Estudio sobre los efectos de contagio de los riesgos de cola en la cadena de suministro de la industria farmacéutica...

Área de la Ciencia:

• Gestión de la cadena de suministro Gestión de la cadena de suministro.
• Análisis de riesgos financieros Análisis de riesgos financieros
• Dinámica de la Industria Farmacéutica Las dinámicas de la industria farmacéutica

Sus antecedentes:

• El aumento de la incertidumbre económica y los eventos extremos requieren investigación sobre la resiliencia de la cadena de suministro farmacéutica.
• Garantizar la seguridad, la estabilidad y el desarrollo de alta calidad del sector farmacéutico de China es una preocupación crítica.

Objetivo del estudio:

• Para analizar la red de riesgo de cola de la cadena de suministro farmacéutico de China.
• Examinar las características estructurales, los patrones dinámicos y los efectos de contagio de riesgos.
• Identificar las instituciones clave y comprender la propagación del riesgo bajo varios eventos de riesgo de cola.

Principales métodos:

• Se empleó el método TENET (Tail Event eXploiting Network).
• Construyó una red de riesgo de cola para la cadena de suministro farmacéutico (2012-2023).
• Se analizaron las características estructurales, la dinámica temporal y las repercusiones del riesgo a nivel global, de módulos e institucional.

Principales resultados:

• Los riesgos de cola varían en el tiempo, y la conexión total aumenta durante los eventos de riesgo.
• El módulo de producción es una fuente primaria de riesgo; los módulos de producción y distribución muestran repercusiones agrupadas.
• Hengrui Pharmaceuticals, Aier Eye Hospital y Fosun Pharma son de importancia sistémica; las crisis financieras elevan el riesgo, a diferencia de los eventos de salud pública.

Conclusiones:

• Los eventos de cola universalmente aumentan la frecuencia de propagación del riesgo en las cadenas de suministro farmacéuticas.
• Comprender la topología de la red es crucial para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro.
• Las futuras investigaciones deberían explorar técnicas avanzadas de descubrimiento econométrico y causal para obtener ideas más profundas.