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Desvendando o papel dos Controles Informais na Inovação de Processos Verdes:
Evidências em AgTechs Brasileiras
ANDERSON BETTI FRARE
Universidade Federal de Santa Catarina
ILSE MARIA BEUREN
Universidade Federal de Santa Catarina
Resumo
Startups do agronegócio (AgTechs), para além da dependência da inovação, precisam alinhar
os interesses com a sustentabilidade verde, o que amplia o desafio da sua gestão. Nesta
perspectiva, analisa-se o papel dos controles informais (controle de pessoal e controle
cultural), da eco-aprendizagem avançada e da criatividade verde na inovação de processos
verdes de AgTechs, considerando os possíveis efeitos moderadores do dinamismo da
tecnologia verde. Uma survey foi realizada com as AgTechs do ecossistema brasileiro,
resultando em 82 respostas válidas. Para análise dos dados utilizou-se a modelagem de
equações estruturais por mínimos quadrados parciais (PLS-SEM) e a análise qualitativa
comparativa fuzzy-set (fsQCA). Os resultados mostram que os controles informais se
associam positivamente com a eco-aprendizagem avançada e a criatividade verde, e que esses
três elementos impulsionam a inovação de processos verdes. Também exibem efeitos
indiretos dos controles informais na inovação de processos verdes, por meio da eco-
aprendizagem avançada ou criatividade verde. O dinamismo da tecnologia verde modera
positivamente a relação entre eco-aprendizagem avançada e inovação de processos verdes, ou
seja, quando combinam-se capacidade de aprendizagem sobre as tendências contemporâneas
ambientais e absorção de oportunidades advindas do dinamismo da tecnologia verde,
alavancam-se os potenciais benefícios na inovação de processos verdes. Além disso, duas
soluções causais são observadas entre os controles informais, eco-aprendizagem avançada,
criatividade verde e dinamismo da tecnologia verde que levam as AgTechs a uma alta
inovação de processos verdes. Os achados permitem concluir pelos potenciais benefícios dos
controles informais em outputs sustentáveis e na inovação de processos verdes. Assim,
implicações para a literatura e para a prática gerencial são proporcionadas pelo estudo,
principalmente para o contexto de controles informais, ambientes inovadores e verdes.
Palavras-chave: Controles informais, Eco-aprendizagem avançada, Criatividade verde,
Dinamismo da tecnologia verde, Inovação de processos verdes.
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1 Introdução
Os controles informais são cada vez mais realçados nas organizações contemporâneas
(Goebel & Weißenberger, 2017a, 2017b), inclusive em startups (Davila & Foster, 2009;
Taylor, King & Smith, 2019). Permeiam um viés organicista (Chenhall, 2003) e são
direcionados ao fomento de comportamentos positivos nas organizações (Merchant & Otley,
2007). Se baseiam em seleção, treinamento e aspectos voltados aos indivíduos (controle de
pessoal) e aos valores, crenças e normatizações (controle cultural) (Kleine & Weißenberger,
2014; Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Condizente com a literatura de Sistemas
de Controle Gerencial (SCG), diversas formas de controle podem estimular distintos tipos de
inovação (Curtis & Sweeney, 2017; Guo, Paraskevopoulou & Sanchez, 2019; Munck, Tkotz,
Heidenreich & Wald, 2020). Entretanto, para organizações inovadoras e dependentes da
criatividade, como startups (Davila, Foster & Oyon, 2009), os achados não são conclusivos.
Neste contexto de empresas inovadoras tem-se as startups do agronegócio (AgTechs),
que atuam fundamentalmente com novas tecnologias (Waltz, 2017), e promovem inovações
voltadas ao agronegócio (Peralta, Echeveste, Martins & Lermen, 2020). Elas possuem
responsabilidades ambientais e recebem demandas para alinhar a atenção ao meio ambiente
com atividades de inovação (Giudici, Guerini & Rossi-Lamastra, 2019). Evidências apontam
que SCG podem contribuir para a inovação verde (Lopez-Valeiras, Gomez-Conde & Naranjo-
Gil, 2015; Wijethilake, Munir & Appuhami, 2018). Em estudos sobre a inovação verde
verifica-se uma chamada (Xie, Zhu & Wang, 2019; Liu, Zhao & Wang, 2020) para explorar a
inovação de processos verdes, que compreende a capacidade organizacional de aprimorar os
procedimentos para gerar economia de energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos
processos e fomentar a reciclagem dos resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017).
Indícios na literatura sugerem que a inovação de processos verdes pode ser fomentada
pelos SCG, mas silencia quanto aos controles informais, mesmo sendo benéficos para outras
prioridades organizacionais. Apesar dos escassos estudos sobre aprendizagem organizacional
em startups (Gonzaga, Figueiredo, Souza & Passos, 2020), tem-se que a eco-aprendizagem
pode ser influenciada pelos controles (Journeault, 2016), assim como potencialmente pode
influenciar a inovação de processos verdes (Huang, Lu, Chau & Zeng, 2020). Embora existam
evidências positivas dos SCG na criatividade (Cools, Stouthuysen & Van den Abbeele, 2017;
Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu, Appuhami & Su, 2020), os achados são
limitados para o contexto verde, além de que potencialmente a criatividade verde pode levar a
inovação de processos verdes (Chen, Chang, Lin, Lai & Wang, 2016; Song & Yu, 2018;
Song, Wang & Ma, 2020). Indícios ainda apontam que o dinamismo da tecnologia verde pode
moderar as relações da eco-aprendizagem e criatividade verde com a inovação de processos
verdes (Jiang, Chai, Shao & Feng, 2018; Zhao, Feng & Shi, 2018).
Diante do mencionado, observa-se a oportunidade de investigar o papel dos controles
informais em ambientes de inovação verde, considerando variáveis facilitadoras (eco-
aprendizagem avançada e criatividade verde). Pelo alto grau de inovação das AgTechs (Waltz,
2017), também parece ser oportuno explorar como o dinamismo da tecnologia verde afeta os
comportamentos em relação à inovação verde. Assim, este estudo objetiva analisar o papel do
controle informal, da eco-aprendizagem avançada e da criatividade verde na inovação de
processos verdes de AgTechs, considerando os possíveis efeitos moderadores do dinamismo
da tecnologia verde. Para tanto, considera-se uma amostra de 82 AgTechs brasileiras, e os
dados são analisados por meio da modelagem de equações estruturais por mínimos quadrados
parciais (PLS-SEM) e da análise qualitativa comparativa fuzzy-set (fsQCA).
O estudo justifica-se ao focar controles informais, em contraponto aos controles
formais comumente analisados, oportunidade apontada por Wijethilake et al. (2018). Apesar
da potencial relevância dos controles informais para empresas inovadoras (Chenhall & Moers,
2015), como em startups (Davila et al., 2009), novas evidências empíricas são necessárias.
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Considerar AgTechs também é relevante, pois estão inseridas em um contexto particular
(Peralta et al., 2020), que exige congruência entre seus controles, comportamentos e
inovações verdes. Uma vez que o agronegócio brasileiro representa cerca de 25% do produto
interno bruto (PIB) nacional (Kureski, Moreira & Veiga, 2020), parece ser oportuno explorar
o contexto de startups desse segmento. Ademais, as AgTechs brasileiras apresentam um
significante crescimento econômico (Peralta et al., 2020), e assim, torna-se interessante
compreender os fatores alinhados com a inovação de processos verdes, dada a interface entre
disrupção tecnológica, inovação e atenção ao meio ambiente (Giudici et al., 2019)
O estudo possui potenciais contribuições à literatura e prática gerencial. Para a
literatura, destaca-se a pertinência de controles informais em startups, considerando sua
associação em outputs sustentáveis. Explora-se o papel da aprendizagem organizacional,
enfatizando a eco-aprendizagem avançada. Ainda, se revela a função da criatividade,
especificamente em contextos verdes. Contribui também com as chamadas de estudos para
contemplar a inovação de processos verdes. Para a prática gerencial, são proporcionados
subsídios informacionais aos gestores, de como podem promover a inovação de processos
verdes, considerando controles informais, eco-aprendizagem avançada, criatividade verde e
dinamismo da tecnologia verde. Além disso, são apresentadas duas configurações que as
organizações da amostra se utilizam para alcançar alta inovação de processos verdes.
2 Revisão da literatura e desenvolvimento das hipóteses
2.1 Controles informais e inovação de processos verdes
Os controles informais estão obtendo um gradativo crescimento da relevância nas
organizações contemporâneas (Goebel & Weißenberger, 2017b), com vistas em fomentar
comportamentos organizacionais positivos (Merchant & Otley, 2007). Pequenas empresas
(Chenhall, 2003) e startups (Davila & Foster, 2009; Taylor et al., 2019) costumam atribuir
considerável ênfase aos controles informais. Em contraponto aos controles formais (ex.:
controles de resultados e de ações), que são percebidos como mecanicistas, os controles
informais tendem a possuir um viés organicista (Chenhall, 2003). Os controles informais
permeiam mecanismos que conduzem a autorregulação, pela indução de comportamentos aos
atores e valoração da cultura organizacional (Ouchi, 1979).
Nesta perspectiva, a abordagem de controles informais comumente considera duas
dimensões relevantes: controles de pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger,
2014; Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Os controles de pessoal são
implementados nas organizações por meio da seleção, treinamento e configuração do trabalho
(Merchant & Van der Stede, 2007), e baseiam-se na intenção de controlar e permitir a
motivação dos membros (Goebel & Weißenberger, 2017b). Por sua vez, os controles culturais
são implementados e compartilhados nas organizações mediante as crenças, valores e padrões
normativos (Flamholtz, Das & Tsui, 1985), e possuem potencial para direcionar os indivíduos
para comportamentos organizacionais desejados (Simons, 1995).
Evidências teórico-empíricas apoiam que um SCG pode contribuir em diferentes tipos
de inovação nas organizações (Curtis & Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al.,
2020), inclusive na inovação verde (ex.: Lopez-Valeiras et al. 2015; Wijethilake et al., 2018).
Emergindo em contextos inovativos, organizações com culturas orgânicas podem promover a
inovação (Chenhall & Morris, 1995), por meio do controle e acompanhamento dos processos
de decisão e respectiva comunicação interna (Chenhall, Kallunki & Silvola, 2011). Apesar
dos controles informais serem pertinentes para ambientes inovadores (Chenhall & Moers,
2015), as evidências acerca da perspectiva de controles informais ainda são limitadas.
Dentre os diversos tipos de inovação (verde), estudos exploram a perspectiva de
inovação tecnológica, que compreende a inovação de processos e produtos (Huang & Li,
2017). Condizente com uma demanda emergente (Xie et al., 2019; Liu et al., 2020), o estudo
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considera exclusivamente a perspectiva da inovação de processos verdes, que compreende a
capacidade organizacional de aprimorar os procedimentos utilizados para gerar economia de
energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos processos produtivos e instigar a reciclagem
dos resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017). Desta maneira, presume-se que os controles
informais podem favorecer a inovação de processos verdes. Além disso, considera-se o
contexto de startups inseridas no meio ambiental, que precisam combinar inovação e atenção
ao meio ambiente (Giudici et al., 2019). Assim, propõe-se que:
H1: Os controles informais se associam positivamente com a inovação de processos verdes.
2.2 Controles informais e eco-aprendizagem avançada
A eco-aprendizagem avançada permeia os conceitos de aprendizagem organizacional
(Latan et al., 2018), que consiste no processo de mudança da organização para se adequar às
alterações no ambiente (Kloot, 1997). Nesta perspectiva, a eco-aprendizagem avançada
contempla o nível ciente das organizações sobre as tendências ambientais contemporâneas,
como mudanças climáticas, redução, reutilização, reciclagem e práticas de sustentabilidade
nos negócios (Latan et al., 2018). Em linhas gerais, as organizações que atuam diretamente
com questões do meio ambiente são pressionadas a promover o desenvolvimento sustentável
(Shahzad, Qu, Zafar, Ding & Rehman, 2020), e para isso adotam práticas gerenciais que
instigam a eco-aprendizagem (Sánchez-Triana & Ortolano, 2001).
Pesquisas que consideram a potencial influência dos SCG ainda são limitadas
(voltados ao contexto verde) nas capacidades organizacionais, como a aprendizagem
organizacional (Guenther, Endrikat & Guenther, 2016). Entretanto, evidências apontam que o
eco-controle pode favorecer a eco-aprendizagem (Journeault, 2016), além de que controles
informais potencialmente podem permitir o aprimoramento da construção de aprendizagem
organizacional (Pant, 2001). Em específico para o contexto de startups, são escassos os
estudos que exploram determinantes da aprendizagem organizacional (Gonzaga et al., 2020).
Assim, espera-se que os controles informais possam contribuir para a constituição de uma
eco-aprendizagem avançada nas AgTechs, conforme enuncia a hipótese a seguir:
H2: Os controles informais se associam positivamente com a eco-aprendizagem avançada.
2.3 Controles informais e criatividade verde
A criatividade consiste em origem e desenvolvimento de ideias novas, úteis e
aplicáveis a determinada atividade, práticas, processos ou produtos (Amabile, Conti, Coon,
Lazenby & Herron, 1996). Uma extensão do conceito prossegue para a criatividade verde,
considerando os preceitos anteriores e delimitando para aspectos verdes (Song & Yu, 2018).
A criatividade verde pode ser definida como o desenvolvimento de novas ideias que sejam
originais, novas e aplicáveis no âmbito de produtos, processos ou práticas verdes (Chen &
Chang, 2013). Em empresas com alto grau de tecnologia (high-tech), a criatividade é
essencial para a continuidade dos negócios (Lapierre & Giroux, 2003), não sendo diferente
para as pautadas em tecnologia e cujas atividades repercutem no meio ambiente, no qual a
criatividade verde se torna fundamental para a sobrevivência (Li et al., 2020).
A literatura pontua que alguns tipos de SCG podem estimular a criatividade nas
organizações (Cools et al., 2017; Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al.,
2020). Entretanto, para os controles informais, além da criatividade no âmbito verde, as
evidências são limitadas. Seguindo a linha dos controles voltados para a seleção, treinamento
e acompanhamento do pessoal, além da declaração de missão, crenças e valores culturais
enfatizados pela organização (Goebel & Weißenberger, 2017b), entende-se que esses
controles informais possuem potencial para fomentar um ambiente prolífero para novas
ideias, que sejam originais e úteis para agregar aos processos, práticas e produtos verdes
(Chen & Chang, 2013; Song & Yu, 2018). Ademais, considera-se pertinente o papel da
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criatividade nas startups (Davila et al., 2009), especialmente da criatividade verde em
AgTechs. Considerando o exposto, pressupõe-se que:
H3: Os controles informais se associam positivamente com a criatividade verde.
2.4 Eco-aprendizagem avançada e inovação de processos verdes
A eco-aprendizagem avançada pode ser benéfica para comportamentos verdes das
organizações, pois consiste no conhecimento de práticas e desenvolvimento sustentável
(Latan et al., 2018). Os membros da organização estando cientes dessas questões ambientais
contemporâneas, favorece um alinhamento natural com a promoção de inovação de processos
verdes, ou em outras palavras, a inovação de procedimentos voltados para a tecnologia limpa,
remanufatura de materiais, minimização de toxidades e redução do desperdício de recursos
naturais (Huang & Li, 2017). Neste contexto, considera-se o papel das AgTechs, as quais
produzem disrupções tecnológicas que envolvem os mais diversos contextos do agronegócio e
da natureza (Waltz, 2017). Logo, não se pode negligenciar fatores que facilitam a inovação de
processos sustentáveis nessas startups, como o potencial da eco-aprendizagem para tal.
Indícios sugerem que a aprendizagem organizacional contribui diretamente para o
desempenho da eco-inovação (Huang et al., 2020). Latan et al. (2018) constataram efeitos
positivos da eco-aprendizagem avançada nos desempenhos ambiental e financeiro, mas
sugerem explorar os reflexos da eco-aprendizagem avançada na inovação ambiental. Ao
considerar que a inovação de processos verdes é um fator crucial para alcançar
desenvolvimento sustentável, compreender seus antecedentes torna-se relevante (Xie et al.,
2019). Neste sentido, a eco-aprendizagem avançada pode estimular a consciência ambiental e
influenciar os processos de tomada de decisão (Latan et al., 2018), refletindo na gestão das
atividades de inovação de processos verdes (Guenther et al., 2016). Assim, assume-se que:
H4: A eco-aprendizagem se associa positivamente com a inovação de processos verdes.
2.5 Criatividade verde e inovação de processos verdes
A criatividade compreende a proposição de ideias novas e úteis, e quando aplicadas
com sucesso originam a inovação, ou seja, a criatividade é um primeiro passo para a inovação
(Amabile, 1996). A criatividade organizacional é um dos meios originadores da inovação
organizacional (Anderson, Potočnik & Zhou, 2014). Assim, torna-se coerente pressupor que a
criatividade figura como um antecedente da inovação (Amabile et al., 1996). De maneira
similar, em relação à criatividade verde, a geração de ideias novas e úteis em produtos,
processos e práticas verdes (Chen & Chang, 2013) pode ser um potencial estimulador da
inovação verde das organizações (Song & Yu, 2018). Em síntese, espera-se que as
organizações consigam alinhar sua criatividade e inovação verdes (Chen & Chang, 2013).
Evidências sugerem relação positiva da criatividade verde com o desempenho de
desenvolvimento de produtos verdes (Chen et al., 2016), inovação verde (produtos e serviços)
(Song & Yu, 2018), e desempenho de inovação de produtos verdes (Chen & Chang, 2013;
Song et al., 2020). Contudo, a relação da criatividade verde exclusivamente com a inovação
de processos verdes parece não ser conclusiva. Se os membros da organização apresentarem
capacidade criativa no âmbito de novas ideias ecológicas, metas e planos ambientais, além de
soluções verdes para as demandas (Song & Yu, 2018), uma possível consequência será a
inovação de processos voltados para reciclagem, remanufatura, tecnologias mais limpas e
redução no consumo de recursos naturais (Huang & Li, 2017). Diante disso, propõe-se que:
H5: A criatividade verde se associa positivamente com a inovação de processos verdes.
2.6 Efeito moderador do dinamismo da tecnologia verde
O dinamismo da tecnologia verde consiste no grau de incerteza ambiental das
mudanças e disrupções na tecnologia verde (Schilke, 2014). Na medida em que as empresas
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oportunizarem meios para agilizar as mudanças tecnológicas verdes, maior será a motivação
para aprendizagem e absorção de novas tecnologias (Jiang et al., 2018; Zhao et al., 2018). Os
meios para agilizar as mudanças tecnológicas podem ser a eco-aprendizagem avançada e a
criatividade verde, pois quando combinados com o dinamismo da tecnologia verde,
favorecem a capacidade de captação de tecnologias e patentes do meio externo (Cai, Liu,
Deng & Cao, 2014), e refletir positivamente na inovação (Zhao et al., 2018).
Em níveis mais altos de dinamismo de tecnologia verde, a necessidade organizacional
por capacidade de absorção de conhecimento sobre as novas tecnologias verdes tende a ser
maior do que em níveis menores de dinamismo (Jiang et al., 2018). Desse modo, ao
considerar a rápida mudança das tecnologias do setor, as mudanças radicais nas técnicas
existentes e as oportunidades advindas desse dinamismo (Sheng, Zhou & Li, 2011), se as
empresas gerenciarem meios de absorver e utilizar o conhecimento sobre as novas tecnologias
verdes (ex.: por meio da eco-aprendizagem avançada e/ou criatividade verde), podem obter
benefícios de inovação verde (Zhao et al., 2018).
A percepção do dinamismo da tecnologia verde pode beneficiar a relação da eco-
aprendizagem avançada e/ou criatividade verde com a inovação de processos verdes. Ao
considerar o dinamismo da tecnologia verde, a eco-aprendizagem avançada pode auxiliar na
adaptação às mudanças organizacionais (Kloot, 1997), como as oriundas do dinamismo
tecnológico verde. O desenvolvimento de novas ideias no âmbito de produtos, processos ou
práticas verdes (Song & Yu, 2018), em conjunto com o dinamismo da tecnologia verde, pode
proporcionar inovações verdes. Os membros da organização estarem cientes das tendências
ambientais (Latan et al., 2018), ou terem um ambiente propício para ideias novas de processos
verdes (Amabile et al., 1996; Chen & Chang, 2013), combinado a absorção de novas
tecnologias verdes (Jiang et al., 2018), pode levar a maiores níveis de inovação de processos
verdes (Huang & Li, 2017). Assim, propõe-se duas hipóteses, e na sequência, a Figura 1.
H6a: O dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a relação da eco-aprendizagem
avançada com a inovação de processos verdes.
H6b: O dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a relação da criatividade verde
com a inovação de processos verdes.
Figura 1. Modelo conceitual.
3 Procedimentos metodológicos
3.1 Coleta de dados e amostra
A população da pesquisa compreende 326 AgTechs listadas no ecossistema brasileiro
de startups, conforme a base de dados da Startupbase, mantida pela Associação Brasileira de
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Startups (Abstartups). Uma survey foi conduzida pelo LinkedIn, com o envio de convite a um
fundador/ gestor para cada AgTech. Aos que aceitaram o convite, enviou-se o link do
questionário, disponibilizado em plataforma eletrônica. A coleta dos dados ocorreu de abril de
2020 a janeiro de 2021 e a amostra resultou em 82 respondentes, responsáveis por diferentes
AgTechs, o que representa uma taxa de participação de 25,15%. O tamanho da amostra se
equivale a estudos pregressos no contexto de controles gerenciais em startups (Davila &
Foster, 2007; Davila, Foster & Jia, 2015; Samagaio, Crespo & Rodrigues, 2018).
O perfil das AgTechs da amostra indica que atuam em média 4,38 anos no mercado,
42(51,22%) possuem vínculo/ suporte de incubadoras, parques ou aceleradoras, enquanto
40(48,78%) são totalmente independentes. Sobre recebimento de funding externo, 44(53,66%)
declararam ter recebido/ estar recebendo, e 38(46,34%) apontaram nunca ter recebido/ estar
recebendo recursos financeiros de terceiros. Acerca do perfil dos indivíduos, em específico ao
cargo/ função, 51(62,20%) são fundadores, sócios ou proprietários individuais, 12(14,63%)
diretores, 12(14,63%) gerentes, 2(2,44%) supervisores, 1(1,22%) controller e 4(4,88%)
analistas ou desenvolvedores. Os respondentes possuem em média 36 anos e estão em média
há 3 anos na startup. Sobre a escolaridade, 6(7,32%) são doutores, 17(20,73%) mestres,
32(39,02%) especialistas, 20(24,39%) graduados e 7(8,54%) graduação em andamento.
3.2 Variáveis da pesquisa
O instrumento da pesquisa contém três blocos. O primeiro realça a carta de
apresentação, com o termo de consentimento livre e esclarecido (TCLE). Também contém
informações para minimizar o common method bias (CMB), como a garantia de anonimato,
instruções claras, organizadas didaticamente e diferentes rótulos para as escalas utilizadas
(Podsakoff, MacKenzie, Lee & Podsakoff, 2003). O segundo bloco apresenta os construtos e
respectivas assertivas. O último contempla aspectos demográficos das AgTech e respondentes.
Os controles informais (variável independente) foram mensurados com base na escala
de Goebel e Weißenberger (2017a), que se compõe por duas dimensões: controles de pessoal
(5 itens) e controles culturais (6 itens). Os itens foram mensurados em escala do tipo Likert de
5 pontos (1=discordo totalmente e 5=concordo totalmente). Consistente com pesquisas
prévias (Kleine & Weißenberger, 2014), a variável de controles informais foi mensurada
como um construto de segunda ordem, por meio da abordagem de repetição de indicadores.
Construtos de ordem superior são pertinentes para modelagens de construtos com maiores
graus de abstração (Sarstedt, Hair Jr., Jun-Hwa, Becker & Ringle, 2019), como no caso dos
controles informais, que se compõe pelos controles de pessoal e controles culturais.
Duas variáveis intervenientes foram consideradas. A primeira é a eco-aprendizagem
avançada (3 itens), extraída de Latan et al. (2018). Para mensurar os itens utilizou-se escala
Likert de cinco pontos (1=discordo totalmente e 5=concordo totalmente). A segunda variável
mediadora do modelo, criatividade verde (6 itens), foi adaptada de Song e Yu (2018). Houve
uma ligeira adaptação do contexto de “membros do projeto de desenvolvimento de produtos”
para o contexto dos membros em geral. A escala Likert utilizada possui cinco pontos
(1=nunca e 5=sempre). O dinamismo da tecnologia verde (variável moderadora) baseia-se no
instrumento (4 itens) de Jiang et al. (2018), com escala de mensuração Likert de cinco pontos
(1= discordo totalmente e 5= concordo totalmente).
A inovação de processos verdes (variável dependente) contempla 4 itens, extraídos de
Huang e Li (2017), com mensuração dos itens em escala Likert de cinco pontos (1= nunca e
5= sempre). Adicionalmente, duas variáveis de controle foram inseridas no modelo, sendo
ambas binárias. A primeira consiste no tempo de mercado da AgTech, considerando-se um
grupo de até três anos e outro com mais de três anos, com a divisão proposta pela mediana dos
dados (+/- 3 anos). Conforme aumenta a idade das organizações, existe uma maior tendência
para a estabilidade e probabilidade de sobrevivência (Carroll & Hannan, 2000). A segunda
variável de controle é o recebimento de funding, no qual o primeiro grupo representa as
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AgTechs que não receberam, e o segundo, as que receberam recursos de terceiros. Startups
com funding podem apresentar maior alinhamento entre o desenho e uso do SCG (Theiss &
Beuren, 2020), o que pode implicar em maiores níveis de inovação (Davila et al., 2015).
Medidas foram adotadas para checar possíveis problemas na qualidade da survey. Para
analisar o CMB, conduziu-se o teste de fator único de Harman, que resultou em 6 fatores com
autovalor superior a 1, representando 70,6% da variância total, em que o 1º fator representa
37,06%, valor abaixo do limiar de 50% (Podsakoff et al., 2003). Em relação ao viés de não
resposta, uma vez que não estão disponíveis as informações dos não respondentes, assumiu-se
que os respondentes tardios são mais similares aos não respondentes, e assim conduziu-se um
teste t para amostras independentes entre os itens preenchidos pelos 20 primeiros e 20 últimos
respondentes (Armstrong & Overton, 1977), no qual não foram encontradas diferenças
significativas (menor valor p=0,147). Por fim, efetuou-se a análise da straightlining (linha
direta) em baterias de itens, que consiste em possíveis respostas idênticas (mesmo ponto da
escala) sequencialmente nos itens, no qual após checagem para cada respondente, não se
encontrou evidências de tal problema (Kim, Dykema, Stevenson, Black & Moberg, 2019).
3.3 Técnicas de análise dos dados
O estudo emprega uma abordagem de métodos mistos, no intento de permitir um
desenho explicativo que se complemente (Johnson & Onwuegbuzie, 2004). A utilidade dessa
abordagem mista (quantitativa e qualitativa) na explicação de um fenômeno é relevante
(Venkatesh, Brown & Bala, 2013). Um exemplo dessa combinação na área de negócios e
gestão é o uso da PLS-SEM (abordagem quantitativa) e a fsQCA (abordagem qualitativa)
(Crespo, Curado, Oliveira & Muñoz-Pascual, 2021). Pesquisas no contexto de controles
gerenciais em startups (Crespo, Rodrigues, Samagaio & Silva, 2019; Frare & Beuren, 2020)
evidenciam a complementariedade das técnicas em questão (PLS-SEM e fsQCA).
A PLS-SEM foi operacionalizada no software SmartPLS 3 (Ringle, Wende & Becker,
2015). É considerável o uso da técnica nas pesquisas em contabilidade gerencial (Nitzl, 2016),
visto propriedades como o manuseio de modelagens complexas, robustez frente a ausência de
normalidade dos dados e compatibilidade com amostras relativamente pequenas (Hair Jr.,
Risher, Sarstedt & Ringle, 2019). Realizaram-se testes de moderação e via efeitos indiretos
específicos. Ao considerar a relação de uma variável independente com outra dependente,
uma variável moderadora permeia a propriedade de enfraquecimento/ fortalecimento da
relação, enquanto o efeito indireto específico avalia se uma variável interveniente pode
mediar a relação em questão (Hair Jr., Hult, Ringle & Sarstedt, 2017).
A segunda técnica (fsQCA) possui vasto potencial para ser utilizada nas pesquisas em
controle gerencial, visto a possibilidade de entender como as combinações de elementos
levam a um resultado comum (Bedford, Malmi & Sandelin, 2016; Bedford, 2020). A técnica
permite compreender quais condições são necessárias e quais configurações causais são
suficientes para promover determinado resultado (Ragin, 2008), no caso em questão, quais
condições (controles informais, eco-aprendizagem avançada, criatividade verde e dinamismo
da tecnologia verde) podem levar a um alto sucesso do outcome (inovação de processos
verdes). Ademais, a fsQCA considera quais configurações entre as condições causais podem
apresentar equifinalidade, para atingir o resultado de interesse (Fiss, 2007).
4 Análise dos dados
4.1 Análise quantitativa
A primeira análise empregada foi a PLS-SEM. Ao considerar o modelo de mensuração
reflexivo, faz-se a análise das cargas fatoriais, via análise fatorial confirmatória,
confiabilidade de consistência interna, validade convergente e validade discriminante (Hair Jr.
et al., 2019). Para ajuste do modelo, um item do dinamismo da tecnologia verde foi excluído.
Na Tabela 1, apresentam-se a estatística descritiva e os resultados da fiabilidade e validez.
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Tabela 1. Estatística descritiva, fiabilidade e validez Variável Estatística descritiva Fiabilidade e validez
Média Desvio-padrão α rho_A CR AVE
Controles informais 3,948 0,818 0,909 0,917 0,925 0,860
Eco-aprendizagem avançada 4,419 0,696 0,680 0,742 0,800 0,583
Criatividade verde 3,478 0,934 0,949 0,952 0,960 0,799
Inovação de processos verdes 3,710 1,109 0,887 0,893 0,922 0,748
Dinamismo da tecnologia verde 3,817 0,862 0,719 0,724 0,842 0,641
Embora idealmente as cargas fatoriais dos itens devam ser superioras a 0,70, em
pesquisas com caráter mais exploratório o limiar de 0,60 parece adequado (Hair Jr. et al.,
2017). Um único item (do construto eco-aprendizagem avançada) resultou em carga fatorial
inferior a 0,60 (0,523), mas nesses casos deve-se considerar a validade de conteúdo (Hair Jr.
et al., 2017), assim optou-se por mantê-lo. Perspectiva semelhante (manutenção de itens com
cargas fatoriais próximas a 0,60) pode ser encontrada em Latan et al. (2018). Para fiabilidade
e validez, idealmente o alfa de Cronbach (α), rho_A e composite reliability (CR) devem ser
superioras a 0,70, mas em casos exploratórios, aceita-se o limiar de 0,60 (Hair Jr. et al., 2019).
Apenas o α apresenta um índice abaixo de 0,70 (0,680), o que denota fiabilidade e validez do
modelo (Hair Jr. et al., 2019). Na validade convergente, a average variance extracted (AVE)
dos construtos está acima de 0,50, o que atesta adequação (Hair Jr. et al., 2019). Na Tabela 2,
evidenciam-se as correlações e critérios para acessar a validade discriminante.
Tabela 2. Correlações e resultados da validade discriminante Variável 1 2 3 4 5 6 7
1. Controles informais 0,927 0,542 0,511 0,549 0,486 0,155 0,190
2. Eco-aprendizagem avançada 0,496 0,763 0,518 0,583 0,510 0,107 0,067
3. Criatividade verde 0,487 0,460 0,894 0,544 0,548 0,123 0,053
4. Inovação de processos verdes 0,496 0,502 0,502 0,865 0,403 0,056 0,049
5. Dinamismo da tecnologia verde 0,386 0,422 0,453 0,324 0,801 0,038 0,125
6. Funding -0,079 0,064 0,120 0,032 0,011 - 0,072
7. Tempo no mercado 0,141 -0,051 -0,003 -0,015 0,104 0,072 -
Nota: Valores em negrito indicam a raiz quadrada da AVE e a diagonal inferior indica as correlações, para
acesso ao critério de Fornell-Larcker; e a diagonal superior indica os valores para acesso ao critério de HTMT.
A validade discriminante foi considerada a partir de dois critérios. O primeiro
(Fornell-Larcker), atesta que a raiz quadrada da AVE de cada construto (valor em negrito na
diagonal) é superior a correlação do respectivo construto com os demais construtos (Hair Jr. et
al., 2017). O segundo critério consiste no Heterotrait-Monotrait Ratio of Correlations
(HTMT), em que as correlações médias dos itens entre os construtos são inferiores a 0,90
(Hair Jr. et al., 2019). Destarte, prossegue-se para o modelo estrutural (Tabela 3).
Tabela 3. Modelo estrutural H Relação estrutural Beta (β) p-value R2 Q2
H1 CI → IPV 0,319 0,014** 0,352 0,278
H2 CI → EAA 0,496 0,000*** 0,236 0,106
H3 CI → CV 0,487 0,000*** 0,228 0,181
H4 EAA → IPV 0,326 0,009***
H5 CV → IPV 0,269 0,007***
- DTV → IPV 0,014 0,458
H6a EAA * DTV → IPV 0,179 0,068*
H6b CV * DTV → IPV 0,031 0,388
- Funding → IPV 0,008 0,467
- Tempo no mercado → IPV -0,052 0,312
Nota: *p<0,10; **p<0,05; ***p<0,01.
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Para acessar a multicolinearidade, atestaram-se valores de variance inflation factor
(VIF) inferiores a 3 (maior VIF=1,925), o que indica ausência de multicolinearidade (Hair Jr.
et al., 2019). A variância explicada (R2) da eco-aprendizagem avançada (0,236) e da
criatividade verde (0,228) se aproximam de uma grande explicação (0,26), e a inovação de
processos verdes (0,352) supera esse limiar para ser interpretado como grande poder
explicativo (Cohen, 1988). Em relação à relevância preditiva (Q2), valores acima de zero são
aceitáveis (menor valor = 0,106), e logo, os construtos com dependência em algum momento
do modelo possuem relevância preditiva (Hair Jr. et al., 2019).
Semelhante a estudos pregressos (Bedford, Bisbe & Sweeney, 2019; Feder &
Weißenberger, 2021), após a análise das relações propostas pelas hipóteses e das variáveis de
controle, faz-se as análises dos potenciais efeitos indiretos específicos no modelo estrutural.
Duas possibilidades de caminhos são possíveis, ao considerar a eco-aprendizagem avançada e
a criatividade verde como possíveis intervenientes entre os controles informais e a inovação
de processos verdes. Desta forma, tem-se que os controles informais possuem efeitos indiretos
na inovação de processos verdes, via eco-aprendizagem avançada (β=0,162, p-value =
0,019**) e criatividade verde (β=0,131, p-value = 0,024**). Ao considerar que a relação
direta entre os controles informais e a inovação de processos verdes é positiva e significante
(β=0,319, p-value = 0,014**), tem-se que existem mediações parciais (Bido & Silva, 2019),
considerando os papéis intervenientes da eco-aprendizagem avançada e criatividade verde.
4.2 Análise qualitativa
O primeiro procedimento da fsQCA consiste na calibração dos dados (Ragin, 2008).
Neste momento, os construtos mensurados com multi-itens são transformados em índices,
obtidos pelas suas pontuações médias (Crespo et al., 2019). Três âncoras teóricas são
definidas para a calibração dos dados, sendo que os escores fuzzy devem perpassar valores de
0 a 1 (Ragin, 2008) e os valores atuais compreendem a escala Likert de cinco pontos. Para
tanto, assumem-se âncoras para o full membership (4), crossover point (3), e full non-
membership (2), pautadas nos estudos de Muñoz e Kibler (2016) e Su, Zhang e Ma (2019).
Após a calibração dos dados, providenciou-se a análise de condições necessárias para
que ocorra determinado resultado (Ragin, 2008). Uma condição pode ser necessária, quando
sua consistência é superior a 0,90, e quase sempre necessária, quando sua consistência é
superior a 0,80 (Ragin, 2000). Assim, observou-se que os controles informais (0,931) e a eco-
aprendizagem avançada (0,978) são sempre necessários, e a criatividade verde (0,805) e o
dinamismo da tecnologia verde (0,870) são quase sempre necessários, para que as AgTechs
alcancem alta inovação de processos verdes.
Na sequência, procedeu-se à análise de configurações suficientes, considerando que as
condições podem ser necessárias, mas não suficientes por si só (Ragin, 2008). Inicialmente
elaborou-se uma tabela verdade de 2k linhas (k = n condições causais), e para refinar a tabela,
utilizou-se um limite de consistência de 0,80 (Ragin, 2008). A fsQCA proporciona três
conjuntos de soluções: complexa, parcimoniosa e intermediária (Ragin, 2008). O presente
estudo utiliza as soluções parcimoniosas e intermediárias em conjunto, considerando a
representação gráfica de Fiss (2011). A representação consiste em apontar as condições
presentes (●) e ausentes ( ), em que as condições indiferentes perpassam espaços em branco.
Ainda conforme Fiss (2011), as condições presentes nas soluções parcimoniosas e
intermediárias (condições centrais) são destacadas com círculos maiores, e condições
presentes apenas nas soluções intermediárias (condições periféricas) são representadas em
círculos menores. Tal representação é amplamente aceita na literatura (Samagaio et al., 2018;
Crespo et al., 2019). Duas soluções foram obtidas e são apresentas na Tabela 4.
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Tabela 4. Soluções suficientes para levar a alta inovação de processos verdes Condição Solução 1 (S1) Solução 2 (S2)
Controles informais ● ● Eco-aprendizagem avançada ● ●
Criatividade verde ●
Dinamismo da tecnologia verde
Cobertura bruta 0,768 0,186
Cobertura única 0,627 0,046
Consistência 0,863 0,843
Cobertura geral da solução 0,813
0,855 Consistência geral da solução
Nota 1: Círculos pretos (●) indicam a presença da condição; círculos brancos com “x” ( ) indicam a ausência da
condição; e cédulas sem círculos indicam que a condição é indiferente.
Nota 2: Círculos maiores indicam condições centrais (essenciais); círculos menores indicam condições
periféricas (complementares).
As consistências das soluções (S1 e S2) e geral da solução apresentam valores acima
de 0,80, o que representa a confiabilidade das mesmas (Ragin, 2008). A cobertura geral
representa a proporção de casos contemplados pelas soluções encontradas, a cobertura bruta
de cada solução representa a proporção de casos que utiliza tal configuração, mesmo
considerando que pode perpassar mais de uma configuração causal, enquanto a cobertura
única considera a proporção de casos que utilizam exclusivamente tal solução (Fiss, 2007).
Observa-se que a S1 contempla a maior proporção de casos da amostra (76,8%),
inclusive de forma exclusiva (62,7%). Essa solução (S1) consiste nas presenças de controles
informais (essencial), eco-aprendizagem avançada (complementar) e criatividade verde
(essencial), em que o dinamismo da tecnologia verde é indiferente. A S2 contempla 18,6%
dos casos, e 4,6% de forma exclusiva. Tal solução perpassa as presenças de controles
informais (essencial) e eco-aprendizagem avançada (complementar), indiferença de
criatividade verde e ausência de dinamismo de tecnologia verde (essencial). Essas duas
soluções, apesar da equifinalidade em relação à inovação de processos verdes, apresentam
duas perspectivas singulares: embora ambas necessitem essencialmente de controles informais
e complementarmente de eco-aprendizagem avançada, quando existe uma considerável
presença de criatividade verde, o dinamismo da tecnologia verde é indiferente (S1). Já quando
existe percepção de ausência do dinamismo da tecnologia verde, a dependência de
criatividade não é uma condição exigida para promover inovação de processos verdes (S2).
4.3 Discussão dos achados
A hipótese H1 considera que os controles informais se associam positivamente com a
inovação de processos verdes, e recebe apoio para suporte (β=0,319; p<0,05). Na abordagem
assimétrica, os controles informais são uma condição sempre necessária (consistência =
0,931) e presente em todas as duas soluções suficientes para levar as startups a uma alta
inovação de processos verdes, além de ser uma condição central (essencial) nessas soluções.
Este achado corrobora a literatura que alvitra SCG como propulsores da inovação
organizacional (Curtis & Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al., 2020), estendendo
para a perspectiva verde (Lopez-Valeiras et al., 2015; Wijethilake et al., 2018),
especificamente ao considerar o SCG como antecedente direto. Dessa forma, os controles
informais permitem o fomento aos comportamentos organizacionais positivos (Merchant &
Otley, 2007), mediante a condução e alinhamento de comportamentos dos indivíduos, além da
valoração da cultura organizacional (Ouchi, 1979).
Nota-se a relevância da cultura orgânica em ambientes de inovação (Chenhall &
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Morris, 1995), como em startups, que atribuem ênfase aos controles informais (Davila &
Foster, 2009; Taylor et al., 2019). Esses controles informais, compostos por controles de
pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger, 2014; Goebel & Weißenberger, 2016,
2017a, 2017b), aparentemente são considerados pelas AgTechs para alinhar os interesses de
inovação e preservação ambiental (Giudici et al., 2019). Em linhas gerais, os achados
apontam que as AgTechs conduzem o treinamento, seleção e delimitação do trabalho ao
pessoal (Merchant & Van der Stede, 2007) e socialização de crenças, valores e padrões
normativos (Flamholtz et al., 1985) para alinhar a inovação de processos verdes, como a
capacidade de melhoria nos procedimentos para gerar economia de energia, prevenção da
poluição, minimização de toxidades nos processos produtivos e fomentar a reciclagem dos
resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017). Para a amostra, esse alinhamento dos controles
informais figura como um elemento chave para a alta inovação de processos verdes.
A hipótese H2 propõe que os controles informais se associam positivamente com a
eco-aprendizagem avançada, o que pode ser suportado (β=0,496; p<0,01). Este achado
coaduna-se com as evidências de pacotes de eco-controles incentivarem a eco-aprendizagem
(Journeault, 2016), além de reforçar que os controles informais possuem potencial para
instigar a aprendizagem organizacional (Pant, 2001). Isso sugere que as AgTechs utilizam os
controles de pessoal e cultural (Goebel & Weißenberger, 2017b) para promover a eco-
aprendizagem avançada entre os membros, ou seja, fomentar a consciência organizacional
sobre as perspectivas e tendências ambientais contemporâneas (Latan et al., 2018). Nesse
contexto, os controles informais auxiliam nas mudanças da organização para adequação aos
novos desafios impostos pelo ambiente (Kloot, 1997), como mudanças climáticas, práticas
sustentáveis, reciclagem, reutilização e comportamentos ecológicos (Latan et al., 2018).
A hipótese H3 pressupõe que os controles informais se associam positivamente com a
criatividade verde, o que foi suportado (β=0,487; p<0,01). Este achado condiz com estudos
prévios que revelam um papel positivo do SCG no estímulo à criatividade (Cools et al., 2017;
Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al., 2020). Além disso, ao considerar a
função essencial da criatividade para a sobrevivência das startups (Davila et al., 2009),
compreender seus potencializadores parece pertinente. Assim, o estudo estende a perspectiva
exposta, ao evidenciar que nas AgTechs da amostra, os controles voltados para a seleção,
treinamento e acompanhamento do pessoal, além da declaração de missão, crenças e valores
culturais (Goebel & Weißenberger, 2017b), possuem capacidade de fomentar o
desenvolvimento de ideais novas, úteis e aplicáveis no contexto de produtos, processos ou
práticas verdes (Chen & Chang, 2013; Huang & Li, 2018).
A hipótese H4 preconiza que a eco-aprendizagem se associa positivamente com a
inovação de processos verdes, sendo suportada (β=0,326; p<0,01). Na análise assimétrica, a
eco-aprendizagem avançada revelou-se sempre necessária (consistência = 0,978) e presente
nas duas soluções suficientes para alta inovação de processos verdes, se configurando como
um elemento periférico (complementar) nessas soluções suficientes. Este achado está em
linha com as evidências da aprendizagem organizacional estar associada com o desempenho
da eco-inovação (Huang et al., 2020). Também expande a perspectiva de a eco-aprendizagem
ser benéfica para o desempenho ambiental e financeiro (Latan et al., 2018), ao demonstrar sua
relevância para o contexto de inovação, no caso, a inovação de processos verdes, que consiste
em um dos principais caminhos para as organizações alcançarem desempenho sustentável
(Xie et al., 2019). Em síntese, as AgTechs apresentam capacidade de alinhar o conhecimento
com questões ambientais contemporâneas (Latan et al., 2018) para produzir inovação em
procedimentos como tecnologia limpa, remanufatura de materiais, minimização de toxidades
e desperdício de recursos naturais (Huang & Li, 2017).
A hipótese H5 estípula que a criatividade verde se associa positivamente com a
inovação de processos verdes, sendo suportada (β=0,269; p<0,01). Assimetricamente, a
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criatividade verde consiste em uma condição quase sempre necessária (consistência = 0,805),
além de ser presente de maneira essencial em uma solução (S1) e indiferente na outra solução
(S2), no que tange às configurações suficientes para levar a uma alta inovação de processos
verdes. Este achado corrobora pesquisas prévias, que identificaram a criatividade verde como
um preditor do desempenho de desenvolvimento de produtos verdes (Chen et al., 2016),
inovação verde (produtos e serviços) (Song & Yu, 2018), e desempenho de inovação de
produtos verdes (Chen & Chang, 2013; Song et al., 2020), e expande a relação para o foco
exclusivo na inovação de processos verdes. Constata-se o potencial de alinhamento entre e a
criatividade e o potencial de inovação verde (Chen & Chang, 2013), o que permeia o
desenvolvimento de ideias novas e úteis no âmbito de produtos, práticas e processos verdes
(Song & Yu, 2018) e a aplicação com sucesso dessas ideias, o que origina a inovação
(Amabile, 1996), em especial nos processos voltados para reciclagem, remanufatura,
tecnologias mais limpas e redução no consumo de recursos naturais (Huang & Li, 2017)
A hipótese H6a prevê que o dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a
relação da eco-aprendizagem avançada com a inovação de processos verdes, o que pode ser
suportado (β=0,179; p<0,10). As organizações estarem cientes das tendências ambientais
contemporâneas (Latan et al., 2018), quando combinado com o dinamismo de tecnologia
verde (Jiang et al., 2018), pode elevar os benefícios da inovação de processos verdes (Huang
& Li, 2017). Portanto, a relação da eco-aprendizagem avançada com a inovação de processos
verdes pode ser fortalecida pelo aumento do dinamismo de tecnologia verde. Assim, à medida
que as empresas oportunizam meios para agilizar as mudanças tecnológicas verdes frente ao
dinamismo do setor (Jiang et al., 2018; Zhao et al., 2018), e da consciência sobre as
perspectivas ambientais emergentes (Latan et al., 2018), maior será o potencial de inovação
de processos verdes. Na Figura 2 amplia-se a análise do efeito moderador evidenciado.
Figura 2. Efeito moderador EAA * DTV → IPV
Observa-se que tanto para cenários de baixo ou alto dinamismo da tecnologia verde, à
medida que aumenta a eco-aprendizagem avançada, atingem-se maiores benefícios positivos
na inovação de processos verdes. Entretanto, sob contextos de alto dinamismo da tecnologia
verde e aumento da eco-aprendizagem avançada, acentua-se consideravelmente a inovação de
processos verdes. Ademais, maior inovação de processos verdes é alcançada em cenários de
alto dinamismo da tecnologia verde, combinado com a alta eco-aprendizagem avançada. Este
achado reforça que em níveis maiores de dinamismo de tecnologia verde, a necessidade da
organização possuir capacidade de absorção de conhecimento sobre tecnologias verdes é
maior que em menores níveis de dinamismo (Jiang et al., 2018), o que realça o papel da eco-
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aprendizagem avançada (Latan et al., 2018) e os respectivos benefícios conjuntos em prol da
inovação verde (Zhao et al., 2018).
A hipótese H6b prevê que o dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a
relação da criatividade verde com a inovação de processos verdes, o que não pode ser
suportado (β=0,031; p>0,10). Deste modo, a relação entre a criatividade verde e a inovação de
processos verdes não parece ser afetada pelo dinamismo de tecnologia verde. Isso aponta que
a capacidade das organizações em desenvolver ideias úteis e novas aplicáveis ao contexto
verde (Chen & Chang, 2013) e a respectiva relação com a inovação de processos verdes
(Huang & li, 2017) figura de forma indiferente ao dinamismo da tecnologia verde (Jiang et
al., 2018). Este resultado é apoiado pela abordagem assimétrica, em que para as AgTechs
atingirem uma alta inovação de processos verdes, a maior parcela da amostra (S1) percebe
uma presença essencial da criatividade verde e indiferença do dinamismo da tecnologia verde.
Ao entrelaçar a discussão de H6a e H6b, o dinamismo da tecnologia verde, quando
combinado a eco-aprendizagem avançada pode levar a inovação de processos verdes, mas não
quando combinado a criatividade. Este achado evidencia o papel da eco-aprendizagem na
adaptação às mudanças organizacionais (Kloot, 1997), como de tecnologias verdes.
5 Considerações finais
5.1 Conclusões
Os achados simétricos apontam que os controles informais se associam positivamente
com inovação de processos verdes, eco-aprendizagem avançada e criatividade verde; eco-
aprendizagem avançada e criatividade verde se associam positivamente com a inovação de
processos verdes. Complementarmente, os controles informais exercem efeitos indiretos na
inovação de processos verdes, via eco-aprendizagem avançada ou criatividade verde. Além
disso, o dinamismo de tecnologia verde modera positivamente a relação entre eco-
aprendizagem avançada e inovação de processos verdes. As variáveis de controle – funding e
tempo no mercado – não são determinantes da inovação de processos verdes. Estes achados
permitem concluir pelos potenciais benefícios dos controles informais em outputs
sustentáveis, em especial, na inovação de processos verdes no contexto de AgTechs.
Na abordagem assimétrica, as evidências sugerem que para as AgTechs alcançarem
alta inovação de processos verdes, a presença de controles informais e de eco-aprendizagem
avançada é sempre necessária, e que a presença de criatividade verde e dinamismo da
tecnologia verde é quase sempre necessária Os achados apontam duas soluções causais
suficientes para levar a uma alta inovação de processos verdes, nas quais, os controles
informais são essencialmente presentes, e a eco-aprendizagem avançada figura presente de
forma complementar. Ademais, os casos que percebem indiferença do dinamismo da
tecnologia verde combinam alta dependência de criatividade verde, enquanto os casos que
percebem ausência de dinamismo da tecnologia verde tratam a criatividade verde de maneira
indiferente, no que tange à alta inovação de processos verdes. Essas evidências permitem a
conclusão da relevância dos controles informais (essencialmente), da eco-aprendizagem
avançada e da criatividade verde para uma alta inovação de processos verdes.
5.2 Implicações para a literatura
Existem potenciais implicações para a literatura. Primeiro, realça a relevância dos
controles informais em organizações contemporâneas (Goebel & Weißenberger, 2017b),
startups (Davila & Foster, 2009; Taylor et al., 2019), e especialmente em AgTechs. Segundo,
para além dos estudos pregressos que consideram SCG em distintos tipos de inovação (Curtis
& Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al., 2020), inclusive em contextos verdes
(Lopez-Valeiras et al., 2015; Wijethilake et al., 2018), o presente estudo aborda a perspectiva
de controles exclusivamente organicistas (Chenhall, 2003), no caso, os controles informais,
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que compreendem controles de pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger, 2014;
Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Terceiro, o estudo contribui com a chamada
emergente de pesquisas que considera a inovação de processos verdes de maneira singular
(Xie et al., 2019; Liu et al., 2020), em contraponto aos estudos que contemplam de maneira
conjunta com a inovação de produtos (inovação tecnológica).
Quarto, implica-se ao considerar a associação de controles gerenciais na aprendizagem
organizacional em âmbito verde (Pant, 2001; Guenther et al., 2016), em especial na eco-
aprendizagem avançada. Quinto, estende a discussão entre SCG e criatividade (Cools et al.,
2017; Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al., 2020), ao considerar startups
(Davila et al., 2009), em específico a criatividade verde em AgTechs, as quais dependem
desse elemento (Waltz, 2017). Sexto, implica ao explorar os efeitos da aprendizagem
organizacional (eco-aprendizagem avançada) e da criatividade (verde) na inovação (de
processos verdes). Assim, estende o alcance da aprendizagem organizacional no desempenho
da eco-inovação (Huang et al., 2020), ambiental e financeiro (Latan et al., 2018), além das
relações da criatividade verde com o desempenho de desenvolvimento de produtos verdes
(Chen et al., 2016), inovação verde (produtos e serviços) (Song & Yu, 2018), e desempenho
de inovação de produtos verdes (Chen & Chang, 2013; Song et al., 2020). Sétimo, implica-se
ao revelar o efeito combinado da eco-aprendizagem avançada e dinamismo da tecnologia
verde na inovação de processos verdes. Por fim, implica-se ao evidenciar condições
necessárias e combinações causais suficientes que levam a alta inovação de processos verdes.
5.3 Implicações para a prática gerencial
Diversas implicações podem ser exploradas para a prática gerencial. Primeiro, aponta
como as organizações contemporâneas alinham os controles informais para produzir eco-
aprendizagem, criatividade verde e inovação de processos verdes. Assim, gestores, em
especial de organizações que precisam alinhar seus comportamentos verdes para promover
inovação (Chen & Chang, 2013), possuem subsídios para alinhar a seleção, treinamento e
distribuição de trabalho ao pessoal (controle de pessoal) e a interface de crenças, valores e
padrões normativos (controle cultural) (Goebel & Weißenberger, 2017b). Este alinhamento
dos controles informais associa-se com comportamentos sustentáveis, como o grau de
consistência das tendências ambientais contemporâneas, como as mudanças climáticas,
redução, reutilização, reciclagem e práticas de sustentabilidade nos negócios (Latan et al.,
2018), além do desenvolvimento de ideias novas, úteis e aplicáveis ao contexto de produtos,
processos e práticas verdes (Song & Yu, 2018).
Os gestores devem considerar que, em consonância com o alinhamento dos controles
informais, eco-aprendizagem e criatividade verde, os benefícios são potenciais na inovação de
processos verdes, como a capacidade organizacional de aprimorar os procedimentos utilizados
para gerar economia de energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos processos
produtivos e promover a reciclagem dos resíduos (Huang & Li, 2017). É relevante
compreender que o dinamismo da tecnologia verde, combinado com a capacidade eco-
aprendizagem avançada, podem promover maiores inovações nos processos verdes. Também
apontam-se dois caminhos para que as AgTechs possam se balizar no intento de promover alta
inovação de processos. Uma vez que ambos os controles informais são essenciais, esse deve
ser um ponto chave considerado pela gestão. A eco-aprendizagem avançada e a criatividade
verde perpassam como coadjuvantes pertinentes para robustecer os benefícios na inovação de
processos verdes. Em linhas gerais, diversos subsídios, caminhos e recursos gerenciais são
apontados para que os gestores aprimorem a prática gerencial nas organizações.
5.4 Limitações e recomendações
As limitações deste estudo podem representar oportunidades para novas pesquisas. A
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amostra contempla exclusivamente AgTechs, no contexto brasileiro, assim, um caminho
natural seria considerar startups de outros segmentos (ex.: FoodTechs e CleanTechs) e de
outros países. O estudo utiliza exclusivamente a perspectiva de controles informais (Goebel &
Weißenberger, 2017b), enquanto tipologias como as de eco-controle (Henri & Journeault,
2010) ou pacote de SCG (Rehman, Bhatti, Kraus & Ferreira, 2020) poderiam ser consideradas
em novas pesquisas. Delimita a perspectiva da inovação de processos verdes, já futuras
pesquisas poderiam expandir os efeitos para outros tipos de inovação, como a de produtos ou
de modelos de negócios. Evidencia os efeitos indiretos dos controles informais na inovação de
processos verdes, via eco-aprendizagem avançada e criatividade verde, portanto, novas
variáveis podem ser incluídas como possíveis intervenientes. Todos os dados foram coletados
por survey, e apesar dos cuidados com o CMB, considerar novas fontes para a triangulação
dos dados seria oportuno, como entrevistas ou análise documental. Embora a heterogeneidade
tenha sido tratada por meio de variáveis de controle (tempo no mercado e funding), outras
variáveis poderiam ser úteis, como o número de funcionários e faturamento, ou considerar a
heterogeneidade não observada, por meio da finite mixture partial least squares (FIMIX-
PLS). Por fim, a abordagem de métodos mistos do estudo considerou a condução da PLS-
SEM (análise quantitativa) e fsQCA (análise qualitativa), logo, seria oportuno estudos futuros
considerar outras técnicas em complemento, a depender da finalidade assumida.
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