Natalie and Maeve

As pesquisas sobre eficiência em atividades de inovação tecnológica podem ser segmentadas por diferentes agrupamentos dos dados: (a) por país (WANG; HUANG, 2007); (b) por sistema regional (XIAO-YU; FU-JI, 2007); e, (c) por empresa (ALVAREZ; CRESPI, 2003).

No contexto de avaliação de P&D, a literatura apresenta estudos com diferentes preocupações: (1) avaliação de desempenho no desenvolvimento de novos produtos; (2) avaliação de projetos em P&D (LINTON; WALSH; MORABITO, 2002); (3) avaliação da eficiência com influência das variáveis externas (HSU, HSUEH, 2009).

Ao avaliar o nível de eficiência das pequenas empresas de base tecnológica em Taiwan, Yang e Chen (2009) identificam que as grandes empresas obtêm uma eficiência técnica maior do que as pequenas, no segmento industrial de eletrônica. Devido a este fato, identificar os determinantes da eficiência de escala tornou-se importante para que as pequenas empresas conseguissem aumentar sua participação no mercado. Em uma análise mais setorial, Burki e Terrell (1998) avaliam o retorno da escala das pequenas empresas no Paquistão, porém o enfoque dado foi para empresas com baixo nível de tecnologia.

No plano de pesquisa sobre pequena empresa, Alvarez e Crespi (2003) estudaram-nas no contesto do Chile. A amostra de empresas pesquisada era contemplada por dois fundos governamentais: o FAT (Technical Assistance Fund) e o PROFO (Associative Support

Project), porém estes autores identificam que os programas tiveram um fraco impacto sobre a eficiência da firma. De uma maneira, geral, o resultado foi 65% de eficiência nesta pesquisa.

Nas análises para avaliação de desempenho em projetos governamentais, Revilla, Sarkis e Modrego (2003) avaliaram alguns projetos, a partir de indicadores que projetavam o curto e o longo prazo. Em um cenário americano, os autores (RUEGG; FELLER, 2003) avaliam o programa governamental ATP, no período de 1990-2000, com uma observação de 45 projetos. Baseado ainda neste enfoque, Xiao-Yu e Fu-Ji (2007) elucidam a preocupação estratégica de alocar com eficiência os recursos no sistema regional. Em síntese, estas correntes apresentam uma natureza similar para melhorar alocação dos recursos públicos (HSU; HSUEH, 2009).

Dado um ambiente mais complexo, ao se tentar fornecer análises mais sofisticadas (CHEN; WU; LIN, 2006), as pesquisas tem direcionado avaliações para mensurar o nível de eficiência técnica por diferentes estágios (WANG; HUANG, 2007), com intuito de obter resultados mais confiáveis. Embasando este contexto por pesquisas empíricas, existem vários indicadores para refletir o ambiente sistêmico pelas variáveis de entrada (inputs) e saída

(outputs). De maneira específica, na seleção de projetos em P&D, Linton, Walsh e Morabito (2002) descrevem a importância do ciclo de vida como variável de entrada, pois o risco de não obter retorno sobre um produto desenvolvido em P&D é alto, quando a tecnologia é nova. Os indicadores de saída (ouputs) podem ser subdivididos com dois enfoques: (1) nos aspectos de ciência e tecnologia e (2) nos benefícios da inovação tecnológica no segmento industrial. Na pesquisa realizada por Xiao-yu e Fu-ji (2007), esses autores utilizam o conjunto de indicadores de ciência e tecnologia para avaliar o desempenho do segmento industrial. Ao referenciar o segmento de ciência e tecnologia, os outputs são direcionados para avaliar o sucesso dos processos de invenção, dado, assim, pelos indicadores: (a) quantidade de patentes; (b) número de publicação; e, (c) direitos autorais e contratos.

Paralelo a isso, no segmento industrial, os outputs são registrados pelos efeitos da inovação no processo de comercialização. Sendo assim, os retornos de escala crescente refletem uma melhor alocação dos recursos, sejam privados ou públicos, o que possibilita a formulação de estratégias para alocar os recursos com uma melhor distribuição para o sistema regional de inovação, como explicam os autores Xiao-Yu e Fu-Ji (2007).

Em trabalho recentemente publicado, Hsu e Hsueh (2009) conduzem uma survey com 110 empresas, no período de 1997-2005, para o GSP program, em Taiwan. Neste estudo, os autores utilizaram o modelo BCC orientado para o input com três estágios, pois associa os modelos de eficiência com o modelo Tobit para avaliar o nível de significância das variáveis e, assim, utiliza o modelo com uma menor folga nas variáveis do input. Na primeira análise tradicional, a eficiência técnica foi em média de 72,5%, porém apenas 30,91% das empresas fomentadas pelo programa foram totalmente eficientes no desempenho das atividades. No terceiro ranking desta pesquisa, Hsu e Hsueh (2009) obtiveram o mesmo número de empresas como eficientes (34 empresas; 30,91%), porém a média de eficiência técnica aumentou um pouco; este sucesso diminuiu o número de empresas com ineficiência de escala. O setor de eletrônicos apresentou maior eficiência em todas as avaliações.

Em outra perspectiva sobre o tema de inovação tecnológica, Guan et al. (2006) exploram o relacionamento entre a capacidade de inovação e a competitividade para 182 empresas da China. O baixo nível de eficiência, para Wang e Huang (2007), reflete-se em análises de programas de P&D, os quais são afetados pelas variáveis ambientais. As pesquisas identificadas na literatura utilizam um repertório de diferentes modelos matemáticos, orientações, e variáveis para avaliar a eficiência sobre o desempenho em atividades de P&D. Para ilustrar esta diversidade, o Quadro 4.6 sistematiza os diferentes comportamentos das variáveis com as correlatas pesquisas.

Autores Período de

análise Modelo Orientação Variáveis (I) Variáveis (O)

Ken et al.

(2009) 2006 Super-eficiência Output

Gastos em investimentos; Artigos publicados; Emissão de Patentes.

Retorno da licença dos produtos /serviços.

Ruegg e

Feller (2003) 1997-2005

BCC Input Nível de escolaridade;

Quantidade de subsídio governamental em P&D.

Patentes;

Número de artigos publicados.

BCC Output - Melhoria dos novos produtos;

Lucratividade com a comercialização.

Revilla et al.

(2003) 1998-2000 CCR Output

Número de técnicos trabalhando com P&D Quantidade de subsidio governamental Quantidade de recurso investido pela empresa

Número de patentes concedidas; Lucratividade obtida pela comercialização da

tecnologia e produto.

Hsu e Hsueh

(2009) 127 BCC Output

Número de Equipes;

Quantidade de recursos governamentais.

Tempo de execução; Aumento participação de mercado;

Aumento da lucratividade. Sharma e

Thomas (2008)

2007 CCR Input

Gastos com pesquisas em P&D; Número de pesquisadores no país;

Dados econômicos.

Número de patentes; Número de artigos publicados.