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http://hdl.handle.net/10071/28766
Author(s): | Santos, Margarida Pinto dos |
Advisor: | Ferreira, Fernando Alberto Freitas |
Date: | 30-May-2023 |
Title: | Análise de determinantes de alto-crescimento em empresas “gazela” com recurso a Interpretive Structural Modeling (ISM) |
Reference: | Santos, M. P. dos (2023). Análise de determinantes de alto-crescimento em empresas “gazela” com recurso a Interpretive Structural Modeling (ISM) [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/28766 |
Keywords: | Alto-crescimento Empresas gazela Estratégia empresarial Interpretive Structural Modeling (ISM) Mapa cognitivo High-growth companies Gazelle companies Strategy Cognitive mapping |
Abstract: | As empresas gazela são empresas que se caracterizam por apresentarem um crescimento acelerado num curto espaço de tempo. Identificar a génese deste desenvolvimento exponencial é importante sendo que este tipo de empresas tem um impacto na economia ao promoverem o emprego e o investimento por parte de investidores interessados em novas oportunidades. Percecionar os determinantes de alto-
crescimento das empresas gazela pode impulsionar outras empresas a adotar o mesmo modelo de negócio com o objetivo de, também elas, alcançarem este rápido crescimento. Em estudos anteriores, foi possível observar a falta de consenso acerca dos determinantes de alto-crescimento das empresas gazela, sendo que o contexto geográfico, político e económico de cada um é diferente. De forma a colmatar algumas das limitações presentes em estudos feitos previamente e identificar potenciais critérios que impulsionem este crescimento acelerado, a presente dissertação recorre a uma Metodologia composta por duas técnicas: (1) mapeamento cognitivo; e (2) Interpretive Structural Modeling (ISM). Foram realizadas duas sessões com um painel de especialistas detentores de conhecimento e experiência no tema das empresas gazela. Na primeira sessão, foi possível extrair os dados para a criação de um mapa cognitivo de grupo, enquanto a segunda sessão permitiu analisar os dados adquiridos anteriormente e estabelecer relações de causalidade entre eles através do método ISM. Foi ainda realizada uma sessão de discussão/consolidação dos resultados com duas representantes da Comissão de Coordenação e Desenvolvimento Regional do Centro, entidade que emite os prémios gazela. Gazelle companies are characterized by rapid growth in a short period of time. Identifying the genesis of this exponential development is important as these companies have a significant impact on the economy by promoting employment and investment by investors interested in new opportunities. Understanding high-growth determinants of gazelle companies can support other companies to adopt the same business model with the aim of achieving rapid growth as well. In previous studies, it was possible to observe lack of consensus about high-growth determinants of gazelle companies, considering that the geographic, political, and economic context of each company is different. To overcome some of the restrictions present in previous studies and potentially identify criteria that boost accelerated growth, the present study follows a dual methodology based on: (1) cognitive mapping; and (2) Interpretive Structural Modeling (ISM). Two sessions were held with an expert panel with knowledge and experience in the subject of gazelle companies. In the first session, it was possible to collect the data for the creation of a group cognitive map, while the second session allowed to analyze the data and establish causal relationships between high-growth determinants using ISM. A consolidation session was also held to discuss the results obtained with two members of the Comissão de Coordenação e Desenvolvimento Regional do Centro (i.e., public entity that grants gazelle awards in Portugal). |
Department: | Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral |
Degree: | Mestrado em Gestão |
Peerreviewed: | yes |
Access type: | Restricted Access |
Appears in Collections: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
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