YENĠ SARF DERSLERĠ (BEġĠNCĠ SINIF-ĠKĠNCĠ KISIM)

O modelo completo de análise inclui a variável dependente OTG, as três variáveis independentes e as três variáveis moderadoras (Figura 18).

Figura 18 – Modelo completo de análise

A variável OTG é mensurada a partir de seis indicadores. Os três primeiros se referem aos fatores identificados por Marginson e McAulay (2008) para mensurar OTG: (i) trocas compensatórias intertemporais (OTG11), (ii) expectativa para o alcance de metas de curto- prazo (OTG12) e (iii) inovação e aprendizado (OTG13). Os dois seguintes decorrem de construto desenvolvido por Jansen et al (2006) que captura OTG a partir dos seguintes dois fatores: (i) inovações para clientes e mercados emergentes (OTG21) e (ii) atendimento de necessidades dos clientes e mercados existentes (OTG22). O último indicador é representado por uma medida de OTG que busca captar o percentual de tempo geralmente dedicado pelos gestores às atividades que afetam o resultado financeiro (lucro) da unidade e/ou empresa com diferentes defasagens temporais (OTG3) (MERCHANT, 1990; VAN DER STEDE, 2000; VAN RINSUM, 2006). Desse modo, a variável OTG representa uma variável de 2ª ordem composta por essas seis variáveis de 1ª ordem.

Para as variáveis independentes, utilizam-se os fatores identificados em estudos anteriores, para o caso de construtos já existentes, e aqueles identificados por meio de análise de componentes principais, para o caso de construtos adaptados e/ou desenvolvidos para esta pesquisa, conforme discutido na seção de ‘Metodologia’, representando, em ambos os casos, o uso de variáveis de 2º ordem.

Para o tipo de indicador de desempenho, utilizam-se três fatores: (i) propósitos de avaliação (MNFIN1), (ii) propósitos de incentivo monetário (MNFIN2) e (iii) propósitos de incentivo não-monetário (MNFIN3) (MOERS, 2006). Para o período de avaliação, dois fatores são utilizados: (i) propósitos de avaliação (PAVAL1) e (ii) propósitos de incentivo (PAVAL2). Por fim, para o momento de recebimento da remuneração, dois fatores são também utilizados: (i) propósitos de avaliação (MREM1) e (ii) propósitos de incentivo (MREM2).

As seguintes variáveis moderadoras, que representam construtos unidimensionais, são incluídas na análise: estratégia (EST), incerteza ambiental (INCERT) e horizonte temporal (HTEMP).

Para quase todas as variáveis incluídas no modelo, utilizam-se modelos reflexivos nos quais os indicadores (fatores de 1º ordem) representam diferentes manifestações de variáveis latentes ou construtos multidimensionais (LAW; WONG, 1999). Sob essa perspectiva, as variáveis multidimensionais são os fatores comuns refletidos pelos diferentes indicadores (LAW; WONG, 1999).

A única exceção é a variável moderadora incerteza ambiental para a qual é utilizado um modelo formativo no qual a variável multidimensional é o resultado de seus indicadores (LAW; WONG, 1999). A justificativa para esse tratamento decorreu de o tratamento inicial dos dados ter evidenciado que os indicadores dessa variável não mantinham correlação entre eles, resultando em baixa confiabilidade e variância explicada. Assumiu-se de fato que esses indicadores seriam formativos, que não requereriam a existência de correlação entre eles (HULLAND, 1999).

Ao examinar os indicadores dessa variável, é possível perceber critérios adicionais que permitiriam caracterizá-la como um construto formativo (JARVIS et al, 2003). Primeiro, os

indicadores parecem definir, pelo menos, três características do nível de incerteza ambiental: grau de previsibilidade, nível de acurácia das previsões e grau de estabilidade. Adicionalmente, parece provável que mudanças em qualquer dos indicadores resulte em mudanças no construto, em vez de ocorrer o inverso. Assim, um aumento no grau de previsibilidade das ações de mercado irão provavelmente resultar em uma diminuição do grau de incerteza; por sua vez, uma diminuição no nível de incerteza ambiental poderá ter ocorrido por outras razões que não um aumento no grau de previsibilidade das ações de mercado, tal como em razão de um aumento na estabilidade do ambiente econômico.

A avaliação do modelo de mensuração consiste dos seguintes pontos (HENSELER; RINGLE, 2007):

• Avaliação das cargas (factor loadings): representa a correlação entre indicadores e suas respectivas variáveis latentes, sendo indicado que essa correlação seja maior do que 0,7. • Análise da confiabilidade composta (composite reliability): avalia a consistência interna

para um conjunto de indicadores em relação à variável latente que representa (CHIN, 1998). Sugere-se que esse índice seja superior a 0,7 (HAIR et al, 1998).

• Verificação da variância média explicada – VME (average variance extracted): representa uma medida de validade convergente que indica a proporção da variância dos indicadores explicada pela respectiva variável latente, sendo recomendado um valor superior a 0,5 (FORNELL; LARCKER, 1981).

• Análise da validade discriminante: avalia se a raiz quadrada da variância média explicada das variáveis latentes é maior do que as correlações entre as variáveis latentes, indicando que mais variância é compartilhada entre a variável latente e seu bloco de indicadores do que com outros blocos de indicadores que representam outras variáveis latentes (HENSELER; RINGLE, 2007).

A Tabela 18 apresenta as cargas dos indicadores para as variáveis latentes de 1º ordem, assim como, a confiabilidade composta e a variância média explicada para essas variáveis.

Tabela 18 – Avaliação do modelo de mensuração de variáveis de 1ª ordem Variáveis Indicadores Cargas Confiabilidade

Composta

Variância Média Explicada OTG11 Trocas compensatórias intertemporais I 0,7162 0,7947 0,6622 Trocas compensatórias intertemporais II 0,9008

OTG12 Metas de curto-prazo I 0,6996 0,6367 0,3738 Metas de curto-prazo II 0,4849³

Metas de curto-prazo III (0,6300)³4

OTG13 Inovação e aprendizado I 0,8165 0,8595 0,7543 Inovação e aprendizado II 0,9176

OTG21 Inovação mercados emergentes I 0,5055³ 0,8931 0,5874 Inovação mercados emergentes II 0,8019

Inovação mercados emergentes III 0,8193 Inovação mercados emergentes IV 0,8342 Inovação mercados emergentes V 0,8168 Inovação mercados emergentes VI 0,7691

OTG22 Inovação mercados existentes I 0,7820 0,8936 0,5867 Inovação mercados existentes II 0,7239

Inovação mercados existentes III 0,8865 Inovação mercados existentes IV 0,8385 Inovação mercados existentes V 0,7201 Inovação mercados existentes VI 0,6139³

OTG3¹ Alocação de tempo n.a. n.a. n.a.

MNFIN1 Propósitos de avaliação I 0,8505 0,8674 0,6211

Propósitos de avaliação II 0,7834 Propósitos de avaliação III 0,7357 Propósitos de avaliação IV 0,7786

MNFIN2 Propósitos de incentivo monetário I 0,9061 0,8431 0,7296 Propósitos de incentivo monetário II 0,7988

MNFIN3 Propósitos de incentivo não-monetário I 0,8838 0,8368 0,7197 Propósitos de incentivo não-monetário II 0,8114

PAVAL1 Propósitos de avaliação I 0,7933 0,8461 0,5819 Propósitos de avaliação II 0,8708

Propósitos de avaliação III 0,7330 Propósitos de avaliação IV 0,6346³

PAVAL2 Propósitos de incentivo I 0,8038 0,8588 0,6108 Propósitos de incentivo II 0,5353³

Propósitos de incentivo III 0,8770 Propósitos de incentivo IV 0,8610

MREM1 Propósitos de avaliação I 0,8302 0,9130 0,7241 Propósitos de avaliação II 0,8594

Propósitos de avaliação III 0,8688 Propósitos de avaliação IV 0,8448

MREM2 Propósitos de incentivo I 0,8287 0,9093 0,7158 Propósitos de incentivo II 0,7605

Propósitos de incentivo III 0,9063 Propósitos de incentivo IV 0,8813

EST¹ Construção n.a. n.a. n.a.

INCERT² Previsibilidade n.a. n.a. n.a.

HTEMP Expectativa de permanência I 0,8327 0,8030 0,5132 Expectativa de permanência II (0,4883)³ 4

Expectativa de permanência III 0,7760 Expectativa de permanência IV (0,7204) 4

¹ As variáveis OTG3 e EST representam construtos unidimensionais. ² A variável INCERT representa um modelo formativo.

³ Fatores com cargas abaixo de 0,7. 4

A maior parte dos indicadores apresenta correlação superior a 0,7 com suas respectivas variáveis latentes, enquanto as variáveis latentes de 1ª ordem apresentam adequadas confiabilidade composta e variância média explicada. Merece destaque as correlações apresentadas entre a variável OTG12 e seus indicadores que, conforme estudos anteriores (MARGINSON; MCAULAY, 2008), deveriam representar um único fator indicando as expectativas para o alcance de metas de curto-prazo. Além de um indicador, refletindo essa variável, apresentar carga inferior a 0,7, existe outro com sinal contrário aos demais. A ausência de correlação entre esses três indicadores da variável OTG12 já havia sido percebido quando foi realizada a análise de componentes principais a qual não os reuniu em um mesmo fator. Apesar desses resultados, optou-se por manter essa variável na análise tal como definida originalmente, de modo a possibilitar a comparabilidade com estudos anteriores. Destaca-se ainda a presença de correlações negativas entre os indicadores da variável HTEMP. Novamente, optou-se pela manutenção da variável tal como definida originalmente.

A Tabela 19 apresenta as cargas das variáveis de 1ª ordem em relação a suas respectivas variáveis de 2ª ordem. Apresentam-se também a confiabilidade composta e a variância média explicada para as últimas. A avaliação do modelo estrutural para as variáveis independentes mostra-se adequado. Entretanto, para a variável dependente, enquanto a confiabilidade composta está apenas pouco abaixo de 0,7, a variância média explicada é de somente 0,3152. De fato, quando são observadas as cargas das variáveis de 2ª ordem para OTG, percebe-se que apenas duas delas apresentaram fatores acima de 0,7, com as demais apresentando, no máximo, cargas de 0,40. A opção foi novamente a de manter o modelo original.

Tabela 19 – Avaliação do modelo de mensuração de variáveis de 2ª ordem Variáveis Indicadores Cargas Confiabilidade Composta Variância Média Explicada

MNFIN MNFIN1 0,9146 0,8904 0,7308 MNFIN2 0,8256 MNFIN3 0,8211 PAVAL PAVAL1 0,8146 0,8024 0,6700 PAVAL2 0,8225 MREM MREM1 0,9032 0,8972 0,8136 MREM2 0,9008 OTG OTG11 0,2927 0,6572 0,3152 OTG12 0,4211 OTG13 0,1706 OTG21 0,9043 OTG22 0,8716 OTG3 0,1466

Em termos de validade discriminante, a Tabela 20 evidencia que, para todas as variáveis latentes de 1ª ordem, mais variância é compartilhada entre a variável latente e seu respectivo bloco de indicadores do que com indicadores de outras variáveis latentes. Não são incluídas, nessa análise, as variáveis unidimensionais OTG3 e EST e a variável que representa um modelo formativo (INCERT). Resultado semelhante a esse é obtido quando se analisa a validação discriminante para as variáveis latentes de 2ª ordem (Tabela 21).

De modo geral, o modelo de mensuração proposto, neste estudo, mostra-se adequado, permitindo a continuidade da análise com a avaliação do modelo estrutural. Como principal exceção, tem-se a variável de 1ª ordem OTG12, bem como a variável dependente OTG, em relação a alguns de seus indicadores.

OTG11 0,8138 OTG12 0,1821 0,6114 OTG13 -0,1136 0,3203 0,8685 OTG21 0,233 0,3202 0,0472 0,7664 OTG22 0,1424 0,1976 0,1023 0,6283 0,7660 MNFIN1 0,0576 -0,1388 0,1498 -0,2799 -0,1053 0,7881 MNFIN2 -0,0141 -0,1011 0,1462 -0,1955 -0,1811 0,6092 0,8542 MNFIN3 0,1022 -0,1395 0,0623 -0,0852 -0,0129 0,6095 0,6086 0,8484 PAVAL1 -0,1654 -0,1824 -0,0159 -0,2465 -0,2018 0,1565 0,0504 0,1551 0,7628 PAVAL2 -0,055 -0,0335 0,1194 -0,0378 0,0695 -0,0767 -0,1087 0,1088 0,3402 0,7815 MREM1 -0,0286 -0,0431 -0,0286 0,0398 -0,0129 -0,0005 0,1407 0,169 0,4311 0,2559 0,8509 MREM2 -0,0735 -0,1334 -0,0431 0,0106 -0,0332 -0,1089 0,0116 0,132 0,1953 0,3876 0,6273 0,8460 HTEMP -0,1292 -0,1800 -0,1961 -0,362 -0,4565 -0,1526 -0,0249 -0,0985 0,3196 0,188 0,0644 0,1632 0,7164 Nota: A diagonal apresenta os resultados da raiz quadrada da VME

Tabela 21 – Avaliação da validade discriminante de variáveis de 2ª ordem MNFIN PAVAL MREM OTG

MNFIN 0,8549

PAVAL 0,0633 0,8186

MREM 0,0447 0,4300 0,9020 OTG -0,1865 -0,1546 -0,0152 0,5614 Nota: A diagonal apresenta os resultados da raiz quadrada da VME