Transferring knowledge, managing innovation: Does Knowledge Management matter in Knowledge‐Intensive Business Services? 

   

PhD research proposal   

Proposed by  Mirta Amalia 

  

For the programme of Doctor of Philosophy in Business and Management 

  

To be undertaken in Manchester Institute of Innovation Research Innovation Management and Policy Division 

Manchester Business School University of Manchester 

  

Proposed supervisor  Professor Ian Miles 

     

January 2010 

Manchester, 29 January 2010  Professor Julie Froud Postgraduate Research Director Manchester Business School    Dear Professor Froud,  

Re: Applying for PhD in Business & Management  at MIoIR, Manchester Business School 

  My  name  is Mirta  Amalia  and  I  am  hereby  applying  for  the  PhD  programme  at Manchester  Business  School,  University  of  Manchester.  To  the  best  of  my knowledge, within  the MBS  postgraduate  research  structure,  this  proposed  study falls  in  the area of  ‘Technology and Entrepreneurship Management and Policy’.  In particular,  it fits strongly within one of the MBS priorities,  i.e.  Innovation Research, and  therefore  the  study  is  best  conducted  in Manchester  Institute  of  Innovation Research (MIoIR).   This  proposed  PhD  research  builds  on  and  extends  my  successful  Masters dissertation  conducted  in  the  University  of  Manchester  at  IDPM‐SED.  The dissertation  was  supervised  by  a  MIoIR‐MBS  scholar,  which  reflects  its interdisciplinary  quality.  In  this  PhD  I  aspire  to  draw  on  and  intersect with  three prominent  areas  of  research:  Knowledge  Management,  Knowledge‐Intensive Business Services (KIBS) and  innovation studies. I wish to examine the  link between knowledge  transfer  activities,  innovation,  and  KIBS  processes  by  taking  some selected KIBS sectors in Indonesia as a set of case studies.   I  am  attaching  a  fully‐fledged  research  proposal  which  I  have  discussed  with Professor Ian Miles, an MBS expert in this research area, who also has agreed to be my supervisor shall my application be successful.   To  provide  you with  some  academic  background,  I  finished my MSc  degree  (with “Distinction”) in Management and Information Systems at Institute of Development Policy  and  Management  (IDPM),  School  of  Environment  and  Development, University of Manchester. My Masters study (2008‐2009) has allowed me to develop formal  knowledge  of  the  key  concepts  underpinning many  of  the major  fields  in management  and  information  systems.  This  includes  information  and  knowledge management,  international management,  organisational  development,  e‐business concepts  and  strategy  as  well  as  innovation  management.  My  dissertation, supervised  by  Dr.  Yanuar Nugroho,  elaborates  the ways  in which  a multinational company  subsidiary  – NSN  (Nokia  Siemens Networks)  –  in  Indonesia  devises  and implements  its  knowledge  management  (KM)  strategies.  The  research  employs qualitative  methods  involving  in‐depth  interview,  observation  and  the  use  of 

secondary  data.  During  the  course  of  the  research,  I  was  able  to  deepen  my knowledge in innovation processes and management, particularly in relations to KM.  I also have started building my publication track record, by writing academic papers. I  have  presented  a  paper  on  the  importance  of  “Knowledge  Management  to facilitate  Innovations  in  Small  and  Medium  Enterprises  (SMEs)”  in  the  TIIMI conference  organised  in  London  in December  2009  and  the  paper was  honoured with  the  “Distinguished  Paper”  award.  Another  paper,  derived  from  my  MSc dissertation  and  focusing  on  the  problem  of  strategy  and  implementation  of Knowledge Management,  co‐authored  with  my  dissertation  supervisor,  is  in  the review stage to be published in the MBS Working Paper Series.   In addition to my academic background, I have a considerable working experience of four years  in a multinational service  firm. Prior  to my Masters study  (2004‐2008)  I worked  with  NSN  subsidiary  in  Indonesia,  a  KIBS  firm  which  operates  in  the telecommunication  sector.  My  tasks  and  responsibilities  included,  but  were  not limited  to,  product  development  and  implementation;  consultancy  relating  to customers'  business  processes,  business  development;  demo  presentation promoting  new  products  and  features;  liaising with  other  project members  from Germany,  Austria,  Slovakia,  Hungary,  Poland,  Singapore,  Thailand,  Australia  and Indonesia;  and  organisation  and  conduct  of  training  or  knowledge  transfer programmes  for new project members  as well  as  customers.  I  am  certain  that,  in addition  to my Masters study, my previous working experience has enabled me  to gain  better  insights  in  understanding  innovation  and  knowledge  management processes in KIBS firms as my base knowledge to build this research.   I would welcome an opportunity for an interview to discuss my application further. I also would  like  to  inform  you  that  in  conjunction with  this  PhD  application,  I  am applying  for  the  MBS  PhD  Doctoral  Studentship.  As  requested,  and  for  your consideration,  I am also attaching my academic vitae and a completed application form, including list of publications.  Thank you for your time and I am looking forward to hearing from you soon.  Yours sincerely, 

 Mirta Amalia Jl. Lapangan Roos II no. 30 RT 013 / RW 005 Bukit Duri – Tebet Jakarta 12840, Indonesia Tel.   +628161831042 Email  amalia.mirta@gmail.com  

Transferring knowledge, managing innovation: Does Knowledge Management matter in Knowledge‐Intensive Business Services? 

 A PhD research proposal 

by Mirta Amalia Proposed supervisor: Professor Ian Miles 

  

1.   Overview of the research  

1.1.   Introduction This  proposed  PhD  research  builds  on  and  extends  my  successful  Masters dissertation  examining  the ways  in which  a multinational  company  subsidiary  – NSN  (Nokia  Siemens  Networks)  –  in  Indonesia  devises  and  implements  its knowledge management  (KM) strategies  (Amalia, 2009). The study was conducted in the University of Manchester at IDPM‐SED, and the dissertation was supervised by a MIoIR‐MBS scholar – which reflects its interdisciplinary quality.  This  study  deliberately  draws  on  and  intersects  with  three  prominent  areas  of research: Knowledge Management, Knowledge‐Intensive Business  Services  (KIBS) and  innovation studies. It examines the  link between knowledge transfer activities, innovation, and KIBS processes. It takes five selected KIBS sectors1 in Indonesia as a set of case studies. Its main questions concern:  

• To  what  extent,  in  what  ways,  and  for  what  purposes  has  KM  been implemented in KIBS? 

• How is knowledge managed in KIBS, and how is this facilitated by KM tools and techniques?  

• Do KIBS  innovate  in applying KM and  if so,  in what ways, and under what dynamics? 

• What  are  the  implications,  potentials  and  challenges  facing  such  KM implementation in KIBS? 

• To  what  extent,  in  what  ways,  and  for  what  purposes  has  KM implementation in client organisations been facilitated by KIBS? 

 One  conceptual  departure  point  would  be  analyses  of  the  linkages  between innovation in services and service innovation, within which the examination of the role  of  knowledge  management  in  the  context  of  KIBS  is  based.  Service organisations  may  innovate,  but  this  does  not  necessarily  involve  new  service development – it can be back‐office innovation, for instance (though this often does mean change in service delivery or quality).   

1 These sectors, provisionally, are: (1) telecommunication, (2) accounting, (3) R&D on engineering; (4) software consultancy; (5) business and management consultancy

1 

1.2.   Rationale for the choice of MBS and MIoIR Within  the MBS postgraduate  research  structure,  this proposed  study  falls  readily into  a  doctorate  in  Business  and  Management,  in  the  area  of  ‘Technology  and Entrepreneurship Management and Policy’. In particular, it fits strongly within one of  the  MBS  priorities,  i.e.  Innovation  Research,  and  therefore  the  study  is  best conducted  in  the  Institute of  Innovation Research  (MIoIR). MIoIR has a particular interest in innovation in services.   Given the research topic and focus, MIoIR is particularly relevant, not only as it has prominent  scholars  in  innovation, but much more  importantly  as  it hosts  leading scholars in this area of investigation (i.e. services innovation), i.e. Professors Jeremy Howells, Ian Miles, and Marcela Miozzo. Professor Miles is also responsible for the emergence of  the  term KIBS,  and has  contributed a good deal  to  the  evolution of KIBS  research  subsequently,  and  has  agreed  to  be  the main  supervisor  shall  this application succeed. This combination makes MIoIR  (and MBS)  the obvious choice of location for the study to be carried out.   2.   Positioning of the Research  

The research looks at the intersection of the three existing bodies of literature and maps an existing gap that this research intends to address and thereby contribute to scholarly knowledge.  2.1.   Innovation and Services Innovation  is usually understood  to be distinct  from  invention. While  invention  is the  first occurrence of an  idea  for a new product or process,  innovation  is  the  first attempt to carry it through into practice (Schumpeter, 1934). Obviously the two are clearly linked and difficult to distinguish one from the other (Fagerberg, 2005), and indeed, much of the innovation literature concerns the diffusion of innovations. This literature  is now  very  extensive,  and  covers  a wide  area  of  topics:  the process  of innovation,  the  economic  factors  determining  the  development  and  diffusion  of innovations  (Kay,  1993;  Rogers,  1995),  patterns  of  innovation  and  diffusion (Frambach,  1993;  Rogers,  1995;  Wejnert,  2002),  the  relationships  between organisational structure and technological capacity (Burns and Stalker, 1961; Kanter, 1988),  and  so  on.  No  single  discipline  is  capable  of  dealing  with  all  aspects  of innovation, so much of this literature is highly cross‐disciplinary.   Innovation  is  defined  as  “an  idea,  practice,  or  object  that  is  perceived  as  new  by  an individual  or  other unit  of  adoption”  (Rogers, 1995:12). Rogers  further  introduces  the term innovation‐decision process as   

2 

the  process  through  which  an  individual  (or  other  decision‐making  unit) passes  from  gaining  initial  knowledge  of  an  innovation,  to  forming  an attitude  toward  the  innovation,  to making  a decision  to  adopt  or  reject,  to implementation of the new idea, and to confirmation of this decision (p.168),   

as illustrated in Figure 1. 

 Figure 1: Innovation‐decision process 

Source: Rogers (1995:170)  Innovations are needed by organisations  in order  to be able  to compete,  including services  organisations.  There  have  been  numerous  studies  about  the  organisation and management  of  innovation  in manufacturing  sectors, but  comparatively  little about the same topic  in services sector (Miles, 2000; Tidd et al., 2001; Tidd & Hull, 2003).   Services are organisations which are: 

typically involved in changing the state of people, artefacts, or of information and  knowledge,  rather  than  (primarily)  producing  material  artefacts themselves (Miles, 2005a:40).   

They are usually  interactive  (client‐intensive) whereby high  levels of contact occur between service supplier and client in the service activity (Miles, 2005b). Innovation occurs as result of such interactivity, in which it often means that services’ products are customised to the client’s specific needs (Clayton, 2003).   Innovations  in  services  cover  many  dimensions,  such  as  service  products  and delivery,  business  and  revenue models  as  well  as  organisational  structures  and processes (Hauknes, 1999; Metcalfe & Miles, 2000; Miles, 2001; Gallouj, 2002). Many service innovations are enabled by market changes as well as by developments in ne Information Technology. These innovation attempts are targeted to improve quality of service production and products; to improve cost efficiency; as well as to develop new service concepts (Kuusisto and Meyer, 2003). In general service innovation can be  categorised  into  non‐technological  (‘soft’)  and  technological.  ‘Soft’  innovations include new financial instruments and new sales concepts (Kuusisto & Meyer, 2003), whereas  technological  innovations  include  the  adoption  of  Personal  Computers (PCs)  to  support  the back office  tasks  (Miles, 2005b). The  two are very  frequently combined.  

3 

Most  services  scholars  agree  that  the  services  sectors,  as well  as  service  activity‐based  relationships,  are  essential  to  the  knowledge  economy2  (Miles,  2005b; Kuusisto  & Meyer,  2003).  Hauknes  (1999)  argues,  however,  that  there  has  been limited research on service innovations, let alone services role as agents of change in the  economy.  Gallouj  (2002)  offers  one  possible  explanation  for  this,  i.e.  that innovation  in  services  tends  to  be  incremental  which  is  mostly  based  on “informal  activities”  within  the  service  firms  themselves  as  well  as  between service suppliers and clients. More importantly, due to its incremental and informal characteristics, such developments are often difficult to capture (Kuusisto & Meyer, 2003). This may also apply to Knowledge‐Intensive Business Services as the context of this proposed research.  The research to contribute to the conceptual frameworks here by addressing the issues pointed out by Gallouj (2002) and Kuusisto & Meyer 003). 

 KIBS are more likely to produce specialised products tailored to their client’s eeds. 

 

portance and supplied primarily to business. Box 1 shows some major KIBS sectors.  

(2 2.2.   Knowledge‐Intensive Business Services Knowledge‐Intensive  Business  Service  (KIBS)  are  “services  that  provide  knowledge‐intensive  inputs  to the business processes of other organisations”  (Miles, 2005a:40). They are firms who help other firms sort out their problems which require external source of knowledge. They may  simply play  a  role  in providing  information  about  their clients’  internal  and  external  environments,  or  in  identifying  the  nature  of  their clients’ problems. Furthermore,  they may provide advice, propose ways of solving those  problems,  or  even  goes  further  to  implement  a  solution.  As  Hipp  (2003) argues,n Miles  et  al.  (1995),  as well  as  Kuusisto  and Meyer  (2003)  and many  subsequent authors,  characterise  KIBS  as  firms  that:  (1)  heavily  rely  upon  specialised professional  knowledge;  (2)  primary  sources  of  information  and  knowledge;  (3) intermediate  inputs  to  their  clients’ production process by using  their knowledge; and (4) they are of competitive im

2 Knowledge economy – also referred to as knowledge‐driven economy or knowledge‐based economy – is defined as  

“one  in which  the  generation  and  the  exploitation  of  knowledge has  come  to  play  the  predominant  part  in  the creation of wealth. It is not simply about pushing back the frontiers of knowledge; it is also about the more effective use  and  exploitation  of  all  types  of  knowledge  in  all manner  of  activity”  (Department  of  Trade  and  Industry, 1998:1)  

4 

  

Major KIBS sector  

1. Computer and related activities a. Hardware consultancy b. Software consultancy and supply c. Data processing d. Database activities e. Maintenance and repair of office, accounting and computing 

machinery f. Other computer related activities 

2. Research and experimental development a. Research and experimental development on natural sciences and 

engineering b. Research and experimental development on social sciences and 

humanities 3. Other business activities  

a. Legal activities b. Accounting, book‐keeping and auditing services, tax consultancy c. Market research and public opinion polling d. Business and management consultancy activities e. Management activities of holding companies f. Architectural and engineering activities and related technical 

consultancy g. Technical testing and analysis h. Advertising i. Labour recruitment and provision of personnel j. Miscellaneous business activities k. Photographic activities l. Other business activities  

Box 1: Major KIBS sector Source: Miles (2005a:40) 

 KIBS  firms play many  important  roles  in  innovation  systems  (Miles, 1999a, 2005b; Hauknes, 1999; Leiponen, 2001; Gadrey and Gallouj, 2002; Kuusisto & Meyer, 2003). They are the agents of innovation across the industries, and can be seen as bridging institutions  in  innovation systems  (Kuusisto & Meyer, 2003). Many KIBS affect  the innovation systems  in their clients’ firms and / or sectors (Miles, 2005b). They help distribute  the knowledge  and  learning  capacity of  innovation  systems  as  a whole (Hauknes,  1999;  Miles,  2001).  Some  KIBS  firms  are  transnational,  and  thus  can distribute  their  knowledge  throughout  the  globe;  yet many  are  small  companies who are  locally‐based  firms  transferring  locally‐specific knowledge  (Miles, 2005b). Undoubtedly  KIBS  has  become  an  emerging  sector  for  innovation  research,  and potentially becomes a rich source  for empirical data on which conceptualisation  in innovation in service can benefit.  2.3.   Knowledge Management Knowledge  is  an  essential  asset  for  organisations  (Dixon,  1994;  Pentland,  1995; Davenport & Prusak, 2000). As suggested by Rogers (1995), the innovation‐decision 

5 

process  begins  with  knowledge  of  an  innovation’s  existence,3  and    gaining  an understanding  of  what  it  does  and  how  it  functions.  Therefore,  managing knowledge  has  become  vital  for  the  success  of  any  organisations  (Radding,  1998; Kluge  et  al.,  2004), particularly  those who  seek  to  continuously  innovate  (Rogers, 1995; Quintas, 2002). The term knowledge management (KM) itself refers to  

the  process  of  critically  managing  knowledge  to  meet  existing  needs,  to identify and exploit existing and acquired knowledge assets and  to develop new opportunities (Quintas et al., 1997:387). 

 Knowledge  can  be  classified  and  characterised  in  various  ways.  One  of  the prominent  classifications  is  the  distinction  between  explicit  and  tacit  knowledge (Polanyi, 1975; Nonaka, 1994). Explicit knowledge  (for some  ‘codified knowledge’) refers to the type of knowledge that is articulated into words and numbers (Becerra‐Fernandez  et  al.,  2004)  and  transmittable  in  systemic  language  (Nonaka,  1994).  In contrast, tacit knowledge regards to the knowledge that people possess which has a personal quality and is difficult to codify (Hislop, 2005). Tacit knowledge is “deeply rooted  in  action,  commitment  and  involvement  in  a  specific  context”  (Nonaka 1994:16). Polanyi (1975) finds that tacit knowledge forms the background to interpret explicit knowledge.  Explicit  and  tacit  knowledge  can  be  converted  from  and  to  each  other. Nonaka (1994) signifies four modes of this conversion, which nicely intertwine with each KM process. These are: (1) socialisation, a conversion process of tacit knowledge between individuals;  (2)  combination,  which  combines  explicit  knowledge  possessed  by individuals;  (3)  externalisation,  the  articulation  of  tacit  into  explicit  knowledge through the use of metaphor (i.e. understanding and experiencing something); and (4)  internalisation, which  represents  the  traditional  notion  of  “learning”  through converting explicit into tacit knowledge. This is depicted in Figure 2  

 Figure 2: Four modes of knowledge conversion 

Source: Nonaka (1994:19)  

 

3 The initial innovative idea, and its development into a useful product, is usually termed “invention”.

6 

Knowledge  conversion  in  firms,  particularly  in  service  companies,  becomes increasingly,  yet  rapidly,  more  important  as  it  often  is  the  core  of  the  service business. The obvious challenge here  is not only  to deal with such conversion, but more  importantly  to  manage  the  knowledge  essential  to  the  firms’  success  in general. In order to properly manage organisational knowledge, KM strategy needs to  be  formulated.  Hansen  et  al.  (1999)  study  the  use  of  IT‐based  knowledge management  systems  in  the US knowledge‐intensive  services. They  conclude  that there  are  two main  successful  uses  of  strategies:  (1)  codification, which  aims  to enable  rapid  and  frequent  reuse  of  information  resources  developed  by  the employees; and (2) personalisation, which targets to facilitate communication among service workers, so as to locate and consult the appropriate expertise.   Drawing  from  that  study, Choi and Lee  (2002)  categorise KM  strategy  into  system strategy  –  emphasising  the  capability  to  create,  store,  distribute  and  apply  the organisation’s explicit knowledge – and human strategy – which stresses knowledge sharing via  interpersonal  interaction by utilising dialogue  through social networks such as teamwork. These two categories of KM strategies are then explored further contributing  three  views  (Choi  &  Lee,  2002):  (1)  focus  view  which  suggests organisations to pursue one strategy predominantly, while using another to support it;  (2)  balanced  view  that  recommends  organisations  to  employ  both  system  and human  strategies  with  a  right  balance;  and  (3)  dynamic  view  which  proposes organisations  to  align  their  strategies with  the  characteristics  of  knowledge  they possess.   KM strategy must incorporate a KM process. Many studies identify the processes of KM in different ways (Radding, 1998; Heisig, 2001; Alavi & Leidner, 2001; Becerra‐Fernandez et al., 2004); however, there are four processes that are of importance to KM: knowledge  (1)  creation,  (2)  storage,  (3) distribution, and  (4) application. This research  adopts Heisig’s  (2001) KM process  framework  –  illustrated  in Figure  3  – because  its  cyclical  process  illustrates  organisations  are  able  to  build  their knowledge bases  cumulatively, which  enables organisations  to  innovate  (Quintas, 2002).   

 Figure 3: KM processes 

Source: modified from Heisig (2001:28) 

7 

 The first KM process is knowledge creation: this refers to how organisations develop new content or replace the existing content (Pentland, 1995; Alavi & Leidner, 2001). This  is  followed  by  knowledge  storage,  to  prevent  losing  track  of  the  acquired knowledge. Knowledge  is then distributed to provision the right knowledge to the right person at the right time (Mertins et al., 2001). This third process mainly relates to the effective transfer of knowledge between individuals, so they can understand the  knowledge  well  enough  to  act  on  it  (Jensen  &  Meckling,  1996).  Finally, knowledge is applied for decision‐making and performing tasks, so as to contribute to the organisational performance (Becerra‐Fernandez et al., 2004).   2.4.   Mapping the gap, proposing a conceptual framework of investigation: The Role of KM in managing Innovations in KIBS The previous three sections have elaborated the three concepts of innovation, KIBS and KM which  are  the  basic  frameworks  for  this  PhD  research. As  illustrated  in Figure 4, it is based in the intersection of those three concepts.    

 Figure 4: The intersections of the three concepts 

 As previously explained in Section 2.1, innovations in services may occur as a result of  the  interaction  between  service  provider  –  particularly  KIBS  –  and  its  clients (Miles, 2005b). Miles (2005b) argues that the more specialised services and the more frequent  interaction  between  service  firms  and  clients  would  require  greater exchange  of  knowledge  between  the  two  organisations.  In  KIBS,  Kuusisto  and Meyer  (2003)  add  that  the  fundamental  aspect  of  such  interaction  is  bilateral learning process between KIBS firms and their clients, also called a co‐production of knowledge.  Such  learning  process  enables  the  clients  to  gain  new  knowledge  in understanding their problems, as well as in implementing the solutions provided by KIBS (Miles, 2005b).  However,  as  Kuusisto  and  Meyer  (2003)  as  well  as  Gallouj  (2002)  point  out, innovations  in service – specifically  in KIBS – are often difficult to capture because 

8 

they  tend  to be  incremental and mostly based on “informal activities”. Moreover, Miles (2005b) also argues that the learning processes are often hindered by the fact that many of  the  innovations are usually one‐off solutions  for particular problems As a result, many organisations find problems in “capturing” and applying relevant knowledge  or, more  specifically,  in  learning  effectively.  These  organisations  are usually able to adopt “off the shelf” technologies, such as Personal Computers (PC). But they often find  it more difficult to develop customised or  innovative solutions, or  to  further develop  those  created on an ad hoc basis. One  reason  for  this  is  the relative  lack of organisation of services  innovation, much of which  is  implemented on  the  job. Miles  (2005b)  further  suggests  that  limited  coordination  of  learning experiences  is  likely  to  occur  in  service  firms,  as  innovations  are  often  not reproduced in subsequent projects, and there are limited flows of knowledge within the service firms.   To address the aforementioned  issues particularly  in the context of KIBS firms, the management  of  knowledge  to  support  the  organisation’s  learning  process  thus becomes critical (Miles, 2007; Evanschitzky et al., 2006). The concept and practices of KM are  therefore deemed  to be essential  for KIBS  firms. KIBS organisations could benefit from the KM practices within their daily operational activities. These include formulating KM strategies which integrate all relevant KM processes as well as the firms’ innovation process. This proposition is derived from the perceived increase in importance  of  knowledge  in  service  firms,  as well  as  a  driving  force  in  broader changes in the nature of contemporary knowledge economies (Davenport & Prusak, 2000), and particularly in KIBS which operate within it. The investigation on the role of KM in innovation at the firm level is to focus on the various forms of knowledge conversion (Nonaka, 1994) and how this facilitates innovation.  Despite  this  obvious  importance,  this  review  finds  that  there  are  still  fairly  few research  studies  which  look  at  KM  in  KIBS  firms.4  The  focus  of  this  proposed research  is not on all of  the  relationships between knowledge and  innovation. The focus, rather, is drawn from these two perspectives: (1) KM in itself as an innovation in KIBS firms; and (2) KM and innovations in KIBS, which explore the role of KM in facilitating  innovation  within  KIBS  firms.  This  PhD  study  combines  the  two perspectives  by  putting  forward  the  question  of:  how  far  KIBS  firms  have elaborated KM  tools and practices  in managing  their  innovations. By examining the  types  of KM  strategies  in KIBS  (e.g.  human  vs.  system  strategy  (Choi & Lee, 2002);  codification  vs.  personalisation  (Hansen  et  al.,  1999);  focus  or  balanced  or dynamic view  (Choi & Lee, 2002)),  it will  look at  the way KM  facilitates different kinds of innovations, and vice versa, in KIBS.  

4 There are a few studies that look at KM in consultancies, but these are typically very restricted studies (eg Criscuolo et al. (2007), there are also some US surveys of consultant uptake of KM (among others, see Chauvel and Despres, 2002).

9 

 2.5.   Research Contribution This research aims to contribute to the theory and practices of services, in particular KIBS, and innovation as well as knowledge management. Such contributions can be elaborated into three levels: 

1. at  the practical  level,  it  is expected  that  this study will provide evidences of KM role in managing innovations in the context of KIBS in Indonesia. It also contributes as guidance to the KIBS business practice on how to adopt KM in order to facilitate innovation within the firm. 

2. at  the  theoretical  level,  this  study  aims  to  enrich  the  literatures  of KM  as innovation  in  KIBS  (i.e.  how  KM  is  implemented  in  KIBS),  and  KM  and innovation in KIBS (i.e. how KM has facilitate innovation in KIBS, as well as how innovation is facilitated by KM) 

3. at  the  policy  level,  this  research  enables  the mapping  of  important  policy implications  –  within  a  company,  an  industry  or  sector,  and  perhaps  a country –which relates to services and innovation, particularly in the context of KIBS in Indonesia. 

  3.   Research Design and Methodology  

3.1.   Objective, Questions, and Hypotheses  That KIBS play more  significant  roles  in  today’s knowledge economy  seems  to be obvious.  However,  to  what  extent  knowledge  is  managed  and  innovation  is facilitated  in KIBS  remains  to be unexplored  territory. Therefore, we need  to  look more  deeply  into  the  extent  to  which  KM  actually  impacts  and  is  impacted  by innovations within KIBS. For this purpose the research aspires to seek for answers to the following research questions:  

a. To  what  extent,  in  what  ways,  and  for  what  purposes  have  KM  been implemented  in  KIBS?  How  do  KIBS  firms  manage  knowledge  and innovations? What do they expect from the use of KM in the organisation and in their network? 

b. What are the processes by which KM are adopted and used by KIBS firms? What  factors  affect  such adoption; how KM  strategies are devised  in KIBS; what drives and hinders KM uptake;  is there a sequence  in the strategy and implementation of different KM technologies and applications in KIBS? 

c. How do KIBS innovate by applying KM and why? How does KM affect and is  affected  by  innovation  in  KIBS?  How  are  KM  technologies  deployed strategically  in  the operations  (and  in an effort  to  further  the aims) of KIBS firms?  How  do  innovation  strategies  and  practices  in  KIBS  impact  KM implementation  and  vice  versa?  How  can  implementation  of  KM  be understood and conceptualised from the perspective of innovation in services; what strategic areas of KM implementation can be mapped? 

10 

d. What  are  the  implications, potentials  and  challenges  ahead  for  such KM implementation in KIBS? What has changed with KIBS firms adopting KM at  the  firm  level, at  the  industry  sector  level, and  for knowledge economy? What are the implications for business policy and business strategy? 

e. To  what  extent,  in  what  ways,  and  for  what  purposes  have  KM  been implemented in clients through KIBS? How do KIBS firms play a role in the adoption and implementation of KM among their clients, and how does their activity shape KM strategies here?  

 Without attempting to speculate far too prematurely, the research anticipates several conjectures in responding to the above research questions as hypothesised below.  

a. First, given  the dynamic nature of  the knowledge  economy and  the  role of KIBS  (Miles,  2005b;  Hauknes,  1999;  Gadrey  and  Gallouj,  2002)  and  how service  firms  implement  KM  (Hansen  et  al.,  1999),  it  should  not  be  too difficult to suggest that there is a positive link between the implementation of KM and the growing role KIBS in knowledge economy. 

b. Second, as service firms, KIBS are expected to perceive and implement KM as innovation  in  services  in  a  fashion  that  is  different  to  innovation  in  other types of companies (Hansen et al., 1999; Miles, 2005b). Consequently, it is also anticipated  that  the  trajectory  of  adoption  and management  of KM will  be somewhat  specific, with drivers, barriers  and motivations particular  to  this type  of  company;  this  may  yield  different  perspectives  for  theories  in innovation in services (Hauknes, 1999; Miles, 2005b). 

c. Third,  given  the  scale  and  speed  with  which  KM  is  being  adopted  and implemented  in  service  organisations,  the  study  anticipates  identifying relations between the impact of KM use at the organisation level as well as at the  sector/industry  level.  These  relations  can  be  observed  in  terms  of  both intended and unintended consequences of the adoption of KM in KIBS firms. 

d. Furthermore, it is expected that, following Miles’ notion of service innovation (or innovation in services (Miles, 2005b)) KM use would link positively with the reinforcement and transformation of KIBS in knowledge economy, again, both at the organisational as well as at the sector/industry level. 

 3.2.   Approach Taking  into  account  that  the  nature  of  this  study  is mainly  exploratory,  either  a quantitative  or  qualitative method  could  be  inadequate  on  its  own. Quantitative study  may  suffice  to  map  and  analyse  statistics,  figures  and  trends  as  well  as pointing  out  benefits,  usefulness  and  problems  and  difficulties  in  the implementation of KM as  innovation  in services  in KIBS (assuming a  large scale of survey  is  carried out). However,  it  cannot directly  explain why  certain  strategies, approaches  or  policies  of  KM  use  and  implementation  in  KIBS  work  or  fail. Qualitative  research,  on  the  other  hand,  may  provide  detailed  views  and perspectives of  the works KIBS and how KIBS manage  innovations, but  it  is very 

11 

difficult  to reach generalisations and derive broader characteristics of  today’s KIBS activities.   Therefore  this  study  combines  quantitative  and  qualitative  approaches  (Gilbert, 1992), which  involves  a  complex  research design, usually with  stages  of  research that may  iterate  (Danermark  et al., 2002),  such as  this  research. By  combining  the methods, the study expects to reach a more comprehensive, nuanced understanding of the nature of the implementation of KM in KIBS, the experience and the ways the organisations adopt and use and manage  technology  to meet  their strategic needs. Through a combination of methods, this research  is  in a position to elucidate these processes  as  this  approach  prevents  it  from  missing  complementary  pictures provided by either method. However, this research realises that by deploying such an approach, the generalisation of KIBS elsewhere and beyond can be no more than suggestive.  3.3.   Data collection strategy and instrument Quantitative data will largely be gathered through existing database and datasets on KIBS  –  particularly  in  the  sector  relevant  to  this  study. As  a  case  this  research, provisionally,  takes  five KIBS  sectors  in  Indonesia,  i.e.  (1)  telecommunication,  (2) accounting,  (3)  R&D  on  engineering;  (4)  software  consultancy;  (5)  business  and management consultancy. Datasets publicly available in official Indonesian statistics bureau as well as database of  industry associations will be  the main  resource and will be analysed quantitatively.  Indonesia  is chosen as  it  is an emerging economy, and might  pose  issues  specific  to  latecomer  development, which  can  enrich  the existing  theories. Therefore  it  is  expected  that  showcasing  Indonesian KIBS  could shed light on the working of service firms in similar parts of the world.  Qualitative  data  will  largely  be  gathered  through  in‐depth,  semi‐structured interviews  and  direct  observation with  the KIBS  under  study. Additionally,  this research relies on the strength of case study, which can take an example activity and use multiple data sources to explore it, to achieve a rich description of phenomenon (as argued by Stake, 1995) in order to represent it from the participants’ perspective. In this case, the study expects to be able to generate a rich and nuanced explanation of the role of KM in facilitating innovation in KIBS, because case study can aspire to ‘tell‐it‐like‐it‐is’ from the participants’ point of view (Stark and Torrance, 2005). It is apparent, therefore, that case study is particular, descriptive, inductive and heuristic as  it  seeks  to  illuminate  the  readers’ understanding of an  issue  (Stake, 1995; Stark and Torrance, 2005).  3.4.   Proposed analysis The quantitative data would be analysed using simple statistical method, to provide a  wider  picture  of  the  structural  characteristics  of  the  KIBS  under  study,  KM implementation  as  well  as  innovations  undertaken  in  the  sector  (among  others, 

12 

quantitative analysis would be able to uncover trend, pattern, and some influencing factors).  To  complement  the  analysis,  the  qualitative  investigation  derived  from interview,  observation,  and  case  study would  offer  deeper  understanding  of  the case, at large to reveal innovation processes in the firms and to gain insights to KM strategies and implementation and how it impacts and is impacted by innovations in KIBS.   3.5.   Expected Results On  the one hand,  it  is  expected  that  the  study would offer understanding on  the extent to which KM has been implemented in and by KIBS, and on what has shaped this process. Furthermore, it anticipates in providing additional insights in the ways knowledge is managed in KIBS and how these processes are facilitated by KM. On the other, by understanding how and  the  reason why KIBS  innovate by applying KM  the  study  looks  forward  to mapping  some  implications,  future potentials and challenges ahead such implementation in KIBS.   3.6.   Research Plan It  is envisaged  that  the research duration will be  four years,  in general depicted  in the management chart below.  

Academic activities  Year 1  Year 2  Year 3  Year 4 Theoretical – conceptual framework                                 Methodological development                                 Revision  of  proposal  for  data  collection design 

                               

Data collection instruments and test                                 Data collection (fieldwork): interview                                 Data collection (fieldwork): survey                                 Analysis                                 Writing up                                 Conference and publication                                  

In detail:  • The  first  year  aims  to  (1)  expand  the  horizon  of  theories,  philosophies  and 

methodologies;  (2)  refining  concepts, methods  and  approaches  of  the  PhD research; as well as  (3)  identify contacts  (i.e. KIBS  firms)  for data collection. The  output  of  this  first  year  is  a  revised  PhD  proposal  and  a  successful defence of the 1st year report. 

• The  second  year  is  intended  for  data  collection.  The  first  three months  are intended to construct and to test the data collection instruments, as well as to contact the targeted KIBS firms/organisations. The following three months are designated  for  interviewing  the  research  participants  (approximately  15 interviewees) to grasp and have better understanding of the context. The next two months is planned to launch the survey. The remaining months are used 

13 

to  resume  the  interviewing  process  for  approximately  another  15 interviewees. 

• The third year aims to start analysing the data. Writing‐up of this PhD report also begins during this period, within which it includes outlining the thesis as well  as mapping  the  discussion  points.  Possible  conferences  and  academic outputs are also explored here. 

• The  final year  targets  to  finalise  the  thesis write‐up. This period also aims  to prepare some publications and  to contribute  to  relevant conferences, and  to include  the PhD  thesis presentation and defence.  It  is also planned  to have finished the thesis revision (if any is required) by the end of this period. 

 4.   Concluding Remarks This  proposed  PhD  research  aims  to  bring  empirical,  theoretical  and  practical insights  in  the  field  of  innovation  in  services,  by  taking  the  case  of  knowledge management  in  KIBS.  This  proposal  has  sought  to  outline  major  elements fundamental  to  the  success  of  the  study,  and  to  explicate  the  significance  of  this study.  Manchester, 15 January 2010   

14 

References  Alavi, M. & Leidner, D.E.  (2001)  ’Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual 

Foundations and Research Issues’, MIS Quarterly, vol. 25, no. 1, pp. 107‐136. 

Amalia, M. (2009) ‘Knowledge Management: A Case of a Multinational Company Subsidiary in Indonesia’, MSc Dissertation, Institute Development Policy and Management, University of Manchester. 

Becerra‐Fernandez,  I., Gonzalez, A. &  Sabherwal,  R.  (2004)  Knowledge Management:  Challenges,  Solutions,  and Technologies, Pearson Education Inc., Upper Saddle River, New Jersey. 

Bierly, P. & Chakrabarti, A. (1996)  ʹGeneric Knowledge Strategies  in the US Pharmaceutical Industryʹ, Strategic Management Journal, vol. 17, pp. 123‐135. 

Bohn, R. (1994) ʹMeasuring and Managing Technological Knowledgeʹ, Sloan Management Review, Fall, pp. 61‐73. 

Burns, T. & Stalker, G. (1961) The Management of Innovation, Tavistock, London. 

Chauvel, D. & Despres, C. (2002) ‘A review of survey research in knowledge management: 1997‐2001’, Journal of Knowledge Management, vol. 6, no. 3, pp. 207 ‐ 223 

Choi, B. & Lee, H. (2002) ʹKnowledge Management Strategy and its Link to Knowledge Creation Processʹ, Expert Systems with Application, vol. 23, pp. 173‐187. 

Clayton,  T.  (2003)  ‘Service  Innovation:  Aiming  to  Win’,  in  Service  Innovation:  Organisational  Responses  to Technological  Opportunities  &  Market  Imperatives,  J.  Tidd  &  F.M.  Hull  (Eds.),  Imperial  College  Press, London, pp. 113‐134. 

Coffey, A. & Atkinson, P. (1996) Making Sense of Qualitative Data, Sage, Thousands Oaks, London, New Delhi. 

Criscuolo, P.,  Salter, A. &  Sheehan, T.  (2007)  ‘Making  knowledge  visible: Using  expert  yellow pages  to map capabilities in professional services firms’, Research Policy, vol. 36, no. 10, pp. 1603‐1619. 

Danermark, B., Ekstrom, M., Jakobsen, L. & Karlsson, J.C. (2002) Explaining Society: Critical Realism  in the Social Sciences, Routledge, London. 

Davenport, T.H., Long, D. & Beers, M.C. (1998) ʹSuccessful Knowledge Management Projectsʹ, Sloan Management Review, Winter, pp. 43‐57. 

Davenport, T.H. & Prusak, L.  (2000) Working Knowledge: How Organisations Manage What They Know, Harvard Business School Press, Boston, MA. 

Department  of  Trade  and  Industry  (1998)  Our  Competitive  Future:  Building  the  Knowledge  Driven  Economy, Department of Trade and Industry, London. 

Dixon, N.M. (1994) The Organisational Learning Cycle: How We Can Learn Collectively, McGraw‐Hill, London. 

Evanschitzky, H., Ahlert, D., Blaich, G. & Kenning, P. (2006)  ‘Knowledge management  in knowledge‐intensive service networks: A strategic management approach’, Management Decision, vol. 45, no. 2, pp. 265‐283. 

Fagerberg, J. (2005) Innovation: A Guide to the Literature, in The Oxford Handbook of Innovation, J. Fagerberg, R.R. Nelson, D.C. Mowery (Eds.), Oxford University Press, Oxford, pp. 1‐27. 

Frambach, R.T. (1993) ‘An Integrated Model of Organisational Adoption and Diffusion of Innovations’, European Journal of Marketing, vol. 27, no. 5, pp. 22‐41. 

Gadrey, J. & Gallouj, F. (2002) Productivity, Innovation and Knowledge in Services, Elgar, Cheltenham. 

Gallouj, F. (2002) Innovation in the Service Economy –The New Wealth of Nations, Edgar Elgar, Cheltenham, UK. 

Gilbert, N. (1992) Researching social life, SAGE, London. 

Hansen, M., Nohria, N. & Tierney, T. (1999) ʹWhatʹs Your Strategy for Managing Knowledge?ʹ, Harvard Business Review, vol. 77, no. 2, pp. 106‐116. 

Hauknes, J. (1999) ‘Services in Innovation – Innovation in Services’, report for the OECD Business and Industry Policy Forum, Paris, France. 

15 

Heisig, P. (2001) ʹBusiness Process Oriented Knowledge Managementʹ, in Knowledge Management: Best Practices in Europe, K. Mertins, P. Heisig & J. Vorbeck (eds.), Springer, Berlin, pp. 13‐36. 

Hipp,  C.  (2003)  ‘Effects  of  Innovation  in  Standardised,  Customised  and  Bespoke  Services:  Evidence  from Germany’, in Service Innovation: Organisational Responses to Technological Opportunities & Market Imperatives, J. Tidd & F.M. Hull (Eds.), Imperial College Press, London, pp. 175‐210.  

Hislop, D. (2005) Knowledge Management in Organisations: A Critical Introduction, Oxford University Press, Oxford. 

Jensen, M.C.  & Meckling, W.H.  (1996)  ʹSpecific  and  General  Knowledge,  and  Organisational  Structureʹ,  in Knowledge Management and Organisational Design, P.S. Myers (ed.), Butterworth‐Heinemann, Newton, MA, pp. 17‐38. 

Kanter, R. (1988) ‘When a thousand flowers bloom: Structural, collective and social conditions for innovation in organisations’, Research in Organizational Behaviour, vol. 10, pp. 169‐211. 

Kay, J. (1993) Foundations of Corporate Success: How Business Strategies Add Value, Oxford University Press, Oxford. 

Kluge, J., Stein, W. & Licht, T. (2001) The McKinsey & Company global Survey on Knowledge Management: Knowledge Unplugged, Palgrave, New York. 

Kuusisto,  J. & Meyer, M.  (2003)  ‘Insights  into Services and  Innovation  in  the Knowledge  Intensive Economy’, Technology Review – National Technology Agency, no. 134, Helsinki. 

Lee, J. & Kim, Y. (2001) ʹA Stage Model of Organisational Knowledge Management: A Latent Content Analysisʹ, Expert Systems with Application, vol. 20, pp. 299‐311. 

Leiponen, A. (2001) Knowledge Services in the Innovation System, Working Paper B185, Etla, Helsinki. 

Mertins, K., Heisig, P. & Vorbeck,  J.  (2001)  ʹIntroductionʹ,  in Knowledge Management: Best Practices  in Europe, K. Mertins, P. Heisig & J. Vorbeck (eds.), Springer, Berlin, pp. 1‐10. 

Metcalfe, S. & Miles,  I.  (2000)  Innovation Systems  in  the Service Economy: Measurement  and Case Study Analysis, Kluwer Academic Publishing, Massachusetts, USA. 

Miles,  I.,  Kastrinos,  N.,  Flanagan,  K.,  Bilderbeek,  R.,  den  Hertog,  P.,  Huntink,  W.  &  Bouman,  M.  (1995) ‘Knowledge‐Intensive Business  Services: Users, Carriers  and  Sources  of  Innovation’,  a  report  to DG13 SPRINT‐EIMS, PREST, University of Manchester, UK. 

Miles,  I.  (1999a)  ‘Services  in National  Innovation  Systems:  from Traditional  Services  to Knowledge  Intensive Business  Services’,  in Transformation Towards  a  Learning Economy:  the Challenge  to  the  Finnish  Innovation System, G. Schienstock & O. Kuusi (Eds.), SITRA (Finnish National Fund for R&D), Helsinki. 

Miles, I. (1999b) ‘Services and Foresight’, Service Industries Journal, vol. 19, no. 2, pp. 1‐27. 

Miles, I. (2000)  ‘Environmental Services: Sustaining Knowledge’,  in Knowledge and Innovation  in the New Service Economy, B. Andersen, J. Howells, R. Hull, I. Miles & J. Roberts (Eds.), Elgar, Aldershot. 

Miles, I. (2001) ‘Knowledge‐Intensive Business Services and the New Economy’, CRIC and PREST, University of Manchester, at seminar presentation at Evolutionary Economics Unit, Max‐Planck‐Institute  for Research into Economic Systems, Jena, Germany. 

Miles, I. (2005a) ‘Knowledge Intensive Business Services: Prospects and Policies’, Foresight, vol. 7, no. 6, pp. 39‐63. 

Miles, I. (2005b) ‘Innovation in Services’, in The Oxford Handbook of Innovation, J. Fagerberg, D.C. Mowery & R.R. Nelson (Eds.), Oxford University Press Inc., New York, pp. 433‐458. 

Miles, I. (2007) ‘Knowledge‐Intensive Services and Innovation’, in The Handbook of Service Industries, J.R. Bryson & P. Daniels (Eds.), Edward Elgar Publishing Limited, Cheltenham, UK, pp. 277‐294. 

Morgan, D.L. & Kreuger, R.A.  (1993)  ‘When  to  use  focus  groups  and why’,  in  Successful  Focus Groups, D.L. Morgan (Ed.), Sage, London, pp. 3‐19. 

Nonaka, I. (1994)  ʹA Dynamic Theory of Organisational Knowledge Creationʹ, Organisation Science, vol. 5, no. 1, pp. 14‐37. 

Olsen, W.  (2003)  ‘Triangulation,  Time,  and  the  Social Objects  of  Econometrics’,  In Applied  Economics  and  the Critical Realist Critique, P. Downward (Ed.), Routledge, London, Chp. 9. 

16 

17 

Pentland,  B.T.  (1995)  ʹInformation  Systems  and  Organisational  Learning:  The  Social  Epistemology  of Organisational Knowledge Systemsʹ, Accounting, Management & Information Technology, vol. 5, no. 1, pp. 1‐21. 

Polanyi, M. (1975) ʹPersonal Knowledgeʹ, in Meaning, M. Polanyi & H. Porsch (eds.), University of Chicago Press, Chicago, Illinois, pp. 22‐45. 

Quintas, P., Lefrere, P. & Jones, G. (1997)  ʹKnowledge Management: A Strategic Agendaʹ, Long Range Planning, vol. 30, no. 3, pp. 385‐391. 

Quintas, P. (2002) ʹManaging Knowledge in a New Centuryʹ, in Managing Knowledge: An Essential Reader, S. Little, P. Quintas & T. Ray (eds.), Sage Publications, London, pp. 1‐14. 

Radding,  A  (1998)  Knowledge  Management:  Succeeding  in  the  Information‐based  Global  Economy,  Computer Technology Research Corp., Charleston, USA. 

Rogers, E.M. (1995) Diffusion of Innovations Fifth Edition, Free Press, New York. 

Schumpeter, J. (1934) The Theory of Economic Development, Harvard University Press, Cambridge, MA. 

Singh, H. & Zollo, M.  (1998)  ʹThe  Impact of Knowledge Codification, Experience Trajectories and  Integration Strategies on the Performance of Corporate Acquisitionsʹ, The Wharton School Working Paper No. 98‐24. 

Stake, R.E. (1995) The art of case study research: Perspectives on practice, Sage, Thousand Oaks, CA. 

Stark, S. & Torrance, H.  (2005)  ‘Case Study’,  in Research Methods  in  the Social Sciences, B. Somekh & C. Lewin (Eds.), Sage, London, pp. 33‐40. 

Swan,  J.,  Nevell,  S.  &  Robertson,  M.  (2000)  ʹLimits  of  IT‐driven  Knowledge  Management  for  Interactive Innovation Process: Towards a Community‐based Approachʹ, Proceedings of 33rd HICSS. 

Tidd,  J., Bessant,  J. & Pavitt, K.  (2001) Managing  Innovation:  Integrating Technological, Market  and Organisational Change 2nd Edition, John Wiley, Chichester. 

Tidd,  J. & Hull,  F.M.  (2003)  ‘Managing  Service  Innovation: Variations  of Best Practice’,  in  Service  Innovation: Organisational Responses  to  Technological Opportunities & Market  Imperatives,  J.  Tidd &  F.M. Hull  (Eds.), Imperial College Press, London, pp. 3‐34. 

Wejnert, B. (2002) ‘Integrating Models of Diffusion of Innovations: A Conceptual Framework’, Annual Review of Sociology, vol. 28, pp. 297‐326. 

Zack, M.H. (1999) ʹDeveloping a Knowledge Strategyʹ, California Management Review, vol. 41, no. 2, pp. 125‐145.