Produção mais Limpa com Ênfase na Sustentabilidade Ambiental e Performance

Organizacional: Um Estudo Empírico no Sul do Brasil

Eliana Andréa Severo

Julio Cesar Ferro de Guimarães Eric Dorion

Cristine Hermann Nodari

• Nas décadas passadas, a poluição, a degradação e o impacto ambiental eram em nível local. Atualmente, em consequência da globalização e do vertiginoso desenvolvimento industrial, o impacto ambiental pode evoluir para um nível mundial.

• Práticas ambientais P+L

INTRODUÇÃO

• A P+L atua preventivamente, promovendo uma visão holística dos recursos, produção, economia e meio ambiente, capaz de melhorar a utilização de material e reduzir o consumo de energia e emissão de resíduos (FRESNER, 1998; HAMED; EL MAHGARY, 2004; KJAERHEIM, 2005; NIELSEN, 2007; SHIN et al., 2008; BONILLA et al., 2010; SEVERO et al., 2012).

INTRODUÇÃO

• Analisar a relação entre a P+L, a sustentabilidade ambiental e a performance organizacional, em 298 empresas do Arranjo Produtivo Local Metal Mecânico Automotivo (APLMMA) da Serra Gaúcha.

OBJETIVO

APLMMA da Serra Gaúcha

2º maior APLMMA do Brasil;

2.588 empresas, sendo (95%) de micro e pequeno porte, gerando cerca de 62.775 postos de trabalho;

Abrange 17 municípios;

Alto índice de empreendedorismo.

OBJETO DE ESTUDO

P+L e sustentabilidade ambiental

• H1: A P+L está positivamente relacionada com a sustentabilidade ambiental;

P+L e performance organizacional

• H2: A P+L está positivamente relacionada com a melhoria da performance organizacional;

Sustentabilidade ambiental e performance organizacional

• H3: A sustentabilidade ambiental está positivamente relacionada com a performance organizacional.

HIPÓTESES DA PESQUISA

Fig. 1. Modelo proposto de hipóteses. Fonte: Elaborado pelos autores (2013).

MODELO TEÓRICO

• Survey descritiva (MALHOTRA, 2006);

• Questionários (validado por 2 expertes);

• Pré-teste em 31 organizações do APLMMA;

• Escala Likert de cinco pontos;

• Os questionários enviados por e-mail, e através de entrevistas por telefone.

• O levantamento dos dados ocorreu nos meses de abril a dezembro de 2012;

METODOLOGIA

• 950 empresas selecionadas, obteve-se um total de (371 – 73) 298 questionários válidos – amostra não probabilística arbitrária;

• Análise e interpretação dos dados: MEE (HAIR et al., 1998; MARUYAMA, 1998; KLINE, 2005);

• Software AMOS Versão 18 acoplado ao SPSS® (BYRNE, 2010).

METODOLOGIA

QUESTIONÁRIO

VARIÁVEIS OBSERVÁVEIS* VARIÁVEIS LATENTES

CP1) A Produção Mais Limpa diminuiu a emissão de resíduos. CP2) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de matéria-prima. CP3) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de energia. CP4) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de água. CP5) A Produção Mais Limpa contribuiu para a redução do impacto sobre o meio ambiente.

Produção mais Limpa

ES1) A empresa tem como diretriz a sustentabilidade ambiental no processo desenvolvimento de produtos. ES2) A empresa tem como diretriz a sustentabilidade ambiental no desenvolvimento de processos produtivos. ES3) A empresa trabalhada a sustentabilidade ambiental comprometida com bem-estar dos trabalhadores, da sociedade e do meio ambiente.

Sustentabilidade Ambiental

OP1) A Produção Mais Limpa aumentou a capacidade de produção. OP2) A Produção Mais Limpa aumentou a flexibilidade da produção. OP3) A Produção Mais Limpa reduziu os custos de produção. OP4) A Produção Mais Limpa contribuiu para melhorar aspectos ligados à saúde e segurança do trabalhador. OP5) A Produção Mais Limpa melhorou a qualidade dos bens ou serviços ofertados.

Performance Organizacional

* Utilizou-se uma escala Likert de 5 pontos: 1 – Discordo totalmente; 2 - Discordo parcialmente; 3 – Nem discordo, nem concordo; 4 – Concordo parcialmente; 5 – Concordo totalmente.

• Análise de normalidade nas variáveis observadas, calculou-se e interpretou-se os indicadores de curtose, assimetria, médias amostrais e desvios de multinormalidade.

• Coeficiente de Mardia encontrou valores < cinco, o que demonstra serem significativos (MARDIA, 1971; BENTLER, 1990) para a normalidade nas distribuições.

• Coeficientes de assimetria de Pearson próximos de zero, o que caracteriza uma simetria moderada (MARÔCO, 2010).

RESULTADOS

• Baixo nível de Missing (KLINE, 1998) (valores inferiores a 5% de não respostas a uma determinada variável);

• Validade composta dos construtos: analisou-se a consistência das cargas (desejável 0,70, MARÔCO, 2010):

P+L (0,84);

sustentabilidade ambiental (0,86);

performance organizacional (0,77).

RESULTADOS

• Análise da consistência interna das dimensões do questionário: analisou-se o Alfa de Cronbach (valores mínimos de 0,7, HAIR et al., 2007):

P+L (0,8);

sustentabilidade ambiental (0,8);

performance organizacional (0,7).

• Verificar as correlações entre as variáveis: teste KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): apresentou o índice de 0,794 o que indica que a matriz de correlação apresenta correlações significativas entre as variáveis (PESTANA; GAGEIRO, 2005).

RESULTADOS

VALIDAÇÃO DOS CONSTRUTOS

VALIDAÇÃO DOS CONSTRUTOS

Fig. 3. Modelo final da pesquisa. Fonte: Elaborado pelos autores (2013).

• As hipóteses (H1, H2 e H3) propostas foram testadas e confirmadas através da metodologia de MEE, contribuindo para consolidação de diversas teorias que sustentaram as hipóteses descritas na pesquisa.

• Os achados da pesquisa permitiram o teste e validação de métricas para os construtos de P+L, Sustentabilidade Ambiental e Performance Organizacional, contribuindo para a ciência e para a gestão organizacional.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

• Observou-se que das empresas pesquisadas, 89% eram compostas de pequeno e médio porte, e 11% de grande porte.

• Vale ressaltar que grande parte das empresas ainda não perceberam o potencial econômico e financeiro da P+L, assim como de outras práticas ambientais. Faltando uma visão estratégica de negócio sustentável, integrando a sustentabilidade ambiental e econômica, em uma perspectiva de longo prazo.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

• A principal contribuição do estudo foi a agregação de dados da P+L de empresas de diferentes portes por meio da análise de MEE, inclusive as pequenas e médias, e a partir de uma visão estratégica, o que se mostra ainda incipiente na literatura especializada (BAAS, 1995; BOYLE, 1999; HAMED; EL MAHGARY, 2004; BURRITT; HERZIG; TADEO; 2009; SEVERO et al., 2012), reafirmando a ideia de que as organizações movimentam-se em direção à sustentabilidade ambiental por pressões coercitivas e normativas.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

• O estudo teve uma amostra 11,5% da população do APLMMA da Serra Gaúcha, este reflete apenas a percepção dos respondentes das empresas pesquisadas na região;

• Técnica de amostragem - não probabilística, portanto, os resultados devem ser apreciados sob a perspectiva da amostra considerada.

LIMITAÇÕES DA PESQUISA

• Pesquisas que incluam análises comparativas longitudinais entre os diversos tamanhos de empresas e entre os diferentes setores industriais;

• Coletas de dados em outras amostras, permitindo ou não a confirmação dos resultados encontrados nesta pesquisa, ampliando a capacidade de análise do fenômeno, contribuindo para o meio acadêmico e para o processo de gestão empresarial na tomada de decisões estratégicas ligadas a P+L.

SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS

• Baas, L.W., 1995. Cleaner production: beyond projects. Journal of Cleaner Production. 3, 55-59.

• Bentler, P.M., 1990. Comparative fit indexes in structural equations. Psychological Bulletin. 107, 2, 238-246.

• Bonilla, S.H., Almeida, C.M.V.B., Giannetti, B.F., Huisingh, D., 2010. The roles of cleaner production in the sustainable development of modern societies: an introduction to this special issue. Journal of Cleaner Production. 18, 1-5.

• Boyle, C., 1999. Cleaner production in New Zealand. Journal of Cleaner Production. 7, (1), 59-67.

• Burritt, R.L., Herzig, C., Tadeo, B.D., 2009. Environmental management accounting for cleaner production: The case of a Philippine rice mill. Journal of Cleaner Production. 17, 431-439.

BIBLIOGRAFIA

• Byrne, B.M., 2010. Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications and Programming, 2. Taylor & Francis Group, New York.

• Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., Black, W.C. 1998. Multivariate Data Analysis, 5. Prentice Hall, New Jersey.

• Kjaerheim, G., 2005. Cleaner production and sustainability. Journal of Cleaner Production. 13, 329- 339.

• Kline, R.B., 2005. Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 2. The Guilford Press, New York.

• Mardia, K.V., 1971. The effect of nonnormality on some multivariate tests and robustness to nonnormality in the linear model. Biometrika. 58, 1, 105-121.

• Marôco, J., 2010. Análise de Equações Estruturais: Fundamentos Teóricos, Softwares & Aplicações. PSE, Lisboa.

BIBLIOGRAFIA

• Maruyama, G.M., 1998. Basics of Structural Equation Modeling. Sage Publications, London.

• Nielsen, S.N., 2007. What has modern ecosystem theory to offer to cleaner production, industrial ecology and society? The views of an ecologist. Journal of Cleaner Production. 15, 1639-1653.

• Pestana, M.H., Gageiro, J.N., 2005. Análise de Dados para Ciências Sociais: A Complementariedade do SPSS, 4. Sílabo, Lisboa.

• Severo, E.A., Dorion, E., Olea, P.M., Camargo, M.E., Nodari, C.H., Cruz, M.R., 2012. Cleaner production: cases of the metal-mechanic automotive cluster of Serra Gaúcha, Brazil. African Journal of Business Management. 6, 10232-10237.

• Shin, D., Curtis, M., Huisingh, D., Zwetsloot, G.I., 2008. Development of a sustainability policy model for promoting cleaner production: a knowledge integration approach. Journal of Cleaner Production. 16, 1823-1837.

BIBLIOGRAFIA

Eliana Andréa Severo

elianasevero2@hotmail.com

OBRIGADA!!