O USO DA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS PARA IDENTIFICAR A COOPETIÇÃO EM UM CLUSTER COMERCIAL PLANEJADO

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1 O USO DA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS PARA IDENTIFICAR A COOPETIÇÃO EM UM CLUSTER COMERCIAL PLANEJADO MARCO AURÉLIO SANCHES FITTIPALDI Universidade São Caetano do Sul DENIS DONAIRE Universidade Municipal de São Caetano do Sul MILTON CARLOS FARINA universidade municipal de sao caetano do sul MARCILENE FEITOSA ARAÚJO Universidade Municipal de São Caetano do Sul- USCS

2 O USO DA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS PARA IDENTIFICAR A COOPETIÇÃO EM UM CLUSTER COMERCIAL PLANEJADO Resumo O cluster comercial, aglomerado empresarial planejado, propicia um maior relacionamento entre as empresas que o compõe. Isto estimula as empresas a adotarem estruturas coopetitivas que permitam solucionar problemas que dificilmente fariam isoladamente (LUBECK et. al., 2011). O problema de pesquisa é: como identificar a coopetição em um cluster comercial planejado? O objetivo é descrever a coopetição entre empresas presentes em um cluster comercial planejado, sob o ponto de vista dos varejistas, tomando-se como base os modelos teóricos propostos por Bengtsson e Kock (1999) e Leão (2005) e operacionalizado por meio da Análise de Redes Sociais (ARS). O levantamento dos dados foi composto por duas etapas. A primeira teve um aspecto exploratório, ao identificar os atores do cluster comercial. Na segunda fase a pesquisa caracterizou-se como descritiva pois buscou descrever a coopetição entre as empresas. O resultado obtido permitiu identificar quem coopera e compete simultaneamente (coopetição), empresas 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16 e 21. Empresas que apenas competem: 5, 10, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 22 e 23. Empresas que apenas cooperam: 24, 26, 28, 29 e 30. Empresas que não competem e não cooperam (coexistência): 8, 25, 27 e 31. Palavras-chave: cluster comercial, core/periphery, coopetição USE OF SOCIAL NETWORK ANALYSIS TO IDENTIFY THE COOPETITION IN A COMMERCIAL CLUSTER PLAN. Abstract The commercial cluster, cluster business plan, provides a greater relationship between the companies that make it. This encourages companies to adopt coopetitive structures to solve problems that would hardly alone (LUBECK et. Al., 2011). The research problem is how to identify the coopetition in a commercial cluster planned? The goal is to describe the coopetition between companies present in a commercial cluster planned from the point of view of retailers, taking as a basis the theoretical models proposed by Bengtsson and Kock (1999) and Leon (2005) and operationalized by analysis Social Networking (ARS). Data collection consisted of two steps. The first was an exploratory aspect, identifying the actors of the commercial cluster. In the second phase the research was characterized as descriptive as it sought to describe the coopetition among the enterprises. The results obtained allowed to identify who cooperate and compete simultaneously (coopetition), firms 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16 and 21 Companies that compete only: 5, 10, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 22 and 23 Companies that cooperate only: 24, 26, 28, 29, and 30. Companies that do not compete and do not cooperate (coexistence): 8, 25, 27 and 31. Key Words: commercial cluster, core / periphery, coopetition

3 1. Introdução O cluster comercial, aglomerado empresarial planejado, propicia um maior relacionamento entre as empresas que o compõe, fator importante, pois criam-se vínculos entre os participantes que trocam informações e conhecimentos entre si. Isto estimula as empresas a adotarem estruturas coopetitivas que permitam solucionar problemas que dificilmente fariam isoladamente (LUBECK et. al., 2011). Ao mesmo tempo que cooperam as empresas competem formando assim uma dualidade denominada coopetição, esta é encontrada em clusters e redes de empresas. Nota-se que o estudo da coopetição é relevante para compreender como ocorrem os relacionamentos entre empresas concorrentes, principalmente nas aglomerações empresariais. Por meio de interações criadas em redes entre empresas uma empresa pode desenvolver e expandir seus negócios Bengtsson e Kock (1999). O problema de pesquisa apresentado é: como identificar a coopetição em um cluster comercial planejado? O objetivo deste trabalho é descrever a coopetição entre empresas presentes em um cluster comercial planejado, sob o ponto de vista dos varejistas, tomando-se como base os modelos teóricos propostos por Bengtsson e Kock (1999) e Leão (2005) e operacionalizado por meio da Análise de Redes Sociais (ARS). A estrutura do trabalho é composta por cinco seções, incluindo esta introdução. No tópico a seguir é apresentada breve revisão de literatura dos conceitos teóricos que embasaram o estudo. Na terceira seção é feita a descrição da metodologia utilizada na pesquisa. A quarta apresenta e analisa os resultados encontrados, apontando-se ainda na quinta as principais conclusões do estudo. 2. Revisão Bibliográfica Este referencial é composto por três partes, a saber: clusters comerciais, análise de redes sociais e coopetição que servirão para analisar os dados. 2.1 Clusters comerciais Os clusters comerciais, conforme definido por Teller & Reutterer (2008) e Teller & Elms (2010) são aglomerados de varejo especializados em uma área espacial determinada. Classificam-se em espontâneos, ruas de comércio especializadas que surgem espontaneamente e, planejados atendem ao interesse de um organizador e normalmente se situam em locais de fácil acesso e estacionamento, como é o caso dos shopping centers. Para Teller (2008), em ambos os casos o agrupamento de lojas pode trazer benefícios e sinergia aos comerciantes. O aspecto da proximidade entre as lojas nos clusters comerciais beneficia as empresas e os consumidores, pela cooperação e competição que ocorrem simultaneamente entre as empresas ali localizadas, aumentando assim o fluxo de clientes nas lojas e o número de opções de produtos para os consumidores. Percebe-se também que as empresas comerciais ali estabelecidas tendem a compartilhar custos de infraestrutura entre si (Bachion, Abe & Monforte, 2011; Teller & Reutterer, 2008). 1

4 A cooperação, segundo Anderson & Narus (1990, p. 45), pode ser definida como situações nas quais partes separadas trabalham juntas para atingir objetivos mútuos ou objetivos individuais com reciprocidade ao longo do tempo. Para Jonsson & Zineldin (2003), atividades de cooperação representam meios primários que cada empresa dispõe para manter ou melhorar seus resultados, um esforço conjunto no sentido de obter objetivos e benefícios mútuos, que são importantes para desenvolver confiança. Para este trabalho tomou-se por definição de cooperação a ajuda mútua entre empresas. Segundo Campos et. al. (2003, p.25) cooperar é atuar junto, de forma coordenada, no trabalho ou nas relações sociais para atingir metas comuns. As pessoas cooperam pelo prazer de repartir atividades ou para obter benefícios mútuos. Assim, entende-se que em um cluster comercial é comum a indicação de outra loja quando um consumidor não encontra o que deseja na loja em que se encontra. Ao proceder desta forma os lojistas ajudam-se mutuamente com o objetivo de reforçarem os relacionamentos entre si e de obterem retornos financeiros mútuos a posteriore. Telles et. al. (2011) reportaram a presença de cooperação entre bares das regiões da Vila Madalena, por exemplo. 2.2 Análise de redes sociais Ao longo das últimas décadas tem crescido o número de pesquisas relacionadas à temática redes sociais. Alguns desses pesquisadores, como por exemplo, Stephen Borgatti e Virginie Lopez- Kidwell têm tentado criar uma teoria das redes sociais com base na ênfase sobre as relações (Borgatti et al 2009;. Wellman 1983). Borgatti e Lopez-Kidwell por meio dos seus estudos classificaram dois tipos relacionados de teoria de redes, um baseado em fluxos de informação e o outro sobre laços que unem os indivíduos em ação coletiva (Borgatti e Lopez-Kidwell, 2011).Os estudos voltados à análise de redes sociais (SNA) tem se intensificado (BURT, KILDUFF e TASSELLI, 2013), isso porque, as redes sociais adquirem dimensões importantes para a compreensão da dinâmica do ambiente organizacional (PASCOTTO et al.,2013), podendo ser entendida como uma cadeia de relações (MASTERALEXIS, BARR e HUMS, 2009) que é constituída a partir da interação entre diferentes sujeitos (KIRSCHBAUM, 2006; PINTO e JUNQUEIRA, 2009). Tais interações ocorrem principalmente por meio da comunicação e do conhecimento compartilhado, que intensifica o ritmo das informações trocadas e da reciprocidade de ações entre os indivíduos, bem como entre as organizações. Os indivíduos se aglomeram em grupos buscando resultados e oportunidades de interação que de alguma forma possam lhe beneficiar (BURT, KILDUFF e TASSELLI, 2013). Assim, os indivíduos do grupo em razão do nível de conectividade desenvolvem pontos de vista semelhantes, ou seja, opiniões e comportamentos parecidos, isso porque, a comunicação dentro do grupo é mais frequente e fluente do que entre grupos diferentes (BURT, 1992). Neste sentido, a existência de redes sociais (SNA) depende de uma realidade múltipla e complexa, em que o reconhecimento da importância da interação dentro do grupo, considerando a definição de objetivos comuns, possibilita a construção de um tecido social (MASTERALEXIS, BARR e HUMS, 2009; PINTO e JUNQUEIRA, 2009 que forma uma rede de relações. Marteleto (2001, p. 72) conceitua uma rede de relações como sendo um conjunto de participantes autônomos que unem ideias e recursos em torno de valores e interesses 2

5 compartilhados. Estas podem ser entendidas como uma realidade operativa de construtos mentais, simbolicamente instituídas por nós (atores) que podem ser pessoas ou organizações, podendo permitir o entendimento da realidade social e a superação dos problemas sociais que incidem sobre os diferentes atores (SILVEIRA et al., 2011). Neste ínterim, a capacidade de interligar os indivíduos em uma rede é intensificada conforme a frequência da comunicação entre estes (CROSS e CUMMINGS, 2004). Assim, os laços de conectividade permitem a visualização de habilidades antes não observadas que se constituem por meio da troca de informações e conhecimento entre os atores na rede (CROSS e THOMAS, 2009; SILVEIRA et al., 2011). A análise de redes sociais possibilita demonstrar a qualidade no recebimento da informação passada aos indivíduos que integram a rede, melhorando tanto o desempenho individual como o desempenho da rede de forma geral (CROSS e CUMMINGS, 2004). Assim, o processo de interação (relacionamento) entre os membros da rede permite a geração de conhecimento, a resolução de problemas mútuos, bem como a melhora no aprendizado de determinadas práticas estratégicas. Os membros de uma rede formam grupos menores, subgrupos. Estes apresentam propriedades específicas dos laços entre si, denominadas coesão. A importância de se estudar a coesão nos subgrupos deve-se ao fato de existirem forças sociais em contatos diretos entre seus membros, por meio de conduta indireta transmitida pelos intermediários ou por coesão relativa dentro do subgrupo em relação aos de fora deste. Quanto maior for o contato direto entre seus atores, ou por meio de intermediários, mais homogêneo (coeso) será o grupo; do mesmo modo, quanto menor este contato, menos coeso, menor será a homogeneidade (WASSERMAN e FAUST, 2009). Um grupo com objetivos comuns precisará de maior coesão interna para alcançá-los, pois, necessitará de maior interação interna ao grupo. Do mesmo modo isto é valido para os subgrupos (GRANOVETTER, 1973). Para Hanneman (2005) os atores de um subgrupo podem preferir se relacionar somente com atores de seu próprio subgrupo, reforçando os laços entre esses relacionamentos assim como, atores de um subgrupo podem preferir se relacionar apenas com outros atores que estão fora de seu subgrupo. Desta forma o autor relata que há um centro (core) que concentra muitos laços e uma periferia (periphery) que apresenta poucos laços. Os membros do centro podem também se relacionar com os da periferia assim como os da periferia também podem se relacionar com os do centro. Borgatti e Everett (1999) relatam que há duas classes de nós para o modelo core/periphery. Segundo os autores há um centro (core) mais coeso em que os atores estão mais fortemente ligados entre si e, uma classe de atores com menor coesão a qual estão mais fracamente ligados denominada de periferia (periphery). Expressos em uma matriz com quatro quadrantes, conforme figura 1, o modelo proposto identifica o quadrante I como o centro em que seus componentes relacionam-se fortemente entre si; no quadrante II nota-se que alguns nós do centro relacionam-se com alguns nós da periferia; no quadrante III alguns nós da periferia relacionam-se com alguns nós do centro e, no quadrante IV poucos nós da periferia relacionam-se com poucos nós da periferia (BORGATTI e EVERETT, 1999). Um exemplo do exposto encontra-se na figura 2. 3

6 Figura 1. Estrutura centro/periferia I CENTRO II III IV PERIFERIA Fonte: Borgatti e Everett (1999) Figura 2. Exemplo modelo centro/periferia no relacionamento entre quatro empresas C D A B Fonte: os autores Observando a figura 2 nota-se que o quadrante I demonstra o forte relacionamento entre as empresas A e C (maior coesão), pois ambas encontram-se no centro; no quadrante II verifica-se que a empresa A no centro relaciona-se com a empresa D que encontra-se na periferia, este relacionamento não é tão forte; assim como no quadrante III nota-se que a empresa B presente na periferia relaciona-se com a empresa C do centro; no quadrante IV as empresas B e D estão na periferia, indicando que o relacionamento entre elas é mais fraco (menor coesão). O relacionamento é forte ou fraco, na medida em que os atores apresentam maior ou menor número de relações entre si (maior ou menor coesão). O relacionamento nos subgrupos que compõem um cluster apresenta como características cooperação e competição (PORTER, 1998), mas uma prevalece. Bengtsson e Kock (2000) e Nalebuff e Brandenburger (1996) argumentam que entre duas empresas pode ocorrer simultaneamente estas características. 2.3 Coopetição Os efeitos decorrentes da aglomeração de empresas ajudam a criar um mercado maior pois, a concentração geográfica cria complementariedades que desenvolvem o mercado (Nalebuff e Brandenburger, 1996), típico em clusters comerciais. Os autores descrevem como exemplo a Broadway e a off Broadway em Nova York, as várias companhias presentes nestes locais são competidoras por disputar o mesmo público e tornam-se complementares quando uma orquestra utiliza o palco de um teatro para apresentar um concerto. Esse agrupamento atrai público que, por sua vez, atrai novas empresas. Outro exemplo de produtos complementares descrito pelos autores são financiamento e seguro para carros, por segurança quem compra um automóvel adquire também um seguro, assim como também pode adquirir 4

7 COOPERAÇÃO um financiamento bancário, desta forma ambos os produtos se complementam e ajudam a vender o carro. Como descrito os complementadores fazem o bolo crescer, ou seja, criam valores ao se juntar. Ao assim proceder constituem a cooperação porém, a divisão do bolo faz com que uns fiquem com uma parte maior e outros com uma parte menor. Neste sentido há competição (Nalebuff e Brandenburger, 1996). Na competição os relacionamentos são de conflito e rivalidade entre competidores, a cooperação envolve a participação em ações coletivas com objetivos comuns (BENGTSSON e KOCK, 2000). Em clusters comerciais há competição e há cooperação interna, as empresas estabelecem um relacionamento que ora competem entre si ora cooperam, a essa interação denomina-se coopetição (NALEBUFF e BRANDENBURGER, 1996). Leão (2005) analisou diversos modelos teóricos de coopetição e propôs um modelo teórico para análise da coopetição, baseado em Bengtsson e Kock (1999), composto por quatro quadrantes: coopetição, competição, coexistência e cooperação, conforme figura 3. Figura 3. Modelo teórico proposto para análise da coopetição IV COOPERAÇÃO I COOPETIÇÃO III COEXISTÊNCIA II COMPETIÇÃO COMPETIÇÃO Fonte: adaptado de Bengtsson e Kock (1999) e Leão (2005) Segundo a autora no quadrante I (coopetição) encontra-se a presença de cooperação e competição em qualquer intensidade; no quadrante II encontra-se apenas competição com ausência de cooperação; o quadrante III caracteriza-se pela inexistência de competição e cooperação e no quadrante IV há a presença de cooperação e inexistência de competição. 3. Metodologia O levantamento dos dados foi composto por duas etapas. A primeira teve um aspecto exploratório, no sentido de identificar os atores do cluster comercial para confeccionar o instrumento de coleta dos dados. O cluster comercial planejado escolhido foi um shopping center especializado em automóveis, localizado em um município próximo a capital de São Paulo, denominado Shopping K, selecionado considerando a acessibilidade dos pesquisadores. Foram pesquisados gerentes ou vendedores das lojas integrantes do shopping, após a devida autorização da administração do mesmo. 5

8 Para tanto os pesquisadores foram a campo mapeando as lojas existentes. Foram encontrados 26 lojas de carros, uma loja de caminhões, oito lojas de prestadores de serviços (despachante, financeiras e seguradoras, dentre outras e ainda a administração), o que totaliza 35 possíveis participantes. Três lojas de carros e uma prestadora de serviço não permitiram a aplicação do questionário, reduzindo a amostra a 31 participantes. Em uma segunda fase a pesquisa caracterizou-se como descritiva pois busca descrever as características da situação que envolve um problema (BOYD, 1978, p. 317). Neste caso descrever a coopetição entre empresas presentes em um cluster comercial planejado sob o ponto de vista dos varejistas. A coleta de dados foi viabilizada por um questionário composto por dois blocos de perguntas: o primeiro objetivou identificar as características da empresa (tamanho, porte, tipo de veículo comercializado, entre outros). O segundo bloco foi formado por duas questões que visaram a identificar a cooperação e a competição. Estas foram operacionalizadas pela utilização de uma escala com valores entre 0 (zero) a 5 (cinco) demonstradas a seguir. Questão 1. Cooperação - Com que frequência quando um cliente procura um carro que eu não tenho, eu indico essa loja? 0= Eu não conheço essa empresa. 3= Às vezes. 1= Nunca. 4= Frequentemente. 2= Raramente. 5= Muito frequentemente. Questão 2. Competição Com que frequência você acha que esta loja compete com você? 0 = não somos competidores 1 = competimos ocasionalmente 2 = competimos às vezes 3 = somos competidores 4 = somos competidores diretos habitualmente 5 = é meu grande competidor aqui no shopping Cada lojista identificou em cada questão a intensidade com a qual coopera e compete com cada um dos demais participantes do cluster em estudo. Os dados foram tabulados com o software Excel e, posteriormente, foi utilizado o software Ucinet para a identificação da relação centro/periferia. 4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS O cluster comercial vende diferentes tipos de carros, como demonstrado na Tabela 1. Nota-se que as lojas que comercializam carros de passeio novos e semi-novos e somente carros de passeio semi-novos representam 23%, lojas de carros e utilitários semi-novos e carros e utilitários novos e semi-novos retratam 16%. Lojas que vendem somente utilitários semi-novos e utilitários novos e semi-novos representam 3%. Constatou-se a presença de 13% de prestadores de serviços e de 3% de caminhões e serviços. Não foram identificadas empresas que vendem apenas carros novos e concessionárias das montadoras instaladas no país. 6

9 Tabela 1: Tipos de produtos comercializados no cluster. Produto vendido pelas lojas Quantidade Percentual Somente carros de passeio semi-novos 7 23% Somente carros de passeio novos e semi-novos 7 23% Somente utilitários semi-novos 1 3% Somente utilitários novos e semi-novos 1 3% Carros e utilitários semi-novos 5 16% Carros e utilitários novos e semi-novos 5 16% Caminhões e seguros 1 3% Serviços 4 13% % Fonte: elaborado pelos autores. Para identificar o porte das lojas foi utilizado como referência o número de colaboradores em cada empresa, conforme tabela 2. Como referência tomou-se como base os critérios do SEBRAE. Constatou-se o predomínio de microempresas (90%) e a pequena quantidade de empresas de pequeno porte (10%). Tabela 2: Porte das empresas do cluster comercial Porte da empresa Quantidade funcionários Empresas Pesquisadas Quantidade Percentual Microempresas Até % Empresas de pequeno porte De 10 a % % Fonte: elaborado pelos autores. A concentração de varejo específico de um tipo de produto, em uma mesma localização geográfica, caracteriza o shopping como um cluster comercial (Teller e Reuttere, 2008; Teller e Elms, 2010). As diversas lojas que o compõe relacionam-se entre si formando uma cadeia de relações (MASTERALEXIS, BARR e HUMS, 2009) que é constituída a partir da interação entre diferentes sujeitos (KIRSCHBAUM, 2006; PINTO e JUNQUEIRA, 2009). A importância da interação no grupo, considerando a definição de objetivos comuns, possibilita a construção de um tecido social (MASTERALEXIS, BARR e HUMS, 2009; PINTO e JUNQUEIRA, 2009) que forma uma rede de relações. Essa rede formada é composta por subgrupos que apresentam propriedades específicas dos laços gerados entre si, denominado coesão. Para medir a coesão dos subgrupos formados e verificar como ocorrem os relacionamentos entre eles foi utilizado o modelo centro/periferia nas questões relacionadas a competição e cooperação, conforme as figuras 4 e 5. Para Wasserman e Faust (2009) quanto maior for o contato direto entre seus os atores, ou por meio 7

10 de intermediários, mais homogêneo (coeso) será o grupo; do mesmo modo, quanto menor este contato, menos coeso, menor será a homogeneidade. Figura 4. core periphery competição Fonte: os autores Verifica-se na figura 4 segundo as percepções dos entrevistados que no centro (core), quadrante I, há forte competição entre as empresas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 e 23. No quadrante II algumas empresas do centro (1, 5, 7, 9, 10, 11, 12 e 13) competem com poucas empresas da periferia (8 e 24). O quadrante III não apresenta nenhuma competição, ou seja, nenhuma empresa da perifieria compete com as empresas do centro. No quadrante IV percebe-se que a competição ocorre apenas entre as empresas 24, 25, 26, 27 e 28 que estão na periferia, as empresas 8, 29, 30 e 31 não competem entre si e nem com as empresa do centro, como destacam Borgatti e Everett (1999) poucos nós da periferia relacionam-se com poucos nós da periferia. 8

11 Figura 5. core periphery cooperação Fonte: os autores Observa-se na figura 5, conforme as percepções dos entrevistados, que há cooperação entre os grupos do centro e os da perifieria. No centro (quadrante I) as empresas 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16, 21, 24, 26, 28, 29 e 30 cooperam fortemente entre si; no quadrante II as empresas do centro 1, 2, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16, 24, 26,28, 29 e 30 cooperam com as empresas da periferia 5, 8, 10, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 25, 27, e 31. No quadrante III as empresas da periferia 5, 8, 10,12, 15, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 25 e 31 cooperam com as empresas do centro 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16, 21, 24, 26, 28, 29 e 30, nota-se que a empresa 27 da periferia não coopera com nenhuma empresa do centro. No quadrante IV as empresas da periferia 5, 8, 10,12, 15, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 25 e 31 cooperam pouco entre si, novamente destaca-se a empresa 27 que não coopera com nenhuma outra empresa da periferia. Poucos nós da periferia relacionam-se com poucos nós da periferia (BORGATTI e EVERETT, 1999). Uma vez identificado a presença simultânea de competição e cooperação entre as empresas do cluster constata-se a existência de coopetição (BENGTSSON e KOCK, 2000; NALEBUFF e BRANDENBURGER,1996). Assim resta conhecer, segundo o modelo teórico de Leão (2005), quais empresas apenas competem, quais empresas apenas cooperam, quais exercem a coopetição e quais não exercem a cooperação e nem a competição. 9

12 COOPERAÇÃO Para tanto foram tomados nas figuras 4 e 5 as empresas comuns aos dois gráficos que se localizam no centro, pois, conforme exposto a coesão é maior neste quadrante. O resultado obtido desse cruzamento permite identificar quem coopera e compete simultaneamente (coopetição) com maior intensidade, como resultado foram encontradas as empresas 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 14, 16 e 21. As empresas que apenas competem são: 5, 10, 12, 15, 17, 18, 19, 20, 22 e 23. As empresas que apenas cooperam são: 24, 26, 28, 29 e 30. Por consequência as empresas que não competem e não cooperam encontram-se na coexistência, que é representada pelas empresas 8, 25, 27 e 31, conforme figura 6. Importante ressaltar que esta identificação ocorre no momento da aplicação desta pesquisa, isto é, em outro momento pesquisado poderão ocorrer resultados díspares aos encontrados. Figura 6. Classificação das empresas IV COOPERAÇÃO 24,26,28,29 e 30 III COEXISTÊNCIA 8, 25,27 e 31 I COOPETIÇÃO 1,2,3,4,6,7,9,11,13,14,16 e 21 II COMPETIÇÃO 5, 10, 12, 15, 17,18,19,20, 22 e 23 COMPETIÇÃO Fonte: adaptado de Bengtsson e Kock (1999) e Leão (2005) baseado nos dados encontrados Na coexistência, segundo a visão dos entrevistados, destacam-se as empresas 8 e 31, que comercializam carros e caminhões respectivamente, contrárias as outras empresas que são prestadoras de serviços. Desperta a atenção uma empresa que comercializa carros não cooperar e nem competir com as suas congêneres e essa constatação pode ser explorada em estudos futuros. Com base na quantidade de empresas classificadas nos quadrantes (Figura 6) constatase que a coopetição foi identificada neste cluster comercial e que o mesmo apresenta uma ênfase maior na competição do que na cooperação entre as empresas. 5. Conclusões O objetivo do trabalho era descrever a coopetição entre empresas presentes em um cluster comercial planejado sob o ponto de vista dos varejistas. A aplicação do modelo teórico desenvolvido por Leão (2005) baseada em Bengtsson e Kock (1999) permitiu identificar as empresas que cooperam, competem, coopetem e coexistem, conforme demonstrado anteriormente. Nota-se a relevância de utilizar como ferramenta a análise de rede social (core/periphery) que possibilitou identificar a coopetição em um cluster comercial planejado, bem como operacionalizar o modelo teórico proposto por Leão (2005). Sugere-se para novos trabalhos desenvolver uma forma de aplicar a escala proposta por Leão (2005), de modo a medir o grau de competição, cooperação, coopetição e 10

13 coexistência presente em redes organizações. Sugere-se também replicar o estudo em clusters industriais. Referências ANDERSON, J. C.; NARUS, J. A. A model of distributor firm and manufacturer firm working partnerships. Journal of Marketing, 54(1), 1990, p BACHION, C. H.; ABE, D. N. S., MONFORTE, M. E. Uma análise comparativa da satisfação dos consumidores em centros de compras planejados e não planejados. Revista Nucleus, 8(2), 2011, p BENGTSSON, M.; KOCK, S. Coopetition in business networks to cooperate and compete simultaneously. Industrial Marketing Management. v. 29, 2000, p Cooperation and competition in relationships between competitors in business networks. Journal of Business & Industrial Marketing. v. 14, n. 3, 1999, p BORGATTI, S. P.; EVERETT, M. G. Models of core/periphery structures. Social Networks. v.21, p BORGATTI, S. P.; LOPEZ-KIDWELL, V. Network Theory. in The Sage Handbook of Social Network Analysis. Sage, 2011, p BORGATTI, S. P.; AJAY MEHRA, D. J. B.; Labianca, G. Network Analysis in the Social Sciences. v.323, n.5916, 2009, p BOYD, H. W. Administração de marketing. São Paulo: Saraiva, BURT, R. S.; Kilduff, M.; Tasselli, S. Social Network Analysis: Foundations and Frontiers on Advantage. Annual Review Psychology BURT, R. S. Structural hole. Cambridge, MA: Harvard University Press, CAMPOS, F. C. A.; SANTORO, F.M.; BORGES, M.R.S. ; SANTOS, N. Cooperação e aprendizagem on-line. Rio de Janeiro: DP&A/ Lamparina, CROSS, R.;CUMMINGS, J. N. Tie and network correlates of individual performance in knowledge intensive work. Academy of Management Journal, v.47, n.6, 2004, p CROSS, R.; THOMAS, R. J. Redes sociais: como empresários e executivos de vanguarda as utilizam para obtenção de resultados. São Paulo: Gente, ERIKSON, E. Formalist and Relationalist Theory in Social Network Analysis. American Sociological Association, v.31,n.3,2013, p GRANOVETTER, M. S. The Strength of weak ties. The American Journal of Sociology, v.78, n.6, 1973, p HANNEMAN, R. A.; RIDDLE, M. Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside, JONSSON, P.; ZINELDIN, M. Achieving high satisfaction in supplier dealer working relationships. Supply Chain Management, v.8, n.3, 2003, p KIRSCHBAUM, C. Renascença da indústria brasileira de filmes: destinos entrelaçados? Revista de Administração de Empresas, v.46, n.3, 2006, p LEÃO, D. A. F. S. Relevância da Teoria da Coopetição para a Compreensão da Dinâmica dos Relacionamentos entre Empresas Concorrentes. II Encontro de Estudos em Estratégia (3Es). Rio de Janeiro LÜBECK, R. M.; WITTMANN, M. L.; BATTISTELLA, L. F.; SCHENDLER, S. G. Coopetição: os fatores competitivos aplicados a redes de empresas de transporte público. V Encontro de Estudos em Estratégia (3Es). Porto Alegre, MARTELETO, R. M. (2001). Análise de redes sociais: aplicação nos estudos de transferência da informação. Ciência da Informação, v. 30, n.1, p

14 MASTERALEXIS, L.; BARR, C.; HUMS, M. Principles and practice of sport management (3rd ed.). Sudbury, MA: Jones & Bartlett Publishers, NALEBUFF, B.; BRANDENBURGER, A. M. Co-opetição. Rio de Janeiro: Rocco, PASCOTTO, S. M. P., FARINA, M. C., RODRIGUES, T. H., PERCIAVALI, T.; DUGO, J. C. Análise de Rede Social para mensuração das estruturas formais e informais. Revista de Administração, Edição Especial, 2013, p PINTO, A. M. G; JUNQUEIRA, L. A. P. (2009). Relações de poder em uma rede do terceiro setor: um estudo de caso. Revista de Administração Pública, 43(5): PORTER, M. Clusters and the new economics of competition. Harvard Business Review. Reprint 98609, SILVEIRA, M. A. P.; FARINA, M. C.; DUGO, J. C.; OZAKi, M. T. Análise de Redes Sociais como Ferramenta que Contribui para Melhoria das Relações entre Empresas Participantes de um APL do Setor de Eventos. Anais do Encontro Nacional de Pós- Graduação e Pesquisa em Administração, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, TELLER, C.; ELMS, J. Managing the attractiveness of evolved and created retail agglomerations formats. Marketing Intelligence& Planning, v.28, n.1, 2010, p TELLER, C.; REUTTERER, T. The evolving concept of retail attractiveness: what makes retail agglomerations attractive when customers shop at them? Journal of Retailing and Consumer Services, v.15, n.3, 2008, p TELLES, R.; ALTHEMAN, E.; SIQUEIRA, J. P. L; ROMBOLI, S. M.. Clusters comerciais: um estudo sobre concentrações de bares na cidade de São Paulo. Gestão e Regionalidade. v. 27, n. 81, WASSERMAN, S.; FAUST, K. Social network analysis: methods and applications. New York: Cambridge University Press, WELLMAN, B. Network Analyses: Some Basic Principles. Sociological Theory, 1983, p

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