A influência dos stakeholders na gestão ambiental dos hotéis do Algarve:
análise das relações estruturais subjacentes
1. Introdução
A cada vez mais evidente degradação ambiental originada pela atividade
empresarial e os sérios problemas ambientais com que a sociedade se tem
confrontado nas últimas décadas, suscitam uma tomada de atenção crescente para
a responsabilidade das empresas na proteção ambiental, questão que começa a ser
debatida com profundidade nas últimas três décadas do séc. XX. Ao longo da
década de 90, o novo paradigma da sustentabilidade promove uma abordagem mais
ampla aos problemas ambientais e conduz a um aumento da pressão sobre as
empresas para que procurem desenvolver métodos de gestão ambiental inovadores.
De acordo com Sharma e Starik (2004), a pressão exercida pelos diversos agentes
sociais da organização é uma das principais forças impulsionadoras da gestão
ambiental responsável, pelo que a teoria dos stakeholders (ou agentes sociais
ou grupos de interesse), pode particularizar-se para explicar o comportamento
empresarial face às questões ambientais, como acontece em estudos como os de
Alvarez, de Burgos e Céspedes (2001a) e Buysse e Verbek (2003). O eixo central
sobre o qual assenta esta teoria afirma que a empresa tem, para além da
responsabilidade privada para com os seus acionistas, uma responsabilidade
pública adicional para com todos os agentes sociais com os quais interatua.
Dada a grande diversidade de stakeholders, Fassin (2009) considera não ser
possível atender igualmente a todos eles, pelo que a empresa deverá direcionar
os seus esforços no sentido de satisfazer as exigências dos agentes sociais
realmente importantes para a sua sobrevivência e sucesso. Desta forma, e no
contexto da temática ambiental, a empresa orientará as suas ações de gestão
ambiental de acordo com as exigências dos grupos de interesse que considera
mais importantes.
Dos vários estudos dedicados à análise da atuação ambiental empresarial, na
perspetiva da teoria dos stakeholders, grande parte incide sobre empresas do
setor industrial. Este setor, tradicionalmente associado a maiores impactos
ambientais, tem sido também prioritário em termos de regulamentação ambiental o
que, de acordo com Alvarez et al. (2001a), relega para segundo plano a
influência de outros agentes sociais. Estas razões atribuem particular
interesse à investigação do comportamento ambiental das empresas de serviços, e
em especial das empresas de alojamento turístico, dada a menor regulamentação
ambiental a que, comparativamente, estão sujeitas.
No caso do Algarve, a análise da temática ambiental no setor turístico assume
especial relevância, não só devido à importância económica de que esta
atividade se reveste para a região, mas também pelo seu impacto nos recursos
naturais, dos quais a sua continuidade depende. O presente trabalho pretende
contribuir para um melhor conhecimento das especificidades ambientais deste
setor, pelo que tem como objetivos identificar quais os principais grupos de
interesse das unidades hoteleiras algarvias, como é percecionada a pressão
ambiental por eles exercida e qual o efeito desta nas ações de gestão ambiental
desenvolvidas por estes estabelecimentos.
2. Stakeholders e gestão ambiental das unidades hoteleiras
A atividade hoteleira é constituída por uma grande quantidade de atividades e
operações que envolvem o consumo de recursos naturais e que produzem impactos
ambientais significativos, pelo que a questão ambiental ganha cada vez mais
espaço no sector. As exigências em relação à preocupação e responsabilidade
ambientais partem não só da esfera governamental e dos organismos de
certificação mas, principalmente, da pressão exercida pelos consumidores. Neste
contexto, a gestão ambiental é uma ferramenta estratégica que o sector não pode
dar-se ao luxo de ignorar.
De acordo com Céspedes e De Burgos (2004), a gestão ambiental para o sector
hoteleiro pode ser definida como um conjunto de ações de natureza diversa,
levadas a cabo pelos hotéis, com o objetivo de melhorar a relação do
estabelecimento com o ambiente, sendo que uma das classificações mais usuais
na literatura divide estas ações em organizacionais (formais ou de software) e
operacionais (técnicas, materiais ou de hardware). As atividades
organizacionais referem-se à incorporação das questões ambientais dentro dos
valores, objetivos e estrutura organizacional da empresa, ao passo que as
atividades técnicas dizem respeito à utilização de técnicas ou tecnologias que
reduzem o impacto físico resultante da própria atividade empresarial. Para o
presente trabalho selecionaram-se 19 ações ambientais, de entre as mais
comumente utilizadas na literatura (Aragón-Correa, 1998; Carmona, Céspedes
& de Burgos, 2004; Céspedes & de Burgos, 2004), solicitando-se aos
inquiridos a avaliação do seu nível de implementação através de uma escala
tipo-Lickert de 5 pontos, correspondendo o 1 à implementação nula da medida em
causa e 5 à sua total implementação.
Segundo Alvarez et al. (2001a), os grupos de interesse a considerar para os
estabelecimentos hoteleiros são: acionistas, administração pública, agências de
viagens e operadores turísticos, associação ou cadeia a que pertencem,
clientes, concorrentes, diretor do hotel, funcionários, fornecedores e ONG.
Com o objetivo de identificar e classificar por importância os stakeholdersde
uma organização, diversas propostas surgiram na literatura, sendo a mais
utilizada o modelo da Saliência (Stakeholders Salience Modell), desenvolvido
por Mitchell,Agle e Wood (1997). De acordo com estes autores, para determinar a
saliência/relevância que cada um dos grupos de interesse tem para a empresa,
devem considerar-se três atributos básicos relativamente a cada um deles: o seu
poder (ou capacidade de influenciar a empresa), a sua urgência (ou interesse na
resposta da empresa) e a sua legitimidade. Sendo o meio ambiente um bem comum,
e de acordo com o sugerido por Alvarez et al. (2001b), assume-se neste estudo
que existe um interesse legítimo de todos os stakeholders em reivindicar a
adoção de medidas de proteção ambiental, restando portanto aferir a sua
capacidade de influência sobre o hotel (poder) e a importância atribuída à
resposta ambiental dada por este (urgência/interesse). Assim, solicitava-se aos
inquiridos por um lado, a valorização de cada um dos grupos de interesse em
função da sua capacidade para influenciar o comportamento do hotel e, por
outro, a valorização da importância que cada um desses grupos atribuiria às
ações ambientais por ele desenvolvidas (ambas as escalas tipo-Lickert de 5
pontos).
3. Metodologia e análise empírica
Para a realização do estudo empírico foi elaborado um questionário na
plataforma Surveygyzmo (http://edu.surveygizmo.com/s3/1048658/Gest-o-Ambiental-
no-Setor-Hoteleiro-do-Algarve), dirigido aos responsáveis ambientais/diretores
dos 140 hotéis de 2,3,4 e 5 estrelas do Algarve, registados no Registo Nacional
de Empreendimentos Turísticos (RNET), disponível no portal do Turismo de
Portugal: https://rnt.turismodeportugal.pt/RNET/
Registos.ConsultaRegisto.aspx?Origem=CP&MostraFiltro=True. O período de
recolha decorreu de junho a setembro de 2013, obtendo-se um total de 66
questionários validados, a que corresponde uma taxa de resposta de 47%.
Como anteriormente referido, numa primeira fase da análise pretende-se
classificar os grupos de interesse do setor hoteleiro, de acordo com a
relevância que lhes é atribuída pelas unidades inquiridas. Para a aplicação do
modelo da Saliência, e dado que este considera os atributos como binários,
considera-se que aqueles que apresentem classificações altas ou muito altas
(média ≥ 3.5), podem ser atribuídos aos correspondentes stakeholders, obtendo-
se a seguinte classificação (Quadro_1):
Da análise dos valores médios verificamos que a cinco stakeholders é
percecionado poder para influenciar a gestão ambiental das unidades, enquanto
que a apenas três é reconhecido o interesse nessa mesma gestão. Observa-se
também, para a maioria dos casos, um equilíbrio entre os dois atributos; com
exceção para os acionistas, concorrentes e clientes que apresentam mais poder
do que interesse e para as ONG, nas quais se verifica o inverso (testes t para
amostras emparelhadas com α=5% e significâncias observadas, respetivamente:
0.001, 0.031, 0.036 e 0.004).
Na segunda parte deste trabalho pretende-se averiguar se a pressão dos agentes
sociais influencia a gestão ambiental das unidades hoteleiras inquiridas. Para
o efeito proceder-se-á a uma análise de equações estruturais (AEE), tendo-se
previamente submetido as variáveis de interesse a uma análise exploratória de
componentes principais (ACP), que se resume nos quadros seguintes.
Relativamente à gestão ambiental, a aplicação da ACP indica que as 19 variáveis
escolhidas para medir a gestão ambiental dos hotéis podem ser agrupadas em duas
dimensões (Quadro_2), resultados coincidentes com os obtidos por diversos
autores (Aragón-Correa, 1998; Alvarez et al., 2001a; Carmona et al., 2004).
A aplicação da ACP à pressão ambiental dos stakeholders (sendo esta
quantificada através da ponderação dos atributos poder e interesse, conforme
sugerido por Alvarez et al., 2001), deu origem a duas componentes (Quadro_3),
resultado com aderência teórica às categorizações referidas por autores como
Clarkson (1995) e Barbieri e Cajazeira (2009).
Com base nos resultados anteriores, do modelo estrutural que se apresenta em
seguida constarão duas variáveis dependentes (gestão ambiental operacional e
organizacional) e duas independentes (stakeholders primários e secundários).
Como é referido por Vieira (2009), a modelização por equações estruturais é uma
técnica multivariada que combina análise fatorial confirmatória com modelação
econométrica, permitindo testar as estruturas fatoriais dos instrumentos de
medida e analisar simultaneamente relações entre múltiplas variáveis latentes
(também designadas de constructos, compósitos ou fatores) ou observadas (também
designadas de indicadores, itens ou variáveis manifestas). São assim avaliados
dois sub-modelos: (1) o modelo de medida, que se traduz na relação (cargas
fatoriais) entre as variáveis latentes e os seus indicadores e (2) o modelo
estrutural que analisa as relações entre os constructos independentes e
dependentes do modelo em teste.
Na modelação por equações estruturais, ao contrário das técnicas clássicas que
estudam os dados para encontrar uma teoria que os explique, o processo de
especificação do modelo é guiado pela combinação de elementos teóricos e de
evidências empíricas de pesquisas anteriores, ou seja, como é referido por
Marôco (2010, p. 4): na análise de equações estruturais parte-se de um quadro
teórico formulado a priori que será, ou não, confirmado pelos dados recolhidos.
A teoria é assim o motor da análise, contrariamente ao paradigma da estatística
clássica em que os dados, e não a teoria, estão no centro do processo de
análise.
As técnicas estatísticas a utilizar na modelação por equações estruturais podem
ser de dois tipos, consoante a matriz de dados utilizada é de covariâncias ou
de variâncias. As técnicas baseadas nas covariâncias (Covariance-based
Structural Equation Modeling ' CB-SEM), são as mais utilizadas e têm por
objetivo minimizar a diferença entre a matriz de covariâncias estimada no
modelo e a verificada na amostra, ou seja, pretendem explicar as relações
existentes entre as variáveis observadas. De acordo com Hair, Black, Babin e
Anderson (2010), têm como vantagem a estimação de parâmetros consistentes, não
enviesados e eficientes exigindo, contudo, que as variáveis sigam uma
distribuição normal e que a amostra seja grande. A técnica baseada nas
variâncias (VB-SEM), pretende minimizar a variância residual das variáveis
endógenas (tanto latentes como observadas), isto é, tem como objetivo a sua
predição. Conhecida como PLS (Partial Least Squares), funciona iterativamente
utilizando os Mínimos Quadrados Ordinários e é apelidada de modelização
flexível (soft modeling), por não colocar quaisquer restrições quanto à
distribuição das variáveis, à dimensão das amostras e ao nível de medida das
variáveis.
De entre as razões, indicadas por autores como Chin e Newsted (1999, apud
Moreno, Molina e Moreno 2014, p.114), subjacentes à escolha da técnica PLS, no
caso do presente estudo podem citar-se as seguintes: dados provenientes de
distribuições não normais, design não-experimental da investigação, natureza
exploratória do estudo e reduzida dimensão da amostra. De acordo com Chin
(1998), a dimensão de amostra requerida para aplicação da técnica PLS será de
dez vezes a maior das seguintes possibilidades:
· Número de indicadores do constructo formativo mais complexo;
· Maior número de constructos antecedentes dos constructos endógenos.
Como se verá seguidamente, o modelo formulado não apresenta constructos
formativos e nenhum constructo endógeno tem mais do que dois antecedentes, pelo
que a dimensão mínima da amostra seria de 20 elementos, inferior aos 64 casos
incluídos na subsequente modelização por equações estruturais. No entanto, como
referido por Roldán e Sánchez (2012), a estimação da dimensão da amostra para
um modelo PLS requer a análise da potência estatística (statistical power
analysis), baseada na maior equação de regressão presente no modelo. Uma vez
que não possuímos nenhuma regressão com mais do que duas variáveis exógenas e
assumindo, de acordo com o proposto por Cohen (1988), um efeito de magnitude
média, uma potência de 0.8 e um nível de significância de 0.05, a amostra
deverá possuir 63 ou 66 elementos, conforme critérios constantes do quadro_4:
O modelo proposto é esquematizado na Figura_1:
De acordo com a notação comummente utilizada nos modelos de equações
estruturais e apresentada no Quadro_5,
as equações do modelo em análise podem escrever-se:
Sendo as hipóteses em estudo:
H1: A pressão ambiental dos stakeholders primários influencia de forma
positiva:
a) a adoção de medidas organizacionais de gestão ambiental pelos hotéis;
b) a adoção de medidas operacionais de gestão ambiental pelos hotéis;
H2: A pressão ambiental dos stakeholders secundários influencia de forma
positiva:
a) a adoção de medidas organizacionais de gestão ambiental pelos hotéis;
b) a adoção de medidas operacionais de gestão ambiental pelos hotéis.
A estimação do modelo será efetuada com recurso à técnica PLS, utilizando-se o
software SmartPLS (versões 2.0.M3 e 3.0).
4. Avaliação do modelo de medida
A avaliação do modelo de medida incide nos atributos validez (variável
observada mede realmente o que se deseja medir?) e fiabilidade (fá-lo duma
forma estável e consistente?). Analisa-se assim a fiabilidade individual dos
itens, a consistência interna ou fiabilidade dos constructos, a validez
convergente e a discriminante.
Fiabilidade individual: Num modelo PLS a fiabilidade individual dos itens é
avaliada examinando as suas cargas, ou correlações, com os respetivos
constructos. A regra empírica mais difundida é a proposta por Carmines e Zeller
(1979), de acordo com a qual um indicador deve ser aceite como integrante dum
constructo se apresentar uma carga ≥ 0.707, o que significa que pelo menos 50%
da variância da variável observada é partilhada pelo constructo. Como se pode
ver no quadro_6, todos os indicadores cumprem esta regra. Verifica-se também
que todos os itens são significativos a 5% pois a estatística t apresenta, para
todos os casos, valores superiores a 1.96.
Fiabilidade composta: A avaliação da fiabilidade dos constructos permite
comprovar a consistência interna de todos os indicadores na medição do
conceito, ou seja, o rigor com que os indicadores medem a mesma variável
latente. Esta avaliação processa-se através do alfa de Cronbach (α) e do rho de
Dillon-Goldstein (ρc), devendo este último, de acordo com Nunnally (1978),
assumir valores idênticos ao alfa de Cronbach (≥0.7). Como se pode verificar no
quadro_7, todos os constructos apresentam bons níveis de fiabilidade composta
em ambos os indicadores.
Validez convergente:Se todos os itens utilizados para medir um constructo, o
medem realmente, o seu ajustamento será significativo e estarão altamente
correlacionados. De acordo com Fornell e Lacker (1981), esta validez é
estabelecida se a variância extraída média (Average Variance Extracted - AVE),
apresentar valores superiores a 0.5, o que significa que mais de 50% da
variância do constructo é devida aos seus indicadores, condição que se verifica
para todos os constructos do modelo proposto (quadro_7).
Validez discriminante: Indica-nos em que medida um dado constructo é diferente
dos restantes. De acordo com Fornell e Lacker (1981), a validez discriminante
de um constructo é confirmada se a quantidade de variância que este partilha
com os seus indicadores (AVE), for superior à variância partilhada com os
restantes constructos do modelo (correlações ao quadrado entre o constructo e
cada um dos restantes). Para simplificar o procedimento de cálculo é comum
realizar o procedimento inverso, ou seja, comparar a raiz quadrada de AVE com
os valores das correlações entre os constructos. Como se pode ver, no quadro
abaixo, todas as raízes quadradas de AVE (valores a negrito na diagonal
principal) são superiores às correlações, pelo que podemos afirmar que todos os
constructos utilizados possuem validez discriminante (Quadro_7).
Uma vez confirmados os critérios de fiabilidade e validez, podemos considerar
que temos um modelo de medida satisfatório, pelo que passaremos de seguida à
avaliação do modelo estrutural.
5. Avaliação do Modelo Estrutural
A avaliação do modelo estrutural deve começar pela análise dos coeficientes de
impacto (path coefficients) que, similarmente aos coeficientes de regressão
tradicionais, medem o impacto duma variação unitária na variável latente
exógena sobre a variável latente endógena. No quadro abaixo apresentam-se os
coeficientes de impacto obtidos bem como a sua significância estatística, sendo
os valores t de Student obtidos através da técnica de avaliação cruzada
designada como Bootstrapping(técnica não paramétrica que estima a precisão e
estabilidade dos parâmetros PLS, reestimando o modelo em várias amostras,
m=1000, com reposição e com dimensão igual à amostra inicial), que permitiu
também o cálculo de intervalos de confiança através dos percentis pois, como é
referido por Henseler, Ringle e Sinkovics (2009, p. 306): se o intervalo de
confiança para um parâmetro estimado não inclui o zero, a hipótese de que esse
parâmetro seja nulo é rejeitada. É ainda estabelecida a relação entre estes
resultados e as hipóteses inicialmente formuladas (Quadro_8).
Como se pode verificar, existem duas hipóteses não confirmadas, o que nos leva
a concluir que a pressão dos stakeholders secundários não tem influência nas
ações de gestão ambiental, tanto de caráter organizacional como operacional.
As equações do modelo estrutural podem agora escrever-se:
GAOrg = 0.568 SHPrim - 0.080 SHSec + ζ1
GAOp = 0.417 SHPrim + 0.091 SHSec + ζ2
Uma vez calculados os coeficientes de impacto, é agora possível calcular a
variância explicada das variáveis endógenas que, de acordo com Falk e Miller
(1992), se obtém multiplicando o coeficiente de impacto entre dois constructos
pelo valor da correlação entre eles. Segundo os mesmos autores, cada variável
preditora deverá explicar, pelo menos, 1.5% da variância da variável latente
endógena, o que se verifica em todas as situações, apesar da percentagem de
variância do constructo gestão ambiental organizacional, explicada pelo
constructo Stakeholderssecundários, se encontrar muito próximo do valor limite
(Quadro_9).
À semelhança da análise anterior, verifica-se que os stakeholders secundários
têm baixo poder contributivo para a previsão de qualquer dos tipos de ações de
gestão ambiental.
Por sua vez, o valor de R2 para os constructos dependentes indica, à semelhança
do que acontece numa análise de regressão múltipla, a quantidade de variância
do constructo que é explicada pelo modelo. Segundo Falk e Miller (1992), este
valor deverá ser, pelo menos, de 0.1 pois valores inferiores, ainda que
estatisticamente significativos, proporcionam muito pouca informação e as
correspondentes relações possuem um nível preditivo muito reduzido. Como
podemos comprovar no quadro anterior, o modelo apresenta um adequado poder
preditivo.
Para além da análise do nível de significância das relações entre os
constructos e das respetivas variâncias explicadas, a qualidade do modelo
estrutural pode ainda ser avaliada através da estatística Q2 de Stone-Geisser.
Este teste indica em que medida os valores observados são reproduzidos pelo
modelo e pelos parâmetros estimados e, de acordo com Chin (1998), deve ser
usado para avaliar a relevância preditiva do modelo estrutural, sendo esta
confirmada para valores de Q2superiores a 0. Conforme se pode constatar (quadro
10), ambos os constructos endógenos cumprem com esta condição, pelo que podemos
concluir que o modelo possui relevância preditiva.
Tenenhaus, Vinzi, Chatellin e Lauro (2005), propõem, para validação global do
modelo, um índice (Goodness-of-Fit ' GoF), que representa o compromisso entre a
qualidade de ambos os sub-modelos e que resulta da média geométrica da
comunalidade média e do R2 médio. Assim:
Conforme referido por Akter, D'Ambra e Ray (2011), o valor do critério GoF
classifica-se em reduzido (GoF=0.1), moderado (GoF=0.25) e elevado (GoF=0.36),
pelo que o valor obtido nos permite considerar o modelo como globalmente
válido.
A utilização deste critério tem sido questionada por autores como Hair, Hult,
Ringle e Sarstedt (2014), que o consideram incapaz de distinguir entre modelos
válidos e inválidos. Henseler, Ringle e Sarstedt (2015), propõem, para
avaliação global do modelo, a utilização do índice SRMR (Standardized Root Mean
Square Residual), que avalia a magnitude média das discrepâncias entre as
correlações observadas e as esperadas. Como é destacado por Sarstedt, Ringle,
Henseler e Hair (2014), o SRMR não possui ainda limiares perfeitamente
estabelecidos mas, de acordo com Ringle, Wende e Becker (2015b), pode
considerar-se que valores abaixo de 0.1 são indicativos de um ajustamento
adequado. É o caso do presente modelo que apresenta um SRMR = 0.094.
Uma vez que não foram confirmadas as hipóteses relativas à influência dos
stakeholders secundários sobre as ações de gestão ambiental das unidades
hoteleiras, procedeu-se à reestimação do modelo, agora sem incluir este tipo de
agentes sociais, o que significa estarem apenas em análise as hipóteses H1.a e
H1.b (Figura_2).
Conforme quadro_11, verifica-se que o modelo de medida cumpre todos os
critérios de fiabilidade e validez:
Da análise dos coeficientes de impacto e da sua significância estatística
(quadro_12), concluímos pela aceitação de ambas as hipóteses, ou seja,
confirma-se a influência dos stakeholders primários sobre os dois tipos de
ações de gestão ambiental.
Como se pode ver no quadro_13, o modelo explica 21.1% da variação na gestão
ambiental operacional e 28.1% na organizacional, com um poder explicativo médio
de 24.6%, valor superior ao mínimo de 10% recomendado por Falk e Miller (1992).
Podemos ainda concluir, de acordo com os valores de Q2, GoF e SRMR (quadro_14),
que o modelo apresenta relevância preditiva e é globalmente adequado.
6. Conclusões
Este estudo pretende contribuir para a investigação na área da gestão ambiental
e para a generalização da aplicação da teoria dos stakeholders nesta temática.
De acordo com a aplicação do modelo de Mitchell et al. (1997), às unidades
hoteleiras inquiridas, verifica-se que os agentes sociais podem ser
classificados em três níveis de importância: num primeiro, posicionam-se
diretores, clientes e funcionários a quem, para além da legitimidade, é
reconhecido poder para influenciar a atuação ambiental do hotel e interesse
nessa mesma atuação, num segundo nível, classificam-se os acionistas e as
agências e operadores turísticos a quem se reconhece poder, mas não interesse,
e por último, apenas com legitimidade, todos os restantes.
Constata-se igualmente que os hotéis inquiridos diferenciam os agentes sociais
de acordo com a pressão ambiental que lhes percecionam, identificando-se
através da ACP duas componentes distintas. Esta diferenciação está em linha com
o referido por grande número de autores que, apesar da utilização de diferentes
critérios de categorização, consideram a necessidade de considerar duas
dimensões relativamente aos grupos de interesse (Freeman, 1984; Clarkson, 1995;
Atkinson, Waterhouse e Wells, 1997, Barbieri & Cajazeira, 2009). No
presente trabalho, a primeira dimensão engloba diretores, funcionários,
clientes, concorrentes e fornecedores, pelo que se apelidou de stakeholders
primários. A segunda, onde se incluem acionistas, administração pública e
agências e operadores turísticos, foi designada como stakeholders secundários.
Da mesma forma, confirmou-se o caráter bidimensional da gestão ambiental
(operacional e organizacional), por diversas vezes referido na literatura
(Aragón, 1998; Alvarez et al., 2001a; Carmona et al., 2004).
A incorporação destes resultados no modelo estrutural, definido com o objetivo
de determinar a influência da pressão ambiental dos agentes sociais nas ações
de gestão ambiental, permitiu concluir que esta é nula para o caso dos
stakeholders secundários, o mesmo não se verificando para os primários cujo
impacto, direto e positivo, é empiricamente constatado. A sua influência é
significativa em ambas as dimensões da gestão ambiental, embora mais expressiva
nas ações de caráter organizacional, o que nos permite concluir que as medidas
ambientais adotadas pelos hotéis inquiridos dependem da pressão que percecionam
aos seus funcionários, clientes, diretores, concorrentes e fornecedores.
Incluindo-se neste grupo os agentes sociais classificados como definitivos pelo
modelo da Saliência, podemos ainda concluir que os hotéis inquiridos
estabelecem uma relação ativa com os seus stakeholders ambientais mais
importantes, tal como preconizado pelo modelo. É de notar a não inclusão dos
acionistas nesta categoria, resultado semelhante ao encontrado por Alvarez et
al. (2001b) e que poderá significar que as questões ambientais não constam das
suas prioridades.
Os resultados obtidos confirmam a existência de conexão entre a perceção da
pressão de determinados agentes sociais e a aplicação de medidas de gestão
ambiental, o que evidencia a utilidade da teoria dos stakeholders na explicação
do comportamento ambiental das unidades hoteleiras. Esta conclusão é
particularmente importante no contexto de um setor não industrial e menos
sujeito à pressão da legislação ambiental. Segundo Carmona et al. (2004), este
tipo de pressão é benéfico para as empresas, levando-as a adotar atitudes
ambientais mais proactivas. Em setores menos regulamentados esse efeito será
menor, traduzindo-se num maior protagonismo dos restantes stakeholders e
revestindo-se, por isso, da maior importância o conhecimento dos mecanismos de
resposta das empresas à sua influência. O presente trabalho contribui para esse
conhecimento, na medida em que se concluiu que os hotéis inquiridos não
percecionam na administração pública pressão significativa para a implementação
de medidas ambientais, sendo sim os seus clientes, funcionários, diretores,
concorrentes e fornecedores a influenciar a sua conduta ambiental.
Uma das limitações deste estudo decorre do próprio modelo estrutural que,
apesar de apresentar resultados satisfatórios, pode ser melhorado com a
inclusão de variáveis exógenas adicionais. A autosseleção das unidades
respondentes e a formulação das questões em função das perceções diretivas
podem ainda conduzir a enviesamentos, não permitindo a generalização dos
resultados.
