Método de Análise

A metodologia empregada neste estudo baseia-se em estratégias de combinação de métodos de análise multivariada e análise econométrica com certa recorrência nas literaturas de redes, franchising, ciclo de vida e grupos estratégicos.

Inicialmente, as redes são segregadas com base em atributos que decorrem da evolução alcançada ao longo de seu ciclo de vida. Como argumentado na Seção 3.8, na medida em que amadurecem e se consolidam as redes desenvolvem atributos específicos refletindo sua trajetória e moldando seu comportamento estratégico. Uma vez que tais atributos decorrem do processo de um processo amadurecimento, um alto nível de especificidade é esperado (path dependence), assim como maiores custos de mudança. Isso significa que grupos de redes com atributos similares apresentarão uma considerável consistência, já que existem barreiras de mobilidade em função da especificidade dos atributos característicos de cada grupo.

A pesquisa em franchising oferece exemplos de estudos analisando grupos de comportamento estratégico em um contexto bastante coerente com a dinâmica argumentada acima. Trabalhos anteriores identificando grupos estratégicos conseguiram obter uma taxonomia destes grupos através de análise fatorial, a qual permitiu identificar estruturas latentes nos dados das redes. Por exemplo, Carney e Gedajlovic (1991) empregam análise fatorial para identificar grupos de comportamento estratégicos entre 128 redes de franquia canadenses. Os autores compilam 13 variáveis relacionadas a 7 dimensões estratégicas distintas (porte, dispersão, crescimento, atratividade ao franqueado, provisões contratuais, mix contratual e ciclo de vida) para identificar uma taxonomia de grupos estratégicos quanto ao nível de integração vertical. Uma analise fatorial é empregada sobre as variáveis de interesse, obtendo-se cinco grupos. Uma MANOVA é aplicada para atestar a diferença entre os grupos. Após a identificação dos grupos, uma análise qualitativa é aplicada sobre o perfil do grupo com base nos valores assumidos pelas variáveis em cada grupo.

Cataluña et al. (2007) replicam o trabalho de Carney e Gedajlovic (1991) no mercado espanhol. Partindo do mesmo conjunto de variáveis19_{, aplicou-se uma} análise fatorial para identificação dos grupos entre 140 redes operando na Espanha. Os autores utilizam uma amostragem não aleatória, de forma a obter maior nível de homogeneidade nos resultados. Como resultado, quatro grupos são identificados: redes estáveis de alto investimento, redes maduras, redes de rápido crescimento e redes convertidas. Na sequência, os autores acrescentam cinco novas variáveis: (i) população mínima requerida (pelo franqueador), (ii) vendas totais na Espanha, (iii) área mínima da loja, (iv) setor da indústria e (v) estratégia de distribuição (mix contratual). Em resumo, os quatro grupos identificados inicialmente são consistentes, mesmo após a entrada das novas variáveis.

Martínez-Torres e Toral-Marin (2009) também aplicam um modelo semelhante sobre 500 redes de franquia operando nos EUA. No entanto, ao invés de derivar as variáveis da teoria, as autoras aplicam um método stepwise (Algoritmo Genético) para selecionar variáveis. O grupo original de variáveis pré-selecionadas (31 no total) é submetido ao algoritmo, o qual seleciona aquelas que com maior contribuição potencial na análise fatorial em termos de variância explicada. Após a extração dos fatores, as autoras procedem com análise descritiva dos grupos com base nas variáveis relevantes em cada grupo.

Pereira-Moliner et al. (2010) utilizam uma sequência de métodos similares aos empregados aqui para alcançar o que chamam de validade preditiva, isto é, modelos capazes de prever desempenho de uma empresa com base no grupo estratégico ao qual pertence. Através de análise fatorial são identificadas estratégias adotadas por hotéis na Espanha (cinco estratégias são identificadas). Após identificar as estratégias adotadas, uma análise fatorial é aplicada para identificar os grupos estratégicos (quatro grupos são identificados). Em seguida, uma ANOVA é aplicada para atestar diferenças em desempenho (cinco medidas de desempenho são testadas individualmente). Por fim, análises de regressão múltipla MQO são aplicadas por grupo para cada uma das cinco medidas de desempenho.

Por fim, Combs et al. (2004b) utilizam uma metodologia similar para identificar grupos estratégicos. Através de análise de agrupamento (cluster), 65 redes de

19_{Na verdade, a variável “Dispersão” usada em Carney e Gedajlovic (1991) foi substituída por}

franquia do ramo de alimentação e listadas em bolsa de valores são separada em três grupos com base em nível de experiência da rede com o setor de franquias, escassez de recursos, custos de monitoramento, necessidade de conhecimento local, custos de coordenação e dispersão. Os autores pioneiramente confrontam estes resultados a medidas de desempenho (ROI/ROE/ROA), identificando que as redes mais bem sucedidas são aquelas que conseguem minimizar custos de coordenação. O pior desempenho fica para aquelas redes cuja principal estratégia é usar franqueados para contornar restrições a recursos financeiros e gerenciais.

Em resumo, o uso da análise fatorial para objetivamente identificar uma taxonomia de grupos de comportamento tem sido recorrentes na pesquisa em

franchising. Assim sendo, também nesta pesquisa este método será aplicado. Como

mencionado, a amostra é submetida a uma análise fatorial para identificação dos grupos de comportamento. Para a identificação destes grupos, são usadas as mesmas dimensões empregadas em Carney e Gedjlovic (1991), Castrogiovanni et

al. (1995) e Cataluña et al. (2007). No entanto, ao invés de limitar a análise ao

comportamento das variáveis entre os grupos (o que também é feito), procura-se identificar o perfil típico das redes com relação ao estágio do ciclo de vida em que se encontram.

O objetivo da vinculação dos grupos ao ciclo de vida é o uso desta característica como variável moderadora na análise de crescimento que sucede a identificação dos grupos, conforme percebido na formulação das hipóteses declaradas na Seção 4.4. Um conjunto de técnicas econométricas é aplicado no sentido de identificar as variáveis que influenciam o crescimento de redes de franquia no Brasil. Detalhes da aplicação destes métodos serão dados no Capítulo 7.

Em suma, estas técnicas consistem de regressões lineares aplicadas individualmente sobre os grupos, as quais têm como variáveis explicativas as operacionalizações das hipóteses derivadas do risco na operação e dos mecanismos de incentivos relacionados à proposta de valor das redes (detalhes na Seção 5.6).

Porém, um cuidado adicional foi tomado. O crescimento do número de unidades da rede é assumido como um dos objetivos das redes de franquia

enquanto empresas voltadas para o lucro. Assim sendo, tanto a formação dos grupos estratégicos descrita acima como os modelos de regressão criados para explicar o crescimento são constituídos por variáveis que refletem a intenção da rede em crescer. Em outras palavras, os fatores empregados na análise afetariam simultaneamente as escolhas da organização (estratégias, arranjos, etc.) e o desempenho alcançado por elas (crescimento, lucratividade, produtividade, etc.). Isto constitui um quadro de endogeneidade nos dados do qual resulta risco de viés nos resultados alcançados. Assim sendo, as próximas seções descrevem a metodologia empregada para contornar este problema nas regressões da segunda fase do estudo.