Padrões inovativos: evidências empíricas

A partir da discussão de regimes tecnológicos (FREEMAN; SOETE, 1997), paradigmas tecnológicos (DOSI, 1988) e trajetórias naturais (NELSON; WINTER, 2005) uma gama de expressiva de autores empreenderam esforços empíricos com a finalidade de verificar a existência de padrões tecnológicos no interior da indústria de diferentes países, utilizando-se do referencial teórico analítico inspirado em (PAVITT, 1984; PAVITT; ROBSON; TOWNSEND, 1989) e nos desenvolvimentos taxonômicos posteriores (ARCHIBUGI; CESARATTO; SIRILLI, 1991; DE MARCHI; NAPOLITANO; TACCINI, 1996; MALERBA; ORSENIGO, 1997; MARSILI, 1999; OCDE, 1999, 2017; UNCTAD, 2002, 2018). Esta seção tem por objetivo apresentar os resultados de alguns dos principais trabalhos que corroboram com os esforços empíricos direcionados a essa perspectiva e publicados em literatura indexada.

Urraca (2000) procurou identificar padrões setoriais de mudança técnica na indústria espanhola com o emprego de estatística descritiva como estratégia analítica. O estudo procurou analisar agrupamentos de empresas que representem a ocorrência de padrões setoriais no comportamento inovativo e tecnológico das empresas, tais como grau de oportunidade tecnológica, ritmo do progresso técnico, condições de apropriabilidade do conhecimento, aprendizagem. Essas características foram contrastadas ao nível de concentração dos mercados e o tamanho médio dos setores analisados. Os resultados indicaram que o padrão de inovação assemelha-se aos encontrados por Pavitt (1984, 1989) e Malerba e Orsenigo (1997). Contudo, empreenderam uma classificação distinta, relacionada a direção específica da inovação adotada. Evangelista (2000) analisou a ocorrência de padrões setoriais da mudança tecnológica nas atividades de serviços na Itália. Utilizando-se de análise fatorial o estudo agrupou dados do

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agrega-los em padrões tecnológicos setoriais. A análise indicou que a inovação de processos, o investimento inovador e a aquisição e desenvolvimento interno de software representam os

canais mais importantes para a introdução de inovações no setor de serviços. Destacou-se, porém, que as atividades de P&D representaram uma importante fonte de inovação apenas para um pequeno número de setores de serviços baseados na ciência, tecnologia e inovação (C&TI). Foi proposta uma taxonomia em que os padrões setoriais foram agrupados de acordo com o desempenho inovador global das empresas, a natureza das atividades de inovação, a base de conhecimento relativa à inovação de processo realizada e pelo grau de interação entre empresas. Peneder (2002) desenvolve duas taxonomias das indústrias de manufatura dos Estados Unidos a partir do uso de análise fatorial e técnicas de agrupamentos como estratégia empírica. No primeiro exercício, a taxonomia baseia-se em combinações de entradas de fatores exógenos no interior das empresas, acrescidas de vantagens internas obtidas pela inovação e marketing. Essa etapa do trabalho verifica que as indústrias apresentam significativas diferenças estruturais pronunciadas relacionadas aos fatores intangíveis de produção, tais como localização, habilidades laborais e qualificação da mão de obra, além da capacidade de investimento.

Sequencialmente, a segunda taxonomia desenvolvida baseou-se em dados ocupacionais, discriminados em quatro categoriais: a) trabalhadores de alta habilidade de colarinho branco (legisladores, altos funcionários e gerentes; profissionais, técnicos e profissionais associados); b) trabalhadores de baixa habilidade de colarinho branco (balconistas, trabalhadores de serviços, trabalhadores de loja e vendas); c) trabalhadores de alta habilidade de colarinho azul (trabalhadores agrícolas e da pesca qualificados, artesanato e trabalhadores do comércio); e, d) trabalhadores de baixa capacidade (operadores de fábricas e maquinários). As evidências empíricas demonstraram que as indústrias diferem em sua propensão para empreender investimentos intangíveis em publicidade ou P&D, o que resulta em diferenças substanciais em relação ao regime tecnológico em que operam e às oportunidades tecnológicas. Leiponen e Drejer (2007) analisaram os padrões de inovação dentro e através das indústrias, utilizando dados de pesquisa em nível de empresa da Finlândia e da Dinamarca. Os resultados indicam que as empresas, mesmo em setores estritamente definidos, não seguem o mesmo padrão de comportamento de inovação. A heterogeneidade é predominante em indústrias de alta e baixa tecnologia referente a manufatura e serviços. Esses resultados sugerem que os padrões setoriais podem ser explicados pela complexidade do ambiente em que as

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empresas operam e, sobretudo, pela diferença interindustrial dos diferentes setores. Nesse particular, os autores expõem que padrões identificados no estudo descrevem melhor as estratégias no nível da empresa do que os regimes da indústria, ao contrário de Pavitt (1984).

Libaers, Hicks e Portery (2016) propõem uma taxonomia a partir da configuração dos modelos de negócio utilizados por pequenas empresas de base tecnológica que comercializam diferentes tipos de tecnologia. Empregou-se à análise fatorial como estratégia empírica, resultando em seis grupos de fatores. As evidências encontradas sugerem que a natureza da tecnologia, a relação entre produtos/processos de outras empresas, às características da indústria, os ativos complementares e à intensidade da concorrência explicam as diferenças setoriais em relação a fonte da inovação de pequenas empresas de base tecnológica nos EUA. Os resultados encontrados pelos autores sugerem ainda que a base de conhecimento apresenta forte relação com o padrão tecnológico das empresas, sobretudo, em relação a escala de produção e em relação às características dos produtos. Também se verificou que a base de conhecimento tem interferência na forma como a tecnologia é comercializada pelas empresas.

Inaba e Squicciarini (2017) propuseram uma nova taxonomia com base na classificação internacional de patentes, centrando ênfase em indústrias da informação, comunicação e cultura. Utilizou-se de estatísticas baseadas em famílias de patentes triádicas, obtidas no Instituto Europeu de Patentes (EPO), o Escritório de Patentes do Japão (JPO) e o Escritório de Patentes e Marcas dos EUA (USPTO), as quais integraram um procedimento de integração de classes orientado por critérios, como: o julgamento de conteúdo de classe de patente, relevância para produtos relacionados a TIC, integridade e precisão. Os resultados permitiram a organização setorial das indústrias de TIC em 13 conjuntos definidos de acordo com às características técnicas, funções específicas da atividade econômica e regime tecnológico.

Campos e Urraca (2009) investigaram padrões inovativos na indústria brasileira. Os autores fizeram uso de análise de cluster e componentes principais para como estratégia

empírica para análise de dados oriundos da Pesquisa Industrial de Inovação Tecnológica (PPINTEC) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Ainda que em consonância com as evidências empíricas registradas na literatura internacional, a indústria brasileira apresentou especificidades quanto aos padrões tecnológicos reproduzidos, sugerindo a diversidade intersetorial como fator categórico do comportamento inovativo das empresas.

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Bittencourt (2012) procurou identifica padrões setoriais de aprendizagem na indústria brasileira, com o emprego de análise de cluster, aplicada a indicadores de aprendizagem elaborados para 93 setores da atividade econômica industrial, a partir de dados da PINTEC. Os obtidos no trabalho apontaram para a existência de quatro padrões setoriais de aprendizagem: 1) Intensivo em aprendizagem na esfera produtiva; 2) Intensivo em aprendizagem à montante; 3) Intensivo em múltiplas formas de aprendizagem; 4) Intensivo em aprendizagem interna e à jusante. Essas evidências indicam que base de aprendizado utilizada pelas empresas brasileiras decorre do acúmulo de conhecimentos obtidos a partir das rotinas de produção das firmas e processos de busca não associados a conhecimentos codificados (learnin by doin and usin).

Silva (2013) também analisou os padrões setoriais da indústria brasileira a partir de dados da PINTEC de 2003 e 2005. Os resultados empíricos indicaram a existência de seis agrupamentos setoriais formados a partir da “clusterização” de variáveis relacionadas ao comportamento inovador e tecnológico das empresas. As características encontradas nesses grupos, em linhas gerais, convergiram para a taxonomia desenvolvida por Marsili (1999). Concluiu-se que definição do regime tecnológico se dá pelo grau de complexidade tecnológica, pela capacidade de apropriabilidade do conhecimento e pelas oportunidades tecnológicas.

Este conjunto de trabalhos é sintetizado no Quadro 3, os quais foram selecionados a partir de três critérios não cumulativos: a) impacto e difusão na literatura; b) fundamentação

centrada na taxonomia de Pavitt (1984); e, por fim, c) relação com a indústria brasileira. No geral, verifica-se que os exercícios taxonômicos empreendido para diferentes países

convergiram para a versatilidade do conceito de padrões e/ou regimes tecnológicos, como elemento de determinação de assimetrias setoriais, tanto na indústria, como nos serviços. Conforme o Quadro 3, a quase totalidade dos trabalhos utiliza a Análise Fatorial como estratégia empírica, seguindo a abordagem de clusters para a identificação de agrupamentos setoriais decorrentes de padrões na atividade tecnológica, na natureza ou na fonte da inovação.

134 Quadro 3 – Síntese de alguns exercícios taxonômicos com recorte para tecnologia e inovação

Autor País Método (Base) Taxonomia Encontrada

Urraca (2000) Espanha Análise de Cluster Survey Ino. Espanhol

1) Intensidade de mudança técnica; 2) Saldo entre fontes internas e externas; 3) Principal fonte interna; 4) Equilíbrio entre inovação de produtos e processos; e, 5) Equilíbrio entre inovação radical e incremental.

Evangelista

(2000) Itália

Análise de Cluster Int. Nac. Est. Itália

1) Usuários de tecnologia; 2) Baseados em ciências e tecnologia; 3) Interativo e baseado em informação e tecnologia; e, 4) Consultoria técnica.

Peneder (2002) _EUA Análise Fatorial OCDE

1) Indústrias tradicionais; 2) Indústrias intensivas de mão-de-obra; 3) Indústrias intensivas de capital; 3) Indústrias baseadas em marketing; e, 4) Indústrias impulsionadas por tecnologia. Leiponen e Drejer (2007) Finlândia e Dinamarca Análise de Cluster CIS/PLS

1) Indústrias baseadas em ciência; 2) Indústrias direcionado ao mercado; 3) Indústrias intensivos em produção; 4) Indústrias dominadas por fornecedores.

Libaers, Hicks e

Portery (2016) EUA Análise Fatorial USPTO

1) Organização da pesquisa; 2) Estágio de desenvolvimento; 3) Biociências; 4) Fornecedor altamente especializado de componentes; 5) Subcontratante especializado; 6) Provedores de soluções de produtos; e, 7) Provedores de soluções de serviços. Inaba e Squicciarini (2017) Países da OCDE Análise de Cluster OCDE

1) Rede de alta velocidade; 2) Comunicação móvel; 3) Sensor e rede de dispositivos; 4) Informática de alta velocidade; 5) Grande capacidade e velocidade de armazenamento; 6) Grande capacidade em formação e análise de dados; 7) Cognição e significado de compreensão; 8) Interface humana; 9) Imagem e tecnologia de som; 10) Dispositivos de informação e comunicação; 11) Eletrônicos de medição; 12) Outros.

Campos e Urraca

(2009) Brasil

Análise de Cluster PINTEC

1) Setores dominados por fornecedores; 2) Setores especializados; 4) Setores intensivos em economias de escala de produção e produção em massa; e, 4) Setores baseados na ciência e intensivos em P&D.

Bittencourt (2012) Brasil Análise de Cluster PINTEC

1) Intensivo em aprendizagem na esfera produtiva; 2) Intensivo em aprendizagem à montante; 3) Intensivo em múltiplas formas de aprendizagem; e, 4) Intensivo em aprendizagem interna e à jusante

Silva (2013) Brasil Análise de Cluster PINTEC

1) Setores dominados por fornecedores; 2) Setores especializados; 4) Setores intensivos em economias de escala de produção e produção em massa; e, 4) Setores baseados na ciência e intensivos em P&D.

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