¿Cómo impulsan los clústeres el rendimiento de las empresas en el sistema regional de innovación? Un análisis de complejidad causal en las industrias emergentes estratégicas de China
Autores: Zhao, Liangjie; Liang, Yan; Tu, Haojie
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
¿Cómo impulsan los clústeres el rendimiento de las empresas en el sistema regional de innovación? Un análisis de complejidad causal en las industrias emergentes estratégicas de China
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Clústeres
Rendimiento empresarial
Sistema regional de innovación
Dependencia interorganizacional
Incrustación en redes
Innovación ambidiestra
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Desde una perspectiva configuracional, este estudio tiene como objetivo explicar cómo los clústeres impulsan el rendimiento de las empresas en el sistema regional de innovación, considerando la relación entre el clúster y el rendimiento de la empresa como una complejidad causal. Utilizando un conjunto de datos original que comprende 292 empresas chinas en industrias emergentes estratégicas (IEEs), este estudio emplea un análisis comparativo cualitativo de conjuntos difusos (fsQCA) para investigar los efectos de conjunción de la dependencia interorganizacional, la incrustación en redes y la innovación ambidiestra en el rendimiento de las empresas del clúster. Los resultados mostraron que el método fsQCA revela combinaciones causales de estos factores del clúster que conducen a un alto rendimiento. Estas configuraciones implican dos caminos alternativos para mejorar el rendimiento, donde la innovación explotadora se identifica como la condición causal central.
Descripción
Desde una perspectiva configuracional, este estudio tiene como objetivo explicar cómo los clústeres impulsan el rendimiento de las empresas en el sistema regional de innovación, considerando la relación entre el clúster y el rendimiento de la empresa como una complejidad causal. Utilizando un conjunto de datos original que comprende 292 empresas chinas en industrias emergentes estratégicas (IEEs), este estudio emplea un análisis comparativo cualitativo de conjuntos difusos (fsQCA) para investigar los efectos de conjunción de la dependencia interorganizacional, la incrustación en redes y la innovación ambidiestra en el rendimiento de las empresas del clúster. Los resultados mostraron que el método fsQCA revela combinaciones causales de estos factores del clúster que conducen a un alto rendimiento. Estas configuraciones implican dos caminos alternativos para mejorar el rendimiento, donde la innovación explotadora se identifica como la condición causal central.