4. CAMIN FİZİKSEL VE KİMYASAL DAYANIM KOŞULLARI
4.8. Bileşim Etkileri ve Dayanıklılığın Artırılması
Os modelos têm por finalidade predizer resultados a fim de orientar as ações de gestão sobre as redes de inovação. Entretanto, há requisitos estatísticos que devem ser cumpridos para garantir a confiabilidade das predições. Neste momento, é possível retomar a terceira questão formulada no início deste trabalho: é possível predizer a produtividade em patentes com as variáveis selecionadas? A resposta é negativa. No que diz respeito ao presente trabalho, foi encontrado um número significativo de resíduos grandes e valores atípicos nos modelos estruturados que impedem caracterizá-los como preditivos (H1b). Foi identificado um nível descritivo p-value menor que 0,005 para o teste de Anderson-Darling nos modelos estatísticos da Sinopec, Shell, British e Total. Tal resultado caracteriza a aceitação da hipótese nula e conclui que os resíduos não representam uma distribuição normal.
141 Figura 46: Análise de resíduos nas redes
Fonte: elaborado pelo autor
Entretanto, é importante ressaltar que o número significativo de resíduos grandes e valores atípicos não reduz a capacidade explicativa dos modelos para o fenômeno investigado. Embora os resíduos e os valores atípicos determinem a capacidade preditiva, é no nível de descrição (p-value) e no nível de significância (R2) que reside a capacidade explicativa dos modelos estatísticos. Sendo assim, os resultados obtidos permitem sustentar a conclusão deste trabalho e validar estatisticamente as hipóteses H1 e H1a enunciadas. Adicionalmente, ainda que a British, a Shell, a Total e a Total estejam entre as sete empresas com maiores receitas, elas não são em número suficiente para representar a indústria de petróleo e gás.
15 10 5 0 -5 99,99 99 95 80 50 20 5 1 0,01 Média 0,00001351 DesvPad 1,002 N 1918 AD 234,312 Valor-P <0,005 Resíduos P er c en tu a l SINOPEC LIMITED 15 10 5 0 -5 99,99 99 95 80 50 20 5 1 0,01 Média 0,0003680 DesvPad 1,004 N 930 AD 73,235 Valor-P <0,005 Resíduos P er c en tu a l
ROYAL DUTCH SHELL
10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 99,9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,1 Média 0,0002397 DesvPad 1,018 N 328 AD 31,178 Valor-P <0,005 Resíduos P er c e n tu a l BRITISH PETROLEUM 8 6 4 2 0 -2 -4 99,9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0,1 Média 0,002759 DesvPad 1,038 N 258 AD 31,270 Valor-P <0,005 Resíduos P er c e n tu a l TOTAL S. A.
142 A centralidade e a exogeneidade indicam estágios da ação social que reconfiguram as redes. Essas medidas retratam, ao mesmo tempo, a dinâmica social e o nível de colaboração no grupo, uma vez que são os resultados que dão sentido à colaboração nas empresas (ver Figura 2 - A dinâmica social). Mesmo que as conclusões aqui apresentadas sejam restritas às empresas investigadas, elas apresentam resultados significativos que explicam a produtividade em patentes, confirmam hipóteses e servem de base para futuros trabalhos. Ainda que não seja possível generalizar a relação entre colaboração e produtividade, este trabalho serve de rota para estabelecer um modelo preditivo sobre produtividade em patentes nas redes de inovação. Enfim, este trabalho considera que a abertura é um diferencial que proporciona vantagem competitiva (CHESBROUGH, 2006, p. 11; TAPSCOTT e WILLIAMS, 2007) e promover conexões aumenta a produtividade das redes. Neste sentido, a rede é influenciada pelo seu contexto e esse por ela (WELLMAN, 1996). Da mesma forma que as redes selecionam, elas são selecionadas, o silêncio é um dos aspectos mais críticos no diálogo entre redes e participantes. É esperado que as redes estabeleçam contratos intelectuais (PERELMAN e OLBRECHTS-TYTECA, 1996) entre seus membros para impedir tentativas de anular participações por competição e disputa de interesses, pois quem não cria ou é impedido de criar valor, migra para ou constrói espaços de exclusão (CASTELLS, 1999).
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