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Enregistrement W2091175419 · doi:10.1002/smj.622

Allocation of inventive effort in complex product systems

2007· article· en· W2091175419 sur OpenAlexfundno aff
Sendil Ethiraj

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHarvard Business SchoolYork UniversityCarnegie Mellon UniversityUniversity of MinnesotaSloan School of Management, Massachusetts Institute of TechnologyUniversity of Southern California
Mots-clésIncentiveComponent (thermodynamics)Modularity (biology)Product (mathematics)Modular designIndustrial organizationNew product developmentConstraint (computer-aided design)PaceEconomicsBusinessMicroeconomicsComputer scienceMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the allocation of inventive effort in complex product systems. I argue that complex product systems, e.g., personal computers (PCs), are distinguished by functional interaction among several components, each guided by a relatively autonomous bundle of technical and economic characteristics. I try to explore whether the dynamics of such interactions between components of complex product systems can help us understand changes in the relative allocation of inventive effort. I advance and empirically test three hypotheses: (1) emergence of component constraints (bottlenecks) in product systems will trigger research and development (R&D) investment to resolve the constraints; (2) slack component firms have a strong incentive to invest in resolving component constraints; and (3) the incentive of slack component firms to invest in resolving component constraints is increasing in their prior sunk R&D investments in slack components. In sum, I argue that interactions between components in a product system conditions the R&D incentives of firms and also that the incentives are increasing in their prior investments or capabilities. Using product reviews from technical journals, I trace the constraint components in the PC from 1981 to 1998 and attempt to predict shifts in the allocation of inventive effort in the subsequent period. The empirical results strongly support all three hypotheses. This study highlights the paradoxical effect of modularity in complex product systems. Modular design architectures, while contributing to accelerating the pace of technical change, also tend to limit the economic benefits of firms' component R&D efforts, especially when different components technologies are progressing at different rates. This often creates an impetus to enlarge the scope of firm R&D activities beyond the component product markets that firms operate in. Other implications for R&D decision making are discussed. Copyright © 2007 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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