Prevalence and Longitudinal Trends of Early Internationalisation Patterns among Canadian SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Recently, studies call for a more nuanced perspective on different internationalization patterns pursued by early internationalizers. These studies argue that most Born Global firms turn out to be Born Regional and that the proportion of true Born Global firms would be overestimated. Moreover, literature claims that the proportion of Born Global firms increases over time due to macroeconomic trends. We investigate these assumptions by providing a dynamic perspective on the prevalence of different types of internationalization patterns among Canadian small and medium-sized exporters (SMEs).\nDesign/methodology/approach: To empirically examine the ideas above, we constructed a unique large-scale longitudinal (1997–2004) dataset. A multinomial logit model is employed to estimate a firm’s predicted probability, ceteris paribus, of choosing different internationalization patterns: Born Global, Born Regional, and Gradual Internationalization.\n Findings: We find that Born Global firms indeed account for a smaller proportion than Born Regional firms (16% vs. 27%). However, we find evidence that Born Globals and Born Regionals are increasingly established over time and that macroeconomic factors seem to account for this development at least partially.\nOriginality/value\nCombining a rigorous empirical analysis with a unique large scale longitudinal dataset, we address two fundamental research questions in the international entrepreneurship (IE) literature a) which internationalization pattern prevails and b) if the Born Global pattern is increasingly established over time. We therewith theoretically contribute by comparing the predictive value of different internationalization frameworks international new venture (INV) framework, stage-models and regionalization hypothesis), toward which there is considerable current debate.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».