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Cooperação universidade – pequenas e médias empresas para desenvolvimento

inovativo: uma análise a partir de microdados da Argentina



Henrique Pereira Campos

Silvio A. F. Cario

Pablo F. Bittencourt

***

Resumen

La cooperación con agentes externos se ha tornado cada vez más importante para que

las empresas desarrollen su proceso innovativo. De entre los diferentes agentes con que

las empresas pueden cooperar, uno de los que tienen un papel relevante son las

universidades. En ese sentido, el presente estudio tiene como objetivo identificar las

características clave de las pequeñas y medianas empresas argentinas que utilizan las

universidades para realizar innovaciones. Para ello, se utiliza el modelo logit binomial a

partir de la base de datos de la Encuesta Nacional de Dinámica de Empleo e Innovación

(ENDEI), de Argentina. Los resultados muestran que la capacidad de absorción, las

condiciones de apropiabilidad, el nivel de recepción de flujos de informaciones, el grado

de implicación en actividades de mayor complejidad y la intensidad tecnológica del

sector en cuestión son factores que afectan positivamente la decisión de las empresas de

vincularse con las universidades para cooperar.

Palabras clave: Universidades, Cooperación, Argentina, PMEs

Resumo

A cooperação com agentes externos tem se tornado cada vez mais importante para as

empresas desenvolverem processo inovativo. Dentre os diferentes agentes com que as

empresas podem cooperar, um dos que tem papel relevante são as universidades. Nesse

sentido, o presente estudo tem como objetivo identificar as características chave das

pequenas e médias empresas argentinas que utilizam as universidades para realizar

inovações. Para tanto, utiliza-se o modelo logit binomial a partir da base de dados da

Encuesta Nacional de Dinámica de Empleo e Innovación (ENDEI), da Argentina. Os

resultados mostram que a capacidade de absorção, as condições de apropriabilidade, o

nível de recebimento de fluxos de informações, o grau de engajamento em atividades de

 Recibido 13 de julio 2020 / Aceptado 24 de setiembre 2020.

Mestre em Economia pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e economista da Centrais

Elétricas de Santa Catarina (CELESC). Correo electrónico: hpcampos2@gmail.com

Doutor em Economia pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e professor titular

colaborador dos Programas de Pós-Graduação em Economia e em Administração da Universidade

Federal de Santa Catarina (UFSC). Correo electrónico: fecario@yahoo.com.br

***

Doutor em Economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e professor adjunto do Curso de

Graduação em Economia e Relações Internacionais e do Programa de Pós-Graduação em Propriedade

Intelectual da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Correo electrónico:

pablofelipe.bittencourt@gmail.com

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maior complexidade e a intensidade tecnológica do setor de atuação são fatores que

afetam positivamente a decisão das empresas vincularem às universidades para

cooperação.

Palavras-chave: Universidades, Cooperação, Argentina, PMEs.

Abstract

Cooperation with external actors has become increasingly important for companies to

develop an innovative process. Among the different agents with which the firms can

cooperate, one of which has role of relevance are the universities. In this sense, the

present study aims to identify the key characteristics of small and medium sized

Argentina firms that use universities to carry out innovations. For this, the binomial

logit model is used from the data base of the Encuesta Nacional de Dinámica de

Empleo e Innovación (ENDEI) of Argentina. The results show that the absorptive

capacity, the appropriability conditions, the knowledge spillovers received, the degree

of engagement in activities of greater complexity and the technological intensity of the

sector of performance are factors that positively affect the decision of the firm linking to

the universities to cooperation.

Keywords: Universities, Cooperation, Argentina, SMEs.

JEL: 03; 032

1. Introdução

Na concepção original de Schumpeter (1982), o desenvolvimento depende da

introdução de novas combinações expressas na forma de novos produtos, processos,

matéria prima, mercado e organização que modificam a estrutura do sistema econômico.

Nesse curso, cabe à pessoa do empresário a função de introduzir as novas combinações.

Essa concepção, contudo, modificou-se ao longo do desenvolvimento da matriz teórica

schumpeteriana em que os autores neoschumpeterianos, dentre os quais Lundval et al.

(1992) e Nelson e Rosenberg (1993), passaram a considerar as antigas novas

combinações em hodiernas inovações, como provenientes do ambiente institucional

sistêmico. Assim, vários atores – universidades, institutos de pesquisa, governos,

bancos, associações de classe, fornecedores, clientes, entre outros além da empresa –

passaram a ser responsáveis pelo desenvolvimento do processo inovativo.

Nesses termos, estabelece-se um sistema de inovação, constituído de estruturas

econômicas e institucionais, que desenvolve ações interativas voltadas a promover

inovações. Atores participantes, privados e públicos, formam redes de interação, cujas

ações definem projetos e estratégias, bem como, ações e instrumentos que afetam a taxa

e o rumo das mudanças técnicas e organizacionais da sociedade. Diante da participação

coletiva, o processo inovativo é marcado por cooperação entre os atores, que, longe de

ser uma constituição fácil, é visto como algo complexo e dependente de arranjos. Como

o processo inovativo requer vários domínios – conhecimentos, informações, recursos,

infraestrutura etc. - cada ator individual busca completar suas propriedades, recorrendo

a outros pares. Nesse sentido, não é sem razão que a cooperação entre atores é vista

como requerimento fundamental para que se obtenha êxito, em atividade marcada por

elevado grau de incerteza.

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Diante da crescente complexidade do processo inovativo, empresas buscam, a

partir de fontes externas de conhecimento, aumentar a base de conhecimento interna,

além de reduzir os custos e o risco da inovação, visando acessar novos mercados. Nesse

contexto, dentre as diferentes entidades com os quais a empresa pode cooperar, figuram

as universidades como importantes agentes para o sistema de inovação, uma vez que

respondem por grande parte do avanço das fronteiras científica e tecnológica e pelo

fornecimento de mão de obra qualificada. Além disso, constituem instâncias promotoras

de formas de aprendizado e de desenvolvimento local/regional, bem como representam

fontes auxiliares na conexão com os demais atores participantes do sistema de inovação.

Como instâncias que geram, desenvolvem e transferem conhecimento, as

universidades têm sido objeto de estudo em sua interação com empresas dentro de um

sistema de inovação. Pequenas, médias e grandes empresas recorrem às universidades

para se beneficiarem dessas características e funções. No entanto, estudos empíricos

sobre essa relação, principalmente no caso latino americano, são bastante escassos.

Nesse curso, torna-se relevante investigar os motivos que levam as pequenas e médias

empresas (PMEs) a constituírem vínculos com universidades, bem como os efeitos

gerados.

Assim, com o intuito de realizar tal investigação, utilizou-se a base de

microdados da Encuesta Nacional de Dinámica de Empleo e Innovación (ENDEI), que

fornece dados de empresas da Argentina, esperando-se, com os resultados alcançados,

contribuir para maior entendimento da dinâmica inovativa de empresas de pequeno e

médio porte em países latino-americanos.

Estruturalmente, o presente estudo está organizado em cinco seções,

apresentando, nesta primeira, o objetivo da pesquisa; na segunda, realiza-se o

tratamento teórico, com foco em sistema de inovação e relações cooperativas e

interação universidade-empresa; na terceira, explicam-se os procedimentos

metodológicos, com destaque para a base de dados e as variáveis utilizadas no modelo

proposto; na quarta, apresentam-se os resultados obtidos; e, por fim, na quinta, faz-se a

conclusão.

2. Tratamento teórico-analítico: abordagem neoschumpeteriana

2.1 Sistemas de Inovação: significado e características

Vários autores procuram expressar o significado de Sistema Nacional de

Inovação (SNI). Lundvall (1992, p. 89) aponta que um SNI expressa: “os elementos e

relacionamentos que interagem na produção, difusão e utilização de conhecimentos

novos e economicamente úteis e estão localizados dentro ou enraizados nas fronteiras

de um Estado-nação”. Em outro trabalho, Edquist e Lundvall (1993) apontam que o

SNI é constituído pelas instituições e estruturas econômicas que afetam a taxa e o

sentido da mudança tecnológica da sociedade. Por sua vez, Freeman (1987) considera

o SNI uma rede de instituições, tanto no setor público quanto privado, cujas atividades

e interações iniciam, importam e difundem tecnologias.

Estudo de Nelson e Rosenberg (1993, p. 4) conclui que tal sistema “é um

conjunto de instituições nas quais as interações realizadas definem o desempenho

inovador das empresas nacionais”; enquanto, para Niosi et al. (1993), o SNI constitui

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um sistema de interação das empresas privadas e públicas, universidades e agências

governamentais no propósito de criar condições para o desenvolvimento da ciência e

tecnologia dentro da fronteira territorial de um país. Enquanto, Edquist (1997) observa

que as firmas interagem com outras organizações, como fornecedores, consumidores,

competidores, universidades, institutos de pesquisa, bancos, escolas e governo para

ganhar, desenvolver e trocar vários tipos de conhecimento, informação e outros

recursos.

Visando promover o processo inovativo, um SNI deve contar com algumas

características, como o desempenho ativo das áreas de Ciência e Tecnologia (C&T),

gastos permanentes em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), busca de relações ativas

das firmas com os institutos de pesquisa e outras instituições, promoção da educação e

treinamento da força de trabalho, dentre outras medidas (Edquist, 2010).

Além da abrangência nacional, existem outras dimensões onde imperam os

sistemas de inovação, com destaque para os âmbitos regional e setorial. Um Sistema

Regional de Inovação (SRI) pauta-se por interações de atores pertencentes a estruturas

inovativas em determinada região, cuja configuração contém certos critérios, como

delimitação geográfica, infraestrutura regional, identidade e coesão social, governança

específica, etc. (Doloroeux, 2002). Um Sistema Setorial de Inovação (SSI) é composto

por atores institucionais que atuam numa determinada indústria e tecnologia,

focalizando suas características, bem como incentivando e explorando as oportunidades

tecnológicas decorrentes (Caccomo, 1998).

Agrega-se a esse quadro de abrangência citado, a moderna organização da

produção, posta na forma de cadeias globais de valor, as quais expressam a integração

de etapas desde a concepção, fabricação, distribuição até o consumo por diferentes

empresas e mercados, situados em distintos espaços geográficos nacionais (Gereffi;

Fernandesz-Stark, 2011). Essas cadeias possibilitam o desenvolvimento de sistemas

inovativos, integrando as empresas – capacidades internas – e as instituições –

regramentos, estímulos – domésticas em nível mundial. Nesse contexto, fluxos de

conhecimento transitam pelas redes produtivas e alimentam aprendizados interativos

(Lundvall et al. 2015), que, sustentadas pelas formas de governança – mercado,

modulares, relacionais, cativas e hierárquicas, abrem espaços para desenvolvimento

inovativo (Pietrobelli; Rabelotti, 2009; Gereffi et al., 2005).

Com esse entendimento ressalta-se, ainda, que fatores históricos, geográficos,

econômicos, culturais políticos, organizacionais e estratégicos de desenvolvimento de

cada país conduzem à existência de diferentes sistemas de inovação (Johnson; Lundvall,

1994), sendo que, diante de características distintas, torna-se impossível transportar

modelos, embora exitosos, na sua totalidade. Os sistemas de inovação virtuosos servem

de norte para a construção de sistemas de inovação próprios, porém impossíveis de

apresentarem mesma performance (Nelson; Rosenberg,1993).

A abordagem de um sistema de inovação está relacionada com a teoria do

aprendizado, entendendo-se que a aprendizagem é um fenômeno diversificado e amplo,

que pode ser interpretado de distintas formas, não obstante ser caracterizado como

interativo e cumulativo e que não pode ser compreendido sem os contextos

institucionais. Em reforço a essa ocorrência, figura a compreensão de que a capacidade

de inovar não se resume a esforços individuais, pois depende, também, de arranjos

institucionais sistêmicos. Sobre esses arranjos, observa-se que manifestam diferentes

formas de aprendizagem – buscar, fazer, usar, interagir, entre outros, que se expressam

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em conhecimentos tácitos e codificados, complexos e difundidos (Pereira; Dathein,

2012). Nelson e Nelson, (2002) apontam que o aprendizado se encontra na evolução das

trajetórias físicas – estrutura material, divisão do trabalho – e das tecnologias sociais –

ação, rotina, hábitos – presentes nos processos inovativos.

Não obstante, os sistemas de inovação se deparam com ocorrências que

reduzem o desenvolvimento de processos inovativos. Citando várias ocorrências, Niosi

(2002) afirma que um país pode ter uma estrutura institucional enraizada, sem

conseguir abandonar vínculos com o passado, dificultando a adoção de novos

requerimentos do novo paradigma tecnológico; ou, ainda, manter sistemas de regras

inadequadas, como o de regime de propriedade – proteção – desestimulando, esforços

inovativos. Assim como, o país pode se deparar com ausência ou limitado número de

universidades, centros de formação técnica e profissional e institutos de pesquisa, ou

apresentar ausência ou barreira à circulação das informações e conhecimento para os

atores participantes.

Nesses termos, não é sem razão que a presença do Estado se torna fundamental

na construção e no desenvolvimento eficaz de um sistema de inovação. Como observa

Pérez (2003), o Estado tem capacidade de juntar os diferentes interesses, auxiliar na

superação dos problemas e promover incentivos diversos, que propiciam as inovações

no âmbito macro institucional. Da mesma forma, tem capacidade de elaborar normas,

leis e outros aparatos normativos reguladores, bem como políticas de desenvolvimento

que afetam a direção do processo inovativo. Além disso, o Estado possui capacidade

de promover inovações através de suas empresas e órgãos públicos, como as empresas

do setor produtivo estatal, universidades e institutos de pesquisa (Pérez, 2003).

2.2 Relações cooperativas e interação universidade-empresa

Na literatura sobre sistemas de inovação, o processo inovativo é visto como algo

complexo e dependente. Para que ocorra com êxito, na grande maioria das vezes, requer

interação entre uma série de agentes e instituições (Freeman, 1995; Lundvall et al.,

2002). Com a crescente complexidade do processo de aprendizagem, exigindo o

conhecimento de diversos domínios, as empresas vêm buscando fontes externas de

habilidade e conhecimento visando complementar sua capacidade própria. Nesse caso,

entende-se que a empresa dificilmente consegue inovar sozinha (Faria, et al., 2010).

Com a cooperação aumentam e melhoram as fontes de informação disponíveis à

empresa, fazendo com que ela adquira novos conhecimentos e habilidades (Pérez-Luño

et al., 2011). O termo “cooperação”, nesse sentido, pode ser definido como a

colaboração entre dois ou mais parceiros com o intuito de desenvolver produtos novos

ou substancialmente aprimorados (Becker; Dietz, 2004).

Vários motivos levam as empresas se vincularem às outras entidades para

realizar desenvolverem atividades inovativas. Alguns desses motivos são: o acesso a

novos mercados; a obtenção de economias de escala e escopo; a redução de custos e do

risco associado ao processo inovativo; o compartilhamento dos esforços de pesquisa e

habilidades; razões relacionadas com a capacidade de absorção da firma; e o

desenvolvimento, de modo mais rápido, de novos produtos (Becker; Dietz, 2004;

Hagedoorn et al., 2000; López, 2008).

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De modo geral, existem diversas variáveis que vem sendo apresentadas na

literatura como determinantes para a relação de cooperação das empresas com outras

entidades. Uma primeira que pode ser destacada é o grau de capacidade de absorção,

que pode ser definida como a “habilidade para reconhecer o valor de novas

informações, assimilá-las e aplicá-las para fins comerciais” (Cohen; Levinthal, 1990,

p.28), estando positivamente correlacionado com a propensão a inovar. Nessa

perspectiva, quanto maior for a capacidade de absorção das empresas, maior será o

benefício do compartilhamento de atividades inovativas, uma vez que essas são mais

capazes de absorver os conhecimentos externos, provenientes das entidades parceiras

(Ebers; Maurer, 2014; Ince et al., 2016; Franco et al., 2012; Egbetokun; Savin, 2015).

Cohen e Levinthal (1990) mostram, ainda, que a capacidade de absorção é uma

função do conhecimento acumulado que a empresa possui. Nesse sentido, uma segunda

variável que ganha grande importância é a qualificação dos indivíduos que fazem parte

da empresa, já que trabalhadores com maior qualificação, além de aumentar a base de

conhecimento da empresa, possuem maior habilidade também para adquirir e assimilar

conhecimentos externos (Zahra; George, 2002).

Nessa linha, Cassiman e Veugelers (2002) e Schmidt (2005) enfatizam a

importância para a inovação dos fluxos de conhecimento em cooperação, apontando

que, quanto mais a empresa recebe e consegue adquirir os conhecimentos externos,

maior será a propensão a cooperar. Contudo, na situação inversa, o da saída de

conhecimentos, tem-se efeito ambíguo. De acordo com os autores, para que as empresas

cooperem, também são necessárias boas condições de apropriabilidade, limitando o

vazamento de informações comercialmente importantes. Nesse cenário, a cooperação

seria incentivada. Por outro lado, se as empresas possuem baixas capacidades de

apropriabilidade, a cooperação não seria atrativa.

Outra variável observada como recorrente na literatura para a definição das

empresas que cooperam no processo inovativo é o segmento em que atuam,

considerando que as mudanças tecnológicas ocorrem de maneira distinta nos diferentes

setores da economia. Pavitt (1984) divide os setores da economia em três grupos: i) os

dominados por fornecedores, em que as empresas não possuem grandes capacidades de

investimentos em P&D e nem elevado conhecimento técnico para realizar a inovação,

cabendo aos fornecedores os avanços tecnológicos; ii) os setores intensivos em

produção, que operam sobre economias de escala e as inovações se desenvolvem

intrassetorialmente; e, iii) os setores baseados em ciência, que são aqueles em que há

um alto esforço de P&D das empresas, um elevado conhecimento científico, e as

inovações, quando ocorrem, se expandem rapidamente, contemplando uma ampla gama

de setores.

Com uma taxonomia mais moderna, Castellaci (2008) classifica as empresas em

quatro grandes grupos: i) as provedoras de conhecimento avançado, com alta

capacidade tecnológica e grande habilidade em criar e gerir conhecimentos de alta

complexidade; ii) as de produtos de produção em massa, constituídos de empresas de

grande escala, que possuem considerável capacidade para realizar as suas inovações

internamente; iii) as de serviços de infraestrutura, que abrange empresas de grande

porte, que produzem produtos de uso intermediário e que têm certa limitação no

desenvolvimento de novas tecnologias, as quais ocorrem pela aquisição de máquinas,

equipamentos e tecnologias vindas de outros setores; iv) as de bens e serviços pessoais,

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que possuem baixa capacidade inovativa, consistindo, principalmente, em inovações de

processo, e ocorrem em empresas de pequeno e médio porte de setores tradicionais.

Tanto na taxonomia de Pavitt (1984) quanto na de Castellacci (2008),

percebem-se grandes diferenças entre cada conjunto de segmentos econômicos no que

diz respeito ao nível de cooperação e ao tipo de cooperação utilizado nas atividades

inovativas. Os setores baseados em ciência, na primeira taxonomia, e os setores

provedores de conhecimento avançado, principalmente os intensivos em conhecimento,

na segunda taxonomia, utilizam mais fortemente a cooperação com a universidade para

a inovação. Por outro lado, os setores intensivos em produção ou de produtos de

produção em massa dependem mais da interação com fornecedores e clientes para a

realização da inovação.

O nível de engajamento em atividades inovativas de maior impacto aparece na

literatura também como um elemento importante na decisão da empresa de cooperar ou

não com outras entidades. De acordo com a literatura, há indícios de que as relações

com entidades externas à empresa têm um efeito positivo nas inovações radicais. Isso

ocorre porque as empresas que cooperam têm maior acesso a informações e podem

combinar seus pontos fortes com as entidades parceiras, desenvolvendo novas

tecnologias e produtos que não conseguiriam desenvolver sozinhas. Além disso, há

indícios empresas que introduzem as inovações mais avançadas utilizam a cooperação

principalmente com universidades e institutos de pesquisa, devido as inovações mais

avançadas demandarem maior conhecimento científico, encontrados nesse tipo de

instituições (Pérez-Luño et al., 2011; Tödtling et al., 2009).

Nesse contexto, a empresa realiza cooperação para fins inovativos com inúmeros

agentes, como fornecedores, consumidores, concorrentes, instituições governamentais,

universitárias e associações representativas de classe, entre outras, destacando-se a

cooperação com as universidades, as quais, de acordo com Schartinger et al. (2006),

desempenham três papéis principais no sistema de inovação. Primeiro, realizam a

pesquisa científica de forma geral, ajudando a elevar a fronteira tecnológica no longo

prazo; depois, produzem parte do conhecimento necessário à produção industrial, como

novos protótipos e processos; e, por último, são as grandes fornecedoras de mão de obra

qualificada para os departamentos de P&D internos e externos das empresas.

As universidades podem, ainda, contribuir fortemente para as mudanças

técnicas, captando e transmitindo os conhecimentos da fronteira tecnológica existente.

Em um país em desenvolvimento, elas se mostram cruciais para complementar e

substituir os departamentos de P&D internos da empresa, bem como para auxiliar na

conexão e no estabelecimento dos elos dos sistemas de inovação (Albuquerque, 1999

apud Bittencourt, 2018).

Da mesma forma, a universidade figura como instância de promoção do

aprendizado. Segundo Lundvall e Johnson (1994), o aprendizado encontra-se presente

em toda sociedade, posto que o sucesso individual de empresas e de regiões depende

da capacidade de aprender, para fazer frente ao contexto de mudanças rápidas nos

ambientes econômicos e sociais. Nesse quadro, a universidade constitui espaço para

que o aprendizado alimente várias formas de conhecimento: know why (princípios e

leis); know what (fatos e informações); know how (habilidade fazer algo); e, know who

(específico do que fazer). Dessa forma, algumas se encontram mais presentes no

espaço universitário, como know-why e know-what, e outras se manifestam em menor

inserção, embora, no conjunto, expressam e contribuem para a universidade exercer

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funções de ensino, pesquisa e extensão (Charles, 2006).

Segundo Harrison e Turok (2017), a expansão das universidades ao redor do

mundo atribuiu a elas papéis e responsabilidades relevantes. A universidade, além de

gerar conhecimento e formar capital humano qualificado, tem muito mais a oferecer, já

que se constitui parte do desenvolvimento territorial em que se encontra. A presença da

universidade em determinada região gera, também outros impulsos

desenvolvimentistas: investimentos em construção e equipamentos, o crescimento da

renda, a movimentação de estudantes e consumidores, e impactos sociais e culturais.

Além disso, aprende a conhecer as características das instituições locais em seus

relacionamentos, contribuindo, assim para o desenvolvimento regional (Karlsen,

2005).

Os estudos empíricos que analisam a relação de cooperação entre universidades

e empresas são relativamente pouco numerosos na literatura. Alguns trabalhos

empíricos são de Monjon e Waelbroeck (2003), Fritsch e Slavtchev (2006), Maietta

(2015) e Cardamone et al. (2015). Entre características das empresas que utilizam a

universidade para inovar estão a proximidade geográfica, o tamanho da empresa, as

condições de apropriabilidade e a capacidade de absorção dos fluxos de conhecimento,

a intensidade tecnológica do setor de atuação da firma, o nível de engajamento em

atividades de maior conteúdo tecnológico, dentre outras. Destacam-se, nesse sentido, os

esforços teóricos que tratam da constituição do padrão espacial de interação

universidade-empresa (Garcia et al., 2014). Na conformação desse padrão são

considerados os atributos: qualidade das pesquisas realizadas; desempenho acadêmico;

qualidade e tempo de atuação dos pesquisadores; e regiões urbanas e diversificadas

capazes de gerar cooperação (Stoper; Venables, 2004; Bischop et al., 2011).

Mais especificamente, no que diz respeito aos estudos empíricos relação de

cooperação entre as PMEs latino-americanas e as universidades, a literatura é bastante

rara. Gonçalo e Zanluchi (2011), estudando as empresas de tecnologia da informação do

Rio Grande do Sul, apontam que os motivos que levaram as PMEs a cooperarem com as

universidades no processo inovativo são principalmente a aquisição de capacidades para

a competição e o acesso a recursos da universidade, como estrutura física, recursos

humanos e incentivos governamentais.

Em outro estudo, Moraes Silva et al. (2020), analisando microdados do Brasil

da Pesquisa de Inovação Tecnológica (PINTEC), estudaram o papel da universidade na

redução das barreiras financeira e de conhecimento no processo inovativo das PMEs. Os

autores concluem que as empresas de serviços empresariais intensivos em conhecimento

tendem a utilizar as universidades como uma forma de mitigar as barreiras financeiras

da inovação, enquanto as empresas que produzem produtos de alta tecnologia tendem a

buscar as universidades para amenizar as barreiras de conhecimento. Entretanto, apesar

de auxiliar, no entendimento dos autores o papel da cooperação com as universidades

não é crucial para a diminuição das barreiras inovativas das PMEs.

3. METODOLOGIA

A fonte de dados utilizada no presente artigo provém da pesquisa Encuesta

Nacional de Dinámica de Empleo e Innovación (ENDEI), elaborada pelo Ministerio de

Trabajo, Empleo y Seguridad Social (MTEySS), juntamente com o Ministerio de

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Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva da Argentina e com o Banco

Interamericano de Desenvolvimento (BID). A referida pesquisa abrange o triênio de

2010 a 2012, sendo que as variáveis qualitativas apresentam um único valor para o

período de análise, enquanto as variáveis quantitativas possuem um valor para cada ano

do período da pesquisa.

A construção da amostragem das empresas entrevistadas na ENDEI considera as

empresas com mais de 10 trabalhadores registrados no Sistema Integrado Previsional

Argentino (SIPA), que, em 2011, registrava 18.900 empresas com essa característica.

Foram montados diversos estratos, agrupando as empresas em setores e em tamanho.

Para a seleção da amostra, utilizou-se um algoritmo com probabilidade uniforme dentro

dos estratos, exceto aqueles que possuíam menos de 20 empresas.

Após a realização desse processo, a ENDEI obteve levantamento de 3.691

empresas, constituindo, assim, a amostra total da sua pesquisa. Para o presente estudo, a

amostra abrange apenas as PMEs, considerando as empresas que possuem menos de

100 funcionários

, dessa forma, ficando constituída por 2.921 empresas, uma vez que as

grandes empresas foram excluídas da base de dados. É relevante ressaltar que, devido a

essa técnica de amostragem, é preciso considerar os fatores de ponderação fornecidos

pela ENDEI ao realizar a estimação, balanceando a amostra de acordo com as

ocorrências na população.

Posto isso, para analisar a cooperação entre universidades e empresas foi usado

um modelo logit binomial. Nesse modelo, tem-se a escolha do tipo binária, em que a

decisão depende de uma variável latente, 



, que é determinada por uma ou mais

variáveis explicativas

. Assim, como variável dependente, utilizou-se uma dummy, que

assumiu o valor 1 caso a empresa tenha apresentado cooperação com a universidade

para o processo inovativo, ou 0 caso esse tipo de cooperação não tenha sido utilizado,

constituindo a categoria de referência. Consideraram-se realizando cooperação com as

universidades as empresas que responderam afirmativamente ao menos uma das oito

questões contidas na Tabela A.1 dos anexos. Resumindo, a especificação do modelo

atribui uma variável latente, 





, para uma variável dependente observável, 



, da

seguinte forma:





 

  





 

  





 

De modo que a variável latente é definida por:







   



  



Em que,  é a constante, 



é o vetor com as variáveis endógenas,  é o vetor de

parâmetros e 



é o termo estocástico, que assume uma distribuição logística

padronizada, como média zero e variância  



De acordo com ENDEI (2014), na Argentina, considera-se como empresas de pequeno porte as que possuem de 10

a 25 funcionários; de médio porte, as que possuem entre 26 e 99 empregados; e de grande porte, as que possuem 100

ou mais trabalhadores. Nesse sentido, há uma diferenciação do padrão utilizado no Brasil, em que as pequenas

empresas são as que possuem até 99 funcionários; as médias, que possuem entre 100 e 499 empregados; e as grandes

possuem mais de 500 funcionários. Na OCDE, os limites são de até 49 para pequenas, até 250 para médias e mais de

250 para as grandes empresas. Nota-se que a classificação é divergente entre os países, decidindo-se por utilizar a

classificação argentina para adequação à base de dados.

Para mais detalhes dos modelos de escolha binária, ver Greene (2002) e Gujarati (2011).

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Para a definição das variáveis independentes, foram utilizadas as que aparecem,

amplamente na literatura sobre o tema da cooperação nas atividades inovativas,

enfatizada na seção anterior deste artigo. São essas as variáveis: a qualificação da força

de trabalho; os métodos de proteção utilizados; as fontes externas utilizadas; o nível

tecnológico do segmento econômico de atuação; o nível de engajamento; se a empresa é

exportadora; se promove inovações de caráter radical; se possui departamento de P&D;

e, por fim, se a empresa possui capital internacional na composição do seu capital total.

Essas variáveis podem ser classificadas em quatro grandes grupos: i) as relacionadas

com a capacidade de absorção da empresa; ii) as associadas ao padrão setorial de

inovação; iii) as relacionadas ao fluxo de informação e condições de apropriabilidade da

empresa; e iv) as associadas à competitividade e radicalidade das inovações da empresa.

A qualificação da força de trabalho, o nível de engajamento em atividades

inovativas e o fato de a empresa possuir um departamento de P&D são utilizados como

proxys da capacidade de absorção das empresas. Essa capacidade é positivamente

correlacionada com as três variáveis utilizadas, de modo que uma empresa que possui

uma força de trabalho qualificada, alto engajamento em atividades inovativas e um

departamento formal de P&D tem mais possibilidade de absorver os conhecimentos

externos a ela. Portanto, em teoria, a capacidade de absorção está positivamente

correlacionada com a propensão a utilizar parceiros na inovação, esperando-se que ela

tenha um impacto positivo no modelo (Cohen; Levinthal, 1990; Ebers; Maurer, 2014;

Ince et al., 2016).

Para medir a qualificação da força de trabalho, utilizou-se uma dummy, que

assume valor 1, caso a empresa possua maior proporção de graduados do que a média

de todas as empresas da amostra

; ou 0, caso contrário, sendo a categoria de referência.

O nível de engajamento é captado pela soma do número de atividades inovativas

realizadas pela empresa, a saber: P&D interno, P&D externo, aquisição de máquinas e

equipamentos, aquisição de hardware e software para a inovação, transferência

tecnológica, capacitação para a introdução de inovações, consultorias, e desenho

industrial e engenharia. As empresas que utilizaram duas ou menos dessas atividades

receberam o número 1, correspondendo a um engajamento baixo; as que realizaram de 3

a 5 atividades inovativas receberam o número 2, representando um engajamento

moderado; e as que promoveram mais de 5 tipos de atividades inovativas receberam o

número 3, correspondendo a um engajamento alto. Por fim, utilizou-se variável binária

que assume valor 1, caso a empresa possua um departamento interno de P&D; e 0, caso

contrário, sendo esta a categoria de referência.

Em conformidade com a literatura sobre padrões setoriais de inovação, foi

incluída uma variável binária para os níveis de intensidade tecnológica dos segmentos

econômicos. Desse modo, realizando um cruzamento entre as taxonomias de Pavitt

(1984) e de Castellacci (2008), pode-se perceber que os setores econômicos com maior

propensão a utilizar as universidades para inovar são aqueles de maior dinâmica

tecnológica. A ideia é que as empresas com maior complexidade tecnológica utilizem

mais a cooperação das universidades, uma vez que esta tem um papel destacado em

elevar a fronteira tecnológica, como mencionado anteriormente.

As empresas foram classificadas em três grupo: alta, média alta e média baixa

intensidade tecnológica, conforme a classificação da OCDE (2011), como pode ser visto

A média da proporção de graduados entre o período de 2010 a 2012 foi de 7,2%, para as empresas constantes na

amostra da ENDEI.

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na Tabela A.2 dos anexos. Foi utilizada uma variável binária, que recebe 1 para cada um

desses grupos; e 0, caso sejam segmentos de baixa intensidade tecnológica, constituindo

a categoria de referência.

Seguindo o trabalho de Cassiman e Veugelers (2002), foram inseridas duas

variáveis referentes aos fluxos de informações das empresas. A primeira diz respeito aos

spillovers de conhecimento recebidos pela empresa Para captar esse efeito, utilizou-se

uma variável contendo o número de fontes externas de informações usadas pela empresa

no processo inovativo. Na ENDEI (2014), são 10 as fontes de informações externas

possíveis: outras empresas do grupo; fornecedores ou clientes; concorrentes;

consultores; universidades públicas e privadas; instituições públicas de ciência e

tecnologia; internet e redes de informação; câmaras empresariais, feiras, exposições e

congressos; conferências; e, publicações técnicas, revistas e catálogos. Como a

cooperação com as universidades é a variável dependente do modelo, essa fonte de

informação externa não foi considerada

. Dessa forma, neste estudo, as possíveis

procedências das informações assumem valores de 0 a 9. Quanto mais fontes a empresa

utiliza, mais aberta ela é e, consequentemente, mais spillovers de conhecimento ela

recebe.

A segunda variável utilizada diz respeito às condições de apropriabilidade da

empresa. Para mensurar esse elemento, utilizou-se a soma dos métodos de proteção,

formais e informais, empregados pela empresa, a saber: chegar primeiro ao mercado;

fidelização dos clientes; controle das redes de distribuição e venda; manter questões

tecnológicas em segredo; acesso exclusivo a insumos; maior escala de produção;

desenho industrial; marcas; modelo; direitos autorais; contrato de confidencialidade,

contratos de exclusividade com os clientes; e, patentes. Assume-se que quanto mais

métodos de proteção a empresa utiliza, maior é a sua condição de apropriabilidade dos

fluxos de conhecimento.

Para mensurar o grau de engajamento da empresa em inovações de maior

impacto, utilizou-se usou-se uma dummy que assume valor 1, caso a empresa tenha feito

alguma inovação de caráter radical entre 2010 e 2012; e 0, caso contrário, sendo esta a

categoria de referência. Considerou-se que a empresa fez alguma inovação radical

quando introduziu produtos, processos, organizacionais ou comerciais inéditos em nível

mundial. Seguindo o trabalho de Tödtling et al. (2009), espera-se que essa variável

binária tenha um efeito positivo na cooperação com as universidades.

Utiliza-se esse procedimento para evitar uma alta colinearidade entre as variáveis.

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Tabela 1 – Estatísticas descritivas das variáveis utilizadas nos modelos

Variável

Média

Desvio Padrão

Máximo

Mínimo

Dependente

Cooperação com Universidade

0,1187

0,3236

Independentes

Escolaridade

0,2639

0,4408

Métodos de Proteção

1,6155

2,2263

Empresa Exportadora

0,3159

0,4149

Nível de Engajamento

1,5611

0,7151

Inovação Radical

0,0588

0,2354

Fontes Externas

2,0445

2,3465

Departamento de P&D

0,076

0,265

Alta tecnologia

0,0985

0,2981

Média Alta Tecnologia

0,1793

0,3837

Média Baixa Tecnologia

0,1879

0,3907

Fonte: Elaborado pelos autores com base nos dados da ENDEI (2014).

Como uma proxy da competitividade da empresa, utilizou-se o fato de a empresa

ser exportadora ou não. Espera-se que as empresas mais competitivas sejam mais

propensas a inovar, uma vez que a inovação é considerada um elemento importante para

a competitividade no longo prazo. As exportações podem ser vistas como uma boa

proxy para a competitividade, visto que, segunda a literatura, em geral, apenas as

empresas mais produtivas e competitivas conseguem exportar, pois a empresa

exportadora depara com concorrência global e mercados de maior complexidade,

fazendo-se necessário um maior nível de conhecimento do participante (Nielen,

Schiersch, 2016; Alvarez et al., 2009). Além disso, as empresas que vendem grande

parte de seus produtos no exterior são mais propensas à cooperação em P&D e podem

atribuir um maior grau de importância a elas (Dachs et al., 2008 apud Faria; et al.,

2010). Essa variável referente à exportação é uma dummy, que recebe valor 1, caso a

empresa tenha algum cliente no exterior; e 0, caso contrário, representando a categoria

de referência. As estatísticas descritivas de todas as variáveis utilizadas no modelo

podem ser vistas na Tabela 1.

4. RESULTADOS

Segundo os dados da ENDEI, a cooperação das empresas de todos os portes –

micro, pequena, média e grande – com universidades, visando o desenvolvimento de

processos inovativos situa-se em cerca de 16% das empresas. No entender dessas

empresas, a universidade constitui um espaço importância para criar, desenvolver e

transferir conhecimento.

Considerando os diferentes tipos de vínculos das PMEs inovadoras argentinas,

observa-se, segundo o Gráfico 1, que o relacionamento com universidade figura em

quarto lugar. A representatividade do vínculo com o meio acadêmico ficou próxima de

12%. No entender das empresas, outros tipos de vínculos são mais recorrentes: outras

empresas; consultores externos e câmaras empresariais; e, instituições de ciência e

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tecnologia. Pouco destaque foi dado aos tipos de vínculos relacionados aos programas

de governo e às empresas do grupo econômico – subsidiárias e filiais.

Ao expressarem “outras firmas” como principal tipo de vínculo utilizado, as

PMEs argentinas inovadoras ressaltam as interações com concorrentes, geralmente em

procedimentos de parcerias para elaboração de projetos inovadores, solução de

problemas tecnológicos e difusão de boas práticas inovativas; com os fornecedores,

postos pelas trocas de informações tecnológicas e solução de problemas conjuntos; e,

com os clientes, pelos vínculos que se estabelecem via repasse de informações acerca de

qualidades e problemas decorrentes do uso dos produtos, e como meio para captar

tendências de mercado a serem exploradas. O percentual apontado ficou próximo de

32% das empresas inovadoras que utilizaram esse vínculo para o desenvolvimento do

processo inovativo.

Na sequência da ordem de importância relativa dos tipos de vínculos das PMEs

inovadoras, figuraram como segundo mais importante, os consultores e as câmaras

empresariais. A participação relativa ficou em torno de 31%. Os consultores externos

trazem novidades técnicas e organizacionais a serem introduzidas, as quais, depois de

avaliadas, podem ser introduzidas internamente pelas empresas. De modo semelhante,

as câmaras empresariais das associações representativas de classe – sindicatos,

federações e confederações – passam informações e incentivam a formação de parcerias

tecnológicas.

Gráfico 1 – Principais tipos de vinculação das PMEs empresas inovadoras na

Argentina - 2010 a 2012.

Fonte: Elaborado pelo autor com base em ENDEI (2014)

E, como terceiro mais importante tipo, figuraram as instituições de ciência e

tecnologia, cuja representatividade ficou em torno de 18%. Tais instituições de pesquisa

são mais especializadas, podendo se constituir por setor e por produto, com corpo

técnico geralmente qualificado e portador de muita experiência profissional, dado o

vínculo com a pesquisa aplicada.

No Gráfico 2, podem-se observar os motivos que levaram as PMEs a realizarem

cooperação com as universidades no processo inovativo. Dentre esses motivos, destaca-

se a capacitação de recursos humanos. Pouco mais de 50% das empresas que

cooperaram com as universidades, utilizaram como uma forma de capacitar a mão de

obra. Esse resultado reforça a preferência por uma das funções importantes da

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

Empresas do grupo

Programas públicos

Universidades

Instituições de ciência e tecnologia

Consultores e câmaras empresariais

Outras Firmas

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universidade, que é qualificar, através da atividade de ensino, pessoas para o exercício

profissional.

Gráfico 2 – Principais motivos das PMEs empresas argentinas para a vinculação

com as universidades no processo inovativo – 2010 a 2012.

Fonte: Elaborado pelo autor com base em ENDEI (2014)

Na sequência, como um dos principais motivos de relacionamento aparece a

realização de testes e ensaio, cujo percentual alcançado foi ao redor de 41%. Entende-se

que este motivo se relaciona ao atendimento de demanda empresarial de curto prazo,

voltada a verificar requerimentos técnicos – normas, padrão e eficiência –; portanto, não

se configurando relacionamento de longo prazo. Trata-se de uma forma de cooperação

que se desenvolve a partir da estrutura dos laboratórios – equipamentos, técnicos,

pesquisadores e auxiliares em formação – em serviços voltados a expedir laudos

técnicos para a sequência de usos de matéria-prima, insumos, produtos etc. pelas

empresas.

As atividades diretas de P&D aparecem apenas na terceira posição, sendo

utilizadas por cerca de 30% das empresas que possuem relações com as universidades

no processo inovativo. Considera-se que o motivo apontado se refere às práticas de

atividades laboratoriais de longo prazo; portanto, figurando com de maior densidade de

relacionamento. Nesses termos, consistem em projetos de pesquisa firmados entre

equipes de pesquisadores da universidade e da empresa na busca inovativa de maior

conteúdo tecnológico, volume de recursos financeiros envolvidos não desprezível e

contratos de confidencialidade e de patenteamento.

Em quarto lugar, aparece a utilização das universidades como uma fonte para

melhorias em produto e processo. De modo geral, essas melhorias estão associadas a

inovações incrementais, como alterações e transformações em relação ao status

existente, modificações que venham ocorrer no design, na composição da matéria-

prima, na ergonomia, dentre outras alterações técnicas introduzidas, que melhoram as

performances existentes em qualidade, quantidade, eficiência, etc. Para as PMEs em

estudo, o motivo de recorrer à universidade para melhoria em produto e processo

alcançou a representatividade próxima de 23%.

Para analisar as características da vinculação entre universidade e empresa com

maior detalhamento, utilizou-se o modelo logit. No modelo, constam as variáveis

relacionadas à capacidade de absorção, condições de apropriabilidade e spillovers de

conhecimento recebidos, competitividade da empresa, grau de engajamento em

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Capacitação de Recursos Humanos

Testes e ensaios

P&D

Melhora em produto ou processo

Atividades de desenho industrial ou engenharia

Gestão ou certificação de qualidade

Intercâmbio tecnológico

Mudanças organizacionais

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atividades de maior complexidade e intensidade tecnológica da empresa. Os resultados

da aplicação do modelo podem ser vistos, na Tabela 2.

Tabela 2 – Modelo Logit Estimado.

Variável

Constante

Erro padrão

P>|z|

Constante

-3,911***

0,228

-17,190

0,000

Escolaridade

0,699***

0,159

4,410

0,000

Métodos de Proteção

0,082**

0,037

0,024

0,011

Empresa exportadora

0,382**

0,175

2,190

0,029

Nível de engajamento

0,424***

0,123

3,440

0,001

Inovação radical

0,563**

0,236

2,390

0,017

Fontes Externas

0,114***

0,036

3,190

0,001

Departamento de P&D

0,657***

0,235

2,800

0,005

Alta tecnologia

0,457**

0,219

2,090

0,037

Média-alta tecnologia

-0,010

0,197

-0,050

0,956

Média-baixa tecnologia

0,275

0,191

1,440

0,149

Wald Chi2

224,59

Pseudo R²

0,1587

Count R²

0,886

Número de observações: 3691.

***

Significante a 1%;

Significante a 5%; e,

Significante a 10%.

Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da ENDEI (2014).

Observa-se que, de modo geral, as variáveis seguem o comportamento de acordo

com a teoria e com os testes empíricos apresentados pela literatura, mesmo a amostra

tratando apenas de PMEs. O primeiro grupo de variáveis – escolaridade, nível de

engajamento e empresa com departamento de P&D – apresentou coeficientes positivos

e, estatisticamente, significantes, mostrando indícios de que as PMEs com maior

capacidade absortiva são mais propensas à cooperação com as universidades no

processo inovativo. Esse resultado ratifica a hipótese de que as empresas que possuem

uma boa capacidade para absorver os conhecimentos usariam mais a universidade, pois

possuem maior chance de se apropriar do conhecimento externo, conforme Cohen e

Levinthal (1990).

Em relação aos setores de atuação das empresas, o segundo grupo de variáveis,

os coeficientes seguiram, apenas em parte, os resultados esperados. As empresas que

atuam em setores de alta intensidade tecnológica apresentaram maior probabilidade de

usar as universidades para a cooperação, como indica a literatura. Por outro lado, de

acordo com os dados, as PMEs atuantes em ramos de média-alta e média-baixa

tecnologia não apresentaram coeficientes estatisticamente significantes; indicando que

não houve, em relação às empresas de baixa intensidade tecnológica, diferença na

propensão a cooperar com as universidades para inovar. Dessa forma, de acordo com as

taxonomias de Pavitt (1984) e de Castellacci (2008), esperava-se que os setores de

média-alta tecnologia também apresentassem um coeficiente positivo e estatisticamente

significante, pois estão nos segmentos dominados por ciência ou setores provedores de

conhecimento avançado.

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Os coeficientes das variáveis ligadas aos fluxos de informação, o terceiro grupo

de variáveis, também se mostraram estatisticamente significantes e positivos. Isso

indica que os slillovers de informação recebidos, medidos pelo número de fontes de

informação externas; e, as condições de apropriabilidade, mesuradas pela soma dos

métodos de proteção empregados foram consideradas variáveis relevantes para que as

empresas cooperem com as universidades para a inovação. As empresas com maiores

fluxos de informação e com melhores condições de apropriabilidade de conhecimento

mostraram uma maior probabilidade de se vincularem às universidades no

desenvolvimento de inovações, corroborando com os estudos de Cassiman e Veugelers

(2002).

Por sua vez, as empresas mais competitivas e engajadas em atividades de maior

complexidade, medidas pelas variáveis exportação e inovação radical, respectivamente,

também mostraram coeficientes positivos. Isso significa que as PMEs que exportam e

promovem inovações radicais têm, significativamente, mais chance de se vincularem às

universidades no processo inovativo, como esperado pela teoria. Os vínculos

cooperativos em atividades de P&D possibilitam a ocorrência de inovações disruptivas

de maior profundidade, resultando em modificações técnicas relevantes (Nielen;

Schiersch, 2016; Alvarez et al, 2009; Tödtling et al, 2009).

Uma análise mais aprofundada do efeito de cada variável pode ser realizada

partir dos efeitos marginais e das razões de chance das variáveis, mostradas na Tabela 3.

Analisando, inicialmente, os efeitos marginais, pode-se notar que as variáveis de maior

relevância foram a escolaridade e o fato de a empresa possuir departamento de P&D ou

não. Se a empresa tem uma proporção de graduados acima da média do mercado ou

possui um departamento de P&D, a probabilidade de ela utilizar a universidade como

fonte de cooperação relevante aumenta, em média, cerca de seis pontos percentuais. Os

indicadores 0,057 e 0,058 expressaram, respectivamente, tal interpretação. Esse mesmo

raciocínio vale para as demais variáveis.

Uma forma mais intuitiva de se avaliar os coeficientes do logit é através das

razões de chance. Por essa perspectiva, a partir da amostra estudada, analisando o

primeiro grupo relativo às variáveis de capacidade de absorção, pode-se observar que

uma empresa que possui a proporção dos empregados com graduação acima da média

ou conta com departamento de P&D apresentou cerca de duas vezes mais chances de

cooperar com a universidade no processo inovativo. De modo similar, uma empresa

com alto nível de engajamento tem cerca de 2 vezes mais chance de utilizar as

universidades para inovar do que uma empresa com baixo nível de engajamento.

No que diz respeito às variáveis relacionadas ao padrão setorial de inovação,

pode-se concluir que as empresas em ramos de alta tecnologia apresentaram, em média,

58% mais propensão à vinculação com as universidades no processo inovativo do que

as do ramo de baixa tecnologia. Nesses termos, referenda-se o argumento teórico-

analítico de que empresas que atuam em setor intensivo em conhecimento recorrem ao

meio acadêmico para auxiliar nos esforços inovativos, visto que a universidade possui

condições de criar, desenvolver e difundir conhecimentos complexos e de uso não

difundido facilmente. Inclusive, nesse campo, a empresa não se prende ao

relacionamento local ou da região onde se encontra a universidade, podendo deslocar a

demanda para outros espaços geográficos, buscando universidades com maior

desenvolvimento das pesquisas básica e aplicada (Garcia et al., 2014).

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As PMEs que promoveram inovações radicais, por sua vez, mostraram-se cerca

de 75% mais propensas a realização de vínculos cooperativos com as universidades do

que aquelas que não realizaram tal tipo de inovação. As inovações radicais, aquelas que

provocam mudanças técnicas maiores no status quo do paradigma tecnológico,

requerem conhecimento elevado, quadro de pesquisadores qualificado e experiente,

tempo constituído maior de pesquisa universitária, enfim maior proximidade com o

meio acadêmico qualificado (Stoper; Venables, 2004; Bischop et al., 2011).

Tabela 3 - Efeito Marginal e Razão de Chance do Logit Estimado

Variável

Efeito Marginal

Razão de Chance

Escolaridade

0,057

2,013

Métodos de Proteção

0,006

1,086

Empresa exportadora

0,028

1,467

Nível de engajamento

0,029

1,528

Inovação radical

0,048

1,756

Fontes Externas

0,008

1,12

Departamento de P&D

0,058

1,93

Alta tecnologia

0,038

1,58

Média-alta tecnologia

-0,001

0,99

Média-baixa tecnologia

0,020

1,317

Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da ENDEI (2014).

As empresas que exportaram apresentaram aproximadamente 46,7% mais

chance de cooperarem com as universidades no processo inovativo do que aquelas que

não exportam. Trata-se de um percentual de média magnitude, que não pode ser

desprezado, dado que a atuação em mercado externo exige, em grande monta, maior

qualidade dos produtos oferecidos. A concorrência nesse mercado pode ser acirrada,

dependendo do setor de atuação empresarial, requerendo estar, constantemente, em

linha com padrão de concorrência. Nesse sentido, esforços voltados à promoção de

mudanças técnicas relevantes nos produtos oferecidos são permanentes, logo, procurar

universidades para cooperação tecnológica constitui um caminho seguro.

No que tange a apropriabilidade dos resultados alcançados com a inovação, cada

método de proteção adicional aumentou em 8,6% a chance de a empresa se vincular a

universidade para inovar. Nesses termos, uma empresa que utilizou os 12 métodos de

proteção contidos na ENDEI, tem cerca de 2 vezes mais chance de cooperar com a

universidade no processo inovativo do que uma empresa que não possui nenhuma fonte

de proteção. Tal resultado indica a grande relevância das condições de apropriabilidade

no relacionamento entre Universidade e PME, entendendo-se que as medidas protetivas

ao conhecimento inovativo contribuem fortemente na redução das incertezas

relacionados aos fluxos de informação entre as instituições.

No mesmo sentido, cada fonte externa de conhecimento que a empresa utiliza

aumentou em 12% a probabilidade de cooperação com as universidades. Uma empresa

que possui trocas de fluxos de informação com todas as fontes externas contidas na

ENDEI, tem cerca de 2 vezes mais chance de se vincular a universidade no processo

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inovativo do que uma empresa que não utiliza fontes externas no processo inovativo.

Entende-se, portanto, que as empresas mais abertas as trocas de conhecimento tendem a

manter uma relação de maior proximidade com as universidades.

5. CONCLUSÃO

O presente estudo baseou-se em informações da pesquisa Encuesta Nacional de

Dinámica de Empleo e Innovación (ENDEI), elaborada pelo Ministerio de Trabajo,

Empleo y Seguridad Social (MTEySS), Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación

Productiva da Argentina e do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), no

propósito de verificar características reinantes na cooperação das PMEs inovativas em

relacionamento com universidades, na Argentina. Os resultados mostraram-se

semelhantes aos apontados em outros estudos desenvolvidos no Brasil, em especial o

coordenado por Suzigan et al. (2009) e (2011), demonstrando que as universidades

ainda são relativamente pouco utilizadas por empresas no processo inovativo. Na

presente pesquisa, observou-se que, antes de procurarem as universidades, as PMEs

inovativas recorreram a outras fontes como prioritárias em processos cooperativos: 1º.)

outras empresas concorrentes, fornecedores e clientes; 2º.) consultorias externas e

câmaras empresariais; e, 3º.) institutos de ciência e tecnologia, considerados como

institutos e centros de pesquisa, desvinculados das universidades.

Na situação de recorrerem às universidades, as PMEs elegeram como principais

tipos de vínculo, primeiro, a capacidade de formação de recursos humanos em

diferentes áreas profissionais, desde administração, contabilidade, economia,

engenharia, entre outras em linha com as áreas de atuação das empresas. Em segunda

ordem, foram eleitas as atividades desenvolvidas com testes e ensaios, expressando

demandas de curto prazo, no propósito de obter certificação, em atendimento aos

requerimentos técnicos exigidos pelas instituições reguladoras e pelas condições de

atuação no mercado. E, em terceiro plano, ficaram as atividades de P&D, considerando

que vínculos estabelecidos expressam aproximação das empresas para realização de

pesquisa de longo prazo, em aproveitamento do conhecimento complexo e de uso não

difundido, disponibilizado pelas universidades.

No tocante as empresas que se vincularam à universidade para inovar, medidas

através do modelo logit, os resultados apontaram como fatores relevantes para a

cooperação a capacidade de absorção, a intensidade tecnológica do setor de atuação, os

fluxos de informação, as condições de apropriabilidade, a competitividades e a

radicalidade nas inovações. Desses fatores, destaca-se a capacidade de absorção das

empresas, expressa no grupo de variáveis, como educação, nível de engajamento e

departamento de P&D. A representatividade alcançada por esse grupo referenda que

empresas com competência interna, são aquelas que possuem maiores condições de

absorver conhecimentos externos, e, por consequência, de recorrerem às universidades.

Em concordância com tal resultado, encontram-se os apresentados pelo modelo na

análise de cada variável a partir dos efeitos marginais, apontando para maior

probabilidade de cooperação com universidades, as empresas que possuem capacidade

de absorção considerável.

Outra análise foi realizada a partir das razões de chance, apontada pelo modelo

logit. Destaque para as variáveis binárias escolaridade e departamento de P&D, ambas

proxys das condições de apropriabilidade, que mostraram um alto impacto na

probabilidade da utilização das universidades no processo inovativo. As variáveis

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ordenadas relacionadas aos fluxos informações e as condições de apropriabilidade

também apresentaram destaques, indicando às PMEs que altos spillovers de informação

e condições para proteger os conhecimentos adquiridos, tendem a utilizar

significativamente as universidades para a realização de inovações.

Considerando os resultados alcançados, apontam-se recomendações que podem

auxiliar na elaboração de políticas de Ciência, Tecnologia e Inovação (C&T&I) voltadas

às pequenas e médias empresas:

 Implantar laboratórios de P&D internos à empresa;

 Oferecer atividades de treinamento e capacitação aos funcionários;

 Criar sistema de informação de acompanhamento do estado das artes do setor;

 Desenvolver ações de capacitação tecnológica de fornecedores;

 Promover treinamento gerencial em diferentes áreas internas;

 Realizar arranjos para a interação com universidades e institutos de pesquisa;

 Estimular a formação de alianças tecnológicas entre empresas;

 Promover feiras, visitas, seminários, workshops e eventos em geral;

 Construção de escolas, universidades e centros tecnológicos;

 Estabelecer linhas de crédito voltadas para atividades inovativas; e,

 Articular ações da governança empresarial com secretarias estaduais de inovação

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Anexos

Tabela A.1 – Grau de Cooperação com a Universidade

A empresa se vinculou a universidade para alguma das atividades abaixo?

Sim

Não

Capacitação de recursos humanos

Pesquisa e Desenvolvimento

Intercâmbio tecnológico

Realizar testes e ensaios

Desenvolver melhoras em produto e/ou processos

Gestão ou certificação de qualidade

Mudanças organizacionais

Atividades de desenho industrial e engenharia

Fonte: ENDEI (2014), adaptado pelos autores.

Tabela A.2 – Setores de Atividades e Distribuição das Empresas por Estratos

Sigla

Setor de atividade (Intensidade

Tecnológica)

Número de

Empresas no

setor

Participação no

total das empresas

(%)

S_A15

Alimentos (BT)

336

9,1

S_A17

Produtos têxteis (BT)

198

5,36

S_A18

Confecções (BT)

146

3,96

S_A19

Couro (BT)

135

3,66

S_A20

Madeira (BT)

131

3,55

S_A21

Papel (BT)

135

3,66

S_A22

Edição (BT)

136

3,68

S_A24

Produtos químicos (MAT)

181

4,9

S_A25

Produtos de borracha e plástico (MBT)

192

5,2

S_A26

Outros minerais não metálicos (MBT)

130

3,52

S_A27

Metais comuns (MBT)

129

3,49

S_A28

Outros produtos de metal (MBT)

228

6,18

S_A29

Maquinas e equipamentos (MAT)

121

3,28

S_A33

Instrumentos médicos (AT)

2,14

S_A35

Outros equipamentos de transporte (MAT)

S_A36

Móveis (BT)

133

3,6

S_A299

Máquinas-ferramentas em geral (MAT)

124

3,36

S_A1511

Frigoríficos (BT)

175

4,74

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S_A1520

Produtos lácteos (BT)

122

3,31

S_A1552

Vinhos e outras bebidas fermentadas (BT)

101

2,74

S_A2423

Farmacêuticas (AT)

136

3,68

S_A2921

Maquinaria agropecuária e florestal (MAT)

2,06

S_A2930

Eletrodomésticos (MAT)

2,19

S_A3012

Material elétrico, rádio, televisão (AT)

135

3,66

S_A3420

Carrocerias, reboques e semi-reboques (MBT)

S_A3430

Autopeças (MAT)

134

3,63

S_A9999

Outros

2,33

Fonte: Bittencourt (2018, p.21) com base em OCDE (2011).