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    2018-11-13

    A diferencia de la anterior que cabe denominar vía “tradicional” de aprendizaje ejemplificada por los tigres asiáticos, algunos autores sugirieron que las condiciones de difusión del nuevo paradigma y los avances logrados en México, aunque limitados, prefiguraban una vía alternativa de aprendizaje tecnológico local (). Esa vía alternativa implica la inserción de las empresas local-nacionales en oleuropein los escaños “medios” de la cadena global de valor, significativamente en el componente de software, no de hardware. La vía “software” o alternativa de aprendizaje aunque tuvo brotes en varias localidades, mostró mayores signos de radicación en Guadalajara y municipios colindantes (ver Dabat et al., op. cit.; ). El objetivo del presente artículo es aplicar una variante del concepto de red de conocimiento al territorio de Guadalajara, bajo la hipótesis de que la estructuración y dinámica territorial comenzó oleuropein cambiar desde mediados de la década de 1980; el proceso se aceleró hacia comienzos de la década del 2000, orientándose hacia un mayor poblamiento, diversificación e interconectividad. Es decisiva la presencia de filiales de empresas globales de diseño y prueba de producto, que tienden a actuar como eje de la emergente red empresarial, vinculándose para obtener personal calificado (trabajadores del conocimiento) con los centros de educación superior. La nueva estructuración territorial de actividades ha estado lejos de conformarse espontáneamente; es más bien, el producto de lo que Schmitz (1999) llama “eficiencia colectiva”, que despegó durante la crisis de la primera mitad de los 2000 y estableció la direccionalidad de la subsecuente reestructuración de las actividades productivas de la localidad. La metodología que se empleó para probar la hipótesis se basó en trabajo de campo, por medio de entrevistas estructuradas a profundidad, siguiendo un método inductivo-deductivo. Se definieron los agentes arquetípicos propios de una red y se les dio la configuración concreta, como se especifica en el tercer apartado. El paso anterior permitió canalizar las entrevistas a molecular biology los agentes relevantes. Para ordenar los resultados de las entrevistas se formularon modelos simples no econométricos en virtud de que la evidencia es esencialmente cualitativa. La conformación del marco teórico fue crucial en la medida que orientó el trabajo de campo y dio forma a la interpretación de la evidencia empírica. Como ya se dijo, se tomó como punto de partida el concepto de redes de conocimiento, para replantearlo como “ecosistema productivo”, ya que las actividades locales de innovación propiamente dichas son mínimas. La conceptualización del trabajador del conocimiento y su papel en las redes globales se tomó de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos ( y Dieter Ernst, 2010).
    Redes de innovación y conocimiento, territorio e instituciones Virtualmente todas las actividades de innovación e incluso las de descubrimiento, implican necesariamente cierto grado de interacción entre diversos agentes, empresariales y no empresariales (Von Hippel, 1988). Al aumentar dramáticamente la incidencia de la innovación en la producción capitalista, desde mediados del siglo XX, pero sobre todo de los 1970 en adelante, esa interacción se amplificó y profundizó, por lo que se requirió perfeccionar el aparato teórico para el estudio de esa relación. De la nueva agenda teórica surgió una variedad de conceptos: sistemas de innovación (nacional, regional, sectorial), red de conocimiento, triple hélice, pero sobre todo el de redes. La incidencia territorial (o proximidad geográfica) se ha considerado determinante en el caso de las redes, pero también en los sistemas regionales de innovación (ver Cooke, 2001 y Breschi y Lissoni, 2001). La interface entre red y territorio deriva principalmente de la naturaleza del conocimiento tácito, cuya transmisión implica proximidad e interacción (Breschi y Lissoni, op. cit.). Lo anterior significa que los cluster se pueden definir como estructuraciones territoriales de redes de agentes orientados a la innovación (Porter, 2009).