instituições e histórias contribuem profundamente para o sucesso competitivo

(1990, p. 20), e que “medir estatísticamente a presença da autêntica vantagem competitiva é

no Fórum Econômico Mundial de 2009, realizado em Davos, foi coordenada por ele. Disponível em

http://gaia.world-television.com/wef/worldeconomicforum_annualmeeting2009/default.aspx?sn=7027&lang=en

Acesso 30 jan. 2009.

O memorando da Comissão Européia com as diretrizes para a promoção dos clusters de inovação pode ser

acessado em

http://www.proinno-europe.eu/NWEV/uploaded_documents/European_Cluster_Memorandum.pdf.

Acesso 21 set 2008.

Iniciativas de promoção de clusters, em diferentes indústrias, podem ser consultadas em Ketels, Lindqvist e

Sölvell (2006).

102

um desafio.” (1990, p. 26, grifo nosso). A partir deste argumento, o autor reconhece que

elementos como as externalidades positivas, os aspectos culturais, a existência de grupos

estratégicos e a trajetória histórica dos clusters podem fornecer um quadro mais completo

relacionado aos motivos do desempenho superior, principalmente em termos de exportação ou

atração de investimentos.

A segunda contribução acadêmica desta pesquisa é que, ao explorar

empíricamente a teoria, evidenciou-se a necessária revisão – ou atualização – de premissas-

chave da teoria porteriana. O objetivo mais amplo, alcançado como resultado das políticas e

estratégias de aglomeração, seria a prosperidade, entendida como acesso a emprego e renda.

Esta dimensão econômica, daquilo que se pode chamar de qualidade de vida, é um tema

subjacente à teoria, e não mais que um objetivo difuso quando argumentos para a promoção

de clusters são explorados. Esta pesquisa explorou estas fronteiras da teoria em pauta, e

identificou uma importante lacuna, relacionada ao impacto das concentrações no meio-

ambiente local. Esta lacuna tem sido lentamente preenchida por trabalhos como os de

Shandra, London e Williamson (2003), Albino, Dietzenbacher e Kühtz (2003), e Wheeler et

al. (2005), mas ainda resiste como questão paralela à busca da vantagem competitiva nas

concentrações. Neste trabalho, é sugerido que a vantagem competitiva deve ser

necessariamente sustentável, entendida não apenas como persistente no decorrer do tempo,

mas sim, como ação integrada das empresas, do governo e da sociedade, visando ao alcance

de objetivos econômicos, sociais e ambientais.

8.2 Implicações para políticas públicas

A validação empírica das relações entre clusters e performance municipal gera

como conseqüência a possibilidade de serem elaboradas políticas industriais que busquem a

promoção de clusters, como meio para que maior vantagem competitiva seja alcançada, para

o município e região, e que maior riqueza e longevidade ocorra para os indivíduos da

sociedade local.

Os resultados sugerem que um mero foco na performance municipal (traduzida

em maior intensidade exportadora e agregação de valor aos produtos) pode não ser

necessariamente o caminho para a melhoria da qualidade de vida da população. Importa saber

como maior performance pode ser atingida, e como, de forma simultânea, melhores condições

103

de vida para a população local possam ser alcançadas. A existência dos clusters industriais

tem forte influência sobre ambos os fatores, e tal qual em outros países, pode ser um

importante instrumento para a promoção do desenvolvimento econômico e social.

Contudo, o estímulo às concentrações deve ser dado com um foco não apenas no

município onde estão concentradas as empresas, mas também, em regiões próximas que

possuam empresas concorrentes, clientes, fornecedoras ou em indústrias correlatas. A criação

de meios para que vínculos possam ser estabelecidos entre estas empresas significa criar as

condições para que os benefícios da aglomeração não permaneçam apenas no município, mas

avance em cidades próximas, tornando assim uma região inteira mais próspera.

Por fim, qualquer política baseada em concentrações industriais deve contemplar

não apenas a atração, estímulo e desenvolvimento das empresas industriais, como meio para o

desenvolvimento econômico e social, mas também, potenciais impactos ambientais gerados

pela presença de empresas industriais na região.

As evidências aqui encontradas sugerem que a simples presença de clusters nos

municípios pode determinar maior riqueza e longevidade. Mas estes dois elementos formam

uma parte incompleta da equação, dado que a qualidade de vida nas regiões que apresentam

concentrações é diminuída pelas externalidade negativas geradas pelas empresas, como

poluição da água e do ar.

Sendo o imperativo ambiental palavra de ordem nesta primeira década do século

XXI, ele deve ser incluído em quaisquer iniciativas relacionadas aos clusters industriais, seja

por meio da atração de negócios “verdes”, por meio da atração de empresas capazes de

promover a cadeia logística reversa das empresas industriais, ou seja tornando mais rígidas as

normas legais relacionadas ao impacto das atividades industriais no meio ambiente.

8.3 Implicações gerenciais

O modelo proposto neste estudo, de criação de valor sustentável em clusters, pode

ser visto pelas empresas como uma oportunidade e uma estratégia de minimização de risco.

Oportunidade, pois cada vez mais se faz presente, no mercado consumidor, demandas por

produtos que atendam não somente aos requisitos a que se propõem rotineiramente, mas que

104

tragam em seu pacote de valor uma proposta associada ao meio-ambiente e/ou ao bem-estar

social.

Produtos que atendam a esta nova composição da demanda permitirão às

empresas reduzir seus riscos, dado que, ao assumir padrões mais elevados de desempenho,

seja social ou ambiental, estarão investindo hoje em características de produtos e processos

que poderão, no futuro, vir a ser alvo de rígidas normas e regulações. Neste caso, a vantagem

do first mover, que investiu ao longo do tempo e obteve os benefícios da curva de

aprendizado, é inegável (PORTER; KRAMER; 2006).

8.4 Limitações e estudos futuros

Obviamente, este estudo guarda algumas limitações. Os resultados apresentados

neste trabalho foram obtidos a partir da análise de concentrações industriais. Desta forma, os

setores de comércio e serviços – com suas especificidades e dinâmica econômica – não foram

diretamente abordados no modelo discutido nesta tese. Mais do que uma limitação, esta é uma

oportunidade para novas aplicações do modelo aqui apresentado.

Mesmo com o foco apenas nos clusters industriais, uma limitação significativa foi o

tratamento dado às atividades econômicas aglomeradas. O nível de desagregação das

atividades econômicas (compreendendo apenas a indústria de transformação e extrativista)

deu-se a partir das divisões da Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE).

Como bastava, para os resultados deste estudo, identificar apenas a existência ou não de

clusters nos municípios, este nível de desagregação foi suficiente. Mas estudos que

demandem maior precisão na identificação de concentrações devem necessariamente avançar

nas classes e subclasses da CNAE.

Em decorrência desta limitação, e tomando como referência esforços

contemporâneos voltados ao aperfeiçoamento das técnicas de mapeamento e análise de

clusters (O’DONOGHUE; GLEAVE, 2004; HOFE; BHATTA, 2007; PICKERNELL et al.,

2007), uma nova oportunidade de estudos emerge, baseada não no recorte arbitrário dos

municípios, mas na identificação dos limites das trocas econômicas entre os clusters.

Potencialmente útil a este estudo são os softwares de georreferenciamento, como a ferramenta

ArcView Gis

. Os resultados destes programas são obtidos por meio da incorporação de

105

variáveis socioeconômicas a mapas previamente definidos, que permitem (entre outros

recursos), a criação de classes de valores de variáveis, ressaltando assim maior ou menor

intensidade do efeito da variável em estudo. Na literatura nacional sobre concentrações,

resultados interessantes neste sentido têm sido alcançados (MONTENEGRO, 2008).

Por fim, a refutação da hipótese de que performance municipal superior leva

necessariamente à maior prosperidade apresenta-se como um convite ao estudo das razões

pelas quais isto acontece. Uma explicação alternativa, sugerida pela sociologia econômica

(MEYER; ROWAN, 1977; MARCH, 1991; GULATI; GARGIULO, 1991), é que o

desempenho econômico é fortemente influenciado pelo conjunto de relações socioculturais

estabelecidas, e a dinâmica de simultânea competição e cooperação decorrentes da freqüente

interação entre os agentes econômicos. Neste caso, a existência de performance superior do

município – em termos de exportação e agregação de valor – é uma explicação apenas parcial

para o padrão de vida da sociedade local, dado que a trajetórica histórica do cluster, e os

relacionamentos entre os agentes econômicos, podem gerar uma melhor explicação para o

desempenho das firmas nele inseridas, e assim, um melhor entendimento de como a

prosperidade é alcançada localmente.

106

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118

APÊNDICE A - Relação de Entrevistados

Nome Organização Cargo Data

Rodrigo Carneiro Pinto Solectron Diretor de R&D 12/09/2007

Carlos Mammana CenPRA Ex-presidente 13/09/2007

José Luís Miranda Consultor Independente 14/09/2007

Arthur Catto Instituto Eldorado

Presidente 17/09/2007

119

APÊNDICE B – Relação de organizações que responderam ao questionário

Organização Cidade

3M Campinas

Asga Paulínia

Bosch Campinas

CPFL Energia Campinas

CPQD Campinas

Eldorado Campinas

Elektro Campinas

Ericsson Indaiatuba

Flextronics Jaguariúna

Freescale Campinas

Griaule Campinas

HP Campinas

IBM Hortolândia

KNBS Campinas

Magneti Marelli Hortolândia

MFAP Campinas

Motorola Campinas

Nortel Campinas

Padtec Campinas

PST Electronics Campinas

Samsung Campinas

Sanmina Hortolândia

Scylla Campinas

Venturus Campinas

Villares Sorocaba

120

APÊNDICE C – Questionário

QUESTIONÁRIO

Senhor (a) respondente, informe seus dados e da sua corporação nos campos abaixo. Um

glossário de termos técnicos é apresentado, na seqüência, para o caso de dúvidas que possam

surgir no preenchimento desse documento.

O questionário pode ser respondido por quantas pessoas forem necessárias. Se não tiver as

informações para responder a determinada questão, por favor, solicite os dados ao setor

responsável na sua corporação.

O conceito de P&D adotado para esse documento é o estabelecido pelo Manual Frascati, da

OCDE (veja indicação em anexo, no final desse formulário).

Sobre o respondente

Nome:

Cargo:

E-mail:

Telefone:

Responde diretamente à estrutura da operação Brasil:

Qual o cargo de seu superior imediato?

Glossário:

Operação Brasil: engloba todas as operações da empresa no Brasil, tanto do ponto de vista

de produção fabril, como da produção da área de P&D.

UL: Unidade Local. Planta produtiva ou filial da empresa à qual o executivo respondente está

ligado. É importante distinguir a operação da unidade local da operação Brasil. Essa distinção

permitirá medir a relevância das atividades da empresa na RMC, quando comparadas com a

operação Brasil e com as atividades da companhia em nível global.

Competências centrais: o quão bem (ou não) a UL desempenha suas atividades necessárias

para oferecer produtos e serviços aos clientes.

Componente: Qualquer item que seja parte integrante de um produto; ou ainda, todo artigo

fabricado para utilização em subconjuntos ou conjuntos.

Subconjunto: Materiais de apresentação coletiva, constituídos de diferentes componentes,

para serem utilizados de uma só vez.

Projeto: Conjunto organizado de documentos que define todas as características de um

produto e fornece informações apropriadas para sua fabricação e operação.

RMC: Região Metropolitana de Campinas.

P&D: Veja definição de conceito no final desse documento.

Sobre a corporação

Nome:

UL à qual o executivo está ligado:

Faturamento anual global (US$ em 2006):

Faturamento anual no Brasil (US$ em 2006):

Faturamento anual da UL (US$ em 2006):

121

Número de funcionários no Brasil:

Número de funcionários na UL:

Sobre a atividade de P&D

Número de funcionários diretamente ligados a P&D globalmente:

Número de funcionários diretamente ligados a P&D no Brasil:

Número de funcionários diretamente ligados a P&D na UL:

Investimentos em P&D realizados pela sua empresa, globalmente (US$ em 2006):

Investimentos em P&D realizados pela sua empresa, no Brasil (US$ em 2006):

Investimentos em P&D ligados diretamente à sua UL (US$ em 2006):

Dos investimentos em P&D no Brasil, qual o percentual de recursos da Lei de Informática?

Dos investimentos em P&D na UL

, qual o percentual de recursos da Lei de Informática?

A empresa utiliza outras linhas oficiais de incentivo para atividades de P&D?

Em caso positivo, quais?

Caso utilize outras linhas oficiais, qual o percentual destes recursos em relação ao

investimento total de P&D, no Brasil?

Caso utilize outras linhas oficiais, qual o percentual destes recursos em relação ao

investimento total de P&D na UL?

1. Como pode ser melhor classificada a infra-estrutura do Brasil (estradas, portos, terminais,

telecomunicações), quando comparada à infra-estrutura das demais subsidiárias da

corporação?

É a melhor do

mundo

Está entre as

melhores do mundo

Corresponde a média

mundial

Está entre as piores

do mundo

É a pior do mundo

1 2 3 4 5

2. Como pode ser melhor classificado o acesso da UEN a insumos básicos (como energia e

matérias-primas), quando comparado às demais subsidiárias da corporação?

Está entre os

melhores do mundo

Muito bom Corresponde a média

mundial

Muito ruim Está entre os piores do

mundo

1 2 3 4 5

3. Como pode ser melhor classificado o acesso da UEN a recursos humanos (mão-de-obra

técnica e/ou altamente qualificada), quando comparado às demais subsidiárias da corporação?

Está entre os

melhores do mundo

Muito bom Corresponde a média

mundial

Muito ruim Está entre os piores do

mundo

1 2 3 4 5

4. Como pode ser melhor classificado o acesso da UEN a infra-estrutura científica (como

Universidades e Centros de Pesquisa), quando comparado às demais subsidiárias da

corporação?

Está entre os

melhores do mundo

Muito bom Corresponde a média

mundial

Muito ruim Está entre os piores do

mundo

1 2 3 4 5

5. Qual a sua percepção dos incentivos governamentais para a criação de novos negócios na

UEN?

Muito Altos Altos Sem impacto Baixos Muito Baixos

1 2 3 4 5

6. Qual a sua percepção dos incentivos governamentais para as atividades de P&D na RMC?

Muito Altos Altos Sem impacto Baixos Muito Baixos

1 2 3 4 5

122

7. A UEN realiza algum tipo de atividade de projeto de forma compartilhada com

fornecedores?

[ ] sim

[ ] não

Se sim, quais (cite no máximo três)?

___________________________________________________________________________

8. Como você classificaria a contribuição que os recursos naturais presentes na RMC

oferece à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

9. Como você classificaria a contribuição que os recursos humanos presentes na RMC

oferece à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

10. Como você classificaria a contribuição que os recursos de capital presentes na RMC

oferece à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

11. Como você classificaria a contribuição que a infra-estrutura física presente na RMC

oferece à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

12. Como você classificaria a contribuição que a infra-estrutura científica e tecnológica

presente na RMC oferece à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

13. Como você classificaria a contribuição que a localização geográfica da RMC oferece à

sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

14. Como você classificaria a contribuição que as condições macroeconômicas do país

oferecem à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

123

15. Como você classificaria a contribuição que as condições macroeconômicas do país

oferecem à sua empresa ? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

16. Como você classificaria a contribuição que o mercado consumidor do país oferece à sua

empresa? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

17. Quanto do total produzido em sua empresa é destinado ao mercado interno? (marque

apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

18. Como você classificaria os consumidores do mercado interno, no que se refere à

aceitação de novos produtos lançados pela companhia simultaneamente no Brasil e em outros

países? (marque apenas uma alternativa)

São os

primeiros a

comprar

Compram

rapidamente

Na média

mundial

Compram

depois

São os últimos

a comprar

1 2 3 4 5

[ ] marque aqui caso não a situação não se aplique em sua empresa

19. Comparando a operação Brasil com as outras subsidiárias da companhia, como você

classificaria as leis e regulamentações do país, no que se refere à inovação? (marque apenas

uma alternativa)

Incentiva de

fato a

inovação

Contribui

moderadamente

Na média

mundial

Traz pouco

incentivo

Não traz

qualquer

incentivo

1 2 3 4 5

[ ] marque aqui caso não a situação não se aplique em sua empresa

20. Como você classificaria a contribuição que os seus fornecedores presentes no país

oferecem à sua empresa? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

21. Quanto do total de bens e serviços necessários para a operação de sua empresa é

comprado de fornecedores localizados no Brasil? (marque apenas uma alternativa)

Acima de 70%

do total

Entre 55% e

70% do total

Entre 45% e

55% do total

Entre 30% e

45% do total

Até 30% do

total

1 2 3 4 5

124

22. Quanto do total de bens e serviços necessários para a operação de sua empresa é

comprado de fornecedores localizados na RMC? (marque apenas uma alternativa)

Acima de 70%

do total

Entre 55% e

70% do total

Entre 45% e

55% do total

Entre 30% e

45% do total

Até 30% do

total

1 2 3 4 5

23. Considerando a RMC, como você classificaria a contribuição que a presença de empresas

de setores que compartilham os mesmos insumos (produtos e serviços) que os da sua

empresa trazem para a sua operação no Brasil? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

24. Como você classificaria a contribuição que a presença de seus concorrentes na RMC traz

para sua empresa? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

25. Considerando as outras subsidiárias da companhia, como você classificaria a contribuição

que o marco legal para investimentos diretos estrangeiros (IDE) constituído no Brasil traz

para sua empresa? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

26. Como você classificaria as relações estabelecidas entre os funcionários de sua empresa e

os funcionários de outras empresas localizadas na RMC? (marque apenas uma alternativa)

Fortes laços

sociais /

familiares

Confiam umas

nas outras

Competem e

conversam

entre si

Tem alguma

idéia do

potencial da

colaboração

Desconfiam

umas das

outras

1 2 3 4 5

27. Considerando as outras subsidiárias da companhia, como você classificaria a geração de

benefícios da estratégia da operação na RMC? (marque apenas uma alternativa)

Vantagem Fraca

vantagem

Sem efeito Fraca

desvantagem

Desvantagem

1 2 3 4 5

O que é Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) para essa pesquisa?

Para esse documento, consideramos o conceito de P&D definido pelo Manual Frascati, da

OCDE, disponível no site do Ministério da Ciência e Tecnologia (www.mct.gov.br).

Segundo o Manual (tradução livre), “Research e Experimental Development (R&D)

compreende o trabalho criativo feito numa base sistemática com o objetivo de aumentar o

estoque de conhecimento, incluindo o conhecimento do homem, cultura e sociedade, e o

uso desse estoque de conhecimento para arquitetar novas aplicações”.

125

Ainda segundo o Manual, o termo R&D cobre três atividades: pesquisa básica, pesquisa

aplicada e desenvolvimento experimental.

O Manual estabelece ainda as atividades que estão excluídas do conceito de R&D, embora

estejam muito próximas do processo, em função do fluxo de informações e em termos de

operações, instituições e pessoal. Essas atividades estão classificadas em quatro itens:

• Educação e treinamento. Exemplo: todo o treinamento e educação de pessoal.

• Outras atividades tecnológicas e científicas relacionadas. Exemplo: caso de tradução

feita por pessoal técnico e científico e disseminação de informações em conferências

científicas.

• Outras atividades industriais: esse item inclui outras atividades de inovação, como

aquisição de tecnologia, e produção e atividades técnicas relacionadas, o que inclui

pré-produção e produção.

• Administração e outras atividades de apoio. Exemplo: levantamento, gerenciamento

e distribuição de recursos de P&D.

Para maior detalhamento dos itens, novamente sugerimos a consulta ao Manual Frascati.

126

APÊNDICE D – Clusters industriais mapeados no Estado de São Paulo

Cluster Cidade

Americana

Capivari

Indaiatuba

Mauá

Santa Bárbara d'Oeste

São José do Rio Preto

São Paulo

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Sorocaba

Barueri

Bauru

Osasco

Ribeirão Preto

Santana de Parnaíba

Santo André

Santos

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

São Paulo

Americana

Barueri

Cotia

Diadema

Guarulhos

Itaquaquecetuba

Jundiaí

Osasco

Santo André

São Paulo

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material

Plástico

Taboão da Serra

Diadema

Guarulhos

Barueri

Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

Limeira

Campinas

Ribeirão Preto

Fabricação de Equipamentos de Instrumentação

Médico Hospitalares, Instrumentos de Precisão e

Ópticos, Equipamentos para Automação Industrial,

Cronômetros e Relógios

São Paulo

127

Americana

Araraquara

Campinas

Cotia

Diadema

Indaiatuba

Itu

Limeira

Matão

Piracicaba

Rio Claro

Santa Bárbara d'Oeste

Santo André

São Bernardo do Campo

São Carlos

São Paulo

Sertãozinho

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Sorocaba

Fabricação de Máquinas para Escritório e

Equipamentos de Informática São Paulo

Campinas

Guarulhos

São Paulo

Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais

Elétricos

Sorocaba

São Paulo

Campinas

Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e

Equipamentos de Comunicações

São José dos Campos

Birigui

Limeira

Mirassol

Moji Mirim

Osasco

Ribeirão Preto

Rio Claro

Santo André

São Caetano do Sul

São Carlos

São José do Rio Preto

Taboão da Serra

Valentim Gentil

Votuporanga

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

São José dos Campos

128

Bauru

Catanduva

Jundiaí

Marília

Piracicaba

Presidente Prudente

Ribeirão Preto

Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Lins

Itapeva

Fabricação de Produtos de Madeira

Jundiaí

Campinas

Diadema

Guarulhos

Indaiatuba

Itaquaquecetuba

Jundiaí

Limeira

Mauá

Mogi Guaçu

Piracicaba

Santo André

São José do Rio Preto

São Paulo

Sertãozinho

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive

Máquinas e Equipamentos

Sorocaba

Indaiatuba

Itu

Jundiaí

Leme

Panorama

Pedreira

Piracicaba

Porto Ferreira

Rio Claro

Santa Gertrudes

São Bernardo do Campo

São João da Boa Vista

Sorocaba

Suzano

Tambaú

Tatuí

Vinhedo

Fabricação de Produtos de Minerais Não-Metálicos

Cordeirópolis

129

Barueri

Campinas

Cotia

Diadema

Guarulhos

Mauá

Osasco

Paulínia

Ribeirão Preto

Santo André

São Bernardo do Campo

São Paulo

Taboão da Serra

Fabricação de Produtos Químicos

Suzano

Americana

Guarulhos

Ibitinga

Itatiba

Nova Odessa

Santa Bárbara d'Oeste

Fabricação de Produtos Têxteis

Sumaré

Campinas

Diadema

Guarulhos

Limeira

São Bernardo do Campo

Sorocaba

Indaiatuba

Osasco

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores,

Reboques e Carrocerias

São Caetano do Sul

Diadema

Guarulhos

Itaquaquecetuba

Piracicaba

Santo André

São Bernardo do Campo

São Caetano do Sul

Metalurgia Básica

Sorocaba

130

Birigui

Franca

Preparação de Couros e Fabricação de Artefatos de

Couro, Artigos de Viagem e Calçados

Jaú

Reciclagem Guarulhos

131

APÊNDICE E – Clusters mapeados no Estado de São Paulo – Municípios

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Americana

Fabricação de Produtos Têxteis

Araraquara Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

Barueri

Fabricação de Produtos Químicos

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Bauru

Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Birigui

Preparação de Couros e Fabricação de Artefatos de Couro, Artigos de Viagem e

Calçados

Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-Hospitalares,

Instrumentos de Precisão e Ópticos, Equipamentos para Automação Industrial,

Cronômetros e Relógios

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos

Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e Equipamentos de

Comunicações

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos Químicos

Campinas

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Capivari Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Catanduva Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Cordeirópolis Fabricação de Produtos de Minerais Não-Metálicos

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Cotia

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Diadema

Metalurgia Básica

Franca

Preparação de Couros e Fabricação de Artefatos de Couro, Artigos de Viagem e

Calçados

132

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação de Produtos Têxteis

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Metalurgia Básica

Guarulhos

Reciclagem

Ibitinga Fabricação de Produtos Têxteis

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Indaiatuba

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Itapeva Fabricação de Produtos de Madeira

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Itaquaquecetuba

Metalurgia Básica

Itatiba Fabricação de Produtos Têxteis

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Itu

Fabricação de Produtos de Minerais Nao0Metálicos

Jaú

Preparação de Couros e Fabricação de Artefatos de Couro, Artigos de Viagem e

Calçados

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Fabricação de Produtos de Madeira

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Jundiaí

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Leme Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Limeira

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Lins Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Marília Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Matão Fabricação de Máquinas e Equipamentos

133

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Mauá

Fabricação de Produtos Químicos

Mirassol Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Mogi Guaçu Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Moji Mirim Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Nova Odessa Fabricação de Produtos Têxteis

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Fabricação de Produtos Químicos

Osasco

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Panorama Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Paulínia Fabricação de Produtos Químicos

Pedreira Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Piracicaba

Metalurgia Básica

Porto Ferreira Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Presidente Prudente Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-Hospitalares,

Instrumentos de Precisão e Ópticos, Equipamentos para Automação Industrial,

Cronômetros e Relógios

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

Ribeirão Preto

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Rio Claro

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Santa Bárbara d'Oeste

Fabricação de Produtos Têxteis

Santa Gertrudes Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Santana de Parnaíba Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

134

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos Químicos

Santo André

Metalurgia Básica

Santos Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

São Bernardo do Campo

Metalurgia Básica

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

São Caetano do Sul

Metalurgia Básica

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

São Carlos

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

São João da Boa Vista Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálico

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

São José do Rio Preto

Fabricação de Produtos de Metal 0 Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e Equipamentos de

Comunicações

São José dos Campos

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico0Hospitalares,

Instrumentos de Precisão e Ópticos, Equipamentos para Automação Industrial,

Cronômetros e Relógios

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Máquinas para Escritório e Equipamentos de Informática

Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos

Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e Equipamentos de

Comunicações

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

São Paulo

Fabricação de Produtos Químicos

135

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Sertãozinho

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

Fabricação de Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos

Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

Fabricação de Produtos de Minerais Nao0Metálicos

Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

Sorocaba

Metalurgia Básica

Sumaré Fabricação de Produtos Têxteis

Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Suzano

Fabricação de Produtos Químicos

Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Taboão da Serra

Fabricação de Produtos Químicos

Tambaú Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Tatuí Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Valentim Gentil Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

Vinhedo Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

Votuporanga Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

136

APÊNDICE F – Classificação das atividades industriais a dois dígitos

(CNAE)

Indústria Extrativa

10. Extração de Carvão Mineral

11. Extração de Petróleo e Serviços Relacionados

13. Extração de Minerais Metálicos

14. Extração de Minerais Nao-metálicos

Indústria de transformação

15. Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas

16. Fabricação de Produtos do Fumo

17. Fabricação de Produtos Têxteis

18. Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios

19. Preparação de Couros e Fabricação de Artefatos de Couro, Artigos de Viagem e

Calçados

20. Fabricação de Produtos de Madeira

21. Fabricação de Celulose, Papel e Produtos de Papel

22. Edição, Impressão e Reprodução de Gravações

23. Fabricação de Coque, Refino de Petróleo, Elaboração de Combustíveis Nucleares e

Produção de Álcool

24. Fabricação de Produtos Químicos

25. Fabricação de Artigos de Borracha e de Material Plástico

26. Fabricação de Produtos de Minerais Nao-Metálicos

27. Metalurgia Básica

28. Fabricação de Produtos de Metal - Exclusive Máquinas e Equipamentos

29. Fabricação de Máquinas e Equipamentos

30. Fabricação de Máquinas para Escritório e Equipamentos de Informática

31. Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos

32. Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e Equipamentos de Comunicações

33. Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-Hospitalares, Instrumentos de

Precisão e Ópticos, Equipamentos para Automação Industrial, Cronômetros e Relógios

34. Fabricação e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias

35. Fabricação de outros Equipamentos de Transporte

36. Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas

37. Reciclagem

137

APÊNDICE G – Classificação das atividades industriais a dois dígitos

MUNICÍPIO INSTITUIÇÃO ENDEREÇO ELETRÔNICO

ATIBAIA

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS

ESPACIAIS

http://www.inpe.br/

BASTOS INSTITUTO BIOLÓGICO http://www.biologico.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO LAURO DE SOUZA LIMA http://www.ilsl.br/

BAURU

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

CACHOEIRA PAULISTA

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS

ESPACIAIS

http://www.inpe.br/

INSTITUTO BIOLÓGICO http://www.biologico.sp.gov.br/

CENTRO DE PESQUISAS RENATO ARCHER http://www.cenpra.gov.br/

EMBRAPA MONITORAMENTO POR SATÉLITE http://www.cnpm.embrapa.br/

EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA http://www.cnptia.embrapa.br/

INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS http://www.iac.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

INSTITUTO DE TECNOLOGIA DE ALIMENTOS http://www.ital.sp.gov.br/

CAMPINAS

LABORATÓRIO NACIONAL DE LUZ

SÍNCROTRON

http://www.lnls.br/

DESCALVADO INSTITUTO BIOLÓGICO http://www.biologico.sp.gov.br/

FRANCA

INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS

DO ESTADO DE SÃO PAULO

http://www.ipt.br/

GUARULHOS

INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS

DO ESTADO DE SÃO PAULO

http://www.ipt.br/

IPERÓ CENTRO EXPERIMENTAL ARAMAR https://www.mar.mil.br/ctmsp/

JAGUARIÚNA EMBRAPA MEIO AMBIENTE http://www.cnpma.embrapa.br/

MARÍLIA INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

NOVA ODESSA INSTITUTO DE ZOOTECNIA http://www.iz.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

PRESIDENTE PRUDENTE

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

RIBEIRÃO PRETO

INSTITUTO DE TECNOLOGIA DE ALIMENTOS http://www.ital.sp.gov.br/

RIO CLARO INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

SANTO ANDRÉ INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

SANTOS

INSTITUTO DE PESCA http://www.pesca.sp.gov.br/

EMBRAPA INSTRUMENTAÇÃO

AGROPECUÁRIA

http://www.cnpdia.embrapa.br/

SÃO CARLOS

EMBRAPA PECUÁRIA SUDESTE - SÃO CARLOS

http://www.cppse.embrapa.br/

138

MUNICÍPIO INSTITUIÇÃO ENDEREÇO ELETRÔNICO

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

SÃO JOSÉ DO RIO PRETO

INSTITUTO DE PESCA http://www.pesca.sp.gov.br/

CENTRO TÉCNICO AEROESPACIAL http://www.cta.br/

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS

ESPACIAIS

http://www.inpe.br/

SÃO JOSÉ DOS CAMPOS

INSTITUTO TÉCNOLÓGICO DE AERONÁUTICA http://www.ita.cta.br/

INSTITUTO BIOLÓGICO http://www.biologico.sp.gov.br/

INSTITUTO BUTANTAN http://www.butantan.gov.br/

CENTRO DE REFERÊNCIA E TREINAMENTO

DST/AIDS

http://www.crt.saude.sp.gov.br/

INSTITUTO DE INFECTOLOGIA EMÍLIO RIBAS http://www.emilioribas.sp.gov.br/

FUNDAÇÃO ONCOCENTRO DE SÃO PAULO http://www.fosp.saude.sp.gov.br/

INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

INSTITUTO DE BOTÂNICA http://www.ibot.sp.gov.br/

INSTITUTO DE ECONOMIA AGRÍCOLA http://www.iea.sp.gov.br/

INSTITUTO FLORESTAL http://www.iflorestsp.br/

INSTITUTO GEOLÓGICO http://www.igeologico.sp.gov.br/

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS

ESPACIAIS

http://www.inpe.br/

INSTITUTO DE PESOS E MEDIDAS DO ESTADO

DE SÃO PAULO

http://www.ipem.sp.gov.br/

INSTITUO DE PESQUISAS ENERGÉTICAS E

NUCLEARES

http://www.ipen.br/

INSTITUTO DE PESQUISA ENERGÉTICAS E

NUCLEARES

http://www.ipen.br/

INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS

DO ESTADO DE SÃO PAULO

http://www.ipt.br/

INSTITUTO DE SAÚDE http://www.isaude.sp.gov.br/

INSTITUTO PASTEUR http://www.pasteur.saude.sp.gov.br/

INSTITUTO DE PESCA http://www.pesca.sp.gov.br/

SUPERINTENDÊNCIA DE CONTROLE DE

ENDEMIAS

http://www.sucen.sp.gov.br/

SÃO PAULO

CENTRO TECNOLÓGICO DA MARINHA EM

SÃO PAULO

https://www.mar.mil.br/ctmsp/

SOROCABA INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

TAUBATÉ INSTITUTO ADOLFO LUTZ http://www.ial.sp.gov.br/

139

APÊNDICE H – Municípios eliminados da análise ambiental

Com Clusters

IBITINGA

PANORAMA

Sem Clusters

ADOLFO

ÁGUAS DE SÃO PEDRO

ALTO ALEGRE

ALUMÍNIO

ALVARES FLORENCE

AMPARO

APARECIDA D OESTE

ARANDU

ARAPEÍ

ARIRANHA

ASPÁSIA

ASSIS

BARÃO DE ANTONINA

BARRINHA

BOA ESPERANÇA DO SUL

BRAÚNA

BURITAMA

BURITIZAL

CAMPOS NOVOS PAULISTA

CANAS

CARDOSO

CHARQUEADA

CLEMENTINA

COSMORAMA

CRUZÁLIA

DOLCINÓPOLIS

ECHAPORÃ

ELIAS FAUSTO

ELISIÁRIO

GASTÃO VIDIGAL

GUAIÇARA

GUARANTÃ

GUARAREMA

GUZOLÂNDIA

IARAS

IGARAÇU DO TIETÊ

ILHA COMPRIDA

IRAPUÃ

ITAJOBI

ITAPIRAPUÃ PAULISTA

ITARIRI

ITIRAPINA

JACAREÍ

JARINU

JUMIRIM

LAGOINHA

LOURDES

LUCÉLIA

LUCIANÓPOLIS

140

LUPÉRCIO

MACATUBA

MACEDÔNIA

MAGDA

MIGUELÓPOLIS

MIRASSOLÂNDIA

MONÇÕES

MONTE CASTELO

MOTUCA

NATIVIDADE DA SERRA

NEVES PAULISTA

NHANDEARA

NOVA EUROPA

ÓLEO

ORIENTE

PARDINHO

PARISI

PAULICÉIA

PONGAI

PONTALINDA

PRATÂNIA

PRESIDENTE ALVES

QUELUZ

RIBEIRÃO DOS ÍNDIOS

ROSEIRA

SALES

SANTA ALBERTINA

SANTA CRUZ DA

CONCEIÇÃO

SANTA RITA D OESTE

SANTANA DA PONTE PENSA

SÃO JOÃO DO PAU D ALHO

TABATINGA

TACIBA

TAGUAÍ

TAPIRAÍ

TAPIRATIBA

TAQUARIVAÍ

TEJUPA

TIMBURI

TORRE DE PEDRA

TRABIJU

UNIÃO PAULISTA

URÂNIA

URUPÊS

VISTA ALEGRE DO ALTO

VITÓRIA BRASIL

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