The Impact of Company Resources and Capabilities on Global New Product Program Performance
Notice bibliographique
Résumé
Product innovation and the trend to globalization are two important and interrelated dimensions driving business today. In this article, the results of five published research articles on the topic of global new product development (NPD) are summarized to provide an integrated overview of the factors that impact global NPD program performance. The overall conceptual framework is based on three types of literature—NPD, globalization, and organization. The main theoretical approach for establishing relationships between factors is the dynamic capability/resource-based view. Accordingly, factors linked to outcome are seen as operating on different organizational levels, with more actionable initiatives or ‘capabilities’ largely mediating the softer and longer term background ‘resources’ of the firm. The analyses are based on a broad cross-industry sample of 467 firms (North America, Europe, B2B, goods/services). Three global NPD-related background resources (global innovation culture, resource commitment, and senior management involvement), labeled the ‘behavioral environment’ of the firm, are identified and shown to be linked to global NPD program performance via the mediated effect of four specific NPD capabilities (NPD process, strategy, team, and IT/communication). A qualitative synthesis of the findings is provided, along with recommended management initiatives with which firms can enhance their performance in the global NPD effort. Both sets of factors are found to be essential and highly interrelated, but it is the strength of the behavioral environment resources that distinguish the best performing firms, setting the stage for success in global NPD.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».