Análisis de las redes de negocio y de conocimiento en un distrito industrial. Una aplicación al distrito industrial textil valenciano

Abstract

[ES] Las empresas pertenecientes a aglomeraciones territoriales como un distrito industrial establecen una serie de interdependencias ente ellas que les generan diversos beneficios, como es el caso del acceso a recursos compartidos. Las redes sociales se han utilizado para representar estas interacciones en las que las empresas e instituciones se encuentran inmersas. Sin embargo, las empresas establecen diferentes redes atendiendo a los propósitos estratégicos que traten de cubrir. En nuestro trabajo hemos identificado la presencia de 2 tipos diferentes de redes relacionales: la red de negocio y la red de conocimiento, y mostramos cómo estas 2 redes son significativamente distintas en su caracterización estructural, en términos de densidad, rango, cercanía o intermediación. Por otro lado, las 2 redes presentan efectos diferenciados en la densidad y abundancia de nodos. Estos resultados permiten una mejor compresión de la heterogeneidad interna de estas redes territoriales y sugieren una serie de implicaciones tanto para el mundo académico como para la práctica empresarial. © 2011 ACEDE. Publicado por Elsevier España, S.L. Todos los derechos reservados

Firms belonging to territorial agglomerations such as industrial districts, establish a number of interdependences among them, which provide diverse benefits as access to shared resources. Social networks have been used to represent these interactions in which firms and institutions are embedded. However, firms establish different networks according to the different strategic objectives to be covered. Our study shows the existence of two different types of relational networks: the business network and the knowledge network. This work proves how both networks are significantly different in structural characteristics in terms of density, closeness or intermediation. On the other hand, these networks provide differentiated effects in density and abundance of nodes. These findings offer a better understanding of the internal heterogeneity of these territorial networks and suggest a number of implications for both future research and practitioners. © 2011 ACEDE.