Grau de inovação as micro e pequenas empresas pernambucanas

6005 palavras 25 páginas
GRAU DE INOVAÇÃO DE MICRO E PEQUENAS EMPRESAS PERNAMBUCANAS: UM ESTUDO COMPARATIVO Marcos Roberto Gois de Oliveira André Marques Cavalcanti Maria Edneide Gomes de Araújo Edinaldo José Ferreira de Barros Júnior Tarciana M. Vasconcelos Resumo Este artigo analisa o grau de inovação proposto pelo radar de inovação para análise do grau de desenvolvimento de micro e pequenas empresas (MPEs). O radar propõe 13 dimensões na composição da métrica adotada, mas não considera as especificidades de cada setor. Para tornar possível realizar comparações entre empresas de diferentes setores é importante considerar que cada setor atribui nível diferente de importância para cada dimensão. Assim, busca-se neste trabalho estabelecer um processo de relativização do radar de inovação definindo-se um procedimento designado por grau de inovação setorial (GIS). Esse procedimento permite normalizar o grau de inovação de um determinado setor através da atribuição de pesos que declaram a importância de cada dimensão para determinado setor. O GIS normaliza o método tradicional com base nas 13 dimensões da inovação levando em consideração aspectos da heterogeneidade setorial. A validade do método proposto é discutida via estudo de caso utilizando dados do radar de inovação de oito setores em oito amostras aleatórias de 25 MPEs de cada setor. Obtém-se assim através do GIS uma matriz de comparação entre empresas de diferentes setores. Palavras-chave: Normalização; Radar da inovação; Micro e pequena empresa; Grau de inovação setorial. Abstrac This article examines the degree of innovation proposed by the innovation radar to assess the degree of development of micro and small enterprises (MSEs). The radar offers 13 dimensions in the composition of the metric adopted, but does not consider the specifics of each sector. To make it possible to compare companies from different sectors, it is important to bear in mind that each sector attributes a different level of importance to each dimension. Thus,

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