The Chinese enterprise secret: sustained advantage in labor‐intensive industries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the past decade, Chinese enterprises have achieved superior cost advantages in the labor‐intensive industries. This paper explores the valuable resources that Chinese enterprises use to develop such advantages and the effective mechanisms they employ to sustain the advantages. Design/methodology/approach The study used a multiple case design that allows a replication logic, in which a series of cases is treated as a series of experiments with each case serving to confirm or disconfirm the inferences that are drawn from the others. Twenty‐nine cases were collected. The data analysis consisted of three steps (1): within‐case analysis; (2) cross‐case analysis; and (3) proposition‐shaping analysis. Findings Evidence from this study indicates that the Chinese enterprises employ a complicated multi‐step framework to develop and sustain their cost advantages. The framework consists of various resources at different levels. Resources at the same level fit, support, and reinforce each other and they work together to achieve certain competitive advantages. The advantages are not constants. They are renewed frequently, and the advantages at previous step serve as the foundation for generating the next round of advantages. The contextual and historical causality between these resources and the advantages result in their sustainability. Originality/value The findings of this study make contributions to the existing strategy literature on two fronts. First, the sustainability of a competitive advantage results from the contextual and historical causality between various resources in combination. Second, in addition to physical, human, and organizational resources, valuable resources may also include intangibles, such as culture, norms, large home market size, tough domestic competition, and flexible organizational structures, etc.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».