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OPERACIONALIZAÇÃO DO BALANCED SCORECARD EM EMPRESA DA
INDÚSTRIA DE CURTUMES
Introdução
A Curtumes, SA(1) produz couro de bovino para a Indústria de Calçado Componentes e Artigos
de Pele e seus Sucedâneos e é uma das empresas líderes de mercado em Portugal. O presente
estudo visa propor uma abordagem multidisciplinar que carateriza os processos especializados
de implementação e operacionalização do Balanced Scorecard na mesma.
Porquanto, iniciamos o presente estudo com a fundamentação teórica do Balanced Scorecard,
a sua evolução concetual em sentido vertical, correspondendo a desenvolvimentos da própria
ferramenta e em sentido horizontal, correspondendo a desenvolvimentos no âmbito da sua
aplicabilidade.
Posteriormente, desenvolvemos o processo de implementação na Curtumes, SA com a respetiva
caraterização estratégica da qual emerge o Mapa Estratégico, a partir do qual são definidas as
ações e/ou projetos, selecionados os objetivos e construídos os indicadores de monitorização.
O valor das medidas dos indicadores foi obtido através de Modelos, Análises e Procedimentos
Estatísticos, analiticamente apresentados pela necessidade de assegurar que o processo de
cálculo é entendível e replicável. O propósito foi garantir a operacionalidade futura do Balanced
Scorecard implementado. Por esta razão e sempre que possível, optamos por um compromisso
teórico-prático que facilitasse o entendimento das ferramentas estatísticas utilizadas.
Na sequência do trabalho de implementação desenvolvido na Curtumes, SA, emergiu a
necessidade de definir um modelo que possibilite avaliar a rendibilidade (kg fornecido/Pe2
produzido) por fornecedor de pelarias.
1 Designação fictícia de firma criada por questões de ética e confidencialidade.
2
Por esta razão, seguidamente caraterizamos as abordagens teóricas que na literatura detalham
o entendimento dos fornecedores enquanto entidade externa no processo de criação de valor
interno da empresa. Após esta caraterização delineamos uma abordagem integradora e
propusemos um modelo adequado às necessidades de tomada de decisão na empresa.
Concluímos este trabalho com a síntese e discussão dos resultados obtidos, apresentando em
anexo a informação complementar que cremos relevante para o melhor entendimento do que
foi realizado.
3
1. Balanced Scorecard: conceito e evolução
O Balanced Scorecard é uma ferramenta estruturada de gestão que permite traduzir a estratégia
da empresa num conjunto completo e integrado de medidas e indicadores financeiros e não
financeiros de desempenho (Barnabe & Busco, 2012; Kaplan & Norton, 2007; Malina et al.,
2007; Neely et al., 2000), capazes de identificar as atividades críticas de criação de valor e, por
esta via, avaliar a performance, independentemente da sua dimensão e/ou da sua natureza
socioeconómica (Kaplan & Norton, 1992, 1996a,b, 2005, 2006, 2008; Kaplan et al., 2010).
Enquanto ferramenta propõe-nos “áreas em que as medidas de desempenho podem ser úteis”
(Neely et al., 2000; p.1120) residindo a sua principal limitação no facto de “proporcionar
pouca orientação sobre a forma como medidas adequadas podem ser identificadas,
introduzidas e, finalmente, utilizadas na gestão da empresa” (Neely et al., 2000; p.1120).
Questão que deve ser ultrapassada pela prévia identificação dos fatores críticos (Barnabe &
Busco, 2012; Osterwalder & Pigneur, 2009) e pelo enquadramento estratégico do negócio
(Madsen & Stenheim, 2014; Norreklit et al., 2012).
A sua importância está, na literatura, amplamente demonstrada (Hoque, 2014), bem como a sua
adequação à monitorização das relações de performance (Malina et al.,2007).
Pela análise da literatura consideramos que a evolução concetual do Balanced Scorecard
ocorreu em sentido vertical, correspondendo a desenvolvimentos da própria ferramenta e a
evoluções em sentido horizontal, correspondendo a desenvolvimentos no âmbito da sua
aplicabilidade. Assim, consideramos três momentos na evolução vertical (Lawrie & Cobbold,
2004): 1) primeira geração: centrada na avaliação da performance, pela combinação de um
conjunto integrado, de medidas e indicadores (financeiros e não financeiros) de desempenho,
agrupadas em quatro Perspetivas (Kaplan & Norton, 1992); 2) Segunda geração: centrada na
gestão da performance, a partir da identificação dos fatores chave do negócio (key performance
indicators) e das suas inter-relações causais, materializadas no Mapa Estratégico (Kaplan &
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Norton, 1996a; 1996b); e 3) Terceira geração: centrada no Alinhamento Estratégico e no apoio
à mudança (Lawrie & Cobbold, 2004; Kaplan & Norton, 2008).
De acordo com o âmbito da sua aplicabilidade, considerarmos quatro momentos na evolução
horizontal: a) Grandes empresas (Kaplan & Norton, 1992). b) Pequenas e médias empresas
(Andersen et al., 2001; Biazzo & Garengo, 2012; Chow et al., 1997; Garengo et al., 2005;
Fernandes et al., 2006). c) Empresas sem fins lucrativos e governamentais (Kaplan & Norton,
2001). d) Alianças e coopetição (Kaplan et al., 2010).
2. Operacionalização do Balanced Scorecard na Curtumes, SA
2.1. Enquadramento e delimitação
Este trabalho enquadra-se nos trabalhos desenvolvidos para operacionalizar o Balanced
Scorecard na Curtumes, SA. Está delimitado pelos procedimentos necessários à definição da
Política de Compra e da Política Gestão de Aprovisionamentos de peles verdes de 20 a 30 Kg,
que emergem dos trabalhos de Análise Estratégica como um fator crítico. Pretende-se definir o
que medir e qual a definição das medidas que a estes stocks se associam: 1) sistematizando o
modelo de previsão da medida do nível ótimo de stock no curto e no médio prazo; (2)
sistematizando o processo de revisão dessa medida e que garanta a sua posterior reavaliação
(Barnabe & Busco, 2012; Malina et al.,2007; Tayler, 2010).
É ainda objetivo deste trabalho assegurar que os procedimentos necessários para obter o valor
das medidas a incluir no Balanced Scorecard são entendidos e replicáveis, garantindo que a sua
definição operacional está bem documentada é precisa e consistente, para que inovação
introduzida perdure – keep the change (Brown, 2008, p. 92).
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2.2. Análise e procedimentos estratégicos
2.2.1. Detalhes do diagnóstico estratégico da Curtumes, SA
A Análise Estratégica da Curtumes, SA foi realizada com base nos modelos propostos por
Johnson et al. (2014) e Osterwalder e Pigneur (2009). A partir do enunciado da Missão e da
Visão da empresa (Figura 1) construi-se o Mapa Estratégico (Figura 2), fundamentando para
cada Linha Estratégia (LEi), os Objetivos definidos (OBJi) para cada uma das Quatro
Perspetivas.
Figura 1. Missão e Visão da Curtumes, SA
Fonte: Elaboração própria.
Missão
A missão da Curtumes, SA é servir. Os Clientes podem esperar verdade, lealdade, dedicação e competência. Para a Curtumes, SA o
Cliente é o ativo mais importante.
Visão
A Curtumes, SA pretende ser uma empresa líder em Portugal e uma empresa de referência no mercado Europeu de peles para a
industria do calçado. Com produtos inovadores que garantam a satisfação das necessidades individuais de todos os seus clientes, a
preços competitivos e sempre com a distinção qualitativa e inovadora com que muitos já conhecem. A Curtumes, SA assenta na
excelência dos seus serviços, no profissionalismo dos seus colaboradores e na inovação das suas soluções.
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A cada objetivo foram associados as ações, os responsáveis e a calendarização, de modo a
possibilitar a sua operacionalização (Figura 3).
Figura 2. Mapa Estratégico da Curtumes, SA
Fonte: Elaboração própria.
LE1 Maximizar o
valor criado
LE2 Assegurar e
sistematizar a
melhoria contínua
do desempenho
LE3 Atingir níveis
de serviço ao
cliente de
excelência
LE4 Antecipar e
satisfazer as
necessidades e
expectativas dos
clientes
LE5 Garantir o
cumprimento das
normas e dos
requisitos legais
LE6 Proteger os
valores
ambientais e de
saúde pública
LE7 Prevenir e
controlar os riscos
operacionais
LE8 Motivar e
envolver os
colaboradores
Perspetiva
Financeira
OBJ01 Melhorar os
Resultados de
Exploração
OBJ02 Otimização da
Estrutura de
Produção
OBJ03 Melhorar a
Produtividade
Perspetiva de
Clientes
OBJ04 Melhorar a
satisfação dos
clientes
OBJ05 Reduzir a
Taxa de
incumprimento de
prazo de entrega
OBJ06 Aumentar a
quantidade de
serviços ao cliente
Perspetiva de
Processos
Internos
OBJ07 Reduzir
Custos de Materias
Primas
OBJ08 Aumentar
Eficiência Energética
Perspetiva de
Aprendizagem
Inovação e
Crescimento
OBJ09 Aumentar
Produtividade e
Motivação
OBJ10 Sistematizar a
Inovação
Ma
pa
Estr
até
gic
io
Curtumes, SA
Linhas Estratégicas
7
Figura 3. Ações a Desenvolver na Curtumes, SA
(…)
Fonte: Elaboração própria.
De seguida foram definidas as ações e/ou projetos necessários à seleção e construção dos
indicadores de monitorização (questão central deste estudo). Foram ainda definidas as
respetivas ponderações e os correspondentes intervalos de variabilidade (Figura 4). Assim, para
o conjunto de indicadores associados aos objetivos apresentados, podemos considerar os
seguintes níveis de tolerância:
• No intervalo [95%; 105%] não são necessárias medidas corretivas.
• No intervalo [90%; 110%] é necessário analisar a possibilidade de implementar medidas
corretivas ou, pelo menos, necessário acompanhar o comportamento dos elementos
constituintes do indicador em causa.
• No intervalo [85%; 115%] são necessárias medidas corretivas imediatas.
Numa segunda fase, os intervalos devem ser revistos de modo garantir a sua adequação às
necessidades de tomada de decisão empresarial e/ou para passar a incorporar alterações
estratégicas nas envolventes do negócio. Finalmente, o valor da ponderação deve representar a
importância relativa do(s) indicador(es) a que está associado.
Objectivos Ação/Projeto Resp.Início
Previsto
Conclusão
Previsto
Conclusão
Real
Atraso
(dias)
Ponto de
Situação
OBJ01 Melhorar os Resultados de Exploração MFM/AJO 01/02/17 15/02/18
OBJ01 Melhorar os Resultados de Exploração MFM/AJO 01/03/17 30/06/18
OBJ02 Aumentar o volume de negócios MFM 01/02/17 30/06/18
OBJ02 Aumentar o volume de negócios MFM 01/03/17 30/06/18
OBJ02 Aumentar o volume de negócios ACC 01/10/17 31/12/18
OBJ02 Aumentar o volume de negócios MFM 01/03/17 30/06/18
OBJ03 Reduzir Custos de Exploração MFM 01/02/17 15/02/18
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Figura 4. Objetivos e Indidicadores da Curtumes, SA
(…)
Fonte: Elaboração própria.
Na secção seguinte, e fundamentados no Diagnóstico Estratégico efetuado, desenvolvemos as
caraterísticas fundamentais que nos possibilitaram concretizar as tarefas anteriormente
definidas.
2.2.2. Caraterísticas relevantes da Curtumes, SA
A empresa trabalha tendencialmente por encomenda e a procura é sazonal. A matéria-prima
estratégica do negócio é a pele verde de bovino. A rentabilidade do negócio tem como fator
crítico a relação entre os Kg comprados e os Pé2 2 vendidos.
Estabelece-se assim a relação causal stock = f (produção) que nos propomos analisar, tendo em
conta as caraterísticas que seguidamente passamos a descrever e que emergem do diagnóstico
estratégico realizado.
2.2.2.1. Mercado abastecedor
As compras de pelarias verdes são efetuadas tanto no mercado interno (cerca de 70% no período
analisado) como no mercado externo. As importações são sobretudo feitas do Brasil, de
Espanha, dos Estados Unidos da América e da Rússia. De realçar a importância das compras
2 O pé quadrado (Pé2) é uma unidade de área, definida como a área de um quadrado com lados de 1 pé de
comprimento. Em termos métricos o pé quadrado é um quadrado com lados de 0,3048 metros de comprimento e
equivale a 0,09290304 metros quadrados.
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nos Estados Unidos, dado o seu papel regulador na política de aprovisionamento da empresa.
Isto é, o mercado norte-americano, pela sua dimensão, permite compensar as ineficiências
verificadas no mercado europeu, tais como, escassez de matérias-primas e/ou altas
especulativas de preços. O mercado brasileiro não oferece as mesmas garantias porque está
muito dependente das políticas (restritivas) do Governo Brasileiro, que têm privilegiado a
exportação de pelarias semielaboradas: wet-blue ou crust.
As compras de pelarias wet-blue são integralmente efetuadas no mercado externo, sobretudo a
partir do Brasil. A utilização deste tipo de pelarias condiciona não só a qualidade do produto
acabado, como os procedimentos fabris de transformação em crust e subsequentemente em
peles acabadas (Figura 5). Assim, a utilização alternativa destas pelarias está muito mais
dependente de altas especulativas de preços das pelarias verdes, do que da definição de
processos de gestão de aprovisionamento internos, relação que, na empresa, está amplamente
documentada.
Figura 5. Fluxograma Produtivo da Curtumes, SA
Fonte: Elaboração própria.
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Independentemente do grau de acabamento das pelarias, os tempos médios de compra são de 3
dias para o mercado ibérico, 7 dias para o resto da Europa e 20 dias para o mercado americano.
2.2.2.2. Possibilidade de armazenagem
Tendo em conta as atuais condições dos armazéns, refrigerados mas não frigoríficos, o limite
máximo de armazenagem de pelarias verdes que garantam o nível de qualidade exigido pelos
clientes da empresa (ainda que bem curadas (3)), é de seis meses no período de outubro a abril
e de três meses no período de maio a setembro. Esta restrição limita a constituição de stocks
estratégicos e reduz a importância do preço de aquisição, enquanto variável explicativa do
stock.
2.2.2.3. Pelarias de 20 a 30 Kg
A opção de centrar a análise nas pelarias com o escalão(4) de 20 a 30 Kg é explicada pelos
seguintes fatores:
i. 70 % da produção tem origem em pelarias desse escalão.
ii. 80% do stock de pelarias verdes corresponde a esse escalão.
iii. As pelarias com escalão médio abaixo dos 20 Kg, dado o seu rendimento (Kg
lançados em produção vs Pé2 produzidos) têm mercado assegurado.
iv. As pelarias com escalão médio acima dos 30 Kg, só são adquiridas quando as
encomendas exigem especificamente esse tipo de pele ou, pontualmente, quando
existe dificuldade no abastecimento de pelarias com escalão inferior.
A generalização do modelo de análise que propomos é possível e adequada às necessidades da
empresa, sobretudo no desdobramento para níveis mais detalhados de implementação do
Balanced Scorecard, mas desde já garante a sua operacionalização.
3 Cura é o processo que permite a conservação da pele verde por ação do sal. 4 Escalão é uma divisão por peso de pele verde que permite a sua identificação.
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2.2.3. O problema particular da definição da gestão de aprovisionamentos
A definição da Política de Compra e da Política Gestão de Aprovisionamentos da Curtumes,
SA foi realizada com base no modelo proposto por Bruel e Ménage (2014). De acordo com os
autores, o serviço de compras é o responsável pela aquisição dos produtos, bens e serviços
necessários ao seu funcionamento. Deve desempenhar essa tarefa nas melhores condições, não
só do ponto de vista económico, ou seja, preço/custo, qualidade e serviço, como também, do
ponto de vista operacional, nomeadamente em termos do cumprimento dos contratos
estabelecidos, tempos de entrega e garantias de disponibilidade.
Esta exigência implica que, no âmbito do processo de implementação do Balanced Scorecard,
fiquem definidas as medidas de monitorização de fornecedores relativamente a cada uma das
condicionantes anteriormente referidas (Malina et al.,2007). Ainda relativamente a este aspeto,
devemos referir que se encontra em desenvolvimento uma metodologia de avaliação da relação
com fornecedores que possibilite avaliar a rendibilidade por fornecedor de modo a possibilitar
a diferenciação do valor a pagar por Kg/Pé2.
Figura 6. Cadeia de Valor de Fornecedores
Fonte: Adaptado de Mentzer et al. (2001, p. 12).
Supply Chain Orientation
• Visão Sistemática
• Visão Estratégica
Condições de base
• Confiança
• Empenho
• Interdependência
• Compatibilidade Organizacional
• Visão
• Processos chave
• Liderança
• Apoio da gestão de topo
• Três ou mais organizações onde se segue SCO
• Partilha da informação relevante
• Partilha de riscos e proveitos
• Cooperação
• Igual entendimento do serviço a prestar ao Cliente
• Integração de processos chave
• Relacionamento de longo prazo
• Coordenação inter-funcional
Supply Chain Management Resultados Esperados
• Diminuição de custos
• Incremento no valor percebido
• Incremento na satisfação dos Clientes
• Vantagem competitiva
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Ainda de acordo com Bruel e Ménage (2014), o serviço de compras é parte integrante da função
de aprovisionamento e, portanto, de acordo com Mentzer et al. (2001) e Osterwalder e Pigneur
(2009), incluído na gestão da cadeia de valor de fornecedores (Supply Chain Management)
(Figura 6).
Associada à função de aprovisionamento está a gestão e planificação dos fluxos físicos entre a
empresa e os diferentes fornecedores, problemática que, como anteriormente referimos, é
estrategicamente relevante do ponto de vista da Curtumes, SA (fator crítico de sucesso) e é esta
visão integrada e complementar (Osterwalder & Pigneur, 2009) que se reflete na análise
estatística (Barnabe & Busco, 2012), que desenvolvemos na secção seguinte.
2.3. Modelos, análises e procedimentos estatísticos
2.3.1. Modelo de ajustamento parcial
O modelo de ajustamento parcial faz uma distinção entre o nível ótimo e não observável da
variável explicada (S*) e o valor efetivamente observado (S).
O modelo é formado por duas equações. A primeira explica (modeliza) o comportamento ótimo
da variável explicada (S*):
tttuPS ++= *
(1)
A segunda modeliza a variação efetiva da variável explicada S i.e. ( )1−
−tt
SS . Sendo que ( )1−
−tt
SS
constitui apenas uma percentagem ( ) da variação desejada ou ótima ( )1
*
−− tt SS , ou seja:
( )1
*
1 −−−=−
ttttSSSS com 0 < < 1 (2)
Onde representa a percentagem da variação ótima efetivamente atingida e, portanto, mede a
velocidade do ajustamento. A variação efetiva será tanto mais próxima da variação ótima
quanto mais próximo de 1 for o valor assumido por . Em contrapartida, um valor de próximo
de zero, significa que não existem alterações no valor da variável explicada (efetiva) entre o
momento t-1 e t, ou seja, não se verifica qualquer ajustamento. Na maior parte dos fenómenos
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económicos será de esperar que o valor de se situe entre os dois extremos, mostrando assim,
se se verifica um ajustamento rápido ou lento. A existência de rigidez, a vários níveis, resultante
de obrigações contratuais, de inércia ou de dificuldades tecnológicas, económicas,
administrativas, entre outras, impede que o ajustamento verificado seja total, justificando
intervalos abertos nos limites de .
Reescrevendo a equação (2) temos:
( )11
*
−−+−=
ttttSSSS
11
*
−−+−=
ttttSSSS
( )1
* 1−
−+=ttt
SSS (3)
Da equação anterior deriva:
( )1
* 1−
−−=ttt
SSS
1
* 11−
−−=
tttSSS
1
* 11
1−
−−=
tttSSS
(4)
Esta equação (4) explícita os valores ótimos da variável dependente não observável *
tS como
uma combinação linear dos valores da variável S, em t e em t−1, que são observáveis. Tal
permite ultrapassar o problema de estimação criado pela variável desejada S* (que não é
observável). Assim, substituindo (1) em (3) obtemos:
( ) ( )1
1−
−+++=tttt
SuPS
( )1
1−
−+++=tttt
SuPS
( )tttt
vSPS +−++=−1
1 e ttuv = (5)
A partir desta equação podemos estimar o modelo, assumindo que, se ut segue as hipóteses
clássicas (homoscedasticidade e ausência de autocorrelação), o mesmo se verifica com vt.
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2.3.2. Dados amostrais
A série relativa aos stocks, corresponde aos valores observados e registados no final de cada
mês, isto é, corresponde aos stocks finais do mês i, com i = 1, ...,36, considerando o período de
janeiro de 2014 a dezembro de 2016. A unidade de medida dos stocks é o Kg. A fonte de
informação foram os Mapas de Compras, Consumos e Inventários de Matérias-Primas da
Curtumes, SA.
A série relativa à produção, corresponde aos valores observados e registados no final de cada
mês, isto é, à produção acumulada do mês i, com i = 1, ...,36, considerando o período de janeiro
de 2014 a dezembro de 2016. A unidade de medida da produção é o Pé2. A fonte de informação
foram os Mapas de Rendimento de Pelarias e os Mapas de Produção, Vendas e Inventários de
Produtos Acabados da Curtumes, SA.
As séries obtidas demonstram indícios de sazonalidade (ver secção 2.3.5.), mas após tratamento
estatístico permitem a análise das relações causais.
2.3.3. Metodologia de investigação
Selecionamos uma metodologia de investigação qualitativa para a recolha, análise e validação
dos dados. Gummesson (2000) refere como principais desafios nesta matéria o acesso a
informação procedente da realidade e a obtenção de uma qualidade notável nos trabalhos de
investigação, não se esgotando esses desafios somente no recurso de técnicas estatísticas
(metodologia quantitativa), as quais devem ser aplicadas onde forem efetivamente importantes,
existindo pois um largo contributo que pode ser prestado pela metodologia qualitativa. Esta
metodologia tem vindo crescentemente a ser adotada no estudo das organizações (Caro, 2001,
p. 23).
Eisenhardt (1989) destaca a aplicabilidade do método do estudo de caso nos seguintes
contextos: 1) em situações onde pouco se conhece relativamente a um determinado fenómeno
objeto de análise; 2) em estadios iniciais da investigação sobre uma nova área temática; 3) na
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análise de processo de mudança longitudinais; e 4) em situações onde as perspetivas teóricas
existentes se apresentam insipientes e inadequadas ou têm uma escassa sustentação empírica.
Yin (1993) precisa ainda os seguintes argumentos justificativos do estudo de casos: a) quando
a investigação deve cobrir um fenómeno particular ou o contexto em que ele tem lugar ou
porquê; b) as hipóteses de contexto contêm importantes variáveis explicativas acerca do
fenómeno; ou c) os limites entre o fenómeno e o contexto não estão claros.
O método de estimação utilizado foi o de Mínimos Quadrados Ordinário (MQO). A validade
dos resultados é assegurada “pelo controlo conceptual e estatístico das relações definidas e no
teste das variáveis que as compõem” (Creswell, 2009, pp. 97-107).
2.3.4. Análise dos dados e avaliação da significância estatística
A análise dos dados foi efetuada em Microsoft Excel (Análise de dados) como forma de garantir
que na Curtumes, SA ficam disponíveis as ferramentas e os procedimentos para o posterior
desenvolvimento do trabalho que apresentamos (Brown, 2008). Esta opção justifica-se pelo
rigor dos resultados obtidos com a utilização deste software e pela familiaridade na sua
utilização por parte dos colaboradores da empresa. Triangulamos os resultados obtidos com os
resultados originados a partir do software SPSS v.22 e podemos garantir que a utilização do
Microsoft Excel (Análise de Dados) é exequível e adequada.
A avaliação da significância estatística individual das variáveis explicativas foi fundamentada
nos valores de prova dos parâmetros estimados – p-value, amostrais. De acordo com
(Guimarães & Cabral, 2011), as variáveis a eles associadas são estatisticamente significativas,
a um nível de significância de 5%, quando o valor p-value < 0,05. Para um valor p-value >
0,05 não podemos rejeitar a hipótese de o parâmetro da variável associada, ser igual a zero
(independentemente do valor estimando obtido) e consequente, concluir que não se verifica a
relação estatística que estamos a avaliar. Também neste caso, optamos por simplificar os
cálculos necessários para os testes de significância individual com recurso à estatística t de
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Student, i.e., sem ceder no rigor teórico, optamos por um compromisso que possibilitasse o
entendimento da ferramenta estatística e pela sua implementação, sendo que, a este nível de
decisão não se alteram as conclusões obtidas.
A avaliação da significância estatística global das variáveis explicativas foi fundamentada no
F-significância. De acordo com (Guimarães & Cabral, 2011), o conjunto das explicativas é
globalmente significativo, a um nível de significância de 5%, quando o valor F-sig i < 0,05.
Para um valor F-sig i > 0,05 não podemos rejeitar a hipótese de o conjunto de parâmetros
associados às variáveis explicativas, serem iguais a zero (independentemente do valor
estimando obtido) e consequente, concluir que não se verifica a relação estatística que estamos
a avaliar. Uma vez mais, optámos por simplificar os cálculos necessários para os testes de
significância global com recurso à estatística F de Snedcor, i.e., sem ceder no rigor teórico
optamos por um compromisso que possibilitasse o entendimento da ferramenta estatística e pela
sua implementação, sendo que, a este nível de decisão não se alteram as conclusões obtidas.
Do ponto de vista técnico resta-nos afirmar que para avaliar a autocorrelação recorremos ao
teste h de Durbin sempre que aplicamos modelos autorregressivos e, por isso mesmo, podemos
afirmar que os estimadores dos coeficientes, embora não cêntricos, são consistentes.
2.4. Resultados da estimação
2.4.1. Relação causal Stock = f (PROD Pe2; PREÇO €/kg)
A primeira relação que estatisticamente nos interessa analisar é a relação causal Stock = f
(PROD Pe2; PREÇO €/kg).
Assim:
t
DB
tuS +++= €/kg PREÇO2Pe2 PROD
tt1
A estimação permite-nos validar as conclusões decorrentes da Análise Estratégica realizada:
=sdadosbruto
tS 10541,50 + 0,643 PRODt Pe2 – 2140,40 PREÇOt €/kg
p-value (0,336) (2,69 E-12) (0,754)
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R2 = 76,77% 2 = 4463,96 F-sig = 1,31E-11
i.e.: 1) as variações de Produção são estatisticamente significativas para explicar as variações
de Stock (p-valuePROD < 0,05); e (2) as variações de Preço não são estatisticamente
significativas para explicar as variações de Stock (p-valuePREÇO > 0,05), por outras palavras, as
variações de Stock de pelarias com o escalão de 20 a 30 Kg, são independentes do preço, para
o nível de significância considerado, para o período e amostra considerados e tendo em conta
os pressupostos inerentes ao MMQ.
2.4.2. Modelo teórico para a correção das variações sazonais
Da Análise Estratégica efetuada, emerge também a existência de sazonalidade e, portanto, antes
do processo de estimação da equação (5) utilizando dados brutos, temos de avaliar
estatisticamente essa observação e se tal se verificar, utilizar no processo de estimação dados
corrigidos de variações sazonais.
O modelo teórico genérico para a correção das variações sazonais desenvolve-se da seguinte
forma:
tttttt
ttttttt
uDDDDD
DDDDDDttX
++++++
+++++++++=
11
*
1110
*
109
*
98
*
87
*
7
6
*
65
*
54
*
43
*
32
*
21
*
1
2*
Sendo que, Xt é decomposto em três partes:
1. Componente estrutural composta por tendência + ciclo e é representada por ( )2* tt ++
2. Fatores sazonais representados por 𝛿𝑖∗ 𝐷𝑖𝑡
3. Fator aleatório (ut).
Com:
t variável representativa do tempo
t2 variável representativa do quadrado do tempo
Dit Variável Dummy associada à do mês i, com i=Jan,...,Nov
Dit = 1 quando a caraterística X ocorre no mês i.
18
Dit = 0 quando a caraterística X ocorre noutro mês.
O fator de correção da sazonalidade é calculado a partir de:
12
ˆˆˆˆˆˆˆˆˆˆˆ1110987654321 ++++++++++
=K
K+= ˆˆ *
K−=*
12
Kii −= ˆˆ*
com i = 1,2,…,11
=
=12
1
0i
i
pelo princípio da conservação das áreas
^ˆ *
ii
CVS
iXX −=
com i = 1,2,…,11
A estimação da série relativa aos Stocks permite-nos verificar que não só as componentes
estruturais são estatisticamente significativas (p-valuePROD < 0,05), como o são também, as
observações correspondentes aos meses de março, abril, agosto, setembro e outubro. Para além
disso a análise gráfica permite-nos visualizar alinhamentos padronizados; o que justifica a
utilização de dados corrigidos de variações sazonais no processo de definição dos valores, dos
indicadores a utilizar no Balanced Scorecard.
=t
S 29610,76 + 1394,00 t − 27,62 t2 + 781,08 D1 − 3584,0 D2 − 11109,45 D3 − 15826,0 D4
p-value (3,26E-07) (0,0005) (0,0053) (0,8577) (0,4120) (0,0163) (0,0012)
− 8540,37 D5 − 4932,49 D6 − 5996,04 D7 − 26523,7 D8 − 10391,8 D9 − 9349,0 D10 − 7117,60 D11
p-value (0,0567) (0,2568) (0,1700) (2,49E-06) (0,0218) (0,0367) (0,1040)
R2 = 80,7% 2 = 5138,2 F-sig = 3,63E-05
De igual modo a estimação da série correspondente à Produção permite-nos verificar que
relativamente às componentes estruturais apenas a tendência é estatisticamente significativa (p-
valuePROD < 0,05). Este resultado sustenta as caraterísticas anteriormente referidas
relativamente à impossibilidade de constituição de stocks estratégicos e produções por
encomenda. As observações correspondentes aos meses de fevereiro, março, abril, maio,
agosto, setembro e outubro, são estatisticamente significativas (p-valuePROD < 0,05); e portanto
justificando a utilização de dados corrigidos de variações sazonais no processo de definição dos
valores, dos indicadores, a utilizar no Balanced Scorecard (Barnabe & Busco, 2012).
=t
P 40186,7 + 909,0 t − 11,53 t2 + 5478,1 D1 − 6815,6 D2 − 16455,7 D3 − 20066,5 D4
p-value (4,63E-11) (0,0038) (0,130) (0,135) (0,065) (0,0001) (8,90 E-6)
− 7251,0 D5 − 1155,2 D6 + 705,3 D7 − 38427,4 D8 − 10446,0 D9 − 10484,1 D10 − 6930,4 D11
19
p-value (0,0493) (0,743) (0,841) (1,73E-10) (0,0062) (0,0060) (0,0566)
R2 = 93,17% 2 = 4215,9 F-sig = 7,90E-10
2.4.3. Determinação dos valores dos indicadores de Stocks
A estimação da equação (5) utilizando dados corrigidos de variações sazonais conduz aos
seguintes resultados:
cvs
t
cvs
t
cvs
tSPS
13587,00,5386597,80ˆ
−++−=
p-value 0,886 0,0002 0,0091
A utilização de dados corrigidos de variações sazonais permite-nos retirar da série as variações
conjunturais e fazer incidir a análise nos aspetos de natureza estrutural. Podemos assim concluir
que:
a) Interpretações gerais:
i. Os parâmetros têm um sinal teoricamente correto, se atendermos a que o termo
independente não carece de explicação teórica. Poder-se-ia modelizar o problema
sem o incluir, porém as desvantagens dai decorrentes, tais como, a impossibilidade
de interpretação do R2 e do 2, seriam superiores às vantagens.
ii. Os coeficientes associados às variáveis explicativas permitem-nos afirmar que
estas são estatisticamente significativas, p-value i < 0,05.
iii. Podem ser desprezados os efeitos de autocorrelação do termo aleatório (ver Anexo
4).
iv. O coeficiente de determinação, R2 =70,37%, é aceitável, mostrando uma
aderência satisfatória da equação estimada.
b) Interpretações de curto prazo:
v. 𝛽 = 0,5386 traduz o efeito de curto prazo da produção sobre o stock.
Ou seja, estima-se que o aumento da Produção em 1 Pé2 no mês t origine um
aumento médio de 0,5386 Kg, no Stock do mesmo período.
R2 = 70,37% 2 = 3478,8 F-sig = 3,52E-9 h-Durbin =-0,454
20
vi. (1 − δ) = 0,3587 traduz o desfasamento mediano do stock t-1 sobre o stock t.
vii. Podemos assim concluir que o ajustamento é 𝑙𝑛(1−𝑝)
𝑙𝑛(1−𝛿) = 𝑙𝑛(0,5)
𝑙𝑛(0,3587)= 0,676 do
mês.
Ou seja, podemos concluir que, 50% do ajustamento de stocks se faz em 20,3
dias (0,676 do mês).
Este resultado confirma estatisticamente o que dissemos anteriormente, i.e., os
tempos médios de compra são de 20 dias, para o mercado americano, que funciona
como regularizador na política de aprovisionamento da empresa.
Por esta razão, o valor de referência que definimos para o indicador do Balanced
Scorecard é 20 dias.
c) Interpretações de médio e longo prazo:
O processo de calculo dos valores é decorre da equação (2). Assim:
c
t
c
t PS ˆˆˆ * +=
( c
tS − c
tS
1−)
)(ˆ
1
* c
t
c
tSS
−−=
(1 − 𝛿) = 0,3587 = 0,641
239,932ˆ597,80ˆ −=−= a
840,0ˆ5386,0ˆ ==
c
t
c
tPS 840,0239,932ˆ* +−=
( c
tS − c
tS
1−)
)(641,0
1
* c
t
c
tSS
−−=
viii. 840,0ˆ = no médio e longo prazo, estima-se que o aumento da Produção em 1
Pé2 no mês t, origine uma variação total média de + 0,840 Kg (um aumento) no
Stock da Curtumes, SA.
ix. 𝛿 = 0,641, representa a velocidade de ajustamento estimada, ou seja, a proporção
da variação desejada ou ótima efetivamente atingida. Por outras palavras, estima-se
que 64,1% da variação desejada é efetivamente obtida.
21
Por esta razão, o valor de referência que definimos para o indicador do Balanced
Scorecard definimos uma relação de 1 Pé2 para 0,8 kg como valor de referência para
variações de stock e ponderações de 65% para a variação efetivamente atingida como
indicadores Balanced Scorecard.
2.4.4. Análise do preço de aquisição enquanto variável explicativa
Como anteriormente afirmámos a empresa tem uma restrição estratégica que limita a
constituição de stocks estratégicos e consequentemente reduz a importância do preço de
aquisição, enquanto variável explicativa do stock, situação que interessa revalidar do ponto de
vista do trabalho que estamos a realizar.
Efetuamos esta análise a partir do modelo potência (Log-Log):
tttuPS 2
1
=
Para utilizar a ferramenta de Análise de Dados do Excel, temos de computar os dados
logaritmizados e de acordo com essa limitação proceder à seguinte transformação5:
tttuPS lnlnlnln
21++= (6)
Obtemos:
ttPS ln439,0192,10ln
^
+=
(1,01 E-24) (0,575)
R2 = 0,93% 2 = 0,334 F-sig = 0,575
Podemos concluir que este resultado reconfirma estatisticamente os resultados obtidos na
primeira análise efetuada e, portanto, reforça a constatação de que as alterações no preço não
provocam alterações nos stocks. Interpretação dos valores obtidos:
192,10ˆ1
= exp (10,192) = 26.698(6); em média e para o período considerado, o stock
de pelarias com o escalão de 20 a 30 Kg da Curtumes, SA é de 26.698 Kg,
5 Assumimos que ut segue as hipóteses clássicas e portanto o mesmo se verifica com ln ut . 6 Genericamente no modelo potência para obter o valor do parâmetro associado ao termo independente em
variáveis originais temos de fazer 1exp .
22
independentemente do preço e o valor é estatisticamente significativo. Este é o valor
de referência a considerar na operacionalização do Balanced Scorecard.
439,0ˆ2
= ; em média e para o período considerado, aumentos de preço de 1% provocam
aumentos de o stock de pelarias com o escalão de 20 a 30 Kg de 0,439%
(genericamente para o modelo potência quando Xi varia 1%, Y varia i %). Como o
valor não é estatisticamente significativo, então, tal como seria de esperar tendo em
conta o Diagnóstico Estratégico, está estatisticamente validada a não existência de
relação causal entre o preço de aquisição e o nível de stock de pelarias com o escalão
de 20 a 30 Kg da Curtumes, SA, para o período de tempo considerado, para a amostra
considerada e para a relação funcional definida(7). Conclusão que temos de considerar
na operacionalização do Balanced Scorecard (Barnabe & Busco, 2012).
2.4.5. Síntese de resultados
Da análise efetuada sobressaem as seguintes conclusões:
1. Os stocks de pelarias de 20 a 30 Kg são explicados pelo volume de produção.
2. No curto prazo, uma variação de 1 Pé2 na produção, provoca uma variação, no mesmo
sentido, aproximadamente igual a 0,54 Kg nos stocks.
3. A longo prazo, essa mesma variação de produção provoca uma variação no mesmo
sentido aproximadamente igual a 0,84 Kg nos stocks.
4. 64,1% da variação desejada no stock é efetivamente alcançada e portanto (de outra forma
1-0,641), 35,9% são dificuldades de ajustamento.
5. 50% da variação total (de 0,84 Kg) é conseguida em 20,3 dias.
7 Teoricamente estamos a assumir as hipóteses clássicas do método dos mínimos quadrados e consequentemente
as limitações dessa assunção.
23
6. Para efeito de cálculo das necessidades financeiras devemos considerar cerca de
26.600Kg como nível de stock de segurança em quantidade com um intervalo de
variabilidade de mais ou menos 2.600kg.
Uma nota final deve ser relevada. Genericamente ao nível dos stocks de pelarias verdes foram
detetadas algumas irregularidades nos lançamentos contabilísticos que estão na base da
informação recolhida, ou seja, verificou-se que algumas entradas em armazém eram
antecipadas ou adiadas. Esta constatação, em função dos montantes envolvidos não nos pareceu
suscetível de afetar de forma relevante a informação recolhida, mas aconselha a revisão dos
procedimentos de receção.
Ao nível da produção, o facto de termos considerado homogeneidade de produção pode também
traduzir-se numa limitação à validade das conclusões apresentadas. No entanto também neste
caso não nos pareceu suscetível de afetar de forma relevante a informação recolhida.
2.5. Síntese Teórica do Modelo de Avaliação
Para avaliar a rendibilidade (kg fornecido/Pe2 produzido) por fornecedor de pelarias propomos
um modelo integrado e fundamentado na abordagem da Resource Based View. As pelarias
verdes com o escalão de 20 a 30 Kg produzidas no mercado nacional possuem as duas
caraterísticas fundamentais impostas pelo modelo: 1) Heterogeneidade; e 2) Escassez.
Interessa-nos definir “a capacidade da empresa para integrar, construir e reconfigurar
competências internas e externas para rapidamente responder às alterações das envolventes”
(Teece et al., 1997, p. 516; Martínez-Jurado & Moyano-Fuentes, 2014; Handfield et al., 2015;
Yu et al., 2017).
Ora, como vimos, a questão fundamental para a obtenção de vantagens competitivas
sustentadas é a capacidade da Curtumes, SA, para se apropriar de forma sustentada dos recursos
24
que sustentam a vantagem competitiva. A parametrização proposta no ponto seguinte visa
sustentar essa capacidade de apropriação.
Tendo presente esse propósito, interessa-nos reter que o modelo proposto incorpora o
entendimento do poder negocial de fornecedores que emerge do Modelo da Atratividade e os
conceitos de Substitutor e Complementors propostos pelo modelo coopetitivo.
Finalmente, garantir que a proposta integra os princípios de Bruel e Ménage (2014)
relativamente à política de compra e de gestão de provisionamentos, assim como, respeita as
definições e princípios do Balanced Scorecard implementado.
2.6. Parametrização e critérios de seleção
Tendo em conta o objetivo definido e os modelos teóricos de referência, apresentamos (Figura
7) o modelo de avaliação da rendibilidade por fornecedor de pelarias (kg fornecido/Pe2
produzido).
A parametrização deste Modelo de Relacionamento para a Curtumes SA, consubstancia-se no
seguinte:
Figura 7. Modelo de Relacionamentos com Fornecedores da Curtumes, SA
Fonte: Adaptado e ajustado de Kaplan e Norton (1996b, p. 68).
Quota de
Mercado
Satisfação de
Fornecedores
Retenção de
Fornecedores
Rendibilidade por
Fornecedor
Aquisição de
Fornecedores
25
1. Quota de Mercado: Reflete a proporção do mercado nacional de pelarias verdes com o
escalão de 20 a 30 Kg (em numero de peles produzidas) detida pela Curtumes, SA,
relativamente a primeira qualidade e em função de critérios externos.
2. Aquisição de Fornecedores: Avalia em valor absoluto e relativo, o número de novos
fornecedores captados relativamente ao total de fornecedores nacionais de pelarias verdes
de primeira qualidade com o escalão de 20 a 30 Kg.
3. Retenção de Fornecedores: Avalia em valor absoluto e relativo, o número de fornecedores
/ número de peles adquirido, relativamente ao total de fornecedores nacionais de pelarias
verdes de primeira qualidade com o escalão de 20 a 30 Kg.
4. Satisfação de Fornecedores: Avalia o nível de satisfação dos fornecedores nacionais de
pelarias verdes de primeira qualidade com o escalão de 20 a 30 Kg (tempos de pagamento,
tempos de descarga, entre outros).
5. Rendibilidade por Fornecedor (e por fornecimento): Assegurar a discriminação positiva
no preço compra indexado ao incremento de qualidade. Análises empíricas exploratórias,
entretanto realizadas, permitem-nos desde já definir aumentos de 5% sobre a cotação de
mercado a pagar pelos fornecimentos de primeira qualidade, de pelarias verdes com o
escalão de 20 a 30 Kg.
Numa primeira fase, o foco é a operacionalização destes parâmetros para os fornecedores
nacionais, uma vez que, o poder negocial a nível internacional é praticamente irrelevante.
Acresce-se ainda, que a heterogeneidade dos fornecimentos com origem no mercado nacional
implica definir uma Parametrização de Critérios Próprios (conhecimento endógeno), definida
de acordo com os seguintes parâmetros:
a) Origem Geográfica:
i. A divulgação da parametrização põe em causa a garantia de salvaguarda de reserva
dos conhecimentos internos da Curtumes, SA.
26
ii. Apenas podemos afirmar que de acordo com a origem geográfica fica desde já vedada
a aquisição de peles provenientes de animais de pasto alentejano e de animais de pasto
açoriano.
b) Raça:
i. A divulgação da parametrização põe em causa a garantia de salvaguarda de reserva
dos conhecimentos internos da Curtumes, SA.
c) Esfola:
i. Manual: +0% i.e. o preço de compra efetivo é ao preço/cotação do mercado.
ii. Mista: +5% i.e. o preço de compra efetivo é 5% superior ao preço/cotação do mercado.
iii. Mecânica: +10% i.e. o preço de compra efetivo é 10% superior ao preço/cotação do
mercado.
d) Conservação:
i. Quantidade de Sal – em função da avaliação física nos procedimentos de escolha e
seleção.
ii. Proveniente de Salga manual – em função da avaliação física nos procedimentos de
escolha e seleção.
iii. Proveniente de Salga mecânica: +10% i.e. o preço de compra efetivo é 10% superior
ao preço/cotação do mercado.
e) Tempo desde o abate:
i. A divulgação da parametrização põe em causa a garantia de salvaguarda de reserva
dos conhecimentos internos da Curtumes, SA.
ii. Fica desde já vedada a aquisição de peles (nacionais) provenientes de abates com mais
de 15 dias, exceto se provenientes de armazenagem refrigerada.
f) Avaliação física:
i. Qualidade Sal: Sal marinho entre -5% e rejeição.
27
ii. Golpes de Esfola: entre -5% e rejeição.
iii. Vermes: entre -10% e rejeição.
iv. Marcas na Flor: entre -20% e rejeição.
v. Manchas de carnaz – Aquecimento: rejeitada.
Interessa-nos, finalmente, implementar uma discriminação positiva no caso fornecedores
certificados (normas ISO), com particular relevância para o cumprimento da norma
internacional ISO 2821 – Leather – Raw hides of cattle and horses – Preservation by stack
salting, que define o método para a salga de peles para bovinos e equinos. O objetivo desta
discriminação positiva é, tendo em conta os mais recentes estudos empíricos (Yu et al., 2017),
assegurar as condições para que a Curtumes, SA, adote de forma sustentada a green supply
management definida como, “o conjunto de mecanismos implementados a nível empresarial
para promover o desenvolvimento da performance ambiental do fornecedor” (ibidem, p. 595).
Diferentes estudos sugerem um impacto positivo na performance empresarial, decorrentes do
desenvolvimento de competências verdes, ao nível dos colaboradores(8) e ao nível da
colaboração não só com os fornecedores diretos mas em toda a cadeia fornecimento – upstream
side of the supply chain. A integração das competências internas e externa nos procedimentos
e ações da Curtumes, SA(9) vão permitir-lhe o desenvolvimento sustentado (Handfield et al.,
2015; Martínez-Jurado & Moyano-Fuentes, 2014) de novos produtos e de novos mercados,
alicerçadas no processo causal que está na base da operacionalização do Balanced Scorecard:
1. Aprender e desenvolver competências.
2. Implementar o que se aprendeu, nos Processos Internos de criação de valor.
3. Se se conseguem desenvolver processos inovadores, vamos ser capazes de competir pelos
melhores (fornecedores e) clientes.
8 A operacionalização deste objetivo (Obj 10 – sistematizar a inovação ver Mapa Estratégico) implica a realização
de cursos de formação profissional e estágios de formação. 9 Desenvolvimento de processos sustentáveis de curtimenta verde – green leather, tal como, curtimenta com
taninos provenientes de folhas de oliveira; controlo redução e reutilização da água.
28
4. E os melhores clientes são aqueles que pagam, garantindo-se o impacto positivo sobre os
indicadores financeiros e os resultados da Curtumes, SA.
Conclusões
Pretendeu-se ao longo deste artigo estudar e descrever um subprocedimento no processo
implementação do Balanced Scorecard na empresa industrial Curtumes, SA, relacionado com
os processos de determinação dos valores de referência necessários à definição da Política de
Compra e da Política Gestão de Aprovisionamentos de peles verdes de 20 a 30 Kg e que
emergem dos trabalhos de Análise Estratégica como um fator crítico de sucesso da empresa.
Pela natureza da informação e do trabalho desenvolvido, apenas nos foi autorizada a divulgação
dos aspetos específicos dos procedimentos globais de implementação e que não pusessem em
causa a garantia de salvaguarda de reserva da identidade da empresa.
Seguimos a abordagem multidisciplinar que carateriza e é caraterística dos processos
especializados de implementação e operacionalização da ferramenta e no respeito de duas
componentes, uma académica e outra profissional, que se cruzam na transferência do
conhecimento académico para a prática empresarial.
Na sequência do trabalho de implementação desenvolvido na Curtumes, SA, emergiu a
necessidade de definir um modelo que possibilitasse avaliar a rendibilidade (kg fornecido/Pe2
produzido) por fornecedor de pelarias, que operacionalizamos a partir da abordagem Resource
Based View.
Tal implicou a adoção de novas práticas que devem ser entendidas como uma nova fase do
processo empresarial, reforçando as atitudes e os comportamentos focalizados no serviço ao
cliente e, devem ainda, assegurar os dados e a informação necessários a uma tomada de decisão
que possibilite evidenciar e demonstrar como é que se está a criar valor e, simultaneamente,
demonstrar como é que se está a reter e distribuir o valor criado.
29
Estas alterações têm, desejavelmente, implicações na forma como a Curtumes, SA quer ser
percebida como empresa, contribuindo a implementação e operacionalização do Balanced
Scorecard para a prossecução da consolidação da Visão da empresa, atendendo a: 1) Goodwill
before ROI – Privilegiar a maximização do goodwill, como forma continuada de garantir a
maximização o retorno dos capitais investidos (curto, médio e longo prazo); 2) Movement not
argument – ser capaz de agir como fator da mudança e capaz de ser agente integrador das novas
dinâmicas da indústria (curtimenta verde), em vez de argumentar sobre a qualidade e adequação
dos seus produtos; 3) Peers before generals – desenvolver e privilegiar uma liderança
carismática, pela parceria (Shaughnessy, 2014, pp. 22-23), princípios que consideramos
particularmente importantes no modelo adotado para a avaliação de fornecedores.
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