To what extent does past performance influence network formation in clusters? Evidence from the Valencia region

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1 To what extent does past performance influence network formation in clusters? Evidence from the Valencia region José Antonio Belso-Martinez ({ HYPERLINK }) Lorenzo Chinchilla-Mira Departamento de Estudios Económicos y Financieros Universidad Miguel Hernández Área Temática: Distritos industriales/cluster Resumen: (máximo 300 palabras) During the last decades, studies about industrial clusters/districts have proliferated. Evolving from the "canonical" view, researchers nowadays assume a more sophisticated and richer perspective of this reality, mainly as a consequence of the consideration of the proximity concept, the consideration of intra-cluster heterogeneity or the advanced analysis of the overlapping of networks and territory. Following the novel approach proposed by the New Evolutionary Economic Geography (Boschma and Frenken, 2010) and applying econometric SNA techniques, this paper explores to what degree previous performance affects network dynamics. Data collected for 2010 in an industrial cluster located in the Valencia region, allowed us to test the different role exercised by network endogenous forces, proximity and former performance in the creation and dissolution of inter-organisational linkages. Findings obtained using ERGM, partially endorse our expectations. In our view, differences in life cycle stage, the specificities of the network architecture, the characteristics of actors and knowledge shared and the particularities of each industry provide valuable insights to comprehend the asymmetries obtained in our empirical analysis of both clusters. The implications of our findings are extremely valuable, open avenues for future research on the role of past performance in network dynamics, and provide further empirical evidences on the role of the proximity or the crucial role of network endogenous forces in the gestation of inter-organisational relationships. Palabras Clave: Clusters, distritos industriales, ERGM, performance Clasificación JEL: R15, Z

2 En qué medida la performance anterior determina la creación de redes en clusters? Evidencias de la industria confitera española 1 Resumen: Durante las últimas décadas, los estudios sobre clusters/distritos industriales han evolucionado desde la visión canónica de origen Marshalliano, hacia una perspectiva más sofisticada consecuencia de la consideración de la heterogeneidad intra-clúster o el análisis avanzado de la superposición de las redes y territorio. Siguiendo el enfoque propuesto por la Nueva Geografía Económica Evolutiva (Boschma y Frenken, 2010) y la aplicación de avanzados métodos econométricos (Ter Wal y Boschma, 2009), este trabajo explora en qué medida la trayectoria innovadora, las fuerzas endógenas de la red y la capacidad de absorción determinan la creación y disolución de los vínculos por donde fluye conocimiento. Los resultados obtenidos utilizando modelos de grafos aleatorios y datos procedentes de un cluster alimentario español durante 2010, muestran como la capacidad de absorción es más relevante a la hora de explicar la dinámica relacional en las redes de conocimiento tecnológico versus las redes de información de negocio. Por otro lado, el prestigio acumulado gracias a una trayectoria tecnológica exitosa favorece la recepción de solicitudes de colaboración, pero reduce la tendencia a entablar relaciones en ambas redes. El trabajo se cierra subrayando un conjunto de relevantes aportaciones académicas alcanzadas e implicaciones para directivos y responsables en materia de actuación pública. Palabras Clave: Clusters, Distritos industriales, modelos de grafos aleatorios, dinámica de redes, trayectoria innovadora Clasificacion JEL : R15, Z To what extent does past performance influence network formation in clusters? Evidence from the Valencia region Abstract: During the last decades, studies about industrial clusters/districts have proliferated. Evolving from the "canonical" view, researchers nowadays assume a more sophisticated and richer perspective of this reality, mainly as a consequence of the consideration of the proximity concept, the consideration of intra-cluster heterogeneity or the advanced analysis of the overlapping of networks and territory. Following the novel approach proposed by the New Evolutionary Economic Geography (Boschma and Frenken, 2010) and applying econometric SNA techniques, this paper explores to what degree previous performance affects network dynamics. Data collected for 2010 in an industrial cluster located in the Valencia region, allowed us to test the different role exercised by network endogenous forces, proximity and former performance in the creation and dissolution of inter-organisational linkages. Findings obtained using ERGM, partially endorse our expectations. In our view, differences in life cycle stage, the specificities of the network architecture, the characteristics of actors and knowledge shared and the particularities of each industry provide valuable insights to comprehend the asymmetries obtained in our empirical analysis of both clusters. The implications of our findings are extremely valuable, open avenues for future research on the role of past performance, and provide further empirical evidences on the role of the proximity, the relevance of heterogeneity or the crucial role of network endogenous forces in the gestation of inter-organisational relationships. Palabras Clave: Clusters, industrial districts, ERGM, network dynamics, past performance Clasificación JEL: R15, Z 1 Los autores agradecen la financiación del Ministerio de Economía y Competitividad, provecto ECO

3 1. Introducción Sobre la base de su influencia en la performance innovadora de las empresas, durante las últimas décadas han crecido exponencialmente los trabajos relacionados la creación, evolución y los efectos de las redes empresariales. Los distritos industriales o clusters, ejemplo paradigmático de arquitecturas relacionales circunscritas a un espacio geográfico concreto no son una excepción (e.g. Capo-Vicedo et al., 2007; Capo-Vicedo, 2011; Silva y Simões, 2004). Si bien relevantes contribuciones ha arrojado luz sobre los determinantes de la formación de estas estructuras relacionales, la génesis y los cambios en las redes inter-organizacionales todavía requiere de atención preferencial (Ahuja et al., 2012; Cassi and Plunket, 2013). No tanto en lo que se refiere a los mecanismos endógenos de la propia red (Rivera et al., 2010), si no especialmente en lo tocante al papel de los atributos de los actores conectados y sus consecuencias estructurales o en la posición de los mismos. (Lee, 2010). Siguiendo una aproximación evolutiva (Nelson and Winter, 1982), las relaciones entre empresas emergen, cambian o desaparecen en parte por el perfil de la base de conocimiento, la capacidad de absorción, el status o el prestigio de los actores involucrados. Los cambios inducidos por el perfil de los actores conducen a variaciones en el conjunto de la estructura global de la red interorganizacional a la que pertenecen. Varios trabajos sobre clusters/distritos industriales han adaptado esta perspectiva evolutiva durante la última década (Giuliani y Bell, 2005; Giuliani, 2007, Boschma y Ter Wal, 2007, Morrison y Rabellotti, 2009, entre otros), asumiendo que en estos sistemas territoriales se entrecruzan múltiples redes donde diversos actores interactúan, evolucionan y contribuyen al desarrollo de un contexto geográfico específico. En esta telaraña de redes, se identifican nítidamente una red de conocimiento tecnológico y una red de información de negocio. Mientras por la primera fluye conocimiento mayormente tácito sobre producto o procesos, en la segunda nos encontramos una información más codificada relacionada con los ámbitos organizativos o de marketing (Lissoni, 2001) La asunción de estas propuestas evolutivas por un amplio grupo de estudiosos de la geografía económica ha dado lugar a la emergencia de la Evolutionary Economic Geography-EGG (Boschma and Frenken, 2010; Balland et al., 2013a). Superando el tradicional énfasis concedido a la proximidad espacial, esta nueva perspectiva amplia el conjunto de factores relevantes a la hora de entender la dinámica de las relaciones inter-organizacionales, particularmente incluyendo las características propias de los actores y concediendo un rol destacado al fenómeno Path Depence. Este fenómeno reconoce como ciertos eventos contingentes desencadenan comportamientos relevantes. La dinámica relacional tiende a reproducirse incluso sin la presencia de las fuerzas que originariamente permitieron su creación, existiendo unas características en estos procesos de reproducción que impiden o dificultan el cambio. Si bien algunos trabajos han apostado por analizar la relevancia de las fuerzas endógenas y las características de las empresas pertenecientes a la red (Ter Wal, 2013a; Balland, 2012; Balland et al, 2013b; Cassi y Plunket, 2013; Usai et al., 2013; Nathan et al., 2012), las evidencias empíricas son limitadas debido a la complejidad metodológica o la dificultad para conseguir bases de datos adecuadas. 2 Además, aspectos como la relación de causalidad entre redes e innovación permanecen inexplorados (Harhoff et al., 2013). Las redes son de suma importancia para el acceso a conocimientos que una vez recombinados desembocan en innovación. Pero, ciertas actividades 2 Son particularmente escasos los estudios a nivel de cluster o distritos industriales (Giuliani, 2013 es una excepción).

4 innovadoras pasadas también pueden funcionar como señales que determinen posteriormente la dinámica relacional (Ryall y Soreson 2007). En función de los déficits detectados en la literatura y empleado los presupuestos de EEG, nuestro trabajo arroja luz en los efectos de las características de las empresas, las fuerzas endógenas de la red en dinámica relacional de la empresas y la relación de causalidad entre redes e innovación. Especialmente observaremos la influencia de la pasada performance innovadora en la creación/destrucción de relaciones inter-empresariales. Para lograr este objetivo, nos serviremos de un modelo exponencial de grafos aleatorios (MEGA) y datos procedentes de 36 empresas pertenecientes al cluster de productos alimentarios de Xixona (Alicante). Tras esta introducción, el segundo apartado presenta brevemente la literatura y las hipótesis. La sección tercera describe las principales características del cluster analizado. Seguidamente, el apartado cuarto recoge aspectos metodológicos, las técnicas econométricas empleadas y los resultados obtenidos. Las principales conclusiones e implicaciones cierran la investigación. 2. Literatura e Hipótesis Conocidos trabajos enraizados en premisas Marshallianas han subrayado durante años la importancia de las localización geográfica como uno de los motores de competitividad de las empresas (Audretsch y Feldman, 1996; Capello y Faggian, 2005; Saxenian de 1994 entre otros). La proximidad espacial facilita la interacción y el intercambio de conocimientos entre actores, favoreciendo así la performance innovadora. Elaboraciones recientes muestran que la simple proximidad geográfica no es condición ni necesaria ni suficiente para una transferencia exitosa de información (Boschma, 2005). Los beneficios derivados de la localización en un cluster no se derivan del acceso más o menos planificado a un conocimiento que flota en el aire, sino de las interacciones selectivas y los contactos informales acaecidos entre los actores que configuran las redes de conocimiento (Giuliani, 2007). La participación en las redes de conocimiento en modo alguno es automática u homogénea. Por ejemplo, algunas características micro determinan el acceso y el grado en el que las empresas se benefician de los recursos externos, afectando esto a la configuración del conjunto de la red (Boschma y Ter Wal, 2007). Dicho de otro modo, la heterogeneidad a nivel intra-cluster afecta la estructura sistémica, la forma en que el conocimiento se transfiere en el seno de la aglomeración y la absorción del mismo por los actores locales. En esencia, las redes inter-organizaciones permiten a las empresas solucionar problemas de manera conjunta, acceder a recursos esenciales (Zaheer y Bell, 2005) o compartir conocimientos (Obstfeld, 2005). La recombinación novedosa de estos conocimientos o inputs tecnológicos adquiridos externamente, la empresa consigue soluciones novedosas a aspectos relacionados con el lanzamiento de productos, procesos productivos, aspectos organizacionales o estrategias de marketing (Nelson y Winter, 1982). De ahí que la inquietud por innovar sea el motor que impulsa a las empresas a buscar y establecer nuevas colaboraciones. Son pocas las dudas entre los miembros de la comunidad científica sobre la relevancia de las redes para la innovación (Fornhal et al., 2011). Las empresas establecen relaciones que faciliten conocimientos cruciales para innovar, minimizando los esfuerzos dedicados a este proceso. Para ello, se sirven de indicios como el prestigio o el diagnóstico de las habilidades propias y ajenas (por ejemplo, la capacidad de absorción). En este sentido, un trayectoria exitosa en materia de innovación puede atraer nuevos colaboradores; mientras unos pobres resultados suponer una barrera y empujar al aislamiento. Hipótesis

5 Los clusters representan configuraciones donde se entrecruzan y solapan múltiples redes. Entre estas, aquellas en las que se comparte información técnica y de negocio han sido objeto de reciente interés (Giuliani y Bell, 2005; Morrison y Rabellotti, 2009). Por la red de conocimiento tecnológico fluye un conocimiento tácito (Lissoni, 2001). La complejidad del mismo y su arraigo a nivel individual requieren de frecuentes interacciones y una sólida base de conocimiento para su exitosa transmisión. Un cierto nivel de recursos y capacidades es condición necesaria para la compresión, transformación y diseminación interna de los conocimiento procedentes de sus colaboradores. Dicho de otro modo, la capacidad de absorción (Cohen y Levinthal, 1990) permite la explotación exitosa del conocimiento obtenido externamente. En contraste, una información más codificada circula por la red de negocio (Lissoni, 2001). Se trata, ahora de un conocimiento organizado, explícito, portátil y fácil de entender que obviamente demanda menores recursos y capacidades a nivel de empresa para ser absorbido. Es fácil concluir que las capacidades, especialmente la de absorción, resultaras más valoradas por las empresas a la hora de establecer relaciones de colaboración en la red de conocimiento tecnológico que en la red de información de mercado. En consecuencia, podemos establecer: H 1: La capacidad de absorción importa más a la hora de establecer relaciones en la red de conocimiento tecnológico que en la red de información de mercado Los resultados anteriores influyen en la forma en que una empresa evoluciona, toma decisiones y se adapta a su entorno (Miller, 1994). La trayectoria innovadora de un actor representa un indicador relevante para los restantes miembros de la red (Gould, 2002) pues presupone solidez en términos de conocimientos y habilidades (Van der Vegt et al. 2006). Aunque con diferentes niveles de intensidad, Chandler et al. (2013) demuestran como el status y prestigio influyen en la dinámica relacional de la empresa. La reputación asentada sobre la base de logros pasados anima a las empresas a compartir información con empresas exitosas (Lee, 2010; Cross y Cummings, 2004), existiendo una correlación directa entre la creación de vínculos y los antecedentes en materia de innovación (Baum et al., 2005). Estos lazos proporcionan recursos valiosos y generan efectos desbordamiento, mejorando el status de los más débiles (Podolny, 1993). Toda vez que la identificación de estos líderes es sencilla vía observación o local broadcasting, los actores reducen sus costes de búsqueda e incertidumbre dirigiéndose directamente a estos en el momento de establecer nuevas colaboraciones (Ejermo y Karlsson, 2006). Por otro lado, las empresas con una pobre trayectoria innovadora tienen poco que ofrecer a colaboradores de prestigio en contraprestación a los elevados costes asociados al cultivo de una relación empresarial. Incluso, el status de liderazgo puede quedar dañado en caso de multiplicarse las interacciones con empresas de perfil inferior. Por tanto, establecemos las siguientes hipótesis: H 2: La trayectoria innovadora de éxito influye en la creación de colaboraciones entre empresas. H 2a: La trayectoria innovadora de éxito influye negativamente en la tendencia a proponer nuevas colaboraciones. H 2b: La trayectoria innovadora de éxito influye positivamente en la tendencia de recibir propuestas de nuevas colaboraciones. 3. El cluster alimentario de Xixona Según el Instituto Nacional de Estadística, el 77 % de los 441 establecimientos que comprenden la industria chocolatera y confitera, se dedican a la elaboración de productos sin cacao (incluyendo turrón y mazapán). Aunque existen algunas grandes corporaciones, el 70% de las empresas locales poseen menos de 20 empleados, siendo muchas de propiedad familiar. En lo que respecta a la distribución geográfica, la industria exhibe niveles significativos de aglomeración en ciertas regiones

6 (Cataluña) y ciudades (Estepa o Toledo). Dentro de este segundo grupo, la producción de turrones y dulces navideños en Xixona (Comunidad Valenciana) representa un caso paradigmático. Esta pequeña localidad valenciana de alrededor de habitantes ha aprovechado sus ventajas climáticas para la manufactura del Turrón (véase Figura 1). Desde la edad media, los artesanos amasan almendras tostadas, miel, huevos y azúcar para obtener este dulce tradicional. A excepción de las calidades bajas en calorías, los diferentes sabores y texturas datan de una antigüedad superior a cien años. El siglo XX supone un periodo de modernización tecnológica y mecanización que culmina con unas estructuras de fabricación en consonancia con las necesidades de la producción comercial a gran escala. Bien es cierto que la prácticas artesanales todavía persisten en algunas micro-empresas. Durante los 90, los problemas relacionados con las nuevas tendencias de consumo, la disponibilidad y los precios de los insumos, la dificultad para innovar o la baja internacionalización han afectado negativamente a la trayectoria del cluster. Pese a todo, complementados con otros productos alimenticios (especialmente Helado), los turrones y los dulces navideños siguen siendo el motor que impulsa la economía local. <Insertar figura 1 aproximadamente aquí> Aunque Boix y Galletto (2006) identificaron esta área geográfica como distrito industrial utilizando la metodología ISTAT, existe controversia acerca de diferentes aspectos sistémicos. En particular, Mach et al. (2007) cuestionan aspectos relacionados con la cohesión y la dinámica de cooperación. Así mismo, la prevalencia de conductas heterogéneas a nivel estratégico provocan la fragmentación de la comunidad empresarial en términos de ventajas estratégicas y competitivas (especialmente Corporaciones vs PYME). En suma, para estos autores, parece que los fabricantes de turrón se benefician de la localización, pero algunos déficits dificultan la consecución de muchas sinergias técnicas y { ADDIN EN.CITE <EndNote><Cite Hidden="1"><Author>Boix</Author><Year>2006</Year><RecNum>247</RecNum><rec ord><rec-number>247</rec-number><foreign-keys><key app="en" dbid="wd2200z0m5ptsyeafesxepeavv5r95afz0ve">247</key></foreign-keys><ref-type name="journal Article">17</ref-type><contributors><authors><author>Boix, R.</author><author>Galletto, V.</author></authors></contributors><titles><title>Sistemas locales de trabajo y distritos industriales marshallianos en España</title><secondarytitle>Economía Industrial</secondary-title></titles><pages> </pages><volume>359</volume><dates><year>2006</year></dates><urls></urls></r ecord></cite></endnote>}comerciales. Diversas organizaciones ubicadas en el entorno del cluster dan soporte a los fabricantes de la localidad. La Asociación de Fabricantes de Turrón (TDC) fundada en 1997, vela por los intereses de la amplia mayoría de los productores locales. Sus principales objetivos son la representación, la coordinación, la promoción, la formación y el asesoramiento a sus miembros. TDC promueve la cultura de calidad vía seminarios y participa en proyectos destinados a mejorar la imagen y la competitividad global del sector (seguridad alimentaria, la tecnología, el diseño y la publicidad, marketing, formación on-line de información, entre otros). Su labor resultó esencial para la obtención del certificado de denominación de origen Turrón de Xixona y Alicante en Esta distinción proporciona importantes ventajas de comercialización sobre la base de un calidad de producto garantizada. Desde entonces un Consejo Regulador supervisa el mantenimiento de los estándares originales de calidad y protege contra las imitaciones. En la actualidad, 21 empresas que representan el 38% de las ventas nacionales y el 42% de las exportaciones, venden sus productos bajo este paraguas. TDC y Consejo Regulador han favorecido la dinámica de cooperación en pos de nuevas técnicas e innovaciones de procesos, la renovación de productos y la puesta en marcha de nuevas prácticas de comercialización.

7 Las tres universidades ubicadas cerca del cluster (Univesidad Politécnica de Valencia, Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández ) no han proporcionado el tipo de conocimiento adecuado y permanecen alejadas a la realidad del sector. Tampoco el instituto tecnológico dedicado a la alimentación (AINIA) creado en 1987 ha mantenido un relación significativa con el clúster. A pesar de las potencialidades de este organismo perteneciente a la red regional de centros tecnológicos, el escaso peso relativo de la empresas del cluster de Xixona relega la atención prestada a las desafíos específicos de los turroneros frente a los intereses de los restantes 900 asociados. 4. Estudio empírico Cuestionario Los datos para este estudio se recogieron en Xixona durante la segunda mitad de En una primera etapa, entrevistas personales con fabricantes e instituciones clave nos permitieron recabar información sobre diversos aspectos de la industria y el clúster. La información obtenida y la revisión de la literatura pertinente, sirvieron para el diseño del cuestionario y la discusión de los resultados obtenidos. Tras un pre-test realizado con representantes de la comunidad académica y empresarial, la herramienta final se utilizó con el universo de empresarios localizados en el cluster. El perfil de los datos requeridos para la investigación y las características de la población, nos llevaron a optar por la metodología Roster-Recall como la más adecuada para la identificación de las relaciones entre empresas (Giuliani and Bell, 2005; Boschma and Ter Wal, 2007; Morrison y Rabellotti, 2009). Cada entrevistado valoraba sus relaciones con los distintos fabricantes y proveedores locales de los que recibió o a los que transmitió conocimientos técnicos o de mercado. Además, se invitó a los encuestados a añadir más empresas (competidores, clientes o proveedores) con las que mantuvieran contacto y no figuraran en el listado. Recogida de datos Los 36 fabricantes y proveedores locales obtenidos de las bases de datos proporcionadas por TDC y el Consejo Regulador fueron encuestados. Peer Debriefing confirmó que sólo algunos artesanos (normalmente auto-{ ADDIN EN.CITE <EndNote><Cite Hidden="1"><Author>Wasserman</Author><Year>1994</Year><RecNum>622</RecNum ><record><rec-number>622</rec-number><foreign-keys><key app="en" dbid="wd2200z0m5ptsyeafesxepeavv5r95afz0ve">622</key></foreign-keys><ref-type name="book">6</ref-type><contributors><authors><author>wasserman, S</author><author>Faust, K.</author></authors></contributors><titles><title>Social Network Analysis: Methods and Applications</title></titles><dates><year>1994</year></dates><pub-location>Cambridge (USA)</pub-location><publisher>Cambridge University Press</publisher><urls></urls></record></Cite></EndNote>}empleados) habían quedado fuera del proceso, habiendo sido todos los actores relevantes entrevistados. Finalmente, 24 fabricantes de turrones-dulces navideños y 12 proveedores cooperaron, alcanzándose una tasa de respuesta del 100% adecuada para un enfoque integral de red (Wasserman y Faust, 1994). Las entrevistas de 40 o 50 minutos, se realizaron a propietarios o altos directivos de empresas por un técnico experimentado en programas de innovación y con experiencia laboral en las asociaciones empresariales. En nuestra opinión, este perfil contribuyó decisivamente a la verosimilitud y la fiabilidad del trabajo de campo. Los datos relacionales recogidos establecieron la importancia del contacto según la percepción de los propios demandado. Cada pregunta permitía clasificar de 0-3 la existencia e importancia de las conexiones tanto en lo que se refiere a aspectos técnicos como de negocio. Las respectivas preguntas leen de la siguiente manera: a) A cuál de las siguientes firmas de la lista pediste regularmente información técnica (negocio) durante los últimos tres años?; b) De cuál de las siguientes firmas de la lista recibiste regularmente requerimientos de información técnica (negocio) durante los últimos tres años?.

8 Siguiendo a Podsakoff et al. (2003), la probabilidad de sesgo fue considerada mínima al no existir un único factor dominante tras la aplicación del Test de Harmon a las respuestas obtenidas. La Tabla 1 presenta las características a nivel de empresa: el tamaño, década de la creación, la estructura legal u operaciones internacionales. Además, también informa sobre la pertenencia a las organizaciones locales y la principal actividad de negocio. La existencia de sesgo se descarto Variables <Insertar tabla 1 aproximadamente aquí> Variable dependiente Pasamos ahora al análisis de las interacciones entre las unidades objeto de investigación. Para ello, los datos se organizan en una matriz de enlaces, donde cada columna i y cada fila j representa a una empresa, y la entrada de la celda es el valor que la empresa i percibe la relación con la empresa j. Se configura así una matriz direccional o asimétrica simétrica, ya que el valor percibido por la empresa i, no coincide necesariamente con el valor percibido por la empresa j. Debido metodología y software empleados, la variable dependiente debe ser binaria. Por lo tanto, condensamos el valor percibido para cada relación en una variable dummy, codificamos 1 para las valoraciones 2 y 3, y 0 en caso contrario. Descartamos los valores más bajos con el fin de garantizar la existencia de interacciones relevantes. Variables explicativas La primera de las hipótesis presentadas señalaba que la capacidad de absorción de las empresas resultaba más relevante para las creación de relaciones en la red de conocimiento tecnológico que en la red de información de negocio. Para testarla, construimos una variable siguiendo trabajos previos que relacionan capacidad de absorción con experiencia previa y niveles de formación. Mediante el empleo del análisis factorial condensamos información obtenida mediante 4 items que recogen el % de empleados con formación superior y experiencia previa en 2005 y 2010 respectivamente. Alpha Crombach.811 y medida de adecuación de KMO.747. Con el fin de contrastar el cumplimiento de la segunda hipótesis establecida, configuramos una segunda variable independiente que condensa información sobre un total de diez ítems relacionados con innovación de producto, procesos, organizativa y de marketing durante el periodo Inicialmente fueron creados cuatro factores, uno por cada tipo de innovación (Alpha Crombach >.7 y KMO>.5). Una vez obtenidos, los cuatro factores se reunieron en un único indicador global de innovación mediante el empleo del análisis factorial (KMO>.5). En pos de alcanzar una valoración más refinada de nuestra hipótesis, observamos separadamente si la empresa era más o menos proclive a buscar consejo (efecto ego) o a proporcionarlo (efecto alter) en función de la trayectoria innovadora anterior. Algunas variables más se utilizaron para comprobar si otras características de las empresas influyen en la creación de vínculos son la edad y la posición de la empresa en el sistema de valor del cluster. Medimos la primera característica mediante la raíz cuadrada de los años transcurridos desde el momento de la creación. Mientras la actividad de la empresa se introduce en el modelo con una variable binaria con valor 0 cuando fabrica turrón o dulces navideños, tomando valor 1 si se trata de un proveedor. La tabla 2 muestra las correlaciones entre las variables independientes observadas. <Insertar tabla 2 aproximadamente aquí> Tres estadísticos nos permiten controlar los efectos estructurales o fuerzas endógenas de la red. El número de nodos de la red, que coincide con la densidad para el caso de redes asimétricas. La

9 reciprocidad en las relaciones, o si existe una tendencia a que las empresas soliciten consejo de aquellos colaboradores a quienes suelen prestárselo. Finalmente, la transitividad o tendencia al cierre de triadas, es decir, si los colaboradores de un colaborador son más propensos a convertirse en colaboradores. La figura 2 recoge las especificaciones empleadas a lo largo del presente trabajo (Hunter, 2007; Morris et al., 2008). La figura 2 ofrece una concisa descripción y representación gráfica de cada uno de estos efectos. <Insertar figura 2 aproximadamente aquí> Análisis estadístico y resultados La arquitectura de las dos redes es similar, existiendo un elevado grado de solapamiento (ver tabla 3). Se trata de estructuras compactas, siendo en la red tecnológica ligeramente más densa (2,4%) y exhibiendo mayor centralidad (11%). La transitividad es más frecuente en el seno de la red de información de negocio, mientras la aparición de relaciones recíprocas es notablemente superior en la red de conocimiento tecnológico. La representación gráfica de ambas redes en la respalda la compacidad apuntada. Como podemos observar en la figura 2, el centro de la red tecnológica suele ocuparse por los proveedores (rojo) de mayor tamaño (diámetro de la esfera). Los fabricantes (azul) ganan centralidad cuando observamos la red de negocio. <Insertar tabla 3 aproximadamente aquí> Los modelos de grafos aleatorios son herramientas matemáticas que se utilizan para estudiar sistemas complejos cuyas estructuras exactas son demasiado complejas como para ser conocidas en detalle. Ante series de datos de corte transversal, este tipo de modelos establece hasta que punto la red observada difiere de una red totalmente aleatoria. Como la red observada responde a un proceso estocástico, el modelo formulado para explicar el comportamiento de la red propondrá una serie de hipótesis asentadas sobre premisas teóricas para este proceso estocástico concreto (Robbins et al., 2007). El resultado final ofrece una amplia variedad de efectos de red, así como los parámetros obtenidos vía estimación de máxima verosimilitud y métodos de cadena Montecarlo (MCMC). Para el caso que nos atañe, estos instrumentos probabilísticos ayudan a representar la formación de lazos entre empresas mediante procesos diádicos dependientes e independientes. En los dependientes, el estado de una díada depende estocásticamente del estado de las otras díadas. Por el contrario, en los procesos diádicos independientes, el estado de la díada está en función de los atributos de los dos nodos (Handcock et al., 2008). Recientemente, Broekel y Hartog (2011) han contrastado la validez de este tipo de modelos a la hora de explicar las relaciones interorganizacionales. <Insertar figura 3 aproximadamente aquí> Los modelos iniciales y finales contenidos en la tabla 4 respaldan nuestras expectativas. En la red de conocimiento tecnológico, a capacidad de absorción presenta un efecto positivo altamente significativo (p-valor<.05). Por el contrario, esta misma variable no alcanza relevancia estadística alguna en la red de información de negocio. La combinación de ambos resultados nos permite confirmar la primera de las hipótesis establecidas (H 1). Los niveles de significación de las variables relacionadas con la performance innovadora precedente apoyan la H 2. La Innovación (Alter) fomenta la generación de relaciones en ambas redes (p-valor<.01), refrendando la H 2a. Por el contrario, Innovación (Ego) ejerce un efecto negativo tanto en la red de conocimiento tecnológico (p-valor<.05) como en la red de información de negocio (p-valor<.01), corroborando nuestras expectativas reflejadas en H 2b. <Insertar tabla 4 aproximadamente aquí>

10 El diagnóstico de sensibilidad realizado sobre los modelos finales en la tabla 4, corrobora la robustez de nuestros resultados. Los coeficientes de autocorrelación entre los distintos intervalos son próximos a O con la excepción del inicial que siempre toma valor 1. Además, los estadísticos Geweke, relativamente asimilables a un estadístico Z, no alcanzan significatividad para un p- valor<.05. Aunque proporcionan cierta información sobre la bondad del ajuste de los modelos, las medidas AIC y BIC no fueron tenidas en cuenta debido a la dependencia de los datos muestrales (Hunter et al., 2008) 5. Conclusiones e implicaciones Empleado premisas evolutivas sobre el cambio económico en su perspectiva geográfica, este trabajo enriquece la literatura existente sobre redes y clusters aportando nuevas evidencias empíricas sobre la formación y disolución de relaciones inter-empresariales en el seno de un distrito industrial o cluster. A través de un modelo exponencial de grafos aleatorios aplicado a datos obtenidos en el cluster alimentario de Xixona (Comunidad Valenciana), hemos refrendado la importancia de las características de la empresa y las fuerzas endógenas de la red a la hora de explicar la formación o disolución de relaciones inter-organizacionales. Bien es cierto que los efectos positivos de la similitud entre empresas no son sistemáticos, dependiendo en gran medida de la característica y el tipo de red considerada. En primer lugar, la capacidad de absorción resulta clave en el establecimiento de nuevas colaboraciones en la red de conocimiento tecnológico, no influye significativamente en la red de información de negocio. El perfil tácito del conocimiento tecnológico requiere de unas habilidades mínimas por parte de la empresa para se adecuadamente internalizado y difundido entre los miembros de la organización. Por el contrario, la mayor codificación de la información compartida en la red de negocio facilita su apropiación, relegando la relevancia de la capacidad de absorción en la formación de vínculos. La propagación de la información de negocio en el seno del cluster encuentra menos impedimentos en comparación con el conocimiento tecnológico, mucho más selectivo en términos de acceso y difusión. La implicación del resultado es evidente, un mínima dotación de esta capacidad dinámica es necesaria para integrarse en la red de conocimiento tecnológico. Las empresas con pobre capacidad de absorción tienden a quedar relegadas y se enfrentan a mayores dificultades para acceder a conocimientos técnicos de valor. Los directivos de empresa, deben ser conscientes de la necesidad de cultivar esta habilidad como un factor clave para poder ingresar en un selecto club capaz de insuflar a la organización de conocimiento necesario para innovar. También los responsables en materia de política económica han de ser sensibles a esta evidencia. Por un lado, la integración de las empresas con menores habilidades requiere la adecuada promoción de su capacidad de absorción o promover la permeabilidad del conocimiento tecnológico mediante programas inducidos vía de organizaciones locales. Semejantes actuaciones, no sólo facilitan la innovación de las empresas más frágiles, sino también la difusión del conocimiento e innovación a nivel sistémico. Los menores requerimientos en términos de capacidad de absorción para la endogenización de la información de negocio permiten menores esfuerzos por parte de la Administración Pública y la dirección de la empresas. Concentrando los recursos en la esfera tecnológica, y logrando una mayor eficiencia en la asignación de los mismos. En segundo lugar, la performance previa resulta un elemento a tener en cuenta al analizar la creación y disolución de relaciones en un cluster. En contextos de proximidad geográfica, la información sobre los distintos actores locales fluye de manera constante. Por ejemplo, en charlas informales o conversaciones de café, los propietarios y directivos de empresa comparten datos o percepciones sobre la trayectoria de sus competidores. En este sentido, los conocimientos adquiridos por las empresas locales con el paso del tiempo determinan la dinámica de la red.

11 Nuestro análisis de la trayectoria innovadora anterior pone de relieve una mayor complejidad al mero efecto positivo sobre la generación de relaciones inicialmente esperado. El signo negativo que refleja el efecto Ego implica que a mejor performance previa, menor tendencia de las empresas a solicitar información de terceros. Mientras, el signo positivo alcanzado por el efecto Alter supone que a mayor éxito innovador, mayor número de solicitudes de consejo son recibidas desde el entorno local. En la medida que la trayectoria innovadora se interpreta como un referente esencial del prestigio de una empresa, la evidencia parece ciertamente consistente y justificable. Aquellas empresas del cluster con una sólida actividad innovadora se asientan en las posiciones de mayor prestigio, interés de las restantes. El halo que las rodea crea expectativas entre los menos innovadores sobre los potenciales beneficios en términos de acceso a información relevante, mejora relativa del prestigio o reducción de costes asociados al establecimiento de relaciones provechosas. Por el contrario, desde la óptica de las prestigiosas, el establecimiento de vínculos con empresas menos innovadoras puede dañar su posición relativa o hipotecar recursos en la creación de relaciones con limitada aportación. Por tanto, las empresas con posiciones de liderazgo tenderán a ser selectivas a la hora de seleccionar colaboradores. Desde una óptica de gestión, las implicaciones son relevantes. La capacidad de aportar conocimientos valiosos por las empresas locales determina su acceso a los actores clave y los efectos desbordamiento en prestigio que esto supone. Los directivos de las empresas que aspiran a beneficiarse del establecimiento de conexiones con estos líderes locales deben ofrecer inputs de valor para poder despertar su interés. A pesar de su exitosa trayectoria, los actores más innovadores no deben dejar de escanear el entorno local en búsqueda de colaboraciones fructuosas, anticipándose así a los restantes líderes locales. Las autoridades ha de ser conscientes que allanar las barreras para el establecimiento de estas relaciones asimétricas redunda en una mejora de la capacidad innovadora y el prestigio del conjunto del cluster. Parece aconsejable el despliegue de medidas que minimicen los riesgos y costes de las empresas prestigiosas o ensanchen la base de conocimiento de los menos innovadores, facilitándose así la conectividad. En tercer lugar, los resultados confirman nuestras expectativas sobre el carácter evolutivo de la génesis y dinámica relacional en los clusters, así como la ventajas de los modelos de grafos aleatorios a la hora de valorar la influencia las fuerzas estructurales de las redes intra-cluster y las características de los nodos que componen las mismas. El coeficiente negativo de la densidad global es común en las redes generadas mediante procesos sociales, y refleja que este tipo de estructuras es menos denso que las redes aleatorias exponenciales (Broekel y Hartog, 2011). Además, la significatividad alcanzada por el fenómeno de transitividad presupone la tendencia de dos empresas vinculadas a conectar también por vía indirecta. El cierre de tríadas es una fuerza impulsora en la formación de la red. Por otro lado, desde una perspectiva sistémica, este mecanismo actúa como poderoso instrumento control social, reduciendo potenciales comportamientos oportunistas y reforzando la atmósfera de cooperación. Por último, la reciprocidad no representa un mecanismo relevante para la génesis de relaciones en el seno del cluster. En línea con Ahuja et al. (2012), este resultado sugiere que los efectos de obligaciones contraídas previamente o la dinámica de reciprocidad se debilitan con el paso del tiempo. El empuje proporcionado por las relaciones preexistentes se diluye, y el efecto de antiguas estructuras sistémicas en la realidad relacional actual cambia. Directivos y responsables en materia de actuación pública deben ser conscientes de la conveniencia de cultivar la relaciones tradicionales y el dinamismo de estructuras de redes largamente asentadas. En caso contrario, los elevados costes y escasos beneficios derivados de estas relaciones conducirán al declive y disolución de la red. Este trabajo no esta exento de ciertas limitaciones. Si bien el clúster analizado representa un caso paradigmático en el contexto español, no debemos olvidar sus particularidades en cuestión de producto, proceso productivo, limitada actividad innovadora y posición avanzada en el ciclo de vida a la hora de extrapolar los resultados obtenidos. Sin duda, hemos de avanzar en el estudio de aglomeraciones empresariales con otro perfil que permitan corroborar las tendencias observadas.

12 Aunque hemos controlado posibles sesgos, el trabajo de campo se realizó mediante encuestas a directivos y propietarios de empresas. Futuras investigaciones, deben tratar de corroborar los resultados obtenidos mediante indicadores carentes de subjetividad. Finalmente, la metodología empleada permite especular con la inclusión de nuevas características a nivel de empresa que ayuden a alcanzar una pintura más completa de las dinámica relacional en contextos geográficos concretos. Las conexiones internacionales (Bathelt et al., 2004) y las distintas dimensiones de la proximidad (Boschma, 2005) ocupan un lugar prevalente entre las mismas. Bibliografía Ahuja, G., Soda, G. & Zaheer, A. (2012). The genesis and dynamics of organizational networks. Organization Science, 23, Audretsch, D. y Feldman, P. (1996). R&D spillovers and the geography of innovation and production. { ADDIN EN.CITE <EndNote><Cite><Author>Giuliani</Author><Year>2013</Year><RecNum>4620</RecN um><record><rec-number>4620</rec-number><foreign-keys><key app="en" dbid="wd2200z0m5ptsyeafesxepeavv5r95afz0ve">4620</key></foreign-keys><ref-type name="journal Article">17</ref-type><contributors><authors><author>Giuliani, Elisa</author></authors></contributors><titles><title>Network dynamics in regional clusters: Evidence from Chile</title><secondary-title>Research Policy</secondarytitle></titles><periodical><full-title>Research Policy</full-title></periodical><pages> </pages><volume>42</volume><number>8</number><keywords><keyword>Regional clusters</keyword><keyword>knowledge networks</keyword><keyword>network dynamics</keyword><keyword>wine industry</keyword><keyword>chile</keyword></keywords><dates><year>2013</year><p ub-dates><date>9//</date></pub-dates></dates><isbn> </isbn><urls><relatedurls><url>http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s </url></relate d-urls></urls><electronic-resourcenum>http://dx.doi.org/ /j.respol </electronic-resourcenum></record></cite></endnote>}american Economic Review, 86(3), Balland, P. (2012). Proximity and the Evolution of Collaboration Networks: Evidence from Research and Development Projects within the Global Navigation Satellite System (GNSS) Industry. Regional Studies, 46(6), Balland, P., Boschma, R. & Frenken, K. (2012). Proximity and innovation networks: An evolutionary approach, en: Cooke, P. (ed.) Re-framing Regional Development: Evolution, Innovation and Transition. New York: Routledge. Balland, P., de Vaan, M. & Boschma, R. (2013). The dynamics of interfirm networks along the industry life cycle: The case of the global video game industry, Journal of Economic Geography, 13(5), Bathelt, H., Malmberg, A. & Maskell, P. (2004). Clusters and knowledge: Local buzz, global pipelines and the process of knowledge creation. Progress in Human Geography, 28, Baum, J., Rowley, T., Shipilov, A. & Chuang, Y. (2005). Dancing with strangers: aspiration performance and the search for underwriting syndicate partners. Administrative Science. Quarterly, 50(4), Boix, R. & Galletto, V. (2006). Sistemas locales de trabajo y distritos Industriales marshallianos en España. Economía Industrial, 359,

13 Boschma, R. (2005) Proximity and innovation: A critical assessment. Regional Studies, 39, Boschma, R. & Frenken, K. (2010). The spatial evolution of innovation networks. A proximity perspective, en Boschma, R. y Martin, R. (eds.), Handbook on Evolutionary Economic Geography. Cheltenham: Edward Elgar. Boschma, R. & Ter Wal, A. (2007). Knowledge networks and innovative performance in an industrial district: the case of a footwear district in the South of Italy, Industry and Innovation 14, Broekel, T. & Hartog, M. (2011). Explaining the structure of inter-organizational networks using exponential random graph models: does proximity matter?. Papers in Evolutionary Economic Geography, Capello, R. & Faggian, A. (2005). Collective learning and relational capital in local innovation process. Regional Studies, 39(1), Capó-Vicedo, J. (2011). Análisis del ciclo de vida y las políticas de desarrollo de los clusters de empresas. EURE, 37(110) Capó-Vicedo, J.; Expósito-Langa, M. & Masiá-Buades, E. (2007). La importancia de los clusters para la competitividad de las PYME en una economía global. EURE, 33(98), Cassi, L. & Plunket, A. (2013). Proximity, network formation and inventive performance: in search of the proximity paradox. MPRA Paper Universidad de Munich. Alemania. Chandler, D., Haunschild, P. & Beckman, C. (2013). The effects of firm reputation and status on interorganizational network structure. Strategic Organization, 11(3), Cohen, W & Levinthal, D. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35, Cross, R. & Cummings, J. (2004). Tie and network correlates of individual performance in knowledge-intensive work. Academy of management Journal, 47, Ejermo, O. & Karlsson, C. (2006). Interregional inventor networks as studied by patent coinventorships. Research Policy, 35(3), Fornahl,D., Broekel,T. & Boschma,R. (2011). What drives patent performance of German biotech firms? The impact of R&D subsidies, knowledge networks and their location, Papers in Regional Science, 90(2), Giuliani, E. (2013). Network dynamics in regional clusters: Evidence from Chile. Research Policy,{ ADDIN EN.CITE <EndNote><Cite><Author>Bathelt</Author><Year>2004</Year><RecNum>216</RecNum><rec ord><rec-number>216</rec-number><foreign-keys><key app="en" dbid="wd2200z0m5ptsyeafesxepeavv5r95afz0ve">216</key></foreign-keys><ref-type name="journal Article">17</ref-type><contributors><authors><author>Bathelt, H.</author><author>Malmberg, A.</author><author>Maskell, P.</author></authors></contributors><titles><title>Clusters and knowledge: local buzz, global pipelines and the process of knowledge creation</title><secondary-title>progress in Human Geography</secondary-title></titles><pages>31-56</pages><volume>28</volume><dates><year>2004</year></dates><urls></urls></record></C

14 ite></endnote>} 42(8), Giuliani, E. (2007). The selective nature of knowledge networks in clusters: evidence from the wine industry. Journal of Economic Geography, 7, Giuliani, E. & Bell, M. (2005). The micro-determinants of meso-level learning and innovation: Evidence from a Chilean wine cluster. Research Policy 34, Gould, R. (2002). The origin of status hierarchies: A formal theory and empirical test. American Journal of Sociology, 107(5), Handcock, M., Hunter, D., Butts, C., Goodreau, S. & Morris, M. (2008). Statnet: Software tools for the representation, visualization, analysis and simulation of network data. Journal of Statistical Software, 24(1). URL Harhoff, D., Mueller, E. & Van Reenen, J. (2012). What are the channels for technology sourcing? Panel data evidence from German companies. Frankfurt School of Finance and Management, WP187. Hunter D. (2007). Curved exponential family models for social networks, Social Networks, 29, Hunter D., Goodreau, S. & Handcock, M. (2008). Goodness of fit of social network models. Journal of the American Statistical Association, 103(481), Lee, J. (2010). Heterogeneity, brokerage and innovative performance: endogenous Formation of collaborative inventor networks, Organization Science, 21(4), Lissoni, F. (2001). Knowledge codification and the geography of innovation: The case of Brescia mechanical cluster. Research Policy, 30(9), March-Chordá, I., Adame-Sánchez, C. & Escrig-Tena, A. (2007). Aplicación de un modelo de caracterización de la competitividad al sector de fabricación de turrón. Revista valenciana de economía y hacienda, 6: Miller, D. (1994). What happens after success: the perils of excellence. Journal of Management Studies, 31, Morris M.; Handcock, M. & Hunter D. (2008). Specification of exponential-family random graph models: Terms and computational aspects. Journal of Statistical Software, 24(4). URL Morrison, A. & Rabellotti, R. (2009). Knowledge and information networks in an Italian wine cluster. European Planning Studies 17, Nelson, R. & Winter, S. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge: Harvard University Press. Obstfeld D. (2005). Social networks, the tertius iungens orientation, and involvement in innovation. Administrative Science Quarterly, 50, Podasakoff, P., MacKenzie, S. & Lee, J. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-

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16 8282</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>} Figura 1. El clustér alimentario de Xixona. Localización geográfica

17 Tabla 1. Caracterización de las empresas del cluster alimentario de Xixona Características Empleados { QUOTE }10 10<X{ QUOTE }25 25<X{ QUOTE }50 50<X{ QUOTE } < Ventas (miles de euros) { QUOTE } <X{ QUOTE } <X{ QUOTE } < Año de creación Hasta 1970 s 1980 s 1990 s 2000 s Actividad internacional Exportador Importados Exportadores/Importadores Posición en el sistema de valor Fabricantes de producto final Proveedores Estructura legal Sociedad Anónima Sociedad limitada Otras Pertenencia a instituciones locales POD (denominación de origen) TDC (asociación empresarial) Ciudad Número de empresas (%) 10(27,8) 7(19,4) 10(27,8) 6(16,7) 3 (8,3) 10(27,9) 12(33,3) 7(19,4) 7(19,4) 15(41,7) 4(11,1) 10(27,8) 7(19,4) 16 (44,4) 19 (52,8) 84,2 26 (72,2) 10 (27,8) 17 (47,2) 15 (41,7) 4 (11,1) 22 (66,1) 24 (66,7) Xixona 36 (100) Tabla 2. Matriz de correlaciones de las variables independientes observadas Edad Capacidad de Absorción Posición sistema de valor Innovación (in) Innovación (out) Tabla 3. Descriptivos de las redes tecnológicas y de negocio Red Tecnológica Red de Negocio Densidad Reciprocidad Transitividad Centralidad Diadas

18 Vínculos Nodos Figura 2. Fuerzas endógenas de red: descripción y visualización Descripción Visualización Densidad Tendencia global de las empresas a solicitar información Reciprocidad Transitividad Tendencia a intercambiar información de manera mutua Tendencia global al cierre de tríadas en la búsqueda de información por las empresas La flecha discontinua refleja la creación de una relación en caso de efecto positivo. La flecha continua muestra una relación ya existente Figura 3. Visualización de la red técnica y la red de negocio Red Tecnológica Red de Negocio Tabla 4. ERGM: Resultados para la red técnica y de negocio Red Técnica B (p-valor) Densidad (edges) *** Reciprocidad.161 GWESP (1.5) ***.449 Edad Capacidad de Absorción **.088 Posición sistema de valor Innovación (Ego) **-.120 Innovación (Alter) ***.191 AIC 1747 BIC 1713 Significativo para: *p-valor<.1, **p-valor<..05, ***p-valor<..01 Red de Negocio B (p-valor) *** *** ***-.222 ***

19 Nombre de archivo: Paper-Belso Directorio: C:\Documents and Settings\Administrador\Escritorio Plantilla: C:\Documents and Settings\Administrador\Datos de programa\microsoft\plantillas\normal.dot Título: Asunto: Autor: AECR Palabras clave: Comentarios: Fecha de creación: 15/10/ :01 Cambio número: 2 Guardado el: 15/10/ :01 Guardado por: nn Tiempo de edición: 0 minutos Impreso el: 15/10/ :02 Última impresión completa Número de páginas: 18 Número de palabras: (aprox.) Número de caracteres: (aprox.)

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