Unpacking complementarity in innovation ecosystems: A configurational analysis of knowledge transfer for achieving breakthrough innovation

互补性(分子生物学) 知识管理 隐性知识 产业组织 知识转移 业务 吸收能力 经济 计算机科学 遗传学 生物
作者
Huan Wang,Leven J. Zheng,Zuopeng Zhang,Ajay Kumar,Praveen Ranjan Srivastava
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier]
卷期号:198: 122974-122974 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2023.122974
摘要

To achieve breakthrough innovation, firms often need to acquire complementary knowledge from cross-industry actors in the innovation ecosystem, where unique and supermodular complementarities make knowledge exchange essential for value co-creation. This study examines the impact of the acquisition of knowledge transfer on breakthrough innovation by considering the complementors of unique and supermodular complementarity. We draw on data from 51 firms in the Chinese information and communication technology sector and apply the fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA), in which we adopt factors on the complementor, relationship, and knowledge characteristics to determine the configurations that lead to firms' breakthrough innovation in the innovation ecosystem. The results show that several combinations of conditions drive firms' breakthrough innovation. Unique complementarities require conditions of explicit knowledge and cultural similarity within the realm of knowledge and complementors' characteristics. Conversely, supermodular complementarity underscores the importance of tacit knowledge, along with trust and tie strength within the characteristics of knowledge and relationships. Our study has practical and theoretical implications for complementors seeking breakthrough innovation in non-generic complementarities.
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