Produção mais Limpa com Ênfase na Sustentabilidade Ambiental e Performance Organizacional: Um Estudo Empírico no Sul do Brasil

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Aurélio Barros
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1 Produção mais Limpa com Ênfase na Sustentabilidade Ambiental e Performance Organizacional: Um Estudo Empírico no Sul do Brasil Eliana Andréa Severo Julio Cesar Ferro de Guimarães Eric Dorion Cristine Hermann Nodari

2 INTRODUÇÃO Nas décadas passadas, a poluição, a degradação e o impacto ambiental eram em nível local. Atualmente, em consequência da globalização e do vertiginoso desenvolvimento industrial, o impacto ambiental pode evoluir para um nível mundial. Práticas ambientais P+L

3 INTRODUÇÃO A P+L atua preventivamente, promovendo uma visão holística dos recursos, produção, economia e meio ambiente, capaz de melhorar a utilização de material e reduzir o consumo de energia e emissão de resíduos (FRESNER, 1998; HAMED; EL MAHGARY, 2004; KJAERHEIM, 2005; NIELSEN, 2007; SHIN et al., 2008; BONILLA et al., 2010; SEVERO et al., 2012).

4 OBJETIVO Analisar a relação entre a P+L, a sustentabilidade ambiental e a performance organizacional, em 298 empresas do Arranjo Produtivo Local Metal Mecânico Automotivo (APLMMA) da Serra Gaúcha.

5 OBJETO DE ESTUDO APLMMA da Serra Gaúcha 2º maior APLMMA do Brasil; empresas, sendo (95%) de micro e pequeno porte, gerando cerca de postos de trabalho; Abrange 17 municípios; Alto índice de empreendedorismo.

6 HIPÓTESES DA PESQUISA P+L e sustentabilidade ambiental H1: A P+L está positivamente relacionada com a sustentabilidade ambiental; P+L e performance organizacional H2: A P+L está positivamente relacionada com a melhoria da performance organizacional; Sustentabilidade ambiental e performance organizacional H3: A sustentabilidade ambiental está positivamente relacionada com a performance organizacional.

7 MODELO TEÓRICO Fig. 1. Modelo proposto de hipóteses. Fonte: Elaborado pelos autores (2013).

8 METODOLOGIA Survey descritiva (MALHOTRA, 2006); Questionários (validado por 2 expertes); Pré-teste em 31 organizações do APLMMA; Escala Likert de cinco pontos; Os questionários enviados por , e através de entrevistas por telefone. O levantamento dos dados ocorreu nos meses de abril a dezembro de 2012;

9 METODOLOGIA 950 empresas selecionadas, obteve-se um total de (371 73) 298 questionários válidos amostra não probabilística arbitrária; Análise e interpretação dos dados: MEE (HAIR et al., 1998; MARUYAMA, 1998; KLINE, 2005); Software AMOS Versão 18 acoplado ao SPSS (BYRNE, 2010).

10 QUESTIONÁRIO VARIÁVEIS OBSERVÁVEIS* CP1) A Produção Mais Limpa diminuiu a emissão de resíduos. CP2) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de matéria-prima. CP3) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de energia. CP4) A Produção Mais Limpa diminuiu o consumo de água. CP5) A Produção Mais Limpa contribuiu para a redução do impacto sobre o meio ambiente. ES1) A empresa tem como diretriz a sustentabilidade ambiental no processo desenvolvimento de produtos. ES2) A empresa tem como diretriz a sustentabilidade ambiental no desenvolvimento de processos produtivos. ES3) A empresa trabalhada a sustentabilidade ambiental comprometida com bem-estar dos trabalhadores, da sociedade e do meio ambiente. OP1) A Produção Mais Limpa aumentou a capacidade de produção. OP2) A Produção Mais Limpa aumentou a flexibilidade da produção. OP3) A Produção Mais Limpa reduziu os custos de produção. OP4) A Produção Mais Limpa contribuiu para melhorar aspectos ligados à saúde e segurança do trabalhador. OP5) A Produção Mais Limpa melhorou a qualidade dos bens ou serviços ofertados. * Utilizou-se uma escala Likert de 5 pontos: 1 Discordo totalmente; 2 - Discordo parcialmente; 3 Nem discordo, nem concordo; 4 Concordo parcialmente; 5 Concordo totalmente. VARIÁVEIS LATENTES Produção mais Limpa Sustentabilidade Ambiental Performance Organizacional

11 RESULTADOS Análise de normalidade nas variáveis observadas, calculou-se e interpretou-se os indicadores de curtose, assimetria, médias amostrais e desvios de multinormalidade. Coeficiente de Mardia encontrou valores < cinco, o que demonstra serem significativos (MARDIA, 1971; BENTLER, 1990) para a normalidade nas distribuições. Coeficientes de assimetria de Pearson próximos de zero, o que caracteriza uma simetria moderada (MARÔCO, 2010).

12 RESULTADOS Baixo nível de Missing (KLINE, 1998) (valores inferiores a 5% de não respostas a uma determinada variável); Validade composta dos construtos: analisou-se a consistência das cargas (desejável 0,70, MARÔCO, 2010): P+L (0,84); sustentabilidade ambiental (0,86); performance organizacional (0,77).

13 RESULTADOS Análise da consistência interna das dimensões do questionário: analisou-se o Alfa de Cronbach (valores mínimos de 0,7, HAIR et al., 2007): P+L (0,8); sustentabilidade ambiental (0,8); performance organizacional (0,7). Verificar as correlações entre as variáveis: teste KMO (Kaiser- Meyer-Olkin): apresentou o índice de 0,794 o que indica que a matriz de correlação apresenta correlações significativas entre as variáveis (PESTANA; GAGEIRO, 2005).

14 VALIDAÇÃO DOS CONSTRUTOS

15 VALIDAÇÃO DOS CONSTRUTOS Fig. 3. Modelo final da pesquisa. Fonte: Elaborado pelos autores (2013).

16 CONSIDERAÇÕES FINAIS As hipóteses (H1, H2 e H3) propostas foram testadas e confirmadas através da metodologia de MEE, contribuindo para consolidação de diversas teorias que sustentaram as hipóteses descritas na pesquisa. Os achados da pesquisa permitiram o teste e validação de métricas para os construtos de P+L, Sustentabilidade Ambiental e Performance Organizacional, contribuindo para a ciência e para a gestão organizacional.

17 CONSIDERAÇÕES FINAIS Observou-se que das empresas pesquisadas, 89% eram compostas de pequeno e médio porte, e 11% de grande porte. Vale ressaltar que grande parte das empresas ainda não perceberam o potencial econômico e financeiro da P+L, assim como de outras práticas ambientais. Faltando uma visão estratégica de negócio sustentável, integrando a sustentabilidade ambiental e econômica, em uma perspectiva de longo prazo.

18 CONSIDERAÇÕES FINAIS A principal contribuição do estudo foi a agregação de dados da P+L de empresas de diferentes portes por meio da análise de MEE, inclusive as pequenas e médias, e a partir de uma visão estratégica, o que se mostra ainda incipiente na literatura especializada (BAAS, 1995; BOYLE, 1999; HAMED; EL MAHGARY, 2004; BURRITT; HERZIG; TADEO; 2009; SEVERO et al., 2012), reafirmando a ideia de que as organizações movimentam-se em direção à sustentabilidade ambiental por pressões coercitivas e normativas.

19 LIMITAÇÕES DA PESQUISA O estudo teve uma amostra 11,5% da população do APLMMA da Serra Gaúcha, este reflete apenas a percepção dos respondentes das empresas pesquisadas na região; Técnica de amostragem - não probabilística, portanto, os resultados devem ser apreciados sob a perspectiva da amostra considerada.

20 SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS Pesquisas que incluam análises comparativas longitudinais entre os diversos tamanhos de empresas e entre os diferentes setores industriais; Coletas de dados em outras amostras, permitindo ou não a confirmação dos resultados encontrados nesta pesquisa, ampliando a capacidade de análise do fenômeno, contribuindo para o meio acadêmico e para o processo de gestão empresarial na tomada de decisões estratégicas ligadas a P+L.

21 BIBLIOGRAFIA Baas, L.W., Cleaner production: beyond projects. Journal of Cleaner Production. 3, Bentler, P.M., Comparative fit indexes in structural equations. Psychological Bulletin. 107, 2, Bonilla, S.H., Almeida, C.M.V.B., Giannetti, B.F., Huisingh, D., The roles of cleaner production in the sustainable development of modern societies: an introduction to this special issue. Journal of Cleaner Production. 18, 1-5. Boyle, C., Cleaner production in New Zealand. Journal of Cleaner Production. 7, (1), Burritt, R.L., Herzig, C., Tadeo, B.D., Environmental management accounting for cleaner production: The case of a Philippine rice mill. Journal of Cleaner Production. 17,

22 BIBLIOGRAFIA Byrne, B.M., Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications and Programming, 2. Taylor & Francis Group, New York. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., Black, W.C Multivariate Data Analysis, 5. Prentice Hall, New Jersey. Kjaerheim, G., Cleaner production and sustainability. Journal of Cleaner Production. 13, Kline, R.B., Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 2. The Guilford Press, New York. Mardia, K.V., The effect of nonnormality on some multivariate tests and robustness to nonnormality in the linear model. Biometrika. 58, 1, Marôco, J., Análise de Equações Estruturais: Fundamentos Teóricos, Softwares & Aplicações. PSE, Lisboa.

23 BIBLIOGRAFIA Maruyama, G.M., Basics of Structural Equation Modeling. Sage Publications, London. Nielsen, S.N., What has modern ecosystem theory to offer to cleaner production, industrial ecology and society? The views of an ecologist. Journal of Cleaner Production. 15, Pestana, M.H., Gageiro, J.N., Análise de Dados para Ciências Sociais: A Complementariedade do SPSS, 4. Sílabo, Lisboa. Severo, E.A., Dorion, E., Olea, P.M., Camargo, M.E., Nodari, C.H., Cruz, M.R., Cleaner production: cases of the metal-mechanic automotive cluster of Serra Gaúcha, Brazil. African Journal of Business Management. 6, Shin, D., Curtis, M., Huisingh, D., Zwetsloot, G.I., Development of a sustainability policy model for promoting cleaner production: a knowledge integration approach. Journal of Cleaner Production. 16,

24 OBRIGADA!! Eliana Andréa Severo

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