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Inovatividade organizacional e seus antecedentes: um estudo aplicado às tecnologias para pecuária

1. INTRODUÇÃO O papel crítico das inovações tecnológicas nas sociedades industriais da atualidade tem sido amplamente demonstrado. Entender os fatores que afetam o sucesso ou o fracasso dessas inovações pode ser vital para a permanência de empresas e indústrias em seus mercados.

Estudos pautados na teoria de difusão de inovações (e.g. MIDGLEY e DOWLING, 1978; ROGERS, 2003; WATTS e DODDS, 2007) ajudaram a esclarecer as características das organizações inovadoras. Recentemente, alguns estudos (WHANG e AHMED, 2004; MUTHUSAMY, WHEELER e SIMMONS, 2005; HSU, 2007; LUK et al., 2008) propuseram modelos para tentar explicar quais variáveis antecedem a inovatividade organizacional. Entretanto, tais estudos mostram que ainda existem construtos importantes, que podem também contribuir para a compreensão da inovatividade organizacional, especialmente sob a ótica mercadológica.

Assim, no presente estudo propõe-se um modelo para explicar a inovatividade organizacional. A contribuição desse modelo está em integrar as características percebidas da inovação, a importância dada às redes sociais, a psicografia organizacional e as fontes de informação como variáveis explicativas da inovatividade organizacional. De fato, é possível que a integração dessas variáveis possa colaborar de maneira mais efetiva para explicar a inovatividade no contexto organizacional. Particularmente no caso do agronegócio e da agroindústria, que têm sido considerados, segundo Furtado (2004), a força mais competitiva da indústria e da economia brasileira, entender os fatores que afetam a conquista de suas posições tecnológicas pode levar essas empresas a se proteger e até mesmo a induzir sua posição competitiva pela eliminação dos fatores negativos e pelo favorecimento dos positivos (AVLONITIS, KOUREMENOS e TZOKAS, 1994). É inegável a importância do agronegócio brasileiro na economia nacional. O Brasil é o primeiro exportador mundial de carne bovina, cujos volumes correspondem a 25,1% das exportações mundiais do produto. O Produto Interno Bruto (PIB) do agronegócio foi de R$ 709,3 bilhões em 2010. A média do PIB do setor, de 2000 a 2010, aponta um crescimento anual de 3,67%, da agropecuária. Já o PIB do País, contabilizando todos os setores, nesse mesmo período avançou apenas 3,59%, na média, segundo o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento brasileiro.

Diante da crescente exigência da União Europeia, o maior importador da carne brasileira, de criar mecanismos que garantam a segurança do alimento, torna-se evidente a necessidade de conhecer melhor os fatores que podem influenciar decisivamente o comportamento inovador dos pecuaristas e guiar suas decisões sobre a adoção de tecnologias relacionadas à rastreabilidade.

As tecnologias de identificação eletrônica animal, abordadas no presente estudo, podem ser de grande valia para a rastreabilidade e, consequentemente, para a gestão de crises que envolvam segurança do alimento, permitindo a localização e a remoção rápida do alimento inseguro do mercado consumidor.

Outros países e blocos econômicos deverão seguir a mesma tendência de exigir a rastreabilidade como um dos atributos imprescindíveis para a importação de produtos de origem animal. Outro ponto importante é o fato de que a tecnologia de identificação eletrônica pode não só contribuir significativamente para a solução dos problemas enfrentados pelos pecuaristas no que diz respeito à rastreabilidade, mas também ajudar sobremaneira na melhora da produtividade, por meio do monitoramento constante dos índices zootécnicos.

Dessa maneira, no estudo busca-se um melhor entendimento do comportamento inovador dos pecuaristas de gado de corte vistos em um contexto organizacional, já que representam propriedades produtoras e participam das principais decisões em relação à adoção de tecnologias inovadoras. Esta pesquisa torna-se relevante dado que as tecnologias utilizadas nesse mercado têm impacto significativo em toda a cadeia de abastecimento e, portanto, também no consumidor final. Além disso, como as tecnologias utilizadas nesse setor são variadas e bastante distintas, é possível que existam pecuaristas cujos negócios apresentem maior nível de inovatividade organizacional e outros menor nível. Neste estudo, analisa-se o modelo proposto considerando essas diferenças.

2. INOVATIVIDADE ORGANIZACIONAL E SEUS ANTECEDENTES A literatura sobre inovatividade organizacional é diversificada e abrange diferentes áreas da organização. Lam (2005) destaca que não existe consenso quanto à definição dessa variável e diversas pesquisas tentaram propor abordagens para compreendê-la melhor.

A primeira abordagem teórica procurava identificar as características estruturais de uma organização inovadora (MINTZBERG, 1979; TEECE, 1998). A segunda abordagem, também sob uma perspectiva estratégica, propôs modelos que explicavam as mudanças organizacionais e de que forma essas mudanças ocorriam (HANNAN e FREEMAN, 1984). Uma terceira abordagem, baseada em teorias cognitivas e de aprendizagem organizacional, procura entender como uma organização inovadora surge e se desenvolve. Com um enfoque na estratégia de marketing da organização, a teoria de difusão de inovações (GATIGNON e ROBERTSON, 1986; ROGERS, 2003) também trata da inovatividade organizacional. Os estudos apoiados nessa teoria ajudaram a esclarecer as características das organizações inovativas.

Quanto à forma de mensuração da inovatividade organizacional, há acaloradas discussões em torno do tema; Mansfield (1968) e Midgley e Dowling (1978) discutem a tentativa de mensuração pelo tempo de adoção, afirmando que empresas adotantes iniciais de uma inovação podem ser adotantes tardias ou até mesmo retardatárias de outras. Nesse sentido, Moch e Morse (1977) propõem o uso de variáveis dicotômicas, com o 1 representando adoção e o 0 indicando não adoção, para capturar a posse de inovações, ou o número de inovações adotadas pela empresa a partir de uma lista (ROBERTSON e WIND, 1980).

Avlonitis, Kouremenos e Tzokas (1994) e Frambach e Schillewaert (1999) argumentam que a inovatividade por si só não pode ser associada à adoção de uma inovação, mas deve ser associada a outros construtos. Nesse sentido, a partir da importância de considerar a percepção que os indivíduos da organização têm de uma determinada inovação, Moore e Benbasat (1991) propuseram uma escala para mensuração das várias percepções de um indivíduo na adoção de uma inovação tecnológica no contexto organizacional. As dimensões dos atributos percebidos das inovações propostas por Moore e Benbasat (1991) e utilizadas neste estudo são: ● vantagem relativa – manifesta-se quando o adotante potencial percebe uma inovação como superior a outros produtos alternativos, serviços ou conceitos; ● compatibilidade – ocorre quando uma inovação se ajusta aos valores, às experiências prévias e às necessidades do adotante potencial; ● imagem – grau em que o uso da inovação é percebido como capaz de melhorar a imagem ou o status de alguém num sistema social; ● demonstração de resultados – refere-se à tangibilidade dos resultados da inovação; ● visibilidade – manifesta-se quando o adotante vê a tecnologia sendo utilizada pelas outras pessoas; ● experimentabilidade – refere-se ao grau em que uma inovação pode ser experimentada de modo limitado; ● voluntariedade – grau em que o uso de uma inovação é percebido como sendo voluntário, ou de espontânea vontade; ● facilidade de uso – refere-se a quanto o indivíduo acredita que utilizar um determinado equipamento ou sistema será livre de esforço físico ou mental.

Observa-se na teoria de difusão de inovações (GATIGNON e ROBERTSON, 1986; MOORE e BENBASAT, 1991; ROGERS, 2003), conforme exposto, que as características percebidas da inovação contribuem de maneira positiva para a inovatividade organizacional. Portanto: Hipótese 1 —  As características percebidas da inovação estão positivamente relacionadas à inovatividade organizacional.

De acordo com Frambach e Schillewaert (1999), a interação em termos de frequência e riqueza entre os membros de um sistema social pode aumentar a velocidade e taxa de adoção de uma inovação (ZALTMAN, DUNCAN e HOLBEK, 1973). A participação de membros da organização em redes de relacionamento informais facilita a velocidade da informação sobre uma inovação, que pode influenciar positivamente a probabilidade de uma organização adotá-la. Essas redes informais podem também conectar organizações dentro da indústria ou organizações em diferentes indústrias.

Quanto mais alto o grau de informação compartilhada, maior a probabilidade de que as organizações estejam expostas a novas ideias e produtos (ROGERS, 2003).

Segundo Troshani e Doolin (2007), as redes institucionais são estabelecidas para assegurar que as inovações sejam difundidas com sucesso dentro da comunidade de adotantes. Para tanto, é preciso que existam atores institucionais específicos, como os líderes de opinião e agentes de mudança, para iniciar e conduzir ações interdisciplinares junto aosstakeholders envolvidos.

De fato, o papel das redes sociais na difusão de inovações é notável.

Goldenberg et al. (2009) comprovaram o papel que os chamados hubs – pessoas com um grande número de conexões socias – têm na difusão e adoção de uma inovação.

Em estudo feito com consumidores finais, os autores argumentam que os hubs tendem a ser adotantes iniciais na difusão de uma inovação, mesmo que não sejam necessariamente inovadores. Embora os hubs inovadores exerçam uma influência considerável sobre a velocidade de difusão da inovação, os hubs seguidores têm impacto sobre a participação de mercado, ou seja, no número total de adoções. A partir do estudo de Goldenberg et al. (2009), pode-se inferir que no contexto organizacional a influência das redes sociais seja ainda maior, pois podem determinar a competitividade da empresa no mercado.

Existem dois modelos por meio dos quais as redes sociais impactam a difusão das inovações: o relacional e o estrutural de difusão (VALENTE, 1995). No modelo relacional, o comportamento de adoção da organização é analisado no contexto de seus relacionamentos ou laços diretos com líderes de opinião influentes ou agentes de mudança. Os modelos estruturais focam todos os relacionamentos ou padrões de relacionamento que a organização tenha nessa rede, inclusive sua posição nela (TROSHANI e DOOLIN, 2007).

Assim, quanto mais uma organização está inserida em redes sociais que difundem as inovações que ocorrem no setor, maior tende a ser a inovatividade organizacional: Hipótese 2 —  Quanto maior a participação na rede social, maior tende a ser a inovatividade organizacional.

Como o risco é inerente aos mercados industriais, muitas vezes os relacionamentos podem ser uma maneira de diminuí-lo. Nesse sentido, as informações obtidas por meio dos relacionamentos passam a ser fontes de informação, usadas para reduzir o risco por parte do comprador.

Segundo Dwyer e Tanner (2005), as fontes comerciais de informação incluem anúncios, brochuras e outras informações comerciais de produtos, esforços de venda pessoal (tanto no escritório do cliente quanto em feiras e exposições), além de manuais de produtos. As fontes não comerciais incluem o boca a boca dos colegas dentro da organização, profissionais associados à empresa, consultores, bem como artigos em revistas.

As fontes comerciais são mais amplamente utilizadas nos estágios iniciais do processo de decisão e à medida que esse processo avança, as fontes não comerciais crescem em importância (BETTMAN, 1979; DWYER e TANNER, 2005).

A literatura disponível sobre o tema (e.g. EBADI e UTTERBACK, 1984; DEWAR e DUTTON, 1986; ROGERS, 2003) aponta que indivíduos com maior acesso a fontes de informação tanto comerciais quanto não comerciais estão em melhor posição de avaliar e adotar inovações. Portanto: Hipótese 3 —  Quanto mais a organização está informada sobre inovações tecnológicas, maior tende a ser a inovatividade organizacional.

Além dos aspectos relacionados às características percebidas da inovação, das fontes de informação e das redes sociais sobre a inovatividade organizacional, este estudo chama a atenção também para uma variável notavelmente relevante para explicar a inovatividade organizacional: a psicografia organizacional.

Psicografia organizacional pode ser definida como uma ferramenta de pesquisa quantitativa que coloca os consumidores sob a dimensão psicológica (WELLS, 1975) e tem incluído práticas que utilizam diversas categorias de variáveis, como atividades, interesses e opiniões, traços de personalidade, medidas de estilo de vida e atitudes (ROBERTSON e WIND, 1980). No contexto em análise, pode-se argumentar a princípio que, pelo fato de o pecuarista ser o principal tomador de decisão sobre a adoção de novas tecnologias, seria mais interessante investigar o impacto da psicografia tradicional, focada no indivíduo.

Entretanto, existem outros agentes internos à propriedade, tais como administradores, técnicos, agrônomos, entre outros, que influenciam as decisões do pecuarista sobre a adoção de inovações. Assim, a utilização do conceito de psicografia organizacional parece mais pertinente, pois é muito provável que o pecuarista pense de maneira organizacional e não individual para tomar decisões referentes à organização, incluindo a adoção de novas tecnologias para a propriedade.

A partir do conceito de psicografia organizacional proposto por Robertson e Wind (1980), foram estabelecidas quatro dimensões propostas por eles e que são relevantes para o presente estudo: direção, centralidade da decisão, abertura de comunicação e motivação para a conquista. A direção refere-se à clareza dos objetivos e prioridades da organização. Parte-se da hipótese de que, quanto maior a percepção da clareza da direção, maior será a inovatividade organizacional. A centralidade da decisão refere-se ao nível de centralização no processo de decisão organizacional. Supõe-se que, quanto maior a percepção da centralidade da decisão, maior será a inovatividade. A abertura da comunicação refere-se à orientação efetiva dos participantes da organização.

Supõe-se que, quanto maior a percepção da abertura de comunicação, maior será a inovatividade organizacional. A motivação para a conquista refere-se ao grau em que a organização busca a excelência. Quanto maior a percepção da motivação para a conquista, maior será a inovatividade (ROBERTSON e WIND, 1980).

Com a premissa de que as dimensões da psicografia organizacional influenciam a inovatividade organizacional, pode-se propor que: Hipótese 4 —  Quanto mais positivas as características psicográficas, maior tende a ser a inovatividade organizacional.

As hipóteses acima descritas sugerem a proposta do modelo apresentado na figura 1, página 346.

3. METODOLOGIA O estudo teve duas fases distintas. A primeira foi qualitativa exploratória (MALHOTRA, 2006), na qual foram realizadas entrevistas em profundidade com oito pecuaristas, para melhor entender o problema em questão e nortear a elaboração do questionário de pesquisa. Todas as entrevistas da fase qualitativa foram analisadas por meio da técnica de análise de conteúdo (BARDIN, 2009). A fase qualitativa, no entanto, teve apenas caráter preparatório e não é analisada como resultado final do presente estudo.

A partir das informações obtidas na fase preparatória, foi possível a elaboração de um instrumento estruturado para coleta dos dados aplicados na fase quantitativa. Esse questionário, além das questões teóricas de pesquisa, continha também uma seção explicativa sobre as diversas tecnologias utilizadas na pecuária.

Para a validação de conteúdo (MALHOTRA, 2006), o questionário foi submetido à apreciação de juízes, sendo um professor da área de agronegócios, dois da área de marketing e outro profissional da área de agronomia. Ainda antes da aplicação, o questionário foi submetido a um pré-teste, feito com cinco respondentes, visando a um refinamento mais apurado das variáveis analisadas.

Teve início, então, a fase quantitativa, do tipo conclusiva descritiva, aplicada por meio de questionários autopreenchidos e também disponibilizados na internet. Essa pesquisa tem uma perspectiva cross sectional (MALHOTRA, 2006) e o nível de análise é individual (os pecuaristas de gado de corte), apesar de que as respostas dos entrevistados podem ser analisadas sob a perspectiva organizacional, visto que eles são os proprietários do negócio e, portanto, participam das principais decisões relativas à adoção de inovações.

O método de coleta de dados foi o survey, também conhecido como levantamento de dados. Os principais aspectos que influenciaram as decisões relativas ao design desta pesquisa foram a relevância do tema ao tipo de coleta de dados, a natureza das informações a serem coletadas e o contexto de análise organizacional. Embora apresente certas deficiências, tais como a dificuldade de formação adequada das questões, o surveydeclara certas vantagens. De acordo com Malhotra (2006), sua aplicação é simples e os dados obtidos são confiáveis, pois as respostas são limitadas às alternativas mencionadas. Além disso, o autor menciona que o uso de resposta fixa reduz a variabilidade nos resultados, que pode ser causada pelas diferenças entre os entrevistados.

Foi possível obter um mailing listde e-mails dos pecuaristas associados da Associação Brasileira dos Criadores de Novilho Precoce (ABCNP), com cerca de quatro mil pecuaristas, o que permitiu a disponibilização da pesquisa pela Internet. Um e-mail marketing foi criado e enviado ao mailing. Além disso, um patrocínio foi obtido junto a uma empresa do setor, o que permitiu sortear uma novilha entre os participantes, criando um estímulo às respostas.

Além da coleta via Internet, solicitou-se apoio a uma certificadora, na cidade de Campo Grande (Mato Grosso do Sul), para que fosse autorizada a permanência dos pesquisadores em suas dependências, a fim de que houvesse a chance de abordar diretamente os pecuaristas e entregar-lhes o questionário, já envelopado e selado. Ainda visando atingir um maior número de respondentes, utilizou-se o recurso de frequentar alguns dos leilões realizados durante a ExpoGrande (importante feira agropecuária da cidade de Campo Grande), com o objetivo de abordar diretamente os pecuaristas, entregar-lhes os questionários e solicitar seu preenchimento. Entregaram-se cerca de 200 questionários envelopados, porém nem todos foram preenchidos de maneira completa ou suficiente para a análise dos dados.

As diferentes abordagens para a coleta de dados devem-se principalmente à dificuldade em se encontrarem os respondentes que faziam parte do perfil da amostra (pecuaristas). Portanto, a amostragem utilizada pode ser caracterizada como não probabilística por conveniência (MALHOTRA, 2006). No total, 205 questionários foram obtidos, número considerado satisfatório para as análises estatísticas realizadas.

A variável inovatividade organizacional foi mensurada pelo escore de adoção das tecnologias utilizadas no contexto analisado. Para a geração do escore de inovatividade, utilizou-se a técnica de análise de correspondentes múltiplos (Multiple Component Analysis– MCA) (MARCHETTI, PRADO e PIRES, 1998). Quanto às variáveis independentes, as características percebidas seguiram a proposta de mensuração do estudo de Moore e Benbasat (1991). A participação em redes sociais utilizou escala de Frambach e Schillewaert (1999). As fontes de informação foram medidas pela frequência com a qual o respondente consultava uma determinada fonte quando precisava de informações sobre as tecnologias utilizadas no setor. A psicografia organizacional foi mensurada com a adaptação das escalas propostas por Robertson e Wind (1980).

Os dados foram analisados por meio de análise de cluster e um modelo de relacionamento multivariado pela modelagem de equações estruturais, utilizando o método Partial Least Square (PLS). Essa técnica mostra-se adequada ao caso já que utiliza os mínimos quadrados parciais para modelar variáveis latentes de amostras sobre condições de não normalidade e tamanhos reduzidos (BOEHE, 2005).

4. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS A análise da fase quantitativa submeteu os resultados a cinco etapas: preparação da base de dados, em que foram realizadas a conferência de médias, limites, desvios padrão, curtose e assimetria; verificação do modelo de mensuração por meio de análise fatorial exploratória e consistência interna de cada dimensão; verificação do modelo estrutural; geração do escore de utilização das tecnologias; e avaliação de modelos complementares com base nas variáveis analisadas.

4.1. Caracterização da amostra A expressiva maioria dos respondentes é do gênero masculino (77,6%); 46,4% possuem curso superior completo e 24,4% possuem especialização. Com relação à idade, 17,9% está na faixa dos 20 a 30 anos; 22% têm entre 31 e 40 anos; 30%, entre 41 e 50 anos; 30,1% têm mais de 50 anos.

Os participantes da pesquisa que estavam na faixa de tamanho de propriedade entre 100 e 500 hectares correspondem a 28,5%. Os que possuem propriedades entre 500 e 1.000 hectares correspondem a 17,3% da amostra. A extensão da propriedade da amostra pesquisada que está na faixa entre 1.000 e 3.000 hectares é de 26,8%, seguida dos que têm propriedades acima de 3.000 hectares (22%).

Já em relação ao tamanho do rebanho dos respondentes, a maioria ficou na faixa de até 1.000 cabeças de gado (57,1%), seguida pelos que possuem um rebanho entre 1.000 e 3.000 cabeças (20,9%). Os que possuem rebanho entre 3.000 e 5.000 cabeças de gado somam 10,7% da amostra. Somente 11,3% dos respondentes afirmaram possuir um rebanho com mais de 5.000 cabeças.

4.2. Verificação das variáveis analisadas e modelo proposto A análise completa do modelo proposto iniciou-se com a análise do modelo de mensuração por meio da análise fatorial exploratória (AFE) em conjunto com a consistência interna. Após isso foi realizada a análise fatorial confirmatória (AFC), composta por validade convergente e discriminante. Então o modelo estrutural foi analisado, por meio da validação das variáveis latentes e das hipóteses de pesquisa.

O construto características percebidas foi analisado com base em cada uma das dimensões propostas por Moore e Benbasat (1991), a saber: vantagem relativa, compatibilidade, imagem, demonstração de resultados, visibilidade, experimentabilidade, voluntariedade, facilidade de uso e custo. A análise fatorial exploratória desse construto apresentou variância explicada de 75,676% e KMO de 0,849. As dimensões que obtiveram índices de consistência interna satisfatória, conforme HAIR JR. et al. (2005), foram vantagem relativa (α = 0,825), compatibilidade (α = 0,781), imagem (α = 0,923), demonstração de resultado (α = 0,736) e custo (α = 0,742). As demais variá-veis apresentaram carga fatorial e baixa consistência interna α < 0,6, sendo descartadas conforme proposto pela literatura. Uma explicação para isso pode ser encontrada no fato de que a dimensão visibilidade não seja alcançada no contexto agropecuário devido ao tamanho das propriedades e à distância entre elas. As dimensões experimentabilidade e facilidade de uso também não foram atingidas porque neste contexto não há a prática comum de trial ou teste do equipamento. Por fim, a dimensão voluntariedade também não demonstrou confiabilidade interna, fato que pode ser explicado pelas características do segmento em que algumas inovações são impostas por regulamentação de mercado, como é o caso de pecuaristas que realizam exportação para o mercado europeu.

A análise fatorial exploratória do construto rede social foi realizada com base em duas dimensões caracterizadas como frequência e importância de participação.

Estas foram desmembradas por tratar-se do mesmo evento de forma diferenciada. A frequência obteve variância explicada de 59,614%, KMO de 0,864 e α = 0,862; enquanto a importância obteve variância explicada de 81,369%, KMO de 0,926 e α = 0,954, denotando que, embora os respondentes julguem importante o papel das redes sociais, a participação, mesmo sendo alta, não tem a mesma intensidade da importância. Também o construto fontes de informação obteve variância explicada de 64,615%, KMO de 0,749 e α = 0,795, demonstrando a importância das fontes de informação para o meio social dos criadores de gado.

Para o construto psicografia organizacional, foram avaliadas as dimensões direção, centralidade de decisão, abertura de comunicação e motivação (ROBERTSON e WIND 1980). A variância explicada obtida foi de 72,562% e o KMO 0,796. A dimensão direção obteve α = 0,796, abertura de comunicação atingiu α = 0,852, enquanto motivação obteve α = 0,843. A dimensão centralidade de decisão obteve α = 0,325, fora dos padrões preconizados pela literatura, portanto foi descartada. Esse valor baixo de consistência interna pode ser referente a problemas na escala de mensuração da dimensão, não estando adequada ao contexto.

Para a mensuração do construto inovatividade organizacional, foi utilizada a técnica de análise de correspondentes múltiplos (MCA), conforme recomendado por Marchetti, Prado e Pires (1998), com o objetivo de gerar um escore de inovatividade organizacional. Compuseram a escala de inovatividade as seguintes inovações: inseminação artificial; transferência de embriões; fertilização in vitro (FIV); pastejo rotativo/divisão de pastos; banco de proteínas e/ou capineiras; silagem/silagem pré-secada; utilização de resíduos industriais; integração lavoura-pecuária; programas de computador para gerenciamento de propriedade; exames reprodutivos de touros e vacas; touros melhoradores; programa de melhoramento genético do rebanho. Os resultados da tabela_1 mostram os cinco maiores e os cinco menores escores gerados a partir das inovações e depositados na dimensão da MCA.

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A etapa seguinte foi a análise fatorial confirmatória por meio da técnica PLS, que teve o objetivo de manter as variáveis e seus indicadores que proporcionassem o melhor ajuste do modelo de mensuração. Na tabela_2, página 349, apresenta-se o resultado da validade convergente. Para isso foram verificados os valores de carregamento por indicador, que deveriam ser superiores a 0,6 (BOEHE, 2005); de confiabilidade composta (CONF), os quais deveriam estar acima de 0,7; de variância média extraída (AVE), os quais deveriam estar acima de 0,5 (HAIR JR. et al., 2005); além do teste de significância t(bootstrapping), que utiliza método de reamostragem para aproximar a distribuição estatística, que deve ser superior a 1,96 (BOEHE, 2005).

Como segundo critério da AFC, a validade discriminante foi realizada com o objetivo de avaliar se não havia sobreposição dos indicadores e construtos.

Conforme proposto por Hair Jr. et al. (2005), foram observados os carregamentos dos indicadores em seus respectivos construtos e comparados com os carregamentos cruzados dos demais construtos. Não houve discrepância nessa inspeção, sendo encontrados os maiores carregamentos em seus respectivos construtos.

Foram verificadas também as correlações entre as variáveis latentes do modelo, as quais se mostraram adequadas, ou seja, não há sobreposição entre as variáveis. Ainda foi verificado o quadrado das correlações entre as variáveis.

Segundo Fornell e Larcker (1981), para que sejam adequados, os resultados devem ser inferiores aos índices de AVE para cada construto. Os valores das correlações respeitaram o sugerido pelos autores, permanecendo abaixo do estipulado e os valores dos quadrados das correlações não foram superiores às AVEs das variáveis latentes.

Portanto, ao final do processo de avaliação de validade convergente e discriminante, o cenário de evolução do modelo resultou na seguinte situação: dos 72 indicadores iniciais que compuseram as 17 dimensões de cinco construtos propostos, restaram 55 indicadores e 11 dimensões para os cinco construtos.

Após a preparação dos dados e eliminação dos itens que não contribuíram com o ajuste do modelo, seguiu-se a avaliação das hipóteses propostas. Na tabela_3, página 350, apresentam-se os resultados encontrados.

A hipósese H1 foi desmembrada em cinco sub-hipóteses de acordo com as dimensões da variável características percebidas. Assim, a hipótese H1a, que apresenta uma relação positiva entre a vantagem relativa e a inovatividade organizacional, não foi corroborada (β = -0,054; t = 0,425), mostrando que os pecuaristas não têm concordância sobre como as novas tecnologias podem ser vantajosas em suas propriedades. A hipótese H1c, que relaciona de forma positiva a imagem com a inovatividade organizacional, não foi corroborada (β = 0,045; t = 0,347). A hipótese H1d, que relaciona a demonstrabilidade de resultado com a inovatividade organizacional, não foi estatisticamente significativa (β = 0,013; t = 0,156). Por fim, a hipótese H1e, que relaciona o custo com a inovatividade organizacional, também não foi corroborada (β = 0,077; t = 0,973). A única hipótese confirmada na relação entre características percebidas e inovatividade foi a H1b, que apresenta a compatibilidade de forma positiva com a inovatividade organizacional (β = 0,204; t = 2,254).

Nota-se que, de forma geral, os pecuaristas consideram as tecnologias compatíveis com suas necessidades, porém não percebem nenhuma outra relação positiva entre as demais características percebidas e a inovatividade organizacional. De fato, pode ser que existam diferenças no perfil dos pecuaristas, conforme o grau de inovatividade. Além disso, Rogers (2003) afirma que um produto é inovador sob a perspectiva do consumidor. Assim, é possível que alguns respondentes não vejam o produto como inovador e, portanto, não associem as características percebidas com a inovatividade.

A hipótese H2, que relaciona o construto rede social com a inovatividade organizacional não foi confirmada (β = 0,013; t = 0,158). Assim, a participação e a importância dadas a eventos sociais, como leilões, feiras agropecuárias, reuniões de associações não parece estar associada à inovatividade organizacional nesse contexto. Tal resultado pode ser em função do pequeno porte da propriedade rural. Cerca de um terço dos pecuaristas entrevistados possui uma propriedade de pequeno porte (entre 100 e 500 hectares) e quase dois terços possuem um rebanho de até 1.000 cabeças de gado. Portanto, por mais que participem de redes sociais, esses pecuaristas podem não achar necessário adotar inovações para sua propriedade.

Em contrapartida, a hipótese H3, que associa as variáveis fontes de informação e inovatividade organizacional, foi confirmada (β = 0,197; t = 2,491). Os pecuaristas valorizam as fontes de informação e isso é um determinante na adoção de inovações. De fato, a literatura (e.g. EBADI e UTTERBACK, 1984; DEWAR e DUTTON, 1986; ROGERS, 2003) sugere que o acesso a fontes de informações comerciais e não comerciais influenciam a adoção de inovações. No contexto business-to-business (B2B), isso parece ainda mais relevante, visto que a decisão de compra é muito mais baseada em aspectos concretos e racionais.

Portanto, a comparação das informações disponíveis configura-se como um antecedente relevante na inovatividade dos pecuaristas.

Além da H3, a hipótese H4, que relaciona a psicografia organizacional com a inovatividade organizacional, também foi confirmada (β = 0,228; t = 3,717).

Embora as empresas tenham dificuldades em avaliar e perceber a inovação, a direção e a motivação da organização para a inovatividade levam ao comportamento inovador dentro da empresa.

Dados os resultados obtidos para o modelo geral, no qual nem todas as hipóteses foram confirmadas, observou-se que em uma avaliação mais específica poderiam ser encontradas diferenças signficativas, dado o perfil de inovatividade que cada pecuarista possui em sua propriedade. Portanto, antes de discussões mais detalhadas sobre os resultados obtidos, decidiu-se analisar o modelo a partir das diferenças entre os grupos gerados na taxonomia, descrita no item a seguir.

4.3. Geração de grupos de pecuaristas a partir da inovatividade organizacional Para a caracterização dos grupos de pecuaristas dentro da amostra, foi utilizada a técnica de análise de cluster(two step cluster– SPSS), que permite análise de agrupamento quando há grande número de dados, como é o caso do escore de intensidade de utilização de tecnologias pelos pecuaristas. Os indicadores de intensidade de utilização foram alocados na mensuração do construto inovatividade organizacional, composto pelas 12 tecnologias que deram origem ao escore.

A análise de cluster do escore indicou três grupos. Na tabela_4, página 351, apresenta-se a caracterização dos grupos resultantes da análise.

Os três grupos foram submetidos à técnica análise de variância (ANOVA), que provou haver diferença significativa entre eles. Compuseram o grupo 1 (não inovadores) 62 propriedades com escore de inovação médio de -1,031, com desvio padrão de 0,240. O grupo 2 (intermediários) de 89 propriedades obteve escore de inovação médio de -0,031, com desvio padrão de 0,314, e o grupo 3 (mais inovadores), com 45 propriedades, obteve um escore médio de 1,481, com desvio padrão de 0,659. Na figura_2, página 351, pode ser verificado o gráfico de dispersão das tecnologias combinadas com a técnica de cluster.

O resultado mostra que o grupo dos não inovadores obteve escores menores justamente por utilizar tecnologias comuns a todos os grupos, como mostrado na figura_2 (pastejo rotativo, exames reprodutivos, programas para gerenciamento, touros melhorados, inseminação artificial, integração lavoura-pecuária, silagem/silagem pré-secada e melhoramento genético), enquanto os intermediários obtiveram escore intermediário por utilizarem, além das tecnologias mais comuns, algumas tecnologias mais inovadoras (utilização de resíduos industriais e banco de proteínas/capineiras).

Por fim, o grupo dos inovadores obteve escore mais elevado porque utiliza as tecnologias relacionadas aos demais grupos, porém inova com tecnologias mais recentes (transferência de embriões e fertilização in vitro). É importante lembrar que cada dimensão da figura_1 contribui para explicar a variabilidade contida nos dados que constituem os valores dos escores e são relativos à discriminação dos grupos inovadores gerados pela análise de cluster.

4.4. Teste de hipóteses por agrupamento de pecuaristas Com base na taxonomia gerada, três modelos complementares foram calculados para avaliar de que forma cada agrupamento influencia as hipóteses propostas. Na tabela_5 constam os valores de coeficiente de regressão e teste t para os três agrupamentos, bem como o resultado das hipóteses.

No grupo dos menos inovadores (G1), 50% dos respondentes possuem propriedades de até 1.000 hectares e 57% possuem até 1.000 cabeças de gado na propriedade.

Quanto aos intermediários (G2), nota-se que é composto por pecuaristas com diferentes tamanhos de propriedade: 25,4% possuem propriedades de 200 até 500 hectares; 23,7% de 1.000 até 3.000 hectares e 27,1% dos pecuaristas desse grupo possuem propriedade acima de 3.000 hectares. Esse resultado demonstra que, nesse contexto, não necessariamente as maiores organizações são as mais inovadoras. Talvez isso se deva ao fato de que essas propriedades não apresentam um número muito grande de cabeças de gado. Desse grupo, 39,4% dos entrevistados possuem até 1.000 cabeças de gado. O grupo dos mais inovadores (G3) demonstrou concentrar a maior proporção de entrevistados com propriedades acima de 3.000 hectares (20%), seguido de 1.000 a 3.000 hectares (25,5%) e de 500 a 1.000 hectares (20%). Esse grupo foi o único que apresentou pecuaristas com rebanho acima de 10.000 cabeças de gado (14%). Ainda que pequeno, esse número pode ser um indicativo de que, quanto maior o rebanho, maior tende a ser a adoção de tecnologias na propriedade.

Para o modelo geral, a hipótese H1a não foi confirmada. Para os modelos complementares, somente para o grupo G1 (menos inovadores) a relação apresentou resultado significativo (β = -0,390, t = 2,950), porém negativo. Esperava-se uma relação teórica positiva entre as variáveis, porém no contexto da pesquisa o valor de coeficiente negativo para o grupo G1 (menos inovadores) confirma a dificuldade dos pecuaristas em avaliar a vantagem do uso de novas tecnologias, sobretudo quanto ao custo de investimento.

No modelo geral, a hipótese H1b foi corroborada. Para os agrupamentos de respondentes, a hipótese foi confirmada para o grupo dos menos inovadores (G1: β = 0,235, t = 2,233) e para o grupo dos mais inovadores (G3: β = 0,326, t = 2,465). Esse resultado reafirma a compatibilidade das inovações tecnológicas com os padrões dos pecuaristas obtida no modelo geral. Ainda o grupo G3 obteve coeficiente maior que o G1, conforme proposto teoricamente. Entretanto, para o grupo dos intermediários, essa relação não se mostrou significativa (G2: β = 0,089, t = 1,115). Na análise dos modelos complementares, deve-se considerar que cada grupo avaliou a compatibilidade em relação às inovações que adotou para sua propriedade. Assim, os menos inovadores percebem as tecnologias mais básicas como compatíveis com sua propriedade. O mesmo ocorre para os mais inovadores. Já para os intermediários talvez haja uma não compatibilidade pela imposição legal na adoção de algumas tecnologias A hipótese H1c relaciona de forma positiva a imagem e a inovatividade organizacional. Para o modelo geral, a hipótese não foi confirmada. Para os modelos complementares, a hipótese foi confirmada somente para o grupo dos não inovadores (G1: β = 0,180, t = 2,488); para os demais, ela não foi confirmada (G2: β = 0,024, t = 0,364; G3: β = 0,021, t = 0,223). Essa relação demonstra a dificuldade dos pecuaristas em serem vistos pelos demais como referência ou de avaliarem os outros pecuaristas. Nesse sentido, apenas o grupo dos menos inovadores percebe certo status em relação à adoção de tecnologias para sua propriedade.

Também de forma positiva, a hipótese H1d relaciona as variáveis demonstrabilidade de resultado e a inovatividade. A hipótese não foi confirmada tanto para o modelo geral, quanto para os modelos complementares. Para os menos inovadores e mais inovadores (G1: β = 0,140, t = 1,459; G3: β = -0,042, t = 0,449), a relação não foi significativa, demonstrando que ambos não percebem como podem demonstrar os resultados das tecnologias adotadas. No caso dos menos inovadores, isso talvez ocorra porque as tecnologias são consideradas básicas para o setor em que atuam. Já para os mais inovadores, talvez ainda haja dúvidas sobre os reais benefícios dessa tecnologia.