DOI: 10.26820/reciamuc/7.(3).sep.2023.2-19
URL: https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/1170
EDITORIAL: Saberes del Conocimiento
REVISTA: RECIAMUC
ISSN: 2588-0748
TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión
CÓDIGO UNESCO: 53 Ciencias Económicas
PAGINAS: 2-19
Cercanía cognitiva como fuente de conocimiento e innova-
ción empresarial
Cognitive proximity as a source of knowledge and business innovation
A proximidade cognitiva como fonte de conhecimento e de
inovação empresarial
Eduardo Sánchez-García
1
; Javier Martínez-Falcó
2
; Bartolomé Marco-Lajara
3
RECIBIDO: 10/01/2023 ACEPTADO: 22/02/2023 PUBLICADO: 28/09/2023
1. Departamento de Gestión, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales; Universidad de Alicante;
03690 San Vicente del Raspeig; Alicante, España; eduardo.sanchez@ua.es; https://orcid.org/0000-
0002-8524-4906
2. Departamento de Gestión, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales; Universidad de Alicante; 03690
San Vicente del Raspeig; Alicante, España; javier.falco@ua.es; https://orcid.org/0000-0001-9004-5816
3. Departamento de Gestión, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales; Universidad de Alicante;
03690 San Vicente del Raspeig; Alicante, España; bartolome.marco@ua.es; https://orcid.org/0000-
0001-8811-9118
CORRESPONDENCIA
Eduardo Sánchez García
eduardo.sanchez@ua.es
Alicante, España
© RECIAMUC; Editorial Saberes del Conocimiento, 2023
RESUMEN
La finalidad de esta investigación es analizar la relación entre la cercanía cognitiva y la innovación empresarial, así como el
papel mediador de la capacidad potencial y realizada de absorción en esta relación. Se llevó a cabo un análisis empírico
sobre las empresas de suministro de energía eléctrica, utilizando para el análisis de los datos primarios la técnica PLS-
SEM. Los hallazgos revelan que la cercanía cognitiva ejerce un impacto tanto directo como indirecto sobre la innovación
empresarial, mediante el estímulo de la capacidad de absorción potencial de las empresas. No obstante, esta variable no
media la relación principal directamente, sino a través de su impacto sobre la capacidad de estas para transformar y apro-
vechar todo el conocimiento disponible con fines de innovación. En base a estos resultados, se concluye que la cercanía
cognitiva es crucial para la innovación empresarial, ya que promueve el desarrollo de acuerdos mutuamente beneficiosos
entre organizaciones, particularmente en lo que respecta al conocimiento. Sin embargo, las empresas necesitan desa-
rrollar una amplia capacidad para absorber nuevos conocimientos a fin de aprovechar plenamente los beneficios que se
derivan de su cercanía cognitiva con sus grupos de interés.
Palabras clave: Innovación, Cercanía Cognitiva, Conocimiento, PACAP, RACAP, Energía.
ABSTRACT
The purpose of this research is to analyze the relationship between cognitive proximity and business innovation, as well as
the mediating role of potential and realized absorptive capacity in this relationship. An empirical analysis was carried out
on electric power supply companies, using the PLS-SEM technique for the analysis of primary data. The findings reveal that
cognitive proximity exerts both a direct and indirect impact on business innovation by stimulating the potential absorptive
capacity of firms. However, this variable does not mediate the main relationship directly, but through its impact on their abil-
ity to transform and leverage all available knowledge for innovation purposes. Based on these results, it is concluded that
cognitive closeness is crucial for business innovation, as it promotes the development of mutually beneficial agreements
between organizations, particularly in terms of knowledge. However, firms need to develop a broad capacity to absorb new
knowledge in order to fully exploit the benefits derived from their cognitive closeness with their stakeholders.
Keywords: Innovation, Cognitive Proximity, Knowledge, PACAP, RACAP, Energy.
RESUMO
O objetivo desta investigação é analisar a relação entre a proximidade cognitiva e a inovação empresarial, bem como o papel
mediador da capacidade de absorção potencial e realizada nesta relação. Foi realizada uma análise empírica em empresas
fornecedoras de energia eléctrica, utilizando a técnica PLS-SEM para a análise de dados primários. Os resultados revelam
que a proximidade cognitiva exerce um impacto direto e indireto na inovação empresarial ao estimular a capacidade de
absorção potencial das empresas. No entanto, esta variável não medeia a relação principal diretamente, mas através do seu
impacto na sua capacidade de transformar e alavancar todo o conhecimento disponível para fins de inovação. Com base
nestes resultados, conclui-se que a proximidade cognitiva é crucial para a inovação empresarial, uma vez que promove o
desenvolvimento de acordos mutuamente benéficos entre as organizações, nomeadamente em termos de conhecimento.
No entanto, as empresas necessitam de desenvolver uma capacidade alargada de absorção de novos conhecimentos para
poderem explorar plenamente os benefícios decorrentes da proximidade cognitiva com os seus stakeholders.
Palavras-chave: Inovação, Proximidade Cognitiva, Conhecimento, PACAP, RACAP, Energia.
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
Introducción
En un mundo cada vez más interconectado
y dinámico, donde la tecnología y la informa-
ción avanzan a un ritmo sin precedentes, la
capacidad de una empresa para innovar pue-
de marcar la diferencia entre el éxito y el fra-
caso (Saíz et al., 2018; Sánchez-García et al.,
2021). La innovación no es solo una cuestión
de desarrollar nuevos productos o servicios;
abarca la reinvención y mejora constante de
procesos, estrategias y modelos de nego-
cio, considerándose un mecanismo esencial
para responder a los desafíos cambiantes,
satisfacer las demandas de los consumi-
dores y mantener una ventaja competitiva
en un mercado globalizado (Yuwono, 2021;
Marco-Lajara et al., 2022a). De este modo,
la innovación actúa como un motor vital del
desarrollo socioeconómico, contribuyendo a
la creación de empleo, el aumento de la pro-
ductividad y la mejora de la calidad de vida,
impulsando la adaptabilidad y la resiliencia
de las economías frente a los desafíos eco-
nómicos y sociales emergentes (Wang et al.,
2019; Martínez Falcó et al., 2023a).
En esta línea, la cercanía cognitiva de las
empresas representa una dimensión impor-
tante en la dinámica empresarial, que hace
referencia a la interacción intra e interem-
presarial en el contexto de una red social
(Kratzer et al., 2017). La cercanía cognitiva
se refiere, particularmente, al modo en que
los individuos dentro de una red compren-
den y procesan colectivamente el lenguaje,
las normas, los códigos, los valores y los ob-
jetivos comunes (Lyu et al., 2022). Esta com-
prensión compartida puede facilitar la co-
municación entre los miembros de una red
determinada, así como fortalecer la cohesión
y la colaboración, promoviendo una mayor
interacción entre los nodos o miembros de la
red, y favoreciendo la mayor eficiencia en la
comunicación (Wong & Lee, 2022).
El componente cognitivo demuestra cómo
construir y cultivar interacciones sociales
productivas dentro de una red o contexto
social específico (Zhang & Huang, 2022).
La cercanía cognitiva reúne a organizacio-
nes comparables en los lugares más den-
sos, aumentando así el intercambio de in-
formación (Hidalgo et al., 2007). Por lo tanto,
el acceso al conocimiento podría depender
del grado de cercanía cognitiva entre las
empresas, lo que afectaría a las posibilida-
des de que estas accedan a conocimientos
externos valiosos y los utilicen para mejo-
rar sus resultados en materia de innovación
(Stuck et al., 2016; Stasa & Machek, 2023).
Las diferencias regionales pueden influir en
la forma en que operan las organizaciones
y en cómo innovan y comparten sus conoci-
mientos, de forma que los recursos externos
de conocimiento se consideran un requisito
crucial para el éxito de las empresas en di-
versos ámbitos, especialmente en términos
de innovación, que es el motor más potente
del desarrollo socioeconómico (Chen et al.,
2017; OCDE, 2018).
Al relacionarse con otras fuentes útiles de
conocimiento, las empresas pueden ab-
sorber, integrar y explotar nueva informa-
ción (Wang et al., 2019; Marco-Lajara et al.,
2023a). De este modo, una amplia base de
conocimientos proporciona los cimientos
para el crecimiento de la capacidad de ab-
sorción de las empresas (Balle et al., 2020).
Esta noción podría considerarse como la
capacidad de la empresa para reconocer
nueva información, adquirirla y utilizarla con
el fin de avanzar en el desarrollo innova-
dor de la organización (Cohen, & Levinthal,
1989; 1990; Yuwono, 2021). Este trabajo,
sin embargo, considera cuatro dimensio-
nes en este proceso, basándose en el tra-
bajo de Zahra y George (2002), quienes
lo conceptualizaron estableciendo cuatro
dimensiones y agrupándolas en dos blo-
ques: adquisición y asimilación (capacidad
de absorción potencial) y transformación y
aplicación (como capacidad de absorción
realizada), en adelante denominadas PA-
CAP y RACAP, respectivamente.
El aprovechamiento de las fuentes de infor-
mación externas se considera uno de los
procesos más esenciales que subyacen a
5
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
las operaciones innovadoras de las organi-
zaciones (Trantopoulos et al., 2017; Luo et
al., 2017; Wang et al., 2019). Mediante la
gestión de la información externa, las orga-
nizaciones son capaces de producir valor y
obtener y mantener una ventaja competitiva
a través de su capacidad de absorción, pu-
diendo impulsar el ritmo y la frecuencia de
la innovación dentro de una empresa (Pra-
dana et al., 2020; Marco-Lajara et al., 2021).
Se ha demostrado que la innovación está
conectada con la capacidad de absorción
a través del efecto de un solo paso del PA-
CAP sobre el RACAP (Ali et al., 2018; Limaj,
& Bernroider, 2019).
A pesar de esto, se han llevado a cabo di-
versas investigaciones con hallazgos con-
tradictorios, debido a lo cual se requieren
mayores esfuerzos en investigación en este
ámbito (Cassol et al., 2016; Gölgeci et al.,
2017; Yuwono, 2021). Al respecto, si bien
algunos estudios han evidenciado que la
capacidad de absorción puede estimu-
lar el rendimiento empresarial en términos
de innovación (Huang et al., 2015; Sán-
chez-García et al., 2023a), hasta donde al-
canza nuestro conocimiento, ninguna inves-
tigación combina las variables de PACAP y
RACAP para examinar su implicación en el
vínculo entre la cercanía cognitiva y la in-
novación empresarial en el sector de sumi-
nistro de energía eléctrica en España. Para
llenar este vacío, examinamos el impacto
de mediación en serie de estas dimensio-
nes en la relación establecida. Este trabajo
complementa la investigación en campos
adyacentes y ofrece un enfoque de investi-
gación novedoso para futuras investigacio-
nes. La discusión anterior plantea el tema
de si la proximidad en términos cognitivos
influye en la innovación empresarial. Ambos
niveles de capacidad de absorción son me-
diadores potenciales de esta asociación.
El objetivo de esta investigación es analizar
empíricamente el efecto de la cercanía cog-
nitiva sobre la innovación empresarial en el
ámbito del sector investigado, así como el
efecto mediador de las dos dimensiones
de la capacidad de absorción detalladas
anteriormente. A continuación, esta inves-
tigación se suma a la literatura presentan-
do datos empíricos sobre la relevancia que
tiene para las empresas interactuar y co-
laborar con aquellos agentes con los que
mantienen lazos cognitivos, que facilitan la
comunicación y la colaboración a favor de
la consecución de objetivos compartidos,
teniendo un efecto positivo y significativo
sobre la identificación, asimilación, trans-
formación y explotación del conocimiento y
la innovación empresarial. Así, este trabajo
examina la importancia de la cercanía cog-
nitiva de las empresas como motor de la ca-
pacidad de absorción de las empresas con
fines innovadores.
Los datos se obtienen mediante la elabora-
ción de un cuestionario compuesto por es-
calas validadas para estimar las variables
contenidas en el modelo propuesto, el cual
se distribuyó entre las empresas del sector
de suministro de energía eléctrica localiza-
das en España, obteniendo 197 unidades
válidas. Las respuestas se analizaron me-
diante el software SmartPLS versión 3.9. La
investigación se estructura como se descri-
be a continuación. Las hipótesis de la in-
vestigación y el nomograma del modelo se
derivan de una revisión bibliográfica perti-
nente a las variables y relaciones investiga-
das. A continuación, se describe la meto-
dología de la investigación, seguida de sus
conclusiones. La conclusión del estudio su-
braya la necesidad de seguir investigando
los efectos del capital social y la capacidad
de absorción en la innovación empresarial.
Revisión teórica
Cercanía cognitiva e innovación empre-
sarial
Las empresas tienden a compartir cualida-
des como el idioma, las convenciones y los
marcos jurídicos, que generan y mantienen
la confianza local (Bell y Zaheer, 2007; Mu-
neepeerakul et al., 2013). Las pequeñas
empresas, que constituyen la mayor parte
de la estructura empresarial de los países,
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
son cruciales para la difusión de innovacio-
nes porque se basan más en redes locali-
zadas y en la comunicación informal, capi-
talizando los intercambios de conocimiento
tácito que se producen localmente (Mc-
Cann, 2007; Kraemer et al., 2019). Desde
un punto de vista evolutivo, la innovación se
considera un proceso impredecible y acu-
mulativo (Nelson, & Winter, 1982). Como
estrategia de reducción del riesgo, las em-
presas pueden reducir la incertidumbre de
la innovación realizando una exploración
externa para identificar y obtener aportacio-
nes externas de conocimiento.
La integración de datos externos es un pro-
cedimiento complejo y exigente debido,
en parte, a lo difusas que son las fronteras
entre los distintos tipos de conocimientos y
tecnologías, lo que dificulta a las empresas
buscar con éxito aportaciones externas de
conocimiento (Laursen, & Salter, 2006). La
capacidad de innovación de una empresa
se ve limitada no sólo por sus fronteras, sino
también por la cercanía cognitiva alcanzada
en determinados lugares. Algunas investi-
gaciones empíricas han puesto de manifies-
to que la cercanía cognitiva es el principal
mecanismo para la formación de redes in-
formales de circulación del conocimiento,
sugiriendo a continuación que los resultados
de la innovación y el aprendizaje interorgani-
zativo requieren la existencia de proximidad
social y cognitiva entre las empresas (Capo-
ne & Lazzeretti, 2018; Omobhude, & Chen,
2019; Rodríguez-Rodríguez et al., 2021). Se-
gún algunas investigaciones empíricas, los
spillovers entre empresas cognitivamente
cercanas contribuyen a aumentar su rendi-
miento económico y de innovación (Neffke et
al., 2011; Castaldi et al., 2015).
Sobre la base de patrones cognitivos y va-
lores compartidos o comparables, la co-
municación suele ser vigorosa y fructífera
(Martínez-Falcó et al., 2023b). El consenso
se alcanza integrando las diferencias entre
las partes y participando en conjuntos coo-
perativos. A través del proceso de conse-
cución del acuerdo, el patrón cognitivo de
la parte interesada contraria choca con la
cognición de la empresa existente y rompe
su límite cognitivo inicial (König et al., 2013).
Posteriormente, una empresa con un patrón
cognitivo novedoso puede buscar informa-
ción diversa a través del proceso de inte-
racción, fomentando la innovación corpora-
tiva y sirviendo como punto de difusión de la
innovación (Cao, & Xiang, 2014). Además,
el capital social cognitivo se forma a través
de las declaraciones, objetivos y valores
compartidos a largo plazo de las empre-
sas (Yoshida et al., 2021). Por lo tanto, este
factor es crucial para que las empresas su-
peren diversas limitaciones en términos de
comunicación y cooperación (Nahapiet y
Ghoshal, 1998).
Estudios previos han demostrado que el ca-
pital social facilita la innovación de las em-
presas en un entorno razonablemente esta-
ble (Pucci et al., 2020; Singh et al., 2021).
No obstante, la dinámica actual del entorno
exige un examen más profundo de los ele-
mentos que están bajo el control de las em-
presas y que impulsan su éxito creativo. En
cuanto a la conexión de las variables men-
cionadas, los vínculos entre empresas basa-
dos en valores compartidos o en el consen-
so podrían mejorar el flujo de conocimientos
y datos (Zhang et al., 2020). Entonces, es
racional suponer que el capital social cog-
nitivo puede impulsar la innovación en las
organizaciones. Teniendo en cuenta lo ante-
rior, se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 1 (+): Existe una relación positiva
y significativa entre la cercanía cognitiva y
la innovación empresarial.
Capacidad de absorción potencial
Establecer la diferencia entre PACAP y RA-
CAP permite a los investigadores indagar
por qué algunas organizaciones fracasan
debido a cambios en su entorno externo,
como la tecnología o el desarrollo de la in-
dustria, mientras que otras prosperan en las
mismas circunstancias (Zahra, & George,
2002; p. 191). En este sentido, la capacidad
de una empresa para detectar e incorporar
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
valor por razones comerciales parece ser
crucial (Cohen, & Levinthal, 1990). Desde
una perspectiva orientada a la innovación,
la capacidad de absorción suscitó desde el
principio una nueva conversación en el ám-
bito de la gestión (Kedia, & Bhagat, 1998;
Rangus, & Slavec, 2017). Inicialmente, se
consideraba el reconocimiento del valor ex-
terno de la información que se iba a aplicar
en las empresas, pero con el tiempo surgie-
ron otras muchas perspectivas más centra-
das en la innovación (Cohen, & Levinthal,
1990; Todorova, & Durisin, 2007). Según
Zahra & George (2002), la adquisición es
la capacidad de reconocer y adquirir infor-
mación externa, mientras que la asimilación
es su interpretación y comprensión. El PA-
CAP es la primera etapa de la capacidad
de absorción, durante la cual las empresas
adquieren información externa y la asimilan.
Suponiendo que dicha información sea rele-
vante para la actividad principal de la em-
presa, cada componente puede afectar a la
innovación (Yuwono, 2021). Así, el PACAP
promueve la innovación ofreciendo un en-
foque flexible que permite a las empresas
modificar y reconfigurar las actividades or-
ganizativas (Davila et al., 2018). Esto es es-
pecialmente prominente en la gestión de or-
ganizaciones con tecnología y la capacidad
de conformarse y adaptarse a la informa-
ción externa relevante (Limaj, & Bernroider,
2019). Las empresas con un PACAP robusto
pueden absorber los resultados de la obten-
ción de nueva información y luego, tienen
la posibilidad de mezclarla con el conoci-
miento previo para el proceso de innovación
(Gölgeci et al., 2017). En consecuencia, el
componente de habilidad del equipo orga-
nizativo afectará al PACAP y a la capacidad
de innovar y lograr el éxito de la innovación.
Si se considera el conocimiento como un
sistema de esquemas cognitivos, entonces
la nueva información debe asimilarse en los
esquemas existentes, lo que implica que la
capacidad de aprender depende del cono-
cimiento que se posea en la región donde
se produce el crecimiento del conocimiento
(Dorfler, 2010). La similitud entre las bases
de conocimiento de la empresa y de su socio
podría influir en la capacidad de la empresa
para absorber la información almacenada
por la empresa asociada. La similitud entre
las bases de conocimiento de las empresas
puede impulsar el aprendizaje interorgani-
zativo y los resultados de innovación de las
empresas (Lane y Lubatkin, 1998; Davids, &
Frenken, 2018; Grillitsch et al., 2019). Enton-
ces, las empresas pueden concentrarse en
ampliar su base de conocimientos apren-
diendo y absorbiendo nueva información de
otras empresas cognitivamente cercanas y,
como resultado, aprovechando su PACAP
(Lewin et al., 2011; Saemundsson, & Candi
2017). Por lo tanto, el PACAP puede mediar
la relación entre la cercanía cognitiva y la
innovación empresarial. En consecuencia,
se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 2 (+): La capacidad de absorción
potencial de las empresas ejerce un efec-
to mediador en la relación entre la cercanía
cognitiva y la innovación empresarial.
Capacidad de absorción realizada e inno-
vación empresarial
A lo largo del tiempo, la capacidad de ab-
sorción ha generado diversos puntos de
vista en el discurso de la gestión (Kedia,
& Bhagat, 1998; Rangus, & Slavec, 2017;
Song et al. 2018). Aunque en un principio
fue vista como el reconocimiento del valor
externo de la información para ser imple-
mentada en los negocios (Cohen, & Levin-
thal, 1990), esta percepción cambió con
el tiempo como resultado de numerosas
perspectivas alternativas más centradas en
la innovación (Todorova, & Durisin, 2007).
Entre los puntos de vista que ampliaron la
noción se encuentra la separación del po-
tencial de una organización de sus rutinas
y procedimientos (Zahra, & George, 2002).
A continuación, la teoría reconoce una se-
rie de investigaciones que abordan los dos
componentes de la capacidad de absorción
conjuntamente para producir RACAP, mien-
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
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RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
tras que otros, como Flatten et al. (2011),
incluso se refirieron al desarrollo de una es-
cala para su confirmación.
De este modo, la teoría reconoce que las
dimensiones o componentes de la capaci-
dad de absorción pueden ser secuenciales,
pero también complementarias, o solaparse
a través de procesos y rutinas. RACAP se
refiere a la transformación y utilización de
conocimientos externos (Zahra, & George,
2002). La nueva información puede ser un
impulso significativo para el cambio y el
progreso organizativo, lo que lleva a las em-
presas a decidir cómo aumentar su capa-
cidad de absorción (Inkpen, & Tsang 2005;
Lewin et al., 2011; Song et al. 2018).
Al combinar conocimientos antiguos y nue-
vos de forma productiva, se desarrollan
nuevas conexiones entre diversos flujos de
información (Teece, 2010; Marco-Lajara et
al., 2022b). Esto puede dar lugar a nuevos
puntos de vista sobre el modo de optimizar
las operaciones actuales o de explorar mer-
cados inexplorados con un carácter distin-
tivo. La optimización puede impulsar inicia-
tivas que se traduzcan en la innovación de
productos, mientras que la exploración de
nuevos mercados puede favorecer en ma-
yor medida el desarrollo de innovaciones
de proceso y comercialización (Enkel et al.,
2017; Sánchez-García et al., 2023b). Ello de-
penderá en gran medida de la habilidad de
las empresas para utilizar comercialmente la
nueva información externa para cumplir los
objetivos de la organización, incorporando
tanto el conocimiento del mercado como el
tecnológico (Lane, & Lubatkin, 1998; Kranz
et al., 2016; Martínez-Falcó et al., 2023c).
Así pues, la consecuencia prevista de la
capacidad de absorción es la aplicación
comercial de los nuevos conocimientos
(Gebauer et al., 2012; Sánchez-García et
al., 2022a). Más recientemente, se ha reco-
nocido en la literatura que esta noción se
ha ramificado en numerosas dimensiones
que distinguen sus dos aspectos PACAP
y RACAP (Gölgeci et al., 2017; Ali et al.,
2018). Este segundo tipo demuestra que la
innovación como ventaja competitiva tiene
una influencia que estrecha la brecha en-
tre los dos tipos de capacidad de absorción
(Fosfuri, & Tribó, 2008; Yuwono, 2021). La
RACAP es una medida de los esfuerzos in-
ternos de una organización para aplicar los
conocimientos adquiridos. El PACAP pue-
de influir en el RACAP y desarrollar capa-
cidades organizativas dinámicas, sirviendo
como indicador de la generación de co-
nocimientos (Zahra, & George, 2002; Den-
ford, 2013). El PACAP también disminuye la
brecha relativa que puede existir entre los
dos tipos de capacidades en relación con
la detección de tendencias de innovación
(Fosfuri, & Tribó, 2008).
Una vez que una empresa identifica un pa-
trón estructural de modo único para innovar
y aprender e induce un enfoque contingente
de la gestión con el fin de proporcionar va-
lor, obtiene y mantiene una ventaja compe-
titiva (Williams, & Du, 2014; Sánchez-García
et al., 2022b; Marco-Lajara et al., 2023b).
Las empresas deben potenciar ambos as-
pectos de su capacidad de absorción para
beneficiarse de las ventajas derivadas de
su cercanía cognitiva, utilizando el conoci-
miento externo a su alcance en beneficio de
la innovación. Teniendo en cuenta lo ante-
rior, se proponen las siguientes hipótesis:
Hipótesis 3 (+): La capacidad de absorción
de las empresas ejerce un efecto mediador
en la relación entre la cercanía cognitiva y la
innovación empresarial.
Hipótesis 4 (+): Existe una doble mediación
de la capacidad de absorción potencial y
realizada en la relación entre la cercanía
cognitiva y la innovación empresarial.
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
9
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Figura 1. Nomograma del modelo propuesto
H1 = a3: Cercanía cognitiva → Innovación
empresarial.
H2 = a1 x b1: Cercanía cognitiva → PACAP
→ Innovación empresarial.
H3 = a2x c1: Cercanía cognitiva → RACAP
→ Innovación empresarial.
H4 = a1 x b2 x c1: Cercanía cognitiva → PA-
CAP → RACAP → Innovación empresarial.
Materiales y métodos
Población y muestra
La población objeto de examen está forma-
da por empresas españolas que operan en
el ámbito del suministro eléctrico. Según la
base de datos SABI, en 2019 había 13.339
empresas en funcionamiento en España. La
muestra incluye 197 empresas españolas
operativas. A pesar de emplear solo el 2%
de la mano de obra total en España, este
sector aportó el 13,8% del valor añadido
bruto y el 9,4% de la producción industrial
en 2019, lo que lo convierte en el segun-
do sector más significativo. Además, fue el
sector con mayor productividad de los em-
pleados (466.500 euros de media).
Recogida de datos y medición de variables
Los datos primarios se obtuvieron mediante
la elaboración y distribución de un cuestio-
nario a las empresas del sector analizado.
Las respuestas se sometieron a un proceso
de evaluación, para determinar la validez
estadística de las encuestas cumplimen-
tadas y eliminar las consideradas no váli-
das (debido a una cantidad considerable
de datos perdidos, patrones de respuesta
o respuestas de un solo valor), tras lo cual
se obtuvieron197 respuestas válidas. Me-
diante su técnica de "mínimo R2 ", Hair et
al. (2016) muestran que un modelo con un
valor mínimo de R2 de 0,500 y un máximo
de dos predictores requiere un tamaño de
muestra mínimo de 33 instancias.
La medición de la cercanía cognitiva (va-
riable independiente) se basa en la amplia-
mente conocida y aceptada dimensión de
capital social cognitivo establecida por Na-
hapiet y Ghoshal (1998). Al igual que en el
caso anterior, la escala de medición es una
escala Likert de 7 puntos. Se construyó con
base en el estudio de Parra-Requena et al.
(2013) y tiene siete componentes.
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
10
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
La innovación empresarial (variable depen-
diente) se evaluó mediante una escala de sie-
te puntos y trece ítems. Basándose en el es-
tudio de Prajogo y Ahmed (2006) y Škerlavaj
et al. (2010), se utilizaron escalas validadas
compuestas por cinco, cuatro, tres y un ítem
para evaluar la innovación de producto, pro-
ceso, marketing y gestión, respectivamente.
PACAP y RACAP (variables mediadoras):
7 ítems componen cada una de estas va-
riables (PACAP: adquisición, asimilación)
y (RACAP: transformación, y explotación)
basadas en los trabajos de Zahra y George
(2002) y Flatten et al. (2011), utilizándose
una escala Likert de 7 puntos.
Técnica de análisis
Para evaluar las hipótesis, utilizamos los mí-
nimos cuadrados parciales multivariantes
de segunda generación, la técnica PLS-
SEM, un enfoque analítico multivariante. Un
gran número de investigadores en el cam-
po de la gestión estratégica empresarial se
han centrado en esta técnica (Hair et al.,
2012). En este caso, se empleó la versión
3.9 de SmartPLS. Según Hair et al., (2019a),
este método es apropiado para el análisis
predictivo, particularmente en las ciencias
sociales, debido al carácter latente de las
variables consideradas en este campo.
Análisis de datos y resultados
Para evaluar el modelo de medida, debe
investigarse su consistencia interna, su vali-
dez convergente y su validez discriminante
(Hair et al., 2019a). Se utiliza la de Dijks-
tra-rho Henseler (ρA), según estos autores.
Como se observa en la Tabla 1, cada resul-
tado es significativamente superior a 0,7
(Chin, 1998; Dijkstra, & Henseler, 2015; Hair
et al., 2019a).
Tabla 1. Evaluación de la consistencia interna y la validez convergente
Fuente: Elaboración propia.
Nota: C.P: Cercanía cognitiva; PACAP: Capacidad de absorción potencial; RACAP: Ca-
pacidad de absorción realizada; I.E.: Innovación empresarial.
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
11
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Para confirmar la validez convergente, la
medición se realiza evaluando la fiabilidad
de los indicadores, es decir, el tamaño de
las cargas externas (λ), y la Varianza Me-
dia Extraída (AVE), que se refiere al valor
medio total de las cargas al cuadrado de
los indicadores que pertenecen al mismo
constructo (Hair et al., 2019a). Además, las
cargas externas tienen un valor superior a
0,707 y el AVE es superior a 0,5, por lo que
también se cumple este requisito (Henseler
et al., 2015; Hair et al., 2019a).
Tabla 2. Evaluación de la validez discriminante Evaluación de la validez discriminante
Fuente: Elaboración propia.
Nota: C.P: Cercanía cognitiva; PACAP: Capacidad de absorción potencial; RACAP: Ca-
pacidad de absorción realizada; I.E.: Innovación empresarial.
Históricamente, se han utilizado el análisis
de carga cruzada y el método de Fornell y
Larcker. La herramienta Heterotrait-Mono-
trait (HTMT) es más eficaz para determinar
las dificultades de validez discriminante, si
bien también se cumplen las pruebas ante-
riores (Henseler et al., 2015). Kline (2011)
establece que la ratio HTMT debe ser infe-
rior a 0,85. El modelo satisface ampliamente
este criterio, como demuestra la Tabla 2.
Resultados
Modelo estructural
La evaluación del modelo estructural nos
ayuda a determinar el poder predictivo del
modelo y la naturaleza de las numerosas
interrelaciones de las variables latentes
del modelo, y así evaluar las hipótesis pre-
vistas en el marco teórico. La evaluación
del modelo estructural se lleva a cabo de
acuerdo con el método descrito por Hair
et al. (2019a). En el primer paso, se realiza
un análisis PLS algorítmico para evaluar el
grado de colinealidad entre los constructos
predichos, manteniendo el valor VIF por de-
bajo de 3. (Hair et al., 2019c).
A continuación, se calculan los coeficien-
tes de trayectoria de las asociaciones es-
tablecidas ejecutando el procedimiento
bootstrapping en modo completo con 5000
submuestras aleatorias y un intervalo de
confianza del 99%. Estos coeficientes, cu-
yos valores oscilan entre 0 y 1, reflejan en
qué medida un cambio en el valor de la va-
riable de origen afecta al valor de la variable
de destino. A continuación, se utilizan los
coeficientes R2 para evaluar el poder pre-
dictivo del modelo para cada variable. Se-
gún Hair et al. (2019a), los valores de R2 de
0,25, 0,50. y 0,75 son débiles, moderados y
significativos, respectivamente. A continua-
ción, se analiza el tamaño ƒ2 de los efectos
para evaluar la influencia de cada construc-
to exógeno sobre el valor R2 de la variable
latente endógena relacionada. Si el valor ƒ2
se aproxima a 0,02, 0,15 o 0,35, se clasifica
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
12
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
como efecto pequeño, moderado o grande
(Hair et al., 2019a). Por último, se utiliza el
método de blindfolding para examinar el ín-
dice de redundancia de validación cruzada
Q2, que refleja la importancia predictiva del
modelo con respecto a cada componente
endógeno. Los valores de Q2 superiores a
cero, 0,25 y 0,50. respectivamente, indican
una significación predictiva baja, moderada
y sustancial (Hair et al., 2019b).
En el análisis posterior, la distancia de omi-
sión D se determinó mediante la restricción
de que el tamaño de la muestra no puede
dividirse por este número para obtener un
número entero. En consecuencia, el valor D
seleccionado fue 7 [Tamaño de la muestra
= 197]. Según Hair et al. (2019a), se debe
evaluar la significación e importancia de las
relaciones, la colinealidad, el valor de los co-
eficientes de determinación (R2), el tamaño
del efecto (ƒ2) y la significación predictiva
(Q2). Los efectos directos e indirectos de
realizar la técnica de bootstrapping en modo
completo con 5.000 submuestras aleatorias,
específicamente los coeficientes path y de
determinación, se muestran en la figura 2.
El análisis de los datos indica que no exis-
te colinealidad, ya que todos los valores
VIF son inferiores a 3 (Hair et al., 2019c).
La cercanía cognitiva tiene un efecto posi-
tivo y estadísticamente significativo sobre
la innovación empresarial [0,299, p=0,000].
Además, la variable RACAP media un efec-
to indirecto positivo y estadísticamente sig-
nificativo en esta relación [0,132, p=0,000],
aunque la variable PACAP tiene un efecto de
mediación positivo pero no significativo. No
obstante, ambas ejercen un doble efecto de
mediación [0,110. p=0,000], por lo que la
capacidad de las empresas para transfor-
mar y explotar eficazmente el conocimiento
se establece como un elemento clave para
el desarrollo de innovaciones. El modelo
propuesto explica el 30,5%, el 53,9% y el
47,7% de la varianza de los componentes
"PACAP" "RACAP" y "Innovación empresa-
rial", respectivamente.
La contribución del constructo exógeno
"Cercanía cognitiva" al valor R2 de la varia-
ble latente endógena "PACAP", "Innovación
empresarial" y "RACAP" (ƒ2) es moderada
[0,102, 0,164] y alta [0,439] respectivamen-
te, y PACAP tiene un gran efecto ƒ2 sobre
RACAP [0,374] (Cohen, 1988). Por último,
los valores Q2 de las variables endógenas
"PACAP", "RACAP" y "Innovación empresa-
rial" son 0,221, 0,414 y 0,321, respectiva-
mente, lo que indica que el modelo tiene
una relevancia predictiva moderada so-
bre las variables mencionadas (Hair et al.,
2019b). De este modo, se aceptan tres de
las cuatro hipótesis planteadas.
Figura 2. Resultados
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
13
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Discusión
El impacto de la cercanía cognitiva en la
capacidad de absorción de las empresas
ha recibido poca atención en la literatura
científica. En particular, los impactos de la
cercanía cognitiva, que en teoría parece ser
un predictor significativo del desarrollo de la
capacidad de absorción, no se han exami-
nado experimentalmente (Lane et al., 2006;
Volverda et al., 2010; Song et al. 2018). En
este trabajo se ha evidenciado que la PA-
CAP influye en la innovación empresarial a
través del uso eficaz de la RACAP. Del mis-
mo modo, la base de conocimiento de las
empresas no desempeña un papel directo
en la capacidad innovadora de las empre-
sas, sino más bien el uso de estos conoci-
mientos en las actividades de creación de
valor (Song et al., 2018; Xie et al., 2018). Esto
implica no solo adquirir información externa,
sino también aplicarla. La cercanía cognitiva
parece ser un aspecto relevante que tiene
un efecto directo en la innovación empresa-
rial. Entonces, nuestros resultados indican
que las características cognitivas de las em-
presas fomentan su desempeño innovador
tanto directamente, debido a la similitud de
su base de conocimientos, como indirecta-
mente, a través de la inversión de las em-
presas en la mejora de su capacidad para
adquirir y asimilar el nuevo conocimiento
externo, que es un factor crucial a la hora
de llevar a cabo actividades innovadoras.
Esta investigación concluye que la cercanía
cognitiva favorece el desarrollo de las capa-
cidades de absorción de conocimientos, es-
pecialmente, las relacionadas con la aplica-
ción efectiva de nuevos conocimientos con
fines innovadores y, por tanto, la mejora de
su innovación empresarial.
Lo anterior tiene importantes implicaciones
directivas, políticas y teóricas. Con respec-
to a las primeras, los directivos deben ser
conscientes del impacto que las caracterís-
ticas cognitivas pueden tener en los resul-
tados de las empresas, especialmente en
términos de innovación. Sin embargo, el he-
cho de tener cercanía cognitiva con los gru-
pos de interés de la empresa no garantiza
el aprovechamiento efectivo de las ventajas
que ello implica. Así, entre otros aspectos
relevantes, los directivos deben invertir con-
siderables esfuerzos y recursos en desarro-
llar una gran capacidad para identificar y
asimilar el mayor conocimiento externo va-
lioso posible, ya que a través de él pueden
potenciar su rendimiento en multitud de ám-
bitos, especialmente en términos de inno-
vación. Sin embargo, de nada sirve adquirir
conocimientos si no se dedican recursos
y esfuerzos a aplicarlos eficazmente. Este
último paso se ha demostrado fundamental
para aprovechar los nuevos conocimientos
externos adquiridos por las empresas.
Además, en relación con las implicaciones
políticas, los políticos deben ser conscien-
tes de la importancia de la cercanía cogniti-
va entre las empresas a la hora de crear sus
políticas de desarrollo territorial, además
de la conocida proximidad geográfica. Sin
embargo, no deben olvidarse de establecer
mecanismos que ayuden a las empresas
a absorber eficazmente el mayor conoci-
miento posible, ya que de lo contrario no se
maximizarían los beneficios derivados de
las estrategias de desarrollo desarrolladas
por el gobierno. Esto podría incluso llevar
a los gobernantes a pensar que sus estra-
tegias de desarrollo centradas en la proxi-
midad geográfica y cognitiva no funcionan,
cuando el problema podrían ser las dificul-
tades a las que se enfrentan las empresas
para internalizar y explotar todo el conoci-
miento generado.
Por último, en cuanto a las implicaciones
teóricas, a través de la cercanía cognitiva
las empresas tienen acceso en mayor medi-
da a recursos valiosos, en particular a nue-
vos conocimientos. Este estudio demuestra
la importancia de las características cog-
nitivas de las empresas y su capacidad
para absorber los nuevos conocimientos
externos como motores de la innovación
para las empresas. A continuación, este tra-
bajo tiene importantes implicaciones para
el debate sobre cuáles son las principales
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
14
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Bibliografía
Ali, M., Ali, I., Al-Maimani, K. A., & Park, K. (2018).
The effect of organizational structure on absorp-
tive capacity in single and dual learning modes.
Journal of Innovation & Knowledge, 3(3), 108-114.
https://doi.org/10.1016/j.jik.2017.03.007
Balle, A. R., Oliveira, M., & Curado, C. M. M. (2020).
Knowledge sharing and absorptive capacity: in-
terdependency and complementarity. Journal of
Knowledge Management, 24(8), 1943-1964. ht-
tps://doi.org/10.1108/jkm-12-2019-0686
Bell, G. G., & Zaheer, A. (2007). Geography, networks,
and knowledge flow. Organization science, 18(6),
955-972. https://doi.org/10.1287/orsc.1070.0308
Boix, R., & Trullén, J. (2010). Industrial districts, in-
novation and I-district effect: territory or indus-
trial specialization? European Planning Studies,
18(10), 1707-1729. https://doi.org/10.1080/09654
313.2010.504351
Cao, Y., & Xiang, Y. (2014). Study on the relations-
hip among knowledge governance, knowledge
sharing and employee innovation based on the
mediating of social capital and the moderating
of absorptive capacity in enterprises. Studies in
Science of Science, 32(1), 92–102.
Capone, F., & Lazzeretti, L. (2018). The different roles
of proximity in multiple informal network relations-
hips: Evidence from the cluster of high technology
applied to cultural goods in Tuscany. Industry and
Innovation, 25(9), 897-917. https://doi.org/10.1080
/13662716.2018.1442713
Cassol, A., Gonçalo, C. R., & Ruas, R. L. (2016). Re-
defining the relationship between intellectual capi-
tal and innovation: The mediating role of absorptive
capacity. Brazilian Administration Review, 13, 1-25.
https://doi.org/10.1590/1807-7692bar2016150067
Castaldi, C., Frenken, K., & Los, B. (2015). Related
variety, unrelated variety and technological break-
throughs: an analysis of US state-level patenting.
Regional studies, 49(5), 767-781. https://doi.org/1
0.1080/00343404.2014.940305
Chen, X., Liu, Z., & Ma, C. (2017). Chinese innova-
tion-driving factors: regional structure, innovation
effect, and economic development—empirical re-
search based on panel data. The annals of regio-
nal science, 59(1), 43-68. https://doi.org/10.1007/
s00168-017-0818-5
características y capacidades internas de
las empresas para impulsar su desempeño
innovador, especialmente aquellos meca-
nismos que favorecen la difusión del cono-
cimiento entre las empresas. Además, se
incrementa el conocimiento de cómo tanto
el PACAP como el RACAP contribuyen a im-
pulsar el desempeño innovador de las em-
presas cercanas en términos cognitivos.
Conclusiones
Este estudio se suma de diversas maneras al
estudio de las variables internas y externas
que fomentan la innovación empresarial de
las organizaciones. La hipótesis 1 se ve res-
paldada por nuestras conclusiones de que el
grado de cercanía cognitiva influye en la in-
novación empresarial. Además, las hipótesis
2, 3 y 4 demuestran que la cercanía cogniti-
va de las empresas influye en su capacidad
de absorción y, por tanto, en la forma en que
aprovechan los nuevos conocimientos exter-
nos a la hora de producir innovaciones. Sin
embargo, en relación con la hipótesis 2, se
ha identificado un impacto positivo pero no
significativo del PACAP en la innovación em-
presarial. Esto demuestra que el descubri-
miento y la adquisición de nueva información
no influyen directamente en la innovación
empresarial, sino que es la transformación y
la aplicación exitosa de dicho conocimiento
la que permite trasladar este impacto al des-
empeño innovador de las empresas.
Estos resultados permiten comprender la
importancia de las capacidades internas de
las empresas para aprovechar las oportuni-
dades de su entorno. Las empresas deben
desarrollar su capacidad para identificar
y asimilar nuevos conocimientos externos,
pero también deben integrar todos estos
conocimientos en la base de conocimientos
de la empresa, transformarlos y aplicarlos
eficazmente con fines innovadores para que
tengan un impacto real en su desempeño en
términos de innovación. Los resultados de
este análisis empírico indican que el efecto
de la cercanía cognitiva en el proceso de la
capacidad de absorción de conocimientos
de las empresas con fines innovadores es
un campo viable para futuros estudios.
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
15
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Chin, W. W. (1998). The partial least squares
approach to structural equation modeling. Modern
methods for business research, 295(2), 295-336.
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the
Behavioral Sciences. Hillsdale, NY: Erlbaum
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1989). Innova-
tion and learning: the two faces of R & D. The
economic journal, 99(397), 569-596. https://doi.
org/10.2307/2233763
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive
capacity: A new perspective on learning and inno-
vation. Administrative science quarterly, 35(1) 128-
152. https://doi.org/10.2307/2393553
Davids, M., & Frenken, K. (2018). Proximity, knowle-
dge base and the innovation process: Towards an
integrated framework. Regional studies, 52(1), 23-
34. https://doi.org/10.1080/00343404.2017.12873
49
Dávila, G. A., Durst, S., & Varvakis, G. (2018).
Knowledge absorptive capacity, innovation, and
firm’s performance: insights from the South of Bra-
zil. Journal of Innovation Management, 24, 1-34.
https://doi.org/10.1142/9781800610316_0017
Denford, J. S. (2013). Building knowledge: developing
a knowledge‐based dynamic capabilities typology.
Journal of Knowledge Management, 17(2), 175-
194. https://doi.org/10.1108/13673271311315150
Diez-Vial, I. (2011). Geographical cluster and per-
formance: The case of Iberian ham. Food Poli-
cy, 36(4), 517-525. https://doi.org/10.1016/j.foo-
dpol.2011.04.002
Dijkstra, T. K., & Henseler, J. (2015). Consistent
partial least squares path modeling. MIS quar-
terly, 39(2), 297-316. https://doi.org/10.25300/
misq/2015/39.2.02
Dörfler, V. (2010). Learning capability: the effect of
existing knowledge on learning. Knowledge Ma-
nagement Research & Practice, 8(4), 369-379. ht-
tps://doi.org/10.1057/kmrp.2010.15
Enkel, E., Heil, S., Hengstler, M., & Wirth, H. (2017).
Exploratory and exploitative innovation: To what ex-
tent do the dimensions of individual level absorp-
tive capacity contribute? Technovation, 60. 29-38.
https://doi.org/10.1016/j.technovation.2016.08.002
Flatten, T. C., Engelen, A., Zahra, S. A., & Brettel,
M. (2011). A measure of absorptive capacity:
Scale development and validation. European Ma-
nagement Journal, 29(2), 98-116. https://doi.or-
g/10.1016/j.emj.2010.11.002
Fosfuri, A., & Tribó, J. A. (2008). Exploring the antece-
dents of potential absorptive capacity and its impact
on innovation performance. Omega, 36(2), 173-
187. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.06.012
Gebauer, H., Worch, H., & Truffer, B. (2012). Absorp-
tive capacity, learning processes and combinative
capabilities as determinants of strategic innova-
tion. European Management Journal, 30(1), 57-73.
https://doi.org/10.1016/j.emj.2011.10.004
Gölgeci, I., Swiatowiec-Szczepanska, J., & Rac-
zkowski, K. (2017). How does cultural intelligence
influence the relationships between potential and
realised absorptive capacity and innovativeness?
Evidence from Poland. Technology Analysis &
Strategic Management, 29(8), 857-871. https://doi.
org/10.1080/09537325.2016.1245858
Grillitsch, M., Schubert, T., & Srholec, M. (2019).
Knowledge base combinations and firm growth.
Research policy, 48(1), 234-247. https://doi.or-
g/10.1016/j.respol.2018.08.009
Hair, J.F.; Babin, B.J.; Anderson, R.E.; Black, W.C.
(2019c). Multivariate Data Analysis, 8th ed.
Hampshire, UK: Cengage Learning.
Hair, J.F.; Hult, G.T.M.; Ringle, C.; Sarstedt, M. A.
(2016). Primer on Partial Least Squares Structural
Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks,
CA: Sage Publications. https://doi.org/10.54055/
ejtr.v6i2.134
Hair, J.F.; Hult, G.T.M.; Ringle, C.M.; Sarstedt, M.;
Castillo Apraiz, J.; Cepeda Carrión, G.; and Rol-
dán, J.L. (2019a). Manual de Partial Least Squa-
res Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 1st
ed. Madrid, ES: OmniaScience Scholar. https://doi.
org/10.3926/oss.37
Hair, J. F, Risher, J. J, Sarstedt, M, and Ringle, C. M.
(2019b). When to use and how to report the results
of PLS-SEM. European business review, 31(1),
2-24. https://doi.org/10.1108/ebr-11-2018-0203
Hair, J. F., Sarstedt, M., Pieper, T. M., & Ringle, C. M.
(2012). The use of partial least squares structural
equation modeling in strategic management re-
search: a review of past practices and recommen-
dations for future applications. Long range plan-
ning, 45(5-6), 320-340. https://doi.org/10.1016/j.
lrp.2012.09.008Henderson, J. V. (2003). Marshall's
scale economies. Journal of urban economics,
53(1), 1-28.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A
new criterion for assessing discriminant validity in
variance-based structural equation modeling. Jour-
nal of the academy of marketing science, 43(1), 115-
135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
16
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Hervas-Oliver, J. L., Sempere-Ripoll, F., Rojas Alva-
rado, R., & Estelles-Miguel, S. (2018). Agglomera-
tions and firm performance: who benefits and how
much? Regional Studies, 52(3), 338-349. https://
doi.org/10.1080/00343404.2017.1297895
Hidalgo, C. A., Klinger, B., Barabási, A. L., & Haus-
mann, R. (2007). The product space conditions the
development of nations. Science, 317(5837), 482-
487. https://doi.org/10.1126/science.1144581
Huang, K. F., Lin, K. H., Wu, L. Y., & Yu, P. H. (2015).
Absorptive capacity and autonomous R&D cli-
mate roles in firm innovation. Journal of Business
Research, 68(1), 87-94. https://doi.org/10.1016/j.
jbusres.2014.05.002
Inkpen, A. C., & Tsang, E. W. (2005). Social capital,
networks, and knowledge transfer. Academy of
management review, 30(1), 146-165. https://doi.
org/10.5465/amr.2005.15281445
Kedia, B. L., & Bhagat, R. S. (1988). Cultural cons-
traints on transfer of technology across nations:
Implications for research in international and com-
parative management. Academy of Management
review, 13(4), 559-571. https://doi.org/10.5465/
amr.1988.4307424
Kline, R.B. (2011). Convergence of structural equa-
tion modeling and multilevel modeling. In The
SAGE Handbook of Innovation in Social Research
Methods, 1st ed.; Malcolm, W., Vogt, W.P., Eds.,
pp. 562–589. Thousand Oaks, CA: SAGE Publica-
tions. https://doi.org/10.4135/9781446268261.n31
König, A., Kammerlander, N., & Enders, A. (2013).
The family innovator's dilemma: How family in-
fluence affects the adoption of discontinuous
technologies by incumbent firms. Academy of
management review, 38(3), 418-441. https://doi.
org/10.5465/amr.2011.0162
Kraemer, E. M., Lorenz, E., Takala, L. G., Jegede, O.
O., Garba, T., Mutambala, M., & Esemu, T. (2019).
Are African micro-and small enterprises misun-
derstood? Unpacking the relationship between
work organisation, capability development and
innovation. International Journal of Technological
Learning, Innovation and Development, 11(1),
1-30. https://doi.org/10.1504/ijtlid.2019.10018585
Kranz, J. J., Hanelt, A., & Kolbe, L. M. (2016). Un-
derstanding the influence of absorptive capaci-
ty and ambidexterity on the process of business
model change–the case of on‐premise and cloud‐
computing software. Information Systems Journal,
26(5), 477-517. https://doi.org/10.1111/isj.12102
Kratzer, J., Meissner, D., & Roud, V. (2017). Open in-
novation and company culture: Internal openness
makes the difference. Technological Forecasting
and Social Change, 119(1), 128-138. https://doi.
org/10.1016/j.techfore.2017.03.022
Kukalis, S. (2010). Agglomeration economies and
firm performance: the case of industry clusters.
Journal of Management, 36(2), 453-481. https://
doi.org/10.1177/0149206308329964
Lane, P. J., & Lubatkin, M. (1998). Relative absorpti-
ve capacity and interorganizational learning. Stra-
tegic management journal, 19(5), 461-477. https://
doi.org/10.1002/(sici)1097-0266(199805)19:5%-
3C461::aid-smj953%3E3.0.co;2-l
Lane, P. J., Koka, B. R., & Pathak, S. (2006). The rei-
fication of absorptive capacity: A critical review
and rejuvenation of the construct. Academy of
management review, 31(4), 833-863. https://doi.
org/10.5465/amr.2006.22527456
Laursen, K., & Salter, A. (2006). Open for innovation:
The role of openness in explaining innovation per-
formance among U.K. manufacturing firms. Strate-
gic Management Journal, 27, 131– 150. https://doi.
org/10.1002/smj.507
Lewin, A. Y., Massini, S., & Peeters, C. (2011). Mi-
crofoundations of internal and external absorptive
capacity routines. Organization science, 22(1), 81-
98. https://doi.org/10.1287/orsc.1100.0525
Limaj, E., & Bernroider, E. W. (2019). The roles of ab-
sorptive capacity and cultural balance for explora-
tory and exploitative innovation in SMEs. Journal
of Business Research, 94, 137-153. https://doi.or-
g/10.1016/j.jbusres.2017.10.052
Luo, B. N., Lui, S. S., & Kim, Y. (2017). Revisiting the
relationship between knowledge search breadth
and firm innovation: A knowledge transfer pers-
pective. Management Decision, 55(1), 2–14. ht-
tps://doi.org/10.1108/md-07-2015-0327
Lyu, C., Peng, C., Yang, H., Li, H., & Gu, X. (2022).
Social capital and innovation performance of di-
gital firms: Serial mediation effect of cross-border
knowledge search and absorptive capacity. Jour-
nal of Innovation & Knowledge, 7(2), 100187. ht-
tps://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100187
Marco-Lajara, B., Claver-Cortés, E., Úbeda-García,
M., & Zaragoza-Sáez, P. D. C. (2016). Rendimiento
hotelero y aglomeración de distritos turísticos. Re-
gional Studies, 50(6), 1016-1035. https://doi.org/1
0.1080/00343404.2014.954535
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
17
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Marco-Lajara, B., Ruiz-Fernández, L., Seva-Larro-
sa, P., & Sánchez-García, E. (2021). Hotel strate-
gies in times of COVID-19: a dynamic capabilities
approach. Anatolia, 1-12.
Marco-Lajara, B., Sánchez-García, E., Martínez-Fal-
có, J., & Poveda-Pareja, E. (2022a). Regional Spe-
cialization, Competitive Pressure, and Coopera-
tion: The Cocktail for Innovation. Energies, 15(15),
5346. https://doi.org/10.3390/en15155346
Marco-Lajara, B., Zaragoza-Sáez, P. C., Martínez-Fal-
có, J., & Sánchez-García, E. (2022b). Does green
intellectual capital affect green innovation perfor-
mance? Evidence from the Spanish wine industry.
British Food Journal, (ahead-of-print).
Marco-Lajara, B., Sánchez-García, E., Seva-Larrosa,
P., & Martínez-Falcó, J. (2023a). Factores deter-
minantes de la generación, difusión y aprovecha-
miento del conocimiento externo y la innovación
en el contexto de un clúster. Geographos, 14(152),
1-28. https://doi.org/10.2307/j.ctv2gz3w9c.107
Marco-Lajara, B., Zaragoza-Sáez, P., Martínez-Falcó,
J., & Sánchez-García, E. (2023b). The Internatio-
nalization of the Spanish Wine Industry: An Analy-
sis of Trade Flows and Their Degree of Concen-
tration. In The Transformation of Global Trade in a
New World (pp. 22-46). IGI Global.
Martínez-Falcó, J. M., Marco-Lajara, B., Sán-
chez-García, E., & Millan-Tudela, L. A. (2023a).
How Can Green Innovation Performance Be Im-
proved in the Spanish Wine Industry?: An Analysis
Based on Structural Equation Modeling. In Hand-
book of Research on Sustainability Challenges in
the Wine Industry (pp. 53-65). IGI Global.
Martínez-Falcó, J., Marco-Lajara, B., Sánchez-Gar-
cía, E. and Millan-Tudela, L.A. (2023b). The scienti-
fic knowledge structure of happiness management
in the business sphere: an exploratory bibliome-
tric review. Journal of Management Development,
Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.
org/10.1108/JMD-03-2023-0069
Martínez-Falcó, J., Sánchez-García, E., Marco-La-
jara, B. and Millan-Tudela, L.A. (2023c). Do or-
ganizational commitment and consumer satis-
faction mediate the relationship corporate social
responsibility-sustainable performance? Asses-
sing happiness management in Spanish wineries.
Management Decision, Vol. ahead-of-print No.
ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/MD-02-
2023-0217
McCann, P. (2007). Sketching out a model of inno-
vation, face-to-face interaction and economic geo-
graphy. Spatial Economic Analysis, 2(2), 117-134.
https://doi.org/10.1080/17421770701346622
McCann, B. T., & Folta, T. B. (2008). Location ma-
tters: where we have been and where we mi-
ght go in agglomeration research. Journal
of management, 34(3), 532-565. https://doi.
org/10.1177/0149206308316057
Muneepeerakul, R., Lobo, J., Shutters, S. T.,
Goméz-Liévano, A., & Qubbaj, M. R. (2013). Ur-
ban economies and occupation space: Can they
get “there” from “here”? PloS one, 8(9), e73676.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073676
Nahapiet, J., & Ghoshal, S. (1998). Social capital,
intellectual capital, and the organizational advan-
tage. Academy of management review, 23(2), 242-
266. https://doi.org/10.5465/amr.1998.533225
Neffke, F., Henning, M., & Boschma, R. (2011). How
do regions diversify over time? Industry related-
ness and the development of new growth paths
in regions. Economic geography, 87(3), 237-265.
https://doi.org/10.1111/j.1944-8287.2011.01121.x
Nelson, R. R., & Winter, S. G. (1982). An evolutionary
theory of economic change. Cambridge, MA: Har-
vard University Press.
OECD (2018). Oslo Manual: Guidelines for collec-
ting, reporting and using data on innovation, The
measurement of scientific, technological and inno-
vation activities. Paris, FR: OECD Publishing. ht-
tps://doi.org/10.1787/9789264304604-en
Omobhude, C., & Chen, S. H. (2019). The roles and
measurements of proximity in sustained technolo-
gy development: A literature review. Sustainability,
11(1), 224. https://doi.org/10.3390/su11010224
Parra‐Requena G., Molina‐morales, F. X., & García‐Vi-
llaverde, P. M. (2010). The mediating effect of cog-
nitive social capital on knowledge acquisition in
clustered firms. Growth and change, 41(1), 59-84.
https://doi.org/10.1111/j.1468-2257.2009.00516.x
Porter, M. E. (1998). Clusters and the new economics
of competition, 76(6), 77-90. Boston, MA: Harvard
Business Review.
Pradana, M., Pérez-Luño, A., & Fuentes-Blasco, M.
(2020). Innovation as the key to gain performance
from absorptive capacity and human capital. Te-
chnology Analysis & Strategic Management, 32(7),
822-834. https://doi.org/10.1080/09537325.2020.1
714578
Prajogo, D. I., & Ahmed, P. K. (2006). Relationships
between innovation stimulus, innovation capacity,
and innovation performance. R&D Management,
36(5), 499-515. https://doi.org/10.1111/j.1467-
9310.2006.00450.x
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
18
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Pucci, T., Brumana, M., Minola, T., & Zanni, L. (2020).
Social capital and innovation in a life science clus-
ter: the role of proximity and family involvement.
The Journal of Technology Transfer, 45(1), 205-
227. https://doi.org/10.1007/s10961-017-9591-y
Rangus, K., & Slavec, A. (2017). The interplay of de-
centralization, employee involvement and absorp-
tive capacity on firms' innovation and business per-
formance. Technological Forecasting and Social
Change, 120. 195-203. https://doi.org/10.1016/j.
techfore.2016.12.017
Rodríguez-Rodríguez, G., Ballesteros, H. M., Martí-
nez-Cabrera, H., Vilela, R., Pennino, M. G., & Be-
llido, J. M. (2021). On the Role of Perception: Un-
derstanding Stakeholders’ Collaboration in Natural
Resources Management through the Evolutionary
Theory of Innovation. Sustainability, 13(6), 3564.
https://doi.org/10.3390/su13063564
Saemundsson, R. J., & Candi, M. (2017). Absorpti-
ve capacity and the identification of opportunities
in new technology-based firms. Technovation,
64, 43-49. https://doi.org/10.1016/j.technova-
tion.2017.06.001
Saiz, L., Miguel, D. P., & del Campo, M. Á. M. (2018).
The knowledge absorptive capacity to improve the
cooperation and innovation in the firm. Journal of
Industrial Engineering and Management, 11(2),
290-307. https://doi.org/10.3926/jiem.2505
Sánchez-García, E. (2021). Aglomeración industrial,
capital social y capacidad de absorción como im-
pulsores del rendimiento innovador y empresarial:
una aplicación al sector de suministro de energía
eléctrica, gas, vapor y aire acondicionado en Es-
paña (Tesis doctoral). Alicante: ES: Universidad de
Alicante. https://doi.org/10.2307/j.ctv2gz3w9c.108
Sánchez-García, E., Marco-Lajara, B., Seva-Larro-
sa, P., & Martínez-Falco, J. (2022a). Localización,
capacidades empresariales e innovación: El caso
del sector energético español. Alicante, ES: Uni-
versidad de Alicante. https://doi.org/10.25145/j.
pasos.2023.21.006
Sánchez-García, E., Marco-Lajara, B., Seva-Larrosa,
P., & Martínez-Falcó, J. (2022b). Driving innovation
by managing entrepreneurial orientation, coopera-
tion and learning for the sustainability of compa-
nies in the energy sector. Sustainability, 14(24),
16978. https://doi.org/10.3390/su142416978
Sánchez-García, E., Marco-Lajara, B., Martínez-Fal-
có, J., & Poveda-Pareja, E. (2023a). Cognitive
social capital for knowledge absorption in specia-
lized environments: The path to innovation. Heli-
yon, 9(3), e14223. https://doi.org/10.1016/j.heli-
yon.2023.e14223
Sánchez-García, E., Marco-Lajara, B., & Martí-
nez-Falcó, J. (2023b). La orientación empren-
dedora como fuente de innovación para las em-
presas. Un análisis aplicado. Brazilian Journal of
Development, 9(05), 16595-16626. https://doi.
org/10.34117/bjdv9n5-141
Škerlavaj, M., Song, J. H., & Lee, Y. (2010). Orga-
nizational learning culture, innovative culture and
innovations in South Korean firms. Expert systems
with applications, 37(9), 6390-6403. https://doi.or-
g/10.1016/j.eswa.2010.02.080
Stasa, M., & Machek, O. (2023). Family firms' in-
novation: The indirect effects of socioemotional
wealth and the role of social capital. The Journal
of High Technology Management Research, 34(1),
100454.
Singh, S. K., Mazzucchelli, A., Vessal, S. R., & So-
lidoro, A. (2021). Knowledge-based HRM prac-
tices and innovation performance: Role of social
capital and knowledge sharing. Journal of Inter-
national Management, 27(1), 100830. https://doi.
org/10.1016/j.intman.2021.100830
Song, Y., Gnyawali, D. R., Srivastava, M. K., & As-
gari, E. (2018). In search of precision in ab-
sorptive capacity research: A synthesis of the
literature and consolidation of findings. Journal
of Management, 44(6), 2343-2374. https://doi.
org/10.1177/0149206318773861
Stuck, J., Broekel, T., & Revilla Diez, J. (2016). Ne-
twork structures in regional innovation systems.
European Planning Studies, 24(3), 423-442. ht-
tps://doi.org/10.1080/09654313.2015.1074984
Teece, D. J. (2010). Business models, business stra-
tegy and innovation. Long range planning, 43(2-3),
172-194. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2009.07.003
Todorova, G., & Durisin, B. (2007). Absorptive capa-
city: Valuing a reconceptualization. Academy of
management review, 32(3), 774-786. https://doi.
org/10.5465/amr.2007.25275513
Torres de Oliveira, R., Gentile-Lüdecke, S., & Figuei-
ra, S. (2022). Barriers to innovation and innova-
tion performance: the mediating role of external
knowledge search in emerging economies. Small
Business Economics, 58(4), 1953-1974. https://
doi.org/10.1007/s11187-021-00491-8
Trantopoulos, K., von Krogh, G., Wallin, M. W., &
Woerter, M. (2017). External knowledge and infor-
mation technology: Implications for process inno-
vation performance. MIS quarterly, 41(1), 287-300.
https://doi.org/10.25300/misq/2017/41.1.15
SÁNCHEZ-GARCÍA, E., MARTÍNEZ-FALCÓ, J., & MARCO-LAJARA, B.
19
RECIMAUC VOL. 7 Nº 3 (2023)
Volberda, H. W., Foss, N. J., & Lyles, M. A. (2010).
Perspective—Absorbing the concept of absorpti-
ve capacity: How to realize its potential in the or-
ganization field. Organization science, 21(4), 931-
951. https://doi.org/10.1287/orsc.1090.0503
Wang, X., Wang, J., & Zhang, R. (2019). The optimal
feasible knowledge transfer path in a knowledge
creation driven team. Data & Knowledge Enginee-
ring, 119, 105-122. https://doi.org/10.1016/j.da-
tak.2019.01.002
Williams, C., & Du, J. (2014). The impact of trust
and local learning on the innovative performance
of MNE subsidiaries in China. Asia Pacific Jour-
nal of Management, 31(4), 973-996. https://doi.
org/10.1007/s10490-014-9390-z
Xie, X., Zou, H., & Qi, G. (2018). Knowledge ab-
sorptive capacity and innovation performance in
high-tech companies: A multi-mediating analysis.
Journal of business research, 88, 289-297. https://
doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.01.019
Wong, A., & Lee, M. (2022). Building engagement
in online brand communities: The effects of so-
cially beneficial initiatives on collective social
capital. Journal of Retailing and Consumer Servi-
ces, 65, 102866. https://doi.org/10.1016/j.jretcon-
ser.2021.102866
Yoshida, M., Gordon, B. S., & James, J. D. (2021).
Social capital and consumer happiness: toward an
alternative explanation of consumer-brand identifi-
cation. Journal of Brand Management, 28(5), 481-
494. https://doi.org/10.1057/s41262-021-00240-y
Yuwono, W. (2021). Empirical analysis of intellectual
capital, potential absorptive capacity, realized ab-
sorptive capacity and cultural intelligence on inno-
vation. Management Science Letters, 11(4), 1399-
1406. https://doi.org/10.5267/j.msl.2020.10.034
Zahra, S. A., & George, G. (2002). Absorptive capa-
city: A review, reconceptualization, and extension.
Academy of management review, 27(2), 185-203.
https://doi.org/10.5465/amr.2002.6587995
Zhang, H., Gupta, S., Sun, W., & Zou, Y. (2020). How
social-media-enabled co-creation between custo-
mers and the firm drives business value? The pers-
pective of organizational learning and social Ca-
pital. Information & Management, 57(3), 103200.
https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103200
Zhang, L., & Huang, S. (2022). Social capital and
regional innovation efficiency: The moderating
effect of governance quality. Structural Change
and Economic Dynamics, 62, 343-359. https://doi.
org/10.1016/j.strueco.2022.05.013
CITAR ESTE ARTICULO:
Sánchez-García, E., Martínez-Falcó, J., & Marco-Lajara, B. (2023). Cercanía
cognitiva como fuente de conocimiento e innovación empresarial. RECIAMUC,
7(3), 2-19. https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(3).sep.2023.2-19
CERCANÍA COGNITIVA COMO FUENTE DE CONOCIMIENTO E INNOVACIÓN EMPRESARIAL
