Internalization theory, entrepreneurship and international new ventures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The aim of the article is to establish robust linkages between internalization theory and the empirical phenomenon of international new ventures (INVs). Here, the focus is on firm-specific advantages (FSAs) critical to early new venture internationalization. Design/methodology/approach – On the conceptual level, we explain how the INV literature can easily be accommodated using an internalization theory lens, and we formulate hypotheses to that effect. On the empirical level, we use the Kauffman Firm Survey (KFS) dataset, which includes a panel of 4,928 US-based new businesses founded in 2004, tracked over their early years of operations. We use logistic regressions building upon pooled cross-sections, and including lagged dependent variables. Findings – INV-type foreign expansion is a special case of international growth, easily and credibly predicted by internalization. No new theory beyond internalization theory is needed to explain this phenomenon. Originality/value – The early stages of the Uppsala model, in terms of requisite resources accumulation and recombination, may have been undertaken at the individual level, by founding entrepreneurs, in the pre-stage of the new venture, and are “invisible” when focusing on organizational experience built up in the new venture. Here, particular founding entrepreneurs’ characteristics function as FSAs.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».