Alliances, Rivalry, and Firm Performance in Enterprise Systems Software Markets: A Social Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
Enterprise systems software (ESS) is a multibillion dollar industry that produces systems components to support a variety of business functions for a widerange of vertical industry segments. Even if it forms the core of an organization's information systems (IS) infrastructure, there is little prior IS research on the competitive dynamics in this industry. Whereas economic modeling has generally provided the methodological framework for studying standards-driven industries, our research employs social network methods to empirically examine ESS firm competition. Although component compatibility is critical to organizational end users, there is an absence of industry-wide ESS standards and compatibility is ensured through interfirm alliances. First, our research observes that this alliance network does not conform to the equilibrium structures predicted by economics of network evolution supporting the view that it is difficult to identify dominant standards and leaders in this industry. This state of flux combined with the multifirm multicomponent nature of the industry limits the direct applicability of extant analytical models. Instead, we propose that the relative structural position acquired by a firm in its alliance network is a reasonable proxy for its standards dominance and is an indicator of its performance. In lieu of structural measures developed mainly for interpersonal networks, we develop a measure of relative firm prominence specifically for the business software network where benefits of alliances may accrue through indirect connections even if attenuated. Panel data analyses of ESS firms that account for over 95% of the industry revenues, show that our measure provides a superior model fit to extant social network measures. Two interesting counterintuitive findings emerge from our research. First, unlike other software industries compatibility considerations can trump rivalry concerns. We employ quadratic assignment procedure to show that firms freely form alliances even with their rivals. Second, we find that smaller firms enjoy a greater value from acquiring a higher structural position as compared to larger firms.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».