Luís Felipe de Carvalho
Análise da Indústria de Artigos Esportivos com Base na Teoria de Porter
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas do Departamento de Administração da PUC-Rio.
Orientador: Prof. Jorge Ferreira da Silva
Rio de Janeiro
Maio de 2005
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Luis Felipe São Thiago de Carvalho
Análise da Indústria de Artigos Esportivos com Base na Teoria de Porter
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada.
Prof. Jorge Ferreira da Silva Orientador
Departamento de Administração – PUC-Rio
Profa. Hélène Bertrand Departamento de Administração - PUC-Rio
Profa. Rebecca Arkader COPPEAD - UFRJ
Prof. João Pontes Nogueira Vice-Decano de Pós-Graduação do CCS
Rio de Janeiro, 3 de maio de 2005
Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador.
Luís Felipe de Carvalho
Graduou-se em Ciências Contábeis (Faculdade de Administração e Ciências Contábeis da UFRJ em 1998). Especializou-se em Marketing pelo IAG em 2001. É sócio-fundador da Alternation Brasil, que é uma distribuidora de materiais esportivos.
Ficha catalográfica
CDD: 658
Carvalho, Luís Felipe de Análise da indústria de artigos esportivos com base na teoria de Porter / Luís Felipe de Carvalho ; orientador: Jorge Ferreira da Silva. – Rio de Janeiro : PUC-Rio, Departamento de Administração, 2005. 114 f. ; 30 cm Dissertação (mestrado) – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Administração. Inclui referências bibliográficas 1. Administração – Teses. 2. Estratégia. 3. Análise da indústria. 4. Indústria de artigos esportivos. 5. Desempenho. 6. Grupos estratégicos. I. Silva, Jorge Ferreira da. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Administração. III. Título.
Para toda a família de Carvalho, que a cada geração vem se superando e mostrando seu espírito de luta e obstinação pela vitória. Homenagem especial ao meu avô Gilberto Rodolfo de Carvalho que incorporou todas estas qualidades.
Agradecimentos Ao meu orientador Professor Jorge Ferreira da Silva por todo conhecimento passado ao longo de 2 anos de curso. Ao CNPq e à PUC-Rio, pelos auxílios concedidos, sem os quais este trabalho não poderia ter sido realizado. Aos meus pais, pelo esforço e dedicação sem limites à educação dos filhos. À minha avó e professora Altair Maia de Carvalho, pelas importantes contribuições e revisão ortográfica. Aos meus colegas da PUC-Rio. Aos professores que participaram da Comissão examinadora. A todos os professores e funcionários do Departamento pelos ensinamentos e pela ajuda. A todos os amigos e familiares que de uma forma ou de outra me estimularam ou me ajudaram.
Resumo
Carvalho, Luis Felipe. Análise da Indústria de Artigos Esportivos com Base na Teoria de Porter. Rio de Janeiro, 2005. 114p. Dissertação de Mestrado – Departamento de Administração de Empresas, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
O objetivo principal deste estudo é identificar na indústria de artigos
esportivos como as estratégias das firmas durante o período de 2001 a 2003
afetaram o seu posicionamento e, conseqüentemente, o seu desempenho. Também
são identificadas as principais dimensões estratégicas adotadas pelas firmas que
refletem o modo como elas competem. Por último, é avaliada a presença de
grupos estratégicos nesta indústria. A Base de dados utilizada é composta de 24
firmas e contém informações sobre seu comportamento estratégico. São
consideradas 08 variáveis estratégicas, 03 variáveis de desempenho e 05 variáveis
ambientais. Os dados coletados foram analisados utilizando métodos estatísticos
multivariados como análise de fator, análise de cluster e MANOVA. Os resultados
obtidos através dessa análise sugerem que as diferenças de desempenho médias
dos grupos estratégicos formados podem ser explicadas em função das diferenças
entre as decisões estratégicas de cada firma da amostra.
Palavras-Chave
Estratégia, Análise da Indústria, Indústria de Artigos Esportivos,
Desempenho, Grupos Estratégicos.
Abstract
Carvalho, Luis Felipe. Sports Goods Industry Analysis Based on the Theory of Porter. Rio de Janeiro, 2005. 114p. MSc. Dissertation – Departamento de Administração de Empresas, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
The main objective of this study is to identify, in the sports goods industry,
how the strategies of the firms, during the period of 2001 to 2003, affected their
positioning and consequently their performance. The most important strategic
dimensions adopted by the firms, which reflect the way they compete, are also
identified. Lastly, the presence of strategic groups is also evaluated in the
industry. The database used if constituted of 24 firms and contains information
regarding their strategic behavior. It’s considered 08 strategic variables, 03
performance variables and 05 environmental variables. The data collected was
analyzed using multivariate statistical methods such as factor analysis, cluster
analysis and MANOVA. The results obtained through this analysis suggest that
medium performance difference among constituted strategic groups can be
explained as a function of differences in strategic decisions of each firm in the
sample.
Keywords
Strategy, Industry Analysis, Sports Goods Industry, Performance, Strategic
Groups.
Sumário
1. Introdução 13 1.1. Problema de Pesquisa 13 1.2. Objetivo 14 1.3. Delimitação do Estudo 15 1.4. Relevância do Estudo
16
2. A Indústria de Artigos Esportivos 17 3. Referencial Teórico
19
3.1. Tipos de competição e a Teoria de Estratégia 19 3.1.1. Competição segundo o paradigma de Organizações Industriais (IO Competition)
19
3.1.2. Competição segundo Chamberlin (Chamberlinian Competition) 21 3.1.3. Competição segundo Shumpeter (Schumpeterian Competition) 23 3.1.4. A Teoria de Estratégia 25 3.2. O Ambiente Competitivo e a Concorrência 26 3.2.1. Ameaça de Novos Entrantes 27 3.2.2. Rivalidade entre as Firmas existentes 30 3.2.3. Ameaça de Produtos Substitutos 30 3.2.4. Poder de Negociação dos Compradores 31 3.2.5. Poder de Negociação dos Fornecedores 32 3.3. Estratégias Competitivas e a Tipologia de Porter 34 3.3.1. Estratégia de Liderança em Custo 37 3.3.2. Estratégia de Diferenciação 38 3.3.3. Estratégia de Enfoque 39 3.3.4. O Meio-Termo (Stuck-in-the-Middle) 40 3.3.5. Dimensões da Estratégia Competitiva 40 3.3.6. Grupos Estratégicos 43 3.4. Análise da Indústria 46 3.5. O Conceito de Desempenho 48 4. Metodologia
50
4.1. Linha de Pesquisa (Epistemologia) 50 4.2. Tipo de Pesquisa 50 4.3. Universo e Seleção das Amostras 50 4.4. Seleção dos Sujeitos 51 4.5. Coleta de Dados e Seleção das Variáveis 52 4.5.1. Fontes de Dados 54 4.5.1.1. SEC (Stock Exchange Comission) 54 4.5.1.2. Datamonitor 55 4.5.1.3. Página de Internet da Firma 55 4.5.2. Seleção das Variáveis 56 4.5.2.1. Variáveis Estratégicas 56 4.5.2.2. Variáveis de Desempenho 61
4.5.2.3. Variáveis de Ambiente 62 4.6. Tratamento dos Dados 64 4.7. Limitações do Método 68 5. Apresentação e Análise dos Resultados
70
5.1. Análise da Normalidade das Variáveis 70 5.2. Análise das Correlações entre as Variáveis 72 5.3. Análise Fatorial Exploratória 75 5.4. Formação dos Grupos Estratégicos 79 5.5. Impacto do Ambiente Competitivo nos Grupos Estratégicos 86 5.6. Análise do Desempenho nos Grupos Estratégicos 89 5.7. Interpretação dos Resultados com base na Teoria de Porter 91 5.7.1. Análise da Formação dos Grupos Estratégicos 91 5.7.2. Comparação dos Desempenhos dos Grupos Estratégicos 96 6. Conclusão e Sugestões de Pesquisa
99
6.1. Discussão dos Resultados Obtidos 99 6.2. Sugestões de Novas Pesquisas 100 7. Referências Bibliográficas
102
8. Anexos 106
Lista de Tabelas
Tabela 3.1. Determinantes da Estrutura da Indústria 33 Tabela 4.1. Lista de empresas na amostra 51 Tabela 4.2. Variáveis Estratégicas 53 Tabela 4.3. Variáveis de Desempenho 53 Tabela 4.4. Variáveis Ambientais 53 Tabela 5.1. Resumo das Estatísticas Descritivas das Variáveis Estratégicas
70
Tabela 5.2. Resumo das Estatísticas Descritivas das Variáveis de Desempenho e Ambientais
71
Tabela 5.3. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis Estratégicas
71
Tabela 5.4. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis de Desempenho
71
Tabela 5.5. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis Ambientais
72
Tabela 5.6. Matriz de Correlação para as Variáveis Estratégicas 73 Tabela 5.7. Matriz de Correlação para as Variáveis de Desempenho 74 Tabela 5.8. Matriz de Correlação para as Variáveis de Ambiente 75 Tabela 5.9. Matriz de Fatores Gerados para as Variáveis Estratégicas 76 Tabela 5.10. Matriz de Carga das Variáveis Estratégicas para cada Fator Gerado
76
Tabela 5.11 Matriz de Fatores Gerada com Rotação Varimax 77 Tabela 5.12. Matriz de Comunalidades 77 Tabela 5.13. Matriz de Fatores Gerados para as Variáveis de Desempenho
78
Tabela 5.14. Matriz de Carga das Variáveis de Desempenho para cada Fator Gerado.
78
Tabela 5.15. Matriz de Fatores Gerada com Rotação Varimax. 78 Tabela 5.16. Matriz Teórica dos Centróides em Função da Tipologia de Porter
79
Tabela 5.17. Matriz Inicial dos Centróides das Variáveis Estratégicas 80 Tabela 5.18. Matriz Final dos Centróides das Variáveis Estratégicas 81 Tabela 5.19. Teste Não-paramétrico de Wilcoxon para avaliar a igualdade dos centróides iniciais e finais
82
Tabela 5.20. Configuração dos 5 Grupos Estratégicos 84 Tabela 5.21. Distâncias entre os Centróides Finais dos Grupos Estratégicos 84 Tabela 5.22. Teste de Significância multivariável de Hotelling para Centróides das Variáveis Estratégicas
85
Tabela 5.23. Análise da Variância dos Grupos Estratégicos por Variável Estratégica
86
Tabela 5.24. Médias das Variáveis Ambientais por Grupo Estratégico 87 Tabela 5.25. Teste de Significância Multivariável de Hotelling para Centróides das Variáveis de Ambiente
88
Tabela 5.26. Médias das Variáveis de Desempenho por Grupo Estratégico 89
Tabela 5.27. Teste de Significância Multivariável de Hotelling para Centróides das Variáveis de Desempenho
90
Tabela 5.28. Firmas do Grupo Estratégico 1 92 Tabela 5.29. Firmas do Grupo Estratégico 2 92 Tabela 5.30. Firmas do Grupo Estratégico 3 93 Tabela 5.31. Firmas do Grupo Estratégico 4 94 Tabela 5.32. Firmas do Grupo Estratégico 5 95
Lista de Figuras
Figura 3.1. Esquema Integrativo de Barney para Competição 24 Figura 3.2. Modelo das Cinco Forças 27 Figura 3.3. Tipologia de Estratégias Genéricas de Porter 36 Figura 3.4. Comparação do desempenho entre setores industriais, grupo de empresas e empresas
47
Figura 4.1. Comparação do desempenho entre setores industriais, grupo de empresas e empresas
64
Figura 5.1. Configuração dos Grupos Estratégicos com base na Tipologia de Porter
91
Figura 5.2. Crescimento de Vendas Médio dos Grupos Estratégicos 96 Figura 5.3. Retorno sobre Vendas Médias dos Grupos Estratégicos 97 Figura 5.4. Geração Média de Fluxo de Caixa Operacional dos Grupos Estratégicos
97
1 Introdução 1.1 Problema de Pesquisa
A Indústria de Artigos Esportivos é constituída de fabricantes de produtos
para a prática das diversas modalidades esportivas. No mundo, ela é estimada em
USD 600 bi em vendas no varejo, envolvendo uma rede de pequenos e grandes
negócios focados principalmente no público com idade entre 16-25 anos. Os três
maiores segmentos são o de acessórios esportivos, o de calçados esportivos e o de
equipamentos esportivos. Os quatro maiores fabricantes são a Nike, Adidas, VF
Corporation (Nautica, Jansport, etc.) e Reebok. Com exceção da Adidas, todos os
outros três fabricantes são norte-americanos.
No Brasil, alguns fabricantes começam a despontar, como a SP Alpargatas
com as marcas Topper e Rainha, e a Calçados Azaléia com a marca Olimpikus.
Também podemos citar a Penalty e a Dilly que fabrica a marca Try-On, além de
ser fabricante licenciado da Nike, Puma e Fila.
A competição nesta indústria é caracterizada como acirrada pela maioria dos
fabricantes. Isso acontece por ser uma indústria bastante fragmentada e muito
sujeita as mudanças de gosto dos consumidores. A cada ano as firmas precisam
inovar e lançar novas linhas para atender as diferentes preferências dos
consumidores. Isso abre espaço para novas marcas e novos entrantes na indústria.
Para conseguir sustentar suas marcas ao longo do tempo, as firmas são obrigadas a
vender um estilo de vida para seus consumidores e cada vez mais investem em
pesadas campanhas publicitárias e em movimentos de integração do varejo
(através de lojas próprias). Estar perto do consumidor e fazê-lo viver o estilo de
vida da marca parece ser cada vez mais a principal dimensão de competição nesta
indústria. Se, por um lado, as firmas com grandes recursos levam vantagem
quando se fala de propaganda, as pequenas conseguem sempre encontrar seu
espaço quando se fala da falta de padrão nas preferências de consumo. A
14
diversidade de preferências sempre abre espaço para os novos criadores e para as
novas marcas.
Isso faz com que o ambiente na indústria esportiva seja altamente dinâmico
e desafiador para as firmas participantes. Neste cenário, encontramos casos de
sucesso e casos de firmas que estão em franca escalada de crescimento. Mas o
que causa estas diferenças no desempenho entre as firmas? Este é o problema
básico que guia esta pesquisa. Baseado no paradigma SCP (estrutura-conduta-
performance) que é a linha mestra que direciona este trabalho, emerge uma
suspeita preliminar que as estratégias escolhidas pelas firmas explicariam em
grande parte as diferenças de desempenho. Baseadas neste problema principal
derivam questões que nos ajudarão a chegar a uma resposta. Quais as estratégias
que estas firmas estão adotando? Qual o impacto destas estratégias no seu
desempenho? Como um novo entrante pode se posicionar nesta indústria? Estas
são questões que esta pesquisa tenta explorar. Em uma indústria típica de bens de
consumo, como é o caso da indústria de artigos esportivos, a competição se
mostra cada vez mais global. É inconcebível pensar na indústria brasileira de
artigos esportivos sem pensar na Nike, Quiksilver, Puma, dentre várias outras. É
verdade que existe certo grau de protecionismo que obriga estes grandes
conglomerados a manterem parte da sua produção aqui no Brasil. Isso ajuda na
transferência de tecnologia e no desenvolvimento da indústria local. Porém, estes
grandes grupos multinacionais se beneficiam de enorme vantagem competitiva
advinda de uma operação global. Isso inclui ganhos de escala em produção na
Ásia, centros globais de pesquisa e desenvolvimento e campanhas de Marketing
que são veiculadas em todo mundo através de patrocínio de atletas e equipes. É
esta competição que as marcas nacionais incumbentes enfrentam e será esta
mesma que os novos empreendimentos brasileiros na área de esporte irão
enfrentar.
1.2 Objetivo
O objetivo principal desta pesquisa é fazer uma análise estratégica da
indústria de artigos esportivos. Isso significa basicamente entender como as
15
estratégias das firmas afetaram o seu posicionamento e, consequentemente, o seu
desempenho.
Além deste objetivo principal, esta pesquisa busca:
- Derivar as dimensões estratégicas relevantes para a análise da indústria de
artigos esportivos;
- Identificar os principais grupos estratégicos (considerando a amostra
selecionada);
- Entender como os grupos sentem o ambiente competitivo;
- Verificar as variações de desempenho por grupo estratégico;
- Testar a adequação da Tipologia de Porter à Indústria em questão.
1.3 Delimitações do Estudo
Quanto à questão temporal, o estudo irá contemplar informações
correspondentes ao período de 2001 a 2003.
Com relação às fronteiras que definem a indústria, foi utilizado o critério de
seleção baseado primeiro no escopo de oferta de produtos das firmas. Ou seja,
inicialmente a indústria foi definida como aquela formada por fabricantes
internacionais de artigos esportivos, que envolvem basicamente quatro categorias:
acessórios esportivos, vestuário esportivo, calçados esportivos e equipamentos
esportivos. A partir desta definição, foram selecionadas as firmas. Para facilitar
esta identificação foi utilizada a listagem dos principais fabricantes de artigos
esportivos (Leading Sports Goods Manufacturers) da edição de Junho de 2003 da
revista Sports Edge. Esta publicação é editada mensalmente pela SGMA (Sports
Goods Manufacturers Association) que é a associação internacional de fabricantes
na indústria de artigos esportivos.
Esta delimitação de fronteira facilitou a identificação das firmas tendo em
vista que as mesmas estão classificadas em diversas indústrias diferentes de
acordo com o código padrão de classificação industrial (SIC). Algumas firmas
16
estavam classificadas como indústrias têxteis, outras como indústrias de calçados
e outras com classificações das mais diversas. Entretanto, apesar de estarem
classificadas em indústrias distintas, são consideradas concorrentes pelos
relatórios da Datamonitor. Além disso, apresentam linhas de produtos
aproximadamente substitutos entre si.
A investigação das estratégias adotadas é baseada nas variáveis estratégicas
definidas e testadas por Dess and Davis (1980).
Todos os dados utilizados são provenientes de fontes secundárias. Nos casos
de dados omissos de uma firma foram utilizadas estimativas para cobrir estes
dados. Além disso, a amostra utilizada foi definida por conveniência sendo
caracterizada como não probabilística. Isso significa que os resultados
apresentados devem ser entendidos como indicadores ou sugestões para pesquisas
futuras mais aprofundadas e utilizando amostras probabilísticas.
Por último, o estudo proposto estará limitado à adequação da Tipologia de
Porter como explicação para as estratégias competitivas usadas pelas firmas,
assim como a metodologia de Porter para identificação de grupos estratégicos
dentro da indústria.
1.4 Relevância do Estudo
Este estudo é relevante para todas as instituições públicas e privadas
interessadas em entender as forças competitivas que guiam a indústria de artigos
esportivos e como estas firmas estão lidando com este ambiente.
Este estudo está inserido em uma linha de pesquisa mais ampla do
IAG/PUC-Rio que avalia e testa estratégias competitivas e colaborativas em
ambientes de mudança.
17
2 A Indústria de Artigos Esportivos
A Indústria de artigos esportivos faz parte do grande segmento de negócios
na área de esportes. Somente nos Estados Unidos, os negócios na área de esporte
movimentaram USD 213 bilhões no ano de 2000, segundo o Sports Business
Journal. Isso inclui, basicamente, gastos com publicidade e propaganda,
licenciamento de produtos, venda de ingressos, apostas esportivas e
comercialização de artigos esportivos. Nos Estados Unidos, a comercialização de
artigos esportivos movimentou USD 50.5 bi no atacado no ano de 2003, de acordo
com a SGMA (Sports Goods Manufacturing Association). Os três maiores
segmentos são o de acessórios esportivos (USD 21.8 bi), o de calçados esportivos
(USD 9.5 bi) e o de equipamentos esportivos (USD 17.8 bi).
A Indústria de Artigos Esportivos é constituída de fabricantes de produtos
para a prática das diversas modalidades esportivas. No mundo, ela é estimada em
USD 600 bi em vendas no varejo, envolvendo uma rede de pequenos e grandes
negócios focados principalmente no público com idade entre 16-25 anos.
Não há dados oficiais sobre o tamanho do mercado para artigos esportivos
no Brasil. O Departamento de Comércio dos Estados Unidos conduziu uma
pesquisa com especialistas da indústria e utilizou dados do SISCOMEX (Sistema
de Comércio Exterior) para estimar o mercado total brasileiro para artigos
esportivos e equipamentos recreativos. O resultado apontou para um mercado total
de USD 4.73 bi em 2001, no varejo. O termo equipamentos recreativos foi
utilizado porque no Brasil muitas atividades esportivas são consideradas
recreativas, mas, olhando sob uma perspectiva global, podemos definir como a
indústria de artigos esportivos. A maior parte do mercado brasileiro é fornecida
por pequenos e médios fabricantes domésticos.
A busca por um estilo de vida mais saudável, a crescente preocupação das
pessoas com a aparência e o papel do esporte como formador de grupos de
convívio, vem impulsionando a cada ano o crescimento dos fabricantes de artigos
esportivos. Mesmo as pessoas que não praticam efetivamente um esporte, têm nos
atletas uma fonte de referência que guia seus estilos de se vestir e de se comportar.
18
Apesar de existirem marcas fortes como a Nike, Adidas e Reebok, o
mercado se mostra fragmentado e altamente competitivo. As rápidas mudanças
em tecnologia e nas preferências dos consumidores constituem fatores de risco
para as firmas nesta indústria. Desenvolvimento de novos produtos,
posicionamento de preços, identificação de produto através de propaganda e
promoção, e uma sólida posição financeira são aspectos importantes na
competição desta indústria. Para melhorar a comercialização dos produtos, as
firmas contratam atletas de alta performance, patrocinam times e ligas esportivas
que endossam suas marcas e usam seus produtos.
19
3 Referencial Teórico
3.1 Tipos de competição e a Teoria de Estratégia
Entre todas as ciências que avaliam comportamento, a microeconomia é a
mais próxima ao estudo da competição e do comportamento competitivo entre as
firmas (Hirshleifer, 1980). Infelizmente o conceito de competição ainda é bastante
diverso dentro da microeconomia, já que diferentes escolas usam estes conceitos
de formas substancialmente diferentes e por caminhos independentes (Barney,
1986).
Três grandes escolas de pesquisa em microeconomia são as mais influentes
na pesquisa de estratégia. São elas:
- Industrial Organization Economics (Bain, 1956; Mason, 1939)
- Chamberlinian Economics (Chamberlin, 1933)
- Schumpeterian Economics (Schumpeter, 1934, 1950; Nelson & Winter, 1982)
Provavelmente o conceito de competição apresentado pela Economia de
Organizações Industriais (Industria Organization - IO) foi o mais incorporado ao
estudo de estratégia. Isso aconteceu devido ao extenso e reconhecido trabalho de
Michael Porter; que é baseado nos conceitos de IO.
3.1.1 Competição segundo o paradigma de Organizações Industriais (IO Competition)
O conceito básico de IO é que o retorno das firmas é determinado pela
estrutura da indústria na qual a firma está inserida. Os principais atributos da
estrutura de uma indústria são:
- A existência e o valor das Barreiras de Entrada (Bain, 1956);
20
- O número e o tamanho relativo das firmas (Porter, 1980);
- A existência e nível de diferenciação entre os produtos
comercializados (Porter, 1980);
- A elasticidade total da demanda (Porter, 1980).
Inicialmente o modelo de IO foi desenvolvido para auxiliar o governo a
formular políticas econômicas que garantissem um nível ótimo de competição
dentro da indústria. Dois acadêmicos (Bain e Mason) foram os pioneiros nesta
tarefa e foram os primeiros a relacionar as características estruturais da indústria
com o desempenho das firmas. Esta relação ficou conhecida como o paradigma
SCP (Structure, Conduct, Performance). Em outras palavras: a conduta das firmas
(estratégias) e o desempenho das firmas seguem diretamente os atributos
estruturais da indústria.
De acordo com Barney (1986), os teóricos de estratégia fizeram o caminho
inverso. Na tentativa de usar o pensamento de IO para desenvolver uma teoria
normativa de estratégia competitiva, eles viraram os objetivos originais de política
econômica de cabeça para baixo. Porter (1980) menciona que os teóricos de
estratégia, ao invés de procurar auxiliar os responsáveis pela formulação de
políticas públicas a reduzir o retorno das firmas para um nível competitivo,
focaram no desenvolvimento de modelos que auxiliassem as firmas a obterem
retornos econômicos acima do normal em seus investimentos.
Ainda de acordo com Porter (1980), as firmas procurando obter altos
retornos nos seus investimentos estratégicos, deveriam focar na criação e/ou
modificação de características estruturais das suas indústrias para favorecer altos
retornos. Para isso, estas firmas deveriam criar altas barreiras de entrada;
deveriam reduzir o número de firmas na sua indústria; deveriam aumentar a
diferenciação de produtos ou reduzir a elasticidade da demanda (Porter 1980).
Alguns outros acadêmicos de estratégia, especialmente os da escola Neo-
Austríaca, refutam o paradigma SCP e consequentemente a teoria de Porter. Eles
argumentam que a natureza da competição é independente da estrutura da
indústria e não pode ser influenciada por ações de firmas isoladas.
Hill & Deeds (1996) acreditam que a natureza da competição é determinada
pela heterogeinidade das firmas, por barreiras à imitação, e surgimento de
21
inovações de forma acidental ou deliberada. Eles argumentam que a estrutura da
indústria é muito mais um resultado endógeno do processo competitivo do que o
fator que molda este processo. Eles utilizam o exemplo da indústria americana de
computadores pessoais como um exemplo para conjecturar o seu pensamento. De
acordo com o seu argumento, firmas tradicionais como a IBM havia construído
enormes barreiras e criado uma estrutura extremamente adversa para nova
competição de firmas menores (incumbentes ou entrantes). No entanto, o que
aconteceu foi que firmas pequenas e inovadoras como a Dell Computers e a
Compaq chegaram com inovações radicais no produto e no processo de
comercialização de computadores pessoais. Estas duas firmas entrantes
revolucionaram o mercado e assumiram posição de liderança apesar da antiga
estrutura industrial que existia.
Existem diversas maneiras de interpretar este caso específico da indústria
americana de computadores pessoais, mas de acordo com Hill & Deeds (1996),
esta é uma evidência que a estrutura da indústria é um resultado endógeno do
processo competitivo e consequentemente uma razão para refutar o paradigma
SCP.
Por outro lado, nós podemos mencionar Caves & Porter (1977) que também
argumentam que as barreiras observadas em uma indústria são em parte
estruturais, mas também são, pelo menos, em parte endógenas. De acordo com
Caves e Porter, “O novo entrante e a firma incumbente que age para detê-lo, estão
ambos tomando decisões de investimento baseados em conjecturas sobre uma
rentabilidade futura incerta. As ações do incumbente afetam tanto as conjecturas
do novo entrante sobre as condições da indústria após sua entrada, quanto às
barreiras estruturais de entrada. Portanto, as barreiras de entrada que observamos
são em parte estruturais, mas, pelo menos, também são parte endógenas”.
3.1.2 Competição segundo Chamberlin (Chamberlinian Competition)
A competição segundo Chamberlin foca nas características individuais de
cada firma, ao invés de focar nas características estruturais da indústria. De acordo
com Barney (1986), “… dado que as diferenças entre as capacidades e habilidades
22
controladas pelas firmas podem levar a diferenças nos retornos das estratégias
implementadas, a lógica de Chamberlin implica que as firmas deveriam procurar
escolher aquelas estratégias que mais completamente exploram suas
individualidades e características únicas... essa é fundamentalmente a mensagem
de teóricos de estratégia como Learned, Christensen, Andrews and Guth (1969),
Lenz (1980), Kotler (1976) e Stevenson (1976), que sugerem fortemente que as
firmas deveriam escolher estratégias que explorem suas individualidades e
competências únicas e ao mesmo tempo evitem as suas fraquezas”.
Barney (1986) sugere uma interessante integração da competição segundo
os princípios de IO e a competição segundo Chamberlin. Baseado no trabalho dos
autores citados antes, Barney menciona que “... aplicando os conceitos de IO para
caracterizar a estrutura da indústria sugere quais categorias de estratégias uma
firma deveria considerar (p.ex. barreiras de entrada, diferenciação de produto,
etc.), enquanto a lógica de Chamberlin sugere quais estratégias em particular,
dentro destas categorias mais amplas, as firmas deveriam escolher implementar.
Ou seja, estratégias que explorem as características únicas das firmas, os recursos
e competências diferenciadas”.
3.1.3 Competição segundo Shumpeter (Schumpeterian Competition)
A competição descrita por Schumpeter (1936 e 1950) não é estável e
certamente menos previsível. Na sua visão, a explicação para o lucro acima do
normal está na inovação de produtos e processos. Este lucro superior disaparece
quando os competidores conseguem emular a inovação.
Esta visão coloca a inovação como principal combustível da competição e
da produtividade diária. Devido ao fato destes introdutores de inovação se
distanciarem do padrão normal, Schumpeter caracteriza estas pessoas como
“empreendedores”. Aqueles que definem os rumos dos negócios, que estão
dispostos a assumir os riscos. “A habilidade e a iniciativa do empreendedor são
capazes de moldar um ambiente, de propiciar novas descobertas dos cientistas e
inventores, pois criam novas oportunidades para o investimento, para o
crescimento” (Freeman, 1994).
23
Schumpeter continua com sua teoria explicando os ciclos econômicos.
Como os imitadores da inovação seguem o inovador, isso provoca uma onda de
investimentos que gera um curto ciclo de explosão econômica. A competição,
como sempre, força os preços para baixo e em última instância, o lucro
desaparece.
Uma interessante indicação de como trazer o conceito de competição
segundo Schumpeter para o campo de estratégia pode ser encontrado no trabalho
de Nelson e Winter (1982). Estes acadêmicos enfatizaram as vantagens e custos
de seguir uma política de inovação de produto.
De acordo com Nelson e Winter (1982), uma firma deveria focar na criação
de revoluções tecnológicas de produtos versus uma estratégia de imitação de
produtos.
Peters & Waterman (1982) argumentam que aplicando o conceito de
Chamberlin para competição em um contexto Schumpeteriano, pode-se concluir
que algumas firmas em uma indústria podem ter as características únicas e
necessárias para ser uma fonte de mudanças revolucionárias nesta indústria.
Barney (1986) propõe um raciocínio muito interessante para integrar estas
três diferentes abordagens de competição. Este raciocínio é descrito abaixo através
de um esquema:
24
Figura 3.1. Esquema Integrativo de Barney para Competição
Fonte: Barney (1986)
Revolução Schumpeteriana
(Nascimento de uma Indústria)
Definição dos ativos mais valiosos e
dos ativos sem valor naquela indústria
Definição das Firmas que
controlam estes ativos valiosos
Através de investimentos estratégicos, estas
firmas tentam criar ou modificar a estrutura
da nova indústria para proteger/aumentar o
seu retorno. (IO Competition)
Criação de Grupos Estratégicos que geram
diferentes barreiras de mobilidade (e de
entrada).
Novos entrantes tentando penetrar na
indústria/grupos através de investimentos
estratégicos nos ativos de valor ou através
da criação de choques/revoluções
Schumpeterianas (schocks) (*)
Estes investimentos estratégicos deveriam
focar nas competências diferenciadas de
cada firma. (Chamberlinian Competition)
(*) Inovações que alteram a estrutura da indústria.
25
3.1.4 A Teoria de Estratégia
Foi baseado nestas diferentes abordagens da competição que surgiram
algumas escolas de estratégia. As que mais se destacaram foram as escolas
estruturalista e neo-austríaca. Ambas tentam basicamente entender como as firmas
ganham e sustentam uma vantagem competitiva em suas indústrias.
Neste trabalho estaremos realizando a análise industrial seguindo uma
abordagem estruturalista. A origem desta abordagem vem da Economia, mais
precisamente da área de economia de organizações industriais (IO). Sendo ainda
mais específico, estaremos seguindo as técnicas de análise traçadas por Porter
(1980) mixando com uma metodologia estatística desenvolvida por Silva (1997).
A área de estratégia é caracterizada por grande pluralismo e com isso a
teoria de estratégia muitas vezes fica inconsistente. Abordagens muito diferentes e
originárias de diversas ciências fazem com que a teoria de estratégia caminhe por
caminhos muito distintos – sem uma linha principal. Foss (1996), defende a idéia
de que a economia deveria exercer um papel mais amplo na discussão dos
pesquisadores de estratégia. Segundo ele “... em economia existe uma linha mestra
(economia neoclássica) e todos os economistas estão aptos a comunicar-se
facilmente devido à existência de uma série de conceitos (equilíbrio,
rentabilidade, maximização, curva de demanda, etc) que são compreendidos por
todos os economistas”. Foss (1996) usa a evolução do pensamento de Michael
Porter para demonstrar algumas das vantagens e alguns dos perigos de usar
economia no campo de estratégia, além de ilustrar pontos sobre ecleticismo e
pluralismo.
Seguindo adiante com o discurso sobre a teoria de estratégia e deixando o
pluralismo de lado, podemos afirmar que estratégia é um caminho. Um caminho a
ser escolhido e seguido pelas firmas, de forma que estas ganhem e sustentem uma
vantagem competitiva sobre seus concorrentes e, no longo prazo, consigam gerar
e manter uma lucratividade acima de outras oportunidades de investimento com
risco similar.
Segundo Porter (1980) “... a concorrência em uma indústria age
continuamente no sentido de diminuir a taxa de retorno sobre o capital investido
26
na direção da taxa competitiva básica de retorno (retorno de uma indústria em
concorrência perfeita, segundo os economistas). Esta taxa básica competitiva, ou
retorno de mercado livre é aproximadamente igual ao rendimento sobre títulos do
governo a longo prazo, ajustados para mais pelo risco de perda de capital. Os
investidores não vão tolerar retornos abaixo desta taxa a longo prazo, em virtude
de sua alternativa de investimento em outras indústrias”.
Portanto, estratégia está ligada à idéia de vencer a concorrência e agir contra
as forças que tentam reduzir a lucratividade da indústria e da firma. Estas forças
podem ser entendidas como o ambiente competitivo ou estrutura industrial e,
segundo a abordagem estruturalista de estratégia, determinam o potencial de lucro
final na indústria. Segundo Porter (1980) “A meta da estratégia competitiva para
uma firma é encontrar uma posição dentro da indústria onde ela possa melhor se
defender contra as forças competitivas ou influenciá-las em seu favor”.
3.2 O Ambiente Competitivo e a Concorrência
Seguindo o raciocínio estruturalista, adimitimos que a estrutura da indústria
(ou o ambiente competitivo) explica em grande parte o grau de lucratividade desta
indústria. Passaremos agora a entender o que compõe esta estrutura industrial.
De acordo com a teoria de Porter, que foi adaptada do pensamento de
microeconomia, o ambiente competitivo pode ser representado por cinco forças
básicas que determinam a lucratividade da indústria. São elas:
a) Ameaça de Novos Entrantes
b) Rivalidade entre as Firmas existentes
c) Ameaça de Produtos Substitutos
d) Poder de Negociação dos Compradores
e) Poder de Negociação dos Fornecedores
27
Figura 3.2. Modelo das Cinco Forças
Fonte: Porter (1980)
3.2.1 Ameaça de Novos Entrantes
Novas firmas atraídas para a indústria trazem novos recursos para ganhar
participação de mercado e consolidar sua posição. Estas firmas podem criar
guerras de preço, podem inflacionar os preços de matérias primas entre outras
ações que agem como uma força redutora da rentabilidade.
A decisão de entrar em um novo mercado depende das barreiras de entrada
existentes, além da expectativa de reação das firmas incumbentes. O potencial
novo entrante calcula o investimento necessário para transpor as barreiras de
entrada somados aos custos de combater a retaliação dos incumbentes. Se este
Concorrência na Indústria
(Rivalidade entre
as Firmas
Existentes)
Compradores Fornecedores
Entrantes Potenciais
Substitutos
Ameaça de Novos Entrantes
Ameaça de Produtos Substitutos
Poder de Negociação
dos CompradoresPoder de Negociação
dos Fornecedores
28
investimento ainda tiver um retorno aceitável, são grandes as chances do potencial
novo entrante tomar a decisão de entrar no mercado.
De acordo com Porter (1980), existem seis fontes principais de barreiras de
entrada:
1) Economias de Escala: São reduções no custo unitário do produto à medida que
o volume absoluto por período aumenta. Este tipo de economia é considerado uma
barreira de entrada porque obriga o novo entrante a produzir em larga escala e
com isso, demanda maiores investimentos ou produzir em pequena escala e ficar
assim em desvantagem de custo.
2) Diferenciação do Produto: É a força da marca da firma incumbente, que gera
lealdade no consumidor. Para transpor esta barreira de entrada, o potencial novo
entrante precisa fazer investimentos para quebrar este vínculo estabelecido com o
cliente. Este esforço gera prejuízos iniciais devido à concentração inicial dos
esforços de marketing. Além disso, são investimentos altamente arriscados, pois
não têm nenhum valor residual se a tentativa de entrada falhar.
3) Necessidades de Capital: Certas indústrias demandam enormes quantidades de
capital para competir. Isso pode acontecer na necessidade de crédito ao
consumidor, investimento em P&d, investimentos em estoques, marketing, dentre
outros. Embora as grandes companhias possuam recursos financeiros para entrar
em quase todas as indústrias, existem algumas como a indústria de mineração que
limitam bastante a lista de potenciais novos entrantes. Mesmo que o capital esteja
disponível no mercado financeiro, a taxa de risco cobrada para alavancar o capital
vai se tornar uma vantagem para as firmas incumbentes.
4) Custos de Mudança: A mudança de um fornecedor para outro gera custos para
o consumidor. Estes custos podem ser de treinamento no novo produto, custos de
busca do novo produto, custos de se desfazer um relacionamento, custos de troca
de um equipamento auxiliar, etc. Para superar esta barreira, o potencial novo
entrante deverá incorrer em mais gastos, o que representa mais uma desvantagem
em relação aos incumbentes.
29
5) Acesso aos Canais de Distribuição: É o custo que o novo entrante terá para
formar sua base de distribuição. Assumindo que os canais existentes já estão
sendo atendidos pelas firmas incumbentes, o novo entrante terá que persuadir
estes canais a trabalharem com o seu produto. Isso demanda gastos com
descontos, verbas de cadastramento, compra de espaço e propaganda cooperada,
por exemplo. Muitas vezes as firmas incumbentes tem acordos de exclusividade
ou outras formas de controle dos seus canais de venda, o que irá dificultar a
formação da rede de distribuição do novo entrante.
6) Desvantagens de Custo Independentes de Escala / Política Governamental: São
vantagens de custos impossíveis de serem igualadas pelas entrantes potenciais. As
mais comuns são: Tecnologia patenteada; localização favorecida; subsídios
oficiais; curva de aprendizado.
Como citado anteriormente, além dos custos de transpor as barreiras de
entrada, existem os custos da retaliação das firmas incumbentes. A expectativa de
reação das firmas incumbentes também irá influenciar a ameaça de novos
entrantes. Incumbentes com forte histórico de retaliação, boa saúde financeira, alta
alavancagem operacional ou crescimento lento da indústria em que estão
presentes são indicadores de retaliação e isso pode influenciar na decisão de
entrada da nova firma.
Um último ponto importante é que um potencial novo entrante não é
necessariamente, uma firma nova na indústria. Caves and Porter (1977) propõe a
idéia de que “... a teoria sobre barreiras de entrada tem sido, de forma
desnecessária, restrita ao movimento de firmas com output zero para algum nível
positivo de output. Torna-se muito mais rico, porém ainda conciso, quando
entendida como uma teoria geral de mobilidade das firmas entre segmentos de
uma indústria, englobando, portanto a entrada, saída e movimento entre grupos na
indústria”. Esta afirmação toca no conceito de grupos estratégicos que será
explorada mais à frente na seção 3.3.6.
30
3.2.2 Rivalidade entre as Firmas existentes
A rivalidade entre as firmas pode atuar como uma força redutora de
lucratividade na indústria. Algumas formas de concorrência como as guerras de
preços, são altamente instáveis e normalmente deixam a indústria como um todo
em pior situação, pois atinge diretamente a rentabilidade das firmas. Por outro
lado, as batalhas de publicidade podem expandir a demanda ou aumentar o nível
de diferenciação do produto na indústria, com benefício para todas as firmas.
Segundo Porter (1980), a rivalidade é conseqüência da interação de vários fatores
estruturais.
- Concentração na Indústria (número de concorrentes);
- Crescimento Lento da Indústria;
- Custos Fixos ou de Armazenamento Altos;
- Ausência de Diferenciação ou Custos de Mudança;
- Capacidade aumentada em grandes incrementos;
- Concorrentes Divergentes;
- Interesses Estratégicos;
- Barreiras de Saída Elevadas.
3.2.3 Ameaça de Produtos Substitutos
Os produtos substitutos agem como uma força redutora da lucratividade a
partir do momento em que fixam um limite máximo de preço para os produtos
oferecidos pelas firmas da indústria em questão. Se o preço ultrapassa este limite,
os consumidores passam a consumir o substituto.
Segundo Porter (1980) “os produtos substitutos que exigem maior atenção
são aqueles que (1) estão sujeitos a tendências de melhoramento do seu trade-off
de preço-desempenho com o produto da indústria, ou (2) são produzidos por
indústrias com lucros altos. No último caso, muitas vezes os substitutos entram
rapidamente em cena se algum desenvolvimento aumenta a concorrência em suas
31
indústrias e ocasiona redução de preço ou aperfeiçoamento do desempenho. A
análise destas tendências pode ser importante na decisão acerca de tentar suplantar
estrategicamente um substituto ou de planejar a estratégia considerando o
substituto como uma força-chave inevitável”.
3.2.4 Poder de Negociação dos Compradores
Esta última força determinante da lucratividade da indústria fica bem
evidenciada quando o comprador faz compras de volumes muito grandes em
relação às vendas do vendedor. Na indústria de bens de consumo, por exemplo, os
grandes varejistas detêm uma base de distribuição enorme no Brasil. Se um
fabricante comercializa seus produtos neste canal e não chega a um acordo
comercial com um destes compradores, seu produto perde imediatamente uma
base de distribuição gigantesca, afetando a sua participação de mercado e
possivelmente comprometendo ações de marketing nos produtos. Portanto, ele
quase não tem escolha e tem que ceder radicalmente nas negociações, o que
normalmente reduz muito sua lucratividade. Neste caso, o poder de negociação
dos compradores é alto. A única maneira da indústria reduzir esta força é através
de ações de marketing, fazendo com que os consumidores finais façam pressão no
varejista pelos produtos de determinada firma. Assim o varejista também sofrerá
uma pressão para manter os produtos da firma em seu mix e isso vai ajudar a
indústria a fazer negociações mais lucrativas. Uma outra saída é o fabricante fazer
uma integração para frente criando seu próprio canal de distribuição e acabar com
esta força redutora de lucratividade. Esta é uma alternativa normalmente inviável
porque os varejistas representam um ganho econômico na cadeia produtiva. Se a
indústria quiser integrar para frente e criar seu próprio canal de distribuição
provavelmente, seria mais caro do que pagar o varejista. Mas algumas vezes a
integração do varejo parece valer a pena. No caso da indústria de artigos
esportivos, veremos uma forte movimentação dos fabricantes no sentido de abrir
lojas próprias e exclusivas da sua marca.
Uma outra situação que evidencia o poder de negociação dos compradores
como força competitiva é quando os produtos da indústria são pouco
32
diferenciados e o comprador enfrenta poucos custos de mudança. Nesta situação,
o comprador tem a chance de incitar a rivalidade das firmas na indústria através
de leilões de preço, por exemplo.
Por último, podemos citar a ameaça concreta de integração para trás que o
comprador pode impor ao fornecedor. A indústria de carros é um bom exemplo.
As grandes montadoras têm total capacidade de produzir quase que todas as peças
de seus carros. Não o fazem por razões de custo operacional / financeiro, mas
todos os fornecedores sabem que um desacordo comercial pode levar a montadora
a produzir internamente a peça em questão. Isso deixa grande poder de negociação
nas mãos do comprador e pode atuar como mais uma força redutora da
lucratividade da indústria.
3.2.5 Poder de Negociação dos Fornecedores
As características que aumentam a força dos fornecedores são muito
parecidas com as que aumentam as forças dos compradores, só que em outro nível
da escala produtiva. Podemos citar que os fornecedores têm alto poder de
negociação em indústrias com as seguintes características:
- Compradores Fragmentados;
- Produtos do fornecedor não têm substitutos;
- A indústria não é um cliente importante para o grupo fornecedor;
- O produto do fornecedor é importante para o negócio do comprador;
- Os produtos do grupo fornecedor são diferenciados ou o grupo
desenvolveu custos de mudança;
- O grupo de fornecedores é uma ameaça concreta de integração para
frente.
33
Tabela 3.1. Determinantes da Estrutura da Indústria
FORÇAS ELEMENTOS DETERMINANTES
AMEAÇA DE NOVOS
ENTRANTES
Economias de Escala
Diferenciação de Produtos
Identidade de Marca
Custos de Mudança
Exigências de Capital
Acesso à Distribuição
Política Governamental
Vantagens Absolutas de Custo
- Curvas de Aprendizagem
- Curvas de Experiência
- Acesso aos Insumos
- Tecnologias Patenteadas
Retaliação Esperada
Preço de Entrada Dissuasivo
RIVALIDADE ENTRE
AS FIRMAS
Crescimento da Indústria
Custos Fixos
Sobre-capacidade Intermitente
Diferenciação entre Produtos
Identidade de Marca
Custos de Mudança
Concentração da Indústria
Complexidade Informacional
Diversidade de Concorrentes
Interesses Empresariais
Barreiras de Saída
AMEAÇA DE
PRODUTOS
SUBSTITUTOS
Preço-desempenho Relativo dos Produtos Substitutos vs. Concentração de Firmas
Custos de Mudança
Propensão do Comprador a Trocar de Fornecedor
PODER DE
NEGOCIAÇÃO DOS
COMPRADORES
Produtos Substitutos
Concentração: Compradores vs.
Indústria
Volume do Comprador
Custos de Mudança
Informação do Comprador
Ameaça de Integração Vertical
Sensibilidade ao Preço
Diferenciação dos Produtos
Identidade de Marca
Impacto sobre a Qualidade
Lucro dos Compradores
Incentivos aos Tomadores de Decisão
PODER DE
NEGOCIAÇÃO DOS
FORNECEDORES
Diferenciação dos Insumos
Custos de Mudança
Presença de Insumos Substitutos
Concentração dos Forncedores
Importância do Volume para o Fornecedor
Custo Relativo às Compras Totais da Industria
Impacto dos insumos sobre Custo
Ameaça de Integração Vertical
Fonte: Adaptação de Pinho (2000)
34
3.3 Estratégias Competitivas e a Tipologia de Porter
Entendida a composição da estrutura industrial, chegamos no ponto onde a
firma decide qual será sua postura em relação a cada uma das forças redutoras da
lucratividade da indústria. Olhando pelo lado estratégico, esta decisão é o
posicionamento da firma quanto às causas básicas de cada força competitiva.
Segundo Porter (1980), uma estratégia competitiva efetiva assume uma ação
ofensiva ou defensiva de modo a criar uma posição defensável contra as cinco
forças competitivas. De modo amplo, isto compreende uma série de abordagens
possíveis:
- posicionar a empresa de modo que suas capacidades proporcionem a
melhor defesa contra o conjunto existente de forças competitivas;
- influenciar o equilíbrio de forças através de movimentos estratégicos e,
assim, melhorar a posição relativa da empresa;
- antecipar as mudanças nos fatores básicos das forças e responder a elas,
explorando, assim, a mudança através da escolha de uma estratégia
apropriada ao novo equilíbrio competitivo, antes que os rivais a
identifiquem.
A primeira abordagem reflete uma postura defensiva em relação à estrutura
e pode ser bem representada na afirmação de Porter (1980) “o conhecimento das
capacidades da firma e das causas das forças competitivas colocará em destaque
as áreas em que a firma deve enfrentar a concorrência e aquelas que deve evitá-la.
Se a firma for um produtor de baixo custo, por exemplo, ela pode optar por vender
para compradores poderosos, com o cuidado de vender-lhes apenas produtos não
vulneráveis à concorrência de substitutos”. Ou seja, a idéia é partir das
capacidades da firma para reagir à estrutura e não a estrutura ditando as
capacidades da firma.
Por outro lado, esta é apresentada como uma das diversas possíveis
abordagens. Sua segunda abordagem é mais agressiva e defende a firma
influenciando na estrutura da indústria. Este posicionamento, que ele identifica
como ofensivo, visa fazer algo mais do que simplesmente enfrentar as forças
35
competitivas: visa alterar as suas causas. Porter cita que inovações em Marketing
podem acentuar a identificação da marca ou mesmo diferenciar o produto.
Investimentos de capital em grandes instalações ou a integração vertical afetam as
barreiras de entrada. O equilíbrio das forças é, em parte, resultado de fatores
exógenos a firma e, em parte, endógenos.
Uma terceira abordagem defende a antecipação de mudanças futuras e
consequente movimento antecipado da firma como uma forma de melhor se
posicionar no ambiente competitivo. Esta abordagem é baseada na idéia de que as
indústrias evoluem e sofrem mudanças naturais nas fontes estruturais da
concorrência. Por exemplo, percebe-se que a publicidade é declinante à medida
que a indústria amadurece e que as firmas tendem para uma integração vertical.
É interessante observar que Porter considera os fatores organizacionais da
firma como elementos de moldagem de uma estratégia. São elementos que o
aproximam da visão da firma baseada em recursos (RBV). As firmas que optam
por posicionar-se de forma que suas capacidades proporcionem uma defesa ao
ambiente são identificadas como estratégias defensivas. As que tentam influenciar
na estrutura são chamadas ofensivas. E continua nesta aproximação à visão RBV
quando afirma que “... a melhor estratégia para uma dada empresa é, em última
análise, uma solução única que reflete suas circunstâncias particulares” (Porter,
1980).
Porter (1980) propõe uma tipologia estratégica que define três estratégias
genéricas internamente consistentes (que podem ser usadas isoladamente) para
criar esta posição defensável no longo prazo e superar os concorrentes em uma
indústria. São elas:
- Estratégia de Liderança em Custo;
- Estratégia de Diferenciação;
- Estratégia de Enfoque (baseado em custo ou diferenciação).
36
Figura 3.3. Tipologia de Estratégias Genéricas de Porter.
Fonte: Adaptação Porter (1980)
Na prática, ele defende a idéia que estas estratégias sejam exclusivas, ou
seja, a firma deve optar por perseguir somente uma delas. Seu argumento é que
seria necessários o comprometimento total e arranjo organizacional compatível
com cada uma destas estratégias. Isso não aconteceria se a escolha estratégica
fosse múltipla. As empresas que procuram estratégias híbridas ou que fracassam
na busca por uma delas foram por ele designadas como stuck-in-the-middle (sem
posicionamento). O fato de uma empresa possuir um posicionamento classificado
como stuck-in-the middle não significa que ela não se utilize de métodos e armas
competitivas típicas de uma ou mais das estratégias genéricas, mas apenas que sua
estratégia como um todo carece de consistência interna (Dess & Davis, 1984).
A afirmação básica da tipologia estratégica de Porter é que as firmas que
implementam com sucesso umas três estratégias genéricas atingem desempenho
superior. As firmas que não conseguem implementar uma destas estratégias
(stuck-in-the-middle) ficam mal posicionadas e, no longo prazo, estas firmas terão
Diferenciação Liderança no
Custo
Enfoque
(em Diferenciação)
Enfoque
(em Custos)
Alvo
Estratégico
No âmbito de toda a Indústria
Apenas um Segmento Particular
Unicidade Observada pelo Cliente
Posição de Baixo Custo
Vantagem Estratégica
37
rentabilidade inferior às bem sucedidas na implementação das estratégias
genéricas.
Fundamentalmente, os riscos de seguir as estratégias genéricas são dois: (1)
falhar em alcançar ou sustentar a estratégia ou (2) que o valor da vantagem
estratégica proporcionada pelo posicionamento seja desgastado com a evolução da
indústria.
3.3.1 Estratégia de Liderança em Custo
O que caracteriza da melhor forma esta estratégia é a busca por parte da
firma de uma liderança no custo total em relação aos seus concorrentes. Para
entender por que Porter afirma que esta estratégia cria uma posição defensável em
relação às cinco forças competitivas, precisamos explorar a relação dela com cada
uma das cinco forças:
a) Rivalidade: Os custos mais baixos significam que a firma pode obter
retornos depois que seus concorrentes tenham consumido seus lucros na
competição (em uma guerra de preços, por exemplo).
b) Compradores: Os compradores só podem exercer seu poder para baixar os
preços ao nível do concorrente mais eficiente.
c) Fornecedores: Mais folga na margem para suportar os aumentos nos custos
dos insumos fornecidos.
d) Novos Entrantes: Uma posição de baixo custo cria barreiras de entradas
substanciais em termos de economia de escala e vantagens de custo.
e) Produtos Substitutos: Posição favorável em relação aos substitutos
A liderança em custo exige a construção agressiva de instalações em escala
eficiente, uma perseguição vigorosa de reduções de custo pela experiência, um
controle rígido do custo, despesas gerais, minimização de custos de P&d, força de
vendas, publicidade, etc.
38
Segundo Porter, atingir uma posição de custo total baixo quase sempre
exige uma parcela alta de mercado. Por isso, é muito difícil a presença de dois
líderes de custo na mesma indústria.
3.3.2 Estratégia de Diferenciação
Esta segunda estratégia genérica está baseada na idéia de se criar um
produto ou serviço único no âmbito de toda indústria. Esta diferenciação pode
estar em uma marca, em um serviço de atendimento, ou em uma rede de
fornecedores diferenciada, por exemplo. O ideal é que a firma consiga se
diferenciar não só em uma destas dimensões, mas em várias delas. Isto aumenta a
sua distância das outras firmas concorrentes e melhora a sua posição em relação às
cinco forças competitivas da seguinte forma:
a) Rivalidade: A diferenciação isola a firma da rivalidade porque produz
lealdade no consumidor e permite a firma que evite certas guerras
competitivas entre os incumbentes da indústria.
b) Novos Entrantes: A mesma lealdade cria uma barreira de entrada que
precisa ser quebrada e demanda normalmente altos investimentos do
potencial novo entrante.
c) Compradores: Reduz o poder dos compradores porque reduz as
alternativas de substituição do produto tendo em vista que ele é único. Os
consumidores ficam menos sensíveis a preço.
d) Fornecedores: A diferenciação produz margens altas o que reduz a
importância das alterações de preços dos insumos.
e) Substitutos: A lealdade do consumidor faz com que a firma diferenciada
fique mais bem posicionada em relação aos substitutos do que os
concorrentes.
Segundo Porter, se a estratégia de diferenciação for alcançada, a firma irá
obter no longo prazo retornos acima da média da indústria, mesmo que às vezes se
torne impossível obter uma alta parcela de mercado. Isso acontece porque em
39
geral a diferenciação requer um sentimento de exclusividade que é incompatível
com a alta parcela de mercado.
A posição de diferenciação se mostra normalmente incompatível com a
posição de liderança em custos, porque ela exige altos gastos em funções como
pesquisa, desenvolvimento de produto, materiais de alta qualidade, serviço ao
consumidor e publicidade.
3.3.3 Estratégia de Enfoque
A estratégia de enfoque tem como idéia básica que existe uma diferença
entre o desempenho requerido por alguns segmentos de consumidores e o
desempenho dos produtos ofertados pelas firmas concorrentes com escopo amplo
de atuação. As firmas com estratégia de enfoque atuam na redução desta diferença
em segmentos específicos e assim adquirem uma vantagem em relação aos seus
concorrentes de atuação ampla.
A estratégia pode ser implementada focando em diferenciação, em custos
mais baixo para o segmento alvo ou em ambas. Mesmo que a estratégia de
enfoque não atinja baixo custo ou diferenciação do ponto de vista do mercado
como um todo, ela realmente atinge uma ou ambas as posições em relação ao seu
estreito alvo estratégico.
Segundo Porter “a firma que desenvolve com sucesso a estratégia de
enfoque pode também obter potencialmente retornos acima da média para sua
indústria”. E o mais interessante desta estratégia genérica é a idéia de que não
existe uma cadeia de valor que possa atender de forma ótima todos os segmentos.
Assim, em indústrias onde as firmas incumbentes têm um escopo amplo de
atuação, provavelmente haverá segmentos que não estão sendo atendidos da forma
ideal.
40
3.3.4 O Meio-Termo (Stuck-in-the-Middle)
Este termo inventado por Porter serve para definir uma firma que está
fracassando em desenvolver sua estratégia em ao menos uma das três direções
apontadas. Segundo ele, a firma que está nesta posição tem grandes chances de
obter uma baixa rentabilidade. O raciocínio é que se a firma não é a líder em
custo, irá perder os clientes de grande volume que estão preocupados com o preço.
Por outro lado, não serão capazes de conquistar a parcela de mercado que gera
altas margens porque não consegue competir com as firmas que tem
diferenciação. Mesmo atendendo a parcela de mercado restante, a firma mal
posicionada sofrerá de forma intensa as forças do ambiente competitivo e sua
margem estará sistematicamente abaixo da média da indústria. Isso deixa sua
posição frágil e no longo prazo pode forçar a sua saída da indústria.
De acordo com Porter (1980) “a firma na posição meio-termo tem que tomar
uma decisão estratégica fundamental. Ou ela adota as medidas necessárias para
alcançar a liderança - ou ao menos a paridade - de custo, o que em geral acarreta
investimentos agressivos para modernizar e, talvez, a necessidade de comprar
parcela de mercado, ou ela deve orientar-se para um alvo determinado (enfoque)
ou atingir alguma supremacia (diferenciação). As duas últimas opções podem
acarretar contração da parcela de mercado e até em termos absolutos de vendas. A
escolha entre estas opções está necessariamente baseada nas capacidades e nas
limitações da firma. A execução bem-sucedida de cada estratégia genérica requer
recursos diferentes, diferentes virtudes, disposições organizacionais e estilo
administrativo, como já foi visto. Raramente uma firma está ajustada para todos
os três”.
3.3.5 Dimensões da Estratégia Competitiva
Se pudéssemos olhar a estratégia de uma firma como uma edificação, as
dimensões estratégicas seriam os pilares desta construção. Para entender melhor,
vamos pegar o exemplo da estratégia de liderança em custo. Esta estratégia remete
41
a idéia de que a empresa estará preocupada com custos e fará o máximo para
controlá-los e assim atingir o menor custo total da indústria. Esta idéia ampla é
correta, porém na prática, uma estratégia é formada por diversas funções e
decisões de investimento que são as dimensões estratégicas. Portanto,
implementar uma estratégia de liderança em custo requer a definição de uma linha
de produtos compatível, uma definição de canais de venda compatíveis, escolha
da qualidade do produto, investimentos em integração vertical, definição de
política de preço, dentre outras escolhas que somadas refletem uma posição de
liderança em custos.
As dimensões estratégicas refletem como as firmas competem e apesar disso
mudar de indústria para indústria, Porter (1980) fez uma lista de dimensões
estratégicas que em geral captam as possíveis diferenças entre as opções
estratégicas de uma firma em uma dada indústria. São elas:
Especialização: grau em qua a firma concentra seus esforços em termos da
amplitude de sua linha, os segmentos de clientes-alvo e os mercados
geográficos atendidos;
Identificação de marcas: grau em que a firma busca a identificação de
marca evitando a competição baseada basicamente em preços ou em outras
variáveis. A identificação de marca pode ser alcançada por via de
publicidade, força-de-vendas, ou por diversos meios;
Política de canal: o grau em que a firma busca desenvolver a identificação
de marca diretamente com o consumidor final “versus” o apoio aos canais
de distribuição na venda de seu produto;
Seleção do canal: a escolha dos canais de distribuição variando de canais
pertencentes à firma a pontos-de-venda que são especializados em um
dado produto até canais que distribuem amplas linhas de produtos;
Qualidade do produto: seu nível de qualidade do produto, em termos de
matérias-primas, especificações, observância das tolerâncias,
características, etc;
Liderança tecnológica: o grau em que ela procura a liderança tecnológica
“versus” um comportamento imitativo. É importante notar que uma firma
42
pode ser líder em tecnologia, mas deliberadamente não fabricar o produto
da mais alta qualidade do mercado; qualidade e liderança tecnológica não
andam necessariamente juntas;
Integração vertical: o montante do valor agregado conforme refletido no
nível de integração para frente e para trás adotado, incluindo o fato de a
firma ter canal de distribuição cativo, lojas de varejo exclusivas ou de sua
propriedade, uma rede própria de assistência técnica, e assim por diante;
Posição de custo: o grau em que ela busca a posição de mais baixo custo
na fabricação e na distribuição através de investimento em instalações ou
equipamentos para minimizar o custo;
Atendimento: o grau em que a firma proporciona serviços auxiliares com a
sua linha de produto, como assistência técnica, uma rede própria de
atendimento, crédito, e assim por diante. Este aspecto da estratégia poderia
ser visto como parte da integração vertical, mas é considerado à parte com
finalidades analíticas;
Política de preço: sua posição relativa de preço no mercado. A posição de
preço estará em geral relacionada a outras variáveis como posição de custo
e a qualidade do produto, mas o preço é uma variável estratégica distinta
que deve ser considerada à parte;
Alavancagem: o grau de alavancagem financeira e operacional de qua a
firma dispõe;
Relacionamento com a matriz: exigências sobre o comportamento de uma
unidade baseada no relacionamento desta com sua matriz. A firma pode
ser uma unidade de um conglomerado altamente diversificado, um elo de
uma cadeia vertical de negócios, parte de um grupo de negócios
relacionados em um setor geral, uma subsidiária de uma firma estrangeira,
etc. A natureza do relacionamento com a firma controladora influenciará
os objetivos com os quais a firma é administrada, os recursos que ela tem
disponíveis, e determinará, talvez, algumas operações ou funções que ela
reparte com outras unidades (com as resultantes implicações de custo);
Relacionamento com os governos do país de origem e anfitriões: em
indústrias multinacionais, o relacionamento que a firma desenvolveu ou a
que está sujeita com o governo de seu país de origem assim como com
43
governos de países estrangeiros em que esteja operando. O governo do
país de origem pode lhe proporcionar recursos ou outro tipo de assistência
ou, ao contrário, pode regulamentar a atividade da firma ou de alguma
outra maneira influenciar suas metas. Os governos anfitriões com
frequência desempenham funções semelhantes.
Para cada indústria e para cada tipo de estratégia, as dimensões terão maior
ou menor peso e serão implementadas de forma diferente. Neste trabalho, foram
identificadas na indústria em questão as principais dimensões estratégicas
escolhidas pelas firmas. Para cada uma destas dimensões foi atribuída uma forma
de quantificação que torna esta dimensão passível de ser mensurada e passível de
comparação entre as firmas. Com estas dimensões quantificadas, é possível
identificar a estratégia utilizada por cada firma, entender o que cada uma delas
está focando, também entender o que existe em comum entre as estratégias
escolhidas pelas firmas e, por último, testar a adequação da tipologia de
estratégias genéricas de Porter à indústria em questão.
3.3.6 Grupos Estratégicos
Baseado na identificação das dimensões estratégicas, Porter defende a
existência de grupos estratégicos. Um grupo estratégico é o grupo de firmas em
uma indústria que estão seguindo uma estratégia idêntica ou semelhante ao longo
das dimensões estratégicas. Uma vez que os grupos tenham sido formados, as
firmas dentro do mesmo grupo se assemelham de diversas maneiras (como
parcelas de mercado semelhantes, forma de reagir a acontecimentos externos e
movimentos competitivos). O Grupo estratégico é um dispositivo projetado para
ajudar na análise estrutural. É uma visão intermediária entre a indústria como um
todo e cada firma de forma isolada. Em última instância todas as firmas são
diferentes. O importante é avaliar que grau de diferença estratégica é importante
para classificação em grupos. Segundo Porter (1980), uma diferença na estratégia
entre firmas é suficientemente importante para ser reconhecida na definição de
44
grupos estratégicos, caso ela afete de modo significativo a posição estrutural das
firmas.
Dess and Davis (1984) defendem a existência de grupos estratégicos porque
esta visão reconhece que existem comunalidades entre as estratégias. Isso
contrapõe a visão atomística de que cada firma é considerada única em todos os
aspectos. Schendel and Hofer (1979) afirmam que o conceito de grupos
estratégicos entre firmas fornece um framework para responder a demanda por
evidência empírica “a evidência que as estratégias diferem entre as firmas e que
melhores estratégias fazem uma diferença no desempenho”.
A presença de grupos estratégicos foi identificada na indústria de artigos
domésticos (Hunt, 1972), processos químicos (Newman, 1973), bens de consumo
(Porter, 1973) e indústria de cerveja (Patton, 1976).
Segundo Porter (1980), o potencial de lucro das firmas em grupos
estratégicos diferentes é com frequência diferente, abstraídas totalmente suas
capacidades de implementação, porque as cinco forças competitivas gerais não
terão o mesmo impacto sobre grupos estratégicos diferentes. Isso acontece porque
as escolhas das dimensões estratégicas mudam significativamente de um grupo
para outro. Consequentemente muda a forma como as firmas de cada grupo
enfrentam as cinco forças competitivas. Essa diferença entre os grupos também é
a base para o conceito de barreiras de mobilidade, que são barreiras para a
mudança de posição estratégica de um grupo estratégico para outro.
Este conceito de barreiras de mobilidade foi inicialmente apresentado no
trabalho de Caves and Porter (1977). Neste trabalho os autores suportaram a idéia
de estruturas de subgrupos dentro da indústria (grupos estratégicos) e entenderam
que as barreiras de entrada seriam específicas para o grupo e, portanto, não
protegem toda a indústria de forma igual. Também defenderam a idéia de que as
barreiras de mobilidade entre grupos residem nas mesmas características
estruturais das barreiras de entrada para qualquer grupo de fora da indústria. Ou
seja, as barreiras específicas do grupo protegem não só contra novos entrantes da
indústria quanto contra membros de outros grupos (mobilidade intergrupos).
As barreiras de mobilidade fornecem a primeira razão importante para o fato
de algumas firmas em uma indústria serem persistentemente mais lucrativas do
que outras. Teoricamente, as firmas membros de grupos estratégicos com
45
barreiras de mobilidade altas terão um maior potencial de lucro do que aquelas
situadas em grupos com barreiras de mobilidade mais baixas.
Dranove, Petraf e Shanley (1998) complementam esta visão argumentando
que as barreiras de mobilidade são importantes para suportar o desempenho
superior dos grupos ao longo do tempo, porém não acreditam que estas barreiras
sejam a causa primária da possível diferença de desempenho entre os grupos
estratégicos. Os autores acreditam que a chave para efeitos no desempenho do
grupo é a interação estratégica entre as firmas. Eles utilizam o termo interação
estratégica para denotar todo o rol de comportamentos das firmas nos quais existe
alguma forma de cooperação ou coordenação entre os membros do grupo. Estas
interações estratégicas podem ir desde um conluío ilícito, até interações não
cooperativas, P&d compartilhado ou outras formas de cooperação que aumentem
a eficiência das firmas. Ou seja, eles defendem que o conceito de grupos
estratégicos é importante somente se existe uma relação entre a conduta do grupo
e o desempenho das firmas. Descordam da opinião de Hatten e Hatten (1987) que
sugerem que o conceito de grupos estratégicos pode ser nada mais que uma
conveniência analítica – uma forma de sumarizar e analisar dados no nível da
firma, de forma eficiente.
Thomas e Venkatraman (1988) também são contra a simples demonstração
empírica da mera evidência de grupos na indústria e acham que isto não é um
resultado de pesquisa significativo em gerenciamento estratégico. Acham que o
estudo se torna significativo quando a estrutura dos grupos observada pode ser
relacionada à estrutura de grupos esperada em extensa teoria. Isso é o que
tentamos fazer neste estudo quando procuramos testar a adequação dos grupos
existentes à tipologia de Porter que define a existência de quatro possíveis grupos
estratégicos mais um grupo que é considerado sem posicionamento.
Um outro ponto interessante para destacar na pesquisa de Thomas e
Venkatraman (1988) é quando eles falam das fronteiras da indústria para
formação dos grupos estratégicos. Segundo os autores, a maioria dos estudos teve
uma aceitação implícita de fronteiras predefinidas para a indústria e isso é motivo
de crítica porque, nos dias atuais, as fronteiras das indústrias se abriram com a
competição global. A utilização de um sistema como o de codificação industrial
padrão americano (SIC) ou mesmo as fronteiras geográficas, não representam com
46
precisão a indústria. Segundo Abell (1980) é mais interessante adotar uma
definição mais ampla do negócio e da competição que capture variações no
produto, mercado e tecnologia.
3.4 Análise da Indústria
Baseado na Teoria referenciada acima e seguindo ainda a metodologia
proposta por Porter (1980), podemos resumir a análise de uma indústria nos
seguintes passos:
a) Mapear as estratégias de todos os concorrentes significativos, baseado nas
dimensões estratégicas de competição na indústria;
b) Avaliar a dimensão e composição das barreiras de mobilidade que
protegem cada grupo;
c) Analisar como incidem as forças competitivas em cada grupo estratégico;
d) Avaliar o padrão de interdependência no mercado entre os grupos
estratégicos e a sua vulnerabilidade ao conflito iniciado por outros grupos.
Resumindo, a análise estrutural dentro da indústria avalia como as firmas,
dentro de cada grupo estratégico, sentem e reagem ao ambiente competitivo.
Além disso, esta análise tenta explicar como este ambiente impacta na
rentabilidade das firmas. Porter (1980) enumera três grandes determinantes da
lucratividade de uma firma:
- Características comuns da Indústria (ESTRUTURA) – cinco forças, taxa
de crescimento da indústria, etc.
- Características do Grupo Estratégico (CONDUTA) – Estratégias adotadas
pelos grupos
- Posição da Firma dentro do Grupo (FATORES ORGANIZACIONAIS)
47
Teoricamente, cada uma destas determinantes explica uma parte da
lucratividade de uma firma. São as respostas para as três grandes perguntas no
estudo de Estratégia:
Por que algumas indústrias são mais lucrativas do que outras?
R: ESTRUTURA
Dada uma indústria, por que alguns grupos de firmas são mais lucrativos do que
outros?
R: CONDUTA / ESTRATÉGIA
Dado um grupo de firmas, por que algumas firmas são mais lucrativas do que
outras?
R: FATORES ORGANIZACIONAIS
Figura 3.4. Comparação do desempenho entre setores industriais, grupo de
empresas e empresas.
Fonte: Adaptação Silva (1997)
Por que um grupo de
firmas é mais
lucrativa do que outro?
Por que uma firma é
mais lucrativa do que
outra?
FIRMA
Por que uma indústria
é mais lucrativa do
que outra?
Escala de Lucratividade (ROI)
48
3.5 O Conceito de Desempenho
O conceito de desempenho está no centro do estudo de estratégia. A idéia
básica é que o desempenho varia entre as firmas. Por causa desta variação, os
pesquisadores de estratégia podem estudar os fatores que diferenciam estas firmas
e explicar porque algumas firmas estão regularmente atingindo desempenhos
superiores a outras. Teoricamente, uma estratégia bem sucedida deve ser medida
em termos de desempenho econômico. As teorias desenvolvidades no campo de
estratégia de negócios deveriam estar aptas a explicar diferenças no desempenho
das firmas e predizer o impacto de decisões no desempenho. Mas o que podemos
considerar como um bom desempenho?
Normalmente o desempenho está associado à idéia de lucratividade,
especialmente de maximizar a lucratividade. Ou seja, a firma que atinge a maior
lucratividade foi a que escolheu a melhor estratégia. Critérios de desempenho
objetivos tais como retorno sobre investimento (ROI), retorno sobre vendas
(ROS), retornos sobre ativos (ROA), crescimento de vendas e parcelas de
mercado, e fluxo de caixa, dominam a literatura. A utilização de lucratividade
medida através de ROI, ROS ou ROA como único indicador de desempenho pode
ser encontrada em alguns estudos tais como os realizados por Cool e Dierickx
(1993), Cool e Schendel (1987), Hambrick (1983) e Hansen e Warnerfelt (1989).
Outros autores optam por utilizar mais de uma dimensão para o levantamento de
desempenho. Exemplos de estudos que utilizam duas medidas objetivas de
desempenho podem ser encontrados em Dess e Davis (1984), Hambrick (1983),
Kim e Lim (1988) e Miler e Dess (1993).
Thomas e Venkatraman (1988) argumentam que na maioria dos estudos o
desempenho é tratado sob uma visão estreita, somente em termos de lucratividade,
ao invés de medidas múltiplas. No seu estudo sobre grupos estratégicos eles
associam a utilização de medidas múltiplas de desempenho para suportar a
existência dos grupos estratégicos, citando “... dado que o desempenho não é um
conceito unitário, deve ser reconhecido que o suporte para validade dos grupos
estratégicos será encontrada somente na utilização de índices múltiplos de
49
desempenho, que reflitam tanto critérios financeiros quanto operacionais (ex:
Cool e Schendel, 1987)”.
Silva (1997) utilizou-se de um modelo multidimensional composto por
diversas variáveis subjetivas, juntamente com variáveis objetivas tais como ROI e
parcela de mercado, para levantar os resultados obtidos pelas empresas da
indústria brasileira de seguros.
É importante ressaltar que medidas de desempenho baseadas em dados
contábeis apresentam algumas limitações. Definição de regras contábeis
(depreciação, avaliação de estoques, correção monetária, entre outras), bem como
lançamento de ativos e despesas em valores históricos e, portanto distorcidos pela
inflação do período, são algumas das limitações. Possíveis diferenças nos métodos
de apuração contábeis podem tornar os resultados não comparáveis e
possivelmente tendenciosos.
Na presente pesquisa, levando em consideração a limitação das fontes de
dados, foram adotadas as seguintes medidas de desempenho:
Crescimento de Vendas;
ROS (Retorno sobre Vendas);
Geração de Fluxo de Caixa.
50
4 Metodologia
4.1 Linha de Pesquisa (Epistemologia)
Esta pesquisa segue uma linha positivista de construção científica, evitando
assim postulados induzidos que generalizem o complexo comportamente social.
Por esta razão, adotamos métodos estatísticos para criar sustentação em termos
quantitativos. Além disso, os métodos estatísticos são muito úteis para driblar o
problema de experimentação controlada nas ciências sociais. Ou seja, se
considerarmos a firma como a unidade básica de pesquisa, encontraremos
problemas em aplicar os postulados de forma controlada para testá-los e criar
sustentação. Através de métodos estatísticos é possível trabalhar comparando o
resultados reais de uma amostra de firmas com os postulados definidos.
4.2 Tipo de Pesquisa
Utilizando a classificação de Vergara (1991), uma pesquisa pode ser
dividida em relação à intenção e os meios de investigação.
Com relação à intenção, é uma pesquisa descritiva porque tenta descrever as
características de uma população e tenta estabelecer relações entre as variáveis.
Em relação aos meios de investigação foi feito um estudo bibliográfico para
criar o referencial teórico, assim como a base de dados de pesquisa que foi gerada
por dados secundários.
51
4.3 Universo e Seleção da Amostra
O Universo da indústria de artigos esportivos é composto pelos fabricantes
internacionais de artigos esportivos, que envolvem basicamente quatro grandes
categorias: vestuário, acessórios, calçados e equipamentos esportivos. A amostra
selecionada é de 24 firmas que somadas representaram no ano de 2003 vendas de
50.3 bilhões de dólares no mercado internacional.
4.4 Seleção dos Sujeitos
Foram consideradas na pesquisa as firmas da indústria de artigos esportivos
nas categorias citadas no item anterior “universo e amostra”. Também foram
consideradas somente firmas que tem suas ações negociadas em bolsas de valores.
Segue na tabela abaixo a lista das empresas que constituem a amostra:
Tabela 4.1. Lista de empresas na amostra.
Firma Principais Marcas Comercializadas País de Origem
Nike Nike, Bauer, Converse, Hurley,... Estados Unidos
Adidas-Salomon Adidas, Salomon, Mavic,... Alemanha
VF Corporation Nautica, Jansport, The North Face,… Estados Unidos
Reebok Reebok Estados Unidos
Mizuno Mizuno Japão
Timberland Timberland Estados Unidos
Columbia Sportswear Columbia Sportswear Estados Unidos
Quiksilver Quiksilver, Roxy Estados Unidos
Amer Sports Wilson, Suunto, Atomic, Precor Finlândia
Oakley Oakley Estados Unidos
Head Head, Penn, Tyrolia, Mares/Dacor Holanda
Kswiss Kswiss Estados Unidos
Puma Puma Alemanha
Calçados Azaléia Olimpikus Brasil
SP Alpargatas Topper, Rainha Brasil
52
Russel Corporation Spalding, Russel, Huffy, ... Estados Unidos
Wolverine Wolverine, Harley-Davison, Merrell, ... Estados Unidos
Rocky Shoes & Boots Rocky Boots Estados Unidos
Tommy Hilfiger Tommy Hilfiger Estados Unidos
Polo Ralph Lauren Ralph Lauren, Polo, RL, ... Estados Unidos
Abercrombie & Fitch Abercrombie & Fitch Estados Unidos
Luxottica Ray-Ban, Revo, Arnette, Killer Loop, ... Itália
K2 K2, Marmot, ... Estados Unidos
Johnson Outdoors Scuba Dive, Hummingbird, ... Estados Unidos
O número de firmas na indústria de artigos esportivos é praticamente
incontável, tendo em vista que qualquer microempresa que fabrique um acessório
esportivo poderia ser considerada. O filtro escolhido, como citado anteriormente,
é a firma ter o seu capital aberto em bolsa de valores. Essa é uma conveniência
levada em consideração na pesquisa pela facilidade de encontrar dados para estas
firmas e pela representatividade que estas firmas tem no total da indústria.
4.5 Coleta de Dados e Seleção das Variáveis
A coleta de dados foi feita em três estágios. Num primeiro momento foi
conduzida uma pesquisa bibliográfica com o objetivo de selecionar um conjunto
de variáveis estratégicas que pudessem tanto representar os grupos estratégicos na
Indústria quanto ligar as estratégias competitivas às estratégias genéricas
propostas por Porter (1980).
A investigação das estratégias adotadas é baseada nas variáveis estratégicas
definidas e testadas por Dess and Davis (1984) e Silva (1997). Posteriormente
foram feitos ajustes e validação destas variáveis estratégicas com dois executivos
da indústria através de entrevista exploratória. A lista das variáveis selecionadas
para esta pesquisa foi a seguinte:
53
Tabela 4.2. Variáveis Estratégicas
Código Variável
EABRANG Abrangência de Atuação (Segmentação)
EAMPLIT Amplitude da Oferta (Escopo)
EINTEGR Integração Vertical
ESELECA Seleção de Canal
ECAPGIR Necessidade de Capital de Giro para Financiar a Operação
ELIDTEC Liderança Tecnológica / Inovação
EIDMARC Identificação de marca
ECUSTO Posição de Custo
Tabela 4.3. Variáveis de Desempenho.
Código Variável
DROS Retorno médio sobre vendas no período
DCREVEN Crescimento de Vendas médio no período
DFLUXO Geração Média de Fluxo de Caixa Operacional no período
Tabela 4.4. Variáveis Ambientais.
Código Variável
ARIVALID Rivalidade entre as firmas
AFORNEC Poder de negociação de fornecedores
ACOMPRA Poder de negociação de compradores
ASUBST Ameaça de Produtos Substitutos
ANOVENT Ameaça de Novos Entrantes
Para as três categorias de variáveis abordadas no estudo (estrutura,
estratégia e desempenho) foram utilizados indicadores objetivos, ou seja, dados
que fornecem informações sobre as estratégias e desempenhos realizados e não
sobre os almejados.
54
A segunda etapa teve início com a necessidade de coletar os dados para a
realização da pesquisa. As principais fontes de dados foram: (1) Relatórios 10-K e
20-F fornecidos pela SEC, (2) Relatórios Datamonitor e (3) Página de Internet da
firma.
A terceira etapa na coleta dos dados foi transformar as informações
coletadas em uma base de dados para posterior análise. Esta transformação (que
funcionou mais como uma tabulação) consistiu da leitura de todas as fontes
secundárias e filtragem dos dados relevantes em cada uma delas. Estes dados
seriam a resposta para quantificar cada uma das variáveis selecionadas.
4.5.1 Fontes de Dados
4.5.1.1 SEC (Stock Exchange Comission)
A SEC obriga as firmas com ações negociadas nas bolsas norte-americanas
a preencherem relatórios periódicos com informações sobre as finanças, operação
e mudanças de estrutura. Um destes relatórios é o 10-k que é de periodicidade
anual e trás uma série de informações financeiras, assim como de mercado. A
maioria das firmas presentes na amostra é obrigada a preencher este formulário, o
que foi bem rico para a construção da base de dados. Para as firmas estrangeiras
que negociam suas ações nas bolsas norte-americanas, existe um relatório
substituto ao 10-k que se chama 20-F. Este é tão rico em informações quanto o
primeiro.
As firmas que não eram obrigadas a preencher o relatório 10-k ou 20-F por
não negociarem suas ações em bolsas norte-americanas tinham relatórios
alternativos para seus investidores. Estes relatórios também eram bem completos
em termos de informações financeiras e de mercado. O que eles perdiam em
relação ao 10-k da SEC era a falta de padrão na apresentação das informações.
Isso dificultou um pouco a tabulação dos dados, mas isso só aconteceu com uma
minoria.
55
4.5.1.2 Datamonitor
A Datamonitor é uma empresa reconhecida internacionalmente no
fornecimento de informações empresariais, especializada em análises de
indústrias. Usando uma base de dados exclusiva, a Datamonitor fornece análises
de seis setores industriais: Saúde, Tecnologia, Automotivo, Energia, Bens de
Consumo e Serviços Financeiros. As firmas utilizadas na amostra deste trabalho
estão categorizadas em indústrias dentro do setor Bens de Consumo.
Os relatórios da Datamonitor são baseados em pesquisa primária com
especialistas da indústria e consumidores. São coletadas informações de
segmentação de mercado, crescimento de mercado, precificação, competidores e
produtos.
Das 24 firmas analisadas na amostra, 18 tinham relatórios Datamonitor. As
que não eram cobertas pela Datamonitor foram complementadas com informações
de outros relatórios disponíveis na página de internet da firma.
4.5.1.3 Página de Internet da Firma
A dimensões estratégicas EABRANG (Abrangência de atuação), EAMPLIT
(Amplitude de Oferta) e ESELECA (Seleção de Canais) precisaram ser
complementadas com informações sobre as linhas de produtos das firmas, pontos
de venda onde eram comercializados e regiões geográficas onde estavam
presentes.
Como os relatórios 10-k e 20-F só forneciam informações mais amplas
sobre a firma e não apresentavam as informações no nível produto/marca, foi
necessário recorrer à página de Internet das firmas, que continha estas
informações.
56
4.5.2 Seleção das Variáveis
4.5.2.1 Variáveis Estratégicas
I. Abrangência de Atuação
Grau que a firma concentra seus esforços em termos de segmentos e
mercados geográficos atendidos. Para medir segmentos, o critério foi a contagem
do número de marcas comercializadas pela firma. Para medir os mercados
geográficos foi medida a presença de cada uma das marcas comercializadas em
cinco grandes áreas geográficas (América do Norte, Europa, Japão, Pacífico e
América do Sul). Se a marca era comercializada na região, ela era pontuada como
um (1); caso contrário, zero (0). Em seguida, foi tirada uma média por região e
todas as médias foram somadas gerando uma pontuação final de mercados
geográficos da firma. Finalmente, a pontuação de segmentos e mercados
geográficos foi somada e foi gerada uma pontuação relativa entre as firmas que
varia entre 0 e 1, sendo 1 a firma com maior abrangência de atuação e as outras
com pontuações decrescentes caracterizando abrangências de atuação cada vez
menores. Uma pontuação maior não significa que a firma seja melhor que as
outras. Só reflete que está atuando de forma mais ampla que as outras.
II. Amplitude de Oferta
Grau que a firma concentra seus esforços em termos de amplitude da sua
linha de produtos. A idéia é a mesma da abrangência de atuação, só que com a
linha de produtos da firma. Para medir a quantidade de linhas de produto, foi
gerada uma lista extensiva que cobre as possíveis linhas de produto que um
fabricante de artigos esportivos possa ter. São elas: Vestuário (inclui camisas,
bermudas, jaquetas,...), calçados (inclui tênis, sapatos, botas, sandálias,...),
acessórios (inclui bonés, viseiras, meias,...), óculos (inclui óculos de sol, de grau,
óculos especiais para esportes de inverno, ciclismo e motociclismo, dentre outros),
pranchas (inclui snowboards, skateboards, surfboards, skis,...), equipamentos
57
têxteis/metal (inclui mochilas, tendas, sacos de dormir, capas de proteção, bolas,
equipamentos de ginástica, raquetes, tabelas, traves,...), equipamentos eletrônicos
(inclui relógios, marcadores cardíacos, altímetros, GPS, marcadores de
mergulho,...), equipamentos de transporte (inclui basicamente bicicletas e motores
de lancha) e industrial (têxteis e calçados dedicados ao uso profissional como, por
exemplo, vestuário de árbitros, botas de exército, óculos militares, uniforme de
times de basquete,...). Para cada marca comercializada pela firma, foi marcado um
(1) se ela produz algum produto dentro da linha de produto em questão ou zero (0)
caso não produza. No final foi feito um somatório das linhas de produto que a
firma comercializa e este somatório foi pontuado de forma relativa entre 0 e 1. Ou
seja, a firma com a maior quantidade de linhas de produto recebeu uma pontuação
1 e as outras foram pontuadas de forma decrescente em relação à firma de maior
pontuação.
Cabe observar que a contagem de linha de produtos não considera variações
de modelo de um mesmo tipo de produto. Portanto, se uma firma produz 10
modelos de mochilas, 5 de tênis e 3 de bonés, é considerado que esta tem 3
produtos e não 18. Este critério é importante porque a quantidade de modelos
presente em uma linha de produto é proporcional à simplicidade de produzir o
produto. Portanto, produtos que requerem mais tecnologia e recursos na produção,
tendem a ter menos variações na linha, enquanto produtos mais simples como
tênis, terão uma variedade enorme na linha. Se forem considerados todos os
modelos, o resultado seria destorcido e firmas que produzem mais produtos
têxteis, certamente apresentariam uma amplitude de oferta maior.
III. Integração Vertical
Montante do valor agregado produzido ou de responsabilidade da firma
conforme refletido no nível de integração para frente e para trás adotado. Isso
inclui o fato de a firma ter canal de distribuição cativo, lojas de varejo exclusivas
ou de sua propriedade, uma rede própria de assistência técnica, etc.
O critério de medida é baseado na cadeia de valor de cada uma das firmas.
A cada etapa da cadeia que é realizada diretamente pela firma é atribuída uma
pontuação. Esta pontuação pode ser 1 (etapa integrada na firma), 0,5
58
(parcialmente integrada) ou 0 (etapa terceirizada). As etapas da cadeia de valor
que foram consideradas são: produção, logística (entrada e saída), vendas (força-
de-vendas), varejo e funcionários (grau relativo de integração de funcionários
variando entre 0 e 1). No final, os pontos são somados formando a pontuação final
das firmas. Estas pontuações são comparadas e transformadas em uma escala
relativa. A cadeia de valor considerada não reflete necessariamente a cadeia de
valor real das firmas. É um modelo resumido e que reflete as principais funções
com maior relevância em um processo de integração vertical.
IV. Seleção de Canal
A Seleção de canais é definida como a escolha dos canais de distribuição
variando de canais pertencentes à companhia a pontos de venda que são
especializados em um dado produto até canais que distribuem amplas linhas de
produto.
O critério foi o cruzamento das marcas comercializadas pela firma com uma
listagem padrão (única para todas as firmas) de canais de venda. Esta listagem
englobou os seis principais canais de distribuição da indústria de artigos
esportivos, e são eles: varejo especializado (surf shops, tennis shops, bike
shops,...), cadeias de esporte (lojas que comercializam somente artigos esportivo
de todo tipo como a Sports Authority, por exemplo), grandes varejistas (varejo de
massa que vende tanto itens de bazar quanto mercearia como o Wal-Mart, por
exemplo), Vendas por Internet (em qualquer site de venda por Internet como a
Amazon, por exemplo), Venda Direta (venda direta ao consumidor, seja pelo site
da marca ou por lojas próprias) e Lojas de Departamento (que vendem itens de
bazar, mas não vendem mercearia, como a Macy’s, por exemplo). Cada marca era
pontuada como 1 (comercializa) ou 0 (não comercializa) em cada um dos canais
de venda listados. Em seguida, foi tirada uma média das pontuações de cada canal
de venda por firma e estes valores foram somados, formando uma pontuação
absoluta da firma. Mais uma vez, utilizando o critério de comparação (ou redução
à forma canônica, como preferir), as pontuações absolutas foram colocadas de
forma relativa em uma escala e esta foi a pontuação final de cada firma em relação
59
à seleção de canal. Quanto maior a pontuação, menor a seleção dos canais de
venda para os produtos da firma.
V. Necessidade de Capital de Giro para financiar a operação
Um item crucial na indústria de artigos esportivos é o ciclo financeiro que a
firma adota. Quanto melhor for a negociação de prazo com os fornecedores e
menor for o prazo de pagamento dado aos clientes, menor será a necessidade de
capital de giro da firma. Como esta indústria é muito dependente de operações de
caixa e transações de comercialização, menos crucial será a geração de caixa se a
firma tiver uma boa negociação de prazos com os fornecedores e compradores.
A necessidade de capital de giro foi medida por um índice percentual de
capital de giro no fechamento do balanço (ativo circulante – passivo circulante)
dividido pelo faturamento da firma no mesmo ano. Este índice foi calculado para
todas as firmas nos três anos analisados e foi gerada uma média para cada firma.
Destas médias foi extraída uma pontuação relativa entre 0 e 1 para cada firma.
VI. Liderança Tecnológica / Inovação
Grau em que a firma busca uma liderança na inovação e desenvolvimento de
produtos versus um comportamento imitativo. A firma pode ser líder em
inovação, mas não fabricar o produto da mais alta qualidade. Qualidade e
liderança na inovação não andam necessariamente juntas.
Para medir a liderança tecnológica e Inovação da firma foi utilizado o valor
gasto anualmente com pesquisa e desenvolvimento como um proxy desta
dimensão estratégica. É evidente que um gasto maior em pesquisa e
desenvolvimento não garante a liderança tecnológica e de inovação para uma
firma. Mas a premissa é que no longo prazo, as firmas que investirem mais em
pesquisa e desenvolvimento tendem a produzir mais tecnologia e inovação.
Para cada firma, foi coletado o gasto anual com pesquisa e desenvolvimento
no período em questão. Destes gastos foi extraído um somatório, que representa o
gasto absoluto da firma com P&d no período, e o percentual médio de gasto com
P&d em relação às vendas da firma no período. Estes dois índices foram
aglutinados e deles gerada uma pontuação relativa das firmas entre 0 e 1. A firma
60
com maior pontuação é aquela que mais gastou de forma absoluta e proporcional
(às vendas) com pesquisa e desenvolvimento. O gasto absoluto também foi
utilizado porque os resultados de P&d podem ser compartilhados dentro de uma
mesma firma em diversas áreas. Portanto, quem gasta mais em termos absolutos
tende a ter mais resultados.
VII. Identificação de Marca:=
Grau em que a firma busca a identificação de marca (fator de decisão de
compra é a marca) evitando a competição baseada basicamente em preços ou em
outras variáveis (fator de decisão de compra é o preço). A identificação de marca
pode ser alcançada por via de propaganda, força de vendas ou por outros meios.
Para medir a identificação das marcas da firma foi utilizado o valor gasto
anualmente com propaganda (“advertising expenses”) como um proxy desta
dimensão estratégica. É evidente que um gasto maior com propaganda não garante
uma maior identificação para as marcas da firma. Mas a premissa é que no longo
prazo, as firmas que investirem mais em propaganda, tendem a produzir marcas
mais fortes e diferenciadas dos concorrentes.
Para cada firma foi coletado o gasto anual com propaganda no período em
questão. Destes gastos foi extraído o percentual médio de gasto com propaganda
em relação às vendas da firma no período e, em seguida, gerada uma pontuação
relativa das firmas entre 0 e 1. A firma com maior pontuação é aquela que mais
gastou de forma proporcional (às vendas) com propaganda. O gasto absoluto não
foi utilizado porque os gastos com propaganda geram resultados para a marca
específica e não para todas as marcas da firma. Esta afirmação pode ser refutada
se todas as firmas adotassem uma estratégia de focar em uma única marca para
todas as linhas de produto, mas isso não acontece.
VIII. Posição de Custo
Grau em que a firma busca a posição de mais baixo custo na fabricação e na
distribuição através de investimento em instalações ou equipamentos para
minimizar o custo.
61
Para medir a posição de custo foi utilizado o percentual de custo de
mercadorias vendidas em relação a vendas totais como um proxy desta dimensão
estratégica. Como este percentual se manteve ao longo do período bastante regular
para cada firma e ao mesmo tempo variou significativamente entre as firmas,
assumimos como premissa que este percentual reflete uma estratégia de
fabricação e pode ser encarado como um balizador da posição de custo da firma.
A média de custo de fabricação de cada firma ao longo do período foi
colocada em escala relativa onde a firma com maior custo percentual de
fabricação recebeu a maior pontuação (1) e as outras tiveram suas pontuações
decrescendo de acordo com suas médias.
4.5.2.2 Variáveis de Desempenho
I. ROS – Retorno sobre vendas
É a média no período de lucro líquido sobre as vendas totais da firma.
Demonstra se a firma está comercializando seus produtos com margem suficiente
para gerar lucro.
II. Crescimento de Vendas
É o crescimento médio anual nas vendas das firmas no período entre 2001 e
2003. Cabe observar que o crescimento é analisado por ano. Depois é extraída a
média de crescimento no período.
III. Geração de Fluxo de Caixa Operacional
É a geração líquida de fluxo de caixa proveniente das operações da empresa.
É o resultado percentual entre o montante de caixa líquido gerado pela firma e as
vendas da firma no período Demonstra a capacidade da empresa de gerar caixa
líquido a partir das suas vendas. Este caixa poderá ser utilizado para investimentos
futuros em aquisições, expansão de linhas ou mesmo para pagar dividendo para os
acionistas.
62
4.5.2.3 Variáveis de Ambiente
I. Rivalidade entre as Firmas
“A rivalidade entre os concorrentes existentes assume a forma corriqueira de
disputa por posição – com o uso de táticas como concorrência de preços, batalhas
de publicidade, introdução de produtos e aumento dos serviços ou das garantias ao
cliente” (Porter, 1980).
Para medir a rivalidade entre as firmas foi utilizada a declaração feita pela
firma sobre a concorrência nos relatórios 10-K da SEC. Nesta declaração, a firma
relata como sente a concorrência na sua indústria e como se sente perante os seus
concorrentes.
II. Poder de Negociação dos Fornecedores
“Os fornecedores podem exercer poder de negociação sobre os participantes
de uma indústria ameaçandoelevar preços ou reduzir a qualidade dos bens ou
serviços fornecidos. Fornecedores poderosos podem consequentemente sugar a
rentabilidade de uma indústria incapaz de repassar os aumentos de custos em seus
próprios preços” (Porter, 1980).
Para medir o poder de negociação dos fornecedores foi utilizado o
percentual de fornecimento do maior forncedor da firma nas compras totais. Esta
informação pode ser encontrada nos relatórios 10-K e 20-F da SEC. A premissa é
que quanto maior for o percentual de fornecimento do maior fornecedor, maior
será o seu poder de negociação. Este percentual foi lançado em seguida de forma
relativa entre todas as firmas, comparado ao maior percentual encontrado entre as
firmas (forma canônica).
III. Poder de Negociação dos Compradores
“Os compradores competem com a indústria forçando os preços para baixo,
barganhando por melhor qualidade ou mais serviços e jogando os concorrentes
uns contra os outros – tudo à custa da rentabilidade da indústria” (Porter, 1980).
63
Para medir o poder de negociação dos compradores foi utilizado o
percentual de compras do maior cliente da firma nas vendas totais. Esta
informação pode ser encontrada nos relatórios 10-K e 20-F da SEC. A premissa é
que quanto maior for o percentual de compra do maior cliente, maior será o seu
poder de negociação. Este percenual foi lançado em seguida de forma relativa
entre todas as firmas, comparado ao maior percentual encontrado entre as firmas
(forma canônica).
IV. Ameaça de Produtos Substitutos
“Todas as empresas em uma indústria estão competindo, em termos amplos,
com indústrias que fabricam produtos substitutos. Os substitutos reduzem os
retornos potenciais de uma indústria, colocando um teto nos preços que as
empresas podem fixar com lucro. Quanto mais atrativa a alternativa de preço-
desempenho oferecida pelos produtos substitutos, mais firme será a pressão sobres
os lucros da indústria” (Porter, 1980).
Para medir a ameaça de produtos substitutos entre as firmas foi utilizada a
declaração feita pela firma sobre a concorrência nos relatórios 10-K da SEC.
Nesta declaração, a firma relata como sente a ameaça de produtos que possam ser
substitutos ao seu.
V. Ameaça de Novos Entrantes
“Novas empresas que entram para uma indústria trazem nova capacidade, o
desejo de ganhar parcela de mercado e frequentemente recursos substanciais.
Como resultado, os preços podem cair ou os custos dos participantes podem ser
inflacionados, reduzindo assim a rentabilidade” (Porter, 1980).
Não foi possível encontrar dados para esta variável, então ela foi
descartada.
64
4.6 Tratamento dos Dados
A fluxograma a seguir apresenta os passos conduzidos no tratamento de
dados e foram baseados em técnicas estatísticas. A seguir, descrevemos
rapidamente a razão e o procedimento de cada passo, tendo em vista que estes
procedimentos são conhecidos e amplamente utilizados em estudos quantitativos.
O software utilizado para tratamento e análise dos dados foi o SPSS 11.5.
Figura 4.1. Comparação do desempenho entre setores industriais, grupo de empresas e empresas Fonte: Adaptação Silva (1997)
Reduzir as variáveis à
forma canônica
Testar relacionamento
entre as Variáveis
Testar variáveis
quanto a normalidade
Formar Grupos
Estratégicos
Reduzir Espaço
Estratégico
Comparar Média de
Desempenho entre os
Grupos
Estatística, Histograma,
Assimetria, Curtose Matriz de Correlação
Análise de Fatores
Análise de Cluster
MANOVA
MANOVA
65
1º Passo – Preparação da Base de Dados
Objetivo: eliminar quaisquer distorções que pudessem ocorrer se uma base de
dados de apenas um ano fosse utilizada.
Método: Esta etapa já foi cumprida durante a coleta de dados e geração das
variáveis, tendo em vista que o período escolhido foi de 3 anos (2001 a 2003), o
que reduz as distorções em relação a uma análise que considera um único ano.
2º Passo – Reduzir as Variáveis à Forma Canônica
Objetivo: fazer com que a distribuição dos valores de cada firma dentro das
variáveis se tornem distribuições homogêneas, isso é, fazer com que todos os
vetores variem entre 0 e 1, exceto as variáveis de desempenho que têm suas
distribuições variando entre –1 e 1.
Método: para cada vetor de variável será formada uma base canônica dividindo o
valor da variável de cada empresa pelo valor da variável de maior grandeza. Dessa
forma forçando que dentro de cada vetor de variáveis a distribuição dos valores de
cada empresa esteja sempre entre zero e um, uma vez que a variável de maior
grandeza será dividida por ela mesma tornando-a igual a um e a de menor
grandeza quando dividida pela maior ficará próxima de zero. É importante
ressaltar que essa mudança de base mantém a posição relativa entre as empresas
dentro de cada variável. Na prática, este trabalho de redução das variáveis a forma
canônica já foi feito para a maior parte das variáveis no momento em que estas
foram definidas.
OBS: A redução à forma canônica já foi feita para quase todas as variáveis no
momento da criação da base de dados, conforme especificado no método de
geração das variáveis (item 4.5.2).
66
3º Passo – Teste de Normalidade das Variáveis Observáveis
Objetivo: eliminar da base de dados aquelas variáveis que possuam distribuição
acentuadamente não-normal e que poderiam, portanto comprometer as análises da
pesquisa.
Método: a verificação da normalidade das distribuições se deu através da
observação das médias, medianas, desvio-padrão, coeficiente de assimetria,
curtose e visualização gráfica dos histogramas com curva normal para cada
variável das duas dimensões de análise. Também foi aplicado o teste de
Kolmogorov-Smirnov.
4º Passo – Verificar se há alta correlação entre as variáveis
Objetivo: eliminar da amostra variáveis que tenham alta correlação entre si. Não é
interessante a manutenção de duas variáveis que contêm o mesmo tipo de
informação, neste caso estaríamos aumentando a complexidade sem que isso
acrescentasse poder explicativo ao modelo.
Método: a verificação do grau de correlação entre as variáveis se deu através da
construção das Matrizes de correlação com teste de hipótese de correlação liner
bi-caudal para cada uma das dimensões de análise.
5º Passo – Análise de Fatores
Objetivo: Analisar a possibilidade de reduzir, dentro da dimensão de estratégia, o
número de variáveis observáveis a fatores que as representem sem uma perda
significativa em seu poder explanatório.
Método: Análise de fatores com rotação ortogonal tipo Varimax
67
6º Passo – Formar Grupos estratégicos
Objetivo: classificar e agrupar as 24 firmas da amostra no espaço "Estratégico" de
acordo com as estratégias utilizadas por cada um deles e resultando em
desempenhos diferenciados.
Método: Análise de Cluster K-means para a dimensão estratégia normalizada
formando assim cinco grupos (estratégias genéricas de Porter).
7º Passo – Verificar se os grupos estratégicos realmente têm centróides estatisticamente diferentes
Objetivo: confirmar que os grupos estratégicos formados são estatisticamente
distintos entre si.
Método: MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) para os cinco grupos
estratégicos. Considera-se a hipótese nula de que as médias dos centróides dos
vetores que representam os grupos estratégicos são simultaneamente iguais a zero.
8º Passo – Comparar médias das variáveis ambientais entre os grupos estratégicos
Objetivo: Analisar como as forças do ambiente impactam nos grupos estratégicos
e se existe diferença na forma como os grupos sentem o ambiente.
Método: MANOVA
68
9º Passo – Comparar médias de desempenhos entre grupos estratégicos
Objetivo: procurar comprovar as hipóteses de que há diferenças significantes de
desempenho entre os desempenhos médios entre os grupos estratégicos, sendo
melhores os desempenhos dos quatro grupos estratégicos que representam as
estratégias genéricas puras, e consequentemente sendo pior o desempenho do
grupo estratégico stuck-in-the-middle.
Método: MANOVA
4.7 Limitações do Método
Entendemos que a metodologia aplicada é apropriada para este estudo, mas
também entendemos que existem algumas limitações, como qualquer outra
metodologia. Neste caso, as limitações são em relação à coleta e tratamento dos
dados.
Os dados usados para a análise são confidenciais e as firmas evitam
disponibilizar estes dados ao público. Os relatórios da SEC forçam as firmas a
divulgarem estas informações, mas quando estes não estão presentes nos
relatórios, fica muito difícil encontrar em outras fontes de dados. O resultado é
que alguns dados foram estimados e consequentemente existe uma margem de
erro. Além disso, a base de dados foi coletada totalmente em fontes secundárias
(especialmente as variáveis de desempenho) o que deixa margem para pouco
controle sobre estes dados e a confiabilidade destes pode ser questionada.
Entretanto, estes dados são auditados por auditores independentes que transmitem
um parecer sobre estes relatórios. Todas as firmas da amostra tiveram pareceres
positivos e sem ressalvas. Além disso, a alta administração das firmas é obrigada a
assinar termos de responsabilidade pelas informações prestadas, o que aumenta o
grau de confiabilidade nos dados fornecidos.
Um outro ponto que merece destaque é quanto às variáveis de ambiente
ARIVALID (Rivalidade) e ASUBST (Ameaça de Produtos Substitutos). O
69
método que foi utilizado para coletar estas variáveis gerou dados sem poder
explicativo. De acordo com o critério de mensuração, todas as firmas sentiram o
ambiente da mesma forma em relação a estas variáveis. Isso significa que estas
variáveis não explicaram nada. Nos resultados apresentados no capítulo a seguir,
estas variáveis foram excluídas, pois seus resultados não foram significativos.
Diferente da variável ANOVENT (Ameaça de Novos Entrantes), que foi excluída
a priori pela falta de dados, as duas variáveis citadas acima foram mantidas para
coleta dos dados. Porém se mostraram sem poder explicativo após a coleta dos
dados.
A última consideração é em relação à seleção das variáveis estratégicas. A
partir do momento que esta é uma escolha qualitativa e subjetiva que segue a
opinião do pesquisador e de executivos da indústria, ela reflete julgamentos
individuais.
70
5 Apresentação e Análise dos Resultados
5.1 Análise da Normalidade das Variáveis
As distribuições das variáveis observáveis estão apresentadas no Anexo –
Distribuições das Variáveis Observáveis, onde foram incluídas as estatísticas
descritivas pertinentes a cada variável assim como um histograma sobreposto com
uma curva normal.
No caso de dúvida quanto à normalidade das variáveis, deu-se preferência à
manutenção do conjunto de variáveis inicialmente escolhidas, uma vez que os
procedimentos estatísticos de análise que foram utilizados na pesquisa são
considerados robustos em relação à eventual não normalidade da distribuição das
populações (Johnson e Wichern, 1998). Com relação ao método de análise
MANOVA, optou-se por seguir a tendência de pesquisas recentes que preferem
considerá-la, por medida de precaução, como não robusta com relação à não
normalidade das variáveis (Silva, 1997).
Nas tabelas 5.1 e 5.2, a seguir, apresentamos um resumo das estatísticas
descritivas onde se pode constatar que, em geral, cada uma das distribuições
apresenta média aproximadamente igual à mediana e baixo coeficiente de
assimetria, que são bons indicadores de normalidade.
Tabela 5.1. Resumo das Estatísticas Descritivas das Variáveis Estratégicas.
Statistics
24 24 24 24 24 24 24 240 0 0 0 0 0 0 0
,5948 ,8011 ,2942 ,3947 ,4119 ,5648 ,5731 ,5942,5785 ,8053 ,2239 ,3461 ,3784 ,5556 ,5837 ,5833
,20133 ,12969 ,20588 ,20949 ,20918 ,19908 ,19492 ,17298,087 -1,109 ,933 1,595 1,040 -,185 -,224 ,113,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472,401 2,784 -,039 2,550 1,435 ,216 ,643 1,076,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918
,4922 ,7545 ,1116 ,2622 ,2369 ,3611 ,4453 ,4718,5785 ,8053 ,2239 ,3461 ,3784 ,5556 ,5837 ,5833,7108 ,8679 ,4652 ,4607 ,5088 ,6667 ,7006 ,7015
ValidMissing
N
MeanMedianStd. DeviationSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of Kurtosis
255075
Percentiles
ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EINTEGR EAMPLIT EABRANG ESELECA
71
Tabela 5.2. Resumo das Estatísticas Descritivas das Variáveis de Desempenho e
Ambientais.
Statistics
24 24 24 24 240 0 0 0 0
,1961 ,4469 ,3642 ,3124 ,3569,1690 ,4954 ,3636 ,3333 ,3167
,27686 ,32796 ,18611 ,21240 ,194261,280 -,165 1,718 1,396 ,938,472 ,472 ,472 ,472 ,472
2,620 -,345 4,955 2,971 ,318,918 ,918 ,918 ,918 ,918
,0056 ,2154 ,2342 ,1417 ,2083,1690 ,4954 ,3636 ,3333 ,3167,2614 ,6802 ,4543 ,3333 ,5000
ValidMissing
N
MeanMedianStd. DeviationSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of Kurtosis
255075
Percentiles
DCREVEN DROS DFLUXO ACOMPRA AFORNEC
Também realizamos o teste de Kolmogorov-Simirnov e obtivemos um nível
alto de significância para todas as variáveis. Isso demonstra adequação à curva
normal, sendo um bom indicador de normalidade. As tabelas abaixo demonstram
os resultados por variável.
Tabela 5.3. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis Estratégicas.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24 24 24 24 24 24 24,5948 ,8011 ,2942 ,3947 ,4119 ,5648 ,5731 ,5942
,20133 ,12969 ,20588 ,20949 ,20918 ,19908 ,19492 ,17298,141 ,148 ,190 ,206 ,194 ,190 ,131 ,152,116 ,108 ,190 ,206 ,194 ,128 ,131 ,124
-,141 -,148 -,158 -,124 -,097 -,190 -,094 -,152,692 ,725 ,930 1,009 ,950 ,930 ,642 ,743,724 ,670 ,353 ,261 ,327 ,353 ,804 ,639
NMeanStd. Deviation
Normal Parameters a,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EINTEGR EAMPLIT EABRANG ESELECA
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
Tabela 5.4. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis de
Desempenho.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24 24,1961 ,4469 ,3642
,27686 ,32796 ,18611,224 ,093 ,151,224 ,068 ,151
-,104 -,093 -,1031,096 ,454 ,738,180 ,986 ,648
NMeanStd. Deviation
Normal Parametersa,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
DCREVEN DROS DFLUXO
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
72
Tabela 5.5. Resultado Teste Kolmogorov-Smirnov para Variáveis Ambientais.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24,3569 ,3124
,19426 ,21240,173 ,252,173 ,252
-,093 -,123,849 1,236,468 ,094
NMeanStd. Deviation
Normal Parametersa,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
AFORNEC ACOMPRA
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
Por último, fizemos uma análise gráfica das curvas normais sobrepostas nos
histogramas apresentados no Anexo. Visualmente é possível perceber o encaixe
da normal nas distribuições. Vide Anexo - Distribuições das Variáveis
Observáveis.
5.2 Análise das Correlações entre as Variáveis
Uma correlação é uma medida de quanto duas ou mais variáveis ou ordens
de ranqueamento estão relacionadas. A análise da correlação entre as variáveis
utilizadas na pesquisa foi feita através da matriz de coeficientes de correlação de
Pearson (apresentada nas tabelas 5.6, 5.7 e 5.8). Esse coeficiente, que é uma
medida de correlação linear, mede o grau de relação entre duas variáveis e é
expressa por um número entre -1 e 1, onde o 1 corresponde a uma perfeita
correlação positiva entre as variáveis e o -1 significa perfeita correlação negativa,
sendo assim, quanto mais próximo de zero estiver o coeficiente de correlação de
Pearson, menor será a correlação entre as variáveis. É importante lembrar, que a
correlação entre variáveis não descreve uma relação de causalidade, em outras
palavras, é incorreto supor, com base no coeficiente de Pearson, que o movimento
de uma variável afeta o movimento da outra. Além do coeficiente de correlação de
Pearson, também foram utilizados testes de hipótese bicaudal de correlação linear
para verificar a correlação entre as variáveis.
Antes de calcular o coeficiente de correlação, foi feita uma análise nas
distribuições para detecção de outliers, que podem causar resultados incorretos e
73
evidência de relação linear. A análise de outliers foi feita pela observação de
boxplots gerados para cada uma das variáveis.
Tabela 5.6. Matriz de Correlação para as Variáveis Estratégicas.
Correlations
1 ,372 -,360 -,014 -,236 -,134 -,393 ,381. ,074 ,084 ,949 ,267 ,533 ,057 ,066
24 24 24 24 24 24 24 24,372 1 -,490* -,253 -,447* ,176 -,483* -,042,074 . ,015 ,232 ,028 ,411 ,017 ,847
24 24 24 24 24 24 24 24-,360 -,490* 1 ,579** ,216 ,247 ,695** ,176,084 ,015 . ,003 ,310 ,244 ,000 ,412
24 24 24 24 24 24 24 24-,014 -,253 ,579** 1 ,085 ,221 ,429* ,096,949 ,232 ,003 . ,692 ,300 ,036 ,654
24 24 24 24 24 24 24 24-,236 -,447* ,216 ,085 1 -,404 ,115 -,097,267 ,028 ,310 ,692 . ,050 ,593 ,654
24 24 24 24 24 24 24 24-,134 ,176 ,247 ,221 -,404 1 ,152 ,147,533 ,411 ,244 ,300 ,050 . ,477 ,493
24 24 24 24 24 24 24 24-,393 -,483* ,695** ,429* ,115 ,152 1 -,027,057 ,017 ,000 ,036 ,593 ,477 . ,901
24 24 24 24 24 24 24 24,381 -,042 ,176 ,096 -,097 ,147 -,027 1,066 ,847 ,412 ,654 ,654 ,493 ,901 .
24 24 24 24 24 24 24 24
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
ECAPGIR
ECUSTO
ELIDTEC
EIDENTI
EINTEGR
EAMPLIT
EABRANG
ESELECA
ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EINTEGR EAMPLIT EABRANG ESELECA
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
De modo geral as variáveis apresentaram baixa correlação, no entanto
podemos destacar alguns casos que merecem comentários. O primerio vai para a
correlação significativa apresentada entre Posição de Custo e Liderança
Tecnológica / Inovação (-0,490). O índice apresenta uma correlação negativa
apontando que as firmas com maior grau de inovação tem custos de produção
menores. Esta afirmação pode ser interpretada de diversas formas, mas para
nenhuma delas pode-se apresentar uma relação de causalidade. Pode-se especular
que firmas que os investimentos de pesquisa e desenvolvimento estão descobrindo
materiais mais baratos resultando em custos de produção menores.
Outra correlação significativa apresentada é entre Integração Vertical e
Posição de Custo (-0,447). Esta correlação indica que as firmas que terceirizam
seus processos tem custos de produção superiores. Isso faz todo sentido porque as
firmas que terceirizam os processos lançam os custos como custos de produção
enquanto as integradas lançam como custo fixo. Esta correlação não terá impacto
74
na análise porque a informação importante de desempenho está na ROS (Retorno
sobre Vendas) que adota a lucratividade líquida da firma como índice e este se
encontra em uma linha inferior do demonstrativo de resultado, que considera tanto
os custos de produção quanto custo fixo.
Uma outra correlação significativa apresentada é entre a Abrangência de
Atuação e a Posição de Custo (-0,483). A principal interpretação é a economia de
escala. Quanto maior a abrangência de atuação, mais mercados e segmentos são
atingidos gerando volumes maiores de venda e consequentemente maior
produção. Isso gera economias de escala que reflete em custos inferiores.
As duas correlações mais significativas (nível de significância 0,01) foram
entre Liderança Tecnológica / Inovação e Identificação de Marca (0,579) e
Liderança Tecnológica / Inovação e Abrangência de Atuação (0,695). A primeira
correlação parece indicar que as firmas que buscam maior diferenciação por
marca também o fazem por diferenciação no produto, sinalizando que ambas as
estratégias (marca e produto inovador) são importantes na competição. A segunda
correlação, que é a mais significativa de todas, parece refletir o simples fato que
as firmas com maior abrangência de atuação (que normalmente são as maiores em
tamanho) também são as que mais investem em Pesquisa e Desenvolvimento.
Tabela 5.7. Matriz de Correlação para as Variáveis de Desempenho.
Correlations
1 ,361 -,193. ,083 ,367
24 24 24,361 1 ,498*,083 . ,013
24 24 24-,193 ,498* 1,367 ,013 .
24 24 24
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
DCREVEN
DROS
DFLUXO
DCREVEN DROS DFLUXO
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
A matriz de correlação das variáveis de desempenho apresentou uma
correlação significativa entre o Retorno sobre Vendas e a Geração de Fluxo de
Caixa (0,498) o que parece razoável tendo em vista que são dois índices de análise
75
de performance financeira. Mas como não é uma correlação absoluta resolvemos
manter ambas as variáveis.
Quanto as variáveis de ambiente, estas não apresentaram correlação
significativa como se pode ver na tabela 5.8 abaixo.
Tabela 5.8. Matriz de Correlação para as Variáveis de Ambiente.
Correlations
1 ,021. ,923
24 24,021 1,923 .
24 24
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
ACOMPRA
AFORNEC
ACOMPRA AFORNEC
5.3 Análise Fatorial Exploratória
A análise de fatores tem o objetivo de identificar variáveis implícitas, ou
fatores, que expliquem um padrão de correlação dentro de um conjunto de
variáveis observáveis. A análise de fatores é frequentemente usada na redução de
dados através da identificação de um pequeno número de fatores que expliquem a
grande parte da variância observada em um número muito maior de variáveis
coletadas.
O método adotado para análise nesta pesquisa é o método dos componentes
principais. O critério adotado para extração dos fatores foi o autovalor maior que
1. No caso das variáveis estratégicas, para que os fatores extraídos a partir delas
sejam utilizados na análise, eles precisam necessariamente evidenciar a tipologia
em teste (de Porter). Caso contrário, para não perder a capacidade explanatória da
análise, serão mantidas as variáveis originais. A Tabela 5.9 a seguir apresenta a
matriz de fatores gerados para as variáveis estratégicas, segundo o critério de
autovalor maior que 1. Em seguida é apresentada a Tabela 5.10 com a carga das
variáveis para cada fator gerado.
76
Tabela 5.9. Matriz de Fatores Gerados para as Variáveis Estratégicas.
Total Variance Explained
2,837 35,459 35,459 2,837 35,459 35,4591,706 21,324 56,782 1,706 21,324 56,7821,266 15,829 72,611 1,266 15,829 72,611
,736 9,202 81,813,559 6,990 88,803,389 4,860 93,662,298 3,721 97,384,209 2,616 100,000
Component12345678
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tabela 5.10. Matriz de Carga das Variáveis Estratégicas para cada Fator Gerado.
Component Matrixa
-,562 ,311 ,613-,731 ,326 -,240,873 ,259 ,081,607 ,396 ,195,402 -,661 ,341,141 ,751 -,429,821 ,134 -,111
-,007 ,509 ,690
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
1 2 3Component
Extraction Method: Principal Component Analysis.3 components extracted.a.
Pode-se observar que os fatores não expressam com clareza a tipologia sob
teste o que impede a separação de estratégias competitivas associadas a tipos
estratégicos distintos. A princípio a decisão é de manter as variáveis originais,
mas para reforçar a decisão, vamos extrair novamente fatores realizando algum
tipo de rotação que traga um novo prisma de observação e force uma alocação
diferente de cargas. As rotações realizadas foram a Quartimax e a Varimax, mas
ambas não geraram fatores que pudessem substituir as variáveis originais. Na
tabela 5.11 a seguir apresentamos a matriz de fatores gerada com rotação
Varimax, que força uma carga maior em um número menor de variáveis e,
complementarmente, uma carga menor em um maior número de variáveis por
fator.
77
Tabela 5.11. Matriz de Fatores Gerada com Rotação Varimax.
Rotated Component Matrixa
-,367 ,067 ,806-,601 ,564 ,133,913 -,035 -,029,720 ,079 ,199,191 -,814 -,123,339 ,806 -,047,805 -,025 -,238,228 ,058 ,825
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
1 2 3Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Rotation converged in 5 iterations.a.
A análise das comunalidades do possível espaço reduzido, gerado pelos
fatores acima, também contra indica a redução. Isso pode ser evidenciado pela
perda de quase 45% da capacidade explicativa da variável Identificação da Marca
(eidenti). A tabela 5.12 a seguir apresentar as comunalidades das variáveis
estratégicas no espaço reduzido.
Tabela 5.12. Matriz de Comunalidades.
Communalities
1,000 ,7891,000 ,6981,000 ,8351,000 ,5641,000 ,7151,000 ,7681,000 ,7051,000 ,736
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
Initial Extraction
Extraction Method: Principal Component Analysis.
No caso das variáveis de desempenho, iremos analisar a capacidade
explicativa da variância pelo fator gerado. Como são somente três variáveis, a
redução fica interessante se estas forem reduzidas para somente 1 fator. Caso este
fator explique mais que 80% da variância, iremos utilizá-lo, caso contrário,
manteremos as três variáveis iniciais de desempenho. A Tabela 5.13 a seguir
78
apresenta a matriz de fatores geradas para as variáveis de desempenho, segundo o
critério de autovalor maior que 1. Em seguida, apresentamos a Tabela 5.14 com as
cargas de cada variável de desempenho para os fatores gerados.
Tabela 5.13. Matriz de Fatores Gerados para as Variáveis de Desempenho. Total Variance Explained
1,535 51,169 51,169 1,535 51,169 51,169 1,476 49,184 49,1841,181 39,370 90,539 1,181 39,370 90,539 1,241 41,355 90,539
,284 9,461 100,000
Component123
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Tabela 5.14. Matriz de Carga das Variáveis de Desempenho para cada Fator
Gerado
Component Matrixa
,363 ,895,929 ,127,735 -,603
DCREVENDROSDFLUXO
1 2Component
Extraction Method: Principal Component Analysis.2 components extracted.a.
Como se pode observar foram gerados dois fatores. O primeiro, com maior
capacidade explicativa, explica somente 51% da variância. Pelo critério definido
não iremos adotar este fator. Para corroborar a decisão aplicamos o mesmo
procedimento de rotação aplicado às variáveis estratégicas. Como podemos ver na
tabela 5.15 abaixo a rotação não foi suficiente para atingir o critério e os fatores
consequentemente descartados.
Tabela 5.15. Matriz de Fatores Gerada com Rotação Varimax.
Rotated Component Matrixa
-,036 ,965,795 ,497,917 -,249
DCREVENDROSDFLUXO
1 2Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Rotation converged in 3 iterations.a.
79
Quanto às variáveis de ambiente, não há necessidade de análise de fatores
por se tratarem somente de duas variáveis analisadas. Além disso, observamos
anteriormente na matriz de correlação que a correlação entre estas duas variáveis é
muito baixa.
5.4 Formação de Grupos Estratégicos
Conforme citado anteriormente no referencial teórico, um grupo estratégico
é o grupo de firmas em uma indústria que estão seguindo uma estratégia idêntica
ou semelhante ao longo das dimensões estratégicas. Neste momento em que
mapeamos e quantificamos as dimensões estratégicas para cada firma é possível
agrupá-las por semelhança. O procedimento utilizado para fazer este agrupamento
é o K-Means Cluster do SPSS que calcula a distância euclidiana de cada objeto da
matriz de centróides definidos. Nesta pesquisa estamos fornecendo a matriz-alvo
dos centróides dos clusters iniciais, que foi pré-fixada em função da tipologia em
teste conforme a tabela 5.16 abaixo.
Tabela 5.16. Matriz Teórica dos Centróides em Função da Tipologia de Porter
Variável Descrição LCT
( 1 )
DIF
( 2 )
FC
( 3 )
FD
( 4 )
SP
( 5 )
EABRANG Abrangência de Atuação (Segmentação) Q3 Q3 Q1 Q1 M
EAMPLIT Amplitude da Oferta (Escopo) Q3 Q3 Q1 Q1 M
EINTEGR Integração Vertical Q1 M Q1 M M
ESELECA Seleção de Canal Q3 Q1 Q3 Q1 M
ECAPGIR Necessidade de Capital de Giro para Financiar a Operação Q1 M Q1 M M
ELIDTEC Liderança Tecnológica / Inovação M Q3 M Q3 M
EIDMARC Identificação de Marca M Q3 M Q3 M
ECUSTO Posição de Custo Q1 M Q1 M M
80
Para cada dimensão estratégica é definido um centróide que é representado
na matriz teórica por Q1 (Quartil Inferior – 25% da distribuição de frequências),
M (Média) e Q3 (Quartil Superior – 75% da distribuição de frequências). Estas
posições teóricas são posteriormente extraídas das tabelas de estatística descritiva
das variáveis observáveis (Anexo – Distribuição das Variáveis Observáveis),
gerando assim a matriz inicial dos centróides, apresentada a seguir na tabela 5.17.
Tabela 5.17. Matriz Inicial dos Centróides das Variáveis Estratégicas.
Initial Cluster Centers
,49 ,59 ,49 ,59 ,59,75 ,80 ,75 ,80 ,80,29 ,47 ,29 ,47 ,29,39 ,46 ,39 ,46 ,39,24 ,41 ,24 ,41 ,41,67 ,67 ,36 ,36 ,56,70 ,70 ,45 ,45 ,57,70 ,47 ,70 ,47 ,59
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
1 2 3 4 5Cluster
Input from FILE Subcommand
Pelos valores é possível perceber que cada dimensão estratégica é enfatizada
ou não dependendo do grupo estratégico em questão. As médias amostrais são
utilizadas para expressar a indiferença do grupo estratégico com relação à
dimensão estratégica específica. Portanto, o grupo das firmas sem posicionamento
tem as médias como centróide para todas as dimensões estratégicas, o que
caracteriza indiferença estratégica em relação à tipologia em teste.
A partir desta matriz inicial de centróides, o algoritmo de análise K-Means
Cluster do SPSS convergiu em cinco interações para a matriz final de centróides
apresentados na tabela 5.18 a seguir.
81
Tabela 5.18. Matriz Final dos Centróides das Variáveis Estratégicas.
Final Cluster Centers
,41 ,54 ,82 ,62 ,63,81 ,71 ,87 ,62 ,84,37 ,60 ,09 ,63 ,17,34 ,72 ,33 ,63 ,30,23 ,48 ,38 ,72 ,43,69 ,85 ,41 ,22 ,54,62 ,69 ,30 ,86 ,54,60 ,68 ,85 ,64 ,49
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
1 2 3 4 5Cluster
A grande maioria das alterações ocorridas nos valores dos centroides dos
clusters não correspondeu a uma modificação da posição relativa entre eles, em
outras palavras, na maioria dos casos confirmou-se a matriz inicial. Grupos
estratégicos que possuíam como informação inicial uma maior ou menor carga de
uma determinada variável continuaram nessa posição em relação aos outros
grupos. Dessa forma, podemos concluir que a matriz inicial representava
adequadamente as opções estratégicas de cada grupo de firmas.
Para testar a igualdade entre as matrizes de centróides inicial e final,
utilizamos o teste não-paramétrico com de Wilcoxon (Wilcoxon Signed Ranks
Test) com duas amostras relacionadas. Os resultados ão apresentados a seguir na
Tabela 5.19.
82
Tabela 5.19. Teste não-paramétrico de Wilcoxon para avaliar a igualdade dos
centróides iniciais e finais.
Test Statisticsc
-,135a
,893
-,135b
,893
-,135a
,893
-,405a
,686
-1,753a
,080
-,542a
,588
-,674b
,500
-1,219a
,223
ECAPGIRI -ECAPGIRFECUSTOI -ECUSTOFELIDTECI -ELIDTECFEIDENTII -EIDENTIFEINTEGRI -EINTEGRFEAMPLITI -EAMPLITFEABRANGI -EABRANGFESELECAI -ESELECAF
Z Asymp. Sig. (2-tailed)
Based on positive ranks.a.
Based on negative ranks.b.
Wilcoxon Signed Ranks Testc.
Como pode ser observado na Tabela 5.19, os níveis de significância foram
baixos, denotando uma falha em rejeitar a hipótese nula Ho: As médias são iguais.
Analisando a compatibilidade da matriz final de centróides com a proposta
teórica inicialmente formulada, podemos tecer os seguintes comentários:
- ECAPGIR: Conforme a proposta teórica. No grupo enfoque com
diferenciação houve um aumento de 0,49 para 0,82. Isso é compatível com
este grupo de firmas e as separa ainda mais das firmas que estão focando
em custos e buscando uma redução na necessidade de capital de giro.
- ECUSTO: Conforme a proposta teórica. A principal alteração foi no grupo
enfoque com liderança em custo que reduziu ainda mais a posição do
centróide. Isso demonstra um enfoque ainda maior destas firmas na busca
por posição de liderança em custos.
- ELIDTEC: Conforme a proposta teórica. O grupo diferenciação ampliou
ainda mais a distância do centróide, ressaltando esta variável estratégica no
grupo.
83
- EIDENTI: Conforme a proposta teórica. O grupo diferenciação ampliou
ainda mais a distância do centróide, ressaltando esta variável estratégica no
grupo.
- EINTEGR: Manteve a posição inicial. Sem maiores alterações, mantendo
a proposta teórica inicial.
- EAMPLIT: Manteve a posição inicial. Sem maiores alterações, mantendo
a proposta teórica inicial.
- EABRANG: No grupo enfoque com diferenciação houve uma mudança de
0,45 para 0,86 o que contraria a teoria. Teoricamente uma firma em um
grupo de escopo estreito não deveria ter uma pontuação tão alta em
amplitude de segmentos e mercados geográficos, quando comparada aos
grupos de escopo amplo.
- ESELECA: Manteve a posição inicial. Sem maiores alterações, mantendo
a proposta teórica inicial.
Os pontos acima destacados nos permitem concluir que é possível adotar a
classificação inicialmente imaginada para os grupos estratégicos. Apesar de ser
bastante difícil traçar o perfil das firmas de cada grupo, apresentamos na Tabela
5.20 um resumo da configuração dos cinco grupos estratégicos formados.
84
Tabela 5.20. Configuração dos 5 grupos estratégicos. Grupo
Estratégico Número
de Firmas
Principais Características do Grupo Estratégico
1 5 Grupo focado em custos com alta carga em amplitude de
oferta e abrangência de atuação, o que caracteriza
liderança em custos com escopo amplo.
2 3 Grupo focado em identificação da marca com alta carga em
amplitude de oferta e abrangência de atuação, o que
caracteriza diferenciação com escopo amplo (foco em
mercados e segmentos).
3 3 Grupo focado em custos com baixa carga em abrangência
de atuação e amplitude de oferta, o que caracteriza
liderança em custos com escopo restrito.
4 2 Grupo focado em identificação da marca e inovação com
baixa carga em amplitude de oferta, o que caracteriza
diferenciação com escopo estreito (foco em linhas de
produto).
5 11 Grupo com posicionamento mediano na maior parte das
variáveis, o que caracteriza um grupo sem posicionamento
definido (stuck-in-the-middle).
A Tabela 5.21 abaixo apresenta as distâncias entre os centróides finais de
cada um dos grupos estratégicos. Os grupos 3 e 4 (Foco com Liderança em Custos
e Foco com Diferenciação) apresentam o maior afastamento de seus centros
(0,995), o que significa que esses dois grupos possuem a combinação de
estratégias mais distintas entre si.
Tabela 5.21. Distâncias entre os centróides finais dos grupos estratégicos.
Distances between Final Cluster Centers
,574 ,713 ,866 ,413,574 ,949 ,714 ,736,713 ,949 ,995 ,500,866 ,714 ,995 ,818,413 ,736 ,500 ,818
Cluster12345
1 2 3 4 5
85
Após a Análise de Cluster K-means, foi realizado o Teste de Hipótese de
Hotelling, apresentado na tabela 5.22 a seguir, para verificar se os centróides dos
grupos estratégicos são estatisticamente diferentes entre si. Em outras palavras, foi
testada a hipótese nula de igualdade dos 5 centróides do grupos estratégicos a um
nível de significância de 5%.
Tabela 5.22. Teste de significância multivariável de Wilks para centróides das
variáveis estratégicas.
Multivariate Testsc
,994 257,186a 8,000 12,000 ,000,006 257,186a 8,000 12,000 ,000
171,457 257,186a 8,000 12,000 ,000171,457 257,186a 8,000 12,000 ,000
2,993 5,575 32,000 60,000 ,000,002 6,618 32,000 45,849 ,000
19,372 6,357 32,000 42,000 ,0008,613 16,149b 8,000 15,000 ,000
Pillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest RootPillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest Root
EffectIntercept
QCL_1
Value F Hypothesis df Error df Sig.
Exact statistica.
The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level.b.
Design: Intercept+QCL_1c.
A Tabela 5.22 mostra o resultado de diversos testes de hipóteses, sendo o
Wilks’ Lambda o considerado na pesquisa. O teste apresentou um nível de
significância de 0 até a terceira casa decimal, permitindo assim a conclusão de que
os centróides dos 5 grupos estratégicos formados são diferentes entre si.
Esta conclusão é reforçada pela ANOVA apresentada na tabela 5.23 a
seguir, objetivando verificar se a variabilidade é devido às diferenças entre os
centróides ou ao erro aleatório. Para tanto, é usada a distribuição F com hipótese
nula H0: as médias são iguais (Sincich, 1996).
86
Tabela 5.23. Análise da Variância dos Grupos Estratégicos por Variável
Estratégica.
ANOVA
,085 4 ,031 19 2,723 ,060,030 4 ,014 19 2,154 ,114,204 4 ,008 19 24,348 ,000,136 4 ,024 19 5,582 ,004,094 4 ,033 19 2,837 ,053,161 4 ,014 19 11,360 ,000,114 4 ,022 19 5,216 ,005,086 4 ,018 19 4,742 ,008
ECAPGIRECUSTOELIDTECEIDENTIEINTEGREAMPLITEABRANGESELECA
Mean Square dfCluster
Mean Square dfError
F Sig.
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have beenchosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significancelevels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that thecluster means are equal.
Apesar das variáveis ECAPGIR, ECUSTO e EINTEGR apresentarem níveis
de significância baixos, a análise continua validando o resultado. Isso porque a
ANOVA analisa cada variável isoladamente, mas no conceito de centróide a
análise e composta em um hiper-espaço multivariável.
5.5 Impacto do Ambiente Competitivo nos Grupos Estratégicos
Prosseguindo com a análise da indústria, passamos agora a analisar como
incidem as forças competitivas em cada grupo estratégico. Pela teoria dos grupos
estratégicos, apresentada anteriormente, as escolhas estratégicas diferentes
impactam na forma como as forças competitivas agem no grupo estratégico.
Segundo Porter (1980), o potencial de lucro das firmas em grupos estratégicos
diferentes é com frequência diferente, abstraídas totalmente suas capacidades de
implementação, porque as cinco forças competitivas gerais não terão o mesmo
impacto sobre grupos estratégicos diferentes. Isso acontece porque as escolhas das
dimensões estratégicas mudam significativamente de um grupo para outro.
Consequentemente muda a forma como as firmas de cada grupo enfrentam as
cinco forças competitivas. Essa diferença entre os grupos também é a base para o
87
conceito de barreiras de mobilidade, que são barreiras para a mudança de posição
estratégica de um grupo estratégico para outro.
A tabela 5.24 a seguir apresenta as médias das variáveis ambientais,
apresentada caso a caso no Anexo – Base de Dados da Indústria de Artigos
Esportivos, por grupo estratégico.
Tabela 5.24. Médias das Variáveis Ambientais por Grupo Estratégico.
Descriptive Statistics
,2400 ,08628 5,3444 ,01925 3,4594 ,45740 3,1000 ,04714 2,3350 ,19910 11,3124 ,21240 24,3600 ,25100 5,4333 ,34641 3,2500 ,09280 3,4000 ,14142 2,3559 ,16826 11,3569 ,19426 24
1,0000 ,00000 51,0000 ,00000 31,0000 ,00000 31,0000 ,00000 21,0000 ,00000 111,0000 ,00000 241,0000 ,00000 51,0000 ,00000 31,0000 ,00000 31,0000 ,00000 21,0000 ,00000 111,0000 ,00000 24
Cluster Number of Case12345Total12345Total12345Total12345Total
ACOMPRA
AFORNEC
ASUBTIT
ARIVALID
Mean Std. Deviation N
Pela teoria, a expectativa era que as forças incidissem de forma mais fraca
nos grupos estratégicos, quando comparadas ao grupo de firmas sem
posicionamento. Mas isso não aconteceu de forma geral. Isolando as duas
variáveis ambientais que tiveram notas iguais para todos as firmas (ASUBTIT e
ARIVALID), vamos analisar as duas variávies que sofreram variação
(ACOMPRA e AFORNEC).
88
- ACOMPRA: Somente os grupos de Liderança em Custos e Foco com
Diferenciação apresentaram forças menores que o grupo sem
posicionamento.
- AFORNEC: Somente o grupo de posicionamento Foco com Liderança em
Custos apresentaram forças menores que o grupo sem posicionamento.
A qualidade desses resultados, no entanto, fica comprometida pelo teste de
significância multivariável de Wilks’ Lambda, apresentado na tabela 5.25 a
seguir, com valor F de 0,669 e significância de 0,715, denotando falha em rejeitar
a hipótese nula de centróides iguais para os grupos.
Tabela 5.25. Teste de Significância Multivariável de Hotelling para Centróides
das Variáveis de Ambiente.
Multivariate Testsc
,805 37,097a 2,000 18,000 ,000,195 37,097a 2,000 18,000 ,000
4,122 37,097a 2,000 18,000 ,0004,122 37,097a 2,000 18,000 ,000
,250 ,678 8,000 38,000 ,708,758 ,669a 8,000 36,000 ,715,309 ,657 8,000 34,000 ,725,271 1,288b 4,000 19,000 ,310
Pillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest RootPillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest Root
EffectIntercept
QCL_1
Value F Hypothesis df Error df Sig.
Exact statistica.
The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level.b.
Design: Intercept+QCL_1c.
Portanto, nesta análise, não podemos concluir que as forças do ambiente
impactam de formas diferentes nos grupos estratégicos. Porém, não podemos
afirmar que as forças impactam de forma igual nos grupos. Os dados levantados
na pesquisa se mostram insuficientes e não confiáveis para esta afirmação. Na
seção final de conclusão e sugestão de pesquisas futuras, discutiremos mais
possibilidades para a análise do impacto do ambiente nos grupos estratégicos. Por
enquanto, mantemos o resultado como inconclusivo neste ponto.
89
5.6 Análise do Desempenho nos Grupos Estratégicos
Uma vez definidos os cinco grupos no espaço estratégico pelo procedimento
de análise de Cluster K-means e comprovada a diferença entre seus centros pelo
Teste de Hipótese de Hotelling, aplicou-se o procedimento de MANOVA para o
espaço desempenho. Com isso procurou-se testar se havia diferença significante
entre as médias das quatro variáveis de desempenho para os 5 grupos estratégicos
formados. A Tabela 5.26 a seguir apresenta o resultado.
Tabela 5.26. Médias das Variáveis de Desempenho por Grupo Estratégico.
Descriptive Statistics
,4544 ,34123 5,2609 ,03865 3,1828 ,54381 3,1352 ,03353 2,0756 ,13711 11,1961 ,27686 24,5655 ,25822 5,5220 ,22295 3,5802 ,28972 3,4089 ,63461 2,3431 ,35711 11,4469 ,32796 24,2903 ,12615 5,3810 ,08720 3,3154 ,06652 3,3480 ,17069 2,4095 ,24928 11,3642 ,18611 24
Cluster Number of Case12345Total12345Total12345Total
DCREVEN
DROS
DFLUXO
Mean Std. Deviation N
Analisando a variável crescimento de vendas, o melhor desempenho
(0,4544) foi para o Grupo Liderança em Custos. O pior desempenho (0,0756) foi
para o Grupo Sem Posicionamento.
Para a variável Retorno sobre Vendas, o melhor desempenho (0,5802) foi
para o Grupo posicionado como Foco com Liderança em Custos. O pior
desempenho (0,3431) foi novamente para o Grupo Sem Posicionamento.
90
Na terceira variável de desempenho referente à Geração de Fluxo de Caixa,
a teoria não se confirmou e o grupo Sem Posicionamento ficou com o melhor
desempenho (0,4095). O pior desempenho ficou para o Grupo Liderança em
Custos (0,2903).
Para confirmar se as médias dos desempenhos de cada grupo estratégico
eram estatisticamente diferentes, também foi utilizado o Teste de Hipótese Wilks’
Lambda. A Tabela 5.27 apresenta o resultado do teste utilizando um nível de
significância de 5%.
Tabela 5.27. Teste de Significância Multivariável de Hotelling para Centróides
das Variáveis de Desempenho.
Multivariate Testsc
,790 21,314a 3,000 17,000 ,000,210 21,314a 3,000 17,000 ,000
3,761 21,314a 3,000 17,000 ,0003,761 21,314a 3,000 17,000 ,000
,480 ,905 12,000 57,000 ,547,559 ,928 12,000 45,269 ,528,720 ,940 12,000 47,000 ,516,608 2,888b 4,000 19,000 ,050
Pillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest RootPillai's TraceWilks' LambdaHotelling's TraceRoy's Largest Root
EffectIntercept
QCL_1
Value F Hypothesis df Error df Sig.
Exact statistica.
The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level.b.
Design: Intercept+QCL_1c.
O teste apresentou um nível de significância de 0,528, o que não nos
permite concluir que as médias de desempenho medidas em função das 3
variáveis apresentadas são diferentes entre si para os 5 grupos estratégicos.
Portanto, apesar de haver uma diferença nos desempenhos dos grupos
estratégicos e na sua maioria de acordo com a teoria, estas diferenças não são
significativas estatisticamente. Na seção “Conclusão e Sugestões de Pesquisa”
iremos discutir a idéia de testar o mesmo modelo com outras variáveis de
desempenho. Também discutiremos a hipótese de utilizar dados de desempenho
para os anos posteriores (2004 e 2005) tendo em vista que as estratégias podem
levar algum tempo para produzir resultados. Talvez estes resultados sejam
refletidos somente nos anos seguintes.
91
5.7 Interpretação dos Resultados com Base na Teoria de Porter
Essa seção se destina a analisar os resultados apresentados nas seções, 5.4.
Formação dos Grupos Estratégicos e 5.6. Análise do Desempenho dos Grupos
Estratégicos, com base na teoria de Porter, bem como em informações da indústria
de artigos esportivos.
5.7.1 Análise da Formação dos Grupos Estratégicos
A Figura 5.1 apresenta as firmas que formam cada grupo estratégico e
resume a configuração dos grupos segundo a teoria de Porter, conforme
apresentado na seção 5.4.
Figura 5.1. Configuração dos Grupos Estratégicos com base na Tipologia de
Porter.
Grupo 1 – Liderança em Custos Ampla
Firmas: REEBOK, PUMA, AMER SPORTS,
QUIKSILVER, COLUMBIA SPORTSWEAR.
Grupo 2 – Diferenciação Ampla
Firmas: NIKE, ADIDAS, OAKLEY.
Grupo 3 – Foco c/ Liderança em Custos
Firmas: KSWISS, CALÇADOS AZALÉIA, ROCKY
SHOES AND BOOTS.
Grupo 4 – Foco com Diferenciação
Firmas: LUXOTTICA, HEAD.
Grupo 5 – Sem Posicionamento
Firmas: VF CORP, POLO RALPH LAUREN, TOMMY
HILFIGER, ABERCROMBIE &FITCH, TIMBERLAND,
MIZUNO, RUSSEL CORP, WOLVERINE, K2,
JOHNSON OUTDOORS, ALPARGATAS.
92
Grupo 1 – Liderança em Custos:
O Grupo 1, identificado na tipologia de Porter como Liderança em Custos, é
formado por 5 firmas da amostra (Tabela 5.28). As principais características deste
grupo são baixas cargas nas variáveis ECUSTO e EINTEGR e altas cargas nas
variáveis EAMPLIT, EABRANG e ESELECA. Isso significa que são firmas com
posição vantajosa em custos, alta amplitude de oferta, alta abrangência de atuação
e comercialização em muitos canais de vendas. Cabe ressaltar que a variável
ECUSTO tem cargas médias altas. Então, apesar das cargas parecerem altas, elas
refletem uma posição de custos menores em relação às outras firmas da amostra.
Tabela 5.28. Firmas do Grupo Estratégico 1. Firmas Grupo 1 ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EAMPLIT EINTEGR EABRANG ESELECAReebok 0,67 0,85 0,39 0,36 0,78 0,24 0,62 0,80Puma 0,20 0,95 0,40 0,22 0,56 0,22 0,70 0,47Amer Sports 0,19 0,70 0,49 0,32 0,67 0,34 0,71 0,63Quiksilver 0,52 0,80 0,35 0,36 0,78 0,12 0,56 0,46Columbia Sportswear 0,47 0,73 0,20 0,44 0,67 0,22 0,52 0,67
É interessante perceber que nesta indústria as firmas com as melhores
posições de custo também têm baixa carga de integração vertical. Isso acontece
devido a forte tendência de outsourcing da produção em países no Extremo
Oriente e sul do Pacífico.
Grupo 2 – Diferenciação:
O Grupo 2, identificado na tipologia de Porter como Diferenciação, é
formado por 3 firmas da amostra (Tabela 5.29). As principais características deste
grupo são altas cargas nas variáveis EIDENTI, EAMPLIT e EABRANG. Isso
demonstra altos investimentos em propaganda e escopo de atuação amplo, tanto
em relação à linha de produtos, segmentação (diversos mercados geográficos).
Tabela 5.29. Firmas do Grupo Estratégico 2. Firmas Grupo 2 ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EAMPLIT EINTEGR EABRANG ESELECAAdidas-Salomon 0,49 0,76 0,49 1,00 0,78 0,38 0,69 0,50Nike 0,55 0,80 0,76 0,87 1,00 0,42 0,72 0,71Oakley 0,57 0,58 0,54 0,30 0,78 0,65 0,67 0,83
93
Tanto a Nike quanto a Adidas são duas firmas que investem pesadamente
em propaganda, patrocínio de atletas e times. Também comercializam seus
produtos em todas as partes do mundo e são donas de diversas marcas, além da
marca principal. A Nike, por exemplo, é dona da Converse que fabrica os tênis
All-Star, e a Adidas é dona da Salomon, que fabrica artigos outdoor. Ambas têm
extensas linhas de produtos que vão desde calçados, vestuário e acessórios até
óculos, relógios e equipamentos para esporte. Pelo senso comum se encaixam
perfeitamente neste grupo. A Oakley também investe bastante na sua marca, mas
poderia ser questionada por ser focada em óculos. No entanto isso vem mudando e
a Oakley está se reposicionando através de uma forte expansão na sua linha de
produtos. É isso que o posicionamento está refletindo. Devido a forte concorrência
da gigante fabricante de óculos Luxottica, a Oakley tem sido pressionada a
diversificar. Hoje em dia ela fabrica calçados, vestuário e acessórios, além da sua
tradicional linha de óculos.
Grupo 3 – Foco com Liderança em Custos:
O Grupo 3, identificado na tipologia de Porter como Foco com Liderança
em Custos, é formado por 3 firmas da amostra (Tabela 5.30). As principais
características deste grupo são alta carga na variável ECUSTO e baixas cargas nas
variáveis EAMPLIT e EABRANG. Isso demonstra uma posição de custo, mas em
contrapartida um foco na amplitude da linha de produtos, assim como restrição na
segmentação geográfica.
Tabela 5.30. Firmas do Grupo Estratégico 3. Firmas Grupo 3 ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EAMPLIT EINTEGR EABRANG ESELECAKswiss 0,98 0,76 0,09 0,51 0,33 0,11 0,42 0,83Calçados Azaléia 0,47 0,86 0,09 0,34 0,33 0,59 0,32 0,71Rocky Shoes and Boots 1,00 1,00 0,09 0,15 0,56 0,43 0,16 1,00
A Kswiss reflete bem este grupo a partir do momento em que sua linha de
produtos é bem restrita e sua atuação somente no mercado norte-americano. O
mesmo acontece com a Rocky Shoes and Boots, que só fabrica calçados e
praticamente só vende no mercado norte-americano. A Calçados Azaléia tem uma
linha um pouco mais ampla, porém sua restrita atuação internacional (em relação
94
ao padrão das outras firmas) a posiciona como uma liderança de custos com foco.
Esta posição tende a mudar tendo em vista que a Calçados Azaléia vem
progressivamente aumentando sua participação no mercado externo,
especialmente com a marca Dijean. Porém as marcas de esporte Rainha e Topper
ainda não podem ser consideradas marcas globais de esporte.
Grupo 4 – Foco com Diferenciação:
O Grupo 4, identificado na tipologia de Porter como Foco com
Diferenciação, é formado por 2 firmas da amostra (Tabela 5.31). As principais
características deste grupo são alta carga na variável EIDENTI e deveriam ser
baixas cargas nas variáveis EAMPLIT e EABRANG. Isso representaria uma
posição de forte diferenciação de marca, mas, em contrapartida, um foco na
amplitude da linha de produtos assim como restrição na segmentação geográfica.
Tabela 5.31. Firmas do Grupo Estratégico 4. Firmas Grupo 4 ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EAMPLIT EINTEGR EABRANG ESELECALuxottica 0,37 0,41 0,74 0,55 0,11 1,00 1,00 0,68Head 0,88 0,82 0,52 0,70 0,33 0,43 0,73 0,60
Entretanto isso não acontece com clareza, especialmente no caso da
Luxottica que apresenta a variável EIDENTI não muito forte e apresenta a
variável EABRANG extremamente carregada, demonstrando pouca segmentação
geográfica. Isso é verdadeiro, tendo em vista que a Luxottica é a maior fabricante
de marcas óculos do mundo, comercializa seu produto em todos os continentes e
tem diversas marcas atingindo públicos dos mais diversos. Porém, o que puxou a
Luxottica para este grupo foi a variável de Amplitude de Linhas de Produto que
tem a menor carga de todas as firmas da amostra. Isso acontece porque a
Luxottica só fabrica um tipo de produto: óculos. Não há como comparar a
Luxottica a uma Nike ou Reebok que participam de grupos com escopo amplo
95
Grupo 5 – Sem Posicionamento
O grupo estratégico 5, classificado segundo a tipologia proposta por Porter
como Sem Posicionamento (Stuck-in-the-Middle) é formado por 11 firmas da
amostra (ver Tabela 5.32).
Tabela 5.32. Firmas do Grupo Estratégico 5. Firmas Grupo 5 ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EAMPLIT EINTEGR EABRANG ESELECAVF Corporation 0,52 0,88 0,17 0,37 0,67 0,53 0,88 0,47Polo Ralph Lauren 0,58 0,69 0,12 0,30 0,67 0,37 0,70 0,57Tommy Hilfiger 0,68 0,76 0,12 0,19 0,56 0,23 0,52 0,44Abercrombie and Fitch 0,49 0,80 0,11 0,17 0,33 0,76 0,18 0,17Timberland 0,52 0,75 0,21 0,21 0,44 0,34 0,49 0,50Mizuno 0,62 0,84 0,24 0,37 0,56 0,44 0,54 0,50Russel Corporation 0,72 0,99 0,10 0,29 0,56 0,37 0,43 0,67Wolverine 0,78 0,87 0,20 0,32 0,33 0,34 0,61 0,45K2 0,78 0,97 0,31 0,25 0,67 0,23 0,59 0,60Johnson Outdoors 0,62 0,81 0,24 0,40 0,56 0,43 0,57 0,52Alpargatas 0,60 0,84 0,09 0,47 0,56 0,68 0,43 0,48
De forma geral, o grupo 5 parece não apresentar homogeneidade entre as
firmas que o compõem em nenhuma das 8 variáveis. As firmas pertencentes a esse
grupo demonstram uma fraca atuação na maioria das estratégias representadas
pelas variáveis. Apresentam alta carga na variável de ECUSTO indicando
desvantagem em custos, baixas cargas nas variáveis que refletem investimentos
em Inovação e Marca. Também apresentam posicionamento mediano na maioria
das variáveis que definem o escopo de atuação, não sendo nem amplo e nem
estreito, em relação aos concorrentes.
Olhando para as firmas fica muito complicado identificá-las como sem
posicionamento. Tratam-se de marcas extremamente fortes e conhecidas pelo
público, como a Timberland, a Russel, Mizuno, Polo Ralph Lauren e Tommy
Hilfiger.
Talvez, se a amostra fosse maior, estas firmas não ficariam todas
posicionadas desta forma. No entanto, como o estudo é comparativo, algumas
precisam estar mais bem posicionadas do que as outras. Isso não significa que elas
não tenham uma estratégia e façam investimentos estratégicos. No entanto, estes
investimentos não parecem consistentes entre si.
96
Como conclusão, podemos dizer que as firmas pertencentes ao grupo
estratégico 5 não possuem uma estratégia consistente que as proteja contra as
forças competitivas, sendo assim classificadas como Sem Posicionamento.
5.7.2 Comparação dos Desempenhos dos Grupos Estratégicos
As Figuras 5.2 a 5.4 apresentam uma visualização gráfica dos desempenhos
dos cinco grupos estratégicos para cada uma das variáveis de desempenho.
Figura 5.2. Crescimento de Vendas Médio dos Grupos Estratégicos.
Crescimento de Vendas
45%
26%
18%
14%
8%
0%5%
10%15%20%25%30%35%40%45%50%
LCT DIF EFC EFD SPM
Grupo Estratégico
Cre
scim
ento
(%)
97
Figura 5.3. Retorno sobre Vendas Médias dos Grupos Estratégicos.
Retorno sobre Vendas
57%52%
58%
41%
34%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
LCT DIF EFC EFD SPM
Grupo Estratégico
Ret
orno
Méd
io (%
)
Figura 5.4. Geração Média de Fluxo de Caixa Operacional dos Grupos
Estratégicos.
Geração Fluxo de Caixa
29%
38%
32%35%
41%
0%
5%10%
15%20%
25%30%
35%40%
45%
LCT DIF EFC EFD SPM
Grupo Estratégico
Ger
ação
Líq
. Méd
ia (%
)
Na primeira variável de desempenho (crescimento de vendas) foi
confirmada a Teoria de Porter que as firmas que adotam uma das estratégias
genéricas atingem desempenho superior. Neste caso, as firmas que escolheram a
estratégia de Liderança em Custo atingiram o maior desempenho, enquanto as
firmas sem posicionamento, o menor desempenho. O mesmo aconteceu na
segunda variável de desempenho (retorno sobre vendas), onde os grupos com foco
98
em custo (com escopo amplo e estreito) tiveram os maiores desempenhos. Mais
uma vez, o grupo sem posicionamento ficou com o pior desempenho.
Já na terceira variável de desempenho (geração líquida de Fluxo de Caixa) a
teoria não foi confirmada, tendo em vista que o grupo sem posicionamento teve o
melhor desempenho. As duas possíveis explicações para este resultado são um
erro na teoria, ou um erro na escolha da variável de desempenho. Para o erro na
Teoria, não existe muito como explorar. Somente aceitar a refutação e testar novas
tipologias. Para o erro na escolha da variável, podemos discursar um pouco mais.
Sem dúvida, dentre as três variáveis, a que melhor reflete o desempenho das
firmas é a primeira, que demonstra o crescimento de vendas. O suporte para este
argumento é que a herança original desta indústria é a comercialização. Apesar de
toda sofisticação que existe para competir como, por exemplo, a otimização da
cadeia de suprimento, serviço pós-venda, pesquisa e desenvolvimento, o objetivo
maior é vender. Portanto, o crescimento em vendas reflete claramente este
objetivo. A validade da variável de desempenho baseada na geração líquida de
fluxo de caixa pode ser questionada a partir do momento em que existe uma série
de deduções que são feitas na geração bruta do fluxo de caixa das operações para
chegar na geração líquida. Entre elas está a realização dos gastos de propaganda,
custos de capital e custos com aquisições. Isso tudo reduz o valor do fluxo de
caixa líquido, mas não são necessariamente atividades que pioram o desempenho
da firma. Uma hipótese seria utilizar não o fluxo líquido, mas sim o bruto. Isso
não funcionaria porque o Fluxo de Caixa Bruto gerado pelas atividades
operacionais é praticamente o valor da vendas líquidas. Este valor tem alta
correlação com o crescimento de vendas e não teria nenhum poder explicativo
extra sobre o desempenho das firmas. Por esta razão, podemos argumentar que
esta variável de desempenho poderia ser descartada do modelo.
99
6 Conclusão e Sugestões de Pesquisa
6.1 Discussão dos Resultados Obtidos
A presente pesquisa teve como principal objetivo identificar, na indústria de
artigos esportivos, de que maneira as estratégias escolhidas pelas firmas durante o
período compreendido entre 2001 e 2003 influenciaram seus posicionamentos e,
consequentemente, impactaram seus desempenhos.
Para tanto, foram utilizadas informações a respeito de 24 firmas do setor,
formando assim uma base de dados. Essa base de dados contém informações
sobre o comportamento estratégico das empresas (considerando oito variáveis de
estratégias perseguidas pelas firmas), informações sobre as forças do ambiente
que impactam nas firmas (através de quatro variáveis ambientais), bem como os
resultados obtidos por elas (medidos através de três variáveis de desempenho).
Foram utilizados procedimentos estatísticos para testar a qualidade dos
dados coletados e para classificar a amostra em cinco clusters (identificados como
grupos estratégicos), conforme a tipologia proposta por Porter. Em seguida foram
feitos testes multivariados para confirmar a diferença entre os grupos, para testar
se os grupos sentem o ambiente de forma diferente e para testar se os
desempenhos dos grupos são diferentes.
Com relação à tipologia proposta por Porter, os resultados obtidos permitem
concluir que o modelo se mostrou, sob os aspectos descritivo e explicativo,
adequado à análise da indústria em questão. O procedimento de análise de clusters
forneceu subsídios para o mapeamento das estratégias competitivas relevantes
para a indústria, além de gerar grupos estratégicos coerentes com a realidade do
mercado, se identificando com as posturas competitivas das firmas que os
compõem.
O modelo demonstrou poder de explicação ao relacionar a pertinência a um
determinado grupo estratégico com o desempenho das firmas na indústria.
100
Conforme citado anteriormente, a Teoria de Porter também descreve que as firmas
que adotam uma das estratégias genéricas atingem desempenho superior às firmas
que ficam sem um posicionamento. Esta afirmação foi confirmada em duas das
três variáveis de desempenho. Apesar de não ter sido confirmada em uma terceira
variável, discutimos este resultado e questionamos a validade desta variável como
explicativa de um desempenho superior. Portanto, excluindo esta terceira variável
de desempenho, podemos afirmar que nesta pesquisa, as firmas classificadas
como Sem Posicionamento (Stuck-in-the-middle), realmente obtiveram o pior
desempenho médio entre os 5 grupos estratégicos formados. Uma outra questão
que ficou aberta foi quanto à significância das diferenças estatísticas de
desempenho entre os grupos. Talvez esta diferença estatística não tenha sido
significativa devido ao período adotado para coleta dos dados. Este período foi o
mesmo de coleta das variáveis estratégicas. Como as estratégias implantadas
demandam tempo até apresentarem resultados, mostra-se interessante expandir o
período de coleta das variáveis de desempenho para além das variáveis
estratégicas (p.ex: incluir os dados de desempenho dos anos de 2004 e 2005).
6.2 Sugestão de Novas Pesquisas
Uma primeira sugestão para pesquisa futura é aumentar o período de análise
para testar a tipologia. Um período superior a três anos pode suportar com mais
consistência as variáveis estudadas, especialmente com relação ao desempenho.
Também sugerimos que a amostra seja aumentada para enriquecer a
formação dos grupos estratégicos e a diversidade das dimensões estudadas. O
grande impeditivo é claro, é a disponibilidade de dados. Porém, existe de imediato
algumas outras firmas de capital aberto que poderiam ser inseridas na amostra,
como a Stride Rite Corp, a Gap e a Dilly (fabricante da Nike, Puma e Merrell no
Brasil e da marca Try-On de Tênis). Ambas são identificadas no Datamonitor
como concorrentes participantes da indústria de artigos esportivos. Apesar de o
senso comum as classificar como atuando no segmento de vestuário casual, elas
competem por segmentos de mercado similares aos das firmas presentes na
101
indústria de artigos esportivos e a qualquer momento podem expandir suas linhas
para produtos mais esportivos.
Uma outra sugestão válida é utilizar novas técnicas para coletar as variáveis
de ambiente. Talvez utilizar dados primários para descrever a forma como as
firmas sentem o ambiente, traria um resultado mais rico. Isso poderia ser
conseguido através de questionários ministrados diretamente nas firmas.
Uma última sugestão seria acrescenter dados de desempenho de um período
posterior aos dados estratégicos. Esta menção se faz devido ao fato que as
estratégias adotadas demoram um tempo para produzir resultados. Portanto, seria
interessante repetir este mesmo estudo utilizando dados de desempenho dos anos
de 2004 e 2005, por exemplo. Talvez eles reflitam melhor a diferença de
desempenho entre os grupos.
102
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106
n firmas vendas01 vendas02 vendas03 crevenmd dcreven lucro01 lucro02 lucro03 retvenmd dros1 Nike 9.893.000.000 10.697.000.000 12.253.000.000 0,11 0,25 663.000.000 474.000.000 945.600.000 0,06 0,522 Adidas-Salomon 5.476.352.000 6.164.235.000 7.081.710.000 0,14 0,30 186.368.000 216.405.000 293.800.000 0,04 0,303 VF Corporation 5.220.000.000 5.084.000.000 5.207.000.000 (0,00) (0,00) 137.800.000 (154.500.000) 398.000.000 0,02 0,204 Reebok 2.990.000.000 3.130.000.000 3.490.000.000 0,08 0,18 102.700.000 126.400.000 157.200.000 0,04 0,335 Luxottica 2.778.611.584 3.003.778.890 3.191.838.680 0,07 0,16 283.470.208 351.612.765 302.097.590 0,10 0,866 Polo Ralph Lauren 2.364.000.000 2.439.000.000 2.650.000.000 0,06 0,13 172.500.000 174.200.000 171.000.000 0,07 0,577 Puma 906.752.000 1.304.100.000 1.911.395.000 0,45 1,00 35.572.992 80.212.545 202.647.420 0,07 0,578 Tommy Hilfiger 1.876.700.000 1.888.000.000 1.875.800.000 (0,00) (0,00) 134.500.000 (83.600.000) 132.100.000 0,03 0,279 Abercrombie and Fitch 1.365.000.000 1.596.000.000 1.708.000.000 0,12 0,26 168.700.000 194.900.000 205.100.000 0,12 1,00
10 Timberland 1.180.000.000 1.190.000.000 1.340.000.000 0,07 0,15 106.700.000 95.000.000 118.000.000 0,09 0,7111 Mizuno 1.449.063.387 1.362.800.378 1.326.026.490 (0,04) (0,10) 28.703.879 (110.700.095) (47.729.423) (0,03) (0,27)12 Amer Sports 985.600.000 1.040.445.000 1.247.520.000 0,13 0,28 61.824.000 64.732.500 73.111.000 0,06 0,5013 Russel Corporation 1.161.000.000 1.164.000.000 1.186.000.000 0,01 0,02 (55.500.000) 34.300.000 43.000.000 0,01 0,0514 Quiksilver 620.000.000 705.000.000 975.000.000 0,26 0,58 28.021.000 37.591.000 58.516.000 0,05 0,4315 Columbia Sportswear 779.500.000 816.300.000 951.700.000 0,11 0,24 88.800.000 102.500.000 120.100.000 0,12 1,0016 Wolverine 720.000.000 827.000.000 889.000.000 0,11 0,25 45.200.000 47.900.000 51.700.000 0,06 0,4917 K2 589.519.000 582.159.000 718.539.000 0,11 0,25 (7.704.000) 12.070.000 11.424.000 0,01 0,0618 Oakley 429.000.000 489.500.000 521.500.000 0,10 0,23 50.371.000 40.637.000 38.196.000 0,09 0,7519 Head 392.000.000 387.500.000 431.000.000 0,05 0,11 10.200.000 (2.600.000) (14.600.000) (0,00) (0,04)20 Kswiss 237.252.000 289.593.000 429.162.000 0,35 0,78 23.309.000 28.697.000 50.056.000 0,10 0,8621 Johnson Outdoors 345.637.000 342.532.000 315.892.000 (0,04) (0,10) 5.365.000 7.927.000 5.421.000 0,02 0,1522 Alpargatas 305.078.400 285.912.000 294.921.000 (0,02) (0,03) 14.126.400 17.255.800 27.142.000 0,07 0,5423 Calçados Azaléia 248.745.600 201.943.400 187.081.200 (0,13) (0,29) 17.712.000 26.533.500 3.310.000 0,07 0,6024 Rocky Shoes and Boots 103.300.000 89.000.000 106.200.000 0,03 0,06 1.500.000 2.800.000 6.000.000 0,03 0,28
8 Anexos
8.1 Estatísticas
Base de Dados da Indústria de Artigos Esportivos
n firmas fluxo01 fluxo02 fluxo03 fluxomd dfluxo capgir01 capgir02 capgir03 capgirmd ecapgir1 Nike 1.082.000.000 922.000.000 1.514.500.000 0,11 0,38 2.321.000.000 2.766.000.000 3.503.000.000 0,26 0,552 Adidas-Salomon 344.064.000 504.630.000 735.630.000 0,08 0,29 1.330.560.000 1.365.525.000 1.619.290.000 0,23 0,493 VF Corporation 600.600.000 645.600.000 543.700.000 0,12 0,41 1.218.000.000 1.200.000.000 1.337.000.000 0,24 0,524 Reebok 135.400.000 224.100.000 176.200.000 0,06 0,20 845.300.000 1.034.000.000 1.161.000.000 0,32 0,675 Luxottica 390.656.000 415.989.000 370.075.000 0,13 0,47 417.088.000 510.300.000 623.421.000 0,17 0,376 Polo Ralph Lauren 299.000.000 269.000.000 210.600.000 0,11 0,38 616.300.000 662.200.000 770.200.000 0,27 0,587 Puma 43.700.000 112.455.000 186.450.000 0,08 0,28 98.828.800 107.730.000 175.828.000 0,09 0,208 Tommy Hilfiger 353.300.000 230.100.000 241.800.000 0,15 0,52 591.200.000 510.600.000 689.000.000 0,32 0,689 Abercrombie and Fitch 233.200.000 293.100.000 281.900.000 0,17 0,62 241.600.000 384.000.000 472.600.000 0,23 0,49
10 Timberland 88.883.000 137.894.000 199.032.000 0,11 0,40 277.000.000 286.000.000 342.600.000 0,24 0,5211 Mizuno 77.057.711 (4.295.175) 95.099.338 0,04 0,14 402.164.617 404.855.251 387.553.453 0,29 0,6212 Amer Sports 83.507.200 85.050.000 100.118.000 0,08 0,29 115.852.000 46.305.000 132.775.000 0,09 0,1913 Russel Corporation 127.300.000 203.400.000 58.000.000 0,11 0,40 401.800.000 385.100.000 404.000.000 0,34 0,7214 Quiksilver 5.900.000 76.800.000 36.600.000 0,05 0,19 132.400.000 160.500.000 286.600.000 0,25 0,5215 Columbia Sportswear 68.276.000 168.551.000 121.099.000 0,14 0,50 264.600.000 194.700.000 79.000.000 0,22 0,4716 Wolverine 53.900.000 88.300.000 102.200.000 0,10 0,35 300.281.000 284.466.000 300.870.000 0,37 0,7817 K2 15.633.000 21.264.000 32.668.000 0,04 0,13 207.753.000 208.622.000 281.571.000 0,37 0,7818 Oakley 30.300.000 87.600.000 76.100.000 0,13 0,47 106.300.000 129.000.000 154.300.000 0,27 0,5719 Head 35.900.000 23.200.000 17.300.000 0,06 0,23 137.653.000 159.207.000 206.875.000 0,41 0,8820 Kswiss 21.041.000 26.469.000 33.006.000 0,09 0,30 119.000.000 132.900.000 177.400.000 0,46 0,9821 Johnson Outdoors 15.500.000 33.800.000 (3.500.000) 0,04 0,16 66.600.000 108.500.000 115.100.000 0,29 0,6222 Alpargatas 79.840.944 81.786.355 86.996.399 0,28 1,00 79.840.944 81.786.355 86.996.399 0,28 0,6023 Calçados Azaléia 27.388.800 22.634.700 19.363.500 0,11 0,39 72.230.400 44.764.000 29.293.500 0,22 0,4724 Rocky Shoes and Boots 12.100.000 10.100.000 (1.700.000) 0,07 0,25 44.300.000 41.800.000 54.200.000 0,47 1,00
107
n firmas cmvper01 cmvper02 cmvper03 cmvpermd ecusto psqdes01 psqdes02 psqdes03 psqdessm psqdesmd1 Nike 0,61 0,59 0,57 0,59 0,80 148.395.000 160.455.000 183.795.000 492.645.000 0,022 Adidas-Salomon 0,57 0,57 0,55 0,56 0,76 77.056.000 80.325.000 97.180.000 254.561.000 0,013 VF Corporation 0,67 0,64 0,63 0,65 0,88 26.100.000 25.420.000 26.035.000 77.555.000 0,014 Reebok 0,63 0,62 0,62 0,62 0,85 41.700.000 44.800.000 50.600.000 137.100.000 0,015 Luxottica 0,30 0,29 0,31 0,30 0,41 77.801.124 84.105.809 89.371.483 251.278.416 0,036 Polo Ralph Lauren 0,52 0,50 0,50 0,51 0,69 11.820.000 12.195.000 13.250.000 37.265.000 0,017 Puma 0,75 0,71 0,63 0,70 0,95 19.900.000 24.200.000 29.900.000 74.000.000 0,028 Tommy Hilfiger 0,57 0,56 0,54 0,56 0,76 9.383.500 9.440.000 9.379.000 28.202.500 0,019 Abercrombie and Fitch 0,59 0,59 0,58 0,59 0,80 6.825.000 7.980.000 8.540.000 23.345.000 0,01
10 Timberland 0,56 0,56 0,53 0,55 0,75 11.800.000 11.900.000 13.400.000 37.100.000 0,0111 Mizuno 0,62 0,62 0,60 0,61 0,84 15.939.697 14.990.804 14.586.291 45.516.793 0,0112 Amer Sports 0,53 0,50 0,52 0,51 0,70 22.800.000 23.900.000 30.700.000 77.400.000 0,0213 Russel Corporation 0,77 0,71 0,71 0,73 0,99 5.805.000 5.820.000 5.930.000 17.555.000 0,0114 Quiksilver 0,62 0,59 0,56 0,59 0,80 11.160.000 12.690.000 17.550.000 41.400.000 0,0215 Columbia Sportswear 0,54 0,54 0,54 0,54 0,73 7.795.000 8.163.000 9.517.000 25.475.000 0,0116 Wolverine 0,63 0,64 0,64 0,64 0,87 7.200.000 8.270.000 8.890.000 24.360.000 0,0117 K2 0,73 0,71 0,69 0,71 0,97 12.200.000 8.500.000 9.600.000 30.300.000 0,0218 Oakley 0,41 0,43 0,44 0,42 0,58 11.318.000 16.016.000 14.308.000 41.642.000 0,0319 Head 0,60 0,60 0,62 0,61 0,82 9.500.000 11.000.000 13.600.000 34.100.000 0,0320 Kswiss 0,58 0,55 0,55 0,56 0,76 1.186.260 1.447.965 2.145.810 4.780.035 0,0121 Johnson Outdoors 0,59 0,60 0,59 0,59 0,81 4.493.281 4.452.916 4.106.596 13.052.793 0,0122 Alpargatas 0,62 0,62 0,62 0,62 0,84 1.525.392 1.429.560 1.474.605 4.429.557 0,0123 Calçados Azaléia 0,62 0,63 0,65 0,63 0,86 1.243.728 1.009.717 935.406 3.188.851 0,0124 Rocky Shoes and Boots 0,78 0,74 0,69 0,73 1,00 516.500 445.000 531.000 1.492.500 0,01
n firmas elidtec propag01 propag02 propag03 propagsm propagmd eidenti credit03 pdvend03 pdvexc021 Nike 0,76 1.028.000.000 1.167.000.000 1.378.000.000 3.573.000.000 0,11 0,87 750.000.000 48.000 3362 Adidas-Salomon 0,49 657.126.400 778.680.000 911.910.000 2.347.716.400 0,13 1,00 3.842.000.000 45.000 5253 VF Corporation 0,17 220.600.000 244.700.000 258.600.000 723.900.000 0,05 0,37 1.000.000.000 45.000 1224 Reebok 0,39 144.300.000 131.500.000 150.200.000 426.000.000 0,04 0,36 535.000.000 45.000 2795 Luxottica 0,74 174.274.519 198.699.974 252.474.440 625.448.932 0,07 0,55 1.028.000.000 5.500 5.5006 Polo Ralph Lauren 0,12 79.800.000 92.800.000 112.300.000 284.900.000 0,04 0,30 650.000.000 8.900 2637 Puma 0,40 23.296.000 35.437.500 55.257.000 113.990.500 0,03 0,22 210.000.000 10.000 278 Tommy Hilfiger 0,12 44.800.000 43.500.000 49.100.000 137.400.000 0,02 0,19 500.000.000 8.000 1679 Abercrombie and Fitch 0,11 30.700.000 33.400.000 33.600.000 97.700.000 0,02 0,17 250.000.000 700 700
10 Timberland 0,21 32.400.000 29.800.000 33.900.000 96.100.000 0,03 0,21 230.000.000 10.000 20211 Mizuno 0,24 66.897.881 65.728.966 60.847.784 193.474.631 0,05 0,37 300.000.000 27.500 012 Amer Sports 0,49 44.620.800 40.540.500 46.240.000 131.401.300 0,04 0,32 46.340.000 10.000 013 Russel Corporation 0,10 45.700.000 36.000.000 45.700.000 127.400.000 0,04 0,29 360.000.000 15.000 014 Quiksilver 0,35 26.600.000 35.500.000 40.300.000 102.400.000 0,04 0,36 170.000.000 16.400 38115 Columbia Sportswear 0,20 43.800.000 44.000.000 52.500.000 140.300.000 0,06 0,44 413.000.000 12.000 116 Wolverine 0,20 29.700.000 33.500.000 35.200.000 98.400.000 0,04 0,32 150.000.000 10.000 7017 K2 0,31 23.765.000 17.064.000 18.124.000 58.953.000 0,03 0,25 305.000.000 6.000 018 Oakley 0,54 17.900.000 18.400.000 17.600.000 53.900.000 0,04 0,30 99.000.000 15.000 9619 Head 0,52 35.700.000 32.800.000 36.900.000 105.400.000 0,09 0,70 43.700.000 32.000 020 Kswiss 0,09 15.753.000 17.676.000 27.857.000 61.286.000 0,06 0,51 26.200.000 4.000 021 Johnson Outdoors 0,24 14.909.000 16.340.000 18.282.000 49.531.000 0,05 0,40 76.700.000 3.000 022 Alpargatas 0,09 18.316.800 16.921.875 16.550.000 51.788.675 0,06 0,47 23.170.000 16.700 2723 Calçados Azaléia 0,09 9.892.800 9.295.750 7.579.900 26.768.450 0,04 0,34 9.930.000 16.700 024 Rocky Shoes and Boots 0,09 1.963.000 1.921.000 1.777.000 5.661.000 0,02 0,15 45.000.000 3.000 4
n firmas funcio03 intpes03 intpro03 intlog03 intvnd03 intvar03 integrasm eintegr linpro03 eamplit1 Nike 24.667 0,47 0,00 0,50 0,50 0,50 0,39 0,42 9,00 1,002 Adidas-Salomon 15.686 0,30 0,00 0,50 0,50 0,50 0,36 0,38 7,00 0,783 VF Corporation 52.300 1,00 0,50 0,50 0,50 0,00 0,50 0,53 6,00 0,674 Reebok 7.760 0,15 0,00 0,50 0,50 0,00 0,23 0,24 7,00 0,785 Luxottica 36.900 0,71 1,00 1,00 1,00 1,00 0,94 1,00 1,00 0,116 Polo Ralph Lauren 13.000 0,25 0,00 0,50 0,50 0,50 0,35 0,37 6,00 0,677 Puma 2.826 0,05 0,00 0,00 0,50 0,50 0,21 0,22 5,00 0,568 Tommy Hilfiger 5.400 0,10 0,00 0,00 0,50 0,50 0,22 0,23 5,00 0,569 Abercrombie and Fitch 30.200 0,58 0,00 1,00 1,00 1,00 0,72 0,76 3,00 0,33
10 Timberland 5.500 0,11 0,00 0,50 0,50 0,50 0,32 0,34 4,00 0,4411 Mizuno 4.034 0,08 0,50 0,50 1,00 0,00 0,42 0,44 5,00 0,5612 Amer Sports 4.013 0,08 0,50 0,50 0,50 0,00 0,32 0,34 6,00 0,6713 Russel Corporation 13.644 0,26 0,50 0,50 0,50 0,00 0,35 0,37 5,00 0,5614 Quiksilver 3.400 0,07 0,00 0,00 0,00 0,50 0,11 0,12 7,00 0,7815 Columbia Sportswear 2.092 0,04 0,00 0,50 0,50 0,00 0,21 0,22 6,00 0,6716 Wolverine 4.784 0,09 0,00 0,50 0,50 0,50 0,32 0,34 3,00 0,3317 K2 3.500 0,07 0,00 0,50 0,50 0,00 0,21 0,23 6,00 0,6718 Oakley 2.456 0,05 1,00 0,50 1,00 0,50 0,61 0,65 7,00 0,7819 Head 2.301 0,04 1,00 0,50 0,50 0,00 0,41 0,43 3,00 0,3320 Kswiss 442 0,01 0,00 0,50 0,00 0,00 0,10 0,11 3,00 0,3321 Johnson Outdoors 1.300 0,02 1,00 1,00 0,00 0,00 0,40 0,43 5,00 0,5622 Alpargatas 9.966 0,19 1,00 0,50 1,00 0,50 0,64 0,68 5,00 0,5623 Calçados Azaléia 15.400 0,29 1,00 0,50 1,00 0,00 0,56 0,59 3,00 0,3324 Rocky Shoes and Boots 1.010 0,02 0,50 1,00 0,50 0,00 0,40 0,43 5,00 0,56
108
n firmas marcas03 segmen03 geogrf03 mrcgeosm eabrang canais03 eseleca aentran cliven03 acompra1 Nike 11,00 1,28 4,27 5,55 0,72 4,27 0,71 1,00 0,11 0,372 Adidas-Salomon 10,00 1,16 4,10 5,26 0,69 3,00 0,50 1,00 0,10 0,333 VF Corporation 43,00 5,00 1,79 6,79 0,88 2,81 0,47 1,00 0,17 0,574 Reebok 5,00 0,58 4,20 4,78 0,62 4,80 0,80 1,00 0,10 0,335 Luxottica 23,00 2,67 5,00 7,67 1,00 4,09 0,68 1,00 0,02 0,076 Polo Ralph Lauren 10,00 1,16 4,20 5,36 0,70 3,40 0,57 1,00 0,14 0,477 Puma 5,00 0,58 4,80 5,38 0,70 2,80 0,47 1,00 0,09 0,308 Tommy Hilfiger 3,00 0,35 3,67 4,02 0,52 2,67 0,44 1,00 0,10 0,339 Abercrombie and Fitch 3,00 0,35 1,00 1,35 0,18 1,00 0,17 1,00 0,02 0,07
10 Timberland 2,00 0,23 3,50 3,73 0,49 3,00 0,50 1,00 0,05 0,1711 Mizuno 1,00 0,12 4,00 4,12 0,54 3,00 0,50 1,00 0,10 0,3312 Amer Sports 4,00 0,47 5,00 5,47 0,71 3,75 0,63 1,00 0,04 0,1313 Russel Corporation 12,00 1,40 1,92 3,31 0,43 4,00 0,67 1,00 0,21 0,7114 Quiksilver 14,00 1,63 2,64 4,27 0,56 2,79 0,46 1,00 0,05 0,1715 Columbia Sportswear 4,00 0,47 3,50 3,97 0,52 4,00 0,67 1,00 0,08 0,2716 Wolverine 13,00 1,51 3,15 4,67 0,61 2,69 0,45 1,00 0,10 0,3317 K2 16,00 1,86 2,69 4,55 0,59 3,63 0,60 1,00 0,10 0,3318 Oakley 1,00 0,12 5,00 5,12 0,67 5,00 0,83 1,00 0,10 0,3319 Head 5,00 0,58 5,00 5,58 0,73 3,60 0,60 1,00 0,04 0,1320 Kswiss 2,00 0,23 3,00 3,23 0,42 5,00 0,83 1,00 0,29 0,9721 Johnson Outdoors 15,00 1,74 2,67 4,41 0,57 3,13 0,52 1,00 0,10 0,3322 Alpargatas 17,00 1,98 1,29 3,27 0,43 2,88 0,48 1,00 0,01 0,0423 Calçados Azaléia 4,00 0,47 2,00 2,47 0,32 4,25 0,71 1,00 0,02 0,0824 Rocky Shoes and Boots 2,00 0,23 1,00 1,23 0,16 6,00 1,00 1,00 0,10 0,33
n firmas fnccom03 afornec asubtit arivalid1 Nike 0,07 0,23 1,00 1,002 Adidas-Salomon 0,07 0,23 1,00 1,003 VF Corporation 0,03 0,10 1,00 1,004 Reebok 0,22 0,73 1,00 1,005 Luxottica 0,09 0,30 1,00 1,006 Polo Ralph Lauren 0,15 0,50 1,00 1,007 Puma 0,07 0,23 1,00 1,008 Tommy Hilfiger 0,12 0,40 1,00 1,009 Abercrombie and Fitch 0,05 0,17 1,00 1,00
10 Timberland 0,20 0,67 1,00 1,0011 Mizuno 0,15 0,50 1,00 1,0012 Amer Sports 0,15 0,50 1,00 1,0013 Russel Corporation 0,10 0,33 1,00 1,0014 Quiksilver 0,04 0,13 1,00 1,0015 Columbia Sportswear 0,06 0,20 1,00 1,0016 Wolverine 0,06 0,20 1,00 1,0017 K2 0,10 0,33 1,00 1,0018 Oakley 0,25 0,83 1,00 1,0019 Head 0,15 0,50 1,00 1,0020 Kswiss 0,10 0,33 1,00 1,0021 Johnson Outdoors 0,13 0,45 1,00 1,0022 Alpargatas 0,08 0,27 1,00 1,0023 Calçados Azaléia 0,05 0,15 1,00 1,0024 Rocky Shoes and Boots 0,08 0,27 1,00 1,00
Lista de Codificação das Variávies (Code-Book)
109
Name Label Measurefirmas Nome da Firma Nominalvendas01 Receita Bruta da Venda de Produtos em Serviços em 2001 (dólares) Scalevendas02 Receita Bruta da Venda de Produtos em Serviços em 2002 (dólares) Scalevendas03 Receita Bruta da Venda de Produtos em Serviços em 2003 (dólares) Scalecrevenmd Crescimento Médio de Vendas no período em percentual Scaledcreven Crescimento Médio de Vendas Scalelucro01 Lucro Líquido 2001 Scalelucro02 Lucro Líquido 2002 Scalelucro03 Lucro Líquido 2003 Scaleretvenmd Retorno Médio sobre vendas no período (%) Scaledros Retorno Médio sobre vendas no período Scalefluxo01 Fluxo de Caixa Operacional líquido gerado no período de 2001 Scalefluxo02 Fluxo de Caixa Operacional líquido gerado no período de 2002 Scalefluxo03 Fluxo de Caixa Operacional líquido gerado no período de 2003 Scalefluxomd Fluxo de Caixa Operacional líquido médio no período Scaledfluxo Geração de Fluxo de Caixa Operacional Scalecapgir01 Capital de Giro Necessário para financiar a operação de 2001 Scalecapgir02 Capital de Giro Necessário para financiar a operação de 2002 Scalecapgir03 Capital de Giro Necessário para financiar a operação de 2003 Scalecapgirmd Capital de Giro Médio Necessário para financiar a operação no período Scaleecapgir Necessidade de Capital de Giro para financiar a operação Scalecmvper01 Custo Mercadorias Vendidas no período de 2001 Scalecmvper02 Custo Mercadorias Vendidas no período de 2002 Scalecmvper03 Custo Mercadorias Vendidas no período de 2003 Scalecmvpermd Custo Mercadorias Vendidas médio no período Scaleecusto Posição de Custo Scalepsqdes01 Gastos com Pesquisa e Desenvolvimento no período de 2001 Scalepsqdes02 Gastos com Pesquisa e Desenvolvimento no período de 2002 Scalepsqdes03 Gastos com Pesquisa e Desenvolvimento no período de 2003 Scalepsqdessm Somatório de Gastos com Pesquisa e Desenvolvimento no período Scalepsqdesmd Gasto médio com Pesquisa e Desenvolvimento no período Scaleelidtec Liderança Tecnológica / Inovação Scalepropag01 Gastos com propaganda no período de 2001 Scalepropag02 Gastos com propaganda no período de 2002 Scalepropag03 Gastos com propaganda no período de 2003 Scalepropagsm Somatório de Gastos com Propaganda no período Scalepropagmd Gasto médio com Propaganda no período Scaleeidenti Identificação de marca Scalecredit03 Linhas de Crédito disponíveis em 2003 Scalepdvend03 Pontos de Venda que trabalham com as principais marcas da firma em 2003 Scalepdvexc02 Pontos de Venda Próprios ou Exclusivos da firma em 2003 Scalefuncio03 Número de Funcionários no final do período de 2003 Scaleintpes03 Quantidade relativa a concorrência de funcionários na firma (em relação ao concorrentScaleintpro03 Integração da Produção (Integrada, parcialmente ou terceirizada) no período de 2003 Scaleintlog03 Integração da Logística (Integrada, parcialmente ou terceirizada) no período de 2003 Scaleintvnd03 Integração da Vendas (Integrada, parcialmente ou terceirizada) no período de 2003 Scaleintvar03 Integração da Varejo (Integrada, parcialmente ou terceirizada) no período de 2003 Scaleintegrasm Somatório dos Indices de Integração vertical no período de 2003 Scaleeintegr Integração Vertical Scalelinpro03 Linhas de Produto em 2003 Scaleeamplit Amplitude da Oferta Scalemarcas03 Número de Segmentos de Consumidores Atendidos (com base nas marcas) Scalesegmen03 Grau de Segmentação baseado nas marcas (quantidade relativa de marcas da firma e Scalegeogrf03 Presença Geográfica por Continentes em 2003 Scalemrcgeosm Somatório de Marcas e Mercados Geográficos em 2003 Scaleeabrang Abrangência de Atuação Scalecanais03 Canais onde a firma distribui seus produtos em 2003 Scaleeseleca Seleção de Canal Scaleaentran Ameaça de Novos Entrantes Scalecliven03 Percentual de Participação do Maior cliente nas vendas da firma no período de 2003 Scaleacompra Poder de Negociação dos Compradores Scalefnccom03 Percentual de Participação do Maior fornecedor nas compras da firma no período de 20Scaleafornec Poder de Negociação dos Fornecedores Scaleasubtit Ameaça de Produtos Substitutos Scalearivalid Rivalidade Scale
110
Distribuições das Variáveis Observáveis
Statistics
24 24 24 24 24 24 24 240 0 0 0 0 0 0 0
,5948 ,8011 ,2942 ,3947 ,4119 ,5648 ,5731 ,5942,5785 ,8053 ,2239 ,3461 ,3784 ,5556 ,5837 ,5833
,20133 ,12969 ,20588 ,20949 ,20918 ,19908 ,19492 ,17298,087 -1,109 ,933 1,595 1,040 -,185 -,224 ,113,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472 ,472,401 2,784 -,039 2,550 1,435 ,216 ,643 1,076,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918 ,918
,4922 ,7545 ,1116 ,2622 ,2369 ,3611 ,4453 ,4718,5785 ,8053 ,2239 ,3461 ,3784 ,5556 ,5837 ,5833,7108 ,8679 ,4652 ,4607 ,5088 ,6667 ,7006 ,7015
ValidMissing
N
MeanMedianStd. DeviationSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of Kurtosis
255075
Percentiles
ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EINTEGR EAMPLIT EABRANG ESELECA
Statistics
24 24 24 24 240 0 0 0 0
,1961 ,4469 ,3642 ,3124 ,3569,1690 ,4954 ,3636 ,3333 ,3167
,27686 ,32796 ,18611 ,21240 ,194261,280 -,165 1,718 1,396 ,938,472 ,472 ,472 ,472 ,472
2,620 -,345 4,955 2,971 ,318,918 ,918 ,918 ,918 ,918
,0056 ,2154 ,2342 ,1417 ,2083,1690 ,4954 ,3636 ,3333 ,3167,2614 ,6802 ,4543 ,3333 ,5000
ValidMissing
N
MeanMedianStd. DeviationSkewnessStd. Error of SkewnessKurtosisStd. Error of Kurtosis
255075
Percentiles
DCREVEN DROS DFLUXO ACOMPRA AFORNEC
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24 24 24 24 24 24 24,5948 ,8011 ,2942 ,3947 ,4119 ,5648 ,5731 ,5942
,20133 ,12969 ,20588 ,20949 ,20918 ,19908 ,19492 ,17298,141 ,148 ,190 ,206 ,194 ,190 ,131 ,152,116 ,108 ,190 ,206 ,194 ,128 ,131 ,124
-,141 -,148 -,158 -,124 -,097 -,190 -,094 -,152,692 ,725 ,930 1,009 ,950 ,930 ,642 ,743,724 ,670 ,353 ,261 ,327 ,353 ,804 ,639
NMeanStd. Deviation
Normal Parameters a,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
ECAPGIR ECUSTO ELIDTEC EIDENTI EINTEGR EAMPLIT EABRANG ESELECA
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24,3569 ,3124
,19426 ,21240,173 ,252,173 ,252
-,093 -,123,849 1,236,468 ,094
NMeanStd. Deviation
Normal Parametersa,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
AFORNEC ACOMPRA
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
24 24 24,1961 ,4469 ,3642
,27686 ,32796 ,18611,224 ,093 ,151,224 ,068 ,151
-,104 -,093 -,1031,096 ,454 ,738,180 ,986 ,648
NMeanStd. Deviation
Normal Parametersa,b
AbsolutePositiveNegative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)
DCREVEN DROS DFLUXO
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
111
ECAPGIR
1,00,88,75,63,50,38,25
ECAPGIR
Freq
uenc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,20 Mean = ,59
N = 24,00
ECUSTO
1,00,94
,88,81
,75,69
,63,56
,50,44
ECUSTO
Freq
uenc
y
7
6
5
4
3
2
1
0
Std. Dev = ,13 Mean = ,80
N = 24,00
ELIDTEC
,75,69
,63,56
,50,44
,38,31
,25,19
,13,06
ELIDTEC
Freq
uenc
y
5
4
3
2
1
0
Std. Dev = ,21 Mean = ,29
N = 24,00
EIDENTI
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
EIDENTI
Freq
uenc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,21 Mean = ,39
N = 24,00
112
EINTEGR
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
EINTEGR
Freq
uenc
y
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,21 Mean = ,41
N = 24,00
EAMPLIT
1,00,75,50,250,00
EAMPLIT
Freq
uenc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,20 Mean = ,56
N = 24,00
EABRANG
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
EABRANG
Freq
uenc
y
7
6
5
4
3
2
1
0
Std. Dev = ,19 Mean = ,57
N = 24,00
ESELECA
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
ESELECA
Freq
uenc
y
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,17 Mean = ,59
N = 24,00
113
DCREVEN
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
0,00-,13
-,25
DCREVEN
Freq
uenc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,28 Mean = ,20
N = 24,00
DROS
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
0,00-,13
-,25
DROS
Freq
uenc
y
5
4
3
2
1
0
Std. Dev = ,33 Mean = ,45
N = 24,00
DFLUXO
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
DFLUXO
Freq
uenc
y
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,19 Mean = ,36
N = 24,00
114
AFORNEC
,88,75,63,50,38,25,13
AFORNEC
Freq
uenc
y
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,19 Mean = ,36
N = 24,00
ACOMPRA
1,00,88
,75,63
,50,38
,25,13
0,00
ACOMPRAFr
eque
ncy
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = ,21 Mean = ,31
N = 24,00
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