Межорганизационного сотрудничества и множества инноваций: сети обучения в области биотехнологии
В последние десятилетия наблюдается беспрецедентный рост в корпоративном партнерстве и зависимость от различных форм внешнего взаимодействия (Хергерт и Моррис, 1988; Мауэри, 1988; Hagedoorn, 1990, 1995; Badaracco, 1991; Hagedoorn и Schakenraad, 1992; Gulati, 1995 ). Исторически, фирмы организовали исследований и разработок (R
Мы не сомневаемся в том, что необходимо объединить дополнительных средств играет определенную роль в росте межфирменных союзов. Тем не менее, мы хотим, чтобы изучить различные аргументы, один, что мы думаем больше объяснительной силой в отрасли, в которых знания, быстро развивается. Один из основных выводов из разнообразных исследований, является то, что R
Кроме того, новые виды организационной практики могут возникнуть для использования этих новых разработок (Шумпетер, 1934; Абернети и Кларк, 1985 г., Ташман и Андерсон, 1986 Ташман и Розенкопф, 1992). Такие радикальные новых обладают потенциалом для реструктуризации промышленности пожилые, поэтому фраза Шумпетера: "бури творческого разрушения". Наиболее удачным последние экземпляры имеют последствия первого транзистора, а затем на интегральных схемах электронной промышленности (Дж. Фримен, 1990) и влияние биотехнологии на зрелых фармацевтической промышленности. Биотехнология представляет компетентности уничтожить инновационной, поскольку она основывается на научной основе (иммунологии и молекулярной биологии), что существенно отличается от базы знаний (органическая химия) более создана фармацевтической промышленности.
Целью данной работы является изучение организационных механизмов, которые возникли в связи с технологическими брожение порожденных биотехнологии. Мы делаем ставку на форм сотрудничества предпринимаемые специализированных биотехнологических фирм и оценить вклад кооперативных предприятий к организационному обучению. Одним словом, мы стремимся к карте сети структуры этой новой отрасли и объяснить цели служил на обширные связи, характерные для этой области.
СОТРУДНИЧЕСТВО и организационное обучение
Когда есть режим быстрого развития технологий, научно-исследовательские достижения настолько широко распространены, что ни одна фирма имеет все возможности внутреннего необходимые для успеха. Многие группы конкуренты могут работать на тех же целей; награды перейти к быстрым. Таким образом, новые технологии, как стимул, и в центре внимания целого ряда совместных усилий, направленных на снижение присущие неопределенности, связанные с новыми продуктами на рынки. Продолжительность всей литературы по партнерству является аргументом, что сотрудничество повышает организационного обучения (Hamel, 1991; Доджсон, 1993). Мы различаем, однако, два различных направлений, а думать о взаимодействии и обучения ..
Один подход заключается в основном стратегические (Тис, 1986; Уильямсон, 1991). Выбор в объединении ресурсов с другой организацией, зависит от расчетов, сопряженных с риском по сравнению с возвращения. Очевидно, что зависимость от внешних партнеров, связан опасности (Powell, 1990; Сабель, 1993). Отсутствие доверия между сторонами, трудности в отказе от контроля, сложность совместного проекта, и дифференцированного способность приобретать новые навыки все барьеры на пути эффективного сотрудничества. Кроме того, в тех отраслях, где межфирменных соглашений относительно часто, не может быть конкурентоспособной путаница о том, кто является союзником, а кто нет. Партнерству таким образом, решение зависит от размера каждого партнера и его позиции в "цепочки создания добавленной стоимости", уровень технологического развития, нехватка ресурсов, а также предыдущий опыт с альянсов.
Форма сотрудничества предполагаемого варьироваться в зависимости от конкретных видов навыков и ресурсов, подлежащих обмену (Hennart, 1988; Пизано, 1989; Parkhe, 1993). Поставленный таким образом, решение о сотрудничестве является вариантом делать или покупать решение, оформлена в основном с точки зрения экономики трансакционных издержек. Таким образом, фирмы обращаются к сотрудничеству на приобретение ресурсов и навыков, которые они не могут производить внутри, когда опасности сотрудничества могут быть привлечены к допустимый уровень ..
Согласно альтернативной аргумент, обучение социальных строительного процесса (Браун и Дагид, 1991). С этой точки зрения, то, что узнал, глубоко связаны с условиями, при которых он узнал. Создание знаний осуществляется в рамках общины, которая постоянно меняется и развивается, а не туго или статическими. Канонических формальной организацией, с ее бюрократической жесткости, является плохим средством обучения. Источники инновационных не проживают исключительно внутри фирм, вместо этого, они обычно встречаются в промежутках между компаниями, университетами, исследовательскими лабораториями, поставщиками и клиентами (Powell, 1990). Таким образом, степень, в которой фирмы узнать о новых возможностях является функцией от степени их участия в таких мероприятиях (Levinthal и в марте 1994).
Браун и Дагид (1991: 48) кратко этой точки зрения хорошо, заявив, что процесс обучения составляет около стать практиком, а не узнать о практике. Гиппеля (1988) показал, что торговые ноу-хау часто требует установления долгосрочных отношений, в которых происходит обмен в рамках уроков и общий код ..
Март (1991) захватили эти различные точки зрения обучения в своих рассуждениях о различиях между разведкой и разработкой в организационном обучении. Он утверждал, что "сущность эксплуатации является уточнение и расширение существующих компетенций, технологий и парадигм... [] Сущность разведке эксперименты с новыми вариантами" (март, 1991: 85). Эксплуатация генерирует предсказуемых доходов, в то время возвращается из разведки гораздо более неопределенными. Исследование стоит дорого, часто бесплодны, а "единственный способ закончить первый" (Levinthal и в марте 1994: 106).
Тем не менее грязному миру практике часто стирает различия аккуратные теории. Эксплуатация и разведки, а также расчет и сообщества связаны между собой. Организационное обучение и функции доступа к знаниям и возможности для использования и на основе таких знаний. Мы следуем Нельсон (1990b) и Стинчкомб (1990), утверждая, что организационные механизмы, которые обеспечивают доступ к знаниям быстро и надежно производить конкурентоспособные преимущества. Но вместо того, видя такие деятельности, как расчетные и стратегические, мы опираемся на длинный ряд исследований, подчеркивает центральную роль навыков и осуществления процедур в организациях (Сайерт и в марте 1963, Нельсон и Winter, 1982; Стинчкомб, 1990) ..
Сложную обстановку в быстро развивающихся областях, в которых знания и сложных и разбросанных по всему, выходит за рамки простого подсчета делать или покупать решение. Исследование спроса прорывы спектр интеллектуальных и научных знаний, что значительно превышает возможности любой отдельно взятой организации, о чем свидетельствуют два заметных последних открытий в области биотехнологии. Развитие животного модель болезни Альцгеймера появился в докладе (Nature, 9 февраля 1995) соавторстве 34 ученым, связанным с два новых биотехнологических компаний, одна создана фармацевтическая фирма, ведущих университетских исследований, лабораторных исследований федерального и некоммерческая научно-исследовательского института. Кроме того, издание выявления сильного кандидата в определении генов предрасположенности к груди и рака яичников (науки, октябрь
7, 1994) признакам 45 соавторов извлечь из биотехнологической компании, американской медицинской школы, канадской медицинской школы, установленных фармацевтической компании, и государственные научно-исследовательские лаборатории. Что более важно, чем количество авторов разнообразие источников инноваций и широкого круга различных организаций, участвующих в этих публикациях прорыв ..
Обучение по сети
Мы считаем, что когда знания широко распространены и приносит конкурентное преимущество, множества инновационных находится в сети межорганизационных отношений (Powell и Брантли, 1992). Чтобы остаться в текущем быстро движущихся области требует, чтобы организация руку в процессе исследования. Пассивными получателями новых знаний в меньшей степени оценить его стоимость, или быть в состоянии быстро реагировать. В отраслях, в которых ноу-хау является критической, компании должны быть экспертами, как на научно-исследовательские и проведения совместных исследований с такими внешними партнерами, как университетские ученые, исследовательские больницы и квалифицированных конкурентов. При рассмотрении вопроса о совместных исследований увеличить вероятность последующего других видов сотрудничества, мы строим сеть аналоговых Коэна и Levinthal в (1989, 1990) понятие "поглощающий потенциал". Фирмы с более широкими возможностями, чтобы узнать адепт на внутренних и внешних R
Внутреннего потенциала и внешнего сотрудничества не заменяют друг друга, но дополняющих друг друга (Мауэри и Розенберг, 1989; Arora и Gambardella, 1994). Внутренние возможности необходимо при оценке исследований, проведенных на улице, в то время как внешнее сотрудничество обеспечивает доступ к новостям и ресурсы, которые не могут быть по определению (Nelson, 1990b). Сеть служит местом инновационной, поскольку она обеспечивает своевременный доступ к знаниям и ресурсам, которые в противном случае отсутствует, в то же время тестирования внутреннего опыта и способности к обучению ..
Наша концепция сети обучения особое внимание уделяется двум ключевым замечания: (1) межорганизационное сотрудничество не просто средства для компенсации отсутствия внутренней навыков, (2) они не должны рассматриваться как ряд дискретных транзакций. стоимость фирмы и ее способность в качестве соавтора связано с его внутренними ресурсами, но в то же время, сотрудничество развивает и укрепляет те внутренние компетенции. Фирмы углубить их способности к сотрудничеству не только за счет управления dyadically отношений, но и переработки экземпляров программы для синергетического партнерства. К примеру, Ричард DiMarchi, вице-президент по исследованиям в эндокринной Eli Lilly и Компания подчеркивает, что самую большую ошибку в своей компании могут внести в управлении исследований союзов относиться к ним как "один-офф" - независимая отношения преследовали отдельно (личное общение с первого автора).
Разработка совместных процедур выходит за рамки просто научиться поддерживать большое количество связей. Фирмы должны научиться передавать знания через союзы и найти себя в этих должностях сети, которая позволяет им идти в ногу с наиболее перспективных научных и технических достижений ..
На наш взгляд, сотрудничество в высокотехнологичных отраслях правило, отражают не только официальные договорные обмена. Когда первый автор представил главный исполнительный директор (СЕО) Centocor со списком официальных соглашений своей фирмы, он отметил, что "верхушка айсберга - это исключает десятки рукопожатие сделок и неформальных сотрудничества, а также, вероятно, сотни сотрудничеству ученых нашей компании со своими коллегами в других странах. " Под самый официальных связей, следовательно, заключается море неофициальных отношений. Многие союзы - не важно, что их якобы функции - отражают отношения, которые имеют преимуществ, помимо обмена частности, указанных в официальном соглашении. Тем не менее, R
Знание облегчает использование других знаний. Какие уроки можно извлечь является критически повлиять то, что уже известно. Вице-президент по корпоративным исследованиям Xerox положить этот момент прекрасно: "Для того, чтобы промышленные организации исследований, в тесном контакте с новыми достижениями в области фундаментальной науки, очень важно... Быть активным участником на переднем крае мировой науки . Эффективные технического обмена требует, чтобы промышленные организации имеют свои основные результаты исследования... для использования в качестве валюты обмена "(Пейк, 1986:36, курсив в оригинале) ..
Накопленные данные на границах исследования представляют использовать для доступа, усваивать и использовать новые идеи и информацию. R
Знание также требует других знаний. Когда источников экспертизы разных совместных R
Вариант 1: больше () количество научных исследований и разработок союзов и (б) опыт работы в управлении R
Организация одновременно учится которых сотрудничество продолжить и как действовать в контексте многочисленных совместных предприятий. Динамики сотрудничества являются эндогенными в высокотехнологичных областях, в которых научные достижения топлива новых открытий, которые в свою очередь требует новых форм сотрудничества в целях развития. При сотрудничестве вытекает из членства в общем-технического сообщества, так как мы спорили, партнерство является рутинной и происходит более охотно, с меньшими усилиями. Сотрудничество становится возникающим - вытекающих из текущих отношений - неофициальный характер, и nonpremeditated (Гиппеля, 1988; Hakansson, 1990).
Таким образом, если фирма начинает сотрудничать, она развивает опыт сотрудничества и репутацию в качестве партнера. Со временем, фирмы разрабатывают возможности для взаимодействия с другими фирмами. Опыт совместных сетей оказывается благодатной почвой для дальнейших официальных партнерских отношений и расширения массива неформальных отношений. Широкий спектр совместных усилий обеспечивает более широкие возможности для уточнения организационных процедур для сотрудничества и сделать их более универсальными.
Информации, которая проходит через сети зависит от позиции каждого участника в структуре промышленности. Фирмы, имеющие доступ к более разнообразный набор деятельности, а также с более значительным опытом в сотрудничающих которые могли бы лучше найти себя в информационно-богатыми позиции. Мы утверждаем, что компании с большим опытом больше связей и связей они обеспечивают более важную взаимосвязь. Кроме того, опыт работы с различными исследований механических и сетей связи, что опыт приносит определить, насколько хорошо расположена фирма становится. Таким образом, мы прогнозируем:
Гипотеза 2: больше () число R
Дифференциальных место в сети партнерских результатов на предприятиях, имеющих различные возможности для сотрудничества пользуются. Более формально, мы утверждаем, что центральной связности формы репутации фирмы и создает видимость, производить доступ к ресурсам с помощью совместного использования выгод, богатые сетей. Такая репутация может значительно расширить возможности компаний по привлечению талантливых новых сотрудников. Местонахождение в сети таким образом, формирует характер конкуренции. Фирмы более в центре города должны иметь более своевременный доступ к перспективным новых предприятий, а с более широкое взаимодействие, опыт должен быть больше возможностей для их использования. Опыт в управлении связей позволяет фирме быстро перемещаться в поиске новых проектов и направления их внутри организации, что позволяет рост происходит таким образом, наоборот, аналогично абсорбционной способностью.
Положите разговорном, фирма растет, будучи игроком, он не стал игроком растет. Таким образом, мы утверждаем:.
Гипотеза 3: Чем больше фирма (а) центральное место в сети связи и (б) опыт работы в управлении связей в данный момент времени, тем быстрее его последующего роста, контроль за предыдущие роста.
Наконец, мы ожидаем, что эти доходы от опыта с различными совместной деятельности должен вызывать положительные отзывы. Информации, которая проходит через сети зависит от позиции каждого участника в общей структуре сети. Дифференциальных место в сети партнерских результатов на предприятиях, имеющих различные возможности для сотрудничества пользуются. Фирмы, которые расположены в обширной сети сотрудничества являются запуталась в сложных и переход моделей соперничества и сотрудничества. Кроме того, опыт фирмы с сетями и его место в их изменить характер конкуренции. Больше не может быть целью, чтобы победить вашего противника, чтобы не устранит сотрудником в другой проект.
Центральное место в сети облегчает общего понимания и общих принципов сотрудничества, таким образом, дальнейшего повышения курса. Таким образом, мы утверждаем:.
Гипотеза 4: большую центральную фирмы в сети отношений в данный момент времени, тем больше число последующих R
Биотехнологической промышленности
Мы исследуем только гипотезы, полученные в рамках области биотехнологии, молодой промышленности на базе науки. Новаторская работа Уотсона и Крика в начале 1950-х, в котором описывается структура ДНК в виде двойной спирали, заложили фундамент для развития науки о молекулярной биологии. Основные технологии, используемые в биотехнологии - ДНК синтез и последовательность, слияния клеток методологий для получения гибридом - примерно двадцать лет. Однако, несмотря на свою молодость, биотехнологии растущей области. Комментаторы предполагают, что молекулярная / клеточной биологии привели к перемещению физики как наиболее известный из наук, толкая "биологии за описательный этап в развитии мощных моделей и экспериментальных методов, которые помогают нам понять, самых основных жизненных процессов" (Keller, 1990: 124) ..
По аналогии с развитием физики в первой половине нынешнего столетия, фундаментальные исследования в области биологических наук стимулом к которому послужило его исключительных-технического потенциала. Для студентов организаций, это скорость и масштабы коммерческих разработок в области биотехнологии, что является замечательным. Хотя биотехнологические имеет свои истоки в лабораториях университетов и исследовательских институтов, было в коммерческой эксплуатации в малых, наукоемкие компании, первой из которых стала публичной в 1980 году. В полтора десятилетия, поскольку сотни компаний, были созданы в США, и еще многие за рубежом. Инвесторы всех видов налил миллиарды в биотехнологии, по некоторым подсчетам, более $ 60 млрд к 1993 году. Эти предпринимательские компании сталкиваются с жесткими препятствиями, многие компании наткнуться на долгий и извилистый путь от наркотиков развития на основе нормативного утверждения в медицинских рынке.
Процесс создания новых биотехнологических препаратов является наукоемкой, очень длительный и чрезвычайно дорогой ($ 100-300 млн в продукт). Тем не менее, к исходу 1994 года, двадцать пять на основе биотехнологии препаратов были одобрены продуктами и лекарствами США (FDA). В настоящее время более 220 лекарственных средств на различных стадиях клинических испытаний, а также около двух десятков препаратов FDA ожидают утверждения. Разработка лекарственного сроки среднем от 7 до 11 лет от открытия к запуску в области фармацевтики, а биотехнологических компаний привели новых лекарств на рынок в сроки от 4 до 8 лет (Powell, 1996a). продаж Biotech промышленности достиг $ 7 млрд в 1993 году, впечатляющие суммы для молодых поля, но все же два миллиарда меньше, чем продажи фармацевтического гиганта Merck (Gupta, 1994: C4) ..
Во многих отношениях, биотехнологии, не промышленности как таковой, а набор технологий, с потенциалом для изменения различных областях - фармацевтики, химии, сельского хозяйства, ветеринарии, медицины, даже удаления отходов. Многие исследователи (например, ячменя и Фримен, 1992; Амберджи, Шан и Сингх, 1994) лечить широкий спектр биотехнологических компаний сопоставимы. С другой стороны, мы сознательно ограничить наше внимание лишь те, для коммерческих фирм занимается главным образом в человеческом терапевтических и диагностических средств, именуемый в дальнейшем посвященный биотехнологических фирм, или DBFs. Мы убеждены, что терапия сектора обусловлена различными программу научных исследований и действует в течение особый режим регулирования. (2) Мы намеренно опускаем фирм, занимающихся только в сельскохозяйственных, ветеринарных, или биоремедиации деятельности и исключить периферической компаний, которые производят только оборудование, материалы, или тест-наборы для промышленности ..
Как человеку биотехнологической отрасли, разработанные в 1980-х годов стало ясно, что весь спектр необходимых навыков (например, фундаментальные исследования, прикладные научные исследования, клинические процедуры тестирования, производство, маркетинг и сбыт, а также знания и опыт в процесс регулирования), могут не легко собрать под одной крышей. навыки фундаментальной науки и прикладных исследований, необходимых для создания новых продуктов были основаны в университетах, исследовательских институтах и DBFs (Смит-Эрик Шмидт, 1994; Цукер, Дарби и Брюер, 1994; Пауэлл, 1996b). В поле, в котором научных знаний имеет первостепенное значение, биотехнологические компании должны установить их добросовестность с исследованиями ученых. Они делают это, инвестируя значительные средства в R
Такая практика содействовать единого технологического сообщества между университетами и DBFs. Профессора принять отпусков в биотехнологических компаний, научных сотрудников двигаться вперед и назад между университетами и фирмами, а также ведущие университеты конкурируют за промышленность ученых. 1993 Нобелевская премия по химии было уделено Кари Маллис за проделанную работу в биотехнологической компании ..
Венчурные капиталисты работающих большинство первых открытий и руководствуясь многих фирм через их ранние годы. Но переход от фундаментальных исследований до разработки продукта требуется не только много денег, он также потребовал опыт в проведении обширных клинических испытаний и обеспечения федерального нормативного утверждения. Ни университеты, ни DBFs были хорошо оснащены для выполнения этих задач, но крупных фармацевтических фирм, безусловно, есть. Большие фармацевтической были заподлицо с наличными, так и контролируемых каналов сбыта по всему миру. Но учрежденных фармацевтических фирм не удалось создать внутренне рода исследований окружающей среды, что способствует постоянной инновации и открытия. Так различных участников биотехнологических обратились к созданию совместных предприятий, научно-исследовательских соглашений меньшинств инвестиций в акционерный капитал, лицензирование и различные виды партнерств, чтобы компенсировать отсутствие у них внутренних возможностей и ресурсов (Пизано, 1989, 1991; Arora и Gambardella, 1990, 1994; Пауэлл и Брантли, 1992).
Пожалуй, наиболее глубокое различие между биотехнологических фирм и крупных фармацевтических компаний является управление и организация научно-исследовательского процесса, причем первые гораздо ближе к фундаментальным наукам, чем вторые. Биотехнологии, однако, оказалась необычной случае компетенции уничтожения. Научные открытия коренным образом изменили характер процесса открытия лекарств, но как только новое лекарство разработано, основная проблема неопределенности развития технологий в безопасных и эффективных медицинских продуктов, которые могут быть направлены широко компетенции, при котором создан фармацевтической фирмы очень хорошие. Таким образом, технологические прорывы, равные по исследованию передний также создать новые возможности для существующих фирм в эксплуатации.
Следовательно, обстоятельства, необходимость взаимного развития. Малые предприятия требуют больших фирм финансовой поддержки и нормативных смекалка, а более крупные корпорации желание доступ к исследованию доблесть небольших компаний ..
МЕТОД
Данные
Мы пытались объяснить картины межорганизационных соглашений, структура обучения в области биотехнологии. Эти соглашения официальных связей, часто включающие в себя очень дорого инвестиций с обеих сторон. Мы создали реляционную базу данных, которая содержит отдельные файлы для (1) DBFs в человеческом терапевтических и диагностических средств, (2) официальные договорные, межорганизационные соглашения с участием DBFs, и (3) партнеров по этим соглашениям. Информация, собранная для каждого DBF включает дата основания, уровень занятости, источниках финансирования, а также соглашения о сотрудничестве, который мы рассматривали в качестве связи. Мы каждый закодированный галстук для своих целей и продолжительности с использованием неявной логикой производства классифицировать их по категориям, как показано в таблице 1: R
Независимых переменных. Мы основали наши прогнозы по предварительной меры совместной исследовательской деятельности и опыт, не-R
Совместное R
Контроль переменных. В прогнозировании разнообразия и центральное положение, мы явно включить элементы управления для предварительного общего числа связей. Кроме того, мы контролировали числа связей каждого типа (кроме R
В качестве альтернативы личному опыту, мы использовали календарный возраст фирмы в момент времени т для захвата чужой опыт или преимущества за счет создания внутренней процедуры, как контроль во всех прогнозов последствий совместных R
Статистические методы
Наши данные включают пять лет сечения записей. В каждом сечении, переменные были измерены на уровне компаний. Чтобы проверить предсказания нашего обучения точки зрения, мы использовали модель панели регрессии. Выбор этого метода предполагает два основных теоретических соображений, а также необходимость решения ряда статистических проблем, которые вытекают из этих проблем. Первое теоретическое соображение, что учиться находится внутри фирмы и происходит с течением времени. Мы считаем, что в то время как обучение происходит через сеть связей, фирмы являются участниками и получателями навыков и опыта, что обучение приносит. Это создает две соответствующие статистические проблемы: неоднородность незаметно и автокорреляции ..
Ненаблюдаемой неоднородность возникает из-за различий между фирмами в пропущен переменные, которые являются постоянными с течением времени и может повлиять на независимых и зависимых переменных (в общее дело). Например, крупные фирмы могут иметь более R
Мы были заинтересованы в оценке динамической модели, в которых независимыми переменными являются отставал на один год. Фирмы могут быть "запечатлел" или иным образом начать на траектории развития до начала нашего наблюдения период. Эти траектории могут, естественно, меняющихся моделей, которые изменяются с течением времени в согласованной способами, но те, что мы не можем предвидеть, ни меры. Бездействие важный фактор, который со временем меняется внутри фирм приведет к автокоррелированных ошибки и, возможно смещение оценок параметров, в которых мы более всего заинтересованы. Один из способов разорвать взаимосвязь с течением времени, с тем, чтобы не переоценить последствия наших предположили независимыми переменными, должна включать отставали зависимой переменной, [y.sub.i, т-1] в качестве предсказателя.
Для каждой из моделей, сообщила, мы оценили эффект серийный срок корреляции первого порядка авторегрессии модели, как описано в Сяо (1986: 54-55). После контроля за отставали зависимой переменной, мы не обнаружили никаких значительных остаточных автокорреляции (на уровне .10). Когда отставали зависимой переменной представляется в качестве независимой переменной, однако, с фиксированными эффектами оценки параметра по отставали зависимой переменной может не совпадать, потому что наш набор данных включает в себя большое количество фирм, наблюдаемые на протяжении короткого периода времени. Чтобы проверить надежность наших сообщили результаты на эту потенциальную проблему, мы получили оценки от трех других характеристик модели. Во-первых, мы опустили отставали зависимой переменной и включены первого порядка сериальной корреляции.
Во-вторых, мы побежали модели с отставали зависимой переменной включен, но с использованием случайных эффектов управления незаметно фирмы неоднородности. В-третьих, мы использовали инструментальные оценки переменных (подробнее см. Сяо, 1986, гл. 2). Результаты мы приводим ниже наш предположили переменных предиктор систематически ниже, чем эффект от первых двух альтернативных моделей и примерно столько же величины как те, от инструментального подхода переменных. Таким образом, сообщили оценки являются консервативными. Самое главное, что структура значения одинакова во всех четыре характеристики ..
Второе теоретическое соображение, что динамика обучения включают коэволюции фирм и сетей. Это приводит к дополнительным источником статистических nonindependence через наши замечания: Для каждой фирмы мы измеряем различные свойства свои позиции в сети промышленности, но положение каждой фирмы может быть оценена только с точки зрения сети позиций других. Так, например, конкретной фирмы, возможно, высокая оценка центральное, потому что число внешних фирм выступают в качестве партнеров в несколько фирм в сети. Таким образом, мы должны контролировать эффектов, которые изменяются с течением времени, но постоянной для всех фирм, таких как общее количество внешних партнеров, плотность сети в отрасли, государственное финансирование медицинских исследований или экономических обстоятельств фармацевтических компаний.
Чтобы сделать это, мы включили установленному году эффекты: фиктивная переменная для каждого года. Это дает ежегодно своей среднем на каждого из измеренных величин и должны разорвать nonindependence в сети меры ..
При использовании так называемого фиксированных эффектов спецификации (судья, 1985) для фирмы и год контроля с отставали зависимой переменной в качестве одного из предсказателей, зависимой переменной, [y.sub.i, т], моделируется как:
[Y.sub.i, т] = [[Alpha]. Sub.i] [[Гамма]. Sub.t] [Lambda] ([y.sub.i, т-1]) [суммирования] [[ Beta]. sub.j], где J = 1 J ([x.sub.i, Т-1, у]) [[Эпсилон]. sub.i, T].
В этом уравнении [[Alpha]. Sub.i] является следствием фирмы я: я = 1. . . N; [[Гамма]. Sub.t] является следствием год т: Т = 1. . . T; [[Beta]. Sub.j] является внутри фирмы наклона [x.sub.j], объединенных по всем фирмам и лет, и [[Эпсилон]. Sub.i, т] является нормально распределенной ошибкой перспективе.
Строгие предположения нормальной модели регрессии нарушил, потому что наша главная зависимые переменные смещены, и лишь около непрерывно. Концентрация и плотность определяется как непрерывное, хотя и ограничены. Число связей, центральное положение, и размер могут принимать только неотрицательные целые значения. Их диапазон довольно большой (примерно 70, 400, 120 и 3000 соответственно), однако, сделать непрерывности приближении разумно. Хотя усечения и асимметрии являются потенциально проблематичными, эти функции являются общими для независимых переменных, что позволяет нам делать априорных рабочее предположение о симметричных возмущений. Мы подтвердили правильность этого предположения с диагностической участков в пост-специальных анализа остаточных (не сообщили здесь).
Тем не менее, мы проверили надежность наших результатов по нескольким направлениям. Во-первых, мы обратились корневой преобразование зависимых переменных и reestimated нормальной модели регрессии. Во-вторых, для тех, зависимые переменные, которые являются целыми числами, мы также оценили панели модели данных подсчета. В-третьих, Есть две зависимые переменные, которые вынуждены значения 0 и 1: MainComp и общественности. Для них мы побежали панели модели для бинарных результатов (например, оценки панели логит). Все три дополнительные модели подтвердили выводы нормальной регрессии. Мы сообщаем только результаты нормальной регрессии для всех переменных, чтобы облегчить интерпретацию и позволяют сравнения эффектов в моделях ..
Оставшийся вопрос в получении фиксированных эффектов оценки является то, что коллинеарности между предиктором переменных. Естественно, мы ожидали от независимых переменных, чтобы быть соотнесены в фирмах с течением времени. Мы ожидали, что компания возрасте, он будет расти и набираться опыта. В результате будет сильная корреляция между возрастом, размером и опыт, который может ввести смещения или неэффективность в оценке. Кроме того, мы использовали ряд мер для некоторых из наших концепций, некоторые из которых будут, вероятно, лежащих на одной прямой. Например, мы использовали степени центральное положение, близость центральной и членство в основной компонент по практической реализации концепции центрального подключения. Трудности в практическом такого понятия, как центральное связь очевидна: ограничение априори только одна мера была бы неразумной ..
Таблица 2 показывает, внутри фирмы корреляции между нашими объясняющих переменных, которые могут вызвать проблемы коллинеарности [табличные данные для ТАБЛИЦА 2 опущен] в статистических оценок. Мы находим три взаимосвязанные наборы переменных. Во-первых, времени дополнительные переменные - возраст, совместных R
Чтобы справиться с проблемами коллинеарности и ввод в действие, мы встроили панели оценки регрессии в процедуре выбора переменной, запрограммированных в MATLAB (Mathworks, 1994). Для каждой зависимой переменной, мы начали с модели, состоящей из всех предположили предиктор и контроля переменных, для которых нет Есть коллинеарности или практической проблемы. Затем мы провели серию расчетов, каждый из которых добавляет один теоретически оправданным сочетание взаимосвязанных предположили предсказателя или контроля переменных, содержащихся в наших гипотез или важных альтернатив для этой зависимой переменной. В рамках каждой из трех групп взаимосвязанных переменных, мы начали друг с предсказателем переменной по своей собственной, а затем побежал все комбинации из двух таких предсказателей, и так далее по мере необходимости, пока мы добрались до окончательного комбинация, состоящая из всех взаимосвязанных переменных предиктор в том, что группы для зависимой переменной объясняются.
Для каждой зависимой переменной, мы проанализировали объяснительной силой всех таких подмножеств и отдельные подмножества, обеспечивающая наилучшую модель подходит, с учетом степеней свободы. Затем мы оценили надежность каждого выбранного подмножества использованием критериев включения р [меньше] .05 как для Т-тест коэффициента для каждого термина и F-тест для улучшения модели подходят из-за каждого члена, по сравнению с все вложенные моделях с одним меньше предсказателей, и критерии исключения р [больше] .10 как для Т-тест коэффициента для каждого термина и F-тест для улучшения модели подходят из-за каждого члена, по сравнению с все вложенные модели с большей один предсказатель. Эта процедура подходит для оценки гарантирует, что результаты не являются специальные: нет переменных, либо включать или выключать в результатах из-за небольших изменений в объяснить дисперсию.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Мы представляем фирмы демографии, по годам, в таблице 3. Результаты разбиты, внутри каждого года, как для фирм, имеющих связи и без нее. В таблице приводятся данные о количестве DBFs в каждой категории, а также средние и стандартные отклонения по возрасту, размеру, общественных и совместных R
Средства для общественного переменной показателя процентах (в долях) фирм котируются на бирже. Гораздо больший процент компаний, имеющих связи публично торгуемых (р [меньше] .0001), в течение всех лет, и сырье разница остается практически постоянной ..
[Табличные данные для ТАБЛИЦА 3 опущены]
Описательные меры для совместного R
Фирмы, имеющие связи имеют гораздо больше компетентности и опыта, чем у фирм без галстуков (р [меньше] .0001) за все годы. За пять лет, число фирм, без галстуков падает ровно на 50 процентов, от 62 до 31. Число фирм, имеющих связи растет постепенно, как в результате новых участников на местах и фирм без галстуков приступать сотрудничества ..
В таблице 4 сетевой активности предприятий, в год. Приведем средние и стандартные отклонения по количеству связей (всего и в разбивке по видам), партнеры, портфель разнообразия и меры сети центрального подключения. Количество связей и партнеров, в среднем, растут незначительно (р = .33 .19 и, соответственно). В то же время, меры центральной (р = .0069 на соискание ученой степени центральное, р [меньше] .0001 по близости) существенно расширяются. Членство в главных компонент (MainComp) также неуклонно растет (р = .065). Это говорит о том, что фирмы не являются "беспорядочный" в использовании связей, а, скорее, они лишь углубляют их связности без добавления значительного числа новых связей.
В среднем, фирмы связей каждого сорта, за исключением производства и клинических связей. Эти выводы имеют важное значение для стратегии, по-видимому проводимой биотехнологий. В отличие от жизненного цикла продукта или сделки стоимостью мышления, как фирмы становятся старше и больше они не появляются, чтобы уменьшить количество и тип сотрудничества, в которых они участвуют. Разнообразии растет в течение периода (р = .0027), хотя R
[Табличные данные для ТАБЛИЦА 4 опущены]
Результаты наших регрессии панели приведены в таблицах 5, b и 5,. Все об последствия для нашей предположили переменных предиктор являются значительными на или за ее пределами .05 уровне в обеих коэффициент т-тестов и модели по улучшению F-тестов по сравнению с вложенными подмножество или расширением модели, как описано в разделе методы. Контроль эффектов сообщил также все значительные, за исключением влияния числа связей в прогнозах с участием центрального, которые включены, существенным или нет. В каждом столбце представлены результаты для зависимой переменной, оцениваются по времени / 1. Каждая строка содержит последствий объясняющей переменной измеряется в момент времени t. Один комплект панели регрессии был проведен для каждой зависимой переменной (столбцы), в котором все возможные подмножества теоретически оправданным объясняющих переменных (строк) были введены.
Если эффект не сообщили, строка переменной не был включен в лучшие-креплением подмножество из-за отсутствия значения или объяснительной силой (р-значения более .10). Все модели включены фиксированной фирмы и год эффектов (фиктивные переменные), что даже при значительных, не сообщили для экономии места и повысить читаемость таблицы. Эти результаты и подробную информацию о полном процессе переменной отбора можно получить у авторов. За все предсказания уравнений, возраст был включен в число объясняющих переменных вошел, но слабее по своим последствиям, чем опыт, когда вступил в одиночку и показал никаких улучшений в подходят при добавлении к опыту. Таким образом, возраст был ликвидирован. Кроме того, количество связей всех типов, кроме R
Результаты в таблицах 5A-5C обеспечить поддержку для большинства наших конкретных гипотез и сильная общая поддержка [табличные данные для Таблица 5а опущен] с учетом перспективы обучения. Гипотеза 1 предсказал положительный эффект число R
Интересно, что количество опыта с не-R
Основная часть биотехнологических исследований, направленных на разработку лекарств, которые представляют собой принципиально новые. Этот фокус приносит биотехнологических в тесном контакте с фундаментальными исследованиями в области молекулярной биологии и генетики. Мы обращаем на источник данных, чтобы подчеркнуть положение биотехнологии в научное сообщество. В таблице 7, мы представляем рейтинг самых значительных научных учреждений в области молекулярной биологии и генетики в течение периода 1988-1992 годов измеряется по числу ссылок в документе. Два из наиболее важных и опытных биотехнологических фирм, наши меры, Genentech и Хирон, звание четвертой и пятой на этом престижном и разнообразный список - в компании мирового класса, научно-исследовательские институты, частные элитные университеты, и одним из ведущих центров рака.
В источник данных, собранных в течение длительного периода времени, с 1981 по 1992 год, средняя ссылки на документ для биотехнологий был 27,5, по сравнению с темпами 31,25 за независимую и университетских лабораториях и 10,8 для фармацевтических компаний. (4) Мы упоминаем эти результаты по двум причинам. Во-первых, они свидетельствуют о близости биотехнологических и университетских кругов. Во-вторых, четыре высоких цитируется биотехнологий (Genentech, генетики института, Biogen и Хирон, с большим количеством 39,55, 37,54, 35,67 и 32,82 соответственно), еще раз высоко оценили наш опыт и центральное меры ..
Не менее важными являются изменения в сети и отраслевом уровнях. В нашем примере фирмы без галстуков, становятся все более редкими; модальных фирма имеет множество партнерских отношений. Может быть, самые интересные описательные результатом является то, что поле становится все более тесно связана не вопреки, а потому, что резкое увеличение числа партнеров, участвующих в альянсы с DBFs. Плотность сети (на основе соединений) увеличился на 50 процентов от .06 до .09, а число фирм, снизился незначительно (с 241 до 226). Мы относимся к этому расширение подключения в расширяющейся Вселенной, как доказательство того, что два процесса обучения происходят одновременно и рекурсивно. Во-первых, фирмы все чаще используют связей для повышения притока конкретной информации, ресурсов и товаров.
В результате такого взаимного обучения, как на уровне предприятий и на уровне отраслей практика развивается, в границы становятся все более проницаемыми. В отличие от широко обсуждаемой ответственности новизны гипотезы (Стинчкомб, 1965; Ханнан и Фримен, 1989), как представляется, ответственность unconnectedness (Баум и Оливер, 1992) на работу в области биотехнологии и других областях, в которых интеллектуальной события быстро расширяются. Вместо того, чтобы с помощью внешних отношений в качестве временного механизма, чтобы компенсировать возможности фирмы до сих пор не освоен, фирмы используют сотрудничества для развертывания всех их компетенции. Фирмы выбирают для поддержания способности к обучению, через взаимозависимость, за независимость путем вертикальной интеграции.
Это, в свою очередь, способствует чувство на уровне общин мутуализм (Barnett, 1990). Конкурс уже не рассматривается как игра с нулевой суммой результатов (Туров, 1980), а как с положительной суммой отношения, в которых новые механизмы предоставления ресурсов, развивать в тандеме с достижениями в области знаний. В основе этих отношений является жизненно важной необходимости иметь доступ к соответствующим знаний: какой-то, что является сложной и разбросанных по всему, и не так легко, произведенных или захваченных в пределах границ фирмы. Эти условия не только в области биотехнологии. В таких разнообразных областях, как керамика, а также программного обеспечения, значительная часть соответствующих ноу-хау "не находится внутри организации, ни легко доступны для приобретения.
Это исследование было поддержано субсидий, предоставляемых первого автора по осуществлению социальных и поведенческих наук Научно-исследовательский институт. Университет штата Аризона, а также Институтом Aspen некоммерческого сектора исследований фонда и гранты второго автору Колледж бизнеса и государственного управления Университета штата Аризона. Мы извлекли пользу из продуктивного обмена мнениями с многочисленными аудиториями которому часть этой работы были представлены: сессии в 1994 году академия заседаний управления, социальной организации семинара в университете штата Аризона, Работа, Организации, и рынки семинаре в Гарвардском кафедрой социологии, 1994 СКОР Зимняя конференция в Стэнфордском университете, и дискуссии в бизнес-школы Университета Альберты, UC-Беркли, герцог, и Эмори, и школа имени Джона Кеннеди при Гарвардском университете.
Для получения подробных комментариев по первоначальному проекту, мы очень благодарны Виктория Александр, Ashish Arora, Мэриэллен Келли, Питер Марсден, Чарльз Кадушин, Дик Нельсон, Кристина Оливер, Лори Розенкопф, Майкл Собел, Билл Старбек, Стинчкомб искусства, а также анонимные отзывы на ASQ. Мы благодарим Дина Окамото за помощью научных исследований и Линда Пайк по редакционным руководством. Адрес переписки Вальтера В. Пауэлл, факультет социологии, Университет Аризоны, Тусон, Аризона 85721 ..
1 Комментарии Эдвард Penhoet, генеральный директор Хирон, на Koput, Пауэлл, и Смит-Эрик Шмидт (1995).
2 сельского хозяйства и ветеринарной биотехнологии и столкнулся с немалыми общественной оппозиции в США генетически измененных продуктов питания и животных. Как биотехнологии адвокат поставить его на первое автора, "решение о принятии нового препарата, рак выбор делает пациент со своим врачом, но новое поколение клубники не является частным решением, а один с широким внешних факторов. "
3 Некоторые читатели сомневаются, обучение происходит в рамках лицензионного соглашения, договоренности, которые могли бы заниматься адвокаты обеих сторон. Но мы считаем, лицензирования почти всегда является частью более широкой стратегии сотрудничества. Например, в 1990 году из 210 лицензий связи в нашей выборке, только три фирмы осуществляться только лицензионных соглашений. Преобладание лицензирования сделок фирмы с множеством форм сетевой активности Кроме того, лицензирование редко происходит без предварительного контакта между двумя сторонами в целях изучения целесообразности проекта. Другие читатели спрашивает финансирования связи включают передачу знаний. В биотехнологии, ответ определенно "да". Из-за своей молодости и научных истоков компании были очень короткие на опытных менеджеров, а следовательно, венчурный капитал и другие источники финансирования играют жизненно важную роль в предоставлении консультаций менеджмента и лидерства ..
4 Данные, представленные Институтом научной информации (Филадельфия, штат Пенсильвания), как сообщили в области биотехнологии, 10 (1992): 1517
Ссылки
Абернати, Уильям, и Ким Кларк 1985 "Инновации: картирование ветры творческого разрушения". Политических исследований, 14: 3-22.
Амберджи, Терри, Ян Вэй-шаха, и Jitendra Сингх 1994 "Совместной стратегии и технологической конкуренции в области биотехнологии". Документ, представленный в Академии управления ежегодном совещании, Даллас, штат Техас.
Arora, Ashish, и Альфонсо Gambardella 1990 "комплементарности и внешних связей: стратегии крупных фирм в области биотехнологии". Журнал "Экономика промышленности", 38: 361-379.
1994 "Оценка технической информации и использование ее: научных знаний, технологических возможностей и внешних связей в области биотехнологии". Журнал экономического поведения и организации, 24: 91-114.
Артур, В. Brian 1990 "Положительные отзывы в экономике". Scientific American, 262: 92-99.
Badaracco, Джозеф Л. 1991 Ссылка знаний: Как фирмы Compete через стратегические альянсы. Бостон: Издательство Business School.
Ячмень, Стивен, и Джон Фримен 1992 "Стратегические альянсы в коммерческой биотехнологии". В Н. Nohria и Р. Эклс (ред.), сетей и организации: 311-347. Бостон: Издательство Business School.
Баум, Иоиль и Кристина Оливер 1992 "Институциональные включенность и динамика организационных групп населения". American Sociological Review, 57: 540 559.
Blau, 1977 Петр Неравенство и гетерогенность: примитивные теории социальной структуры общества. Нью-Йорк: Свободная пресса.
Borgatti, SP, М. Эверетт, и LC Фримен 1992 UCINET IV версии 1,00. Columbia, SC: Аналитические технологии.
Браун, Джон С., и Павел Дагид 1991 "Организационное обучение и общественности из практики: на пути к выработке единой позиции работы, обучение и инновации". Организация науки, 2: 40-57.
Беррилл, Стивен Г., Кеннет Б. Ли 1993 Biotech 94: долговременную ценность, краткосрочные препятствиями. Сан - Франциско: Ernst
Коэн, Уэсли и Daniel Levinthal 1989 "Инновации и образование: два лица R
1990 "потенциал в области освоения: новый взгляд на обучение и инновации" Администрация Science Quarterly, 35: 128-152.
Сайерт, Ричард и Джеймс Г. марта 1963 Поведенческая теория фирмы. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall
Доджсон, Марка 1993 "Обучение, доверие и технологического сотрудничества". Человеческие отношения, 46: 77-95.
Eisenhardt, Кэтлин, и Клавдия Птицы Schoonhoven 1996 "Стратегический альянс образования в предпринимательских фирм: стратегические потребности и социальные возможности для сотрудничества". Организация Science, Vol. 7 (в печати).
Фримен, Кристофер 1991 "Сети новаторов: синтез". Политических исследований, 20: 499-514.
Фримен, Джон 1990 "Экологический анализ полупроводниковых фирмы смертности". В Jitendra Сингх (ed.), Организационные Evolution: 53-77. Ньюбери Парк, штат Калифорния: Sage.
Фримен, Линтон C. 1979 "Центральная роль в социальных сетях: концептуальные уточнения". Социальные сети, 1: 215-239.
1992 "социологического понятия" группа ": эмпирические испытания двух моделей". Американский журнал социологии, 98: 152-166.
Gulati, Ranjay 1995 "не доверять знакомство породы? Последствия повторил связи для контрактных выбор союзов". Академия управления Journal, 38: 85-112.
Гупта, Udayan 1994 "Теперь или никогда: Могу биотехнологий доставить?" Wall Street Journal, 20 мая: C4.
Hagedoorn, Джон 1990 "Интер-прочных партнерских отношений и кооперативных стратегий в ключевых технологий". В C. Freeman и Л. Soete (ред.), новые исследования в экономике технических перемен: 3-37. London: Pinter.
1993 "Понимание обоснование стратегических партнерств технологии: Межучрежденческие путей сотрудничества и отраслевые различия". Стратегическое управление Journal, 14: 371-385.
1995 "Стратегическое партнерство технологии в течение 1980-х годов: тенденции, сетей и корпоративных структур, не связанных с основной технологии". Политических исследований, 24: 207-231.
Hagedoorn, Иоанна и Иосифа Schakenraad 1992 "ведущие компании и сети стратегических альянсов в области информационных технологий". Политических исследований, 21: 163-190.
Hakansson Ганс 1990 "Технологическое сотрудничество в области промышленных сетей". Инженерный менеджмент Journal, 8: 371-379.
Hamel, Gary 1991 "Конкурс на компетентность и среди партнеров обучения в рамках международных стратегических альянсов". Стратегическое управление Journal, 12: 83-103.
Ханнан, Майкл Т., и Джон Фримен 1989 организационной экологии. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Hennart, Жан-Франсуа 1988 "трансакционных издержек теории справедливости совместных предприятий". Стратегическое управление Journal, 9: 361-374.
Хергерт, Майкл, и Deigan Моррис 1988 "Тенденции в области международных соглашений о сотрудничестве". В F. Подрядчик и П. Lorange (ред.), стратегии сотрудничества в области международного бизнеса: 99-109. Lexington, MA: Книги Лексингтоне.
Сяо Чэн 1986 Анализ панельных данных. Нью-Йорк: Cambridge University Press.
Судья Джордж 1985 Теория и практика эконометрика, 2-е изд. Нью-Йорк: Wiley.
Келлер Кеннет H. 1990 "Наука и технологии". Иностранных дел, 69 (4): 123-128.
Kleinknecht, Альфред, и Джон Reijnen 1992 "Почему фирмы сотрудничают на R
Когут, Брюс 1989 "Об устойчивости совместных предприятий". Журнал "Экономика промышленности", 38: 1-16.
Koput, Кеннет, Вальтер В. Пауэлл и Лорел Смит-Дерр 1995 "Роль спонсорства в элитных появление биотехнологий". Документ, представленный на НИЗ экономики Круглый стол по вопросам биомедицинских исследований, Bethesda, MD, октябрь.
Ли, Кеннет Б. и Г. Стивен Беррилл 1994 Biotech 95: реформы, перестройки и обновления. Пало-Альто, Калифорния: Эрнст
Levinthal, Даниил А., Джеймс Дж. марта 1994 года "близорукость обучения". Стратегическое управление Journal, 14: 95-112.
Марта 1991 г. Джеймс Дж. "Разведка и эксплуатация в организационном обучении." Организация науки, 2: 71-87.
Mathworks, Inc 1994 4.2c MATLAB версии. Натик, М.: Mathworks, Inc
Минц, Бет, и Майкл Шварц 1985 властной структуре американского бизнеса. Чикаго: Чикагский университет Press.
Mizruchi, Марк С. 1982 американской корпоративной сети, 1904-1974. Беверли-Хиллз, CA: Sage.
Мауэри, David C. 1983 "Отношения между внутрифирменной и договорных форм промышленных исследований в американской промышленности, 1900-1940". Исследования в области экономической истории, 20: 351-374.
Мауэри, David C. (ed.) 1988 международных совместных предприятий в обрабатывающей промышленности США. Cambridge, MA: Ballinger.
Мауэри, David C., и Натан Розенберг 1989 технологии и стремление к экономическому росту. Нью-Йорк: Cambridge University Press.
Мауэри, David C., и Дэвид Тис 1993 "Стратегические альянсы и промышленных исследований". Неопубликованные рукописи, Хаас Школа Бизнеса, Университет Калифорнии, Беркли.
Нельсон, Richard R. 1990a "США технологическое лидерство: Откуда он взялся и куда он подевался?" Политических исследований, 19: 119-132.
1990b "Капитализм как двигатель прогресса". Политических исследований, 19: 193-214.
Нельсон, Ричард Р., и Сидней Уинтер, 1982 Эволюционная теория экономических изменений. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Пейк, GE 1986 "Бизнес-отдача от фундаментальной науки в Xerox". Исследования управления, 29: 35-40.
Parkhe, Arvind 1993 "Стратегические альянсы структурирования: теоретико игры и трансакционных издержек рассмотрения межфирменной кооперации". Академия управления Journal, 36: 794-829.
Пизано, Gary 1989 "Использование долевое участие поддержки обмена: данные по биотехнологической промышленности." Журнал права, экономики и организации, 5: 109-126.
1991 "управления инновационной деятельности: Вертикальная интеграция и договоренности о сотрудничестве в отрасли биотехнологии". Политических исследований, 20: 237-249.
Пауэлл, Уолтер В. 1990 "Ни рынок, ни иерархии: Сетевые формы организации." В МР-Каммингс и Б. Став (ред.), исследований в области организационного поведения, 12: 295-336. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
1996a "Межорганизационные сотрудничества в отрасли биотехнологии". Журнал теоретической и институциональной экономики, 151 (1) (в печати).
1996b "социальное конструирование организационные поле случае биотехнологии". Международный научный журнал "Технологии управления (в печати).
Пауэлл, Уолтер У., Питер Brantley 1992 "Конкурентная сотрудничества в области биотехнологии: Обучение через сети"? В Н. Nohria и Р. Эклс (ред.), сетей и организации: 366-394. Бостон: Издательство Business School.
Сабель, Чарльз 1993 "Обучение на мониторинг: институты экономического развития". В Нью-Джерси Смелзер, Р. Суидберг (ред.), Справочник по экономической социологии: 137-165. Принстон, штат Нью-Джерси: Пресс-Принстонском университете.
Шумпетер, Джозеф А. 1934 Теория экономического развития. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Скотт, Джон 1991 Социальный анализ сети: Справочник. London: Sage.
Смит-Эрик Шмидт, Лорел 1994 "Наука в организациях: различия в организации науки между фирмой биотехнологии и университетской лаборатории." Неопубликованные диссертацию магистра университета штата Аризона.
Стинчкомб, Артур 1965 "Социальная структура и организаций". В марте Джеймс Г. (ed.), Справочник организаций: 142-193. Чикаго: Rand McNally.
1990 Информация и организации. Беркли: Университет Калифорнии Press.
Тис, David J. 1986 "Выгоды от технологических инноваций: последствия для интеграции, взаимодействия, лицензирования и государственной политики". Политических исследований, 15: 785-805.
Туроу, Лестер 1980 с нулевой суммой общества. Нью-Йорк: Basic Books.
Ташман, Майкл, и Филипп Андерсон 1986 "Технологические и организационные разрывы окружающей среды." Administrative Science Quarterly, 31: 439-465.
Ташман, Майкл, и Лори Розенкопф 1992 "Организационные детерминанты научно-технического прогресса: на пути к социологии технологической эволюции". В Став Б. Л. Л. Каммингс (ред.), исследований в области организационного поведения, 14: 311 347. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
Useem, Михаил 1984 Inner Circle. Нью-Йорк: Oxford University Press.
Фон Хиппель, Эрик 1988 Источники инноваций. Нью-Йорк: Oxford University Press.
Weisbach, Джерри А., Вальтер Г. Моос 1995 "Диагностика снижением основных фармацевтических исследовательских лабораторий: рецепт для фармацевтических компаний". Разработка лекарственных средств исследований, 34: 243-259.
Уильямсон, Оливер Е. 1991 "Сравнительные экономические организации: анализ дискретных структурных альтернатив". Administrative Science Quarterly, 36: 269-296.
Цукер, Линн Г., MR Darby, а MB Брюэр 1994 "Интеллектуальный капитал и рождение американских предприятиях биотехнологии". Национальное бюро экономических Research Working Paper
Уолтер Пауэлл В. [соавтор ", межорганизационного сотрудничества и множества инноваций"] является профессором кафедры социологии, Университет Аризоны, Тусон, Аризона 85721 (электронная maitl <A HREF = "mailto: woodyp@u.Arizona . образование "> woodyp@u.Arizona.edu </ A>). Его научные интересы сосредоточены на экономической социологии, актуальным в развитии биотехнологической отрасли и отношения между научно-исследовательскими университетами и научно-обоснованные фирм. Последние публикации за пределами его исследования по биотехнологии включают соавтором проводят сравнительный анализ книг и журнальных статей в качестве альтернативных систем отбора, "Карьера в печати: Книги, журналы, и научная репутация" (американский журнал социологических наук, 101: 433-494), а также предстоящих совместно отредактированный на некоммерческий сектор, действия частного и общественного блага (Йельский университет).
Он получил докторскую степень в социологии SUNY-Стони-Брук ..
Кеннет Koput [соавтор ", межорганизационного сотрудничества и множества инноваций"] является доцент кафедры управления и политики в колледже бизнеса и государственного управления, Университет Аризоны, Тусон, Аризона 85721 (адрес электронной почты: <A HREF = "mailto: kkoput@u.arizona.edu"> kkoput@u.arizona.edu </ A>). Его исследования расследует организационного обучения и инновационной деятельности и решения моделей. Его самые последние публикации включают "хаотической модели инновационного поиска: Некоторые ответы, многие вопросы" (организация науки, 1996, в печати), и, Терри Коннолли, "Натуралистические процессе принятия решений и новой организационной Контекст", в Zur Шапира (под редакцией .), организационного процесса принятия решений (Basil Blackwell, в печати).
Он получил степень доктора философии в организационном поведении и производственных отношений в Университете Калифорнии. Беркли и MS, в организациях и стратегический менеджмент в Университете штата Висконсин, Милуоки ..
Лорел Смит-Эрик Шмидт [соавтор ", межорганизационного сотрудничества и множества инноваций"] является докторант по социологии в Университете Аризоны, Тусон, Аризона 85721. Ее научные интересы сосредоточены на экономической организации, в частности, вопросы взаимосвязи между микро-и макро-уровне структур и гендерного неравенства. Ее диссертация касается институциональных изменений, которые меняют научной карьере в области наук о жизни. Она является соавтором, с В. Пауэлл, из "Сети и экономической жизни", глава Н. Смелзер, Р. Суидберг (ред.), Справочник по экономической социологии (Princeton University Press, 1994). Она имеет степень магистра социологии в Университете штата Аризона.
