Una aproximación de análisis multivariante hacia los condicionantes de la complementariedad entre actividades innovativas. Aplicación al sector de software de Argentina

La innovación exitosa en las empresas depende del desarrollo e integración de nuevos conocimientos en el proceso innovativo, tanto internos como externos a la organización. El presente trabajo surge como continuación de estudios anteriores sobre cómo estos conocimientos se complementan (o sustituyen...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Morero, Hernán Alejandro, López, Juan José, Fernández, Valentina, Sonnenberg Palmieri, Josefina
Formato: bookPart
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/22067
Aporte de:
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Argentina
description La innovación exitosa en las empresas depende del desarrollo e integración de nuevos conocimientos en el proceso innovativo, tanto internos como externos a la organización. El presente trabajo surge como continuación de estudios anteriores sobre cómo estos conocimientos se complementan (o sustituyen) en el proceso de innovación de las empresas de software (Morero, 2013, Morero et al., 2014, Morero et al., 2015). En el último de los estudios de esta línea (Morero, et al., 2015), se confirma la existencia de una relación de complementariedad entre actividades innovativas internas y externas, pero los resultados se vuelven más inconclusos al momento de analizar los determinantes de dicha complementariedad. Dado esto, el presente artículo persigue contribuir a abordar este aspecto. Esto es, principalmente importa saber en qué medida estas relaciones de complementariedad se ven influidas por aspectos ambientales y por aspectos estructurales de las empresas. Para ello proponemos una estrategia de abordaje empírico comparativamente poco reconocida en la disciplina, alternativa a los enfoques fuertemente econométricos, como el enfoque directo o de correlaciones (Mohnen y Röller, 2005). La propuesta es reconocer un cuerpo de literatura empírica que sigue una combinación de técnicas estadísticas, como por ejemplo métodos de análisis multivariante, que denominamos enfoque de asociación. Este enfoque tiene un potencial superador de las muchas limitaciones que los testeos y regresiones econométricas tienen para elucidar la cuestión que nos compete.
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López, Juan José
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