Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo específico para analisar a competitividade de clusters de alta tecnologia. Foi realizado um estudo de casos múltiplos em que foram analisados os clusters de ciências da saúde de Ribeirão Preto, no Brasil, e de Oxfordshire, na Inglaterra. Coletaram-se dados primários e secundários. Os dados primários foram coletados por meio de entrevistas em ambos os clusters e os dados secundários por meio de relatórios, papers, websites, além de coleta realizada nos bancos de dados Fame e Orbis. O modelo Zaccarelli et al. (2008), utilizado como ponto de partida para o desenvolvimento do modelo, foi aprimorado de três maneiras: i. Por meio do ajustamento das métricas utilizadas para avaliar cada fundamento, o que incluiu, dentre outras coisas, uma adaptação do modelo para mapeamento de clusters desenvolvido por Todeva (2008); ii. Pela verificação da aderência de seus fundamentos aos clusters de alta tecnologia analisados; e iii. Pela identificação de fatores emergentes, importantes para competitividade de clusters de alta tecnologia. Os resultados mostram evidências de que entre os onze fundamentos do modelo original, nove se mostraram relevantes aos clusters de alta tecnologia, ratificando sua importância para a análise da competitividade de clusters. Além dos fundamentos originais, os resultados sugerem a inclusão de dois fundamentos emergentes: "Inserção em cadeias globais" e "Disponibilidade de investimentos financeiros", até então ignorados pelo modelo Zaccarelli et al. (2008). A pesquisa traz como contribuição teórica o desenvolvimento de um modelo específico para clusters de alta tecnologia; como contribuição metodológica as novas métricas, incluindo a incorporação da adaptação da metodologia de Todeva (2008); como contribuição empírica traz a comparação entre clusters de ciências da saúde reconhecidamente competitivos, mas pertencentes a países de realidades culturais e econômicas distintas; e como contribuição gerencial um modelo que pode ser utilizado por empresários e instituições pertencentes a clusters e que desejam analisar fatores que influenciam a sua competitividade.

This study aimed to develop a specific model to analyze the competitiveness of high technology clusters. Multiple case studies were performed in which were analyzed health science clusters at Ribeirão Preto, Brazil, and Oxfordshire, England. Primary and secondary data were collected. Primary data was collected through interviews in both clusters and secondary data were collected through reports, papers, websites in addition to data collection conducted in the database Fame and Orbis. The model Zaccarelli et al. (2008), tooked as the starting point this work, was improved in three ways: i. By adjusting the metrics used to evaluate each factor, which included, among other things, an adaptation of the cluster map methodology developed by Todeva (2008); ii. By the examination of adherence of its factors at the high-tech clusters analyzed; and iii. By the identification of emerging factors which are important for competitiveness of high-tech clusters. The results show evidence that among the eleven factors of the original model, nine were considered relevant to high-tech clusters, confirming its importance for the analysis of competitiveness of clusters. In addition to the original factors, the results suggest the inclusion of two emerging factors: "Insertion at global value chains" and "Availability of financial investments", until then ignored by the model Zaccarelli et al. (2008). The research brings as theoretical contribution the development of a specific model for high-tech clusters; as methodological contribution the new metrics, including the incorporation of the adaptation of Todeva's methodology (2008); as empirical contribution brings the comparison between the health sciences clusters notoriously competitive but belonging to countries of different cultural and economic realities; and as a management contribution a model that can be used by entrepreneurs and institutions that belong to clusters and who wish to analyze factors that influence their competitiveness.