UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS CENTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO Maria Gabriela de Cássia Miranda REDE DE COLABORAÇÃO ACADÊMICA: Um estudo de caso das redes intraorganizacionais em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação da UFMG Belo Horizonte 2021 Maria Gabriela de Cássia Miranda REDE DE COLABORAÇÃO ACADÊMICA: Um estudo de caso das redes intraorganizacionais em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação da UFMG Tese apresentada ao Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração da Faculdade de Ciências Econômicas da Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito para a obtenção do título de Doutora em Administração. Área de Concentração: Gestão Organizacional e Tecnologias Gerenciais Orientador: Dr. Plínio Rafael Reis Monteiro Coorientadora: Drª. Silvana Alves da Silva Belo Horizonte 2021 Ficha Catalográfica M672r 2021 Miranda, Maria Gabriela de Cássia. Rede de colaboração acadêmica [manuscrito] : um estudo de caso das redes intraorganizacionais em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação da UFMG / Maria Gabriela de Cássia Miranda. – 2021. 214 f.: il. e tábs. Orientador: Plínio Rafael Reis Monteiro. Coorientadora: Silvana Alves da Silva. Tese (doutorado) – Universidade Federal de Minas Gerais, Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração. Inclui bibliografia (f. 177-191) e apêndices. 1. Ensino superior – Efeito de inovações – Teses. 2. Inovações tecnológicas – Teses. 3. Redes de relações sociais – Pesquisadores – Teses. I. Monteiro, Plínio Rafael Reis. II. Silva, Silvana Alves da. III. Universidade Federal de Minas Gerais. Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração. IV. Título. CDD: 658 Elaborado por Leonardo Vasconcelos Renault CRB-6/2211 Biblioteca da FACE/UFMG – LVR/024/2022 28/01/2021 SEI/UFMG - 0539280 - Ata https://sei.ufmg.br/sei/controlador.php?acao=documento_imprimir_web&acao_origem=arvore_visualizar&id_documento=552356&infra_sistema=… 1/2 UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS CENTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISAS EM ADMINISTRAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO ATA DE DEFESA DE TESE ATA DA DEFESA DE TESE DE DOUTORADO EM ADMINISTRAÇÃO da Senhora MARIA GABRIELA DE CÁSSIA MIRANDA, REGISTRO Nº 261/2021. No dia 27 de janeiro de 2021, às 10:00 horas, reuniu-se remotamente, por videoconferência, a Comissão Examinadora de Tese, indicada pelo Colegiado do Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração do CEPEAD, em 19 de janeiro de 2021, para julgar o trabalho final in�tulado "Rede de colaboração acadêmica: Um estudo de caso das redes intraorganizacionais em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação da UFMG", requisito para a obtenção do Grau de Doutora em Administração, linha de pesquisa: Gestão Organizacional e Tecnologias Gerenciais. Abrindo a sessão, o Senhor Presidente da Comissão, Prof. Dr. Plínio Rafael Reis Monteiro, após dar conhecimento aos presentes o teor das Normas Regulamentares do Trabalho Final, passou a palavra à candidata para apresentação de seu trabalho. Seguiu-se a arguição pelos examinadores com a respec�va defesa da candidata. Logo após, a Comissão se reuniu sem a presença da candidata, para julgamento e expedição do seguinte resultado final: ( X ) APROVAÇÃO ( ) REPROVAÇÃO O resultado final foi comunicado publicamente à candidata pelo Senhor Presidente da Comissão. Nada mais havendo a tratar, o Senhor Presidente encerrou a reunião e lavrou a presente ATA, que será assinada por todos os membros par�cipantes da Comissão Examinadora. Belo Horizonte, 27 de janeiro de 2021. Prof. Dr. Plínio Rafael Reis Monteiro ORIENTADOR - CEPEAD/UFMG Profª. Drª. Silvana Alves da Silva COORIENTADORA - CEFET/MG Prof. Dr. Jonathan Simões Freitas CEPEAD/UFMG Prof. Dr. Daniel Paulino Teixeira Lopes CEFET/MG Profª. Drª. Luciana Paula Reis UFOP 28/01/2021 SEI/UFMG - 0539280 - Ata https://sei.ufmg.br/sei/controlador.php?acao=documento_imprimir_web&acao_origem=arvore_visualizar&id_documento=552356&infra_sistema=… 2/2 Profª. Drª. Márcia Siqueira Rapini CEDEPLAR/UFMG Prof. Dr. Jefferson Lopes La Falce FUMEC/MG Documento assinado eletronicamente por Daniel Paulino Teixeira Lopes, Usuário Externo, em 27/01/2021, às 13:16, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Luciana Paula Reis, Usuário Externo, em 27/01/2021, às 13:16, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Jonathan Simoes Freitas, Professor do Magistério Superior, em 27/01/2021, às 13:16, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Plinio Rafael Reis Monteiro, Professor do Magistério Superior, em 27/01/2021, às 13:17, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Silvana Alves da Silva, Usuário Externo, em 27/01/2021, às 13:17, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Marcia Siqueira Rapini, Professora do Magistério Superior, em 27/01/2021, às 13:17, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. Documento assinado eletronicamente por Jefferson Lopes la Falce, Usuário Externo, em 28/01/2021, às 09:33, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 5º do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020. A auten�cidade deste documento pode ser conferida no site h�ps://sei.ufmg.br/sei/controlador_externo.php? acao=documento_conferir&id_orgao_acesso_externo=0, informando o código verificador 0539280 e o código CRC 73E1D682. Referência: Processo nº 23072.249208/2020-39 SEI nº 0539280 http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2019-2022/2020/Decreto/D10543.htm https://sei.ufmg.br/sei/controlador_externo.php?acao=documento_conferir&id_orgao_acesso_externo=0 AGRADECIMENTOS Agradeço à Deus pela força e pelo discernimento para alcançar este título. Agradeço à minha irmã, Daniela Maria Miranda (in memoriam), por ter sido meu exemplo de força, persistência e garra, e por me incentivar a levantar todas as vezes que eu caí. Se eu tive forças para superar todas as adversidades deste doutoramento, foi porque ela me ensinou a não desistir diante as dificuldades. Infelizmente, você nos deixou no início deste ano e não pode comemorar o fim desta jornada como comemorou tanto no início – parecia que era a sua vitória. Sei que você, onde estiver, está feliz por essa conquista. Dedico-a inteiramente a você, minha irmã. Agradeço à minha mãe, Imaculada Miranda, por ter me ensinado que não eu poderia me limitar diante de portas fechadas, por ter me incentivado e me apoiado desde pequena a estudar e lutar por um lugar melhor. Por todas as vezes que você dormiu na fila para que eu estudasse na melhor escola pública da cidade; por todas as vezes que você me deu sermões para que eu entendesse a importância de aproveitar todas as oportunidades que a educação poderia me dar; e por todas as vezes que você foi meu refúgio durante as quedas desta jornada, meu eterno agradecimento e admiração. Se hoje eu cheguei até aqui, foi porque você é uma mulher forte, corajosa e guerreira. Agradeço ao meu pai, Eustáquio Miranda que, mesmo sem entender minhas ausências, me apoiou com todo afinco para que eu alcançasse este título. Obrigado por ser meu exemplo de honestidade, parcimônia e por me ensinar a seguir em frente sempre. Agradeço ao meu orientador, Plínio Monteiro, por aceitar me orientar com um projeto já estruturado e de outra linha de pesquisa. Obrigada pelo apoio e pelos direcionamentos neste desafio. Agradeço a minha coorientadora, Silvana Alves, por me acolher em diversos momentos difíceis – antes como minha amiga, e agora como minha orientadora. Você é um exemplo de mulher guerreira, forte, independente e iluminada. Sou muito grata por ter você em minha vida e por todo o ensinamento, como pessoa e como profissional. Obrigada por me levantar nos dois momentos mais difíceis que passei neste percurso de doutoramento. Agradeço aos meus amigos, pelo incentivo e apoio: Camila Bicalho, Juliana Pinto, Rafael Machado, Paulo Henrique Almeida. À minha amiga Evellyn Cavalcante, por todo o apoio e compartilhamento de angústias, ansiedades e alegrias. Obrigada pela sua dedicação, amor, apoio, ajuda e carinho. Você foi muito importante nesta jornada. Agradeço ao meu amigo Michel Alves pelo carinho, atenção, pela presença e por me ouvir, me apoiar e me ajudar em todos momentos. Agradeço à professora Márcia Rapini pelo apoio e direcionamento da pesquisa em um momento crucial para sua conclusão. Agradeço, finalmente, aos funcionários do CEPEAD e à agência de fomento CAPES. “Ninguém ignora tudo. Ninguém sabe tudo. Todos nós sabemos alguma coisa. Todos nós ignoramos alguma coisa. Por isso aprendemos sempre. ” Paulo Freire RESUMO MIRANDA, M.G.D.C. REDE DE COLABORAÇÃO ACADÊMICA: Um estudo de caso das redes intraorganizacionais em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação da UFMG. 2020. 216f. Tese (Doutorado) – Faculdade de Ciências Econômicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2021. A demanda por conhecimentos que facilitem as atividades cotidianas estimula o desenvolvimento científico e as mudanças sociais. Sabe-se que, em países de economia em desenvolvimento, as Universidades e as Instituições de Pesquisa Científica e Tecnológica (ICTs) têm papel preponderante no fomento de relações colaborativas entre os agentes de inovação e a sociedade, visando detectar as oportunidades de desenvolvimento tecnológico e científico e maior alcance acadêmico e social. Deste modo, este estudo buscou analisar como as configurações das redes de colaboração em pesquisa científica promovidas pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) influenciam o desempenho e o alcance de resultados científicos pelos projetos de P,D&I. Os dados foram coletados por meio de um survey, com metodologia de redes sociais e escalas LIKERT, aplicado a 111 pesquisadores e colaboradores em cinco projetos da instituição. As metodologias utilizadas para análise dos dados foram a de Análise de Redes Sociais (ARS) e de Modelagem de Equações Estruturais (MEE). As análises apontam que a facilidade de acesso, a conectividade da rede e o contato entre os indivíduos envolvidos no projeto aumentam o desempenho do projeto pela percepção dos indivíduos em ganho de benefícios pessoais e profissionais, mas, ao mesmo tempo, reduzem os resultados em publicações científicas. Essas evidências sinalizam a necessidade de construção de estratégias de socialização que sejam direcionadas para a identificação das expertises dos integrantes dos projetos, de modo a reforçar a confiança entre eles e os ganhos individuais, o que permite fortalecer as parcerias em prol de benefícios mútuos. Palavras-chave: Inovação. Redes de Colaboração. Redes Sociais. Projetos de P,D&I. ABSTRACT MIRANDA, M.G.D.C. ACADEMIC COLLABORATION NETWORK: A case study of intraorganizational networks in UFMG research, development and innovation projects. 2020. 216f. Thesis (Doctorate) - Faculty of Economic Sciences, Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, 2021. The demand for knowledge that facilitates daily activities stimulates scientific development and social changes. In developing economies, Universities and Scientific and Technological Research Institutions (ICTs) are predominant in fostering collaborative relationships between innovation agents and society, aiming to detect opportunities for technological and scientific development and greater academic and Social. Thus, this study sought to analyze how the configurations of collaboration networks in scientific research promoted by the Federal University of Minas Gerais (UFMG) influence the performance and the achievement of scientific results by R, D & I projects. The data were collected by survey, social network analysis and LIKERT scales, applied to 113 researchers and collaborators in five projects of the institution. The methodology used for data analysis was Social Network Analysis (ARS) and Structural Equation Modeling (MEE). The analyzes show that the ease of access, the network connectivity and the contact between the individuals involved in the project increase the performance of the project by the perception of individuals in gaining personal and professional benefits, but, at the same time, reduce the results in publications scientific. This evidence points to the need to build socialization strategies that are aimed at identifying the expertise of project members, in order to reinforce trust between them and individual gains, which allows strengthening partnerships for mutual benefits. Keywords: Innovation. Collaboration Networks. Social Networks. R, D & I Projects. LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 - MODELO DE INOVAÇÃO ABERTA. ............................................................................. 32 FIGURA 2 - MODELO DA PESQUISA ............................................................................................ 67 FIGURA 3 - GRAFO DIRECIONADO .............................................................................................. 83 FIGURA 4 - GRAFO NÃO DIRECIONADO ...................................................................................... 83 FIGURA 5 - REDE EGO ................................................................................................................ 85 FIGURA 6 - REDE COMPLETA ..................................................................................................... 85 FIGURA 7 - GRAFO DA REDE INTERNA DO PROJETO A ................................................................ 98 FIGURA 8 - GRAFO DOS RELACIONAMENTOS EXTERNOS AO PROJETO A .................................... 99 FIGURA 9 – GRAFO GATEKEEPER DO PROJETO A ..................................................................... 100 FIGURA 10 - GRAFO DA REDE INTERNA DO PROJETO B ............................................................ 105 FIGURA 11- GRAFO DOS RELACIONAMENTOS EXTERNOS AO PROJETO B ................................. 106 FIGURA 12 - GRAFO GATEKEEPER DO PROJETO B .................................................................... 107 FIGURA 13 - GRAFO DA REDE INTERNA DO PROJETO C ............................................................ 110 FIGURA 14 - GRAFO DOS RELACIONAMENTOS EXTERNOS AO PROJETO C ................................. 111 FIGURA 15 - GRAFO GATEKEEPER DO PROJETO C................................................................... 112 FIGURA 16 - GRAFO DA REDE INTERNA DO PROJETO D ............................................................ 117 FIGURA 17 - GRAFO DOS RELACIONAMENTOS EXTERNOS AO PROJETO D ................................ 118 FIGURA 18 - GRAFO GATEKEEPER DO PROJETO D .................................................................... 119 FIGURA 19 - GRAFO DA REDE INTERNA DO PROJETO E ............................................................. 122 FIGURA 20 - GRAFO DOS RELACIONAMENTOS EXTERNOS AO PROJETO E ................................. 123 FIGURA 21- GRAFO GATEKEEPER DO PROJETO E ..................................................................... 124 FIGURA 22 - MODELO FINAL DA PESQUISA. ............................................................................. 138 FIGURA 23 - MODELO ESTRUTURAL (Nº1) ................................................................................ 142 FIGURA 24 - MODELO ESTRUTURAL (Nº1) ............................................................................... 143 FIGURA 25 - MODELO ESTRUTURAL (Nº2) ................................................................................ 144 FIGURA 26 - MODELO DE ESTRUTURAL.................................................................................... 151 FIGURA 27 - SÍNTESE DO RESULTADO DO TESTE DE HIPÓTESE .................................................. 156 LISTA DE QUADROS QUADRO 1 - FONTES DOCUMENTAIS DOS PROJETOS ................................................................... 73 QUADRO 2 - RESULTADO DOS PROJETOS .................................................................................... 75 QUADRO 3 - CONSTRUTO E ITENS PARA REDE DE CONHECIMENTO ............................................. 78 QUADRO 4 - CONSTRUTO E ITENS PARA INOVAÇÃO ABERTA ...................................................... 79 QUADRO 5 - CONSTRUTO E ITENS DO DESEMPENHO DO PROJETO ............................................... 80 LISTA DE TABELAS TABELA 1 - MATRIZ SOCIOMÉTRICA .......................................................................................... 84 TABELA 2 - MATRIZ SOCIOMÉTRICA PONDERADA ...................................................................... 84 TABELA 3 - DESCRIÇÃO DA AMOSTRA ....................................................................................... 87 TABELA 4 - ANALISE DESCRITIVA DOS RESPONDENTES EM CADA PROJETO ................................ 89 TABELA 5 - ÍNDICES DE COESÃO DA REDE .................................................................................. 96 TABELA 6 - ÍNDICES DE CENTRALIDADE DOS MEMBROS DO PROJETO ......................................... 97 TABELA 7 - ÍNDICES DE COESÃO DA REDE ................................................................................ 102 TABELA 8 - ÍNDICES DE CENTRALIDADE DOS MEMBROS DO PROJETO ....................................... 103 TABELA 9 - ÍNDICES DE COESÃO DA REDE ................................................................................ 108 TABELA 10 - ÍNDICES DE CENTRALIDADE DOS MEMBROS DO PROJETO ..................................... 109 TABELA 11 – ÍNDICES DE COESÃO DA REDE ............................................................................. 114 TABELA 12 – ÍNDICES DE CENTRALIDADE DOS INDIVÍDUOS ..................................................... 114 TABELA 13 - ÍNDICES DE COESÃO DA REDE .............................................................................. 120 TABELA 14 - ÍNDICES DE CENTRALIDADE DOS MEMBROS DO PROJETO ..................................... 121 TABELA 15 - TESTE DE NORMALIDADE KOLMOGOROV-SMIRNOV ........................................... 130 TABELA 16 - ESTATÍSTICA DESCRITIVA DOS DADOS ................................................................ 131 TABELA 17 - CORRELAÇÃO DOS INDICATIVOS DE REDE DE CONHECIMENTO ........................... 133 TABELA 18 - CORRELAÇÃO DOS INDICATIVOS DA INOVAÇÃO ABERTA .................................... 133 TABELA 19 - CORRELAÇÃO DOS INDICATIVOS DO DESEMPENHO DO PROJETO .......................... 134 TABELA 20 - CORRELAÇÃO DOS INDICATIVOS DAS MEDIDAS DA REDE SOCIAL ........................ 134 TABELA 21 - SOLUÇÃO FATORIAL DO CONSTRUTO REDE DE CONHECIMENTO ......................... 136 TABELA 22 - SOLUÇÃO FATORIAL DO CONSTRUTO INOVAÇÃO ABERTA .................................. 136 TABELA 23 - SOLUÇÃO FATORIAL DO CONSTRUTO DESEMPENHO DO PROJETO ........................ 137 TABELA 24 - SOLUÇÃO FATORIAL DA REDE SOCIAL ................................................................ 138 TABELA 25 - CONFIABILIDADE SIMPLES E CONFIABILIDADE COMPOSTA DO MODELO DE MENSURAÇÃO ................................................................................................................. 145 TABELA 26 - AVALIAÇÃO DAS CARGAS EXTERNAS .................................................................. 147 TABELA 27 - VARIÂNCIA MÉDIA EXTRAÍDA (AVE) ................................................................ 148 TABELA 28 - VALIDADE DISCRIMINANTE - CRITÉRIO DE FORNELL-LARCKER ......................... 149 TABELA 29 - CARGAS CRUZADAS ............................................................................................ 150 TABELA 30 - COEFICIENTE DE CAMINHO .................................................................................. 152 TABELA 31 - COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO R² .................................................................. 153 TABELA 32 - TAMANHO DO EFEITO F² ...................................................................................... 153 TABELA 33 - RELEVÂNCIA PREDITIVA (Q²) .............................................................................. 154 TABELA 34 - RESULTADO DO TESES DE HIPÓTESE DO MODELO DA PESQUISA ......................... 154 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ANPROTEC - Associação Nacional de Entidades Promotoras de Empreendimentos Inovadores ARS - Análise das Redes Sociais CDTN - Centro de Desenvolvimento da Tecnologia Nuclear CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Codemge - Companhia de Desenvolvimento de Minas Gerais COOLABS – Cooperativa de Laboratórios CTE/UFMG - Centro de Treinamento Esportivo da UFMG CTIT - Coordenadoria de Transferência e Inovação Tecnológica C&T – Ciência e Tecnologia DIGICOM – Comunicação Digital de Impacto Social FAFICH - Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas FIEMG - Federação das Indústrias do Estado de Minas Gerais FINEP - Financiadora de Estudos e Projetos FIOCRUZ - Fundação Oswaldo Cruz FUNDEP - Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa ICB - Instituto de Ciências Biológicas ICT - Instituições de Pesquisa Científica e Tecnológica ICEX - Instituto de Ciências Exatas e da Terra IFES – Instituição Federal de Ensino Superior INCT - Instituto de Ciência e Tecnologia IoT - Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) LCPNano - Laboratório de Caracterização e Processamento de Nanomateriais MCTI – Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação MEE - Modelagem de Equações Estruturais NIT – Núcleos de Inovação Tecnológica OCDE - Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico ONGs - Organizações Não Governamentais PII - Programa de Incentivo à Inovação PITCE - Política Industrial, Tecnológica e de Comércio Exterior P&D – Pesquisa e Desenvolvimento P,D&I – Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação SEDE - Secretaria de Desenvolvimento Econômico SIMI - Sistema Mineiro de Inovação SISEMA - Sistema Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos SNCT&I - Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação UFMG – Universidade Federal de Minas Gerais USP – Universidade de São Paulo Vuei – Vivência Universitária em Empreendedorismo e Inovação SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO .............................................................................................................. 14 1.1 Objetivos ..................................................................................................................................................... 24 1.2 Justificativa................................................................................................................................................. 25 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ................................................................................. 29 2.1 Inovação aberta .......................................................................................................................................... 29 2.2 Rede de conhecimento ............................................................................................................................... 33 2.3 Colaboração e redes para promover a inovação ..................................................................................... 36 2.4 O papel da universidade no desenvolvimento da inovação .................................................................... 40 2.5 A pesquisa e o desenvolvimento em inovação aberta .............................................................................. 47 2.6 Análise das redes de colaboração em pesquisa na universidade ............................................................ 54 3 METODOLOGIA ........................................................................................................... 70 3.1 Posicionamento epistemológico ................................................................................................................. 70 3.2 Coleta de dados e trabalho de campo ....................................................................................................... 71 3.2.1 Seleção de casos e estudo preliminar ................................................................................................. 71 3.2.2 Etapa Quantitativa .............................................................................................................................. 76 3.3 Técnicas de análise de dados ..................................................................................................................... 81 3.3.1 Análise das redes sociais .................................................................................................................... 81 3.3.2 Modelagem de equações estruturais ................................................................................................... 86 4 RESULTADOS ............................................................................................................... 87 4.1 Análise descritiva dos respondentes ......................................................................................................... 87 4.2 Análise descritiva das redes sociais .......................................................................................................... 92 4.2.1 Discussão dos resultados .................................................................................................................. 124 4.3 Análise da Modelagem de Equações Estruturais .................................................................................. 128 4.3.1 Análise de outliers ............................................................................................................................ 129 4.3.2 Análise de Normalidade ................................................................................................................... 129 4.3.3 Análise de Linearidade ..................................................................................................................... 132 4.3.4 Análise Fatorial Exploratória ........................................................................................................... 134 4.3.5 Modelagem de Equações Estruturais ................................................................................................ 140 4.3.6 Análise do modelo de mensuração ................................................................................................... 141 4.3.7 Análise do modelo estrutural ............................................................................................................ 151 4.3.8 Coeficiente de caminho .................................................................................................................... 151 4.3.9 Relevância Preditiva (Q²) ................................................................................................................. 154 4.3.10 Teste de hipóteses ........................................................................................................................ 154 4.4 Discussão dos resultados .......................................................................................................................... 156 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................... 169 REFERÊNCIAS ................................................................................................................... 175 APÊNDICES ......................................................................................................................... 190 14 1 INTRODUÇÃO O constante estímulo à conectividade, viabilizado pelas novas tecnologias virtuais, e a exigência de informações rápidas têm modificado os padrões de consumo e os hábitos das pessoas e das organizações. Essas mudanças têm gerado uma maior complexidade no desenvolvimento de produtos e serviços (TAVARES, 2017). Especialmente, pelo uso de tecnologias avançadas que leva à transformação dos valores e das necessidades dos indivíduos, por exemplo, ao possibilitar aos clientes o controle dos recursos disponíveis por sensores que medem o funcionamento das câmeras de vigilância, a capacidade de lixo nas lixeiras, a quantidade de itens na geladeira, o fluxo de água, a automação das lâmpadas, os televisores, os aparelhos de som, dentre outros dispositivos móveis, pelo acesso ao Wi-Fi, como acontece com a Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). A IoT é um conceito que se refere à interconexão de artefatos à internet e entre si, por meio da rede de computadores, munidos de sensores, circuitos eletrônicos e softwares que são capazes de coletar, processar e trocar dados (SINGER, 2015). Para a inserção dessas tecnologias no mercado, um complexo grau de conhecimento de diversas áreas da ciência, tais como engenharia, matemática, linguística, automação, gestão, história, design e artes, tornou-se indispensável para avançar nos resultados empíricos. De acordo com Pellegrin et al. (2007), essa necessidade de conhecimento é também estendida aos setores de tecnologia madura ou de baixo conteúdo tecnológico, como o vitivinícola e o metalúrgico, que têm buscado se aproximar das atividades baseadas na ciência (science-based). A demanda por conhecimentos que facilitem as atividades e as decisões cotidianas emerge na sociedade contemporânea e estimula a ciência de ponta e a formação da estrutura urbana multifacetada (CAMPOS et al., 2015). Neste cenário, as organizações têm se tornado interdependentes, compartilhando recursos físicos e conhecimentos para atenderem às complexidades tecnológicas no processo de criação de produtos inovadores (TAVARES, 2017). Trata-se de um desafio necessário para que as organizações tenham assegurada sua capacidade continuada de inovar pela colaboração (TAVARES, 2017). A inovação é o processo de criar um produto ou serviço pela concepção e implementação de ideias valiosas, sejam elas novas ou uma imitação de algo que já existe em outro setor produtivo, capturando seus valores (TIDD; BESSANT, 2015). Portanto, a inovação ocorre pela habilidade das organizações e dos indivíduos em estabelecer relações, detectar as 15 oportunidades e tirar proveito das mesmas, criando um processo baseado no conhecimento (FRANCO; PINHO, 2018; TIDD; BESSANT, 2015). Esse novo formato de relacionamento entre as organizações constitui os ecossistemas ou habitats de inovação que facilitam a sistematização da troca de recursos físicos e do conhecimento entre os envolvidos. Os ecossistemas de inovação ou habitats fortalecem as competências e as especialidades das organizações complementares e inter-relacionadas de alta tecnologia com atividades de prospecção de mercado, projeto conceitual, desenvolvimento de parcerias, pesquisa e desenvolvimento (P&D) aplicados, projetos de serviços, produtos, produção, protótipos e testes-piloto (PELLEGRIN et al., 2007; SPOLIDORO, 2011). Portanto, nesses ambientes, o processo de inovação ocorre pela troca de recursos tangíveis e não tangíveis entre os agentes que estabelecem relacionamentos para esse fim. Assim, destacam-se como importantes agentes nesses habitats as universidades, os centros de pesquisa e desenvolvimento, agências governamentais e agentes sociais. Diante das mudanças do contexto econômico e social, o conceito de inovação, anteriormente entendido como um processo interno, desenvolvido apenas pelos especialistas do departamento de P&D, passa a ser compreendido como um processo aberto, denominado inovação aberta. Chesbrough (2006, p.1) define inovação aberta como “o uso de entradas e saídas intencionais de conhecimento para acelerar a inovação interna e expandir os mercados para uso externo da inovação, respectivamente”. A definição de inovação aberta associa o aspecto da inovação ao desenvolvimento e à comercialização de produtos, processos ou serviços novos ou melhorados (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017; ÖBERG; ALEXANDER, 2018). O aspecto de abertura é representado pelos fluxos de conhecimento que ocorrem por entre os limites permeáveis da organização, de acordo com o modelo de negócio das empresas (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). As organizações adotam a inovação aberta como uma das estratégias para promover colaboração pelas redes de inovação (ØSTERGAARD, 2009; CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). As redes de inovação são conexões entre os agentes de inovação (empresas, governo, universidades, centros de pesquisa e desenvolvimento, agentes da sociedade, entre outros) que têm o objetivo de promover o intercâmbio de ideias, de recursos e de monitorar o ambiente competitivo local e regional (CAPONE; LAZZERETTI, 2017; CENTURIÓN et al., 2015; DAGNINO et al., 2015; TAVARES, 2017). Assim, as redes de inovação apoiam o aprendizado interorganizacional, permitem a exploração de complementaridades para o desenvolvimento de tecnologias que envolvem conhecimento de 16 diversas áreas e constituem um ambiente que possibilita a descoberta de sinergias pela união de diferentes competências (KÜPPERS; PYKA, 2002; PELLEGRIN et al., 2007). Para tanto, o processo de inovação aberta é fundamentado em fluxos de conhecimentos conduzidos pelas fronteiras organizacionais, servindo-se de mecanismos pecuniários e não pecuniários, de acordo com o modelo de negócio da organização (CHESBROUGH; BOGERS, 2013). As redes de inovação são estruturadas de acordo com os tipos de relacionamentos, as relações formais facilitam o desenvolvimento da colaboração pelos contratos de parcerias e as relações informais promovem o fluxo do conhecimento pela interação interpessoal, que aumenta a confiança e o entendimento de significados entre os indivíduos para trocas de conhecimentos (GUAN; LIU, 2016; LIU; KELLER; SHIH, 2011). Desse modo, os tipos de relações no ambiente de inovação se estruturam não apenas a partir de objetivos voltados para o compartilhamento de recursos físicos que mitigam os custos de uso desses, mas, sobretudo, com o propósito de promover o fluxo de conhecimento complementar. A estrutura formada pela rede de inovação é um fator que apoia a definição da estratégia de negócio e facilita a transferência e a aquisição de diferentes conhecimentos para o processo de inovação (BATTISTELLA; DE TONI; PILLON, 2016). Pode-se tomar o exemplo da indústria de biotecnologia, em que as empresas dependem fortemente da rede de cientistas acadêmicos para a troca e a criação de conhecimentos (DEMIRKAN; DEMIRKAN, 2012). A colaboração acadêmica entre cientistas universitários impulsiona a criação de conhecimento, enquanto a colaboração com parceiros da indústria, pelo acesso às demandas do mercado, estimula a aplicação do conhecimento na área de biotecnologia (LAVIE; DRORI, 2012) e nas demais áreas da ciência. Ainda neste contexto, observa-se que os indivíduos podem se organizar em redes de inovação em pesquisa para colaborarem no desenvolvimento das pesquisas científicas e em redes para obter conhecimentos com alto grau de especialização, os quais facilitam a criação do conhecimento científico e formam os grupos de especialistas em determinado assunto. Guan e Liu (2016) afirmam que as redes de conhecimento e as redes de inovação em pesquisa são dissociadas e possuem diferentes graus de integração. A rede de conhecimento reflete os indivíduos e suas expertises, enquanto a rede de inovação em pesquisa é formada para o desenvolvimento tecnológico e, eventualmente, por contratos formais (PHELPS; HEIDL; WADHWA, 2012; YAYAVARAM; AHUJA, 2008). Ambas as redes são relevantes para o processo de inovação e contribuem para o aumento dos resultados obtidos no desenvolvimento de tecnologias complexas (PHELPS; HEIDL; WADHWA, 2012). Logo, a rede de 17 conhecimento e a rede de inovação em pesquisa se acoplam pela necessidade de criar e disseminar conhecimentos novos para criação de inovações. O processo de transferência de conhecimento científico e tecnológico da universidade para a indústria é considerado uma estratégia importante, por impulsionar os processos de inovação (BERBEGAL-MIRABENT; SÁNCHEZ GARCÍA; RIBEIRO-SORIANO, 2015), por direcionar a pesquisa para resultados com significativa relevância social e por orientar os trabalhos para áreas com maior necessidade de novas tecnologias e produtos (PERKMANN; SCHILDT, 2015). Chaves et al. (2016) destacam que a colaboração entre as universidades, os institutos de pesquisa e as empresas é uma ação importante para promover a inovação, desde o século XIX. Assim, a ligação entre a universidade e a indústria foi institucionalizada pela contribuição direta do conhecimento científico para o desenvolvimento econômico e social, por meio da colaboração no processo de inovação (CASTRO; SILVA; CHAVES, 2011). A colaboração em pesquisas é motivada pela crescente especialização da ciência, pela complexidade dos problemas e pelos custos crescentes dos equipamentos científicos (KERAMINIYAGE; AMARATUNGA; HAIGH, 2009). Adicionalmente, na pesquisa acadêmica, incluem-se como motivos para fomentar a colaboração: a busca por maior acesso aos financiamentos públicos, bem como, as aspirações por maior prestígio e visibilidade resultantes do processo de colaboração com pesquisadores renomados e a possibilidade de alcançar maior produtividade (LEE; BOZEMAN, 2005). A colaboração em pesquisa científica constrói parcerias com esforço coordenado, gerando produtos científicos de maior qualidade e visibilidade acadêmica (BALANCIERI et al., 2005). Ela, ainda, pode conceber maior capacitação de capital humano em ciência e tecnologia, fortalecendo os campos científicos pelas competências dos indivíduos em conhecimento acadêmico, técnico e social (LEE; BOZEMAN, 2005). Do desenvolvimento de pesquisa conjunta emerge a necessidade de uma visão compartilhada de significados, metas, objetivos, proximidade cultural, confiança e comprometimento dos envolvidos (JEONG; CHOI; KIM, 2011). Para garantir que a prática da parceria ocorra de forma satisfatória, os indivíduos devem apresentar capacidades complementares para cobrir diferentes lacunas tecnológicas, sendo que cada parceiro deve ter responsabilidades claras e elevado compromisso com o projeto (KERAMINIYAGE; AMARATUNGA; HAIGH, 2009). Esses requisitos buscam mitigar os custos oriundos da pesquisa realizada de forma conjunta, visto que, apesar dos benefícios da colaboração, os ônus de uma pesquisa não concluída podem prejudicar a produtividade dos pesquisadores. Os altos 18 custos e as incertezas são elementos que podem impedir ou limitar o processo de colaboração entre os pesquisadores, por gerar desgastes relacionados à não conclusão da pesquisa e o consequente impacto na produtividade do pesquisador (LEE; BOZEMAN, 2005). O desempenho da parceria construídas para o desenvolvimento de pesquisas conjunta pode ser medido, por exemplo, pela geração de ganhos de ganhos proporcionais aos investimentos e aos riscos suportados por cada colaborador e, por fim, a possibilidade de colaboração futura entre os parceiros atuais ou com novos parceiros. Os resultados científicos produzidos estão relacionados às patentes e às produções acadêmicas dos projetos (teses, dissertações, trabalhos de conclusão de curso e publicações científicas), esses serão utilizados nesta pesquisa para medir o potencial das parcerias científicas. Para as empresas, os resultados estão voltados para o desenvolvimento de produtos, processos e serviços com tecnologia de ponta, de baixo custo e com elevado potencial de comercialização. Portanto, as implicações dos elevados custos fazem com que os indivíduos busquem ações para tentar atenuar os riscos, próprios do processo de inovação. É importante ressaltar que o construto “resultados científicos e não científicos” foi utilizado nesta pesquisa, para medir o potencial das parcerias científicas. Para desenvolver a colaboração em pesquisa, os agentes de inovação se estruturam em redes de inovação de forma a aumentar os benefícios dos pesquisadores, por meio do estímulo das agências de fomento, das políticas públicas e pela demanda emergente da indústria. Esse último fator merece atenção quanto ao ambiente econômico em que a indústria está instalada, porque os ecossistemas de inovação em economias desenvolvidas são voltados para o progresso tecnológico e para o crescimento do potencial econômico (SCHILLER; LEE, 2015). Por outro lado, em economias em desenvolvimento, a demanda da indústria é esporádica e voltada à dinâmica do mercado, limitando-se às trocas e às experiências de colaboração entre os agentes do habitat de inovação (BHULLAR; NANGIA; BATISH, 2017). Segundo Bernardes e Albuquerque (2003), a base dos sistemas nacionais de inovação estruturalmente imaturos é fraca e tem direta ligação com o baixo nível do desenvolvimento de pesquisa e com o desenvolvimento realizado pelas empresas. Nos países em desenvolvimento, as universidades são caracterizadas como um dos principais agentes para o desenvolvimento de conhecimento científico e tecnológico (ENGEL, 2015). A academia gera novos conhecimentos, necessários ao desenvolvimento industrial, para os setores de alta tecnologia por esses terem uma ligação próxima com a base de conhecimento científico (ARAUJO et al., 2015). Além disso, as universidades, nesses contextos, concentram parte considerável do capital humano científico e em alguns ecossistemas podem padecer da 19 fraca interação com a indústria (FISCHER et al., 2018). Por fim, os agentes do ecossistema de inovação de países em desenvolvimento deparam-se com políticas públicas incipientes de incentivo ao processo de interação para o desenvolvimento de projetos de P,D&I colaborativo (BHULLAR; NANGIA; BATISH, 2017; ENGEL, 2015). Nos ecossistemas de inovação em economias em desenvolvimento, as redes de inovação em pesquisa tendem a viabilizar o desenvolvimento da ciência e tecnologia nacional e internacional, da economia local e regional, do capital humano em ciência e tecnologia e fomentar ações que promovam as políticas públicas de promoção da inovação. Para tanto, a academia assume o papel de um agente do desenvolvimento, dando suporte à difusão do progresso técnico e à construção de capacidades produtivas e inovativas a nível regional e nacional e internacional (ARAÚJO; BRITTO, 2016). As metodologias utilizadas para compreender a estrutura das redes de inovação que desenvolvem o processo de colaboração científica consideram três principais unidades de análise: as perspectivas das universidades; as perspectivas das empresas e, por fim, as perspectivas dos pesquisadores (BERBEGAL-MIRABENT; SÁNCHEZ GARCÍA; RIBEIRO- SORIANO, 2015). Alguns estudos abrangem os fatores que motivam a colaboração e as dinâmicas que estão por trás dessas estruturas, utilizando as metodologias entrevistas e observações (ABBASI; HOSSAIN; LEYDESDORFF, 2012). Outros estudos buscam mapear e medir atividades de colaboração pelo método de análise bibliométrica de coautoria de artigos científicos publicados em periódicos internacionais e indexados em bases de dados especializadas (ABRAMO; D’ANGELO; DI COSTA, 2009) e também, são utilizadas análise de redes sociais ou ciência de rede (ABBASI; HOSSAIN; LEYDESDORFF, 2012). Para o presente estudo, foram selecionados alguns projetos de pesquisa na universidade, esses projetos formam a unidade de análise, eles são analisados a estrutura das redes de inovação formada pelos pesquisadores e o papel desses atores dentro da rede, pela abordagem quantitativa da análise de redes sociais a partir da Teoria de Redes Sociais (Social Network Theory) e da Modelagem de Equações Estruturais (Structural Equation Modelling – SEM). Cabe ressaltar que a natureza precisa e a magnitude da colaboração não podem ser facilmente determinadas pelos métodos usuais de observação – entrevistas ou questionários –, devido à complexidade da interação dos colaboradores (KATZ; MARTIN, 1997). Alguns aspectos são mais tangíveis e, por isso, quantificáveis em um trabalho colaborativo, no entanto, uma sugestão realizada por um cientista durante uma conversa informal pode ser mais valiosa no desenvolvimento do projeto de pesquisa do que semanas intensivas de trabalho conjunto em 20 um laboratório, e essas colaborações não são quantificadas (KATZ; MARTIN, 1997). Por fim, as abordagens metodológicas diferentes buscam desvendar os aspectos invisíveis da interação social dos pesquisadores, a fim de conceber conhecimentos relevantes para a promoção de melhores resultados para ciência, inovação, economia e sociedade. As redes de inovação em pesquisa científica são fortemente agrupadas e apresentam singularidades no processo de formação dos contatos para diminuir os riscos e os custos do processo (NEWMAN, 2001). A análise da estrutura dessas redes, tais como aspectos da coesão entre os atores, é um indicativo do acesso ao fluxo do conhecimento gerado, da abertura para novas interações, da disposição do conhecimento entre os atores da rede e da identificação de nós gargalos, detentores de conhecimento, ou de nós isolados (BORGATTI; CROSS, 2003). A densidade da rede favorece a comunicação entre os indivíduos e auxilia o gerenciamento, por ampliar valores e visões entre os indivíduos (LEE; BOZEMAN, 2005); por outro lado, ela pode limitar a produtividade dos atores pela falta de novidade no fluxo de recursos físicos e do conhecimento e por todos atores da rede terem acesso ao mesmo conhecimento e à mesma percepção dos problemas e, por isso, terem seus insights limitados para construção de uma solução inovadora (GILSING; NOOTEBOOM, 2005). É relevante considerar também a distância , esses serão utilizados nesta pesquisa para medir o potencial das parcerias científicas. entre os indivíduos na rede por ela poder de algum modo determinar o acesso aos demais atores da rede para obter recursos profissionais e até mesmo pessoais (HIGGINS; RIBEIRO, 2018). O papel assumido pelos atores no fluxo de conhecimento está relacionado com sua posição na rede, exercendo influência notável no alcance dos objetivos. Os indivíduos adquirem e criam conhecimento pela interação com os outros atores da rede, em um processo de compartilhamento de informações e na execução de atividades em conjunto, em especial no contato presencial (BORGATTI; CROSS, 2003; DODGSON, 1993). Sua posição na rede, portanto, é um elemento relevante para a dinâmica do fluxo do conhecimento e de informações. Para tanto, os pesquisadores podem assumir o papel de disseminadores do conhecimento, tendo maior interação entre si e com os outros atores na rede e, assim, maior acesso ao conhecimento e aos parceiros. A identificação desse papel na rede de inovação ocorre pela medida de Centralidade Grau. Também os indivíduos podem assumir o papel de intermediadores nas relações e promover o encontro de outros atores para aumentar a rede de inovação, maximizando os resultados (BALESTRIN; VERSCHOORE; REYES JUNIOR, 2010). Outra função importante na rede é o papel de privilégio que um ator pode assumir pelos relacionamentos estabelecidos com outros de maior privilégio, visto que o status de um ator 21 está vinculado aos indivíduos aos quais ele está conectado, o que consiste a Centralidade de Autovetor (BONACICH; LLOYD, 2001). Essa centralidade está ligada à relação que os indivíduos estabelecem na rede com outros que têm maior status (HIGGINS; RIBEIRO, 2018). Em outras palavras, o prestígio dos atores é um indicador que pode aumentar suas parcerias e, consequentemente, sua produtividade. Assim, uma posição de prestígio pode potencializar relações na rede, dado que o reconhecimento no meio científico depende de relações com parceiros (EVANS; LAMBIOTTE; PANZARASA, 2010). E, por fim, pode-se destacar a medida de Centralidade Proximidade, que apresenta a influência que um ator tem em relação aos demais pela adjacência para receber e repassar informações. No que tange ao processo de colaboração em pesquisa, observa-se que, no Brasil, as empresas e as universidades estabelecem vínculos fracos e as políticas públicas de Ciência e Tecnologia (C&T) não conseguem suprir as relações de parceria com incentivos para o fortalecimento dessas interações (SIDONE; HADDAD; MENA-CHALCO, 2016). As relações entres os agentes da inovação - empresas, governo, universidades, centros de pesquisa e desenvolvimento, agentes da sociedade, entre outros - e as universidades possuem ligação direta com o alcance dos projetos de empreendimentos intensivos em conhecimento (FISCHER et al., 2018). Conjuntamente, observa-se que, de um lado, as empresas consideram ter interações, em sua maioria, esporádicas com a universidades, diminuindo a qualidade da troca de conhecimento entre o ambiente acadêmico e de pesquisa e o empresarial; enquanto as universidades possuem um comportamento moroso e burocrático considerado limitante pelas empresas para a troca de conhecimento, via patente ou por colaboração (FISCHER et al., 2018). Por outro lado, na perspectiva da academia, os pesquisadores apontam dificuldades transacionais quanto aos processos de formalização e legitimação da interação, ao custeio de pesquisa, aos direitos de propriedade ou à distância entre as partes envolvidas nas parcerias, diminuindo a interação entre esses atores (ARAUJO et al., 2015). Nas parcerias entre as universidades públicas e as empresas, para o desenvolvimento de projetos de P,D&I, são encontrados entraves relacionados à troca de conhecimento técnico- científico e tecnológico (DE CASTRO; TEIXEIRA; DE LIMA, 2016; RAMOS; FERREIRA, 2017). Essas especificidades neste tipo de parceria são explicadas, em parte, pela incipiência do processo de inovação brasileiro (FONSECA, 2018) e também pelas limitações relacionadas ao aparato legal que legisla sobre a temática da inovação, particularmente quando se propõe desenvolvê-la em uma parceria público-privada. É importante considerar, ainda, que as universidades públicas, por força da Lei da Inovação nº 10.973/2004, ao criarem os Núcleos de 22 Inovação Tecnológica (NITs), sistematizaram, como suas principais atividades, a gestão da proteção intelectual do conhecimento produzido internamente (MARQUES et al., 2016) em detrimento da gestão de parcerias para o desenvolvimento conjunto de conhecimentos baseados na ciência e na tecnologia, nos moldes do conceito de inovação aberta. Devido às idiossincrasias próprias das universidades públicas e à fragilidade e às incongruências do aparato legal que rege a questão em pauta, essas instituições desenvolveram um nível mais elevado de interação com outras instituições públicas (irmãs), em detrimento das interações com a iniciativa privada (MARQUES et al., 2016). No entanto, houve a regulamentação do Novo Marco Legal da Ciência, Tecnologia e Inovação (Lei nº 13.243/2016), pelo Decreto nº 9.283/2018, que altera os artigos 24, § 3º e o 32, § 7º, da Lei nº 8.666/1993, o artigo 1º, da Lei nº 8.010/1990, o artigo 2º, caput, inciso I, alínea "g", da Lei nº 8.032/1990 e o Decreto nº 6.759/2009. Assim, foram estabelecidas medidas de incentivo à inovação e à pesquisa científica e tecnológica no ambiente empresarial, com vistas à capacitação tecnológica, ao alcance da autonomia tecnológica e ao desenvolvimento do sistema produtivo regional, nacional e internacional. Além disso, novas iniciativas para a promoção da interação entre os diferentes atores do ecossistema de inovação – públicos e privados – estão sendo desenvolvidas. O Novo Marco Legal da Ciência, Tecnologia e Inovação e o Decreto que o regulamenta propõem, particularmente, mudanças no processo de colaboração universidade-empresa. Tais mudanças possibilitarão às organizações privadas a retenção da propriedade intelectual, advinda dos resultados das pesquisas desenvolvidas em parceria com a instituição pública, e aos professores-pesquisadores – que têm regime de dedicação exclusiva à instituição federal à qual estão vinculados –, desenvolverem pesquisas, remuneradas ou não, em empresas privadas, o que estimula a interação entre o setor público e o setor privado na promoção da inovação aberta. As empresas, o governo (nos níveis federal, estadual e municipal), os agentes sociais e as universidades têm desenvolvido iniciativas como simpósios, congressos e conferências, para estimular a interação dos atores no ecossistema de inovação brasileiro. Particularmente, as universidades públicas apresentam potencial em inovação por desenvolver a maior parte das pesquisas científicas básicas e aplicadas. De acordo com Etzkowitz (2013a), as universidades são reconhecidas como fonte de tecnologias e conhecimentos e criam novas capacidades para a transferência formal de tecnologias, com forte dependência de conexões informais com a sociedade e as empresas. Araújo e Britto (2016) reforçam que as universidades brasileiras são 23 responsáveis pela geração de novos conhecimentos que fomentam o processo de inovação nacional. Albuquerque (1999) já tinha alertado que, em economias em desenvolvimento, as universidades e as Instituições de Pesquisa Científica e Tecnológica (ICTs) apresentariam uma função peculiar de identificar oportunidades tecnológicas, conectando o ecossistema nacional aos fluxos científicos e tecnológicos internacionais. Apesar de seu potencial tecnológico e científico, os grupos de pesquisa nas universidades e nas ICTs brasileiras continuam encontrando dificuldades, como limites institucionais (regulamentações públicas e leis), comunicação deficitária com as empresas, adversidades na realização de acordos contratuais (DE CASTRO; TEIXEIRA; DE LIMA, 2016; RAPINI et al., 2009), inexistência de flexibilidade e limitada atuação dos escritórios de transferência de tecnologia das universidades (ARAUJO et al., 2015). No Brasil, o capital humano capacitado para atividades de ciência e tecnologia está concentrado nas universidades, entretanto, o conhecimento ainda flui, preponderantemente, por meio dos alunos de pós-graduação, de publicações e de conferências (FONSECA, 2018). Sendo que as iniciativas de cooperação em os demais agentes externos aos ambiente científico podem ficar limitadas por causa dos trâmites burocráticos próprios das instituições públicas (FISCHER et al., 2018). De fato, as universidades públicas são potenciais canais de transferência do conhecimento e de tecnologia para os demais agentes de inovação. Mas, para alcançar esse potencial, precisam desenvolver mecanismos para aprimorar as redes de inovação com os atores externos ao seu ambiente. No ecossistema nacional de inovação, o Estado Minas Gerais vem se destacando por ser o segundo maior celeiro de startups do país e por contar com iniciativas públicas municipais, estaduais e federais que promovem a interação entre os diversos atores (SIMI, 2018). O estado abriga cerca de 1.400 atores do ecossistema de inovação, como startups, empresas de base tecnológica, aceleradoras, fundos de investimento, Instituições de Ensino Superior (IES), ICTs incubadoras e NITs (LIGA VENTURES; SIMI, 2020). Com um total de 938 startups, distribuídas entre a Região Metropolitana de Belo Horizonte, com 597 startups alocadas em 16 cidades, o Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, com 114 startups em 8 cidades, e o Sul/Sudoeste de Minas, com 92 startups em 17 cidades (LIGA VENTURES; SIMI, 2020). Nesse contexto, a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) assume o papel de destaque como a terceira universidade no Índice de Universidades Empreendedoras brasileiras e, por estar próxima às importantes iniciativas de inovação, torna-se fomentadora de 24 conhecimento científico e de mão de obra qualificada na Região Metropolitana de Belo Horizonte (BRASIL JÚNIOR, 2019). Além disso, a UFMG está entre as três instituições brasileiras que mais depositam pedidos de patentes: acumulou 1.051 depósitos de pedido de patente, 106 contratos de licenciamento e 113 acordos de parceria, que geraram R$ 6,3 milhões em comercialização da propriedade intelectual (UFMG, 2020a). Nesse sentido, as iniciativas de estruturação e manutenção de uma rede de inovação em pesquisa auxiliam a promoção da inovação nessa região. Assim, em caráter exploratório, esse estudo busca compreender como as configurações das redes formadas pelos projetos de P,D&I, voltados para a inovação, estão relacionadas aos resultados produzidos – produções científicas, oriundas dos projetos (teses, dissertações, trabalhos de conclusão de curso e publicações científicas), e não científicas, tais como produtos, serviços e royalties – no âmbito da universidade. Conforme anteriormente informado, os resultados - científicos e não científicos - , um construto que forma o modelo analisado no presente trabalho. Portanto, o presente estudo analisou, sob a ótica da Teoria das Redes Sociais, a estrutura das redes, evidenciando as ligações dos atores dos projetos de P,D&I na universidade estudada e a forma com que os atores se relacionam com os demais departamentos, com as empresas e com a sociedade no desenvolvimento de projetos no âmbito da UFMG. Compreender a estrutura e as características dos relacionamentos nas redes de inovação em pesquisa científica, formadas pelos departamentos das universidades no desenvolvimento dos projetos de P,D&I, no contexto brasileiro, contribui para o desenvolvimento das universidades como intermediadoras da pesquisa científica e tecnológica. Deste modo, esta pesquisa busca responder a seguinte pergunta: Como se relacionam as características estruturais e as medidas de coesão e de centralidade das redes de inovação em pesquisa, em projetos de P,D &I, com os resultados científicos e tecnológicos produzidos por projetos desenvolvidos no âmbito da UFMG? 1.1 Objetivos O objetivo geral desta pesquisa foi analisar, pelas medidas de coesão e de centralidade, como as configurações das redes de colaboração em pesquisa científica promovidas pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) influenciam o alcance de resultados científicos pelos projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação (P,D& I). Como objetivos específicos, tem-se: 25 1) Mapear a rede inovação em pesquisa de projetos de P,D&I da UFMG; 2) Mapear os resultados de projetos de P,D&I da UFMG; 3) Caracterizar os departamentos e outros parceiros envolvidos nos projetos de P,D&I da UFMG estudados; 4) Propor e testar um modelo quantitativo com as Configurações das Redes com e os Resultados do projeto que incorpore a relação da Rede de Conhecimento e da Inovação Aberta na instituição. 1.2 Justificativa Esta pesquisa pretende contribuir para a literatura de redes de colaboração científica no contexto de inovação aberta ao identificar características de formação e colaboração entre os atores das redes de projetos de P,D&I em uma universidade pública brasileira. Durante o desenvolvimento das pesquisas científicas, realizadas no âmbito das universidades, estudantes, pesquisadores e coordenadores se relacionam com outros projetos, laboratórios, departamentos, grupos de pesquisa formando redes de tamanho médio ou pequeno. Existem, ainda, redes mais estruturadas, com vínculos institucionais com universidades de diferentes países, que permitem maior troca de conhecimento e de recursos (FRANCO; PINHO, 2018). Assim, os grupos de pesquisa formados dentro das universidades buscam promover a interação entre os pesquisadores das diversas áreas do conhecimento para fomentar a colaboração e o desenvolvimento de conhecimentos a partir das pesquisas e publicações (GUAN; LIU, 2016; FRANCO; PINHO, 2018). As redes de inovação criadas entre os grupos de pesquisa e as empresas formam o fluxo de conhecimento, alimentado pelos relatórios, publicações, treinamentos e projetos de pesquisa desenvolvidos em conjunto (CASTRO; SILVA; CHAVES, 2011). Desta maneira, o estudo sobre a estrutura interna de colaboração construída entre os pesquisadores nas universidades, no desenvolvimento dos projetos de P,D&I, evidencia como as universidades, enquanto agentes relevantes do ecossistema de inovação, se estruturam para formar as redes de inovação em pesquisa e para auxiliar o desenvolvimento tecnológico regional e nacional. As configurações das redes de inovação em pesquisa, no ambiente das universidades, possibilitam compreender os relacionamentos e o fortalecimento do desenvolvimento de ações conjuntas entre os agentes para gerar e fortalecer novas redes de inovação em pesquisa no ecossistema de inovação local, 26 regional e nacional. Isso é importante porque, nas universidades públicas brasileiras, ocorre a maior parte das pesquisas para o desenvolvimento científico e tecnológico nacional e, nelas, há os cursos de pós-graduação, que incentivam mais a produção de dissertações e teses do que o depósito de patentes (AMARAL, 2015). Segundo Katz e Martin (1997), existem lacunas importantes sobre a colaboração em pesquisa a serem investigadas, tais como: i) falta de definição do conceito de colaboração e a amplitude do seu significado; ii) compreensão insuficiente sobre a adequação de mensurar a colaboração por meio de coautoria; iii) ausência de distinção e categorização dos diferentes níveis de colaboração, por exemplo, interindividual a interdepartamental e interinstitucional a colaboração internacional; e, por fim, iv) compreensão insuficiente sobre os custos adicionais da colaboração. Segundo esses autores, existem muitos estudos em abordagens qualitativas e quantitativas, mas é necessário compreender a estruturação da colaboração para avançar em estratégias que garantam a continuidade e benefícios percebidos pelos pesquisadores envolvidos nas estruturas de colaboração. No presente estudo, buscou-se compreender o nível de colaboração entre os pesquisadores, revelando a estrutura interindividual e as conexões entre os departamentos e a comunidade nos projetos estudados, por meio da metodologia de Análise das Redes Sociais (SNA). Este estudo buscou contribuir também para a construção de conhecimento sobre o gerenciamento de projetos de P,D&I em instituições públicas brasileiras, pois esses projetos carecem de estratégias e gerenciamento específicos por apresentarem peculiaridades quanto ao tipo de fomento que em sua maioria provém dos governos federal, estadual e municipale às características dos seus resultados científicos e tecnológicos. Ressalta-se que o governo federal, ao longo do tempo, tem instituído diversas ações para alavancar a ciência, tecnologia e inovação no desenvolvimento econômico e social do Brasil (FONSECA, 2018), tais como: diretrizes dos Planos Nacionais de Educação e Pós-Graduação; Lei da Inovação (Lei nº 10.973/2004); Lei do Bem (Lei nº 11.196/2005); Marco Legal da Ciência, Tecnologia e Inovação (Lei nº 13.243/2016); Fundos Setoriais de Ciência, Tecnologia e Inovação, coordenados pela Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP). Contudo, Paranhos, Hasenclever e Perin (2018) evidenciaram que as iniciativas ainda têm sido pouco efetivas na promoção da aproximação entre as universidades e os demais agentes do ecossistema de inovação. Segundo esses autores, as empresas, em especial, não estão investindo em inovação para expandir seus mercados, mas, sim, investindo no mercado interno, com foco na redução de custos de produção e terceirizando a pesquisa e o desenvolvimento para as universidades. Esses achados reforçam que, no período 27 de 2004 a 2018, as parcerias no habitat de inovação brasileiro mantiveram o mesmo padrão de interação, apesar das diversas legislações. Isso é atribuído as políticas de incentivo à inovação terem sido baseadas em contextos de economias diferentes da brasileira, que possui particularidades regionais não contempladas pelos aparatos legais (PARANHOS; HASENCLEVER; PERIN, 2018). Segundo Araújo e Britto (2016), as conexões das dimensões científicas e tecnológicas no contexto brasileiro são apenas parciais, o que é atribuído ao desenvolvimento do país e ao estágio de construção do sistema nacional de inovação. De acordo com Araújo e Britto (2016), Fischer et al. (2018), Paranhos, Hasenclever e Perin (2018), as políticas de incentivo à cooperação entre as empresas e as universidades ainda são incipientes, e as evidências apontam para a importância de se fortalecer o ambiente científico, criando grupos com práticas de colaboração, de forma a facilitar a congruência entre os interesses públicos e privados. As limitações encontradas na legislação do país, bem como os estudos que buscam entender as particularidades das demandas de cada agente promotor da rede – governo, empresas e universidade –, destacam os desafios para a realização da transferência de tecnologia e para a promoção da cooperação no Brasil (CASTRO; SILVA; CHAVES, 2011; FISCHER et al., 2018; PARANHOS; HASENCLEVER; PERIN, 2018). Assim, ao se evidenciar, pela Análise das Redes Sociais (ARS) – em inglês, Social Network Analysis (SNA) –, a complexidade dos relacionamentos em âmbito científico, contribui-se para o desenvolvimento de atividades, de estratégias de colaboração no contexto brasileiro (ENGEL, 2015; MOTE et al., 2007). O estado de Minas Gerais tem desenvolvido diversas iniciativas do programa +Oportunidades, de apoio e incentivo, pela Secretaria de Desenvolvimento Econômico (SEDE), como: Minas Digital e Startups and Entrepreneurship Ecosystem Development (SEED), lançados em 2015; Inova Pro e Inova Minas, implementados em 2017; Meu Primeiro Negócio e Rede UAITEC Lab, criados em 2018; Hub MG; Vuei – Vivência Universitária em Empreendedorismo e Inovação; Minas Livre para Inovar; Juventude Empreendedora, iniciado em 2020; Sistema Mineiro de Inovação (SIMI); Programa Startup Universitário, da SEED; Programa de Incentivo à Inovação (PII); editais da Fundação de Amparo à Pesquisa, do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG), com o Programa de Apoio a Empresa em Parques Tecnológicos (PROPTEC) e o Pró-Inovação. A prefeitura municipal de Belo Horizonte, região que concentra maior número de startups do estado, promoveu o prêmio INOVAR e a semana Belo Horizonte Cidade Inteligente, em 2018. As iniciativas promovidas pelos atores empresariais também merecem destaque: FIEMG Lab Novos Negócios, Go Minas, Inova Tec, San Pedro Valley, BH 28 Tech, Órbi Conecta Coworking e BiotechTown. Essas iniciativas de promoção do processo de inovação estão situadas na região metropolitana de Belo Horizonte, onde está a UFMG, o que reforça a importância das redes de colaboração para o desenvolvimento do ecossistema mineiro de inovação. Essas iniciativas corroboram, ainda, a relevância de compreender como as redes de inovação entre os pesquisadores se estruturam para possibilitar suas criações, sua continuidade e, consequentemente, a interação dos acadêmicos com os demais agentes do habitat mineiro de inovação. No âmbito da Universidade Federal de Minas Gerais, pode-se destacar iniciativas como a Coordenadoria de Transferência e Inovação Tecnológica (CTIT); o Outlab, promovido pela Fundep; o Fundep Lab – intraempreendedorismo; o Lemonade; e iniciativas de capacitação ao empreendedorismo, como o FaceLab. Além disso destacam-se os programas em nível de graduação com disciplinas voltadas para empreendedorismo e de pós-graduação stricto sensu em Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual. A UFMG está em terceiro lugar no ranking nacional de 2020 de produção e gestão da propriedade intelectual, (UFMG, 2020b). Das tecnologias produzidas na UFMG que são protegidas por patentes – do total, 6% das tecnologias não são inovadoras e 94% são consideradas inovações radicais ou incrementais. Um total de 860 grupos de pesquisa cadastrados na base de dados do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e, aproximadamente, 600 laboratórios de pesquisa fomentam o programa Cooperativa de Laboratórios – COOLABS, iniciado em 2020, o qual tem o objetivo de fortalecer o acesso dos diversos setores da economia à estrutura de conhecimento científico gerada pela UFMG (COOPLAB, 2020). Contudo, Morris, Rhett e Penido (2014) apontam que as universidades têm competências sobre determinados assuntos de P,D&I e recebe incentivos públicos como políticas e fomento, mas possui uma grande limitação estrutural para estabelecer parcerias externas – com empresas, em especial. Nesse sentido, o presente estudo foi relevante, pois evidenciou as peculiaridades das redes de colaboração dos pesquisadores no âmbito da UFMG. Portanto, ao revelar, neste estudo, a complexidade das relações e habilidades científicas da rede de inovação em pesquisa de projetos da UFMG, espera-se auxiliar os núcleos de inovação tecnológica das universidades públicas e as organizações a compreenderem a complexidade do processo de desenvolvimento de parcerias criadas com o intuito de realizar contratos para a transferência do conhecimento científico e tecnológico às empresas. 29 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA A fundamentação teórica está estruturada em cinco subseções. A primeira discute a dinâmica da Inovação. Na segunda subseção, são evidenciadas a Rede de Inovação em pesquisa para promover a inovação. A terceira subseção apresenta as Redes de Inovação. A quarta apresenta o papel da universidade no sistema de inovação nacional. Em seguida, na quinta subseção, são apresentados os aspectos dos projetos de pesquisa de desenvolvimento no processo aberto de inovação. Finalmente, na sexta subseção, é apresentada a análise das redes sociais e sua relevância para o processo de pesquisa em inovação nas universidades. 2.1 Inovação aberta Da multinacionalização das indústrias emergiu uma nova forma de produção para atender os diferentes perfis mercadológicos, que apresentam especificidades socioeconômicas, culturais, ambientais e organizacionais. As indústrias investiram em novas tecnologias para ter maior acesso aos recursos de informação e conhecimento, para ampliar seus mercados e para aumentar a competitividade. Tal fato consolidou mudanças nos produtos e serviços ofertados pelas empresas e uma nova organização dos processos internos e das relações externas com clientes, fornecedores, grupos sociais, governo e stakeholders (OECD, 2005). As organizações buscam atender às novas demandas mediante um mecanismo de competitividade sustentado pela criação de novas tecnologias (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017) que alteram o processo de produção, por meio da inovação em produtos e serviços, e nas relações sociais, pelo atendimento dos diversos nichos de mercado – seja pela estratégia de angariar novos perfis de clientes ou pela modificação da forma de atender os atuais clientes (TIDD; BESSANT, 2015). A vantagem competitiva organizacional adquirida pela capacidade da organização de se mobilizar para obter e criar novos conhecimentos e avanços tecnológicos, para desenvolver inovações e ofertá-las de forma atrativa aos consumidores (BENEVIDES; OLIVEIRA; MENDES, 2016; CNI, 2016), muitas vezes, é proveniente da estratégia de formação de parcerias para responder rapidamente às contingências do mercado (ALVES; TIERGARTEN, 2008; BENEVIDES; OLIVEIRA; MENDES, 2016). A cooperação entre os diversos atores do mercado econômico tem impulsionado o processo de inovação pela troca de recursos pecuniários e não pecuniários. Diversos serviços e produtos foram desenvolvidos para atender 30 necessidades identificadas pelos clientes. Por exemplo, os serviços bancários virtuais, com baixas taxas de manutenção, o e-commerce, que amplia o alcance dos varejistas como a Amazon, e-Bay, serviços de logística que integram armazéns, dispositivos inteligentes que automatizam casas e carros autômatos. Ressalta-se, ainda, a inovação em serviços públicos, que, mesmo que não gere lucros, afeta a qualidade de vida dos cidadãos pela eficiência. A título de exemplo, tem-se os novos serviços digitais e a melhoria da qualidade dos existentes. Tais mudanças também possibilitam uma melhor gestão econômica no setor público (TIDD; BESSANT, 2015). A inovação é um processo de criação ou adoção de ideias úteis e de suas implementações, sejam elas novas ou uma imitação de algo que já existe em outro local, capturando seus valores (MACHADO; DA COSTA BARZOTTO, 2012; TIDD; BESSANT, 2015). O processo de inovação passou por mudanças com a nova organização socioeconômica, sobretudo com a abertura dos mercados econômicos (FONSECA, 2018). O processo de produção interna e restrita às fronteiras da organização prevaleceu até o final do século XX. Chesbrough et al., (2003) ressaltam o caso das organizações nos Estados Unidos, quando identificaram que a mobilidade dos trabalhadores influenciava a criação de conhecimento interno e externo. É importante ressaltar que os trabalhadores, apesar de construírem suas carreiras em uma única empresa, passaram a almejar melhores oportunidades de salários e benefícios e possibilidades de maior identificação com a cultura organizacional, de crescimento e de valorização profissional. A alta rotatividade dos empregados fez com que as organizações percebessem que não conseguiriam reter o conhecimento tácito de seus trabalhadores. As empresas perceberam que a contratação de novos trabalhadores auxiliava o fortalecimento do conhecimento construído internamente (ØSTERGAARD, 2009). Cria-se um fluxo de informação entre as empresas, o qual gera novas oportunidades para pesquisa, desenvolvimento e inovação, compelindo-as a adotarem um processo aberto de inovação, no qual se busca estabelecer colaboração entre elas para troca de conhecimento (CHESBROUGH et al., 2003; ØSTERGAARD, 2009). De fato, a inovação é concebida pela habilidade de estabelecer parcerias, de detectar oportunidades e de gerar ganhos pelos processos do conhecimento (TIDD; BESSANT; PAVITT, 2008). A inovação fechada passou do conceito de inovação dentro das fronteiras organizacionais para a troca entre fronteiras, que é a inovação abeta. O conceito de inovação aberta, a princípio, considerou a equidade de valor da troca de conhecimento no ambiente interno com a troca que ocorre entre o ambiente interno e o externo (CHESBROUGH et al., 31 2003; HAYTER, 2013). Com o desenvolvimento de estudos empíricos sobre o processo de inovação aberta, descobriu-se que fontes de recursos externos também eram usadas em alguns processos internos (LAURSEN; SALTER, 2006). Após esses estudos, Chesbrough (2006) revisou o conceito de inovação aberta, ampliando-o para um processo que utiliza o fluxo de conhecimentos internos e externos intencionalmente a fim de acelerar a inovação interna e explorar os mercados externos para uso da inovação. O processo da inovação aberta identifica ou aprimora ideias por meio de colaboração entre as empresas, seus fornecedores e parceiros. Nas universidades, pelas pesquisas ou pelo aprendizado dos alunos e, ainda, pelos spillovers1 involuntários que transitam entre as diversas empresas inovadoras (CHESBROUGH; BRUNSWICKER, 2014; CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017; SIMARD; WEST, 2006). A inovação aberta ocorre com a abertura dos processos que necessitam estabelecer um fluxo de conhecimento para gerar a inovação para a concepção da produção e venda de produtos, processos e serviços novos ou melhorados (CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). A Figura 1 apresenta o modelo de interação dos agentes no processo de inovação aberta que pode ocorrer dentro e em torno das fronteiras da organização, o que possibilita três tipos de inovação aberta: inovação de fora para dentro, inovação de dentro para fora e inovação acoplada. Na Figura 1, os círculos representam o conhecimento; as setas contínuas representam o fluxo do conhecimento e indicam sua direção; a linha pontilhada representa a fronteira da empresa; as setas pontilhadas indicam o tipo de inovação que está ocorrendo, de acordo com o fluxo de conhecimento que é trocado pela fronteira da empresa; e, no rodapé, tem-se a indicação dos processos organizacionais que ocorrem paralelamente ao fluxo do conhecimento da inovação. 1 O termo spillovers foi utilizado no lugar da tradução em português (extravasamento) por ser um termo usualmente utilizado e conhecido (VILELA JÚNIOR, 2015). Os spillovers são externalidades que fluem para a difusão do conhecimento entre produtores adjacentes e/ou utilizadores de inovação, fazendo com que o conhecimento seja acessado por outros e que se construa um conhecimento coletivo (FISCHER, 2006; VILELA JÚNIOR, 2015). 32 Figura 1 - Modelo de inovação aberta. Fonte: Chesbrough, Vanhaverbeke e West (2017). Para tanto, a inovação de fora para dentro ocorre pela abertura de um processo próprio para aquisição de contribuições externas, que podem vir de fornecedores, consumidores, especialistas e empresas parceiras. A inovação de dentro para fora acontece quando a organização permite que as ideias e ativos não utilizados ou subutilizados sejam disponibilizados para uso por agentes externos à organização. Por fim, na inovação acoplada são estabelecidas parcerias intencionais para troca mútua de conhecimento com vistas a realização de atividades de invenção e comercialização (CHESBROUGH; BOGERS, 2013; CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). O fluxo do conhecimento com diferentes agentes de inovação – clientes diretos e indiretos, fornecedores, Instituições de Pesquisa Científica e Tecnológica (ICTs) e parceiros de rede – requer, das organizações, um conjunto de estratégias formais e informais para capturar os conhecimentos tácitos e explícitos inerentes à relação, de forma a aumentar o nível de conhecimento favorável à inovação (BRUNSWICKER; VANHAVERBEKE, 2015). No processo de inovação aberta, ocorre a troca de dois tipos de conhecimento: o explícito e o tácito. O conhecimento explícito é o conhecimento formal e de fácil transferência (NONAKA; TAKEUCHI, 1997). Adquirido principalmente nas relações formais de colaboração e nas parcerias entre empresas, ele pode apresentar-se em forma de patentes, contratos de colaboração, documentações de invenções, protótipos, dentre outros (SIMARD; WEST, 2006). O conhecimento tácito é inerente ao indivíduo – está relacionado ao know-how 33 e às experiências adquiridas ao realizar suas atividades (NONAKA; TAKEUCHI, 1997). Ele possui um valor elevado no processo de inovação aberta, pois sua gestão e captura dependem da disponibilidade do indivíduo de compartilhá-lo com os demais. A aquisição do conhecimento tácito pode ser precedida de um acordo de cooperação formal. Neste acordo, o objetivo principal da organização é obter os recursos formais. No entanto, pela proximidade entre os indivíduos na execução das atividades, pode ocorrer o compartilhamento do conhecimento tácito (SIMARD; WEST, 2006). A diversidade de conhecimentos no processo de inovação aberta é criada pela interação, porque ela proporciona o aprendizado contínuo pela troca constante de experiências, informações, documentos, regulamentos, pesquisas e pela comercialização (ØSTERGAARD, 2009). A heterogeneidade de atores envolvidos na troca de conhecimento proporciona maior aprendizado, diversidade de recursos e o incremento do portfólio de produtos e serviços em menor tempo. Em termos organizacionais, a cooperação entre os atores pode assumir diversas formas: empresas-empresas, empresas-universidades, empresa-universidade e outra organização (institutos de pesquisa, órgãos de fomento, Organizações Não Governamentais – ONGs). As universidades são atores importantes na criação, no desenvolvimento e na disseminação de conhecimento complexo, útil ao processo de inovação. Nesse contexto, a universidade assume o papel de formação de especialistas, de desenvolvimento de pesquisas básicas e aplicadas e de execução de atividades de extensão. Ou seja, a academia configura-se como fonte de novos conhecimentos para as empresas e para a sociedade (ARAUJO et al., 2015). Assim, a complexidade de formação e a fragmentação do conhecimento que flui nestas relações de colaboração faz com que os atores envolvidos se organizem em uma estrutura de rede, na qual cada node é uma entidade e o fluxo de conhecimento é difundido pelas ligações entre eles (PELLEGRIN et al., 2007). 2.2 Rede de conhecimento A criação do conhecimento desempenha um papel importante nas organizações, especialmente nas de alta tecnologia, que dependem da inovação para manter a competitividade sustentável (VON KROGH; ICHIJO; NONAKA, 2011). O atual ambiente de negócios faz com que o conhecimento organizacional esteja estruturalmente mais complexo do que aquele de algumas décadas atrás (CHANG et al., 2012; EVANS, M; WENSLEY, 2015). Isso se deve, em 34 grande parte, às tendências relacionadas à taxa de crescimento do conhecimento e ao elevado grau de fragmentação do conhecimento e sua globalização crescente (BETTENCOURT, 2014). A criação do conhecimento nas organizações representa um processo em que o conhecimento dos indivíduos é amplificado e internalizado como parte fundamental do conhecimento da organização (CORREA; ZIVIANI, 2015; SACOMANO NETO; CORRÊA; TRUZZI, 2015). Esse conhecimento organizacional compreende a experiência física, a tentativa, os erros e o aprendizado construído com os seus membros (NONAKA; TAKEUCHI, 1997). Em razão disso, Nonaka e Takeuchi (1997) caracterizam a criação do conhecimento, no contexto organizacional, como um processo dinâmico que envolve interações entre os vários níveis organizacionais, direcionando os indivíduos para que ampliem, disseminem e partilhem seus conhecimentos. Assim, destaca-se que o conhecimento se desenvolve à medida que parceiros em uma aliança constroem experiência trabalhando juntos e acumulando informação, linguagem e know-how. Isso lhes permite comunicar-se de modo eficiente e factual, o que reduz os erros, melhora a qualidade e aumenta a velocidade de resposta às demandas (CHANG et al., 2012; DYER; SINGH, 1998; LEMOS; JOIA, 2012). O conhecimento tácito e explícito são unidades estruturais básicas que se complementam, pois interagem continuamente durante as atividades criativas do indivíduo. Dessa maneira, todo conhecimento é tácito ou antecedido por ele (NONAKA; TAKEUCHI, 1997; VON KROGH; ICHIJO; NONAKA, 2011). Consequentemente, “o conhecimento da experiência tende a ser tácito, metafísico e subjetivo, enquanto o conhecimento da racionalidade tende a ser explícito, físico e objetivo” (NONAKA; TAKEUCHI, 1997, p.66). O conhecimento explícito é formal e sistemático, o que lhe permite ser facilmente comunicado e compartilhado por meio da especificação de produtos, fórmulas científicas ou programas de computador (JOHNSON, 2011; NONAKA; TAKEUCHI, 1997). No ambiente organizacional, o conhecimento explícito é do tipo narrativo, no qual os indivíduos contam, ouvem e recontam histórias referentes ao setor, aos concorrentes e à empresa e conferem substância e vida ao conhecimento técnico (VON KROGH; ICHIJO; NONAKA, 2011). Ele pode ser facilmente codificado. Isto é, o conhecimento explícito é transformado para um formato escrito ou visual, o que pode aumentar sua qualidade e a velocidade em sua criação e distribuição. Mas, para tanto, deve haver um sistema de símbolos compartilhados cujos significados sejam comuns a todos os membros (JOHNSON, 2011). Como resultado, após serem codificados, os ativos do conhecimento explícitos podem ser reutilizados para resolver 35 problemas semelhantes ou conectar pessoas com conhecimentos valiosos e reutilizáveis (SMITH, 2001). A inovação é uma atividade coletiva e social (GUAN; LIU, 2016) com apoio no conhecimento das pessoas e da organização (CHANG et al., 2012). Os conhecimentos técnicos, administrativos, científicos e especializados nas diferentes expertises das pesquisas estão distribuídos entre os diferentes indivíduos e áreas e formam a base de conhecimento organizacional (GUAN; LIU, 2016; YAYAVARAM; AHUJA, 2008). Quando eles são devidamente combinados, produzem respostas superiores relacionadas à produtividade da inovação (YAYAVARAM; AHUJA, 2008). No processo de pesquisa, o conhecimento requer um equilíbrio entre profundidade e amplitude para o desenvolvimento de uma invenção de sucesso (YAYAVARAM; AHUJA, 2008). As parcerias tendem a suprir os déficits que dificultam a solução de problemas e a criação de novos conhecimentos – em especial o conhecimento complexo, próprio do processo de inovação. As parcerias fomentam uma estratégia de vantagem competitiva (HAYTER, 2013). As redes de conhecimento são formadas por atores que interagem para desenvolver, em conjunto e em coprodução, uma resposta a um problema (SCHMID; KNIERIM; KNUTH, 2016). O convívio entre os membros da rede de conhecimento gera um ambiente comum entre os indivíduos e permite criar sinergia, reciprocidade durante o processo de criação e compartilhamento do conhecimento para inovação, propiciando uma maior troca de informações comerciais e tecnológicas (OECD, 2005; SIMARD; WEST, 2006). Conceitualmente, a rede de conhecimento pode ser definida como um conjunto de nós que representam os elementos do conhecimento e os laços entre eles formam a relação combinatória entre os diversos conhecimentos da rede (YAYAVARAM; AHUJA, 2008; ZHANG; LUO, 2020). Em outras palavras, a rede de conhecimento é um conjunto de indivíduos que possuem saberes e expertises heterogêneos que se interligam pelas relações sociais, que facilitam ou restringem a aquisição, a transferência e a criação do conhecimento de acordo com as características interpessoais (PHELPS; HEIDL; WADHWA, 2012). A percepção que os indivíduos possuem das relações na rede de conhecimento pode indicar o grau de engajamento desses no processo de criação do conhecimento. Tal fato influencia diretamente a possiblidade de cumprir os acordos de colaboração, bem como de aumentar a percepção de benefícios da parceria (GUAN; LIU, 2016). O equilíbrio e a continuidade da relação entre os atores na rede de conhecimento são elementos capazes de transformar o capital intelectual em valor e em aplicação, em prol da inovação (ERPEN et al., 36 2015; PELLEGRIN et al., 2007). É importante ressaltar que o equilíbrio e a continuidade das relações são amparados pelo processo de comunicação, pelo desenvolvimento e difusão das tecnologias e pelo compartilhamento do conhecimento entre os indivíduos (GUAN; LIU, 2016). Assim, as redes de conhecimento estabelecem ligações entre os atores para criação do conhecimento complexo no ambiente de inovação, que, por sua vez, formam as redes de colaboração em pesquisa para gerar um processo sustentável de inovações em ambientes de grandes incertezas. 2.3 Colaboração e redes para promover a inovação A colaboração entre os diversos atores no sistema de inovação tem se destacado como um meio capaz de tornar as empresas competitivas, ao criar um diferencial que contribui para perenidade e para o crescimento das organizações (RODRIGUES, 2014). Um sistema nacional de inovação é uma construção institucional que estimula o progresso tecnológico em economias capitalistas complexas (ALBUQUERQUE et al., 2005). As estratégias de estruturação de redes conferem soluções rápidas e precisas para desenvolver ou absorver novas tecnologias e comercializar novos produtos. Além disso, proporcionam complementariedade de conhecimento, elevando os indicadores de inovação quando comparados aos resultados de ações isoladas (BRUNSWICKER; VANHAVERBEKE, 2015; CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). Nos ambientes de inovação, a rede de inovação em pesquisa ou rede de inovação são vínculos estabelecidos propositalmente entre atores para criar, utilizar e transferir conhecimento, informação e tecnologias entre eles (SCHUURMAN; DE MAREZ; BALLON, 2016). As conexões geram vínculos diversificados, equalizando a prospecção de novas oportunidades, o desenvolvimento de novos produtos e a aprendizagem organizacional através das alianças, com a exploração de capitalização de recursos tangíveis e intangíveis. Essas redes de inovação ampliam a capacidade e a qualidade da produção e dos processos e apresentam índices de patenteamento superiores (SIMARD; WEST, 2006), por consolidar o fluxo do conhecimento (ØSTERGAARD, 2009; BATTISTELLA; DE TONI; PILLON, 2016; CHESBROUGH; VANHAVERBEKE; WEST, 2017). Para cada uma das atividades desenvolvidas na rede de inovação, esperam-se diferentes benefícios a partir das relações estabelecidas, tais como: a criação de conhecimento em forma de ideias, práticas, trabalhos de pesquisa, técnicas de invenção ou produtos; a transferência de 37 conhecimento pelo esforço do emissor para compartilhar e do receptor para adquirir e aprender; e, por fim, a adoção do conhecimento, quando há a decisão e a capacidade de usar ou implementar elementos do conhecimento em produtos ou práticas (PHELPS; HEIDL; WADHWA, 2012). Por exemplo, no ano de 2007, 34 empresas, líderes em telefonia, tecnologia e wireless, dentre elas, Google Inc., T-Mobile, HTC, Qualcomm e Motorola, formaram uma rede de colaboração para o desenvolvimento do sistema operacional Android – a Open Handset Alliance. Essa rede teve como objetivo promover a inovação em dispositivos móveis e oferecer melhores experiências em aplicativos, de forma a apoiar as atividades cotidianas dos usuários e, ainda, oferecer um novo nível de abertura aos desenvolvedores, viabilizando o trabalho colaborativo entre eles (OPEN HANDSET ALLIANCE, 2007). A Apple também aplica os princípios da inovação aberta para o desenvolvimento de seus aplicativos. Apesar de ter seu departamento de P&D totalmente fechado, a Apple permite que os desenvolvedores de aplicativos possam criar seus produtos trabalhando no ambiente iOS (antigo iPhone OS). No entanto, ela utiliza regulamentos e controles de acesso aos projetos internos. Assim, os desenvolvedores podem distribuir aos usuários seus aplicativos pelos canais da Apple, com pouco ou nenhum acesso aos produtos e às tecnologias do departamento de P&D interno da empresa. Com o mesmo objetivo de elevar a flexibilidade, as oportunidades estratégicas conferem maior velocidade de inovação e as empresas buscam maior habilidade de adaptação às contingências do mercado (LEHMANN; MENTER, 2017). A Samsung utiliza o conhecimento de diversos atores para complementar seu desenvolvimento interno. Ela busca formar sua rede colaborativa de inovação aberta sobre quatro pilares principais. Primeiro, apoiando as startups no desenvolvimento de novos recursos ou na integração desses recursos aos produtos existentes. Segundo, adquirindo startups para inovações estratégicas de interesse da Samsung. Terceiro, investindo em startups em estágio inicial. Quarto, proporcionando um ambiente inovador e propício à criação de ideias, por meio de aceleradoras de base tecnológica. No Brasil, a Samsung, em parceria com a Associação Nacional de Entidades Promotoras de Empreendimentos Inovadores (Anprotec) e o Centro de Economia Criativa em Daegu (CCEI), da Coréia do Sul, realiza anualmente um programa de estímulo à criatividade denominado Creative Startups. Utilizando os recursos da Lei de Informática (Lei n. 8.248, de 23 de outubro de 1991), esse programa investe em empreendimentos inovadores com foco em áreas de diversos interesses, tais como saúde digital, Internet das Coisas (IoT), realidade virtual e realidade aumentada (VR - Virtual Reality e AR - Augmented Reality, em inglês) (FUMSOFT, 2018). 38 No setor automobilístico brasileiro, os índices de inovação na produção de novos componentes aumentaram a partir da interação circunstancial com clientes e fornecedores e da grande proximidade com a universidade para o desenvolvimento de novas tecnologias (BUENO; BALESTRIN, 2012). O setor petrolífero brasileiro também se beneficia das redes de colaboração estabelecidas com a universidade. Os resultados desta colaboração são tecnologias de ponta, insumos para pesquisas científicas e conhecimentos complexos, promovendo a inovação regional e nacional (POLETTO; ARAÚJO; MATA, 2011). Ansari e Krop (2012) evidenciaram que inovações disruptivas sofrem influência direta da interação da organização com os relacionamentos interpessoais e setoriais. A intensidade de contato entre os atores da rede também provoca diferenças na performance da inovação, por determinar o fluxo de recursos e conhecimento (TOMLINSON, 2010). As conexões organizacionais concedem, aos atores, acesso a diversos know-how, o que possibilita o aprimoramento de suas especialidades e apoia a consolidação da rede e melhores resultados (CHELLAPPA; SARAF, 2010). Do mesmo modo, as relações interpessoais não profissionais e profissionais, internas ou externas, no ambiente de inovação, podem alterar a dinâmica da difusão e da criação de inovação (CECI; IUBATTI, 2012). Outra característica importante, para a troca de recursos tangíveis e intangíveis, é a heterogeneidade das características organizacionais que compõem a rede de inovação. A diversidade de competências e de contatos entre os atores eleva o grau de inovação das parcerias (BORINI; FLORIANI; FLEURY, 2012). Segundo Oke, Idiagbon-Oke e Walumbwa (2008), o contato entre os atores em atividades comuns possui uma relação positiva com os resultados obtidos e com o tempo gasto nos projetos para o desenvolvimento de novos produtos. De acordo com Benevides, Oliveira e Mendes (2016) e Freitas (2017), no Brasil, os esforços para a concretização da interdependência do conhecimento nas redes de inovação são evidenciados em estágio inicial. Essa característica de incipiência na criação de estratégia de elaboração das redes de inovação revela uma necessidade latente de compreensão de como se formam os relacionamentos entre as instituições, tanto privadas quanto públicas. As conexões dos atores viabilizam a concretização de projetos de inovação aberta, de forma a ampliá-los em termos qualitativos e quantitativos. Nesse sentido, as organizações buscam adotar a inovação aberta para se beneficiarem da estrutura da rede de inovação, compartilhando custos e riscos, melhorando seus processos e alcançando maior acesso às informações (SILVA; ZILBER, 2013). Os atores do ecossistema brasileiro de inovação se estruturam em redes, mas não buscam a complementaridade pela colaboração entre as empresas (SILVA et al., 2016). As empresas se 39 organizam em redes de inovação para compartilharem os recursos e alcançarem melhores resultados, principalmente diminuindo os custos (SILVA et al., 2016), uma perspectiva primária do processo de colaboração em rede. As pesquisas nacionais em inovação aberta abordam as características desse tipo de processo de inovação, buscando entender a adoção e os benefícios dessa prática (FREITAS, 2017). Elas revelam que as empresas brasileiras fortalecem seu potencial competitivo pela troca de conhecimentos, experiências e oportunidades com o ambiente externo (ANDRADE, 2015). Além disso, elas melhoram seus resultados de inovação com a participação de clientes que valorizam as empresas que fazem o processo de troca de conhecimento e informação para fabricar produtos inovadores (SILVA; SILVA, 2015). Desidério e Popadiuk (2015) identificaram que a adoção da inovação aberta trouxe melhores oportunidades de criação e comercialização de inovação para as pequenas empresas brasileiras. Complementarmente, Marques et al. (2016) perceberam que a interação entre as universidades e os demais agentes do ecossistema de inovação estimula o desenvolvimento e a transferência de tecnologias. De fato, as universidades são agentes de fomento do conhecimento complexo, que é primordial para o desenvolvimento dos projetos de pesquisa voltados para a inovação tecnológica (FISCHER et al., 2018). As universidades possuem um papel hegemônico na criação de conhecimento e na formação de recursos humanos capazes de integrar a economia do conhecimento (BHULLAR; NANGIA; BATISH, 2017; ENGEL, 2015; FISCHER et al., 2018; FISCHER, 2006; FISCHETTI, 2016). Albuquerque (1999) já alertava que, em economias em desenvolvimento, as universidades e as ICTs apresentariam uma função peculiar de identificar oportunidades tecnológicas, conectando o ecossistema nacional aos fluxos científicos e tecnológicos internacionais. No Brasil, o conhecimento científico é produzido, em sua maior parte, nas universidades e instituições de pesquisa públicas, o que qualifica esses agentes como hegemônicos na construção de parcerias para pesquisa, desenvolvimento e inovação (DE CASTRO; TEIXEIRA; DE LIMA, 2016; FONSECA, 2018; RAMOS; FERREIRA, 2017). Apesar desta interdependência das relações para incentivar a inovação no país, os grupos de pesquisa nas universidades e demais ICTs brasileiras continuam encontrando dificuldades, como limites institucionais (regulamentações públicas e legislações), comunicação falha com