The Impact of Human Capital and Organizational Characteristics on the Business Value of Information Technology
Notice bibliographique
Résumé
In order for a company to operate effectively within today’s marketplace, an information system (IS) represents a necessary business asset in terms of efficiency and productivity. Still, despite the ongoing advances in technology, an IS stands out as an expensive asset due to the amount of change that it brings to organizational life. Its real value, however, must be examined in terms of its interaction with other resources of the firm. Hence, it is necessary to understand the factors that affect the business value of information technology (BVIT). This research addresses the human capital characteristics and organizational characteristics of a firm, resources that are potentially complementary with IT, and their impact on BVIT. The employees’ diversity and knowledge and the company’s organizational climate and structure represent variables that are expected to affect BVIT. This research uses the resource-based view of the firm as a framework for examining IS, while modeling human capital and organizational characteristics as resources of the firm. It also utilizes concepts from the literature on employee diversity and shared knowledge in order to develop theories and hypotheses about the phenomenon. The resulting hypotheses are built into a research model that is tested using Partial Least Squares, with the relevant data deriving from a large database of Canadian firms that was collected by Statistics Canada in 2005 using the Workplace and Employee Survey. The results show that both resources – human capital and organizational characteristics – impact the business value of IT. These findings have many implications for research and practice, and they contribute to the advancement of knowledge within the field of information systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».