Modelo para determinação do grau de globalização da empresa

• Autor(a) principal: Moreira, Luís Fernando
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-06052009-142632/
• topic: Análise multivariada; Globalização; Globalization; Indices (Economy); Índices (Economia); Internacionalização de empresas; Internationalization of business; Multivariate analysis

A globalização é um fenômeno que afeta todas as organizações; estas por sua vez apresentam níveis distintos de envolvimento internacional. Para testar qualquer teoria que considere a internacionalização da empresa uma variável interveniente é necessário dispor de um instrumento confiável para avaliar o grau de globalização relativa das empresas. Utilizando uma amostra, coletada em 2005, de 100 empresas consideradas as mais globalizadas do mundo pela United Nations on Trade and Development - UNCTAD, uma metodologia para elaboração de um indicador do nível de globalização de uma empresa é desenvolvida de modo a permitir estabelecer um ranking de globalização. O indicador obtido, cunhado GLB, é um zscore composto de nove atributos de superfície e, até onde foi possível verificar, suplanta outros indicadores propostos na literatura no que concerne a fidedignidade e validade. Sólida estrutura fatorial com comunalidades altas, cargas fatoriais elevadas, variância explicada superior a 74%, pressupostos estatísticos e conceituais atendidos, alfa de Cronbach superior a 0,95 foram confirmados com dados dos anos de 2003, 2004 e 2006 para as 100 maiores empresas do mundo e para as 100 maiores empresas dos países em desenvolvimento. Embora a globalização seja um conceito multidimensional, com o conjunto informacional disponível a análise fatorial apontou para um fator único. O GLB não se propõe a ser um indicador definitivo; outros atributos podem complementar ou substituir os itens que o compõem e, provavelmente, carregar em um fator adicional que capte aspectos ainda não contemplados. O uso mais criativo dos dados secundários disponíveis pode contribuir neste sentido.