Conforme discutido no Capítulo 2 deste trabalho, vários estudos sobre capacidade de absorção de conhecimentos externos, no nível organizacional, têm sido realizados desde os anos 1990 e somente em 200223 se propôs a mensuração dessa capacidade a partir de dois tipos de dimensões: capacidade de absorção potencial (referente à aquisição e assimilação de conhecimentos) e capacidade de absorção realizada (referente à transformação e aplicação de conhecimentos) (ZAHRA; GEORGE, 2002). Todavia, apenas recentemente estudiosos (p. ex. JIMÉNEZ-BARRIONUEVO et al., 2011; FLATTEN et al., 2011) buscaram desenvolver e validar instrumentos de medida com o objetivo de mensurar essas dimensões da capacidade de absorção.
Depois da realização dos testes-piloto (conforme descritos no Capítulo 4), o instrumento/escala de mensuração da capacidade de absorção ficou composto por 20 itens. Esse instrumento (que é uma das partes do questionário apresentado no Apêndice B) foi utilizada para a coleta de dados via survey com as 101 empresas participantes deste estudo. As respostas foram codificadas e tabuladas no Software SPSS -
Statistical Package for the Social Sciences e depois das análises iniciais,
descritas na seção 4.4.1 do Capítulo 4, foi conduzida a análise fatorial confirmatória (Confirmatory Factor Analysis – CFA) dos 20 itens da
escala de mensuração da capacidade de absorção.
Uma vez que o instrumento de pesquisa utilizado neste estudo foi uma escala que já havia estabelecido a priori as dimensões da capacidade de absorção – conforme descrito na seção 4.1.2 do Capítulo 4 – foi investigada (por meio da análise dos componentes principais, com rotação Varimax e com normalização Kaiser) a dimensionalidade do construto iniciando-se com o processo de avaliação da sua validade. Inicialmente foi realizada a análise fatorial confirmatória para os quatro componentes (modelo de primeira ordem) e, posteriormente, para as duas dimensões (modelo de segunda ordem) da capacidade de absorção. Para avaliar o ajuste global de cada modelo de mensuração (four-factor
model e second-order model) foram utilizados três tipos de medidas:
medidas de ajuste absoluto; medidas de ajuste incrementais e medidas de ajuste de parcimônia (Capítulo 4), a fim de verificar o grau de ajuste do modelo aos dados.
Inicialmente, foi construído por meio do software AMOS/SPSS um modelo para os quatro fatores (componentes) da capacidade de absorção. Cada um dos itens foi designado para carregar apenas no seu respectivo fator, a saber: aquisição, assimilação, transformação e aplicação. Os resultados obtidos mostram que a menor carga foi de 0,67 (con c ando a “capacidad d aqui ição” à variáv l CAq3), ch gando ao valor d 0,92 (con c ando o con ru o “capacidad d ran formação” à variável CTr4). Esses número podem ser vistos na Figura 25.
Figura 25 - Análise fatorial confirmatória: modelo de mensuração da capacidade de absorção com quatro fatores.
*Nota: Modelo de primeira ordem com construtos latentes correlacionados [n = 101. Método de estimação da máxima verossimilhança. Cargas fatoriais > 0,50].
Fonte: elaboração própria (dados da pesquisa)
A partir da modificação do modelo de mensuração anterior, foi construído e analisado um modelo de segunda ordem. Assim, os quatro fatores (aquisição, assimilação, transformação e aplicação) foram designados como fatores de primeira ordem que correspondem a dois
fatores de segunda ordem: capacidade de absorção (i) potencial e (ii) realizada. Nesse modelo (Figura 26), os caminhos de covariância entre os fatores de primeira ordem (apresentados antes na Figura 25) foram substituídos pelos valores gerados a partir dos caminhos de segunda ordem, os quais obtiveram cargas fatoriais com valores entre 0,63 e 0,98, que indicam a relação expressiva entre variável latente e variáveis observáveis
Figura 26 - Análise fatorial confirmatória: modelo de mensuração da capacidade de absorção (modelo de segunda-ordem).
Nota: Modelo de primeira ordem com construtos latentes correlacionados [n = 101. Método de estimação da máxima verossimilhança. Cargas fatoriais > 0,50]. Fonte: elaboração própria (dados da pesquisa)
Na análise dos índices de ajuste global do modelo que mensura a capacidade de absorção, realizada via análise fatorial confirmatória, foram verificadas várias medidas para verificar os dois modelos de (i) 1a ordem, com quatro fatores; e de (ii) 2a ordem, com duas dimensões da capacidade de absorção. Embora apresente alguns problemas associados (que não cabe aqui descrevê-los), o teste do qui-quadrado (χ2) é ainda a principal estatística a ser considerada, sendo indispensável apresentá-la juntamente com seus graus de liberdade e o valor-p (KLINE, 2005; HAYDUK et al., 2007). Essas e outras medidas de ajuste foram utilizadas, conforme orientações de Kline (2005), Hair et al. (2009), Hancock e Mueller (2010) para estudos semelhantes. Os resultados estão apresentados na Tabela 6, a seguir.
Tabela 6 - Análise das medidas de ajuste global: mensuração da capacidade
de absorção
Modelos de Mensuração χ2 gl χ2/gl RMSEA SRMR CFI TLI
1ª ordem:
Aquisição, assimilação, transformação e aplicação
285,70*** 168 1,70 0,07 0,07 0,95 0,95
2ª ordem:
C.A. Potencial (aquisição e assimilação); C.A. Realizada (transformação e aplicação)
238,23*** 162 1,47 0,06 0,04 0,96 0,95
Nota: ***p < 0,001; χ2 = qui-quadrado; gl = grau d lib rdad ; χ2/gl = qui-quadrado normado; RMSEA = Raiz do erro quadrático médio de aproximação; SRMR = Standardized root mean square residual; CFI = Comparative fit index (índice de ajuste comparativo); TLI = índice de Tucker–Lewis.
Fonte: elaboração própria (dados da pesquisa)
A partir dos cálculos dos índices de ajuste identificou-se que o qui-quadrado sugere um bom ajuste para ambos os modelos (r p c ivam n : χ2 = 285,70 e 238,23; 168 e 162 graus de liberdade;
p=0,01), o que aponta que não há diferença significativa entre a matriz
de variáveis observadas e a matriz estimada, ou seja, o modelo reproduziu de maneira eficaz a matriz de covariância das variáveis observadas (HAIR et al, 2009). Entretanto, uma v z qu o valor do χ2 sofre impacto ao tamanho da amostra e ao tamanho da matriz de covariância (quantidade de variáveis observadas por construto latente) foi utilizado, também, o qui-quadrado normado (r lação n r χ2 e graus de liberdade) que é uma medida de ajuste de parcimônia (HAIR et al,
2009). Para esse índice foram encontrados valores inferiores a 3 (1,70 para a escala de quatro fatores e 1,47 para a escala de dois fatores), os quais são considerados adequados e apontam um bom ajuste total (BYRNE, 2009; KLINE, 2005; HAIR et al, 2009).
Quanto à RMSEA (raiz do erro quadrático médio de aproximação), quando assume valor menor ou igual a 0,05 indica que o modelo se ajusta bem e quando assume valor menor ou igual a 0,08 indica um modelo aceitável (HANCOCK; MUELLER, 2010, p.110). Para o modelo de mensuração de 2ª ordem o índice RMSEA obteve um valor de 0,06, que indica um bom ajuste. E para o modelo de 4 fatores o índice RMSEA foi de 0,07, valor próximo ao limite aceitável de 0,08.
O SRMR (standardized root mean square residual) é utilizado como medida de ajuste absoluto adequada para estudos com amostras pequenas e quando obtém valores iguais ou menores de 0,08 indica bom ajuste do modelo de mensuração (KLINE, 2005; HANCOCK; MUELLER, 2010; HAIR et al, 2009, p.573). Para essa medida o modelo de primeira ordem (com quatro fatores) obteve o valor de 0,07 e o modelo de segunda ordem obteve, ainda, um melhor ajuste nesse índice (com o valor de 0,04).
Em relação às outras medidas de análise de ajuste, a escala de mensuração com quatro fatores obteve 0,95 no CFI e no TLI; e a escala de mensuração com dois fatores ficou com CFI igual a 0,96 e TLI de 0,95 (Tabela 6). Assim, tanto o CFI como o TLI apresentaram valores dentro dos limites desejáveis, os quais devem ser igual ou superior a 0,90 (KLINE, 2005; HAIR et al, 2009, p.573), o que indica um bom ajuste incremental em ambos os casos.
Na análise da consistência interna para cada uma das subescalas que mensura as dimensões da capacidade de absorção – (i) potencial e (ii) realizada, foram verificados os coeficientes do alfa de Cronbach (α) e o valor que o assume por subescala se o item for excluído.
Tabela 7 - Consistência interna da escala: capacidade de absorção
(construtos de segunda ordem)