Desvendando o papel dos Controles Informais na Inovação de ...

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Desvendando o papel dos Controles Informais na Inovação de Processos Verdes:

Evidências em AgTechs Brasileiras

ANDERSON BETTI FRARE

Universidade Federal de Santa Catarina

ILSE MARIA BEUREN

Universidade Federal de Santa Catarina

Resumo

Startups do agronegócio (AgTechs), para além da dependência da inovação, precisam alinhar

os interesses com a sustentabilidade verde, o que amplia o desafio da sua gestão. Nesta

perspectiva, analisa-se o papel dos controles informais (controle de pessoal e controle

cultural), da eco-aprendizagem avançada e da criatividade verde na inovação de processos

verdes de AgTechs, considerando os possíveis efeitos moderadores do dinamismo da

tecnologia verde. Uma survey foi realizada com as AgTechs do ecossistema brasileiro,

resultando em 82 respostas válidas. Para análise dos dados utilizou-se a modelagem de

equações estruturais por mínimos quadrados parciais (PLS-SEM) e a análise qualitativa

comparativa fuzzy-set (fsQCA). Os resultados mostram que os controles informais se

associam positivamente com a eco-aprendizagem avançada e a criatividade verde, e que esses

três elementos impulsionam a inovação de processos verdes. Também exibem efeitos

indiretos dos controles informais na inovação de processos verdes, por meio da eco-

aprendizagem avançada ou criatividade verde. O dinamismo da tecnologia verde modera

positivamente a relação entre eco-aprendizagem avançada e inovação de processos verdes, ou

seja, quando combinam-se capacidade de aprendizagem sobre as tendências contemporâneas

ambientais e absorção de oportunidades advindas do dinamismo da tecnologia verde,

alavancam-se os potenciais benefícios na inovação de processos verdes. Além disso, duas

soluções causais são observadas entre os controles informais, eco-aprendizagem avançada,

criatividade verde e dinamismo da tecnologia verde que levam as AgTechs a uma alta

inovação de processos verdes. Os achados permitem concluir pelos potenciais benefícios dos

controles informais em outputs sustentáveis e na inovação de processos verdes. Assim,

implicações para a literatura e para a prática gerencial são proporcionadas pelo estudo,

principalmente para o contexto de controles informais, ambientes inovadores e verdes.

Palavras-chave: Controles informais, Eco-aprendizagem avançada, Criatividade verde,

Dinamismo da tecnologia verde, Inovação de processos verdes.


1 Introdução

Os controles informais são cada vez mais realçados nas organizações contemporâneas

(Goebel & Weißenberger, 2017a, 2017b), inclusive em startups (Davila & Foster, 2009;

Taylor, King & Smith, 2019). Permeiam um viés organicista (Chenhall, 2003) e são

direcionados ao fomento de comportamentos positivos nas organizações (Merchant & Otley,

2007). Se baseiam em seleção, treinamento e aspectos voltados aos indivíduos (controle de

pessoal) e aos valores, crenças e normatizações (controle cultural) (Kleine & Weißenberger,

2014; Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Condizente com a literatura de Sistemas

de Controle Gerencial (SCG), diversas formas de controle podem estimular distintos tipos de

inovação (Curtis & Sweeney, 2017; Guo, Paraskevopoulou & Sanchez, 2019; Munck, Tkotz,

Heidenreich & Wald, 2020). Entretanto, para organizações inovadoras e dependentes da

criatividade, como startups (Davila, Foster & Oyon, 2009), os achados não são conclusivos.

Neste contexto de empresas inovadoras tem-se as startups do agronegócio (AgTechs),

que atuam fundamentalmente com novas tecnologias (Waltz, 2017), e promovem inovações

voltadas ao agronegócio (Peralta, Echeveste, Martins & Lermen, 2020). Elas possuem

responsabilidades ambientais e recebem demandas para alinhar a atenção ao meio ambiente

com atividades de inovação (Giudici, Guerini & Rossi-Lamastra, 2019). Evidências apontam

que SCG podem contribuir para a inovação verde (Lopez-Valeiras, Gomez-Conde & Naranjo-

Gil, 2015; Wijethilake, Munir & Appuhami, 2018). Em estudos sobre a inovação verde

verifica-se uma chamada (Xie, Zhu & Wang, 2019; Liu, Zhao & Wang, 2020) para explorar a

inovação de processos verdes, que compreende a capacidade organizacional de aprimorar os

procedimentos para gerar economia de energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos

processos e fomentar a reciclagem dos resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017).

Indícios na literatura sugerem que a inovação de processos verdes pode ser fomentada

pelos SCG, mas silencia quanto aos controles informais, mesmo sendo benéficos para outras

prioridades organizacionais. Apesar dos escassos estudos sobre aprendizagem organizacional

em startups (Gonzaga, Figueiredo, Souza & Passos, 2020), tem-se que a eco-aprendizagem

pode ser influenciada pelos controles (Journeault, 2016), assim como potencialmente pode

influenciar a inovação de processos verdes (Huang, Lu, Chau & Zeng, 2020). Embora existam

evidências positivas dos SCG na criatividade (Cools, Stouthuysen & Van den Abbeele, 2017;

Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu, Appuhami & Su, 2020), os achados são

limitados para o contexto verde, além de que potencialmente a criatividade verde pode levar a

inovação de processos verdes (Chen, Chang, Lin, Lai & Wang, 2016; Song & Yu, 2018;

Song, Wang & Ma, 2020). Indícios ainda apontam que o dinamismo da tecnologia verde pode

moderar as relações da eco-aprendizagem e criatividade verde com a inovação de processos

verdes (Jiang, Chai, Shao & Feng, 2018; Zhao, Feng & Shi, 2018).

Diante do mencionado, observa-se a oportunidade de investigar o papel dos controles

informais em ambientes de inovação verde, considerando variáveis facilitadoras (eco-

aprendizagem avançada e criatividade verde). Pelo alto grau de inovação das AgTechs (Waltz,

2017), também parece ser oportuno explorar como o dinamismo da tecnologia verde afeta os

comportamentos em relação à inovação verde. Assim, este estudo objetiva analisar o papel do

controle informal, da eco-aprendizagem avançada e da criatividade verde na inovação de

processos verdes de AgTechs, considerando os possíveis efeitos moderadores do dinamismo

da tecnologia verde. Para tanto, considera-se uma amostra de 82 AgTechs brasileiras, e os

dados são analisados por meio da modelagem de equações estruturais por mínimos quadrados

parciais (PLS-SEM) e da análise qualitativa comparativa fuzzy-set (fsQCA).

O estudo justifica-se ao focar controles informais, em contraponto aos controles

formais comumente analisados, oportunidade apontada por Wijethilake et al. (2018). Apesar

da potencial relevância dos controles informais para empresas inovadoras (Chenhall & Moers,

2015), como em startups (Davila et al., 2009), novas evidências empíricas são necessárias.


Considerar AgTechs também é relevante, pois estão inseridas em um contexto particular

(Peralta et al., 2020), que exige congruência entre seus controles, comportamentos e

inovações verdes. Uma vez que o agronegócio brasileiro representa cerca de 25% do produto

interno bruto (PIB) nacional (Kureski, Moreira & Veiga, 2020), parece ser oportuno explorar

o contexto de startups desse segmento. Ademais, as AgTechs brasileiras apresentam um

significante crescimento econômico (Peralta et al., 2020), e assim, torna-se interessante

compreender os fatores alinhados com a inovação de processos verdes, dada a interface entre

disrupção tecnológica, inovação e atenção ao meio ambiente (Giudici et al., 2019)

O estudo possui potenciais contribuições à literatura e prática gerencial. Para a

literatura, destaca-se a pertinência de controles informais em startups, considerando sua

associação em outputs sustentáveis. Explora-se o papel da aprendizagem organizacional,

enfatizando a eco-aprendizagem avançada. Ainda, se revela a função da criatividade,

especificamente em contextos verdes. Contribui também com as chamadas de estudos para

contemplar a inovação de processos verdes. Para a prática gerencial, são proporcionados

subsídios informacionais aos gestores, de como podem promover a inovação de processos

verdes, considerando controles informais, eco-aprendizagem avançada, criatividade verde e

dinamismo da tecnologia verde. Além disso, são apresentadas duas configurações que as

organizações da amostra se utilizam para alcançar alta inovação de processos verdes.

2 Revisão da literatura e desenvolvimento das hipóteses

2.1 Controles informais e inovação de processos verdes

Os controles informais estão obtendo um gradativo crescimento da relevância nas

organizações contemporâneas (Goebel & Weißenberger, 2017b), com vistas em fomentar

comportamentos organizacionais positivos (Merchant & Otley, 2007). Pequenas empresas

(Chenhall, 2003) e startups (Davila & Foster, 2009; Taylor et al., 2019) costumam atribuir

considerável ênfase aos controles informais. Em contraponto aos controles formais (ex.:

controles de resultados e de ações), que são percebidos como mecanicistas, os controles

informais tendem a possuir um viés organicista (Chenhall, 2003). Os controles informais

permeiam mecanismos que conduzem a autorregulação, pela indução de comportamentos aos

atores e valoração da cultura organizacional (Ouchi, 1979).

Nesta perspectiva, a abordagem de controles informais comumente considera duas

dimensões relevantes: controles de pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger,

2014; Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Os controles de pessoal são

implementados nas organizações por meio da seleção, treinamento e configuração do trabalho

(Merchant & Van der Stede, 2007), e baseiam-se na intenção de controlar e permitir a

motivação dos membros (Goebel & Weißenberger, 2017b). Por sua vez, os controles culturais

são implementados e compartilhados nas organizações mediante as crenças, valores e padrões

normativos (Flamholtz, Das & Tsui, 1985), e possuem potencial para direcionar os indivíduos

para comportamentos organizacionais desejados (Simons, 1995).

Evidências teórico-empíricas apoiam que um SCG pode contribuir em diferentes tipos

de inovação nas organizações (Curtis & Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al.,

2020), inclusive na inovação verde (ex.: Lopez-Valeiras et al. 2015; Wijethilake et al., 2018).

Emergindo em contextos inovativos, organizações com culturas orgânicas podem promover a

inovação (Chenhall & Morris, 1995), por meio do controle e acompanhamento dos processos

de decisão e respectiva comunicação interna (Chenhall, Kallunki & Silvola, 2011). Apesar

dos controles informais serem pertinentes para ambientes inovadores (Chenhall & Moers,

2015), as evidências acerca da perspectiva de controles informais ainda são limitadas.

Dentre os diversos tipos de inovação (verde), estudos exploram a perspectiva de

inovação tecnológica, que compreende a inovação de processos e produtos (Huang & Li,

2017). Condizente com uma demanda emergente (Xie et al., 2019; Liu et al., 2020), o estudo


considera exclusivamente a perspectiva da inovação de processos verdes, que compreende a

capacidade organizacional de aprimorar os procedimentos utilizados para gerar economia de

energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos processos produtivos e instigar a reciclagem

dos resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017). Desta maneira, presume-se que os controles

informais podem favorecer a inovação de processos verdes. Além disso, considera-se o

contexto de startups inseridas no meio ambiental, que precisam combinar inovação e atenção

ao meio ambiente (Giudici et al., 2019). Assim, propõe-se que:

H1: Os controles informais se associam positivamente com a inovação de processos verdes.

2.2 Controles informais e eco-aprendizagem avançada

A eco-aprendizagem avançada permeia os conceitos de aprendizagem organizacional

(Latan et al., 2018), que consiste no processo de mudança da organização para se adequar às

alterações no ambiente (Kloot, 1997). Nesta perspectiva, a eco-aprendizagem avançada

contempla o nível ciente das organizações sobre as tendências ambientais contemporâneas,

como mudanças climáticas, redução, reutilização, reciclagem e práticas de sustentabilidade

nos negócios (Latan et al., 2018). Em linhas gerais, as organizações que atuam diretamente

com questões do meio ambiente são pressionadas a promover o desenvolvimento sustentável

(Shahzad, Qu, Zafar, Ding & Rehman, 2020), e para isso adotam práticas gerenciais que

instigam a eco-aprendizagem (Sánchez-Triana & Ortolano, 2001).

Pesquisas que consideram a potencial influência dos SCG ainda são limitadas

(voltados ao contexto verde) nas capacidades organizacionais, como a aprendizagem

organizacional (Guenther, Endrikat & Guenther, 2016). Entretanto, evidências apontam que o

eco-controle pode favorecer a eco-aprendizagem (Journeault, 2016), além de que controles

informais potencialmente podem permitir o aprimoramento da construção de aprendizagem

organizacional (Pant, 2001). Em específico para o contexto de startups, são escassos os

estudos que exploram determinantes da aprendizagem organizacional (Gonzaga et al., 2020).

Assim, espera-se que os controles informais possam contribuir para a constituição de uma

eco-aprendizagem avançada nas AgTechs, conforme enuncia a hipótese a seguir:

H2: Os controles informais se associam positivamente com a eco-aprendizagem avançada.

2.3 Controles informais e criatividade verde

A criatividade consiste em origem e desenvolvimento de ideias novas, úteis e

aplicáveis a determinada atividade, práticas, processos ou produtos (Amabile, Conti, Coon,

Lazenby & Herron, 1996). Uma extensão do conceito prossegue para a criatividade verde,

considerando os preceitos anteriores e delimitando para aspectos verdes (Song & Yu, 2018).

A criatividade verde pode ser definida como o desenvolvimento de novas ideias que sejam

originais, novas e aplicáveis no âmbito de produtos, processos ou práticas verdes (Chen &

Chang, 2013). Em empresas com alto grau de tecnologia (high-tech), a criatividade é

essencial para a continuidade dos negócios (Lapierre & Giroux, 2003), não sendo diferente

para as pautadas em tecnologia e cujas atividades repercutem no meio ambiente, no qual a

criatividade verde se torna fundamental para a sobrevivência (Li et al., 2020).

A literatura pontua que alguns tipos de SCG podem estimular a criatividade nas

organizações (Cools et al., 2017; Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al.,

2020). Entretanto, para os controles informais, além da criatividade no âmbito verde, as

evidências são limitadas. Seguindo a linha dos controles voltados para a seleção, treinamento

e acompanhamento do pessoal, além da declaração de missão, crenças e valores culturais

enfatizados pela organização (Goebel & Weißenberger, 2017b), entende-se que esses

controles informais possuem potencial para fomentar um ambiente prolífero para novas

ideias, que sejam originais e úteis para agregar aos processos, práticas e produtos verdes

(Chen & Chang, 2013; Song & Yu, 2018). Ademais, considera-se pertinente o papel da


criatividade nas startups (Davila et al., 2009), especialmente da criatividade verde em

AgTechs. Considerando o exposto, pressupõe-se que:

H3: Os controles informais se associam positivamente com a criatividade verde.

2.4 Eco-aprendizagem avançada e inovação de processos verdes

A eco-aprendizagem avançada pode ser benéfica para comportamentos verdes das

organizações, pois consiste no conhecimento de práticas e desenvolvimento sustentável

(Latan et al., 2018). Os membros da organização estando cientes dessas questões ambientais

contemporâneas, favorece um alinhamento natural com a promoção de inovação de processos

verdes, ou em outras palavras, a inovação de procedimentos voltados para a tecnologia limpa,

remanufatura de materiais, minimização de toxidades e redução do desperdício de recursos

naturais (Huang & Li, 2017). Neste contexto, considera-se o papel das AgTechs, as quais

produzem disrupções tecnológicas que envolvem os mais diversos contextos do agronegócio e

da natureza (Waltz, 2017). Logo, não se pode negligenciar fatores que facilitam a inovação de

processos sustentáveis nessas startups, como o potencial da eco-aprendizagem para tal.

Indícios sugerem que a aprendizagem organizacional contribui diretamente para o

desempenho da eco-inovação (Huang et al., 2020). Latan et al. (2018) constataram efeitos

positivos da eco-aprendizagem avançada nos desempenhos ambiental e financeiro, mas

sugerem explorar os reflexos da eco-aprendizagem avançada na inovação ambiental. Ao

considerar que a inovação de processos verdes é um fator crucial para alcançar

desenvolvimento sustentável, compreender seus antecedentes torna-se relevante (Xie et al.,

2019). Neste sentido, a eco-aprendizagem avançada pode estimular a consciência ambiental e

influenciar os processos de tomada de decisão (Latan et al., 2018), refletindo na gestão das

atividades de inovação de processos verdes (Guenther et al., 2016). Assim, assume-se que:

H4: A eco-aprendizagem se associa positivamente com a inovação de processos verdes.

2.5 Criatividade verde e inovação de processos verdes

A criatividade compreende a proposição de ideias novas e úteis, e quando aplicadas

com sucesso originam a inovação, ou seja, a criatividade é um primeiro passo para a inovação

(Amabile, 1996). A criatividade organizacional é um dos meios originadores da inovação

organizacional (Anderson, Potočnik & Zhou, 2014). Assim, torna-se coerente pressupor que a

criatividade figura como um antecedente da inovação (Amabile et al., 1996). De maneira

similar, em relação à criatividade verde, a geração de ideias novas e úteis em produtos,

processos e práticas verdes (Chen & Chang, 2013) pode ser um potencial estimulador da

inovação verde das organizações (Song & Yu, 2018). Em síntese, espera-se que as

organizações consigam alinhar sua criatividade e inovação verdes (Chen & Chang, 2013).

Evidências sugerem relação positiva da criatividade verde com o desempenho de

desenvolvimento de produtos verdes (Chen et al., 2016), inovação verde (produtos e serviços)

(Song & Yu, 2018), e desempenho de inovação de produtos verdes (Chen & Chang, 2013;

Song et al., 2020). Contudo, a relação da criatividade verde exclusivamente com a inovação

de processos verdes parece não ser conclusiva. Se os membros da organização apresentarem

capacidade criativa no âmbito de novas ideias ecológicas, metas e planos ambientais, além de

soluções verdes para as demandas (Song & Yu, 2018), uma possível consequência será a

inovação de processos voltados para reciclagem, remanufatura, tecnologias mais limpas e

redução no consumo de recursos naturais (Huang & Li, 2017). Diante disso, propõe-se que:

H5: A criatividade verde se associa positivamente com a inovação de processos verdes.

2.6 Efeito moderador do dinamismo da tecnologia verde

O dinamismo da tecnologia verde consiste no grau de incerteza ambiental das

mudanças e disrupções na tecnologia verde (Schilke, 2014). Na medida em que as empresas


oportunizarem meios para agilizar as mudanças tecnológicas verdes, maior será a motivação

para aprendizagem e absorção de novas tecnologias (Jiang et al., 2018; Zhao et al., 2018). Os

meios para agilizar as mudanças tecnológicas podem ser a eco-aprendizagem avançada e a

criatividade verde, pois quando combinados com o dinamismo da tecnologia verde,

favorecem a capacidade de captação de tecnologias e patentes do meio externo (Cai, Liu,

Deng & Cao, 2014), e refletir positivamente na inovação (Zhao et al., 2018).

Em níveis mais altos de dinamismo de tecnologia verde, a necessidade organizacional

por capacidade de absorção de conhecimento sobre as novas tecnologias verdes tende a ser

maior do que em níveis menores de dinamismo (Jiang et al., 2018). Desse modo, ao

considerar a rápida mudança das tecnologias do setor, as mudanças radicais nas técnicas

existentes e as oportunidades advindas desse dinamismo (Sheng, Zhou & Li, 2011), se as

empresas gerenciarem meios de absorver e utilizar o conhecimento sobre as novas tecnologias

verdes (ex.: por meio da eco-aprendizagem avançada e/ou criatividade verde), podem obter

benefícios de inovação verde (Zhao et al., 2018).

A percepção do dinamismo da tecnologia verde pode beneficiar a relação da eco-

aprendizagem avançada e/ou criatividade verde com a inovação de processos verdes. Ao

considerar o dinamismo da tecnologia verde, a eco-aprendizagem avançada pode auxiliar na

adaptação às mudanças organizacionais (Kloot, 1997), como as oriundas do dinamismo

tecnológico verde. O desenvolvimento de novas ideias no âmbito de produtos, processos ou

práticas verdes (Song & Yu, 2018), em conjunto com o dinamismo da tecnologia verde, pode

proporcionar inovações verdes. Os membros da organização estarem cientes das tendências

ambientais (Latan et al., 2018), ou terem um ambiente propício para ideias novas de processos

verdes (Amabile et al., 1996; Chen & Chang, 2013), combinado a absorção de novas

tecnologias verdes (Jiang et al., 2018), pode levar a maiores níveis de inovação de processos

verdes (Huang & Li, 2017). Assim, propõe-se duas hipóteses, e na sequência, a Figura 1.

H6a: O dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a relação da eco-aprendizagem

avançada com a inovação de processos verdes.

H6b: O dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a relação da criatividade verde

com a inovação de processos verdes.

Figura 1. Modelo conceitual.

3 Procedimentos metodológicos

3.1 Coleta de dados e amostra

A população da pesquisa compreende 326 AgTechs listadas no ecossistema brasileiro

de startups, conforme a base de dados da Startupbase, mantida pela Associação Brasileira de


Startups (Abstartups). Uma survey foi conduzida pelo LinkedIn, com o envio de convite a um

fundador/ gestor para cada AgTech. Aos que aceitaram o convite, enviou-se o link do

questionário, disponibilizado em plataforma eletrônica. A coleta dos dados ocorreu de abril de

2020 a janeiro de 2021 e a amostra resultou em 82 respondentes, responsáveis por diferentes

AgTechs, o que representa uma taxa de participação de 25,15%. O tamanho da amostra se

equivale a estudos pregressos no contexto de controles gerenciais em startups (Davila &

Foster, 2007; Davila, Foster & Jia, 2015; Samagaio, Crespo & Rodrigues, 2018).

O perfil das AgTechs da amostra indica que atuam em média 4,38 anos no mercado,

42(51,22%) possuem vínculo/ suporte de incubadoras, parques ou aceleradoras, enquanto

40(48,78%) são totalmente independentes. Sobre recebimento de funding externo, 44(53,66%)

declararam ter recebido/ estar recebendo, e 38(46,34%) apontaram nunca ter recebido/ estar

recebendo recursos financeiros de terceiros. Acerca do perfil dos indivíduos, em específico ao

cargo/ função, 51(62,20%) são fundadores, sócios ou proprietários individuais, 12(14,63%)

diretores, 12(14,63%) gerentes, 2(2,44%) supervisores, 1(1,22%) controller e 4(4,88%)

analistas ou desenvolvedores. Os respondentes possuem em média 36 anos e estão em média

há 3 anos na startup. Sobre a escolaridade, 6(7,32%) são doutores, 17(20,73%) mestres,

32(39,02%) especialistas, 20(24,39%) graduados e 7(8,54%) graduação em andamento.

3.2 Variáveis da pesquisa

O instrumento da pesquisa contém três blocos. O primeiro realça a carta de

apresentação, com o termo de consentimento livre e esclarecido (TCLE). Também contém

informações para minimizar o common method bias (CMB), como a garantia de anonimato,

instruções claras, organizadas didaticamente e diferentes rótulos para as escalas utilizadas

(Podsakoff, MacKenzie, Lee & Podsakoff, 2003). O segundo bloco apresenta os construtos e

respectivas assertivas. O último contempla aspectos demográficos das AgTech e respondentes.

Os controles informais (variável independente) foram mensurados com base na escala

de Goebel e Weißenberger (2017a), que se compõe por duas dimensões: controles de pessoal

(5 itens) e controles culturais (6 itens). Os itens foram mensurados em escala do tipo Likert de

5 pontos (1=discordo totalmente e 5=concordo totalmente). Consistente com pesquisas

prévias (Kleine & Weißenberger, 2014), a variável de controles informais foi mensurada

como um construto de segunda ordem, por meio da abordagem de repetição de indicadores.

Construtos de ordem superior são pertinentes para modelagens de construtos com maiores

graus de abstração (Sarstedt, Hair Jr., Jun-Hwa, Becker & Ringle, 2019), como no caso dos

controles informais, que se compõe pelos controles de pessoal e controles culturais.

Duas variáveis intervenientes foram consideradas. A primeira é a eco-aprendizagem

avançada (3 itens), extraída de Latan et al. (2018). Para mensurar os itens utilizou-se escala

Likert de cinco pontos (1=discordo totalmente e 5=concordo totalmente). A segunda variável

mediadora do modelo, criatividade verde (6 itens), foi adaptada de Song e Yu (2018). Houve

uma ligeira adaptação do contexto de “membros do projeto de desenvolvimento de produtos”

para o contexto dos membros em geral. A escala Likert utilizada possui cinco pontos

(1=nunca e 5=sempre). O dinamismo da tecnologia verde (variável moderadora) baseia-se no

instrumento (4 itens) de Jiang et al. (2018), com escala de mensuração Likert de cinco pontos

(1= discordo totalmente e 5= concordo totalmente).

A inovação de processos verdes (variável dependente) contempla 4 itens, extraídos de

Huang e Li (2017), com mensuração dos itens em escala Likert de cinco pontos (1= nunca e

5= sempre). Adicionalmente, duas variáveis de controle foram inseridas no modelo, sendo

ambas binárias. A primeira consiste no tempo de mercado da AgTech, considerando-se um

grupo de até três anos e outro com mais de três anos, com a divisão proposta pela mediana dos

dados (+/- 3 anos). Conforme aumenta a idade das organizações, existe uma maior tendência

para a estabilidade e probabilidade de sobrevivência (Carroll & Hannan, 2000). A segunda

variável de controle é o recebimento de funding, no qual o primeiro grupo representa as


AgTechs que não receberam, e o segundo, as que receberam recursos de terceiros. Startups

com funding podem apresentar maior alinhamento entre o desenho e uso do SCG (Theiss &

Beuren, 2020), o que pode implicar em maiores níveis de inovação (Davila et al., 2015).

Medidas foram adotadas para checar possíveis problemas na qualidade da survey. Para

analisar o CMB, conduziu-se o teste de fator único de Harman, que resultou em 6 fatores com

autovalor superior a 1, representando 70,6% da variância total, em que o 1º fator representa

37,06%, valor abaixo do limiar de 50% (Podsakoff et al., 2003). Em relação ao viés de não

resposta, uma vez que não estão disponíveis as informações dos não respondentes, assumiu-se

que os respondentes tardios são mais similares aos não respondentes, e assim conduziu-se um

teste t para amostras independentes entre os itens preenchidos pelos 20 primeiros e 20 últimos

respondentes (Armstrong & Overton, 1977), no qual não foram encontradas diferenças

significativas (menor valor p=0,147). Por fim, efetuou-se a análise da straightlining (linha

direta) em baterias de itens, que consiste em possíveis respostas idênticas (mesmo ponto da

escala) sequencialmente nos itens, no qual após checagem para cada respondente, não se

encontrou evidências de tal problema (Kim, Dykema, Stevenson, Black & Moberg, 2019).

3.3 Técnicas de análise dos dados

O estudo emprega uma abordagem de métodos mistos, no intento de permitir um

desenho explicativo que se complemente (Johnson & Onwuegbuzie, 2004). A utilidade dessa

abordagem mista (quantitativa e qualitativa) na explicação de um fenômeno é relevante

(Venkatesh, Brown & Bala, 2013). Um exemplo dessa combinação na área de negócios e

gestão é o uso da PLS-SEM (abordagem quantitativa) e a fsQCA (abordagem qualitativa)

(Crespo, Curado, Oliveira & Muñoz-Pascual, 2021). Pesquisas no contexto de controles

gerenciais em startups (Crespo, Rodrigues, Samagaio & Silva, 2019; Frare & Beuren, 2020)

evidenciam a complementariedade das técnicas em questão (PLS-SEM e fsQCA).

A PLS-SEM foi operacionalizada no software SmartPLS 3 (Ringle, Wende & Becker,

2015). É considerável o uso da técnica nas pesquisas em contabilidade gerencial (Nitzl, 2016),

visto propriedades como o manuseio de modelagens complexas, robustez frente a ausência de

normalidade dos dados e compatibilidade com amostras relativamente pequenas (Hair Jr.,

Risher, Sarstedt & Ringle, 2019). Realizaram-se testes de moderação e via efeitos indiretos

específicos. Ao considerar a relação de uma variável independente com outra dependente,

uma variável moderadora permeia a propriedade de enfraquecimento/ fortalecimento da

relação, enquanto o efeito indireto específico avalia se uma variável interveniente pode

mediar a relação em questão (Hair Jr., Hult, Ringle & Sarstedt, 2017).

A segunda técnica (fsQCA) possui vasto potencial para ser utilizada nas pesquisas em

controle gerencial, visto a possibilidade de entender como as combinações de elementos

levam a um resultado comum (Bedford, Malmi & Sandelin, 2016; Bedford, 2020). A técnica

permite compreender quais condições são necessárias e quais configurações causais são

suficientes para promover determinado resultado (Ragin, 2008), no caso em questão, quais

condições (controles informais, eco-aprendizagem avançada, criatividade verde e dinamismo

da tecnologia verde) podem levar a um alto sucesso do outcome (inovação de processos

verdes). Ademais, a fsQCA considera quais configurações entre as condições causais podem

apresentar equifinalidade, para atingir o resultado de interesse (Fiss, 2007).

4 Análise dos dados

4.1 Análise quantitativa

A primeira análise empregada foi a PLS-SEM. Ao considerar o modelo de mensuração

reflexivo, faz-se a análise das cargas fatoriais, via análise fatorial confirmatória,

confiabilidade de consistência interna, validade convergente e validade discriminante (Hair Jr.

et al., 2019). Para ajuste do modelo, um item do dinamismo da tecnologia verde foi excluído.

Na Tabela 1, apresentam-se a estatística descritiva e os resultados da fiabilidade e validez.


Tabela 1. Estatística descritiva, fiabilidade e validez Variável Estatística descritiva Fiabilidade e validez

Média Desvio-padrão α rho_A CR AVE

Controles informais 3,948 0,818 0,909 0,917 0,925 0,860

Eco-aprendizagem avançada 4,419 0,696 0,680 0,742 0,800 0,583

Criatividade verde 3,478 0,934 0,949 0,952 0,960 0,799

Inovação de processos verdes 3,710 1,109 0,887 0,893 0,922 0,748

Dinamismo da tecnologia verde 3,817 0,862 0,719 0,724 0,842 0,641

Embora idealmente as cargas fatoriais dos itens devam ser superioras a 0,70, em

pesquisas com caráter mais exploratório o limiar de 0,60 parece adequado (Hair Jr. et al.,

2017). Um único item (do construto eco-aprendizagem avançada) resultou em carga fatorial

inferior a 0,60 (0,523), mas nesses casos deve-se considerar a validade de conteúdo (Hair Jr.

et al., 2017), assim optou-se por mantê-lo. Perspectiva semelhante (manutenção de itens com

cargas fatoriais próximas a 0,60) pode ser encontrada em Latan et al. (2018). Para fiabilidade

e validez, idealmente o alfa de Cronbach (α), rho_A e composite reliability (CR) devem ser

superioras a 0,70, mas em casos exploratórios, aceita-se o limiar de 0,60 (Hair Jr. et al., 2019).

Apenas o α apresenta um índice abaixo de 0,70 (0,680), o que denota fiabilidade e validez do

modelo (Hair Jr. et al., 2019). Na validade convergente, a average variance extracted (AVE)

dos construtos está acima de 0,50, o que atesta adequação (Hair Jr. et al., 2019). Na Tabela 2,

evidenciam-se as correlações e critérios para acessar a validade discriminante.

Tabela 2. Correlações e resultados da validade discriminante Variável 1 2 3 4 5 6 7

1. Controles informais 0,927 0,542 0,511 0,549 0,486 0,155 0,190

2. Eco-aprendizagem avançada 0,496 0,763 0,518 0,583 0,510 0,107 0,067

3. Criatividade verde 0,487 0,460 0,894 0,544 0,548 0,123 0,053

4. Inovação de processos verdes 0,496 0,502 0,502 0,865 0,403 0,056 0,049

5. Dinamismo da tecnologia verde 0,386 0,422 0,453 0,324 0,801 0,038 0,125

6. Funding -0,079 0,064 0,120 0,032 0,011 - 0,072

7. Tempo no mercado 0,141 -0,051 -0,003 -0,015 0,104 0,072 -

Nota: Valores em negrito indicam a raiz quadrada da AVE e a diagonal inferior indica as correlações, para

acesso ao critério de Fornell-Larcker; e a diagonal superior indica os valores para acesso ao critério de HTMT.

A validade discriminante foi considerada a partir de dois critérios. O primeiro

(Fornell-Larcker), atesta que a raiz quadrada da AVE de cada construto (valor em negrito na

diagonal) é superior a correlação do respectivo construto com os demais construtos (Hair Jr. et

al., 2017). O segundo critério consiste no Heterotrait-Monotrait Ratio of Correlations

(HTMT), em que as correlações médias dos itens entre os construtos são inferiores a 0,90

(Hair Jr. et al., 2019). Destarte, prossegue-se para o modelo estrutural (Tabela 3).

Tabela 3. Modelo estrutural H Relação estrutural Beta (β) p-value R2 Q2

H1 CI → IPV 0,319 0,014** 0,352 0,278

H2 CI → EAA 0,496 0,000*** 0,236 0,106

H3 CI → CV 0,487 0,000*** 0,228 0,181

H4 EAA → IPV 0,326 0,009***

H5 CV → IPV 0,269 0,007***

- DTV → IPV 0,014 0,458

H6a EAA * DTV → IPV 0,179 0,068*

H6b CV * DTV → IPV 0,031 0,388

- Funding → IPV 0,008 0,467

- Tempo no mercado → IPV -0,052 0,312

Nota: *p<0,10; **p<0,05; ***p<0,01.


Para acessar a multicolinearidade, atestaram-se valores de variance inflation factor

(VIF) inferiores a 3 (maior VIF=1,925), o que indica ausência de multicolinearidade (Hair Jr.

et al., 2019). A variância explicada (R2) da eco-aprendizagem avançada (0,236) e da

criatividade verde (0,228) se aproximam de uma grande explicação (0,26), e a inovação de

processos verdes (0,352) supera esse limiar para ser interpretado como grande poder

explicativo (Cohen, 1988). Em relação à relevância preditiva (Q2), valores acima de zero são

aceitáveis (menor valor = 0,106), e logo, os construtos com dependência em algum momento

do modelo possuem relevância preditiva (Hair Jr. et al., 2019).

Semelhante a estudos pregressos (Bedford, Bisbe & Sweeney, 2019; Feder &

Weißenberger, 2021), após a análise das relações propostas pelas hipóteses e das variáveis de

controle, faz-se as análises dos potenciais efeitos indiretos específicos no modelo estrutural.

Duas possibilidades de caminhos são possíveis, ao considerar a eco-aprendizagem avançada e

a criatividade verde como possíveis intervenientes entre os controles informais e a inovação

de processos verdes. Desta forma, tem-se que os controles informais possuem efeitos indiretos

na inovação de processos verdes, via eco-aprendizagem avançada (β=0,162, p-value =

0,019**) e criatividade verde (β=0,131, p-value = 0,024**). Ao considerar que a relação

direta entre os controles informais e a inovação de processos verdes é positiva e significante

(β=0,319, p-value = 0,014**), tem-se que existem mediações parciais (Bido & Silva, 2019),

considerando os papéis intervenientes da eco-aprendizagem avançada e criatividade verde.

4.2 Análise qualitativa

O primeiro procedimento da fsQCA consiste na calibração dos dados (Ragin, 2008).

Neste momento, os construtos mensurados com multi-itens são transformados em índices,

obtidos pelas suas pontuações médias (Crespo et al., 2019). Três âncoras teóricas são

definidas para a calibração dos dados, sendo que os escores fuzzy devem perpassar valores de

0 a 1 (Ragin, 2008) e os valores atuais compreendem a escala Likert de cinco pontos. Para

tanto, assumem-se âncoras para o full membership (4), crossover point (3), e full non-

membership (2), pautadas nos estudos de Muñoz e Kibler (2016) e Su, Zhang e Ma (2019).

Após a calibração dos dados, providenciou-se a análise de condições necessárias para

que ocorra determinado resultado (Ragin, 2008). Uma condição pode ser necessária, quando

sua consistência é superior a 0,90, e quase sempre necessária, quando sua consistência é

superior a 0,80 (Ragin, 2000). Assim, observou-se que os controles informais (0,931) e a eco-

aprendizagem avançada (0,978) são sempre necessários, e a criatividade verde (0,805) e o

dinamismo da tecnologia verde (0,870) são quase sempre necessários, para que as AgTechs

alcancem alta inovação de processos verdes.

Na sequência, procedeu-se à análise de configurações suficientes, considerando que as

condições podem ser necessárias, mas não suficientes por si só (Ragin, 2008). Inicialmente

elaborou-se uma tabela verdade de 2k linhas (k = n condições causais), e para refinar a tabela,

utilizou-se um limite de consistência de 0,80 (Ragin, 2008). A fsQCA proporciona três

conjuntos de soluções: complexa, parcimoniosa e intermediária (Ragin, 2008). O presente

estudo utiliza as soluções parcimoniosas e intermediárias em conjunto, considerando a

representação gráfica de Fiss (2011). A representação consiste em apontar as condições

presentes (●) e ausentes ( ), em que as condições indiferentes perpassam espaços em branco.

Ainda conforme Fiss (2011), as condições presentes nas soluções parcimoniosas e

intermediárias (condições centrais) são destacadas com círculos maiores, e condições

presentes apenas nas soluções intermediárias (condições periféricas) são representadas em

círculos menores. Tal representação é amplamente aceita na literatura (Samagaio et al., 2018;

Crespo et al., 2019). Duas soluções foram obtidas e são apresentas na Tabela 4.


Tabela 4. Soluções suficientes para levar a alta inovação de processos verdes Condição Solução 1 (S1) Solução 2 (S2)

Controles informais ● ● Eco-aprendizagem avançada ● ●

Criatividade verde ●

Dinamismo da tecnologia verde

Cobertura bruta 0,768 0,186

Cobertura única 0,627 0,046

Consistência 0,863 0,843

Cobertura geral da solução 0,813

0,855 Consistência geral da solução

Nota 1: Círculos pretos (●) indicam a presença da condição; círculos brancos com “x” ( ) indicam a ausência da

condição; e cédulas sem círculos indicam que a condição é indiferente.

Nota 2: Círculos maiores indicam condições centrais (essenciais); círculos menores indicam condições

periféricas (complementares).

As consistências das soluções (S1 e S2) e geral da solução apresentam valores acima

de 0,80, o que representa a confiabilidade das mesmas (Ragin, 2008). A cobertura geral

representa a proporção de casos contemplados pelas soluções encontradas, a cobertura bruta

de cada solução representa a proporção de casos que utiliza tal configuração, mesmo

considerando que pode perpassar mais de uma configuração causal, enquanto a cobertura

única considera a proporção de casos que utilizam exclusivamente tal solução (Fiss, 2007).

Observa-se que a S1 contempla a maior proporção de casos da amostra (76,8%),

inclusive de forma exclusiva (62,7%). Essa solução (S1) consiste nas presenças de controles

informais (essencial), eco-aprendizagem avançada (complementar) e criatividade verde

(essencial), em que o dinamismo da tecnologia verde é indiferente. A S2 contempla 18,6%

dos casos, e 4,6% de forma exclusiva. Tal solução perpassa as presenças de controles

informais (essencial) e eco-aprendizagem avançada (complementar), indiferença de

criatividade verde e ausência de dinamismo de tecnologia verde (essencial). Essas duas

soluções, apesar da equifinalidade em relação à inovação de processos verdes, apresentam

duas perspectivas singulares: embora ambas necessitem essencialmente de controles informais

e complementarmente de eco-aprendizagem avançada, quando existe uma considerável

presença de criatividade verde, o dinamismo da tecnologia verde é indiferente (S1). Já quando

existe percepção de ausência do dinamismo da tecnologia verde, a dependência de

criatividade não é uma condição exigida para promover inovação de processos verdes (S2).

4.3 Discussão dos achados

A hipótese H1 considera que os controles informais se associam positivamente com a

inovação de processos verdes, e recebe apoio para suporte (β=0,319; p<0,05). Na abordagem

assimétrica, os controles informais são uma condição sempre necessária (consistência =

0,931) e presente em todas as duas soluções suficientes para levar as startups a uma alta

inovação de processos verdes, além de ser uma condição central (essencial) nessas soluções.

Este achado corrobora a literatura que alvitra SCG como propulsores da inovação

organizacional (Curtis & Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al., 2020), estendendo

para a perspectiva verde (Lopez-Valeiras et al., 2015; Wijethilake et al., 2018),

especificamente ao considerar o SCG como antecedente direto. Dessa forma, os controles

informais permitem o fomento aos comportamentos organizacionais positivos (Merchant &

Otley, 2007), mediante a condução e alinhamento de comportamentos dos indivíduos, além da

valoração da cultura organizacional (Ouchi, 1979).

Nota-se a relevância da cultura orgânica em ambientes de inovação (Chenhall &


Morris, 1995), como em startups, que atribuem ênfase aos controles informais (Davila &

Foster, 2009; Taylor et al., 2019). Esses controles informais, compostos por controles de

pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger, 2014; Goebel & Weißenberger, 2016,

2017a, 2017b), aparentemente são considerados pelas AgTechs para alinhar os interesses de

inovação e preservação ambiental (Giudici et al., 2019). Em linhas gerais, os achados

apontam que as AgTechs conduzem o treinamento, seleção e delimitação do trabalho ao

pessoal (Merchant & Van der Stede, 2007) e socialização de crenças, valores e padrões

normativos (Flamholtz et al., 1985) para alinhar a inovação de processos verdes, como a

capacidade de melhoria nos procedimentos para gerar economia de energia, prevenção da

poluição, minimização de toxidades nos processos produtivos e fomentar a reciclagem dos

resíduos (Chen, 2008; Huang & li, 2017). Para a amostra, esse alinhamento dos controles

informais figura como um elemento chave para a alta inovação de processos verdes.

A hipótese H2 propõe que os controles informais se associam positivamente com a

eco-aprendizagem avançada, o que pode ser suportado (β=0,496; p<0,01). Este achado

coaduna-se com as evidências de pacotes de eco-controles incentivarem a eco-aprendizagem

(Journeault, 2016), além de reforçar que os controles informais possuem potencial para

instigar a aprendizagem organizacional (Pant, 2001). Isso sugere que as AgTechs utilizam os

controles de pessoal e cultural (Goebel & Weißenberger, 2017b) para promover a eco-

aprendizagem avançada entre os membros, ou seja, fomentar a consciência organizacional

sobre as perspectivas e tendências ambientais contemporâneas (Latan et al., 2018). Nesse

contexto, os controles informais auxiliam nas mudanças da organização para adequação aos

novos desafios impostos pelo ambiente (Kloot, 1997), como mudanças climáticas, práticas

sustentáveis, reciclagem, reutilização e comportamentos ecológicos (Latan et al., 2018).

A hipótese H3 pressupõe que os controles informais se associam positivamente com a

criatividade verde, o que foi suportado (β=0,487; p<0,01). Este achado condiz com estudos

prévios que revelam um papel positivo do SCG no estímulo à criatividade (Cools et al., 2017;

Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al., 2020). Além disso, ao considerar a

função essencial da criatividade para a sobrevivência das startups (Davila et al., 2009),

compreender seus potencializadores parece pertinente. Assim, o estudo estende a perspectiva

exposta, ao evidenciar que nas AgTechs da amostra, os controles voltados para a seleção,

treinamento e acompanhamento do pessoal, além da declaração de missão, crenças e valores

culturais (Goebel & Weißenberger, 2017b), possuem capacidade de fomentar o

desenvolvimento de ideais novas, úteis e aplicáveis no contexto de produtos, processos ou

práticas verdes (Chen & Chang, 2013; Huang & Li, 2018).

A hipótese H4 preconiza que a eco-aprendizagem se associa positivamente com a

inovação de processos verdes, sendo suportada (β=0,326; p<0,01). Na análise assimétrica, a

eco-aprendizagem avançada revelou-se sempre necessária (consistência = 0,978) e presente

nas duas soluções suficientes para alta inovação de processos verdes, se configurando como

um elemento periférico (complementar) nessas soluções suficientes. Este achado está em

linha com as evidências da aprendizagem organizacional estar associada com o desempenho

da eco-inovação (Huang et al., 2020). Também expande a perspectiva de a eco-aprendizagem

ser benéfica para o desempenho ambiental e financeiro (Latan et al., 2018), ao demonstrar sua

relevância para o contexto de inovação, no caso, a inovação de processos verdes, que consiste

em um dos principais caminhos para as organizações alcançarem desempenho sustentável

(Xie et al., 2019). Em síntese, as AgTechs apresentam capacidade de alinhar o conhecimento

com questões ambientais contemporâneas (Latan et al., 2018) para produzir inovação em

procedimentos como tecnologia limpa, remanufatura de materiais, minimização de toxidades

e desperdício de recursos naturais (Huang & Li, 2017).

A hipótese H5 estípula que a criatividade verde se associa positivamente com a

inovação de processos verdes, sendo suportada (β=0,269; p<0,01). Assimetricamente, a


criatividade verde consiste em uma condição quase sempre necessária (consistência = 0,805),

além de ser presente de maneira essencial em uma solução (S1) e indiferente na outra solução

(S2), no que tange às configurações suficientes para levar a uma alta inovação de processos

verdes. Este achado corrobora pesquisas prévias, que identificaram a criatividade verde como

um preditor do desempenho de desenvolvimento de produtos verdes (Chen et al., 2016),

inovação verde (produtos e serviços) (Song & Yu, 2018), e desempenho de inovação de

produtos verdes (Chen & Chang, 2013; Song et al., 2020), e expande a relação para o foco

exclusivo na inovação de processos verdes. Constata-se o potencial de alinhamento entre e a

criatividade e o potencial de inovação verde (Chen & Chang, 2013), o que permeia o

desenvolvimento de ideias novas e úteis no âmbito de produtos, práticas e processos verdes

(Song & Yu, 2018) e a aplicação com sucesso dessas ideias, o que origina a inovação

(Amabile, 1996), em especial nos processos voltados para reciclagem, remanufatura,

tecnologias mais limpas e redução no consumo de recursos naturais (Huang & Li, 2017)

A hipótese H6a prevê que o dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a

relação da eco-aprendizagem avançada com a inovação de processos verdes, o que pode ser

suportado (β=0,179; p<0,10). As organizações estarem cientes das tendências ambientais

contemporâneas (Latan et al., 2018), quando combinado com o dinamismo de tecnologia

verde (Jiang et al., 2018), pode elevar os benefícios da inovação de processos verdes (Huang

& Li, 2017). Portanto, a relação da eco-aprendizagem avançada com a inovação de processos

verdes pode ser fortalecida pelo aumento do dinamismo de tecnologia verde. Assim, à medida

que as empresas oportunizam meios para agilizar as mudanças tecnológicas verdes frente ao

dinamismo do setor (Jiang et al., 2018; Zhao et al., 2018), e da consciência sobre as

perspectivas ambientais emergentes (Latan et al., 2018), maior será o potencial de inovação

de processos verdes. Na Figura 2 amplia-se a análise do efeito moderador evidenciado.

Figura 2. Efeito moderador EAA * DTV → IPV

Observa-se que tanto para cenários de baixo ou alto dinamismo da tecnologia verde, à

medida que aumenta a eco-aprendizagem avançada, atingem-se maiores benefícios positivos

na inovação de processos verdes. Entretanto, sob contextos de alto dinamismo da tecnologia

verde e aumento da eco-aprendizagem avançada, acentua-se consideravelmente a inovação de

processos verdes. Ademais, maior inovação de processos verdes é alcançada em cenários de

alto dinamismo da tecnologia verde, combinado com a alta eco-aprendizagem avançada. Este

achado reforça que em níveis maiores de dinamismo de tecnologia verde, a necessidade da

organização possuir capacidade de absorção de conhecimento sobre tecnologias verdes é

maior que em menores níveis de dinamismo (Jiang et al., 2018), o que realça o papel da eco-


aprendizagem avançada (Latan et al., 2018) e os respectivos benefícios conjuntos em prol da

inovação verde (Zhao et al., 2018).

A hipótese H6b prevê que o dinamismo da tecnologia verde modera positivamente a

relação da criatividade verde com a inovação de processos verdes, o que não pode ser

suportado (β=0,031; p>0,10). Deste modo, a relação entre a criatividade verde e a inovação de

processos verdes não parece ser afetada pelo dinamismo de tecnologia verde. Isso aponta que

a capacidade das organizações em desenvolver ideias úteis e novas aplicáveis ao contexto

verde (Chen & Chang, 2013) e a respectiva relação com a inovação de processos verdes

(Huang & li, 2017) figura de forma indiferente ao dinamismo da tecnologia verde (Jiang et

al., 2018). Este resultado é apoiado pela abordagem assimétrica, em que para as AgTechs

atingirem uma alta inovação de processos verdes, a maior parcela da amostra (S1) percebe

uma presença essencial da criatividade verde e indiferença do dinamismo da tecnologia verde.

Ao entrelaçar a discussão de H6a e H6b, o dinamismo da tecnologia verde, quando

combinado a eco-aprendizagem avançada pode levar a inovação de processos verdes, mas não

quando combinado a criatividade. Este achado evidencia o papel da eco-aprendizagem na

adaptação às mudanças organizacionais (Kloot, 1997), como de tecnologias verdes.

5 Considerações finais

5.1 Conclusões

Os achados simétricos apontam que os controles informais se associam positivamente

com inovação de processos verdes, eco-aprendizagem avançada e criatividade verde; eco-

aprendizagem avançada e criatividade verde se associam positivamente com a inovação de

processos verdes. Complementarmente, os controles informais exercem efeitos indiretos na

inovação de processos verdes, via eco-aprendizagem avançada ou criatividade verde. Além

disso, o dinamismo de tecnologia verde modera positivamente a relação entre eco-

aprendizagem avançada e inovação de processos verdes. As variáveis de controle – funding e

tempo no mercado – não são determinantes da inovação de processos verdes. Estes achados

permitem concluir pelos potenciais benefícios dos controles informais em outputs

sustentáveis, em especial, na inovação de processos verdes no contexto de AgTechs.

Na abordagem assimétrica, as evidências sugerem que para as AgTechs alcançarem

alta inovação de processos verdes, a presença de controles informais e de eco-aprendizagem

avançada é sempre necessária, e que a presença de criatividade verde e dinamismo da

tecnologia verde é quase sempre necessária Os achados apontam duas soluções causais

suficientes para levar a uma alta inovação de processos verdes, nas quais, os controles

informais são essencialmente presentes, e a eco-aprendizagem avançada figura presente de

forma complementar. Ademais, os casos que percebem indiferença do dinamismo da

tecnologia verde combinam alta dependência de criatividade verde, enquanto os casos que

percebem ausência de dinamismo da tecnologia verde tratam a criatividade verde de maneira

indiferente, no que tange à alta inovação de processos verdes. Essas evidências permitem a

conclusão da relevância dos controles informais (essencialmente), da eco-aprendizagem

avançada e da criatividade verde para uma alta inovação de processos verdes.

5.2 Implicações para a literatura

Existem potenciais implicações para a literatura. Primeiro, realça a relevância dos

controles informais em organizações contemporâneas (Goebel & Weißenberger, 2017b),

startups (Davila & Foster, 2009; Taylor et al., 2019), e especialmente em AgTechs. Segundo,

para além dos estudos pregressos que consideram SCG em distintos tipos de inovação (Curtis

& Sweeney, 2017; Guo et al., 2019; Munck et al., 2020), inclusive em contextos verdes

(Lopez-Valeiras et al., 2015; Wijethilake et al., 2018), o presente estudo aborda a perspectiva

de controles exclusivamente organicistas (Chenhall, 2003), no caso, os controles informais,


que compreendem controles de pessoal e controles culturais (Kleine & Weißenberger, 2014;

Goebel & Weißenberger, 2016, 2017a, 2017b). Terceiro, o estudo contribui com a chamada

emergente de pesquisas que considera a inovação de processos verdes de maneira singular

(Xie et al., 2019; Liu et al., 2020), em contraponto aos estudos que contemplam de maneira

conjunta com a inovação de produtos (inovação tecnológica).

Quarto, implica-se ao considerar a associação de controles gerenciais na aprendizagem

organizacional em âmbito verde (Pant, 2001; Guenther et al., 2016), em especial na eco-

aprendizagem avançada. Quinto, estende a discussão entre SCG e criatividade (Cools et al.,

2017; Davila & Ditillo, 2017; Speckbacher, 2017; Sitepu et al., 2020), ao considerar startups

(Davila et al., 2009), em específico a criatividade verde em AgTechs, as quais dependem

desse elemento (Waltz, 2017). Sexto, implica ao explorar os efeitos da aprendizagem

organizacional (eco-aprendizagem avançada) e da criatividade (verde) na inovação (de

processos verdes). Assim, estende o alcance da aprendizagem organizacional no desempenho

da eco-inovação (Huang et al., 2020), ambiental e financeiro (Latan et al., 2018), além das

relações da criatividade verde com o desempenho de desenvolvimento de produtos verdes

(Chen et al., 2016), inovação verde (produtos e serviços) (Song & Yu, 2018), e desempenho

de inovação de produtos verdes (Chen & Chang, 2013; Song et al., 2020). Sétimo, implica-se

ao revelar o efeito combinado da eco-aprendizagem avançada e dinamismo da tecnologia

verde na inovação de processos verdes. Por fim, implica-se ao evidenciar condições

necessárias e combinações causais suficientes que levam a alta inovação de processos verdes.

5.3 Implicações para a prática gerencial

Diversas implicações podem ser exploradas para a prática gerencial. Primeiro, aponta

como as organizações contemporâneas alinham os controles informais para produzir eco-

aprendizagem, criatividade verde e inovação de processos verdes. Assim, gestores, em

especial de organizações que precisam alinhar seus comportamentos verdes para promover

inovação (Chen & Chang, 2013), possuem subsídios para alinhar a seleção, treinamento e

distribuição de trabalho ao pessoal (controle de pessoal) e a interface de crenças, valores e

padrões normativos (controle cultural) (Goebel & Weißenberger, 2017b). Este alinhamento

dos controles informais associa-se com comportamentos sustentáveis, como o grau de

consistência das tendências ambientais contemporâneas, como as mudanças climáticas,

redução, reutilização, reciclagem e práticas de sustentabilidade nos negócios (Latan et al.,

2018), além do desenvolvimento de ideias novas, úteis e aplicáveis ao contexto de produtos,

processos e práticas verdes (Song & Yu, 2018).

Os gestores devem considerar que, em consonância com o alinhamento dos controles

informais, eco-aprendizagem e criatividade verde, os benefícios são potenciais na inovação de

processos verdes, como a capacidade organizacional de aprimorar os procedimentos utilizados

para gerar economia de energia, prevenir a poluição, evitar toxidades nos processos

produtivos e promover a reciclagem dos resíduos (Huang & Li, 2017). É relevante

compreender que o dinamismo da tecnologia verde, combinado com a capacidade eco-

aprendizagem avançada, podem promover maiores inovações nos processos verdes. Também

apontam-se dois caminhos para que as AgTechs possam se balizar no intento de promover alta

inovação de processos. Uma vez que ambos os controles informais são essenciais, esse deve

ser um ponto chave considerado pela gestão. A eco-aprendizagem avançada e a criatividade

verde perpassam como coadjuvantes pertinentes para robustecer os benefícios na inovação de

processos verdes. Em linhas gerais, diversos subsídios, caminhos e recursos gerenciais são

apontados para que os gestores aprimorem a prática gerencial nas organizações.

5.4 Limitações e recomendações

As limitações deste estudo podem representar oportunidades para novas pesquisas. A


amostra contempla exclusivamente AgTechs, no contexto brasileiro, assim, um caminho

natural seria considerar startups de outros segmentos (ex.: FoodTechs e CleanTechs) e de

outros países. O estudo utiliza exclusivamente a perspectiva de controles informais (Goebel &

Weißenberger, 2017b), enquanto tipologias como as de eco-controle (Henri & Journeault,

2010) ou pacote de SCG (Rehman, Bhatti, Kraus & Ferreira, 2020) poderiam ser consideradas

em novas pesquisas. Delimita a perspectiva da inovação de processos verdes, já futuras

pesquisas poderiam expandir os efeitos para outros tipos de inovação, como a de produtos ou

de modelos de negócios. Evidencia os efeitos indiretos dos controles informais na inovação de

processos verdes, via eco-aprendizagem avançada e criatividade verde, portanto, novas

variáveis podem ser incluídas como possíveis intervenientes. Todos os dados foram coletados

por survey, e apesar dos cuidados com o CMB, considerar novas fontes para a triangulação

dos dados seria oportuno, como entrevistas ou análise documental. Embora a heterogeneidade

tenha sido tratada por meio de variáveis de controle (tempo no mercado e funding), outras

variáveis poderiam ser úteis, como o número de funcionários e faturamento, ou considerar a

heterogeneidade não observada, por meio da finite mixture partial least squares (FIMIX-

PLS). Por fim, a abordagem de métodos mistos do estudo considerou a condução da PLS-

SEM (análise quantitativa) e fsQCA (análise qualitativa), logo, seria oportuno estudos futuros

considerar outras técnicas em complemento, a depender da finalidade assumida.

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