Nome da variável Código PAEP da variável
Fonte inovação externas – fornecedores de matérias primas (94-96) E97IA014
Fonte inovação externas – fornecedores de bens de capital (94-96) E97IA015
Fonte inovação externas – clientes (94-96) E97IA016
Fonte inovação externas – competidores (94-96) E97IA017
Fonte inovação externas – consultorias (94-96) E97IA018
Fonte inovação externas – universidades (94-96) E97IA019
Fonte inovação externas – institutos de pesquisa (94-96) E97IA020
Fonte inovação externas – licenças (94-96) E97IA021
Fonte inovação externas – conferências, encontros e publicações especializadas (94-96) E97IA022
Fonte inovação externas - feiras e exibições (94-96) E97IA023
Fonte inovação externas - outras fontes (94-96) E97IA024
Fonte inovação internas – departamento de P&D (94-96) E97IA011
Fonte inovação internas – outros departamentos (94-96) E97IA012
Fonte inovação internas – outras empresas do grupo (94-96) E97IA013
Fonte: PAEP/Seade
83 As variáveis “atividades de P&D contínuas e ocasionais” não são utilizadas para compor os índices. A variável “inovação de produto
significativa” é a base para o índice de mudança incremental, no entanto, como será descrito na última seção deste capítulo, este índice não é incorporado na composição do índice das capacidades operacionais.
As variáveis categóricas tipo “importância” para quais foram solicitadas tabulações especiais se referem à questão 6.1.5 da PAEP sobre as fontes de informação para inovação, que define quatorze variáveis (Quadro 4.3).
Dentre os cinco níveis de importância (indiferente, pouco importante, importante, muito importante e crucial), foram solicitadas informações do somatório da contagem das firmas que classificaram cada uma das fontes como “muito importante” e “crucial”. As Tabelas 4.5A a 4.12A, no Anexo I, apresentam os dados fornecidos pela Seade para as oito primeiras variáveis do Quadro 4.3, as quais são efetivamente utilizadas na construção dos índices de interação, conforme será detalhado na última seção deste capítulo.
Com relação ao terceiro tipo de variável (contínuas), foram solicitadas informações apenas para o número de funcionários com nível superior alocados em atividades de P&D (Questão 6.1.9, código PAEP E97IA044). A Seade forneceu dois tipos de informação associados a esta variável: o número absoluto de funcionários de nível superior em P&D e a contagem de firmas que informaram alocar pessoas para estas atividades. As Tabelas 4.13A e 4.14A, no Anexo I, mostram estas informações para, respectivamente, o número de funcionários em P&D e a contagem de firmas que informaram ter funcionários trabalhando nestas atividades.
O método utilizado na incorporação das informações para estas variáveis nos indicadores de capacidade tecnológica é tratado na subseção seguinte.
Método para Construção dos Indicadores
Uma alternativa comum que tem sido adotada na análise de informações dos surveys de inovação é a proporção de firmas que responderam afirmativamente às questões sobre atividades tecnológicas em relação ao número total de firmas em cada categoria de análise. Outros autores têm optado por análises estatísticas tanto para descrever os dados quanto para analisar as relações entre as diferentes variáveis84. De uma maneira geral, estes estudos buscam, a partir de dados dos surveys de inovação, analisar diferentes aspectos do processo inovativo, como seus determinantes, as condições dos inputs e outputs.
84
Ver, por exemplo, as análises de CESARATTO e MANGANO (1993); BROWER e KLEINGKNECHT (1996); ARVANITIS e
HOLLERSTEING (1996); CREPON et al. (1996) e FELDER et al. (1996); MALERBA et al. (1996); EVANGELISTA et al. (1997) e QUADROS et al. (2001).
A perspectiva pela qual os dados da pesquisa de inovação da PAEP são incorporados nesta tese difere um pouco destes estudos, pois o objetivo aqui é desenvolver indicadores para as capacidades tecnológicas, com ênfase para a distinção uso-geração. Desta perspectiva, as atividades de P&D não são tratadas necessariamente como inputs, nem a inovação como um output. Os dados relacionados a estas variáveis são utilizados para refletir os tipos de capacidades tecnológicas já acumuladas. Este ponto será retomado na próxima seção.
Além da diferente perspectiva, a forma como os dados da pesquisa de inovação da PAEP são incorporados na construção dos indicadores também difere do que tem sido adotado em análises com base neste tipo de pesquisa. O método quantitativo escolhido aqui é o dos índices compostos. A principal inspiração para a adoção deste método veio do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) das Nações Unidas, o qual resume em um único número o nível de desenvolvimento alcançado por um país ou região.
Os índices compostos variam dentro de um intervalo de 0 a 1 (ou 0 a 100), segundo uma perspectiva de níveis atingidos (do termo em inglês attainment perspective)85. Deste modo, os índices mostram o quanto a categoria de análise se aproxima de um nível desejável, neste caso representado pelo “um”. Este nível desejado de estoque de conhecimento tecnológico é definido como a “situação ideal”, com base na qual as variáveis são padronizadas, procedimento que faz com que os índices variem entre 0 e 1. Isto é realizado seguindo a fórmula geral:
Índiceij = (Vij – Vj,min)/(Vj,max – Vj,min)
Onde:
Vij = Valor observado na categoria de firma “i” no setor “j” Vj,min = Valor mínimo no setor “j”
Vj,max = Valor máximo no setor “j”
85
Uma outra perspectiva possível é a de deficiência ou déficit (do termo em inglês shortfall perspective), a qual mostra o quanto cada categoria de análise ainda tem que percorrer para atingir um nível desejável, representado pelo “zero” (ANAND e SEN, 1994). Isto é, quanto mais o índice se aproxima do zero melhor, pois é menor o déficit a ser coberto e melhor a situação do agente em questão.
A próxima seção descreve as etapas para a adoção deste método na construção dos indicadores de capacidade tecnológica, enfatizando as hipóteses envolvidos na composição de cada um dos índices.
4.3 INDICADORES DAS CAPACIDADES TECNOLÓGICAS
A construção dos indicadores de capacidades tecnológicas é orientada pelo objetivo de captar aproximadamente o nível de complexidade e profundidade - em termos de uso e geração - dos conhecimentos e experiência já acumulados pelas subsidiárias de multinacionais estrangeiras em relação às firmas domésticas. A idéia geral é operacionalizar os tipos de capacidade tecnológica da classificação proposta no Capítulo 2.
Com base nas variáveis e seguindo o método descrito acima, são construídos seis índices para cada uma das categorias de firmas e setor manufatureiro:
a) Índice de Interação com a Cadeia Produtiva; b) Índice de Interação com o Sistema de C&T; c) Índice de Esforço Tecnológico Sistemático; d) Índice de Mudança Incremental de Produto; e) Índice de Mudança de Processo;
f) Índice de Adoção de Tecnologia
Os dois primeiros índices são indicadores das metacapacidades de interação e monitoração. Os demais são indicadores de capacidades tecnológicas funcionais. O Índice de Esforço Sistemático é um indicador das capacidades de melhoria e geração, refletindo, portanto, as capacidades tecnológicas mais complexas e criativas. Os índices de mudança incremental de produto e de mudança de processo são índices de mudança técnica. Eles são utilizados para compor o Índice de Adoção de Tecnologia, o qual é um indicador das capacidades tecnológicas menos complexas, isto é, das capacidades de operação.
A seguir são detalhados os argumentos e passos para a construção dos índices, conforme sintetizado no Quadro 4.4.