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Enregistrement W1537275755 · doi:10.1108/10569210910967860

Strategic alliances as a competitive strategy

2009· article· en· W1537275755 sur OpenAlexaboutno aff
James Rajasekar, Paul A. Fouts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Commerce and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceBusinessInterliningRevenueLoad factorCivil aviationDimension (graph theory)AviationCode (set theory)MarketingData sourceIndustrial organizationAdvertisingDatabaseComputer scienceFinanceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine how domestic airlines benefit when they have code sharing arrangements with international carriers. Design/methodology/approach The data for this research study have been collected primarily from three sources. The first database, the digest of statistics no. 400 is from International Civil Aviation Organization (ICAO) based in Montreal, Canada. The second source of data comes from the Airline Business database. The third source of data for this research study is from Official Airline Guide (OAG). Ten years of data from 1994 to 2004 are collected from the databases of ICAO, Airline Business and also from individual airlines. Data such as the revenue passenger miles (RPMs) and load factor are obtained from the ICAO database and data such as alliance pattern are culled from the Airline Business database. Findings This research study reveals that code sharing agreements between a domestic and international airline will benefit the former by way of increased RPMs, passenger load factor (PLF), and market share. However, the coefficients of the hypothesized variables suggest that the initial gains achieved by the domestic airlines by way of increased RPMs start to erode in the long run. Thus, a domestic airline must form a code sharing agreement with an international airline at the earliest, so as to get the initial increase in RPMs. The effect of code sharing on the market share of domestic airlines is explicit and consistent throughout this research study. The second dimension in the code sharing is the multiple alliances between domestic and international airlines. Multiple alliances refer to an airline having more than one code sharing agreement with international carriers. The third factor in this sequence of hypotheses is equity investment by international carriers in domestic airlines. The relationship between equity investment and its influence on the performance of the targeted firm is always an interesting topic explored by both the academic researchers and practitioners. However, in this study, the regression results do not support the hypothesis. That means that mere equity investment by international carriers in domestic airlines may not result in increased RPMs, load factor and the market share for domestic airlines. The interesting finding in this particular section is the influence of the large size of the alliance partners on all the three dependent variables; RPMs, PLF, and the market share. Therefore, we can conclude that if both the airlines are large enough and they form code sharing agreements, then this may result in increased RPMs, PLFs, and market share for the domestic airlines. Similarly, the study supports the premise that if the partners are unequal, then the domestic airlines may not be able to increase the RPMs, load factor, and the market share. Originality/value This paper reveals that code sharing arrangements reached earlier in the competition is better as the benefits tend to reduce after a certain period of time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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