Les abus de domination

O grupo setorial ou categoria tecnológica da indústria representa uma variável de controle elaborada a partir do setor a que a empresa pertence e a classificação de intensidade tecnológica da OCDE. Esta última é utilizada quando a empresa é industrial e se enquadra na classificação da OCDE (2003). Caso contrário, a empresa é classificada a partir da denominação da seção da CNAE 2.0 a que a empresa pertence. Assim, a escala de classificação ficou definida como sendo 1 para agropecuária e silvicultura, 2 serviços de utilidade pública, 3 informação e comunicação, 4 engenharia e P&D, 5 outros serviços, 6 indústria extrativa, 7 indústria de baixa tecnologia, 8 indústria de média-baixa tecnologia, 9 indústria de média-alta tecnologia e 10 indústria de alta tecnologia.

Segundo a OCDE (2003), as firmas classificadas como alta tecnologia, no geral, são as que realizam maiores esforços inovativos e, portanto, tendem a inovar mais. Dessa forma, no modelo considera-se uma variável dummy que utiliza como referência esta última categoria.

Espera-se encontrar uma relação positiva entre essa dummy e a probabilidade de inovação de produto e processo tanto no país quanto no mundo.

A atividade de P&D é uma proxy para o esforço inovativo da firma sendo considerada crucial para o crescimento da produtividade e competitividade internacional desta (NELSON; WINTER, 2005). Nesta tese optou-se por construir uma variável que represente a intensidade em P&D das empresas. Por meio de análise fatorial foi construída uma variável considerando as seguintes informações do questionário: log do número de empregados que trabalham no setor de P&D, se a atividade de P&D é contínua ou ocasional e se a firma possui setor de P&D. Assim, espera-se que quanto maior for o indicador analisado, maior seja a probabilidade de inovação de produto e processo tanto nacional quanto internacional.

Quanto ao tamanho das firmas, Nelson e Winter (2005) apontam que as maiores firmas podem incorporar e gerar novas tecnologias de maneira mais rápida do que as concorrentes. Por sua vez, Kannebley Júnior; Porto; Pazello (2004) ressaltam que firmas maiores possuem menores riscos quanto à inovação, maior e melhor acesso ao crédito e economia de escala na realização de P&D. Para o presente estudo, essa variável foi elaborada a partir do número de empregados expresso em logaritmo. A utilização do logaritmo deve-se à busca da redução da variabilidade do indicador, com isso espera-se encontrar uma relação positiva entre o tamanho da firma e sua possibilidade de inovar em produto e processo tanto para o país quanto para o mundo.

No que se refere à origem do capital procurou-se avaliar diferenças entre empresas estrangeiras e empresas nacionais que interagem com universidades e institutos de pesquisa. Embora não haja um consenso teórico sobre diferenças acentuadas, Cantwell e Janne (1999) argumentam que pelo fato das empresas estrangeiras realizarem ações de cooperação com outras empresas subsidiárias no mundo, podem obter maior habilidade em termos inovativos. Nesse sentido, foi formulada uma variável dummy que assume valor 1 se a firma é estrangeira ou mista (estrangeira/nacional) e 0 caso contrário, onde se espera encontra uma relação positiva e significativa no que se refere à atuação das empresas estrangeiras para realizarem inovação em produto e processo tanto a nível nacional quanto mundial.

As políticas públicas de fomento à inovação representam importante instrumento de apoio às empresas conforme discutido na literatura. Para avaliar os efeitos dessas políticas na interação das empresas com universidades e institutos de pesquisas foi utilizada uma variável de controle elaborada a partir da questão 20b do questionário. As empresas que receberam algum financiamento público, oriundo de agências de fomento como FINEP, BNDES, CNPq

e FAP, registravam o percentual médio utilizado. Dada a grande variabilidade das respostas, optou-se por construir uma proxy transformando essa variável em binária, considerando 1 que caso tenha utilizado recursos públicos e 0 caso não tenha utilizado. Com isso espera-se uma relação positiva entre o financiamento público e a escolha de inovar em produto e processo tanto para o país quanto para o mundo.

Outra variável explicativa de controle diz respeito às empresas que atuam na região Amazônica. Com o intuito de avaliar possíveis especificidades dessas empresas em relação às demais empresas do país, foi formulada uma variável binária onde 1 identifica as empresas que atuam na região Amazônica e 0 caso contrário.

O Quadro 5 apresenta o resumo das variáveis de controle.

Quadro 5 – Resumo das variáveis independentes de controle

Nomenclatura Variável Descrição

SETEC10 Grupo setorial ou nível tecnológico da indústria de alta tecnologia

Variável categórica que classifica a empresa por categoria de intensidade tecnológica da OCDE ou setor da CNAE.

P&D Intensidade de P&D Fator que indica se a empresa tem setor de P&D, se atividade de P&D é contínua ou ocasional e log do número de empregados no setor de P&D.

PORTE Tamanho da empresa Logaritmo do número de empregados da empresa, indicando o tamanho desta.

ORICAP Origem do capital Variável binária que indica se o capital da empresa é estrangeiro (1) ou não (0).

FINANP Utilização de recursos públicos

na IUE Variável binária que indica se a empresa utilizou recursos públicos (1) ou não (0). EMP_AMAZON Empresas da Amazônia Legal Variável binária que indica se a empresa pertence a

Amazônia Legal (1) ou não (0). Fonte: Elaboração própria, 2014.

O software utilizado para a estimação do modelo Logit multinomial é o Stata 13 e os algoritmos utilizados nesta ferramenta estão no Apêndice A.