Relação entre a conversão do conhecimento e o desempenho
tecnológico

Relationship between knowledge conversion and
technological performance

Marta Elisete
Ventura da Motta

Doutora em
Administração. Universidade Caxias do Sul (UCS) – Brasil. [email-masked]

Maria Emilia Camargo

Doutora em Administração. Universidade
Caxias do Sul (UCS) – Brasil. [email-masked]

Mariane Camargo Priesnitz

Doutora em Ciência da Propriedade
Intelectual. Universidade Federal de Sergipe (UFS) – Brasil.
[email-masked]

Marina Bezerra da Silva

Doutoranda em Ciência da Propriedade
Intelectual. Universidade Federal de Sergipe (UFS)/Instituto Federal do Piauí
(IFPI) – Brasil. [email-masked]

Suzana Leitão Russo

Doutora em Engenharia de Produção.
Universidade Federal de Sergipe (UFS) – Brasil. [email-masked]

Jonas Pedro Fabris

Doutor em Ciência da Propriedade
Intelectual. Universidade Federal de Sergipe (UFS) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

O conhecimento é considerado um dos mais importantes
recursos intangíveis nas atuais organizações empresariais. A finalidade de
atender às necessidades da sociedade por meio da produção tecnológica só se
concretiza a partir da geração do conhecimento. O presente estudo teve como
objetivo identificar a relação entre os modos de conversão do conhecimento e o
desempenho tecnológico dos pesquisadores de Instituições de Ensino Superior do
Sul do Brasil. A pesquisa foi exploratória e descritiva. Operacionalizou-se por
meio de um levantamento do tipo survey,
com uma amostra formada por 430 professores, pertencentes ao quadro permanente
dos Programas de Pós-Graduação (PPGs) das IES do Sul do país. Com as análises
realizadas, verificou-se que as dimensões Socialização, Externalização,
Combinação e Internalização, que compõem o construto modos de conversão do
conhecimento, explicam 79% do desempenho tecnológico das instituições
estudadas. Foi possível afirmar, portanto, que modos de conversão do
conhecimento impactam positiva e significativamente o desempenho tecnológico
destas instituições.

Palavras-chave:
Conhecimento. Desempenho. Instituições de Ensino. Pesquisador.

ABSTRACT

Knowledge
is considered one of the most important intangible resources in current
business organizations. The purpose of meeting society's needs through
technological production is only realized through the generation of knowledge.
The objective of this study was to identify the relationship between the modes
of knowledge conversion and the technological performance of researchers from
Higher Education Institutions in the South of Brazil. The research was
exploratory and descriptive. It was carried out by means of a survey, with a
sample of 430 teachers, belonging to the permanent staff of the Post-Graduation
Programs (PPG's) of the South HEIs of the country. The analyses revealed that
the dimensions socialization, externalization, combination and internalization,
which make up the construct modes of knowledge conversion, account for 79% of
the technological performance of the institutions studied. Therefore, it was
possible to state that modes of knowledge conversion have a positive and
significant impact on the technological performance of these institutions.

Keywords: Knowledge. Performance. Educational
Institutions. Researcher.

Recebido em 28/12/2019.  Aprovado em 17/06/2019. Avaliado pelo sistema
double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-17.1159

1 INTRODUÇÃO

O conhecimento é um dos principais recursos-chave de que as
empresas e negócios de sucesso dispõem para a criação de valor (NONAKA; TAKEUCHI,
2002; GRANT, 1996; DALMARIS et al.,
2007). Está comprovado, através da literatura, que o conhecimento afeta e
melhora o desempenho de uma organização (PALACIOS-MARQUES; GARRIGÓS, 2006;
ZAIM; EKREM; SELIM, 2007).

Organizações que gerenciam seus conhecimentos,
compartilhando-os com seus colaboradores, adquirem diferentes benefícios, como,
por exemplo, aumento da competitividade, auxílio na tomada de decisões,
melhoria no atendimento das expectativas dos clientes e melhoria da eficiência
das operações (COHEN; LEVINTHAL, 1990; NONAKA; TAKEUCHI, 2002; TSAI, 2001;
ZAHRA; GEORGE, 2002; LEVIN; CROSS, 2004; MOTTA, 2013).

Estudos têm apresentado análises sobre quais tipos de
apropriação de conhecimento são mais relevantes para o desempenho das
organizações, comparando os métodos formais e estratégicos. O uso dos métodos
de apropriabilidade difere das especificidades tecnológicas e dependem do
comportamento estratégico das organizações. De forma geral, as patentes têm
sido utilizadas como um indicador do desempenho tecnológico (HALL; TIMOTHY;
DUVAL, 2012).

Os estudos seminais nesta área foram elaborados por Levin,
Anglin e Carney (1987) e Cohen, Manion e Morrison
(2000), os quais avaliaram a forma como as organizações escolhem métodos legais
e informais para garantir retornos de suas inovações e avaliar o desempenho
tecnológico resultante.

Conhecimento tecnológico corresponde ao arcabouço teórico à
disposição das organizações e ao know-how
que pode contribuir com o desenvolvimento de tecnologias e resolução dos
problemas empresariais, sendo um importante elemento da capacidade tecnológica.
Esta, por sua vez, é um recurso estratégico (ESPINO-RODRÍGUEZ; PADRÓN-ROBAINA,
2005), que também se relaciona ao potencial organizacional de desenvolver
tecnologias e entregar soluções à sociedade.

Para Lichtenthaler e Ernest (2007), o conhecimento
tecnológico proporciona oportunidades como a redução de custos, atuando como diferencial
perante a concorrência. Ressalva-se a necessidade de ter dinamismo,
competitividade, equipamentos e portfólio de tecnologia para auferir melhor
desempenho financeiro.

Além disso, uma organização define sua competência central
ao escolher o recurso tecnológico, além de tomar decisões de alocação da
capacidade tecnológica para obter desempenho superior (WANG; WU, 2012)

As Instituições de Ensino Superior (IES) têm um papel
fundamental nesse processo, considerando que neste contexto e através da
interação com a sociedade, identificam problemas e propõem soluções, criando
conhecimentos (OLIVEIRA; ALMEIDA, 2011).

Assim, o objetivo
deste estudo é analisar a relação entre os modos de conversão de conversão do
conhecimento e o desempenho tecnológico no ambiente das Instituições de Ensino
Superior do Sul do Brasil, no âmbito dos cursos de Mestrado e Doutorado.

Além desta introdução, o artigo apresenta o referencial
teórico na seção 2, os aspectos metodológicos na seção 3, a análise e discussão
dos resultados na seção 4 e as considerações finais na seção 5.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Nos itens a seguir, realiza-se
uma discussão teórica sobre conhecimento e tipos de conhecimento, desempenho
tecnológico, produção e transferência tecnológica e formação de recursos
humanos.

2.1 Conhecimento e tipos de conhecimento

Mediante sua importância, as organizações têm se preocupado em criar o
conhecimento, transferindo-o e o tornando mais eficaz (CAMISÓN; FORÉS, 2010).

Para Steiner (2006), há, no
conhecimento, variações de interpretações, partindo da compensação da geração
do conhecimento puro (ciência) e aplicado (tecnologia), com a possibilidade de
produção de riqueza (inovação). Ainda segundo o autor, atribui-se ao
conhecimento a capacidade de colaboração com o desenvolvimento social e
econômico de um país, através da capacidade de atingir e transmitir
conhecimentos pela ciência, tecnologia e inovação.

O contexto histórico apresentado pelo
autor traz uma reflexão sobre a definição e a construção do conhecimento. Este
está associado ao conjunto de saberes adotados em determinado contexto
histórico ou como método de aprendizagem de um grupo social e transferência de
tecnologia (DAVENPORT; PRUSAK, 2003).

O conhecimento pode ser classificado em tácito ou explícito (POLANYI,
1983; NONAKA, 1994; NONAKA; TAKEUCHI, 2002; ALAVI; LEIDNER, 2001; WILLIAMS,
2006). O conhecimento tácito é aquele que o indivíduo adquiriu em toda sua
vida, subjetivo e inerente às habilidades, experiências e práticas vivenciadas
pelo sujeito. O conhecimento explícito, por sua vez, desenvolve-se pela
linguagem formal, com afirmações gramaticais, expressões de matemática,
especificações e manuais. Originou-se a partir do aprendizado proporcionado
pela tradicional filosofia ocidental (NONAKA; TAKEUCHI, 2002).

O conhecimento explícito foi o recurso predominante de aprendizado na
tradição da filosofia ocidental. É naturalmente transmitido, sistematizado,
comunicado e facilmente conduzido entre os indivíduos (NONAKA; TAKEUCHI, 2002).

Enquanto isso, o conhecimento tácito é difícil de ser formalizado e
explicado, pois é subjetivo e inerente às habilidades do indivíduo, bem como as
suas crenças pessoais, às intuições, ao sistema de valor e às emoções. Ele está
relacionado ao saber implícito, sendo o resultado do processamento de
informações. Constantemente os indivíduos tornam consciente o seu inconsciente,
e vice-versa. Deste modo, este tipo de conhecimento pode não estar expresso
claramente, podendo relacionar-se a pensamentos verdadeiros ou não (NONAKA;
TAKEUCHI, 2002).

Takimoto e Carvalho (2011) afirmam que a “organização deve transformar o
conhecimento tácito em explícito para promover a inovação”, tarefa viabilizada
desde que o indivíduo ou grupo exteriorizem seu conhecimento tácito e/ou
socializem as informações através de trocas, diálogos e/ou de reflexões em
grupo. Nesse sentido, para os autores, a informação é o processo pelo qual o
indivíduo e/ou grupo procuram obter elementos (dados, por exemplo) objetivando
modificar o nível preexistente de conhecimento.

2.1.1 Modos
de Conversão do Conhecimento

A conversão do conhecimento é
apresentada por Nonaka e Takeuchi (2002), que explicam que o conhecimento é
criado e expandido por meio da interação entre os tipos tácito e explícito, o
que leva a quatro diferentes modos de conversão: Socialização, Externalização,
Combinação e Internalização (NONAKA; TAKEUCHI, 2002). A seguir, apresentam-se
estes processos:

1 – Socialização: de conhecimento
tácito para conhecimento tácito. Diz respeito ao processo de compartilhamento
de experiências e, a partir daí, da criação do conhecimento tácito, como
modelos mentais ou habilidades técnicas compartilhadas (NONAKA; TAKEUCHI, 2002);

2 – Externalização: de conhecimento
tácito para conhecimento explícito. É um processo de articulação do
conhecimento tácito em conceitos explícitos. É um processo de criação do
conhecimento perfeito, na medida em que o conhecimento tácito se torna
explícito, expresso na forma de metáforas, analogias, conceitos, hipóteses ou
modelos. É visto através da criação de conceitos e é provocado pelo diálogo ou
pela reflexão coletiva (NONAKA; TAKEUCHI, 2002);

3 – Combinação: de conhecimento
explícito para conhecimento explícito. É um processo de sistematização de
conceitos em um sistema de conhecimentos. Envolve a combinação de conjuntos
diferentes de conhecimentos explícitos (NONAKA; TAKEUCHI, 2002); e

4 – Internalização: de conhecimento explícito para conhecimento tácito.
É o processo de incorporação do conhecimento explícito no conhecimento tácito.
Está intimamente relacionada ao “aprender fazendo” (NONAKA; TAKEUCHI, 2002). A
Figura 1 apresenta as formas de conversão do conhecimento, denominada de
espiral do conhecimento.

Figura 1 – Espiral do Conhecimento

Fonte: Adaptada de Nonaka e Takeuchi (2002, p.
80).

Assim, pode-se inferir que o conhecimento é necessário e imprescindível
para todas organizações, tratando-se de matéria-prima que deve ser
compartilhada e disseminada por todos os colaboradores empresariais, com a
finalidade de impulsionar o desenvolvimento da inovação e alcançar melhor
desempenho competitivo. A combinação dos conhecimentos e o processamento das
informações internas e externas são sinalizadores os quais as organizações
podem usar para criação de novos produtos e formas organizacionais. Assim, a
inovação ocorre através das práticas metodológicas da criação do conhecimento
(NONAKA; TAKEUCHI, 1995).

2.1.2
Conhecimento nas IES

Em relação às novas necessidades
sociais, as Instituições de Ensino Superior (IES) têm adotado um novo
posicionamento, propondo um atendimento qualificado e aprimorando seus métodos
de gestão acadêmica. Uma mudança na prática socioeconômica é essencial na
comunicação entre as IES e a comunidade (TEIXEIRA, 1998; GASSET, 1999; COLOMBO,
2004). Salienta-se, no entanto, que os equipamentos e o capital não estão
necessariamente associados à competitividade das IES no mercado de prestação de
serviços, o que torna indispensável o aproveitamento de seus recursos humanos,
como corpo docente e funcionários.

Conforme dispõe a Lei n° 9.394/1996, as
IES, públicas ou privadas, são responsáveis por desenvolver cursos e programas
com diversos graus de especialização, tais como cursos sequenciais por campo de
saber, de graduação, de pós-graduação e de extensão. Para o Ministério da
Educação e Cultura (MEC), as IES devem ter como objetivo o estímulo à criação e
à difusão cultural, formando, nas diferentes áreas de conhecimento,
profissionais aptos à participação no desenvolvimento da sociedade e promovendo
o desenvolvimento da ciência e tecnologia para aprimorar o entendimento do
homem e do meio em que este vive (BRASIL, 2007).

2.2 Desempenho tecnológico

Reichert
e Zawilask (2014) observaram a capacidade tecnológica e o desempenho de firmas.
Identificaram que o conhecimento é um potencializador de mudanças técnicas
importantes para a capacidade tecnológica. As habilidades, o conhecimento e a
experiência, portanto, são fatores necessários para o desenvolvimento do
trabalho nos sistemas existentes e para geração de mudanças técnicas proporcionadas
pelas capacidades tecnológicas.

O
conceito de capacidade tecnológica engloba a criação de novos conhecimentos e
aprendizagens (REICHERT; ZAWILASK, 2014, p. 21), sendo todos estes fatores
estratégicos, contribuindo com os resultados organizacionais.  Portanto, desempenho tecnológico é resultante
da capacidade tecnológica, aprendizagem e conhecimento. Quanto mais a empresa
investir em sua capacitação tecnológica, maior será o seu desempenho tecnológico (REICHERT;
CAMBOIM; ZAWISLAK, 2015).

Especificamente,
nas Instituições de Ensino Superior que possuem stricto sensu, há o know-how
tanto para preparação de pessoas quanto para o desenvolvimento de pesquisas e
de novas tecnologias. Entende-se, portanto, que o desempenho tecnológico seja
reflexo da produção e transferência de tecnologias e da formação de recursos
humanos. Os itens a seguir descrevem estas dimensões.

2.2.1
Produção e transferência de tecnologia

Questões sobre natureza e missão das universidades são identificadas de
acordo com o envolvimento destas instituições na transferência e na
comercialização das tecnologias desenvolvidas. A teoria da Tríplice Hélice
demonstra que as universidades têm adotado o desenvolvimento econômico e social
como uma nova missão, além das tradicionais atividades de ensino, pesquisa e
extensão (ETZKOWITZ; LEYDESDORFF, 2000; ETZKOWITZ, 2004; MACEDO; RUSSO, 2010).

Conforme Macedo e Russo (2010), os pesquisadores acadêmicos estão
realizando a comercialização de suas próprias tecnologias, desenvolvidas no
âmbito de suas pesquisas acadêmicas.

Com as mudanças econômicas vivenciadas
pelos sistemas nacionais de pesquisa e inovação, cada vez mais tem crescido a
importância que as universidades apresentam na produção, na transferência e na
comercialização do conhecimento (CURI; DARAIO; LLERENA, 2012) e, por
consequência, das tecnologias. Desta feita, as Instituições de Ensino Superior
estão cada vez mais envolvidas em atividades para impactar o desenvolvimento
social e o crescimento econômico (BREZNITZ; FELDMAN, 2012).

A transferência da tecnologia vem
ganhando espaço no contexto político brasileiro após a promulgação da Lei n°
10.973/2004, conhecida como Lei da Inovação (BRASIL, 2004), a qual determina
que qualquer Instituição de Ciência e Tecnológica (ICT) tenha seu próprio
Núcleo de Inovação Tecnológica (NIT), ou o implemente em associação a outra
ICT. Uma das atribuições destes órgãos (NIT) é a administração das atividades
de transferência tecnológica (DIAS; PORTO, 2013).

Fabris (2016), acerca do assunto, estudou as conexões da cooperação
entre empresas e universidades, denominadas Conexões Empresa-Universidade
(CEU). Assim, desenvolveu uma escala de inovação para mensuração da percepção
de pesquisadores acerca das conexões relacionadas ao CEU.

2.2.2
Formação de recursos humanos

A
formação de recursos humanos foi considerada uma das dimensões de desempenho
tecnológico nas Instituições de Ensino Superior, especificamente nas que
oferecem formação stricto sensu, mediante
sua finalidade (formação de pessoas).

Neste
sentido, Borges (2016) sugere que o Brasil precisa mudar de patamar no
desenvolvimento tecnológico e na inovação. Esta estratégia demanda o
investimento perene e robusto na realização de pesquisas e em inovação, o que
também implica e demanda a formação de pesquisadores com mestrado e doutorado.

Galvão
et al. (2016) observaram que entre
1996 e 2014, o Brasil apresentou grande expansão no número de programas e de
títulos concedidos na pós-graduação. O estudo destaca a evolução na
empregabilidade de mestres e doutores ao longo dos últimos anos e a inserção de
egressos de programas stricto sensu
em entidades estatais e privadas. Além disso, é evidenciado o esforço de
integração de mestres e doutores no segmento industrial, o que pode contribuir
sobremaneira com o desenvolvimento tecnológico nas empresas brasileiras.

Em
complemento, as instituições de ensino tendem a produzir resultados que podem
ser apropriados pelas empresas (solução de problemas, criação de novos produtos
e/ou processos). As universidades formam profissionais e pesquisadores
qualificados e estes, ao se inserirem nas organizações, levam consigo tanto o conhecimento
científico quanto as habilidades de resolução de problemas complexos (VELHO,
2007), que podem resultar em inovações tecnológicas.

A partir desta abordagem prévia, foram
estabelecidas as seguintes hipóteses:

- H1: os modos de
conversão do conhecimento têm efeito
positivo no desempenho tecnológico;

- H2: a Socialização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico;

- H3: a Externalização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico;

- H4: a Combinação do conhecimento tem efeito
positivo no desempenho tecnológico;

- H5: a Internalização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico.

O modelo conceitual proposto nesta pesquisa
encontra-se na Figura 2.

Figura 2 –
Modelo conceitual da pesquisa

Fonte: autores (2020).

3 ASPECTOS METODOLÓGICOS

Esta pesquisa é de natureza aplicada, pois visa a geração de
conhecimento para aplicação e solução de problemas específicos. Quanto à
abordagem do problema, é quantitativa e, em relação aos objetivos, é descritiva
e de corte transversal (CORTÉS, 1998; MALHOTRA, 2006; MARCONI; LAKATOS, 2006).

3.1 Caracterização da amostra

Foi utilizado um processo de amostragem não probabilística, por fácil
acesso, sendo que os participantes escolhidos foram aqueles que se dispuseram a
participar da pesquisa e que tinham condições de prestar as informações
necessárias, conforme os critérios de inclusão utilizados no estudo (HAIR, Jr. et al., 2009).

A amostra foi formada por 430 pesquisadores, correspondente aos
questionários válidos devolvidos. Estes pesquisadores estavam vinculados a 11
universidades públicas e a 29 não públicas, dos estados do Paraná, Santa
Catarina e Rio Grande do Sul.

Todos os participantes da pesquisa amostral possuem grupo de pesquisa
cadastrado no Diretório de Pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento
Científico e Tecnológico (CNPq) e participam de Programas de Pós-Graduação
(PPGs) como professores permanentes.

Ressalta-se que o tamanho da amostra atende às recomendações de Hair, Jr. et al. (2009), ou seja, de dez respondentes por variável, pois obteve-se uma amostra com 430 pesquisadores, que é
maior que o número recomendado, que seria 370, visto que o instrumento é
composto de 37 variáveis.

3.2 Instrumento de coleta de dados

A coleta de dados foi realizada através
da internet, utilizando-se uma survey
formada por 37 perguntas, com uma escala de Likert de cinco pontos (1 =
discordo totalmente; 2 = discordo parcialmente; 3 = não concordo, nem discordo;
4 = concordo parcialmente; 5 = concordo totalmente), com corte transversal e
com instrumento de coleta de dados formado por 07 construtos. Foi utilizada a
análise regressão linear múltipla. Os dados foram analisados quanto à
existência de dados omissos (missing data),
outliers e normalidade (KLINE, 2005).

A escala para os modos de conversão do conhecimento foi baseada no
instrumento proposto por Huang e Wang (2002), e para a inovação a escala
proposta por Miller e Friesen (1982), Subramanian e Nilakanta (1996) e Prajogo
e Sohal (2006). Originalmente em inglês, foram convertidas para a Língua
Portuguesa através da técnica de tradução reversa (DILLON; MADDEN; FIRTLE,
1994).

Em um primeiro estágio, três pesquisadores brasileiros da área de
Inovação Tecnológica, com considerável domínio da Língua Inglesa, traduziram as
escalas para o português. Essas traduções foram analisadas e unificadas pelos pesquisadores e, em
seguida, vertidas novamente para a Língua Inglesa por outro pesquisador da área
de Inovação Tecnológica, cuja língua nativa é a inglesa.

Por fim, outros dois pesquisadores da área de Inovação Tecnológica,
também com domínio da Língua Inglesa, avaliaram a tradução final para a Língua
Inglesa, com as escalas originais, garantindo uma precisão maior na tradução
dos termos e significados. O questionário também passou por uma validação
externa através de uma amostra-piloto formada por 10 entrevistados.

Para a dimensão desempenho tecnológico, foram utilizados os critérios do
CNPq para avaliação da produção intelectual e tecnológica dos pesquisadores de
produtividade e desenvolvimento tecnológico (Produção Tecnológica,
Transferência de Tecnologia, Formação de Recursos Humanos). Estes itens foram
sugeridos pelos especialistas e testados na amostra-piloto. Após a aplicação da
amostra-piloto, o questionário inicialmente proposto passou por várias
adaptações, resultando no questionário final.

3.3 Verificação de missings e de outliers

Mediante o uso de um questionário eletrônico com validação on-line de itens não respondidos, não foram encontrados dados
omissos. Quanto à presença de outliers,
foram utilizadas duas técnicas: a técnica univariada que utiliza escores Zs das
variáveis padronizadas, sendo eliminados os valores que ultrapassaram 03 (três)
desvios-padrão, para mais ou para menos, e a técnica multivariada, realizada
através da medida D2 de Mahalanobis, com uma significância menor que 0,001
(BYRNE, 2010). Com base nas análises realizadas, não foram encontrados outliers.

3.4 Verificação da normalidade

Na dimensão da conversão do
conhecimento, quanto ao índice de assimetria, as variáveis apresentaram valores
entre -2,063 e 0,504. Em relação à curtose, apresentaram-se valores entre  -2,000 e 2,261.

Para a dimensão do desempenho
tecnológico, os valores da assimetria ficaram entre -1,744 e -0,019. Com
relação à curtose, obtiveram-se valores entre -2,006 e 1,570.

Os valores encontrados, portanto, estão
adequados, visto que atendem aos padrões estabelecidos, estando no intervalo de
|3|. Tem-se, assim, uma distribuição simétrica, que é aceita estatisticamente.
Já para a curtose, os valores de escores até |10| também são aceitos,
garantindo a regra de normalidade (HAIR, Jr. et al., 2009; KLINE, 2005).

4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Neste item, é apresentada a análise e discussão dos resultados da
pesquisa, incluindo a análise descritiva das variáveis que compõem os
construtos (modos de conversão do conhecimento e desempenho tecnológico), a
análise da confiabilidade do instrumento de coleta de dados e a análise de
regressão linear múltipla.

4.1 Análise Descritiva

Na Tabela 1 são apresentadas as medidas descritivas das variáveis de
cada uma das dimensões que compõem o construto modos de conversão do
conhecimento: Socialização (S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7); Externalização (E1,
E2, E3, E4, E5, E6, E7); Combinação (C1, C2, C3, C4, C5, C6); Internalização
(I1, I2, I3, I4, I5).

Tabela
1 – Medidas descritivas das variáveis do construto dos modos de conversão do
conhecimento

Variáveis

Média

Desvio-padrão

Coeficiente de variação

S1

4,4116

0,49270

11,17

S2

4,3767

0,48513

11,08

S3

4,4116

0,49270

11,17

S4

4,4070

0,49184

11,16

S5

4,4093

0,49228

11,16

S6

4,4093

0,49228

11,16

S7

4,4000

0,49047

11,15

E1

4,5140

0,50039

11,09

E2

4,4930

0,50053

11,14

E3

4,4860

0,50039

11,15

E4

4,5070

0,50053

11,11

E5

4,4953

0,50056

11,14

E6

4,4860

0,50039

11,15

E7

4,4953

0,50056

11,14

C1

4,5349

0,49936

11,01

C2

4,5186

0,50024

11,07

C3

4,5465

0,49841

10,96

C4

4,5209

0,50014

11,06

C5

4,5535

0,49771

10,93

C6

4,5372

0,49919

11,00

I1

4,7791

0,41536

8,69

I2

4,8302

0,37587

7,78

I3

4,7953

0,40392

8,42

I4

4,8023

0,39871

8,30

I5

4,7628

0,42587

8,94

Fonte: autores (2020).

Foram analisados os valores do coeficiente de variação (CV) de todas as
variáveis, adotando-se o critério de interpretação estabelecido por Fávero et al. (2009). Este determina que
valores de coeficiente de variação superiores a 30% indicam que as respostas
são heterogêneas, enquanto valores inferiores a 30% demonstram homogeneidade.

Pode-se, assim, afirmar que existe homogeneidade entre as respostas dos
participantes da pesquisa em todas as variáveis que compõem o construto modos
de conversão do conhecimento.

Na Tabela 2, por sua vez, mostram-se as medidas descritivas das
variáveis de cada uma das dimensões que compõem o desempenho tecnológico:
Produção Tecnológica (PT1, PT2, PT3, PT4), Transferência de Tecnologia (TT1,
TT2, TT3, TT4) e Formação de Recursos Humanos (FRH1, FRH2, FRH3, FRH4).

Tabela 2 – Medidas descritivas das variáveis do construto
desempenho tecnológico

Variáveis

Média

Desvio-padrão

Coeficiente de variação

PT1

4,5116

0,50045

11,09

PT2

4,5047

0,50056

11,11

PT3

4,4977

0,50058

11,13

PT4

4,5070

0,50053

11,11

TT1

4,7860

0,41057

8,58

TT2

4,8279

0,37790

7,83

TT3

4,7465

0,47149

9,93

TT4

4,5628

0,52403

11,48

FRH1

4,5186

0,50024

11,07

FRH2

4,5209

0,50014

11,06

FRH3

4,5140

0,50039

11,09

FRH4

4,5163

0,50032

11,08

Fonte: autores (2020).

Com base no critério estabelecido por Fávero et al. (2009), pode-se afirmar que existe homogeneidade nas
respostas dos participantes da pesquisa em todas as variáveis que compõem o
desempenho tecnológico, pois os valores dos coeficientes de variação estão
abaixo do padrão estabelecido, que é de 30%.

Os CV de todas as variáveis encontram-se no intervalo entre 7,83% e
11,48%.

4.2
Análise de confiabilidade do instrumento de coleta de dados

Para verificar se o instrumento de coleta de dados possui consistência
interna recorreu-se ao Alfa de Cronbach (HAIR, Jr. et al., 2009), conforme apresentado na Tabela 3.

Tabela
3 – Alfa de Cronbach para cada um construto

Construtos

Alfa de Cronbach

Socialização

0,968

Externalização

0,956

Combinação

0,939

Internalização

0,760

Produção Tecnológica

0,984

Transferência Tecnológica

0,829

Formação de Recursos Humanos

0,988

Fonte: autores (2020).

Conforme Hair, Jr. et al. (2009),
o Alfa de Crombach deve
possuir valores superiores a 0,7. Quanto mais próximo de 1, melhor o ajuste.

Conclui-se, assim, que o instrumento de coleta de dados utilizado nesta
pesquisa possui consistência interna.

4.3 Análise de regressão linear
múltipla

Para verificar o efeito individual dos quatro modos de conversão do
conhecimento (Socialização, Externalização, Combinação e Internalização) sobre
o desempenho tecnológico, foi realizada uma análise de regressão linear
múltipla. Neste modelo, os modos foram considerados individualmente e houve
significância, conforme descrito a seguir.

O coeficiente de correlação múltipla (R), o coeficiente de explicação (R2)
e o coeficiente de correlação ajustado (R2 ajustado), bem como o
erro padrão da estimativa, encontram-se na Tabela 4.

Tabela
4 – Coeficientes de explicação e erro padrão da estimativa

R

R2

R2 ajustado

Erro padrão da estimativa

0,889

0,790

0,789

0,20668

Fonte: autores (2020).

Desta forma, as dimensões
que representam os modos de conversão do conhecimento, ou seja, Socialização, Externalização, Combinação e Internalização
explicam 79% da variabilidade do desempenho
tecnológico.

Também
foi realizada a análise da variância através do teste F de significância
global, que tem como objetivo responder a seguinte pergunta: Há evidências de
que as dimensões da conversão do conhecimento (individualmente) influenciam
positivamente o desempenho tecnológico? Para isso, o valor–p do teste F deve
ser menor que 0,05. Esta análise encontra-se na Tabela 5.

Tabela
5 – Análise de variância da regressão

Análise de variância da Regressão

Modelo

Soma dos Quadrados

Graus de liberdade

Quadrado Médio

F

Sig.

(p)

Regressão

Resíduos

Total

68,497

4

17,124

400,883

0,000

18,154

425

0,043

86,651

429

Fonte:
autores (2020).

O
resultado mostra que as variáveis explicativas, ou seja, que as dimensões do
modo de conversão do conhecimento influenciam positivamente o desempenho tecnológico, pois o valor-p é igual a 0,000.

Na Tabela 6, apresentam-se os coeficientes de regressão não
padronizados, os padronizados, a estatística t e a significância das variáveis.

Tabela
6 – Coeficientes de regressão não padronizados, os padronizados, a estatística
t e a significância (p)

Modelo

Coeficientes

não padronizados

Coeficientes padronizados

tcal

Sig.

(valor-p)

B

Erro padrão

Beta

(Constante)

Socialização

Externalização

Combinação

Internalização

0,668

0,095

7,024

0,000

0,157

0,029

0,184

5,451

0,000

0,212

0,024

0,267

8,721

0,000

0,247

0,030

0,304

8,132

0,000

0,244

0,029

0,281

8,289

0,000

Fonte:
autores (2020).

A significância (valor-p) de todas as dimensões (Socialização,
Externalização, Combinação e Internalização) é 0,000.
Assim, todas são significativas, confirmando que todas têm efeito
positivo e significativo no desempenho tecnológico.

A partir do coeficiente beta, verifica-se que a ampliação das atividades
dos
modos de conversão do conhecimento ocasiona o crescimento
do desempenho tecnológico nas Instituições de Ensino Superior do Sul do Brasil
(MOTTA, 2013).

Na Figura 3, apresenta-se a relação dos modos de conversão conhecimento
(individuais) e o desempenho tecnológico, encontrado através do modelo de análise
de regressão múltipla.

Figura 3 –
Representação do modelo de análise de regressão múltipla

Fonte: autores (2020).

Posteriormente, a abordagem considerou a
explicação do desempenho tecnológico a partir dos modos de conversão do
conhecimento, ou seja, Socialização, Externalização, Combinação e Internalização,
analisados em conjunto (neste caso, foi calculada a média entre os quatro
modos). Assim, para verificar se o conhecimento explica o desempenho
tecnológico, calculou-se o coeficiente de determinação (R2), que é uma
medida do poder explicativo do modelo utilizado. Logo, pode-se afirmar que o
conhecimento explica o desempenho tecnológico em 41,9% (R2).

Na tabela 7, mostram-se os coeficientes de
explicação e o erro padrão da estimativa e na Tabela 8, os coeficientes de
regressão não padronizados, os padronizados, a estatística t e a significância
(p).

Tabela 7 –
Coeficientes de explicação e erro padrão da estimativa

R

R2

R2
ajustado

Erro padrão
da estimativa

0,648

0,420

0,419

0,19852

Fonte: autores (2020).

Tabela 8 – Coeficientes de regressão não
padronizados, os padronizados, a estatística t e a significância (p)

Modelo

Coeficientes

não
padronizados

Coeficientes
padronizados

tcal

Sig.

(valor-p)

B

Erro padrão

Beta

(Constante)

Conhecimento

3,030

0,089

34,103

0,000

0,345

0,020

0,648

17,605

0,000

a Variável
dependente: DT

Fonte: autores (2020).

Na Figura 4, apresenta-se a relação dos modos
de conversão conhecimento e o desempenho tecnológico.

Figura 4 – Representação gráfica do modelo de
regressão

Fonte: autores (2020).

Com base nos resultados das duas regressões
realizadas todas as hipóteses foram confirmadas, conforme apresentadas no
Quadro 1.

Quadro 1 – Resultados das hipóteses a partir dos
modelos propostos

Hipóteses da
pesquisa

Resultados
do modelo

H1: os modos de conversão do conhecimento têm efeito
positivo no desempenho tecnológico.

Confirmada

H2: a Socialização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico;

Confirmada

H3: a Externalização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico;

Confirmada

H4: a Combinação do conhecimento tem efeito
positivo no desempenho tecnológico;

Confirmada

H5: a Internalização do conhecimento tem
efeito positivo no desempenho tecnológico.

Confirmada

Fonte: autores (2020).

Analisou-se a relação entre os construtos dos
modos de conversão de conhecimento e desempenho tecnológico nos Programas de
Pós-Graduação das IES do Sul do Brasil. A partir dos coeficientes de variação
calculados, os dois construtos foram considerados homogêneos, pois ambos
apresentaram coeficientes de variação menores que 30%, com base no critério de
interpretação estabelecido por Fávero et
al. (2009).

As variáveis Socialização, Externalização,
Combinação e Internalização explicam 79% do desempenho tecnológico das
instituições analisadas. Assim, é possível afirmar que os modos de conversão do
conhecimento impactam positiva e significativamente no desempenho tecnológico
nas IES estudadas.

No
contexto das instituições de ensino superior, a capacidade de gestão do
conhecimento (tipos e modos de conversão) é uma estratégia importante, que
influencia os resultados organizacionais. Estas técnicas estão relacionadas à
habilidade tecnológica organizacional, que se refere à capacidade de a empresa utilizar
o conhecimento tecnológico a sua disposição (ESPINO-RODRIGUEZ; PADRÓN-ROBAINA,
2005; RUSSO et al., 2017).

Ressalta-se,
neste caso, que a competência de uma organização está atrelada também às
escolhas dos recursos tecnológicos a serem disponibilizados na empresa.  A partir disso, são tomadas decisões de
aplicação da capacidade tecnológica, sempre considerando a obtenção de um
desempenho superior (WANG; WU, 2012).

Além
disso, a competência tecnológica não reside apenas no domínio das capacidades
tecnológicas, mas também na implantação, na mobilização e na expansão de
recursos que convergem em desempenho superior (MARTÍN-ROJAS; GARCÍA-MORALES;
MIHI-RAMÍREZ, 2011).

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

A partir desta proposta, foi possível a análise da relação
entre modos de conversão do conhecimento e desempenho tecnológico. O foco do
estudo foram as Instituições de Ensino Superior do Sul do Brasil que possuem
Programas de Mestrado e Doutorado.

Pelos
resultados encontrados, pode-se afirmar que as IES que trabalham os modos de
conversão do conhecimento, de forma sistematizada, terão resultados de
desempenho tecnológico superiores ao das IES que não conseguem atender os seus
papéis de criar e disseminar conhecimentos.

O
estudo possibilitou gerar evidências teóricas e empíricas no campo gerencial e
acadêmico, as quais mostraram que os modos de conversão do conhecimento têm
relação positiva e significativa com o desempenho tecnológico. Neste caso,
mesmo sendo uma abordagem relacionada a instituições de ensino, os resultados
encontrados podem ser aplicados em outros contextos organizacionais.

Os
processos de conversão do conhecimento possibilitam que o conhecimento seja
absorvido pelos vários colaboradores, nas diversas situações de gestão.
Portanto, ao passo que estes processos são gerenciados, potencializam a
capacidade de resolução de situações gerenciais.

Estas
relações também são aplicadas no campo do desenvolvimento de tecnologias,
portanto, uma vez que a IES gerencie o conhecimento tecnológico, que compreende
o uso de um conjunto de práticas, cujo objetivo é disseminar o conhecimento gerado
dentro da IES pelos seus docentes, ela tende a tratar melhor os processos de
conversão do conhecimento. Como consequência, aumentam suas competências
tecnológicas, que representam a utilização das tecnologias existentes no âmbito
das IES, mais especificamente nos Programas de Pós-Graduação, e o desempenho
tecnológico formado pela Produção Tecnológica, Transferência Tecnológica e
Formação de Recursos Humanos.

Uma
restrição da pesquisa foi o público respondente dos questionários, sendo apenas
professores permanentes dos Programas de Pós-Graduação.

Recomenda-se
que em estudos futuros sejam consideradas outras dimensões como a absorção de
conhecimento, o conhecimento interorganizacional, a capacidade inovativa e
incluam as IES de outras regiões brasileiras, bem como professores
colaboradores e visitantes dos programas de Mestrado e Doutorado. Além disso,
sugere-se que em novas abordagens seja desenvolvido um modelo de equações
estruturais para análise destas relações.

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