DOI: https://doi.org/10.1007/s11187-025-01156-6
تاريخ النشر: 2026-01-10
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: الابتكار وإدارة المعرفة
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تسلسل أنشطة الابتكار المفتوح (OI) بين الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) خلال مشاريع الابتكار الفردية. من خلال تحليل مجموعة بيانات تتكون من 500 نشاط OI، المشار إليها باسم “تحركات OI”، تركز الأبحاث على ديناميات مشاركة الشركاء والتقاط القيمة عبر 106 شركة أوروبية صغيرة ومتوسطة. تسلط النتائج الضوء على أهمية كل من توقيت مشاركة الشركاء وتوقيت نماذج التقاط القيمة، إلى جانب اختيار الشركاء، في تحديد نجاح هذه الشركات الصغيرة والمتوسطة.
تكشف التحليلات عن أنماط مميزة تنشأ من مجموعة أنواع الشركاء وأنماط الاستغلال، مما يسمح بتقييم مقارن بين الشركات الصغيرة والمتوسطة الأكثر والأقل نجاحًا. تقدم هذه المقاربة الديناميكية رؤى تتجاوز التحليلات الثابتة التقليدية على مستوى الشركات، مما يبرز الدور الحاسم للتوقيت الاستراتيجي في عملية الابتكار المفتوح.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التحديات الكبيرة التي تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) في تنفيذ الابتكار، على الرغم من دورها الحاسم في الاقتصاد، حيث تمثل حوالي 99% من الشركات وتساهم بنسبة 50-60% من القيمة المضافة الإجمالية في دول منظمة التعاون والتنمية الاقتصادية. تشمل العقبات الرئيسية المحددة الموارد المالية المحدودة، ونقص الأفراد ذوي المهارات، وظروف السوق الصعبة. استجابةً لذلك، لجأت الشركات الصغيرة والمتوسطة بشكل متزايد إلى ممارسات الابتكار المفتوح (OI)، التي تسمح لها بالتعاون مع شركاء خارجيين لتعزيز أدائها الابتكاري والتغلب على قيود الموارد. ومع ذلك، لا تزال العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة تواجه صعوبات في تنفيذ OI بشكل فعال، حيث تركز الأدبيات الحالية بشكل أساسي على التحليلات على مستوى الشركات بدلاً من الديناميات الدقيقة لإدارة OI على مستوى المشروع.
تهدف الورقة إلى سد هذه الفجوة من خلال دراسة كيفية إدارة الشركات الصغيرة والمتوسطة لمشاريع الابتكار الفردية في سياق OI. تؤكد على أهمية فهم تسلسل وتركيبة الشراكات وأنماط التقاط القيمة، حيث تؤثر هذه العوامل بشكل كبير على نتائج الابتكار. يقترح المؤلفون التحقيق في ثلاثة أسئلة بحثية مترابطة: التركيبات النموذجية لشركاء الابتكار وأنماط التقاط القيمة المستخدمة من قبل الشركات الصغيرة والمتوسطة، والاختلافات في هذه التركيبات بين الشركات الأكثر والأقل نجاحًا، وتأثير توقيت وتقدم أنشطة OI على نجاح الابتكار. تسعى هذه النظرة على مستوى المشروع إلى تقديم رؤى أعمق حول كيفية تمكن الشركات الصغيرة والمتوسطة من التنقل بفعالية في تعقيدات OI لتعزيز قدرتها التنافسية.
الطرق
ركزت منهجية البحث المستخدمة في مشروع “INSPIRE SMEs” التابع للاتحاد الأوروبي على دراسة ممارسات الابتكار المفتوح (OI) بين الشركات الصغيرة والمتوسطة الأوروبية. تم استخدام تصميم مختلط الطرق لتوفير تحليل شامل، بدءًا من المقابلات النوعية التي أسفرت عن فهم مفصل لمشاريع الابتكار في الشركات الصغيرة والمتوسطة. أسفرت هذه المرحلة عن تحديد 500 حركة OI مميزة.
بعد ذلك، تم تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط بشكل منهجي ضمن هذه الحركات المستخرجة من OI. لا تعزز هذه المقاربة المنهجية فقط القوة التفسيرية للنتائج، بل تسمح أيضًا بالتعميم عبر سياقات مختلفة، بما يتماشى مع التوصيات المعمول بها للتحقيق في عمليات الابتكار المعقدة (Creswell & Plano Clark, 2018; Tidhar & Eisenhardt, 2020).
المناقشة
في قسم المناقشة هذا، تبحث الأبحاث في التكوينات الديناميكية لممارسات الابتكار المفتوح (OI) بين الشركات الصغيرة والمتوسطة وكيف تؤثر هذه التكوينات على نجاح الابتكار. تحدد الدراسة الفروق الرئيسية في تسلسل مشاركة الشركاء وأنماط التقاط القيمة – الاستغلال الداخلي، والاستغلال المشترك، والاستغلال الخارجي – بين الشركات الصغيرة والمتوسطة الناجحة والأقل نجاحًا. تميل الشركات الصغيرة والمتوسطة الناجحة إلى إعطاء الأولوية للاستغلال الداخلي في وقت مبكر من رحلاتها في OI، مستفيدة من المكاسب الأولية قبل الانتقال إلى الاستغلال المشترك والاستغلال الخارجي. على النقيض من ذلك، غالبًا ما تشارك الشركات الصغيرة والمتوسطة الأقل نجاحًا في الاستغلال الخارجي بشكل مبكر، مما يعيق قدرتها على التقاط القيمة بشكل فعال. تسلط الأبحاث الضوء على أهمية المشاركة الاستراتيجية مع الشركاء، لا سيما مع مقدمي خدمات البحث والتطوير، والمرونة في التعاون مع شركاء متنوعين لتعزيز نتائج الابتكار.
باستخدام نهج مختلط الطرق، تحلل الدراسة 500 حركة OI من 106 شركة صغيرة ومتوسطة أوروبية، مستخدمة الترميز النوعي وتقنيات التعلم الآلي مثل تعدين قواعد الارتباط لكشف الأنماط في أنشطة OI. تؤكد النتائج على أن توقيت مشاركة الشركاء ونمط الاستغلال المختار هما عاملان حاسمان في تحديد نجاح الابتكار. من خلال توضيح هذه الأنماط، تقدم الأبحاث رؤى قابلة للتنفيذ للشركات الصغيرة والمتوسطة التي تهدف إلى تحسين استراتيجيات الابتكار الخاصة بها، مما يبرز أن التسلسل الفعال لتحركات OI يمكن أن يعزز بشكل كبير قدرتها على النمو المستدام.
القيود
تسلط القيود في هذه الدراسة حول الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) وأنشطة الابتكار المفتوح (OI) الضوء على عدة مجالات للبحث المستقبلي. أولاً، تقتصر مجموعة البيانات على الشركات الصغيرة والمتوسطة الأوروبية، مما قد لا يمثل تنوع ممارسات OI عبر مناطق أو قطاعات مختلفة. يمكن أن تستكشف التحقيقات المستقبلية ما إذا كانت أنماط التسلسل المحددة في تحركات OI قابلة للتطبيق عالميًا، مما يعزز الفهم لديناميات OI عبر سياقات متنوعة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن الدراسة تستخدم تعدين قواعد الارتباط (ARM) لتحديد الأنماط، إلا أنها لا تؤسس للسببية، مما يشير إلى الحاجة إلى نهج طولية أو تجريبية لفهم العلاقات السببية التي تؤثر على نتائج OI بشكل أفضل.
حد آخر كبير هو توقيت جمع البيانات، الذي حدث في 2016-2017، قبل جائحة COVID-19. على الرغم من أن الأدلة الحديثة تشير إلى أن ممارسات الابتكار في الشركات الصغيرة والمتوسطة قد عادت إلى حد كبير إلى المعايير السابقة للجائحة، إلا أن النتائج قد لا تعكس تمامًا المشهد الحالي. علاوة على ذلك، تركز الدراسة بشكل أساسي على تسلسل تحركات OI دون التعمق في عمليات اختيار الشركاء وإدارتهم، والتي تعتبر ضرورية لرحلات OI الناجحة. يمكن أن تتناول الأبحاث المستقبلية هذه الفجوات من خلال دراسة استراتيجيات تحديد الشركاء، والتقييم، وديناميات التعاون، فضلاً عن تأثير التحول الرقمي على ممارسات OI. ستعزز مثل هذه الاستفسارات الفهم النظري للعلاقات بين الشركاء في OI وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ للشركات الصغيرة والمتوسطة التي تهدف إلى تحسين استراتيجيات الابتكار الخاصة بها.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11187-025-01156-6
Publication Date: 2026-01-10
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Innovation and Knowledge Management
Overview
This study investigates the sequencing of open innovation (OI) activities among small and medium-sized enterprises (SMEs) throughout individual innovation projects. By analyzing a dataset comprising 500 OI activities, referred to as “OI moves,” the research focuses on the dynamics of partner engagement and value capture across 106 European SMEs. The findings highlight the significance of both the timing of partner engagement and the timing of value capture models, alongside the selection of partners, in determining the success of these SMEs.
The analysis reveals distinct patterns that emerge from the combination of partner types and exploitation modes, allowing for a comparative assessment between more and less successful SMEs. This dynamic approach offers insights that extend beyond traditional static firm-level analyses, emphasizing the critical role of strategic timing in the open innovation process.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the significant challenges that small and medium-sized enterprises (SMEs) face in implementing innovation, despite their crucial role in the economy, accounting for about 99% of firms and contributing 50-60% of total value added in OECD countries. Key obstacles identified include limited financial resources, a lack of skilled personnel, and difficult market conditions. In response, SMEs have increasingly turned to Open Innovation (OI) practices, which allow them to collaborate with external partners to enhance their innovation performance and overcome resource constraints. However, many SMEs still encounter difficulties in effectively implementing OI, with existing literature primarily focusing on firm-level analyses rather than the nuanced dynamics of OI management at the project level.
The paper aims to fill this gap by examining how SMEs manage individual innovation projects within the context of OI. It emphasizes the importance of understanding the sequencing and combination of partnerships and value capture modes, as these factors significantly influence innovation outcomes. The authors propose to investigate three interrelated research questions: the typical combinations of innovation partners and value capture modes used by SMEs, the differences in these combinations between more and less successful firms, and the impact of timing and progression of OI activities on innovation success. This project-level perspective seeks to provide deeper insights into how SMEs can effectively navigate the complexities of OI to enhance their competitiveness.
Methods
The research methodology employed in the “INSPIRE SMEs” EU project focused on examining open innovation (OI) practices among European small and medium-sized enterprises (SMEs). A mixed-methods design was utilized to provide a comprehensive analysis, beginning with qualitative interviews that yielded a detailed understanding of SME innovation projects. This phase resulted in the identification of 500 distinct OI moves.
Subsequently, machine learning techniques were applied to systematically identify patterns within these extracted OI moves. This methodological approach not only enhances the explanatory power of the findings but also allows for generalization across different contexts, aligning with established recommendations for investigating complex innovation processes (Creswell & Plano Clark, 2018; Tidhar & Eisenhardt, 2020).
Discussion
In this discussion section, the research investigates the dynamic configurations of open innovation (OI) practices among small and medium-sized enterprises (SMEs) and how these configurations influence innovation success. The study identifies key differences in the sequencing of partner engagement and value capture modes—internal, co-exploitation, and external exploitation—between successful and less successful SMEs. Successful SMEs tend to prioritize internal exploitation early in their OI journeys, leveraging initial gains before transitioning to co-exploitation and external exploitation. In contrast, less successful SMEs often engage in external exploitation prematurely, which hampers their ability to capture value effectively. The research highlights the importance of strategic partner engagement, particularly with R&D service providers, and the flexibility to collaborate with diverse partners to enhance innovation outcomes.
Utilizing a mixed-methods approach, the study analyzes 500 OI moves from 106 European SMEs, employing qualitative coding and machine learning techniques such as Association Rule Mining to uncover patterns in OI activities. The findings underscore that the timing of partner engagement and the chosen mode of exploitation are critical factors in determining innovation success. By elucidating these patterns, the research provides actionable insights for SMEs aiming to optimize their innovation strategies, emphasizing that effective sequencing of OI moves can significantly enhance their capacity for sustainable growth.
Limitations
The limitations of this study on small and medium-sized enterprises (SMEs) and their open innovation (OI) activities highlight several areas for future research. Firstly, the dataset is limited to European SMEs, which may not represent the diversity of OI practices across different regions or sectors. Future investigations could explore whether the identified sequencing patterns in OI moves are applicable globally, thereby enriching the understanding of OI dynamics across various contexts. Additionally, while the study employs Association Rule Mining (ARM) to identify patterns, it does not establish causality, indicating a need for longitudinal or experimental approaches to better understand the causal relationships influencing OI outcomes.
Another significant limitation is the timing of data collection, which occurred in 2016-2017, prior to the COVID-19 pandemic. Although recent evidence suggests that SMEs’ innovation practices have largely reverted to pre-pandemic norms, the findings may not fully reflect the current landscape. Furthermore, the study primarily focuses on the sequencing of OI moves without delving into the processes of partner selection and management, which are crucial for successful OI journeys. Future research could address these gaps by examining strategies for partner identification, evaluation, and collaboration dynamics, as well as the impact of digital transformation on OI practices. Such inquiries would enhance the theoretical understanding of partner relationships in OI and provide actionable insights for SMEs aiming to optimize their innovation strategies.