MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016122959 · doi:10.1002/smj.184

The internationalization and performance of SMEs

2001· article· en· W2016122959 sur OpenAlexaff
Jane Lu, Paul W. Beamish

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationForeign direct investmentProfitability indexBusinessEntrepreneurshipIndustrial organizationSample (material)Export performanceFace (sociological concept)Perspective (graphical)International businessInternational tradeEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We discuss and explore the effects of internationalization, an entrepreneurial strategy employed by small and medium‐sized enterprises (SMEs), on firm performance. Using concepts derived from the international business and entrepreneurship literatures, we develop four hypotheses that relate the extent of foreign direct investment (FDI) and exporting activity, and the relative use of alliances, to the corporate performance of internationalizing SMEs. Using a sample of 164 Japanese SMEs to test these hypotheses, we find that the positive impact of internationalization on performance extends primarily from the extent of a firm's FDI activity. We also find evidence consistent with the perspective that firms face a liability of foreignness. When firms first begin FDI activity, profitability declines, but greater levels of FDI are associated with higher performance. Exporting moderates the relationship FDI has with performance, as pursuing a strategy of high exporting concurrent with high FDI is less profitable than one that involves lower levels of exports when FDI levels are high. Finally, we find that alliances with partners with local knowledge can be an effective strategy to overcome the deficiencies SMEs face in resources and capabilities, when they expand into international markets. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1 959
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrategic Management JournalMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207