Capability sequencing: strategies by township and village enterprises in China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to identify and assess the strategies of township and village enterprises in China to capture competitive advantages. Design/methodology/approach The paper employs a self‐administered questionnaire survey approach, involving a sample of managing directors of township and village enterprises in the Fujian Province, China. Findings The analysis identifies the causal linkages across time between firms' different capabilities. Labor‐intensive industries and rural locations offer township and village enterprises (TVEs) opportunities to create capabilities to minimize costs. The cost minimization and systematic learning capabilities, in turn, lead to low‐priced innovator positioning. It also suggests that the co‐evolution and co‐existence of different capabilities contribute to capability inimitability. Research limitations/implications Future studies on Chinese TVEs should expand the empirical database and include TVEs in underdeveloped areas and to investigate how firms survive within severe resource limitations. Practical implications The findings of this study indicate that dynamic capabilities are important not only for firms in rapidly changing environments, but also for those in relatively stable industries, such as labor‐intensive industries. Firms should develop different capabilities over time and combine these into complex capabilities bundles. Originality/value The findings from this study indicate that firms in developing countries can achieve cost leadership and differentiation, but the route to the destination has a path‐dependent history.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle