Resumo O presente estudo tem por objetivo investigar a relação das dimensões das capacidades dinâmicas baseadas em conhecimento no desempenho de inovação, operacionalizado pela medida inovação organizacional, em unidades de produção de alimentos orgânicos. A pesquisa foi desenvolvida por meio de um levantamento em que foi aplicado um questionário do tipo Likert de sete pontos que mede a relação entre as capacidades dinâmicas baseadas em conhecimento (Zheng et al., 2011) e inovação organizacional (Camisón & Villar-López, 2010) em uma amostra de 154 unidades de produção de alimentos orgânicos coletados em feiras ecológicas na região metropolitana de Porto Alegre, estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Para análise dos dados foi utilizada a modelagem de equações estruturais. Os resultados demonstraram que as capacidades de aquisição, geração e combinação de conhecimento são importantes determinantes positivos para a inovação organizacional. Os resultados demonstraram que as capacidades de aquisição, geração e combinação de conhecimento são importantes determinantes positivos para a inovação organizacional. A abordagem é inovadora na literatura por abordar e ampliar o conhecimento sobre o processo de construção do recurso conhecimento e inovação organizacional além de acrescentar um modelo de análise para os estudos no campo interdisciplinar das capacidades dinâmicas baseadas no recurso conhecimento e inovações organizacionais. Contribui para a teoria ao relatar uma pesquisa empírica de dados quantitativos por meio de uma escala de mensuração adaptada e validada a partir da proposta de Zheng et al. (2011). al 2011 Camisón VillarLópez, VillarLópez Villar López, López Villar-López 2010 15 Alegre Sul Brasil estruturais aquisição organizacionais 2011. . (2011) 201 1 (2011 20 (201 2 (20 (2 (

Abstract This study aims to investigate the relationship between the dimensions of knowledge-based dynamic capabilities in innovation performance, operationalized by organizational innovation measures, in organic food production units. The research was carried out using a seven-point Likert questionnaire that measures the relationship between dynamic knowledge-based capabilities (Zheng et al., 2011) and organizational innovation (Camisón & Villar-López, 2010) in a sample of 154 organic food production units collected at ecological fairs in the metropolitan region of Porto Alegre, state of Rio Grande do Sul, Brazil. For data analysis, structural equation modeling was used. The results indicated that knowledge acquisition, generation and combination skills are important positive determinants for organizational innovation. The approach is groundbreaking in the literature as it addresses and broadens knowledge about the process of building knowledge resources and organizational innovation and adds an analysis model for studies in the interdisciplinary field of dynamic capabilities based on resource knowledge and organizational innovations. It contributes to the theory by reporting on empirical quantitative data through a measurement scale adapted and validated based on the proposal of Zheng et al. (2011). knowledgebased performance sevenpoint seven point al 2011 Camisón VillarLópez, VillarLópez Villar López, López Villar-López 2010 15 Alegre Sul Brazil used acquisition innovations 2011. . (2011) 201 1 (2011 20 (201 2 (20 (2 (

RESUMO: O arroz é a base da alimentação para quase metade da população mundial, e sua cultura se situa como uma das cadeias produtivas agroindustriais estratégicas no ambiente do agronegócio, tanto no nível econômico como no social. Assim, a análise comparativa entre as cadeias produtivas do arroz beneficiado no Rio Grande do Sul (RS), Brasil e no Uruguai foi motivada, principalmente, pelo interesse em conhecer as diferenças no ambiente de negócios e nas políticas públicas que afetam a competitividade desta cadeia nas respectivas regiões. Portanto, o objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência econômica, competitividade, e efeitos de políticas públicas da cadeia produtiva de arroz beneficiado no RS (Brasil) em relação ao Uruguai. Os dados coletados neste estudo são das safras de 2011-2012 e, os indicadores foram calculados aplicando os conceitos da matriz de análise de políticas (MAP). Os resultados mostraram que as cadeias em ambas as regiões de estudo foram competitivas sob as condições de mercado e políticas existentes, evidenciaram vantagem comparativa, transferiram alto volume de recursos para outros setores da economia, remunerando satisfatoriamente os fatores domésticos de produção. Entretanto, tal competitividade e vantagem comparativa demonstrada não se deveram às intervenções políticas de incentivo, pois ambos sistemas de produção pagam elevados tributos.

ABSTRACT: Rice is the basis of diet for almost half of the world population, and its culture is one of the strategic agroindustrial production chains in the agribusiness environment, in both economic and social levels. Thus, the comparative analysis between the production chains of rice milled in Rio Grande do Sul (RS), Brazil, and Uruguay was mainly motivated by the interest in knowing the differences in the business environment and public policies that impact the competitiveness of this chain in both study regions. Therefore, the objective of this study was to assess the economic efficiency, competitiveness, and effects of public policies of the rice production chain of milled rice in RS (Brazil) relative to Uruguay. The data collected in this study are from the 2011-2012 harvests and indicators were calculated by applying the concepts of the policy analysis matrix (PAM). Results showed that the chains in both study regions were competitive under the existing market and policy conditions, revealed comparative advantage, transferred a high load of resources to other sectors of the economy, and satisfactorily remuneration of the domestic production factors. However, the competitiveness and comparative advantage shown in this study were not due to the encouraging intervention policies, as both production systems pay high taxes.

Resumo O artigo teve como objetivo analisar a competitividade de três cadeias produtivas do leite em pó integral no Rio Grande do Sul (Brasil), com três diferentes níveis tecnológicos (baixo, médio e alto) no elo de produção de matéria-prima. O método utilizado foi o instrumento Policy Analysis Matrix (PAM), desenvolvido porMonke e Pearson (1989). Os resultados evidenciaram que todas as cadeias produtivas estudadas apresentaram ganhos na forma de lucros privados (ou seja, há remuneração dos agentes acima dos custos de oportunidade e da depreciação dos investimentos) e ganhos nos lucros sociais (ou seja, há eficiência econômica e vantagens comparativas). Por fim, concluiu-se que a cadeia produtiva com o elo de produção de médio nível tecnológico, intensiva em uso de insumos de produção, apresentou mais efeitos penalizadores de políticas tributárias do que aquelas com menores índices de adoção de insumos modernos, conforme valores das Razões dos Custos Privados (RCPs), que foram 0,72, 0,46 e 0,26, respectivamente, para as cadeias produtivas com médio, baixo e alto nível tecnológico no elo de produção de matéria-prima.

Abstract This paper aimed at analyzing competitiveness of three whole milk powder production chains in Rio Grande do Sul (Brazil) with three different technological levels (low, medium and high) of raw material production using Policy Analysis Matrix (PAM) methodology, developed by Monke and Pearson (1989). The results showed that all of the production chains studied generated earnings in the form of both private profits (i.e. the remuneration of the agents is higher than the opportunity costs and investment depreciation) and social profits (i.e. there are economic effectiveness and comparative advantages). The production chain with the medium technological production level, in which the use of production inputs was intensive, suffered more penalizing effects of taxation policies than the chains showing lower indices of modern input adoption, according to the values of Private Cost Ratios (PCRs), which were the following: 0.72, 0.46, and 0.26, for medium, low and high technological raw material production levels, respectively.