Submitted by Adriana Alves Rodrigues (aalves@espm.br) on 2018-10-04T15:04:33Z No. of bitstreams: 1 dissertação_micheli umebayashi.pdf: 1052682 bytes, checksum: bc65a0e9694e23cf43eb7fa1226fb6a5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Alves Rodrigues (aalves@espm.br) on 2018-10-04T15:05:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertação_micheli umebayashi.pdf: 1052682 bytes, checksum: bc65a0e9694e23cf43eb7fa1226fb6a5 (MD5) / Approved for entry into archive by Debora Cristina Bonfim Aquarone (deborabonfim@espm.br) on 2018-10-04T18:48:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertação_micheli umebayashi.pdf: 1052682 bytes, checksum: bc65a0e9694e23cf43eb7fa1226fb6a5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-04T18:49:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação_micheli umebayashi.pdf: 1052682 bytes, checksum: bc65a0e9694e23cf43eb7fa1226fb6a5 (MD5) Previous issue date: 2018-02-15 / Purpose: To analyze if the mechanisms that lead Brazilians to donate organizations (NGOs) are similar to those other countries to have this behavior, in addition to a comparison between the factors contextuals that seek to explain why some countries are more generous than others. Methodology: Case study conducted from 25 interviews in depth (a database of donors and non-donors of a Brazilian organization large) submitted to content analysis and then to Fuzzy analysis Qualitative Comparative Analysis. Conclusion: There are differences between the mechanisms proposed in the literature and what was observed in the interviewee. The presence of a trigger - an internal event or important in the life of the individual - can be determinant for the donation to take place. It was also verified that there is a negative perception about the performance of NGOs, their role and importance in society and the image of an inefficient and corrupt government, factors that may be associated with the country's low performance in the global ranking of Philanthropy. Originality: Contribute to the extension and validity of studies carried out developed countries, insofar as the theories donors from a country in the Southern Hemisphere, with an average HDI and a culture of unrestrained giving. In addition, contributing to the construction of a theoretical framework on donation in Brazil and generate knowledge about Brazilian donors, in order to support professionals working in non-governmental develop their activities in the country / Finalidade: Analisar se os mecanismos que levam brasileiros a doarem para organizações não governamentais (ONGs) são semelhantes aos que levam doadores de outros países a ter esse comportamento, além de uma comparação entre os fatores contextuais que buscam explicar porque alguns países são mais generosos que outros. Metodologia: Estudo de casos realizado a partir de 25 entrevistas em profundidade (base de dados de doadores e não doadores de uma organização brasileira de grande porte) submetidas à análise de conteúdo e, em seguida, à análise Fuzzy Qualitative Comparative Analysis. Conclusão: Há diferenças entre os mecanismos propostos na literatura e o que foi observado no entrevistado. A presença de um trigger – um acontecimento interno ou externo marcante na vida do indivíduo – pode ser determinante para que ocorra a doação. Verificou-se também que há uma percepção negativa sobre a atuação das ONGs, seu papel e importância na sociedade e a imagem de um governo ineficiente e corrupto, fatores que podem estar associados ao baixo desempenho do país no ranking global de Filantropia. Originalidade: Contribuir com a extensão e validade de estudos realizados majoritariamente em países desenvolvidos, na medida em que as teorias foram aplicadas e exploradas a partir de doadores de um país do hemisfério sul, com um IDH médio e uma cultura de doação não fortalecida. Além disso, contribuir para construção de um quadro teórico sobre doação no Brasil e gerar conhecimento sobre os doadores brasileiros, a fim de apoiar os profissionais que atuam nas organizações não governamentais que desenvolvem suas atividades no país.

Yes / The purpose of this research is to establish the necessary and sufficient conditions for food safety and security during pandemic outbreaks, focusing on the case of COVID-19 to ensure resilience of the food supply chain. The study emphasises on the complexity theory of fuzzy set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA), to establish a result-driven definition of Industry 5.0 (I5.0) during and post pandemics. The results of this study revealed that a combination of conditions derived from pandemic policy related reforms and I5.0 enablers will assist manufacturers and suppliers in establishing food safety and security during and post the COVID-19 era in a developing economy. Food safety and security being the goal, based on a survey of 140 food companies, this study provides insights to manufacturers and policymakers to enable selective implementation of I5.0 enabling technologies and pandemic policies.

[ES] La eco-innovación se define como el desarrollo de productos y procesos que contribuyen al respeto y avance en ámbito medioambiental, aplicando estrategias hacia la búsqueda de soluciones de diferenciación y posicionamiento en el mercado de manera sostenible. La eco-innovación en clústers industriales tiene como objetivo unir competitividad y sostenibilidad, convirtiendo a los agentes del clúster en unidades vivas de la economía. Entre las ventajas del clúster se denota la especialización y efecto derrame que, al introducir la eco-innovación, logra mucho más rápido la expansión de ventajas ambientales y beneficios a todas las empresas integradas en este, logrando un equilibrio entre la competencia y la colaboración de actividades eco-innovadoras. El objetivo de este estudio es determinar cuáles son esos determinantes o factores que generar eco-innovación en los clústers industriales. Para el estudio empírico, se escogió el clúster metalmecánico de la ciudad de Barranquilla en Colombia, considerado un clúster artificial o iniciativa clúster, siendo su reto principal mejorar la integración, especialización y competitividad por su carácter único y su importancia en la región. Para desarrollar esta tesis doctoral, tras una detallada revisión de la bibliografía, se plantearon 15 hipótesis, que se analizaron a través de la regresión multivariante y de productos cruzados. Se diseñó y aplicó un cuestionario a 40 empresas del clúster industrial metalmecánico compuesto por 44 preguntas, divididas a su vez en 8 factores. La aplicación de los modelos de regresión permitió comprobar la fiabilidad y validez de los constructos establecidos, pero no la comprobación de las hipótesis propuestas, ya que la consistencia era muy débil; es decir se contaba con resultados asimétricos. Se recurrió entonces al análisis de productos cruzados hacia delante para intentar mejorar la asimetría en el análisis de variables, aunque los resultados seguían siendo poco significativos. Finalmente, se aplicó el análisis cualitativo comparativo FsQCA, que trabaja datos asimétricos y relaciones causales. La aplicación de la técnica FsQCA, permitió establecer un conjunto de combinaciones causales que logran generar altos niveles de eco-innovación. Utilizando el Análisis Cualitativo Comparativo de Conjuntos Difusos (FsQCA), se persigue identificar si existe algún factor que sea condición necesaria para la eco-innovación, así como combinaciones de antecedentes causales capaces de explicar la eco-innovación en clúster industriales. Los resultados conducen a que no existe una condición necesaria por sí misma y que existen diversos conjuntos de soluciones suficientes que conducen a niveles altos y bajos de eco-innovación y varían conforme a lograr resultados de tipo económico, ambiental y de acceso a nuevos mercados para las empresas del clúster. Así, los resultados indican que: demanda, presión competitiva y las políticas, son ingredientes importantes para lograr efectos de innovación ambiental en el clúster, atendiendo al nivel de consistencia en los resultados (90%). Entre los resultados más destacables se observa que, al combinar los factores de capacidad, presión competitiva y desarrollo e implementación de políticas y regulaciones ambientales, se constata una influencia positiva para las empresas del clúster en los aspectos relativos al acceso a nuevos mercados, siendo esta la combinación con mayor consistencia (con un 91% de las cuatro configuraciones suficientes para lograr acceder a nuevos mercados). Por otra parte, para lograr altos niveles de resultados económicos en el clúster se destaca la combinación causal de ausencia de capacidades, cooperación y ausencia de presión competitiva como factores importantes en esta receta. El análisis arroja una consistencia del 87% y es de notar que, aunque existan niveles bajos de capacidades, y competitividad y poca presión competitiva, basta con que exista alto nivel de cooperación entre las empresa / [CA] L'ecoinnovació es defineix com el desenvolupament de productes i processos que contribueixen al respecte i avanç en l'àmbit mediambiental, aplicant estratègies cap a la cerca de solucions de diferenciació i posicionament en el mercat de manera sostenible. L'ecoinnovació en clústers industrials té com objectiu unir competitivitat i sostenibilitat, convertint als agents del clúster en unitats vives de l'economia. Entre els avantatges del clúster es denota l'especialització i efecte vesse que, en introduir l'ecoinnovació, aconsegueix molt més ràpid l'expansió d'avantatges ambientals i beneficis a totes les empreses integrades en aquest, aconseguint un equilibri entre la competència i la col·laboració d'activitats eco-innovadores. L'objectiu d'aquest estudi és determinar quins són aqueixos determinants o factors que generar ecoinnovació en els clústers industrials. Per a l'estudi empíric, es va triar el clúster metalmecánico de la ciutat de Barranquilla a Colòmbia, considerat un clúster artificial o iniciativa clúster, sent el seu repte principal millorar la integració, especialització i competitivitat pel seu caràcter únic i la seua importància a la regió. Per a desenvolupar aquesta tesi doctoral, després d¿una detallada revisió de la bibliografia, es van plantejar 15 hipòtesi, que es van analitzar a través de la regressió multivariant i de productes creuats. Es va dissenyar i va aplicar un qüestionari a 40 empreses del clúster industrial metalmecánico compost per 44 preguntes, dividides al seu torn en 8 factors. L'aplicació dels models de regressió va permetre comprovar la fiabilitat i validesa dels constructes establits, però no la comprovació de les hipòtesis proposades, ja que la consistència era molt feble; és a dir es comptava amb resultats asimètrics. Es va recórrer llavors a l'anàlisi de productes creuats cap avant per a intentar millorar l'asimetria en l'anàlisi de variables, encara que els resultats continuaven sent poc significatius. Finalment, es va aplicar l'anàlisi qualitativa comparativa FsQCA, que treballa dades asimètriques i relacions causals. L'aplicació de la tècnica FsQCA, va permetre establir un conjunt de combinacions causals que aconsegueixen generar alts nivells d'ecoinnovació. Utilitzant l'Anàlisi Qualitativa Comparativa de Conjunts Difusos (FsQCA), es persegueix identificar si existeix algun factor que siga condició necessària per a l'ecoinnovació, així com combinacions d'antecedents causals capaços d'explicar l'ecoinnovació en clúster industrials. Els resultats condueixen al fet que no existeix una condició necessària per si mateixa i que existeixen diversos conjunts de solucions suficients que condueixen a nivells alts i baixos d'ecoinnovació i varien conforme a aconseguir resultats de tipus econòmic, ambiental i d'accés a nous mercats per a les empreses del clúster. Així, els resultats indiquen que: demanda, pressió competitiva i les polítiques, són ingredients importants per a aconseguir efectes d'innovació ambiental en el clúster, atés el nivell de consistència en els resultats (90%). Entre els resultats més destacables s'observa que, en combinar els factors de capacitat, pressió competitiva i desenvolupament i implementació de polítiques i regulacions ambientals, es constata una influència positiva per a les empreses del clúster en els aspectes relatius a l'accés a nous mercats, sent aquesta la combinació amb major consistència (amb un 91% de les quatre configuracions suficients per a aconseguir accedir a nous mercats). D'altra banda, per a aconseguir alts nivells de resultats econòmics en el clúster es destaca la combinació causal d'absència de capacitats, cooperació i absència de pressió competitiva com a factors importants en aquesta recepta. / [EN] Eco-innovation is defined as the development of products and processes that contribute to respect and progress in the environmental field, applying strategies towards the search for differentiation solutions and positioning in the market in a sustainable way. Eco-innovation in industrial clusters has the objective of uniting competitiveness and sustainability, of converting the agents of the cluster into living units of the economy. Among the advantages of the cluster is the specialization and spillover effect, which by introducing eco-innovation achieves much faster the expansion of environmental advantages and benefits to all the companies attached to it, achieving a balance between competition and a high collaboration of eco-innovative activities. The objective of this study is to determine which are those determinants or factors that generate eco-innovation in industrial clusters. For the empirical study, the metal-mechanical cluster of the city of Barranquilla in Colombia was chosen. This cluster is considered an artificial cluster or cluster initiative, its main challenge being to improve integration, specialization and competitiveness due to its unique nature and its importance in the region. To develop this study, an eco-innovation model in industrial clusters was proposed, consisting of 15 hypotheses analyzed by multivariate regression and cross products, a questionnaire was designed and applied to 40 companies of the metal-mechanical industrial cluster with 44 questions, divided into 8 factors. The application of the regression models allowed to verify the reliability and validity of the established constructs, but not the verification (acceptance or rejection) of the proposed hypotheses, since the consistency was very weak. In other words, there were asymmetric results, so forward cross-product analysis was used to try to improve the asymmetry in the analysis of variables, but it was still not very significant. Finally, the FsQCA comparative qualitative analysis was used, which works with asymmetric data and causal relationships. The application of FsQCA allowed to establish a set of causal combinations that in combination manage to generate high levels of eco-innovation. Using the Fuzzy Sets Comparative Qualitative Analysis (FsQCA) an attempt was made to identify whether there is any factor that is a necessary condition for cluster eco-innovation, as well as combinations of causal antecedents capable of explaining industrial clustering eco-innovation. The results lead to the fact that there is no necessary condition by itself and that there are several sets of sufficient solutions that lead to high and low levels of eco-innovation and vary according to achieving economic, environmental and access to new markets results for the cluster companies.The results indicate that demand, competitive pressure, and policies due to their level of consistency in results (90%) are important ingredients to achieve environmental innovation effects in the cluster. By combining the factors of capacity, competitive pressure and the development and implementation of environmental policies and regulations, a positive influence is presented for the cluster companies to access new markets; This being the most consistent combination with 91% of the four configurations sufficient to gain access to new markets. On the other hand, to achieve high levels of economic results in the cluster, the causal combination of the absence of capacities, cooperation and the absence of competitive pressure stands out as important factors in this recipe. The analysis shows a consistency of 87% and it is noteworthy that, although there are low levels of skills and competitiveness and little competitive pressure, it is enough that there is a high level of cooperation between the cluster companies to be able to generate economic results. / Mercado Caruso, NN. (2022). Determinantes de eco-innovación en clústers industriales. Una aplicación empírica en el departamento del Atlántico [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181583 / TESIS

Yes / This study addresses a lack of research on the effects of consumer brand authenticity, brand image, and age, on brand loyalty in time-honored restaurants. Time-honored restaurants are long-established and well-recognized traditional restaurants that offer local or national foods and culinary culture. Empirical data were collected from 437 respondents in Beijing, China. Structural equation modeling (SEM) was used to ascertain relationships between variables, and fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) validated the SEM results. The three brand authenticity dimensions were found to have differing effects on brand image and loyalty. True-to-fact authenticity had a significant effect on true-to-self authenticity, while true-to-ideal authenticity had a significant effect on brand image. True-to-self authenticity affects brand loyalty directly and indirectly through brand image. Some of the relationships were also moderated by consumer age. The results uncover the complexity inherent to consumer brand authenticity evaluations. They have implications for time-honored restaurants’ marketing and brand positioning strategies.

Inovação é o impulso para o desenvolvimento econômico, e é entendida, sobretudo, como um resultado advindo de setores de alta intensidade tecnológica. No entanto, em muitos países, os setores de baixa intensidade tecnológica, tais como de alimentos, têxteis e calçado, são responsáveis por uma grande parte de suas economias. No Brasil, 76% das empresas pertencem a setores industriais de baixa ou média-baixa tecnologia (IBGE, 2009). A inovação é realmente um produto de esforços realizados exclusivamente por setores de alta tecnologia? A presente Tese preocupa-se em explorar a inovação em setores de baixa tecnologia, especialmente em uma economia emergente como o Brasil. Setores de baixa tecnologia são setores tradicionais que trabalham com tecnologia madura e conhecimento altamente difundido. As empresas nestes setores não necessariamente têm como base de seu sucesso os investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D). Na verdade, elas são empresas não intensivas em P&D, que produzem os mesmos produtos por longos períodos. A realidade é muito mais complexa e ampla do que a simples ideia dicotômica de setores de alta/baixa tecnologia. Há empresas que, apesar de pertencer a um setor de baixa tecnologia, são inovadoras. Se a inovação é necessária para a sobrevivência e perpetuidade de qualquer empresa, então ela deve estar presente em qualquer setor, independentemente da sua classificação de intensidade tecnológica, seja de alta ou de baixa tecnologia. A inovação tem diferentes interpretações e Schumpeter ([1942] 2008b, p. 83) já a relacionava ao desenvolvimento econômico, dizendo que o impulso para manter o motor capitalista em movimento vem de “novos bens de consumo, novos métodos de produção ou transporte, novos mercados, e novas formas de organização industrial”. A expressão muito usada por Schumpeter – novo – lembra mudança e, por essa razão, fazer algo novo ou mudar alguma coisa é uma característica inata da inovação, ou seja, é de sua natureza. Em essência, a inovação é o resultado de mudanças impulsionadas pelas capacidades de inovação da empresa (de desenvolvimento, de operação, de gestão e de transação). A configuração interna das capacidades permite que as empresas promovam essa mudança. Essa inovação pode ser em aspectos tecnológicos e de novos produtos, ou referente a outras áreas, muitas vezes esquecidas em estudos de inovação, tais como aquelas relacionadas a novas formas de transação, gestão ou operação. Afinal, qual é a natureza da inovação em empresas de baixa intensidade tecnológica? Este estudo visa contestar a sabedoria convencional e explorar a ideia de que é possível ter empresas inovadoras em setores de baixa intensidade tecnológica. A discussão sobre a inovação a partir da perspectiva interna, ou seja, das capacidades, amplia a definição de inovação e permite identificar um fenômeno que tem sido muitas vezes negligenciado. O principal objetivo da pesquisa é compreender a natureza da inovação nas empresas de baixa tecnologia. O objetivo proposto é atingido por uma combinação de métodos incluindo análise de clusters e fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA). Foram identificados três tipos de empresas de baixa intensidade tecnológica que, com base em suas características, no nível das suas capacidade e do seu desempenho, foram nomeados de Baixa Capacidade, Capacidade Intermediária e Alta Capacidade. No geral, as empresas de Baixa Capacidade têm o menor desempenho dentre as empresas, e as empresas de Alta Capacidade, o melhor. método fsQCA foi usado para explorar possíveis configurações de capacidades que impactam na inovação das empresas e identificou quatro diferentes combinações possíveis que levam as empresas de baixa tecnologia a alcançar um alto desempenho inovador: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, TC.oc.DC. A capacidade de transação está presente em todas as configurações, mas precisa estar combinada com um alto nível de capacidade de gestão ou de desenvolvimento, independentemente do nível das outras capacidades. Portanto, o desempenho inovador em empresas de baixa tecnologia ocorre quando eles seguem um dos dois padrões de inovação: orientadas para o design ou orientadas para os negócios. Atualmente, apenas 13% das empresas de baixa tecnologia são altamente inovadores, no entanto, com os incentivos adequados, esse número pode crescer. As políticas públicas que visam a promoção da inovação dentro das empresas brasileiras devem olhar para aquelas de baixa tecnologia, uma vez que representam uma grande fatia da economia. Os gestores devem identificar qual padrão de inovação é o mais adequado para sua empresa e, a partir disso, trabalhar para melhorar as capacidades necessárias para alcançar um desempenho inovador. Por exemplo, focar no desenvolvimento da marca, no reforço do relacionamento com fornecedores e clientes, na integração de todos os processos da empresa e em se manter atualizados com as tecnologias do setor. Com a identificação dessas configurações, é possível combinar quais delas são mais apropriados para as os diferentes tipos de empresas. Isso permitirá que as empresas escolham o padrão mais adequado de inovação, dependendo de suas características, pontos fortes e fracos, uma vez que não existe uma única “melhor” maneira de ser inovador. Após analisar o conjunto de todas essas informações, uma compreensão mais rica do que é, de fato, a natureza da inovação nas empresas de baixa intensidade tecnológica foi finalmente possível. / Innovation is the impulse to economic development; however, it is mostly understood as a result of high-technology (high-tech) firms and industries. Yet, in many countries, low-technology (low-tech) industries are responsible for a large share of their economies. Reality is much more complex and diverse than the simple dichotomised idea of high/low-tech sectors. There are firms that, despite belonging to a low-tech industry, are innovative. Innovation has many different interpretations and a discussion about innovation from the internal perspective, i.e., capabilities (development – DC, operations – OC, management – MC and transaction – TC), opens up its definition and allows identifying a phenomenon that often has been overlooked. This research’s main objective is to understand the nature of innovation in low-tech firms. The proposed goal is achieved through a hybrid-method approach comprising cluster analysis and fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA) with 631 low-tech manufacturing firms. Three types of low-tech firms were identified and, based on their general characteristics, the level of their innovation capabilities and of their innovative performance, they were named Low capabilities, Intermediate capabilities and High capabilities. Overall, Low capabilities low-tech firms have the lowest performance, and High capabilities have the highest. The fsQCA, used to analyse the configurations of innovation capabilities, identified four different possible combinations that lead firms to achieve high innovative performance: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, and TC.oc.DC. Transaction capability is present in all causal conditions, but it needs is combined with either high-level of development capability or high-level management capability. Therefore, innovative performance in low-tech firms occurs when they follow one of the two patterns of innovation: design-oriented or business-oriented. Currently, only 13% of low-tech firms are highly innovative, however, with the right incentives, this number could grow. Public policies aiming at promoting innovation within Brazilian firms must look into low-tech firms, since they represent a large share of the economy. Managers should identify which pattern of innovation is the most adequate for their firm and, from there, work to improve the necessary capabilities to achieve innovative performance. For example, they may focus on brand development, on enhancing the relationship with suppliers and clients, on integrating all firm’s processes and on being up-to-date with the industry’s technologies.

Inovação é o impulso para o desenvolvimento econômico, e é entendida, sobretudo, como um resultado advindo de setores de alta intensidade tecnológica. No entanto, em muitos países, os setores de baixa intensidade tecnológica, tais como de alimentos, têxteis e calçado, são responsáveis por uma grande parte de suas economias. No Brasil, 76% das empresas pertencem a setores industriais de baixa ou média-baixa tecnologia (IBGE, 2009). A inovação é realmente um produto de esforços realizados exclusivamente por setores de alta tecnologia? A presente Tese preocupa-se em explorar a inovação em setores de baixa tecnologia, especialmente em uma economia emergente como o Brasil. Setores de baixa tecnologia são setores tradicionais que trabalham com tecnologia madura e conhecimento altamente difundido. As empresas nestes setores não necessariamente têm como base de seu sucesso os investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D). Na verdade, elas são empresas não intensivas em P&D, que produzem os mesmos produtos por longos períodos. A realidade é muito mais complexa e ampla do que a simples ideia dicotômica de setores de alta/baixa tecnologia. Há empresas que, apesar de pertencer a um setor de baixa tecnologia, são inovadoras. Se a inovação é necessária para a sobrevivência e perpetuidade de qualquer empresa, então ela deve estar presente em qualquer setor, independentemente da sua classificação de intensidade tecnológica, seja de alta ou de baixa tecnologia. A inovação tem diferentes interpretações e Schumpeter ([1942] 2008b, p. 83) já a relacionava ao desenvolvimento econômico, dizendo que o impulso para manter o motor capitalista em movimento vem de “novos bens de consumo, novos métodos de produção ou transporte, novos mercados, e novas formas de organização industrial”. A expressão muito usada por Schumpeter – novo – lembra mudança e, por essa razão, fazer algo novo ou mudar alguma coisa é uma característica inata da inovação, ou seja, é de sua natureza. Em essência, a inovação é o resultado de mudanças impulsionadas pelas capacidades de inovação da empresa (de desenvolvimento, de operação, de gestão e de transação). A configuração interna das capacidades permite que as empresas promovam essa mudança. Essa inovação pode ser em aspectos tecnológicos e de novos produtos, ou referente a outras áreas, muitas vezes esquecidas em estudos de inovação, tais como aquelas relacionadas a novas formas de transação, gestão ou operação. Afinal, qual é a natureza da inovação em empresas de baixa intensidade tecnológica? Este estudo visa contestar a sabedoria convencional e explorar a ideia de que é possível ter empresas inovadoras em setores de baixa intensidade tecnológica. A discussão sobre a inovação a partir da perspectiva interna, ou seja, das capacidades, amplia a definição de inovação e permite identificar um fenômeno que tem sido muitas vezes negligenciado. O principal objetivo da pesquisa é compreender a natureza da inovação nas empresas de baixa tecnologia. O objetivo proposto é atingido por uma combinação de métodos incluindo análise de clusters e fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA). Foram identificados três tipos de empresas de baixa intensidade tecnológica que, com base em suas características, no nível das suas capacidade e do seu desempenho, foram nomeados de Baixa Capacidade, Capacidade Intermediária e Alta Capacidade. No geral, as empresas de Baixa Capacidade têm o menor desempenho dentre as empresas, e as empresas de Alta Capacidade, o melhor. método fsQCA foi usado para explorar possíveis configurações de capacidades que impactam na inovação das empresas e identificou quatro diferentes combinações possíveis que levam as empresas de baixa tecnologia a alcançar um alto desempenho inovador: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, TC.oc.DC. A capacidade de transação está presente em todas as configurações, mas precisa estar combinada com um alto nível de capacidade de gestão ou de desenvolvimento, independentemente do nível das outras capacidades. Portanto, o desempenho inovador em empresas de baixa tecnologia ocorre quando eles seguem um dos dois padrões de inovação: orientadas para o design ou orientadas para os negócios. Atualmente, apenas 13% das empresas de baixa tecnologia são altamente inovadores, no entanto, com os incentivos adequados, esse número pode crescer. As políticas públicas que visam a promoção da inovação dentro das empresas brasileiras devem olhar para aquelas de baixa tecnologia, uma vez que representam uma grande fatia da economia. Os gestores devem identificar qual padrão de inovação é o mais adequado para sua empresa e, a partir disso, trabalhar para melhorar as capacidades necessárias para alcançar um desempenho inovador. Por exemplo, focar no desenvolvimento da marca, no reforço do relacionamento com fornecedores e clientes, na integração de todos os processos da empresa e em se manter atualizados com as tecnologias do setor. Com a identificação dessas configurações, é possível combinar quais delas são mais apropriados para as os diferentes tipos de empresas. Isso permitirá que as empresas escolham o padrão mais adequado de inovação, dependendo de suas características, pontos fortes e fracos, uma vez que não existe uma única “melhor” maneira de ser inovador. Após analisar o conjunto de todas essas informações, uma compreensão mais rica do que é, de fato, a natureza da inovação nas empresas de baixa intensidade tecnológica foi finalmente possível. / Innovation is the impulse to economic development; however, it is mostly understood as a result of high-technology (high-tech) firms and industries. Yet, in many countries, low-technology (low-tech) industries are responsible for a large share of their economies. Reality is much more complex and diverse than the simple dichotomised idea of high/low-tech sectors. There are firms that, despite belonging to a low-tech industry, are innovative. Innovation has many different interpretations and a discussion about innovation from the internal perspective, i.e., capabilities (development – DC, operations – OC, management – MC and transaction – TC), opens up its definition and allows identifying a phenomenon that often has been overlooked. This research’s main objective is to understand the nature of innovation in low-tech firms. The proposed goal is achieved through a hybrid-method approach comprising cluster analysis and fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA) with 631 low-tech manufacturing firms. Three types of low-tech firms were identified and, based on their general characteristics, the level of their innovation capabilities and of their innovative performance, they were named Low capabilities, Intermediate capabilities and High capabilities. Overall, Low capabilities low-tech firms have the lowest performance, and High capabilities have the highest. The fsQCA, used to analyse the configurations of innovation capabilities, identified four different possible combinations that lead firms to achieve high innovative performance: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, and TC.oc.DC. Transaction capability is present in all causal conditions, but it needs is combined with either high-level of development capability or high-level management capability. Therefore, innovative performance in low-tech firms occurs when they follow one of the two patterns of innovation: design-oriented or business-oriented. Currently, only 13% of low-tech firms are highly innovative, however, with the right incentives, this number could grow. Public policies aiming at promoting innovation within Brazilian firms must look into low-tech firms, since they represent a large share of the economy. Managers should identify which pattern of innovation is the most adequate for their firm and, from there, work to improve the necessary capabilities to achieve innovative performance. For example, they may focus on brand development, on enhancing the relationship with suppliers and clients, on integrating all firm’s processes and on being up-to-date with the industry’s technologies.

Inovação é o impulso para o desenvolvimento econômico, e é entendida, sobretudo, como um resultado advindo de setores de alta intensidade tecnológica. No entanto, em muitos países, os setores de baixa intensidade tecnológica, tais como de alimentos, têxteis e calçado, são responsáveis por uma grande parte de suas economias. No Brasil, 76% das empresas pertencem a setores industriais de baixa ou média-baixa tecnologia (IBGE, 2009). A inovação é realmente um produto de esforços realizados exclusivamente por setores de alta tecnologia? A presente Tese preocupa-se em explorar a inovação em setores de baixa tecnologia, especialmente em uma economia emergente como o Brasil. Setores de baixa tecnologia são setores tradicionais que trabalham com tecnologia madura e conhecimento altamente difundido. As empresas nestes setores não necessariamente têm como base de seu sucesso os investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D). Na verdade, elas são empresas não intensivas em P&D, que produzem os mesmos produtos por longos períodos. A realidade é muito mais complexa e ampla do que a simples ideia dicotômica de setores de alta/baixa tecnologia. Há empresas que, apesar de pertencer a um setor de baixa tecnologia, são inovadoras. Se a inovação é necessária para a sobrevivência e perpetuidade de qualquer empresa, então ela deve estar presente em qualquer setor, independentemente da sua classificação de intensidade tecnológica, seja de alta ou de baixa tecnologia. A inovação tem diferentes interpretações e Schumpeter ([1942] 2008b, p. 83) já a relacionava ao desenvolvimento econômico, dizendo que o impulso para manter o motor capitalista em movimento vem de “novos bens de consumo, novos métodos de produção ou transporte, novos mercados, e novas formas de organização industrial”. A expressão muito usada por Schumpeter – novo – lembra mudança e, por essa razão, fazer algo novo ou mudar alguma coisa é uma característica inata da inovação, ou seja, é de sua natureza. Em essência, a inovação é o resultado de mudanças impulsionadas pelas capacidades de inovação da empresa (de desenvolvimento, de operação, de gestão e de transação). A configuração interna das capacidades permite que as empresas promovam essa mudança. Essa inovação pode ser em aspectos tecnológicos e de novos produtos, ou referente a outras áreas, muitas vezes esquecidas em estudos de inovação, tais como aquelas relacionadas a novas formas de transação, gestão ou operação. Afinal, qual é a natureza da inovação em empresas de baixa intensidade tecnológica? Este estudo visa contestar a sabedoria convencional e explorar a ideia de que é possível ter empresas inovadoras em setores de baixa intensidade tecnológica. A discussão sobre a inovação a partir da perspectiva interna, ou seja, das capacidades, amplia a definição de inovação e permite identificar um fenômeno que tem sido muitas vezes negligenciado. O principal objetivo da pesquisa é compreender a natureza da inovação nas empresas de baixa tecnologia. O objetivo proposto é atingido por uma combinação de métodos incluindo análise de clusters e fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA). Foram identificados três tipos de empresas de baixa intensidade tecnológica que, com base em suas características, no nível das suas capacidade e do seu desempenho, foram nomeados de Baixa Capacidade, Capacidade Intermediária e Alta Capacidade. No geral, as empresas de Baixa Capacidade têm o menor desempenho dentre as empresas, e as empresas de Alta Capacidade, o melhor. método fsQCA foi usado para explorar possíveis configurações de capacidades que impactam na inovação das empresas e identificou quatro diferentes combinações possíveis que levam as empresas de baixa tecnologia a alcançar um alto desempenho inovador: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, TC.oc.DC. A capacidade de transação está presente em todas as configurações, mas precisa estar combinada com um alto nível de capacidade de gestão ou de desenvolvimento, independentemente do nível das outras capacidades. Portanto, o desempenho inovador em empresas de baixa tecnologia ocorre quando eles seguem um dos dois padrões de inovação: orientadas para o design ou orientadas para os negócios. Atualmente, apenas 13% das empresas de baixa tecnologia são altamente inovadores, no entanto, com os incentivos adequados, esse número pode crescer. As políticas públicas que visam a promoção da inovação dentro das empresas brasileiras devem olhar para aquelas de baixa tecnologia, uma vez que representam uma grande fatia da economia. Os gestores devem identificar qual padrão de inovação é o mais adequado para sua empresa e, a partir disso, trabalhar para melhorar as capacidades necessárias para alcançar um desempenho inovador. Por exemplo, focar no desenvolvimento da marca, no reforço do relacionamento com fornecedores e clientes, na integração de todos os processos da empresa e em se manter atualizados com as tecnologias do setor. Com a identificação dessas configurações, é possível combinar quais delas são mais apropriados para as os diferentes tipos de empresas. Isso permitirá que as empresas escolham o padrão mais adequado de inovação, dependendo de suas características, pontos fortes e fracos, uma vez que não existe uma única “melhor” maneira de ser inovador. Após analisar o conjunto de todas essas informações, uma compreensão mais rica do que é, de fato, a natureza da inovação nas empresas de baixa intensidade tecnológica foi finalmente possível. / Innovation is the impulse to economic development; however, it is mostly understood as a result of high-technology (high-tech) firms and industries. Yet, in many countries, low-technology (low-tech) industries are responsible for a large share of their economies. Reality is much more complex and diverse than the simple dichotomised idea of high/low-tech sectors. There are firms that, despite belonging to a low-tech industry, are innovative. Innovation has many different interpretations and a discussion about innovation from the internal perspective, i.e., capabilities (development – DC, operations – OC, management – MC and transaction – TC), opens up its definition and allows identifying a phenomenon that often has been overlooked. This research’s main objective is to understand the nature of innovation in low-tech firms. The proposed goal is achieved through a hybrid-method approach comprising cluster analysis and fuzzy set/qualitative comparative analysis (fs/QCA) with 631 low-tech manufacturing firms. Three types of low-tech firms were identified and, based on their general characteristics, the level of their innovation capabilities and of their innovative performance, they were named Low capabilities, Intermediate capabilities and High capabilities. Overall, Low capabilities low-tech firms have the lowest performance, and High capabilities have the highest. The fsQCA, used to analyse the configurations of innovation capabilities, identified four different possible combinations that lead firms to achieve high innovative performance: TC.MC.dc, TC.mc.DC, TC.MC.oc, and TC.oc.DC. Transaction capability is present in all causal conditions, but it needs is combined with either high-level of development capability or high-level management capability. Therefore, innovative performance in low-tech firms occurs when they follow one of the two patterns of innovation: design-oriented or business-oriented. Currently, only 13% of low-tech firms are highly innovative, however, with the right incentives, this number could grow. Public policies aiming at promoting innovation within Brazilian firms must look into low-tech firms, since they represent a large share of the economy. Managers should identify which pattern of innovation is the most adequate for their firm and, from there, work to improve the necessary capabilities to achieve innovative performance. For example, they may focus on brand development, on enhancing the relationship with suppliers and clients, on integrating all firm’s processes and on being up-to-date with the industry’s technologies.

Recently, it has been recognized that climate change will result in conflict only in combination with certain conditions. However, most studies have focused on short-term climate hazards and not long-term climate change. Therefore, this thesis aims to answer the question: under what conditions do climate change and not climate hazards result in conflict? A fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) is conducted to answer the question. Stemming from theory, it is hypothesized that a conflict outcome will occur only when both long-term climate change (defined as temperature increase) and high vulnerability are present. High vulnerability is measured as low socioeconomic development, high agricultural dependency, low state capacity, and previous episode of conflict. The solution shows climate change, weak state, and previous conflict is sufficient for the outcome. This is argued to support the theoretical argument and is in line with expectations. However, the coverage is limited, and the solution’s robustness is weaker than hoped. Nevertheless, long-term climate change has the potential to lead to conflict when combined with societal-level vulnerability.

This dissertation examines the factors and combinations of factors that affect the performance of continuum of care homeless service networks, applying the configurational approach of contingency theory to data sets drawn from federal sources. The study accepts the two key assumptions from the theory: (1) that there are multiple paths to high performance and (2) key conditions have a joint influence on network performance. The data analysis in this study has two parts. The first employs OLS regression to examine the causal relationship between independent variables and the performance of permanent supportive housing (PSH) programs. This study also applies fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) to identify multiple combinations of factors that influence the performance of PSH programs. The results identify key factors and multiple combinations of factors that lead to high and low network performance. Federal CoC funding emerges as a core condition for high and low performance, but all relevant conditions can be critical factors depending on how they interact with other relevant conditions. This analysis helps expand the utility of existing contingency theory by using it to explain the dynamic interactions between factors in the context of public service networks. Ultimately, this dissertation confirms that fsQCA can be a useful method for evaluating the performance of public service networks and helping them provide more services more effectively.

This dissertation aims to apply the configurational perspective to organizational surveys. The studies included in this dissertation demonstrate that an increasingly popular configurational method can be applied to large dataset sizes similar to organizational surveys. This method is called fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA). Additionally, the incremental insights of fsQCA are illustrated by taking traditional methods into comparison. At the same time, the presented research addresses current methodological challenges to fsQCA in order to shed light on its application in the context of organizational surveys and to reduce reasons inhibiting researchers to use this method. The first study conceptualized and empirically investigated differently complex interplays of core manageable factors predicting and influencing high levels of affective commitment. Specifically, the results indicate that job design, organizational treatment, leadership, and recognition were consistently found to be essential in terms of incremental, relative, and configurational importance for the management of affective commitment. The second study aims to deepen the understanding of the formation of change-supportive intentions by adopting a configurational perspective. Investigating the theory of planned behavior in a longitudinal setting, the results suggest the combination of high change-related attitude and high change-related perceived behavioral control as the most consistent and reliable solution for fostering high change-supportive intentions. Both the first and second study addressed methodological challenges by adopting robustness tests for large-N fsQCA to increase trustworthiness and reduce sensitivity of the results. Additionally, as required for fsQCA data preparation, recommendations for thresholds were made and different calibration techniques investigated. The third study connects these two studies by performing a simulation on artificial small-N and large-N datasets comparing regression analysis, fsQCA, and its different calibration techniques. In particular, new insights on the joint use of both methods and methodological recommendations on the calibration of fsQCA could be given. In sum, the presented research highlights the applicability of fsQCA to organizational surveys and that a configurational approach can further enrich the understanding of organizations and organizational life.