R&D Cooperation and Absorptive Capacity of Russian Organizations

封面

如何引用文章

全文:

详细

R&D cooperation is one of the main channels for new knowledge diffusion to create innovation. Therefore, it is important to understand exactly how enterprises use this channel. The purpose of this article is to identify the structure of R&D cooperation determined by both the heterogeneity of partners and the size of organizations. This structure is considered in dynamics. The analysis is based on Rosstat data characterizing the participation in joint R&D projects of innovation-active firms from 2019 to 2022. This approach allows us to find out how the structure of cooperation changes under the influence of crisis. However, unlike most Russian studies, this work also defines the relationship between the choice of R&D partners and the absorptive capacity of organizations in Russia. Differences in absorptive capacities (i.e. abilities of organizations to find, assimilate and apply new knowledge from external sources) largely determine the choice of partners in innovation activities and the results of cooperation. The article finds that despite government efforts the links between science and business are weakening in Russia, as not only small entities but even large companies have largely shifted their preferences to less risky projects. The persistence of such cooperation patterns leads to a decrease or even loss of Russian firms’ capacity to assimilate and use new knowledge to create radical innovations. Consequently, measures are needed not only to maintain the scale of R&D collaboration, but also to avoid negative changes in their structure. Such measures should also include incentives for enterprises to increase absorptive capacities. Unfortunately, these incentives have received little attention both in the practice of innovation management and in Russian economic literature.

作者简介

Svetlana Samovoleva

Central Economics and Mathematics Institute of the RAS

Email: svetdao@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4071-0974
SPIN 代码: 9745-7716
Researcher ID: O-2411-2015
Doctor of Economics, Leading Researcher Moscow, Russia

参考

  1. Голиченко О. Г. Модели развития, основанного на диффузии технологий // Вопросы экономики. 2012. № 4. С. 117–131. doi: 10.32609/0042-8736-2012-4-117-131. EDN OWGDYP.
  2. Cohen W. M., Levinthal D. A. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation // Administrative Science Quarterly. 1990. Vol. 35, № 1. P. 128–152. doi: 10.2307/2393553.
  3. Chesbrough H. W. Open innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Boston, MA : Harvard Business School Press, 2003. xxxi, 227 p.
  4. Caloghirou Y., Kastelli I., Tsakanikas A. Internal capabilities and external knowledge sources: Complements or substitutes for innovative performance? // Technovation. 2004. Vol. 24, № 1. P. 29–39. doi: 10.1016/S0166-4972(02)00051-2.
  5. Metcalfe J. S. University and business relations: Connecting the knowledge economy // Minerva. 2010. Vol. 48, № 1. P. 5–33. doi: 10.1007/s11024-010-9140-4.
  6. Schmidt T. Absorptive capacity – one size fits all? A firm‐level analysis of absorptive capacity for different kinds of knowledge // Managerial and Decision Economics. 2010. Vol. 31, № 1. Р. 1–18. doi: 10.1002/mde.1423.
  7. Самоволева С. А. Абсорбция технологических знаний как фактор инновационного развития // Вопросы экономики. 2019. № 11. С. 150–158. doi: 10.32609/0042-8736-2019-11-150-158. EDN QMEFUN.
  8. Mark M., Graversen E. K. Determinants of Danish firms’ choice of R&D-cooperation partners : Working paper. 2004/6 / The Danish Centre for Studies in Research and Research Policy. Aarhus : University of Aarhus, 2004. 28 p.
  9. Самоволева С. А. Проблемы регулирования абсорбции знаний в России // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 98–116. doi: 10.19181/smtp.2023.5.3.8. EDN CSFICB.
  10. Голиченко О. Г., Самоволева С. А. Модели поведения предприятий при использовании внешних и внутренних исследований и разработок в инновационной деятельности // Инновации. 2016. № 10 (216). С. 37–49. EDN ZCHVEZ.
  11. Lo M. F., Tian F. Enhancing competitive advantage in Hong Kong higher education: Linking knowledge sharing, absorptive capacity and innovation capability // Higher Education Quarterly. 2020. Vol. 74, № 4. P. 426–441. doi: 10.1111/hequ.12244.
  12. Barney J. B. Resource-based theories of competitive advantage: A ten-year retrospective on the resource-based view // Journal of Management. 2001. Vol. 27, № 6. P. 643–650. doi: 10.1177/014920630102700602.
  13. Becker W., Dietz J. R&D cooperation and innovation activities of firms – evidence for the German manufacturing industry // Research Policy. 2004. Vol. 33, № 2. P. 209–223. doi: 10.1016/j.respol.2003.07.003.
  14. Ратнер С. В. «Тройная спираль» региона: исследование барьеров взаимодействия и сотрудничества в инновационной сфере // Стратегии бизнеса. 2013. Т. 1, № 1. С. 91–97. EDN SCOZHN.
  15. Зинов В. Г., Федоров И. С. Трансфер технологий из академического в реальный сектор экономики: барьеры и возможные решения // Экономика науки. 2022. Т. 8, № 3–4. С. 156–173. doi: 10.22394/2410-132X-2022-8-3-4-156-173. EDN KKFHKT.
  16. Симачев Ю. В., Кузык М. Г. Взаимодействие российского бизнеса с наукой: точки соприкосновения и камни преткновения // Вопросы экономики. 2021. № 6. С. 103–138. doi: 10.32609/0042-8736-2021-6-103-138. EDN KQZHCP.
  17. Самоволева С. А. Проблемы формирования национальной инновационной системы: возможности и ограничения взаимодействия бизнеса и науки // Управление наукой: теория и практика. 2019. Т. 1, № 2. С. 70–89. doi: 10.19181/smtp.2019.1.2.4. EDN XLAUEB.
  18. Власова В., Рудь В. Кооперационные стратегии предприятий в эпоху открытых инноваций: пространственные и временные аспекты // Форсайт. 2020. Т. 14, № 4. С. 80–94. doi: 10.17323/2500-2597.2020.4.80.94. EDN QTUOSA.
  19. Barge-Gil A. Cooperation-based innovators and peripheral cooperators: An empirical analysis of their characteristics and behavior // Technovation. 2010. Vol. 30, № 3. P. 195–206. doi: 10.1016/j.technovation.2009.11.004.
  20. Veugelers R. Collaboration in R&D: An assessment of theoretical and empirical findings // De Economist. 1998. Vol. 146. P. 419–443. doi: 10.1023/A:1003243727470.
  21. External knowledge sharing and radical innovation: The downsides of uncontrolled openness / P. Ritala, K. Husted, H. Olander, S. Michailova // Journal of Knowledge Management. 2018. Vol. 22, № 5. P. 1104–1123. doi: 10.1108/JKM-05-2017-0172.
  22. Van Wijk R., Jansen J. J. P., Lyles M. A. Inter‐ and intra‐organizational knowledge transfer: A meta‐analytic review and assessment of its antecedents and consequences // Journal of Management Studies. 2008. Vol. 45, № 4. P. 830–853. doi: 10.1111/j.1467-6486.2008.00771.x.
  23. Wang X. Why do firms form R&D cooperation: A resource dependence perspective // Technology Analysis & Strategic Management. 2021. Vol. 33, № 5. P. 586–598. doi: 10.1080/09537325.2020.1832210.
  24. Heiman B., Nickerson J. A. Empirical evidence regarding the tension between knowledge sharing and knowledge expropriation in collaborations // Managerial and Decision Economics. 2004. Vol. 25, № 6–7. P. 401–420. doi: 10.1002/mde.1198.
  25. Lhuillery S., Pfister E. R&D cooperation and failures in innovation projects: Empirical evidence from French CIS data // Research Policy. 2009. Vol. 38, № 1. P. 45–57. doi: 10.1016/j.respol.2008.09.002.
  26. Baxter D., Trott P., Ellwood P. Reconceptualising innovation failure // Research Policy. 2023. Vol. 52, № 7. Article 104811. doi: 10.1016/j.respol.2023.104811.
  27. Hyll W., Pippel G. Types of cooperation partners as determinants of innovation failures // Technology Analysis & Strategic Management. 2016. Vol. 28, № 4. P. 462–476. doi: 10.1080/09537325.2015.1100292.
  28. Hu H.-Y., Chen W.-Y. The key factors for open innovation: An empirical study from Taiwan CIS survey // Proceedings of PICMET’11: Technology Management in the Energy Smart World (PICMET). Portland, OR : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011. P. 1–6.
  29. Park B., Lee C.-Y. Does R&D cooperation with competitors cause firms to invest in R&D more intensively? Evidence from Korean manufacturing firms // The Journal of Technology Transfer. 2023. Vol. 48, № 3. P. 1045–1076. doi: 10.1007/s10961-022-09937-x.
  30. Liu M., Shan Y., Li Y. Heterogeneous partners, R&D cooperation and corporate innovation capability: Evidence from Chinese manufacturing firms // Technology in Society. 2023. Vol. 72. Article 102183. doi: 10.1016/j.techsoc.2022.102183.
  31. Хомич С. Г. Межфирменная кооперация в инновационной деятельности: теоретические основы анализа // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2014. № 3. С. 135–176. EDN TDUSHH.
  32. Karbowski A., Prokop J. The impact of vertical R&D cooperation on market performance of firms // Entrepreneurial Business and Economics Review. 2019. Vol. 7, № 4. P. 73–89. doi: 10.15678/EBER.2019.070405.
  33. The role of foreign technologies and R&D in innovation processes within catching-up CEE countries / V. Prokop, J. Stejskal, V. Klimova, V. Zitek // PLOS One. 2021. Vol. 16, № 4. Article e02503. doi: 10.1371/journal.pone.0250307.
  34. Le Roy F., Robert M., Lasch F. Choosing the best partner for product innovation: Talking to the enemy or to a friend? // International Studies of Management & Organization. 2016. Vol. 46, № 2–3. P. 136–158. doi: 10.1080/00208825.2016.1112148.
  35. Голиченко О. Г., Балычева Ю. Е. Размерность предприятий как фактор, определяющий структуру инновационного процесса // Инновации. 2016. № 3 (209). С. 21–32. EDN VVNQPX.
  36. Zahoor N., Pepple D. G., Choudrie J. Entrepreneurial competencies and alliance success: The role of external knowledge absorption and mutual trust // Journal of Business Research. 2021. Vol. 136. P. 440–450. doi: 10.1016/j.jbusres.2021.07.057.
  37. Savin I., Egbetokun A. Emergence of innovation networks from R&D cooperation with endogenous absorptive capacity // Journal of Economic Dynamics and Control. 2016. Vol. 64. P. 82–103. doi: 10.1016/j.jedc.2015.12.005.
  38. Abdelaty H., Weiss D. R&D capacity and the innovation collaboration paradox: The moderating role of the appropriation strategy // Innovation. 2023. Vol. 25, № 2. P. 111–128. doi: 10.1080/14479338.2021.1971992.
  39. Bašić M., Vlajčić D. Connecting international R&D cooperation and technology specialization in OECD countries // EMC Review – Economy and Market Communication Review. 2021. Vol. 21, № 1. P. 35–46. doi: 10.7251/EMC2101035B.
  40. Audretsch D., Fornahl D., Klarl T. Radical innovation and its regional impact – a roadmap for future research // Small Business Economics. 2022. Vol. 58, № 2. P. 1153–1156. doi: 10.1007/s11187-021-00463-y.
  41. Наука, инновации и технологии // Росстат : [сайт]. 2024. https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 16.05.2024).
  42. Никонова А. А. Применение системного анализа для реконструкции модели межграничных ресурсопотоков и сотрудничества в НИОКР под влиянием санкций // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2023. Т. 14, № 1. С. 8–26. doi: 10.18184/2079-4665.2023.14.1.8-26. EDN VRJKRY.
  43. Егерев С. В. Искушение автаркией // Управление наукой: теория и практика. 2022. Т. 4, № 2. С. 68–76. doi: 10.19181/smtp.2022.4.2.7. EDN NZMPQQ.
  44. Zudin N., Kuzyk M., Simachev Yu. Science-industry cooperation in Russia: Current status, problems, effects of government support // Russian economy in 2016: Trends and outlooks. Issue 38. Ed. by S. Sinelnikov-Mourylev, A. Radygin. Moscow : Gaidar Institute Publishers, 2017. P. 393–423.
  45. Земцов С., Чепуренко А., Михайлов А. Вызовы пандемии для технологических стартапов в регионах России // Форсайт. 2021. Т. 15, № 4. С. 61–77. doi: 10.17323/2500-2597.2021.4.61.77. EDN UMIFOD.
  46. Индикаторы инновационной деятельности: 2024 : статистический сборник / В. В. Власова, Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М. : ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 260 c. ISBN 978-5-7598-3014-6. doi: 10.17323/978-5-7598-3014-6.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».