Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México

El presente estudio tiene por objetivo “reconstruir” y comparar las redes de flujo de conocimiento e información tecnológica (RFCIT) en la industria acuícola, específicamente en el cultivo de camarón, de dos de las principales regiones productoras de camarón de cultivo en México: el municipio de Aho...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: León Balderrama, Jorge I., Gutiérrez López, Lydia V., Carrazco Escalante, J. Crisóforo
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Militar Nueva Granada 2019
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10654/34041
id ir-10654-34041
recordtype dspace
institution Universidad Militar Nueva Granada
collection DSpace
language Español (Spanish)
description El presente estudio tiene por objetivo “reconstruir” y comparar las redes de flujo de conocimiento e información tecnológica (RFCIT) en la industria acuícola, específicamente en el cultivo de camarón, de dos de las principales regiones productoras de camarón de cultivo en México: el municipio de Ahome, ubicado al norte del estado de Sinaloa, y la región costera centro-sur del estado de Sonora. El estudio se basa en el enfoque del Análisis de Redes Sociales (ARS) y la información utilizada fue obtenida directamente mediante la aplicación de una encuesta a una muestra de 91 empresas dedicadas al cultivo de camarón en las regiones mencionadas. Las conclusiones del estudio señalan que las características y configuración de la RFCIT de la acuicultura de Sinaloa le han permitido a esta entidad tener una ventaja de competitividad frente a Sonora para paliar los efectos de la crisis de los últimos años.
format Artículo (Article)
author León Balderrama, Jorge I.
Gutiérrez López, Lydia V.
Carrazco Escalante, J. Crisóforo
spellingShingle León Balderrama, Jorge I.
Gutiérrez López, Lydia V.
Carrazco Escalante, J. Crisóforo
Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
author_facet León Balderrama, Jorge I.
Gutiérrez López, Lydia V.
Carrazco Escalante, J. Crisóforo
author_sort León Balderrama, Jorge I.
title Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
title_short Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
title_full Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
title_fullStr Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
title_full_unstemmed Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México
title_sort análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en méxico
publisher Universidad Militar Nueva Granada
publishDate 2019
url http://hdl.handle.net/10654/34041
_version_ 1712102118533365760
spelling ir-10654-340412020-01-08T19:29:33Z Análisis comparativo de la red de flujos de conocimiento e información tecnológica en dos regiones líderes en el cultivo de camarón en México León Balderrama, Jorge I. Gutiérrez López, Lydia V. Carrazco Escalante, J. Crisóforo El presente estudio tiene por objetivo “reconstruir” y comparar las redes de flujo de conocimiento e información tecnológica (RFCIT) en la industria acuícola, específicamente en el cultivo de camarón, de dos de las principales regiones productoras de camarón de cultivo en México: el municipio de Ahome, ubicado al norte del estado de Sinaloa, y la región costera centro-sur del estado de Sonora. El estudio se basa en el enfoque del Análisis de Redes Sociales (ARS) y la información utilizada fue obtenida directamente mediante la aplicación de una encuesta a una muestra de 91 empresas dedicadas al cultivo de camarón en las regiones mencionadas. Las conclusiones del estudio señalan que las características y configuración de la RFCIT de la acuicultura de Sinaloa le han permitido a esta entidad tener una ventaja de competitividad frente a Sonora para paliar los efectos de la crisis de los últimos años. 2019-06-30 2020-01-08T19:29:33Z 2020-01-08T19:29:33Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rfce/article/view/3953 10.18359/rfce.3953 http://hdl.handle.net/10654/34041 spa http://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rfce/article/view/3953/3361 /*ref*/Ahuja, G. (2000) Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal study. Administrative Science Quarterly, 4, pp. 425-455. Bonacich P.F. (1987). Power and centrality: A family of measures, Amer. J. Sociol., 92 (1987), pp. 1170–1182. Booher, D. E., & Innes, J. E. (2002) Network power in collaborative planning. Journal of planning education and research, 21(3), 221-236. Borgatti, S., A. Mehra, D. Brass & Labianca, G. (2009) Network analysis in the social sciences. Science CCCXXIII (5916): 892-895. Borgatti, S., Everett, M. & Freeman, L. (2002) Ucinet for Windows: Software for social network analysis. Analytic Technologies. Brand M, E. G. (2006). Estructura de relaciones interorganizacionales. Análisis de Redes Sociales Comuna seis de Medellín Proceso: Mapeo de relaciones interorganizaciones comunitarias. (Centro de Estudios de Opinión, Ed.). Medellín: Universidad de Antioquia. Caloghirou, Y., Kastelli, I. & Tsakanikas, A. (2004) Internal capabilities and external knowledge sources: complements or substitutes for innovative performance? Technovation, 24, 29–39 D’costa, A.P. (2002) Export growth and path-dependence: the locking-in of innovations in the software industry. Science Technology & Society 7(1), 51-89. Freeman, L. C. 1979. Centrality in social networks: Conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215-239 Frenzen, J. & Nakamoto K. (1993), "Structure, Cooperation, and the Flow of Market Information," Journal of Consumer Research, 20 (December), 360-75. Fritsch, M. & Kauffeld-Monz, M. (2010) The impact of network structure on knowledge transfer: an application of social network analysis in the context of regional innovation networks", The Annals of Regional Science, Vol. 44, No. 1, pp. 21-38. Gomes, C. & Kruglianskas, I. (2009) Management of external sources of technological information and innovation performance, Int. J. Innovation and Technology Management, 6, No. 2, pp.207–226. Granovetter, M. (1973) The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78, p.1360–1380 Gutiérrez V. & León-Balderrama J. (2015) Redes de transferencia de conocimiento y su impacto en la innovación. En: Bracamonte Sierra y León Balderrama. Redes Regionales de Conocimiento e Innovación. CIAD y Colegio de Sonora; Hermosillo, México Hambrick D, Cho T. & Chen M. (1996). The influence of top management team heterogeneity on firms' competitive moves. Administrative Science Quarterly 41: 659-684. Hanneman, R.A. & Riddle M. (2005) Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside Hansen, M. (1999) The search transfer problem: The role of weak ties in sharing knowledge across organization subunits. Administrative Science Quarterly, 44, pp. 82-111. Herminia, I. (1993) Network centrality, power, and innovation involvement: determinants of technical and administrative roles, Academy of Management Journal, 36(3), 471-502 Kline, S.J. & Rosenberg, N. (1986) An Overview of Innovation. En: R. Landau and N. Rosenberg (eds) The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth, Washington D.C. National Academy Press, pp. 275-304 Knoke, D. & Yang S.(2008). Social Network Analysis. Los Angeles: Sage Laursen, K. & Salter, A. (2006) Open for innovation: the role of openness in explaining innovation performance among UK manufacturing firms. Strategic Management Journal, 27(2), 131-150. Liu, J. & Chaminade, C. (2010) Dynamics of a technological innovator network and its impact on technological performance. Innovation, 12(1), 53-74. Lundvall, B.Å. (1992) User–producer relationships, national systems of innovation and internalization. En B.- Å. Lundvall National systems of innovation. Towards a theory of innovation and interactive learning. London, Pinter, pp. 45-67 Marsden, P. & Campbell K.(1984), "Measuring Tie Strength," Social Forces, 63 (December), 482-501. McCarthy, B. (2008) The evolution and transformation of networks: a study of private health insurance in Ireland, Irish Journal of Management, 29(1), 87-113. Moreno, J. L. (1951) Sociometry, Experimental Method and Science of Society. Beacon, NY: Beacon House Narula, R. (2002) Innovation systems and ‘inertia’ in R&D location: Norwegian firms and the role of systemic lock-in. Research Policy 31(5), 795-816. Nooteboom, B. (2004) Inter-firm collaboration, learning and networks. An integrated approach. London, Routledge. Pelled L, Eisenhardt K. & Xin K. (1999) Exploring the black box: an analysis of work group diversity, conflict, and performance. Administrative Science Quarterly 44: 1-28. Pietrobelli, C. y R. Rabellotti (2009) Innovation systems and global value chains In: B.-A. Lundvall, K. Joseph, C. Chaminade and J. Vang Handbook of innovation systems and developing countries. Cheltenham, Edward Elgar Powell, W., Koput, K. & Smith-Doerr, L. (1996) Interorganizational collaboration and the locus of innovation: Networks of learning in biotechnology. Administrative Science Quarterly, 41(1):116-145. Reagans, R. & McEvily, B. (2003) Network Structure and Knowledge Transfer: The Effects of Cohesion and Range. Administrative Science Quarterly 48:240–67. Rodan S. & Galunic C. (2004). More than network structure: how knowledge heterogeneity influences managerial performance and innovativeness. Strategic Management Journal 25(6): 541-562. Sabatier, P. & Jenkins-Smith, H., Eds. (1993) Policy change and learning: an advocacy coalition approach. Boulder, CO, Westview Press Scott, J. (2000) Social network analysis. A handbook, London, Sage. Urban G. & Von Hippel E. (1988). Lead user analysis for development of new industrial products. Management Science 34(5): 569–582 Uzzi, Brian (1996), "The Sources and Consequences of Embed- dedness for the Economic Performance of Organizations: The Network Effect," American Sociological Review, 61 (August), 674-98. Wasserman, S. & Faust, K. (1994) Social network analysis. Cambridge, UK: Cambridge University Press. Derechos de autor 2019 Revista Facultad de Ciencias Económicas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 application/pdf Universidad Militar Nueva Granada Revista Facultad de Ciencias Económicas; Vol. 27 Núm. 2 (2019): (Versión preliminar); 9-32 1909-7719 0121-6805
score 12,111491