DESEMPENHO DA EXPORTAÇÃO NA AMÉRICA DO SUL: INTANGÍVEIS REALMENTE IMPORTAM PARA EMPRESAS DE PAÍSES EM DESENVOLVIMENTO COMO O PERU?

RESUMO

Este artigo contribui com um dos primeiros estudos empíricos relacionados ao capital intelectual (CI) em empresas exportadoras de têxteis da América do Sul. Utilizando a abordagem de recursos e capacidades, examinamos como certos ativos intangíveis podem trazer vantagens competitivas. Propomos e testamos um modelo que mostra as relações entre o CI e o desempenho de exportação (DE), bem como as várias inter-relações entre as diferentes dimensões do CI. Em uma amostra de fabricantes de têxteis que operam no Peru, uma economia emergente, verificou-se que o capital humano (CH) e o capital estrutural (CE) têm influência significativamente positiva no DE. No entanto, uma análise dos dados não confirma que o capital relacional (CR) tenha influência positiva no desempenho das exportações.

PALAVRAS-CHAVE:
Capital intelectual; desempenho das exportações; América do Sul; empresas de têxteis; economia emergente

ABSTRACT

This study is one of the first empirical studies on intellectual capital (IC) in South American textile exporting companies. Using the resources and capabilities approach, we examine how certain intangibles can provide competitive advantages. We propose and test a model capturing the relationships between IC components and export performance (EP), as well as the various interrelationships among the different dimensions of IC. Using a sample of textile manufacturers operating in Peru, an emerging economy, we find that both human capital and structural capital have a significantly positive influence on EP. However, the data analysis does not confirm that relational capital has any positive influence on export performance.

KEYWORDS:
Intellectual capital; export performance; South American; textile companies; emerging economy

RESUMEN

Este artículo es uno de los primeros estudios empíricos sobre capital intelectual (CI) en empresas exportadoras de textiles de América del Sur. Usando el enfoque de recursos y capacidades, examinamos cómo ciertos intangibles pueden dar ventajas competitivas. Proponemos y probamos un modelo que muestra las relaciones entre el CI y el desempeño de exportación (EP, por su sigla en inglés), así como las diversas interrelaciones entre las diferentes dimensiones del CI. De una muestra de fabricantes de textiles que operan en Perú, se halló que tanto el capital humano (CH) como el capital estructural (CE) tienen una influencia significativamente positiva en el EP. Sin embargo, un análisis de los datos no confirma que el capital relacional (CR) tenga alguna influencia positiva en el desempeño de las exportaciones.

PALABRAS CLAVE:
Capital intelectual; desempeño de exportación; América del Sur; empresas textiles; economía emergente

INTRODUÇÃO

Com base em uma abordagem de recursos, a capacidade de uma empresa de penetrar nos mercados internacionais está ligada à sua vantagem competitiva geral (Barney, 1991; Barney, Wright, & Ketchen, 2001; Brouthers, Brouthers, & Werner, 2008; Javalgi & Todd, 2011). Os ativos intangíveis, como o conhecimento e o aprendizado, contribuem para essa vantagem competitiva (Drenkovska & Redek, 2015; Hoa, Huong, Linh, & Mai, 2018; Muh & Murwaningsari, 2019; Xu & Wang, 2019).

Embora o capital intelectual (CI) seja reconhecido como o fator dominante que influencia a vantagem competitiva de muitas empresas (Alataş & Çakir, 2016; Dumay, 2009; Hejazi, Ghanbari, & Alipour, 2016), a relação entre o CI e o desempenho de exportação (DE) ainda é muita pouco explorada na América Latina (Calix, Vigier, & Briozzoc, 2015; Pucar, 2012).

Este artigo tem como objetivo responder às duas seguintes questões: primeiro, quais dimensões do CI estão ligadas aos resultados da internacionalização das empresas? Em segundo lugar, como essas dimensões se relacionam com o DE na América do Sul?

Examinamos se e como o CI tem alguma relação com as exportações das empresas têxteis peruanas. Também analisamos como as dimensões do CI estão relacionadas entre si. Por fim, propomo-nos a mostrar como as dimensões do CI estão ligadas ao DE e como elas o afetam. Dado que grande parte das pesquisas anteriores tem se concentrado em mercados desenvolvidos competitivos e, em sua maioria, saturados, mostra-se relevante o uso de nosso modelo proposto no Peru, uma economia em desenvolvimento.

O presente estudo traz avanços de conhecimento e melhores práticas nas áreas de CI e DE, na medida em que utiliza evidências empíricas e aprofunda o conhecimento de como as empresas em economias emergentes alavancam o CI para melhorar sua eficácia em exportações.

Nosso modelo proposto incorpora as variáveis ​​de capital estrutural (CE) e capital relacional (CR). Embora essas variáveis já ​​tenham sido pesquisadas em outros países, ainda não foram adequadamente estudadas no setor têxtil exportador sul-americano.

As contribuições do presente estudo são as seguintes: em primeiro lugar, este é um dos primeiros estudos empíricos sobre o impacto do CI no DE da indústria têxtil em mercados emergentes da América Latina. Poucas pesquisas foram realizadas sobre o desempenho do CI no setor têxtil tradicional sul-americano.

Em segundo lugar, a literatura existente sobre o CI na indústria têxtil consiste principalmente em resumos descritivos. Entretanto, essas pesquisas carecem de resultados empíricos, concentram-se quase exclusivamente em países asiáticos e, em sua maioria, ignoram a América do Sul.

Em terceiro lugar, este estudo amplia a literatura existente e fornece alguns insights valiosos sobre o setor têxtil aos responsáveis por políticas públicas, bem como acadêmicos e líderes empresariais interessados ​​em tornar esse setor mais competitivo.

Outros estudos examinaram empresas nas economias emergentes da China, Coreia do Sul, Vietnã, Eslovênia, Indonésia e países dos Balcãs Ocidentais. No entanto, embora a América do Sul também seja caracterizada por economias emergentes de renda média, há apenas um único estudo relevante, realizado em Honduras.

O Peru é uma típica economia emergente, pois vem se distanciando de sua dependência de exportações relacionadas à indústria extrativista, tornando-se progressivamente uma economia baseada em valor agregado, em setores como a indústria têxtil. O Peru também é um país de renda média, cuja economia vem crescendo continuamente há mais de 10 anos. Os fabricantes peruanos, cientes das possíveis oportunidades nos mercados internacionais, precisam crescer e adaptar-se às diferentes características de seus destinos de exportação.

Este estudo concentra-se em empresas do setor têxtil peruano e utiliza dados de 207 firmas. As hipóteses foram testadas utilizando-se um modelo de equações estruturais (MEE) e aplicando-se o método dos mínimos quadrados parciais (PLS, do inglês Partial Least Squares) (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2014).

O presente artigo inclui seis seções: introdução, revisão da literatura, metodologia, resultados, discussão e conclusão.

REVISÃO DA LITERATURA E FORMULAÇÃO DAS HIPÓTESES

O Desempenho Estrutural e a abordagem de recursos

O DE é definido como o grau em que uma empresa exportadora atingiu seus objetivos no que diz respeito às suas atividades internacionais. Segundo a literatura existente sobre internacionalização de empresas (Dhanaraj & Beamish, 2003; Florez et al., 2012; Monteiro, Soares, & Rua, 2019; Ramon, Florez, & Araujo, 2019), as exportações podem ser entendidas de duas maneiras diferentes: (1) as exportações podem estar entre os primeiros estágios da internacionalização, num processo que se inicia com exportações irregulares, às quais se seguem as exportações indiretas e, finalmente, as exportações diretas, e assim por diante (Araya, 2009; Johanson & Vahlne, 2009); (2) as empresas exportadoras são um dos vários tipos de empresas internacionalizadas, incluindo empresas multinacionais, globais e transnacionais (Canals, 1994).

Segundo Dhanaraj e Beamish (2003) e Fuchs e Köstner (2016), a exportação é uma das formas mais atraentes de uma empresa adentrar o mercado internacional. Em comparação com possíveis joint ventures ou aquisições, as exportações requerem substancialmente menos recursos. Lu e Beamish (2002) indicam que, por meio de mudanças nos volumes de mercadorias exportadas, bem como de possíveis mudanças nos destinos, é possível obter melhorias em termos de flexibilidade e redução do risco. Lin e Ho (2019) sugerem que a exportação é a única forma prática de as empresas se internacionalizarem.

Zou, Taylor e Osland (1998) desenvolveram um modelo geral para medir o DE, utilizando uma escala com três dimensões: econômico-financeira, estratégica e de satisfação. Esse construto tem sido analisado na literatura relevante (Griffith & Harvey, 2004; Kaleka, 2012). A discussão sobre o DE concentra-se na abordagem de recursos (Calix et al., 2015; Monteiro et al., 2019; Ramon et al., 2019), que trata as empresas como entidades únicas com recursos acumulados, tanto tangíveis quanto intangíveis (Barney, 1991; Dhanaraj & Beamish, 2003). Por exemplo, empresas com conhecimentos aplicáveis, habilidades gerenciais e outros ativos intangíveis estratégicos possuem recursos que são escassos e difíceis de criar ou reproduzir. No entanto, é maior a probabilidade de tais empresas exibirem uma vantagem competitiva (Pablos, 2004).

A literatura sugere que o DE está correlacionado aos conhecimentos, atitudes, compromisso internacional e habilidades dos gestores (Calix et al., 2015; Johanson & Vahlne, 2009; Monteiro et al., 2019). Portanto, um pré-requisito fundamental para uma vantagem competitiva é a capacidade da empresa de adquirir e explorar conhecimentos em mercados estrangeiros.

O capital intelectual e o desempenho estrutural

O CI refere-se aos ativos intangíveis que contribuem para a lucratividade de uma empresa. Esses ativos incluem a expertise dos funcionários, processos organizacionais e o total de conhecimentos individuais e organizacionais. Referências recorrentes ao capital humano (CH), CE e CR têm sido observadas em toda a literatura (Asiaei & Jusoh, 2017; Edvinsson & Malone, 1997; Muh & Murwaningsari, 2019; St-Pierre & Audet, 2011; Xu & Wang, 2019).

Os diversos estudos que abordaram a relação entre o CI e o DE (Pucar, 2012; Zhang & Wang, 2018) indicam que os recursos intangíveis se tornam fatores que diferenciam o desempenho das empresas no mercado externo, resultando na obtenção de uma vantagem comparativa por parte das empresas, em termos de seu DE (Morgan, Kaleka, & Katsikeas, 2004). Drenkovska e Redek (2015) identificaram habilidades específicas que permitem às empresas superar barreiras e desenvolver suas atividades de exportação. No entanto, os estudos que oferecem evidências de uma relação positiva entre CI e DE utilizaram apenas proxies para examinar esses conceitos (Calix et al., 2015; Hejazi et al., 2016; Pucar, 2012).

O capital humano e o desempenho estrutural

O CH inclui os conhecimentos, habilidades e atitudes dos funcionários. É geralmente considerado a dimensão mais importante do CI (Bontis, 2004; Hejazi et al., 2016) (ver Figura 1). Pesquisas anteriores têm destacado que o CH está positivamente relacionado ao desempenho organizacional (Muh & Murwaningsari, 2019; Subramaniam & Youndt, 2005) e ao DE (Johanson & Vahlne, 2009; Monteiro et al., 2019; Pucar, 2012; Ramon et al., 2019).

Figura 1
Construtos do capital intelectual

Além disso, as habilidades e conhecimentos dos funcionários responsáveis ​​pelas decisões relativas a exportações são ativos valiosos que contribuem para o bom desenvolvimento das atividades internacionais da empresa. Esses conhecimentos especializados orientam a internacionalização de maneira construtiva, pois reduzem a incerteza nas decisões (Hilmersson & Jansson, 2012). Desde o seu surgimento, as teorias sobre internacionalização têm sugerido que o DE está positivamente correlacionado aos conhecimentos, atitudes, compromisso internacional e habilidades dos gestores de uma empresa (Johanson & Vahlne, 2009).

Levando-se em consideração as condições econômicas gerais da América do Sul e do setor têxtil peruano em particular, bem como o status do Peru como país em desenvolvimento, propõe-se a seguinte hipótese:

H1: O Capital Humano no setor têxtil peruano influencia positivamente o Desempenho Estrutural.

O capital estrutural e o desempenho estrutural

O CE representa os conhecimentos codificados de propriedade da organização que não existem na mente dos funcionários. Ele inclui bancos de dados, processos e rotinas (Bontis, 2004; Jansen, Tempelaar, Bosch, & Volberda, 2009; Kong, 2008). No entanto, esse tipo de capital embasa as atividades dos funcionários, ajudando-os a aprender novas tarefas e habilidades, melhorando, assim, suas capacidades individuais. Gogan, Duran e Draghici (2015) afirmam que o CE representa a inteligência competitiva, fórmulas, sistemas de informação, patentes, políticas e processos que resultaram nos métodos e sistemas que a organização criou ao longo do tempo. Ao contrário do CH, o CE permanece na organização quando o funcionário sai, contribuindo para a continuidade organizacional.

O CE pode ser classificado em dois tipos: CE de processos e CE organizacional (Edvinsson & Malone, 1997). Uma empresa adquire CE de processos quando dedica uma divisão separada e estabelece metas de vendas que se traduzem em processos organizacionais (Muh & Murwaningsari, 2019). O CE organizacional resulta do investimento em sistemas, ferramentas e diretrizes operacionais que facilitam as operações de fornecimento e distribuição. Aplicado a mercados e operações estrangeiros, o CE pode ser um fator determinante do DE de uma empresa (Johanson & Vahlne, 2009). Conforme sugerido pela abordagem de recursos, o CE gera recursos organizacionais que ajudam a fortalecer o DE (Laureano & Marques, 2009).

Considerando o setor têxtil peruano e as condições econômicas gerais do Peru, propõe-se a seguinte hipótese:

H2: O Capital Estrutural no setor têxtil peruano influencia positivamente o Desempenho Estrutural.

O capital relacional e o desempenho estrutural

O CR refere-se aos “conhecimentos acumulados por todas as diferentes partes durante as trocas, incluindo as relações com clientes, fornecedores e outros stakeholders” (Pablos, 2004). Como as empresas dependem das suas relações com as pessoas com quem cooperam, elas não podem ser tratadas como sistemas isolados. Reagans e Zuckerman (2001) indicam que as equipes com maior diversidade e mais interconexões sociais são mais capazes de melhorar o desempenho organizacional. A principal fonte de CR nas organizações são seus clientes, fornecedores e outros atores ou membros interessados ​​da comunidade. Qu e Lu (2013), conforme citado por Zhang e Wang (2018), afirmam: “o capital relacional é a soma da confiança, amizade, respeito e compreensão mútua, que se baseia no nível organizacional” (p.5). O CR pode incluir elementos não diretamente associados a qualquer das ações diretas da organização. Por exemplo, pode incluir a imagem e a reputação da corporação, bem como sua identificação com possíveis parceiros e outros aliados no setor de exportação (Villena, 2019).

O CR compreende o capital proveniente do relacionamento com os clientes, bem como o capital oriundo do relacionamento com outras empresas (Bontis, 2004; Hoa et al., 2018). A gestão do relacionamento com o cliente ocorre por meio das interações da empresa com os clientes. Incluem-se aí a gestão de canais integrados e a utilização de ferramentas adequadas à análise dos dados do cliente (Ghane & Akhavan, 2014). Portanto, a melhoria da gestão do CR leva ao aumento da satisfação do cliente e do fornecedor, ao estabelecimento de confiança mútua entre as partes e à melhoria das relações em geral (Xu & Wang, 2019).

Levando-se isso em consideração, propõe-se a seguinte hipótese:

H3: O Capital Relacional no setor têxtil peruano influencia positivamente o Desempenho Estrutural.

Inter-relações entre as dimensões do capital intelectual

Relações entre as variáveis ​​das hipóteses acima e o desempenho organizacional das empresas exportadoras têm sido propostas (Edvinsson & Malone, 1997). O CH pode ser identificado como um determinante dos outros tipos de CI de segunda ordem, incluindo o CE e o CR (Bontis, 2004). A influência do CH sobre o CE torna-se clara porque o CE é “onde se supõe que resida o processo de criação de conhecimento” (Boisot, 2002). Além disso, o CH influencia o CE por meio da cultura organizacional. O CE é fortemente influenciado pelo CH por meio da capacidade cognitiva do gestor (Felício, Couto, & Caiado, 2014).

É possível argumentar que o CH influencia o CR. Em particular, alguns elementos do CH, como aqueles ligados às atitudes, afetam o estabelecimento de relacionamentos relevantes (ou seja, o CR). Isso, por sua vez, possibilita o acesso a recursos valiosos, como os conhecimentos compartilhados, e fornece à empresa a capacidade de influenciar e estabelecer solidariedade com outras empresas. Parte desses conhecimentos compartilhados inclui habilidades cognitivas e de comunicação necessárias em novos mercados, bem como uma compreensão das formas como uma empresa pode se conectar a esses novos mercados (Hosseini & Owlia, 2016). Por fim, a relação entre CH e CR é esclarecida por Davidsson e Honig (2003), que indicaram que os conhecimentos tácitos adquiridos a partir de experiências anteriores (pelo CH de uma empresa) ajudam a garantir o sucesso.

Levando-se em conta as relações acima, propõem-se as duas seguintes hipóteses adicionais:

H 4: O Capital Humano no setor têxtil peruano influencia positivamente o Capital Estrutural.

H 5: O Capital Humano no setor têxtil peruano influencia positivamente o Capital Relacional.

Figura 2
Modelo teórico proposto

METODOLOGIA

A amostra

As empresas consideradas neste estudo foram selecionadas a partir de uma fonte secundária que consiste em um banco de dados de importadores e exportadores fornecido pela Associação Peruana de Exportadores (ADEX). Foram incluídas apenas empresas do setor têxtil peruano. Apesar das dificuldades vivenciadas com a crise financeira de 2008, o ramo têxtil tornou-se o setor industrial exportador mais dinâmico do Peru (Sistema Integrado de Información de Comércio Exterior [SIICEX], 2019).

Nossos dados primários foram obtidos a partir de pesquisas junto a representantes das empresas. Estes foram bastante acessíveis, permitindo-nos conduzir nossas pesquisas primárias com facilidade. Uma vez que nos concentramos em um único setor manufatureiro, que não estava sujeito a controles de oferta ou demanda, conseguimos controlar um número maior de variáveis ​​contextuais. Selecionamos as empresas da amostra com base em três critérios gerais. Primeiro, elas precisavam vender seus produtos diretamente aos clientes. Em segundo lugar, tinham de estar envolvidas nos mercados de exportação e doméstico. Terceiro, precisavam ser empresas de pequeno ou médio porte.

A partir do banco de dados da ADEX, identificamos 874 empresas que atendiam aos nossos critérios, mas cujos dados não continham informações sobre o CI e as operações da empresa. Elaborou-se um questionário que foi pré-testado por meio de entrevistas individuais aprofundadas. Entre março e julho de 2016, foram respondidos, ao todo, 207 questionários.

Medição das variáveis

Como o estudo empregou uma abordagem de pesquisa por questionário, todas as variáveis ​​independentes e mediadoras e a variável dependente foram medidas por meio de escalas Likert de cinco pontos, variando de 1 = “discordo totalmente” a 5 = “concordo totalmente”, sendo 3 = “neutro”.

Utilizou-se um total de 33 itens nos três construtos de CI, bem como no DE ​​(ver Tabelas 1, 2, 3 e 4).

Tabela 1
Correlações

Variáveis	1	2	3	4	5	6	7	8
1. Desempenho de exportação	1
2. Capital estrutural	0,92***	1
3. Capital humano	0,91***	0,42***	1
4. Capital relacional	0,007	0,02	0,13*	1
5. Número de funcionários	-0,06	-0,04	0,11	-0,57***	1
6. Idade da empresa	-0,23***	-0,15**	-0,10	0,49***	0,48***	1
7. Número de países de destino das exportações	0,31***	0,36***	0,34***	0,44***	0,54***	0,44***	1
8. Número de produtos exportados	0,25***	0,27***	0,23***	0,18**	0,30***	0,12*	0,43***	1

• Notas:
• ^***
  significância ao nível de 1% (bicaudal);
• ^**
  significância no nível de 5% (bicaudal); significância no nível de 10% (bicaudal). Número de observações = 207.

Tabela 2
Cargas e medidas de validade e confiabilidade

Item	Carga (valor-t)
Capital estrutural (CE):
CC=0,864; VME=0,680; alfa de Cronbach=0,764
CE2	0,785 (25,355)
CE3	0,811 (42,668)
CE5	0,875 (53,031)
Capital humano (CH):
CC=0,918; VME=0,619; alfa de Cronbach=0,897
CH2	0,919 (92,352)
CH3	0,725 (25,135)
CH6	0,869 (50,367)
CH7	0,860 (52,040)
CH10	0,857 (53,733)
Capital relacional (CR):
CC=0,938; VME=0,619; alfa de Cronbach=0,924
CR1	0,856 (4,141)
CR2	0,768 (2,640)
CR4	0,859 (3,955)
CR5	0,793 (3,314)
CR6	0,772 (3,013)
CR8	0,869 (4,241)
CR9	0,811 (4,466)
Desempenho de exportação (DE):
CC=0,9893; VME=0,677; alfa de Cronbach=0,677
DE1	0,932 (144,070)
DE2	0,725 (23,834)
DE3	0,805 (36,106)
DE4	0,817 (37,345)

• Nota: Significância estabelecida por meio de procedimento de reamostragem (1.000 repetições), em todos os casos, no nível de 1%.

Tabela 3
Cargas cruzadas

Item	Capital estrutural (CE)	Capital humano(CH)	Capital relacional (CR)	Desempenho de exportação(DE)
CE2	0,785	0,655	0,141	0,669
CE3	0,811	0,704	-0,064	0,806
CE5	0,875	0,740	-0,003	0,795
CH2	0,716	0,857	-0,008	0,789
CH3	0,815	0,919	-0,050	0,895
CH6	0,620	0,725	0,397	0,571
CH7	0,730	0,869	0,235	0,797
CH10	0,711	0,860	0,031	0,759
CR1	0,008	0,097	0,856	-0,012
CR2	-0,088	0,000	0,768	-0,105
CR4	0,005	0,124	0,859	0,026
CR5	0,008	0,065	0,793	-0,043
CR6	-0,042	0,061	0,772	-0,060
CR8	0,009	0,116	0,869	-0,005
CR9	0,084	0,123	0,811	0,059
DE1	0,868	0,854	-0,115	0,932
DE2	0,688	0,687	0,299	0,725
DE3	0,730	0,684	-0,300	0,805
DE4	0,738	0,753	0,213	0,817

Tabela 4
Estimativas e valores-p do coeficiente do modelo padronizado, corrigidos para viés

			Intervalo de confiança 95%
H0	Efeitos	Estimativa	Baixo	Alto	Valor-p	Sig.
	Efeitos diretos:
H1	CH→DE	0,465	0,386	0,537	0,000	***
H2	CE→DE	0,482	0,399	0,565	0,000	**
H3	CR→DE	0,020	-0,026	0,091	0,507
H4	CH→CE	0,850	0,809	0,878	0,000	***
H5	CH→CR	0,127	-0,234	0,238	0,315
	Efeitos indiretos:
	CH→DE	0,412	0,352	0,476	0,000	***
Controles	FUNCIONÁRIOS→DE	-0,085	-0,146	-0,007	0,019	**
	TEMPO→DE	-0,109	-0,162	-0,050	0,000	***
	PAÍSES→DE	0,069	0,011	0,125	0,375
	PRODUTOSàDE	0,019	-0,027	0,057	0,017	**

• Notas: Erro-padrão com base na reamostragem.
• ^*
  p <0,10;
• ^**
  p <0,05;
• ^***
  p <0,01. DE: desempenho de exportação; CH: capital humano; CE: capital estrutural; CR: capital relacional; FUNCIONÁRIOS: número de funcionários; TEMPO: tempo de envolvimento da empresa em atividades de exportação; PAÍSES: número de países de destino das exportações; PRODUTOS: quantidade de produtos exportados.

Variável dependente

O DE depende do sucesso relativo de uma empresa na utilização das várias dimensões do CI. A medição do DE não incluiu os volumes de exportação, mas utilizamos quatro indicadores ​​para mensurar características como a intensidade das exportações, o crescimento das exportações, a participação no mercado, o sucesso percebido e a posição estratégica da empresa (ver Quadro 1).

Quadro 1
Variável dependente: Desempenho de exportação (DE)

Item	Enunciado	Literatura relevante
DE1	Nos últimos anos, as exportações foram responsáveis pela maior parte das vendas da empresa.	Zou et al. (1998)
DE2	O crescimento do volume das exportações nos últimos anos tem sido considerável.
DE3	A empresa está satisfeita com os resultados alcançados em suas atividades de exportação nos últimos anos.
DE4	Nos últimos anos, a empresa tem atingido os objetivos previstos com relação a seus mercados externos e volumes de exportação.

Variáveis independentes

Capital Humano

Seguindo a literatura existente, medimos o CH em termos de conhecimentos, habilidades e atitudes (ver Quadro 2).

Quadro 2
Variável independente: Capital humano (CH)

Dimensão	Item	Enunciado	Revisão da literatura
Conhecimentos	CH1	Os funcionários possuem conhecimentos suficientes sobre a indústria têxtil e/ou de vestuário.	Johanson e Wiedersheim-Paul (1975), Roos e Roos (1997), Becker et al. (2001), Pedrini (2007), Gray (1997), Nieto e Fernández (2006), Katsikea et al. (2007), Alexandrides (1971), Bijmolt e Zwart (1994), Barkema et al. (1996), Eriksson et al. (1997), Cadogan et al. (2001), Czinkota e Ursic (1991), Leonidou et al. (1998), Knowles et al. (2006), e Andersen (2006)
	CH2	Os gerentes possuem conhecimentos suficientes sobre economia, negócios e finanças.
	CH3	Os funcionários possuem conhecimentos suficientes sobre exportações (condições contratuais, moedas, tarifas e regulamentos).
	CH4	Os funcionários da área de vendas possuem conhecimentos suficientes sobre os mercados-alvo.
	CH5	Os vendedores possuem conhecimento suficiente das línguas estrangeiras relevantes.
Habilidades	CH6	Os funcionários sabem analisar e resolver problemas.	Peng (2001), Manolova et al. (2002), Daghfous e Kah (2006), Pedrini (2007), Altinay et al. (2008), Chong et al. (2014), Wong e Aspinwall (2005a), e Chan e Chao (2008)
	CH7	Os funcionários sabem se adaptar a novas situações.
	CH8	Os gerentes possuem habilidades de liderança e capacidade de delegar trabalho.
Atitudes	CH9	Os funcionários cooperam com seus colegas.	Wong (2005), Pedrini (2007), Hamdam e Damirchi (2011), Wang e Chang (2005), Leonidou et al. (2002), Nummela et al. (2004), Rialp et al. (2005), Diamantopoulos e Kakkos (2007), e Miocevic e Crnjak-Karanovic (2012)
	CH10	Os funcionários demonstram interesse em permanecer na empresa.
	CH11	Os gerentes estão emocionalmente dispostos a perseverar durante o processo de internacionalização.

Capital Estrutural

Seguindo a literatura existente, medimos o CE levando em consideração processos e organização (ver Quadro 3).

Quadro 3
Variável independente: Capital estrutural (CE)

Dimensão	Item	Enunciado	Literatura relevante
Processo	CE1	A empresa possui processos formais (de produção, administração, vendas, exportação e finanças) na cadeia de valor que ela opera.	Bontis et al. (2000), Chen et al. (2004), Tseng e Goo (2005), Pedrini (2007), Egbu et al. (2005), Wong e Aspinwall (2005b), Cha et al. (2008), Lee e Steen (2010), Hutchinson e Quintas (2008), Gourova (2010), Chong et al. (2011), e Cadogan et al. (2002)
	CE2	Os processos da empresa são padronizados e estão registrados em documentos de gestão.
	CE3	A empresa incorpora constantemente melhorias em seus produtos e processos.
	CE4	Existe na empresa uma preocupação contínua com a qualidade dos produtos ou serviços exportados.
Organização	CE5	A empresa consegue transmitir aos novos funcionários a experiência adquirida.	Bodrow (2006), Cheng et al. (2014), Davenport et al. (1998), Steier (2001), Wong (2005), Chirico (2008), Janet e Alton (2013), Hutchinson e Quintas (2008), Radzeviciene (2008), Jones e Crompton (2009), Gourova (2010), e Lee e Lan (2011)
	CE6	A empresa consegue transmitir sua cultura organizacional aos funcionários.
	CE7	As informações da empresa fluem de modo eficaz para a tomada de decisões.

Capital Relacional

Seguindo a literatura existente, medimos o CR por meio de itens de questionário relacionados aos clientes e às empresas (ver Quadro 2).

Quadro 4
Variável independente: Capital relacional (CR)

Dimensão	Item	Enunciado	Literatura relevante
Clientes	CR1	A empresa se concentra em manter sua imagem junto aos clientes atuais.	Kupferberg (1998), Michalisin et al. (2000), Shane e Cable (2002), Pablos (2003), Pedrini (2007), Lee et al. (2001), Eriksson et al. (1997), Blyler e Coff (2003), Blomstermo et al. (2004), Brüderl e Preisendörfer (1998), Narver e Slater (1990), Jansson (2007), Ruzzier et al. (2007), Hilmersson e Jansson (2012), e Fletcher e Harris (2012)
	CR2	A empresa cultiva uma imagem positiva para os clientes em potencial.
	CR3	A empresa mantém um banco de dados atualizado de clientes e fornecedores.
	CR4	A empresa participa de eventos para encontrar clientes nos mercados atuais e novos (por exemplo, feiras e exposições).
	CR5	A empresa analisa as origens culturais, comerciais e políticas dos países para os quais deseja exportar.
	CR6	A empresa analisa as preferências dos clientes nos países para os quais deseja exportar.
Empresas	CR7	A empresa obtém informações estratégicas de seus agentes e distribuidores nos países de destino.	Jenssen e Greve (2002), Greve e Salaff (2003), Elg (2008), Witt (2004), Gray (1997), Johannisson (1998), Blyler e Coff (2003),Andersen (2006) , Pedrini (2007), Souchon et al. (2012), Cohen e Levinthal (1990), Lee e al. (2001), e Peña (2002)
	CR8	A empresa cultiva e mantém boas relações com agentes e distribuidores nos países de destino.
	CR9	A empresa pertence a redes de negócios (por exemplo, câmaras de comércio e associações setoriais).
	CR10	A empresa possui acordos de cooperação com outras empresas exportadoras.
	CR11	A empresa mantém acordos de cooperação com seus fornecedores.

Variáveis de controle

Foram consideradas quatro variáveis ​​controle: tempo de operação, número de funcionários, número de produtos exportados e número de países de destino das exportações. Embora estas influenciem o DE, não foram incluídas por não constituírem a ênfase do estudo.

PLS

Utilizamos um MEE e o método PLS (Hair et al., 2014) por cinco razões principais: (1) o presente estudo busca evidências sobre o impacto do CI no DE na América do Sul; (2) o modelo proposto é complexo e multivariável e inclui três variáveis ​​independentes com sete dimensões, além da variável dependente; (3) as cinco hipóteses são preditivas, mas não causais; embora a causalidade implique a capacidade de prever eventos com 100% de precisão, a previsão permite apenas um grau limitado de precisão; (4) o PLS é recomendado para amostras pequenas - neste caso, n = 207 empresas; (5) considerou-se que os dados obtidos nas empresas de nossa amostra não seguem uma distribuição normal. O MEE-PLS não pressupõe que os dados sejam normalmente distribuídos; em vez disso, utilizou-se um procedimento de bootstrapping não paramétrico (Henseler, Ringle, & Sarstedt, 2012). Nesse procedimento, são extraídas amostras aleatórias repetidas da amostra original com substituição, de modo a criar uma amostra bootstrap. Em seguida, obtêm-se os erros-padrão para testar as hipóteses (o processo pressupõe que a distribuição da amostra representa razoavelmente a distribuição da população). As amostras bootstrap permitem que o nível de significância dos coeficientes estimados seja obtido por meio do algoritmo de MEE-PLS. Nesse caso, aplicou-se um procedimento de bootstrapping de mil subamostras representando os erros-padrão, a fim de avaliar a significância estatística das relações estruturais estabelecidas.

RESULTADOS

Modelo de mensuração

A Tabela 1 mostra o resultado da análise de correlação das variáveis ​​do modelo. As correlações entre a variável dependente e as variáveis ​​independentes foram positivas e significativas.

O modelo possui quatro variáveis ​​latentes. Os valores do alfa de Cronbach para todas as variáveis ​​latentes são apresentados na Tabela 2. Na avaliação do modelo de mensuração, a confiabilidade composta foi verificada para avaliar a consistência interna do modelo. Para avaliar a validade convergente, foram utilizados indicadores de confiabilidade individuais e a variância média extraída (VME). Além disso, a avaliação do modelo incluiu o exame da validade discriminante por meio de cargas cruzadas.

Utilizou-se o alfa de Cronbach para medir a confiabilidade de cada uma das escalas de medição das variáveis ​​latentes. As escalas de medição de todas as variáveis ​​excederam o limiar de 0,70. No entanto, é tecnicamente mais apropriado utilizar a medida de confiabilidade composta. A confiabilidade composta varia entre 0,0 e 1,0, com valores mais altos indicando altos níveis de confiabilidade, e geralmente interpretados da mesma forma que o alfa de Cronbach. Em geral, valores de confiabilidade composta abaixo de 0,60 indicam falta de consistência interna, enquanto valores de 0,60 a 0,70 são aceitáveis, ​​e valores acima de 0,70 são considerados satisfatórios (ver Tabela 2). No presente modelo, a confiabilidade composta ultrapassa 0,70 em todos os casos.

As cargas externas (ou seja, as estimativas das relações entre as variáveis ​​latentes reflexivas e seus indicadores) são apresentadas na Tabela 2, e, para os construtos DE, CH, CE e CR, são todas significativas e bem acima do limiar, 0,70. Isso sugere um nível suficiente de confiabilidade para cada indicador. Os valores de VME dos quatro construtos latentes excedem o nível mínimo de 0,50 (ver Tabela 2). Portanto, as medidas dos quatro construtos exibem altos níveis de validade convergente.

Uma medida adicional para estabelecer a validade convergente de cada construto é a VME. Seguindo a mesma lógica dos indicadores individuais, uma VME igual ou superior a 0,50 indica que, em média, o construto explica mais da metade da variância de seus indicadores. Por outro lado, uma VME abaixo de 0,50 indica que, em média, a variância dos indicadores é maior do que a variância explicada pelo construto. Os valores de VME dos quatro construtos latentes excedem o nível mínimo de 0,50 (ver Tabela 2). Portanto, as medidas dos quatro construtos exibem altos níveis de validade convergente.

CR: confiabilidade de componente; VME: variância média extraída

Também é possível avaliar a validade discriminante dos indicadores por meio do exame de suas cargas e cargas cruzadas (ver Tabela 3.) Como se pode ver na Tabela 3, as cargas sempre excedem as cargas cruzadas. Por exemplo, o item CR1 gera uma carga elevada em seu construto CR correspondente (0,856), mas é muito menor em outros construtos (0,008, 0,0097 e -0,012). O mesmo se observa para os demais itens do CR, inclusive para os itens dos construtos CE, CH e DE. Portanto, a análise de cargas cruzadas sugere que a validade discriminante foi estabelecida.

Modelo estrutural

Verificaram-se evidências estatísticas a favor de três das cinco hipóteses propostas (ver Tabela 4). Os impactos do CH e CE sobre o DE foram estatisticamente significativos e positivos, apoiando as hipóteses H1 e H2, respectivamente. Além disso, constatou-se que a relação entre CH e DE é mediada pelo CE, conforme proposto na hipótese H4. Por outro lado, não se verificou evidência que apoiasse a hipótese H3, uma vez que a relação entre CR e DE não foi significativa. Tampouco se verificou evidência a favor da hipótese H5, uma vez que o CH não apresentou um efeito significativo sobre o CR. Finalmente, dado que o CE apresenta um efeito pronunciado e significativo sobre o DE, o CE medeia parcialmente a relação entre CH e DE. Uma vez que esses efeitos diretos e indiretos são positivos, o produto dos dois (ou seja, 0,412) também é positivo. Além disso, o efeito indireto do CH sobre o DE por meio do CE (ou seja, o produto dos coeficientes de trilha do CH para o CE e do CE para o DE) é significativo, pois o intervalo de confiança de 95% não inclui zero. Portanto, pode-se concluir que o CE é um mediador complementar da influência do CH sobre o DE. Esses resultados oferecem evidências para o papel mediador do CE no modelo. Especificamente, o CE representa um mecanismo que fundamenta a relação entre CH e DE. O CH afeta o CE, e o CE, por sua vez, afeta o DE.

Esses resultados apoiam grande parte da base teórica apresentada acima, visto que foram identificadas interações entre os diferentes componentes do CI. Com base nos resultados, o CE medeia parcialmente a relação entre CH e DE. Além disso, os resultados também corroboram que o CH e o CE são as dimensões que mais contribuem para o DE.

DISCUSSÃO

No passado, a literatura sobre gestão de recursos intangíveis concentrou-se em grandes organizações em países desenvolvidos (Cuervo-Cazurra & Genc, ​​2008). No entanto, nos últimos anos, os pesquisadores têm ampliado seu interesse para organizações de pequeno e médio portes em países em desenvolvimento (Drenkovska & Redek, 2015; Hejazi et al., 2016; Hoa et al., 2018; Xu & Wang, 2019).

Este estudo teve por objetivo analisar o impacto do CI sobre o DE nos países em desenvolvimento da América do Sul. A literatura sugere que os recursos de CI frequentemente impulsionam o desempenho e, portanto, deve haver uma relação causal entre esses recursos e a criação de valor (Drenkovska & Redek, 2015). Em geral, os resultados sugerem que os recursos intangíveis trazem contribuições importantes para o DE. Além disso, os resultados confirmam que existe uma relação positiva entre as dimensões do CI e o DE. Ademais, existe uma relação positiva entre CI e DE em pequenas e médias empresas. Tais achados validam a abordagem de recursos no contexto sul-americano. Assim, esse fato apoia a teoria de que o CI influencia o DE, o que é consistente com as conclusões de Calix et al. (2015) sobre Honduras.

Com relação à hipótese 1, os resultados mostram que o CH é o componente mais importante do CI. Edvinsson e Malone (1997) também argumentam que “o capital humano é o principal componente do CI, uma vez que é a fonte crítica de valor intangível para as empresas”. Trata-se de um determinante significativo do DE. Esse achado é consistente com pesquisas anteriores sobre o papel crucial do CH no desempenho de empresas que operam na Indonésia (Muh & Murwaningsari, 2019; Ngatno, Apriatni, & Widayanto, 2016), no sul da Ásia (Bhavan, 2017) e na América Latina (Calix et al., 2015). No entanto, os resultados parecem diferentes em países como Índia e China. Tanto Smiriti e Das (2018) quanto Xu e Wang (2019) demonstraram que o CH das empresas dos setores têxteis desses países não afeta o DE tão fortemente quanto nos países emergentes. O motivo pode ser o que afirma Bhavan (2017): “Os países que sofrem de déficits comerciais podem se concentrar no desenvolvimento do capital humano no setor externo para melhorar seu desempenho econômico” (p. 305).

Em relação à hipótese 2, o CE é um determinante significativo do DE. Esse resultado é consistente com os achados de Xu e Wang (2019) na China e Coreia do Sul, de Smiriti e Das (2018) na Índia, e do Irã Hejazi et al. (2016). No entanto, não foram encontradas associações significativas no Irã (Muh & Murwaningsari, 2019) e na Indonésia, especialmente na província de Banten. Uma explicação pode ser que “as empresas manufatureiras da província de Banten não otimizaram suas rotinas, procedimentos e sistemas burocráticos”.

Em relação à hipótese 4, o CH influencia o CE. Isso reforça o papel do CH na melhoria dos demais ativos intangíveis. No entanto, os resultados empíricos indicam que ele não tem influência significativa sobre o DE.

A hipótese 3, com relação ao CR, não foi confirmada, apesar de nossas expectativas de que seria (Hoa et al., 2018). No entanto, Xu e Wang (2019) descobriram que, na China, o CR influencia significativamente o DE das empresas têxteis. Porém, segundo Xu e Wang (2019), tal não é o caso na Coreia do Sul. Além disso, Xu e Wang (2019) afirmam: “No geral, CEE, SCE e RCE [N.T.: Eficiência de capital empregado, eficiência de capital estrutural, eficiência de capital relacional, respectivamente.] são considerados os principais impulsionadores de valor agregado nas empresas têxteis chinesas. Na Coreia do Sul, CEE e HCE [N.T.: Eficiência de capital humano.] são os fatores que mais contribuem para o desempenho do setor têxtil” (p. 2). Além disso, estudos realizados na Eslovênia e nos Balcãs Ocidentais (Drenkovska & Redek, 2015) e no Vietnã (Hoa et al., 2018; Xu & Wang, 2019) confirmam a importância do CR no desempenho da empresa. Entretanto, em estudos realizados na Rússia, a importância do CR não é considerada tão significativa (Andreeva & Garanina, 2016).

CONCLUSÕES

O presente estudo examinou a influência do capital intangível sobre o DE na indústria têxtil de países sul-americanos. Os resultados sugerem que os ativos intangíveis realizam contribuições importantes para o DE das empresas. Especificamente, os resultados revelam que tanto o CH quanto o CE são determinantes significativos do DE. No entanto, o CR não é um fator significativo que afeta a indústria têxtil sul-americana. Esses resultados são semelhantes aos encontrados em países emergentes do sul da Ásia. Comparando os países asiáticos com o Peru, parece que o contexto político e econômico desse último influencia a presença ou ausência de relevância do CR. Aparentemente, alguns países atribuem mais peso ao CR do que outros.

Este estudo contribuiu para a literatura sobre CI. Em primeiro lugar, ele se baseou em pesquisas anteriores sobre CI e incluiu especificamente fabricantes de têxteis do Peru, uma economia emergente da América do Sul. Em segundo lugar, confirmou que, na medida em que impulsiona as oportunidades de negócios em mercados estrangeiros, o CH é o fator mais importante entre os que impulsionam o DE. Finalmente, utilizamos mais de um indicador para cada componente do CI. Isso superou algumas das possíveis limitações de estudos anteriores, que utilizaram apenas os dados contábeis como indicador.

Este estudo ajuda a equilibrar a atenção entre os ativos tangíveis e intangíveis, criando, assim, uma visão mais holística dos recursos. Isso pode oferecer aos pesquisadores uma compreensão mais abrangente dos recursos à disposição de uma empresa. Também pode ajudar os responsáveis por políticas públicas que trabalham para apoiar e estimular o desenvolvimento de atividades de exportação, especialmente com relação a pequenas e médias empresas. Concluímos que as empresas peruanas do setor têxtil devem focar recursos estratégicos para melhorar seu DE.

Este estudo possui algumas limitações. Em primeiro lugar, o questionário pode introduzir um possível viés, devido a circunstâncias de autorrelato. Muitas vezes, os indivíduos que receberam o questionário não podiam delegar a tarefa de preenchê-lo, por serem os únicos na organização com os conhecimentos necessários para tanto. Em segundo lugar, devido à decisão de focar um único setor industrial, com o intuito de controlar e gerenciar o número de variáveis ​​contextuais, os resultados não podem ser extrapolados para um contexto mais amplo.

O modelo proposto oferece um direcionamento para que pesquisadores deem continuidade e explorem o papel do CI na internacionalização. Com base nos resultados deste estudo, é necessário considerar como esses fatores podem desempenhar um papel na internacionalização das empresas.

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Editado por

Avaliado pelo processo de double blind review. Editora Científica: Teresia Diana Macedo-Soares

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  03 Maio 2021
• Data do Fascículo
  2021

Histórico

• Recebido
  26 Ago 2019
• Aceito
  04 Maio 2020