Visão geral dos métodos disponíveis

Segundo Cortright (2006) e Martin e Sunley (2002) diferentes ferramentas e técnicas têm sido empregadas para descrever e analisar clusters. Sendo que basicamente tais abordagens podem ser classificadas em análises top-down (geralmente baseada em dados quantitativos com objetivo de deduzir a estrutura industrial de uma economia regional) e bottom-up (análise das conexões entre empresas de um determinado cluster de uma determinada localidade).

Características Top-down Bottom-up

Questão de pesquisa Quanto? Como?

Abordagem Quantitativa Qualitativa

Principais dados Dados secundários Dados primários Metodologia Modelagem estatística Estudos de casos Proximidade industrial Sistema de classificação Descritiva

Escopo Nacional, Multi-indústria Local, Cluster simples

Lógica dominante Dedutiva Indutiva

Medidas Emprego, patentes, salários,

produção, vendas Relações, instituições

Descobertas Amplamente aplicável Limitada

Quadro 17 – Métodos Top-down e Bottom-up em análise de Clusters Fonte: CORTRIGHT, 2006, p. 28, tradução nossa.

As abordagens top-down geralmente são baseadas em medições de variações nos índices de emprego e produção econômica usando códigos de classificação industrial. As diferentes classificações possuem muitas vezes critérios diferentes que levam à conclusões diversas. Uma outra questão é a de que essas classificações não foram desenvolvidas para abordar a complementaridade das indústrias de um cluster, podendo desse modo, gerar distorções na identificação de clusters. Um exemplo são os clusters com mais similaridade no processo tecnológico do que na similaridade de produtos acabados (CORTRIGHT, 2006).

Uma linha complementar de mensuração é o uso de coeficientes locacionais, geralmente também calculados com estatísticas de emprego e/ou produção industrial. Segundo Krugman (1991) o coeficiente locacional Gini é calculado pela razão entre o total de emprego de uma indústria específica numa região pela total de emprego geral. Desse modo valores maiores que

1 (um) indicam uma concentração geográfica acima da média em relação a outras áreas no estado, região ou nação. Apesar de amplo uso há fortes restrições ao uso dessas abordagens, principalmente quanto focadas nas PMEs. Por exemplo, a presença de uma grande empresa empregadora de mão-de-obra na região pode distorcer o resultado desses coeficientes. Outra restrição é justamente por clusters geralmente serem formados por uma série de empresas complementares ligadas por relações de fornecedor-cliente.

Há ainda uma outra série de técnicas de identificação de clusters. Há autores como Hill e Brennan (2000) e Held (2004) que usam análise fatorial para agrupar empresas de acordo com as relações de cliente-fornecedor. Há ainda outras tentativas de identificação via medição da mobilidade de mão-de-obra e fluxo de trabalho, outras através do registro do número de patentes, entre outras.

As abordagens bottom-up geralmente são mais focadas em uma economia local particular, especificamente um ou alguns poucos clusters. Na maioria das vezes são desenvolvidas no sentido de buscar respostas sobre como determinado fenômeno ocorreu. Basicamente os métodos de identificação e estudo dessa abordagem têm sido qualitativos (vale a pena lembrar que Marshall desenvolveu sua teoria sobre cluster industrial através da observação de empresas na Inglaterra). Na linha de redescobrimento do trabalho de Marshall nos distritos industriais italianos, muitos dos trabalhos desenvolvidos tiveram abordagens qualitativas através de métodos sistematizados de levantamento de informações como história, composição, estratégias competitivas e indicadores econômicos e produtivos.

Markusen (1994) desenvolveu um método que mescla o uso inicial de coeficientes locacionais para realizar uma primeira identificação de potenciais clusters e então desenvolver um trabalho de prospecção de dados através de abordagens qualitativas como a entrevista pessoal aprofundada.

Uma outra abordagem, talvez a mais predominante é o uso de estudos de caso que segundo Cortright (2006) tem produzido os mais evocativos e interessantes trabalhos sobre clusters utilizando uma combinação de métodos qualitativos e análise estatística simples.

Nesta, Patel e Arundel (2003) resumem as abordagens metodológicas de estudos quantitativos de clusters em três grupos. A primeira abordagem é centrada em informações da indústria,

localização e dados econômicos como taxas de emprego. Os estudos da segunda abordagem usam dados de entrada e saída para identificar relações entre diferentes setores industriais. Finalmente a terceira abordagem usa informações estatísticas relacionadas a diferentes dimensões da realidade da inovação, apesar de ter uma orientação regional não há nessa abordagem uma orientação industrial.

A primeira abordagem está ligada à literatura com foco nos sistemas locais de produção que está diretamente relacionada com a literatura de distritos industriais (SFORZI, 1990, 1995; BECATINI, 1991). Alguns dos dados mais comuns usados por essa abordagem são: número de empresas, número de empregados, razão do número de empresas ou empregos por alguma dimensão espacial e critérios de especialização (mais especificamente coeficientes locacionais). Há limitações reconhecidas pela literatura para essa abordagem, principalmente a falta de foco nas dimensões relacionadas às ligações entre as empresas. Um outro ponto de confusão é proporcionado pelos sistemas de classificação industrial que muitas vezes aglutinam numa mesma classificação um número significativo de especialidades industriais.

Os estudos classificados na segunda abordagem seguem um foco nas ligações entre indústrias, principalmente nas ligações relacionadas à produção ou inovação dentro do conceito econômico de cadeia de valor. A idéia básica é que a saída (output) de uma empresa é o insumo (input) de outra (NESTA; PATEL; ARUNDEL, 2003).

Já o conjunto de estudos agrupados na terceira abordagem é basicamente orientado às estatísticas relacionadas aos processos de inovação. Destaque para o uso de variáveis tais como: número de patentes, gastos relacionados à atividade de pesquisa e desenvolvimento, investimentos públicos, fontes de informações, entre outros indicadores relacionados aos já citados.

Um outro caminho citado por Nesta, Patel e Arundel (op. cit.) é a abordagem qualitativa que basicamente usa os conhecimentos empíricos de especialistas mais do que os dados estatísticos. Os estudos dessa abordagem focam geralmente nos seguintes aspectos: estrutura do cluster (empresas e interações entre empresas), competências adquiridas (em termos científicos e técnicos) e taxas de desempenho (níveis de receita, renda, etc).

3.4 Operacionalização

O fenômeno da clusterização tem atraído pesquisadores de diferentes áreas do conhecimento (conjunto diverso de abordagens analíticas e referenciais teóricos) (KARLSSON, JOHANSSON, STOUGH, 2005; GORDON, MCCANN, 2000; WOLFE, LUCAS, 2005).

Segundo Wolfe e Gertler (2004) as abordagens utilizadas nesses estudos podem ser classificadas como:

• Conjunto de ferramentas analítico-estatísticas, com diferentes graus de sofisticação, focadas na medição do grau de clusterização da economia local ou regional;

• Estudo de casos de clusters individuais ou vários clusters como base comparativa com o principal objetivo de destacar práticas para benchmarking;

• Análise de estratégias e políticas públicas objetivando promover a consolidação ou crescimento de clusters individuais ou conjunto deles (principalmente liderados por instituições do estado).

Na literatura até então pesquisada não há estudos que abordem ou discutam o tema cluster ou arranjo produtivo local com um enfoque mercadológico centrado na governança dos canais de marketing. Por se tratar a temática de clusters e APLs como um campo ainda que merece maiores entendimentos e compreensão sobre o porquê e o como dos fenômenos relacionados, principalmente no Brasil, a abordagem escolhida para a pesquisa é a qualitativa e a metodologia de investigação é a de estudo de casos múltiplos.

Segundo Einsenhardt (1989) os estudos de caso podem ser usados com objetivos descritivos, testar teorias, ou gerar teorias. Por sua vez, Yin (2005) sugere a adoção do estudo de caso como a estratégia a ser escolhida ao se examinar acontecimentos contemporâneos, mas quando não se podem manipular comportamentos relevantes. O estudo de caso conta com muita das técnicas utilizadas pelas pesquisas históricas, mas acrescenta duas fontes de evidencias que usualmente não são incluídas no repertorio de um historiador: observação

direta dos acontecimentos que estão sendo estudados e entrevistas das pessoas neles envolvidos.

Estratégia de Pesquisa Tipo de Questão de Pesquisa

Requer controle sobre os eventos estudados?

Está focado sobre eventos contemporâneos?

Experimento Como? Por quê? sim sim

Questionário ( Survey ) Quem? O que? Onde?

Quanto? não sim

Análise de Arquivos Quem? O que? Onde? Quanto?

não Sim / não

História Como? Por quê? não não

Estudo de Caso Como? Por quê? não sim

Quadro 18 – Estratégia de Pesquisa

Fonte: COSMOS CORPORATION apud YIN, 2005, p. 24.

De acordo com as informações do quadro anterior, a estratégia de pesquisa considerada mais adequada ao objeto e tema de pesquisa desta tese é o estudo de caso. Porém, alguns autores diferenciam o estudo de caso, como estudo de caso único ou estudo de caso múltiplo. O quadro a seguir apresenta uma tipologia em que há quatro possibilidades de abordagem dos estudos de caso.

Projetos de caso único Projetos de casos múltiplos Holísticos (unidade única de

análise) Tipo 1 Tipo 3

Incorporados (unidades múltiplas de análises)

Tipo 2 Tipo 4

Quadro 19 – Tipologia de Estudos de Caso

Fonte: COSMO COPORATION apud YIN, 2005, p. 61.

De acordo com Yin (2005) existem três fundamentos lógicos para o uso do estudo de caso único que por sua natureza não poderiam ser usados como fundamentos para o uso de estudos de caso múltiplos, os fundamentos são:

• O caso escolhido representando um caso decisivo para se testar uma teoria bem formulada;

• O caso escolhido ser um caso raro ou extremo;

Por sua vez a adoção do estudo de casos múltiplos é considerada mais robusta e desse modo mais convincente. Porém, o uso dos casos múltiplos deve seguir a lógica da replicação, ou seja, o entendimento de se replicar o mesmo processo de investigação para, ou prever resultados semelhantes, ou produzir resultados contrastantes (YIN, 2005).

A amostragem de casos-múltiplos acrescenta confiança às descobertas. Através da análise de uma amplitude de casos similares e contrastantes, nós podemos entender uma descoberta de um caso específico, fundamentando-o e especificando-o como e onde e, se possível, o porquê [...] Nós podemos fortalecer a precisão, a validade e a estabilidade das descobertas (MILES; HUBERMAN, 1994, p. 29, tradução nossa). O segundo aspecto da tipologia proposta por Yin (2005) diz respeito à unidade de análise. Pois, o estudo de caso pode envolver mais de uma unidade de análise, ou seja, quando dentro de um caso há subunidades.

No caso dos consórcios de exportação, esses são formados por subunidades que são as empresas que formalmente concordaram em formar o consórcio com determinado objetivo. Desse modo a investigação que trata essa tese é classificada como tipo 4, ou seja, projetos de casos múltiplos incorporados.