A literatura sobre os conceitos, origens e evoluções e relações com organizações dos ERPs é ampla e ancorada em diversas outras áreas da Administração e dos Sistemas de Informação (DAVENPORT, 1998; WOOD JR., 1999; KUMAR; HILLEGERSBERG, 2000; SOUZA; ZWICKER, 2000; MENDES; ESCRIVÃO FILHO, 2000; 2002; SACCOL; PEDRON; LIBERALI NETO et al., 2004)

Em um sentido genérico, ERP pode ser considerado, conforme O’Brien (2002), como um processo em que se planeja os recursos empresariais por meio de sistemas ou softwares de ERP, sendo o foco o planejamento, principalmente, dos processos operacionais de uma empresa de forma sistêmica, integrada e fluída e não a tecnologia per si. Por meio desta integração, é que se potencializam benefícios quantitativos e qualitativos diretos como uma maior produtividade e eficiência nos processos, uma redução de custos diversificados (ex.: transacionais, busca de informações, tomadas de decisão) e um maior controle da gestão, além daqueles indiretos e alcançados com maior tempo, como a satisfação do cliente e do colaborador, a agilidade na tomada de decisão e a inovação tecnológica (SANTOS, 2010).

Se por um lado há literatura diversificada sobre os benefícios alcançados com a utilização dos conceitos e de ferramentas de ERP, por outro, desde a década de 2000 que já haviam sido observados problemas significativos com relação a esta tecnologia. Scheer e Habermann (2000) observaram, em seus estudos, que a implantação dos sistemas de ERP é uma fase crítica e com muitas incertezas, possuindo alta complexidade na escolha de soluções adequadas, com custos diretos e indiretos elevados e resultados incertos. Nesta linha, Stamford (2003) demonstrou que entre 50% e 66,67% dos projetos para implantação de sistemas de ERP falham em suas projeções de tempo de implantação, de custos e de benefícios alcançados, sendo o restante abortado.

Nesta conjuntura, observa-se uma contradição em que alguns autores e estudos apontam potenciais benesses, mas as problemáticas existem, inclusive no alcance dos resultados esperados. Assim, uma avaliação dos benefícios alcançados com implantações concluídas de ERP faz-se necessária. Apesar de Hedman e Borell (2002) e Sedera, Gable e Chan (2003) terem conseguido demonstrar alguma associação sobre a efetividade organizacional, há amplo caminho a ser trilhado para explicar a relação com dimensões estratégicas tais como o valor, o diferencial e a vantagem e capacidade de rivalidade competitiva (ITO; HAYASHI JR.; GIMENEZ, 2011). Quando se analisa as pequenas e médias empresas, a associação é ainda mais complexa, devido às críticas derivadas da tese da necessidade de maturidade da organização (relativa aos processos e divisões organizacionais e funcionais bem estabelecidos e à gestão madura que compreende seus benefícios) para a adoção e implantação e a plena utilização de sistemas integrados de gestão (cf. CHAN, SABHERWAL; TATCHER, 2006; LÖBLER; BOBSIN; VISENTINI, 2008).

De forma correlata, um dos temas pouco tratados pela literatura são os resultados estratégicos alcançados pela utilização de sistemas de ERP (DAVENPORT, 1998), principalmente no que tange à vantagem e rivalidade competitiva. Estudos como o de Sacool, Pedron, Liberali Neto et al. (2004) demonstrou esta relação nas maiores empresas brasileiras, evidenciando um fortalecimento e maior monitoramento com fornecedores, ganhos de produtividade e de escala, eficácia organizacional em processos e uma melhor integração e comunicação nas relações interorganizacional (aqui tratada como relação não apenas com outras organizações, mas, também, com diferentes unidades organizacionais) e uma baixa relação com as dimensões estratégicas de clientes e consumidores, mercado e rivalidade competitiva, devido à necessidade da complementaridade com outros sistemas, tais como Customer Relationship Management (CRM), Data Warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e Knowledge Management (KM), entre outros. Em pequenas e médias empresas, apesar de Fernandes, Antonialli, Costa Filho et al. (2015a) terem avaliado entre medianas e baixas as contribuições de sistemas de ERP em variáveis estratégicas, em estudo posterior, verificou-se relação positiva quando há auxílio desses sistemas em variáveis estratégicas e sua contribuição para variáveis de resultados, tais como a eficiência e a eficácia organizacional e a eficiência interorganizacional (FERNANDES; ANTONIALLI; COSTA FILHO, 2015b). Apesar disso, há poucos trabalhos que abordem o tema (MENDES; ESCRIVÃO FILHO, 2000; 2002) e não há, ainda, trabalhos que demonstrem, de forma sistemática, a contribuição desses sistemas como forma de vantagem competitiva para pequenas e médias empresas (FERNANDES; ANTONIALLI; COSTA FILHO, 2015b).

Os estudos que demonstram benefícios alcançados com a utilização de tecnologias da informação são numerosos (PORTER, 1979; 1985; WEITZEN, 1991; DAVENPORT, 1998; O’BRIEN, 2002; LAURINDO, 2002; LAUDON; LAUDON, 2004). Todavia, igualmente numerosos, são os estudos com visão crítica a estes benefícios: consumerização e modismo (WOOD JR., 1999; LEE; COLLAR, 2003; WANG, 2001; 2010; BORT; KIESER, 2011; FELICIANO; MAÇADA, 2013), mimetismo com relação ao descarte de tecnologias em função de outras (SANTOS; MAÇADA, 2010) e a consideração de tecnologias da informação como commodities, sendo necessárias para a entrada e a sobrevivência em um mercado (KUMAR; HILLEGERSBERG, 2000; CARR, 2003). De forma mais cética, Luftman, Lewis e Oldach (1993) já argumentavam que as tecnologias da informação, de forma unilateral, não conseguem fornecer vantagem competitiva duradoura.

Sobre a relação da TI com a vantagem competitiva, Parsons (1983) propôs um modelo de avaliação das tecnologias da informação composto de três graus de impacto sobre a competitividade: i) em toda uma indústria, modificando produtos/serviços, mercados e economias de produção; ii) em uma empresa e seu microambiente, alterando as relações com as forças competitivas e; iii) nas estratégias de uma empresa, impactando nas estratégias de custo, diferenciação e/ou nicho. No mesmo domínio, Bakos e Treacy (1986) desenvolveram um modelo classificatório de avaliação da relação da TI com a estratégia corporativa: i) nível interno, relativo à eficiência e eficácia de estruturas e processos organizacionais para alcançar objetivos e metas; ii) nível competitivo, compreendendo as manobras competitivas dentro da indústria em que atua e; iii) nível de portfólio de negócios, em que estão as escolhas de posicionamento dentro da indústria em que atua. Clemons (1987), de forma mais simples, classificou esta relação entre o emprego de TIs e sua relação com a estratégia como: i) enfoque interno, relativo à eficiência organizacional e; ii) externo, o qual engloba o valor para o cliente.

No entanto, Mahmood e Soon (1991) criticaram estes três modelos, com a argumentação de que careciam de testes empíricos comprobatórios. A partir desta crítica, os autores propuseram, com base em pesquisa com as 500 maiores empresas dos EUA e testes de validação, um modelo composto de 10 (dez) dimensões estratégicas afetadas pelas tecnologias da informação avaliadas por 50 (cinquenta) questões. As dimensões propostas são: a) compradores e consumidores; b) produtos e serviços; c) rivalidade competitiva; d) economia de produção; e) estrutura de custo e capacidade; f) fornecedores; g) eficiência interna da organização; h) custo de busca e de mudança; i) eficiência interorganizacional e; j) mercado e formação de preço. Este modelo possui fortes bases nos estudos de Porter (1979; 1985).

Sacool, Pedron, Liberali Neto et al. (2004), por sua vez, traduziram e adaptaram o instrumento de pesquisa e o modelo proposto por Mahmood e Soon (1991), com foco na avaliação da relação entre sistemas de ERP e das dimensões propostas. Esta adaptação reduziu o número de questões para 34 e de dimensões para sete. São elas:

· Clientes e consumidores: avalia o auxílio dos sistemas de ERP nas relações com os clientes/consumidores por meio de informações e e-business. Estas informações são relativas tanto à empresa e produtos/serviços, quanto ao suporte administrativo. Esta relação, conforme Thompson e Strickland (2002), é uma maneira de se fornecer um valor superior aos clientes o que, potencialmente, geraria vantagem competitiva. Complementarmente, Swift (2001) observa que a implantação de sistemas de ERP são a base para a adoção posterior de estratégias e sistemas de relacionamento com o cliente (CRM), em que informações comportamentais podem ser utilizadas para compreensão melhorada do comportamento dos clientes, o que, consequentemente, traz diferenciais para a empresa.

· Fornecedores: nesta dimensão, avalia-se a contribuição de sistemas de ERP na gestão de compras, na aproximação com os fornecedores, tornando-os parceiros e no aumento do poder de barganha da empresa. Conforme Mahmood e Soon (1991), a gestão de compras é auxiliada por uma melhora nas decisões de produção e de compra. Além disso, há ganhos com relação ao tempo de acesso aos pedidos e ao tempo entre o pedido e a disponibilização para o uso de um produto (lead time) e com o monitoramento da qualidade de produtos e serviços recebidos pelos fornecedores. Além disso, o poder de barganha deve ser aumentado devido à gestão das informações sobre os fornecedores atuais e a possibilidade da busca e armazenamento de informações de novos.

· Mercado: os sistemas de ERP devem auxiliar na relação da empresa com o mercado, no que tange à produção de previsões de tendências, vendas e necessidades dos clientes e à caracterização de ações com vistas à fidelidade dos clientes, o que reduz os gastos com marketing, tornando-o mais efetivo.

· Produção: a dimensão avalia a contribuição dos sistemas de ERP com relação à produção, ao gerenciamento de custos e capacidade produtiva da organização. Nestes aspectos, são abordados a contribuição dos sistemas de ERP para projetar novos produtos, reduzir custos de alteração ou adição de novos atributos, a melhoria do nível de produção, seja pela automação ou melhor utilização do maquinário e os ganhos de escala.

· Eficiência e eficácia organizacional: nesta dimensão é avaliada a forma com que sistemas de ERP auxiliam a gestão da organização, agregando valor a diversos aspectos, primordialmente, nos processos de tomada de decisão e seus meios: reuniões, discussões e conteúdos. Também, deve contribuir para a coordenação entre as áreas funcionais da empresa, na avaliação orçamentária, no planejamento estratégico (desenvolvimento e acompanhamento) e para o aumento do marketshare e da margem de lucro da empresa (MAHMOOD; SOON, 1991).

· Eficiência interorganizacional: esta dimensão avalia o relacionamento estratégico com outras organizações ou unidades próprias de negócio. Desta forma, pode-se auxiliar na criação e melhoria de padrões de comunicação, na coordenação de atividades regionais ou globais, das unidades da empresa, com clientes e/ou fornecedores, além de agregar mais informações aos produtos/serviços da empresa (MAHMOOD; SOON, 1991).

· Rivalidade competitiva: por fim, nesta dimensão é proposto o auxílio de sistemas de ERP nos processos de concorrência e na obtenção de vantagens competitivas. Sobre concorrentes, os sistemas de ERP devem ajudar na obtenção de informações significativas sobre os concorrentes e suas ações. Sobre a vantagem competitiva, a partir de informações sobre os processos, o sistema deve auxiliar na elaboração de novos produtos/serviços de difícil cópia ou substituição.

Como em Mahmood e Soon (1991), estas dimensões são correlacionadas. Desta forma, pode-se verificar se a última dimensão, rivalidade competitiva, pode ser investigada e explicada a partir das demais dimensões como proposto por Hedman e Borell (2002) e Sedera, Gable e Chan (2003). Este é o objetivo deste estudo.

Conforme análise do perfil das empresas da amostra, 82,6% são do comércio, com 11% de serviço e 6,4% da indústria. De todas as empresas, 70,9% são de pequeno porte, seguidas de 29,1% de médio porte. Os ramos de negócio foram diversificados: concessionária de automóveis e autopeças, comércio de calçados, clube, eletrodomésticos, farmácias, fotografia, genética suína, informática, instituição de ensino superior privada, insumos agrícolas, indústria de laticínios, materiais para construção, indústria de armações metálicas, panificadoras, papelarias, restaurante, supermercado e transporte público.

Conforme Ringle, Silva e Bido (2014), iniciou-se a validação do modelo de mensuração que corresponde a medidas de confiabilidade e explicabilidade entre variáveis observadas (VOs) e as variáveis latentes (VLs). Contudo, antes de seguir para a validação, foram eliminadas as VOs com cargas fatoriais menores que 0,6, conforme orientações de Hair Jr., Hult, Ringle et al. (2014), com exceção da variável M6, com carga fatorial 0,592, por estar muito próxima ao limite e por ser entendida pelos autores como relevante para a dimensão dependente em questão (analisa a eficiência competitiva da empresa). Segundo os autores, quanto maiores as cargas fatoriais, melhores são as relações de dependência e causa-efeito entre VLs. Assim, após primeiro teste, foram eliminadas F1 do constructo independente “fornecedores” e EEO7 do constructo dependente Efetividade Organizacional (cf. Figura 3).

Seguindo o modelo de análise proposto, foi analisada a validade do modelo de mensuração. Primeiramente, foram analisadas as variâncias médias extraídas (AVEs), o alfa de Cronbach (AC) e a confiabilidade composta (CC) em cada VL. Estes dados podem ser vistos na Tabela 1.

Para Hair Jr., Hult, Ringle et al. (2014), a AVE refere-se à média das variâncias de cada VO com suas VLs. Conforme Fornell e Larcker (1981) e Henseler, Ringle e Sinkovics (2009), como há perda de informação na extração das variâncias das VOs para as VLs, devem ser considerados valores acima de 0,5. No modelo em questão, todas as AVEs apresentaram-se acima de 0,5, demonstrando uma validade convergente do modelo de mensuração.

Tabela 1
Valores iniciais de qualificação do modelo de equação estrutural

dados da pesquisa (2012).Obs. ariáveis independentes não possuem R².

No que tange à confiabilidade, Ringle, Silva e Bido (2014, p. 65) argumentam que a CC é mais adequada à técnica de PLS do que o AC, pois a CC “prioriza as variáveis de acordo com as suas confiabilidades, enquanto o AC é muito sensível ao número de variáveis em cada constructo”. De qualquer forma, optou-se pela análise dos dois indicadores. Para Hair Jr., Hult, Ringle et al. (2014), ambos os indicadores devem ser maiores que 0,7. De acordo com a Tabela 1, todas as VLs estão com ambos os indicadores acima de 0,7, indicando consistência interna do modelo de mensuração.

O próximo passo consiste em verificar a validação discriminante do modelo, conforme pesquisa realizada por Henseler, Ringle e Sarstedt (2015), o método de avaliação de Fornell e Larcker (1981), de comparação das raízes quadradas das AVEs ( ) de cada VL com a correlação de Pearson desta VL com as outras foi considerado inadequado, devendo ser substituído pelo método HTMT. Os autores descrevem que este método consiste em verificar a relação entre a média das correlações entre as VOs de VLs diferentes e a média das correlações entre as VOs de uma mesma VL, resultado em um indicador que varia de zero, para total discriminação de uma VL a um, quando não há qualquer discriminação da VL. Para os autores, valores menores que 0,85 indicam uma boa validação discriminante, até 0,9 é aceitável e, acima deste valor, somente por meio de VLs explicadas, conceitualmente, como altamente similares (alta multicolinearidade). Neste estudo, apenas as relações entre a Efetividade organizacional e Clientes e consumidores e Efetividade organizacional e Eficiência interorganizacional ficaram entre 0,85 e 0,9. Como as VLs são conhecidas em outros estudos e ainda os valores são considerados razoáveis, optou-se por não retirar quaisquer outras VOs e considerar a validação discriminante. Os valores do teste HTMT podem ser visualizados na Tabela 2.

Tabela 2
Valores ajustados de qualificação discriminante das variáveis latentes e observadas

dados da pesquisa (2012). Obs valores em negrito representam valores acima do critério HTMT < 0,85.

Após a validação discriminante e seguindo o modelo de análise de Ringle, Silva e Bido (2014), iniciou-se a análise do modelo estrutural. Inicialmente, avaliou-se o coeficiente de determinação de Pearson (R²). Para Cohen (1988 apud BIDO; SILVA; RINGLE, 2014), o R² avalia a quantidade de variância que as VLs conseguem fornecer ao modelo estrutural. Para o autor, um valor maior ou igual a 0,26, para ciências sociais e de comportamento, é considerado um efeito alto. No modelo em questão o indicador foi muito acima do valor padrão, sendo de 0,772 (cf. Tabela 1), o que demonstra alta explicação das variâncias representadas pelas VLs.

Seguindo-se a validação do modelo estrutural, deve-se avaliar as significâncias das correlações entre as VLs e suas VOs e das regressões de cada VL independente com a VL dependente. Esta relação é realizada, conforme Bido, Silva e Ringle (2014), realizando-se um comparativo das médias entre os valores observados e da respectiva reamostragem originada por meio da técnica de bootstrapping, analisando-se a significância dos testes t de Student. Conforme Hair Jr., Hult, Ringle et al. (2014) os p-valores devem ser significativos à 0,05 ou menos, o que significam testes t igual ou acima de 1,96. No modelo em questão, todas as correlações entre as VOs e suas respectivas VLs foram significativas a menos que 0,001. No caso das regressões entre as VLs independentes e a VL dependente, as dimensões de Fornecedores e de Mercado obtiveram ambos p-valores de 0,047, mas ainda dentre das margens propostas. Os demais p-valores das outras VLs foram significativos a menos que 0,021. Ambos os resultados demonstram que as correlações e regressões nos modelos de mensuração e estrutural, respectivamente, são significativas. Os resultados podem ser vistos na Tabela 3.

Tabela 3
Valores t de Student e p-valores

dados da pesquisa (2012).

Dando continuidade ao modelo de Ringle, Silva e Bido (2014, p. 69), devem ser avaliados o tamanho do efeito e validade preditiva do modelo. Estas avaliações devem ser realizadas por meio dos indicadores de Cohen (f²), que indicam o quanto cada VL é útil para o ajuste do modelo estrutural e o indicador de Stone-Geisser (Q²), que demonstra a acurácia do modelo. O f² é a relação entre a porção explicada pelo R² e a não explicada (1-R²) e devem ser considerados valores altos a partir de 0,35 (HAIR JR., Hult, Ringle et al., 2014). Já o Q² deve ser acima de 0. Neste modelo todos os valores de f² foram acima de 0,35, considerado que todas as VLs são “úteis” para o ajuste do modelo (Tabela 4). O Q² obteve boa capacidade preditiva, com valor de 0,569 (Tabela 4).

Tabela 4
Valores de validade preditiva (Q²) e de tamanho do efeito (f²)

dados da pesquisa (2012).

Desta forma, após os ajustes e análises, o modelo de equação estrutural para Rivalidade competitiva com suas cargas fatoriais, seus coeficientes de caminho e seu coeficiente de determinação está representado na Figura 3.

Figura 3
Modelo estrutural ajustado sobre rivalidade competitiva
dados da pesquisa (2012).

O Quadro 2 demonstra as relações hipotéticas e os efeitos observados, testando as hipóteses propostas no trabalho.

Quadro 2
Análise das hipóteses de relações estruturais com Rivalidade Competitiva

dados da pesquisa (2012).Obs valores significativos com p ≤ 0,05.

Conforme resultados apresentados, observa-se que a dimensão clientes e consumidores está positiva e altamente relacionada à rivalidade competitiva (0,761). As dimensões efetividade organizacional (0,425), fornecedores (0,342) e eficiência interorganizacional (0,320) associam-se positivamente à rivalidade competitiva de forma mediana, enquanto que a dimensão mercado possui baixa relação positiva (0,037).

Os resultados parecem demonstrar que os sistemas de ERP conseguem impactar positivamente as dimensões estratégicas propostas em pequenas e médias empresas e sua rivalidade competitiva, conforme levantado por Hedman e Borell (2002) e Sedera, Gable e Chan (2003). Uma maior relação positiva na dimensão clientes e consumidores pode estar ligada ao fato de os sistemas permitirem se diferenciar dos concorrentes a partir de relacionamentos e entregas de produtos/serviços com maior agilidade e precisão, dadas as características das empresas analisadas. Uma relação baixa na dimensão mercado parece apontar a dificuldade de extrapolar as funções básicas de sistemas de ERP e de associá-las a outras funções que dependam de outros tipos de sistemas, conforme apontado por Saccol, Pedron, Liberali Neto et al. (2004). Isso, potencialmente, deve-se ao fato de empresas de pequeno e médio porte estarem, por vezes, preocupadas com dimensões mais internas, como já observado por Löbler, Bobsin e Visentini (2008). De forma específica em relação à dimensão mercado, os resultados corroboram para a tese de necessidade maturidade organizacional (CHAN, SABHERWAL; TATCHER, 2006; LÖBLER; BOBSIN; VISENTINI, 2008; FERNANDES; ANTONIALLI; COSTA FILHO et al., 2015a; FERNANDES; ANTONIALLI; COSTA FILHO et al., 2015b).