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Espacios. Vol. 37 (Nº 26) Año 2016. Pág. 2

Qualidade no Relacionamento pode ser considerada fonte de Vantagem Competitiva Sustentável? Um estudo com clientes da indústria gráfica capixaba

Relationships Quality can be considered a source of sustainable competitive advantage? A study of the Espírito Santo's printing industry customers

Franciely Morais DIAS 1; Mariana Amorim de AMARAL 2; Anderson Soncini PELISSARI 3

Recibido: 29/04/16 • Aprobado: 21/05/2016

Conteúdo

1. Introdução

2. Revisão bibliográfica

3. Aspectos metodológicos da investigação

4. Análise e discussão dos resultados

5. Considerações finais

Referências

1. Introdução

Com a crescente competitividade e dinamismo dos mercados, organizações carecem, gradativamente, de meios que as posicionem estrategicamente diante dos seus concorrentes reais e potenciais. De acordo com Bedê et al. (2011) no Brasil são criados mais de 1,2 milhão de empreendimentos formais por ano, o que fomenta cada vez mais a competição em um mercado já acirrado.

Consultorias nascem dia após dia, com objetivo de oferecer tais respostas, extraindo dos estudos organizacionais e teorias desenvolvidas no campo da gestão estratégica e de marketing, as bases e modelos que apresentam em suas análises e relatórios.

Para citar alguns exemplos de tais modelos, temos: modelo Estrutura-Conduta-Desempenho (E-C-D), o modelo PIMS (cuja sigla deriva do termo em inglês Profit Impact on Market Strategies, traduzido para o português como Impacto das Estratégias de Mercado nos lucros), o modelo de Michael Porter de análise competitiva (conhecido como as 5 forças competitivas de Porter), a matriz de crescimento-participação do BCG (Boston Consulting Group), o modelo VRIO (Valor, Raridade, Imitabilidade e Organização), a matriz SWOT (sigla dos termos ingleses Strengths - Forças -, Weaknesses - Fraquezas -, Opportunities - Oportunidades - e Threats - Ameaças), dentre tantos outros.

A vantagem competitiva sustentável (VCS), expressa através do modelo VRIO, é um desses exemplos. Nasce com Barney (1991) a partir da perspectiva da Visão Baseada em Recursos (VBR), de Wernerfelt (1984). A teoria da VBR propõe que as organizações passem a olhar para os seus recursos, em um tempo em que se olhava apenas para os produtos, no intuito de conceber vantagem competitiva diante do mercado.

Nesse sentido, as empresas deveriam olhar para dentro de si, buscando entender a natureza dos recursos que controlam, isto é, se eles são estratégicos ou não. Recursos estratégicos, e somente eles, poderiam conferir às organizações posições estratégicas diante dos concorrentes (WERNERFELT, 1984).

A VCS acrescenta que não basta que o recurso seja estratégico, ele precisa ser, ainda, sustentável, ou seja, avaliado quanto à sua capacidade de se manter estratégico ao longo do tempo. De modo tal, preconiza Barney (1991), recursos devem ser examinados em termos (1) do seu valor estratégico, (2) da sua raridade, (3) da sua imperfeita imitação e (4) da sua imperfeita substituição. Como sugere Barney (1991), o estudo da VCS tem sido uma das maiores áreas de investigação no campo da gestão estratégica.

Outro ponto a ser considerado é apontado pela teoria da dependência de recursos de Pfeffer e Salancik (1978), que argumentam que para sobreviver, as organizações necessitam de recursos, e, na medida em que nunca irão controlar todos os recursos que necessitam, em algum grau, sempre serão dependentes de outras organizações e seu ambiente.

Embora certo grau de dependência seja inerente ao negócio, tende a ser muito custoso para a organização depender de recursos chave para o seu bom funcionamento. Logo, quanto mais estratégico for o recurso (mais valoroso), maior será a necessidade de que a organização o controle internamente (PFEFFER; SALANCIK, 1978). A partir dessa percepção, as firmas estariam constantemente buscando sua autonomia, apesar de ser impossível atingi-la plenamente (PFEFFER; SALANCIK, 1978).

De modo similar, a teoria dos custos de transação discute o controle de recursos estratégicos, quando Williamson (1981) afirma que quanto mais específico for o ativo, mais as organizações terão necessidade de produzi-lo (ou controlá-lo) internamente.

A área de sobreposição de todas essas teorias fundamenta a compreensão de que recursos estratégicos precisam ser conhecidos e controlados. Sendo assim, enunciada a importância de se conhecer quais recursos as empresas devem concentrar suas energias em possuir e cultivar ao longo do tempo, a fim de alcançarem VCS, este estudo propõe investigar uma dessas possíveis fontes: a qualidade no relacionamento (QR).

Barney e Hesterly (2007a) dividem em quatro tipos, os recursos de uma organização, a saber: financeiros, físicos, humanos e organizacionais. Os recursos organizacionais são entendidos como atributos de grupos de pessoas, incluindo, por exemplo, relações informais entre clãs dentro da empresa e entre a empresa e aqueles em seu ambiente.

Tão logo que recursos organizacionais são representados por relações informais entre a empresa e demais organizações presentes em seu ambiente, a definição de Fynes, Voss e Búrca (2005) para QR posiciona esse conceito como a medida de um recurso organizacional: QR é o grau em que ambas as partes de um relacionamento estão engajadas em uma relação de trabalho ativa e de longo prazo.

Destarte, este artigo estudará a QR, enquanto um recurso organizacional, nos termos das definições acima, a fim de compreender as implicações competitivas desse recurso para a VCS, admitindo-se a orientação para o longo prazo que ambos os conceitos exigem. De modo tal, tem-se o problema da presente pesquisa assim descrito: quais são as implicações competitivas da QR para a VCS em um grupo de empresas clientes da indústria gráfica capixaba?

A importância da QR como um recurso estratégico é evidenciada em estudos recentes, por visarem o desenvolvimento e a manutenção das relações interorganizacionais colaborativas. Em particular, é um tema consistente na avaliação de interações fortes entre membros participantes, e que geralmente é expressa pela avaliação da força total e da colaboração entre parceiros de uma relação interorganizacional (ALEJANDRO et al., 2011).

Segundo afirma Christopher e Holweg (2011), as relações de sucesso, geralmente, criam valor para toda a cadeia. Sendo assim, as organizações passam a não competir entre si, ou seja, como entidades autônomas, pelo contrário, as empresas buscam melhorar suas estruturas e resultados organizacionais por meio de um alto nível de coordenação dos processos e gerenciamento das relações com os parceiros de negócios com intuito de alcançar vantagem competitiva.

Diante do que foi apresentado nos parágrafos anteriores, este estudo pretende contribuir de forma assertiva para a comunidade acadêmico-científica, com o preenchimento de uma lacuna na literatura ao investigar as implicações competitivas da QR, segundo análise da VCS.

Dessa forma, os resultados encontrados corroboram o desenvolvimento das teorias voltadas aos temas em estudo. Assim como, proporcionam contribuições práticas aos gestores, no que diz respeito ao estabelecimento de recursos estratégicos como a QR sob a perspectiva da VCS, gerando maiores satisfações por parte dos clientes, e consequentemente, melhores resultados com alavancagem estratégica.

2. Revisão bibliográfica

A revisão da literatura, explorada nessa sessão, tratará os principais temas investigados no âmbito desse artigo, quais sejam, QR e VCS. O objetivo é apresentar um compilado sobre o entendimento e achados de pesquisa, que estudiosos de QR e VSC exploram em seus trabalhos e, assim, delinear a compreensão e as premissas adotadas por este estudo.

2.1 Qualidade no Relacionamento

Com base na teoria da troca social, o interesse pelo desenvolvimento e manutenção das relações interorganizacionais colaborativas tem crescido nos últimos anos. Em particular, um tema consistente na avaliação destas colaborações é a QR, evidenciada pelas interações fortes e estreitas instituídas pelos membros participantes, e que geralmente são expressas pela colaboração entre esses parceiros (ALEJANDRO et al., 2011).

Segundo afirmam Jap, Manolis e Weitz (1999), a QR pode ser entendida como um conjunto de avaliações relativas a vários aspectos correlatos às expectativas futuras e aos processos que ocorrem dentro deste relacionamento. De modo similar, Walter et al. (2003) propõem que a QR é percebida como uma variável que compreende atributos integrais de um relacionamento.

Entre os benefícios auferidos pela QR, pesquisadores confirmam sua importância para a parceria dentro das relações da rede (JAP; MANOLIS; WEITZ, 1999; WEBER, 2001; WALTER et al., 2003). Tais relações, em sua maioria, são marcadas pela confiança, compromisso e comunicação entre os parceiros, o que estabelece, ao final das interações, as relações adequadas de trabalho (CROSBY; EVANS; COWLES, 1990; HUTT; SPEH, 2010).

Paralelamente, pesquisadores evidenciam, de forma recursiva na literatura, uma preocupação existente por parte dos gestores em promover o desenvolvimento das relações, entre compradores e fornecedores, com maior nível de qualidade. Além disso, cada vez mais as organizações investem esforços na manutenção das relações fortemente interligadas e duradouras, de modo a preservá-las (PARSONS, 2002; FYNES; VOSS; BÚRCA, 2005).

Encontra-se na literatura, diversos estudos empíricos sobre a qualidade nas relações interorganizacionais (ANDERSON; NARUS, 1990; DWYER; SCHURR; OH, 1987; MORGAN; HUNT, 1994; NYAGA; WHIPPLE; LYNCH, 2011; RAUYRUEN; MILLER, 2007). Esses estudos constataram que a QR seria, teoricamente, composta pelas variáveis: confiança, compromisso e satisfação. Contudo, outros autores acrescentam outros atributos da QR, como a colaboração, a adaptação e a comunicação (FYNES; VOSS; BÚRCA, 2005).

É relevante ressaltar que muitos trabalhos compreendem a satisfação como causa da QR, uma vez que este aspecto, segundo alguns autores, incentiva os parceiros do relacionamento em perseguir objetivos comuns e colaborar por um longo período de tempo, o que por sua vez aumenta a qualidade dessa relação (ANDERSON; NARUS, 1990; DWYER; SCHURR; OH, 1987; MORGAN; HUNT, 1994; ULAGA; EGGERT, 2006).

Tendo como pressupostos os estudos empíricos citados, inferem-se as variáveis mais recorrentes na literatura consultada, e que integram a QR, sendo elas: compromisso, confiança, comunicação e cooperação. A seguir, tratar-se-á essas variáveis, separadamente, visando delimitar o que este artigo irá considerar acerca de cada uma delas.

2.1.1 Compromisso

Gundlach, Achrol e Mentzer (1995) alegam que compromisso é um ingrediente essencial para o sucesso nas parcerias de longo prazo, e por ele entende-se ser a disposição dos parceiros comerciais para exercer esforço e investimento no relacionamento. Além disso, o compromisso sugere uma orientação para o futuro em que as empresas tentam construir uma relação que pode ser sustentada em face de problemas imprevistos (MORGAN; HUNT, 1994).

Essa proposição aponta para uma dimensão temporal de compromisso relacionada à duração da relação, onde Anderson e Weitz (1992) afirmam que, em razão dos custos de transação que as partes de um relacionamento criam (intencionalmente ou não), são gerados obstáculos para abandonar um ao outro. As barreiras de saída dão às partes um bom incentivo para que elas permaneçam no relacionamento o máximo de tempo possível, e façam dele o quão produtivo puderem. Este fato torna os pares de negócio dispostos a investirem em ativos específicos de transação, demonstrando que podem ser invocados para realizar funções essenciais no futuro.

A partir desses investimentos, alegam Fynes, Voss e Búrca (2005), é possível estabilizar os relacionamentos e aliviar a incerteza relacionada à busca constante de desenvolver novas relações de troca. Tal assertiva é corroborada pelo que argumentam Gundlach, Achrol e Mentzer (1995), quando os autores apontam que correr o risco da dissolução de um relacionamento de troca em função de um comportamento oportunista é contrário aos interesses de cada parceiro.

Ademais, o comportamento compromissado de ambas as partes de uma relação influencia o desenvolvimento de normas sociais compartilhadas que conduzem a futuras trocas, agindo como poderosos sinais da QR (GUNDLACH; ACHROL; MENTZER, 1995).

2.1.2 Confiança

Na literatura que trata de QR o aspecto "confiança" está entre os mais citados e, em linhas gerais, é definido como "a crença que uma empresa tem de que a outra empresa [com a qual se relaciona] irá executar ações que irão resultar em ações positivas para ela, bem como não irá tomar decisões inesperadas que possam resultar em consequências negativas" (ANDERSON; NARUS, 1986).

Anderson e Narus (1990) sugerem que, uma vez estabelecida a confiança, as empresas aprendem que os esforços conjuntos e coordenados levarão a resultados muito melhores do que se as partes agissem segundo seus próprios interesses. Acredita-se que empresas que desenvolvem um nível de confiança maior dentro do relacionamento estão mais sujeitas a resolverem seus conflitos e desentendimentos de uma maneira mais amigável (ANDERSON; NARUS, 1990).

Além disso, Walter et al. (2003), em seu artigo, debatem que o cumprimento de funções por parte do fornecedor, assim como espera o cliente, pode ser visto como um investimento feito por este na relação, e atribui a ele um caráter confiável. Tais investimentos são reconhecidos pelo cliente, que a partir de então desenvolve a intenção de criar e manter um relacionamento de longo prazo.

Outrossim, sendo as funções realizadas pelo fornecedor de vital importância para o negócio do cliente, este têm mais chance de fazer sacrifícios a curto prazo nos relacionamentos que oferecem essas funções do que em relacionamentos que elas não são cumpridas, ou são atendidas em baixo nível (WALTER et al., 2003).

Este ponto alinha-se com o que declaram Anderson e Narus (1990), dentro do contexto de um relacionamento de confiança, as empresas às vezes estão dispostas a adiar temporariamente o recebimento de seus próprios resultados.

Para além do que foi citado até aqui, acerca deste atributo, Nyaga, Whipple e Lynch (2011) apontam a confiança entre parceiros comerciais como sendo capaz de reduzir a incerteza e o comportamento oportunista, bem como atuar facilitando o compartilhamento de informações. Nessa medida, a confiança empenhada na relação torna-se uma importante característica no cumprimento dos acordos firmados entre as partes.

2.1.3 Comunicação

Como os processos de comunicação permeiam a maioria dos procedimentos do funcionamento organizacional, uma estratégia de comunicação adequada (observando a frequência, direção, modalidade e conteúdo da informação) aos objetivos da relação (longo prazo ou curto prazo) é fundamental para o sucesso da parceria (MOHR; NEVIN, 1990).

Assim como Mohr e Nevim (1990), Yen e Barnes (2011) apontam para atributos da informação semelhantes. Os autores argumentam que a comunicação entre pares organizacionais pode ser entendida - entre outras formas - como compartilhamento completo de informação relevante e precisa.

Além dos atributos supracitados, Anderson e Narus (1984) complementam apontando que a comunicação pode ser definida tanto como o compartilhamento formal, quanto informal de informações relevantes e oportunas.

Por último, Mohr e Spekman (1994) assinalam três aspectos importantes do comportamento de comunicação, que são:

1. A qualidade da comunicação, que inclui aspectos como a precisão, pontualidade, adequação e credibilidade;
2. A forma de partilha de informação, ou a extensão em que informações críticas, e às vezes proprietárias, são trocadas.
3. A participação, ou a medida em que ambas as partes estão conjuntamente engajadas no planejamento e estabelecimento de metas.

2.1.4 Cooperação

Situações onde há cooperação são aquelas onde atitudes coordenadas, similares ou complementares, são tomadas pelas empresas, envolvidas em relacionamentos interdependentes, objetivando alcançar metas mútuas (ANDERSON; NARUS, 1990). Os autores Anderson e Narus (1987) sugerem que ações coordenadas e voltadas para objetivos, estratégias e táticas comuns, têm importância primordial para as parcerias de sucesso acontecerem.

O fato de haver cooperação nos relacionamentos não quer dizer, necessariamente, que não haverá conflitos (FRAZIER; RODY, 1991). Por exemplo, ambas as partes de um relacionamento, no que diz respeito aos objetivos, podem ser conflitantes, entretanto continuam a cooperar, pois os custos de terminação de relacionamento são muito mais altos do que a permanência no mesmo (FYNES;VOSS; BÚRCA, 2005). Mesmo existindo conflitos, Yen e Barnes (2011) indicam que parceiros que cooperam tendem a buscar a solução para os problemas vivenciados de modo conjunto.

Ademais, Anderson e Narus (1990) relacionam, de modo interessante, a cooperação com a confiança. Os autores apontam a cooperação como antecedente de confiança, entretanto afirmam que, desde o instante que a confiança se estabeleça, a cooperação passa a ser também sua causa, e um reforço mútuo e constante se inicia.

Segundo Landeros e Monczka (1989), a cooperação entre empresas que trocam informações sobre programas de produção, novos produtos/processos e análise de valor tanto pode contribuir para redução dos custos do produto, como para melhorar produto/processo.

Uma vez exposto o que entende-se por QR, e seus atributos, o próximo tópico pretende trazer compreensão acerca de VCS. Foi apresentado primeiro o tópico sobre QR, pois, como em nosso modelo ela é antecedente dos atributos de VCS, a intenção era elaborar uma compreensão evolutiva da construção de nossas hipóteses de pesquisa.

2.2 Vantagem Competitiva Sustentável

Como aponta Barney e Hesterly (2007b), por volta da década de 1930 um grupo de economistas começou a estudar e desenvolver uma abordagem para entender como se dava o relacionamento da empresa com seu ambiente. A intenção era compreender como esse relacionamento influenciava o comportamento e desempenho de cada organização em determinado setor.

A estrutura teórica originada desses estudos ficou conhecida como modelo estrutura-conduta-desempenho (E-C-D). O termo estrutura refere-se a estrutura do setor em que a empresa opera, conduta diz respeito às estratégias implementadas pela empresa e desempenho refere-se tanto ao desempenho individual da firma, como ao desempenho do setor (BARNEY; HESTERLY, 2007b).

A lógica por trás deste modelo é de que atributos da estrutura de um determinado setor definem a gama de opções e restrições com que se depara uma empresa que opere neste setor. Empresas em setores menos competitivos enfrentam menos restrições e possuem uma gama maior de opções de conduta, e algumas dessas opções podem permitir que a empresa tenha vantagem competitiva frente aos seus concorrentes (BARNEY; HESTERLY, 2007b).

Wernerfelt (1984), que é tido como o precursor da Visão Baseada em Recursos (VBR), também foi um pesquisador que procurou compreender as opções estratégicas da firma, entretanto, e diferentemente do modelo E-C-D, o pesquisador olha para o recurso como limitador, e não o ambiente.

Em seus estudos, o autor buscou desenvolver uma ferramenta econômica que permitisse analisar de maneira simples a posição do recurso dentro da organização. A abordagem da VBR, ao final de sua análise, pretende sugerir algumas opções estratégicas a serem consideradas pela empresa. Tais opções aplicam-se, em especial, à relação entre rentabilidade e recursos, bem como formas de gerir a posição do recurso ao longo do tempo (WERNERFELT, 1984).

Por esta perspectiva, recursos podem ser entendidos como ativos tangíveis e intangíveis, que estão vinculados a uma empresa em um determinado momento, podendo ser pensados como forças ou fraquezas de uma determinada firma. Como exemplos de recursos que uma organização pode controlar, destacam-se: marcas, conhecimento tecnológico, pessoal qualificado, contatos comerciais, equipamentos, procedimentos eficazes, capital (WERNERFELT, 1984).

Segundo Barney e Hesterly (2007a) os recursos de uma empresa podem ser divididos em recursos financeiros (ex.: dinheiro de empreendedores, acionistas, credores, etc.), físicos (ex.: planta, equipamentos, localização geográfica, etc.), individuais (ex.: treinamento, inteligência, visão individual dos funcionários e gerentes, etc.) e organizacionais (ex.: controle e coordenação, cultura, reputação, relações informais entre grupos dentro da empresa e entre a empresa e aqueles em seu ambiente, etc.).

Wernerfelt (1984) trabalha com o conceito de barreira de posição de recursos, que é parcialmente análogo ao entendimento de barreira de entrada na perspectiva das 5 forças competitivas de Michael Porter. A concepção que abriga este conceito é o fato de que se alguém já possui, ou controla, determinado recurso, afeta negativamente os custos e/ou receitas de adquirentes posteriores.

De tal forma, aquele que adquiriu o recurso primariamente, se beneficia da proteção da barreira de posição do recurso, ou vantagem do precursor. Assim como as barreiras de entrada, segundo a perspectiva das 5 forças competitivas de Porter, as barreiras de posição de recursos indicam um potencial de retorno mais elevado, uma vez que o detentor deste recurso possuirá uma vantagem frente aos demais competidores (WERNERFELT, 1984).

Barney (1991) alega que a VBR está assentada em duas suposições primordiais, no que tange recursos e capacidades. A primeira delas é a suposição da heterogeneidade de recursos, que significa que para determinado ramo de atividade, algumas empresas podem ser mais competentes em realizar essa atividade do que outras. A segunda suposição crítica é a de imobilidade de recursos, em que essas diferenças de recursos e capacidades entre empresas podem ser duradouras.

A esta altura, é válido retomar a abordagem de E-C-D explorada inicialmente. Ainda que tenha sido bastante útil no desenvolvimento de modelos de análise, como foi para as 5 forças competitivas de Porter, ela pressupõe que a estrutura do setor (ex.: setores mais competitivos e setores menos competitivos) determinará a conduta e desempenho da firma. Não obstante, as duas suposições críticas da VBR (heterogeneidade e imobilidade de recursos) permitem explicar por que algumas empresas superam outras, ainda que estejam competindo no mesmo setor (BARNEY, 1991; BARNEY; HESTERLY, 2007a).

A VCS surge dentro da VBR quando Barney (1991) argumenta, a partir da ideia de heterogeneidade e imobilidade de recursos, que nem todo recurso que uma empresa controla pode ser considerado estratégico, no entanto se este recurso for valioso, se poucas empresas o possuem, se for de difícil ou custosa imitação e se não for substituível por formas equivalentes, aquela que o possui pode obter uma VCS.

A fim de avaliar recursos como fontes de VCS ou não, seguindo a abordagem de Barney (1991), é preciso conhecer os quatro atributos que permitem essa classificação: (1) o recurso deve ser valoroso, no sentido de explorar oportunidades e neutralizar ameaças do ambiente da firma; (2) o recurso deve ser raro entre competidores atuais e potenciais; (3) o recurso deve ser imperfeitamente imitável; e (4) o recurso não pode ser estrategicamente equivalente a substitutos que são valorosos, mas não são nem raros, nem imperfeitamente imitáveis. 

Cada um desses atributos será melhor explorado na sequencia, uma vez que o entendimento consistente de cada um deles é fundamental para a proposta deste artigo.

2.2.1 Valor estratégico

Recursos somente serão fontes de vantagem competitiva ou VCS quando puderem ser classificados como valorosos. No entanto, como Barney e Hesterly (2007a) ressaltam, nenhum recurso é inerentemente valoroso. O valor estratégico de um recurso depende do contexto e mercado em que ele se encontra. Um mesmo recurso pode ser valoroso em um mercado e não ser em outro. Essa classificação está em função da capacidade do recurso em melhorar a posição competitiva da firma.

Sendo assim, "recursos são valorosos quando eles permitem que uma empresa conceba e/ou implemente estratégias que melhorem sua eficiência e eficácia" (BARNEY, 1991, p. 106,).

Barney (1991) enuncia que o valor do recurso é antecedente indispensável para que este seja fonte de vantagem competitiva sustentável. Ou seja, ainda que o recurso seja raro, imperfeitamente imitável e não substituível, se ele não for valoroso, no sentido ser uma força da organização (nos termos da análise SWOT), ele não poderá ser fonte de VCS.

Barney e Hesterly (2007a) pontuam ainda que pode ser difícil para uma empresa identificar o impacto da utilização dos recursos a respeito de neutralizar ameaças ou explorar oportunidades. Uma medida de avaliá-los poderia ser, então, examinar o impacto de sua utilização sobre custos e receitas. O valor de um recurso, em geral, se manifesta através de redução de custo ou aumento de receita, ou ainda, de ambos ao mesmo tempo, logo que a empresa passe a utilizá-lo para explorar oportunidades ou neutralizar ameaças.

A partir da definição destacada acima, propõe-se que a QR pode ser um recurso potencialmente valoroso, ao passo que Storbacka, Strandvik e Grönroos (1994) destacam a lucratividade do relacionamento como aspecto importante das relações com altos níveis de QR.

Uma vez que os parceiros estejam envolvidos em um relacionamento forte e orientado para o longo prazo, custos de transação, típicos em relacionamentos com baixos níveis de QR, são reduzidos.

A explicação para tal, segundo os autores, está em que um serviço de qualidade pode levar a satisfação do cliente, elevando assim o vínculo com o fornecedor e com isso aumentando a lucratividade do relacionamento contínuo. De acordo com Jap, Manolis e Weitz (1999), quando a qualidade no relacionamento é alcançada, um contexto ganha/ganha é gerado, o que resulta no aumento da sinergia da relação.

Proposição 1: o aumento do nível da QR eleva o valor estratégico da QR, ao passo que o valor estratégico é pressuposto para VCS.

H1a: QR está positivamente associada com o valor estratégico da QR.

H1b: Valor estratégico da QR está positivamente associado com a VCS.

2.2.2 Raridade

Uma organização só pode usufruir benefícios da VCS quando ela está implementando estratégias de criação de valor não implementadas por seus concorrentes. Essa análise é igualmente válida para o conjunto de recursos valorosos que uma firma possui, e que são usados na criação e implementação de tais estratégias (BARNEY, 1991).

Recursos valorosos que um grande número de empresas concorrentes, ou potencialmente concorrentes possuem, não podem ser considerados fontes de VCS, ao contrário disto, são consideradas fontes de paridade competitiva (BARNEY, 1991; BARNEY; HESTERLY, 2007a).

Se um recurso valoroso em particular é possuído por um grande número de empresas, então cada uma dessas empresas tem a capacidade de explorar tais recursos da mesma forma, implementando, portanto, estratégias comuns, que não proveem a nenhuma delas Vantagem Competitiva (BARNEY, 1991, p. 106,).

No entanto, o quão raro deve ser um recurso a fim de ser considerado potencial fonte de VCS é relativo, variando de situação para situação. De acordo com o que aponta Barney e Hesterly (2007a), conquanto que o número de empresas que possuem determinado recurso seja menor do que o número de empresas necessárias para que uma dinâmica de concorrência perfeita se estabeleça, esse recurso pode ser considerado potencial fonte de VCS.

De acordo com o que apontam Jap, Manolis e Weitz (1999), relacionamentos com alto nível de QR são mais escassos, uma vez que, a despeito de seus benefícios, requerem mais esforço, investimento e orientação para o longo prazo, ao passo que relacionamento com níveis mais baixos de QR são mais frequentes no curto prazo. 

Proposição 2: o aumento do nível da QR eleva a raridade da QR, ao passo que a raridade é pressuposto para VCS.

H2a: QR está positivamente associada com a raridade da QR.

H2b: a raridade da QR está positivamente associada com a VCS.

2.2.3 Imperfeita imitação

As considerações feitas acima, acerca de valor e raridade dos recursos, são de fundamental importância para a matéria da vantagem competitiva, porém, enquanto são condições necessárias, não são condições suficientes para classificar um recurso como fontes de VCS. Barney (1991) descreve organizações detentoras de recursos valorosos e raros como inovadoras de estratégia, ou seja, concebem e implementam estratégias que outras organizações faltam recursos relevantes para conceber e implementar.

Recursos valorosos e raros, também podem ser descritos em termos da vantagem do pioneiro, ou seja, a organização que desenvolve algo novo em um determinado setor e, por um tempo, usufrui da vantagem de ser a única a possuí-lo. Essa, apesar de poder ser considerada uma vantagem competitiva, não é sustentável, pois com o tempo os seus concorrentes vão imitá-lo, e logo o recurso deixará de ser exclusivo ou raro (BARNEY, 1991).

Posto isso, recursos organizacionais valorosos e raros só têm potencial para ser fonte de VCS, se as empresas concorrentes enfrentam dificuldade de custo para obtê-los ou desenvolvê-los (BARNEY, 1991). Para que um recurso não seja perfeitamente imitável por empresas concorrentes, é preciso que se crie barreiras à imitação mediante combinação de um ou mais dos seguintes fenômenos: condição histórica única, ambiguidade causal e complexidade social (BARNEY, 1991).

Abaixo cada um desses fenômenos será descrito conforme Barney e Hesterly (2007a):

1. Condições históricas únicas: quando uma empresa desfruta de vantagem competitiva por questões inerentes à sua idiossincrática história. O pioneirismo é um exemplo onde empresas desfrutam de vantagem competitiva por uma particularidade em sua própria trajetória. Outro exemplo é o da dependência de caminho, que está relacionada aos eventos iniciais do percurso de uma dada empresa que têm influência substancial nos eventos subsequentes.
2. Ambiguidade causal: ocorre quando os concorrentes não têm certeza a respeito do que confere vantagem àquela empresa. Sendo imprecisa, é também difícil de imitar. É característica em situações onde múltiplas hipóteses são possíveis e quando as vantagens de uma empresa são baseadas em conjuntos considerados complexos de capacidades inter-relacionadas.
3. Complexidade social: ocorre quando os recursos que uma empresa utiliza para ganhar vantagem competitiva estão ligados a relacionamentos interpessoais, como confiança, cultura, a reputação entre fornecedores e clientes e outros recursos sociais custosos de imitar no curto prazo. Relacionamentos de qualidade são destacados por Barney e Hesterly (2007a) como recursos nessa categoria. Além disso, empresas que buscam imitar tecnologias físicas complexas normalmente não enfrentam as desvantagens de custo de imitar fenômenos sociais complexos.

A partir do conceito de complexidade social elucidado acima, propõe-se que a QR pode ser um recurso potencial de imperfeita imitação pela sua própria definição. De acordo com a literatura, não há uma medida única para QR, antes, porém, há uma construção multidimensional (NAUDÉ; BUTTLE, 2000).

Naudé e Buttle (2000), salientam que diferentes grupos de bons relacionamentos irão destacar diferentes aspectos de qualidade. Walter et al. (2003), por sua vez, observam que o relacionamento entre duas empresas pode diferir em vários aspectos. O que se pode notar é que, além de diferentes dimensões, a QR também possui diferentes percepções do que é bom ou ruim acerca de si.

Proposição 3: o aumento do nível da QR eleva a imperfeita imitação da QR, ao passo que a imperfeita imitação é pressuposto para VCS.

H3a: QR está positivamente associada com a imperfeita imitação da QR.

H3b: Imperfeita imitação está positivamente associada com a VCS.

2.2.4 Não substituição

O último atributo para qualificação de um recurso como fonte de VCS é a impossibilidade de substituição. Para que este requisito seja atendido, não devem existir substitutos estratégicos equivalentes ao recurso que está sendo avaliado, pois, desde que sejam ofertados por empresas concorrentes, a vantagem competitiva deixa de ser sustentável (BARNEY, 1991).

A substituição pode ocorrer tanto por recursos similares, quanto por recursos totalmente diferentes. No primeiro caso, recursos valorosos, raros e não perfeitamente imitáveis são estrategicamente equivalentes a outros recursos com essas características. Por exemplo: uma equipe de gerentes de topo concebe e implementa estratégias da mesma forma que uma equipe de gerentes de topo de outra empresa. Apesar do recurso (equipe de gerentes de topo) ser valoroso, raro e não perfeitamente imitável, ele é estrategicamente equivalente à outro similar (BARNEY, 1991).

Na situação em que recursos são completamente diferentes, porém substitutos, podemos citar o caso de uma organização que tem uma visão do futuro clara, comum e difundida entre a sua equipe por possuir um gerente carismático. Apesar de esse ser um recurso valoroso, raro e não perfeitamente imitável ele pode ser estrategicamente equivalente a sistemas de planejamento formais dentro da organização (BARNEY, 1991).

A QR é um recurso que demanda investimento pelas partes envolvidas. Não necessariamente esse investimento será financeiro, à guisa de exemplo tem-se o investimento feito para criar uma relação de confiança. Uma vez que tal investimento é feito, ele tanto aumenta a qualidade da relação, como aumenta o custo de desfazimento da mesma, pois ela se torna cada vez mais específica e menos similar ou equivalente a outras (WALTER et al., 2003).

Gundlach, Achrol e Mentzer (1995) acrescentam ainda que correr o risco da dissolução de um relacionamento de qualidade é contrário ao interesse das partes. Em consonância, Jap, Manolis e Weitz (1999) indicam que quando a QR é alcançada, um contexto ganha/ganha é gerado e isso aumenta a sinergia da relação, fazendo com que sua substituição seja cada vez menos provável.

Proposição 4: o aumento do nível da QR eleva a não substituição da QR, ao passo que a não substituição é pressuposto para VCS.

H4a: QR está positivamente associada com a não substituição da QR.

H4b: Não substituição da QR está positivamente associado com a VCS.

Apresentado o referencial teórico acerca dos objetos de estudo abordados nessa pesquisa, o próximo tópico visa construir o percurso metodológico desenhado a fim de responder o problema de pesquisa proposto e, então, atingir o objetivo principal do trabalho: identificar as implicações competitivas da QR para a VCS.

3. Aspectos metodológicos da investigação

O presente estudo tem natureza quantitativa descritiva, e utiliza o levantamento como estratégia de pesquisa, sendo a aplicação de questionário fechado o método de coleta de dados. Como enfatiza Cozby (2003) o levantamento é um meio importante quando o interesse do pesquisador está em estudar relações entre variáveis, o que se alinha com o intuito desse trabalho.

A intenção foi identificar e compreender a relação existente entre QR e VCS, partindo de quatro proposições que pressupõem uma influência indireta da QR na VCS. Esta relação indireta seria operacionalizada por meio dos indicadores da VCS, como apresentado no referencial teórico.

O nível de análise foi organizacional, e os objetos de estudo considerados foram QR, VCS e os clientes da indústria gráfica do estado do Espírito Santo. Os dados foram coletados por meio de questionário, encaminhado via email, no mês de setembro de 2015.

3.1 Caracterização da amostra e dos sujeitos

O estudo da QR é predominante em relacionamentos Business to Business (B2B) [4] e, em grande medida, voltado para a cadeia de suprimentos (ANDERSON; NARUS, 1984, 1986, 1990; FRAZIER; RODY, 1991; ANDERSON; WEITZ, 1992; WALTER et al., 2003; FYNES; VOSS; BÚRCA, 2005; ALEJANDRO et al., 2011; CHRISTOPHER; HOLWEG, 2011).

Esta pesquisa escolheu a indústria gráfica do Espírito Santo como lócus para investigar a natureza do relacionamento do fornecedor gráfico com suas empresas clientes. Tais clientes, ao mesmo tempo em que têm natureza jurídica, também são consumidores finais do produto/serviço gráfico. Sendo assim, esta pesquisa traz o tema QR, frequentemente estudado dentro da cadeia de suprimentos, para o seu extremo: o consumidor final.

A análise da QR sob essa perspectiva abre novas frentes para o estudo do tema, cuja relevância remete a ganhos para os pares de negócio em termos de suas posições competitivas, face a mercados cada vez mais acirrados. As contribuições tencionam extrapolar o campo da VCS, com estudo de uma de suas possíveis fontes, propondo também ampliar a aplicação do conceito de QR a um campo não usualmente estudado do tema: o relacionamento com o consumidor final.

A gráfica Grafitusa S/A foi convenientemente escolhida como o canal para estabelecermos contato com clientes desse produto/serviço. Por intermédio dela, tivemos acesso à base de clientes que consumiram seus produtos/serviços, pelo menos uma vez, nos 12 meses anteriores à data da consulta (06 de agosto de 2015).

Foram retirados da base de clientes (1) os sujeitos cuja natureza não era jurídica, (2) aqueles cujo cadastro não continha email e telefone para que o contato fosse estabelecido e (3) aqueles cadastrados com sede fora do estado. A motivação para tais exclusões repousa nos seguintes fatos: o interesse dessa pesquisa recai sobre relacionamentos B2B e na Indústria Gráfica capixaba.

Ao final, restaram 655 empresas, que foram contatadas via email, com envio do questionário apresentado no tópico 3.2. Uma parte dos emails enviados, correspondente a 31 empresas, voltaram, e ,portanto, o contato não pôde ser efetuado.

Em função disto, essas empresas foram retiradas da população considerada, que foi finalizada em 624 empresas. Dessas 624 empresas, 52 retornaram com o questionário preenchido, perfazendo uma taxa de resposta de 8,33% e um erro amostral de 0,50. Sendo assim a técnica de amostragem foi não probabilística por conveniência.

Ademais, uma vez que se utilizou o algoritmo PLS-SEM para rodar o modelo estrutural, cabe fazer considerações acerca do tamanho mínimo da amostra apropriado para este algoritmo. Barclay, Higgins e Thompson (1995) tratam a ideia da regra das 10 vezes. Esta regra determina que o número mínimo de observações deve ser (1) 10 vezes o maior número  de indicadores formativos utilizados para compor um mesmo construto e (2) 10 vezes o maior número  de caminhos estruturais direcionados para um construto particular.

Na prática, isto significa que, para se avaliar o tamanho mínimo da amostra, deve-se examinar o modelo estrutural e multiplicar por 10 o maior número de setas que apontam para um determinado construto deste modelo. No caso do modelo apresentado por este artigo, o maior número de setas apontando para um mesmo construto é 4 (quatro). Sendo assim, o tamanho mínimo da amostra é de 40 observações. Logo, o tamanho da amostra (52 respondentes) é suficiente para rodar o algoritmo PLS-SEM segundo a regra das 10 vezes de Barclay, Higgins e Thompson (1995).

3.2 Instrumento de coleta de dados

A fim de elaborar o instrumento de coleta de dados, o primeiro passo foi realizar a revisão da literatura em nome dos termos "Qualidade no Relacionamento" e "Vantagem competitiva Sustentável". Em seguida, e com base na revisão da literatura, foram extraídos os indicadores de cada uma das variáveis que compõem QR, consideradas no âmbito dessa pesquisa, e os indicadores de VCS. Ao final, o questionário enviado foi composto da seguinte forma:

Quadro 1: Indicadores e fontes de QR e VCS
Fonte: Elaborado pelos autores (2015)

Para mensurar a QR, foi utilizada escala Likert de 1 a 7, onde o respondente era instruído a julgar, com base no relacionamento com seu fornecedor de produtos/serviços gráficos, as assertivas extraídas dos indicadores apresentados acima. O limite inferior da escala significava "discordo totalmente" e o limite superior "concordo totalmente".

Para mensurar a VCS utilizou-se a mesma escala, no entanto, o respondente era solicitado a julgar a qualidade no relacionamento existente entre ele e seu fornecedor gráfico, em termos dos indicadores de valor estratégico, raridade, imperfeita imitação e não substituição.

Além de questões referentes às temáticas estudadas, o questionário continha duas questões para caracterização da amostra. Nas duas questões referentes ao perfil da amostra, o respondente foi solicitado a indicar o segmento de atuação e o porte, de acordo com o faturamento, da empresa.

Destinou-se, ao final do questionário, um campo para que o respondente que desejasse receber um relatório com os resultados da pesquisa indicasse o email. Finalizado o instrumento de coleta, seguiu-se para uma fase de teste. Nesta etapa, o questionário sofreu algumas alterações após ser submetido à avaliação de profissionais qualificados e experientes com os temas abordados, e da realização de um pré-teste.

Foi utilizada a internet para envio do questionário, especificamente o "formulário google". Vale ressaltar que, ainda na fase de pré-teste, notou-se que a tabulação por esta plataforma permitia a duplicação de algumas respostas. Para impedir que isso acontecesse na realização do levantamento, solicitou-se ao respondente que inserisse suas iniciais apenas para corrigir erros de duplicidade de respostas, deixando explicito o compromisso com o absoluto sigilo dos dados.

3.3 Critério para o tratamento dos dados

Conforme as hipóteses apresentadas ao longo do artigo apresenta-se na Figura 1, abaixo, o modelo estrutural a ser testado por este estudo:

Figura 1: Modelo relacional de Qualidade no Relacionamento (QR)
versus Vantagem Competitiva Sustentável (VCS)
Fonte: Elaborado pelos autores (2015)

A etapa do tratamento dos dados visa assegurar a confiabilidade e significância das amostras, por meio de procedimentos estatísticos, e para isso foi empregada a técnica de modelagem de equações estruturais (SEM – Structural Equation Modeling) orientada por Hair et al. (2014) e caracterizada pela técnica multivariada dos dados, que permite examinar relações entre construtos, e entre estes e indicadores, simultaneamente.

Em relação à amostra, Hair et al. (2014) aponta que o PLS-SEM geralmente alcança altos níveis de poder estatístico trabalhando com amostras pequenas de dados; que amostras maiores aumentam a precisão em suas estimativas; e que se trata de método estatístico não paramétrico, ou seja, ele não requer que os dados sejam normalmente distribuídos.

A técnica de Modelagem de Equações Estruturais combina elementos de regressão múltipla (examinando relações de dependência) e da análise fatorial (representando construtos não diretamente observados), para estimar uma série de relações de dependência simultaneamente (HAIR et al., 2014).

A Figura 1 apresenta o modelo de caminhos propostos na pesquisa, conhecido como modelo estrutural. Nele sugere-se que as práticas instituídas nas relações B2B, baseadas na qualidade, terão impacto na VCS por intermédio dos indicadores de VCS.

4. Análise e discussão dos resultados

O objetivo desta etapa é analisar os resultados encontrados à luz do procedimento metodológico descrito anteriormente. Ao final, espera-se ter confirmado, ou não, as hipóteses de pesquisa levantadas por este estudo, e assim, oferecer subsídio suficiente para responder ao problema de pesquisa proposto, representado pelo objetivo de identificar as implicações competitivas da QR na VCS.

Esta seção está dividida em: perfil da amostra, análise da qualidade do modelo e análise do modelo estrutural, contendo, quando pertinente, subitens.

4.1 Perfil da amostra

A maior concentração das empresas pesquisadas, no que diz respeito ao segmento de atuação, foi na prestação de serviço (57,69% dos respondentes), e no tocante ao porte, Microempresa, com faturamento anual menor ou igual a R$ 2,4 milhões (28,85% dos respondentes). Esses dados são apresentados nas tabelas 1 e 2 a seguir.

Tabela 1 - Segmento de atuação das empresas da amostra

Fonte: Dados da pesquisa (2015)

Ao analisar a resposta daqueles que indicaram "Outros", observou-se que essas organizações correspondiam, basicamente, a associações, entidades filantrópicas, sindicais e governamentais.

Tabela 2 - Porte das empresas da amostra

Excetuando aquelas organizações que indicaram não se enquadrar na classificação especificada na Tabela 2 (19,23%), aproximadamente metade dos respondentes corresponde a Micro e Pequena Empresa, com faturamento até 16 milhões. A outra metade dos respondentes está entre Média, Média - Grande e Grande Empresa, com faturamento maior do que 16 milhões.

Analisando a Tabelas 1, verifica-se que mais da metade das empresas que responderam ao questionário atuam no setor de serviços (57,69%) e a menor parte no comércio (3,85%). A indústria representa o segundo maior seguimento, com 26,92% dos respondentes. Já o grupo de empresas que não compõem nenhum dos três setores representa 11,54% da amostra.

No que tange ao porte, a maior concentração é de Microempresa (28,83%), e a menor concentração Media - Grande empresa (7,69%). A Grande empresa representa a segunda maior concentração, com 17,31% dos respondentes, e logo em seguida estão as Pequenas e Médias empresas, representadas pelo mesmo percentual, qual seja, 13,46%. Por fim, 19,23% dos respondentes disseram não se enquadrar nessa classificação.

4.2 Análise do modelo

A priori, a modelagem de equações estruturais consiste em verificar a confiabilidade e a validade das variáveis estabelecidas. Para tanto, há de se realizar os testes de mensuração para o modelo apresentado. Algumas considerações devem ser feitas nesse ponto.

A primeira delas é que QR é caracterizada como uma variável latente de segunda ordem [6], ou seja, uma variável conceitual que é concebida em um nível maior de abstração, formada por variáveis latentes de primeira ordem, e não por variáveis diretamente mensuráveis. A segunda é que, ainda que VCS não seja considerada por essa pesquisa como variável latente de segunda ordem, a influência que propomos testar é da QR sobre os indicadores de VCS.

Para dar conta das duas considerações, feitas acima, foi necessário utilizar um modelo de componente hierárquico, com uso da abordagem de indicadores repetidos. Essa abordagem propõe que para estabelecer um modelo de medidas de ordem superior (o mesmo que variáveis latentes de segunda ordem), pesquisadores usualmente atribuem todos os indicadores das variáveis de ordem inferior (variável latente de primeira ordem) à variável de segunda ordem, na forma de indicadores repetidos (HAIR et al., 2014).

Para tanto, foi preciso atentar para duas questões importantes, como determina Hair et al. (2014). A primeira delas é que o número de indicadores das variáveis de primeira ordem devem ser similar. E a segunda é que os mesmos critérios de avaliação aplicados às medidas de segunda ordem sejam aplicados a qualquer outro construto no modelo, sendo a única exceção referente ao teste de validade discriminante em modelos com medidas reflexivas.

4.2.1 Testes do modelo de mensuração

O modelo de mensuração possui uma parte formativa e outra reflexiva. O construto QR é um construto reflexivo, enquanto que VCS é um construto formativo. Sendo assim, a validação do modelo de mensuração será dividida em duas partes - uma para cada tipo - segundo o que orienta Hair et al. (2014).

4.2.1.1 Modelo Reflexivo

Hair et al. (2014) entende que um construto reflexivo é aquele cujas medidas (indicadores) representam seus efeitos, ou manifestações. Logo, a casualidade parte do construto para as medidas.

Seguindo o que recomenda Hair et al. (2014), para o modelo reflexivo foram avaliadas a consistência interna, pela confiabilidade composta e o Alfa de Cronbachs, a validade convergente, pela variância média extraída (AVE) e carga externa, e a validade discriminante, pelo critério das cargas cruzadas e o teste Fornell-Larcker. Tais testes são apresentados na sequência.

a) Consistência Interna

Nesta etapa, foram realizados os testes de confiabilidade composta e alfa de Cronbach. Como argumenta Hair et al. (2014) o alfa de Cronbach é sensível ao número de itens da escala e, geralmente, tende a subestimar a consistência interna, tornando-se uma medida conservadora. Dadas as limitações do alfa de Cronbach, é mais adequado aplicar a confiabilidade composta, que leva em consideração as diferentes cargas externas do indicador de variáveis.

A confiabilidade composta, assim como o alfa de Cronbach, varia entre 0 e 1, com valores mais elevados indicando maior confiabilidade. Valores entre 0,60 e 0,70 são aceitáveis, podendo ser considerados satisfatórios. Já valores superiores a 0,90 (e definitivamente superiores a 0,95) não são desejáveis, pois indicam que as variáveis mensuráveis estão medindo o mesmo fenômeno (HAIR et al., 2014).

A análise do alfa de Cronbach verificou que a confiança e a comunicação obtiveram valores não desejados, isto é, superiores a 0,90 (0,911 e 0,919, respectivamente). Já pela análise da confiabilidade composta, além da confiança e da comunicação, a cooperação apresentou valor superior a 0,90 (0,935). Para esses três atributos, esse é um indício de que seus indicadores estão medindo o mesmo fenômeno.

No intuito de reduzir tais valores, procedeu-se com o teste de correlação entre os indicadores, e, a partir dele, realizou-se a retirada do indicador "CONF1", de confiança, e "COMU3", de comunicação.

Com relação ao atributo cooperação, ainda que não tenha apresentado um valor adequado, esta pesquisa optou por não retirar nenhum de seus indicadores com o peso de comprometer a representação do atributo por um baixo número de indicadores. As justificativas para a referida escolha são que (1) este construto já era composto por um número baixo de indicadores (apenas três), (2) sendo 0,935 < 0,95, a remoção de indicadores é recomendada, porém não é obrigatória e (3) o seu valor para o Alfa de Cronbach é adequado, isto é, abaixo de 0,9.

Tabela 3 - Confiabilidade composta e Alfa de Cronbachs

       Fonte: Dados da pesquisa (2015)

Na Tabela 3 acima são apresentados os valores, tanto para o Alfa de Cronbach, como para a Confiabilidade Composta, após a retirada dos indicadores "CONF1" e "COMU3", conforme explicação supra.

Nota-se que os valores para confiabilidade composta dos 3 atributos (comunicação, confiança e cooperação) seguem acima de 0,90, porém abaixo de 0,95 (valor que seria impróprio). No entanto, os valores para o Alfa de Cronbach encontram-se adequados (abaixo de 0,90). Respeitando as justificativas (2) e (3) apresentadas acima, os demais indicadores foram mantidos, ainda que o valor para confiabilidade composta seja indesejado. A partir daqui entende-se que o modelo não possui indicadores medindo o mesmo fenômeno e sua análise segue com o teste de validade convergente.

b) Validade Convergente

A validade convergente é a medida que um indicador se relaciona positivamente com outro indicador do mesmo construto, portanto, indicadores de um construto específico devem convergir ou compartilhar uma alta proporção de variância. Para proceder com tal avaliação, Hair et al. (2014) sugere que estime-se a confiabilidade do indicador pela sua carga externa (outer loading) e pela sua variação média extraída (AVE), apresentados na Tabela 4.

A literatura recomenda a mesma referência para as duas medidas, isto é, acima de 0,708. No entanto, destaca que em ciências sociais os pesquisadores frequentemente observam cargas externas mais fracas, especialmente quando escalas recentes são usadas, como é o caso desta pesquisa. Em casos de cargas entre 0,40 e 0,70, os indicadores devem ser analisados sob certas recomendações.

Indicadores com cargas externas fracas, às vezes são mantidos com base em sua contribuição para validade de conteúdo, e uma medida comum para estabelecer validade convergente ao nível do construto é o AVE. O AVE é equivalente ao valor médio das cargas quadradas dos indicadores, ou seja, à comunhão da construção. Valores acima de 0,50 para esta medida indicam que, em média, mais da metade da variação do construto é explicada pela variação dos seus indicadores, em que a recomendação é mantê-los.

Tabela 4 - Carga externa e Variação média extraída

     Fonte: Dados da pesquisa (2015)

Após avaliar os dois critérios - Carga externa e Variação média extraída pode-se inferir que todos os valores dos indicadores e atributos estão compreendidos entre os limites estipulados por Hair et al. (2014), conforme é apresentado na Tabela 4.

c) Validade Discriminante

Validade discriminante é a medida em que um construto é realmente distinto de outros construtos de padrão empírico, logo, estabelecer validade discriminante significa que a referida construção é única e capta fenômenos não representados por outras construções no modelo (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011; HAIR et al., 2014).

Para avaliá-la, em geral, examinam-se as cargas transversais entre os indicadores e os construtos (Cross Loading) e aplica-se o teste Fomell-Larcker. O exame das cargas transversais indica que a carga externa de um indicador deve ser maior em relação ao seu construto do que em relação às demais construções do modelo. De modo semelhante, o critério Fomell-Larcker estabelece que a raiz quadrada do AVE de cada construto deve ter maior correlação consigo, do que com qualquer outro construto do modelo.

Ambos os testes foram realizados e são apresentados nas Tabelas 5 e 6 abaixo.

Para analisar as cargas transversais, Hair et al. (2014) aconselha verificar se a correlação do indicador com o construto a que este pertence é maior do que com os demais construtos do modelo, como explicado acima. Observa-se que todos os indicadores têm correlação maior com o construto a que pertencem do que com os demais construtos do modelo. Tal valor é representado pelo número grifado em negrito na Tabela 5.

Com relação ao teste de Fomell Larcker, apresentado na Tabela 6, o modo de se averiguar é checar se a raiz quadrada do AVE de cada construto (exibida na diagonal e grifada em negrito) é maior do que a correlação entre os demais construtos. Sendo assim, a raiz quadrada do AVE de cada construto deve ser maior na linha e na coluna em que se localiza. Mais uma vez, nota-se que para todos os construtos a raiz quadrada do seu AVE é maior do que a correlação entre os demais construtos.

A partir das considerações feitas nos parágrafos anteriores, a validade discriminante foi atestada. Com ela, finalizam-se os testes para validação do modelo reflexivo. Passa-se agora para os testes e validação do modelo formativo.

4.2.1.2 Modelo Formativo

Para Hair et al. (2014), um construto formativo está baseado no pressuposto de que os indicadores são  a causa do construto. Uma característica importante de tais indicadores é que eles não são interdependentes, como são os indicadores de construtos reflexivos.

Hair et al. (2014) aconselha que para modelos formativos devem ser avaliadas a multicolinearidade, pelo  VIF (fator de inflação de variância), e a significância e relevância, pelo peso externo (outer weights) e bootstrapping. Os testes são apresentados a seguir.

a) Teste de Colinearidade

Uma vez que os indicadores formativos não são intercambiáveis, como são os reflexivos, não é esperada alta correlação entre eles (multicolinearidade). Na verdade, a presença de multicolinearidade entre os indicadores em um modelo formativo sinaliza problema na medida (HAIR et al., 2014).

Para avaliar a multicolinearidade, aplica-se o VIF (fator de inflação de variância). Como sugere a literatura, valores maiores do que 5 para essa medida indicam multicolinearidade do indicador, devendo este ser retirado do modelo (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011).

Tabela 7 - Teste de Colinearidade

Conforme apresentado na Tabela 7 acima, os valores dos VIF dos indicadores foram todos menores do que o máximo aconselhado pela literatura, isto é, 5. Isso indica que não há multicolinearidade entre os indicadores e as análises podem seguir para significância e relevância.

b) Teste de Significância e Relevância

Essa etapa dos testes visa certificar-se de que os indicadores formativos realmente contribuem para a composição total do construto, no caso, VCS. Assim como etapas anteriores, os testes seguem o que recomenda Hair et al. (2014).

Para verificar significância e relevância dos indicadores formativos, a contribuição relativa de cada um deles para o construto deve ser avaliada. Com este intuito, deve-se testar se os pesos externos dos indicadores são significativamente diferentes de zero. Este teste se faz por meio do procedimento de bootstrapping.

Por esse procedimento, 5.000 subamostras foram retiradas a partir da amostra original e um nível de significância de 5% foi considerado. Além disso, foi escolhido o método "Bias-Corrected and Accelerated (BCa) Bootstrap", haja vista sua maior estabilidade para tempos mais curtos de processamento (HAIR et al., 2014).

Tabela 8 - Significância dos pesos externos

A Tabela 8 acima apresenta o resultado do bootstrapping para o peso externo dos indicadores. Todas as relações rejeitam a hipótese nula (Ho), a qual indica que o peso externo não é significativamente diferente de zero. Sendo assim, todos os indicadores apresentaram pesos externos significativos para o modelo formativo a que compõem, logo, pode-se considerar que os indicadores contribuem de forma relevante e significante para formação do construto em questão.

Concluídos todos os testes da parte formativa e reflexiva do modelo de mensuração, e atestada sua qualidade enquanto medida, o próximo passo é analisar o modelo estrutural, o que é apresentado no tópico seguinte.

4.3 Modelo Estrutural

a) Significância e relevância dos coeficientes de caminho no modelo estrutural

Como esclarecido anteriormente, o Bootstrapping é um procedimento que subtrai amostras aleatórias a partir da amostra original com o intuito de testar se os valores nela encontrados são, ou não, estatisticamente significativos, isto é, diferentes de zero na população.

Nessa etapa, o que se pretendeu com este procedimento foi testar a significância dos coeficientes de caminho calculados. Novamente, o nível de significância considerado para o teste foi de 5%, com uso de 5.000 subamostras e do método "Bias-Corrected and Accelerated (BCa) Bootstrap", haja vista sua maior estabilidade para tempos mais curtos de processamento (HAIR et al., 2014).

Tabela 9 - Significância e relevância dos coeficientes de caminho

Fonte: Dados da pesquisa (2015)

A coluna 3 da Tabela 9 exibe os coeficientes de caminho entre as variáveis testadas pelas hipóteses de pesquisa. Coeficientes de caminho são medidas que representam as relações hipotéticas entre os construtos em um modelo estrutural. O valor dessa medida é expresso entre -1 e +1, sendo que coeficientes de caminho próximos de +1 indicam relações positivas fortes, enquanto que valores para tal próximos de -1 referem-se a relações negativas fortes. Quanto mais próximo de 0, mais fraca é a relação (HAIR et al., 2014).

Todas as relações hipotéticas testadas no âmbito desta pesquisa se mostraram significativas, a um nível de significância 5%, conforme Tabela 9 acima, uma vez que todas elas rejeitam a hipótese nula (H0) de que os coeficientes de caminho não são significativos, ou seja, diferentes de zero na população.

Isto indica que todas as hipóteses foram confirmadas, ou seja, há impacto positivo e significante de QR nos indicadores de VCS: QR em Valor (H1a), QR em Raridade (H2a), QR em Imperfeita Imitação (H3a) e QR em Não substituição (H4a). Os resultados também informam que os indicadores de VCS apresentaram impacto positivo e significante em VCS, ou seja, Valor em VCS (H1b), Raridade em VCS (H2b), Imperfeita Imitação em VCS (H3b) e Não substituição em VCS (H4b).

A interpretação do coeficiente de caminho é semelhante à interpretação do coeficiente beta padronizado na regressão linear, representando a variação estimada que sofre o construto endógeno [7] para uma unidade de variação no construto exógeno [8] (HAIR et al., 2014). Isso quer dizer que quando encontra-se uma relação, por exemplo, positiva e significativamente diferente de zero, "seu valor indica a extensão na qual o construto exógeno está associado com o construto endógeno" (HAIR et al., 2014, p. 174).

Hair et al. (2014) pontua ainda que os coeficientes de caminho podem ser analisados um em relação ao outro, a fim de se verificar sua relevância para o modelo. Os autores argumentam que o objetivo do algoritmo PLS-SEM não é somente identificar se os coeficientes de caminho são significantes, mas também indicar a relevância de seus efeitos. De modo tal, sendo um coeficiente de caminho maior do que outro (ambos significativamente diferentes de zero), isto revela que o seu efeito na variável endógena é maior.

Nota-se, portanto, um alto efeito de QR sobre Valor (0,626), seguido por não substituição (0,486). Valor também foi a variável que explica a maior proporção de variação de VCS entre os coeficientes de caminho dos demais indicadores, os quais apresentaram medidas relativamente baixas. Isso pode indicar que o Valor é uma importante variável na implicação competitiva de QR para VCS.

b. Significância e relevância efeito indireto do modelo estrutural

Além dos coeficientes de caminho individuais, na Tabela 10 a seguir apresenta-se o efeito indireto total de QR sobre VCS.

Tabela 10 - Significância e relevância do efeito indireto

O efeito indireto é aquele exercido pela variável exógena, neste caso QR, na variável endógena, VCS. No caso da proposta desse artigo, a variável exógena, QR, exerce influência positiva na variável endógena VCS por meio de seus indicadores (valor, raridade, imperfeita imitação e não substituição).

A partir da análise do modelo estrutural, constatou-se uma influência positiva de QR sobre VCS e significativamente diferente de zero, com coeficiente de caminho igual a 0,529. Isto significa que QR impacta positivamente em VCS, e que a multiplicação dos efeitos indiretos totais do modelo estrutural, calculados pelo algoritmo PLS-SEM, foi de 0,529. Considerando o que foi dito anteriormente, a respeito da definição de coeficiente de caminho, cada vez que se aumenta uma unidade de QR, aumenta-se, em média, 0,529 unidade de VCS. Finalizada a análise dos resultados, a seguir são feitas as considerações finais deste trabalho.

5. Considerações finais

Este trabalho dedicou-se a investigar as implicações competitivas da QR sobre a VCS, partindo do pressuposto de que a QR poderia representar uma importante fonte de VCS para as empresas que cooperam no mercado. As hipóteses de pesquisa apresentadas supunham que a melhora na QR entre empresa cliente e empresa fornecedora impactaria nos indicadores de VCS, apresentados por Barney (1991), sendo eles: Valor estratégico, Raridade, imperfeita Imitação e não Substituição.

Em virtude de responder ao problema de pesquisa proposto, encontra-se que a QR tem impacto significativo e positivo sobre os indicadores de VCS, no entanto, o coeficiente de caminho encontrado entre QR e Valor, mostrou-se superior. Valor também foi o indicador com maior coeficiente de caminho para formação de VCS. Esse resultado aponta para uma importância particular desta variável, indicando que o efeito de QR na formação de Valor, bem como de Valor de QR na composição de VCS, são altos. Na prática, isto sugere que as empresas clientes do setor gráfico do ES que responderam a essa pesquisa, veem a QR como um recurso altamente valoroso, ao passo que o Valor da QR é, também, excessivamente importante na geração de VCS.

As assertivas relacionadas a essa variável foram (como apresentado em VALOR1 e VALOR2 no Quadro 1): "QR contribui para a diminuição de custos" e "QR contribui para o aumento de receita". Tomando os resultados encontrados acerca de Valor, e associando-os às respectivas assertivas, depreende-se que as empresas clientes do setor gráfico do ES que responderam ao questionário veem a QR como importante recurso para diminuir seus custos e/ou aumentar sua receita.

Este achado está de acordo com o que Storbacka, Strandvik e Grönroos (1994) afirmam a respeito de QR: relações com altos níveis de qualidade são, em geral, mais lucrativas, pois, tão logo que as partes do relacionamento estejam envolvidas em uma relação ativa e de longo prazo, custos de transação, comuns em relacionamentos com baixos níveis de qualidade, são reduzidos.

Outrossim, um serviço de qualidade tem potencial para elevar a satisfação do cliente, o que, por sua vez, tende a fortalecer o vínculo do relacionamento, gerando, então, uma interação do tipo ganha-ganha (JAP; MANOLIS; WEITZ, 1999). Em razão dos custos de desfazimento da relação, especialmente naquelas em que investimentos já foram feitos e que possuem níveis de QR mais elevados, as partes tendem a trabalhar para que o relacionamento seja tão produtivo quanto puder (GUNDLACH; ACHROL; MENTZER, 1995; JAP; MANOLIS; WEITZ, 1999; WALTER et al., 2003).

Além da economia com custos de transação e de desfazimento da relação, um relacionamento com alto nível de qualidade é mais estável e a incerteza com relação ao futuro é menor, sendo possível gerar uma economia relacionada à busca constante por novos parceiros (FYNES; VOSS; BÚRCA, 2005).

A não substituição foi outro indicador para o qual a QR apresentou alto coeficiente de caminho. Recursos organizacionais têm, por si só, uma natureza exclusiva e muito específica, uma vez que são caracterizados como atributos advindos da combinação de grupos de pessoas dentro e entre organizações (BARNEY; HESTERLY, 2007a). No entanto, eles poderiam ser substituídos por outros recursos similares ou equivalentes (BARNEY, 1991).

No caso do contexto estudado, os respondentes consideraram a QR um recurso de difícil substituição. Possivelmente, em função da especificidade do nível de relação que um cliente tem com seu fornecedor gráfico, sua substituição torna-se cada vez mais difícil.

As gráficas, muitas vezes, trabalham com representantes de venda. Tais colaboradores acabam atuando como importantes canais com o cliente final, além de serem responsáveis por grande parte do relacionamento e da imagem do fornecedor gráfico. Uma vez que parte de sua renda é adquirida por comissão, esse ator é estimulado a ter grande interesse na repetição da venda. Devido à flexibilidade de sua posição (disponibilidade e interesse para realizar um atendimento mais próximo e personalizado, por exemplo), supõe-se que o representante de venda gráfico pode contribuir de forma decretória para tornar os benefícios e características da relação exclusivos.

Ao passo disto, esse profissional, ao mesmo tempo em que torna o alto nível da QR difícil de substituir, talvez o torne menos raro, visto que muitas empresas nesse setor trabalham com representantes de venda. Essa pode ser uma das explicações para o fato de que o efeito de QR em Raridade não tenha sido tão alto como em Valor e Não Substituição.

Por fim, QR apresentou um efeito mais alto em não Imitação do que em Raridade, ainda que mais baixo que nos dois primeiros. Tomando o conceito de complexidade social (BARNEY; HESTERLY, 2007a), o qual delineia relacionamentos de qualidade como fenômenos sociais complexos, e, portanto difíceis de imitar, entende-se que este recurso seja específico ao ponto de criar barreiras para sua imitação, embora os respondentes enxerguem que nem sempre esse fato seja uma verdade. Ao final, o efeito indireto total de QR em VCS encontrado por essa pesquisa foi de 0,529,  indicando uma relação forte, positiva e significativamente diferente de zero (com um nível de confiança acima de 5%). Os resultados são relevantes em demonstrar que investir em QR como um recurso estratégico, pelo menos no tocante ao locus de pesquisa considerado (indústria gráfica capixaba), pode contribuir para geração de VCS por meio desse recurso.

A esta altura, aproveita-se o ensejo para salientar que os resultados encontrados por esse estudo limitam-se à amostra estudada, tão logo que a técnica utilizada no processo de amostragem foi não probabilística por conveniência, impeditivo para efetuar qualquer inferência estatística (LEVINE; BERENSON; STEPHAN, 2005). No entanto, o fato dos resultados sugerirem implicação positiva de QR na geração de VCS para a firma, destaca-se a importância de sua replicação a fim de generalizar, ou não, seus achados para populações mais amplas.

Com base nos dados obtidos e analisados no presente estudo, enuncia-se uma contribuição para as ciências administrativas de forma teórica e empírica. Sob o ponto de vista teórico, as principais contribuições do presente estudo foram, primeiramente, a delimitação e a definição conceitual acerca dos atributos que configuram a QR e VCS, bem como, posteriormente, o aprimoramento do instrumento de coleta aplicado. Dentro do instrumento de mensuração de QR, por exemplo, apontou que duas variáveis mensuráveis, CONF1 e COMU3, apresentaram alta correlação com outras de seu respectivo construto, indicando que, para um instrumento de coleta mais parcimonioso, elas deveriam ser retiradas.

Ainda com relação às contribuições para a academia, no decorrer deste trabalho foi apresentado que QR tem sido estudada, preponderantemente, nos nós da cadeia de suprimentos - pesquisas anteriores confirmaram a importância de QR para a parceria dentro das relações da rede (JAP; MANOLIS; WEITZ, 1999; WEBER, 2001; WALTER et al., 2003). Este artigo demonstrou que suas contribuições vão além desse ínterim, investigando QR como um recurso organizacional, nos termos do que definem Barney e Hesterly (2007a), e em um relacionamento diferente, que é com o consumidor final, ainda que a interação seja B2B. A partir daqui, espera-se que outros trabalhos sejam desenvolvidos nessa área.

Destarte, sugere-se ampliar a investigação dessa temática, com a condução de estudos que visem conhecer a perspectiva do fornecedor sobre o tema, uma vez que QR diz respeito a ambas as partes de um relacionamento. Ademais, seria de sobremaneira importância que outros trabalhos replicassem este estudo na indústria gráfica de outras regiões, bem como em outros setores da economia. Assim, os resultados encontrados por essa investigação poderão ser generalizados, ou ainda que tais pesquisas não encontrem resultados semelhantes, abrir-se-ão novas frentes nas quais as diferenças poderão ser estudadas.

Barney e Hesterly (2007a) destacam que a organização controla diversos tipos de recursos em seu dia a dia operacional, tais como: recursos financeiros, físicos, individuais e organizacionais (dentro do qual encontra-se a QR). Posto isto, sugere-se, ainda como pesquisa futura, que outros tipos recursos sejam analisados com relação à sua capacidade de gerar VCS para a firma.

Pesquisas dessa natureza têm sua relevância destacada uma vez que (1) é impossível para a organização controlar todos os recursos dos quais ela depende, e (2) que controlar recursos, de modo genérico, é mais custoso do que obtê-los de fornecedores externos. Ao mesmo tempo, recursos estratégicos necessitam ser controlados, pois tende a ser mais caro para a organização adquiri-lo externamente do que produzi-lo (PFEFFER; SALANCIK, 1978; WILLIAMSON, 1981). Sendo assim, conhecer quais recursos são estratégicos, e quais não são, é primordial para subsidiar o processo de tomada de decisão, em que gestores devem decidir o que controlar internamente e o que é possível terceirizar. Esta pesquisa operou com este horizonte.

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1. Graduada em Administração e Mestranda em Administração da Universidade Federal do Espírito Santo – UFES – Brasil. Email: francielygiri@hotmail.com
2. Graduada em Administração e Mestranda em Administração da Universidade Federal do Espírito Santo – UFES – Brasil. Email: mariana.amorim.amaral@gmail.com
3. Doutor em Engenharia de Produção pela UNIMEP/SP – Professor do Programa de Mestrado e Doutorado em Administração – PPGADM – da Universidade Federal do Espírito Santo – UFES – Brasil. Email: asoncinipelissari@gmail.com

4. Business to Business, ou simplesmente B2B, é, exatamente como o nome diz, a denominação do comércio estabelecido entre empresas ("de empresa para empresa").

5. Segundo Hair et al. (2014) um construto é uma variável que não pode ser medida diretamente, ou seja, ela é obtida a partir da quantificação de indicadores, ou variáveis mensuráveis. Construtos também são chamados de variáveis latentes ou variáveis teóricas, pois, uma vez que não podem ser mensurados diretamente, os indicadores que o representam são extraídos da sua composição conceitual.

6. Variável latente de segunda ordem é aquela cuja composição se dá por outras variáveis latentes (de primeira ordem). O conceito de "ordem" em modelagem de equações estruturais é similar ao conceito de níveis ou camadas, sendo cada um desses compostos por variáveis não diretamente mensuráveis (construtos) (HAIR et al., 2014).

7. Construto endógeno é aquele que está sendo explicado no modelo estrutural.

8. Construto exógeno é aquele presente no modelo estrutural para explicar outros construtos.