III Mise en œuvre d’un web SIG et recommandations pour la pérennité du projet
III.1 La question du système de coordonnées 1 Deux cas, deux options
Como recomendações para futuros trabalhos, seriam relevantes:
Obter a percepção dos funcionários das indústrias de panificação sobre o entendimento do tema abordado;
Conhecer as estratégias utilizadas pelas panificadoras em relação à gestão ambiental; Realizar estudo longitudinal em que os gestores da panificação forneceriam dados para
confirmar ou não o entendimento sobre responsabilidade social empresarial diante das pressões exercidas pelo mercado ao longo do tempo.
Realizar estudo adotando o modelo dos três domínios da RSE elaborado pelos autores Schwartz e Carroll (2003) por se tratar de um dos modelos mais recentes.
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APÊNDICE A – Questionário aplicado nas indústrias de
panificação
Responsabilidade Social Empresarial
EMPRESA:
INSTRUÇÕES PARA PREENCHIMENTO DO QUESTIONÁRIO
O questionário é composto por 31 perguntas a respeito da temática da responsabilidade social empresarial. Algumas instruções específicas são dadas no início da seção. Leia-as atentamente. As questões foram elaboradas para obter a sua percepção sobre o que é responsabilidade social e sobre as práticas da sua indústria.
O preenchimento do questionário não levará mais que 15 minutos e as respostas serão mantidas em sigilo absoluto.
Parte I - Nesta seção são apresentadas 25 declarações relacionadas à responsabilidade social empresarial. Por favor, opine sobre cada uma das declarações indicando a sua concordância ou discordância com relação a cada afirmativa, assinalando apenas uma alternativa para cada questão.
Baseado em An Empirical Test of a Cross-national Model of Corparate Social Responsibility Quazi e O'Brien 2000
Co nc or do To ta lm en te C on co rd o Ind ec iso Disc or do Disc or do To ta lm en te
1. As empresas podem evitar mais controle governamental pela adoção de programas de responsabilidade social.
2. O envolvimento crescente das empresas em responsabilidade social pode levar ao crescimento das expectativas da sociedade em relação à contribuição das empresas.
3. Responsabilidade social é um fundamento sólido para o aumento da competitividade.
4. Empresas devem compreender que são parte da sociedade e por isso devem responder pelas questões sociais.
5. Como a legislação social já tem regulado o comportamento das empresas é desnecessário para as empresas se envolver com programas de responsabilidade social.
6. A contribuição empresarial para a solução dos problemas sociais pode ser lucrativa para as empresas.
7. A legislação não é suficiente para assegurar o comportamento organizacional socialmente responsável.
8. Considerando que as instituições sociais tem falhado na solução dos problemas sociais, então, agora as empresas precisam tentar.
9. As empresas devem tratar os problemas sociais que forem criados pelas suas próprias ações.
10. Os programas de responsabilidade social de uma empresa podem se prestar para encorajar o comportamento de responsabilidade de outras.
Co nc or do To ta lm en te Co nc or do Ind ec iso Disc or do Disc or do To ta lm en te
11. As empresas já têm muita coisa para fazer e não podem assumir outras responsabilidades.
12. As empresas têm dinheiro e talento necessários para se engajarem em ações sociais.
13. A sociedade espera que as empresas possam resolver os problemas sociais, e que também produzam bens e serviços.
14. A empresa é principalmente uma instituição econômica e é mais socialmente responsável quando atende estritamente aos interesses econômicos.
15. Programas de ações sociais podem ajudar a construir uma imagem favorável para a empresa.
16. As empresas têm responsabilidade definida para com a sociedade, além de perseguirem o lucro.
17. Os gerentes corporativos precisam também ser treinados para que possam efetivamente resolver os problemas da sociedade.
18. A empresa que não pratica a responsabilidade social pode ter vantagem em relação aos custos, comparando-se com as que praticam.
19. É injusto pedir a empresa para se envolver em programas de responsabilidade sociais por que ela já cumpre com a legislação social.
20. O envolvimento social pode ser "suicídio" para as pequenas empresas, por que os altos custos envolvidos podem jogá-las para fora do mercado.
21. As empresas poderiam usar recursos e talentos para promover o seu próprio crescimento e assegurar serviços melhores para a sociedade.
22. A sociedade espera que as empresas contribuam para a promoção do crescimento da economia como sua única preocupação.
23. Transferindo o custo do envolvimento social para a sociedade, a empresa pode enfraquecer sua imagem com o público.
24. Pedindo à empresa para se envolver em qualquer atividade, que não seja aquela de ter lucros, provavelmente transformará a sociedade em uma sociedade pior e não melhor.
25. É uma tolice pedir às empresas para resolver os problemas sociais criados por outros e que não trazem lucro potencial.
Parte II – Nesta seção tratará de ações de responsabilidade social praticada pela indústria de panificação
26. Que ações de Responsabilidade Social Empresarial sua empresa pratica?
________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________
Parte III - Dados demográficos do respondente
27. Data de nascimento: mês ___________________ e ano ______________.
28. Qual seu nível de escolaridade? Até nível médio
Nível superior incompleto
Nível superior completo, neste caso qual a sua formação acadêmica? ____________________
Pós-graduação? Sim Não
29. Qual o cargo que o senhor (a) ocupa na empresa? Gerência
Direção
Técnico especializado Administrativo e de apoio
Outro, especificar: ____________________________
30. Quanto tempo o Senhor (a) ocupa esse cargo? __________________________________
31. Quanto tempo o Senhor (a) trabalha na empresa? ________________________
O Senhor (a) deseja receber um resumo dos resultados desta pesquisa?
Sim Não
APÊNDICE B – Carta de apresentação ao Sindicato da
Indústria dos Panificadores (SINDIPÃO)
Recife, 30 de abril de 2012
Carta de apresentação do mestrando
À EPÃO - Entidades da Panificação de Pernambuco
Prezados Senhores,
Atualmente sou aluno de Programa de Pós-Graduação da Faculdade Boa Viagem (FBV), mestrando do Curso de Gestão Empresarial.
O tema da pesquisa que estou desenvolvendo sob orientação da Professora Ph.D Lúcia Maria Barbosa de Oliveira é Responsabilidade Social Empresarial no Setor da Panificação em Pernambuco cujo objetivo é conhecer a percepção dos gestores da panificação em relação a temática da responsabilidade social. Para tal cumprimento do objetivo é necessário à coleta de informação através de um questionário que preservará a privacidade e particularidade de cada empresa participante.
Diante do exposto, gostaria de lhes pedir autorização para pesquisar junto às empresas associadas ao sindicato do setor de panificação de Pernambuco e adicionalmente, fazer uso do logotipo dessa Entidade (EPÃO) nos questionários que serão enviados aos associados.
Desde já agradeço toda atenção e me coloco a disposição para quaisquer esclarecimentos, através do endereço eletrônico: [email protected].
Atenciosamente,
Antonio Carlos Alves da Silva
APÊNDICE C – Comandos do software estatístico R
Para obtenção dos resultados apresentados no Capítulo 4 desta dissertação, foi utilizado o software estatístico R versão 2.14.1. Neste apêndice estão apresentados os principais comandos utilizados para obtenção de tais resultados. A Figura abaixo ilustra o ambiente de trabalho do R. O símbolo “#” apresentado em várias linhas abaixo indica comentário no software estatístico R.# O primeiro passo é ler os dados e armazená-los em um objeto dentro do ambiente R. > dados<-read.table("dadosPadaria.txt",header=TRUE)
# Atribuir a um objeto chamado dados as 25 colunas em que estão as respostas das declarações excluindo a primeira coluna em que identifica as indústrias de panificação.
> dados = dados[,2:26]
# Listar o nome de todos os objetos que estão dentro do objeto dados. > names(dados)
[1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6" "A7" "A8" "A9" "A10" "A11" "A12" [13] "A13" "A14" "A15" "A16" "A17" "A18" "A19" "A20" "A21" "A22" "A23" "A24" [25] "A25"
# Frequência da variável A1, ou seja, na declaração A1 que está no objeto dados$A1, cinco dos entrevistados responderam 1, dezesseis dos entrevistados responderam 2, um dos entrevistados responderam 3 e por fim, oito dos entrevistados responderam 4. Esta mesma função table foi utilizada nas demais variáveis.
> table(dados$A1) 1 2 3 4
5 16 1 8
# Estatísticas descritivas em cada uma das variáveis. O menor valor que a variável assumiu foi 1, o maior foi 4, a mediana igual a 2, o primeiro e terceiro quartis foram iguais a 2 e 3,75, respectivamente. Esta mesma função summary foi utilizada nas demais variáveis. > summary(dados$A1)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 1.00 2.00 2.00 2.40 3.75 4.00 # Correlação entre as variáveis.
> R<-cor(dados) # Autovalores > t = eigen(R)
# Análise fatorial encontra-se implementada no pacote nFactors > library(nFactors)
# Gráfico do número de componentes versus autovalores
> plot(seq(1:25),t$values, xlab="Número de componentes", ylab="Autovalores") # Linha horizontal
> abline(1,0)
# Análise fatorial considerando nove fatores – rotação varimax
> saida<-principal(R, nfactors = 9, residuals = FALSE,rotate="varimax",n.obs=NA, scores=FALSE)
# Correlação nos noves fatores, autovalores, proporção da variância explicada e proporção da variância explicada acumulada.
Principal Components Analysis
Call: principal(r = R, nfactors = 9, residuals = FALSE, rotate = "varimax", n.obs = NA, scores = FALSE)
Standardized loadings based upon correlation matrix
RC1 RC5 RC3 RC7 RC8 RC9 RC2 RC4 RC6 h2 u2 A1 -0.02 0.04 0.08 -0.02 0.20 0.20 0.08 0.81 0.19 0.79 0.21 A2 0.32 0.31 0.24 -0.06 0.21 0.55 0.36 0.19 0.11 0.78 0.22 A3 0.22 0.04 -0.38 0.00 0.14 0.79 -0.04 0.15 0.14 0.88 0.12 A4 0.14 0.90 0.02 -0.04 0.14 0.00 -0.01 0.03 0.05 0.86 0.14 A5 -0.15 -0.24 0.41 0.13 -0.19 0.08 -0.10 0.61 -0.13 0.70 0.30 A6 0.84 -0.01 -0.10 0.10 0.15 -0.07 0.16 -0.05 -0.11 0.80 0.20 A7 0.08 0.11 -0.16 0.59 -0.10 -0.17 -0.18 0.53 0.06 0.74 0.26 A8 -0.26 0.39 -0.11 0.05 -0.38 0.05 0.05 0.22 0.64 0.85 0.15 A9 0.45 0.26 0.05 -0.38 -0.11 -0.50 0.18 0.17 -0.13 0.75 0.25 A10 0.85 0.19 -0.01 -0.13 -0.05 0.02 0.19 0.10 -0.01 0.83 0.17 A11 -0.55 -0.20 0.30 0.46 -0.06 -0.01 0.07 -0.04 -0.22 0.70 0.30 A12 0.22 -0.07 -0.01 0.03 0.88 -0.05 0.03 0.28 -0.07 0.91 0.09 A13 0.07 -0.02 0.10 -0.13 0.08 -0.02 -0.03 0.06 0.88 0.81 0.19 A14 -0.19 0.12 0.82 0.15 0.06 -0.02 0.18 0.15 0.04 0.81 0.19 A15 0.24 0.80 0.07 0.07 -0.13 0.24 -0.11 -0.11 0.06 0.81 0.19 A16 -0.02 0.19 0.06 -0.17 0.72 0.41 0.18 -0.30 0.08 0.88 0.12 A17 -0.01 0.27 0.12 0.11 0.27 0.29 -0.61 0.31 0.29 0.80 0.20 A18 0.06 0.01 0.18 0.08 0.16 -0.01 0.90 0.07 0.02 0.87 0.13 A19 0.11 -0.36 0.33 0.69 -0.21 0.17 0.05 0.04 -0.15 0.82 0.18 A20 -0.25 0.16 0.10 0.86 0.08 -0.03 0.08 0.02 -0.07 0.86 0.14 A21 0.80 0.09 0.11 -0.07 0.14 0.08 -0.21 -0.12 0.04 0.75 0.25 A22 0.24 -0.49 0.55 0.11 0.18 -0.01 -0.01 -0.05 0.26 0.72 0.28
A23 0.19 -0.15 -0.20 0.03 0.10 -0.57 0.16 -0.10 0.23 0.52 0.48 A24 0.07 0.15 0.56 0.00 -0.45 0.00 -0.52 0.15 -0.10 0.85 0.15 A25 -0.48 0.12 0.30 0.15 0.03 -0.07 0.20 0.09 -0.35 0.54 0.46 RC1 RC5 RC3 RC7 RC8 RC9 RC2 RC4 RC6 SS loadings 3.39 2.53 2.13 2.12 2.08 1.94 1.92 1.82 1.73 Proportion Var 0.14 0.10 0.09 0.08 0.08 0.08 0.08 0.07 0.07 Cumulative Var 0.14 0.24 0.32 0.41 0.49 0.57 0.64 0.72 0.79 Test of the hypothesis that 9 factors are sufficient.
The degrees of freedom for the null model are 300 and the objective function was 21.97
The degrees of freedom for the model are 111 and the objective function was 10.99 # Análise de cluster considerando o método k-means – 2 clusters
> cl=kmeans(dados,2) # Média em cada cluster > cl
K-means clustering with 2 clusters of sizes 14, 16 Cluster means:
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8
1 2.214286 1.785714 1.928571 1.785714 3.285714 2.285714 1.857143 2.142857 2 2.562500 1.687500 1.500000 1.625000 4.500000 1.687500 2.250000 2.500000 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16
1 2.142857 2.0000 3.571429 3.785714 2.928571 2.714286 1.714286 2.857143 2 1.750000 1.4375 4.375000 3.000000 2.937500 3.687500 1.500000 1.875000 A17 A18 A19 A20 A21 A22 A23 A24
1 2.428571 3.714286 3.428571 3.214286 2.5000 3.642857 3.142857 3.571429 2 2.875000 3.312500 4.125000 3.937500 1.6875 3.937500 2.500000 4.562500 A25
1 3.142857 2 4.375000 Clustering vector:
[1] 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2 Within cluster sum of squares by cluster:
[1] 312.6429 256.3125
# Testando se as medias dos clusters são iguais ou diferentes > oneway.test(dados$A1~cl$cluster)
One-way analysis of means (not assuming equal variances) data: dados$A1 and cl$cluster