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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