How a Firm’s Competitive Environment and Digital Strategic Posture Influence Digital Business Strategy1
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine how the competitive industry environment shapes the way that digital strategic posture (defined as a focal firm’s degree of engagement in a particular class of digital business practices relative to the industry norm) influences firms’ realized digital business strategy. We focus on two forms of digital strategy: general IT investment and IT outsourcing investment. Drawing from prior literature on determinants of IT activity and competitive dynamics, we argue that three elements of the industry environment determine whether digital strategic posture has an increasingly convergent or divergent influence on digital business strategy. By divergent influence, we mean an influence that leads to spending substantially more or less on a particular strategic activity than industry norms. We predict that a digital strategic posture (difference from the industry mean) has an increasingly divergent effect on digital business strategy under higher industry turbulence, while having an increasingly convergent effect on digital business strategy under higher industry concentration and higher industry growth. The study uses archival data for 400 U.S.-based firms from 1999 to 2006. Our findings imply that digital business strategy is not solely a matter of optimizing firm operations internally or of responding to one or two focal competitors, but also arises strikingly from awareness and responsiveness to the digital business competitive environment. Collectively, the findings provide insights on how strategic posture and industry environment influence firms’ digital business strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».