Capabilidade operacional como mediadora na relação entre integração da cadeia de suprimentos e desempenho operacional

Domenek, Antonio Carlos; Moori, Roberto Giro

doi:10.1590/1678-6971/eRAMR250184

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Knowledge, Strategy and Innovation • RAM, Rev. Adm. Mackenzie 26 (1) • 2025 • https://doi.org/10.1590/1678-6971/eRAMR250184 linkcopiar

Capabilidade operacional como mediadora na relação entre integração da cadeia de suprimentos e desempenho operacional

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Objetivo: Este artigo examina o papel das capabilidades operacionais como fator mediador na relação entre a integração da cadeia de suprimentos e o desempenho operacional.

Originalidade/valor: Este é um dos primeiros estudos empíricos a explorar a relação entre elementos da gestão da cadeia de suprimentos – incluindo estratégia, estrutura, bem como capabilidades operacionais – e desempenho. Por meio deste estudo, fica implícito que o paradigma estratégia-estrutura-gestão da cadeia de suprimentos-capabilidades e desempenho operacional (EE-G-CD) adotado foi útil para compreender o papel cumulativo das capabilidades operacionais, bem como da gestão da cadeia de suprimentos como um departamento administrativo com autoridade para integrar estratégias e estruturas organizacionais, para influenciar as capabilidades operacionais e alavancar o desempenho operacional.

Design/metodologia/abordagem: A modelagem de equações estruturais foi utilizada para tratar uma amostra com 138 gestores estratégicos e operacionais da cadeia de suprimentos de empresas brasileiras e estrangeiras sediadas no Brasil e associadas à indústria de bens de capital. As hipóteses foram validadas e mostraram a integração das estratégias e estruturas organizacionais na gestão da cadeia de suprimentos, e as capabilidades operacionais como um fator mediador parcial na relação entre a gestão da cadeia de suprimentos e o desempenho operacional.

Resultados: O estudo valida o instrumento que compõe as estratégias, estruturas, capabilidades operacionais e gestão da cadeia de suprimentos para práticas de tomada de decisão e análises de potenciais incompatibilidades na sua implementação. O artigo contribui para o legado da pesquisa em gestão da cadeia de suprimentos ao fornecer compreensão teórica e suporte empírico para o paradigma EE-G-CD, que, quando alinhado, pode melhorar processos produtivos e obter vantagem competitiva.

PALAVRAS-CHAVE:
estratégia organizacional; estrutura organizacional; gestão da cadeia de suprimentos; capabilidades operacionais; desempenho operacional

Question	Frequency (n = 138)	Percentage
1. Current function
Director (board)	25	18.1
Manager	72	52.2
Planning Coordinator	13	9.4
Others	28	20.3
2. Field and main area of expertise
Supply chain management	16	11.6
Purchasing management	26	18.8
Manufacturing management	22	15.9
Sales management	59	42.8
Operations management	15	10.9
3. Education
High school	1	0.7
Higher education	53	38.4
Postgraduate course	84	60.9
4. Higher education course
Business administration	39	28.3
Engineering	73	52.9
Economist	5	3.6
Others	21	15.2
5. Time in the function
Less than 2 years	15	10.9
Between 2 and 5 years	26	18.8
More than 5 years	97	70.3
6. Time in the company
Less than 2 years	8	5.8
Between 2 and 5 years	26	18.8
More than 5 years	104	75.4
7. Size (number of employees)
Small (less than 99 employees)	61	44.2
Medium (between 100 and 499 employees)	28	20.3
Large (more than 500 employees)	49	35.5
8. Annual revenue (r$ million annual)
Less than r$90 million annua	74	53.6
Between r$90 and r$300 million annua	17	12.3
More than r$300 million annual	47	34.1
9. Time of relationship with the main suppliers (years)
Less than 1 year	1	0.7
Between 1 and 5 years	25	18.1
More than 5 years	112	81.2

Indicators Composite Reliability (CR), Cronbach’s alpha, Average Variance Extracted (AVE)	Standardized loading
Organizational strategy (CR = 0.880; Cronbach’s alpha = 0.819; AVE = 0.649)
Our supply chain develops collaborative organizational strategies for...
A1 reciprocal understanding of the goals and objectives between companies.	0.762
A2 technical and organizational support to meet common goals.	0.814
A3 exchange of information between partners openly and reciprocally.	0.800
A4 alignment of goals for meeting common strategic objectives.	0.844
Organizational structure (CR = 0.858; Cronbach’s alpha = 0.785; AVE = 0.607)
Our supply chain develops collaborative organizational structures to...
B1 commits to finding solutions to common problems.	0.760
B2 uses common nonfinancial resources (for example, training and time).	0.804
B3 shares specialized human resources when necessary.	0.738
B4 realizes that the organization’s results will only be achieved with the chain’s results as a whole.	0.812
Operational capability (CR = 0.857; Cronbach’s alpha = 0.779; AVE = 0.600)
Our supply chain has the operational capability to...
C1 provides superior-quality products and services compared to competitors.	0.758
C2 manufactures products and components with embedded technologies that exceed customer expectations.	0.776
C3 guarantees the quality of each step of the product manufacturing process according to customer specifications.	0.820
C4 quickly meets the needs of products and services requested by customers.	0.745
Operational performance (CR = 0.851; Cronbach’s alpha = 0.768; AVE = 0.588)
Our supply chain, when compared to competitors, has ...
D1 raised labor productivity standards.	0.779
D2 increased the overall productive resource effectiveness.	0.785
D3 reduced production costs.	0.741
D4 reduced stops for production rescheduling.	0.762

Indicators	Mean	SD	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
Main variables
1 Organizational strategy	4.21	0,67	0,805
2 Organizational structure	4.00	0,75	0,696**	0,777
3 Operational capability	4.50	0,55	0,538**	0,645**	0,775
4 Operational performance	4.27	0,65	0,376**	0,467**	0,542**	0,768
Control variables
5 Current function	NA	NA	0228**	0,142	0,026	−0,018	1,000
5 Field and area of expertise	NA	NA	−0,087	−0,036	−0,075	0,036	−0,152	1,000
7 Education	NA	NA	−0,186	−0,152	−0,075	−0,029	−0,094	0,085	1,000
3 Higher education course	NA	NA	−0,129	−0,162	−0,045	−0,001	0,087	−0,015	0,035	1,000
9 Time in the function	NA	NA	−0,082	0,005	0,072	0,249**	−0,174	0,156	0,057	0,025	1,000
10 Time in the company	NA	NA	−0,154	−0,105	−0,048	0,045	−0,265	0,147	0,107	−0,021	0,579	1,000
11 Size (number of employees)	NA	NA	−0,001	−0,161**	0,154	0,068	0,171	−0,262	023C	−0,055	−0,035	0,048	1,000
12 Annual revenue (r$ million annuals)	NA	NA	−0,011	−0,136	0,141	0,018	0,124	−0,249	0,225	−0,069	−0,035	0,025	0,870	1,000
13 Time of relationship with the main suppliers (years)	NA	NA	0,057	0,112	0,099	0,082	−0,007	−0,098	−0,026	0,047	0,156	0,085	−0,007	−0,005	1,000

Indicators	SCM	OC	OP
Supply chain management	0.792
Operational capability	0.645	0.775
Operational performance	0.467	0.542	0.768

Construct relationships	Scenario 1 - Without OCP mediation				Scenario 2 - With OCP mediation				Difference
Construct relationships	β₁	Std error	P	VIF	β₂	Std error	p	VIF	β₂ - β₁
H₁: [SCM → OPF]	0.469	0.121	0.000	1.002	0.222	0.102	0.030	1.858	−0.247
H₂: [SCM → OCP]	-	-	-	-	0.639	0.086	0.000	1.779	+0.639
H₃: [OCP → OPF]	-	-	-	-	0.385	0.106	0.000	1.866	+0.385
Time in the function	0.272	0.081	0.001	1.002	0.231	0.077	0.003	1.017	−0.041
R²	0.283	-	-	-	0.368	-	-	-	+0.085
R² adjusted	0.272	-	-	-	0.353	-	-	-	+0.081
H₁, H₂, and H₃ results suggest OCP as a mediator factor	β₂ coefficient (in scenario 2) is smaller than β₁ coefficient (in s scenario 1), and in scenario 2, H₁, H₂ and H₃ are statistically significant (p-value < 0.050)

Hypothesis	p-value	Decision	Mediation OCP
H₁	0.030	Supported	VAF = 0.53 (Partial mediation)
H₂	0.000	Supported
H₃	0.000	Supported
Control variables			Correlation
Time-in-function	0.030	ρ = 0.249	Time in function and OPF
Current function	0.000	ρ = 0.228	Current function and organizational strategy

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[TFN1] Note: All factor loadings were statistically significant (p-value < 0.01)

[TFN2] All questions are based on a 5-point Likert scale (1 = totally disagree and 5 = totally agree)