Managing Factors for Innovation in Coopetition
Fecha
2022
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
Resumen
En un mundo globalizado, turbulento, con altos niveles de incertidumbre, las
empresas se enfrentan a nuevos retos para mantener su competitividad y alcanzar sus
objetivos. La habilidad de adaptarse es fundamental para su supervivencia. Participar en
relaciones cooperativas es una respuesta frente a tales retos. Las empresas colaboran con
variedad de socios, universidades, clientes, proveedores, gobiernos, e incluso con
competidores para lograr sus objetivos. Pensar simultáneamente en cooperación y
competición requiere una revolución cognitiva en investigación y gestión. A estas
relaciones que combinan cooperación y competición simultanea se les denomina
coopetition o relaciones coopetitivas. Estas relaciones presentan ventajas, pues hacen
posible la combinación de recursos complementarios, y al mismo tiempo proporcionan la
presión competitiva para estar alerta y mejorar; sin embargo a menudo surgen tensiones,
conflictos y comportamiento oportunista, siendo consideradas el fenómeno organizativo
más complejo y exigente. Pero la realidad es que cada vez más empresas se lanzan a la
práctica estratégica de estas relaciones coopetitivas, que han despertado gran interés nivel
académico y a nivel empresarial.
Nuestra pregunta de investigación gira entorno a la relación entre coopetition e
innovación y la influencia de determinados factores en la capacidad de innovar de las
empresas coopetitivas. Sin embargo, para poder dar respuesta a esta pregunta, hemos
tenido qué entender qué son estas relaciones, cómo aparecen, cómo se gestionan, cómo
evolucionan, lo que nos ha permitido contribuir a la literatura con dos modelos teóricos
que se presentan en los Capítulos 1 y 2.
En el Capítulo 1 revisamos las definiciones dadas a coopetition desde su introducción
en el entorno académico. Se revisan también, las diferentes teorías organizativas
empleadas por los investigadores para explicar estas complejas relaciones. Hay
investigación reciente que sugiere que el carácter distintivo de las relaciones coopetitivas
es su naturaleza paradójica, y que las empresas deben desarrollar un set de capacidades
para iniciar, mantener y gestionar estas relaciones. Basándonos en el concepto de
capacidad coopetitiva previamente tratado en investigación, y en la teoría de las
capacidades dinámicas, desarrollamos un modelo jerárquico de capacidades que
estructuran esta capacidad coopetitiva. Esta aportación del trabajo puede constituir una
base para futura investigación sobre el constructo de capacidad coopetitiva. Las relaciones coopetitivas, como otras relaciones interorganizativas tienen un ciclo
de vida. En el Capítulo 2, analizamos los antecedentes de formación de estas relaciones,
externos o de entorno industria, e internos a nivel empresa, y elaboramos un modelo
teórico de fases: inicio, ejecución y resultados. Se diseña un modelo dinámico entre las
fases, en el que se introduce la capacidad coopetitiva como elemento clave. Esto es una
aportación interesante de nuestro trabajo, que puede abrir futuras líneas de investigación.
Encajar cada una de las fases de las relaciones con las capacidades necesarias en cada una
de ellas, constituye una línea de investigación muy prometedora.
Aunque la relación entre coopetition e innovación ha sido tratada en investigación
sobre coopetition, hay trabajos recientes que reclaman más estudios empíricos y la
incorporación de factores de influencia en la relación coopetition e innovación. En el
Capítulo 3 proponemos un modelo en el que se incluyen una selección de factores de
influencia en innovación, y se formulan nueve hipótesis. Nuestra pregunta de
investigación es la siguiente, ¿qué factores determinan la propensión a innovar en
coopetition?. Usando la base de datos PITEC, seleccionamos una muestra de 526
empresas que cooperan con competidores, y medimos si innovan, y qué tipo de
innovación desarrollan (producto, proceso, organizativa y comercial). Para el estudio
empírico empleamos Machine Learning y el lenguaje de programación Python,
construyendo cinco modelos de regresión logística. Para complementar nuestro trabajo,
empleamos también el algoritmo de Arboles de Decisión. Los resultados obtenidos
muestran que factores como los mecanismos de protección del conocimiento, la
investigación básica, aplicada y el desarrollo tecnológico o en el entorno nacional
favorecen la innovación. Sin embargo no hay resultados concluyentes para la experiencia
previa en coopetition, o la capacidad de absorción. Otros factores, como la proximidad
social, arrojan resultados negativos en innovación. Los resultados obtenidos con los
árboles de decisión son complementarios a los modelos de regresión. Factores como
‘nuevo para el mercado’ y ‘nuevo para la empresa’ se manifiestan como variables de
importancia en la visualización de los árboles.
Creemos que, aunque la práctica de las relaciones coopetitivas es cada vez más
frecuente, las empresas españolas son reticentes al empleo de esta alternativa de relación
en su estrategia, y si lo hacen el socio es nacional, pero con potentes mecanismos de
protección del conocimiento.
El Capítulo 4 reúne las conclusiones del trabajo, los principales resultados, y propone
futuras líneas de investigación.
Descripción
Tesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2022. Directora/as: Eva María Mora Valentín y Marta Ortiz de Urbina Criado
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