Knowledge spillover in corporate financing networks: embeddedness and the firm's debt performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building on social embeddedness theory, we examine how the competencies and resources of one corporate actor in a network are transferred to another actor that uses them to enhance transactions with a third actor—a strategic process we dub ‘network transitivity.’ Focusing on the properties of network transitivity in the context of small‐firm corporate finance, we consider how embedded relations between a firm and its banks facilitate the firm's access to distinctive capabilities that enable it to strategically manage its trade‐credit financing relationships. We apply theory and original case‐study fieldwork to explore the types of resources and competencies available through bank–firm relationships and to derive hypotheses about how embedded bank–firm relationships affect the strategy of small‐ to medium‐sized firms. Using a separate large‐scale data set, we then test the generalizability of our hypotheses. Our qualitative analyses show that embedded bank–firm ties provide special governance arrangements that facilitate the firm's access to bank‐centered informational and capital resources, which uniquely enhance the firm's ability to manage trade credit. Consistent with our arguments, our statistical analyses show that small‐ to medium‐sized firms with embedded ties to their bankers were more likely to take lucrative early‐payment trade discounts and avoid costly late‐payment penalties than were similar firms that lacked embedded ties—suggesting that social embeddedness beneficially affects the financial performance of the firm. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».