Options
Mokslo ir verslo organizacijų tinklaveika: Lietuvos biotechnologijų sektoriaus atvejis
Disertacijos gynimo komisijos pirmininkas / Dissertation Defence Board Chairman | |
Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member | |
Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member | |
Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member | |
Strikis, Voldemars | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Remiantis sisteminiu požiūriu bei tinklų ir tinklaveikos teorijomis, sukurtas konceptualus mokslo ir verslo organizacijų tinklaveikos analizės modelis, pagal kurį buvo parengta metodika Lietuvos biotechnologijų sektoriaus tarporganizaciniams ryšiams tirti. Empirinio tyrimo metu identifikuoti tinklo dalyviai, nustatyti tarporganizaciniai ryšiai, jų pobūdis (formalūs ir neformalūs), svertinė vertė (mokslinei produkcijai sukurti reikšmingi ir nereikšmingi ryšiai) ir, pritaikius socialinių tinklų analizės metodus ir instrumentus, remiantis mokslo, verslo ir inovacijų paramos organizacijų vadovų (atstovų) vertinimais, atskleista tinklo hierarchinė struktūra, tinklo dalyvių galios skaida tinkle, nustatyti kiekvienai organizacijų grupei būdingiausi ryšiai, stipriausi tarporganizaciniai ryšiai, išskirti reikšmingiausi ir izoliuoti tinklo dalyviai. Socialinių tinklų analizės rezultatai vizualizuoti sociogramomis. Ištirti susiformavusių ryšių skirtumai tarp organizacijų grupių ir nustatytas kiekvienos grupės formalios ir neformalios tinklaveikos santykis siekiant mokslinės produkcijos. Atskleisti mokslo ir verslo organizacijų tinklaveikos ypatumai ir nustatytos mokslinei ir komercinei produkcijai sukurti reikšmingų ryšių tinklo plėtros formos, tinklaveikos nauda bei apribojimai. Tyrimo rezultatai gali būti panaudoti formuojant skaidrią ir atvirą, bendradarbiavimu grįstą Lietuvos inovacijų politiką.
Network and networking theories and a systematic approach have been used to shape a conceptual model for analysis of networking between science and business organisations. This concept, in turn, has led to the creation of a methodology for analysis of inter-organisational ties in the Lithuanian biotechnology sector. The network participants, inter-organisational ties, their nature (formal or informal), and weighted value (significance for scientific production) have been identified through empirical research. The hierarchical structure of the network, the power distribution of network nodes, the most common ties in every group of organisations, the strongest inter-organisational ties, and the most significant and isolated network participants were identified through using methods and instruments of social network analysis and by taking note of assessment by heads of research, business and innovation support organisations. The results of the social network study were graphically represented by sociograms. The study went on to examine the differences of ties between groups of organisations. For every group, the ratio of formal and informal networking streamlined to produce scientific output was measured. The features of the networking were established for science and business organisations. The study also identified the forms of development that are characteristic to a network of ties with the most significant impact on scientific and commercial production, and discussed the benefits and limitations of networking. The results of the study can be used for shaping a transparent, open and cooperation-based innovation policy in Lithuania.