Book description
Unternehmensnetzwerke und Kooperationen prägen den Innovationsprozess und sind zunehmend Wettbewerbsentscheidend. Die Anforderungen von komplexen Innovationsvorhaben übersteigen nicht selten die Möglichkeiten selbst großer Unternehmen. Sie sind auf die systematische Einbindung u.a. von Zulieferern, Entwicklern und Forschungseinrichtungen angewiesen. Aus organisations- und managementtheoretischem Blickwinkel fehlt jedoch weitgehend eine thematische Verknüpfung von Innovation und Netzwerkpraxis. Zahlreiche Unternehmensnetzwerke scheitern. Um deren Innovationsfähigkeit zu erfassen und zu verbessern, bietet das vorliegende Werk zum einen eine konzeptionelle Darstellung der inhaltlichen Facetten, Grundlagen und Einflussfaktoren. Zum anderen weist eine empirische Studie unter technologieorientierten Innovationsnetzwerken deren Zusammenhänge differenziert nach. Es werden Implikationen für Forschung und Management u.a. zur Ressourcenallokation und Netzwerkentwicklung aufgezeigt.
Table of contents
- Abkürzungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Teil I Einleitung
- Teil II Grundlagen
-
Teil III Theoretisch-konzeptioneller Zugang zur Innovationsfähigkeit von Netzwerken
-
1 Dynamische Fähigkeiten
- 1.1 Grundlagen einer ressourcen- und fähigkeitsorientierten Perspektive auf Innovationsfähigkeit
- 1.2 Inhaltlich-konzeptionelle Komponenten einer differenzierten Sicht auf dynamische Fähigkeiten (1/2)
- 1.2 Inhaltlich-konzeptionelle Komponenten einer differenzierten Sicht auf dynamische Fähigkeiten (2/2)
- 1.3 Kritik und Implikationen für eine Konzeption der Innovationsfähigkeit aus der Perspektive dynamischer Fähigkeiten (1/2)
- 1.3 Kritik und Implikationen für eine Konzeption der Innovationsfähigkeit aus der Perspektive dynamischer Fähigkeiten (2/2)
- 2 Der Relational View
-
3 Institutionelle Reflexivität
- 3.1 Grundlagen einer reflexiv-verfahrensförmigen Perspektive auf Innovationsfähigkeit
- 3.2 Inhaltlich-konzeptionelle Elemente zur Erfassung von Innovationsfähigkeit durch Reflexivität (1/2)
- 3.2 Inhaltlich-konzeptionelle Elemente zur Erfassung von Innovationsfähigkeit durch Reflexivität (2/2)
- 3.3 Kritik und Implikationen für eine Konzeption der Innovationsfähigkeit aus der Perspektive Institutioneller Reflexivität
- 4 Theoretisch-konzeptionelles Zwischenresumé
-
1 Dynamische Fähigkeiten
- Teil IV Modellentwicklung
-
Teil V Methodik der Datenerhebung und Datenanalyse
- 1 Methodische Aspekte der Datenerhebung
-
2 Methodische Aspekte der Datenanalyse
- 2.1 Der Partial-Least-Squares-Ansatz zur Analyse komplexer Strukturgleichungsmodelle
- 2.2 Beurteilung von Messmodellen (1/3)
- 2.2 Beurteilung von Messmodellen (2/3)
- 2.2 Beurteilung von Messmodellen (3/3)
- 2.3 Beurteilung von Strukturmodellen
- 2.4 Mehrdimensionale latente Konstrukte höherer Ordnung in PLSStrukturgleichungsmodellen
- 2.5 Mediatoreffekte in PLS-Strukturgleichungsmodellen
-
Teil VI Datenanalyse und Ergebnisdarstellung
- 1 Datengrundlage der empirischen Analyse
- 2 Gütebeurteilung der Messmodelle
-
3 Wirkungsbeziehungen im PLS-Strukturgleichungsmodell
- 3.1 Einfluss von Wissen, Kompetenzen und finanziellen Ressourcen auf die einzelnen Dimensionen der Innovationsfähigkeit (1/2)
- 3.1 Einfluss von Wissen, Kompetenzen und finanziellen Ressourcen auf die einzelnen Dimensionen der Innovationsfähigkeit (2/2)
- 3.2 Wirkungen und Einflussfaktoren der Innovationsfähigkeit als Konstrukt zweiter Ordnung (1/2)
- 3.2 Wirkungen und Einflussfaktoren der Innovationsfähigkeit als Konstrukt zweiter Ordnung (2/2)
- 3.3 Zusammenfassende Darstellung des Gesamtmodells
- 3.4 Ergebnisdiskussion und Zwischenfazit (1/2)
- 3.4 Ergebnisdiskussion und Zwischenfazit (2/2)
- Teil VII Schlussbetrachtung
- Quellenverzeichnis (1/9)
- Quellenverzeichnis (2/9)
- Quellenverzeichnis (3/9)
- Quellenverzeichnis (4/9)
- Quellenverzeichnis (5/9)
- Quellenverzeichnis (6/9)
- Quellenverzeichnis (7/9)
- Quellenverzeichnis (8/9)
- Quellenverzeichnis (9/9)
Product information
- Title: Innovationsfähigkeit technologieorientierter Netzwerke
- Author(s):
- Release date: October 2013
- Publisher(s): De Gruyter Oldenbourg
- ISBN: 9783486781472
You might also like
article
Reinventing the Organization for GenAI and LLMs
Previous technology breakthroughs did not upend organizational structure, but generative AI and LLMs will. We now …
article
Run Llama-2 Models Locally with llama.cpp
Llama is Meta’s answer to the growing demand for LLMs. Unlike its well-known technological relative, ChatGPT, …
article
Use Github Copilot for Prompt Engineering
Using GitHub Copilot can feel like magic. The tool automatically fills out entire blocks of code--but …
article
Why So Many Data Science Projects Fail to Deliver
Many companies are unable to consistently gain business value from their investments in big data, artificial …