[ca] Durant les últimes dècades, els treballs sobre clústers / districtes industrials han proliferat. Evolucionant des de un punt de vista "canónic", actualment els investigadors tenen una visió d'aquesta realitat més rica i sofisticada, principalment com a conseqüència de l' introducció del concepte de proximitat, l'heterogeneïtat a l'interior del clúster i les anàlisis avançats de superposicions entre xarxes i territori. Seguint una aproximació teòrica contingent, els nostres models estadístics ens assenyalen algunes característiques importants relacionades amb els recursos i capacitats de les empreses, les relacions entre empreses locals i les relacions fora del clúster que son factors clau per explicar el rendiment de les empreses. Els resultats avalen les nostres expectatives principalment basades en el capital social i les aproximacions de xarxes. Estatus i experiències mediadores anteriors faciliten la creació d'associacions entre empreses, fomentant l' intermediació. Per el contrari, els efectes de les interaccions degraden l'activitat intermediadora a l'interior del clúster, suggerint la naturalesa selectiva del comportament relacional de l'intermediador. Des de el nostre punt de vista, les diferències a les etapes del cicle de vida, les especificitats de l'estructura de la xarxa, les característiques dels actors, el coneixement compartit i les particularitats de cada sector industrial ens ofereixen informació valuosa per a comprendre les asimetríes obtingudes en els nostres anàlisis empírics dels clústers observats. Les contribucions dels nostres resultats son extremadament valuoses, obrint noves vies per a futures investigacions sobre el paper del rendiment al passat, i proporcionant més evidències empíriques sobre el paper de la proximitat, la rellevància de l'heterogeneïtat i el paper fonamental de les forces endògenes de xarxa en la gestació de relacions inter – organitzacionals. Els nostres resultats ofereixen implicacions rellevants per a professionals, responsables polítics e investigadors.

[es] Durante las últimas décadas, los trabajos sobre clústeres / distritos industriales han proliferado. Evolucionando desde un punto de vista "canónico", actualmente los investigadores tienen una visión de esta realidad más rica y sofisticada, principalmente como consecuencia de la introducción del concepto de proximidad, la heterogeneidad en el interior del clúster y los análisis avanzados de superposiciones entre redes y territorio. Siguiendo una aproximación teórica contingente, nuestros modelos estadísticos nos señalan algunas características importantes relacionadas con los recursos y capacidades de las empresas, las relaciones entre empresas locales y las relaciones fuera del clúster que son factores clave para explicar el rendimiento de las empresas. Los resultados avalan nuestras expectativas principalmente basadas en el capital social y las aproximaciones de redes. Estatus y experiencias mediadoras previas facilitan la creación de asociaciones entre empresas, fomentando la intermediación. Por el contrario, los efectos de las interacciones degradan la actividad intermediadora en el interior del clúster, sugiriendo la naturaleza selectiva del comportamiento relacional del intermediador. Desde nuestro punto de vista, las diferencias en las etapas del ciclo de vida, las especificidades de la estructura de la red, las características de los actores, el conocimiento compartido y las particularidades de cada sector industrial nos ofrecen información valiosa para comprender las asimetrías obtenidas de nuestros análisis empíricos de los clústers observados. Las contribuciones de nuestros resultados son extremadamente valiosas, abriendo nuevas vías para futuras investigaciones sobre el papel del rendimiento en el pasado, y proporcionan más evidencias empíricas sobre el papel de la proximidad, la relevancia de la heterogeneidad y el papel fundamental de las fuerzas endógenas de red en la gestación de relaciones inter – organizacionales. Nuestros resultados ofrecen implicaciones relevantes para profesionales, responsables políticos e investigadores.