Bayona Sáez, Cristina

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Bayona Sáez

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Cristina

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Gestión de Empresas

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INARBE. Institute for Advanced Research in Business and Economics

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    Public funds and internal innovation goals as drivers of formal and informal open innovation practices: a European regional comparison
    (Emerald, 2018) Cruz Cázares, Claudio; Bayona Sáez, Cristina; García Marco, María Teresa; Berends, Hans; Smits, Armand; Reymen, Isabelle; Gestión de Empresas; Enpresen Kudeaketa
    Objetivo: La innovacion abierta (IA) ha demostrado ser crucial para aumentar la innovacion y el desempeno economico de las empresas. Sin embargo todavia existe una comprension limitada de los factores que impulsan realizar esta IA. El principal objetivo de este articulo es arrojar luz en esta direccion al analizar simultaneamente los determinantes internos y externos que llevan a las empresas a realizar practicas formales e informales de IA. Diseño: Las hipotesis son contratadas con muestras de dos regiones europeas, Navarra (Espana), calificada como region seguidora en innovacion, y Noord Brabant (Paises Bajos), lider innovador. La muestra seleccionada incluye empresas manufactureras y de servicios que completaron la Community Innovation Survey (CIS) 2008. Resultados: Los resultados indican que, para los determinantes internos, los motivos relacionados con la busqueda de innovaciones en producto y la intensidad interna de I + D son fuertes impulsores para todas las practicas de IA, mientras que la importancia de los motivos relacionados con la obtencion de innovaciones en proceso y medioambientales dependen del contexto regional. En cuanto a los factores externos, la politica publica influye en la adopcion de IA tanto formal como informal, pero estos resultados varian entre las regiones dependiendo del origen de los fondos. Originalidad/valor El estudio presenta importantes implicaciones para la literatura en IA. En primer lugar, mientras la mayoria de la literatura analiza un unico tipo de practicas de IA, este estudio distingue practicas formales e informales de IA y estudia sus determinantes internos y externos simultaneamente. Segundo, las hipotesis son contrastadas en dos regiones europeas diferentes. Esto permite observar si los resultados obtenidos son robustos independientemente de la localizacion de las empresas o si varian dependiendo del contexto de ambas regiones.