UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO … · fatores determinantes do desenvolvimento de um país, tema este relacionado a presente dissertação. A todos ... As economias

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO

INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO

LUIZ EDUARDO CARDOSO DE ORNELLAS

INFRAESTRUTURA, PROCESSOS EMPRESARIAIS E

GOVERNAMENTAIS E DESEMPENHO ECONÔMICO NACIONAIS:

UMA INVESTIGAÇÃO EMPÍRICA

RIO DE JANEIRO

2011

2

Luiz Eduardo Cardoso de Ornellas




Universidade Federal do Rio de Janeiro

Instituto COPPEAD de Administração

Mestrado em Administração

Orientador Prof. Alexandre Medeiros Rodrigues, Ph.D.

Rio de Janeiro

2011

3




Luiz Eduardo Cardoso de Ornellas

Dissertação submetida ao corpo docente do Instituto de Pós-Graduação e Pesquisa

em Administração – COPPEAD, da Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ,

como parte dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre.

Rio de Janeiro, 20 de setembro de 2011.

Aprovada por:

___________________________________________________ Orientador

Prof. Alexandre Medeiros Rodrigues, Ph.D. (COPPEAD/UFRJ)

___________________________________________________

Prof. Victor Almeida, D.Sc. (COPPEAD/UFRJ)

___________________________________________________

Prof. Eduardo Pereira Nunes, D.Sc. (IBGE)

Rio de Janeiro

2011

4

Fichamento

Ornellas, Luiz Eduardo Cardoso de. Infraestrutura, processos empresariais e governamentais e desempenho econômico nacionais: uma investigação empírica / Luiz Eduardo Cardoso de Ornellas.-- 2011. 110 f.:il Dissertação (Mestrado em Administração) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto COPPEAD de Administração, Rio de Janeiro, 2011.

Orientador: Alexandre Medeiros Rodrigues

1. Infraestrutura. 2. Desempenho Econômico. 3. Administração - Teses. I. Rodrigues, Alexandre Medeiros (Orient.). II. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de COPPEAD de Administração. III. Título.

5

“The only thing necessary for the

triumph of evil is for good men to

do nothing.” Edmund Burke

6

Agradecimentos

Acima de tudo agradeço a Deus pela maior de todas as dádivas concedidas, a

minha vida.

Aos meus pais, Luiz Otávio e Lúcia, meus primeiros educadores. Agradeço o amor

incondicional, o exemplo de vida e de valores, a dedicação incansável e a presença

constante em todas as etapas da minha formação, incentivando-me sempre na

conquista dos meus objetivos e no enfrentamento das adversidades.

Ao professor Alexandre Rodrigues, a quem muito admiro, por ter abraçado esse

projeto desde a nossa primeira conversa. Agradeço a valiosa orientação, a troca de

conhecimento e o tempo dedicado ao longo dessa jornada.

Ao professor Victor Almeida, agradeço tanto o fato de ter aceito o convite para

participar dessa banca examinadora, quanto as aulas ministradas no mais alto nível

do conhecimento específico e generalista, o que contribuiu para o meu crescimento,

ampliando a minha visão sobre a importância dos mais diversos temas ligados à

administração.

Ao professor Eduardo Nunes, agradeço primeiramente o fato de ter aceito o convite

para a participação dessa banca examinadora, apesar das suas inúmeras

atribuições. Agradeço ainda, a atenção dispensada em nossas conversas e as aulas

na graduação em Economia na PUC-Rio, em que me despertou a curiosidade pelos

fatores determinantes do desenvolvimento de um país, tema este relacionado a

presente dissertação.

A todos os professores do COPPEAD, pelos ensinamentos ao longo do mestrado e

por serem responsáveis pelo sucesso da instituição e de nossa formação. Assim

como a todos os funcionários do COPPEAD, em especial os integrantes da

Biblioteca e da Secretaria Acadêmica, pela ajuda e contribuição para um ambiente

propício ao estudo.

À turma 2009/10 e a todos os amigos criados no COPPEAD, pelo relacionamento,

pelo aprendizado e pela troca de experiências. É um prazer enorme fazer parte

desta comunidade.

7

Ao professor Márcio Gomes Pinto Garcia, meu primeiro mentor ainda na graduação

em Economia na PUC-Rio.

A todos os meus amigos e familiares, com um carinho especial e em memória a

minha tia-avó Rita, pela compreensão e apoio.

E por fim ao Brasil, país de que tenho muito orgulho e sou muito grato por

proporcionar aos brasileiros essa excelente instituição de ensino, o COPPEAD, e por

ter financiado parte deste estudo através do CNPq.

8

Resumo

ORNELLAS, Luiz Eduardo Cardoso de. Infraestrutura, Processos Empresariais e

Governamentais e Desempenho Econômico Nacionais: Uma Investigação

Empírica. Orientador: Alexandre Medeiros Rodrigues. Rio de Janeiro:

UFRJ/COPPEAD, 2011. Dissertação (Mestrado em Administração).

As economias nacionais enfrentam flutuações em seus níveis de atividade ao longo

do tempo. Desta forma, o governo deve estar atento aos pontos críticos da

economia e criar a base para que estes não se tornem possíveis impedimentos para

o desenvolvimento do país.

Neste sentido, torna-se fundamental a compreensão sobre o dinamismo do

desempenho econômico, ou seja, entender os seus princípios, suas bases, seu

funcionamento, além da forma de alcançá-lo e mantê-lo. Apesar de ser consenso

entre economistas de que a infraestrutura estimula a atividade econômica, tanto pelo

aumento da produtividade dos insumos, quanto através da sua contribuição direta

para a produção (EBERTS, 1990), é importante ter evidências empíricas sobre essa

posição, lacuna esta que este estudo se propõe a preencher.

Para tal, foi realizada uma revisão de literatura sobre o tema, a fim de embasar o

modelo a ser testado e validado por esta dissertação. O modelo utilizou como base o

banco de dados desenvolvido pelo International Institute for Management

Development (IMD) chamado IMD World Competitiveness Yearbook (WCY), para

assim inferir empiricamente uma relação de causalidade positiva entre infraestrutura,

processos e desempenho econômico a nível nacional.

Os modelos apresentados confirmam as hipóteses das relações de causalidade

positiva entre as dimensões de Infraestrutura e Eficiência Empresarial, assim como

das dimensões de Eficiência Empresarial e Desempenho Econômico. Entretanto, os

mesmos modelos apresentaram resultados inconclusivos para as relações entre as

dimensões de Infraestrutura e Eficiência Governamental, assim como entre

Eficiência Governamental e Desempenho Econômico, o que faz com que o papel

9

desempenhado pela dimensão da Eficiência Governamental deva ser melhor

explorado, sendo apontado como uma das sugestões para estudos futuros.

10

Abstract

ORNELLAS, Luiz Eduardo Cardoso de. Infraestrutura, Processos Empresariais e

Governamentais e Desempenho Econômico Nacionais: Uma Investigação

Empírica. Orientador: Alexandre Medeiros Rodrigues. Rio de Janeiro:

UFRJ/COPPEAD, 2011. Dissertação (Mestrado em Administração).

National economies face fluctuations in their activity levels over time. Thus, the

government must be aware of the critical variables of the economy and set up the

foundations for these variables do not become potential bottlenecks to the

development of the country.

Thereby, it is essential to understanding the dynamics of economic performance, i.e.

to understand its principles, its bases, its behavior, its operation, as well as how to

achieve it and to maintain it. Although consensus among economists that the

infrastructure stimulates economic activity, both by increasing the productivity of

inputs, and through its direct contribution to production (EBERTS, 1990), it is

important to have empirical evidence about this position, a gap that this study intends

to fill.

For such reason, we conducted a literature review about the subject in order to

bolster the model to be tested and validated by this thesis. The model is based on

the database developed by the International Institute for Management Development

(IMD) called IMD World Competitiveness Yearbook (WCY), in order to infer

empirically a positive causal relationship among infrastructure, processes and

economic performance at national level.

The models presented confirm the hypothesis of positive causal relationships

between the dimensions of Business Efficiency and Infrastructure, as well as the

dimensions of Business Efficiency and Economic Performance. However, these

models have yielded inconclusive results for the relationships between the

dimensions of Infrastructure and Government Efficiency, as well as between

Governmental Efficiency and Economic Performance, showing that the role played

11

by the dimension of Government Efficiency should be further investigated and is one

of the suggestions for future studies.

12

Lista de Siglas

AMOS – add-in do software SPSS chamado Analysis of Moment Structures

BRIC – Grupo de países emergentes formado por Brasil, Rússia, Índia e China

CE – Comunidade Européia

CFA – Confirmatory Factor Analysis, em português, Análise Fatorial Confirmatória

(AFC)

CFI – Comparative Fit Index

EFA – Exploratory Factor Analysis, em português, Análise Fatorial Exploratória

(AFE)

EPC – Eletronic Product Code

ERP – Enterprise Resource Planning

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IMD – International Institute for Management Development

NFI – Normed Fit Index

PIB – Produto Interno Bruto

PPC – Paridade do Poder de Compra

RFID – Radio-Frequency IDentification

RMSEA – Root Mean Square of Approximation

SCOR – Supply Chain Operations Reference

SEM – Structural Equation Modeling, em português, Modelagem de Equações

Estruturais (MEE)

13

SPSS – software chamado Statistical Package for the Social Sciences

TI – Tecnologia da Informação

VMI – Vendor Managed Inventory

WCY – World Competitiveness Yearbook

WDI - World Development Indicators

14

Índice de Figuras

Figura 1 – Modelo a ser validado, desenvolvido a partir da revisão de literatura ...... 20

Figura 2 – Modelo Estrutura, Processos e Desempenho - Fonte: Rodrigues e outros

(2004) ........................................................................................................................ 32

Figura 3 – Ligação entre o banco de dados e o modelo proposto a ser analisado ... 36

Figura 4 – Modelo de Equações Estruturais com demarcação dos Modelos de

Mensuração e Estrutural - Fonte: Byrne (2001) ........................................................ 40

Figura 5 – As hipóteses do modelo a serem testadas ............................................... 43

Figura 6 – Configuração do Modelo de Equações Estruturais no AMOS .................. 67

Figura 7 – O Modelo de Equações Estruturais e as hipóteses a serem testadas ..... 68

Figura 8 – Resultados obtidos com o Modelo de Equações Estruturais ................... 68

Figura 9 – Modelo alternativo de Equações Estruturais ............................................ 70

Figura 10 – Resultados obtidos com o Modelo Alternativo de Equações Estruturais 70

15

Índice de Gráficos

Gráfico 1 – Evolução do Produto Interno Bruto (PIB) - Variação em Volume - Fonte:

IBGE .......................................................................................................................... 18

Gráfico 2 – Evolução do Produto Interno Bruto (PIB) - Variação em Volume a partir

do Plano Real - Fonte: IBGE ..................................................................................... 19

16

Índice de Quadros

Quadro 1 – Fatores de Competitividade - Fonte: WCY 2010 (elaborado pelo autor) 35

Quadro 2 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Economia

Doméstica ................................................................................................................. 46

Quadro 3 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Comércio

Internacional .............................................................................................................. 47

Quadro 4 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Investimento

Internacional .............................................................................................................. 48

Quadro 5 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Emprego ....... 49

Quadro 6 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Preços ........... 50

Quadro 7 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Finanças

Públicas ..................................................................................................................... 51

Quadro 8 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Política Fiscal

.................................................................................................................................. 52

Quadro 9 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Quadro

Institucional ............................................................................................................... 54

Quadro 10 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Legislação

Empresarial ............................................................................................................... 55

Quadro 11 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Quadro Social

.................................................................................................................................. 56

Quadro 12 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Produtividade... 57

Quadro 13 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Mercado de

Trabalho .................................................................................................................... 58

Quadro 14 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Finanças .......... 59

Quadro 15 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Práticas

Gerenciais ................................................................................................................. 60

Quadro 16 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Atitudes e Valores

.................................................................................................................................. 61

Quadro 17 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Básica...... 62

Quadro 18 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Tecnológica

.................................................................................................................................. 63

Quadro 19 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Científica . 64

Quadro 20 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Saúde e Ambiente ......... 65

Quadro 21 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Educação ....................... 66

17

Sumário

1. INTRODUÇÃO ....................................................................................18

1.1. OBJETIVO DO ESTUDO .......................................................................20

1.2. RELEVÂNCIA DO ESTUDO ..................................................................21

1.3. ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO ...............................................................22

2. REVISÃO DE LITERATURA..................................................................23

2.1. RELAÇÃO ESTRUTURA E PROCESSOS ................................................23

2.2. RELAÇÃO PROCESSOS E DESEMPENHO .............................................25

2.3. RELAÇÃO ESTRUTURA E DESEMPENHO .............................................27

2.4. O MODELO ........................................................................................31

3. MÉTODO ...........................................................................................33

3.1. O TIPO DE PESQUISA .........................................................................33

3.2. O BANCO DE DADOS ..........................................................................33

3.3. LIGAÇÃO ENTRE O MODELO E O BANCO DE DADOS ............................36

3.4. ANÁLISE FATORIAL ............................................................................37

3.5. MODELAGEM DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS .......................................38

3.6. HIPÓTESES DO MODELO A SEREM TESTADAS ....................................43

4. RESULTADOS OBTIDOS .....................................................................44

4.1. RESULTADOS DAS ANÁLISES FATORIAIS EXPLORATÓRIAS ..................44

4.2. RESULTADOS DA MODELAGEM DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS .............67

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS ...................................................................73

5.1. LIMITAÇÕES DO ESTUDO ...................................................................73

5.2. ESTUDOS FUTUROS ..........................................................................74

REFERÊNCIAS ........................................................................................76

APÊNDICE ..............................................................................................81

18

1. INTRODUÇÃO

As economias nacionais enfrentam flutuações em seus níveis de atividade ao longo

do tempo. Os chamados ciclos econômicos envolvem uma alternância de períodos

de expansão, de crescimento do produto, com períodos de estagnação e/ou até

mesmo períodos de contração do mesmo (MANKIW, 2003).

Economistas keynesianos defendem a posição de que os governos devem adotar

medidas anticíclicas, a fim de suavizar os picos e os vales dos ciclos econômicos.

Essa postura tem por objetivo minimizar as oscilações das economias e, assim,

reduzir as incertezas ocasionadas pela variação do produto ao longo do tempo, o

que por sua vez propicia uma maior estabilidade para os agentes econômicos

(ABEL; BERNANKE et al., 2008).

A seguir, podemos observar o gráfico 1 e o gráfico 2 a evolução do Produto Interno

Bruto (PIB) - Variação em Volume, sendo que a diferença entre os gráficos é apenas

o intervalo de dados utilizado. O gráfico 1 compreende os anos de 1948 a 2010,

enquanto o gráfico 2 destaca o período após a implantação do Plano Real, em 1994,

até 2010. Observam-se em ambos os gráficos, a economia brasileira marcada por

flutuações em seu nível de atividade.

Gráfico 1 – Evolução do Produto Interno Bruto (PIB) - Variação em Volume - Fonte: IBGE

-5.0%

-2.5%

0.0%

2.5%

5.0%

7.5%

10.0%

12.5%

15.0%

1948

1950

1952

1954

1956

1958

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

%

Ano

19

Gráfico 2 – Evolução do Produto Interno Bruto (PIB) - Variação em Volume a partir do Plano

Real - Fonte: IBGE

Dessa forma, assim como defendido pelos economistas keynesianos, em fases de

contração econômica, é papel de o governo buscar a adoção de políticas para

reativar e aumentar o dinamismo das atividades, tendo como objetivo a recuperação

do desempenho econômico. Já nos períodos de expansão, cabe ao governo

propiciar as bases para um crescimento sustentado, para que esta fase dure o

máximo possível. O governo deve verificar os pontos críticos da economia e

combatê-los para que esses não se tornem possíveis impedimentos para o

desenvolvimento do país. A preocupação com o crescimento contínuo e com os

aspectos frágeis da economia está intimamente ligada a setores como o de energia,

o de infraestrutura logística, o de educação, dentre outros. Entretanto, caso haja a

percepção de que as bases do sistema econômico estejam frágeis, o governo

buscará meios de arrefecer o crescimento através de políticas econômicas, para que

no momento em que a trajetória da atividade nacional mudar, o impacto causado

sobre os agentes econômicos não seja tão brusco e o vale do ciclo econômico não

seja profundo e duradouro (GIAMBIAGI e ALÉM, 2000).

-1.5%

0.0%

1.5%

3.0%

4.5%

6.0%

7.5%

9.0%

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

%

Ano

20

Neste sentido, torna-se fundamental a compreensão sobre o dinamismo do

desempenho econômico, ou seja, entender os seus princípios, suas bases, seu

funcionamento, além da forma de alcançá-lo e mantê-lo. Apesar de ser consenso

entre economistas de que a infraestrutura estimula a atividade econômica, tanto pelo

aumento da produtividade dos insumos, quanto através da sua contribuição direta

para a produção (EBERTS, 1990), é importante ter evidências empíricas sobre essa

posição, lacuna esta que esta dissertação de caráter exploratório se propõe a

preencher.

1.1. OBJETIVO DO ESTUDO

O presente estudo tem por objetivo validar o modelo apresentado a seguir na figura

1, desenvolvido a partir da revisão de literatura, no âmbito da economia nacional

através da aplicação da Modelagem de Equações Estruturais (em inglês, Structural

Equation Modeling).

Figura 1 – Modelo a ser validado, desenvolvido a partir da revisão de literatura

Para deixar claro como o modelo será desenvolvido, é importante destacar a

definição conceitual de mediação. Para Abbad e Torres (2002, p. 21), p. 21), “o

conceito de mediação implica suposição de relacionamentos entre as variáveis

envolvidas. Uma variável mediadora é aquela que, ao estar presente na equação de

regressão, diminui a magnitude do relacionamento entre uma variável independente

e uma variável dependente”. Portanto, uma variável pode ser considerada

mediadora no momento em que influencia a relação entre a variável independente e

a variável dependente (MACKINNON; LOCKWOOD et al., 2002), de modo que sua

inserção na equação estrutural neutraliza, ou mesmo reduz, a força do impacto da

variável independente sobre a dependente.

Estrutura Processos Desempenho

21

Deste modo, este estudo exploratório buscará provar empiricamente uma relação de

causalidade positiva entre infraestrutura, processos (representado no banco de

dados pela eficiência empresarial e a eficiência governamental) e desempenho

econômico a nível nacional. Ou seja, estamos sugerindo que a relação entre

Infraestrutura e Desempenho Econômico Nacional é mediada por Processos

Empresariais e Governamentais. Em outras palavras, esta dissertação tentará

mostrar que a estrutura de um país afeta os processos de suas atividades

econômicas, que por sua vez impactam o desempenho de sua economia como um

todo.

Outra importante discussão ao se trabalhar com a Modelagem de Equações

Estruturais (MEE) é a respeito dos modelos multigrupos e a utilização de variáveis

moderadoras para tal. Baron e Kenny (1986) definem uma variável moderadora

como uma variável qualitativa ou quantitativa que afeta a direção e/ou a força da

relação entre a variável independente e a variável dependente. Assim, modelos

multigrupos em MEE possuem opções que classificam uma dada variável em dois

ou mais grupos e nesta situação, o pesquisador está interessado em identificar

como o modelo estrutural é ajustado nos diferentes grupos pré-estabelecidos e quais

diferenças existem nos coeficientes de regressão, dependendo do valor da

moderadora (SHARMA; DURAND et al., 1981). Com isso, a análise de grupos seria

interessante na presente dissertação para explorar fatores de moderação, como, por

exemplo, o grau de desenvolvimento dos países, classificando os países em

subdesenvolvidos e desenvolvidos.

1.2. RELEVÂNCIA DO ESTUDO

O tema em questão que relaciona infraestrutura, processos e desempenho a nível

nacional é muito relevante pelo fato de estar intimamente ligado ao desenvolvimento

econômico e social do país (JONES, 2000). Além disso, o assunto é bastante atual e

é presença constante na mídia. Isso pode ser comprovado pelos inúmeros artigos

veiculados diariamente nos jornais, revistas e sites. No apêndice ao final desta

22

dissertação, podemos ver alguns exemplos de artigos de jornais e revistas

ressaltando o tema.

Já a relevância em termos acadêmicos é em virtude de validar o modelo

apresentado anteriormente na figura 1 em um âmbito nacional, uma vez que

Rodrigues e outros (2004) testaram-no ao nível da firma.

1.3. ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO

O presente estudo está organizado em cinco capítulos. O primeiro capítulo

apresenta uma contextualização do tema, assim como os objetivos do estudo e a

sua relevância.

O segundo capítulo apresenta a revisão de literatura acerca do tema, iniciando-se

com uma discussão sobre o ambiente econômico gerado por cada país e a sua

relação com a criação de valor no nível da firma. Logo após é apresentado o

referencial teórico e o modelo objeto do estudo.

O terceiro capítulo descreve o método do estudo, apresentando o tipo de pesquisa,

o banco de dados utilizado, a ligação entre o modelo proposto e o banco de dados,

as técnicas estatísticas utilizadas (a Análise Fatorial e a Modelagem de Equações

Estruturais), além das hipóteses a serem analisadas pelo modelo.

Posteriormente, o quarto capítulo destina-se a exibição e a análise dos resultados

obtidos. E, ao fim, o quinto e último capítulo encerra com as conclusões sobre o

estudo, sugestões para estudos futuros e aponta suas principais limitações.

23

2. REVISÃO DE LITERATURA

Esta revisão de literatura tem por objetivo reunir o referencial teórico para embasar o

modelo a ser testado e validado a nível nacional por esta dissertação. Deste modo,

este capítulo contará com seções que relacionarão a ligação entre estrutura e

processos, processos e desempenho, como também estrutura e desempenho. São

estudos sobre estas ligações tanto em nível da firma, quanto em nível nacional.

2.1. RELAÇÃO ESTRUTURA E PROCESSOS

Esta seção tem o intuito de evidenciar a ligação entre estrutura e processos através

do estudo sobre o tema em artigos acadêmicos. Veremos a seguir que a maior parte

dos estudos referente a esta relação está no âmbito da firma e não no âmbito

nacional.

Closs e Thompson (1992) destacam a importância da avaliação dos investimentos

em infraestrutura de uma empresa, uma vez que tais investimentos impactarão os

processos de compras, produção e logística da organização. Os autores propõem

uma visão integrada sobre os impactos da infraestrutura, diferente do observado até

então, em que decisões referentes a investimentos em infraestrutura tinham por

objetivo atingir necessidades específicas de uma determinada área da organização,

desconsiderando o impacto sobre as demais.

Alguns estudos relacionam, de forma mais específica, a infraestrutura de

informações e processos (PANT; SETHI et al., 2003; SHORE e VENKATACHALAM,

2003; HO; LAU et al., 2004). Segundo Pant e outros (2003), as empresas buscam

cada vez mais integrar as suas cadeias de suprimentos através de redes e/ou

internet, pois acreditam que tais cadeias alavancam sua eficiência e competitividade.

Entretanto, entusiasmadas pelas soluções de softwares, as empresas muitas vezes

esquecem a enorme exigência de recursos para a criação e a implementação de

cadeias de suprimentos integradas, como uma grande quantidade de tempo para

24

gerenciar, além da energia, grandes mudanças em toda a organização, muito

comprometimento com fornecedores / parceiros, e infraestrutura técnica sofisticada.

Já Shore e Venkatachalam (2003) avaliaram as capacidades de compartilhamento

de informações de parceiros em uma cadeia de suprimentos através de um modelo

de lógica difusa (fuzzy logic). Os autores destacam a importância em especial desta

dimensão, uma vez que a tecnologia da informação é necessária para integrar

horizontalmente operações geograficamente dispersas, ou seja, processos em

diversas localidades.

E, para Ho e outros (2004), a infraestrutura inteligente de informação apresenta-se

como uma forma de apoiar a racionalização do fluxo logístico integrado.

Ainda relacionando infraestrutura de informações e processos, Su e Yang (2010)

estudaram os impactos da implantação do sistema ERP (Enterprise Resource

Planning) sobre os processos envolvidos na gestão da cadeia de suprimentos. Os

resultados confirmam os benefícios operacionais, gerenciais e estratégicos do ERP

sobre as competências da gestão da cadeia de suprimentos, mas não que a

infraestrutura de TI e os benefícios organizacionais sejam preditores significativos

deles. Ou seja, não basta apenas prover a infraestrutura do sistema ERP, mas saber

como explorá-lo para usufruir os seus potenciais benefícios.

Em nível nacional, Kelly (1998) estudou a ligação entre infraestrutura de informações

e processos de avaliação. O autor destaca a importância de se ter uma boa

infraestrutura de informações para que se possa realizar um sólido processo de

avaliação dos programas e assim direcionar os esforços e as ações da forma mais

eficiente possível. Ele afirma que muitos governos se esforçam para implementar

programas de desenvolvimento sustentável e, que, embora haja muitas definições

de sustentabilidade, a maioria concorda que uma infraestrutura de informação mais

abrangente, incluindo medidas econômicas, sociais, ambientais e culturais é

necessária para dar suporte ao processo de tomada de decisão, ou seja, na

avaliação dos cursos de ação e dos programas a serem realizados.

25

2.2. RELAÇÃO PROCESSOS E DESEMPENHO

Premkumar (2000) fornece uma perspectiva integrada da gestão da cadeia de

suprimentos com a utilização de sistemas interorganizacionais que facilitam o fluxo

de informações e bens, destacando os potenciais benefícios sobre seus

desempenhos.

O surgimento da internet e a disponibilidade de novos softwares tem proporcionado

oportunidades para algumas empresas moverem-se em busca de um modelo de

negócios estendido, que cria valor ao longo da cadeia de suprimentos (EDWARDS;

PETERS et al., 2001).

Horvath (2001) destaca o fato dos mercados globais crescerem cada vez mais com

o aumento da eficiência e, por isso, a concorrência não mais ocorre apenas no nível

das empresas individuais, mas entre cadeias de valor como um todo. Segundo a

pesquisadora, a colaboração em processos geridos através de redes inteligentes de

e-business dará a vantagem competitiva que permite que todos os participantes

dessa cadeia de valor prevaleçam sobre seus concorrentes e cresçam a partir de um

desempenho superior.

Matthews (2006) ressalta a posição de que a gestão da cadeia de suprimentos

desempenha cada vez mais um papel importante e estratégico na entrega de

resultados. A gestão da qualidade total assegura que os processos são seguidos e

os consumidores fiquem satisfeitos. Para garantir a confiabilidade e a alta qualidade

exigida pelos consumidores, as empresas devem entender os processos e os

ambientes cultural e organizacional dos seus fornecedores. O alinhamento das

metas de desempenho organizacional entre o fornecedor e o consumidor dá suporte

à gestão eficaz de riscos. O modelo SCOR (Supply Chain Operations Reference) dá

às organizações a habilidade de construir a infraestrutura de suporte de informação

para gerir eficazmente os processos ao longo da cadeia de suprimentos e, assim,

atingir as metas almejadas.

Outros estudos destacam a relação entre os processos de uma empresa e seu

desempenho, segundo o relacionamento estabelecido entre compradores e

26

fornecedores de diferentes organizações (CLAASSEN; WEELE et al., 2008; LUO;

LIU et al., 2009). Claassen e outros (2008) estudaram sobre os impactos do Vendor

Managed Inventory (VMI) sobre o desempenho da firma. Os resultados obtidos

apontam que em empresas onde os gestores de compras investem no

relacionamento com seus fornecedores e possuem uma boa infraestrutura de TI, os

processos representados pelos sistemas de informação, compartilhamento de

informação, qualidade da informação e qualidade do relacionamento possuem maior

relevância sobre o desempenho da companhia que implanta o VMI.

Já o estudo de Luo e outros (2009) explora o fato de como investimentos específicos

no relacionamento fornecedor e comprador contribuem de forma indireta no

desempenho do canal. Os processos envolvidos nessas parcerias apresentam a

redução de oportunismos e de conflitos, além da intensificação do comprometimento

e do compartilhamento do conhecimento, que por sua vez traduzem-se na melhoria

de desempenho das empresas envolvidas.

Já quando as empresas de uma determinada cadeia de suprimentos configuram

processos que utilizam códigos eletrônicos de produto (Eletronic Product Code,

EPC) e identificação por radiofreqüência (Radio-Frequency IDentification, RFID), há

a geração de benefícios sobre o compartilhamento de dados e informações entre os

diversos elos da cadeia, impactando o desempenho das companhias envolvidas

(THIESSE e CONDEA, 2009).

Em nível nacional, um estudo de Pfohl (1993) pesquisou a influência da unificação

de padrões nos países membros da Comunidade Europeia (CE) sobre os processos

logísticos e o consequente desdobramento sobre o desenvolvimento econômico

dessas nações. O autor destaca as implicações logísticas oriundas da unificação da

CE, que por sua vez impactará significativamente as empresas dentro e fora da CE.

A harmonização dos padrões irá alterar as condições de compras, produção e

vendas, assim como a eliminação da inspeção dos consumidores acelerará o fluxo

de bens pela Europa. A melhoria dos processos logísticos poderá retratar-se em

melhores desempenhos das empresas que os utilizarem para entregarem um

27

serviço melhor, construindo uma vantagem competitiva frente aos concorrentes

internacionais.

Ainda relacionando processos e desempenho em nível nacional, melhorar a logística

e incentivar uma cadeia de suprimentos mais eficiente proporcionaria uma

oportunidade de crescimento extremamente atraente para as economias

emergentes. Enquanto tais iniciativas são relativamente baratas e não tem que

competir por capital com projetos de grande visibilidade, eles precisam de mais

atenção (DOBBERSTEIN; NEUMANN et al., 2005).

2.3. RELAÇÃO ESTRUTURA E DESEMPENHO

O referencial teórico acerca da relação entre estrutura e desempenho é mais vasto

do que as relações anteriores, principalmente na esfera nacional.

Em um ambiente cada vez mais competitivo, Christopher e Towill (2001) destacam

que a compreensão de como o mercado compete possibilita as empresas de uma

cadeia de suprimentos desenharem suas estruturas de forma a obterem o melhor

desempenho possível. Mais importante, eles ressaltam que estruturas como cadeias

de suprimentos ágeis e enxutas não são mutuamente excludentes e existem casos

que quando utilizadas de forma conjunta podem conferir oportunidades ainda não

exploradas por competidores.

Já Robertson (2003) relaciona estrutura educacional e desempenho. Segundo o

autor, enquanto falta às empresas de pequeno e médio portes o conhecimento e os

recursos para desenvolver programas de treinamento, o seu sucesso em se

atualizar tecnologicamente e o desempenho da organização podem depender

crucialmente do ensino subsidiado e da infraestrutura de treinamento fornecido pelos

governos locais.

No campo da infraestrutura de transportes, segundo o modelo proposto por

Stefansson e Lumsden (2009), os três principais componentes da gestão inteligente

28

de transportes (bens, veículos e infraestrutura inteligentes) abrangem fatores que

tem efeito sobre o desempenho da cadeia de suprimentos.

Passando para o nível nacional, Parker (1984) afirma que uma quantidade

substancial de evidências está disponível para apoiar a argumentação de que o

investimento em infraestrutura de telecomunicações pode impulsionar o

desenvolvimento econômico dos países em desenvolvimento. Tecnologia por si só

não pode trazer desenvolvimento. No entanto, quando adequadamente utilizada,

permite o aumento da eficiência organizacional e administrativa na condução das

atividades econômicas, além da identificação e exploração de novas oportunidades.

Para Eberts (1990), o consenso entre os economistas é que a infraestrutura pública

estimula a atividade econômica, tanto pelo aumento da produtividade dos insumos

privados, quanto através da sua contribuição direta para a produção. Além disso,

com o aumento da estrutura regional, a infraestrutura pública poderá atrair famílias e

empresas, que por sua vez contribuem para o crescimento local.

Já Fox e Smith (1990) relatam que a maior parte dos analistas concorda que a

infraestrutura serve como base para a atividade econômica. Entretanto, para Fox e

Smith (1990), diferentemente de Eberts (1990), há menos consenso sobre a

possibilidade de a infraestrutura poder ser utilizada como uma ferramenta para

estimular o desenvolvimento econômico em áreas individuais, ou seja, não

necessariamente a infraestrutura será o motor de crescimento por si. Seguindo essa

posição, eles analisam a relação entre infraestrutura e desempenho econômico em

três tipos de regiões (regiões intermediárias, congestionadas e atrasadas) para

demonstrar em quais delas os impactos do investimento em infraestrutura gerariam

maiores benefícios econômicos.

Assim como Parker (1984), Cronin e outros (1993) e Dholakia e Harlam (1994)

também relacionaram infraestrutura de telecomunicações com o desempenho

econômico. Cronin e outros (1993) desenvolveram um modelo que confirmou que o

investimento em infraestrutura de telecomunicações tem impacto sobre o

desenvolvimento econômico. Já, Dholakia e Harlam (1994) defenderam que o

investimento na infraestrutura de telecomunicações pode ser justificado pelo impacto

29

positivo sobre o desenvolvimento econômico. Usando dados estatísticos para os 50

estados dos Estados Unidos, uma análise econométrica feita por esses últimos

sugere que a influência das telecomunicações é muito forte quando ela é vista como

a única variável de desenvolvimento, bem como quando comparada com outras

variáveis, como educação, energia e infraestrutura física. A análise de regressão

múltipla fornece uma perspectiva comparativa a respeito de variáveis que não

estavam disponíveis em estudos passados. A análise também sugere que não é

uma simples questão de trade-offs entre o investimento em uma determinada

variável ou em outra. Em vez disso, o investimento tem de ser feito em várias

variáveis, inclusive educação, telecomunicações e infraestrutura física.

A infraestrutura física engloba a infraestrutura de transportes e estudos como

Justman (1995), Talley (1996), Cain (1997) e Man (1998) estudaram sobre a relação

entre infraestrutura de transportes e desenvolvimento econômico. Assim como

podemos verificar na revisão de literatura até então, Justman (1995) ressalta que

mesmo sabendo que o investimento em infraestrutura tem um impacto positivo sobre

o desempenho econômico, um ponto importante a se atentar é a relação entre

investimentos em infraestrutura indivisíveis, monopólio do prestador de serviços e a

relação com os usuários de tal investimento. Segundo o autor, quando o

crescimento sustentado depende da criação de uma infraestrutura indivisível para

atividades diretamente produtivas, tanto desvios discretos quanto marginais do

crescimento ótimo podem prejudicar a eficiência dinâmica do mercado. A

antecipação dos produtores ao pagamento de taxas de monopólio para os serviços

de infraestrutura reduzem seus incentivos de investir em atividades diretamente

produtivas e pode impedir que a economia atinja um nível mínimo de atividade que

justifique o investimento numa grande infraestrutura indivisível.

Talley (1996) e Cain (1997) em seus estudos confirmaram a relação entre

infraestrutura e desempenho. Talley (1996) apresenta um modelo que relaciona

investimentos em infraestrutura de transportes regionais e a produção econômica.

Já Cain (1997), a partir de uma perspectiva histórica, analisa a ligação entre o

desenvolvimento econômico dos Estados Unidos e o seu investimento em

30

infraestrutura, sendo esta de transportes e saneamento, e conclui que de fato há

uma ligação entre infraestrutura e crescimento econômico privado.

Ainda em estudos ligados a infraestrutura de transportes, Man (1998) examina a

evolução dos investimentos em transportes e analisa o efeito do investimento em

transportes no desenvolvimento econômico regional na China. Resultados de

análises cross-section indicam que as províncias que investiram mais em

infraestrutura de transportes tendem a ter um melhor desempenho.

Já Posner (1998) ressalta a importância da infraestrutura legal para o desempenho

econômico de um país. Ele afirma que a prosperidade econômica de uma nação

requer ao menos uma infraestrutura legal razoável centrada nos direitos de

propriedade e de contrato. Ressalta ainda que um ciclo virtuoso pode surgir a partir

de gastos iniciais modestos em uma reforma legal com o aumento da taxa de

crescimento econômico, e assim gerar recursos que possibilitarão uma reforma legal

mais ambiciosa a ser realizada no futuro.

Para Voordijk (1999), enquanto o governo tem que reduzir o seu papel dando mais

autonomia às empresas públicas, ele deve reforçar o seu papel na economia

nacional impulsionando o desenvolvimento através do aumento de investimentos em

educação e em infraestrutura de transporte e comunicação.

Outros dois estudos relacionam infraestrutura e desempenho utilizando a China

como referência. O estudo conduzido por Sylvie (2001) fornece evidência empírica

da ligação entre investimento em infraestrutura e crescimento econômico na China,

utilizando para tal dados de 24 províncias. Em 2003, um estudo de Goh e Ling

(2003) alertava que a entrada da República Popular da China na Organização

Mundial do Comércio proporcionaria um maior acesso a um mercado até então

pouco explorado. Esperava-se que tanto o comércio, quanto os investimentos

estrangeiros aumentassem rapidamente. Sob essa configuração, um enorme desafio

se colocava ao setor logístico, pois esse teria que atender a crescente demanda do

mercado e, caso isso não ocorresse, o desempenho das empresas e,

consequentemente, o do país seria afetado.

31

Um estudo de Rodrigues e outros (2005) estimou os gastos logísticos para a

economia global. Segundo os autores, informações sobre os gastos de logísticos

são relevantes tanto para gestores corporativos quanto para administradores

governamentais. Isso porque a identificação de ineficiências nos transportes é

essencial para o desenvolvimento e promoção de melhorias de infraestrutura, que

por sua vez melhora o desempenho da logística. Eles destacaram que enquanto a

eficiência logística tem aumentado nas regiões desenvolvidas, o mesmo não se

observa no equilíbrio do mundo. Esses resultados salientam a necessidade de

investimentos em infraestrutura logística e melhorias de eficiência nos países em

desenvolvimento.

Já Sarkar (2009) diz que o papel da infraestrutura na busca pelo crescimento

econômico e como meio de alavancar o bem-estar público é mais acentuado nas

economias em desenvolvimento como a Índia. Seu estudo ressalta que na época da

independência da Índia, o governo nacional foi unânime em aceitar que uma base

muito mais ampla da infraestrutura seria uma condição sine qua non para o

desenvolvimento econômico deste país. E, para confirmar tal posição, o artigo

analisa as disparidades interdistritais no desenvolvimento da infraestrutura na região

de West Bengal.

2.4. O MODELO

Ao longo da revisão de literatura, foram pesquisados estudos que comprovam a

relação entre estrutura, processos e desempenho. Entretanto, a maior parte deles

cobre apenas parte das relações, ou seja, não engloba as três esferas bases do

modelo. Além disso, não foi encontrado nenhum estudo que traduzisse essas

relações em um âmbito nacional através de algum modelo.

É válido destacar alguns estudos que relacionaram os três pontos centrais

(RODRIGUES; STANK et al., 2004; JEONG e HONG, 2007; FINK e NEUMANN,

2009). Segundo Jeong e Hong (2007), as práticas de orientação ao consumidor

podem ter um impacto positivo sobre o desenho da rede de infraestrutura, as

32

práticas e os resultados de desempenho na gestão da cadeia de suprimentos. Já

Fink e Neumann (2009) destacam que a infraestrutura da TI proporciona flexibilidade

que gera valor percebido para o negócio.

O estudo de Rodrigues e outros (2004) apresentou o modelo apresentado na figura

2, relacionando estratégia além de estrutura, processos e desempenho em nível da

firma.

Figura 2 – Modelo Estrutura, Processos e Desempenho - Fonte: Rodrigues e outros (2004)

O estudo de Rodrigues e outros (2004) apresentou o modelo em nível da firma, e

portanto a partir de uma visão microeconômica. Já a presente dissertação, como dito

anteriormente, testará o modelo em nível nacional e, portanto, segundo o ponto de

vista macroeconômico. Embora as dimensões sejam diferentes (microeconomia e

macroeconomia), as bases de tais dimensões são as mesmas, além de serem

bastante interligadas. Assim, a explicação que justifica o teste do modelo a nível

nacional a partir do estudo anterior em nível da firma decorre do campo que

relaciona a competitividade das nações e a competitividade das empresas, ponto

este que será apresentado no capítulo 3 a seguir.

Para concluir, como não se encontram dados que mensurem a estratégia de um

país, o modelo a ser testado nesta dissertação apresentado na figura 1 não

englobará estratégia, apenas estrutura, processos e desempenho.

33

3. MÉTODO

O presente capítulo tem por objetivo descrever o método utilizado neste estudo. A

primeira seção descreve o tipo de pesquisa feito. A segunda seção apresenta o

banco de dados, a sua fonte, suas características e suas limitações. A terceira seção

discute a ligação entre o banco de dados e o modelo proposto a ser analisado. A

quarta e a quinta seções apresentam as técnicas estatísticas utilizadas como

ferramentas desse estudo, a Análise Fatorial e a Modelagem de Equações

Estruturais, respectivamente. Por fim, a sexta seção descreve as hipóteses a serem

testadas pelo modelo proposto.

3.1. O TIPO DE PESQUISA

Para definir a tipologia desta dissertação, foi utilizada a taxonomia proposta por

Vergara (2005). A autora propõe dois critérios básicos nas quais as pesquisas

podem ser classificadas: quanto aos fins e quanto aos meios. Segundo a autora,

quanto aos fins, uma pesquisa pode ser: exploratória, descritiva, explicativa,

metodológica, aplicada e/ou intervencionista. Quanto aos meios de investigação,

pode ser: pesquisa de campo, pesquisa de laboratório, documental, bibliográfica,

experimental, ex post facto, participante, pesquisa-ação e/ou estudo de caso.

Desse modo, esta pesquisa pode ser classificada quanto aos fins como exploratória,

pois busca inferir relações de causalidade entre as dimensões de infraestrutura,

processos e desempenho através de um modelo estatístico ainda não testado, além

de poder ser considerada descritiva, uma vez que pretende verificar hipóteses que

estabelecem relações entre tais dimensões.

3.2. O BANCO DE DADOS

O modelo a ser analisado no presente estudo utilizará como base, dados

secundários obtidos a partir de um relatório anual chamado IMD World

34

Competitiveness Yearbook (WCY) desenvolvido pelo International Institute for

Management Development (IMD), uma escola de negócios localizada em Lausanne,

na Suíça.

O WCY analisa e classifica como as nações e as empresas gerenciam a totalidade

das suas competências para alcançar uma maior prosperidade. O WCY é um

relatório anual sobre a competitividade das nações, publicado sem interrupção

desde 1989. O relatório WCY 2010 utilizado nesta dissertação cobre 58 países

utilizando 327 variáveis para fornecer uma visão multifacetada da competitividade

das nações.

Por isso, é válido compreender a definição de competitividade, já que esta

estabelece uma ponte entre firma e economia nacional. Segundo o WCY, a

competitividade das nações é um campo do conhecimento econômico, que analisa

os fatos e as políticas que configuram a capacidade de uma nação criar e manter um

ambiente que sustente o aumento da criação de valor para suas empresas, bem

como o aumento da prosperidade para a sua população (WORLD

COMPETITIVENESS YEARBOOK, 2010).

Isso significa que a competitividade analisa e classifica a capacidade das nações em

criar e manter um ambiente que sustenta a competitividade das empresas. Alguns

países apoiam a competitividade mais do que outros, criando um ambiente em que a

estrutura, as instituições e as políticas são mais eficientes, que por sua vez facilita a

competitividade das empresas e incentiva a sustentabilidade a longo prazo (WORLD

COMPETITIVENESS YEARBOOK, 2010).

Segundo o IMD, com base na análise feita por líderes acadêmicos e pelas pesquisas

e experiências da própria instituição, o WCY divide o ambiente nacional em quatro

principais fatores de competitividade: Desempenho Econômico, Eficiência

Governamental, Eficiência Empresarial e Infraestrutura. Cada um desses quatro

fatores foi por sua vez dividido em cinco subfatores, cada um destacando diferentes

aspectos de competitividade. Ao todo, o WCY possui 20 subfatores. (Veja o quadro

1).

35

Alguns desses subfatores foram ainda divididos em categorias que definem as

questões de competitividade de forma mais explícita. Todas as variáveis foram

agrupadas nesses subfatores e categorias. No entanto, cada subfator não inclui

necessariamente o mesmo número de variáveis (por exemplo, existe a necessidade

de mais variáveis para avaliar a Educação do que para avaliar Preços).

Quadro 1 – Fatores de Competitividade - Fonte: WCY 2010 (elaborado pelo autor)

É possível visualizar de forma mais detalhada no Apêndice ao final dessa

dissertação, a estrutura do banco de dados com a lista dos 58 países, além das

variáveis com suas respectivas descrições (em inglês e com a sua tradução para o

português) e características, anos de início e fim da série, além da sua classificação

dentro do banco de dados.

Antes de passarmos à ligação entre o modelo a ser analisado e o banco de dados

na próxima seção, é importante ressaltar os pontos positivos e negativos ao se

trabalhar com dados secundários. Alguns dos pontos negativos seriam: a fonte dos

dados pode ser duvidosa e não muito confiável; existe a possibilidade de que não

haja disponível algumas informações desejadas; o banco de dados pode ser privado

e o acesso as suas informações pode ser restrito e caro. Já alguns dos aspectos

positivos seriam: o custo para a coleta das informações e dos dados é geralmente

inferior quando comparado à utilização de dados primários; o tempo despendido

para a coleta e organização do banco de dados tende a ser menor.

Tendo em vista tais considerações e o escopo do estudo, fez-se mais sentido a

opção pela utilização de dados secundários. Isso, porque foi possível absorver os

Desempenho Econômico Eficiência Governamental Eficiência Empresarial Infraestrutura

(76 variáveis) (71 variáveis) (67 variáveis) (113 variáveis)

Avaliação macroeconômica

da economia doméstica:

Dimensão no qual as

políticas do governo são

favoráveis para a

competitividade:

Dimensão no qual o

ambiente nacional

encoraja as empresas

buscarem um

desempenho de forma

inovadora, lucrativa e

responsável:

Dimensão no qual os

recursos básico,

tecnológico, científico e

humano encontram as

necessidades dos negócios:

- Economia Doméstica - Finanças Públicas - Produtividade - Infraestrutura Básica

- Comércio Internacional - Política Fiscal - Mercado de Trabalho - Infraestrutura Tecnológica

- Investimento Internacional - Quadro Institucional - Finanças - Infraestrutura Científica

- Emprego - Legislação Empresarial - Práticas Gerenciais - Saúde e Ambiente

- Preços - Quadro Social - Atitudes e Valores - Educação

36

aspectos positivos, sem incorrer nos aspectos negativos. O acesso ao banco de

dados do relatório anual WCY do IMD, a confiabilidade dos dados (visto que o IMD é

instituição renomada e confiável, além da utilização do banco de dados em outros

estudos), e a disponibilidade dos dados necessários (o WCY possui uma grande

gama de informações e dados) para a construção do modelo tornaram viável o

estudo a partir desta opção.

3.3. LIGAÇÃO ENTRE O MODELO E O BANCO DE DADOS

Após a apresentação do banco de dados, a sua fonte e suas características, faz-se

necessário demonstrar a ligação entre o banco de dados e o modelo proposto a ser

analisado.

Figura 3 – Ligação entre o banco de dados e o modelo proposto a ser analisado

Como podemos verificar na figura 3, o Desempenho será representado pelo

Desempenho Econômico, sendo este composto pela Economia Doméstica, pelo

Comércio Internacional, pelo Investimento Internacional, pelo Emprego e também

37

pelos Preços. Já os Processos serão formados pela Eficiência Governamental e pela

Eficiência Empresarial. A Eficiência Governamental é formada pelas Finanças

Públicas, pela Política Fiscal, pelo Quadro Institucional, pela Legislação Empresarial

e pelo Quadro Social, enquanto a Eficiência Empresarial é formada pela

Produtividade, pelo Mercado de Trabalho, pelas Finanças, pelas Práticas

Gerenciais, e pelas Atitudes e Valores. Por fim, a Estrutura será representada pela

variável Infraestrutura, que por sua vez é formada pela Infraestrutura Básica, pela

Infraestrutura Tecnológica, pela Infraestrutura Científica, pela Saúde e Ambiente, e

pela Educação.

É importante salientar o fato de que as variáveis que compõem a Infraestrutura, a

Eficiência Governamental, a Eficiência Empresarial e o Desempenho Econômico,

representam na verdade um conjunto de variáveis, sendo que todas estas podem

ser visualizadas no Apêndice, ao final desta dissertação.

3.4. ANÁLISE FATORIAL

Hair, Black et al. (1998) apresentam a Análise Fatorial como uma técnica

multivariada de interdependência cujo principal propósito é definir a estrutura

fundamental das variáveis de uma análise. É, portanto, uma técnica estatística em

que se examina todo o conjunto de relações interdependentes, com o objetivo de

reduzir e resumir os dados (MALHOTRA, 2006).

Existem 2 grandes grupos de Análise Fatorial: a Análise Fatorial Exploratória

(Exploratory Factor Analysis, ou EFA) e a Análise Fatorial Confirmatória

(Confirmatory Factor Analysis, ou CFA). A Análise Fatorial Exploratória auxilia o

pesquisador a descobrir qual o melhor grupo de variáveis manifestas para

representar um fator, também chamado de variável latente ou construto. Por permitir

esta descoberta de combinações no momento em que o pesquisador começa a

aprender sobre o fenômeno, é chamada de Análise Fatorial Exploratória (BYRNE,

2001). Na Análise Fatorial Exploratória, as variáveis são testadas todas contra todas

para a montagem dos fatores / dimensões, já na Análise Fatorial Confirmatória, o

38

pesquisador tem interesse em testar empiricamente um conhecimento a priori sobre

como as dimensões do fenômeno estudado se comportam (o que é feito com

técnicas mais avançadas como Equações Estruturais), ou seja, a Análise Fatorial

Confirmatória busca determinar se o número de fatores e as cargas das variáveis

sobre eles estão em conformidade com o que é esperado com base em teoria

prévia.

A análise de confiabilidade verifica o grau em que uma variável ou conjunto de

variáveis é consistente em medir aquilo que se propõe a medir. A confiabilidade das

escalas é avaliada pelo coeficiente alpha de Cronbach, que indica o grau de

consistência interna de um conjunto de itens. O valor desta medida varia entre 0 e 1,

sendo que valores próximos de 0 indicam que os itens de uma escala não possuem

consistência interna, enquanto valore próximos a 1 indicam alta consistência interna.

Segundo Hair, Black et al. (1998), o limite inferior aceitável para o alpha de

Cronbach é de 0,7. Para estudos exploratórios, este limite pode cair até 0,6.

3.5. MODELAGEM DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS

A Modelagem de Equações Estruturais ou MEE (do inglês Structural Equations

Modeling ou SEM) engloba uma família de modelos conhecidos como análise de

estrutura de covariância, análise de variáveis latentes, análise fatorial confirmatória

ou simplesmente análise LISREL (abreviação para LInear Structural RELations, em

português, Relações Estruturais Lineares, e também é a denominação de um dos

primeiros e mais conhecidos softwares de MEE). É uma técnica multivariada que

combina aspectos da análise fatorial e da regressão múltipla, examinando aspectos

de dependência (HAIR, BLACK et al., 1998).

É particularmente útil por permitir o uso de uma estrutura mais complexa que pode

incluir variáveis latentes (que não são medidas diretamente) e variáveis observáveis

(indicadores das variáveis latentes), além de possibilitar a análise simultânea de um

conjunto de inter-relacionamentos. Hair, Black et al. (1998) destacam que a técnica

39

também oferece benefícios quando uma variável dependente torna-se

“independente” em relacionamentos subsequentes.

Byrne (2001) explica que a MEE inclui dois importantes aspectos. O primeiro é que

os processos causais são representados por uma série de equações estruturais. O

segundo é que as relações estruturais podem ser modeladas graficamente,

oferecendo uma visualização bastante clara do modelo hipotetizado, que pode ser

testado estatisticamente em todo o sistema de variáveis, com a determinação do

quanto o modelo é consistente com os dados. Para Byrne (2001), a utilização desta

ferramenta em estudos não experimentais é uma vantagem em casos nos quais os

métodos para testar teorias ainda não estão desenvolvidos ou quando há problemas

éticos envolvidos no design experimental. Já Bentler (1990) recomenda cautela na

utilização da técnica, declarando que mesmo o seu uso adequado não autoriza a

inferência de relações causais entre as variáveis.

Hair, Black et al. (1998) avaliam que o maior benefício da Modelagem de Equações

Estruturais advém da utilização de modelos estruturais e modelos de mensuração

simultaneamente, com cada um dos modelos desempenhando um papel distinto na

análise. Os autores propõem um roteiro de sete passos para a utilização de MEE, de

forma a garantir que os modelos sejam corretamente especificados e os resultados

sejam válidos. Os sete passos prescritos por Hair, Black et al. (1998) e seguidos

neste estudo são os seguintes:

Passo 1: Desenvolvimento de um modelo teoricamente embasado. A MEE não

pode, por si mesma, estabelecer as relações causais entre variáveis ou resolver

ambiguidades causais. Sendo assim, o nível de aprofundamento teórico e o

julgamento consciencioso do pesquisador são de suma importância.

Passo 2: Construção de um diagrama de caminhos (path diagram) indicando

as relações causais. Uma das vantagens da MEE é a possibilidade de construção

de uma interface gráfica e, para Hair, Black et al. (1998), um diagrama de caminhos

é mais do que um artifício para se visualizar as equações que compõem o modelo,

permitindo ao pesquisador apresentar as relações causais entre as variáveis,

através de uma seta unidirecional, em traço reto, partindo da variável independente

40

(causa) em direção à variável dependente (efeito). Permite ainda a representação

das relações de associação (correlação ou covariância) por meio de setas curvas de

duas pontas entre as variáveis associadas. As variáveis observáveis e latentes

podem ser identificadas facilmente, sendo representadas por retângulos e formas

ovais, respectivamente.

Passo 3: Conversão do diagrama de caminhos no modelo estrutural e de

mensuração. De acordo com Byrne (2001), o modelo de mensuração especifica

que variáveis observáveis estarão medindo que variáveis latentes e o modelo

estrutural avalia as relações entre as variáveis latentes. A Error! Reference source

not found. mostra as diferenças entre os modelos de mensuração e estrutural da

MEE e como os modelos se relacionam. Kline (1998) recomenda a análise em duas

etapas, começando pelo teste do modelo de mensuração e seguindo com a

especificação do modelo estrutural.

Figura 4 – Modelo de Equações Estruturais com demarcação dos Modelos de Mensuração e

Estrutural - Fonte: Byrne (2001)

O Teste do modelo de mensuração deve ser feito pela Análise Fatorial Confirmatória

(AFC). Esse tipo de análise se diferencia da Análise Fatorial Exploratória (AFE)

porque o objetivo da AFE é identificar as inter-relações subjacentes a um conjunto

de indicadores, enquanto a AFC tem como o objetivo testar o poder de um dado

conjunto de indicadores para tomar medidas de relação causal entre variáveis

41

latentes. Além disto, na AFE os itens podem possuir carga em todos os fatores,

enquanto que na AFC os indicadores são constrangidos a se relacionar apenas a

um fator e a um construto.

Após o teste do modelo de mensuração, é feita a especificação do modelo

estrutural, isto é, as equações das relações causais são traduzidas num diagrama

de caminhos. O AMOS permite partir diretamente da elaboração gráfica do modelo

para o cálculo das análises estatísticas. No processo de especificação, o

pesquisador determina quais parâmetros são nulos (omitindo a seta que indica

relação causal), que efeitos são pré-fixados a uma constante (geralmente 1, para

fixação da unidade de medida da escala) e que parâmetros devem ser estimados

(indicados pela presença da seta indicando relação causal ou de associação).

Passo 4: Escolha do tipo de matriz de entrada de dados e estimação do

modelo. Segundo Hair, Black et al. (1998) há dois tipos de matrizes de entrada de

dados: correlação e covariância. Em termos práticos, a maioria dos programas de

MEE aceita a imputação de dados brutos que são automaticamente convertidos em

matrizes de variância-covariância e correlação. O pesquisador pode também utilizar

outro programa, como o SPSS, para calcular as matrizes de covariância e exportá-

las para o AMOS ou outro software de MEE. O método de estimação mais utilizado

é a Maximum Likelihood (ML; em português, máxima verossimilhança), default na

maioria dos programas de MEE. As estimativas da ML se baseiam na probabilidade

máxima de que as covariâncias sejam extraídas de uma população assumida como

sendo a mesma refletida nos coeficientes estimados (KLINE, 1998). Os

pressupostos da ML são a normalidade dos dados e a utilização de uma grande

amostra, com um ideal de mais de 200 observações (HAIR, BLACK et al., 1998).

Passo 5: Atingir identificação do modelo estrutural. Um modelo subidentificado é

aquele em que há mais parâmetros para serem estimados do que elementos na

matriz de covariância. Softwares como AMOS reportam se há problemas de

identificação.

Passo 6: Avaliação das medidas de ajustamento do modelo. Para Hair, Black et

al. (1998) a primeira análise sobre os dados processados deve ser a certificação de

42

que estes não apresentam nenhuma inconsistência estatística, como variâncias

negativas ao nível dos erros de mensuração dos construtos, coeficientes

padronizados acima ou muito próximos de 1,0 e erros padronizados muito altos. No

primeiro caso, o AMOS reporta o problema e avisa que a solução não é admissível.

Nos outros dois, o exame dos resultados possibilita a detecção da inconsistência.

Em seguida, o pesquisador deve escolher, entre uma série de índices reportados

pelo programa, aqueles que indicarão o ajuste do modelo, chamados índices de

ajustamento. Essas medidas não indicam a força das relações entre as variáveis,

sendo possível obter bons índices de ajustamento e as variáveis do modelo não

apresentarem nenhuma correlação. O AMOS, utilizado nesta dissertação, fornece

mais de 20 medidas de ajustamento. Kline (1998) sugere a utilização de pelo menos

quatro testes, sendo ideal, segundo Hair, Black et al. (1998) combinar medidas de

ajuste absoluto (que avaliam a capacidade do modelo em prever a matriz de

covariância observada), medidas de ajuste incremental (que comparam o modelo

proposto com o modelo nulo) e medidas de parcimônia (que penalizam os modelos

sobreajustados por possuírem um número exagerado de coeficientes).

Passo 7: Interpretação e modificação do modelo. Hair, Black et al. (1998) listam

as seguintes perguntas que o pesquisador deve fazer a si mesmo, caso sejam

satisfatórios os índices de ajustamento: as principais relações propaladas pela teoria

foram confirmadas dentro de níveis mínimos de significância? Os modelos

concorrentes contribuem para formulações alternativas da teoria? As relações

hipotéticas se encontram na direção prevista (negativa ou positiva)? Obtendo ou não

uma resposta positiva para cada uma dessas perguntas, o pesquisador pode ter

razões suficientes para acreditar que seu modelo possa ser incrementado e atingir

melhores resultados.

Além dos índices de ajustamento apresentados, o modelo pode ser avaliado pelos

Índices de Modificação (MI, do inglês Modification Indexes), fornecidos pelo AMOS.

De acordo com Byrne (2001), para cada parâmetro especificado, fixo, o software

fornece um MI, que representa a queda esperada no valor do qui-quadrado geral

caso o parâmetro seja livremente estimável. Assim, os MI servem para apontar

mudanças no modelo que podem melhorar sua especificação. Entretanto, a autora

43

recomenda que não se deva abusar destes índices, sendo que qualquer modificação

no modelo deve ter base estatística e teórica.

3.6. HIPÓTESES DO MODELO A SEREM TESTADAS

Antes de passarmos aos resultados obtidos a serem apresentados no próximo

capítulo, é importante deixar claro as hipóteses que o modelo de equações

estruturais a ser analisado se propõe a testar. Podemos ver na figura 5 a seguir, a

indicação das hipóteses que foram, por sua vez, baseadas na revisão de literatura

deste trabalho presente no capítulo 2.

Figura 5 – As hipóteses do modelo a serem testadas

Buscar-se-á provar empiricamente uma relação de causalidade positiva entre

infraestrutura, processos e desempenho econômico a nível nacional. Ou seja, esta

dissertação testará as seguintes hipóteses:

H1: A infraestrutura de um país afeta positivamente os processos de suas atividades

econômicas.

H2: Os processos das atividades econômicas de um país afetam positivamente o

desempenho de sua economia como um todo.

Infraestrutura ProcessosDesempenho

Econômico

H1 (+) H2 (+)

44

4. RESULTADOS OBTIDOS

O presente capítulo tem por objetivo exibir e analisar os resultados obtidos neste

estudo. A primeira seção apresenta os resultados das Análises Fatoriais

Confirmatórias, enquanto a segunda seção apresenta os resultados da Modelagem

de Equações Estruturais.

Antes de prosseguir, é válido ressaltar dois pontos:

Banco de dados: embora o conjunto original de dados do WCY 2010

apresentem séries de 1995 a 2010, o conjunto de dados de fato utilizados

compreendem os anos de 1996 a 2009, em virtude de muitos casos faltantes.

Além disso, variáveis que apresentaram muitos casos faltantes não foram

consideradas na análise.

Software: as análises fatoriais foram realizadas através do software SPSS e a

Modelagem de Equações Estruturais foi realizada através do add-in do

mesmo software chamado AMOS (Analysis of Moment Structures).

4.1. RESULTADOS DAS ANÁLISES FATORIAIS EXPLORATÓRIAS

A seguir, podemos visualizar os resultados obtidos com as Análises Fatoriais

Exploratórias, sendo este o primeiro passo para a construção do Modelo de

Equações Estruturais (MEE). Os Factor Scores obtidos para cada subfator a partir

das Análises Fatoriais Exploratórias serão utilizados como inputs para o MEE. Os

resultados são apresentados segundo a quebra dos fatores e seus subfatores de

competitividade proposto pelo IMD no WCY 2010.

Para cada fator / subfator, a figura correspondente trará as variáveis utilizadas na

Análise Fatorial Exploratória, com suas descrições e demais características, além de

quatro outros quadros obtidos a partir do software SPSS, utilizado para fazer as

análises. Os quadros são: a Variância Total Explicada, a Matriz de Componentes, as

Estatísticas de Confiabilidade e as Estatísticas Descritivas.

45

Buscam-se valores altos para a Variância Total Explicada (quanto mais próximo a

100%, melhor), para os componentes da Matriz de Componentes (quanto mais

próximo a 1, melhor), assim como para os resultados da Análise de Confiabilidade

(quanto mais próximo a 1, melhor). Entretanto, pode ser que em algumas situações

os valores não sejam tão altos, o que não invalida a análise uma vez que as

variáveis possuem respaldo conceitual pela revisão de literatura e pela classificação

da variável no banco de dados WCY 2010. Assim, o que se buscou foi um equilíbrio

entre a validade estatística e a validade conceitual, para que fosse atingido o

objetivo de contar ao mesmo tempo com variáveis estatisticamente robustas, sem

que houvesse a omissão de alguma variável conceitualmente relevante para o

modelo.

46

Quadro 2 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Economia Doméstica

Para o subfator Economia Doméstica, verificamos que a análise fatorial apresentou

resultados estatisticamente significantes. O construto é composto por 5 variáveis,

sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais acima de 0,95. As 5 variáveis

explicaram mais de 96% da variância total do construto e o resultado da análise de

confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório ao valor de 0,991.

Estatística Descritiva

N Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

Economia Doméstica 773 -0,43347 7,92506 0,00000 1,00000

N válidos (listwise )* 773

* eliminação do caso com dados faltantes

Estatística de Confiabilidade

Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,849 0,991 5

Matriz de Componentesa

Componente

1

Produto interno bruto (PIB) 0,996

Consumo das famílias (US$

Bilhões)0,980

Gastos do governo (US$ Bilhões) 0,988

Formação bruta de capital fixo (US$

Bilhões)0,991

Poupança interna bruta (US$

Bilhões)0,959

Método de Extração: Análise

de Componentes Principais

a. 1 componente extraído

Variância Total Explicada

Autovalores Iniciais Somas de Extração das Cargas Quadráticas

Componente Total % da Variância % Acumulado Total % da Variância % Acumulado

1 4,832 96,646 96,646 4,832 96,646 96,646

2 0,143 2,859 99,504

3 0,020 0,401 99,906

4 0,005 0,094 100,000

5 0,000 0,000 100,000

Método de Extração: Análise de Componentes Principais

Código

VariáveisDescrição das Variáveis

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V001 Produto interno bruto (PIB) 1996 2009 Não

V004 Consumo das famílias (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V006 Gastos do governo (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V008 Formação bruta de capital fixo (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V010 Poupança interna bruta (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

47

Quadro 3 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Comércio Internacional

Para o subfator Comércio Internacional, verificamos que todas as 3 variáveis

possuíram cargas fatoriais elevadas (acima de 0,95) e a variância total explicada foi

também alta (93,646%), resultados estes bastante satisfatórios. Entretanto, o

resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) ao nível de 0,461 não

pode ser considerado satisfatório.



Comércio Internacional 785 -0,65268 7,66180 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,415 0,461 3


Componente

1

Exportação de bens (US$ Bilhões) 0,952

Exportações de serviços (US$

Bilhões)0,957

Importações de bens e serviços

(Percentual do PIB)0,994







1 2,809 93,646 93,646 2,809 93,646 93,646

2 0,172 5,735 99,381

3 0,019 0,619 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V033 Exportação de bens (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V036 Exportações de serviços (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V041 Importações de bens e serviços (Percentual do PIB) 1996 2009 Não

48

Quadro 4 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Investimento Internacional

Para o subfator Investimento Internacional, verificamos que a análise fatorial

apresentou resultados estatisticamente significantes. O construto é composto por 4

variáveis, sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais acima de 0,9. As 4

variáveis explicaram 88,615% da variância total do construto e o resultado da

análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório ao nível 0,957.



Investimento Internacional 707 -0,60298 8,92690 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,759 0,957 4


Componente

1

Fluxos de investimento direto para

o exterior (US$ Bilhões)0,937

Investimento direto em ativos para

o exterior (US$ Bilhões)0,961

Fluxos de investimento direto do

exterior para o país (US$ Bilhões)0,905

Investimento direto em ativos do

exterior para o país (US$ Bilhões)0,961







1 3,545 88,615 88,615 3,545 88,615 88,615

2 0,253 6,322 94,937

3 0,174 4,351 99,288

4 0,028 0,712 100,000


Código

VariáveisDescrição das Variáveis (Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V048 Fluxos de investimento direto para o exterior (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V050 Investimento direto em ativos para o exterior (US$ Bilhões) 1995 2008 Não

V052 Fluxos de investimento direto do exterior para o país (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V054 Investimento direto em ativos do exterior para o país (US$ Bilhões) 1995 2008 Não

49

Quadro 5 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Emprego

Já com o subfator Emprego, verificamos também que a análise fatorial apresentou




confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório ao nível 0,957.



Emprego 503 -1,43556 5,25021 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,857 0,957 3


Componente

1

Taxa de desemprego 0,977

Desemprego de longo prazo 0,941

Desemprego dos jovens 0,960







1 2,764 92,121 92,121 2,764 92,121 92,121

2 0,175 5,833 97,955

3 0,061 2,045 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V070 Taxa de desemprego 1996 2009 Não

V071 Desemprego de longo prazo 1997 2009 Não

V072 Desemprego dos jovens 1996 2009 Não

50

Quadro 6 – Análise Fatorial Exploratória: Desempenho Econômico / Preços

Para o subfator Preços, último do fator Desempenho Econômico, verificamos que os

resultados da análise fatorial não foram considerados tão satisfatórios como nos

casos da Economia Doméstica, do Investimento Internacional e do Emprego. O

construto é composto por 3 variáveis, sendo que a variável Índice de Custo de Vida

apresenta a menor carga fatorial (0,763), o que é aceitável, por se tratar de um

estudo exploratório. As 3 variáveis explicaram 65,738% da variância total do

construto e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) apresentou

valor de 0,738.



Preços 232 -1,76646 3,61215 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,444 0,738 3


Componente

1

Índice de custo de vida 0,763

Aluguel de apartamento 0,822

Aluguel de escritório 0,845







1 1,972 65,738 65,738 1,972 65,738 65,738

2 0,597 19,907 85,644

3 0,431 14,356 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V074 Índice de custo de vida 1996 2009 Não

V075 Aluguel de apartamento 1996 2009 Não

V076 Aluguel de escritório 1996 2009 Não

51

Quadro 7 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Finanças Públicas

Já os resultados da análise fatorial obtidos com o subfator Finanças Públicas,

primeiro subfator que compõem o fator Eficiência Governamental, não foram

estatisticamente satisfatórios. O construto é composto por 3 variáveis, sendo que

duas das variáveis apresentaram cargas fatoriais relativamente baixas, abaixo de

0,7. Além disso, as 3 variáveis explicaram apenas 54,562% da variância total do

construto e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach), também

considerado baixo, foi de 0,572. Apesar dos resultados apresentados por esse

subfator não serem estatisticamente robustos, a análise não deve ser considerada

inválida. A presença das Finanças Públicas no Modelo de Equações Estruturais é

justificada pela busca do equilíbrio entre a validade estatística e a validade

conceitual, a fim de atingir o objetivo de contar ao mesmo tempo com variáveis



Finanças Públicas 629 -1,36016 5,91132 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,033 0,572 3


Componente

1

Total da dívida geral do governo

(US$ Bilhões)0,695

Total da dívida geral do governo


Pagamento de juros 0,630







1 1,637 54,562 54,562 1,637 54,562 54,562

2 0,910 30,350 84,912

3 0,453 15,088 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V079 Total da dívida geral do governo (US$ Bilhões) 1997 2009 Não

V080 Total da dívida geral do governo (Percentual do PIB) 1997 2009 Não

V084 Pagamento de juros 1996 2009 Não

52

estatisticamente robustas, sem que houvesse a omissão de alguma variável

conceitualmente relevante para o modelo.

Quadro 8 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Política Fiscal

Para o subfator Política Fiscal, verificamos que embora os resultados da análise

fatorial não sejam tão bons quanto os resultados para a Economia Doméstica, ainda

assim apresentou resultados satisfatórios. O construto é composto por 5 variáveis,



Política Fiscal 520 -2,16884 2,12144 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,817 0,857 5


Componente

1

Receita total com a arrecadação de

impostos0,805

Arrecadação da contribuição da

seguridade social0,892

Taxa efetiva do imposto de renda

pessoal0,832

Taxa de contribuição da segurança

social pelo empregado0,703


social pelo empregador0,755







1 3,200 63,999 63,999 3,200 63,999 63,999

2 0,753 15,066 79,065

3 0,668 13,363 92,428

4 0,259 5,176 97,604

5 0,120 2,396 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V089 Receita total com a arrecadação de impostos 1995 2008 Não

V094 Arrecadação da contribuição da seguridade social 1995 2008 Não

V095 Taxa efetiva do imposto de renda pessoal 1997 2009 Não

V098 Taxa de contribuição da segurança social pelo empregado 1997 2009 Não

V099 Taxa de contribuição da segurança social pelo empregador 1997 2009 Não

53

sendo que a variável Taxa de Contribuição da Segurança Social pelo Empregado

apresentou a menor carga fatorial (0,703), o que ainda assim pode ser considerado

aceitável. As 5 variáveis explicaram praticamente 64% da variância total do

construto e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) apresentou

valor de 0,857.

54

Quadro 9 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Quadro Institucional

Assim como no caso anterior, para o subfator Quadro Institucional, verificou-se que

embora os resultados da análise fatorial não sejam tão bons quanto os resultados

para a Economia Doméstica, ainda assim apresentou resultados satisfatórios. O

construto é composto por 7 variáveis, sendo que a variável Rating de Crédito do



Quadro Institucional 705 -2,81262 2,40797 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,493 0,918 7


Componente

1

Custo de capital 0,816

Rating de crédito do país 0,734

Políticas do banco central 0,774

Adaptabilidade das políticas

governamentais0,756

Transparência 0,882

Burocracia 0,891

Suborno e corrupção 0,877







1 4,715 67,360 67,360 4,715 67,360 67,360

2 0,985 14,070 81,430

3 0,575 8,219 89,649

4 0,276 3,941 93,590

5 0,231 3,302 96,892

6 0,139 1,988 98,880

7 0,078 1,120 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V103 Custo de capital 1995 2010 Sim

V105 Rating de crédito do país 1996 2009 Não

V106 Políticas do banco central 1995 2010 Sim

V110 Adaptabilidade das políticas governamentais 1995 2010 Sim

V112 Transparência 1995 2010 Sim

V113 Burocracia 1995 2010 Sim

V114 Suborno e corrupção 1995 2010 Sim

55

País apresentou a menor carga fatorial (0,734), o que ainda assim pode ser

considerado aceitável, por se tratar de um estudo exploratório. As 7 variáveis

explicaram praticamente 67,360% da variância total do construto e o resultado da

análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório ao valor de

0,918.

Quadro 10 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Legislação Empresarial

Para o subfator Legislação Empresarial, verificamos que a análise fatorial



variáveis explicaram mais de 74% da variância total do construto e o resultado da

análise de confiabilidade (o alpha de Cronbach) foi satisfatório ao valor de 0,884.



Legislação Empresarial 706 -3,25392 2,02499 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,884 0,884 4


Componente

1

Protecionismo 0,929

Contratos do setor público 0,899

Investidores estrangeiros 0,838

Legislação sobre a concorrência 0,779







1 2,978 74,461 74,461 2,978 74,461 74,461

2 0,528 13,190 87,652

3 0,313 7,836 95,488

4 0,180 4,512 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V117 Protecionismo 1995 2010 Sim

V118 Contratos do setor público 1995 2010 Sim

V119 Investidores estrangeiros 1995 2010 Sim

V125 Legislação sobre a concorrência 1995 2010 Sim

56

Quadro 11 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Governamental / Quadro Social

Para o subfator Quadro Social, verificamos que a análise fatorial apresentou



explicaram 84,113% da variância total do construto e o resultado da análise de




Quadro Social 567 -3,04595 1,59518 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,930 0,937 4


Componente

1

Justiça 0,931

Seguridade pessoal e propriedade

privada0,919

Risco de instabilidade política 0,913

Coesão social 0,905







1 3,395 84,113 84,113 3,365 84,113 84,113

2 0,317 7,922 92,035

3 0,193 4,813 96,848

4 0,126 3,152 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V136 Justiça 1995 2010 Sim

V137 Seguridade pessoal e propriedade privada 1995 2010 Sim

V139 Risco de instabilidade política 1999 2010 Sim

V140 Coesão social 1999 2010 Sim

57

Quadro 12 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Produtividade

Para o subfator Produtividade, verificamos que a análise fatorial apresentou


sendo que apenas uma delas (Produtividade Agrícola (PPC)) apresentou carga

fatorial abaixo de 0,9, cujo valor foi 0,819, que por sua vez foi bastante aceitável. As

5 variáveis explicaram 86,666% da variância total do construto e o resultado da




Produtividade 567 -1,72551 3,18649 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,872 0,960 5


Componente

1

Produtividade total (PPC) 0,988

Produtividade do trabalho (PPC) 0,986

Produtividade agrícola (PPC) 0,819

Produtividade na indústria (PPC) 0,902

Produtividade nos serviços (PPC) 0,948







1 4,333 86,666 86,666 4,333 86,666 86,666

2 0,394 7,888 94,555

3 0,239 4,779 99,334

4 0,026 0,510 99,844

5 0,008 0,156 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V148 Produtividade total (PPC) 1996 2009 Não

V151 Produtividade do trabalho (PPC) 1996 2009 Não

V153 Produtividade agrícola (PPC) 1996 2009 Não

V154 Produtividade na indústria (PPC) 1996 2009 Não

V155 Produtividade nos serviços (PPC) 1996 2009 Não

58

Quadro 13 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Mercado de Trabalho

Para o subfator Mercado de Trabalho, verificamos que a análise fatorial apresentou


sendo que apenas uma delas (Gestores Seniores Competentes) apresentou carga

fatorial abaixo de 0,8, cujo valor é 0,738, ainda assim sendo aceitável. As 5 variáveis





Mercado de Trabalho 705 2,51998 2,19420 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,894 0,897 5


Componente

1

Relações trabalhistas 0,858

Motivação do trabalhador 0,930

Treinamento dos empregados 0,860

Experiência internacional 0,819

Gestores seniors competentes 0,738







1 3,555 71,103 71,103 3,555 71,103 71,103

2 0,686 13,728 84,831

3 0,337 6,738 91,569

4 0,299 5,978 97,547

5 0,123 2,453 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V171 Relações trabalhistas 1995 2010 Sim

V172 Motivação do trabalhador 1995 2010 Sim

V174 Treinamento dos empregados 1995 2010 Sim

V186 Experiência internacional 1995 2010 Sim

V187 Gestores seniors competentes 1995 2010 Sim

59

Quadro 14 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Finanças

Para o subfator Finanças, verificamos que embora os resultados da análise fatorial

não tenham sido tão bons quanto os resultados para a Economia Doméstica, ainda

assim apresentou resultados satisfatórios. O construto é composto por 4 variáveis,

sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais superiores a 0,72. As 4

variáveis explicaram 64,249% da variância total do construto, o que não é

estatisticamente robusto, e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de

Cronbach) foi satisfatório ao nível 0,812.



Finanças 643 -2,18481 3,99897 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,004 0,812 4


Componente

1

Capitalização do mercado de ações


Valor negociado em bolsa 0,728

Crédito 0,840

Venture capital 0,872







1 2,570 64,249 64,249 2,570 64,249 64,249

2 0,732 18,291 82,539

3 0,481 12,014 94,553

4 0,218 5,447 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V198 Capitalização do mercado de ações (Percentual do PIB) 1995 2008 Não

V199 Valor negociado em bolsa 1995 2008 Não

V203 Crédito 1995 2010 Sim

V204 Venture capital 1995 2010 Sim

60

Quadro 15 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Práticas Gerenciais

Para o subfator Práticas Gerenciais, verificamos que a análise fatorial apresentou


sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais superiores a 0,79. As 4

variáveis explicaram 77,501% da variância total do construto e o resultado da




Práticas Gerenciais 706 -3,36625 2,14067 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,900 0,902 4


Componente

1

Credibilidade dos gestores 0,906

Conselhos de administração 0,891

Satisfação do cliente 0,799

Responsabilidade social 0,920







1 3,100 77,501 77,501 3,100 77,501 77,501

2 0,500 12,507 90,009

3 0,215 5,371 95,380

4 0,185 4,620 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V208 Credibilidade dos gestores 1995 2010 Sim

V209 Conselhos de administração 1995 2010 Sim

V211 Satisfação do cliente 1995 2010 Sim

V213 Responsabilidade social 1995 2010 Sim

61

Quadro 16 – Análise Fatorial Exploratória: Eficiência Empresarial / Atitudes e Valores

Para o subfator Atitudes e Valores, verificamos que embora os resultados da análise

fatorial não tenham sido tão bons quanto os resultados para a Economia Doméstica,

ainda assim apresentou resultados satisfatórios. O construto é composto por 4

variáveis, sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais superiores a 0,73. As

4 variáveis explicaram mais de 65% da variância total do construto, o que não é

muito satisfatório, e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi

considerado satisfatório ao nível 0,822.



Atitudes e Valores 660 -2,61329 2,44088 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,780 0,822 4


Componente

1

Imagem fora do país 0,735

Cultura nacional 0,795

Flexibilidade e adaptabilidade 0,816

Sistema de valores 0,880







1 2,615 65,364 65,364 2,615 65,364 65,364

2 0,811 20,265 85,628

3 0,376 9,389 95,017

4 0,199 4,983 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V216 Imagem fora do país 1995 2010 Sim

V217 Cultura nacional 1995 2010 Sim

V218 Flexibilidade e adaptabilidade 1997 2010 Sim

V220 Sistema de valores 1995 2010 Sim

62

Quadro 17 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Básica

Para o subfator Infraestrutura Básica, o primeiro referente ao fator Infraestrutura,

verificamos que a análise fatorial apresentou resultados estatisticamente

significantes. O construto é composto por 4 variáveis, sendo que todas elas

apresentaram cargas fatoriais acima de 0,88. As 5 variáveis explicaram mais de 87%

da variância total do construto e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de

Cronbach) foi bastante satisfatório ao valor de 0,951.



Infraestrutura Básica 718 -2,19656 2,11131 0,00417 0,99943




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,951 0,951 4


Componente

1

Urbanização 0,887

Infraestrutura de distribuição 0,968

Transporte aquaviário 0,939

Manutenção e desenvolvimento 0,942







1 3,493 87,322 87,322 3,493 87,322 87,322

2 0,285 7,117 94,439

3 0,139 3,479 97,918

4 0,083 2,082 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V227 Urbanização 1995 2010 Sim

V236 Infraestrutura de distribuição 1996 2010 Sim

V237 Transporte aquaviário 1997 2010 Sim

V238 Manutenção e desenvolvimento 1997 2010 Sim

63

Quadro 18 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Tecnológica

Para o subfator Infraestrutura Tecnológica, verificamos também que a análise fatorial


variáveis, sendo que apenas a variável Habilidades com Tecnologia da Informação

apresentou carga fatorial abaixo de 0,9, cujo valor foi 0,777, o que ainda assim é

aceitável. As 5 variáveis explicaram 77,399% da variância total do construto e o

resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório

ao valor de 0,904.



Infraestrutura Tecnológica 518 -1,83315 2,40817 0,15412 1,00777




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,641 0,904 4


Componente

1

Computadores per capita 0,924

Usuários de internet 0,900

Habilidades com tecnologia da

informação0,777

Cooperação tecnológica 0,910







1 3,096 77,399 77,399 3,096 77,399 77,399

2 0,617 15,419 92,818

3 0,224 5,606 98,424

4 0,063 1,576 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V255 Computadores per capita 1996 2009 Não

V256 Usuários de internet 2000 2009 Não

V260 Habilidades com tecnologia da informação 1999 2010 Sim

V262 Cooperação tecnológica 1995 2010 Sim

64

Quadro 19 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Infraestrutura Científica

Para o subfator Infraestrutura Científica, verificamos que a análise fatorial



variáveis explicaram mais de 77% da variância total do construto e o resultado da

análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi bastante satisfatório ao valor de

0,903.



Infraestrutura Científica 594 -1,61604 2,47609 0,04421 0,99722




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,017 0,903 4


Componente

1

Gasto total em P&D (Percentual do

PIB)0,901

Gasto total em P&D (per capita) 0,898

Direitos sobre a propriedade

intelectual0,852

Transferência de conhecimento 0,879







1 3,115 77,885 77,885 3,115 77,885 77,885

2 0,445 11,137 89,021

3 0,271 6,786 95,807

4 0,168 4,193 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V270 Gasto total em P&D (Percentual do PIB) 1995 2008 Não

V271 Gasto total em P&D (per capita) 1995 2008 Não

V289 Direitos sobre a propriedade intelectual 1995 2010 Sim

V290 Transferência de conhecimento 1995 2010 Sim

65

Quadro 20 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Saúde e Ambiente

Para o subfator Saúde e Ambiente, verificamos que a análise fatorial apresentou em

geral resultados estatisticamente significantes. O construto é composto por 5

variáveis, sendo que todas elas apresentaram cargas fatoriais acima de 0,83, exceto

a variável Problemas com Saúde, que apresentou valor de 0,685, o que não é

estatisticamente satisfatório. As 5 variáveis explicaram mais de 71% da variância

total do construto e o resultado da análise de confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi

bastante satisfatório ao valor de 0,899.



Saúde e Ambiente 556 -2,75842 1,93511 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,009 0,899 5


Componente

1

Gasto total com saúde per capita 0,838

Expectativa de vida ao nascer 0,894

Índice de desenvolvimento

humano0,918

Problemas com saúde 0,685

Qualidade de vida 0,881







1 3,590 71,792 71,792 3,590 71,792 71,792

2 0,650 13,008 84,800

3 0,447 8,934 93,734

4 0,236 4,726 98,460

5 0,077 1,540 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V293 Gasto total com saúde per capita 1996 2008 Não

V296 Expectativa de vida ao nascer 1995 2007 Não

V302 Índice de desenvolvimento humano 1995 2007 Não

V303 Problemas com saúde 1995 2010 Sim

V319 Qualidade de vida 1995 2010 Sim

66

Quadro 21 – Análise Fatorial Exploratória: Infraestrutura / Educação

Para o subfator Educação, último do fator Infraestrutura, verificamos que a análise

fatorial apresentou em geral resultados estatisticamente significantes. O construto é

composto por 4 variáveis, sendo que duas variáveis apresentaram cargas fatoriais

abaixo de 0,9, uma delas (Ciência em Escolas) apresentou carga fatorial 0,761 e a

outra variável (Gasto Público Total em Educação Per Capita) apresentou o valor

0,553, o que não é estatisticamente satisfatório. As 4 variáveis explicaram pouco

mais de 66% da variância total do construto e o resultado da análise de

confiabilidade (o alfa de Cronbach) foi satisfatório ao nível 0,816.



Educação 468 -2,16210 2,39121 0,00000 1,00000




Alfa de

Cronbach

Alfa de Cronbach

Baseado em Itens

Padronizados

N de

Itens

0,003 0,816 4


Componente

1

Gasto público total em educação

per capita0,553

Sistema educacional 0,974

Ciência em escolas 0,761

Educação universitária 0,911







1 2,664 66,604 66,604 2,664 66,604 66,604

2 0,937 23,430 90,034

3 0,324 8,095 98,130

4 0,075 1,870 100,000


Código


Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V321 Gasto público total em educação per capita 1995 2008 Não

V331 Sistema educacional 1995 2010 Sim

V332 Ciência em escolas 1995 2010 Sim

V333 Educação universitária 1999 2010 Sim

67

4.2. RESULTADOS DA MODELAGEM DE EQUAÇÕES

ESTRUTURAIS

Nesta seção, serão expostos os resultados obtidos com a Modelagem de Equações

Estruturais e, assim, poderemos visualizar e analisar se tais resultados estão ou não

de acordo com as hipóteses anteriormente levantadas.

Antes de passarmos à exposição dos modelos, é importante esclarecer uma

importante questão a respeito da metodologia utilizada para se chegar aos

resultados. Os 20 fatores de primeira ordem são suportados pelas variáveis que os

compõem, sendo que o modelo conceitual foi testado utilizando os Fatores Escores

dos fatores obtidos através das Análises Fatoriais Exploratórias como Indicadores de

Mensuração.

A seguir, a figura 6 apresenta a configuração do Modelo de Equações Estruturais no

AMOS, enquanto a figura 7 apresenta o modelo e as hipóteses a serem testadas e a

figura 8 expõe os resultados obtidos.

Figura 6 – Configuração do Modelo de Equações Estruturais no AMOS

68

Figura 7 – O Modelo de Equações Estruturais e as hipóteses a serem testadas

Figura 8 – Resultados obtidos com o Modelo de Equações Estruturais

69

As medidas de ajuste reportadas, o Comparative Fit Index (CFI), o Normed Fit Index

(NFI) e a Root Mean Square of Approximation (RMSEA) apresentam os valores

0,746, 0,738 e 0,148, respectivamente. Embora fosse ideal que o CFI e o NFI

apresentassem valores superiores a 0,85 e a RMSEA apresentasse valor abaixo de

0,1, os resultados obtidos podem ainda assim serem considerados satisfatórios, uma

vez que se trata de um estudo exploratório.

Além disso, como podemos perceber, os pesos padronizados de regressão das

hipóteses H1a e H2a são positivos e estatisticamente significantes, conforme

esperado, enquanto os pesos padronizados de regressão das hipóteses H1b e H2b

não são estatisticamente significantes. Embora a dimensão da Eficiência

Governamental não tenha sido estatisticamente significante, seja na sua relação

com a Infraestrutura, seja na sua relação com o Desempenho Econômico, o

resultado obtido com o modelo não deve ser considerado inválido, uma vez que a

relação Estrutura, Processos e Desempenho a nível nacional foi comprovada, ainda

que apenas pelo caminho Infraestrutura, Eficiência Empresarial e Desempenho

Econômico.

Dessa maneira, foi testado um modelo alternativo para verificar se o padrão de

comportamento entre as quatro dimensões e os seus níveis de significância

estatística seriam mantidos. Os subfatores Comércio Internacional e Preços

presentes na dimensão do Desempenho Econômico, além do subfator Finanças

Públicas da dimensão Eficiência Governamental, foram excluídos, visto que os

resultados obtidos com as Análises Fatoriais Exploratórias não foram muito

satisfatórios e robustos. A figura 9 apresenta o modelo alternativo e a figura 10

expõe os seus resultados.

70

Figura 9 – Modelo alternativo de Equações Estruturais

Figura 10 – Resultados obtidos com o Modelo Alternativo de Equações Estruturais

71

Com a exclusão dos 3 subfatores anteriormente mencionados, os resultados obtidos

com o modelo alternativo apresentaram algumas diferenças importantes. Com

relação às medidas de ajuste reportadas, as alterações apresentadas foram

pequenas, em que o CFI passou de 0,746 para 0,747, o NFI passou de 0,738 para

0,740 e a RMSEA passou de 0,148 para 0,162. Com isso, essas pequenas

diferenças não impactam na interpretação dos resultados dessas medidas para o

modelo alternativo, ou seja, embora fosse ideal que o CFI e o NFI apresentassem

valores superiores a 0,85 e a RMSEA apresentasse valor abaixo de 0,1, os

resultados obtidos podem ainda assim serem considerados satisfatórios, uma vez

que se trata de um estudo exploratório.

Já os resultados esperados pelas hipóteses relacionados ao padrão de

comportamento entre as quatro dimensões e os seus níveis de significância

estatística foram consideravelmente diferentes. As relações de causalidade positiva

entre Infraestrutura e Eficiência Empresarial, assim como entre Eficiência

Empresarial e Desempenho Econômico, foram mantidas, além dos seus pesos

padronizados de regressão continuarem estatisticamente significantes (o p-valor do

peso padronizado de regressão da relação Infraestrutura e Eficiência Empresarial

manteve o mesmo nível, enquanto o p-valor do peso padronizado de regressão da

relação Eficiência Empresarial e Desempenho Econômico tornou-se mais robusto,

passando de um p-valor abaixo de 0,005 para um p-valor abaixo de 0,001) e sem

grandes alterações em termos de valores. Entretanto, o papel da dimensão da

Eficiência Governamental passou a ser estatisticamente significante, sendo que o

nível de significância da relação entre Infraestrutura e Eficiência Governamental é

bem maior (p-valor abaixo de 0,001) do que o da relação entre Eficiência

Governamental e Desempenho Econômico (p-valor abaixo de 0,1). Além disso, o

peso padronizado de regressão da relação entre Infraestrutura e Eficiência

Governamental apresentou valor positivo de 0,917, conforme o esperado, enquanto

o peso padronizado de regressão da relação entre Eficiência Governamental e

Desempenho Econômico apresentou valor negativo de 0,236, implicando em uma

causalidade negativa entre tais dimensões, ao contrário do que a hipótese sobre a

relação entre Processos e Desempenho supunha.

72

Desse modo, podemos concluir que ambos os modelos apresentados confirmam as

hipóteses das relações de causalidade positiva entre as dimensões de Infraestrutura

e Eficiência Empresarial, assim como das dimensões de Eficiência Empresarial e

Desempenho Econômico. Ao mesmo tempo, ambos os modelos apresentaram

resultados diferentes para as relações entre as dimensões de Infraestrutura e

Eficiência Governamental, assim como entre Eficiência Governamental e

Desempenho Econômico. Isso torna o resultado inconclusivo, fazendo-se necessário

um aprofundamento futuro em um estudo que busque compreender melhor o papel

da dimensão Eficiência Governamental e seus subfatores com relação ao

enquadramento no modelo, ou seja, as ligações entre tal dimensão e seus

subfatores com as demais dimensões (Infraestrutura, Eficiência Empresarial e

Desempenho Econômico).

73

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este último capítulo contará com as considerações finais a respeito do estudo

apresentado nesta dissertação, além de uma seção sobre algumas de suas

limitações e outra seção em que são reunidas algumas sugestões para estudos

futuros.

Como dito no capítulo anterior, as hipóteses sobre as relações de causalidade

positiva entre infraestrutura, processos e desempenho econômico a nível nacional

foram comprovadas pelas dimensões de Infraestrutura, Eficiência Empresarial e

Desempenho Econômico através dos Modelos de Equações Estruturais

apresentados, enquanto os mesmos modelos chegaram a resultados inconclusivos

para o caminho Infraestrutura, Eficiência Governamental e Desempenho Econômico.

Em virtude dos resultados terem sido inconclusivos, o papel da dimensão da

Eficiência Governamental deve ser melhor explorado, o que aponta como sugestão

para estudos futuros, como descritos na segunda seção a seguir.

5.1. LIMITAÇÕES DO ESTUDO

O presente estudo apresenta algumas limitações como:

Dados utilizados: os modelos analisados nesta dissertação fizeram uso tanto

de dados objetivos (hard data), quanto de dados “subjetivos” (surveys”),

enquanto o ideal seria utilizar apenas um tipo de dados, sendo

preferencialmente, dados objetivos.

Tamanho da amostra: o banco de dados do IMD, o WCY 2010, utilizado

nesse estudo conta com dados referentes a 58 países diferentes entre os

anos de 1995 e 2010. Embora os 58 países da amostra contenham as

maiores e mais importantes economias do mundo, um número maior de

nações traria contribuições positivas, uma vez que os resultados poderiam ser

mais significativos e robustos. Além disso, como os dados são coletados

74

anualmente, à medida que os anos passarem, o banco de dados contará com

séries de informações mais longas, que por sua vez contribuirá positivamente

para futuras análises.

Modelagem de Equações Estruturais: Hair, Black et al. (1998) destacam duas

importantes limitações da modelagem de equações estruturais:

relacionamentos lineares, e dados com distribuição normal. Nem sempre as

relações reais ocorrem de forma linear e é possível que outras funções

matemáticas como exponencial ou logarítmica expliquem o fenômeno, ou

mesmo que nenhuma função matemática se preste a explicar a dinâmica dos

fatos.

5.2. ESTUDOS FUTUROS

A partir das análises conduzidas nessa dissertação, dos seus resultados e das suas

limitações, podemos destacar algumas sugestões e direcionamentos para estudos

futuros.

Existem algumas restrições na condução das análises estatísticas em virtude da

quantidade de dados disponíveis, mesmo contando com a vasta base de dados do

WCY 2010, englobando 58 países, mais de 300 variáveis em séries temporais que

compreendiam os anos entre 1995 e 2010. À medida que o WCY expandir sua base

com o aumento das suas séries ao passar dos anos e com a introdução de novas

variáveis e até mesmo outros subfatores, abrir-se-á um leque de oportunidades para

novos estudos, seja pela quantidade de casos disponíveis, seja pelas novas

variáveis e/ou subfatores contemplados. Uma alternativa para a limitação sobre a

disponibilidade de dados seria a inclusão de outras fontes de dados secundários

como, por exemplo, o World Development Indicators (WDI), base de dados do

Banco Mundial.

Uma sugestão para estudos futuros seria a análise de modelos por grupos de países

e a utilização de variáveis moderadoras para tal. Assim como em estudos com

consumidores, nos quais importantes conclusões são geradas através de análises

75

que conduzem experimentos ao repartir a amostra por gênero, por idade, por classe

social ou alguma outra característica, insights interessantes poderiam ser obtidos

com outras diferentes análises por grupos de países. Os resultados das análises

sobre as hipóteses das relações de causalidade entre as dimensões pesquisadas

poderiam ser diferentes entre, por exemplo, países emergentes, como o Brasil e a

China, e países desenvolvidos, como os Estados Unidos e a Alemanha. Sugestões

de grupos seriam a repartição da amostra por blocos econômicos, regiões

geográficas, características naturais ou políticas, entre outros. Entretanto, as

análises por grupos implicam num menor número de casos para cada grupo (uma

vez que a amostra de dados é repartida entre os grupos a serem analisados), que

por sua vez, dependendo do tamanho da base de dados, pode-se incorrer em

restrições na realização de certas análises estatísticas. Foi justamente esse o motivo

pelo qual a presente dissertação não conduziu tal tipo de análise.

Outra possibilidade para estudos futuros seria relacionada à configuração do Modelo

de Equações Estruturais. As análises seriam conduzidas de modo diferente desse

estudo, quando a MEE foi de primeira ordem, pois o modelo conceitual foi testado

utilizando os Fatores Escores dos fatores obtidos através das Análises Fatoriais

Exploratórias como Indicadores de Mensuração. A MEE poderia ser de segunda

ordem, fazendo com que a parte referente a Processos no modelo fosse composta

pelas dimensões de Eficiência Empresarial e Eficiência Governamental, sem que o

modelo testasse separadamente as relações dessas dimensões com Infraestrutura e

Desempenho Econômico, como feito nesta dissertação.

Por fim, os resultados referentes a dimensão Eficiência Governamental foram

inconclusivos, o que suscita a necessidade de um aprofundamento da compreensão

do papel desempenhado por essa dimensão no modelo.

76

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81

APÊNDICE

a) REPORTAGENS

Reportagem Fonte Data

Crescimento econômico em taxa chinesa expõe as

falhas na infraestruturaCorreio Brasiliense 10/Jun/2010

Pesquisa aponta logística como o maior gargalo do

paísO Estado de São Paulo 21/Jul/2010

Baixa atratividade financeira desestimula projetos em

infraestruturaValor Econômico 21/Jul/2010

Ministro defende redução de custos logísticos para

aumentar investimentosValor Econômico 29/Jul/2010

Gargalo logístico eleva custo e pode travar a produção Valor Econômico 09/Ago/2010

Brasil tem pior infraestrutura entre os países do BRIC Webtranspo 15/Set/2010

Brasil precisa investir 5% do PIB em infraestrutura de

transporteAmcham Brasil 21/Set/2010

Gargalos na infraestrutura impõem desafio ao futuro

presidenteO Estado de São Paulo 29/Set/2010

Más condições elevam preço do frete Valor Econômico 28/Out/2010

Dilma terá de investir mais em infraestrutura para

diminuir o custo da produção no paísAgência Brasil 01/Nov/2010

A construção do futuro Isto É Dinheiro 03/Jan/2011

A infraestrutura precária O Estado de São Paulo 19/Mar/2011

Transporte de safra do Centro-Oeste até o porto custa

quatro vezes mais que na ArgentinaJornal do Brasil 21/Mar/2011

Secretário americano destaca gargalos de

infraestruturaValor Econômico 22/Mar/2011

País precisa investir R$ 804 bi em infraestrutura, diz

estudoValor Econômico 27/Mai/2011

82

b) LISTA DE PAÍSES

A seguir, visualizamos a lista com os 58 países integrantes da amostra do WCY

2010.

Lista dos 58 países do WCY 2010

c) LISTA DE VARIÁVEIS

A seguir, podemos visualizar a lista das variáveis com suas respectivas descrições,

anos de início e fim da série, além da sua classificação dentro do banco de dados.

- África do Sul - Cingapura - França - Jordânia - República Tcheca

- Alemanha - Colômbia - Grécia - Lituânia - Romênia

- Argentina - Coréia - Holanda - Luxemburgo - Rússia

- Austrália - Croácia - Hong Kong - Malásia - Suécia

- Áustria - Dinamarca - Hungria - México - Suiça

- Bélgica - Eslováquia - Índia - Noruega - Tailândia

- Brasil - Eslovênia - Indonésia - Nova Zelândia - Taiwan

- Bulgária - Espanha - Irlanda - Peru - Turquia

- Canadá - Estados Unidos - Islândia - Polônia - Ucrânia

- Cazaquistão - Estônia - Israel - Portugal - Venezuela

- Chile - Filipinas - Itália - Qatar

- China - Finlândia - Japão - Reino Unido

83

i. Desempenho Econômico (Economic Performance)

a. Economia Doméstica (Domestic Economy)

Código

Variáveis

Descrição das Variáveis

(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V001 Gross domestic product (GDP) Produto interno bruto (PIB) 1996 2009 Não

V002 GDP (PPP) PIB (PPC) 1996 2009 Não

V003 World GDP contributionContirbuição para o PIB

mundial2008 2009 Não

V004Household consumption

expenditure (US$ Billions)

Consumo das famílias (US$

Bilhões)1996 2009 Não


expenditure (Percentage GDP)

Consumo das famílias

(Percentual do PIB)1996 2009 Não

V006Government consumption

expenditure (US$ Billions)

Gastos do governo (US$



expenditure (Percentage GDP)

Gastos do governo (Percentual

do PIB)1996 2009 Não

V008Gross fixed capital formation

(US$ Billions)

Formação bruta de capital fixo

(US$ Bilhões)1996 2009 Não

V009Gross fixed capital formation

(Percentage GDP)

Formação bruta de capital fixo


V010Gross domestic savings (US$

Billions)

Poupança interna bruta (US$


V011Gross domestic savings

(Percentage GDP)

Poupança interna bruta


V012 Economic Sectors Setores Econômicos

V013 Diversification of the economy Diversificação da economia 2007 2010 Sim

V014 Real GDP Growth Crescimento real do PIB 1996 2009 Não

V015 Real GDP Growth per capitaCrescimento real do PIB per

capita1996 2009 Não


expenditure - real growth

Consumo das famílias -

crescimento real1998 2009 Não


expenditure - real growth

Gastos do governo -


V018Gross fixed capital formation -

real growth

Formação bruta de capital fixo -


V019 Resilience of the economy Resiliência da economia 2002 2010 Sim

V020 GDP per capita PIB per capita 1996 2009 Não

V021 GDP (PPP) per capita PIB (PPC) per capita 1996 2009 Não

V022 Forecast Real GDP GrowthPrevisão do crescimento real

do PIB2010 2010 Não

V023 Forecast Inflation Previsão da inflação 2010 2010 Não

V024 Forecast Unemployment Previsão de desemprego 2010 2010 Não

V025Forecast Current account

balance

Previsão do saldo em

transações correntes2010 2010 Não

Não existente

84

b. Comércio Internacional (International Trade)

Código

VariáveisDescrição das Variáveis (Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V026Current account balance (US$

Billions)

Saldo em transações correntes


V027Current account balance

(Percentage GDP)

Saldo em transações correntes


V028 Balance of trade (US$ Billions) Balança comercial (US$ Bilhões) 1996 2009 Não

V029Balance of trade (Percentage

GDP)

Balança comercial (Percentual


V030Balance of commercial services

(US$ Billions)

Balança de serviços (US$


V031Balance of commercial services

(Percentage GDP)

Balança de serviços (Percentual


V032 World exports contributionContribuição para as

exportações mundiais2009 2009 Não

V033 Exports of goods (US$ Billions)Exportação de bens (US$


V034Exports of goods (Percentage

GDP)

Exportação de bens (Percentual


V035 Exports of goods - growthExportação de bens -

crescimento1996 2009 Não

V036Exports of commercial services

(US$ Billions)

Exportações de serviços (US$


V037Exports of commercial services

(Percentage GDP)

Exportações de serviços


V038Exports of commercial services -

growth

Exportações de serviços -


V039Exports breakdown by

economic sector

Quebra das exportações por

setor econômico

V040Imports of goods & commercial

services (US$ Billions)




services (Percentage GDP)




services - growth

Importações de bens e serviços -


V043Imports breakdown by

economic sector

Quebra das importações por

setor econômico

V044 Trade to GDP ratio Comércio em relação ao PIB 1996 2009 Não

V045 Terms of trade index Índice de termos de troca 1997 2009 Não

V046 Tourism receipts Receitas com turismo 1995 2008 Não

V047 Exchange rates Taxas de câmbio 1997 2010 Sim

Não existente

Não existente

85

c. Investimento Internacional (International Investment)

Código

VariáveisDescrição das Variáveis (Inglês) Descrição das Variáveis (Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V048Direct investment flows abroad

(US$ Billions)

Fluxos de investimento direto para o

exterior (US$ Bilhões)1996 2009 Não

V049Direct investment flows abroad

(Percentage GDP)

Fluxos de investimento direto para o

exterior (Percentual do PIB)1996 2009 Não

V050Direct investment stocks abroad

(US$ Billions)

Investimento direto em ativos para o

exterior (US$ Bilhões)1995 2008 Não

V051Direct investment stocks abroad

(Percentage GDP)

Investimento direto em ativos para o

exterior (Percentual do PIB)1995 2008 Não

V052Direct investment flows inward

(US$ Billions)


exterior para o país (US$ Bilhões)1996 2009 Não

V053Direct investment flows inward

(Percentage GDP)


exterior para o país (Percentual do PIB)1996 2009 Não

V054Direct investment stocks inward

(US$ Billions)


exterior para o país (US$ Bilhões)1995 2008 Não

V055Direct investment stocks inward

(Percentage GDP)


exterior para o país (Percentual do PIB)1995 2008 Não

V056Balance of direct investment

flows (US$ Billions)

Balanço dos fluxos de investimento

direto (US$ Bilhões)1996 2009 Não

V057Balance of direct investment

flows (Percentage GDP)

Balanço dos fluxos de investimento

direto (Percentual do PIB)1996 2009 Não

V058Net position in direct investment

stocks (US$ Billions)

Posição líquida em investimento direto

em ativos (US$ Bilhões)1995 2008 Não

V059Net position in direct investment

stocks (Percentage GDP)

Posição líquida em investimento direto

em ativos (Percentual do PIB)1995 2008 Não

V060 Relocation threats of production Ameaças de realocação da produção 1995 2010 Sim

V061Relocation threats of R&D

facilities

Ameaças de realocação das instalações

de P&D1997 2010 Sim

V062 Relocation threats of services Ameaças de realocação de serviços 2004 2010 Sim

V063 Portfolio investment assets Ativos de carteiras de investimento 1995 2008 Não

V064 Portfolio investment liabilities Passivos de carteiras de investimento 1995 2008 Não

86

d. Emprego (Employment)

e. Preços (Prices)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V065 Employment (Millions) Emprego (Milhões) 1996 2009 Não

V066Employment (Percentage

Population)

Emprego (Percentual da

População)1996 2009 Não

V067 Employment - growth Emprego - crescimento 1996 2009 Não

V068 Employment by sector Emprego por setor

V069Employment in the public

sectorEmprego no setor público 1995 2008 Não

V070 Unemployment rate Taxa de desemprego 1996 2009 Não

V071 Long-term unemployment Desemprego de longo prazo 1997 2009 Não

V072 Youth unemployment Desemprego dos jovens 1996 2009 Não

Não existente

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V073 Consumer price inflationInflação de preços ao

consumidor1996 2009 Não

V074 Cost-of-living index Índice de custo de vida 1996 2009 Não

V075 Apartment rent Aluguel de apartamento 1996 2009 Não

V076 Office rent Aluguel de escritório 1996 2009 Não

87

ii. Eficiência Governamental (Government Efficiency)

a. Finanças Públicas (Public Finance)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V077Government budget surplus

deficit (US$ Billion)

Superávit / déficit do governo


V078Government budget surplus

deficit (Percentage GDP)

Superávit / déficit do governo


V079Total general government

debt (US$ Billion)

Total da dívida geral do

governo (US$ Bilhões)1997 2009 Não


debt (Percentage GDP)


governo (Percentual do PIB)1997 2009 Não


debt - real growth


governo - crescimento real1998 2009 Não

V082Central government domestic

debt

Dívida interna do governo

central1996 2009 Não

V083Central government foreign

debt

Dívida externa do governo

central1996 2009 Não

V084 Interest payment Pagamento de juros 1996 2009 Não

V085Management of public

financesGestão das finanças públicas 1997 2010 Sim

V086 Tax evasion Sonegação de impostos 1997 2010 Sim

V087 Pension funding Financiamento de pensões 2008 2010 Sim

V088General government

expenditureGastos gerais do governo 1996 2009 Não

88

b. Política Fiscal (Fiscal Policy)

Código

Variáveis


(Inglês)Descrição das Variáveis (Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V089 Collected total tax revenuesReceita total com a arrecadação de

impostos1995 2008 Não

V090 Collected personal income taxArrecadação do imposto de renda

pessoal1995 2008 Não

V091 Collected corporate taxesArrecadação de impostos

corporativos1995 2008 Não

V092Collected indirect tax

revenues

Receitas com a arrecadação de

impostos indiretos1995 2008 Não

V093Collected capital and property

taxes

Arrecadação de impostos sobre

propriedade e capital1995 2008 Não

V094Collected social security

contribution

Arrecadação da contribuição da

seguridade social1995 2008 Não

V095Effective personal income tax

rate

Taxa efetiva do imposto de renda

pessoal1997 2009 Não

V096 Corporate tax rate on profitTaxa do imposto corporativo sobre

o lucro1997 2010 Não

V097 Consumption tax rate Taxa do imposto sobre o consumo 1997 2009 Não

V098Employee’s social security

contribution rate


social pelo empregado1997 2009 Não

V099Employer’s social security

contribution rate


social pelo empregador1997 2009 Não

V100 Real personal taxes Impostos pessoais reais 1995 2010 Sim

V101 Real corporate taxes Impostos corporativos reais 1997 2010 Sim

89

c. Quadro Institucional (Institutional Framework)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V102 Real short-term interest rateTaxa de juros real de curto

prazo1996 2009 Não

V103 Cost of capital Custo de capital 1995 2010 Sim

V104 Interest rate spread Spread da taxa de juros 1996 2009 Não

V105 Country credit rating Rating de crédito do país 1996 2009 Não

V106 Central bank policy Políticas do banco central 1995 2010 Sim

V107 Foreign currency reservesReservas em moedas

estrangeiras2008 2009 Não

V108 Exchange rate stabilityEstabilidade da taxa de

câmbio1997 2009 Não

V109Legal and regulatory

frameworkQuadro regulatório e legal 1997 2010 Sim

V110Adaptability of government

policy

Adaptabilidade das políticas

governamentais1995 2010 Sim

V111 Government decisions Decisões governamentais 1998 2010 Sim

V112 Transparency Transparência 1995 2010 Sim

V113 Bureaucracy Burocracia 1995 2010 Sim

V114 Bribing and corruption Suborno e corrupção 1995 2010 Sim

90

d. Legislação Empresarial (Business Legislation)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V115 Tariff barriers Barreiras tarifárias 2007 2008 Não

V116 Customs' authorities Autoridades aduaneiras 1997 2010 Sim

V117 Protectionism Protecionismo 1995 2010 Sim

V118 Public sector contracts Contratos do setor público 1995 2010 Sim

V119 Foreign investors Investidores estrangeiros 1995 2010 Sim

V120 Capital markets Mercado de capitais 2004 2010 Sim

V121 Investment incentives Incentivos ao investimento 1997 2010 Sim

V122 Government subsidies Subsídios governamentais 1995 2008 Não

V123 Subsidies Subsídios 2003 2010 Sim

V124State ownership of

enterprises

Propriedade estatal de

empresas2007 2010 Sim

V125 Competition legislationLegislação sobre a

concorrência1995 2010 Sim

V126 Parallel economy Economia informal 1995 2010 Sim

V127 Ease of doing business Facilidade de fazer negócios 2003 2010 Sim

V128 Creation of firms Criação de empresas 2002 2010 Sim

V129 Start-up daysDias necessários para a criação

de uma empresa2003 2009 Não

V130 Start-up proceduresProcedimentos para empresas

nascentes2008 2009 Não

V131 Labor regulations Legislação trabalhista 1995 2010 Sim

V132 Unemployment legislation Legislação de desemprego 1999 2010 Sim

V133 Immigration laws Leis de imigração 1995 2010 Sim

V134 Redundancy costs Custos redundantes 2008 2009 Não

V135 Labor market flexibilityFlexibilidade do mercado de

trabalho2008 2009 Não

91

e. Estrutura Social (Societal Framework)

iii. Eficiência Empresarial (Business Efficiency)

a. Produtividade (Productivity)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V136 Justice Justiça 1995 2010 Sim

V137Personal security and private

property

Seguridade pessoal e

propriedade privada1995 2010 Sim

V138 Ageing of societyGrau de envelhecimento da

sociedade2008 2010 Sim

V139 Risk of political instability Risco de instabilidade política 1999 2010 Sim

V140 Social cohesion Coesão social 1999 2010 Sim

V141 Gini index Índice de Gini 2007 2007 Não

V142Income distribution - lowest

10%

Distribuição de renda - 10%

mais baixo2007 2007 Não

V143Income distribution - highest

10%

Distribuição de renda - 10%

mais alto2007 2007 Não

V144 Equal opportunity Igualdade de oportunidades 1995 2010 Sim

V145 Females in parliament Mulheres no parlamento 1996 2009 Não

V146 Female positions Posições das mulheres 1996 2007 Não

V147 Gender income ratio Relação da renda por gênero 1999 2007 Não

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V148 Overall productivity (PPP) Produtividade total (PPC) 1996 2009 Não

V149 Overall productivity Produtividade total 1996 2009 Não

V150Overall productivity - real

growth

Produtividade total -


V151 Labor productivity (PPP) Produtividade do trabalho (PPC) 1996 2009 Não

V152Labor productivity (PPP)

growth

Crescimento da produtividade

do trabalho (PPC)1996 2009 Não

V153 Agricultural productivity (PPP) Produtividade agrícola (PPC) 1996 2009 Não

V154 Productivity in industry (PPP) Produtividade na indústria (PPC) 1996 2009 Não

V155 Productivity in services (PPP)Produtividade nos serviços

(PPC)1996 2009 Não

V156 Large corporations Grandes corporações 2005 2010 Sim

V157Small and medium-size

enterprises

Empresas de pequeno e médio

porte2005 2010 Sim

V158 Productivity of companies Produtividade das empresas 2007 2010 Sim

92

b. Mercado de Trabalho (Labor Market)

Código

VariáveisDescrição das Variáveis (Inglês) Descrição das Variáveis (Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V159 Compensation levels Níveis de compensação 1995 2008 Não

V160Unit labor costs in the manufacturing

sector

Custos unitários do trabalho no setor

manufatureiro1996 2009 Não

V161Remuneration in services professions

/ Bank credit officer

Remuneração dos profissionais em

serviços / Agente de crédito bancário1996 2009 Não


/ Department head


serviços / Chefe de departamento1996 2009 Não


/ Primary school teacher


serviços / Professor de escola primária1996 2009 Não


/ Personal assistant


serviços / Assistente pessoal1996 2009 Não


/ Call center agent


serviços / Agente de call center2006 2009 Não

V166 Remuneration of management / CEO Remuneração da gerência / CEO 1996 2009 Não

V167Remuneration of management /

Engineer

Remuneração da gerência /

Engenheiro1996 2009 Não


Director manufacturing

Remuneração da gerência / Diretor de

produção1996 2009 Não


Human resources director

Remuneração da gerência / Diretor de

recursos humanos1996 2009 Não

V170 Working hours Horas de trabalho 1996 2009 Não

V171 Labor relations Relações trabalhistas 1995 2010 Sim

V172 Worker motivation Motivação do trabalhador 1995 2010 Sim

V173 Industrial disputes Disputas industriais 1997 2008 Não

V174 Employee training Treinamento dos empregados 1995 2010 Sim

V175 Labor force (Millions) Força de trabalho (Milhões) 1996 2009 Não

V176Labor force (Percentage of

Population)

Força de trabalho (Percentual da

População)1996 2009 Não

V177 Labor force growth Crescimento da força de trabalho 1996 2009 Não

V178 Part-time employment Emprego em tempo parcial 1996 2008 Não

V179 Female labor force Força de trabalho feminina 1996 2009 Não

V180 Foreign labor force Força de trabalho estrangeira 1995 2008 Não

V181 Skilled labor Mão de obra qualificada 1995 2010 Sim

V182 Finance skills Habilidades em finanças 1999 2010 Sim

V183 Attracting and retaining talents Atração e retenção de talentos 2007 2010 Sim

V184 Brain drain Fuga de cérebros 1995 2010 Sim

V185 Foreign high-skilled peoplePessoas estrangeiras com alta

qualificação2002 2010 Sim

V186 International experience Experiência internacional 1995 2010 Sim

V187 Competent senior managers Gestores seniors competentes 1995 2010 Sim

93

c. Finanças (Finance)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V188 Banking sector assets Ativos do setor bancário 1996 2009 Não

V189 Financial cards in circulationCartões financeiros em

circulação1998 2009 Não

V190 Financial card transactionsTransações com cartões

financeiros2001 2009 Não

V191 Investment risk Risco de investimento 2002 2009 Não

V192 Banking and financial servicesServiços bancários e

financeiros2002 2010 Sim

V193Financial institutions'

transparency

Transparência das instituições

financeiras1999 2010 Sim

V194Finance and banking

regulation

Regulação financeira e

bancária2002 2010 Sim

V195 Financial risk factor Fatores de risco financeiro 2007 2010 Sim

V196 Stock markets Mercado de ações 1997 2010 Sim

V197Stock market capitalization

(US$ Billions)

Capitalização do mercado de

ações (US$ Bilhões)1995 2008 Não

V198Stock market capitalization

(Percentage GDP)

Capitalização do mercado de

ações (Percentual do PIB)1995 2008 Não

V199 Value traded on stock markets Valor negociado em bolsa 1995 2008 Não

V200 Listed domestic companies Empresas domésticas listadas 1995 2008 Não

V201 Stock market index Índice do mercado de ações 1997 2009 Não

V202 Shareholders' rights Direitos dos acionistas 1997 2010 Sim

V203 Credit Crédito 1995 2010 Sim

V204 Venture capital Venture capital 1995 2010 Sim

V205 Corporate debt Dívida corporativa 2004 2010 Sim

94

d. Práticas Gerenciais (Management Practices)

e. Atitudes e Valores (Attitudes and Values)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V206 Adaptability of companies Adaptabilidade das empresas 2001 2010 Sim

V207 Ethical practices Práticas éticas 2000 2010 Sim

V208 Credibility of managers Credibilidade dos gestores 1995 2010 Sim

V209 Corporate boards Conselhos de administração 1995 2010 Sim

V210Auditing and accounting

practices

Práticas de auditoria e

contabilidade2005 2010 Sim

V211 Customer satisfaction Satisfação do cliente 1995 2010 Sim

V212 Entrepreneurship Empreendedorismo 1995 2010 Sim

V213 Social responsibility Responsabilidade social 1995 2010 Sim

V214Health, safety &

environmental concerns

Preocupações em saúde,

segurança e meio ambiente2000 2010 Sim

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V215 Attitudes toward globalizationAtitudes em relação à

globalização2001 2010 Sim

V216 Image abroad Imagem fora do país 1995 2010 Sim

V217 National culture Cultura nacional 1995 2010 Sim

V218 Flexibility and adaptability Flexibilidade e adaptabilidade 1997 2010 Sim

V219Need for economic and social

reforms

Necessidade de reformas

econômicas e sociais2004 2010 Sim

V220 Value system Sistema de valores 1995 2010 Sim

V221 Corporate values Valores corporativos 2005 2010 Sim

95

iv. Infraestrutura (Infrastructure)

a. Infraestrutura Básica (Basic Infrastructure)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V222 Land area Área em terra 1995 2008 Não

V223 Arable area Área arável 1995 2007 Não

V224 Water resources Fontes de água 1998 2008 Não

V225 Access to water Acesso à água 2008 2010 Sim

V226 Access to commodities Acesso a commodities 2008 2010 Sim

V227 Urbanization Urbanização 1995 2010 Sim

V228 Population - market sizePopulação - tamanho do

mercado1996 2009 Não

V229 Population under 15 years População abaixo dos 15 anos 1996 2009 Não

V230 Population over 65 years População acima dos 65 anos 1996 2009 Não

V231 Dependency ratio Taxa de dependência 1996 2009 Não

V232 Roads Rodovias 1995 2007 Não

V233 Railroads Ferrovias 1995 2008 Não

V234 Air transportation Transporte aéreo 1996 2009 Não

V235 Quality of air transportationQualidade do transporte

aéreo2002 2010 Sim

V236 Distribution infrastructure Infraestrutura de distribuição 1996 2010 Sim

V237 Water transportation Transporte aquaviário 1997 2010 Sim

V238Maintenance and

development

Manutenção e

desenvolvimento1997 2010 Sim

V239 Energy infrastructure Infraestrutura energética 2002 2010 Sim

V240 Future energy supply Oferta futura de energia 2007 2010 Sim

V241Total indigenous energy

production (Millions MTOE)

Produção total de energia no

país (MTOE Milhões)1995 2007 Não

V242Total indigenous energy

production (Percentage)

Produção total de energia no

país (Percentual)1995 2007 Não

V243Total final energy

consumption

Consumo final total de

energia1995 2007 Não

V244Total final energy

consumption per capita

Consumo final total de

energia per capita1995 2007 Não

V245Electricity costs for industrial

clients

Custos de eletricidade para

clientes industriais1996 2009 Não

V246 Gasoline prices Preço da gasolina 1999 2009 Não

96

b. Infraestrutura Tecnológica (Technological Infrastructure)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V247Investment in

telecommunications

Investimento em

telecomunicações1995 2008 Não

V248 Fixed telephone lines Linhas de telefone fixo 1995 2008 Não

V249 Fixed telephone tariffs Tarifas de telefone fixo 2008 2009 Não

V250 Mobile telephone subscribers Usuários de telefone móvel 2002 2008 Não

V251 Mobile telephone costs Custos de telefone móvel 2008 2009 Não

V252 Communications technology Tecnologia da comunicação 2004 2010 Sim

V253 Connectivity Conectividade 2010 2010 Sim

V254 Computers in use Computadores em uso 1996 2009 Não

V255 Computers per capita Computadores per capita 1996 2009 Não

V256 Internet users Usuários de internet 2000 2009 Não

V257 Fixed Broadband TariffsTarifas de internet em banda

larga fixa2008 2009 Não

V258 Broadband subscribersUsuários de internet em

banda larga2002 2008 Não

V259 Internet Bandwidth SpeedVelocidade de banda da

internet2007 2008 Não

V260 Information technology skillsHabilidades com tecnologia da

informação1999 2010 Sim

V261 Qualified engineers Engenheiros qualificados 1995 2010 Sim

V262 Technological cooperation Cooperação tecnológica 1995 2010 Sim

V263Public and private sector

ventures

Empreendimentos dos setores

público e privado2007 2010 Sim

V264Development and application

of technology

Desenvolvimento e aplicação

da tecnologia1997 2010 Sim

V265Funding for technological

development

Financiamento para o

desenvolvimento tecnológico1995 2010 Sim

V266 Technological regulation Regulação tecnológica 2005 2010 Sim

V267High-tech exports (US$

Million)

Exportações de alta tecnologia

(US$ Milhões)1998 2008 Não

V268High-tech exports (Percentage

of Exports)

Exportações de alta tecnologia

(Percentual das Exportações)1998 2008 Não

97

c. Infraestrutura Científica (Scientific Infrastructure)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V269Total expenditure on R&D

(US$ Million)

Gasto total em P&D (US$

Milhões)1995 2008 Não

V270Total expenditure on R&D

(Percentage GDP)

Gasto total em P&D


V271Total expenditure on R&D (per

capita)

Gasto total em P&D (per

capita)1995 2008 Não

V272Business expenditure on R&D

(US$ Million)

Gasto empresarial em P&D

(US$ Milhões)1995 2008 Não

V273Business expenditure on R&D

(Percentage GDP)

Gasto empresarial em P&D


V274Total R&D personnel

nationwide

P&D pessoal total em todo o

país1995 2008 Não

V275Total R&D personnel

nationwide per capita

P&D pessoal total em todo o

país per capita1995 2008 Não

V276Total R&D personnel in

business enterprise

P&D pessoal total em

negócios da empresa1995 2008 Não

V277Total R&D personnel in

business per capita

P&D pessoal total em

negócios per capita1995 2008 Não

V278 Science degrees Diplomas em ciência 1997 2006 Não

V279 Scientific articles Artigos científicos 1997 2007 Não

V280 Nobel prizes Prêmios Nobel 2006 2009 Não

V281 Nobel prizes per capita Prêmios Nobel per capita 2006 2009 Não

V282 Patent applications Pedidos de patente 2000 2008 Não

V283 Patents granted to residentsPatentes concedidas para

residentes1997 2008 Não

V284 Number of patents in force Número de patentes em vigor 1995 2008 Não

V285 Patent productivity Produtividade de patentes 1997 2008 Não

V286 Scientific research Pesquisa científica 2010 2010 Sim

V287 Researchers and scientists Pesquisadores e cientistas 2010 2010 Sim

V288 Scientific research legislationLegislação sobre pesquisa

científica2004 2010 Sim

V289 Intellectual property rightsDireitos sobre a propriedade

intelectual1995 2010 Sim

V290 Knowledge transferTransferência de

conhecimento1995 2010 Sim

V291 Innovative capacity Capacidade inovativa 2010 2010 Sim

98

d. Saúde e Ambiente (Health and Environment)

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V292 Total health expenditure Gasto total com saúde 1996 2008 Não

V293Total health expenditure per

capita

Gasto total com saúde per

capita1996 2008 Não

V294 Public expenditure on health Gasto público com saúde 1995 2008 Não

V295 Health infrastructure Infraestrutura de saúde 1999 2010 Sim

V296 Life expectancy at birth Expectativa de vida ao nascer 1995 2007 Não

V297 Healthy life expectancy Expectativa de vida saudável 2000 2009 Não

V298 Infant mortality Mortalidade infantil 2000 2007 Não

V299Medical assistance / Per

physician

Assistência médica / Por

médico1996 2009 Não

V300 Medical assistance / Per nurseAssistência médica / Por

emfermeiro1996 2009 Não

V301 Urban population População urbana 1996 2009 Não

V302 Human development indexÍndice de desenvolvimento

humano1995 2007 Não

V303 Health problems Problemas com saúde 1995 2010 Sim

V304 Energy intensity Intensidade energética 1995 2006 Não

V305Paper and cardboard recycling

rate

Taxa de reciclagem de papel e

papelão1996 2009 Não

V306 Waste water treatment plantsEstações de tratamento de

água1995 2007 Não

V307 Water consumption intensityIntensidade do consumo de

água2007 2007 Não

V308 CO2 emissions Emissões de CO2 1995 2007 Não

V309 CO2 emissions intensityIntensidade nas emissões de

CO21995 2007 Não

V310 Renewable energies Energias renováveis 2004 2007 Não

V311 Green technologies Tecnologias verdes 2010 2010 Sim

V312 Total biocapacity Biocapacidade total 2005 2005 Sim

V313 Ecological footprint Footprint ecológico 1996 2005 Não

V314Ecological balance reserve /

Deficit

Reserva de balanço ecológico

/ Déficit2005 2005 Não

V315 Sustainable development Desenvolvimento sustentável 2000 2010 Sim

V316 Pollution problems Problemas de poluição 2000 2010 Sim

V317 Environmental laws Leis ambientais 1995 2010 Sim

V318 Climate change Mudança climática 2010 2010 Sim

V319 Quality of life Qualidade de vida 1995 2010 Sim

99

e. Educação (Education)

d) ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

A seguir, podemos visualizar as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas nos

modelos apresentados nessa dissertação. Os quadros a seguir foram reportados

pelo software SPSS para países, para as variáveis presentes no banco de dados

WCY 2010 e para os 20 subfatores gerados a partir das Análises Fatoriais

Exploratórias.

Código

Variáveis


(Inglês)


(Tradução)

Início da

Série

Fim da

Série

Pesquisa

?

V320Total public expenditure on

education

Gasto público total em

educação1995 2008 Não

V321Total public expenditure on

education per capita

Gasto público total em

educação per capita1995 2008 Não

V322Pupil-teacher ratio (primary

education)

Relação aluno-professor

(ensino primário)1995 2007 Não

V323Pupil-teacher ratio (secondary

education)

Relação aluno-professor

(ensino secundário)1995 2007 Não

V324 Secondary school enrollmentMatrículas no ensino

secundário1995 2007 Não

V325Higher education

achievementRealização do ensino superior 1996 2007 Não

V326 Student mobility inboundMobilidade interna de

estudantes2005 2007 Não

V327 Student mobility outboundMobilidade externa de

estudantes2005 2007 Não

V328Educational assessment /

Mathematics

Avaliação educacional /

Matemática1995 2006 Não

V329Educational assessment /

Sciences

Avaliação educacional /

Ciências1995 2006 Não

V330 English proficiency Proficiência em inglês 2007 2008 Não

V331 Educational system Sistema educacional 1995 2010 Sim

V332 Science in schools Ciência em escolas 1995 2010 Sim

V333 University education Educação universitária 1999 2010 Sim

V334 Management education Educação em gestão 2008 2010 Sim

V335 Illiteracy Analfabetismo 1995 2007 Sim

V336 Language skills Habilidades em línguas 2005 2010 Sim

100

i. Tabela de Frequências para os Países

País Frequência PercentualPercentual

Válido

Percentual

Acumulado

Válido África do Sul 14 1.7 1.7 1.7

Alemanha 14 1.7 1.7 3.4

Argentina 14 1.7 1.7 5.2

Austrália 14 1.7 1.7 6.9

Áustria 14 1.7 1.7 8.6

Bélgica 14 1.7 1.7 10.3

Brasil 14 1.7 1.7 12.1

Bulgária 14 1.7 1.7 13.8

Canadá 14 1.7 1.7 15.5

Cazaquistão 14 1.7 1.7 17.2

Chile 14 1.7 1.7 19.0

China 14 1.7 1.7 20.7

Cingapura 14 1.7 1.7 22.4

Colômbia 14 1.7 1.7 24.1

Coréia 14 1.7 1.7 25.9

Croácia 14 1.7 1.7 27.6

Dinamarca 14 1.7 1.7 29.3

Eslováquia 14 1.7 1.7 31.0

Eslovênia 14 1.7 1.7 32.8

Espanha 14 1.7 1.7 34.5

Estados Unidos 14 1.7 1.7 36.2

Estônia 14 1.7 1.7 37.9

Filipinas 14 1.7 1.7 39.7

Finlândia 14 1.7 1.7 41.4

França 14 1.7 1.7 43.1

Grécia 14 1.7 1.7 44.8

Holanda 14 1.7 1.7 46.6

Hong Kong 14 1.7 1.7 48.3

Hungria 14 1.7 1.7 50.0

Índia 14 1.7 1.7 51.7

. . . . . . . . . . . . . . .

101

País Frequência PercentualPercentual

Válido

Percentual

Acumulado

Válido Indonésia 14 1.7 1.7 53.4

Irlanda 14 1.7 1.7 55.2

Islândia 14 1.7 1.7 56.9

Israel 14 1.7 1.7 58.6

Itália 14 1.7 1.7 60.3

Japão 14 1.7 1.7 62.1

Jordânia 14 1.7 1.7 63.8

Lituânia 14 1.7 1.7 65.5

Luxemburgo 14 1.7 1.7 67.2

Malásia 14 1.7 1.7 69.0

México 14 1.7 1.7 70.7

Noruega 14 1.7 1.7 72.4

Nova Zelândia 14 1.7 1.7 74.1

Peru 14 1.7 1.7 75.9

Polônia 14 1.7 1.7 77.6

Portugal 14 1.7 1.7 79.3

Qatar 14 1.7 1.7 81.0

Reino Unido 14 1.7 1.7 82.8

República Tcheca 14 1.7 1.7 84.5

Romênia 14 1.7 1.7 86.2

Rússia 14 1.7 1.7 87.9

Suécia 14 1.7 1.7 89.7

Suiça 14 1.7 1.7 91.4

Tailândia 14 1.7 1.7 93.1

Taiwan 14 1.7 1.7 94.8

Turquia 14 1.7 1.7 96.6

Ucrânia 14 1.7 1.7 98.3

Venezuela 14 1.7 1.7 100.0

Total 812 100.0 100.0

102

ii. Estatísticas Descritivas das Variáveis

103

104

iii. Estatísticas Descritivas dos 20 subfatores

Documents

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO … · fatores determinantes do desenvolvimento de um país, tema este relacionado a presente dissertação. A todos ... As economias