Research on technology innovation efficiency of TCM formula granule enterprises based on three-stage data envelope analysis model

Resumen Técnico: Investigación sobre la Eficiencia de la Innovación Tecnológica de las Empresas de Gránulos de Fórmulas de Medicina Tradicional China (MTC)

Planteamiento del Problema
Los gránulos de fórmulas de Medicina Tradicional China (MTC) representan un producto clave de la modernización de la MTC, con más de 700 tipos en uso clínico actualmente. A pesar de haber entrado en un "periodo de desarrollo dorado" en febrero de 2021, la industria enfrenta desafíos significativos, incluyendo la reducción de los márgenes de beneficio, variedades de productos que no satisfacen las demandas clínicas y una insuficiencia en la competitividad de mercado. Si bien la literatura existente cubre ampliamente la eficiencia de la innovación en la industria de la MTC en general, existe una notable falta de investigación dirigida específicamente a las empresas de gránulos de fórmulas de MTC. Además, los estudios existentes a menudo no logran separar adecuadamente la influencia de los factores ambientales externos (como los subsidios gubernamentales, las condiciones económicas y la estructura industrial) de las ineficiencias de gestión interna al evaluar la innovación tecnológica. Este estudio pretende llenar este vacío midiendo la eficiencia de la innovación de las empresas de gránulos de fórmulas de MTC y analizando el impacto específico de las variables ambientales en su desempeño.

Metodología
El estudio emplea un modelo de Análisis Envolvente de Datos (DEA) de tres etapas para evaluar 13 empresas de gránulos de fórmulas de MTC listadas y aprobadas por autoridades nacionales y provinciales en China. Los datos cubren el periodo de 2018 a 2022.

1. Selección de Variables:

   • Entradas (Inputs): Inversión en I+D (diez mil yuanes), proporción del gasto en I+D y número de personal de I+D.
   • Salidas (Outputs): Número de patentes de invención actuales y patentes de modelos de utilidad.
   • Variables Ambientales: PIB per cápita, estructura industrial (proporción de la industria secundaria) y subsidios financieros gubernamentales.

2. Proceso de Tres Etapas:

   • Etapa 1 (DEA Inicial): Se utiliza un modelo BCC (Banker, Charnes, Cooper) con rendimientos variables a escala para calcular la eficiencia técnica inicial, la eficiencia técnica pura y la eficiencia de escala. Esta etapa identifica las holguras de entrada (redundancia).
   • Etapa 2 (Análisis de Frontera Estocástica - SFA): Las variables de holgura de entrada de la Etapa 1 se regresan contra las variables ambientales utilizando un modelo SFA. Este paso descompone las holguras en tres componentes: factores ambientales, ruido aleatorio e ineficiencia de gestión. El propósito es ajustar los valores de entrada para situar a todas las Unidades de Toma de Decisiones (DMU) en un entorno externo uniforme, eliminando efectivamente la influencia de los factores externos y los errores aleatorios.
   • Etapa 3 (DEA Ajustado): Los valores de entrada ajustados (excluyendo las influencias ambientales y aleatorias) y los valores de salida originales se reingresan en el modelo DEA. Los resultados de eficiencia obtenidos reflejan la eficiencia de gestión pura de las empresas.

Resultos Clave

• Eficiencia Inicial: En el análisis DEA tradicional (no ajustado), la eficiencia técnica promedio fue de 0.5214, la eficiencia técnica pura de 0.8332 y la eficiencia de escala de 0.5778. Mientras que algunas empresas (por ejemplo, China Resources Sanjiu, Kangmei Pharmaceutical) alcanzaron la frontera de eficiencia en ciertos años, la eficiencia general en la utilización de recursos fue baja.
• Impacto de los Factores Ambientales (Resultados del SFA):
  • PIB per cápita: Mostró una correlación positiva con la inversión en I+D y la redundancia de personal de I+D, lo que sugiere que las regiones con mayor PIB pueden conducir a una asignación de recursos menos eficiente en este contexto específico.
  • Estructura Industrial: Se encontró una correlación negativa con la redundancia de la inversión en I+D, lo que indica que optimizar la estructura industrial (aumentar la proporción de la industria secundaria) ayuda a reducir el desperdicio de inversión.
  • Subsidios Gubernamentales: Correlacionaron significativamente de forma positiva con la redundancia de la inversión en I+D, lo que implica que los subsidios pueden conducir a un aumento del desperdicio de recursos en lugar de ganancias de eficiencia si no se acompañan de mecanismos de incentivos efectivos.
• Eficiencia Ajustada: Tras eliminar los efectos ambientales y aleatorios en la Etapa 3, la eficiencia técnica promedio cayó aproximadamente un 25% (de 0.52 a 0.39) y la eficiencia de escala disminuyó un 22.4%. Esto indica que las puntuaciones de eficiencia iniciales de muchas empresas fueron impulsadas en gran medida por entornos externos favorables en lugar de una gestión superior. Por el contrario, algunas empresas (por ejemplo, Tasly Northeast Modern TCM) vieron mejorar sus clasificaciones de eficiencia tras el ajuste, lo que sugiere que sus puntuaciones iniciales bajas se debieron a condiciones externas adversas.

Contribuciones Clave

• Enfoque Específico: El estudio proporciona el primer análisis dedicado a la eficiencia de la innovación tecnológica específicamente para las empresas de gránulos de fórmulas de MTC, un sector previamente menos investigado en comparación con la industria de la MTC en general.
• Rigor Metodológico: Al utilizar el modelo DEA de tres etapas, la investigación logra aislar los efectos de los factores ambientales externos (PIB, estructura industrial, subsidios) del desempeño de la gestión interna. Esto ofrece una evaluación más precisa de la verdadera capacidad de innovación de una empresa.
• Evidencia Empírica sobre Políticas: El estudio desafía la suposición de que los subsidios gubernamentales mejoran automáticamente la eficiencia de la innovación, encontrando en cambio que pueden aumentar la redundancia de la inversión sin controles internos efectivos.

Significancia y Reivindicaciones
El documento sostiene que la eficiencia de la innovación tecnológica de las empresas de gránulos de fórmulas de MTC está fuertemente influenciada por factores ambientales externos, particularmente la estructura industrial, el PIB per cápita y los subsidios gubernamentales. Los autores argumentan que muchas empresas se encuentran actualmente en una fase de desarrollo ascendente con un potencial significativo, pero su eficiencia se ve limitada por la mala asignación de recursos.

Basándose en los hallazgos, los autores proponen tres direcciones estratégicas:

1. Expansión de Escala: Las empresas deben expandir sus escalas de producción para aprovechar las economías de escala y reducir los costos promedio, alineándose con las políticas nacionales de promoción de la industria.
2. Estabilidad Ambiental: Las empresas deben construir sistemas de incentivos internos estables y mecanismos de evaluación del desempeño para reducir la dependencia de entornos externos fluctuantes. Se insta a los gobiernos a optimizar las estructuras industriales y los entornos de mercado para apoyar al sector.
3. Atmósfera de Innovación: Crear un entorno propicio para la innovación, que incluya mejores equipos experimentales y atracción de talento, es esencial. Los autores sugieren que combinar los incentivos gubernamentales con reformas de gestión interna puede ayudar a las empresas a alcanzar la frontera de la innovación.

El estudio concluye que, si bien los factores ambientales juegan un papel masivo, las empresas deben optimizar su asignación de recursos internos y sus sistemas de gestión para sostener la competitividad e impulsar el desarrollo de alta calidad de la industria de gránulos de fórmulas de MTC.