UNIVERSIDADE POTIGUAR – UnP PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
FLÁVIO JULIÃO
ANÁLISE DOS FATORES DETERMINANTES DA SATISFAÇÃO DE USUÁRIOS DO PROGRAMA MEI – MICROEMPREENDEDOR
INDIVIDUAL
NATAL - RN 2011
FLÁVIO JULIÃO
ANÁLISE DOS FATORES DETERMINANTES DA SATISFAÇÃO DE USUÁRIOS DO PROGRAMA MEI – MICROEMPREENDEDOR INDIVIDUAL
Dissertação apresentada ao Mestrado em Administração da Universidade Potiguar, como parte dos requisitos para a obtenção do título de Mestre em Administração. ORIENTADOR: Prof. Dr. Rodrigo José Guerra Leone
NATAL - RN 2011
J94a
Julião, Flávio.
Análise dos fatores determinantes da satisfação de usuários do programa MEI – Microempreendedor Individual/ Flávio Julião. – Natal, 2011.
140f.
Dissertação (Mestrado em Administração). – Universidade Potiguar. Pró-Reitoria de Pesquisa, Extensão e Pós-Graduação.
Bibliografia: f.106-117. 1. Administração – Dissertação. 2. MEI. 3. Microempreendedor
Individual. 4. Satisfação. I. Título.
RN/UnP/BSFP
CDU: 658(043.3)
FLÁVIO JULIÃO
ANÁLISE DOS FATORES DETERMINANTES DA SATISFAÇÃO DE USUÁRIOS DO PROGRAMA MEI – MICROEMPREENDEDOR INDIVIDUAL
Dissertação apresentada à Universidade Potiguar – UnP, como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Administração.
Aprovado em: _____/_____/_____
BANCA EXAMINADORA
____________________________________________________
Prof. Dr. Rodrigo José Guerra Leone
Orientador
Universidade Potiguar – UnP
____________________________________________________
Prof. Dr. Alípio Ramos Veiga Neto
Membro Examinador
Universidade Potiguar – UnP
____________________________________________________
Prof. Dr. Miguel Eduardo Moreno Añez
Membro Examinador Externo
Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN
Dedico este trabalho à Lorene Barreto
Julião e ao Pedro Lucas Julião, que
durante dois anos, suportaram ausências
e angústias.
AGRADECIMENTOS
A Deus, causa primária de todas as coisas.
Aos meus pais, Valdir Julião e Maria Alice dos Santos Julião que me
ensinaram que tudo é possível para quem estuda e acredita. Sempre confiando no
meu potencial.
A minhas irmãs, Ana Beatriz dos Santos Julião pelas diversas consultorias em
letras nacionais e internacionais, e a Verônica dos Santos Julião pela força e ajuda
quando necessários.
A Francisco Afrânio Rodrigues Júnior, meu ex-chefe, que graças ao seu
companheirismo e compreensão, permitiu-me a realização deste mestrado, mesmo
quando tudo se configurava adverso. Sem a anuência dele, nada disso teria
acontecido. O discernimento e o senso de justiça são características marcantes da
sua personalidade.
A Ricardo Célio Lima Lousada, meu atual chefe, pela compreensão e apoio
na etapa final desta jornada.
A José Fernando Rocha, a David Rodrigues Barbalho, a Jorge Facó Franklin
de Lima, a Sérgio Henrique Pereira Morais, a Antônio Ribeiro de Oliveira, a Cicinato
Ferreira Neto, a Luiz Oalder Sampaio e a José Libório Filho, meus ex-colegas de
trabalho, em Jati, que algumas vezes, durante o período de aulas, ficaram
sobrecarregados pelas minhas ausências, no entanto, compreenderam, sem
obstáculos, o momento especial que vivia.
Ao Prof. Dr. Rodrigo José Guerra Leone, meu orientador, que com
simplicidade e leveza me conduziu nesta jornada.
Aos professores do Mestrado de Administração da UnP, que contribuíram
cada qual com seus ensinamentos, abrindo novas portas para o conhecimento.
Aos colegas do Mestrado que compartilharam receios, aflições, alegrias,
superações e conhecimento, em especial a minha amiga Isabel Cristina Pansiera
Marques pela ajuda incondicional nas diversas etapas do curso. Sua dedicação e
força de vontade para alcançar seus objetivos são exemplos a serem seguidos.
Ao pessoal do SEBRAE-RN, SEBRAE-Sobral, Receita Federal do Brasil – RN
e Secretaria da Fazenda do Ceará pelas informações valiosas repassadas.
Aos trabalhadores informais e Microempreendedores Individuais que com
suas histórias de vida, esperanças, decepções, fracassos e sucessos motivaram o
desenvolvimento desta pesquisa. Cada entrevista por mim realizada se tornou um
aprendizado de vida, uma experiência ímpar a ser compartilhada.
E por fim, a minha esposa Lorene e a meu filho Pedro Lucas, prometendo
recompensar os dias perdidos, até a próxima empreitada, que já se vislumbra no
horizonte. Lembrando-os, que todo esforço sadio é válido quando se tem um
objetivo digno traçado.
“Errei mais de 9.000 cestas e perdi quase
300 jogos. Em 26 diferentes finais de
partidas fui encarregado de jogar a bola
que venceria o jogo... e falhei. Eu tenho
uma história repleta de falhas e fracassos
em minha vida. E é exatamente por isso
que sou um sucesso.”
Michael Jordan
RESUMO
Os usuários do programa Microempreendedor Individual (MEI) representam uma personalidade jurídica recente no ordenamento jurídico brasileiro. Com este programa, o Estado espera retirar da informalidade milhões de pessoas que laboram ao redor da economia formal, oferecendo uma série de benefícios. Contudo, uma das formas de atrair mais trabalhadores passa pela análise dos benefícios que afetam a satisfação dos usuários do programa MEI. Com eles identificados e mapeados, pode-se otimizar recursos para a obtenção de melhores resultados, proporcionando um ciclo produtivo para o programa. É nesse contexto que esta pesquisa se debruça, tendo como objetivo analisar os fatores determinantes da satisfação de usuários do programa MEI. Todavia, por ser algo abstrato, medir a satisfação não é uma tarefa simples, para tanto, utilizou-se parte do modelo teórico de Johnson et al (2001), que propõe a medição da satisfação por meio da mensuração de outras variáveis. A pesquisa foi realizada na cidade de Sobral/CE, com 152 (cento e cinquenta e dois) Microempreendedores Individuais localizados na região central da cidade, por meio de questionários estruturados não disfarçados e para a apuração dos dados utilizou-se a análise de regressão linear múltipla. Os resultados alcançados mostram que das 29 (vinte e nove) variáveis independentes selecionadas para compor o modelo teórico, apenas 11(onze) são significativas para a percepção dos usuários do programa e explicam, em média, 52,60% da variação da satisfação. Palavras-chave: Microempreendedor Individual. Satisfação. Informalidade. Índice Nacional de Satisfação.
ABSTRACT
Users of the program Individual Micro Enterprising (MEI) represent a recent legal personality in Brazilian law. With this program, the Government expects to draw from the informal situation million people who work around the formal economy, offering a range of benefits. However, one way to attract more workers go through the analysis of the benefits that affect the satisfaction of the users of MEI program. With them identified and mapped out, you can optimize resources to achieve best results, providing a production cycle for the program. This research focuses in this context and aims to analyze the determinants of satisfaction of the users of MEI program. However, as something abstract, measuring the satisfaction is not a simple task. For this to happen, it was used the theoretical model of Johnson et al (2001), which proposes the measurement of satisfaction by measuring other variables. The survey was conducted in the city of Sobral / CE, with 152 (one hundred and fifty-two) Individuals Micro Entrepreneurs located in the downtown area, through structured questionnaires non-disguised and for checking the data we used a linear regression analysis multiple. The results show that, among the 29 (twenty-nine) independent variables that compose the theoretical model, only 11 (eleven) are meaningful to the users' perception of the program and these variables explain, on average, 52.60% of the variation in satisfaction. Keywords: Individual Micro Enterprising. Satisfaction. Informality. National Customer Satisfaction Index.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Swedish Customer Satisfaction Barometer - SCSB.................................. 45
Figura 2 American Customer Satisfaction Index – ACSI......................................... 48
Figura 3 European Customer Satisfaction Index – ECSI.…………......................... 49
Figura 4 European Performance Satisfaction Index – EPSI................................... 50
Figura 5 Hong Kong Customer Satisfaction Index – HKCSI................................... 51
Figura 6 O modelo de Johnson et al (2001)............................................................ 53
Figura 7 Divisão Distrital de Sobral......................................................................... 58
Figura 8 Limite oficial dos bairros de Sobral........................................................... 59
Figura 9 Modelo da pesquisa.................................................................................. 61
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 Distribuição de frequência de Q5............................................................ 79
Gráfico 2 Distribuição de frequência de Q9............................................................ 80
Gráfico 3 Utilização da variável Q9........................................................................ 80
Gráfico 4 Distribuição de frequência de P1............................................................ 81
Gráfico 5 Distribuição de frequência de P2............................................................ 81
Gráfico 6 Distribuição de frequência de S1............................................................ 82
Gráfico 7 Distribuição de frequência de S2............................................................ 82
Gráfico 8 Distribuição de frequência de Q1............................................................ 123
Gráfico 9 Utilização da variável Q1........................................................................ 123
Gráfico 10 Distribuição de frequência de Q2............................................................ 123
Gráfico 11 Utilização da variável Q2........................................................................ 123
Gráfico 12 Distribuição de frequência de Q3............................................................ 124
Gráfico 13 Utilização da variável Q3........................................................................ 124
Gráfico 14 Distribuição de frequência de Q4............................................................ 124
Gráfico 15 Utilização da variável Q4........................................................................ 124
Gráfico 16 Distribuição de frequência de Q6............................................................ 125
Gráfico 17 Distribuição de frequência de Q7............................................................ 125
Gráfico 18 Distribuição de frequência de Q8............................................................ 125
Gráfico 19 Distribuição de frequência de Q10.......................................................... 126
Gráfico 20 Utilização da variável Q10...................................................................... 126
Gráfico 21 Distribuição de frequência de Q11.......................................................... 126
Gráfico 22 Utilização da variável Q11...................................................................... 126
Gráfico 23 Distribuição de frequência de Q12.......................................................... 127
Gráfico 24 Utilização da variável Q12...................................................................... 127
Gráfico 25 Distribuição de frequência de Q13.......................................................... 127
Gráfico 26 Utilização da variável Q13...................................................................... 127
Gráfico 27 Distribuição de frequência de Q14.......................................................... 128
Gráfico 28 Utilização da variável Q14...................................................................... 128
Gráfico 29 Distribuição de frequência de Q16.......................................................... 128
Gráfico 30 Distribuição de frequência de Q17.......................................................... 129
Gráfico 31 Distribuição de frequência de Q18.......................................................... 129
Gráfico 32 Distribuição de frequência de Q19.......................................................... 129
Gráfico 33 Distribuição de frequência de Q20.......................................................... 129
Gráfico 34 Distribuição de frequência de Q21.......................................................... 130
Gráfico 35 Distribuição de frequência de Q22.......................................................... 130
Gráfico 36 Distribuição de frequência de Q23.......................................................... 130
Gráfico 37 Distribuição de frequência de Q24.......................................................... 130
Gráfico 38 Distribuição de frequência de Q25.......................................................... 131
Gráfico 39 Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração I.................... 132
Gráfico 40 Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração II................... 133
Gráfico 41 Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração III.................. 134
Gráfico 42 Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração IV.................. 135
Gráfico 43 Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração I.................... 136
Gráfico 44 Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração II................... 137
Gráfico 45 Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração III.................. 138
Gráfico 46 Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração IV.................. 139
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 Vantagens do MEI..................................................................................... 36
Quadro 2 Obrigações do MEI................................................................................... 38
Quadro 3 Variáveis analíticas I................................................................................. 66
Quadro 4 Variáveis analíticas II................................................................................ 67
Quadro 5 Variáveis analíticas III............................................................................... 68
Quadro 6 Teste de normalidade – S1....................................................................... 84
Quadro 7 Teste de homocedasticidade – S1............................................................ 84
Quadro 8 Teste VIF - S1........................................................................................... 85
Quadro 9 Análise de Variância F-ANOVA - S1......................................................... 86
Quadro 10 Resultado inicial do modelo de regressão – S1........................................ 86
Quadro 11 Variáveis e pressupostos da regressão em relação a S1......................... 88
Quadro 12 Resultado de regressão em relação a S1................................................. 89
Quadro 13 Resultado da regressão e seus coeficientes – S1.................................... 89
Quadro 14 Resultado da regressão em relação a S1, sem a variável Q14................ 91
Quadro 15 Teste de normalidade – S2....................................................................... 92
Quadro 16 Teste de homocedasticidade – S2............................................................ 92
Quadro 17 Teste VIF - S2........................................................................................... 93
Quadro 18 Análise de Variância F-ANOVA - S2......................................................... 94
Quadro 19 Resultado do modelo inicial de regressão – S2........................................ 94
Quadro 20 Variáveis e pressupostos da regressão em relação a S2......................... 95
Quadro 21 Resultado de regressão em relação a S2................................................. 96
Quadro 22 Resultado da regressão e seus coeficientes – S2.................................... 96
Quadro 23 Resultado de regressão em relação a S2, sem a variável Q13................ 98
Quadro 24 Variáveis significativas e seus coeficientes.............................................. 100
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Atividades desempenhadas...................................................................... 28
Tabela 2 Indicadores de formalização..................................................................... 29
Tabela 3 Motivação para não contribuição à previdência oficial.............................. 29
Tabela 4 Principais dificuldades para regularização da empresa........................... 30
Tabela 5 Situação dos questionários respondidos.................................................. 70
Tabela 6 Distribuição por atividade e sexo.............................................................. 76
Tabela 7 Distribuição por grau de instrução e ano de adesão................................. 77
Tabela 8 Distribuição por idade e local de trabalho................................................. 78
Tabela 9 Resultados de outras pesquisas............................................................... 101
LISTA DE SIGLAS
ACSI American Customer Satisfaction Index
ACSICS American Customer Satisfaction Index Corporate Service
ALI Agente Local de Inovação
APQ Associação Portuguesa para Qualidade
BI BI Norwegian School of Management
BPC Benefício de Prestação Continuada
CD Compact Disc
CE Ceará
CGSIM Comitê para Gestão da Rede Nacional para Simplificação do Registro e da
Legalização de Empresas e Negócios
CGSN Comitê Gestor do Simples Nacional
CLT Consolidação das Leis do Trabalho
CNAE Classificação Nacional de Atividades Econômicas
CNPJ Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica
COFINS Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social
CSLL Contribuição Social sobre o Lucro Líquido
ECINF Economia Informal Urbana
ECSI European Customer Satisfaction Index
EFQM European Foundation for Quality Management
EPSIR European Performance Satisfaction Index Rating
EQA European Quality Award
EQQ European Organization for Quality
ETCO Instituto Brasileiro de Ética Concorrencial
FNQ Fundação Nacional de Qualidade
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IBPT Instituto Brasileiro de Planejamento Tributário
ICMS Imposto sobre Operações Relativas à Circulação de Mercadorias e Sobre
Prestações de Serviços de Transporte Interestadual e Intermunicipal e de
Comunicação
IPI Imposto sobre Produtos Industrializados
INS Índice Nacional de Satisfação
IPTU Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana
IPVA Imposto sobre a Propriedade de Veículos Automotores
IRPJ Imposto sobre a Renda da Pessoa Jurídica
ISS Imposto sobre Serviços de Qualquer Natureza
JEP Journal of Economic Psychology
KCSI Korean Customer Satisfaction Index
MEI Microempreendedor Individual
MCSI Malaysian Customer Satisfaction Index
NCSB Norwegian Customer Satisfaction Barometer
NIRE Número de Identificação do Registro de Empresa
PASEP Programa de Formação do Patrimônio do Servidor Público
PEA População Economicamente Ativa
PIB Produto Interno Bruto
PIS Programa de Integração Social
PLS Partial Least Square
PNAD Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
PO População Ocupada
PR Paraná
RJ Rio de Janeiro
RN Rio Grande do Norte
SCSB Swedish Customer Satisfaction Barometer
SEBRAE Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas
SEFAZ-CE Secretaria da Fazenda do Ceará
SIMPLES Sistema Integrado de Pagamento de Impostos e Contribuições das
Microempresas e das Empresas de Pequeno Porte
SP São Paulo
SWICS Swiss Index of Customer Satisfaction
VIF Variance Inflation Factor
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO.............................................................................................. 18
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO................................................................................. 18
1.2 OBJETIVOS.................................................................................................. 22
1.2.1 Objetivo Geral .............................................................................................. 22
1.2.2 Objetivos Específicos ................................................................................. 22
1.3 JUSTIFICATIVAS.......................................................................................... 22
1.3.1 Justificativas Acadêmicas .......................................................................... 22
1.3.2 Justificativas Práticas ................................................................................. 23
1.4 ESTRUTURA GERAL DO TRABALHO......................................................... 24
2 REFERENCIAL TEÓRICO ........................................................................... 26
2.1 A INFORMALIDADE..................................................................................... 26
2.2 O PROGRAMA DO MICROEMPREENDEDOR INDIVIDUAL...................... 32
2.3 A SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR............................................................ 40
2.4 OS MODELOS DE ÍNDICES NACIONAIS DE SATISFAÇÃO...................... 42
2.5 O MODELO DE JOHNSON ET AL(2001).................................................... 52
3 METODOLOGIA........................................................................................... 56
3.1 TIPOLOGIA DA PESQUISA.......................................................................... 56
3.2 UNIVERSO/AMOSTRA................................................................................. 57
3.3 MODELO TEÓRICO ADAPTADO UTILIZADO............................................. 60
3.4 SELEÇÃO DAS VARIÁVEIS PARA COMPOR O MODELO TEÓRICO....... 61
3.5 INTRUMENTO DE PESQUISA..................................................................... 63
3.5.1 Origem das questões .................................................................................. 64
3.6 COLETA DE DADOS.................................................................................... 69
3.6.1 Análise crítica dos questionários .............................................................. 70
3.7 TRATAMENTO DOS DADOS....................................................................... 71
4 RESULTADOS DA PESQUISA .................................................................... 75
4.1 PERFIL DOS ENTREVISTADOS.................................................................. 75
4.2 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS DOS CONSTRUTOS DA PESQUISA............... 78
4.2.1 Análise dos direcionadores de qualidade ................................................. 78
4.2.2 Análise das variáveis do construto preço ................................................ 80
4.2.3 Análise das variáveis do construto satisfação ......................................... 81
4.3 ANÁLISE DA SATISFAÇÃO.......................................................................... 82
4.3.1 Análise das variáveis do construto da pesquisa referente à
satisfação geral - S1 .................................................................................... 83
4.3.2 Análise das variáveis do construto da pesquis a referente à
satisfação em relação ao esperado - S2 ................................................... 91
4.3.3 Análise das variáveis do construto da pesquis a com relação a S1 e
S2.................................................................................................................. 98
5 CONCLUSÃO ............................................................................................... 102
5.1 CONSIDERAÇÕES FINAIS.......................................................................... 102
5.2 LIMITAÇÃO................................................................................................... 105
5.3 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS................................................. 106
REFERÊNCIAS............................................................................................. 107
APÊNDICES................................................................................................. 119
18
1 INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
Dados do Ministério da Previdência Social (2009a) assinalam que no Brasil
há cerca de 11,1 milhões de trabalhadores informais. São pessoas que labutam à
margem da economia formal, buscando de alguma forma o sustento diário próprio e
de seus descendentes. Compreende pessoas que trabalham por conta própria em
pequenos negócios ou na prestação de serviços: barbeiros, manicures, carpinteiros,
encanadores, artesãos, doceiras, etc. Por estarem à margem da legalidade, estão
também desprovidos da proteção que o Estado oferece aos trabalhadores formais,
bem como distantes de créditos oferecidos pelos Bancos Públicos e Privados a juros
diferenciados para o incremento de suas atividades.
Diversos são os fatores para a existência da informalidade, dentre eles
pode-se citar a elevada carga tributária do país, o desemprego, a burocracia para a
formalização, a falta de qualificação profissional, enfim, uma série de disfunções
sociais que juntas ou sozinhas corroboram para este tipo de situação (GONÇALVES
e JUNIOR, 2002; NERI, 2006; RAFAEL e JÚNIOR, 2008).
Para tentar atenuar esta disfunção social, a Constituição Federal (BRASIL,
1988) estabelece em seu artigo 146 um tratamento diferenciado e favorecido às
microempresas e empresas de pequeno porte, inclusive um regime único de
arrecadação de impostos e contribuições. Trata-se de uma norma constitucional de
eficácia limitada definidora de princípio programático (SEBRAE-SP, 2009a), que
começou a produzir efeitos com a entrada em vigor, no dia 14/12/2006, do Super
Simples ou Simples Nacional (Lei Complementar n° 23 /2006) e, posteriormente,
complementada e alterada por outra lei, no dia 19/12/2008 (Lei Complementar n°
128/2008). A primeira institui o Estatuto Nacional da Microempresa e da Empresa de
Pequeno Porte e a outra, além de efetuar algumas alterações na primeira, dá vida a
um novo tipo de personalidade jurídica: o Microempreendedor Individual (MEI). De
acordo com o parecer nº 1.157 da Comissão de Assuntos Econômicos do Senado, o
objetivo do programa do MEI é permitir a regularização de microempresários que de
outra forma ficariam à margem do sistema. Para o Serviço Brasileiro de Apoio às
19
Micro e Pequenas Empresas – SEBRAE-SP (2009b) o programa MEI tem como
objetivo atender os princípios constitucionais da cidadania, dignidade da pessoa
humana, livre iniciativa, valores sociais do trabalho e justiça social, com o intuito de
excluir as barreiras que impedem a formalização de negócios, gerar trabalho,
distribuir renda, reduzir a pobreza e criar melhores condições para o
empreendedorismo.
Pagando, mensalmente, determinada quantia fixada pelo Governo Federal, o
trabalhador informal que adere ao programa do MEI adquire a sua formalidade e
também de forma unificada paga todos os seus impostos. Tudo isso de forma muito
rápida e prática. Além de receber o seu Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica
(CNPJ) ele passa a ter acesso a uma série de benefícios/serviços/produtos, como
por exemplo, a cobertura previdenciária e a possibilidade de vender suas
mercadorias e serviços para o Governo. Doravante, no contexto deste estudo, estes
benefícios/serviços/produtos serão reportados apenas como benefícios.
O programa do MEI entrou em vigor a partir de 1º de julho de 2009, portanto
um tema recente. Em 29/06/2010, dados do SEBRAE-NACIONAL (2010a),
mostravam que 382.692 trabalhadores informais haviam aderido ao programa. Um
número bastante aquém do total de informais estimado e ainda bem inferior a meta
estabelecida pela Previdência Social, que previa um milhão de adesões até
dezembro de 2010. Interessante notar, que o Autor deste estudo só conseguiu
encontrar uma pesquisa, anterior ao lançamento do programa do MEI, para
identificar as reais necessidades e aspirações dos trabalhadores informais. Os
dados foram coletados em 2003, e divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE) em 2005, e o estudo intitulado Economia Informal Urbana 2003 –
ECINF. As demais pesquisas aconteceram posteriormente à publicação da lei, no
ano de 2009. Elas foram divulgadas em março pelo SEBRAE–NACIONAL (2009),
em abril pelo SEBRAE–SP (2009c), em julho pelo SEBRAE–PR (2009a), e em
setembro, também pelo SEBRAE-PR (2009b). Em duas delas, SEBRAE–SP (2009c)
e SEBRAE–PR (2009a), o ponto de partida foi por meio do processamento e da
manipulação da base de dados de outras pesquisas, realizadas entre o ano de 2007
e fevereiro de 2008, as quais tinham como objetivo identificar o perfil e as
necessidades dos aspirantes a MEI. Na percepção do Estado é oferecida a estes
trabalhadores uma gama de benefícios a baixo custo, uma oportunidade ímpar para
deixar a informalidade, fato patente nas diversas peças publicitárias referentes ao
20
assunto, nos mais diversos canais: jornais, rádio, TV, internet, entre outros. Contudo,
os números, apesar de caminharem, ainda são pequenos perante a gama de
informais existentes e sugerem certa desconfiança do público alvo. Pode ser
também, que estes números espelhem um lançamento de um produto sem o aval
dos futuros clientes, baseado numa espécie de estratégia de marketing voltada à
orientação de vendas, na qual o que importa é “vender aquilo que fabrica, em vez de
fabricar aquilo que o mercado quer” (KOTLER e KELLER, 2006, p. 13), sem levar
em consideração a satisfação do cliente.
A satisfação sugere uma avaliação global pós-compra. Para Lopes, Pereira
e Vieira (2009, p. 168) a satisfação “é a avaliação realizada pelo cliente de um bem
físico ou serviço, para satisfazer as suas necessidades e expectativas”. Na
concepção de Anderson, Fornell e Lehmann (1994), a satisfação traz resultados
positivos para a rentabilidade futura da empresa e aumenta o valor da empresa ao
considerar o cliente satisfeito como um ativo. Para eles, os clientes satisfeitos estão
mais propensos a pagar pelos benefícios que recebem, mais tolerantes para um
possível aumento de preços e mais propensos a efetuar uma recompra. Por outro
lado, clientes insatisfeitos demandam mais tempo e dinheiro para reconquistá-los
diante da concorrência e maior rotatividade deste ativo. Segundo Fornell (1992), a
satisfação remete a fidelização, reduz a elasticidade dos preços, além de melhorar a
reputação da empresa como um todo, favorecendo a introdução de novos bens.
Produtos e serviços que proporcionam alta satisfação do cliente são menos
vulneráveis à concorrência, bem como oferecem maior proporção de repetição de
negócios e maior margem bruta.
No entanto, a satisfação não é tão simples de ser medida, principalmente,
por ser tratar de algo abstrato. Hausknecht (1990) citado por Fornell (1992)
identificou mais de 30 métodos de mensurar a satisfação, todavia, para alguns
pesquisadores, ela deve ser medida com seus antecedentes e consequentes, para
melhor estimação das relações com seus indicadores, e desta forma, predizer com
maior confiabilidade e validade, os graus destas interações, levando em conta os
erros na medição (FORNELL, 1992; CHAN et al, 2003). Para Fornell (1992) a
abordagem comum utilizada pela maioria das empresas é medir a satisfação de
forma isolada, sem observar o contexto na qual está inserida (causas e
consequências), para depois estimar algum tipo relação com base em algum critério
arbitrário (fidelidade, vendas, lucro). Com objetivo de atender este novo panorama
21
da satisfação, alguns países criaram Índices Nacionais de Satisfação (INS), que
nada mais são que ferramentas ou barômetros utilizados, para tentar medir de forma
objetiva e uniforme a satisfação do consumidor, fornecendo a empresa e seus
colaboradores uma medida complementar as medidas tradicionais de desempenho
organizacional. Na verdade, a denominação de Índices Nacionais parece não ser a
mais adequada, apesar de ser ampla e comumente utilizada, uma vez que há casos
de modelos multinacionais, como é o caso do modelo europeu, adotado por algumas
nações do velho continente. No contexto desta pesquisa, será adotada a
denominação mais comum utilizada, muito embora haja esta pequena ressalva. De
forma geral, esses modelos avaliam a satisfação por meio da perspectiva de como
os serviços são prestados, o modus operandi, todavia este trabalho parte em direção
a uma nova perspectiva - avaliar o que é oferecido, tendo em vista o caráter singular
dos resultados de alguns serviços que estão sendo fornecidos: sentimentos,
segurança e oportunidade. O que se pretende não é analisar “o como”, mas sim
verificar “o quê”.
O primeiro índice surgiu na Suécia em 1989, sendo os mais conhecidos, os
modelos americano (1994), europeu (2000) e norueguês (2001). Este último,
desenvolvido por Johnson et al (2001), tenta de forma ampla e abrangente
preencher as lacunas identificadas nos modelos tradicionais anteriores. Estudos em
empresas americanas, utilizando o modelo sueco e seus coeficientes, demonstraram
que um aumento anual de um ponto no índice médio de satisfação da empresa,
durante cinco anos, pode proporcionar ganhos em torno de 94 milhões dólares1,
como também reações positivas no mercado de ações para empresas bem
pontuadas (ANDERSON, FORNELL e LEHMANN, 1994; FORNELL et al, 1996).
É neste contexto, envolvendo os Microempreendedores Individuais e a
satisfação com o programa no qual estão inseridos, que o presente trabalho se
apoia, tendo como questão de pesquisa a seguinte indagação: Quais são os fatores
que influenciam a satisfação dos usuários do programa MEI?
1 O estudo levou em consideração empresas americanas com ativos totais médios estimados em 7,5
bilhões de dólares.
22
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
Analisar os fatores determinantes da satisfação de usuários do programa
MEI.
1.2.2 Objetivos Específicos
Para auxiliar na tarefa de atingir o objetivo central, o presente estudo tem
como objetivos específicos:
1. Identificar as variáveis que influenciam a satisfação dos usuários do
programa MEI;
2. Selecionar o conjunto de variáveis que melhor explicam a satisfação dos
usuários do programa MEI;
3. Estimar a satisfação dos usuários do programa MEI a partir desse
conjunto de variáveis;
4. Identificar o peso das variáveis na definição da satisfação dos usuários do
programa MEI.
1.3 JUSTIFICATIVAS
1.3.1 Justificativas Acadêmicas
Inserido no contexto de microempresa, o programa do MEI é um tema
recente e, portanto, é salutar ampliar o conhecimento sobre esta nova personalidade
jurídica, conhecer suas necessidades e aspirações, a fim de obter informações e
23
contribuir para o estudo de fatores que afetam a satisfação de usuários de serviços
públicos. Porém, não basta somente identificar os fatores, é preciso saber mensurá-
los e manipulá-los, para que uma possível incisão traga maiores vantagens e
benefícios para as partes envolvidas e, é aí que este trabalho demonstra sua
importância, pois oferece mecanismos para fomentar a discussão a respeito de
modelos e variáveis envolvidos na medição da satisfação, para adoção e sugestão
de ações por pesquisadores no campo da gestão da satisfação de usuários de
serviços públicos. E por fim, esta pesquisa justifica-se por ampliar o conhecimento e
por verificar empiricamente a aplicabilidade do modelo de medição de satisfação
desenvolvido por Johnson et al (2001), em um programa específico do setor público
nacional, bem como por possibilitar a mensuração de um dos aspectos que
compõem qualquer avaliação da performance organizacional: a satisfação, do ponto
de vista do consumidor.
1.3.2 Justificativas Práticas
O trabalho informal é um tema que é abordado em diversos estudos, das
mais diversas formas e nas mais diversas áreas das Ciências Econômicas e Sociais
(NORONHA, 2003; SOUZA, FEIJÓ e SILVA, 2006; FILÁRTIGA, 2007;
MONTENEGRO, 2008; GONÇALVES e JUNIOR, 2002). Por outro lado, quando se
trata de aferir a percepção desses trabalhadores diante de “incentivos” públicos, a
literatura é bem escassa. Pesquisa do SEBRAE–SP (2009c), que utilizou
microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2007,
realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, aponta cerca de
190 milhões de brasileiros, dentro os quais cerca de 105 (cento e cinco) milhões
fazem parte da população economicamente ativa. Destes, 19 (dezenove) milhões
são considerados conta própria2, pessoas que trabalham em seu próprio
empreendimento, o que corresponde a cerca de 10% (dez por cento) da população 2 Conta própria: é uma categoria de ocupação utilizada pelo IBGE, e compreende pessoas que
trabalham em seu próprio empreendimento, explorando uma atividade econômica sem ter empregados, individualmente ou com sócio, com auxílio ou não de trabalhador não-remunerado (IBGE, 2007). Dentre os conta própria encontramos grande parcela que opera sem registros apropriados, como por exemplo, os que não realizam contribuições à previdência social. Nas estimativas do SEBRAE-SP (2009c), esta parcela é considerada o público-alvo do programa MEI.
24
brasileira. Dentre estes, encontra-se os candidatos ao MEI, um percentual
considerável3, somando-se ao fato que estes candidatos juntos perfazem 20% (vinte
por cento) do faturamento bruto do Brasil (BRASIL, 2009a), ou seja, conseguir a
adesão desses trabalhadores ao programa do MEI pode gerar um incremento
considerável aos cofres públicos, tanto direto como indiretamente. Porém não basta
aderir, é preciso mantê-los, e para que isto ocorra é necessário estabelecer certo
comprometimento do MEI com o programa, e o pontapé inicial dessa jornada é a
sensação de satisfação do trabalhador ante o programa. É sentir-se satisfeito em ser
um usuário do programa MEI.
Com a ampliação do conhecimento sobre esta nova personalidade jurídica, é
possível identificar e fornecer subsídios a gestores públicos e privados, relacionados
com o programa, para um melhor direcionamento e tomada de decisão. Além disso,
é necessário identificar quais os fatores que realmente afetam a satisfação do
trabalhador informal, em oposição ao que esses gestores acham que é importante.
Desta forma, com estes dados, tornar possível, que esses mesmos gestores adotem
uma estratégia específica de marketing para a captação de mais adeptos, e por
outro lado, como medida de controle e aperfeiçoamento, preencham as possíveis
lacunas que possam a vir existir entre as expectativas dos MEI e o que é oferecido
pelo Estado. Outro aspecto não menos importante, e que corrobora esta empreitada
é a necessidade de conhecer os pontos fortes e fracos do programa, na busca de
sua legitimidade e efetividade, ou seja, além de observar se ele está atendendo os
anseios da sociedade é preciso verificar a relação entre os resultados e os objetivos,
para desta forma, melhorar o que está ruim, manter ou aperfeiçoar o que está no
caminho correto e atender o seu objetivo maior.
1.4 ESTRUTURA GERAL DO TRABALHO
Esta dissertação está dividida em cinco partes. A primeira parte é composta
da introdução com a contextualização, os objetivos geral e específicos e as
justificativas acadêmicas e práticas. A segunda, contém o referencial teórico, que
3 Pesquisa do SEBRAE-SP (2009c) aponta que dentre os conta própria cerca de 83% não
contribuem à Previdência.
25
aborda as origens dos usuários do programa MEI, passando pelas medidas de
tratamento diferenciado às microempresas até a criação desta nova personalidade
jurídica, inserida neste contexto. Em seguida, são realizadas algumas considerações
sobre a satisfação, os principais métodos utilizados para medição da satisfação, a
apresentação de alguns índices nacionais de satisfação até a abordagem completa
do modelo desenvolvido por Johnson et al (2001). A terceira parte discorre sobre a
metodologia utilizada para elaboração da pesquisa. A quarta relata os resultados
obtidos com a pesquisa de campo, e a última apresenta as conclusões deste estudo
com suas limitações e sugestões para pesquisas futuras.
26
2 REFERENCIAL TEÓRICO
A revisão teórica está dividida em 5 (cinco) partes, as quais abordam os
aspectos inerentes à informalidade, ao programa do MEI, à satisfação do
consumidor, aos modelos de índices nacionais de satisfação e ao modelo
desenvolvido por Johnson et al (2001).
2.1 A INFORMALIDADE
Noronha (2003) relata que o conceito de informalidade não é unânime e
universal, depende do que é considerado formal em cada nação, ou seja, ela só
pode ser compreendida com a construção da noção de formalidade. O que vai
definir a relação formal/informal está intimamente ligado às leis vigentes em cada
Estado, o qual estabelece, de acordo com os costumes e tradições, os padrões
mínimos de legalidade que regem os contratos de trabalho. No Brasil, o
entendimento mais popular e difundido, diz que os informais são aqueles que não
possuem carteira assinada (NORONHA, 2003). Para Bagnasco (1997) a
informalidade está ligada aos processos de produção e troca de bens e serviços,
regulados pelo mercado, que vão de encontro as lei comerciais, fiscais e
trabalhistas, e é mais fácil conceituá-la não pelo que é, mas pelo que não é.
Segundo Bettiol (2010), o setor informal é sempre visto de forma negativa, no âmbito
econômico, por estar à margem dos processos regentes das relações de mercado
positivadas. Filártiga (2007, p. 128) acrescenta:
A idéia de economia informal está geralmente associada a baixa produtividade, ilegalidade, evasão de impostos, corrupção e, sobretudo, a um contingente de indivíduos excluídos dos sistemas de proteção social. Trabalhadores que não conseguem uma posição no mercado formal percorrem trajetórias intermitentes, de empregos formais e informais, e heterogêneas, realizando trabalhos por conta própria ou por pequenas tarefas. Essa condição dificulta a contribuição previdenciária, com conseqüências para o próprio trabalhador, mas também para a sociedade, que assume custos previdenciários e de assistência social para os quais não houve poupança.
27
A informalidade possui diversas máscaras, “pode ser trabalhista,
previdenciária, empresarial, fundiária, elétrica, matrimonial entre outras” (NERI,
2006, p. 28). Porém as que mais se adequam as relações do mercado de trabalho
estão ligadas às questões trabalhistas e previdenciárias, e dentro destes grupos é
possível encontrar três principais tipos de informal: os conta própria, os empregados
sem carteira e os não-remunerados (NERI, 2006). De acordo com o IBGE (2008, p.
34), o conta própria compreende “pessoa que trabalhava explorando o seu próprio
empreendimento, sozinha ou com sócio, sem ter empregado e contando, ou não,
com a ajuda de trabalhador não remunerado”. Os empregados sem carteira
compreendem aqueles que trabalham para um empregador que não observa a
legislação trabalhista ou previdenciária, seja como um todo ou parte delas
(NORONHA, 2003; NERI, 2006). Os não-remunerados, como o próprio nome diz,
não percebem pecúnia pelo trabalho prestado e trabalham pelo menos uma hora na
semana (IBGE, 2005). Por fazerem parte da “economia oculta”, estimá-los e mesurá-
los não é uma tarefa simples, pois quando se trata da informalidade, pode-se
encontrar diversos níveis, graus e situações (NORONHA, 2003; NERI, 2006;
BAGNASCO, 1997). Há os conta própria que recolhem à Previdência, há os
empregados sem carteira que também recolhem à Previdência, há contratos
informais que abrangem somente alguns dispositivos da Consolidação das Leis do
Trabalho – CLT (BRASIL. Consolidação das Leis do Trabalho. Decreto-Lei nº
5.452/1943), ou seja, há uma série de situações que englobam o conceito de
informalidade, além como expõe Noronha (2003), do trabalho informal tido como
criminoso, aquele relacionado a atividades delituosas, que são mais ainda difíceis de
quantificá-los, todavia representam parcela pequena deste grupo. Bagnasco (1997)
também expõe a questão do trabalho social voluntário, uma atividade informal que a
economia formal não é capaz de realizar. É indubitável quão delicado o assunto se
torna a partir da perspectiva que é encarado. Souza, Feijó e Silva (2006) propõem
uma um escala de três níveis de informalidade: alta, média e baixa, na qual o
modelo padrão da informalidade se caracteriza por apresentar as seguintes
características: baixo nível de renda, trabalho por conta própria, local precário de
atuação, clientela variada, sem registro contábil e falta de constituição jurídica.
Dado há complexidade e heterogeneidade do assunto, é importante traçar
um corte, para identificar os trabalhadores informais aptos a ser um MEI. Dentre as
três categorias elencadas, será considerada somente a dos conta própria, cuja
28
principal característica é a não separação entre o proprietário e o empreendimento
(IBGE, 2005). A última pesquisa oficial realizada pelo governo, que trata da
economia informal, foi divulgada pelo IBGE, no ano de 2005, intitulada Economia
Informal Urbana – ECINF, cujos dados foram levantados em 2003. Nela, identificou-
se que 93% (noventa e três por cento) das empresas de conta própria, num total de
cerca de 9 (nove) milhões, não possuíam constituição jurídica. A pesquisa do IBGE
(2005) considerou também outros indicadores de formalização, como a existência:
de registro de microempresa, de licença municipal ou estadual, da adesão ao
SIMPLES4; da filiação à sindicato ou à órgão de classe e da natureza jurídica. As
principais atividades desempenhadas por estes trabalhadores e os indicadores de
formalização encontram-se detalhados nas Tabelas 1 e 2.
Tabela 1 – Atividades desempenhadas
Fonte: Adaptado do IBGE (2005)
4 SIMPLES: Sistema Integrado de Pagamento de Impostos e Contribuições das Microempresas e
das Empresas de Pequeno Porte, que consistia em recolher de forma unificada, por meio de percentuais incidentes sobre uma única base de cálculo, os tributos de uma empresa (BRASIL, 1996; MARQUES, 2008). O SIMPLES não existe mais. Ele foi revogado pela Lei Complementar nº 123/06, que institui o Simples Nacional, porém ainda, muitos se referem à nova sistemática pelo antigo nome.
Grupos de Atividade Número de informais
Indústria de Transformação e Extrativa 1.450.664
Construção Civil 1.639.749
Comércio e Reparação 2.998.000
Serviços de Alojamento e Alimentação 611.256
Transporte, Armazenagem e Comunicações 779.152
Atividades Imobliárias, Aluguéis e Serviços Prestados às Empresas 568.554
Educação, Saúde e Serviços Sociais 255.461
Outros Serviços Coletivos, Sociais e Pessoais 766.222
Outras Atividades 30.236
Atividades mal definidas 86.807
Total 9.186.101
29
Tabela 2 - Indicadores de Formalização
Fonte: Adaptado do IBGE (2005)
Outro indicador de formalização considerado de maneira específica, diz
respeito à contribuição à previdência oficial, seja ela federal, estadual ou municipal.
Constatou-se que cerca de 80% (oitenta por cento) não contribuíam à previdência
oficial, e os motivos alegados são os encontrados na Tabela 3.
Tabela 3 - Motivação para não contribuição à previdência oficial
Fonte: Adaptado do IBGE (2005)
As principais dificuldades encontradas por estes trabalhadores informais,
segundo a concepção deles, para regularização são as identificadas na Tabela 4.
Indicadores de FormalizaçãoNúmero de informais que não
observaram o indicador
Registro de Microempresa 8.551.871
Adesão ao Simples 8.975.714
Licença Municipal ou Estadual 7.210.741
Filiação à Sindicato ou Órgão de Classe 8.332.886
Constituição Jurídica 8.435.194
Motivo Número de informais
Acha o custo elevado 3.122.086
Falta conhecimento sobre as regras de aposentadoria 1.091.838
Acha que não vale a pena a remuneração final 418.026
Não considera importante 397.127
Já é aposentado 657.400
Acha o tempo de contribuição muito longo 383.151
Outro motivo 1.295.671
Sem declaração 29.948
7.395.247
30
Tabela 4 - Principais dificuldades para regularização da empresa
Fonte: Adaptado do IBGE (2005)
O IBGE (2005) também identificou alguns serviços considerados importantes
por este segmento, como a capacitação em gestão, assistência técnica, assistência
jurídica, assistência contábil, apoio à comercialização, formação profissional e
crédito, como também apontou as principais dificuldades encontradas para
manutenção do negócio: falta de clientes; falta de crédito; baixo lucro; problemas
com fiscalização/regularização do negócio; falta de mão-de-obra qualificada; alta
concorrência; falta de instalações adequadas; falta de capital próprio; além de outras
dificuldades. Vale notar, que todos estes aspectos, tanto os serviços considerados
importantes como as dificuldades encontradas para desenvolver a atividade, foram
considerados para comporem os direcionadores de qualidade a serem utilizados no
modelo de Johnson et al (2001), assunto que será abordado com maiores detalhes,
a posteriori, em outra subseção.
Os motivos que levam à informalidade são diversos, passando do
desemprego (maioria), do processo de globalização de urbanização, a idéia de
montar um negócio promissor. Uns buscam a complementação da renda familiar, ao
passo que outros a independência financeira, e grande parte, simplesmente, visa ao
sustento próprio e de seus familiares, por conta das limitações das frentes de
trabalho (IBGE, 2005; GONÇALVES e JUNIOR, 2002; BAGNASCO, 1997;
BETTIOL, 2010). Segundo Neri (2006, p. 20), “cerca de 57% dos pobres brasileiros
estão em famílias chefiadas por informais”. Contudo, identificá-los pontualmente não
é simples, pois a origem nem sempre é de fácil percepção. Por exemplo, uma das
Principal dificuldade enfrentada Número de informais
Não teve dificuldade 1.551.331
Não tentou regularizar 6.940.976
O custo era alto 215.394
Falta de informação/orientação 56.456
Não queria pagar impostos 9.663
Não queria ter gastos com contador 13.651
Grande burocracia na regularização 239.645
Outros 38.364
Sem declaração 31.433
Total 9.096.913
31
inúmeras causas do fator desemprego, é encontrada nos valores elevados pagos a
título de impostos, contribuições e encargos trabalhistas, que encarecem em muito a
folha de pagamento do empregador, bem como, a questão da burocracia da
formalidade, as incertezas institucionais e o desenvolvimento de novas tecnologias,
que buscam mão-de-obra em menor quantidade, porém mais qualificada (NERI,
2006; FILÁRTIGA, 2007; BETTIOL, 2010).
Para finalizar, é importante destacar dois aspectos desses números
apresentados. Primeiro, as diferenças dos números totais existentes, é resultado dos
fatores de expansão utilizados para se chegar as estimativas. Segundo, que só
foram observados os conta própria, totalizando cerca de 9 (nove) milhões. Na
pesquisa do IBGE (2005) há uma distinção de duas categorias de trabalhadores
informais: o conta própria e o empregador. A diferença entre eles é que o
empregador possui de um a no máximo cinco empregados nas mesmas condições
do conta própria. É por isso, que nas diversas fontes aparece uma estimativa
superior de até 11,1 milhões de trabalhadores informais.
No entanto, mais recentemente, o SEBRAE-SP (2009c) por meio do PNAD -
2007 identificou cerca de 19 milhões de trabalhadores por conta própria, ou seja,
possíveis candidatos ao MEI, perfazendo cerca de 10% (dez por cento) da
população brasileira. Nesta pesquisa também foram considerados os trabalhadores
agrícolas, que foram excluídos na anterior (IBGE, 2005). Para esta nova estimativa,
que considerou apenas os conta própria, cerca de 21% (vinte e um por cento)
desempenhavam atividades agrícolas e 83% (oitenta e três por cento) não
contribuíam à previdência oficial. Um cálculo rápido pode dar a idéia da importância
da formalização deste segmento para a economia do Brasil como um todo, não só
no aspecto financeiro como também no social, uma vez que dados apontam que
juntos perfazem cerca 18% (dezoito por cento) do faturamento bruto do Brasil, num
total de 578,4 bilhões de reais por ano, o equivalente ao Produto Interno Bruto (PIB)
da Argentina (LEOPOLDO, 2010). Portanto, entendê-los, conhecer suas
características, seus desejos e aspirações e identificar suas origens é fundamental
para poder fornecer o produto certo, e assim, não só poder estabelecer um vínculo
com esses trabalhadores, mas também proporcionar satisfação.
32
2.2 O PROGRAMA DO MICROEMPREENDEDOR INDIVIDUAL
A Constituição Federal (BRASIL, 1988), em seus artigos 170 e 179, visando
à valorização do trabalho humano e à justiça social, estipulava aos quatro entes da
federação, que estabelecem um tratamento jurídico e diferenciado às
microempresas e às empresas de pequeno porte, de modo a facilitar ou até mesmo
eliminar as suas obrigações administrativas, tributárias, previdenciárias e creditícias.
Com a edição do SIMPLES (BRASIL, 1996) e do Estatuto da Microempresa e da
Empresa e Pequeno Porte (BRASIL, 1999) o governo passou a dar efetividade a
este tratamento. A primeira tratava do tratamento diferenciado no campo dos
impostos e contribuições, enquanto a outra visava à participação da empresa no
processo de desenvolvimento econômico e social (ARAÚJO, 2008). No entanto, não
obtiveram muito sucesso, uma vez que elas estavam mais direcionadas à União e
por conta da falta de sincronia entre a União, Estados, Municípios e Distrito Federal.
Para os Estados, Distrito Federal e os Municípios participarem era preciso firmar um
convênio com a União, ou seja, não se observava entre os entes federados
harmonia e integração nos sistemas de tributação (MARQUES, 2008). Isto acabava
por dificultar ainda mais a gestão dos pequenos empresários, pois era comum a
existência de diversos “Simples” pelos Estados e Municípios (ABREU, 2008).
Segundo Araújo (2008), no Brasil até o ano de 2005, existiam 26 (vinte e seis)
regimes diferenciados para microempresas instituídos somente pelos Estados e
Distrito Federal.
Com a entrada da Emenda Constitucional nº 42 (BRASIL, 2003), o texto
constitucional passou a prescrever, além do tratamento diferenciado e favorecido às
microempresas e empresas de pequeno porte, um regime único de arrecadação de
impostos e contribuições e um cadastro nacional único de contribuintes. Todavia, o
regime seria opcional para o contribuinte e a distribuição dos recursos entre os entes
da federação seria imediata, sendo vedada qualquer forma de retenção ou
condicionamento. Trata-se de uma norma constitucional que visa corrigir distorções
do mercado e diminuir desequilíbrios da concorrência entre os diversos agentes
envolvidos. Com a entrada em vigor, no dia 14/12/2006, do Super Simples ou
Simples Nacional (BRASIL, 2006) a situação ensejada pela Carta Magna passou a
existir de fato. Segundo Abreu (2008, p. 124),
33
Essa Lei do Simples representa, pela primeira vez, dentro de uma perspectiva prática mais concreta, a integração de algumas atividades dos fiscos, a possibilidade de atuação conjunta, ao mesmo tempo em que se prepara o terreno e se preserva a autonomia relativa dos entes subnacionais. Aqui transparece a negociação entre autonomia e coordenação.
Continuando, Aguiar (2008, p. 182) acrescenta:
A idéia que permeia a edição da Lei Complementar n. 123/2006 é muito simples: via tratamento jurídico diferenciado concedido às microempresas e empresas de pequeno porte, com a concessão benefícios de toda ordem e a simplificação da burocracia visando o lícito desenvolvimento de atividades econômicas deste porte, consegue-se a formalização de negócios econômicos de pequena monta que, em virtude dos excessos burocráticos da legislação brasileira não se desenvolveria, ou se desenvolveria informalmente, e, ao mesmo tempo, labora de modo direto no fomento do desenvolvimento nacional (Art. 3º, II, da Constituição Federal), na erradicação da pobreza e redução das desigualdades (Art. 3º, III, da Constituição Federal); e promove a dignidade da pessoa humana pela valorização do seu trabalho (Art. 1º, incisos III e IV; e Art. 170, caput¸ da Constituição de 1988), porque gera um maior número de empregos formais.
Vale ressaltar que esta lei plantou a semente do MEI, ao trazer em seu bojo
a figura do pequeno empresário, indo ao encontro do artigo 970 do novo Código Civil
(BRASIL, 2002), já anterior a ela. Contudo, este conceito de pequeno empresário
não se tornou muito claro, uma vez que a mesma denominação era utilizada para as
microempresas e empresas de pequeno porte, conforme Enunciado 235 da III
Jornada de Direito Civil do Conselho da Justiça Federal5 (SEBRAE-SP, 2009a).
Assim, ficou difícil não só vislumbrar estes novos empreendedores, como também
identificar os procedimentos específicos que seriam dispensados a eles. Somente
em 2008, com o advento da Lei Complementar n° 128/0 8, rompe-se o véu que
ocultava a pessoa do empreendedor individual/pequeno empresário e nasce o
Microempreendedor Individual (MEI).
A Comissão de Assuntos Econômicos do Senado, ao aprovar o projeto de lei
que deu origem ao nascimento do MEI, relata a importância do alcance social que
ela produz para os trabalhadores informais, trazendo como objetivo a possibilidade
da regularização destes microempresários que de outra forma permaneceriam na
clandestinidade (BRASIL, 2008a). O Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e
5 Enunciado 235: Art. 1.179: O pequeno empresário, dispensado da escrituração, é aquele previsto
na Lei nº 9.841/99 (Institui o Estatuto da Microempresa e da Empresa de Pequeno Porte).
34
Pequenas Empresas – SEBRAE-SP (2009b) vai mais além, ao apontar que este
programa tem como finalidade preencher as lacunas de alguns princípios, como o da
cidadania, da dignidade da pessoa humana, da livre iniciativa, do valor social do
trabalho e da justiça social, postos no texto constitucional, porém de certa forma
inalcançáveis para o trabalhador informal. Por fim, acrescenta que o programa exclui
as barreiras que impedem a formalização de negócios, gera trabalho e renda, reduz
a pobreza e cria melhores condições para o empreendedorismo.
Destarte, quem é o MEI? Como já relatado, o MEI é uma microempresa em
condições especiais. De acordo com os artigos 13, 18-A e 18-C da inovadora lei
(BRASIL, 2008b) e a Resolução nº 58/09 (BRASIL, 2009b), o MEI é o empresário
individual, optante pelo Simples Nacional, que fatura até R$ 36.000,00 (trinta e seis
mil reais) por ano, que exerça tão-somente as atividades estipuladas na resolução e
que possua um único empregado que receba somente um salário mínimo ou o piso
salarial da categoria profissional. Ele não pode possuir mais de um estabelecimento,
participar de outra empresa como titular, sócio ou administrador.
Ao optar em ser um MEI ele recolherá um valor mensal de 5% (cinco por
cento)6sobre o salário-mínimo a título de contribuição previdenciária, mais R$ 1,00
(um real), a título de Imposto sobre Operações Relativas à Circulação de
Mercadorias e Sobre Prestações de Serviços de Transporte Interestadual e
Intermunicipal e de Comunicação - ICMS e/ou R$ 5,00 (cinco reais), a título de
Imposto sobre Serviços de Qualquer Natureza - ISS, conforme a sua atividade, de
forma unificada e simples, não estando sujeito aos seguintes tributos e
contribuições7:
• Imposto sobre a Renda da Pessoa Jurídica – IRPJ;
• Imposto sobre Produtos Industrializados – IPI;
• Contribuição Social sobre o Lucro Líquido – CSLL;
• Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social – COFINS;
• contribuição para o PIS/Pasep;
• demais contribuições instituídas pela União; e
6 Antes de maio/2011 o percentual pago a título de contribuição previdenciária era de 11% (onze por
cento) sobre o salário-mínimo. 7 Exceto na importação de bens e serviços para o IPI, COFINS e PIS/PASEP.
35
• contribuições para as entidades privadas de serviço social e de
formação profissional vinculados a sistema sindical e demais entidades de serviço
social autônomo.
O Quadro 1 apresenta de forma resumida as principais vantagens
estendidas ao trabalhador informal que optar em aderir ao programa MEI, de acordo
com a lei complementar nº 123/2006, a resolução nº 58/2009 do Comitê Gestor do
Simples Nacional - CGSN8 (BRASIL, 2009b) e a resolução nº 16/2009 do Comitê
para Gestão da Rede Nacional para Simplificação do Registro e da Legalização de
Empresas e Negócios - CGSIM9 (BRASIL, 2009c):
8 O Comitê Gestor do Simples Nacional – CGSN é uma das instâncias que regulamenta o Simples
Nacional, e consequentemente o MEI. Ele é vinculado ao Ministério da Fazenda, composto por 4 (quatro) representantes da Secretaria da Receita Federal do Brasil, como representantes da União, 2 (dois) dos Estados e do Distrito Federal e 2 (dois) dos Municípios, e sua finalidade é tratar dos aspectos tributários (BRASIL, 2006).
9 O Comitê para Gestão da Rede Nacional para a Simplificação do Registro e da Legalização de Empresas e Negócios – CGSIM é outra instância que regulamenta o Simples Nacional. Ele é vinculado ao Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior e é composto por representantes da União, dos Estados e do Distrito Federal, dos Municípios e demais órgãos de apoio e de registro empresarial, tendo como finalidade tratar do processo de registro e de legalização de empresários e de pessoas jurídicas (BRASIL, 2006).
36
Quadro 1 - Vantagens do MEI
Fonte: Lei Complementar nº 123/06, Resolução CGSN nº 58/2009 e Resolução CGSIM nº 16/2009
O MEI também é comumente chamado, pelas agências do SEBRAE, de
Empreendedor Individual (EI), pois segundo informações do SEBRAE-RN, o prefixo
“micro” para esses trabalhadores informais insinua algo inferior, não condizente com
a condição de um futuro promissor, de esperança de sucesso nos negócios. Na
concepção deles é preferível para autoestima ser um empreendedor a um
microempreendedor.
No entanto, é oportuno alertar, que apesar das peças publicitárias, ao
divulgarem o programa, mostrarem quase sempre, somente as vantagens, o
trabalhador ao fazer a opção, além de ganhar uma série de direitos, também leva
algumas obrigações. Sem contar algumas dificuldades, como por exemplo, se ele
precisar efetuar alguma alteração cadastral, ou até mesmo sair do programa. No
Por que ser um MEI?
Inscrição gratuita (Taxas, Emolumentos, Alvará, Licença, Arquivamento, Cadastro, Permissão e Autorização)
Concessão de alvará de licença e funcionamento provisório imediatos (exceções para atividades de risco)
Emissão automática do Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica - CNPJ, Número de Identificação do Registro deEmpresa - NIRE e inscrições tributárias e junta comercial
Procedimento especial de registro e legalização de forma simples e rápida no Portal do Empreendedor
Impressão das guias mensais de pagamento pela internet gratuitamente
Contribuição patronal previdenciária de 3% no caso de contratação de um empregado
Declaração anual de ajuste simplificada
Emissão do Certificado da Condição de Microempreendedor Individual para comprovar suas inscrições, alvarás,licenças e sua situação de enquadramento na condição de MEI
Apoio do SEBRAE, escritórios de contabilidade e outros prepostos para inscrição do MEI
Pagamento mensal de 5% do salário-minimo (Contribuição Previdenciária), mais R$ 1,00 (ICMS) e/ou R$ 5,00 (ISS)
Isenção de alguns impostos e contriibuições federais
Cobertura Previdenciária
Não há a necessidade de contabilidade formal
Dispensa de emissão de nota fiscal para consumidor final
37
estado do Ceará o MEI também está sujeito à cobrança do imposto antecipado,
diferencial de alíquota e substituição tributária, a título de ICMS. Vale também
registrar que alguns benefícios não são de usufrutos imediatos e certos, como o
acesso a créditos em bancos, sujeitos a exigências diversas como fiança e limites.
Os serviços de contabilidade são gratuitos somente para a primeira declaração,
sendo necessário adquiri-los em caso de contratação de um empregado (devido às
diversas obrigações inerentes - livro de registro do trabalhador, contracheque, vale-
transporte, etc). Alguns municípios, apesar da vedação, também cobram a taxa de
alvará de funcionamento. No município de Sobral, a isenção da taxa só começou a
partir do dia 15 dezembro de 2010, ou seja, quase um ano e meio após a criação do
programa MEI. Percebe-se claramente que apesar da lei nacional estabelecer uma
série de benefícios, o comportamento dos demais entes da federação, às vezes, não
caminha na mesma direção. Há também algumas situações em que o trabalhador
informal deve efetuar um balanço para verificar se vale a pena ou não optar em ser
um usuário do programa MEI, como nos casos dos pescadores que recebem o
auxílio defeso, o trabalhador rural que pode pagar menos e se aposentar mais cedo,
o trabalhador que está recebendo o seguro desemprego, quem já recebe
aposentadoria por invalidez, além de outros casos. O Quadro 2 apresenta algumas
obrigações do MEI.
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Quadro 2 - Obrigações do MEI
Fonte: SEBRAE-RJ (2010)
A Previdência Social estipulou como meta até dezembro de 2010 cadastrar
um milhão de MEI por todo o Brasil (BRASIL, 2010a). Em abril este número estava
em 229.507 (BRASIL, 2010b), chegando ao somatório de 565.911 em 01/10/10
(SEBRAE-NACIONAL, 2010b). O avanço dos números coincide com uma série de
ações estratégicas deflagradas no início do segundo semestre do ano de 2010, nos
meios de comunicação, como rádio, televisão e jornais por todo Brasil, outdoors,
plataformas de metrô, além de uma série de eventos promovidos pelo SEBRAE e
órgãos do governo, como “a semana do empreendedor”, “encontro dos
empreendedores”, “semana da formalização”, “mutirão pela formalização”, “semana
nacional do empreendedor”, entre outros. Todas estas ações têm como objetivo
sensibilizar e orientar o público alvo, bem como fazer com que a informação chegue
a todos as instituições de atendimento desse público no País (SEBRAE-NACIONAL,
2010c). Apesar do esforço das entidades envolvidas, a meta só foi atingida no dia 26
de março de 2011. Por um lado, o governo acena com uma oportunidade ímpar, por
outro, se tem considerável parcela de trabalhadores informais relutante. Segundo o
Obrigações do MEI
Registrar sua inscrição somente on-line pelo Portal do Empreendedor
Guardar notas fiscais de compra
Emitir nota fiscal nas vendas à pessoa jurídica
Preparar relatório mensal de receita bruta de próprio punho
Apresentar anualmente a Declaração do Simples Nacional
Pagar mensalmente o valor estipulado para contribuição previdenciária e ICMS ou ISS
Guardar as notas fiscais de venda emitidas
Entregar anualmente a Relação Anual de Informações Sociais - RAIS
Entregar mensalmente a Guia de recolhimento do Fundo de Garantia do Tempo de Serviço eInformações à Previdência Social - GFIP
Entregar mensalmente a Guia do FGTS
Em caso de possuir um empregado, cumprir as exigências trabalhistas: férias, 13º, horas extras,adicional de férias, etc
39
SEBRAE–RN uma série de fatores pode explicar esta resistência, entre eles
destaca-se:
• muitos preferem ficar recebendo o bolsa-família e continuar
desenvolvendo suas atividades de modo informal;
• muitos consideram o preço pago, um valor ainda alto, principalmente
os trabalhadores que desempenham suas atividades de modo sazonal;
• algumas atividades, a aposentadoria pode ocorrer mais cedo;
• muitos preferem ficam na informalidade e esperar ao completar a idade
estipulada, receber o Benefício de Prestação Continuada, pago pela Previdência, ou
seja, na percepção dele, pagando ou não, ele terá direito a uma aposentadoria;
• no caso específico dos pescadores, muitos preferem ficar recendo o
auxílio defeso;
• desconfiança eleitoral; e
• desconhecimento.
Interessante também registrar, que ainda há os que optam, não para sair da
informalidade, mas para desempenhar atividades de modo ilegal e pagar menos
impostos. Como exemplo, empresas que mandam seus funcionários virarem MEI.
Empresas que optam ser MEI para pagar menos impostos, quando na verdade não
preenchem as condições para serem. Destarte, observando as considerações
anotadas, percebe-se que o programa MEI está caminhando, todavia ainda não se
pode afirmar se na intensidade desejada, tendo em vista que o número de adesões
computadas ainda está muito aquém da totalidade de trabalhadores informais
estimados pela Previdência (11,1 milhões).
Só vender não basta, é preciso deixar o comprador satisfeito, e com isso
gerar um ciclo produtivo. Consumidor satisfeito aumenta a possibilidade de
recompra, como também a possibilidade de indicações a novos consumidores. “A
melhor divulgação é a experiência do vizinho. Quem se formaliza vê que é bom, e
conta para o outro, que se formaliza também. E é aí que vem o grande tsunami”
(MALTA, 2010). É neste sentido, que se faz importante conhecer como anda a
satisfação dos usuários do programa MEI para verificar as lacunas existentes entre o
que é oferecido e o que é esperado, para poder fornecer os subsídios necessários
40
aos gestores públicos e privados relacionados com o tema, para melhor adequação
do programa e assim, conquistar mais adeptos. Um exemplo de uma possível
lacuna, diz respeito às facilidades oferecidas por meio da internet. Será que esses
trabalhadores informais, classe menos favorecida da população, têm acesso,
familiaridade e desenvoltura diante das redes digitais?
2.3 A SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR
De acordo com o dicionário, satisfação é uma sensação agradável que é
sentida quando as coisas ocorrem do jeito programado ou se cumprem de acordo
com o que é esperado (MICHAELIS, 2010). Mowen e Minor (2003, p. 221) definem
satisfação como uma “atitude referente a um produto ou serviço após sua compra e
uso. É um julgamento de avaliação pós-escolha...”, que pode negativo ou positivo.
Solomon (2008, p. 381) acrescenta que a satisfação/insatisfação é “determinada
pelas sensações ou atitudes gerais que uma pessoa tem em relação a um produto
após tê-lo comprado”. Para Kotler e Keller (2006, p.142) a satisfação “é a sensação
de prazer ou desapontamento resultante da comparação entre o desempenho (ou
resultado) percebido de um produto e as expectativas do comprador”. Marchetti e
Prado (2001, p. 57) encerram ao relatar que a satisfação é como “uma avaliação da
surpresa inerente à aquisição de um produto/serviço e/ou à experiência de seu
consumo”.
A preocupação com a satisfação do consumidor é um dos objetivos centrais
das empresas que buscam o sucesso e a sua avaliação está presente quando se
pretende mensurar o desempenho global de uma entidade (MARCHETTI e PRADO,
2001). Para se ter uma idéia da importância da satisfação no processo de avaliação
de desempenho de uma organização, nos critérios de excelência utilizados pelo
Malcolm Baldrige10, 15,5% do total de pontos possíveis são destinados
exclusivamente ao consumidor. No Brasil, este percentual é quase igual ao
considerar os critérios de excelência da Fundação Nacional de Qualidade -
10 Baldrige Performance Excellence Program é um programa de parceria público-privado, dedicado à
excelência do desempenho organizacional utilizado nos E.U.A. (National Institute of Standards and Technology, 2010).
41
FNQ,16% (FNQ, 2010). Na Europa, este percentual vai além dos 15% (European
Foundation for Quality Management – EFQM, 2010a). Contudo medir a satisfação
não é uma tarefa simples, pois cada experiência pode apresentar uma série de
percepções de diferentes níveis de aceitação e intensidade. Dois consumidores
podem estar muito satisfeitos com determinado produto, no entanto, os motivos que
levaram a esta situação serem diferentes, bem como a questão do nível de rigor na
avaliação de determinado atributo, enquanto uns são mais rígidos, outros são mais
tolerantes (BLACKWELL, MINIARD e ANGEL, 2009; KOTLER e KELLER, 2006). Há
uma série de modelos utilizados para medir a satisfação, sendo os mais difundidos
os baseados no Paradigma da Desconformidade e os apoiados em Métodos de
Equações Estruturais. No paradigma da desconformidade (OLIVER, 1980),
resumidamente, em um primeiro momento, são medidas as expectativas (a) para
cada atributo considerado e depois o desempenho percebido (b) destes mesmos
atributos, e a avaliação da satisfação ocorre pela subtração dessas pontuações:
(b – a). Quanto mais positiva a operação algébrica, mais satisfeito o consumidor.
Este modelo apresenta como vantagens: a possibilidade de utilização de indicadores
operacionais para a empresa; a facilidade de entendimento e aplicação; a avaliação
direta dos atributos controláveis pela empresa; e a avaliação do nível de tolerância
do consumidor. Não obstante, apresenta como grande desvantagem o problema de
se chegar a um indicador global, por conta do arbitramento dos pesos às variáveis,
além de ser muito complicado e subjetivo mensurar as expectativas. Um exemplo
claro desta dificuldade é encontrado quando um produto que tem um bom
desempenho, leva à insatisfação, em virtude de uma expectativa superior. Outra
complicação, diz respeito ao valor obtido na subtração. Duas variáveis podem ter o
mesmo resultado, todavia apresentam valores distintos ao mensurar as expectativas
e o desempenho, ou seja, mesmo que as diferenças sejam iguais, não
necessariamente, os níveis de satisfação serão iguais (MARCHETTI e PRADO,
2001; BLACKWELL, MINIARD e ANGEL, 2009). No modelo de equações
estruturais, parte-se da premissa que a satisfação não pode ser medida diretamente.
Chega-se a satisfação a partir da medição de outras variáveis (FORNELL, 1992;
HOWARD e SHETH, 1969 apud FORNELL, 1992). Os índices nacionais de
satisfação, utilizados por algumas nações, são um exemplo claro desta sistemática.
Este método apresenta como vantagem a:
42
• avaliação da satisfação com mais precisão;
• ponderação dos pesos de forma não arbitrária;
• possibilidade de verificar o peso do construto antecedente no construto
conseqüente;
• avaliação do erro global do modelo;
• cálculo de indicadores globais de confiabilidade, validade e poder de
explicação do modelo;
• universalidade dos indicadores; e
• diminuição do tamanho da amostra.
Contudo, este modelo requer um conhecimento mais apurado de técnicas
estatísticas e alguns deles não apresentam avaliações específicas de serviços de
uma empresa, bem como não relevam a percepção dos usuários internos a respeito
de barreiras para a melhoria (MARCHETTI e PRADO, 2001; DINSDALE e MARSON,
2000).
2.4 OS MODELOS DE ÍNDICES NACIONAIS DE SATISFAÇÃO
Os modelos de Índices Nacionais de Satisfação (INS) são ferramentas ou
barômetros utilizados por alguns países para tentar medir de forma objetiva e
uniforme a satisfação do consumidor, a partir de modelos econométricos (LOPES,
PEREIRA e VIEIRA, 2009). Para Fornell (1992) eles são similares a um índice de
produtividade – que medem o desempenho econômico, porém enquanto estes se
referem à quantidade (produção), aqueles à qualidade, a partir da perspectiva do
cliente. De modo geral, os modelos apresentam relações de causa e efeito, entre as
variáveis dependentes e independentes que os compõem, identificando quais e em
que grau, efetivamente, elas se relacionam e explicam melhor o modelo estrutural
(BARBOSA e RAMOS, 2004). A American Customer Satisfaction Index Corporate
Service – ACSICS (2010a), responsável pelo modelo norte-americano, relata que
estes instrumentos são indicadores econômicos, complementares aos tradicionais,
baseados na qualidade dos serviços e produtos adquiridos, na perspectiva do
43
cliente. Feijó (2008) relata que as diferenças existentes entre os índices utilizados
por algumas nações compreendem a abrangência, o tratamento dos dados e
metodologia da pesquisa. Para Pinheiro (2003), os modelos de INS além de
contribuir na uniformização da aferição, são capazes de estabelecer um panorama
mais preciso dos resultados de uma economia, setor ou organização, servindo até
como um macro indicador da situação econômica do país (BARBOSA, 2004).
Segundo Souza, Ramos e Ramos (2002) os INS são um espécie de plataforma de
benchmarking entre organizações e servem como importante direcionador para os
tomadores de decisão. Barbosa e Ramos (2004) explicam que com um INS é
possível avaliar a estabilidade econômica, uma vez que a partir dele pode-se inferir
qual parcela, em um possível aumento de preços de um produto ou serviço, é
relativa a uma melhora na qualidade do produto, e qual é motivada pela inflação.
A Associação Portuguesa para a Qualidade – APQ (2010), responsável pelo
modelo português, relata que com o INS é possível dispor de uma medida da
qualidade dos bens e serviços produzidos por uma empresa e estimar a tolerância
dos clientes em relação a possíveis alterações de preços, além de permitir a
comparação com o índice de satisfação dos concorrentes, por conta da
uniformização dos dados. Na mesma direção a ACSICS (2010a) aponta que com a
possibilidade de se identificar quais fatores efetivamente influenciam a satisfação
dos clientes é mais fácil otimizar a utilização dos recursos, concentrando esforços no
que realmente fará a diferença, proporcionando maior retorno financeiro e qualidade
nos produtos e serviços. Ao mesmo tempo, um índice pode auxiliar um governo ao
proporcionar indicadores para incentivar o crescimento econômico e a melhora da
qualidade de vida de seus cidadãos. A European Performance Satisfaction Index
Rating – EPSIR (2010a), responsável pelo modelo europeu, narra que o INS é uma
medida padrão para a avaliação de ativos intangíveis para o setor público e privado,
incluindo os valores de clientes, funcionários e colaboradores. O modelo tem como
alicerce a interação da satisfação do cliente, da satisfação do empregado e da
confiança do cidadão. Segundo a organização, o modelo apresenta uma série de
benefícios para as diversas partes envolvidas, para:
• a União Européia: elaboração de instrumentos de política centrada na
competitividade em comparação como outros pólos econômicos como os EUA e o
sudeste Asiático;
44
• o governo: formulação de políticas econômicas, análise de
competitividade, análise de qualidade, análise do bem estar do cidadão e ajustes
estratégicos na economia, como o cálculo da evolução dos preços e da
produtividade e a previsão do Produto Interno Bruto (PIB);
• as organizações não-governamentais: proposição de dados específicos
e atualizados para subsidiar as partes interessadas;
• os investidores: compreensão da relação entre a condição atual da
empresa e a capacidade futura de gerar valor agregado;
• as diretorias das empresas: melhora da rentabilidade por meio de
processos de benchmarking e a priorização de melhorias em setores específicos na
cadeia produtiva; e
• os consumidores e cidadãos: ter uma voz nas medidas que refletem o
nível e a qualidade de vida e, principalmente, para a escolha do melhor produto ou
serviço.
De modo geral, percebe-se que um INS é um medidor não-financeiro, que se
propõe a quantificar percepções, algo intangível e bastante singular, no entanto, a
sua modelagem estrutural, baseada em relações de causa e efeito, facilita a tarefa e
acaba por apresentar uma série de benefícios e abordagens que podem ser
utilizados de diversas formas. Medir a satisfação de forma uniformizada não é uma
tarefa simples, a ACSICS (2010a), nos seus 16 (dezesseis) anos de atividade,
expõe alguns achados relevantes:
• ações de empresas com altos índices de satisfação tendem a se sair
melhor do que as de empresas com índices menores;
• mudanças na satisfação do cliente afetam a disponibilidade geral de
famílias a comprar;
• para o crescimento econômico não basta produzir mais, mas também é
preciso produzir melhor;
• produtos tendem a ter avaliações melhores que serviços;
• a qualidade tem um papel mais importante na satisfação do cliente do
que o preço;
45
• empresas que focam em melhorias de qualidade tendem a ter
resultados melhores a longo prazo; e
• fusões e aquisições proporcionam geralmente um efeito negativo na
satisfação dos clientes.
Apesar dos INS serem uma importante ferramenta, nem todos os países a
possui. A sua história é ainda razoavelmente recente. Não faz parte do escopo desta
pesquisa elencar todos os barômetros existentes, mas é importante apresentar um
breve histórico da evolução e características dos principais modelos existentes. O
primeiro barômetro nacional surgiu em 1989 na Suécia, o Swedish Customer
Satisfaction Barometer - SCSB, conforme ilustra a Figura 1.
Figura 1 - Swedish Customer Satisfaction Barometer – SCSB
Fonte: Johnson et al (2001)
De acordo com Johnson et al (2001) o modelo é composto por dois
antecedentes primários da satisfação, o “desempenho percebido” e a “expectativa
do cliente” e dois consequentes, as “reclamações dos clientes” e a “fidelidade do
cliente”. O desempenho percebido é equiparado ao valor percebido, ou seja, remete
ao nível de qualidade percebida em relação ao preço pago. A expectativa do cliente
considera toda a história de experiência de consumo a respeito de um produto ou
serviço, seja por meio de consumos anteriores, publicidade ou até mesmo,
informações boca-a-boca. Enquanto o primeiro é pontual, esta é cumulativa
46
(JOHNSON et al, 2001). A predição básica é que o aumento do desempenho
percebido acarreta o aumento da satisfação. Para Fornell (1992) o desempenho
percebido tem maior participação na satisfação do que a própria expectativa, uma
vez que há casos de descontentamento quando as expectativas são confirmadas.
Um exemplo para esta situação, fica evidente quando se compra um produto que já
se esperava uma baixa qualidade e as expectativas são confirmadas. A
consequente “reclamações dos clientes” tem como fundamento a teoria saída-voz de
Hirschman (1970 apud Johnson et al, 2001) que relata que a empresa toma
conhecimento da insatisfação de seus produtos por meio de dois canais: a saída,
quando o cliente deixa de comprar, e a voz, quando ocorre as solicitações de
restituição do valor pago pelo bem ou serviço prestado. Logo, o autor conclui que o
aumento da satisfação reduz as reclamações dos clientes e como conseqüência
ocorre um aumento da fidelidade, provocando a recompra do produto. E por fim, o
modelo apresenta o relacionamento entre a reclamação e a fidelidade, e sugere um
prognóstico com relação ao tratamento que a empresa dispensa às reclamações.
Caso a direção seja positiva, clientes insatisfeitos podem tornar-se clientes fiéis,
caso contrário, pode ocorrer a perda do cliente (FORNELL, 1992; JOHNSON et al,
2001).
O outro modelo que surgiu com base no modelo SCSB, já no ano de 1994,
foi o American Customer Satisfaction Index – ACSI, cuja metodologia foi
desenvolvida pela University of Michigan's Ross School of Business, sendo seu
mentor Claes Fornell, conforme dados da ACSICS (2010c). Segundo FEIJÓ (2008),
o modelo ACSI foi concebido para ser representativo da economia do país como um
todo e englobou os setes principais setores econômicos dos Estados Unidos:
indústria de bens não duráveis; indústria de bens duráveis;
transportes/comunicações/utilidades; varejo; setor financeiro/seguros; serviços; e
Administração Pública. Ele é composto por três antecedentes – “qualidade
percebida”, “valor percebido” e “expectativas do cliente”, e dois conseqüentes –
“reclamações do cliente” e “fidelidade do cliente” (Figura 2). Segundo a ACSICS
(2010b), a expectativa do cliente é uma medida antecipada do cliente a respeito da
qualidade dos produtos/serviços e representa, tal qual o modelo SCSB, experiências
prévias de consumo, vividas ou relatadas. Possui também uma vertente futurista,
uma vez que engloba a previsão da capacidade da empresa de oferecer qualidade
no futuro. A qualidade percebida é uma medida do cliente baseada em uma
47
experiência recente de consumo. Ela é mensurada em termos de personalização (o
grau em que um produto atende as necessidades individuais do cliente) e
confiabilidade (a freqüência em que as coisas dão erradas). O valor percebido é uma
medida de qualidade em relação ao preço pago, apesar de ser uma variável muito
importante na primeira compra, seu impacto na satisfação é bem menor nas
ocasiões de recompra. A conseqüente “reclamações dos clientes” leva em
consideração o percentual de consumidores que reclamam diretamente à empresa
sobre um produto/serviço (ACSICS, 2010b). Prosseguindo, a organização expõe que
a satisfação possui uma relação negativa com a dimensão reclamações, pois é
muito mais provável não ouvir queixas de clientes satisfeitos. Por outro lado, a
fidelidade do cliente é uma combinação da probabilidade do cliente efetuar uma
nova compra no futuro com a mesma empresa com certa tolerância de preços.
Johnson et al (2001) elucida este aspecto ao explicar que há uma zona de tolerância
do cliente em que a empresa pode aumentar o seu preço sem perder a sua
recompra (quando o cliente informa que provavelmente efetuará uma recompra),
bem como outra zona de tolerância, em a empresa precisa reduzir o seu preço, para
atrair o cliente (quando o cliente informa que provavelmente não efetuará uma
recompra). Por fim, o mesmo autor narra que as diferenças entre os modelos SCSB
e ACSI se encontram na adição da componente qualidade percebida, desvinculada
do valor percebido e a adição de mais duas medidas para a avaliação das
expectativas dos clientes, considerando os aspectos da personalização e da
confiabilidade neste componente, que se encontram previamente presentes na
qualidade percebida.
48
Figura 2 - American Customer Satisfaction Index – ACSI
Fonte: American Customer Satisfaction Index Corporate Service (2010b)
Em 1996, surgiu o primeiro modelo Norueguês, o Norwegian Customer
Satisfaction Barometer – NCSB, similar ao modelo americano, porém com a inclusão
da variável imagem da corporação e suas interações com os construtos satisfação e
fidelidade. A perspectiva da imagem da corporação guarda associação com a
percepção da imagem ou marca da empresa que o cliente guarda em sua memória.
Essas associações lembram esquemas da psicologia cognitiva, uma vez que podem
vir a afetar as intenções comportamentais (JOHNSON et al, 2001). O modelo
geralmente é lembrado em diversas pesquisas, mas não por trazer algo inovador,
mas sim por ser um precursor do outro modelo norueguês, desenvolvido em 2001.
Na literatura acadêmica é difícil encontrar algo que identifique claramente as suas
características e o desenho do seu modelo estrutural, conforme se percebe no e-
mail enviado pelo mesmo autor em outra pesquisa que aborda o assunto:
Infelizmente não há nenhuma fonte boa para o modelo norueguês original diferente do que é descrito em nosso paper 2001 de JEP (Journal of Economic Psychology) e o que aparece em alguns websites anteriores. E tive que confiar principalmente nas recordações de meus colegas de BI11 para detalhes (JOHNSON, 2002 apud PINHEIRO, 2003, p. 19).
Em meados de 1997-1998 iniciou-se um estudo de viabilidade para
implantar um INS na Europa. Foi utilizado como base o modelo sueco - que também
é semelhante ao modelo americano, e no ano de 1999 foi realizado um estudo piloto
11 BI se refere ao nome da BI Norwegian School of Management.
49
em 11 (onze) países, dando origem, no ano 2000, ao European Customer
Satisfaction Index – ECSI (EPSIR, 2010b). As dimensões “expectativas dos
clientes”, “qualidade percebida”, “valor percebido”, “satisfação do cliente” e
“fidelidade” estão estruturadas tal qual o modelo americano – ACSI, ver Figura 3. A
distinção entre a qualidade do serviço e a qualidade do produto é padrão no ECSI.
Há diferenças também nas medidas da fidelidade, pois o ECSI inclui a probabilidade
de retenção, a probabilidade de recomendar a empresa ou marca, e se a quantia de
clientes susceptíveis a comprar aumentará. O ECSI não considera o construto
“reclamações do cliente” como conseqüência da satisfação e incorpora, tal qual o
modelo NCSB, o construto “imagem da corporação” com efeitos diretos nas
expectativas, na satisfação e na fidelidade (JOHNSON et al, 2001).
Figura 3: European Customer Satisfaction Index – ECSI
Fonte: European Performance Satisfaction Index Rating (2010b)
Contudo, para se adequar as orientações do EFQM Excellence Model12 , a
European Foundation for Quality Management–EFQM, a European Organization for
Quality-EQQ e a International Foundation for Customer Focus-IFCF desenvolveram 12 EFQM ExcellenceModel é um esquema de auto-avaliação da qualidade organizacional que pode
ser usado para obter uma visão holística de qualquer organização, independentemente de setor, tamanho ou maturidade. O termo "excelência" é usado porque o modelo se concentra no que a organização faz, ou poderia fazer para prestar um excelente serviço ou produto para seus clientes, usuários do serviço ou interessados. É a base da apreciação das candidaturas ao European QualityAward (EQA) – Prêmio Europeu da Qualidade (EFQM, 2010b).
50
um novo instrumento, o European Performance Satisfaction Index – EPSI
(WESTLUND et al, 2001; PAN EUROPEAN CSI REPORT, 2001). O modelo difere
do estudo piloto, principalmente nos aspectos que inclui múltiplas ligações entre os
direcionadores e os resultados (Figura 4). Ele aproveita as experiências a partir do
estudo inicial e também de outras pesquisas nacionais. Por ser relativo a múltiplas
nações, ele é adaptável às necessidades e às exigências de cada país, como por
exemplo, a inclusão da dimensão “reclamações” e outras medidas que se fizerem
necessárias (EPSIR, 2010b).
Figura 4: European Performance Satisfaction Index - EPSI
Fonte: European Performance Satisfaction Index Rating (2010b)
Além desses quatros modelos principais é importante relacionar outros como
o Swiss Index of Customer Satisfaction - SWICS, o Korean Customer Satisfaction
Index - KCSI, o Malaysian Customer Satisfaction Index – MCSI, o da África do Sul, e
outros ainda em desenvolvimento em todos os continentes. Os modelos levando em
conta o cerne da questão são fundamentalmente semelhantes, ou seja, têm como
base as relações de causa e efeito. No entanto, cada nação, considerando suas
particularidades, cultura e outros aspectos, estabelece suas variáveis dependentes e
independentes, e suas possíveis associações. O que é notável, é que eles evoluem,
51
são adaptáveis, aprimoráveis e continuamente submetidos à revisão e a
modificações (PAN EUROPEAN CSI REPORT, 2001; O’LOUGHLI e COENDERS,
2002; YANG e TIAN, 2004; FEIJÓ, 2008). Um exemplo claro é o modelo utilizado em
Hong Kong (Figura 5), que a partir do modelo americano, estabeleceu de forma
singular o seu modelo estrutural, e inclui como um de seus construtos as
“características dos clientes” e suas interações com os construtos “avaliação do
desempenho”, “avaliação do valor” e “satisfação” (BARBOSA, 2004). Este modelo foi
construído a partir de um ponto de vista de consumo, concentrado nos produtos e
nos consumidores dos produtos, diferentemente, do ACSI e SCSB que tem como
foco, a produção das empresas e os clientes destas empresas (CHAN et al, 2003).
Para finalizar, Fornell (1992) conclui que um INS não é só um complemento, a nível
macro, dos índices de produtividade, mas também um complemento das medidas de
desempenho tradicionais, a nível micro.
Figura 5: Hong Kong Customer Satisfaction Index - HKCSI
Fonte: Chan et al (2003)
52
2.5 O MODELO DE JOHNSON ET AL (2001)
O modelo de Johnson, desenvolvido em 2001 para aplicação na Noruega,
atua sobre as limitações e preocupações existentes nos modelos antecedentes,
introduzindo modificações e adições no desenho estrutural. Para os pesquisadores
há algumas relações entre antecedentes e conseqüentes que são tanto
conceitualmente como empiricamente fracas. No modelo ACSI, por exemplo, a
relação entre a expectativa do cliente e o valor percebido. As medidas para o
construto “expectativa do cliente” pertencem especificamente ao construto
“qualidade percebida” ao invés do construto “valor percebido”, ou seja, a lógica da
relação expectativa-valor é incerta. Johnson et al (2001) também questionam a
ligação entre os construtos “expectativa do cliente” e “satisfação do cliente”. Com
base em dados do SCSB, Johnson, Nader e Fornell (1995 apud Johnson et al, 2001)
demonstraram que pode não existir ou ser não significativo o efeito direto da
expectativa sobre a satisfação do cliente, pelo contrário, ela pode ser um atributo da
própria prestação do serviço ou do produto, como nos casos de clientes que
possuem pouca experiência e fracas expectativas. Na pesquisa de Fornell et al
(1996) este fato foi observado para o setor de seguros e financiamentos. Isso,
provavelmente, se deve ao fato da forte ligação entre os construtos “expectativa” e
“qualidade” nas questões de pesquisa. Na concepção de Johnson et al (2001) a
qualidade é um mediador do impacto da expectativa na satisfação, não sendo
portanto necessária a expectativa como um construto distinto. Costa, Souza e Silva
(2008), indo ao encontro de Johnson et al (2001), ao utilizarem o modelo ACSI para
investigar a satisfação dos usuários dos serviços prestados pelo metrô de São
Paulo, também confirmaram não existir efeito direto positivo da “expectativa” no
“valor percebido” e da “expectativa” na “satisfação”. Segundo estes autores, os
possíveis motivos são: o aspecto inconsciente e irracional da expectativa; que a
expectativa não é de fato dimensão relevante para o tipo de serviço pesquisado; e
que é mais difícil satisfazer pessoas que possuem grande expectativa, pois tal
situação pode ocasionar interferências divergentes nestas relações. Outra relação
criticada diz respeito à relação entre os construtos “qualidade” e “valor”, que pode
ser tautológica, pois é impossível identificar quanto do impacto da qualidade sobre o
valor é devido a uma relação de causa e efeito e quanto é dela própria, pois se
53
infere que o preço é uma sugestão para a qualidade e não o oposto (JOHNSON et
al, 2001). Continuando, o autor relata outra limitação dos modelos anteriores,
apontando que todos os efeitos sobre a fidelidade são mediados pela satisfação, o
que não é sempre verdade e necessário. Outro aspecto importante refere-se à
gestão do tratamento das reclamações, que era muito incipiente na época do
surgimento dos modelos anteriores. As reclamações eram uma conseqüência da
baixa satisfação, não uma oportunidade de aumentar a satisfação. Como esta nova
perspectiva, tornou-se importante a realocação deste construto como um
direcionador ao invés de uma conseqüência da satisfação. Com base no exposto,
Johnson et al (2001) propôs um novo modelo conforme Figura 6.
Figura 6 – O modelo de Johnson et al
Fonte: Johnson et al (2001)
Neste modelo, substitui-se o construto “valor” pelo construto “preço”;
substitui-se a “expectativa do cliente” pela “imagem da empresa” como uma
conseqüência da satisfação e direcionadora da fidelidade; incluem-se dois aspectos
de relação de compromisso como um direcionador da fidelidade; incorpora-se o
54
efeito direto do preço sobre a fidelidade; e inclui-se o tratamento de reclamações
como um direcionador da satisfação e da fidelidade (JOHNSON et al, 2001).
A primeira mudança sugerida – substituição da expectativa do cliente pela
imagem da empresa se faz necessária, pois as expectativas pré-compra são
coletadas pós-compra ou ao mesmo tempo em que a satisfação é mensurada. O
que realmente é coletado é a percepção do cliente da imagem corporativa da
empresa ou marca. Além disso, a imagem da empresa terá sido afetada pelas
experiências recentes de consumo ou pela satisfação do cliente. Deste modo, a
imagem da empresa deve ser estruturada como um resultado, ao invés de uma
direcionadora da satisfação, pois o efeito da satisfação sobre a imagem da empresa
reflete o grau com que as experiências de consumo reforçam a imagem da empresa,
bem como da consistência das experiências de consumo ao longo do tempo
(JOHNSON et al, 2001).
A segunda mudança trata da substituição do construto “reclamações do
cliente” pelo “tratamento de reclamações” e seus efeitos diretos sobre a satisfação e
a fidelidade. Reclamações bem resolvidas afetam positivamente a satisfação, e
negativamente, quando mal tratadas. Esta mudança se deve a evolução da
importância dada no gerenciamento das reclamações efetuadas pelos clientes e que
os problemas e as respectivas soluções ocorrem antes da avaliação da satisfação.
Como as queixas e a soluções podem ser evidenciadas na recompra ou na
recomendação a terceiros, o gerenciamento das reclamações pode ter efeitos
diretos na fidelidade. Na Figura 7 este construto e suas relações aparecem de forma
pontilhada para indicar que só é aplicado a um subconjunto de clientes que
efetuaram uma reclamação e poderão realizar a avaliação do tratamento das
reclamações (JOHNSON et al, 2001).
A terceira mudança recomendada refere-se à eliminação da tautologia entre
a qualidade percebida e valor percebido. Por ser a qualidade parcela do valor, a
relação torna-se confusa, por isso a substituição do construto “valor percebido” pelo
construto “preço percebido”. Os autores utilizam questões em que os clientes
avaliam o preço relativo a uma variedade de critérios, como a comparação entre o
preço do produto e o preço esperado, o preço do produto e o preço da concorrência
e o preço do produto em relação à qualidade. Extraindo desta forma um índice que
estas medidas têm em comum para mensurar com mais pureza este construto
(JOHNSON et al, 2001).
55
A quarta recomendação é para melhor compreender e predizer a fidelidade
do cliente como uma ferramenta de desempenho de benchmark. A satisfação, como
em todos os modelos anteriores, possui um efeito direto sobre a fidelidade, assim
como a imagem da empresa. A primeira reflete o grau das aquisições e
experiências, enquanto a outra capta percepções como, por exemplo, a inclusão
permanente de determinadas marcas em um grupo de clientes ao longo do tempo.
Os autores também propõem a utilização de mais dois construtos de relação de
compromisso para ajudar na explicação da fidelidade, uma vez que há casos em
que mesmo quando a satisfação e/ou a imagem da empresa são baixos, a fidelidade
é alta. Trata-se do compromisso afetivo que é mais emocional e capta a força afetiva
da relação do cliente com uma empresa ou marca, e o compromisso calculado que é
mais racional e observa aspectos econômicos, como por exemplo, a variação dos
custos. Ambos servem como mediadores dos efeitos da satisfação sobre a
fidelidade (JOHNSON et al, 2001).
A última recomendação refere-se aos efeitos diretos do preço e/ou qualidade
sobre a fidelidade. O modelo proposto divide a qualidade em diferentes dimensões
de qualidade conforme o nível de detalhe e informação desejados. Desta forma
pode-se mensurar de forma mais universal e precisa a qualidade em seus diversos
aspectos. Por outro lado, a satisfação serve como mediadora dos efeitos das
dimensões da qualidade e do preço sobre a fidelidade, porém há situações em que a
avaliação da satisfação é fraca e o preço e/ou qualidade podem afetar diretamente a
fidelidade. Um exemplo deste caso é observado nos casos de recompra, na qual o
preço tem maior possibilidade de receber maior atenção na avaliação do cliente
(JOHNSON et al, 2001).
56
3 METODOLOGIA
Após o relato sucinto e histórico da evolução dos principais índices nacionais
de satisfação existentes e a apresentação do modelo de Johnson et al (2001) com
suas diferenças e vantagens sobre os demais, percebe-se que ele tem uma
abordagem diferenciada e é mais complexo (apresenta um maior número de
construtos e interações), por isso o Autor desta pesquisa o elegeu para servir de
base para esta dissertação.
3.1 TIPOLOGIA DA PESQUISA
A pesquisa compreendeu duas etapas. A primeira, foi do tipo exploratória,
uma vez que seu objetivo foi auxiliar na identificação de variáveis a serem
consideradas (MATTAR, 2005). As pesquisas exploratórias são ideais para conhecer
e compreender melhor o problema da pesquisa. Para tanto, foram utilizados como
métodos nesta fase o levantamento em fontes secundárias e o levantamento de
experiência, pois são os mais indicados para vislumbrar idéias e explicações bem
como “obter e sintetizar todas as experiências relevantes sobre o tema em estudo”
(MATTAR, 2005, p. 87).
O levantamento em fontes secundárias englobou levantamentos
bibliográficos e levantamentos estatísticos. O primeiro foi necessário para se ter uma
visão ampla e atualizada sobre os diversos assuntos que estão inseridos no
trabalho, bem como identificar possíveis abordagens e variáveis a serem
consideradas. O segundo, para complementar os dados levantados e compreender
em números a dimensão do problema da pesquisa, para tanto foram utilizados
publicações e estudos realizados pelo IBGE, Ministério da Previdência, Ministério da
Fazenda e agências nacionais do SEBRAE.
O levantamento de experiência constou de entrevistas pessoais realizadas
junto à Receita Federal do Brasil, à Secretaria de Fazenda do Estado do Ceará e ao
SEBRAE–RN. Consistiu também na participação em duas palestras oferecidas
semanalmente pelo SEBRAE-RN para os pretendentes ao MEI. Foram também
57
ouvidos alguns usuários do programa MEI na cidade de Natal. As entrevistas foram
de grande valia, não só para esclarecer e expor alguns pontos chaves e novos,
como também para definir e ratificar as variáveis analíticas a serem consideradas no
presente estudo. De modo geral, a primeira etapa do trabalho foi fundamental para a
melhor compreensão e amadurecimento do tema da pesquisa, bem como para
identificar os aspectos adequados a serem abordados.
A segunda etapa do estudo consistiu em uma pesquisa descritiva, pois se
buscou identificar possíveis relações nas variáveis consideradas (MATTAR, 2005).
Este tipo de pesquisa é o mais adequado, pois nesta fase pressupõe-se que o
pesquisador já efetivamente sabe o que deseja medir e como o fará (MATTAR,
2005). Para consecução desta fase foi utilizado como método o levantamento de
campo, que segundo Mattar (2005), possui como vantagens a confecção de tabelas
com cruzamento de dados e a representatividade da população considerada.
3.2 UNIVERSO/AMOSTRA
A cidade de Sobral, localizada no noroeste cearense, é a segunda mais
importante para o estado do Ceará em termos culturais e econômicos, ficando atrás
de Fortaleza e Juazeiro do Norte quando considerada como região metropolitana
(SOBRAL, 2011). Ela é dividida em 13 distritos, conforme a Figura 7. A sua
população gira em torno de 181.000 (cento e oitenta e um mil) pessoas, consoante o
último censo realizado em 2010.
58
Figura 7 – Divisão Distrital de Sobral
Fonte: Prefeitura Municipal de Sobral (2011a)
Devido à grande extensão geográfica da cidade e considerando o custo-
benefício do deslocamento para aplicação do instrumento de pesquisa aos usuários
do programa MEI constantes do cadastro, optou-se por uma região central e de
maior concentração. Assim, o universo da pesquisa ficou definido como os
trabalhadores informais que aderiram ao programa do MEI, sujeitos ao ICMS, ou
seja, que trabalham com circulação de mercadorias (possuem inscrição estadual no
estado do Ceará) e se localizam no Distrito de Sobral, composto por 25 bairros,
conforme Figura 8. De acordo com o cadastro da Secretaria da Fazenda do Estado
do Ceará, este número no dia 27 de abril de 2011, era composto de 473 pessoas.
59
Figura 8 – Limite oficial dos bairros de Sobral
Fonte: Adaptado da Prefeitura Municipal de Sobral (2011b)
A amostra foi não probabilística e o processo consistiu de uma seleção por
conveniência e intencional, visto que a seleção das pessoas para coleta de dados
dependeu do julgamento do pesquisador, mediante estratégia adequada para
escolha dos casos (MATTAR, 2005).
Hair et al (2009) relatam que para aplicação de uma análise de regressão
linear múltipla a razão mínima entre as observações e as variáveis independentes
deve ser de 5 (cinco) para 1 (um). Considerando que no estudo foram selecionadas
29 (vinte e nove) variáveis independentes para compor o modelo, a amostra deveria
comportar no mínimo 145 (cento e vinte) observações. Como ao todo foram
coletados 152 questionários, este valor superou o número mínimo aceitável de
observações para o critério escolhido.
60
3.3 MODELO TEÓRICO ADAPTADO UTILIZADO
O modelo de Johnson et al (2001) apresenta dois construtos principais – a
satisfação e a fidelidade. No entanto, para esta pesquisa somente será utilizado a
parte do modelo relativa à satisfação, por dois motivos. O primeiro vai ao encontro
do objetivo deste trabalho que abrange somente os aspectos relacionados à
satisfação de clientes e o outro, devido à natureza singular do objeto da pesquisa,
que sugere não comportar, adequadamente, a questão da fidelidade. Assim, optou-
se pela exclusão deste construto e os construtos correlatos (imagem da empresa,
compromisso afetivo e compromisso calculado). Para Chan et al (2003) algumas
espécies de produtos e serviços, em regime de monopólio, o construto fidelidade
não faz sentido, pois o cliente não possui a oportunidade de escolha, seja por um
produto similar ou substituto. O objeto desta pesquisa é um exemplo claro desta falta
de opção. Para o trabalhador informal não há outro programa similar ou substituto,
tanto na esfera pública quanto privada. Ou ele adere este, ou permanece na
informalidade. Não há como estabelecer este vínculo de fidelidade, pois não é
oferecida a oportunidade de escolha. Caminhando na mesma direção Dinsdale e
Marson (2000, p. 42-43) acrescentam:
Os usuários do governo, contudo, têm poucas ou nenhuma alternativa para os serviços governamentais. A aplicação da lealdade parece especialmente perversa com relação aos serviços involuntários e indesejados, tais como o sistema de correção, a previdência e o seguro-desemprego. Como resultado disso, não está claro o quanto o conceito de lealdade se aplica ao setor público.
Barbosa (2004) obteve sucesso em seu trabalho quando utilizou somente
parte do modelo de Johnson et al (2001), pois seu objetivo era apenas identificar os
aspectos relacionados com a satisfação de pacientes em serviços de saúde,
descartando o construto fidelidade e suas interações, portanto trata-se de uma
abordagem diferenciada e válida, o mesmo pretendendo o Autor desta pesquisa,
que se propõe a aplicar parte de um modelo teórico relativo a uma análise de
indicadores de satisfação em um programa específico do setor público. O modelo
estrutural adaptado, a ser utilizado nesta pesquisa pode ser observado na Figura 9.
61
Figura 9 – Modelo da pesquisa
Fonte: Adaptado de Johnson et al (2001)
3.4 SELEÇÃO DAS VARIÁVEIS PARA COMPOR O MODELO TEÓRICO
A seleção das variáveis para compor o modelo teórico da pesquisa ocorreu
na etapa exploratória do trabalho, na qual foram utilizados os levantamentos
bibliográficos e os levantamentos de experiências. A busca de variáveis nos
levantamentos bibliográficos englobou dados divulgados por órgãos públicos e
privados, nacionais e internacionais. A procura de variáveis nos levantamentos de
experiências foi dividida em duas partes. A primeira, consistiu em três entrevistas
individuais com especialistas ou conhecedores do assunto, acrescidas de
participações em duas palestras oferecidas a trabalhadores informais, candidatos ao
programa MEI. As entrevistas foram efetuadas, por meio de um questionário
composto de oito perguntas não estruturadas (Apêndice A), sem a necessidade de
escrituração. Neste tipo de questionário as perguntas são abertas e entrevistado
responde livremente com suas palavras, contudo os dados foram compilados
posteriormente pelo entrevistador. Esta abordagem permite ao entrevistado
expressar suas idéias de forma livre e sem tendências ou limitações por conta de
62
questões fechadas (MALHOTRA, 2006). A primeira entrevista se deu com o
representante da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (SEFAZ-CE), por
telefone, no dia 26/05/2010, se repetindo novamente, pessoalmente, no dia
08/10/2010 em Fortaleza/CE. A realizada com o funcionário da Receita Federal
aconteceu no dia 06/10/2010, no período da manhã, na cidade de Natal/RN. No dia
seguinte, realizou-se a última e a mais demorada entrevista com o representante do
SEBRAE–RN, também na cidade do Natal/RN. As participações nas palestras
ocorreram nos dias 24/03 e 08/04/2011, cada qual com um palestrante diferente.
Estas palestras ocorrem diariamente no SEBRAE-RN, fim levar e divulgar o
programa aos trabalhadores informais. O objetivo desta etapa era ratificar as
variáveis encontradas na pesquisa bibliográfica.
A segunda parte da pesquisa constou de 13 (treze) entrevistas de
profundidade com usuários do programa MEI localizados na cidade de Natal, entre
os dias 29/04 e 02/05/2011. Os entrevistados foram escolhidos aleatoriamente no
bairro do Alecrim, um bairro predominantemente comercial na cidade. Apesar de a
escolha ter sido aleatória, este é um caso típico de amostra autogerada, tal qual uma
bola de neve, que oferece bons resultados em pesquisas exploratórias, tendo em
vista o desconhecimento da localização de seus elementos (MATTAR, 2005).
Diversos comerciantes foram abordados até encontrar um que se encontrava na
condição de MEI. Ao final da entrevista era solicitada a indicação de outro MEI, o
que nem sempre aconteceu, o que obrigava o retorno ao processo inicial de procura.
Para auxiliar e dirigir a entrevista e evitar divagações foi elaborado um questionário
composto de onze perguntas não-estruturadas (Apêndice B), sem a necessidade de
escrituração por parte do entrevistado. Na décima-terceira entrevista decidiu-se
parar, por constatar a repetição e a cessação de contribuições significativas ao
estudo. As entrevistas foram gravadas em áudio para auxiliar na posterior análise de
conteúdo, caso se fizesse necessário. O objetivo desta etapa era identificar novas
variáveis a serem consideradas. Não foi necessário fazer uma análise de conteúdo
complexa, com softwares específicos, uma vez que o caminho percorrido para a
análise, passando pelas unidades sintáticas, pelas unidades referenciais e pelas
unidades proposicionais foram prontamente seguidos e identificados. De acordo com
Schindler e Cooper (2003, p. 346-347) as unidades sintáticas “são ilustradas por
palavras, que são as unidades menores e mais confiáveis”, as unidades referenciais
“podem ser objetos, fatos, pessoas, etc. a que uma expressão se refere” e as
63
unidades proposicionais mostram “as relações entre o ator, o modo de atuar e o
objeto”. Por fim, ao encerrar a análise de conteúdo e esta fase, conseguiu-se
identificar mais três novas variáveis. A primeira tem a ver com a dificuldade dos MEI
em conseguir crédito junto às instituições bancárias. Apesar de os bancos
oferecerem algumas facilidades, a obtenção de crédito, especificamente, é cercada
de burocracias (exigências de fiador, carências, prazos para pagamento, entre
outras). A segunda, tem um pouco de relação com a primeira, pois trata da questão
do valor do crédito oferecido por algumas instituições bancárias. Em alguns bancos
este valor é fixo, ou então, limitado, por exemplo, a quantia de R$ 1.000,00 (um mil
reais) oferecida por alguns bancos nacionais. Se o MEI precisar de outro valor
maior, terá novos obstáculos. A primeira variável aborda a questão da forma de
obtenção do crédito, enquanto esta, o valor monetário envolvido. A última variável
identificada, diz a respeito à necessidade de orientação por parte do SEBRAE, de
modo rotineiro, de iniciativa própria, sem precisar de provocação, para orientações
técnicas e informações gerais. Enfim, estas três variáveis são aspectos inexistentes
no programa e que os MEI gostariam que houvesse.
Destarte, ao final da procura, foram identificadas 31 (trinta e uma) variáveis
para compor o instrumento de pesquisa.
3.5 INSTRUMENTO DE PESQUISA
Para o levantamento de campo, o instrumento de pesquisa constou de um
questionário composto com perguntas fechadas (Apêndice C), ordenado em 3 (três)
partes. A primeira, apresentava instruções gerais para o preenchimento. A segunda,
incluía alternativas para identificar e traçar um perfil sócio-demográfico dos
entrevistados, contendo perguntas como nome, idade, gênero, atividade
desempenhada, número de dependentes, grau de instrução, data de adesão e o
local de trabalho. A última foi composta por perguntas fechadas para avaliar as
variáveis selecionadas para compor o modelo e subdividida em 5 (cinco) partes. A
primeira e a segunda abordavam a avaliação dos direcionadores de qualidade,
sendo que para aquela, era solicitado informar se o MEI já havia ou não usufruído do
benefício. A terceira tratava dos aspectos relacionados ao preço. A quarta e quinta
64
abordavam, respectivamente, os aspectos relativos à reclamação e à satisfação.
Optou-se por utilizar uma escala múltipla de 10 pontos, tal qual o modelo proposto
por Johnson et al (2001), acrescida de uma coluna com valor zero, para melhor
identificar o valor mais baixo da escala.
Após a elaboração do questionário foi realizado um pré-teste, por meio de
entrevista individual, para corrigir distorções e identificar possíveis alterações
necessárias. O pré-teste foi realizado com 3 (três) usuários do programa MEI na
cidade de Sobral/CE nos dia 13/05/2011, número considerado adequado para o
resultado obtido. Esta etapa foi importante para observar falhas nas perguntas e
verificar in loco as dificuldades dos respondentes, bem como a forma de abordagem,
o tempo de entrevista e a disposição e a simplificação das perguntas. De acordo
com Cooper e Schindler (2003) o pré-teste é uma ferramenta recomendável para
corrigir erros e refinar o instrumento de pesquisa antes da verdadeira coleta de
dados. As dificuldades observadas e constatadas no pré-teste foram pontualmente
consideradas e efetivadas no questionário.
3.5.1 Origem das questões
Este estudo tentou preservar ao máximo as questões e a abordagem
levantadas por Johnson et al (2001), no entanto, foram necessárias algumas
adaptações ao questionário original. Com relação às origens das questões, para os
construtos “preço”, “satisfação do cliente” e “gerenciamento de reclamações”, foram
adotadas as variáveis de medidas e as questões utilizadas por Johnson et al (2001)
aplicáveis ao objeto da pesquisa, com as devidas adaptações, no entanto, para os
direcionadores de qualidade é importante relatar algumas nuanças para adequação
ao modelo. Nos estudos de Johnson et al (2001) foi utilizado como base, parte do
modelo SERVQUAL13 considerando seus cinco aspectos: tangibilidade,
confiabilidade, presteza, garantia e empatia, todavia todas as dimensões não
apresentaram resultados significativos na variação da satisfação. Destarte, para o
objeto desta pesquisa sua utilização parece não ser a mais adequada tendo em vista
13 SERVQUAL é um instrumento para medir como os clientes percebem a qualidade de um serviço
(GRÖNROOS, 2004, p. 99).
65
as características singulares do setor e das variáveis a serem abordadas. Os
próprios autores do modelo sugerem que sejam construídos outros direcionadores
de qualidade para casos e setores de modo particular.
O que o Autor desta pesquisa deseja não é especificamente analisar como
os serviços são realizados pelo Estado, como por exemplo, conseguir o registro da
empresa ou obter um alvará, mas sim verificar o que é oferecido, ou seja, não é
analisar “o como”, mas sim verificar “o quê”. Trata-se de uma abordagem
diferenciada, utilizando um modelo teórico pronto e validado, uma vez que os
modelos estudados e encontrados pelo Autor desta pesquisa, para medir a
satisfação, estão relacionados/direcionados para a questão do “como”. As perguntas
relativas ao que é oferecido são realizadas de forma ampla, como um pacote de
produtos, raramente, de forma pormenorizada. Quando se presta um serviço, pode-
se observar em alguns casos que o cliente não sabe o que é oferecido, só divisa o
resultado final. Quando se mostra o que é oferecido, o cliente pode compreender e
perceber melhor o valor agregado no serviço contratado. Este é um caso típico do
objeto desta pesquisa. Fornell (1992) afirma que benefícios não notados, são
investimentos questionáveis.
O cerne da questão é verificar os impactos do que é oferecido pelo
programa na satisfação do cliente. Outro ponto diferencial é o caráter único dos
resultados de alguns serviços que estão sendo oferecidos: sentimentos, segurança e
oportunidade. Sensações de estarem sendo incluídos socialmente, de serem
respeitados, de ter uma segurança financeira, enfim, de ter a possibilidade de
melhores oportunidades no futuro. Considerando o aspecto benefício dos serviços
oferecidos é possível evidenciar feições tributárias e previdenciárias, pois engloba o
pagamento de quase todos os impostos de forma única, diferenciada e com carga
reduzida, bem como a cobertura previdenciária própria e de seus dependentes.
Como relatam Dinsdale e Marson (2000) é importante observar que os
serviços/benefícios públicos têm outro fim, proteger o interesse público, em
contrapartida dos serviços privados que visam o lucro. Apesar de ambos buscarem a
satisfação de seus clientes, no setor público ela precisa ser equilibrada com o
interesse público, e neste caso específico, atender uma parcela significativa da
população, oferecendo a estes trabalhadores informais, a oportunidade de
66
terem reconhecido suas atividades empresárias de forma legalizada e propulsora da economia brasileira e como efetivação axiológica dos princípios constitucionais da igualdade, da legalidade, da função social da empresa, da concorrência, livre iniciativa e fomento dos pequenos empreendimentos (SEBRAE-SP, 2009c).
Os Quadros 3, 4 e 5 identificam as fontes das variáveis consideradas
adequadas para compor o modelo, porém é oportuno esclarecer que uma mesma
fonte ou outras fontes consultadas podem vir a repetir uma variável já selecionada,
nessas ocasiões o Autor da pesquisa optou por não registrá-la, fim não tornar por
demais extenso o quadro demonstrativo.
Quadro 3 – Variáveis analíticas I
Fonte: Elaboração própria
CÓDIGO VARIÁVEL FONTE BIBLIOGRÁFICA
P1 Preço em comparação ao que é oferecido JOHNSON et al, 2001
P2 Preço em comparação ao que era esperado JOHNSON et al, 2001
R1 Tratamento dado a reclamação JOHNSON et al, 2001
R2Tratamento dispensado pelo receptor (pessoa queatendeu)
JOHNSON et al, 2001
S1 Satisfação geral JOHNSON et al, 2001
S2 Satisfação em relação ao esperado JOHNSON et al, 2001
67
CÓDIGO VARIÁVEL FONTE BIBLIOGRÁFICA
Q1
Facilidades oferecidas nas instituições bancárias(Ex.: abertura de conta-corrente pessoa jurídica,cartão de crédito, máquina de cartão decrédito/débito)
SANTOS e FREITAS, 2009; BRASIL, 2010d; PORTALDO EMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL,2009; SEBRAE-PR, 2009b; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009
Q2Apoio técnico e qualificação oferecidos peloSEBRAE
PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-RJ,2010; BRASIL, 2010d; BRASIL, 2009d; PIMENTEL,2009; SEBRAE-NACIONAL, 2009
Q3Assessoria gratuita de empresas contábeis no 1ºano
PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; BRASIL, 2010d
Q4Possibilidade de usufruir benefíciosgovernamentais para compras (licitações) epolíticas públicas
PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; PIMENTEL,2009; PIRES, 2009; SANTOS e FREITAS, 2009;SEBRAE-SP, 2010; PESSOA, 2009
Q5 Cobertura previdenciária - auxílio-doença
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q6Cobertura previdenciária - aposentadoria porinvalidez
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q7 Cobertura previdenciária - salário-maternidade
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q8Cobertura previdenciária - auxilio reclusão (emcaso de prisão, o dependente recebe o benefício)
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q9 Contratação de funcionário com menor de custo PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; BRASIL, 2009d
Q10
Criação de consórcios para compras e vendas emconjunto (economia de escala, ou seja, comoutros MEI comprar em grande quantidade parareduzir os preços)
OKAMOTTO, 2009; PORTAL DO EMPREENDEDOR,2010
Q11 Possibilidade de emitir nota fiscalBRASIL, 2010d; SANTOS e FREITAS, 2009; SEBRAE-SP, 2010; SEBRAE-PR, 2009b; CORREIOBRAZILIENSE, 2010
Quadro 4 – Variáveis analíticas II
Fonte: Elaboração própria
68
Quadro 5 – Variáveis analíticas III
Fonte: Elaboração própria
CÓDIGO VARIÁVEL FONTE BIBLIOGRÁFICA
Q12Obtenção de respeito e de credibilidade paranegociar com as demais empresas, de formatransparente, melhores preços e prazos
BRASIL, 2010d; SEBRAE-PR, 2009b; SANTOS eFREITAS, 2009; SEBRAE-SP, 2010
Q13Ausência de burocracia para obtenção de crédito nas instituições financeiras (Ex.: exigência de avalista, alienação fiduciária, fiador)
PESQUISA EXPLORATÓRIA
Q14Oferta de crédito pelas instituições financeiras, deacordo com as suas necessidades
PESQUISA EXPLORATÓRIA
Q15Visitas Técnicas periódicas de INICIATIVA doSEBRAE para orientação de caráter geral após aadesão ao programa
PESQUISA EXPLORATÓRIA
Q16 Cobertura previdenciária - aposentadoria por idade
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q17 Cobertura previdenciária - pensão por morte
SEBRAE-PR, 2009b; SANTANA, 2009; BRASIL, 2010d;SANTOS e FREITAS, 2009; CORREIO BRAZILIENSE,2010; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010; PESSOA,2009; SEBRAE-SP, 2010; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-NACIONAL, 2009;PIMENTEL, 2009
Q18Exercer atividade de forma legal e não precisartemer a fiscalização ou ação policial
BRASIL, 2009d; SEBRAE-PR, 2009b; BRASIL, 2010d;PIMENTEL, 2009; SANTOS e FREITAS, 2009
Q19Formalização rápida e gratuita. Obtenção de CNPJ (Cadastro Nacional de Pessoa Jurídica) e emissãode alvará de funcionamento pela internet
BRASIL, 2010d; BRASIL, 2009d; SEBRAE-SP, 2010;SENADO, 2008; PIRES, 2009; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-RJ, 2010; SEBRAE-PR, 2009b; SEBRAE-NACIONAL, 2009
Q20 Fortalecimento diante da concorrência SEBRAE-NACIONAL, 2009; SEBRAE-PR, 2009b
Q21Inclusão social (Melhoria das condições de vidados excluídos; redução das desigualdadessociais)
PESSOA, 2009; SENADO, 2008
Q22Cidadania (ter igualdade de direitos, de deveres ede oportunidades, ou seja, participação social epolítica)
SANTANA, 2009; PIMENTEL, 2009; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; SEBRAE-SP, 2010
Q23Aproveitamento de novas oportunidades e crescercomo empresário e cidadão em ambiente seguro
SANTOS e FREITAS, 2009; JORGE, 2009; PORTAL DOEMPREENDEDOR, 2010; PIMENTEL, 2009; SEBRAE-PR, 2009b; BRASIL, 2009d
Q24Ausência de burocracia para se manter formal(dispensa de escrituração fiscal e contábil)
PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; BRASIL, 2010d;PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010; PIRES, 2009
Q25Segurança jurídica do MEI, programa só pode seralterado por outra Lei Complementar
BRASIL, 2010d; PORTAL DO EMPREENDEDOR, 2010
69
3.6 COLETA DE DADOS
A coleta de dados consistiu na aplicação de questionários estruturados com
perguntas fechadas dirigidos aos usuários do programa MEI, tendo como base as
variáveis levantadas nas etapas anteriores. Os questionários foram aplicados na
cidade de Sobral/CE entre os dias 20/05 e 11/08/2011, pelo Autor da pesquisa e por
mais quatro pessoas contratadas, em épocas distintas. Cada entrevistador foi
devidamente orientado e apresentado ao tema da pesquisa, bem como alertado das
possíveis dificuldades a encontrar pelo caminho. A presença do entrevistador foi de
grande valia, pois ajudou no esclarecimento de dúvidas e auxiliou no preenchimento
correto do questionário. Os questionários foram aplicados por meio de entrevistas,
no entanto, alguns pediram para que o questionário fosse deixado para posterior
preenchimento. Nestes casos, foi dada uma explicação breve e sucinta das
questões a serem preenchidas e o telefone colocado à disposição para quaisquer
esclarecimentos.
A primeira pessoa contratada desistiu após dois dias alegando problemas
particulares a resolver em outra cidade e a dificuldade de se chegar a alguns bairros
e localizar endereços. A segunda contratada após duas semanas desistiu,
apresentando 66 (sessenta e seis questionários) válidos. Após um tempo, foi
contratada a terceira pessoa, que após dois dias também desistiu, não apresentando
nenhum questionário válido. A última pessoa contratada começou a pesquisa de
campo em 07/07/2011 permanecendo até o final, apresentando 56 (cinquenta e seis)
questionários válidos. Ao todo, foram entrevistados 208 (duzentos e oito) usuários
do programa MEI, que perfizeram 152 (cento e cinquenta e dois) questionários
válidos (observar Tabela 5).
As desistências dos contratados para aplicação do questionário mostram
bem a dificuldade para a realização da pesquisa de campo. A primeira dificuldade
encontrava-se no cadastro da SEFAZ/CE que apresentava informações incompletas
ou divergentes, ou seja, não estava devidamente atualizado. É bem verdade, que
não por culpa totalmente da SEFAZ/CE, uma vez que os registros podem ser
efetuados por qualquer um e as devidas atualizações e correções dependerem da
iniciativa do próprio MEI, porém há perdas, por divergências de sistemas, quando do
repasse dos dados oriundos da Receita Federal, que é o órgão centralizador das
70
informações, para o Estado. Na lista havia números de endereços inexistentes,
grande número de telefones divergentes e até mesmo nomes de ruas que não
existem. Outro problema consistia na numeração duplicada nos endereços de
Sobral, ou seja, duas numerações diferentes, uma nova e outra antiga, ainda usadas
indistintamente, o que complicava a localização (no cadastro um número, no
estabelecimento outro).
Tabela 5: Situação dos questionários respondidos
Fonte: Pesquisa
3.6.1 Analise crítica dos questionários
Todas as perguntas foram respondidas pelos entrevistados, porém a variável
Q15 (VISITAS TÉCNICAS PERIÓDICAS DE INICIATIVA DO SEBRAE) durante a
aplicação do questionário apresentou problemas. Esta variável foi identificada
durante a fase exploratória, nas entrevistas de profundidade. Ela corresponde às
visitas técnicas de iniciativa do SEBRAE para orientação de caráter geral após a
adesão ao programa. A confusão em torno dela se deu por conta de alguns projetos
que o SEBRAE possui na busca de auxiliar e prospectar novos
microempreendedores e novas microempresas, acrescida de uma informação
equivocada repassada por um consultor do SEBRAE-RN ao afirmar que não cabia
Situação dos questionários Quantidade
Válidos 152
Pré-teste 3
MEI fechou o estabelecimento ou mudou-se 9
MEI morreu 1
MEI não abriu o negócio 2
MEI não localizado 25
MEI não quis responder 14
MEI virou Microempresa 2
Total 208
71
ao órgão, a procura do MEI, ou seja, o SEBRAE só agia mediante provocação.
Durante a aplicação do questionário percebeu-se que alguns usuários do programa
MEI haviam sido procurados pelo SEBRAE por diversos motivos e também para
orientações, por conta de alguns projetos específicos como, por exemplo, o Negócio
a Negócio ou o Agente Local de Inovação (ALI). O Projeto Negócio a Negócio
iniciado no segundo semestre de 2009 é direcionado, especificamente, aos MEI e às
microempresas com até quatro funcionários, e tem como objetivo prestar orientação
gratuita e personalizada, levando informação e treinamento, já o ALI, implantado no
estado do Ceará em 2008, tem como finalidade divulgar práticas inovadoras entre as
microempresas, visando sempre elevar a competitividade no mercado (SEBRAE-CE,
2010, SEBRAE-CE, 2011). Por conta destes e outros projetos, desenvolvidos pelo
SEBRAE, a variável se tornou confusa e os entrevistados não conseguiam distinguir
em que condições foram realizadas as visitas. Deste modo, optou-se em eliminar a
variável Q15 da análise dos dados.
Outro fato diz respeito às variáveis relativas ao tratamento de reclamações,
R1 (TRATAMENTO DADO A RECLAMAÇÃO) e R2 (TRATAMENTO DISPENSADO
PELO RECEPTOR) que só tiveram duas anotações, ou seja, na amostra
selecionada somente dois MEI fizeram algum tipo de reclamação, ambos
procuraram o SEBRAE. Por conta do número reduzido de percepções tornou-se
irrelevante o tratamento dos dados com a inclusão destas duas variáveis. É bom
lembrar também, que estas duas variáveis, no modelo estrutural de Johnson et al
(2001), aparecem de forma pontilhada para indicar que só são aplicadas a um
subconjunto de clientes que efetuaram uma reclamação, o que neste caso mostrou-
se quase nulo. Assim, os dois casos em que houve anotações nas variáveis R1 e R2
não foram analisados de forma distinta, eles compuseram a análise geral.
3.7 TRATAMENTO DOS DADOS
Os dados coletados foram compilados e tratados por softwares específicos.
Primeiramente, foi realizada uma análise descritiva para apresentar o perfil dos
entrevistados e, posteriormente, para analisar as variáveis presentes no modelo de
forma independente. Esta etapa permite que os dados sejam apresentados de forma
72
simplificada para melhorar o nível de entendimento e discussão da informação.
Segundo Zentgraf (2001), ela é necessária para a organização das informações e o
resumo dos dados, por meio de gráficos e tabelas.
A segunda etapa consistiu de uma análise de regressão linear múltipla pelo
método stepwise, como o objetivo de identificar a influência das variáveis
independentes na variável dependente, ou seja, estimar uma função matemática
para prever o comportamento de determinada variável. De acordo com Hair et al
(2009) a análise de regressão linear múltipla é uma técnica estatística utilizada para
observar a relação entre uma única variável dependente e várias variáveis
independentes, tendo como objetivo prever as mudanças na variável dependente
(critério) a partir de alterações nas variáveis independentes (preditoras). Por meio
dela é possível identificar qual o grau que cada variável independente contribui na
explicação da variável dependente. Ela fornece previsão e explicação. O método
stepwise é o mais comum em se tratando de regressão linear, pois antes da
produção da equação, cada variável é considerada, levando-se em conta a sua
contribuição incremental. Inicia-se com a variável independente que apresenta a
maior correlação com a variável dependente, depois se acrescenta a segunda, e
assim sucessivamente. Em cada momento de uma nova inclusão é verificado se a
variável proporciona ganho de explicação, caso contrário, a variável adicionada é
eliminada (HAIR et al, 2009). Enfim, para a execução da análise de regressão linear
múltipla pelo método stepwise, foi preciso investigar o coeficiente de correlação (R),
o coeficiente de determinação (R²), o coeficiente de determinação ajustado (R²
ajustado), executar o teste F-ANOVA e verificar se as variáveis envolvidas no
modelo atendem as premissas da regressão linear múltipla: ausência da
multicolinearidade, normalidade, homocedasticidade e linearidade.
O coeficiente de correlação (R) estima a força de associação entre duas
variáveis. Ele varia de -1 a +1 e, quanto mais próximo destes valores maior a
correlação entre as variáveis consideradas, quanto mais próximo de zero, menor a
relação. Quando assume o sinal positivo indica uma correlação positiva, indicado
que as variáveis caminham na mesma direção, no entanto, o sinal negativo denota
uma correlação negativa e as variáveis caminham em direções contrárias. O
coeficiente de determinação (R²) tem a capacidade de explicar o percentual da
variação possível na variável dependente, ou seja, o quanto as variáveis
independentes explicam a variável dependente. Ele varia de zero a um, e quanto
73
mais próximo de um, maior o poder de explicação da equação de regressão. O
coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), como o próprio nome diz, ajusta
o R² com base no número de variáveis relativamente ao tamanho da amostra,
atenuando o superajuste que pode ocorrer com a adição de variáveis que não
apresentam contribuição significativa ao modelo (HAIR et al, 2009; CORRAR,
PAULO E FILHO, 2009).
No entanto, um pensamento despretensioso, poderia remeter a idéia de que
quanto mais variáveis incluídas, melhor o resultado, pois assim poderia englobar
mais situações e assim explicar melhor a regressão, todavia é preciso avaliar
também a correlação da nova variável independente incluída, com as demais
variáveis independentes já presentes na equação da regressão. Corrar, Paulo e
Filho (2009) explicam que duas variáveis podem explicar o mesmo fato e dificultar a
identificação da influência de cada uma delas sozinha na variável dependente. Esta
associação é chamada de multicolinearidade, que ocorre quando qualquer variável
independente tem forte correlação com outras variáveis independentes. Ela varia de
zero a um, e quanto mais próximo de um, pior para o modelo, por isso, devem-se
buscar variáveis independentes com baixa multicolinearidade e alta correlação com
a variável dependente. Prosseguindo, os autores concluem que o efeito da
multicolinearidade
tende a distorcer os coeficientes angulares estimados para as variáveis que a apresentam, prejudicando a habilidade preditiva do modelo e a compreensão do real efeito da variável independente sobre o comportamento da variável dependente. [...] Entretanto, o problema da multicolinearidade é uma questão de grau e não de natureza – sempre existirá correlação entre variáveis independentes, devendo-se buscar as que a apresentem em menor grau para minimizar dificuldades na interpretação dos resultados (CORRAR, PAULO E FILHO, 2009, p.156).
O teste F-ANOVA consiste em observar se a combinação linear das
variáveis independentes exerce influência significativa na variável dependente. A
questão da normalidade como assinala Hair et al (2009, p. 82) “se refere à forma da
distribuição de dados para uma variável métrica individual e sua correspondência
com a distribuição normal”, que é o padrão de referência para a utilização de
métodos estatísticos. A premissa da homocedasticidade significa dizer que há
74
“igualdade de variâncias entre as variáveis, referindo-se a suposição de que as
variáveis dependentes exibem níveis iguais de variância ao longo do domínio das
variáveis independentes” (CORRAR, PAULO E FILHO, 2009, p.45). E por fim, Hair
et al (2009) explicam que o pressuposto da linearidade envolve a idéia que a
variação da variável critério é diretamente proporcional a variação da variável
preditora, ou seja, os valores previstos devem estar sobre uma reta e o modelo pode
ser descrito por uma função de primeiro grau.
75
4 RESULTADOS DA PESQUISA
Os resultados do trabalho podem ser divididos em duas partes. A primeira,
apresenta, por meio da análise descritiva, o perfil dos entrevistados e das variáveis
presentes no modelo de forma independente. De acordo com Zentgraf (2001), a
análise descritiva sintetiza valores a partir de uma visão global e os apresenta por
meio de gráficos e tabelas. A segunda parte apresenta, por meio da análise de
regressão linear múltipla, as relações existentes entre as variáveis independentes e
variável dependente.
4.1 PERFIL DOS ENTREVISTADOS
Na amostra trabalhada verifica-se que 61% (sessenta e um por cento) dos
entrevistados pertencem ao sexo feminino, restando aos homens uma parcela de
39% (trinta e nove por cento). Quanto a atividade desempenhada pelo MEI verifica-
se uma predominância ampla pelo comércio varejista, cerca de 77% (setenta e sete
por cento), seguida pelas atividades que envolvem alimentação - 10% (dez por
cento). As atividades foram anotadas conforme registros efetuados por ocasião do
cadastro do MEI, tendo como base a Classificação Nacional de Atividades
Econômicas - CNAE. Esta classificação procura padronizar os meios de produção
para disseminação de estatísticas econômicas internacionalmente. O CNAE é
composto por seções, divisões, grupos, classes e subclasses, e para este estudo
procurou-se somente agregar por divisões, fim facilitar o agrupamento. A título de
exemplo, o comércio varejista apresenta mais de 60 (sessenta) subdivisões. A
Tabela 6 demonstra o resultado.
76
Tabela 6 – Distribuição por atividade e sexo
Fonte: Pesquisa
Em relação à data de adesão ao programa nota-se que grande parte – 76%
(setenta e seis por cento) da amostra aderiu o programa no ano de 2010, no
entanto, vale lembrar que o cadastro do qual foi retirada a amostra só contempla as
inscrições computadas até o dia 27 de abril de 2011, o que demonstra o baixo
percentual no ano de 2011. Os 4% (quatro por cento) relativos ao ano de 2009, tem
como explicação, o início do programa a partir de 1° de julho de 2009. Ao analisar o
grau de instrução dos entrevistados pode-se observar, que a grande maioria
apresenta o 2° grau e uma parcela considerável, cer ca de 19% (dezenove por
cento), apresenta apenas o ensino básico, acrescida no mesmo patamar de 17%
(dezessete por cento) com apenas o 1° grau. Uma par cela pequena 9% (nove por
cento) apresenta um diploma de nível superior. Verifica-se desta forma, que pelos
dados da amostra o usuário do programa MEI parece ser uma realidade em
diferentes níveis de escolaridade. A Tabela 7 contempla a distribuição.
ATIVIDADE / SEXO FEMININO MASCULINO TOTAL
COMÉRCIO VAREJISTA 71 46 117
ALIMENTAÇÃO 9 7 16
FABRICAÇÃO DE PRODUTOS DIVERSOS 7 0 7
CONFECÇÃO DE ARTIGOS DO VESTUÁRIO E ACESSÓRIOS 3 0 3
FABRICAÇÃO DE PRODUTOS DE MADEIRA 1 2 3
COMÉRCIO E REPARAÇÃO DE VEÍCULOS AUTOMOTORES E MOTO CICLETAS 0 2 2
FABRICAÇÃO DE CELULOSE, PAPEL E PRODUTOS DE PAPEL 1 0 1
TRANSPORTE TERRESTRE 0 1 1
PREPARAÇÃO DE COUROS E FABRICAÇÃO DE ARTEFATOS DE C OURO, ARTIGOS PARA VIAGEM E CALÇADOS
0 1 1
FABRICAÇÃO DE PRODUTOS DE METAL, EXCETO MÁQUINAS E EQUIPAMENTOS
0 1 1
TOTAL 92 60 152
77
Tabela 7 – Distribuição por grau de instrução e ano de adesão
Fonte: Pesquisa
Com relação ao local de trabalho, pode-se observar que a grande maioria da
amostra exerce suas atividades laborais em casa - 58% (cinquenta e oito por cento)
e outra parcela considerável possui um estabelecimento comercial para execução de
suas atividades. Por fim, 9% (nove por cento) dos entrevistados trabalham na rua ou
como ambulante. Para os que trabalham na rua tem-se como exemplo, os camelôs,
diferentemente dos ambulantes que não possuem local fixo, percorrendo as ruas,
diariamente, como por exemplo, os vendedores de CD ou salada de frutas. Com
relação à idade observa-se que a grande maioria se encontra na faixa etária dos
31(trinta e um) a 40 (quarenta) anos, representando 39% (trinta e nove por cento) da
amostra. A segunda faixa mais numerosa é representada por dois segmentos, cada
um contribuindo com 24% (vinte e quatro por cento), os quais abrangem as pessoas
entre os 21 (vinte e um) a 30 (trinta) anos e 41 (quarenta e um) a 50 (cinquenta)
anos. As outras faixas etárias abarcam os 13% (treze por cento) restantes. A Tabela
8 apresenta a distribuição.
GRAU INSTRUÇÃO / ANO ADESÃO 2009 2010 2011 TOTAL
BÁSICO 0 26 3 29
1° GRAU 0 19 7 26
2° GRAU 4 62 18 84
SUPERIOR 2 6 5 13
TOTAL 6 113 33 152
78
Tabela 8 – Distribuição por idade e local de trabalho
Fonte: Pesquisa
4.2 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS DOS CONSTRUTOS DA PESQUISA
Após análise crítica do questionário, a pesquisa permaneceu com 28 (vinte e
oito) variáveis, cada uma com uma pergunta específica no instrumento de pesquisa.
Para não tornar demasiadamente extenso a interpretação dos dados, apenas duas
variáveis dos direcionadores de qualidade, e as variáveis dos construtos preço e
satisfação foram apresentadas, as demais constam do Apêndice D.
4.2.1 Análise dos direcionadores de qualidade
A primeira variável dos direcionadores de qualidade a ser considerada foi a
Q5, que trata da cobertura previdenciária para os casos de auxílio doença, ou seja,
um benefício oferecido aos usuários do programa MEI em casos de problema de
saúde. Para esta variável, também foi perguntado se o entrevistado havia usufruído
do benefício. O Gráfico 1 apresenta uma assimetria à esquerda ou negativa, o que
indica que na amostra selecionada os MEI consideram muito importante este
aspecto fornecido pelo programa. Apesar de considerarem muito importante,
nenhum entrevistado ainda havia usufruído do benefício.
IDADE / LOCAL TRABALHO AMBULANTE CASA LOJA RUA TOTAL
18-20 0 1 1 0 2
21-30 0 26 8 2 36
31-40 2 31 25 2 60
41-50 2 20 12 3 37
51-60 0 8 3 2 13
61-70 0 3 1 0 4
TOTAL 4 89 50 9 152
79
Gráfico 1 – Distribuição de frequência de Q5
Fonte: Pesquisa
Outra variável abordada, a Q9, trata da possibilidade do MEI contratar um
funcionário, tendo como benefício um menor encargo patronal junto à Previdência,
mantendo todas as demais obrigações que regem as relações de trabalho. Para esta
variável, também foi solicitado ao respondente que relatasse se já havia ou não
usufruído do benefício. O Gráfico 2 apresenta o resultado. Nela observa-se um
comportamento semelhante a variável Q5, ou seja, grande parte da amostra
considera muito importante este aspecto, por outro lado, como demonstra o Gráfico
3, pequena parcela, perto dos 12% (doze por cento) já fizeram uso deste benefício.
80
Gráfico 2 – Distribuição de frequência de Q9 Gráfico 3 – Utilização da variável Q9
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
4.2.2 Análise das variáveis do construto preço
A variável P1 perguntava ao entrevistado como ele avaliava o preço que
pagava comparado ao que era oferecido pelo programa. A escala era graduada do
extremamente barato ao extremamente caro. Nota-se pela apresentação gráfica
uma distribuição quase simétrica, o que denota na amostra que os usuários do
programa MEI consideram o que pagam, um valor nem caro, nem tampouco barato
(Gráfico 4). Vale registrar, que durante a aplicação do questionário, alguns
entrevistados mesmo considerando o valor barato, anotaram um valor mediano. A
argumentação consistia no receio em anotar a percepção verdadeira, pois tal atitude
poderia acarretar um futuro aumento. A lógica era: se muitos acharem barato, mais
um motivo para um possível aumento. A outra variável do construto preço, P2, pedia
que o MEI avaliasse o preço em comparação as suas expectativas, com escala
variando conforme a variável P1. O comportamento da curva, observado no Gráfico
5, sugere uma assimetria à direita ou positiva, o que insinua que os sujeitos da
pesquisa consideram o valor pago um valor barato a extremamente barato, em
relação as suas expectativas. Tal comportamento pode ser explicado, pela redução
88,16%
11,84%0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U9
Utilização de Q9
81
do valor pago mensalmente, após o mês de maio, mediante medida econômica do
governo. Tal fato parece ter gerado na maioria uma surpresa benéfica e inesperada.
Gráfico 4 – Distribuição de frequência de P1 Gráfico 5 – Distribuição de frequência de P2
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
4.2.3 Análise das variáveis do construto satisfação
A variável satisfação S1 registra a avaliação que o programa está
proporcionando em termos de satisfação geral. A escala era graduada do totalmente
insatisfeito ao totalmente satisfeito. A representação do Gráfico 6 mostra uma
assimetria negativa, o que sugere que os entrevistados estão muito satisfeitos com o
programa. A outra variável, S2, pedia que o usuário do programa avaliasse a
satisfação em relação ao que ele esperava do programa. A graduação da escala era
idêntica a S1. O Gráfico 7 mostra um comportamento muito similar a S1, ou seja, de
modo geral, parece que os entrevistados estão muito satisfeito com o programa e
mais ainda, com o que ele esperava do programa.
82
Gráfico 6 – Distribuição de frequência de S1 Gráfico 7 – Distribuição de frequência de S2
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
4.3 ANALÍSE DA SATISFAÇÃO
A pesquisa de Johnson et al (2001) utilizou para análise do modelo o método
baseado na Regressão por Mínimos Quadrados Parciais – PLS (do inglês Partial
Least Square). Trata-se de um modelo mais complexo e requer suplementos
adicionais no software para extração dos dados. Este método consiste em extrair
fatores, reduzindo o número de variáveis para obter correlações com as variáveis
dependentes. Ele pode ser utilizado com uma ou mais variáveis dependentes. No
entanto para esta pesquisa optou-se em utilizar a regressão linear múltipla, por três
motivos:
• a simplicidade do modelo em comparação ao PLS;
• o construto apresentar somente uma variável dependente;
• a confiabilidade dos resultados corresponder a 75% (setenta e cinco
por cento) quando comparada ao método PLS (JOHNSON e GUSTAFSSON, 2000).
Inicialmente, foi necessário inverter as variáveis P1 e P2, relativas ao
construto preço, uma vez que os limites inferior e superior tinham significados
opostos a todas as demais variáveis. O limite inferior indicava algo extremamente
83
benéfico, enquanto o limite superior representava o contrário. Após este breve
ajuste, as variáveis foram analisadas de modo individual, fim verificar se elas
atendiam as premissas da regressão linear múltipla: normalidade,
homocedasticidade, linearidade e ausência de multicolinearidade. A análise dividiu-
se em duas partes: uma considerando como variável dependente S1 – Satisfação
Geral e a outra considerando como variável dependente S2 – Satisfação em relação
ao esperado, mantendo-se iguais todas as demais variáveis independentes.
4.3.1 Análise das variáveis do construto da pesquis a referente à satisfação
geral - S1
Para verificar a normalidade utilizou-se o Teste de Kolmogorov-Smirnova
conforme apresentado no Quadro 6. Todos os valores Sig. das variáveis foram
inferiores a α (0,05), o que denota que elas não apresentam distribuição normal.
Contudo, Hair et al (2009) relatam que quando as amostras são superiores a 200
(duzentas) observações, o pesquisador pode ficar despreocupado com este
resultado, pois o impacto diminui consideravelmente. Todavia, quando as amostras
são inferiores a 50 (cinquenta) anotações, estes desvios podem ocasionar
problemas na análise. Assim, pode-se inferir que a amostra desta pesquisa situa-se
em um patamar aceitável (152 observações), malgrado o resultado adverso.
Para averiguar a homocedasticidade, foi aplicado o teste de Levene,
conforme descreve o Quadro 7. Nele, percebe-se que as variáveis Q1, Q2, Q3, Q4,
Q9, Q10, Q11 e P1 apresentaram Sig. maior que α (0,05), o que revela a
homocedasticidade destas variáveis, contudo as demais variáveis não atendem a
premissa e incidem no viés da heteroscedasticidade.
84
Quadro 6 – Teste de normalidade – S1 Quadro 7 – Teste de homocedasticidade – S1
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Com intuito de apurar a relação de linearidade entre as variáveis
independentes e dependentes foi utilizada a observação do comportamento das
variáveis, por meio de diagramas de dispersão. A anotação consiste em verificar
grande concentração de pontos ao longo de uma linha reta. A visualização dos
gráficos encontra-se no Apêndice E, e por eles pode-se constatar a ausência de
linearidade nas relações bivariadas para todas as variáveis.
Hair et al (2009) afirmam que em quase todas as situações haverá algum
grau de multicolinearidade, cabendo ao pesquisador diagnosticar o seu grau, a fim
de evitar desvios na análise. Para identificar os graus de multicolinearidade
existentes entre as variáveis, utilizou-se o Teste Variance Inflation Factor (VIF). O
Quadro 8 apresenta o resultado da associação entre as variáveis. Segundo os
Estatística df Sig.Q1 ,281 152 ,000Q2 ,278 152 ,000Q3 ,184 152 ,000Q4 ,165 152 ,000Q5 ,342 152 ,000Q6 ,352 152 ,000Q7 ,303 152 ,000Q8 ,268 152 ,000Q9 ,262 152 ,000Q10 ,151 152 ,000Q11 ,269 152 ,000Q12 ,301 152 ,000Q13 ,304 152 ,000Q14 ,382 152 ,000Q16 ,323 152 ,000Q17 ,341 152 ,000Q18 ,411 152 ,000Q19 ,405 152 ,000Q20 ,250 152 ,000Q21 ,398 152 ,000Q22 ,404 152 ,000Q23 ,380 152 ,000Q24 ,385 152 ,000Q25 ,371 152 ,000P1 ,125 152 ,000P2 ,163 152 ,000S1 ,343 152 ,000
Testes de Normalidade
Kolmogorov-Smirnova Levene df1 df2 Sig.
Q1 ,590 6 144 ,738
Q2 1,843 6 144 ,095Q3 1,998 6 144 ,070Q4 1,050 6 144 ,395Q5 6,898 6 144 ,000Q6 8,989 6 144 ,000Q7 6,480 6 144 ,000Q8 5,831 6 144 ,000Q9 2,088 6 144 ,058Q10 ,853 6 144 ,531Q11 2,087 6 144 ,058Q12 5,879 6 144 ,000Q13 5,698 6 144 ,000Q14 6,049 6 144 ,000Q16 6,449 6 144 ,000Q17 6,810 6 144 ,000Q18 12,971 6 144 ,000Q19 5,497 6 144 ,000Q20 3,510 6 144 ,003Q21 6,221 6 144 ,000Q22 6,621 6 144 ,000Q23 5,732 6 144 ,000Q24 5,422 6 144 ,000Q25 2,596 6 144 ,020P1 ,652 6 144 ,688P2 3,668 6 144 ,002a. Fator S1
Teste de Homogeneidade da Variância a
85
mesmos autores, quando o VIF é menor que 1 (um), não há a multicolinearidade,
quando o VIF está entre 1 (um) e 10 (dez) a multicolinearidade é aceitável e acima
de 10 (dez), a multicolinearidade é dita problemática. Ao avaliar a multicolinearidade
das variáveis presentes no modelo da pesquisa, percebe- se pelo teste VIF, que
todos os valores se encontram entre1 (um) e 10 (dez), o que denota uma
multicolinearidade aceitável.
Quadro 8 – Teste VIF – S1
Fonte: Pesquisa
Por meio da análise de variância, Teste F–ANOVA, percebe-se Sig. é menor
que α (0,05), indicando que o modelo ajustado é significativo e que há influência das
variáveis independentes na variável dependente (ver Quadro 9), por outro lado, o
poder de explicação das variáveis independentes, indicado pelo coeficiente de
Tolerância VIFQ1 ,544 1,838Q2 ,584 1,713Q3 ,597 1,676Q4 ,539 1,854Q5 ,157 6,389Q6 ,151 6,637Q7 ,364 2,750Q8 ,421 2,375Q9 ,437 2,289Q10 ,513 1,949Q11 ,398 2,516Q12 ,429 2,330Q13 ,255 3,926Q14 ,315 3,179Q16 ,326 3,070Q17 ,340 2,938Q18 ,407 2,456Q19 ,255 3,918Q20 ,695 1,438Q21 ,293 3,410Q22 ,248 4,033Q23 ,309 3,234Q24 ,365 2,740Q25 ,564 1,774P1 ,553 1,810P2 ,489 2,045
a. Variável Dependente: S1
Coeficientes a
ModeloColinearidade
86
determinação ajustado (R² ajustado), apresenta um percentual consideravelmente
baixo, cerca de 25% (vinte cinco por cento). Observar Quadro 10.
Quadro 9 – Análise de Variância F-ANOVA – S1
Fonte: Pesquisa
Quadro 10 – Resultado inicial do modelo de regressão – S1
Fonte: Pesquisa
Uma possível explicação para o baixo percentual de R² ajustado pode se
encontrar no não atendimento de alguns dos pressupostos da regressão,
ocasionando vieses na análise do modelo. No entanto, atender todos os
pressupostos se torna praticamente inviável, ainda mais quando se trata de um
número grande de variáveis envolvidas. Hair et al (2009); Corrar, Paulo e Filho
(2009) esclarecem que algumas vezes é necessário a transformação dos dados
para que as variáveis se adequem às premissas da regressão. Os autores sugerem
uma série de transformações (1/x, x², x³, log x, x1/2, entre outras) que devem ser
executadas, pontualmente, nas variáveis que apresentarem distorções ou até
mesmo para melhorar a correlação entre as variáveis, e acrescentam que o
pesquisador deve, por tentativa e erro, encontrar a melhor combinação: melhorias
versus a necessidade de transformações adicionais. Por fim, Hair et al (2009, p.87)
concluem que
Soma dos Quadrados
dfMédia dos Quadrados
F Sig.
Regressão 126,202 4 31,550 13,899 ,000Resíduo 333,693 147 2,270Total 459,895 151
a. Variável Dependente: S1
ANOVAa
Modelo
4
Modelo R R²R ²
AjustadoErro padrão
da estimativaDurbin-Watson
4 ,524 ,274 ,255 1,507 1,549
a. Variável Dependente: S1
Resumo do Modelo a
87
o pesquisador encara aquilo que pode parecer uma tarefa impossível: satisfazer todas essas suposições estatísticas ou correr o risco de uma análise falha e com vieses [...] o pesquisador deve usar seu julgamento na interpretação dos testes para cada premissa e na decisão sobre quando aplicar ações corretivas [...] o que é mais importante para o pesquisador é entender as implicações de cada premissa em relação à técnica de interesse, tentando algo intermediário entre a necessidade de satisfazer as suposições versus a robustez da técnica e contexto da pesquisa.
Visando ao ajuste e à melhora do modelo, foram efetuadas transformações
nas variáveis Q5, Q6, Q7, Q8, Q12, Q13, Q14, Q16, Q17, Q18, Q19, Q20, Q21,
Q22, Q23, Q24, Q25, P2 e S1, que apresentaram, conjuntamente, problemas de
homocedasticidade e linearidade, exceto S1, tendo como pano de fundo a regra
prática de Hair et al (2009) que declara que problemas de homocedasticidade e
linearidade devem ser corrigidos transformando-se as variáveis independentes e
dependentes. Foram testadas diversas combinações matemáticas, retornando
melhor resultado o cálculo do logaritmo f(x) = log x. O Quadro 11 expõe a situação
das variáveis por ocasião da análise das suposições inerentes à regressão. As
variáveis marcadas indicam que passaram pelo processo de transformação.
88
Quadro 11 – Variáveis e pressupostos da regressão em relação a S1
Fonte: Elaboração própria
Após a transformação das variáveis, verificou-se que os problemas de
linearidade foram quase que totalmente corrigidos, tornando as variáveis aptas para
aplicação no modelo. Após a adequação das variáveis percebe-se uma considerável
Normalidade Homocedasticidade Linearidade Multicolinearidade
Q1 Aceitável OK Não Aceitável
Q2 Aceitável OK Não Aceitável
Q3 Aceitável OK Não Aceitável
Q4 Aceitável OK Não Aceitável
Q5 Aceitável Não Não Aceitável
Q6 Aceitável Não Não Aceitável
Q7 Aceitável Não Não Aceitável
Q8 Aceitável Não Não Aceitável
Q9 Aceitável OK Não Aceitável
Q10 Aceitável OK Não Aceitável
Q11 Aceitável OK Não Aceitável
Q12 Aceitável Não Não Aceitável
Q13 Aceitável Não Não Aceitável
Q14 Aceitável Não Não Aceitável
Q16 Aceitável Não Não Aceitável
Q17 Aceitável Não Não Aceitável
Q18 Aceitável Não Não Aceitável
Q19 Aceitável Não Não Aceitável
Q20 Aceitável Não Não Aceitável
Q21 Aceitável Não Não Aceitável
Q22 Aceitável Não Não Aceitável
Q23 Aceitável Não Não Aceitável
Q24 Aceitável Não Não Aceitável
Q25 Aceitável Não Não Aceitável
P1 Aceitável OK Não Aceitável
P2 Aceitável Não Não Aceitável
Variáveis
ATENDIMENTO DOS PRESSUPOSTOS DA REGRESSÃO - S1
89
melhora no poder de explicação das variáveis independentes, indicado pelo
coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), o qual apresenta um percentual
de 51,30%, explicado somente pelas variáveis Q18, Q14, Q9, Q6, Q3 e P2, ou seja,
apesar de o modelo apresentar 26 (vinte e seis) variáveis independentes, apenas 6
(seis) variáveis selecionadas para compor o modelo contribuem para a explicação
de 51,30% da variação da satisfação. Interpretando Dancey e Reidy (2005 apud
Figueiredo Filho e Silva Júnior, 2009), valores de R² entre 1% e 9%, são
considerados fracos, entre 16% e 36% moderados e acima de 49% fortes. Destarte,
o R² ajustado encontrado pode ser considerado como forte. Observar Quadros 12 e
13.
Quadro 12 – Resultado da regressão em relação a S1
Fonte: Pesquisa
Quadro 13 – Resultado da regressão e seus coeficientes – S1
Fonte: Pesquisa
Modelo R R² R ² AjustadoErro padrão da
estimativaDurbin-Watson
6 ,729 ,532 ,513 ,2168109052 1,432
a. Variável Dependente: S1
Resumo do Modelo a
Coeficientes padronizados
B Erro Padrão Beta6 (Constant) -,215 ,237 -,910 ,364
Q18 ,631 ,076 ,482 8,318 ,000Q14 ,277 ,056 ,312 4,902 ,000Q9 ,027 ,008 ,221 3,535 ,001Q6 ,209 ,063 ,207 3,327 ,001Q3 -,018 ,008 -,135 -2,219 ,028P2 -,084 ,040 -,132 -2,118 ,036
a. Variável Dependente: S1
Coeficientes a
Modelo
Coeficientes não padronizados
t Sig.
90
Com os coeficientes de regressão encontrados, pode-se estimar a equação
de regressão para a variável dependente S1, da seguinte forma:
S1 = 0,631 . Q18 + 0,277 . Q14 + 0,027 . Q9 + 0,209 . Q6 – 0,018 . Q3 -
0,084 . P2
A interpretação é simples, por exemplo, a variação de 1 (um) ponto em Q18,
provoca um ganho positivo de 0,631 pontos, em média, na variável dependente S1.
Para todas as demais variáveis a interpretação é a mesma, exceto para a variável
Q3 e P2 que possuem coeficientes de regressão negativos. Um ponto em Q3 gera
um decréscimo, em média, de 0,018 pontos na variável dependente. O valor da
constante (-0,215) não entra na equação por ser estatisticamente insignificante,
apresenta Sig. maior que α (0,05), ou seja, não contribui à previsão. Desta forma,
pode-se inferir que aumento de percepções nas variáveis independentes Q18 –
Exercício da atividade de forma legal, Q14 – Oferta de crédito pelas instituições
financeiras de acordo com as suas necessidades, Q9 – Contratação de um
funcionário com menor custo e Q6 – Aposentadoria por invalidez, podem ter um
impacto positivo na variável dependente S1 – Satisfação geral, por outro lado,
aumento na percepção da variável Q3 – Assessoria gratuita de escritórios de
contabilidade e P2 – Preço em comparação às suas expectativas, pode ocasionar
resultados adversos na Satisfação geral. Os valores do coeficiente de regressão
também indicam o peso que cada variável independente exerce na variável
dependente, assim pode-se verificar que a variável Q18 exerce maior influência na
satisfação, por apresentar o maior coeficiente de regressão da equação (0,631). Por
fim, vale salientar que é importante atentar para dois aspectos. Primeiro, as variáveis
Q6, Q14, Q18 e P2 foram transformadas e, portanto, a equação de regressão
encontrada indica um caminho preliminar e para a sua correta aplicação é
necessário percorrer o caminho inverso para estas variáveis. Segundo, a variável
Q14 – Oferta de crédito pelas instituições financeiras de acordo com as suas
necessidades, encontrada na fase exploratória da pesquisa, não está presente no
programa do MEI, no entanto, ao excluir esta variável e estimar um novo modelo de
regressão, verifica-se uma perda muito pequena no poder de explicação da variação
da satisfação, apenas 0,9% (51,30% - 50,40%), ou seja, pode-se inferir um ganho
pequeno na explicação da satisfação, caso este aspecto venha a ser incluído no
91
programa do MEI, devendo ser avaliado o custo-benefício da inclusão deste
benefício. Observar Quadros 12 e 14.
Quadro 14 – Resultado da regressão em relação a S1, sem a variável Q14
Fonte: Pesquisa
4.3.2 Análise das variáveis do construto da pesquis a referente à satisfação em
relação ao esperado - S2
Para verificação do impacto dos construtos independentes na variável
independente S2 foram realizados os mesmos testes aplicados a S1. No teste de
normalidade não houve alteração, os resultados foram os mesmos, ou seja, as
variáveis apresentam normalidade aceitável (ver Quadro 15). Para o teste de
homocedasticidade, os resultados são mostrados no Quadro 16. Pelo teste de
Levene pode-se observar que as variáveis Q1, Q3, Q7, Q9, Q10, Q16, Q19, Q23,
Q24, P1, P2 não apresentam problemas de homocedasticidade. Com relação ao
teste de linearidade, os resultados encontram-se no Apêndice E, e pela observação
dos gráficos verificou-se que não há relação linear entre as variáveis independentes
e a dependente S2.
Modelo R R² R ² AjustadoErro padrão da
estimativaDurbin-Watson
6 ,723 ,523 ,504 ,2188079896 1,357
a. Variável Dependente: S1
Resumo do Modelo a
92
Quadro 15 – Teste de normalidade – S2 Quadro 16 - Teste de homocedasticidade – S2
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Para identificar os graus de multicolinearidade existentes entre as variáveis,
o Teste VIF, demonstrado no Quadro 17, mostrou resultados que denotam uma
multicolinearidade aceitável.
Estatística df Sig.
Q1 ,281 152 ,000Q2 ,278 152 ,000Q3 ,184 152 ,000Q4 ,165 152 ,000Q5 ,342 152 ,000Q6 ,352 152 ,000Q7 ,303 152 ,000Q8 ,268 152 ,000Q9 ,262 152 ,000Q10 ,151 152 ,000Q11 ,269 152 ,000Q12 ,301 152 ,000Q13 ,304 152 ,000Q14 ,382 152 ,000Q16 ,323 152 ,000Q17 ,341 152 ,000Q18 ,411 152 ,000Q19 ,405 152 ,000Q20 ,250 152 ,000Q21 ,398 152 ,000Q22 ,404 152 ,000Q23 ,380 152 ,000Q24 ,385 152 ,000Q25 ,371 152 ,000P1 ,125 152 ,000P2 ,163 152 ,000S2 ,394 152 ,000
Testes de Normalidade
Kolmogorov-Smirnova Levene df1 df2 Sig.
Q1 ,895 6 144 ,500Q2 2,813 6 144 ,013Q3 1,582 6 144 ,157Q4 2,262 6 144 ,041Q5 2,455 6 144 ,027Q6 2,573 6 144 ,021Q7 1,427 6 144 ,208Q8 3,600 6 144 ,002Q9 1,099 6 144 ,366Q10 1,126 6 144 ,350Q11 16,053 6 144 ,000Q12 2,923 6 144 ,010Q13 5,286 6 144 ,000Q14 4,374 6 144 ,000Q16 1,018 6 144 ,416Q17 4,896 6 144 ,000Q18 5,179 6 144 ,000Q19 ,848 6 144 ,535Q20 3,523 6 144 ,003Q21 2,932 6 144 ,010Q22 4,390 6 144 ,000Q23 1,093 6 144 ,369Q24 1,623 6 144 ,145Q25 8,480 6 144 ,000P1 ,586 6 144 ,741P2 1,950 6 144 ,077a. Fator S2
Teste de Homogeneidade da Variância a
93
Quadro 17 – Teste VIF – S2
Fonte: Pesquisa
Por meio da análise de variância, teste F–ANOVA, percebe-se que Sig. é
menor que α (0,05), indicando que o modelo ajustado é significativo e que há
influência das variáveis independentes na variável dependente (ver Quadro 18), por
outro lado, o poder de explicação das variáveis independentes, indicado pelo
coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), apresenta um percentual
consideravelmente baixo, cerca de 35% (trinta e cinco por cento). Observar Quadro
19.
Tolerância VIF
Q1 ,544 1,838Q2 ,584 1,713Q3 ,597 1,676Q4 ,539 1,854Q5 ,157 6,389Q6 ,151 6,637Q7 ,364 2,750Q8 ,421 2,375Q9 ,437 2,289Q10 ,513 1,949Q11 ,398 2,516Q12 ,429 2,330Q13 ,255 3,926Q14 ,315 3,179Q16 ,326 3,070Q17 ,340 2,938Q18 ,407 2,456Q19 ,255 3,918Q20 ,695 1,438Q21 ,293 3,410Q22 ,248 4,033Q23 ,309 3,234Q24 ,365 2,740Q25 ,564 1,774P1 ,553 1,810P2 ,489 2,045
a. Variável Dependente: S2
Coeficientes a
ModeloColinearidade
94
Quadro 18 – Análise de Variância F-ANOVA – S2
Fonte: Pesquisa
Quadro 19 – Resultado inicial do modelo de regressão – S2
Fonte: Pesquisa
Visando ao ajuste e à melhora do modelo, foram efetuadas transformações
nas variáveis Q2, Q4, Q5, Q6, Q8, Q11, Q12, Q13, Q14, Q17, Q18, Q20, Q21, Q22,
Q25 e S2, que apresentaram, conjuntamente, problemas de homocedasticidade e
linearidade, exceto S2. Para efetuar o ajuste também foram testadas diversas
combinações matemáticas, retornando melhor resultado o cálculo do logaritmo f(x) =
log x. O Quadro 20 expõe a situação das variáveis por ocasião da análise das
suposições inerentes à regressão. As variáveis marcadas indicam que passaram
pelo processo de transformação.
Soma dos Quadrados
dfMédia dos Quadrados
F Sig.
Regressão 122,257 7 17,465 12,586 ,000Resíduo 199,822 144 1,388Total 322,079 151
a. Variável Dependente: S2
ANOVAa
Modelo
7
Modelo R R²R ²
AjustadoErro padrão
da estimativaDurbin-Watson
7 ,616 ,380 ,349 1,178 1,800
a. Variável Dependente: S2
Resumo do Modelo a
95
Quadro 20 – Variáveis e pressupostos da regressão em relação a S2
Fonte: Elaboração própria
Após a transformação das variáveis, verificou-se também que os problemas
de linearidade foram quase que totalmente corrigidos, tornando as variáveis aptas
Normalidade Homocedasticidade Linearidade Multicolinearidade
Q1 Aceitável OK Não Aceitável
Q2 Aceitável Não Não Aceitável
Q3 Aceitável OK Não Aceitável
Q4 Aceitável Não Não Aceitável
Q5 Aceitável Não Não Aceitável
Q6 Aceitável Não Não Aceitável
Q7 Aceitável OK Não Aceitável
Q8 Aceitável Não Não Aceitável
Q9 Aceitável OK Não Aceitável
Q10 Aceitável OK Não Aceitável
Q11 Aceitável Não Não Aceitável
Q12 Aceitável Não Não Aceitável
Q13 Aceitável Não Não Aceitável
Q14 Aceitável Não Não Aceitável
Q16 Aceitável OK Não Aceitável
Q17 Aceitável Não Não Aceitável
Q18 Aceitável Não Não Aceitável
Q19 Aceitável OK Não Aceitável
Q20 Aceitável Não Não Aceitável
Q21 Aceitável Não Não Aceitável
Q22 Aceitável Não Não Aceitável
Q23 Aceitável OK Não Aceitável
Q24 Aceitável OK Não Aceitável
Q25 Aceitável Não Não Aceitável
P1 Aceitável OK Não Aceitável
P2 Aceitável OK Não Aceitável
Variáveis
ATENDIMENTO DOS PRESSUPOSTOS DA REGRESSÃO - S2
96
para aplicação no modelo. Após a adequação das variáveis percebe-se uma
considerável melhora, no poder de explicação das variáveis independentes, indicado
pelo coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), o qual apresenta um
percentual de 55,60%, explicado somente pelas variáveis Q13, Q6, Q9, Q3, Q11,
Q7, Q16 e Q25, ou seja, apesar de o modelo apresentar 26 (vinte e seis) variáveis
independentes, apenas 8 (oito) variáveis selecionadas para compor o modelo
contribuem para a explicação de 55,60% da variação da satisfação. Valor
considerado forte. Observar Quadros 21 e 22.
Quadro 21 – Resultado da regressão em relação a S2
Fonte: Pesquisa
Quadro 22 – Resultado da regressão e seus coeficientes – S2
Fonte: Pesquisa
Com os coeficientes de regressão encontrados, pode-se estimar a equação
de regressão para a variável dependente S2, da seguinte forma:
Modelo R R² R ² AjustadoErro padrão da
estimativaDurbin-Watson
8 ,761 ,580 ,556 ,1587943272 1,772
a. Variável Dependente: S2
Resumo do Modelo a
Coeficientes padronizados
B Erro Padrão Beta(Constant) ,873 ,138 6,313 ,000
Q13 ,219 ,048 ,337 4,565 ,000Q6 ,448 ,061 ,577 7,320 ,000Q9 ,015 ,006 ,155 2,525 ,013Q3 -,021 ,006 -,213 -3,498 ,001Q11 ,092 ,029 ,218 3,166 ,002Q7 -,018 ,006 -,213 -2,852 ,005Q16 -,023 ,007 -,207 -3,097 ,002Q25 ,084 ,029 ,180 2,941 ,004
a. Variável Dependente: S2
8
Coeficientes a
Model
Coeficientes não padronizados t Sig.
97
S2 = 0,873 + 0,219 . Q13 + 0,448 . Q6 + 0,015 . Q9 - 0,021 . Q3 + 0,092 .
Q11 - 0,018 . Q7 - 0,023 . Q16 + 0,084 . Q25
Com isso, pode-se estimar que a variação de 1 (um) ponto em Q13, provoca
um ganho positivo de 0,219 pontos, em média, na variável dependente S2. Para
todas as demais variáveis a interpretação é a mesma, exceto para a variável Q3, Q7
e Q16 que possuem um coeficiente de regressão negativo. Um ponto em Q3 gera
um decréscimo, em média, de 0,021 pontos na variável dependente. Desta forma
pode-se inferir que aumento de percepções nas variáveis independentes Q13 –
Ausência de burocracia para obtenção de crédito, Q6 – Aposentadoria por invalidez,
Q9 – Contratação de um funcionário com menor custo, Q11 – Possibilidade de emitir
nota fiscal e Q25 – Segurança jurídica, pode ter um impacto positivo na variável
dependente S2 – Satisfação em relação ao esperado, por outro lado, aumento na
percepção das variáveis Q3 – Assessoria gratuita de escritórios de contabilidade, Q7
– Salário-Maternidade e Q16 – Aposentadoria por idade, pode ocasionar resultados
adversos na Satisfação em relação ao esperado. Os valores do coeficiente de
regressão também indicam o peso que cada variável independente exerce na
variável dependente, assim pode-se verificar que a variável Q6 exerce maior
influência na satisfação, por apresentar o maior coeficiente de regressão da equação
(0,448). Os resultados da variável Q7 e Q16 soam atípicos, carecendo de uma
melhor análise. O resultado adverso da variável Q7, pode ser explicado pelo fato da
amostra conter cerca de 39% (trinta e nove por cento) de usuários do programa MEI
do sexo masculino, ou seja, um número significante de pessoas que jamais
usufruirão do benefício, acrescido do fato de cerca de 19% (dezenove por cento) das
mulheres da amostra possuírem mais de 40 (quarenta anos). O outro resultado
negativo, da variável Q16, pode ser explicado pelo tempo necessário para usufruir
do benefício, pelo menos 15 (quinze) anos de contribuição mais a idade mínima de
60 (sessenta) anos para mulheres e 65 (sessenta e cinco) anos para os homens.
Contudo, sem precisar de contribuição, a Constituição Federal, assegura ao idoso
com mais de 65 (sessenta e cinco) anos, desde que preencha algumas condições, o
direito ao recebimento de um Benefício de Prestação Continuada, no valor de um
salário-mínimo, ou seja, o mesmo valor oferecido pela aposentadoria por idade. Por
fim, vale salientar que é importante atentar para dois aspectos. Primeiro, as variáveis
Q6, Q11, Q13 e Q25 foram transformadas e, portanto, a equação de regressão
98
encontrada indica um caminho preliminar e para a sua correta aplicação é
necessário percorrer o caminho inverso para estas variáveis. Segundo, a variável
Q13 – Ausência de burocracia para obtenção de crédito, encontrada na fase
exploratória da pesquisa, não está presente no programa do MEI, no entanto, ao
excluir esta variável e estimar um novo modelo de regressão, verifica-se uma perda
pequena no poder de explicação da variação da satisfação, apenas 2,5% (55,60% -
53,10%), ou seja, pode-se inferir um ganho pequeno na explicação da satisfação,
caso este aspecto venha a ser incluído no programa do MEI, devendo ser também
avaliado o custo-benefício da inclusão deste benefício. Observar Quadros 21 e 23.
Quadro 23 – Resultado da regressão em relação a S2, sem a variável Q13
Fonte: Pesquisa
4.3.3 Análise das variáveis do construto da pesquis a com relação a S1 e S2
Ao analisar as variáveis selecionadas, para comporem as duas equações de
regressão, percebe-se que as variáveis Q3 – Assessoria gratuita de escritórios de
contabilidade, Q6 - Aposentadoria por invalidez e Q9 - Contratação de um
funcionário com menor custo, aparecem em ambos os modelos, sugerindo que
mudanças na percepção destas variáveis podem gerar impactos positivos ou
negativos tanto na satisfação geral, com também para a satisfação em relação ao
esperado, dependendo da forma como forem abordadas.
Com relação às variáveis do construto preço, somente P2 – Preço em
comparação às suas expectativas, ofereceu algum resultado significativo na análise
de regressão linear múltipla realizada para S1, sugerindo desta forma que aumentos
no preço podem ocasionar significativa variação negativa na Satisfação geral – S1.
Interessante notar, que as variáveis do construto preço, P1 – Preço em comparação
Modelo R R² R ² AjustadoErro padrão da
estimativaDurbin-Watson
8 ,745 ,556 ,531 ,1632999187 1,783
a. Variável Dependente: S2
Resumo do Modelo a
99
ao que é oferecido e P2 – Preço em comparação às suas expectativas, também não
ofereceram resultados significativos em algumas pesquisas (PINHEIRO, 2003;
RODRIGUES, 2003; SOUZA, 2004; BARBOSA, 2004; LIRA, 2005; SANTO FILHA,
2006; NETO, 2009), no entanto, neste estudo, o resultado vai ao encontro de
Johnson et al (2001), González (2005) e Feijó (2008), cujos trabalhos as variáveis do
construto preço aparecem em pelo menos alguns dos modelos pesquisados,
exercendo influência significativa na satisfação. Estes resultados distintos podem ser
o retrato fiel da situação, ou então, como percebido durante a pesquisa de campo,
podem apresentar o viés do receio de um possível aumento de preços (alguns
entrevistados mesmo considerando o valor barato, anotaram um valor mediano).
Outra constatação, é que das 26 (vinte e seis) variáveis selecionadas como
direcionadores de qualidade e preço, apenas 11 (onze) foram significativas para
comporem as duas equações de regressão - Q3, Q6, Q7, Q9, Q11, Q13, Q14, Q16,
Q18, Q25 e P2, sugerindo que as demais exerçam pouca ou nenhuma influência na
satisfação ou tenha forte correlação com as variáveis em destaque. Os valores do
coeficiente de regressão de cada uma delas indicam o peso que cada variável
independente exerce na variável dependente, assim, pode-se verificar no Quadro
24, os benefícios em ordem decrescente que exercem maior influência na
satisfação, bem como os sinais que indicam a direção desta associação.
100
Quadro 24 – Variáveis significativas e seus coeficientes
Fonte: Elaboração própria
Nesta pesquisa, os coeficientes de determinação ajustado (R² ajustado)
encontrados, para as equações de regressão finais, levantadas durante a pesquisa,
foram em média 52,60%, indicando um forte poder de explicação das variáveis
independentes na variação da satisfação. Os resultados anotados na Tabela 9
mostram diversos resultados, em média, de outros estudos, relativos à satisfação,
que tiveram com base o modelo de Johnson et al (2001), para ilustração e
comparação com esta pesquisa. Por ela, pode-se perceber que a seleção ou
escolha das variáveis para compor o modelo é fundamental para o alcance do
objetivo da pesquisa – identificar as variáveis que realmente afetam a satisfação. O
percentual não explicado indica ausência de variáveis ou outros aspectos
significativos que poderiam interpretar melhor a satisfação. Outro fato que pode
explicar o baixo percentual na explicação da satisfação é o não atendimento dos
CÓDIGO VARIÁVEL COEFICIENTE SINAL
Q18Exercer atividade de forma legal e nãoprecisar temer a fiscalização ou ação policial
0,631 +
Q6 Aposentadoria por invalidez 0,448* +
Q14Oferta de crédito pelas instituiçõesfinanceiras, de acordo com as suasnecessidades
0,277 +
Q13Ausência de burocracia para obtenção decrédito nas instituições financeiras
0,219 +
Q11 Possibilidade de emitir nota fiscal 0,092 +
Q25 Segurança jurídica do MEI 0,084 +
P2 Preço em comparação às suas expectativas 0,084 -
Q9Contratação de funcionário com menor decusto
0,027* +
Q16 Aposentadoria por idade 0,023 -
Q3Assessoria gratuita de empresas contábeisno 1º ano
0,021* -
Q7 Salário-maternidade 0,018 -* Para as variáveis Q3, Q6 e Q9 que aparecem nas duas equações, foi indicado o maior valor
101
pressupostos da regressão linear múltipla. Nesses estudos não foi verificado pelo
Autor desta pesquisa, nenhuma referência do atendimento ou não da normalidade
(exceto em Barbosa (2004)), linearidade e homocedasticidade, o que pode vir a
prejudicar ou superestimar o resultado no desenvolvimento da equação de
regressão, exceto na pesquisa de Johnson et al (2001) em que foi utilizado outro
método para estimação do modelo, o PLS, que apresenta outras premissas. Foi
verificado também, que em algumas dessas pesquisas, apesar de contar com mais
de uma variável dependente, optaram pela utilização da regressão linear múltipla,
contrariando mais uma indicação para utilização do método: várias variáveis
independentes e somente uma variável dependente.
Tabela 9 – Resultados de outras pesquisas
Fonte: Elaboração própria
R² Fonte53,60% Johnson et al (2001)43,24% Pinheiro (2003)44,15% Rodrigues (2003)58,20% Barbosa (2004)54,00% Souza (2004)40,26% Lira (2005)52,00% González (2005)46,50% Santo Filha (2006)49,25% Feijó (2008)81,96% Neto (2009)
102
5 CONCLUSÃO
5.1 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esta pesquisa propôs-se a analisar os fatores determinantes da satisfação
de usuários do programa MEI, utilizando parte do modelo de Johnson et al (2001).
As variáveis selecionadas para compor o modelo foram encontradas após uma
extensa pesquisa bibliográfica acrescida de uma pesquisa exploratória com o
público alvo. A aplicação do instrumento de pesquisa foi realizada na cidade de
Sobral/CE, entre os meses de maio e agosto de 2011, tendo como amostra 152
(cento e cinquenta e dois) usuários do programa MEI que trabalham com circulação
de mercadorias na região central da cidade. Para tratamento dos dados, foi utilizada
a análise de regressão linear múltipla. O diferencial desta pesquisa foi a abordagem
diferenciada dos direcionadores de qualidade, que estavam relacionados não com a
forma de prestação dos serviços (o como), mas sim, com os serviços que estavam
sendo oferecidos ou colocados à disposição (o quê). Os próprios autores do modelo
de Johnson et al (2001) sugerem que sejam construídos outros direcionadores de
qualidade para casos e setores específicos para melhor contribuição ao modelo. No
Brasil, o modelo já foi aplicado em uma série de setores: turismo, supermercado,
telefonia, concessionária de automóveis, área da saúde entre outros, cada qual com
seus direcionadores de qualidades específicos, não sendo encontrado pelo Autor
desta pesquisa nenhum estudo no campo dos benefícios públicos.
Pelos resultados apresentados pode-se verificar empiricamente a aplicação
do modelo de Johnson et al (2001) para este tipo de abordagem, uma vez que, os
valores de Sig. encontrados nos resultados da regressão sempre foram menores
que α (0,05), demonstrando haver relacionamento e influência das variáveis
independentes na variável dependente, e o coeficiente de determinação ajustado (R²
ajustado) encontrado, para as equações de regressão finais levantadas durante a
pesquisa, foi em média 52,60%, indicando um forte poder de explicação das
variáveis independentes na variação da satisfação. Por ele, pode-se perceber que a
seleção ou escolha das variáveis para compor o modelo é importante para identificar
as variáveis que afetam a satisfação. O percentual não explicado indica ausência de
103
variáveis ou outros aspectos significativos que poderiam interpretar melhor a
satisfação, ou também, o não atendimento de alguns dos pressupostos da regressão
linear múltipla.
Outra observação deste estudo identifica percepções distintas para os
agentes envolvidos. Para o Estado é oferecida a estes trabalhadores uma gama de
benefícios a baixo custo, como se pode observar nas diversas peças publicitárias
que abordam o assunto, contudo, os resultados da amostra apontam que muitos dos
benefícios oferecidos não são representativos para os usuários do programa MEI, o
que pode sugerir um motivo para a desconfiança do trabalhador informal que não
aderiu ao programa. Percebe-se que das 27 (vinte e sete) variáveis selecionadas
como direcionadores de qualidade e preço, apenas 11 (onze) foram significativas
para comporem as duas equações de regressão, indicando que investimentos nelas
podem gerar bons resultados para o programa, ou seja, priorizando ações
específicas nestas variáveis, a tendência de um melhor resultado na percepção da
satisfação dos usuários do programa MEI ante o programa pode ser mais benéfica,
favorecendo a recomendação a terceiros. Elas não só respondem a questão da
pesquisa como também indicam onde as entidades envolvidas com o programa MEI
devem agir, como intuito de atrair mais trabalhadores informais. Grönroos (2004)
oferece uma ideia ao relatar que é interessante descobrir os aspectos em que os
clientes estão mais interessados ou satisfeitos e levá-los a potenciais clientes,
mediante atividades de marketing externo, e assim conquistar mais consumidores.
Constatou-se também que das três variáveis encontradas nas entrevistas de
profundidade (benefícios que não se encontram no programa MEI), somente duas
foram adequadas para compor o modelo, no entanto, os resultados, para a amostra
considerada, indicam que a inclusão de ambas no programa não oferecerá ganhos
significativos na percepção da satisfação, contudo, elas devem ser consideradas,
atentando para a relação custo-benefício de uma possível inclusão.
Mensurar a satisfação em benefícios não é uma tarefa simples. Dois clientes
podem estar muito satisfeitos com determinado serviço, no entanto, os motivos
serem distintos, bem como a questão do nível de rigor na avaliação de determinado
atributo, enquanto uns são mais rígidos, outros são mais tolerantes. Soma-se a isto,
o fato da satisfação ser uma variável latente e envolver uma série sentimentos,
sensações e percepções do ser humano, como por exemplo, o estado de espírito no
dia da pesquisa. Johnson e Gustafsson (2000) arrematam, relatando que a
104
satisfação é uma função dos benefícios e conseqüências que os atributos oferecem.
Estes benefícios (tais como a conveniência, segurança e qualidade de serviço),
sendo construções abstratas ou latentes, não podem ser observados ou medidos
diretamente. Há também algumas situações, como a desta pesquisa, em que há a
dificuldade de se identificar o resultado da prestação do serviço mesmo depois do
serviço ser contratado e entregue.
Os resultados indicam de forma geral que os trabalhadores informais que
aderiram o programa do MEI estão satisfeitos com os benefícios que estão sendo
oferecidos, no entanto, ainda grande parte deles prefere ficar na informalidade,
porque parece prevalecer como assinala Filártiga (2007) uma relação desfavorável
entre os custos da adesão (financeiros, administrativos, sociais entre outros) e os
benefícios oferecidos pelo governo, fruto histórico da quebra de confiança entre a
sociedade e o Estado. Contudo, nota-se um esforço em melhorar esta situação de
ambos os lados. O governo reduziu em mais da metade o preço pago, a partir de
maio de 2011, para adesão ao programa e por meio de peças publicitárias e
campanhas em todas as cidades tem tentado desqualificar o receio do trabalhador
informal. Do outro lado, o número de adesões vem crescendo, tendo alcançando a
marca de 1.371.643 (um milhão, trezentos e setenta e um mil, seiscentos e quarenta
e três) microempreendedores no mês de julho de 2011. O usuário do programa MEI
satisfeito pode vir a gerar uma corrente de informação e formalização,
desmistificando temores, e este estudo contribui para isso, apontando aspectos
pontuais que podem ser trabalhados e vistos por ambas as partes.
Desta forma, pode-se constatar que os objetivos específicos desta pesquisa
foram atendidos, conforme abaixo discriminado:
• Objetivo específico 1 - Identificar as variáveis que influenciam a
satisfação dos usuários do programa MEI – objetivo alcançado por meio das
pesquisas bibliográficas e exploratórias, por meio das quais foi possível encontrar e
selecionar as 31 (trinta e uma) variáveis adequadas para compor o modelo teórico,
levando em consideração os dois lados envolvidos na transação - o prestador e o
consumidor dos benefícios;
• Objetivo específico 2 - Selecionar o conjunto de variáveis que melhor
explicam a satisfação dos usuários do programa MEI – objetivo alcançado quando
por meio da análise de regressão linear múltipla, utilizando o método stepwise,
105
foram identificadas as 11 (onze) variáveis que, conjuntamente, oferecem o melhor
resultado, ou seja, o melhor percentual de explicação de cada variável dependente
do construto satisfação. Por meio deste método, foi possível observar o ganho
incremental de explicação que cada variável independente oferece ao modelo;
• Objetivo específico 3 - Estimar a satisfação dos usuários do programa
MEI a partir desse conjunto de variáveis – objetivo alcançado ao encontrar as
equações de regressão para as duas variáveis do construto satisfação, ou seja, foi
encontrada uma função matemática que oferece a previsão da satisfação a partir do
comportamento das variáveis antecedentes;
• Objetivo específico 4 - Identificar o peso das variáveis na definição da
satisfação dos usuários do programa MEI – objetivo alcançado uma vez identificado
os coeficientes de regressão para as 11 (onze) variáveis significativas que
compuseram as equações de regressão. Os coeficientes da equação de 1° grau,
gerados pela regressão linear múltipla, além de dar ensejo à transformação da
variável dependente a cada unidade modificada da variável independente, também
indicam a direção desta associação, consoante o sinal apresentado.
Por fim, verificou-se que ao identificar, selecionar, classificar, estabelecer
relações e atribuir valores às variáveis envolvidas na medição da satisfação, atingiu-
se por completo o objetivo geral desta pesquisa, o qual estabelecia uma análise dos
fatores determinantes da satisfação de usuários do programa MEI. Destarte, espera-
se que as informações presentes no estudo possam contribuir, no meio acadêmico,
para o desenvolvimento e o aperfeiçoamento de modelos que mensurem a
satisfação, como também, no meio gerencial, para a melhora dos serviços públicos,
atentando que o grau de satisfação é uma resposta dos serviços que estão sendo
oferecidos.
5.2 LIMITAÇÃO
Esta pesquisa, por apresentar uma amostra não probabilística, não pode ter
seus resultados estendidos à totalidade dos usuários do programa MEI existentes no
Estado do Ceará e ao Brasil como um todo.
106
5.3 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS
Sugere-se, após a limitação e outras questões observadas durante a
realização desta pesquisa, que sejam realizados futuramente novos estudos
aplicando o mesmo modelo a uma amostra probabilística, mais representativa da
população. Outra sugestão seria a utilização de outros métodos estatísticos, como o
PLS ou modelagem de equações estruturais para comparação e discussão com os
resultados deste estudo. Pode-se também desenvolver novos construtos ou
variáveis, não só para o aprimoramento do modelo, como também, para tentar
explicar ainda mais a variação da satisfação.
107
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119
APÊNDICE A – Questionário aplicado no levantamento de experiência – 1 Etapa
UNIVERSIDADE POTIGUAR – UnP PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
Nome do entrevistado: Atividade: Data: 1 - O que o senhor(a) acha que valor pago pelo MEI mensalmente cobre os gastos previdenciários? Resposta: 2 - Quais as vantagens de ser um MEI? Resposta: 3 - Quais as desvantagens de ser um MEI? Resposta: 4 - Quais os benefícios para o União/Estados/Municípios? Resposta: 5 - Quais os benefícios para a sua instituição? Resposta: 6 - Houve alguma pesquisa anterior para saber o que os trabalhadores informais desejavam? Resposta: 7 - Por que do programa ser considerado uma oportunidade ímpar, e muitos trabalhadores informais ainda relutam em aderi-lo? Resposta: 8 - Outras informações a acrescentar. Resposta:
120
APÊNDICE B – Questionário aplicado no levantamento de experiência – 2 Etapa
UNIVERSIDADE POTIGUAR – UnP PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
Nome do entrevistado: _______________________________________________ Data: ____/____/2011, às ____:____ Atividade: ____________________________________ Local: _________________ 1. Quais as vantagens de ser um MEI?
2. Quais as desvantagens de ser um MEI?
3. Por que o Sr (a) aderiu o programa?
4. Por que o Sr(a) não aderiu o programa?
5. Há alguma outra coisa que o Sr (a) julgue importante e não conste no programa?
6. Quais são as suas preocupações ou desconfianças em ser um MEI?
7. Quais são as suas as suas expectativas com o seu negócio, agora que o Sr(a) é
um MEI?
8. Quais são as suas as suas expectativas com o seu negócio, mesmo não sendo
um MEI?
9. O Sr (a) pretende permanecer no programa MEI?
10. Qual o motivo principal que o levará a sair do programa MEI?
11. Outras informações a acrescentar.
121
APÊNDICE C – Questionário aplicado no levantamento de campo
Estou realizando uma pesquisa sobre a satisfação do Microempreendedor Individual – MEI ou Empreendedor Individual - EI. O meu objetivo é investigaros fatores que afetam a sua satisfação após a adesão ao programa do MEI. A sua opinião será de grande valia para tentar entender melhor o programa.Antecipadamente, obrigado!
1. Todas as perguntas devem ser respondidas. Por favor, não deixe nenhuma em branco.2. Por favor, não assinale mais de um quadrado em cada pergunta.3. Não existem respostas certas ou erradas. Seja franco.4. Precisamos de suas primeiras impressões e de seus sentimentos imediatos sobre cada item.
Por favor, preencha seus dados pessoais:
1. Nome: __________________________________________________________________________________________________________________
2. Idade: _________ anos 3. Sexo: Feminino Masculino
4. Atividade Desempenhada: _________________________________________________________
5. Número de dependentes: _______ 6. Grau de instrução: Básico 1º Grau 2º Grau Superior
7. Data de adesão:______ /______/_________ 8. Local de Trabalho: Casa Rua Loja Ambulante
Que IMPORTÂNCIA o Sr(a) atribui aos seguintes aspec tos, EXISTENTES OU NÃO, no programa do MEI?
A escala é gradativa e vai de 0 (zero) a 10 (dez). Após efetuar a escolha, assinale na tabela ao lado se você já usufruiu do benefício (SIM OU NÃO).
O 0 (zero) quer dizer NENHUMA IMPORTÂNCIA. O 10 (de z) quer dizer TOTAL IMPORTÂNCIA.
Q1Facilidades oferecidas nas instituições bancárias (Ex.: abertura de conta-corrente pessoa jurídica, cartão decrédito, máquina de cartão de crédito/débito)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q2 Apoio técnico e qualificação oferecidos pelo SEBRAE 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q3 Assessoria gratuita de empresas contábeis no 1º ano 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q4Possibilidade de usufruir benefícios governamentaispara compras (licitações) e políticas públicas
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q5 Cobertura previdenciária - auxílio-doença 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q6 Cobertura previdenciária - aposentadoria por invalidez 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q7 Cobertura previdenciária - salário-maternidade 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q8Cobertura previdenciária - auxilio reclusão (em caso de prisão, o dependente recebe o benefício)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q9 Contratação de funcionário com menor custo 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q10
Criação de consórcios para compras e vendas emconjunto (economia de escala, ou seja, com outrosMEI comprar em grande quantidade para reduzir ospreços)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q11 Possibilidade de emitir nota fiscal 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q12Obtenção de respeito e de credibilidade para negociarcom as demais empresas, de forma transparente,melhores preços e prazos
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q13Ausência de burocracia para obtenção de crédito nas instituições financeiras (Ex.: exigência de avalista, alienação fiduciária, fiador)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q14Oferta de crédito pelas instituições financeiras, deacordo com as suas necessidades
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
Q15Visitas Técnicas periódicas de INICIATIVA doSEBRAE para orientação de caráter geral após aadesão ao programa
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SIM NÃO
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃOPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
O Sr(a). já usufruiu deste
benefício?
IMPORTANTE
UNIVERSIDADE POTIGUAR – UnP
DATA: ______/______/2011
122
(CONTINUAÇÃO)
Que IMPORTÂNCIA o Sr(a) atribui aos seguintes aspec tos, EXISTENTES OU NÃO, no programa do MEI?
A escala é gradativa e vai de 0 (zero) a 10 (dez). O 0 (zero) quer dizer NENHUMA IMPORTÂNCIA. O 10 (de z) quer dizer TOTAL IMPORTÂNCIA.
Q16 Cobertura previdenciária - aposentadoria por idade 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q17 Cobertura previdenciária - pensão por morte 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q18Exercer atividade de forma legal e não precisar temera fiscalização ou ação policial
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q19Formalização rápida e gratuita. Obtenção de CNPJ(Cadastro Nacional de Pessoa Jurídica) e emissão dealvará de funcionamento pela internet
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q20 Fortalecimento diante da concorrência 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q21Inclusão social (Melhoria das condições de vida dosexcluídos; redução das desigualdades sociais)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q22Cidadania (ter igualdade de direitos, de deveres e deoportunidades, ou seja, participação social e política)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q23Aproveitamento de novas oportunidades e crescercomo empresário e cidadão em ambiente seguro
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q24Ausência de burocracia para se manter formal(dispensa de escrituração fiscal e contábil)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q25Segurança jurídica do MEI, programa só pode seralterado por outra Lei Complementar
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Considerando os aspectos, existentes ou não, no pro grama do MEI, como o Sr(a) AVALIA O PREÇOPAGO mensalmente? A partir de Maio/2011 os valores são R$ 32,25 para serviços e R$ 28,25 para quem trabalha com mercador ias.
A escala é gradativa e vai de 0 (zero) a 10 (dez). O 0 (ZERO) quer dizer EXTREMAMENTE BARATO. O 10 (de z) quer dizer EXTREMAMENTE CARO.
P1 Preço em comparação ao que é oferecido 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
P2 Preço em comparação às suas expectativas 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
O Sr(a) já efetou algum tipo de reclamação? SIM NÃO Em caso negativo pular para a questão S1.
Qual o local que o Sr (a) procurou para fazer a reclamação? ____________________________________
Considerando que o Sr (a) efetuou um reclamação, co mo o Sr(a) AVALIA O TRATAMENTO DADO a sua reclamação?
A escala é gradativa e vai de 0 (zero) a 10 (dez). O 0 (ZERO) quer dizer PÉSSIMO. O 10 (dez) quer dize r EXCELENTE.
R1Tratamento dado a reclamação (a compensaçãooferecida, ou seja o que ofereceram em troca)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
R2Tratamento dispensado pelo receptor (pessoa que oatendeu)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Como o Sr(a) AVALIA A SATISFAÇÃO que o programa do MEI está lhe proporcionando?
A escala é gradativa e vai de 0 (zero) a 10 (dez). O 0 (ZERO) quer dizer TOTALMENTE INSATISFEITO. O 10 (dez) quer dizer TOTALMENTE SATISFEITO.
S1 Satisfação geral 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
S2 Satisfação em relação ao esperado 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Muito obrigado pelo seu tempo e cooperação!
UNIVERSIDADE POTIGUAR – UnPPRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃOMESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
123
APÊNDICE D – Estatística Descritiva
Histogramas das variáveis
Gráfico 8 – Distribuição de frequência de Q1 Gráfico 9 – Utilização da variável Q1
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 10 – Distribuição de frequência de Q2 Gráfico 11 – Utilização da variável Q2
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
57,89%42,11%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U1
Utilização de Q1
50,66%
49,34%
48,50%
49,00%
49,50%
50,00%
50,50%
51,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U2
Utilização de Q2
124
Gráfico 12 – Distribuição de frequência de Q3 Gráfico 13 – Utilização da variável Q3
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 14 – Distribuição de frequência de Q4 Gráfico 15 – Utilização da variável Q4
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
54,61%45,39%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U3
Utilização de Q3
75,66%
24,34%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U4
Utilização de Q4
125
Gráfico 16 – Distribuição de frequência de Q6 Gráfico 17 – Distribuição de frequência de Q7
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 18 – Distribuição de frequência de Q8
As variáveis Q6, Q7 e Q8 não foram
utilizadas por nenhum entrevistado.
Fonte: Pesquisa
126
Gráfico 19 – Distribuição de frequência de Q10 Gráfico 20 – Utilização da variável Q10
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 21 – Distribuição de frequência de Q11 Gráfico 22 – Utilização da variável Q11
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
69,08%
30,92%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U10
Utilização de Q10
83,55%
16,45%0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U11
Utilização de Q11
127
Gráfico 23 – Distribuição de frequência de Q12 Gráfico 24 – Utilização da variável Q12
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 25 – Distribuição de frequência de Q13 Gráfico 26 – Utilização da variável Q13
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
22,37%
77,63%
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U12
Utilização de Q12
78,95%
21,05%
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U13
Utilização de Q13
128
Gráfico 27 – Distribuição de frequência de Q14 Gráfico 28 – Utilização da variável Q14
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 29 – Distribuição de frequência de Q16
Fonte: Pesquisa
88,16%
11,84%0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Não Sim
Total
Não
Sim
U14
Utilização de Q14
129
Gráfico 30 – Distribuição de frequência de Q17 Gráfico 31 – Distribuição de frequência de Q18
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 32 – Distribuição de frequência de Q19 Gráfico 33 – Distribuição de frequência de Q20
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
130
Gráfico 34 – Distribuição de frequência de Q21 Gráfico 35 – Distribuição de frequência de Q22
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
Gráfico 36 – Distribuição de frequência de Q23 Gráfico 37 – Distribuição de frequência de Q24
Fonte: Pesquisa Fonte: Pesquisa
131
Gráfico 38 – Distribuição de frequência de Q25
Fonte: Pesquisa
132
APÊNDICE E – Análise de Linearidade
Gráficos de Diagrama de Dispersão – Variável Dependente S1
Gráfico 39 – Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração I
Fonte: Pesquisa
133
Gráfico 40 – Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração II
Fonte: Pesquisa
134
Gráfico 41 – Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração III
Fonte: Pesquisa
135
Gráfico 42 – Linearidade variáveis independentes com S1 – Extração IV
Fonte: Pesquisa
P1
Q24
Q
22
136
Gráficos de Diagrama de Dispersão – Variável Dependente S2
Gráfico 43 – Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração I
Fonte: Pesquisa
137
Gráfico 44 – Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração II
Fonte: Pesquisa
138
Gráfico 45 – Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração III
Fonte: Pesquisa
139
Gráfico 46 – Linearidade variáveis independentes com S2 – Extração IV
Fonte: Pesquisa
Q
24
P
1
Q22