Estudio de los factores determinantes de la capacidad de absorción y su impacto en los resultados de innovación tecnológicaaplicación a las pymes industriales regiomontanas (México)

  1. Silva Leal, Roberto
Dirigida por:
  1. Nekane Aramburu Goya Directora

Universidad de defensa: Universidad de Deusto

Fecha de defensa: 16 de octubre de 2015

Tribunal:
  1. José Miguel Rodríguez Antón Presidente/a
  2. Josune Sáenz Martínez Secretaria
  3. Arantza Zubiaurre Goena Vocal
  4. María Teresa del Val Núñez Vocal
  5. Victor Jesús García Morales Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 413993 DIALNET

Resumen

La presente tesis contiene una revisión de la literatura de la teoría de los recursos y capacidades, la capacidad de absorción y gestión de la innovación en la cual se destacan los aportes más relevantes que se han hecho sobre el tema. Además, se describe la importancia que tiene las “pymes” en el desarrollo económico del país y que su buen funcionamiento dependerá del conocer y analizar detalladamente cuáles son sus capacidades internas que inciden en su capacidad de absorción de conocimientos y en sus resultados de innovación tecnológica, con la finalidad de apoyar a estas empresas en su lucha por sobrevivir y crear una ventaja competitiva sostenible que les permita seguir contribuyendo a la economía del país. Para hacer frente a lo anterior, se desarrolla un estudio de tipo cuantitativo transversal, correlacional, explicativo y predictivo con una muestra de 115 empresas respecto a los factores determinantes de la capacidad de absorción y su impacto en los resultados de la innovación tecnológica: aplicación a la PYMES industriales regiomontanas (México); utilizando la técnica de modelización de ecuaciones estructurales (MEE) desde el enfoque de Mínimos Cuadrados Parciales (Partial Least Squares-PLS). Lo anterior a fin de predecir y explicar el comportamiento de las variables no observables (latentes), a partir de múltiples indicadores observables (variables manifiestas). En el nivel marcoeconómico, la capacidad de absorción predice los resultados innovadores.