CONFIGURATIONS OF KNOWLEDGE-INTENSIVE ENTREPRENEURIAL ECOSYSTEMS

AUTOR(ES)
FONTE

Rev. adm. empres.

DATA DE PUBLICAÇÃO

29/08/2019

RESUMO

RESUMO O discurso dominante sobre os ecossistemas de empreendedorismo (EE) enfatiza o perfil de algumas localidades com histórico reconhecido de sucesso. Isso tem dificultado uma compreensão mais profunda dos mecanismos econômicos que moldam as tendências evolutivas na atividade empreendedora e como elas operam em lugares distintos. Nós propomos que esses ecossistemas possuem regularidades, mas elas também podem assumir diferentes configurações. Por meio de técnicas de fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (QCA), abordamos essa questão com dados do estado de São Paulo. Esta pesquisa se concentra em cinco dimensões dos ecossistemas de empreendedorismo: ciência e tecnologia, capital humano, dinâmica de mercado, dinâmica dos negócios e infraestrutura. Os resultados apontam para a natureza relativamente heterogênea dos ecossistemas. Não obstante, as universidades de pesquisa, a intensidade de empregos intensivos em conhecimento e a disponibilidade de crédito se apresentam como condições fundamentais. A proximidade ao principal centro econômico aparece como um diferencial importante entre os ecossistemas.ABSTRACT The dominant discourse on Entrepreneurial Ecosystems (EE) remains focused on the profile of a handful of successful locations. This has hindered a deeper comprehension of the economic mechanisms that shape evolutionary trends in entrepreneurial activity and how they operate in distinct places. We propose that EE have regularities, but they can also assume different configurations, i.e., varying combinations of influential dimensions. Through fuzzy set qualitative comparative analysis, we address this issue with data from the State of São Paulo, Brazil. This research focuses on five EE dimensions: Science & Technology, Human Capital, Market Dynamics, Business Dynamics, and Infrastructure. Findings point at the heterogeneous nature of EE distributed in three different paths. While configurations’ vary in terms of causal conditions, research universities, knowledge-intensive jobs and wider credit operations are core-causal conditions. Proximity to the main economic hub appears as a key differentiator among ecosystems.

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