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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Tese

Título: CAPITAL RELACIONAL, CAPACIDADE ABSORTIVA E DESEMPENHO INOVADOR EM ECOSSISTEMAS DE INOVAÇÃO

Orientador
  • PAULO MAURICIO SELIG
Aluno
  • GRACIELE TONIAL

Conteúdo

O ambiente dinâmico e complexo em que as organizações do século xxi estão inseridas torna o conhecimento um dos principais recursos estratégicos. pressupõe-se que as empresas inseridas nesse ambiente turbulento possuem um grande desafio, que é o de transformar o conhecimento em novas capacidades, possibilitando, assim, que se mantenham competitivas. as diferentes formas de relações interorganizacionais, por exemplo, os ecossistemas de inovação, pautados no aprendizado coletivo, no compartilhamento de conhecimento, na cooperação, na colaboração e na inovação, se tornam alternativas estratégicas para impulsionar as empresas inseridas nesse ambiente de inovação. o que fundamenta a importância do capital relacional (cr), reconhecido como um recurso intangível, capaz de gerar conhecimentos a partir das relações da organização com seus parceiros estratégicos. o cr é analisado nesta tese como antecedente do processo da capacidade absortiva (acap), a qual é compreendida como a habilidade de as empresas adquirirem, assimilarem, transformarem e aplicarem os conhecimentos disponíveis no setor. acredita-se, assim, que o capital relacional e a capacidade absortiva melhoram o desempenho inovador da empresa, garantindo sua adaptação e sua sobrevivência no mercado. portanto, este estudo tem como objetivo avaliar as relações entre capital relacional e capacidade absortiva para o desempenho inovador em empresas de tecnologia intensivas em conhecimento, inseridas em ambientes de ecossistemas de inovação. a pesquisa, caracterizada pela abordagem quantitativa, foi realizada por meio de uma survey com 174 empresas de tecnologia intensivas em conhecimento que fazem parte de diferentes ecossistemas de inovação dos três estados do sul do brasil: santa catarina, paraná e rio grande do sul. os dados foram analisados por meio da técnica de estatística descritiva e de análise fatorial, utilizando-se do spss, versão de software 22.0. as hipóteses do estudo foram testadas com suporte da técnica da modelagem de equações estruturais (sem-pls), utilizando software smart pls 2.0. os achados desta tese suportam as quatros hipóteses da pesquisa e comprovam que o cr é uma variável independente e influencia direta e positivamente o processo de acap. a acap influencia direta e positivamente o desempenho inovador. o cr influencia de forma direta e positiva o di, e a acap é uma variável que medeia essa relação de forma parcial. sendo assim, a partir da fluidez dos processos das capacidades de absorção do conhecimento, as empresas podem aumentar sua aprendizagem, compreendendo e incorporando o conhecimento adquirido no ambiente externo por meio das relações estabelecidas com stakeholders, e as suas rotinas internas, ou seja, pelo nível de conhecimento existente na empresa, pois essas práticas potencializam o desempenho inovador. a fim de preencher as lacunas sobre pesquisas em empresas de tecnologia de países emergentes, como é o caso do brasil, este estudo contribui para o entendimento e a expansão das pesquisas empíricas sobre os temas capital relacional, capacidade absortiva e desempenho inovador. como implicações gerenciais, entende-se que os resultados desta pesquisa enfatizam a importância de as empresas de tecnologia intensivas em conhecimentos reconhecerem o valor do conhecimento de fontes externas, a fim de adquirirem, assimilarem, transformarem e aplicarem esse conhecimento em inovações. entende-se, ainda, que é relevante para os gestores dessas empresas, que operam em uma economia emergente e em um ambiente dinâmico, que eles explorem os recursos intangíveis do cr como estratégias para mitigar as barreiras para a inovação.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 2.49384

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
1,15% 4,57% 1,64% 7,26% 1,77% 1,68% 4,38% 2,60% 59,11% 1,38% 2,06% 2,88% 2,61% 2,28% 1,79% 2,82%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

1,15%

ODS 2

4,57%

ODS 3

1,64%

ODS 4

7,26%

ODS 5

1,77%

ODS 6

1,68%

ODS 7

4,38%

ODS 8

2,60%

ODS 9

59,11%

ODS 10

1,38%

ODS 11

2,06%

ODS 12

2,88%

ODS 13

2,61%

ODS 14

2,28%

ODS 15

1,79%

ODS 16

2,82%