Transferencia recursiva de conocimiento para la innovación: el caso de la empresa del País Vasco.

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA, Clm.economía. Num. 16, pp. 199-231

Transferencia recursiva de conocimiento para la innovación: el caso de las empresas del País Vasco - España.

Javier Castro Spila, Liliana Rocca y Andoni Ibarra Universidad del País Vasco Resumen En este trabajo se exploran las dimensiones que influyen en la transferencia de conocimiento en proyectos de cooperación para la innovación que desarrollan empresas innovadoras en el País Vasco (España). Se consideran los productos de los proyectos (publicaciones y patentes) como indicadores proxy de la transferencia de conocimiento. El éxito de la transferencia se explora según dos dimensiones centrales: la I+D y las relaciones de proximidad de los socios. Los resultados sugieren que la proximidad geográfica de los socios de cooperación y la existencia de I+D en las empresas son dimensiones relevantes que facilitan la transferencia de conocimiento en proyectos de cooperación para la innovación.

Palabras clave: I+D, proyectos de innovación, cooperación, aprendizaje, transferencia de conocimiento, capacidad de absorción, PYMEs. Clasificación JEL: 031, 022, L14, D83

199

Clm.economĂ­a. Num. 16

Recursive knowledge transfer for innovation: the case of Basque Country firms.

Abstract This paper explores the factors that influence the sharing and knowledge transfer of innovative firms in the Basque Country (Spain) through cooperation projects. Publications and patents are defined as proxy indicator of knowledge transfer. The success of the transference is examined in the light of two central dimensions: the R&D and the proximity relationships between partners. This paper argues that the geographical proximity and the existence of R&D in the firms are relevant aspects that foster knowledge transfer through innovative cooperation projects.

Key words: R&D, innovation projects, networks, learning, absorptive capacity, knowledge transfer, SME. JEL Classification: 031, 022, L14, D83

200

ArtĂ­culo recibido en marzo 2010 y aceptado en junio 2010.

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

1.- Introducción.

La creación, explotación y transferencia de conocimiento ha recibido en los últimos años un creciente interés para los académicos de la innovación y las empresas debido a que el conocimiento es considerado como un recurso crítico para la innovación y para el incremento de ventajas competitivas (Ambrosini y Bowman, 2008; Grant, 1996; Lam, 1997). La aplicación del conocimiento a la innovación constituye un conjunto de procesos cognitivos, tecnológicos y organizacionales orientados hacia la generación de un nuevo producto o proceso para la empresa o para el mercado. Sin embargo, esta definición general de la innovación no permite esclarecer el proceso por medio del cual se crea, explota y transfiere conocimiento. Desde la perspectiva de los procesos de creación, transferencia y explotación de conocimiento existen dos cuerpos conceptuales que exploran estas dimensiones (y que no son antagónicos): el modelo cognitivo y el modelo comunitario (Bresnen et al., 2003; Hansen, Nohria y Tierney, 1999; Ruuska y Vartiainen, 2005). El modelo cognitivo pone el énfasis en el proceso de codificación de conocimiento y se interesa más por los procesos mediante los cuales se retiene y se transfiere conocimiento, utilizando para ello la aplicación de tecnologías de la información (registro de datos e información) (Bresnen et al., 2003; Hansen, Nohria y Tierney, 1999; Newell et al., 2006). Este modelo aboga por un impulso sistemático de la codificación del conocimiento para su almacenamiento y recuperación como una condición para su transferencia y explotación, asociando las personas con las tecnologías (Hansen, Nohria y Tierney, 1999)1.

1) Esta perspectiva asume una posición racionalista del conocimiento según la cual el conocimiento es reducido a información, es decir, el conocimiento es considerado como una acumulación de información en el marco de un flujo de datos y mensajes (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000). De esta manera, el uso intensivo de tecnologías de la información (TICs) en la gestión del conocimiento facilitan su acumulación y transferencia, y resulta la manera más eficaz y eficiente de codificación.

201

Clm.economía. Num. 16

El modelo comunitario, por su parte, acentúa el carácter social e interactivo de la creación y transferencia del conocimiento, destacando la importancia de la dimensión tácita del conocimiento y la naturaleza colectiva de su codificación (Bresnen et al., 2003; Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001; Hansen, Nohria y Tierney, 1999; Newell et al., 2006; Nonaka, 1994). El proceso de transferencia en este modelo supone el desarrollo de comunidades que comparten ideas, información y conocimiento a partir de mecanismos colaborativos de trabajo (Wenger, 1997; Wenger, Mcdermott y Snyder, 2007), asociando las personas con las personas (Hansen, Nohria y Tierney, 1999). Compartir en este caso significa que los agentes desarrollan una práctica (una actividad) en común y en conjunto que crean un sendero particular de aprendizaje razón por la cual la creación, explotación y transferencia del conocimiento se encuentra siempre “situada”, es decir, que está fuertemente influenciada por el contexto social en el que se produce la práctica (Bresnen et al., 2003; Wenger, 1998)2.

Los proyectos de innovación son espacios situados de prácticas colectivas (micro comunidades) para la creación, transferencia y explotación de conocimiento. De hecho, los proyectos resultan una de las formas más apropiadas para desarrollar actividades de innovación en las empresas (Bresnen, Goussevskaia y Swan, 2004; Hobday, 2000). Por su parte, la innovación es en el fondo un complejo proceso colectivo de codificación de conocimientos que, en el marco de proyectos, integra a una comunidad específica con un objetivo común, para desarrollar actividades concretas en un tiempo determinado. Sin embargo, esta característica de los proyectos de innovación (y de los proyectos en general) conlleva una paradoja: los procesos de innovación necesitan largos períodos de aprendizaje para crear, transferir y aplicar conocimientos mientras que los proyectos, limitados en el tiempo, pueden expresar barreras en el intercambio de conocimiento debido a su frágil contexto para acumular y compartir conocimiento (Bresnen, Goussevskaia y Swan, 2004). Pero, por otro lado, los integrantes de los proyectos participan de diversas

202

2) Esta perspectiva asume una posición constructivista del conocimiento según la cual el conocimiento es el resultado de una “interpretación” y “consenso” que se produce como fruto de un proceso social, reflexivo e interactivo de aprendizaje, difícil de transferir y altamente complejo de codificar (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000; Cook y Brown, 1999).

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

comunidades, que representan diferentes fuentes de información y conocimiento para resolver problemas (Ruuska y Vartiainen, 2005).

El acceso a otras prácticas, otros conocimientos y otras experiencias expresa una micro-diversidad (Andriani, 2001; Van Dick et al., 2008) que es una potente fuente de creatividad para la innovación por proyectos (Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001).

Los proyectos de cooperación para la innovación entre diversas organizaciones (redes) son casos privilegiados que expresan esta paradoja: por un lado, vinculan comunidades de distintas organizaciones, enriqueciendo las fuentes de conocimiento (tácito y explicito) y facilitando el desarrollo de innovaciones, y por otro lado, expresan obstáculos para la transferencia de conocimiento, puesto que las prácticas de creación y difusión de conocimiento están situadas y son difícilmente transferibles de una organización a otra.

Una de las dimensiones clave para que la cooperación y transferencia sean posibles es la capacidad de absorción de las empresas (Cohen y Levinthal, 1990; Tsai, 2001a). La capacidad de absorción es un concepto relacional que vincula las habilidades de las empresas para adquirir y transferir conocimiento a nivel interno con las habilidades de identificar y asimilar información y conocimiento externo mediante relaciones de cooperación. Si las empresas no poseen capacidad de absorción es altamente dificultoso que puedan aprender de sus socios e incorporar competencias de innovación (Lane y Lubatkin, 1998). Por lo tanto, los procesos de transferencia y aprendizaje en red están asociados a la capacidad de absorción de los agentes que cooperan.

El objetivo del presente trabajo es explorar los factores que influyen en la transferencia de conocimiento entre empresas y otras organizaciones (redes de cooperación). Para este análisis se estudian los resultados obtenidos por los proyectos de cooperación para la innovación que desarrollan empresas innovadoras en el País Vasco (España) como un proxy de transferencia de conocimiento. Este trabajo realiza tres tipos de aportes a los estudios sobre transferencia de conocimiento en entornos de cooperación. La primera, explora una definición conceptual que busca comprender la transferencia no como un proceso unilateral (emisor- receptor) sino como un proceso recursivo de conocimiento basado en la interacción de comunidades. A esto hemos denominado transferencia recursiva de

203

Clm.economía. Num. 16

conocimiento para la innovación. La segunda, insiste en la importancia de los proyectos de cooperación entendidos como micro comunidades de aprendizaje y que expresan el contexto de transferencia recursiva de conocimiento (el contexto donde las prácticas tienen lugar). En tercer lugar, considera los proyectos de cooperación para la innovación como espacios de aprendizaje para codificar conocimiento, esto es movilizar el conocimiento tácito disperso en las organizaciones que cooperan y reconvertirlo en un conocimiento capaz de ser objetivado en productos y resultados.

El trabajo está organizado de la siguiente manera. En la primera sección se exploran los temas y conceptos asociados a la configuración de redes de cooperación y transferencia de conocimiento. En la segunda sección se presentan el modelo e hipótesis del concepto de transferencia recursiva de conocimiento que fundamenta este trabajo. En la tercera sección se ofrecen los resultados obtenidos. Por último se ofrecen algunas conclusiones del estudio.

2.- Conocimiento, Innovación, redes y transferencia.

2.1. Conocimiento: dimensión tácita y dimensión explícita.

El conocimiento se puede considerar como el marco dinámico de aprendizaje interactivo a partir del cual se adquiere, procesa, almacena, transfiere y aplica información y conocimiento. Este proceso de aprendizaje interactivo destaca la naturaleza colectiva del conocimiento en dos sentidos (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000): (a) La posibilidad de aprender depende de la preexistencia de un marco común de conocimientos (paradigmas) que ofrecen una interpretación del mundo, y esta interpretación no es individual sino colectivamente construida (Kuhn, 1971); (b) el aprendizaje es un proceso activo y situado de comunicación, es decir, es contextual y de naturaleza interactiva: se aprende de otros interactuando en la práctica con otros (Lave y Wenger, 1991).

204

En este marco, adquieren relevancia los procesos de reconversión de conocimientos como procesos de aprendizaje

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

situado. Hay varias formas de clasificar e identificar los tipos de conocimiento (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000) sin embargo la distinción entre la dimensión tácita y la dimensión explicita del conocimiento realizada por Polanyi (1966) ha sido pionera para repensar las maneras en las que se produce y transfiere conocimiento3. El conocimiento explícito se expresa en modelos y procesos formalizados que se encuentran disponibles en diferentes soportes (libros, manuales, documentos, patentes, diseños, software, etc.) y su transferencia es menos dependiente del contexto en el que ha sido producido el conocimiento . El conocimiento tácito, por su parte, expresa un saber-hacer (know how) y es resultado de un proceso de acumulación basada en la experiencia y en la práctica. El conocimiento tácito es situacional y los factores contextuales facilitan u obstaculizan su desarrollo y transferencia (Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001; Lam, 2000; Nonaka, 1994). Uno de los elementos centrales establecidos por Polanyi (1966) es que el conocimiento explícito precisa del conocimiento tácito para ser utilizado. En rigor, ambas son “dimensiones” del conocimiento y no se encuentran contrapuestas ni separadas una de la otra para poder operar en la práctica. En un trabajo que ha tenido mucha influencia en este campo, Nonaka y Takeuchi (1999) proponen un modelo basado en lo que denominan la “espiral de conocimiento” que permite comprender cómo se producen los procesos de reconversión de un conocimiento a otro (tácito/explicito y explicito/tácito) y su socialización (individual/colectivo y colectivo/individual). Así el modelo sugiere dos dimensiones centrales en el proceso de reconversión y socialización de conocimiento. La dimensión epistemológica que se refiere a las relaciones entre el conocimiento tácito y el conocimiento explícito; y la dimensión ontológica que se refiere a las transformaciones entre el conocimiento individual y conocimiento social. La dinámica de transformación de conocimientos resulta entonces un ciclo de interacciones y reconversiones (internacionalización, exteriorización y socialización) que se realiza en el marco de micro comunidades de innovación.

3) En rigor, hay autores que sostienen que esta afirmación es relativa, puesto que para incorporar conocimiento codificado es preciso disponer de un contexto de integración de conocimientos que implica compartir y haber asimilado parte del paradigma en el marco del cual “ese” conocimiento ha sido codificado. Este paradigma es difícil de comprender, reproducir e interpretar cuando la unidad receptora se encuentra alejada de la fuente original de codificación (Sorenson, Rivkin y Fleming, 2006).

205

Clm.economía. Num. 16

2.2. Innovación y codificación de conocimiento.

La innovación se puede definir como un proceso social interactivo orientado hacia la creación, transformación, circulación y aplicación de conocimiento con el fin de crear valor para las empresas. Desde el punto de la reconversión y socialización del conocimiento, la innovación puede considerarse como un complejo proceso de codificación de conocimientos, es decir, una dinámica de articulación de conocimiento tácito/explícito e individual/social para transformarlo en un conocimiento explotable en términos de innovaciones y productos (knowledge commodities) (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000; Cohendet y Steinmueller, 2000; Cowan, R., David, P. y Foray, D., 2000). Este es un tema relevante, puesto que la importancia de codificar el conocimiento para las empresas reside en que es en esta forma en la que el conocimiento se transforma en un bien económico y es transferible al mercado (Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001).

Ahora bien, la codificación del conocimiento para la innovación es un proceso de articulación de conocimientos tácitos dispersos en la organización, es un proceso recursivo y dinámico del conocimiento sobre el conocimiento mismo que tiene más probabilidades de suceder cuando la empresa dispone de conocimiento acumulado y experiencia en aprender del conocimiento nuevo (Cohen y Levinthal, 1990). En tanto proceso recursivo y acumulativo la codificación del conocimiento no está separada de sus condiciones de codificación, es decir, que es un proceso situado social, temporal y espacialmente (Ancori, Bureth y Cohendet, 2000; Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001; Lam, 2000), razón la cual, expresa un sendero de aprendizaje único y difícilmente imitable para otras organizaciones. La empresa considerada como una organización basada en el conocimiento desarrolla sus capacidades de innovación en la medida en que desarrolla sus capacidades de aprendizaje (Cohendet y MeyerKrahmer, 2001; Cowan, David y Foray, 2000; Lam, 2000; Prencipe y Tell, 2001; Tell, 2004).

206

La codificación de conocimiento tiene diversos beneficios para las empresas. En primer lugar, la codificación facilita la explotabilidad del conocimiento en términos de innovaciones y nuevos productos para el mercado (knowledge commodities). En segundo lugar, el

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

proceso de codificación genera externalidades de aprendizaje que facilita la captura y asimilación de nuevo conocimiento tácito (en redes de cooperación) (Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001; Cohendet y Steinmueller, 2000) y codificado (a través de la adquisición de tecnología, por ejemplo). En tercer lugar, la codificación facilita la transferencia interna y externa del conocimiento e incrementa la capacidad de innovación y ventajas competitivas de las empresas (Paavola, Lipponen y Hakkarainen, 2004). No obstante, como señalan algunos autores la codificación es un proceso costoso e incierto (Cohendet y Meyer-Krahmer, 2001) razón por la cual muchas empresas tienen la tendencia a compartir costos y conocimientos con otras organizaciones en el marco de relaciones de cooperación (Bayona, García-Marco y Huerta, 2001; Cummings y Teng, 2003; Kaufmann y Tödtling, 2001) .

2.3. Cooperación y conocimiento: capacidad de absorción.

En un trabajo seminal Cohen y Levinthal (1990:128) definen la capacidad de absorción como la “habilidad de las empresas para adquirir, asimilar y explotar información externa con fines comerciales”.

El concepto trata de captar dos tipos de procesos relacionados: (a) las interacciones de conocimiento internas a las empresas, cuyas prácticas y dinámicas se integran en la rutina organizacional, y (b) las interacciones externas a las empresas que permiten captar conocimiento en el entorno organizacional e integrarlo, mediante diversos mecanismos de asimilación, a los procesos de innovación.

Desde este punto de vista, la capacidad de absorción expresa siempre un proceso de aprendizaje por interacción orientado hacia la innovación (Cohen y Levinthal, 1990; Lane y Lubatkin, 1998).

La capacidad de absorción no sólo es relacional sino también es acumulativa (Cohen y Levinthal, 1990; Van den Bosch et al., 2003; Zahra y George, 2002). En efecto, el conocimiento previo permite la asimilación y explotación de nuevo conocimiento en la medida en que una porción del conocimiento preexistente está, por así decirlo, un paso más acá del nuevo conocimiento y hace de puente entre el conocimiento acumulado y asimilado y el conocimiento diferente y por asimilar, permitiendo su utilización creativa. Sin conocimiento acumulado no es posible interpretar y valorar lo que hay de diferente y original en el conocimiento nuevo. De esta manera la capacidad de absorción combina “conocimiento básico”, que

207

Clm.economía. Num. 16

permite la comprensión general de las tradiciones y técnicas utilizadas en un campo de disciplinas y tecnologías determinado, con una “diversidad de conocimientos” que permite una utilización creativa de conocimientos diferentes. La diversidad de conocimientos proviene, principalmente, de fuentes externas derivadas de relaciones de cooperación (aprendizaje por red) (Lane y Lubatkin, 1998). ¿Cómo observar, empíricamente, la capacidad de absorción de conocimiento en las empresas? Según Cohen y Levinthal (1990:138) un factor decisivo de la capacidad de absorción está asociado al esfuerzo en investigación y desarrollo (I+D) que realizan las empresas. La I+D no sólo produce nuevo conocimiento para la innovación e incrementa la competitividad de las empresas, sino también es responsable de generar incentivos de aprendizaje a nivel organizacional y fomentar las interacciones con otras empresas y organizaciones. Así, el esfuerzo en I+D que realizan las empresas es un indicador proxy de capacidad de absorción (Cohen y Levinthal, 1990; Lane y Lubatkin, 1998; Tsai, 2001b; Zahra y George, 2002).

Cuando se dispone de capacidad de absorción las empresas tienen una mayor propensión a cooperar y participar de redes de innovación (Tsai, 2001b).

2.4. Transferencia de conocimiento.

La transferencia lineal del conocimiento

208

Desde una perspectiva cognitiva el conocimiento se reduce al flujo de información y la transferencia es observada como un proceso unidireccional de traspaso de piezas de conocimiento de una fuente o emisor a un receptor, o de un experto a un agente novel. Así por ejemplo, Hamel (1991) sugiere que la transferencia de conocimientos entre empresas es un proceso que consta de dos pasos críticos (a) los conocimientos deben ser revelados por el socio experto o la empresa que posee los conocimientos, y (b) los conocimientos divulgados deben ser adquiridos y asimilados por el socio novato. En un esquema similar, Lane y Lubatkin (1998) elaboran un modelo basado en la “empresa docente” y la “empresa estudiante” a partir del concepto de capacidad de absorción, donde la transferencia es considerada un aprendizaje que realiza la empresa estudiante de la empresa docente a partir de la existencia

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

de similitudes entre ambas firmas (mismo conocimiento de base, similar estructura organizacional y similar lógica dominante). En este modelo predomina un enfoque de la transferencia unidireccional (de emisor a receptor). Un enfoque lineal aunque un poco más sofisticado es ofrecido por Szulanski (2000) en el que se plantea que la transferencia “no es un acto sino un proceso”, sin embargo, este proceso está teorizado como un modelo lineal diacrónico de cuatro fases: iniciación, implementación, desarrollo e integración. Aún cuando la transferencia de conocimiento es observada como una tarea difícil y laboriosa, el autor sostiene que la transferencia es unidireccional de un emisor a un receptor, sólo que sucede en fases durante un proceso diacrónico de la iniciación a la integración del conocimiento. Por último, Reagans y McEvely (2003) estudian los mecanismos de red que influyen en la transferencia de conocimiento. Así, caracterizan la transferencia de conocimiento como diádica entre un emisor-receptor influida por el lugar que ocupa el receptor en una red de actores.

En general el problema que se destaca en estas perspectivas es que asumen tres condiciones críticas relativas a la transferencia de conocimiento: (a) que el conocimiento está conformado por piezas de información que pueden transferirse con relativa nitidez puesto que están codificadas; (b) que la transferencia es diádica, es decir, un proceso de comunicación relativamente transparente entre emisor-receptor; (c) que la transferencia es un proceso lineal (diacrónico) entre emisor y receptor, donde el emisor es el que conoce y el receptor el que aprende, es decir, un proceso lineal de aprendizaje.

La transferencia recursiva del conocimiento Desde una perspectiva constructivista del conocimiento, la transferencia entre organizaciones no puede comprenderse exclusivamente como un proceso lineal de traspaso (¿unidireccional?) de piezas de conocimiento de un emisor a un receptor, sino como un proceso complejo de construcción social del conocimiento por interacción y aprendizaje en el marco de micro comunidades. En este contexto la manera de transferir conocimiento es utilizándolo (proceso recursivo del conocimiento sobre el conocimiento mismo) y compartiéndolo (creando comunidad).

209

Clm.economía. Num. 16

La transferencia recursiva de conocimiento asume tres premisas básicas. La primera, el conocimiento no es un “objeto” que pueda ser transferido de un emisor a un receptor, sino que es una construcción social basada en la interacción entre agentes y es el resultado de una “interpretación” y “consenso” sobre los dominios en los que se basa el conocimiento compartido. No es posible “transferir” conocimiento sin alterar la relación entre el emisor, el receptor y el conocimiento “transferido”, proceso que siempre es de doble vía entre los agentes implicados. La segunda, el conocimiento, por la razón antes mencionada, es multidimensional (tácito/explícito, individual/social) y se crea y transfiere por interacción en condiciones muy particulares, por lo que está situado, es decir, no es externo al aprendizaje que genera ni a las prácticas en las que tiene lugar (Bellini y Canonico, 2008; Brown, Collins y Duguid, 1989; Cook y Brown, 1999; Sense, 2007). La tercera, la transferencia recursiva en proyectos de cooperación para la innovación tiene por objetivo codificar conocimiento, esto es movilizar el conocimiento tácito disperso en las organizaciones que cooperan y reconvertirlo en un conocimiento capaz de ser objetivado en productos y resultados.

3.- Transferencia recursiva del conocimiento para la innovación: modelo e hipótesis.

El modelo propuesto de transferencia de conocimiento trata de sintetizar la discusión anterior explorando las relaciones que existen entre los patrones de cooperación y dos dimensiones centrales del proceso de transferencia: la capacidad de absorción (I+D) y la proximidad geográfica. Como se destaca en la ilustración Nro. 1 la transferencia no se produce en abstracto sino en el marco de proyectos de innovación y comunidades de personas que interactúan con un fin. A continuación se describen y comentan cada uno de los elementos del modelo.

210

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

Ilustración 1 Modelo de transferencia recursiva de conocimiento para la innovación.

coopEracIón complEJa

patronEs dE coopEracIón

coopEracIón sImplE

mIcro comunIdad (transfErEncIa rEcursIva)

coopEracIón sIstÉmIca

organIzacIonEs (empresa,univer., c. tec)

proxImIdad gEográfIca

dImEnsIonEs dE la coopEracIón

capacIdad dE absorcIón

proyEctos dE coopEracIón

EmprEsas Innovadoras Innovación

lItEratura grIs

productos (codificación)

artículos cIEntífIcos patEntEs

Fuente: Elaboración propia 2010.

Empresas innovadoras: Interesa considerar las empresas innovadoras puesto que este tipo de empresas están movilizando conocimiento tácito y explícito en función de obtener unos resultados orientados a cambiar procesos, crear nuevos productos, etc. Es decir, que están embarcadas en un proceso de codificación de conocimientos. A los efectos de este estudio se entiende por empresa innovadora aquella empresa que, durante el período 2004-2005, haya implementado un nuevo producto o un nuevo proceso, o un nuevo método de marketing, un nuevo método en la práctica de negocios, o en la estructura organizacional (Manual de Oslo, 2005).

Proyectos de cooperación: Interesa considerar la cooperación no en un marco abstracto de relaciones sino en un espacio concreto de actividades. Para esto consideramos como unidad de análisis el proyecto prioritario de cooperación para la innovación que realizaron las empresas innovadoras (2004-2005). El proyecto prioritario permite suponer que la empresa ha asignado recursos a dicho proyecto de cooperación y posee expectativas sobre sus resultados (Cummings y Teng, 2003), por lo que representa un

211

Clm.economía. Num. 16

buen punto de partida para comprender la transferencia recursiva de conocimiento.

La noción de proyecto4 es importante porque sitúa el proceso de transferencia en un marco específico de interacciones. Asimismo, es en el seno de los proyectos donde se desarrolla una microcomunidad de personas (tanto internas como externas a las firmas) que conforman el ámbito de transferencia y transformación de conocimientos. Pero los proyectos son algo más. Para que el conocimiento puede ser transferido recursivamente, los socios de cooperación deben compartir un domino específico de conocimiento en torno al cual se desarrollan las actividades de innovación, es decir, los socios deben poseer proximidad cognitiva.

En este estudio un proyecto prioritario de cooperación se considera un indicador proxy de proximidad cognitiva. La noción de proximidad cognitiva sugiere que los socios de cooperación poseen una base común de conocimiento que les permite compartir conocimiento y aprender unos de otros (Boschma, 2005; Torre y Rallet, 2005). No basta con que cada unos de los socios posean capacidad de absorción, deben además poseer un conocimiento común (dominios de conocimiento compartidos) para que sea posible la transferencia recursiva y el aprendizaje interactivo. No obstante, si este conocimiento está “saturado”, si no posee diversidad, no genera conocimiento nuevo (Boschma, 2005; Cohen y Levinthal, 1990)5. Así, los proyectos exitosos (en términos de transferencia) son espacios en equilibrio entre la base común de conocimientos que facilita la interacción y la diversidad de conocimientos que facilita la creatividad innovadora (Mitchell, Nicholas y Boyle, 2009). No obstante este es un problema complejo,

4) Los proyectos conforman “zonas de prácticas y espacios de aprendizaje”, en el marco de los cuales se producen procesos de transferencia de conocimiento de doble vía entre los agentes que los integran. En cierto sentido, los proyectos representan un punto intermedio entre las relaciones informales (networking) y las relaciones formales (alianzas) de cooperación. Las relaciones informales, resultan adecuadas para “buscar” información y detectar dónde reside conocimiento relevante para la empresa receptora pero no resultan adecuadas para la transferencia de conocimiento que precisa de lazos fuertes para producirse (Hansen, 1999). Por otro lado, las alianzas entre empresas expresan objetivos estratégicos de mediano plazo y suponen procesos de mayor estabilidad e integración institucional en los que es posible encontrar mejores condiciones para la transferencia de conocimiento entre sus participantes (Gulati, 1999; Hobbs y Andersen, 2001; Kale, Dyer y Singh, 2002; Mowery, Oxley y Silverman, 1996).

212

5) La cuestión de la diversidad del conocimiento como parte dinámica del aprendizaje en las organizaciones fue reconsiderada por March (1991) al discutir las relaciones entre exploración/explotación de conocimiento. La diversidad es una importante fuente de exploración de conocimiento nuevo y relevante para la organización además de ser la base para la explotación de conocimiento (innovación).

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

puesto que la transferencia recursiva está relacionada con el número y diversidad de los socios que interactúan en un proyecto de cooperación. Como sugiere Sorenson y coautores (2006), la calidad en la transmisión en los procesos de interacción de conocimiento disminuye cuando existen más actores intermediando en el proceso y cuando éstos son más heterogéneos.

Patrón de cooperación (socios): Interesa considerar las empresas que están realizando actividades de innovación mediante la cooperación con otros socios (empresas, universidades, centros tecnológicos, organismos de investigación). En este estudio los socios son considerados “necesarios” para la innovación, es decir, socios sin los cuales la innovación no podría llevarse a cabo o podría verse seriamente afectada.

La cooperación con los socios es conceptualizada como proximidad organizacional. Como hemos argumentado más arriba, las empresas deciden compartir conocimiento para desarrollar actividades de innovación con otras organizaciones. Lo hacen a partir de un proyecto que es prioritario para la empresa al cual le destinan una heterogeneidad de recursos organizacionales y cognitivos. La proximidad cognitiva es un recurso de red diferente de la proximidad organizacional. En el primer caso se comparte un mismo “espacio de conocimiento” (Torre y Rallet, 2005), mientras que en el segundo caso se trata de acuerdos institucionales entre los socios de cooperación (Boschma, 2005). Dado que los socios difieren en sus objetivos organizaciones estos acuerdos tienen consecuencias en los resultados de la codificación del conocimiento (por ejemplo, las universidades difieren de las empresas en sus objetivos estratégicos, prácticas de gestión y resultados esperados en la transformación de conocimiento). Así, es altamente probable que en los proyectos de cooperación para la innovación con socios diferentes se generen resultados también diferentes (por ejemplo, patentes en el caso de las empresas, artículos científicos en el caso de las universidades).

A partir del análisis de los socios (tipos y número de socios en los proyectos prioritarios) emerge un patrón de cooperación integrado por tres tipos de relaciones: La cooperación simple (diádico): Se trata de vínculos diádicos y se produce cuando las empresas indican haber realizado un

213

Clm.economía. Num. 16

proyecto prioritario de innovación en el que ha participado de manera necesaria un agente (empresa o centro tecnológico o universidad).

La cooperación compleja (tríadico): Se trata de vínculos tríadicos y se producen cuando las empresas indican haber realizado un proyecto prioritario de innovación en el que han participado de manera necesaria dos agentes (centro tecnológico, empresa y/o universidad).

La cooperación sistémica (redes): Se trata de redes conformadas con tres o más socios diferentes entre sí con los que las empresas indican haber desarrollado un proyecto prioritario de innovación en el que dichos socios han participado de manera necesaria (centro tecnológico + empresa + universidad)6.

Factores de la cooperación: Interesa considerar los factores que afectan a las relaciones de cooperación para la innovación. En este estudio se han considerado tres factores clave relacionados con la transferencia de conocimiento en relaciones de cooperación.

Capacidad de absorción: La literatura sobre capacidad de absorción ofrece evidencia que sugiere que el desarrollo de las actividades de I+D como proxy de la capacidad de absorción facilita la cooperación para la innovación (Becker y Dietz, 2004; Belderbos, Carreey Lokshin, 2004; Cohen y Levinthal, 1990; Cummings y Teng, 2003; Hagedoorn, 2002; Miotti y Sachwald, 2003; Tether, 2002). La capacidad de absorción facilita la acumulación de conocimiento y el aprendizaje por interacción.

H1: Cuando las empresas poseen actividades de I+D (capacidad de absorción) tienen una mayor propensión a cooperar que las empresas que no desarrollan actividades de I+D. Esta hipótesis sugiere que la capacidad de absorción potencia las habilidades de la empresa para intercambiar conocimiento con otros agentes de innovación.

H2: Mientras más diversificado es el patrón de cooperación (número y tipos distintos de socios) mayor peso tiene la I+D en la

214

6) Nótese que se trata de redes relativamente pequeñas, en comparación con lo que informan Becker y Dietz (2004) donde el 60% de las empresas que cooperan lo hacen con un máximo de 3 socios; el 30% con 4 o más socios; y el 10% coopera con 7 o más socios.

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

propensión a cooperar. Esta hipótesis sugiere que la capacidad de absorción potencia las habilidades de las empresas para intercambiar y transferir conocimiento con agentes heterogéneos de cooperación que poseen diversidad de conocimiento (universidades, centros tecnológicos, organismos de investigación).

Proximidad geográfica: Existe abundante evidencia teórica y empírica7 que sugiere que la interacción directa (face-to-face) de los agentes facilita los procesos de innovación y transferencia de conocimiento. Como se ha sugerido el conocimiento codificado es más fácil de transferir y menos dependiente del contexto de producción de conocimiento.

Por su parte, el conocimiento tácito es más arduo de transferir, situado y dependiente del contexto de producción de conocimiento. Es por esta razón, que se ha argumentado que los socios de cooperación para la innovación tienden a concentrase geográficamente (Lawson y Lorenz, 1999), no sólo porque la cercanía facilita la transferencia de conocimiento (dimensión tácita del conocimiento) sino también porque las interacciones directas institucionalizan más fácilmente las reglas comunes de comportamiento entre los socios (Boschma, 2005; Lawson y Lorenz, 1999; Ponds, Van Oort y Frenken, 2007). Por lo tanto, la proximidad geográfica es un factor relevante a ser explorado en los entornos de cooperación de las empresas.

H3: Las empresas innovadoras tienen una mayor propensión a cooperar con agentes de su propio entorno regional (proximidad geografía) antes que con agentes de otros entornos regionales (lejanía geográfica). Esta hipótesis sugiere que las empresas innovadoras cooperan con agentes cercanos porque facilita la transferencia de conocimiento y la conformación de reglas comunes de cooperación.

H4: Mientras más diversificado sea el patrón de cooperación (número y tipos distintos de socios) más predominarán los agentes extra-regionales de cooperación. Esta hipótesis sugiere que las empresas

7) Existe una frondosa literatura sobre la localización territorial del conocimiento que abarca diversas perspectivas teóricas tales como innovative millieux (Maillat, 1998), cluster of innovation (Porter, 2000), regional innovation systems (Cooke et al., 1997, Lundvall, 2000), local productive system (Garofoli, 2002). Estos enfoques destacan el carácter localizado del conocimiento para el desarrollo de innovaciones basadas en la cooperación y el aprendizaje colectivo (Lawson y Lorenz, 1999). Para un análisis de estas perspectivas puede consultarse Moulaert y Sekia (2003).

215

Clm.economía. Num. 16

con mayor diversificación en sus socios tienden a ser más globales a diferencia de patrones de cooperación simple que tienden a ser más locales.

Productos de la cooperación: Los productos de la cooperación se pueden considerar “fósiles” de conocimiento (Sorenson, Rivkin y Fleming, 2006), es decir, son trazas de conocimiento de las que se pueden inferir complejos procesos de codificación (indicadores proxy de codificación). Estos productos no agotan, ni mucho menos, los resultados obtenidos por la cooperación (buena parte de los resultados son intangibles y difíciles de registrar). No obstante, dada la heterogeneidad de socios en la cooperación (proximidad organizacional) y los intereses por obtener resultados diferentes, hemos considerado tres tipos de resultados que expresan niveles crecientes de complejidad en la codificación de conocimiento: (a) Literatura gris, (b) artículos publicados en revistas científicas y (c) patentes.

Literatura gris La literatura gris es un término utilizado para los documentos y reportes de rápida y limitada circulación que se difunde por fuera de los canales formales de publicación y distribución (revistas y editoriales). La literatura gris es considerada una fuente de información relevante para integrantes de redes puesto que son vías rápidas de difusión de nuevas ideas, nuevas metodologías y hallazgos de resultados de las actividades de investigación e I+D (en las empresas, universidades y gobiernos). La literatura gris ha cobrado un impulso inusitado con las nuevas tecnologías de la información y su importancia consiste en que son documentos que avanzan resultados relevantes de alto impacto en la innovación y la actividad científica que luego pueden transformarse en patentes y artículos arbitrados en revistas científicas (Jeffery, 2000; Ramalho Correia y de Castro Neto, 2002). Desde nuestro punto de vista, la literatura gris debe ser registrada como resultado del proceso de codificación de conocimiento en el marco de la transferencia de conocimiento entre organizaciones.

Artículos científicos

216

La publicación científica es uno de los modos más dinámicos de difusión del conocimiento codificado (Cohen et al., 2002). La

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

divulgación del conocimiento a través de la publicación en revistas científicas y la participación en conferencias internacionales es una actividad creciente en las empresas y, en muchos casos, se relaciona con sus fines estratégicos (Okubo y Sjöberg, 2000, Murray y Stern, 2007) puesto que es una forma de vincularse y acceder al conocimiento punta generado por centros de investigación y de desarrollo tecnológico. Pero también las empresas publican para enviar una señal de credibilidad (capacidad para transformar conocimiento tácito) y construir una reputación técnica que les permite ofrecerse como socios en redes de innovación (Hicks, 1995).

En este estudio, los artículos publicados en revistas con índice de impacto (ISI-THOMSON) expresan niveles de codificación de conocimiento generado por las actividades de innovación e I+D, de carácter público, y sometido a arbitraje internacional.

Patentes Las patentes constituyen una forma de medir los flujos de conocimiento (Hall et al., 2005) y los resultados de investigación (Henderson y Cockburn, 1996). La difusión de la tecnología a través de las patentes puede mejorar las perspectivas de ulteriores innovaciones (Green y Scotchmer 1990). Las patentes muestran el grado de originalidad del conocimiento y de inventiva que gestiona la organización empresarial dedicada a la innovación (Hall et al., 2005), y asimismo, representan un alto nivel de codificación de conocimiento y expresan el esfuerzo por la protección de la propiedad intelectual.

Se explora la relación entre los productos como resultados de la transferencia recursiva y codificación de conocimiento con la capacidad de absorción y proximidad geográfica, según las siguientes hipótesis de trabajo: H5: Las empresas innovadoras que realizan actividades de I+D (capacidad de absorción) tienen una mayor capacidad para codificar conocimiento (productos) respecto de las empresas que no desarrollan actividades de I+D. Esta hipótesis sugiere que la transferencia recursiva de conocimiento tiene más probabilidades de suceder cuando existe capacidad de absorción.

H6: Mientras más heterogéneo sea el patrón de cooperación (número y tipos distintos de socios) es más ardua y compleja la

217

Clm.economía. Num. 16

transferencia recursiva de conocimiento dada la diversidad de sus socios (diversidad cognitiva y diversidad organizacional) por lo que la capacidad para codificar conocimiento tiene más probabilidades de suceder en patrones menos diversificados.

H7: Las empresas innovadoras tienen mayor capacidad para codificar conocimiento (productos) cuando más próximos se encuentren sus socios de cooperación. Esta hipótesis sugiere que la proximidad geográfica facilita la transferencia recursiva de conocimiento y su codificación.

4.- Resultados.

4.1. Breve contexto de investigación.

La Comunidad Autónoma del País Vasco (CAPV) es una de las 17 comunidades autónomas de España. Se encuentra situada al norte de España, en el Eje Atlántico Europeo, ubicada en la frontera con Francia y es la tercera economía regional más importante luego de la Comunidad Autónoma de Madrid y la Comunidad Autónoma de Cataluña.

El País Vasco ocupa la posición 55 entre las 203 regiones europeas más innovadoras según el Regional Innovation Scoreboard (Hollanders, 2006) y, se sitúa novena en el ranking de regiones europeas que poseen mayor número de personal altamente cualificado (Meri, 2008).

Atendiendo a las cifras de gasto total en I+D como porcentaje del PIB (1996-2007) (Tabla Nº 1) se observa que la CAPV está en un proceso de convergencia hacia el entorno europeo superando la media española. Merece comentarse que

Tabla 1 Gasto de I+D (% PIB) por país 1996-2007.

218

País

1996

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

CAPV España EU-27

1,16 0,81 1,75

1,16 0,80 1,78

1,11 0,87 1,79

1,29 0,86 1,84

Fuente: EUROSTAT (2009), INE (2009) y EUSTAT (2009).

1,43 0,91 1,85

1,41 0,91 1,86

1,45 0,99 1,87

1,42 1,05 1,86

1,44 1,06 1,82

1,44 1,12 1,82

1,47 1,20 1,84

1,65 1,27 1,83

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

en la década de los 70 la CAPV gastaba en I+D el 0,063 % del PIB, muy por debajo de la media española y hacia fines de los años 80 el gasto ascendía al 1%, similar a la media española (Cilleruelo Carrasco, 2005; Moso y Olazaran, 2002).

4.2. Características de la muestra.

Para recabar información sobre las PYMEs vascas se administró una encuesta a una muestra representativa de empresas conformada por 286 casos según muestreo aleatorio por estrato. La unidad estadística fueron las PYMEs y las unidades de información los gerentes de I+D y gerentes generales. La muestra tiene un error muestral del +-4% con un nivel de confianza del 95%. La encuesta demandaba información sobre el proyecto prioritario de cooperación para la innovación y diversas dimensiones relativas a la cooperación (número de socios, posición geográfica, productos obtenidos de la cooperación…).

Las empresas que forman parte de este análisis son aquellas empresas innovadoras que cooperan para la innovación, y que representan el 48% de las empresas innovadoras (175 casos) y el 29% del total de la muestra de empresas vascas (286 casos). Otro dato relevante es que el 85% de las empresas que innovan desarrollan actividades internas de I+D. Es decir, que nuestros datos sugieren que existe un 15% de empresas que innovan sin desarrollar actividades de I+D. Por último, el 71% de las empresas realiza innovación tecnológica y el 29% restante innovación no tecnológica (organizacional, de marketing, etc.).

A continuación se explican los patrones de cooperación para la innovación, es decir, como queda organizada la proximidad organizacional de las empresas que cooperan para la innovación y luego se presentan los resultados del cruce de la variable patrón de cooperación por capacidad de absorción y proximidad geográfica. Finalmente se ofrecen los resultado sobre transferencia recursiva de conocimiento analizando las relaciones entre el patrón de cooperación, los productos de la cooperación (literatura gris, artículos científicos y patentes) cruzados por capacidad de absorción y proximidad geográfica.

219

Clm.economía. Num. 16

4.3. Patrones de cooperación para la innovación.

Las empresas que desarrollan cooperación para la innovación fueron clasificadas según el número y tipo de socios que participan del proyecto prioritario de cooperación. De Tabla 2 estas relaciones emerge un Patrón de cooperación de las empresas innovadoras. patrón de cooperación cuyos resultados se observan en coopEracIón sIstÉmIca (25%) la Tabla Nº 2. Los datos 2% (2) Emp-Univ-CCTT-OPIs 21% (18) Emp-Univ-CCTT (*) muestran que los distintos 0% (0) Emp-Univ-OPIs 1% (1) Emp-CCTT-OPIs patrones de cooperación coopEracIón complEJa (40%) poseen una distribución 10% (8) Emp-Univ. diferente predominando las 0% (0) Emp-OPIs 21% (18) Emp-CCTT relaciones con dos agentes 10% (8) Univ-CCTT 0% (0) Univ-OPIs (cooperación compleja 40%), 0% (0) CCTT-OPIs seguida de la cooperación coopEracIón sImplE (35%) 17% (14) Empresa simple (35%), y por último, 5% (4) Universidad la cooperación sistémica 0% (0) OPIs 13% (11) CCTT (25%). En torno a estos 100% (84) Total cooperan datos se pueden hacer tres comentarios: Fuente: Encuesta CSM 2008. (*) Este caso, por ejemplo, indica que la empresa encuestada coopera “simultáneamente” con otras empresas, universidades y centros tecnológicos.

(a) Cooperación sistémica: las relaciones de cooperación se concentran en este patrón en las vinculaciones entre empresa-universidad-centro tecnológico (21%). (b) Cooperación compleja: las relaciones de cooperación que predominan en este patrón son las relaciones entre empresa-centro tecnológico (21%) antes que las relaciones empresa-universidad (10%) y universidad-centro tecnológico (10%). (c) Cooperación simple: la cooperación simple sugiere que predominan las relaciones empresa-empresa (17%) y empresacentro tecnológico (13%) mientras que la cooperación con la universidad es relativamente baja.

220

Estos datos sugieren que en general las empresas innovadoras cooperan con otras empresas y con centros tecnológicos para desarrollar su proyecto prioritario de cooperación para la innovación. Este dato no sorprende puesto que un 71% de las empresas realiza innovación tecnológica.

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

4.4. Patrón de cooperación y capacidad de absorción.

Las actividades de I+D son consideradas como un indicador proxy de la capacidad de absorción de las empresas. La Tabla Nº 3 informa sobre la relación entre los patrones de cooperación de las empresas innovadoras y el desarrollo de las actividades de I+D. Los datos permiten corroborar las dos hipótesis sugeridas en este estudio en relación con la capacidad de absorción. La primera (H1) sugiere que cuando las empresas desarrollan actividades de I+D tienen una mayor propensión a cooperar en relación con las empresas que no desarrollan este tipo de actividades. Así, los datos permiten constatar esta hipótesis para los tres patrones de cooperación analizados (sistémica 100%, compleja 91% y simple 72%, Tabla Nº 3) en la misma línea de lo que sugiere la literatura especializada respecto de la I+D como indicador de propensión a la cooperación en las empresas innovadoras.

La segunda hipótesis (H2) sugería que mientras más diversificado es el patrón de cooperación (de la cooperación simple a la sistémica) mayor es la importancia de la I+D en la propensión a cooperar. En efecto, los datos sugieren que las empresas con I+D son capaces de sostener proyectos en red con más de un agente diferente mientras que las empresas innovadoras sin I+D sostienen predominantemente relaciones de cooperación simple (colaboración con un único agente -díada-). Nuestra interpretación es que las actividades de I+D facilitan la comprensión de campos heterogéneos de conocimiento derivados de cooperar con una diversidad de socios (que implica diversidad cognitiva y organizacional), mientras que empresas innovadoras que no realizan I+D tienen serios obstáculos para participar de relaciones de cooperación con mayor diversificación. Otros estudios empíricos llegan a la misma conclusión.

Tabla 3 Patrón de cooperación por actividad de I+D. Tipos de cooperación

Con I+D

Sin I+D

Total

Sistémica Compleja Simple Total cooperan

100% 91% 72% 87% (73)

0% 9% 28% 13% (11)

100% (21) 100% (34) 100% (29) 100% (84)

Fuente: Encuesta CSM 2008.

221

Clm.economía. Num. 16

4.5. Patrón de cooperación y proximidad geográfica.

Existe evidencia que sugiere que la proximidad geográfica de los socios de cooperación facilita la transferencia de conocimiento tácito (por la cercanía de la interacción) y los procesos de innovación. En la Tabla Nº 4 se observa la relación entre el patrón de cooperación de las empresas innovadoras y las relaciones de proximidad geográfica de sus socios de cooperación. Los datos corroboran la hipótesis (H3) de que las empresas innovadoras tienen una mayor propensión a cooperar con agentes de su propio entorno regional (proximidad geografía) antes que con agentes de otros entornos regionales (lejanía geográfica). Así el 68% de los socios de cooperación pertenecen a la CAPV y mientras más lejana es la región del socio menor es la proporción de agentes que participan de la red (España 20%, UE-25 10% y Terceros Países 3%).

Esta hipótesis sugiere que las empresas innovadoras tienden a cooperar con agentes cercanos porque facilita la transferencia de conocimiento y la conformación de reglas comunes de cooperación. Sin embargo, mientras más diversificado es el patrón de cooperación (del patrón simple al sistémico) predominan los agentes extra-regionales de cooperación (H4). Es decir que mientas más diversificado es el proyecto en términos de número y tipo de socios más global es su red de cooperación (mayor diversificación mayor globalización). Estos datos son consistentes con otros estudios similares. Así, por ejemplo, Fritsch (2001) encuentra que el 60% de las empresas que cooperan en la región de Saxony lo hacen con socios regionales, esto se debe a la importancia que tienen las relaciones cara a cara en las relaciones de cooperación (Simonen y Mc Cann, 2008; De Meyer, 1993).

Tabla 4 Patrón de cooperación según proximidad geográfica de los socios (Múltiple).

Tipos de cooperación

Sistémica Compleja Simple Total

222

Fuente: Encuesta CSM 2008.

CAPV

España

UE-25

Terceros países

Total

47% 79% 82% 68% (117)

33% 14% 9% 20% (34)

16% 7% 6% 10% (17)

4% 0% 3% 3% (4)

100% (65) 100% (78) 100% (29) 100% (172)

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

4.6. Transferencia recursiva de conocimiento y capacidad de absorción.

Como hemos argumentado, la transferencia de conocimiento orientada hacia la innovación posee un conjunto de productos que son expresión de procesos de codificación con diferentes niveles de complejidad.

En la Tabla Nº 5 se ofrece información sobre los resultados obtenidos por los proyectos prioritarios de cooperación de las empresas innovadoras. Nuestra hipótesis (H5) sugiere que las empresas innovadoras que poseen capacidad de absorción (I+D) tienen una mayor capacidad para codificar conocimiento (productos) respecto de las empresas que no desarrollan este tipo de actividades de I+D. Las datos permiten sostener positivamente la hipótesis dado que el 89% de la literatura gris, el 90% de los artículos científicos y el 92% de las patentes resultados de los proyectos de cooperación se han generado en torno a las empresas que realizan actividades de I+D. Existen estudios que muestran resultados en el mismo sentido sugiriendo que el desarrollo de actividades de I+D expresan una alta propensión a cooperar (Becker y Dietz, 2004; Cassiman y Veugelers, 2002; Colombo y Garrone, 1996; Veugelers, 1997). Por otro lado, nuestros datos no permiten corroborar la otra hipótesis (H6) planteada según la cual mientras más heterogéneo es el patrón de cooperación es más ardua y compleja la transferencia recursiva de conocimiento y por tanto es más dificultosa la codificación de conocimiento expresada en productos de la cooperación. En efecto, los datos muestran lo contrario. Cuando mayor es la diversificación (del patrón simple al sistémico) es mayor la proporción de productos codificados. De esta manera los datos

Tabla 5 Patrón de cooperación de empresas innovadoras según productos por I+D. Tipos de cooperación

Con I+D

Literatura gris

Sistémica Compleja Simple Total cooperan

100% 0% 100% (5) 89% 11% 100% (9) 80% 20% 100% (5) 89% (17) 11% (2) 100% (19)

Fuente: Encuesta CSM 2008.

Sin I+D

Artículos c/ISI-Thompson Total

Con I+D

Sin I+D

Total

100% 100% 50% 90% (9)

0% 100% (7) 0% 100% (1) 50% 100% (2) 10% (1) 100% (10)

Patentes Con I+D

Sin I+D

Total

100% 100% 75% 92% (12)

0% 0% 25% 8% (1)

100% (4) 100% (5) 100% (4) 100% (13)

223

Clm.economía. Num. 16

sugieren que existe relación entre patrón de cooperación y codificación de conocimiento, sin embargo, esta relación es inversa a lo esperado. La literatura en este punto es ambigua, por un lado, se sugiere que en condiciones de menos diversidad es menos ardua la transferencia de conocimiento (menos intermediarios), pero por el otro lado, la diversidad es considerada fuente de creatividad e innovación que tiene influencia en la codificación de conocimiento (Andriani, 2001; Hage y Hollingsworth, 2000; Mitchell, Nicholas y Boyle, 2009; Van Dick et al., 2008).

4.7. Transferencia recursiva de conocimiento y proximidad geográfica.

Las Tablas Nº 6, 7 y 8, muestran los resultados de la codificación de conocimiento observada en tres tipos de productos: literatura gris, artículos científicos y patentes. Los datos permiten afirmar como positiva la hipótesis (H7) que sugiere que las empresas innovadoras tienen mayor capacidad para codificar conocimiento (productos) cuando más próximos se encuentran sus socios de

Tabla 6 Patrón de cooperación de empresas innovadoras según productos por proximidad geográfica.

Literatura gris

Patrón de cooperación

País Vasco

España

UE-25

Sistémica Compleja Simple Total cooperan

45% 100% 75% 70% (13)

36% 0% 0% 17% (4)

18% 0% 25% 13% (2)

Tercer.

0% 0% 0% 0% (0)

Total

100% (5) 100% (9) 100% (5) 100% (19)

Fuente: Encuesta CSM 2008.

Tabla 7 Patrón de cooperación de empresas innovadoras según productos por proximidad geográfica.

Patrón de cooperación

Sistémica Compleja Simple Total cooperan

224

Fuente: Encuesta CSM 2008.

Artículos c/ISI-T CAPV

España

UE-25

39% 100% 100% 45% (4)

28% 0% 0% 25% (3)

22% 0% 0% 20% (2)

Tercer.

11% 0% 0% 10% (1)

Total

100% (7) 100% (1) 100% (2) 100% (10)

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

Tabla 8 Patrón de cooperación de empresas innovadoras según productos por proximidad geográfica.

Patrón de cooperación

Sistémica Compleja Simple Total cooperan

Patentes CAPV

España

UE-25

36% 100% 100% 63% (8)

27% 0% 0% 16% (2)

27% 0% 0% 16% (2)

Tercer.

9% 0% 0% 5% (1)

Total

100% (4) 100% (5) 100% (4) 100% (13)

Fuente: Encuesta CSM 2008.

cooperación. Estos resultados son consistentes con otros estudios que sugieren que la proximidad es un factor que facilita la transferencia de conocimiento y la innovación (Lhuillery y Pfister, 2009; Miotti y Sachwald, 2003; Ponds, Van Oort y Frenken, 2007; Torre y Rallet, 2005).

Los datos muestran dos aspectos interesantes. Por un lado, la proximidad geográfica tiene un peso importante en los dos puntos extremos de la codificación: la literatura gris (70%) y las patentes (63%). Pero esto no es así en el caso de los artículos científicos donde sólo el 45% se producen con socios próximos. Una interpretación posible de estos datos es la siguiente. La literatura gris y las patentes poseen un alto componente tácito y están asociados a la cercanía geográfica que facilita la transferencia de conocimiento tácito además de estructurar relaciones de confianza.

En cambio la producción de artículos científicos está más globalizada como la producción científica misma, por lo que su elaboración no es tan dependiente del contexto cercano.

5.- Conclusiones.

En el marco de este trabajo se han explorado dos nociones que no siempre están articuladas en el debate sobre transferencia de conocimiento. En primer lugar, la noción de codificación de conocimiento vinculada a la innovación. En este ámbito nos hemos sumado a la perspectiva que asume que la innovación es un proceso de transformación y reconversión de conocimientos (tácito/explícito, individual/social) cuyo sentido último es la

225

Clm.economía. Num. 16

codificación de conocimientos, puesto que es en esta forma en la que el conocimiento puede ser comercializado. La naturaleza de este proceso de codificación es de carácter social, y por tanto contextualizado, y se realiza en el marco de micro comunidades que aprenden gracias a un proceso colectivo de interacción, articulando conocimiento tácito disperso en el interior de la organización. En segundo lugar, la noción de transferencia recursiva de conocimiento que se distancia del modelo lineal (emisor–receptor) y asume la transferencia como un proceso social e interactivo de conocimiento orientado hacia la innovación entendida como codificación de conocimientos, y que articula conocimiento tácito distribuido en diferentes organizaciones.

De manera empírica se ha buscado explorar estos supuestos asumiendo que la transferencia recursiva de conocimiento entre empresas y otras organizaciones se produce en el marco de proyectos de cooperación para la innovación. El proyecto es considerado aquí como un espacio social de interacción en que se producen transformaciones de conocimiento siendo su objetivo implantar procesos de innovación. Por lo tanto, los proyectos son espacios privilegiados para comprender los procesos de codificación de conocimiento. En este marco, hemos considerado tres tipos de productos de este proceso de codificación, como un proxy de transferencia de conocimientos: literatura gris, artículos científicos y patentes. Los resultados muestran que la codificación de conocimiento está asociada a la proximidad geográfica de los socios y a la existencia previa de actividades de I+D en las empresas estudiadas. También se observa que los productos que implican un mayor conocimiento tácito están facilitados por la proximidad geográfica (literatura gris y patentes), mientras que los productos que tienen un mayor componente de conocimiento explícito, como los artículos científicos, son menos dependientes de la proximidad geográfica de los socios.

226

Este estudio ha sido exploratorio y posee limitaciones. En primer lugar, se ha focalizado en los productos y no en los procesos de la cooperación. En este sentido, a futuro es necesario profundizar en las dimensiones asociadas a los procesos de comunicación y transferencia de conocimiento en el interior de las microcomunidades concernidas en los proyectos de cooperación. En

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

segundo lugar, la cooperación está orientada a la innovación, considerada aquí como un proceso de codificación de conocimientos. En este sentido, hemos considerado como productos de la innovación no la innovación misma y sus resultados sino productos intermedios como literatura gris y artículos científicos, y productos de innovación tecnológica propiamente dichos como las patentes. No obstante, en el camino quedan un conjunto de procesos (codificados y codificables) fruto de la interacción que no han sido registrados por este estudio, por lo tanto, los resultados obtenidos expresan sólo una parte del complejo proceso de codificación de conocimientos.

Bibliografía.

AMBROSINI, V., y BOWMAN, C. (2008): Surfacing Tacit Sources of Success, International Small Business Journal, Vol. 26, Nº 4, pp. 403-431.

ANCORI, B., BURETH, A., y COHENDET, P. (2000): The economics of knowledge: the debate about codification and tacit knowledge, Industrial and Corporate Change, Vol. 9, Nº 2, pp. 255-287.

ANDRIANI, P. (2001): Diversity, Knowledge and Complexity Theory: Some Introductory Issues, International Journal of Innovation Management, Vol. 5, Nº 2, pp. 257-274.

BAYONA, C., GARCIA-MARCO, T., y HUERTA, E. (2001): Firms' motivations for cooperative R&D: an empirical analysis of Spanish firms. Research Policy, Vol. 30, pp. 1.289-1.307.

BECKER, W., y DIETZ, J. (2004): R&D cooperation and innovation activities of firms--evidence for the German manufacturing industry, Research Policy, Vol. 33, Nº 2, pp. 209-223.

BELDERBOS, R., CARREE, M. y LOKSHIN, B. (2004): Cooperative R&D and firm performance. Research Policy, Vol. 33, Nº 10, pp. 1.477-1.492.

BELLINI, E., y CANONICO, P. (2008): Knowing communities in project driven organizations: Analysing the strategic impact of socially constructed HRM practices, International Journal of Project Management, Vol. 26, Nº 1, pp., 44-50.

BOSCHMA, R. (2005): Proximity and Innovation: A Critical Assessment. Regional Studies, Vol. 39, pp. 61-74.

BRESNEN, M., EDELMAN, L., NEWELL, S., SCARBROUGH, H., y SWAN, J. (2003): Social practices and the management of knowledge in project environments, International Journal of Project Management, Vol. 21, Nº 3, pp. 157-166.

BRESNEN, M., GOUSSEVSKAIA, A., y SWAN, J. (2004): Embedding New Management Knowledge in Project-Based Organizations, Organization Studies, Vol. 25, Nº 9, pp. 1.535-1.555.

BROWN, J. S., COLLINS, A., y DUGUID, P. (1989): Situated Cognition and the Culture of Learning.

Educational Researcher, Vol. 18, Nº 1, pp. 32-42.

CASSIMAN, B. y VEUGELERS, R. (2002): R&D cooperation and spillovers: some empirical evidence from Belgium, American Economic Review, Vol. 92, Nº 4, pp. 1.169-1.184.

CILLERUELO CARRASCO, E. (2005): I+D+i en la Comunidad Autónoma del País Vasco (CAPV), Revista de Investigación en Gestión de la Innovación, Vol.32, pp.1-18.

COHEN, W.M. y LEVINTHAL, D.A. (1990): Absorptive capacity: a new perspective on learning and innovation, Administrative Science Quarterly, Vol. 35, No. 1, pp.128-152.

227

Clm.economía. Num. 16

COHEN, W. M., NELSON, R. R. y WALSH, J. P. (2002): Links and Impacts: The Influence of Public Research on Industrial R&D, Management Science, Vol. 48, No. 1, pp. 1-23.

COHENDET, P., y MEYER-KRAHMER, F. (2001): The theoretical and policy implications of knowledge codification, Research Policy, Vol. 30, Nº 9, pp. .1563-1.591.

COHENDET, P., y STEINMUELLER, E. W. (2000): The codification of knowledge: a conceptual and empirical exploration, Industrial and Corporate Change, Vol. 9, Nº 2, pp. 195-209.

COLOMBO, M. y GARRONE, P. (1996): Technological cooperative agreements and firm’s R&D intensity: a note on causality relations, Research Policy, Vol. 25, pp. 923-932.

COOK, S. D. N., y BROWN, J. S. (1999): Bridging Epistemologies: The Generative Dance Between Organizational Knowledge and Organizational Knowing, Organization science, Vol. 10, Nº 4, pp. 381-400.

COOKE, P., URANGA, M.G. y ETXEBARRIA, G. (1997): Regional innovation systems: institutional and organisational dimensions, Research Policy, Vol. 26, pp. 475-491.

COWAN, R., DAVID, P., y FORAY, D. (2000): The explicit economics of knowledge codification and tacitness, Industrial and Corporate Change, Vol. 9, pp. 211-253.

CUMMINGS, J. L., y TENG, B. S. (2003): Transferring R&D knowledge: the key factors affecting knowledge transfer success, Journal of Engineering and Technology Management, Vol. 20, Nº 1-2, pp. 39-68.

DE MEYER, A. (1993): Management of an international network of industrial R&D laboratories, R&D Management, Vol. 23, pp. 109-120.

EUROSTAT (2009), Research and development expenditure, by sectors of performance [on line].

Obtenido a través de Internet: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/tgm/table.do?tab=table&init=1&language=en&pcode=tsc00001&plugin=1.

[Acceso: 16 de abril 2010].

FRITSCH, M. (2001): Co-operation in regional innovation systems, Regional Studies, Vol.35, pp. 297-307.

GAROFOLI, G. (2002): Local Development in Europe, European Urban and Regional Studies, Vol. 9, No. 3, pp. 225-239.

GRANT, R. M. (1996): Toward a knowledge-based theory of the firm, Strategic management journal, Vol. 17, pp. 109-122.

GREEN, J. y SCOTCHMER, S. (1990): Novelty and Disclosure in Patent Law, RAND Journal of Economics, Vol. 21, Nº 1, pp. 131-46.

GULATI, R. (1999): Network location and learning: the influence of network resources and firm capabilities on alliance formation, Strategic management journal, Vol. 20, Nº 5, pp. 397-420.

HAGE, J., y HOLLINGSWORTH, J. R. (2000): A Strategy for the Analysis of Idea Innovation Networks and Institutions, Organization Studies, Vol. 21, Nº 5, pp. 971-1.004.

HAGEDOORN, J. (2002): Inter-firm R&D partnerships: an overview of major trends and patterns since 1960, Research Policy, Vol. 31, pp. 477-492.

HALL, B. H., JAFFE, A. y TRAJTENBERG, M. (2005): Market Value and Patent Citations: A First Look, RAND Journal of Economics, Vol. 36, Nº 1, pp. 16-38.

HAMEL, G. (1991): Competition for competence and inter-partner learning within international strategic alliances, Strategic Management Journal, Vol. 12, pp. 83-103.

HANSEN, M., NOHRIA, N., y TIERNEY, T. (2005): What´s your strategy for managing knowledge?, Harvard Business Review, Vol. 77, Nº 2, pp. 106-116.

HENDERSON; R. y COCKBURN, I. (1996): Scale, Scope, and Spillovers: The Determinants of Research Productivity in Drug Discovery, RAND Journal of Economics, Vol. 27, Nº 1, pp. 32-59.

HICKS, D. (1995): Published Papers, Tacit Competencies and Corporate Management of the Public/Private Character of Knowledge, Ind Corp Change, Vol. 4, Nº 2, pp. 401-424.

HOBBS, B., y ANDERSEN, B. (2001): Different alliance relationships for project design and execution, International Journal of Project Management, Vol. 19, Nº 8, pp. 465-469.

228

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

HOBDAY, M. (2000): The project-based organisation: an ideal form for managing complex products and systems?, Research Policy, Vol. 29, Nº 7-8, pp. 871-893.

HOLLANDERS, H. (2007): 2006 European Regional Innovation Scoreboard (2006 RIS), Maastricht Economic and Social Research and Training Centre on Innovation and Technology (MERIT), Maastricht.

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA (INE) (2009): Gasto interno por años y producto interno bruto.

[Obtenido a través de Internet: http://www.ine.es/inebmenu/mnu_imasd.htm [Acceso: 16 de abril 2010].

INSTITUTO VASCO DE ESTADÍSTICA (EUSTAT) (2009), Gasto en I+D (% PIB) por país.1996-2007 [on line].

Obtenido a través de Internet: http://www.eustat.es/elementos/ele0003200/ti_Gasto_en_ID__PIB_por_pais19962007/tbl0003292_c.html [Acceso: 16 de abril 2010].

JEFFERY, K.G. (2000): An architecture for grey literature in a R&D context, The International Journal on Grey Literature, Vol. 1, No. 2, pp. 64–72.

KALE, P., DYER, J. H., y SINGH, H. (2002): Alliance capability, stock market response, and long-term alliance success: the role of the alliance function, Strategic Management Journal, Vol. 23, Nº 8, pp. 747-767.

KAUFMANN, A., y TÖDTLING, F. (2001): Science-industry interaction in the process of innovation: the importance of boundary-crossing between systems, Research Policy, Vol. 30, Nº 5, pp. 791-804.

KUHN, T. S. (1971): La estructura de las revoluciones científicas. México: Fondo de Cultura Económica.

LAM, A. (1997): Embedded Firms, Embedded Knowledge: Problems of Collaboration and Knowledge Transfer in Global Cooperative Ventures, Organization Studies, Vol. 18, Nº 6, pp. 973-996.

LAM, A. (2000): Tacit Knowledge, Organizational Learning and Societal Institutions: An Integrated Framework, Organization Studies, Vol. 21, Nº 3, pp. 487-513.

LANE, P., y LUBATKIN, M. (1998): Relative absorptive capacity and interorganizational learning, Strategic Management Journal, Vol. 19, Nº 5, pp. 461-477.

LAVE, J., y WENGER, E. (1991): Situated learning: Legitimate peripheral participation, Cambridge, England: Cambridge University Press.

LAWSON, C., y LORENZ, E. (1999): Collective Learning, Tacit Knowledge and Regional Innovative Capacity, Regional Studies, Vol. 33, pp. 305-317.

LHUILLERY, S. y PFISTER, E. (2009): R&D cooperation and failures in innovation projects: Empirical evidence from French CIS data, Research Policy, Vol. 38, pp. 45-57.

LUNDVALL, B-A, (2000): The learning Economy: Some implications for the knowledge base of health and education systems, Knowledge Management in the Learning Society. Education and Skills, Paris: OECD MAILLAT, D. (1998): Innovative milieux and new generations of regional policies, Entrepreneurship & Regional Development, Vol. 10, Nº 1, pp. 1-16.

MARCH, J. G. (1991): Exploration and exploitation in organizational learning, Organization science, Vol. 2, Nº 1, pp. 71-87.

MERI, T. (2008): Highly educated persons in Science and Technology, Statistics in focus 43, EUROSTAT, pp. 1-9.

MIOTTI, L., y SACHWALD, F. (2003): Co-operative R&D: why and with whom?: An integrated framework of analysis, Research Policy, Vol. 32, Nº 8, pp. 1.481-1.499.

MITCHELL. R., BOYLE, B. y NICHOLAS, S. (2009): The Impact of Goal Structure in Team Knowledge Creation, Group Processes & Intergroup Relations, Vol. 12, Nº 5, pp. 639-651.

MOSO, M., y OLAZARAN, M. (2002): Regional Technology Policy and the Emergence of an R&D System in the Basque Country, The Journal of Technology Transfer, Vol.27, pp. 61-75.

MOWERY, D. C., OXLEY, J. E., y SILVERMAN, B. S. (1996): Strategic alliances and interfirm knowledge transfer. Strategic Management Journal, Vol. 17, pp. 77-91.

MOULAERT, F. y SEKIA, F. (2003): Territorial Innovation Models: A critical survey, Regional Studies, Vol 37, pp. 289-302.

229

Clm.economía. Num. 16

MURRAY, F. y STERN, S. (2007): Do formal intellectual property rights hinder the free flow of scientific knowledge?: An empirical test of the anti-commons hypothesis, Journal of Economic Behavior & Organization, Vol. 63, Nº 4, pp. 648-687.

NEWELL, S., BRESNEN, M., EDELMAN, L., SCARBROUGH, H., y SWAN, J. (2006): Sharing Knowledge Across Projects: Limits to ICT-led Project Review Practices, Management Learning, Vol. 37, Nº 2, pp. 167-185.

NONAKA, I. (1994): A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation, Organization Science, Vol 5, Nº 1, pp. 14-37.

NONAKA, I. y TAKEUCHI, H. (1999): La organización creadora de conocimiento. Cómo las compañías japonesas crean la dinámica de la innovación. Mexico: Ed. Oxford University Press.

OECD (2005): Oslo Manual, [on line]. Obtenido a través de Internet: http://www.conacyt.gob.sv/Indicadores%20Sector%20Academcio/Manual_de_Oslo%2005.pdf, [Acceso: 16 abril 2010].

OKUBO, Y. y SJOBERG, C. (2000): The changing pattern of industrial scientific research collaboration in Sweden, Research Policy, Vol. 29, pp. 81-98.

PAAVOLA, S., LIPPONEN, L., y HAKKARAINEN, K. (2004): Models of Innovative Knowledge Communities and Three Metaphors of Learning, Review of Educational Research, Vol. 74, Nº 4, pp. 557-576.

POLANYI, M. (1966): The logic of tacit inference, Philosophy, Vol. 41, pp. 1-18.

PONDS, R., VAN OORT, F., y FRENKEN, K. (2007): The geographical and institutional proximity of scientific collaboration networks, Papers in Regional Science, Vol. 86, Nº 3, pp. 423-443.

PORTER, M. (2000): Location, Competition, and Economic Development: Local Clusters in a Global Economy, Economic Development Quarterly, Vol. 14, Nº 1, pp. 15-34.

PRENCIPE, A., y TELL, F. (2001): Inter-project learning: processes and outcomes of knowledge codification in project-based firms, Research Policy, Vol 30, Nº 9, pp. 1.373-1.394.

RAMALHO CORREIA, A. M. y DE CASTRO NETO, M. (2002): The role of eprint archives in the access to, and dissemination of, scientific grey literature: LIZA – a case study by the National Library of Portugal, Journal of Information Science, Vol. 28, Nº 3, pp. 231-241.

REAGANS, R. y MCEVELY, B. (2003): Network Structure and Knowledge Transfer: The Effects of Cohesion and Range, Administrative Science Quarterly, Vol. 48, pp. 240-267.

RUUSKA, I., y VARTIAINEN, M. (2005): Characteristics of knowledge sharing communities in project organizations, International Journal of Project Management, Vol. 23, pp. 374-379.

SENSE, A. J. (2007): Structuring the project environment for learning, International Journal of Project Management, Vol. 25, Nº 4, pp. 405-412.

SIMONEN, J. y MCCANN, P. (2008): Firm innovation: The influence of R&D cooperation and the geography of human capital inputs, Journal of Urban Economics, Vol. 64, pp. 146-154.

SORENSON, O., RIVKIN, J. W., y FLEMING, L. (2006): Complexity, networks and knowledge flow, Research Policy, Vol. 35, Nº 7, pp. 994-1.017.

SZULANSKI, G. (2000): The Process of Knowledge Transfer: A Diachronic Analysis of Stickiness, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 82, Nº 1, pp. 9-27.

TELL, F. (2004): What Do Organizations Know? Dynamics of Justification Contexts in R&D Activities, Organization, Vol 11, Nº 4, pp. 443-471.

TETHER, B. S. (2002): Who co-operates for innovation, and why: An empirical analysis, Research Policy, Vol. 31, Nº 6, pp. 947-967.

TORRE, A., y RALLET, A. (2005): Proximity and localization, Research Policy, Vol. 39, Nº 1, pp. 47-59.

TSAI, W. (2001): Knowledge transfer in intraorganizational networks: effects of network positition and absorptive capacity on business unit innovation and performance, Academy of Management Journal, Vol. 44, Nº 5, pp. 996-1.004.

230

J. CASTRO, L. ROCCA y A. IBARRA (2010): TRANSFERENCIA RECURSIVA DE CONOCIMIENTO PARA LA INNOVACIÓN: EL CASO DE LAS EMPRESAS DEL PAÍS VASCO - ESPAÑA.

VAN DEN BOSCH, F.A.J., VAN WIJK, R. y VOLBERDA, H.W. (2003): Absorptive capacity: antecedents, models, and outcomes, M. Easterby-Smith and M.A. Lyles (Eds.): Handbook of Organizational Learning and Knowledge Management, pp. 278–301, Oxford: Blackwel.

VAN DICK, R., VAN KNIPPENBERG, D., HAGELE, S., GUILLAUME, Y. R. F., y BRODBECK, F. C. (2008): Group diversity and group identification: The moderating role of diversity beliefs, Human Relations, Vol. 61, Nº 10, pp. 1.463-1.492.

VEUGELERS, R. (1997): Internal R&D expenditures and external technology sourcing. Research Policy, Vol. 26, Nº 3, pp. 303–315.

WENGER, E. (1997): Communities of practice: Learning, meaning, and identity, Cambridge: Cambridge University Press.

WENGER, E. (1998): Communities of practice: Learning as a social system, Systems Thinker, Vol. 9, Nº 5, pp. 11-21.

WENGER, E., MCDERMOTT, R., y SNYDER, W. (2007): Cultivating communities of practice: A guide to managing knowledge, Boston: Harvard Business School Press.

ZAHRA, S. A., y George, G. (2002): Absorptive capacity: a review, reconceptualization, and extension, Academy of Management Review, Vol. 27, Nº 2, pp. 185-203.

231