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Knowledge network management and territorial innovation systems – a comparative analysis of science parks

Lern- und Innovationsprozesse erfordern den Zugang zu externem Wissen und die Zusammenführung von Wissensbasen verschiedener Akteure und Akteursgruppen (u.a. Wirtschaft, Wissenschaft, öfffentliche Verwaltung, sowie weitere Innovationsträger). Wissenschafts- und Technologieparks (WTP) sind in diesem Zusammenhang ein wichtiges Instrument der wissensbasierten Regionalentwicklung, um konkrete Orte des Lernens und von Innovationen zu schaffen. Jedoch die relativ schwache Interaktion zwischen Unternehmen und Wissenschaft in diesen Innovationsräumen sowie die gleichzeitig zunehmend empirisch belegte Relevanz von globalen Wissensflüssen und Innovationsnetzwerken erfordern die Spezifizierung der maßgebenden Einflußfaktoren von Wissensbeziehungen.

Mehrdimensionale Nähe- und Distanzbeziehungen kennzeichnen interorganisatorische Beziehungen des Wissensaustauschs und der Wissensgenerierung. Diese Arbeit analysiert die spezifischen Nähekonstellationen zwischen Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen in direkten sowie - durch Wissensnetzwerk-Management systematisch organisiert - in indirekten Wissensbeziehungen. Die konzeptionellen Ansätze der Proximity-Forschung sowie des Wissensmanagements bieten die Grundlage für die empirische Untersuchung der Wissensnetzwerke von Technologiefirmen in den WTP Berlin-Adlershof und Sevilla-Cartuja.

Unterschiedliche Typen von Technologieunternehmen in Hinblick auf die Struktur und räumliche Dimension der Wissensbeziehungen zu Wissenschaft und Forschung stellen ein wesentliches Ergebnis der Arbeit dar. Die Arbeit belegt zudem die Funktion mehrdimensionaler Nähe in den Wissensbeziehungen. Des Weiteren wird die Organisation notwendiger und wichtiger Nähedimensionen durch Instrumente des Wissensnetzwerk-Managements aufgezeigt, um Wissensbeziehungen zu erschließen, zu aktivieren und nutzbar zu machen. Aufbauend auf den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für das Management von WTP und weiteren räumlichen Innovationssystemen abgeleitet. / In the knowledge-based ecomomy, innovation is characterized by a dynamic and interactive learning process involving diverse actors; industry, science, public administration, as well as other entities and sub-systems. In this regard, science and technology parks (STP) have become a prominent instrument of regional governments to create specific localities of learning and innovation. However, empirical evidence increasingly points to rather weak local industry-academia interaction in STPs in specifically and the equivalent importance of local and non-local connections as roots of knowledge diffusion and innovation more generally.

Multi-faceted proximity determines the multi-scalar process of knowledge sourcing and knowledge interaction. This dissertation thesis analyses the specific proximity configurations given in direct ties and organized through knowledge network management (KNM) in STP resident firms’ indirect linkages to scientific knowledge sources. The theoretical approaches of the proximity framework and knowledge management provide the analytical framework for the empirical analysis of egocentric knowledge networks to academia of high-technology firms located in the Berlin-Adlershof and Seville-Cartuja science parks.

Based on this theoretical and methodological framework, I identify distinct types of knowledge-seeking STP resident companies in regard to the quality, form and geography of interactive ties to science. Furthermore, the thesis sheds light on the specific proximity configurations relevant in successful industry-academia knowledge relations. Furthermore, it reveals the underlying mechanisms of specific KNM instruments organizing necessary and critical proximities in order to forge, activate and harness knowledge networks on distinct geographical scales. Based on the analysis’ findings, specific policy recommendations for the management of STPs and other kinds of territorial innovation systems are developed.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/18848
Date21 August 2017
CreatorsBrinkhoff, Sascha
ContributorsKulke, Elmar, Dannenberg, Peter, Schmidt, Suntje
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
RightsNamensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/

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