Framework proposal for management control systems and its application in the contexts of innovation, networks and innovation networks

The number of collaboration agreements between organizations to develop new products and services is increasing rapidly in the last years. Nevertheless, there is a gap between the existing literature related to Management Control Systems (MCS) and the specific control requirements of innovation networks. This paper aims to close that gap by identifying the constitutive elements of MCS for adapting them to the specific context of innovation, networks and their intersection: innovation networks. The methodology is based on an extensive literature review to synthesize the constitutive elements of MCS into four groups: context, means, ends, and reporting. Additionally, we have found that the design and implementation of the MCS in the context of innovation networks will be determined by the existing accountability relationships between parts which can be of two kinds: normative (social) or utilitarian (technical). These results are potentially generalizable to any MCS context.

Il numero di accordi di collaborazione tra organizzazioni per sviluppare nuovi prodotti e servizi è in rapido aumento negli ultimi anni. Tuttavia, esiste una breccia tra la letteratura esistente relativa a Management Control Systems (MCS) e i requisiti specifici di controllo delle reti di innovazione. Questo documento ha lo scopo di ridurre quella breccia, identificando gli elementi costitutivi dei MCS per adattarli allo specifico contesto di innovazione, le reti e la loro intersezione: le reti di innovazione. La metodologia si basa su una vasta revisione della letteratura per sintetizzare gli elementi costitutivi dei MCS in quattro gruppi: contesto, mezzi, fini, e referti. Inoltre, abbiamo trovato che la progettazione e l'attuazione dei MCS nel contesto di reti di innovazione sarà determinata dalle relazioni esistenti tra le parti che possono essere di due tipi: normativa (sociale) o utilitarista (tecnica). Questi risultati sono potenzialmente generalizzabili a qualsiasi contesto di MCS.