Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXIX, No. 2, Abril - Junio
2023. pp. 156-170
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Mendoza, J. G., Valenzuela, A., García, J.
J., y Guzmán, F. A. (2023). Capacidades tecnológicas en industrias
metalmecánicas y de información en Sonora-México. Revista De Ciencias Sociales,
XXIX(2), 156-170.
Capacidades tecnológicas en
industrias metalmecánicas y de información en
Sonora-México
Mendoza León, Jorge Guadalupe*
Valenzuela
Valenzuela, Alejandro**
García
Ochoa, Juan José***
Guzmán
Pérez, Feibert Alirio****
Resumen
El
campo de la investigación en capacidades tecnológicas es una de las áreas
fundamentales que aporta competitividad e innovación a empresas, industrias y
clúster dedicados a diversas actividades económicas. El presente artículo tiene
como objetivo realizar una clasificación de las firmas de los sectores
metalmecánicos y de información del estado de Sonora, México, según los niveles
de las capacidades tecnológicas que presentan. La metodología se basó en un
enfoque cuantitativo y el método deductivo, para definir una investigación de
tipo correlacional, con un diseño no experimental y transversal. Se utilizó una
muestra de 116 empresas de las cuales se recolectó información sobre 35
variables e indicadores que fueron analizados mediante estadística
multivariada. Como resultado principal se obtuvo la categorización del grupo de
empresas en tres estratos de Capacidad Tecnológica: Básico, intermedio y
avanzado. Se concluye que dichos niveles de categorización son la base para
diseñar políticas de una ruta de escalamiento competitivo para las empresas
investigadas.
Palabras clave: Capacidades
tecnológicas; capacidad de absorción; aprendizaje tecnológico; gestión
tecnológica; redes globales de producción.
* Invitado en la Corporación Universitaria Remington, Medellín,
Colombia. E-mail:
jorge.mendoza@itson.edu.mx; jorge.mendoza@uniremington.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9627-8370
** Doctor en Ciencias Sociales. Maestro en
Desarrollo Regional. Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Industrial
en la Universidad de Sonora, Hermosillo, México. E-mail: alexval@unison.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7672-9840
*** Doctor en Planeación Estratégica. Profesor
Titular del Departamento de Física, Matemáticas e Ingeniería en la Universidad
de Sonora, Hermosillo, México. E-mail: juanjose.garcia@unison.mx ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0413-7341
(Autor de correspondencia)
**** Maestro en Educación. Docente de Tiempo
Completo en la Corporación Universitaria Remington, Medellín, Colombia. E-mail: feibert.guzman@uniremington.edu.co
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2657-9826
Recibido: 2022-11-18 · Aceptado: 2023-02-03
Technological capacities in metalworking and information industries in Sonora-Mexico
Abstract
The field of research in technological capacities is one of the fundamental areas that provides competitiveness and innovation to companies, industries and clusters dedicated to various economic activities. The purpose of this article is to classify firms in the metalworking information sectors in the state of Sonora, Mexico, according to the levels of technological capabilities they present. The methodology was based on a quantitative approach and the deductive method, to define a correlational type of research, with a non-experimental and cross-sectional design. A sample of 116 companies was used, from which information was collected on 35 variables and indicators that were analyzed using multivariate statistics. The main result was the categorization of the group of companies into three layers of Technological Capacity: Basic, intermediate and advanced. It is concluded that these categorization levels are the basis for designing policies for a competitive scaling route for the companies investigated.
Keywords: Technological capabilities; absorption capacity; technological learning; technology management; global production networks.
Introducción
A
pesar de la influencia de las trasnacionales, en las pequeñas y medianas
empresas mexicanas (Pymes) prevalecen problemas de tipo estructural tales como
la poca complejidad técnica, la cual limita la variedad de productos y
servicios innovadores creados por ellas. Aunque es una problemática muy
difundida entre sectores y países, la misma se presenta sin uniformidad,
existiendo casos que han superado los déficits de saberes especializados, los
accesos a la tecnología y a los mercados de insumos, créditos, servicios e
información.
Adicionalmente,
se ha diagnosticado que muchos problemas técnicos y productivos de las Pymes se
deben a que la vinculación con las universidades y centros de investigación es
tan incipiente que no ha contribuido a la creación de una masa crítica de
aprendizaje enfocado principalmente a la creación de capacidades tecnológicas
(Olea, Valenzuela y Navarrete, 2018; Briñez, 2021).
Sin
embargo, no son solamente los problemas descritos los que aquejan a las Pymes,
también existe una marcada carencia en las capacidades para identificar los
factores externos e internos que ponen en marcha procesos de innovación; dicha
innovación es siempre el resultado inmediato de la agregación de capacidades
tecnológicas. Lo anterior indica que las empresas, sobre todo las locales,
deberían identificar a través de la gestión tecnológica, qué tipos de
innovación están a su alcance y los mecanismos (metodológicos y analíticos)
para la acumulación de capacidades tecnológicas (Leal et al., 2018; Kim y Kim,
2018; Liu et al., 2019).
En el
caso de Sonora-México, la trayectoria del desarrollo tecnológico ha sido larga
y sinuosa, desde la predominancia de la producción de insumos y bienes de
consumo básicos, que evolucionó con rapidez hacia la agricultura tecnificada
(el Valle del Yaqui fue asiento de la revolución verde en México), hasta la
industrialización en zonas urbanas (Gobierno del Estado de Sonora, 2016). Esta
última etapa se consolida con el establecimiento de empresas trasnacionales,
sobre todo en las ramas electrónica, automotriz y aeroespacial.
Algunos
autores como Dutrénit y De Fuentes (2009); Contreras
y García (2018; 2019); y, Pérez, Escorcia y Garavito
(2021), han encontrado una fuerte influencia de esas grandes empresas sobre las
pequeñas empresas locales, sobre todo en lo que respecta a los procesos de
mejora y engrandecimiento de las capacidades tecnológicas, en especial, las de
carácter dinámico que están influidas por la acumulación de medidas de
absorción de conocimientos indispensables para realizar innovaciones en las
Pymes, a través del incremento de las habilidades para integrar y reconfigurar
las competencias con la finalidad de influir en el ambiente de los negocios
(Barbosa, Coelho y Amorim, 2019).
El
tema tiene importancia porque son precisamente esas capacidades las que colocan
a las empresas en condiciones de ser competitivas en los mercados locales,
inmersos en las dinámicas globales de bienes y servicios producidos por las
firmas trasnacionales. Como lo señalan Contreras y García (2018), esas
empresas, líderes de redes globales de valor, establecen fuertes vínculos con
las pequeñas empresas locales a través de las redes de proveeduría que les
sirven de sustento en la localidad. Esos vínculos desbordan las simple
relaciones cliente-proveedor y contribuyen al desarrollo de capacidades
tecnológicas que refuerzan el círculo virtuoso de productividad-competitividad.
Uno de
los resultados positivos de la vinculación de las pequeñas empresas con las
trasnacionales es ese desarrollo de capacidades tecnológicas que, a su vez,
lleva a una mayor competitividad (Contreras y García, 2018). Esa competitividad
se expresa, según las evidencias existentes, en una mayor calidad y un precio
más bajo de los productos, además de mejoras sustanciales en el diseño y número
de bienes ofrecidos. Esas tendencias se presentan con notable incidencia en
los municipios con mayor concentración industrial de Sonora, tales como:
Nogales, Hermosillo, Guaymas, Empalme, Cd. Obregón y Navojoa (Contreras, 2005).
La
presente investigación se basa principalmente en el trabajo realizado por Lall (1992), en donde su conocida matriz ilustra la
relación entre las dimensiones de inversión, producción y vinculación con tres
niveles de las capacidades tecnológicas. Con base en ello, se planteó como
objetivo principal de este artículo realizar una clasificación de las firmas de
los sectores de Tecnologías de la Información (TI) y Metalmecánica (MM) del
estado de Sonora, México, según los niveles de las Capacidades Tecnológicas
(CT). Lo cual es relevante puesto que será un insumo importante para el diseño
de estrategias que permitan disminuir el alto porcentaje de las Pymes que
registran un nivel bajo de CT en Sonora-México y que les lleva a su vez a una
baja competitividad.
Para
lograr lo anterior, la metodología de este estudio se basa en una revisión de
la teoría de capacidades tecnológicas, la innovación sistémica y las redes
globales de producción. Para sustentar el estudio, se definió el marco muestral dentro de las empresas MM y de TI, de donde se
seleccionó la muestra de 116 empresas y se recolectó información sobre 35
variables que alimentaron el modelo estadístico multivariado, que se describe
más adelante, y que sirvió de instrumento para la clasificación de las empresas
en función de las CT manifestadas. Las empresas objeto de estudio de este
trabajo se encuentran localizadas en seis de los principales municipios de
Sonora, México.
1.
Fundamentación teórica
1.1.
Capacidades tecnológicas, innovación y competitividad
Las
Capacidades Tecnológicas (CT) son definidas por Kim, Lee y Lee (1987); y,
Sánchez y Acosta (2020), como las habilidades para aplicar, de manera efectiva,
los conocimientos de carácter tecnológico en la productividad y la innovación.
La primera capacidad, se refiere a las facilidades productivas; y, la segunda,
a la expansión de capacidades y el desarrollo de nuevas facilidades
productivas, así como al desarrollo de tecnologías. Bell y Pavitt
(1993), por su parte, aportan una definición de CT más específica. Para ellos,
se refieren a los recursos con que cuenta la empresa, no sólo físicos, sino
también intangibles como los conocimientos y las habilidades, para gestionar y
hacer posible el cambio tecnológico. En la definición de esos recursos
necesarios incluyen también aspectos de carácter macro, como son las estructuras
institucionales que dan viabilidad al cambio técnico.
Las
raíces teóricas de las CT están en la visión basada en recursos (desarrollada
por Penrose en 1995) y en la escuela evolutiva neo-schumpeteriana (cuyos representantes son, principalmente,
Nelson y Winter que expusieron su trabajo en 1982). Basadas en esas dos
fuentes, los cuatro fundamentos teóricos que le dan cuerpo a las CT son:
Primero, que la capacidad tecnológica proviene de activos que buscan un
objetivo productivo; segundo, que es un conocimiento que se difunde de manera
continua, incremental y en espiral; tercero, que la capacidad de absorción
combina la adquisición de tecnologías y la correspondiente capacidad de
explotarlas; y cuarto, que debe ajustarse a la velocidad para ajustarse a la
aceleración del cambio tecnológico (Cohen y Levinthal,
1990; Nonaka y Takeuchi,
1999; Baker y Sovacool, 2017; Teece,
2018; Pitassi y Riveiro,
2019).
Sobre
la base de la teoría desarrollada, Lall (1992)
propuso una “matriz ilustrativa” de capacidades tecnológicas empresariales,
donde las tres funciones tecnológicas consideradas en las columnas de esa
matriz son: La inversión, la producción y la vinculación. Y los renglones o
niveles en los que pueden clasificarse las empresas (filas) son: Simple,
adaptativo e innovador. El primer nivel es rutinario, basado en la experiencia;
el segundo, es duplicador y se basa en la búsqueda; y el tercero, innovador basado
en la investigación.
Se
debe tener en cuenta, siguiendo a Lall (1992),
primero, que el conocimiento tecnológico no se distribuye igual entre las
empresas y, segundo, que las CT a nivel macro, no son la simple suma de esas
capacidades a nivel de las firmas globales. La segunda advertencia, sin
embargo, no se tendrá en cuenta en este trabajo porque como ya se mencionó el
propósito es hacer un análisis de tipo micro analizando las CT a nivel de
empresa para hacer la clasificación de ellas según el nivel alcanzado.
Siguiendo
esa línea teórica, algunos autores confirman en estudios empíricos que la
innovación tecnológica se da a través de una combinación de aprendizaje
alumno-maestro y de la compra de maquinaria nueva (incorporación de
tecnología), todo enfocado al incremento de la eficiencia productiva y de
ventajas competitivas (Dutrénit y De Fuentes, 2009;
Leal et al., 2018; Vitorino y Moori,
2018; Estrada, Cano y Aguirre, 2019; Viberg y Eslami, 2020; Romero et al., 2020).
Por
tanto, las CT son consideradas como el determinante para esa
“internacionalización” (Kovac y Labas,
2019), y una estrategia para el desarrollo de las mismas es la relación con las
cadenas globales de valor, principalmente con los líderes, o grandes empresas
que transfieren conocimientos a las pequeñas (Castillón-Barraza et al., 2018).
Lo anterior es importante porque se ha demostrado que el aprendizaje
organizacional y el conocimiento tienen una relación positiva lineal con la
capacidad tecnológica, siendo el aprendizaje y el conocimiento las causas, y la
CT el efecto (Chuan-Peng, Zhen-Gang
y He, 2017). Algunas empresas objeto de análisis se han formado como
iniciativas independientes a partir del aprendizaje adquirido por parte de
personas que fueron empleados desde las empresas internacionales; esta figura
es común que se aprecie como una empresa Spin-Off
o una empresa StartUp.
2.
Metodología
El
estudio desarrollado presenta un enfoque cuantitativo, con apoyo del método
deductivo y un tipo de investigación que se corresponde con el nivel
correlacional. Además, el diseño es no experimental y transversal, dado que los
datos no se manipularon y se recolectaron en un momento, una sola vez en el
tiempo, como lo señala Hernández-Sampieri y Mendoza
(2018).
Con
base en la revisión de la literatura se construyeron los ítems a ser valorados, categorizados por variables
y constructos, los cuales se utilizaron para el diseño del instrumento.
Posteriormente, el mismo se llevó a un proceso de validación a través de una
prueba piloto con diez informantes, de la cual se obtuvo un coeficiente de Cronbach de 0,87, lo que permite afirmar que el
cuestionario permite medir de forma aceptable la información de los niveles de
las capacidades tecnológicas que poseen las pymes analizadas.
2.1.
Muestreo y recolección de datos
La
recolección de información fue hecha por los integrantes del proyecto de
investigación, quienes aplicaron el cuestionario a los dueños o gerentes de las
Pymes ubicadas en 6 de los principales municipios de Sonora, registrados en el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2019),
entidad pública independiente que en México tiene, por ley, la responsabilidad
de obtener, ordenar y difundir la información que describe la situación social,
económica y geográfica del país, insumo imprescindible para la toma de
decisiones. A partir de esa información oficial se identificaron más de 7 mil
empresas de ambos sectores de interés, pero solamente 672 cumplieron las
restricciones del sector productivo (véase Tabla 1), las que constituyeron la
población objeto del estudio.
Tabla 1
Total de empresas por
sector y municipio
|
Sector Productivo |
|||
|
Localidad Municipal |
MM |
TI |
Total |
|
Nogales |
46 |
31 |
77 |
|
Hermosillo |
152 |
190 |
342 |
|
Gaymas/Empalme |
52 |
21 |
73 |
|
Cajeme |
59 |
58 |
117 |
|
Navojoa |
41 |
22 |
63 |
|
Total |
350 |
322 |
672 |
Fuente: Elaboración propia, 2022 a partir de INEGI (2019).
El tamaño de la muestra calculada, considerando
los criterios de selección expuestos en la Tabla 2, fue de 116 encuestas
válidas, obtenidas ajustando
la selección a una probabilidad de 90% dentro de un intervalo de +7,0% del error de muestra.
Tabla 2
Ficha técnica y tamaño de muestra
|
Datos |
Observación |
|
Restricción geográfica |
Seis municipios de Sonora, México |
|
Unidad de análisis |
Pymes registradas en el Censo Económico |
|
Procedimiento de recolección |
Encuesta aplicada |
|
Método de estimación |
Muestreo para población finita |
|
Universo de Pymes (N) |
672 |
|
Proporción de éxito (P) y fracaso (q) |
P = q = 0,5 |
|
Precisión o error de muestreo (e) |
+/- 7% |
|
Nivel de confianza |
90% |
|
Tamaño muestral (n) |
116 Pymes a encuestar |
|
Fecha del muestreo de campo |
Julio-diciembre 2019 |
Fuente: Elaboración propia, 2022.
Aplicados
los criterios estadísticos anteriores, la distribución de la muestra obtenida
se ajustó al principio de proporcionalidad en correspondencia con el número de
empresas registradas por municipios y por sector de actividad, como se muestra
en la Tabla 3. Así, se recabó la información de campo mediante la técnica de la
encuesta utilizando como instrumento, un cuestionario semiestructurado con
escala de Likert de 5 opciones de respuesta, cuyas preguntas referentes a los
indicadores, miden las tres dimensiones de la CT: Inversión, producción y
vinculación. El mismo previamente fue validado mediante la prueba piloto, donde
se obtuvo un coeficiente de alfa de Cronbach de 0,87.
Tabla 3
Tamaño de muestra por actividad productiva y
municipio
|
Municipio |
Actividad Productiva |
Total |
|
|
TI |
MM |
||
|
Nogales |
5 |
2 |
7 |
|
Hermosillo |
36 |
52 |
88 |
|
Gaymas/Empalme |
4 |
2 |
6 |
|
Cajeme |
6 |
5 |
11 |
|
Navojoa |
3 |
1 |
4 |
|
Total |
54 |
62 |
116 |
Fuente: Elaboración propia, 2022
2.2. Análisis estadístico de datos
Para
el tratamiento estadístico de los datos recopilados se utilizó la metodología
del Análisis de Varianza (ANOVA), con la cual se buscó identificar aquellas
variables que tienen importancia significativa en la CT; procesando los datos
con el paquete estadístico Minitab
17. Después, las variables identificadas como significativas en el ANOVA,
fueron usadas como insumo para realizar un análisis cuya finalidad es
categorizar, esto es, clasificar a las empresas mediante las variables
estudiadas en grupos que sean similares dentro del mismo y, a la vez, que
permita discriminar las diferencias entre los grupos de empresas. Lo anterior
es conocido como el análisis de clasificación jerárquico por clúster, el cual se incluye en Minitab 17, dentro del análisis estadístico
multivariado (Pérez, Lara y Gómez, 2017).
3.
Resultados y discusión
De las
35 variables que han sido consideradas de otros trabajos para explicar las CT
de las empresas aquí estudiadas, se encontró que 28 de ellas son significativas
(valor p £ 5%). Esas variables significativas fueron seleccionadas para el
análisis estadístico jerárquico. El análisis de varianza de la Tabla 4,
presenta los valores para cada una de las 28 variables significativas que a su
vez explican a cada una de las tres dimensiones de CT: Inversión, vinculación y
producción. En dicho sentido, cada dimensión se discute de manera particular,
posteriormente.
Tabla 4
Análisis de Varianza
|
VAR |
ETIQUETA |
GL |
SC |
CM |
F |
P |
|
29 |
28.5 |
0,98 |
226,7 |
|||
|
DIMENSIÓN DE INVERSIÓN |
||||||
|
X1 |
Antigüedad de maquinaria y equipo |
1 |
0,15 |
0.15 |
35,02 |
0,00 |
|
X2 |
Proyectos de innovación y desarrollo tecnológico |
1 |
0,02 |
0,02 |
4,66 |
0,03 |
|
X3 |
Inversión en capacitación de personal |
1 |
0,07 |
0,07 |
16,20 |
0,00 |
|
X4 |
Inversión con programas de apoyo de gobierno |
1 |
0,02 |
0,02 |
4,14 |
0,05 |
|
X5 |
Mejoramiento de infraestructura |
1 |
0,05 |
0,05 |
11,03 |
0,00 |
|
X6 |
Adaptación de maquinaria y equipo |
1 |
0,07 |
0,07 |
16,68 |
0,00 |
|
X7 |
Adquisición de nuevos equipos |
1 |
0,03 |
0,03 |
7,17 |
0,01 |
|
DIMENSIÓN DE VINCULACIÓN |
||||||
|
X8 |
Proyectos de desarrollo con empresas similares |
1 |
0,44 |
0,44 |
101,6 |
0,00 |
|
X9 |
Incubación de empresas con IES o CI |
1 |
0,02 |
0,02 |
5,3 |
0,02 |
|
X10 |
Desarrollo de proyectos con IES y CI |
1 |
0,03 |
0,03 |
6,7 |
0,01 |
|
X11 |
Recibe estudiantes en prácticas profesionales |
1 |
0,15 |
0,15 |
34,4 |
0,00 |
|
X12 |
Recibe capacitación de IES, CI u otra empresa |
1 |
0,02 |
0,02 |
4,4 |
0,04 |
|
X13 |
Establece convenios para obtener fondos públicos |
1 |
0,05 |
0,05 |
12,5 |
0.00 |
|
DIMENSIÓN DE PRODUCCIÓN |
||||||
|
X14 |
Círculos de calidad |
1 |
0,12 |
0,12 |
28,39 |
0,00 |
|
X15 |
Análisis y evaluación de fallas |
1 |
0,07 |
0,07 |
15,94 |
0,00 |
|
X16 |
Interpretación de planos/arquitectura de sistemas |
1 |
0,02 |
0,02 |
5,44 |
0,02 |
|
X17 |
Uso de maquinaria y equipo especializado |
1 |
0,06 |
0,06 |
13,83 |
0,00 |
|
X18 |
Mantenimiento preventivo |
1 |
0,06 |
0,06 |
14,08 |
0,00 |
|
X19 |
Uso de equipo de medición y calibración |
1 |
0,18 |
0,18 |
42,26 |
0,00 |
|
X20 |
Adaptaciones en maquinaria y equipo |
1 |
0,05 |
0,05 |
11,61 |
0,00 |
|
X21 |
Ingeniería inversa |
1 |
0,06 |
0,06 |
14,14 |
0,00 |
|
X22 |
Mejora y desarrollo de productos |
1 |
0,03 |
0,03 |
8,00 |
0,01 |
|
X23 |
Mejora y desarrollo de procesos |
1 |
0,06 |
0,06 |
13,1 |
0,00 |
|
X24 |
Investigación y desarrollo en la empresa |
1 |
0,08 |
0,08 |
18,26 |
0,00 |
|
X25 |
Contratación externa de I&D |
1 |
0,03 |
0,03 |
7,73 |
0,01 |
|
X26 |
Diseño de producto o proceso |
1 |
0,03 |
0,03 |
6,49 |
0,01 |
|
X27 |
Diseño de servicio |
1 |
0,04 |
0,04 |
8,93 |
0,00 |
|
X28 |
Generación de nuevo producto o proceso |
1 |
0,08 |
0,08 |
19,62 |
0,00 |
|
X29 |
Mejoramiento de productos o procesos |
1 |
0,01 |
0,01 |
3,44 |
0,07 |
|
Error |
86 |
0,37 |
0,00 |
|||
|
Total |
115 |
28,9 |
||||
Nota: GL= Grados de libertad;
SC= Suma de cuadrados; CM= Cuadrados medios; F= Valor del estadístico F; P=
Mínimo valor de rechazo.
Fuente: Elaboración propia, 2022.
3.1.
Dimensión Inversión
La
Figura I, muestra el comportamiento de la inversión en relación al giro de la
empresa y la proporción de empresas de cada sector (MM y TI), en concordancia a
las variables que constituyen la dimensión mencionada: (X1) antigüedad de
la maquinaria y equipo; (X2) proyectos de innovación y desarrollo
tecnológico; (X3) capacitación de personal; (X4) inversión con
apoyos del gobierno; (X5) mejoramiento de infraestructura; (X6) adaptación de
maquinaria y equipo; y, (X7) adquisición de nuevos equipos.
Fuente: Elaboración propia, 2022.
Figura I: Dimensión Inversión
De
acuerdo con la información levantada, se observa que en el sector de TI las dos
variables que más peso ponderado tienen son: Mejoramiento de infraestructura (X5), y adquisición
de nuevos equipos (X7), puesto que este sector es uno de los más
dinámicos en los cambios tecnológicos, dada la naturaleza de sus procesos,
funciones y productos. Adicionalmente, la necesidad de mantener una
infraestructura moderna y de punta, mediante la adquisición y acondicionamiento
con equipos más sofisticados y modernos, es vital para la oferta de servicios
digitales, que es el producto más frecuente en este sector empresarial. Estas
afirmaciones coinciden con lo aportado por Dutrénit y
De Fuentes (2009), en el caso de la zona fronteriza de México; Carvache-Franco et al. (2022), en Guayaquil-Ecuador; así
como Zhou y Wu (2010) y Liu, Wu y Wang (2020), en la
región asiática.
Por su
parte, en el sector MM predominan las inversiones en capacitación de personal
(X3); y en adaptación de maquinaria y equipo (X6). Se observa,
también, que la antigüedad del equipo es mayor en MM que en TI, lo cual es de
esperarse a partir de la naturaleza del equipo de cada sector, debido a que el
equipo de cómputo tiene un ciclo de vida más breve que la maquinaria para MM.
Además, dada la rapidez de obsolescencia y los apoyos económicos para equipos,
es más fácil para el sector de TI adquirir nuevos equipos que adaptarlos.
Se
encontró también que en la MM predomina la inversión en capacitación, en
opinión de los investigadores, es debido a que las TI suelen contratar personal
que ya posee las habilidades técnicas para ejercer en el sector. La explicación
anterior no tiene un comparativo similar, puesto que no se encontraron estudios
en el estado del arte, que comparen simultáneamente los dos sectores
industriales abordados en esta investigación. Sin embargo, Dutrénit
y De Fuentes (2009) ya destacaban que en el sector MM se suele recurrir al esquema
“maestro-aprendiz”, que implica el entrenamiento del personal en planta
mediante una clara secuencia de aprendizaje. Finalmente, se observa que ambos
sectores coinciden en la importancia de proyectos de innovación y desarrollo
tecnológico.
3.2.
Dimensión Producción
La
Figura II, muestra el comportamiento de la dimensión producción en relación al
giro de la empresa en donde se incluyeron las siguientes variables: (X14) círculos de
calidad; (X15) análisis de fallas; (X16) arquitectura de sistemas; (X17) uso de equipo
especializado; (X18) mantenimiento preventivo; (X19) uso de equipo
de medición; (X20) adaptación de maquinaria y equipo; (X21) ingeniería
inversa; (X22) mejora y desarrollo de productos; (X23) mejora y desarrollo de procesos; (X24) investigación
y desarrollo en la empresa; (X25) contratación externa de I+D; (X26) diseño de
productos y de procesos; (X27) diseño de servicio; y, (X28) generación de
nuevos productos o procesos.
Fuente: Elaboración propia, 2022.
Figura II: Dimensión Producción
Como
se puede observar uno de los hallazgos que ilustra la Figura II, tratándose de pequeñas empresas, es que
para ambos sectores no suelen desarrollarse capacidades fundamentales como la
investigación externa para innovación y desarrollo, cuando se trata de dar el
salto hacia un nivel avanzado tecnológicamente; por lo que las acumulaciones de
capacidad tecnológica difieren por tamaño de industrias, más que entre sectores
(Peerally et al., 2022). En esta dimensión, las TI exceden a las MM
en casi todos los indicadores, excepto en adaptación de maquinaria y equipo
(como ya se había observado en la Figura I) y en mejora y desarrollo de
procesos.
Para
los autores, las TI destacan en capacidades diferenciadoras de las MM debido a
que el diseño de productos y procesos implica una solución adhoc, a veces empaquetada, para cada
cliente y de acuerdo a la necesidad específica. Además, es más común en ellas aplicar
innovaciones a los productos y procesos ya existentes, puesto que las
actualizaciones de software, por ejemplo, son
más frecuentes por la era digital que se está viviendo, aunado a las exigencias
de estándares y
certificaciones de procesos o equipos que estos demandan; y, finalmente, por
considerar el hecho que quienes desarrollan los productos en las TI son por lo
general perfiles profesionales con grado académico, a diferencia del grado
técnico que maneja un operador de equipo y maquinaria en las MM.
3.3.
Dimensión Vinculación
La
Figura III, muestra el comportamiento de la dimensión vinculación en relación
al giro de la empresa en donde se consideraron las siguientes variables
indicadoras: (X8) proyectos con empresas competidoras; (X9) incubación de
la empresa en centros e instituciones de educación superior (CI o IES); (X10) desarrollo de
proyectos conjuntos con IES y CI; (X11) recibimiento de estudiantes de
prácticas; (X12) si recurre a capacitación de IES o CI; y, (X13) si obtiene fondos
públicos.
Fuente: Elaboración propia, 2022.
Figura III: Dimensión Vinculación
Se
observa en la Figura III, que las relaciones para ambos sectores son similares.
En ambos también, aunque con predominancia de TI en las variables X12
(capacitación) y X13 (fondos públicos), se recurre con frecuencia a proyectos
conjuntos con empresas similares o competidoras (proyectos joint venture) y, a pesar de los escasos vínculos con IES
y CI, reciben estudiantes en prácticas profesionales. También se encontró que
las TI para su desarrollo recurren con mayor frecuencia a los apoyos de fondos
públicos, esto es debido a la mayor cantidad de programas como PROSOFT, Fondos sectoriales, Fondo Pyme, FOMIX, entre otros, los cuales son gestionados por
la Cámara Nacional de la Industria Electrónica, de Telecomunicaciones y
Tecnologías de Información (CANIETI, 2022).
Así
también, Rahim y Zainuddin
(2019) muestran que la capacidad de vincularse a través de actividades de I+D,
además de la capacidad de creación de redes y la capacidad de invertir en la
formación de recursos humanos competentes en la gestión de las variables
mencionadas, influye en la ventaja competitiva de una empresa.
3.4.
Nivel de capacidades tecnológicas
Una
vez explicadas las variables seleccionadas del análisis de varianza mediante
las tres Figuras de radar, se procede a realizar el análisis de clúster utilizando para ello las 28 variables que
resultaron ser significativas (valor p£ 0.05), con base en lo anterior se
alcanzó el objetivo planteado en esta investigación: Realizar una clasificación
de las firmas de los sectores de tecnologías de la información y metalmecánica
del estado de Sonora, México, según el nivel de CT.
Del
análisis antes mencionado se identificaron tres niveles: Las empresas de alta
capacidad tecnológica, las de capacidades intermedias, así como las de baja
capacidad, según su contribución en las CT y cuyos resultados se muestran en la
Tabla 5.
Tabla
5
Clasificación
de las pequeñas empresas por nivel de capacidad tecnológica
|
SECTOR |
MM |
TI |
||||
|
NIVEL |
ALTO |
MEDIO |
BAJO |
ALTO |
MEDIO |
BAJO |
|
Resultantes de la muestra |
4 |
26 |
32 |
2 |
9 |
43 |
|
% del total por sector |
6,45 |
41,94 |
51,61 |
3,70 |
16,67 |
79,63 |
|
% del total de la muestra |
3,45 |
22,41 |
27,59 |
1,72 |
7,76 |
37,07 |
Fuente: Elaboración propia, 2022.
Como
puede verse, solamente el 5,17% (3,45% de las MM y 1,72% de las de TI) en
promedio de todas las Pymes del giro MM y de TI de Sonora, tiene un nivel de
competitividad y de capacidades tecnológicas alto; un 30,17% (22,41% de las MM
y 7,76% de las de TI), se encuentra en la etapa de nivel intermedio de CT; y
finalmente, dos terceras partes están en el nivel más bajo de las capacidades
tecnológicas, es decir, 64,66% (27,59% de las MM y 37,07% de las TI).
Esta
clasificación es de suma importancia, puesto que permite conocer con datos
cuantitativos, a partir de una muestra representativa de 116 Pymes de
Sonora-México, que la gran mayoría de ellas (casi un 65%) se encuentran en un
nivel bajo de CT, lo cual implica que no son buenas candidatas para incorporarse
en cadenas de proveedurías de Empresas Trasnacionales (ETN) que están
insertadas en el estado, en otros estados o regiones geográficas.
Estos
resultados concuerdan con los encontrados por Ibarra, González y Demuner (2017); y Olea et al. (2018), en el sentido de que
las Pymes locales tienen pocas posibilidades de convertirse en proveedoras de
una ETN; sin embargo, contrastan en el sentido que sean las TI las que cuentan
con mayor posibilidad con respecto a las MM de convertirse en proveedoras. No
obstante, como puede verse, la evidencia de los resultados configura un
escenario distinto, las TI tienen una proporción mayor que las MM de capacidad
tecnológica baja, un análisis similar puede hacerse para las Pymes de nivel
media o alto de CT.
Lo
anterior puede explicarse por las diferencias en los tamaños de muestras
proporcionales para cada sector o bien, como lo señalan tanto Mendoza y
Valenzuela (2015); como Olea et al. (2018), puesto que siendo Sonora un estado
fronterizo con los Estados Unidos, tiene un sector industrial fuertemente
orientado hacia los mercados internacionales. En ese contexto, la participación
de las pequeñas empresas en las redes que proveen bienes y servicios a las
grandes empresas, representa un reto, y luchan para lograr su inserción en un
mercado trasnacional con altos estándares de calidad.
Por lo
anterior las Pymes están obligadas a emprender procesos de innovación en
productos, procesos o de mercado; para lo cual, independientemente del grado de
innovación, estas empresas deben realizar esas transformaciones y adaptaciones
para convertirse en proveedoras de ETN.
Conclusiones
La
presente investigación proporciona información útil y novedosa, dado que se logró identificar los niveles de capacidades tecnológicas en que se
clasifican a las Pymes de los giros metalmecánica y de tecnologías de
información del estado de Sonora, México, los cuales son alto, mediano y bajo;
al mismo tiempo que se logró agrupar en esos niveles las tres categorías de
capacidades tecnológicas (inversión, vinculación y producción).
Las
capacidades tecnológicas tienen como base la acumulación de conocimientos por
parte de la empresa, lo que requiere una apropiada capacidad de absorción y una
correspondiente distancia cognitiva. Si se logra incrementar las capacidades
tecnológicas se está en condiciones de incrementar la competitividad de la
empresa, lo cual es imprescindible para participar y mantenerse en aquellos
mercados fuertemente influidos por las redes globales de producción, como es el
caso del estado mexicano de Sonora.
El
principal aporte que se deriva de esta investigación es que gracias a la
identificación de los niveles de CT es posible impulsar, mediante la gestión,
aquellas actividades que permitan que las Pymes MM pasen más eficientemente
desde su nivel bajo hasta su nivel más alto del desarrollo de CT y competitivo
y, de esa forma, poder contribuir en impulsar el nivel de progreso de los
municipios del estado de Sonora, México. Igualmente, para el caso de las Pymes
del sector de las TI.
Esta
situación, además, es de suma trascendencia debido a la importancia que tienen
estas industrias en la economía de Sonora, por lo que se pueden utilizar estos
hallazgos para realizar acciones que fomenten el desarrollo productivo y
competitivo, mediante el diseño y ejecución de políticas públicas de los
gobiernos municipales y del Estado, que permitan impactar en la trayectoria del
desarrollo de las CT de las Pymes de los sectores MM y TI. De esta forma, se
podrá contar en el futuro con un Sonora más competitivo que beneficie a su
población.
Finalmente,
se propone el uso de la metodología que aquí se ha probado para analizar y
clasificar a estos u otros sectores de pequeñas empresas de otros estados del
país para ratificar los resultados. La información para probar los hallazgos
respectivos puede ser recabada en trabajo de campo a nivel de empresas,
utilizando las variables e indicadores listados en la Tabla 4 de este artículo.
La metodología puede ser usada, incluso, en otros países, puesto que,
en todas las economías, en menor o mayor grado, existen condiciones similares a
las de este estudio, es decir, pequeñas empresas de diversos sectores ligadas a
las cadenas globales de valor, una fuerte competitividad influida por los
mercados mundiales y esfuerzos de los actores locales por impulsar los sistemas
de innovación regionales.
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