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Revista de Administração Contemporânea

versão impressa ISSN 1415-6555versão On-line ISSN 1982-7849

Rev. adm. contemp. vol.19 no.2 Curitiba mar./abr. 2015

http://dx.doi.org/10.1590/1982-7849rac20151410 

Artigos

Valor da tecnologia da informação na firma: estudo com empresas brasileiras

Information technology's value at the firm level: a study of Brazilian companies

Deyvison de Lima Oliveira I  

Antonio Carlos Gastaud Maçada II  

Gessy Dhein Oliveira I  

IUniversidade Federal de Rondônia - UNIR

IIUniversidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS

RESUMO

Estudos realizados no início de 2000, a partir de dados objetivos de desempenho, confirmaram o valor da Tecnologia da Informação (TI) diretamente no nível da firma (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003). Contudo, a literatura recente tem sinalizado para resultados distintos, tendo em vista a padronização na oferta de produtos e serviços de TI. Na perspectiva da Teoria Baseada em Recursos, o artigo testa se o valor da TI continua a ser captado pelas medidas de desempenho da firma, conforme estudos realizados no início de 2000 com firmas americanas. Para isso, reúne dados objetivos e variáveis de 149 empresas líderes em TI no Brasil, no período de 2008 a 2011. Utilizando a Regressão Linear e a análise de dados em painel, testou-se aquela associação e constatou-se que as capacidades de TI estão associadas ao desempenho em apenas quatro dos 32 relacionamentos testados, sendo um negativo. Portanto, no conjunto, confirmou-se o impacto nulo das capacidades de TI diretamente no nível da firma - corroborando as demandas da literatura para análise desse impacto em níveis intermediários de desempenho. Limitações e oportunidades de pesquisa constam nas conclusões.

Palavras-Chave: capacidades de TI; desempenho da firma; teoria baseada em recursos

ABSTRACT

Studies conducted in the early 2000s based on objective performance data confirmed the direct value of Information Technology (IT) at the firm level (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003). However, recent literature has produced different results, due to standardization in the supply of IT products and services. From the Resource-Based Theory perspective, this paper tests whether the value of IT continues to be captured by measures of firm performance, as found in studies in early 2000 of U.S. firms. We do so by gathering objective data and variables for 149 leading IT companies in Brazil in the period 2008-2011. Utilizing Linear Regression and panel data, we test this association and found that IT capabilities are associated with performance in only four of the 32 relationships tested, with one being negative. Thus, overall, we confirmed the null impact of IT capabilities specifically at the firm level - supporting the demands of Resource Based Theory to analyze this impact at intermediate levels of performance. We also list limitations and research opportunities in the conclusion.

Key words: IT capabilities; firm performance; resource-based theory

Introdução

A Teoria Baseada em Recursos (TBR) é utilizada no campo da Estratégia para explicar diferenças de desempenho entre as firmas (J. Barney, 1991; J. B. Barney, Ketchen, & Wright, 2011). Para a TBR, o desempenho é resultante do conjunto de recursos em uso pela firma, quando são raros, valiosos, insubstituíveis e não imitáveis por concorrentes (Nevo & Wade, 2011).

Contudo, é reduzido o número de investigações sobre os tipos de variáveis de desempenho a considerar na mensuração do valor da TI nesse campo do conhecimento, com algumas exceções (dentre elas: Qu, Oh, & Pinsonneault, 2010; Tallon & Kraemer, 2007).

Predominantemente, as pesquisas utilizam dados de desempenho e de TI de empresas em países desenvolvidos (A. S. Bharadwaj, 2000;Muhanna & Stoel, 2010; Stoel & Muhanna, 2009), sendo restritas as investigações em países em desenvolvimento, como o Brasil. Características da indústria e da economia nesses dois grupos de países poderiam sinalizar para diferenças no valor da TI (Muhanna & Stoel, 2010; Stoel & Muhanna, 2009). Nesta linha, a comparação dos resultados no Brasil com aqueles de países desenvolvidos pode contribuir com a compreensão do fenômeno complexo que representa o valor da TI (Fink, 2011). Nesta pesquisa, valor da TI é utilizado como sinônimo de efeitos positivos das capacidades de TI no desempenho da firma.

Pesquisas sobre valor da TI nas décadas de 1990 e início de 2000 apontaram associações diretas entre capacidades de TI e o desempenho da firma (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003). Contudo, a literatura recente, fundamentada na TBR, tem apresentado resultados distintos (Oh, Yang, & Kim, 2014; Ting-Peng, Jun-Jer, & Chih-Chung, 2010). Especificamente, investigações que consideram o desempenho no nível da firma apresentaram resultados diferentes e conflitantes até o momento (Byrd & Byrd, 2010; Masli, Richardson, Sanchez, & Smith, 2011).

Nesta linha, Chae, Koh e Prybutok (2014)defendem que a padronização de ERPs e a rápida adoção de tecnologiasweb por um grande número de firmas faz com que o valor da TI não seja percebido diretamente no nível de firma. A partir de dados de firmas americanas de meados da década de 2000 a 2010, esses autores confirmaram que firmas com maiores capacidades de TI possuíam indicadores de desempenho similares àquelas fora do ranking dessas capacidades.

Teóricos das áreas de Sistemas de Informação (SI) e TBR têm chamado a atenção para uma análise do impacto da TI no nível inferior ao da firma (Kim, Shin, Kim, & Lee, 2011; Ray, Muhanna, & Barney, 2005; Tallon, 2010), tendo em vista o extenso número de variáveis envolvidas no desempenho da firma (Goldoni & Oliveira, 2010; Ting-Peng et al., 2010) e a complexidade do relacionamento entre TI e desempenho (Fink, 2011). De igual forma, estudos no contexto brasileiro são relevantes, especialmente pela: (a) escassez de pesquisas sobre valor da TI na perspectiva de capacidades organizacionais (Oliveira & Oliveira, 2012), e predominantes nos países desenvolvidos (Kim et al., 2011; Stoel & Muhanna, 2009); (b) utilidade da abordagem cross-country em economias distintas, como a americana e a brasileira; (c) possibilidade de identificação dos elementos consensuais ou dissonantes entre os estudos (Chae, Koh, & Prybutok, 2014).

Assim, esta pesquisa reúne variáveis e dados objetivos recentes (2006 a 2011), com o intuito de testar se o valor da TI continua a ser captado pelas medidas de desempenho da firma, conforme estudos realizados no início de 2000 com firmas americanas (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003). Para tanto, testa a associação direta entre Capacidades de TI e Desempenho da Firma.

As capacidades de TI são entendidas nesta pesquisa como habilidades da firma de "mobilizar e desenvolver recursos baseados em TI, em combinação ou copresença com outros recursos e capacidades" (A. S. Bharadwaj, 2000, p. 2).

São contribuições esperadas da pesquisa: (a) proposição de abordagens quanto ao nível de desempenho da TI, a partir dos resultados identificados; (b) identificação de fronteiras da TBR na explicação do valor da TI; (c) análise de semelhanças e diferenças entre os resultados da pesquisa e aqueles de países desenvolvidos; (d) para os gestores, a ênfase em variáveis intermediárias que captem o retorno dos investimentos em TI.

Além da introdução, o artigo está estruturado em quatro outras seções: a segunda seção apresenta o referencial teórico - aspectos da TBR, capacidades de TI e desempenho, hipóteses e modelo de pesquisa, e operacionalização das variáveis. Na seção seguinte, o método de pesquisa é apresentado - incluindo a forma de coleta de dados, amostra e população, as equações de regressão e as técnicas para análise de dados. A quarta seção consta da exposição (teste de hipóteses) e da discussão dos resultados. Na última seção, são apresentadas conclusões, limitações e recomendações de pesquisa.

Teoria Baseada em Recursos, Capacidades de TI e Desempenho

Nesta seção, são descritos os principais aspectos da Teoria Baseada em Recursos, a relação entre capacidades de TI e os níveis de desempenho, as hipóteses e o modelo de pesquisa, bem como a operacionalização das medidas adotadas para as variáveis (dependentes, independentes e moderadoras).

Aspectos da TBR

O papel dos recursos no crescimento e no desempenho da firma tem sido estudado desde a segunda metade do século XX (Penrose, 2009;Wernerfelt, 1984). Para Wernerfelt (1984, p. 172), recurso representa "algo que poderia ser pensado como uma força ou fraqueza de uma firma". Assim, confrontada com a abordagem tradicional da posição de produto, a posição de recursos sustentada por uma firma pode significar barreira de entrada para os concorrentes em determinado mercado.

Nas últimas duas décadas, a abordagem de recursos tem crescido e obtido ampla aceitação na academia e no cenário mercadológico, a ponto de a Teoria Baseada em Recursos representar uma das mais empregadas no campo da gestão, no intuito de se compreender a relação entre recursos, desempenho e vantagem competitiva (Kraaijenbrink, Spender, & Groen, 2010; Nevo & Wade, 2010), com comprovada eficácia (Crook, Ketchen, Combs, & Todd, 2008; J. B. Barney et al., 2011).

A TBR auxilia na explicação de por que as firmas são diferentes em termos de desempenho, com base nas particularidades dos recursos e das capacidades controlados ou acessados. Assim, a Teoria entende a firma como um conjunto de recursos que, detendo certos atributos (valor, raridade, dificuldade de imitação, não possibilidade de substituição), determinam desempenho superior (J. Barney, 1991; Santhanam & Hartono, 2003).

Utilizando-se das premissas da TBR, diversos estudos têm sido realizados no intuito de identificar o impacto da TI no desempenho. Tais investigações, contudo, adotam diferentes abordagens metodológicas (Lu & Ramamurthy, 2011; Ngai, Chau, & Chan, 2011), bem como distintas variáveis independentes e dependentes (Iyer, 2011; Neirotti & Paolucci, 2011) - além de diversos cenários estratégicos (Song, Di Benedetto, & Nason, 2007), organizacionais e específicos da indústria (Byrd & Byrd, 2010; Zhang, Sarker, & Sarker, 2008).

Esses aspectos têm contribuído para resultados também diferentes quanto ao impacto da TI no desempenho, quando analisados à luz da TBR (Ting-Peng et al., 2010).

Na seção seguinte, alguns resultados da relação entre TI e desempenho são discutidos, enfatizando o nível de desempenho.

Capacidades de TI e desempenho

As capacidades de TI são "conjuntos complexos de recursos relacionados a TI, habilidades e conhecimento, exercidos através de processos de negócios, que habilitam firmas a coordenar atividades, a fazer uso de ativos de TI para proporcionar resultados desejados" (Stoel & Muhanna, 2009, p. 182). Essas capacidades são parte das capacidades totais da firma, e são de difícil replicação por concorrentes (F. Wu, Yeniyurt, Kim, & Cavusgil, 2006), tendo em vista sua conexão com a história, a cultura e a experiência da firma (A. Bharadwaj, Sambamurthy, & Zmud, 1999).

Na perspectiva de Wernerfelt (1984), as capacidades tecnológicas estão no grupo de recursos utilizados para a geração de diversos produtos/serviços simultaneamente, sendo que cada produto/serviço gera parte do retorno da firma. Neste caso, as capacidades de TI podem possibilitar barreiras de entrada para os concorrentes, a depender de como a firma atua no equilíbrio entre a exploração de recursos existentes e o desenvolvimento de recursos novos. A manutenção da posição da firma requer, portanto, a manutenção do crescimento das capacidades tecnológicas empregadas na produção de produtos/serviços.

Essas medidas podem ser reunidas em dois grupos: (a) desempenho no nível da firma; (b) e desempenho em nível inferior ao da firma. Para o primeiro grupo, têm-se as medidas agregadas da firma, geralmente, operacionalizadas por variáveis de rentabilidade (Masli et al., 2011; S. M. Huang, Ou, Chen, & Lin, 2006), e as medidas de eficiência (Lunardi, Dolci, & Maçada, 2010;Quan, 2008; Ting-Peng et al., 2010). Para o desempenho em nível inferior ao da firma, inserem-se as medidas relacionadas ao desempenho de processos (Qu et al., 2010), inovação (Tarafdar & Gordon, 2007), desempenho de setores/departamento (Nevo & Wade, 2011), dentre outras.

Níveis de desempenho e capacidades de TI

Há correntes que defendem o relacionamento direto entre capacidades de TI e desempenho no nível da firma (Santhanam & Hartono, 2003; S. M. Huang et al., 2006; Tian, Wang, Chen, & Johansson, 2010). Os trabalhos dessas correntes encontram suporte na TBR que preconiza o papel dos recursos de TI no desempenho e na vantagem competitiva (Stoel & Muhanna, 2009).

Contudo, o impacto das capacidades de TI nesse nível de desempenho ainda carece de consenso na literatura, vista a presença de resultados distintos e até divergentes (Ting-Peng et al., 2010). Como exemplos de trabalhos que não encontraram suporte completo para o impacto das capacidades de TI no desempenho no nível da firma, estão Oh, Yang e Kim (2014), Masli, Richardson, Sanchez e Smith (2011), Byrd e Byrd (2010) e Quan (2008).

As diferenças de resultados nos trabalhos que associam capacidades de TI com desempenho no nível da firma têm fundamentado discussões no campo da TBR quanto ao valor da TI em níveis inferiores ao da firma, a exemplo do nível de processos (Lu & Ramamurthy, 2011; Qu et al., 2010; Ray et al., 2005).

Nesta corrente, Tallon e Kraemer (2007) defendem que o impacto da TI ocorre primeiramente nos processos organizacionais para, posteriormente, impactar o desempenho da firma. Alguns trabalhos têm corroborado esse impacto das capacidades de TI no desempenho no nível de processos e, indiretamente, no desempenho agregado da firma (Kim et al., 2011; Tallon, 2010; Z. Wu, Huang, & Wu, 2008).

Ao analisar o impacto de recursos de TI produzidos internamente e aqueles fornecidos por terceiros, Qu, Oh e Pinsonneault (2010) concluem que o desenvolvimento e o uso de recursos de TI internos têm maior impacto nos processos de negócios ligados à TI. Esses processos, por consequência, conduzem ao maior desempenho da firma quando empregados recursos de TI na própria organização.

Processos de relacionamento com clientes são exemplos do impacto das capacidades de TI (Rapp, Trainor, & Agnihotri, 2010). Esses processos mediam a relação entre capacidades de TI e desempenho da firma (Mithas, Ramasubbu, & Sambamurthy, 2011) e/ou são impactados diretamente pela TI (Gonzalvez-Gallego, Soto-Acosta, Trigo, Molina-Castillo, & Varajao, 2010).

No campo da inovação, resultados também evidenciam que as capacidades de TI têm impactado variáveis no nível inferior ao da firma, como o poder da inovação, a inovação de processos e o desempenho da inovação (K. F. Huang, 2011; Patrakosol & Lee, 2009).

Desempenho anterior (t-1) e efeito halo

Estudos anteriores defendem que parte do desempenho atual das organizações é explicada pelas medidas de desempenho prévio (Chae et al., 2014). Igualmente, ressaltam a possibilidade de que o desempenho anterior possa interferir na classificação de uma empresa como líder de TI por parte deexperts, quando da composição de rankingsespecíficos (Muhanna & Stoel, 2010) - a exemplo das 500 empresas líderes em TI da InformationWeek (americana) ou das 100 líderes em TI na versão brasileira da revista. Portanto, entende-se que o efeito haloexiste quando medidas de desempenho anterior possam ter influenciado a seleção de empresas líderes em TI, e não as capacidades de TI em si (A. S. Bharadwaj, 2000).

Na literatura de valor da TI, o principal interesse dos pesquisadores é assegurar que as capacidades de TI representem [ou não] impacto no desempenho atual e, para isso, controla-se também o desempenho anterior (Santhanam & Hartono, 2003). Nesta pesquisa, o efeito halo é controlado com a inserção das medidas de desempenho anterior, no intuito de assegurar o efeito das Capacidades de TI sobre medidas atuais de desempenho da firma.

Hipóteses e modelo de pesquisa

Com base nos resultados mistos apresentados no referencial teórico e nas oportunidades de investigações nas economias em desenvolvimento - esta pesquisa testa a seguinte hipótese, levando em conta dados do ranking das líderes em TI no Brasil no período de 2008 a 2011:

H1: As capacidades de TI estão associadas positivamente ao desempenho da firma, após ajustado pelo desempenho anterior, considerando as seguintes medidas de desempenho:

H1a: Rentabilidade da firma;

H1b: Eficiência da firma.

Dada a complexidade do fenômeno valor da TI (Fink, 2011; Stoel & Muhanna, 2009) nas investigações que testam seu impacto no desempenho, algumas variáveis relacionadas às características da indústria são consideradas, a saber: tamanho, idade e setor da firma (indústria).

Para Tian, Wang, Chen e Johansson (2010), o tamanho da firma é um indicador de desempenho passado e, portanto, pode afetar o desempenho corrente (Ortega, 2010), tendo em vista que firmas maiores tendem a apresentar diversidade de recursos (Lun & Quaddus, 2011). O tempo de entrada (idade) pode conferir vantagem competitiva às firmas e melhor desempenho (Ortega, 2010), embora Z. Wu, Huang e Wu (2008) não tenham encontrado impacto do tempo de atuação. Considerando que existe um ajuste entre as capacidades de uma firma e a indústria em que ela atua (Stoel & Muhanna, 2009), Byrd e Byrd (2010) identificaram maior impacto das capacidades de TI no desempenho nas firmas de produção que naquelas de serviços.

Portanto, as seguintes hipóteses são enunciadas:

H2: A associação entre as capacidades de TI e as medidas de rentabilidade da firma - após o ajuste pelas medidas de desempenho anterior - é moderada pelo (a):

H2a: Tamanho da firma;

H2b: Idade (tempo de entrada) da firma;

H2c: Setor de atuação da firma.

H3: A associação entre as capacidades de TI e as medidas de eficiência da firma - após o ajuste pelas medidas de desempenho anterior - é moderada pelo (a):

H3a: Tamanho da firma;

H3b: Idade (tempo de entrada) da firma;

H3c: Setor de atuação da firma.

Com base nas hipóteses supracitadas, o modelo de pesquisa é apresentado na Figura 1.

Figura 1. Modelo de Pesquisa. Fonte: Elaborada pelos autores. 

Operacionalização das variáveis

Capacidades de TI: Esta pesquisa parte de dados secundários, em especial, quanto à variável Capacidades de TI. Utiliza escore da Revista InformationWeek Brasil (Cavalcanti, 2011;Prescott, 2008, 2009, 2010) como substituto para as medidas autorrelatadas de Capacidades de TI. A despeito de utilizar dados secundários para mensuração da variável, esta pesquisa tem respaldo em estudos clássicos de impactos da TI que adotaram procedimentos similares (como: A. S. Bharadwaj, 2000; Muhanna & Stoel, 2010; Santhanam & Hartono, 2003). Para Stoel e Muhanna (2009), o uso de dados secundários para teste (ou no contexto) de teorias é bem aceito.

Rentabilidade da firma (RentFirma): A rentabilidade da firma é mensurada pelas seguintes variáveis: retorno sobre ativos (RsA), retorno sobre patrimônio dos acionistas (RsPl), margem de lucro líquida (MLuc), variação no lucro por ação em dois anos consecutivos (ΔL/A), giro do ativo (GirAt) (S. M. Huang et al., 2006; Masli et al., 2011), giro do ativo (GA) (Matarazzo, 2003).

Eficiência da firma (EfFirma): A eficiência é mensurada por: despesas administrativas, de vendas e gerais, divididas por receitas (Desp/R) (Byrd & Byrd, 2010), crescimento de receitas (ΔRec) (Ting-Peng et al., 2010) e participação da receita operacional na receita total (%RecOp) (Quan, 2008).

Todas as medidas de desempenho atual referem-se ao ano anterior ao escore das empresas na Revista, seguindo procedimentos de estudos anteriores (Santhanam & Hartono, 2003; Stoel & Muhanna, 2009). No Apêndice constam a definição e o cálculo das variáveis utilizadas.

Desempenho anterior ( t-1 ): Representa as medidas de rentabilidade e eficiência da firma coletadas no exercício social imediatamente anterior, como procedido em estudos correlatos (Chae et al., 2014; Santhanam & Hartono, 2003).

Método

A forma de coleta de dados, a amostra e a população da pesquisa, as equações e também os procedimentos para análise dos dados são descritos nas seções: coleta de dados, equações de regressão e análise dos dados.

Coleta de dados: amostra e população da pesquisa

Adota-se como abordagem metodológica a análise de dados secundários, definidos nesta pesquisa como dados publicados por Revista especializada e ainda não tratados com instrumental científico (testes estatísticos específicos), cujos resultados são úteis para à resolução de problemas acadêmicos e gerenciais. Pesquisas sobre o valor da TI utilizaram dados secundários para conclusões que são referências em Sistemas de Informação ao longo dos anos (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003; Stoel & Muhanna, 2009).

De igual forma, o uso de dados secundários soluciona os dilemas das dificuldades de obtenção de resposta para instrumentos de pesquisa (survey), diante das alegações de dados sigilosos de TI e desempenho por parte das empresas (Bradley, Pratt, Byrd, Outlay, & Wynn, 2012). Também o viés de respostas na percepção dos gestores, geralmente, apontado como limitação, é retirado quando se adotam dados secundários. Anualmente, a Revista InformationWeek (Cavalcanti, 2011; Prescott, 2008, 2009, 2010) publica lista com as 100 empresas mais inovadoras no uso da TI no Brasil, avaliadas por escore decrescente. Assim, a população da pesquisa compreende uma lista de 400 empresas, abrangendo um período de quatro anos (2008 a 2011).

O período de análise e o contexto dos dados desta pesquisa são alguns dos diferenciais em relação às investigações anteriores, considerando que se utilizam dados de desempenho dos anos 2006 a 2010 (ranking 2008-2011) em empresas brasileiras. Estudos anteriores em países desenvolvidos consideraram períodos remotos para analisar a relação entre Capacidades de TI e medidas de desempenho no nível da firma, identificando resultados distintos. A. S. Bharadwaj (2000) estudou a relação entre capacidades de TI e desempenho com dados de empresas americanas de 1991 a 1994, concluindo pelo impacto da TI nas medidas de desempenho. Santhanam e Hartono (2003) utilizaram dados do mesmo período enfatizando alterações metodológicas (uso de média da indústria para empresas da amostra controle; tratamento diferenciado do efeito halo; análise dos efeitos sustentados das capacidades de TI), identificando resultados similares àqueles de A. S. Bharadwaj (2000), inclusive confirmando os efeitos sustentados nos anos de 1995 a 1997. Com dados do início da década de 2000, outro estudo foi realizado com empresas americanas no intuito de verificar se os resultados das pesquisas citadas se repetem, ou seja, se as capacidades de TI explicam desempenho diferenciado entre empresas (Chae et al., 2014). Os autores identificaram resultados distintos dos estudos anteriores - sinalizando para associação nula entre TI e desempenho da firma.

Os estudos mencionados foram realizados em contexto de economia desenvolvida e, ainda, em períodos remotos (início das décadas de 1990 e 2000). Tal pesquisa considera dados de desempenho de empresas brasileiras, líderes em TI, no período de 2006 a 2010 - no intuito de discutir os resultados com aqueles já citados.

O primeiro critério para definição da amostra de pesquisa envolveu a inclusão de empresas que constavam no ranking e que também estavam registradas na Bm&FBovespa (n.d.). O segundo critério implicou na busca de demonstrações contábeis das demais empresas nos seus respectivos sítios corporativos. As demonstrações dessas empresas foram encontradas na web, a partir de ferramentas de busca eletrônica, como o Google e o portal da Comissão de Valores Mobiliários (CVM).

A partir do acesso às demonstrações (Balanço Patrimonial, Demonstração do Resultado do Exercício e Notas Explicativas), os dados foram coletados. Da amostra original de 170 empresas - cujas demonstrações estavam disponíveis - três foram excluídas por ausência de dados para uma ou mais variáveis (a exemplo da variável lucro por ação ou cota) e dezoito foram excluídas por não apresentarem informações sobre desempenho anterior (Tabela 1).

Tabela 1 Amostra da Pesquisa 

Empresas Ano (ranking) Total
2008 2009 2010 2011
Listadas na Bolsa 24 19 26 20 89
No listadas 13 11 14 22 60
Total 37 30 40 42 149

Nota. Fonte: Dados da pesquisa.

Equações de regressão

Esta pesquisa se utiliza das equações de regressão para testar a associação entre as capacidades de TI e o desempenho das firmas (Chae et al., 2014; Santhanam & Hartono, 2003). Inclui nos testes o efeito das medidas de desempenho anterior sobre o desempenho atual. Além das variáveis consideradas nas pesquisas citadas, considera-se o efeito das variáveis moderadoras no desempenho da firma (tamanho e idade), com base nos fundamentos da Teoria Baseada em Recursos discutidos na seção do referencial teórico.

Assim, as equações são apresentadas a seguir:

DFt = β 0 + β 1DF(t-1) (1)

DFt = α0 + α1DF(t-1) + α2CapTI t+1 (2)

DFt = α0 + α1DF(t-1) + α2CapTIt+1 + α3CapTI t+1.Tam + α4CapTI t+1.Idade (3)

Em que DFt representa o desempenho da firma no ano t (atual); DF(t-1), é o desempenho da firma no ano imediatamente anterior; CapTI t+1 representa o escore da empresa no rankingdo ano seguinte à medida de desempenho; β0 e α0 são as constantes; β 1, α1, α2, α3 e α4 são os coeficientes de regressão; CapTI t+1.Tamt é a moderação entre capacidades de TI e o tamanho da firma; CapTI t+1.Idade representa moderação das capacidades de TI e a idade da firma.

Análise dos dados

A primeira técnica utilizada para análise estatística dos dados é a Regressão Linear Múltipla, que tem como uma das premissas o uso de variáveis métricas (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2005). Os estudos anteriores sobre valor da TI adotaram a regressão linear mesmo diante de dados com distribuição não normal (Chae et al., 2014; Santhanam & Hartono, 2003), o que é justificado pelas diferenças nas características intrínsecas das empresas analisadas (ramos de atuação, estrutura organizacional, contextos operacionais e estratégicos, volumes de transação, setor de regulação etc.), geralmente, apontados por pesquisas da área (Song et al., 2007; Tarafdar & Gordon, 2007). Para a regressão, utilizou-se a versão 20 do software International Business Machines (IBM, 2010).

No intuito de elucidar qualquer influência da não normalidade nos resultados, adicionalmente à regressão linear, aplicou-se o teste de Mann Whitney, recomendado para dados com distribuição não normal (Field, 2009). O teste pressupõe a classificação das empresas em ordem crescente de escores para a variável independente (escores de Capacidades de TI), a subsequente categorização de dois grupos da independente (altas e baixas capacidades), sendo as médias das variáveis dependentes (desempenho atual) confrontadas para os dois grupos.

Uma segunda técnica adotada para tratamento dos dados foi a regressão com base em dados de painel (desbalanceado), considerando que algumas empresas aparecem mais de uma vez no ranking das líderes de TI, no período de 2008 a 2011. A literatura tem adotado essa técnica como complementar à regressão múltipla, no intuito de identificar o modelo que melhor se ajuste aos dados (Andrade & Galina, 2013; Faria & Maçada, 2011). A análise foi realizada com a versão 13 do software Stata (2013).

Neste estudo, utilizou-se o teste de Hausman para análise dos efeitos fixos e aleatórios, com vistas à identificação do modelo mais ajustável aos dados. Neste caso, o teste verifica se os valores do erro não observável estão correlacionados com as variáveis independentes. Para p>0,05, recomenda-se utilizar modelo com efeitos aleatórios; do contrário, modelo com efeitos fixos melhor se ajusta aos dados (Andrade & Galina, 2013).

Modelos de efeitos fixos pressupõem que os coeficientes podem variar de indivíduo para indivíduo ou no tempo, ainda que permaneçam como constantes fixas (Marques, 2000), sendo que o coeficiente do regressor está correlacionado com o termo de erro invariante no tempo (α0), mas não correlacionado com o erro idiossincrático. Já os modelos aleatórios partem da premissa de que o comportamento dos indivíduos e dos períodos de tempo é desconhecido, e não pode ser observado nem medido. Assume-se que o termo de erro invariante (α0) é aleatório, não correlacionado com os regressores (Fávero, 2013; Marques, 2000).

Resultados e Discussão

Caracterização da amostra

As empresas da amostra são caracterizadas na Tabela 2 - com base nos atributos: receita líquida, idade, setor da firma, ativo total, lucro e patrimônio líquidos médios.

Tabela 2 Características da Amostra 

Características Percentual (%) Características Percentual (%)
Receita líquida anual (R$) - Setor da firma -
De 20 a 999 milhões 23,5 Produço 38,2
De 1 a 4 bilhões 44,3 Comércio 8,1
De 4,001 a 10 bilhões 15,4 Serviço 53,7
Acima de 10 bilhões 16,8
Idade (tempo de atuaço) - Ativo total (R$) -
De 0 a 15 anos 14,1 De 250 a 999 milhões 10,7
De 16 a 40 anos 26,2 De 1 a 10 bilhões 56,4
De 41 a 80 anos 40,9 De 10,001 a 100 bilhões 21,5
Mais de 80 anos 18,8 Mais de 100 bilhões 11,4
Lucro líq. médio=2,05 bi (R$) - PL médio=12,54 bi (R$) -
Total 100 Total 100

Nota. Fonte: Dados da pesquisa.

As estatísticas descritivas para as variáveis da pesquisa constam na Tabela 3.

Tabela 3 Estatísticas Descritivas 

Variável N Mínimo Máximo Média Desvio Padro
CapTI 149 -15,280 254,410 67,657 48,598
CapTI.Tam 149 -232,210 4.879,097 1.027,636 804,491
CapTI.Idade 149 -63,063 932,047 253,249 191,380
RsA 149 -0,122 0,880 0,084 0,108
RsPl 149 -1,369 3,337 0,263 0,494
MLuc 149 -0,996 4,694 0,173 0,461
ΔL/A 149 -54,000 331,857 7,008 44,700
GA 149 0,025 3,724 0,729 0,695
Desp/R 149 -0,355 0,756 0,134 0,136
ΔRec 149 -0,330 6,250 0,249 0,645
%RecOp 149 0,135 0,996 0,833 0,178

Nota. CapTI: capacidades de TI; CapTI.Tam: capacidades de TI vezes tamanho da firma; CapTI.Idade: capacidades de TI vezes idade da firma; DF(t-1): desempenho anterior (2007 a 2010); RsA: retorno sobre ativos; RsPl: retorno sobre patrimônio líquido; MLuc: margem lucro; ΔL/A: variação no lucro por ação; GA: giro do ativo; Desp/R: despesas de vendas, administrativas e gerais por receitas; ΔRec: crescimento de receitas; %RecOp: participação da receita operacional na receita total.

Modelos de regressão linear MQO e dados em painel

Regressão linear MQO

Para a inserção das variáveis no modelo de regressão adotou-se o métodoEnter, que pressupõe a entrada de todas as variáveis independentes (capacidades de TI e os efeitos de moderação com tamanho e idade da firma). Esse método é indicado quando já existem fundamentos da literatura para inserção de todas as variáveis no modelo. Neste caso, o desempenho anterior, as capacidades de TI, o tamanho e a idade da firma são entendidos como elementos que influenciam desempenho da firma (Lun & Quaddus, 2011; Ortega, 2010; Santhanam & Hartono, 2003).

Com base na análise de resíduos, em cada modelo os casos influentes (outliers) foram verificados e excluídos quando as estatísticas residuais indicaram essa necessidade (Field, 2009). Os outliers são comuns quando os dados envolvem indicadores de desempenho de empresas com distintas características (como os diferentes campos de negócio: serviços financeiros, transporte, venda de produtos, produção etc.). Também testou-se a distribuição normal dos erros, rejeitando-se a hipótese de que as variáveis seguem distribuição normal.

A multicolinearidade foi verificada nos três modelos de regressão para cada variável dependente, por meio do Fator de Inflação da Variância (Variance Inflation Factor [VIF]). Nos dois primeiros modelos, o VIF ficou próximo de 1. Para o modelo 3, as variáveis CapTIt+1, CapTIt+1.Tam e CapTIt+1.Idade apresentaram colinearidade (VIF>10), conforme a literatura (Hair et al., 2005). Observa-se no Modelo 3 (Tabela 4) que, apesar de as variáveis independentes compartilharem variância explicada dos indicadores de desempenho da firma, em geral, a mudança do R2 com a inserção dessas variáveis é reduzida.

Tabela 4 Regressão Linear: Variáveis Dependentes (Rentabilidade e Eficiência da Firma) 

Variáveis Dependentes Modeloa N Mudança R2 DF anterior CapTI CapTI.Tam CapTI.Idade
Medidas de rentabilidade da firma
RsA 1 146 0,447 0,669***
2 0,020 0,676*** 0,141**
3 0,012 0,661*** 0,616* -0,106 -0,386*
RsPl 1 139 0,290 0,538***
2 0,007 0,533*** 0,081
3 0,003 0,529*** -0,168 0,050 0,208
MLuc 1 144 0,177 0,421***
2 0,022 0,436*** 0,150*
3 0,007 0,436*** 0,614* -0,347 -0,128
ΔL/A 1 145 0,000 0,005
2 0,004 0,001 0,065
3 0,027 0,028 0,754* -0,113 -0,602*
GA 1 143 0,910 0,954***
2 0,000 0,954*** -0,002
3 0,001 0,952*** 0,100 -0,020 -0,086
Medidas de eficiência da firma
Desp/R 1 139 0,316 0,562***
2 0,006 0,570*** 0,077
3 0,022 0,535*** 0,821** -0,273 -0,496*
ΔRec 1 144 0,009 0,097
2 0,002 0,098 0,041
3 0,013 0,088 0,498 -0,057 -0,416
%RecOp 1 137 0,576 0,759***
2 0,000 0,759*** 0,001
3 0,016 0,726*** -0,094 0,499* -0,408*

aModelo 1: DFt = β0 + β1DF(t-1). Modelo 2:DFt = α0 + α1DF(t-1)+ α2CapTI t+1. Modelo 3: DFt = α0 + α1DF(t-1) + α2CapTIt+1 + α3CapTIt+1.Tam + α4CapTI t+1.Idade.

***p<0,001;

**p<0,05;

*p<0,1.

Como se constata da Tabela 4 (Modelo 1), o desempenho da firma no período anterior explica parcela significativa do desempenho atual para a maioria dos indicadores, com exceção de variação no lucro por ação (ΔL/A) e crescimento de vendas (ΔRec). Consequentemente, as medidas de desempenho anterior explicam a maior parte da variância dos indicadores de desempenho atual, com destaque para retorno sobre ativos (R2 = 44,5%), giro do ativo (R2 = 91,0%) e participação da receita operacional na receita total (%RecOp), com R2 = 57,6%.

No Modelo 2, quando inserida a variável CapTI, observa-se que a mudança na variância explicada (R2) é reduzida. Igualmente, a maior parte dos coeficientes não apresenta significância a p<0,05, com exceção da variável retorno sobre ativos e margem de lucro. Contudo, para essas duas variáveis, os coeficientes de regressão são inferiores a 0,20 e explicam parcela reduzida da variância no modelo (menos de 3%).

O Modelo 3 acrescenta a moderação do tamanho e idade da firma com as capacidades, na explicação do desempenho atual. Como no Modelo 2, a variância explicada tem alterações mínimas quando da inserção dos efeitos da moderação (tamanho e idade). Além disso, os coeficientes de regressão para a moderação do tamanho da firma são, em geral, desprovidos de significância (p>0,05) - com exceção do indicador participação da receita operacional na receita total. A moderação da idade da firma apresentou quatro indicadores significantes, contudo, com sinal negativo, contrário ao esperado; é o caso das variáveis: retorno sobre ativo; variação no lucro por ação; despesas de vendas, administrativas e gerais por receita (Desp/R); e participação da receita operacional na receita total.

Para o setor de atuação da firma, o efeito moderador foi testado mediante análise de regressão por subgrupos (produção versus comércio/serviços), conforme Tabela 5.

Tabela 5 Efeito Moderador do Setor de Atuação na Relação Entre Capacidades de TI e Desempenho 

FIRMAS DE PRODUçO (n=57)
Previsor (β) e R2 Rentabilidade da firma Eficiência da firma
RsA RsP MLuc ΔL/A GA Desp/R ΔRec %RecOp
CapTI (β) 0,155 0,138 0,283* 0,157 0,135 0,111 0,031 -0,256
R2 0,024 0,019 0,080 0,025 0,018 0,012 0,001 0,065
R2 ajustado 0,006 0,001 0,064 0,007 0,000 -0,006 -0,017 0,049
FIRMAS DE COMéRCIO/SERVIçOS (n=92)
CapTI (β) 0,145 -0,006 0,096 -0,062 0,083 0,125 -0,029 0,113
R2 0,021 0,000 0,009 0,004 0,007 0,016 0,001 0,013
R2 ajustado 0,010 -0,011 -0,002 -0,007 -0,004 0,005 -0,010 0,002

* Nota. p<0,05.

Pela análise da Tabela 5, o setor de atuação (produção versus comércio/serviços) não exerce efeito moderador na relação entre capacidades de TI e desempenho da firma, tanto para as variáveis de rentabilidade quanto para as de eficiência. Os coeficientes (β) naTabela 5 constam não significantes (p>0,05), com exceção da variável margem de lucro, que possui coeficiente positivo (β = 0,283) para as firmas do setor Produção. Além desse indicador, constata-se a reduzida variância explicada (R 2) pela variável previsora Capacidades de TI nos dois setores em análise. Portanto, inexiste suporte para H2c e H3c.

Adicionalmente, o Teste Não Paramétrico de Mann Whitney foi aplicado no intuito de confirmar [ou confrontar] os resultados da regressão linear.

Todos os testes de Mann Whitney sinalizam que inexistem diferenças de desempenho entre empresas com baixas (n = 75) e altas capacidades de TI (n = 74), confirmando os resultados da regressão.

Regressão com dados em painel

Considerando a presença de dados de anos diferentes, de empresas que se repetem em alguns desses anos, a técnica de regressão com dados em painel foi também aplicada, no intuito de se identificar o modelo mais robusto para teste das hipóteses.

A partir do teste de Hausman, constatou-se que a adoção de efeitos fixos apresenta melhor ajuste dos dados aos modelos da maioria das dependentes (Marques, 2000). Contudo, o modelo com efeitos aleatórios foi adotado quando o teste indicou melhor ajuste (Tabela 6).

Tabela 6 Regressão com Dados em Painel: Variáveis Dependentes (Rentabilidade e Eficiência) 

Variáveis Dependentes Modeloc Nh Mudança R2 DF anterior CapTI CapTI.Tam CapTI.Idade
Medidas de rentabilidade da firma
RsAa 1 146 0,466 0,581***
2 0,024 0,589*** 0,000**
3 0,016 0,576*** 0,001** -0,000 -0,000*
RsPla 1 139 0,291 0,321***
2 0,009 0,319*** 0,000
3 0,004 0,315*** -0,000 1.08e-06 0,000
MLuca 1 144 0,190 0,339***
2 0,015 0,352*** 0,000
3 0,005 0,353*** 0,002 -0,000 -0,000
ΔL/Ab 1 145 0,000 0,000
2 0,004 0,000 0,005
3 0,023 0,002 0,059 0,002 0,020
GAa 1 143 0,910 0,903***
2 0,000 0,902*** -0,000
3 0,001 0,901*** 0,001 -4.97e-06 -0,000
Medidas de eficiência da firma
Desp/Ra 1 139 0,321 0,421***
2 0,004 0,424*** 0,000
3 0,023 0,400*** 0,002** -0,000 -0,000
ΔRecb 1 144 0,009 0,021
2 0,002 0,021 0,000
3 0,013 0,019 0,002 -0,000 -0,000
%RecOpa 1 137 0,589 0,670***
2 0,000 0,671*** -0,000
3 0,018 0,640*** -0,000 0,000 -0,000

Nota. a Modelos de efeitos fixos.

b Modelos de efeitos aleatórios.

c Modelo 1: DFt = β0 + β1DF(t-1). Modelo 2: DFt = α0 + α1DF(t-1) + α2CapTI t+1. Modelo 3: DFt = α0 + α1DF(t-1) + α2CapTIt+1 + α3CapTIt+1.Tam + α4CapTI t+1.Idade.

***p<0,001;

**p<0,05;

*p<0,1.

A análise dos coeficientes da regressão com dados em painel informa que o desempenho da firma no período anterior (DFt-1) explica grande parte do desempenho atual para seis indicadores (Modelo 1), exceto para as variáveis variação no lucro por ação e crescimento de vendas. Por consequência, as medidas de desempenho anterior explicam a maior parte da variância dos indicadores de desempenho atual, destacando-se as variáveis retorno sobre ativos (R2 = 46,6%), giro do ativo (R2 = 91,0%) e participação da receita operacional na receita total.

No Modelo 2, quando se insere a variável Capacidades de TI, constata-se que a mudança na variância explicada (R2) é reduzida para todos as variáveis dependentes. Igualmente, a maior parte dos coeficientes de CapTI não apresenta significância a p<0,05, com exceção da variável retorno sobre ativos. Contudo, o coeficiente de regressão dessa variável é inferior a 0,001, com reduzida contribuição à variância no modelo (menos de 3%).

O Modelo 3 - além das variáveis do Modelo 2 - considera a moderação do tamanho e a idade da firma com as Capacidades de TI, na explicação do desempenho atual. A variância explicada tem alterações mínimas quando inseridos os efeitos da moderação (tamanho e idade). Além disso, os coeficientes de regressão do tamanho da firma não são significantes (p>0,05). A moderação da idade da firma apresentou significância apenas para um indicador, contudo, com sinal negativo, contrário ao esperado (retorno sobre ativo).

A comparação dos modelos de regressão linear por Mínimos Quadrados Ordinários e os modelos em painel revela a similaridade dos resultados. Contudo, os resultados da análise em painel são superiores, tendo em vista que apresentam, em geral, maior variância explicada para as dependentes (>R2) e melhor ajuste aos dados (Nakamura, Jucá, & Bastos, 2011). Portanto, as hipóteses são analisadas com os modelos em painel (Tabela 7).

Tabela 7 Resumo das Hipóteses 

Hipótese Associaço Suporte
H1a CapTI → RentFirma Parcialmente suportada
H1b CapTI → EfFirma Parcialmente suportada
H2a (CapTI x Tam) → RentFirma No suportada
H2b (CapTI x Idade)→ RentFirma Parcialmente suportada
H2c (CapTI x Setor) → RentFirma Parcialmente suportada
H3a (CapTI x Tam) → EfFirma No suportada
H3b (CapTI x Idade) → EfFirma No suportada
H3c (CapTI x Setor) → EfFirma No suportada

Nota. Fonte: Dados da pesquisa.

Discussão

Pelos modelos de regressão, constatou-se que o desempenho anterior das firmas exerce impacto positivo no desempenho atual, com elevada variância explicada, corroborando estudo anterior (Santhanam & Hartono, 2003).

Para a relação entre capacidades de TI e desempenho no nível da firma (H1a e H1b), os resultados do Modelo 2 acompanham aqueles apontados pela literatura, no tocante às respostas mistas para o impacto da TI no desempenho, como concluíram Ting-Peng, Jun-Jer e Chih-Chung (2010). Contudo, predomina a associação nula para a maioria das variáveis dependentes.

Quando avaliada a relação entre Capacidades de TI e variáveis de rentabilidade, o suporte para impacto dessas capacidades no retorno sobre investimentos se aproxima do resultado encontrado por Quan (2008). A hipótese de impacto positivo (H1a) é rejeitada para as demais quatro variáveis de rentabilidade da firma, corroborando resultados recentes (Chae et al., 2014).

Para a relação entre capacidades de TI e as variáveis de eficiência da firma, predominam também resultados nulos. A única variável com coeficiente significante e reduzido é despesas de vendas, administrativas e gerais divididas por receitas. Esse resultado é corroborado por Byrd e Byrd (2010). Quanto às variáveis moderadoras (tamanho, idade e setor da firma), os resultados seguem a mesma linha inconstante dos efeitos diretos das capacidades de TI sobre o desempenho. Considerando as variáveis de rentabilidade e eficiência, por sua vez, constata-se ausência de efeito moderador do tamanho da firma.

Esse resultado possibilita o entendimento de que o tamanho pode exercer impacto diferente daquele preconizado pela TBR (Ortega, 2010), que pressupõe que a maior diversidade de recursos em firmas maiores levará a desempenho superior (Lun & Quaddus, 2011). Isso também permite a interpretação de que, em firmas menores, a TI pode exercer o mesmo impacto no desempenho que em firmas maiores, como constatado na literatura (Kim et al., 2011).

Quanto ao efeito da idade, os resultados indicam a associação apenas com a variável retorno sobre ativo, contudo, o coeficiente é negativo e reduzido (menor que -0,001). A divergência do sinal, em relação ao previsto, pode ser explicada pela constatação de que as firmas mais recentes no mercado tendem a não conhecer todos os riscos relacionados às iniciativas de inovação e investimentos em TI - se comparadas àquelas mais experientes.

Para a variável setor da firma, observa-se que não há diferenças na relação entre capacidades de TI e seu desempenho quando tomadas as firmas de produção e de comércio/serviços, com exceção da variável margem de lucro nas firmas de Produção (p<0,05). No conjunto das variáveis, esse resultado difere daquele encontrado por Byrd e Byrd (2010), autores que encontraram suporte para a hipótese de que as capacidades de TI exercem maior impacto nas firmas de produção que nas firmas de serviços. Contudo, os resultados da moderação estão alinhados aos da regressão para o impacto nulo das capacidades de TI no desempenho.

Os resultados distintos para a relação entre capacidades de TI e desempenho no nível da firma também sinalizam para a existência de outras variáveis que possam influenciar essa relação, a exemplo de cenários estratégicos (Song et al., 2007), organizacionais e variáveis específicas da indústria (Byrd & Byrd, 2010; Zhang et al., 2008).

Além da influência de variáveis moderadoras diversas, os resultados nulos apontam para uma análise do valor da TI em nível inferior ao da firma - o que está em sintonia com o que defendem Tallon e Kraemer (2007) e Kim, Shin, Kim e Lee (2011) quanto ao valor da TI para os processos organizacionais, em primeira instância, e o impacto indireto no nível da firma. Esses resultados também fomentam a investigação do impacto da TI nas diversas atividades de inovação (K. F. Huang, 2011; Patrakosol & Lee, 2009).

Adicionalmente, a predominância de resultados nulos na relação entre capacidades de TI e desempenho da firma é corroborada por estudo semelhante realizado com amostra de empresas americanas no início dos anos 2000 (Chae et al., 2014). Esses autores compararam amostras de empresas americanas com altas capacidades de TI e empresas de controle, constatando que os indicadores de desempenho da firma são semelhantes para as duas amostras, o que possibilitou a conclusão de que as capacidades de TI não explicam diferenças diretamente no desempenho da firma. Portanto, os resultados de Chae et al. (2014) são distintos daqueles identificados por estudos realizados com dados da década de 1990 (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003), que identificaram relação positiva entre capacidades de TI e desempenho da firma.

A ausência de relacionamento direto entre capacidades de TI e desempenho da firma - corroborada também por resultados mistos de estudos com dados primários (Ohet al., 2014) - é explicada pela padronização de Enterprise Resource Planning (ERP) e pela rápida adoção de tecnologias webocorrida a partir das décadas de 1990 e 2000/2010, o que significa a possibilidade de acesso por todas as firmas aos recursos de TI e à construção de capacidades relacionadas (Chae et al., 2014). Tanto os resultados de Chae et al. (2014) quanto os nossos resultados com firmas brasileiras sustentam a proposição de intensificarem-se as investigações sobre o valor da TI na perspectiva das variáveis intermediárias de desempenho, como processos de negócios (Chen & Tsou, 2012), agilidade do empreendimento (Liu, Ke, Wei, & Hua, 2013), e inovação (K. F. Huang, 2011).

Conclusões, Limitações e Recomendações

O objetivo da pesquisa foi testar a associação entre as capacidades de TI e o desempenho da firma, confirmando-se a predominância de associação nula.

A utilização de dados secundários para mensuração da variável Capacidades de TI pode ser apresentada como limitação do estudo. Contudo, trabalhos clássicos da área testam as premissas da TBR com base nesse procedimento (A. S. Bharadwaj, 2000; Santhanam & Hartono, 2003; Stoel & Muhanna, 2009). Para mitigar supostos efeitos de dados secundários, adotou-se amostra maior que nos estudos anteriores (como em: Byrd & Byrd, 2010; Quan, 2008) e um período de análise de quatro anos. Adicionalmente, o desempenho anterior das firmas foi inserido como forma de controlar o efeito halo, considerando a necessidade de retirar qualquer viés do desempenho na escolha de firmas no ranking.

Outra limitação do estudo é a distribuição não normal para a maioria das variáveis. Contudo, duas técnicas estatísticas foram utilizadas para mitigar efeitos dessa distribuição nos resultados, a saber: regressão MQO e análise de dados em painel. Além disso, aplicou-se teste não paramétrico (Mann Whitney) para comparar indicadores de desempenho de empresas com altas e baixas capacidades de TI, confirmando-se que inexistem diferenças de desempenho entre esses grupos de empresas.

Nenhuma das hipóteses testadas foi suportada integralmente - constatando-se para a relação direta entre capacidades de TI e desempenho seis relacionamentos nulos, no total de oito relacionamentos possíveis. Quando inseridas as variáveis moderadoras, das 24 associações testadas, 22 são nulas. Além disso, os relacionamentos significantes para capacidades de TI ou variáveis moderadoras (Modelos 2 e 3) apresentam coeficientes (β) relativamente baixos. Esses resultados contrastam com as premissas teóricas de impacto positivo e significante dos recursos da TBR sobre o desempenho, principalmente para os efeitos de capacidades de TI, tamanho e idade da firma no desempenho. A variância explicada (R 2) por esses previsores em cada variável dependente também é reduzida (inferior a 0,20), o que fortalece a ausência de impactos positivos das capacidades de TI.

Um entendimento factível é que os resultados nulos em nível da firma para as capacidades de TI, contudo, não afrontam diretamente a TBR, mas evidenciam a necessidade de se analisar o valor da TI em níveis inferiores e intermediários ao da firma, como tem defendido uma corrente da Teoria (Ray et al., 2005) e alguns estudos empíricos recentes (Chen & Tsou, 2012; Kim et al., 2011; Tallon, 2010), apesar do reduzido número de trabalhos que enfatizem o nível da variável dependente nas pesquisas de TI.

Uma justificativa para os resultados ânulos do impacto da TI diretamente no nível da firma reside no fato de esse nível de desempenho ser explicado por um conjunto maior de variáveis (Goldoni & Oliveira, 2010; Ting-Peng et al., 2010), sendo a TI parte desse conjunto. Assim, são entendidas como oportunidades de investigações futuras, sob o prisma da Teoria Baseada em Recursos: (a) identificação de processos de negócios em que a TI exerce maior impacto; (b) identificação de outros níveis de desempenho da TI, que possam direta ou indiretamente impactar o desempenho agregado da firma; (c) teste de efeitos indiretos das capacidades de TI sobre medidas de desempenho da firma; (d) identificação do impacto dos diferentes tipos de capacidades de TI nos níveis intermediários de desempenho; e (e) teste de associações entre capacidades e recursos de TI com outros recursos e capacidades organizacionais, no intuito de captar o papel da complementariedade desses recursos no desempenho da firma.

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APÊNDICE

Definição e Cálculo das Variáveis de Pesquisa. Nota. Elaborado pelos autores.

Recebido: 23 de Abril de 2013; Revisado: 18 de Setembro de 2014; Aceito: 21 de Setembro de 2014

Deyvison de Lima Oliveira Av. Rotary Clube, 14.551, 76980-000, Vilhena, RO, Brasil. E-mail: deyvilima@gmail.com

Antonio Carlos Gastaud Maçada Rua Washington Luiz, 855, Centro, 90010-460, Porto Alegre, RS, Brasil. E-mail: acgmacada@ea.ufrgs.br

Gessy Dhein Oliveira Av. Rotary Clube, 14.551, 76980-000, Vilhena, RO, Brasil. E-mail: gessy_dhein@yahoo.com.br

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