An Assessment of Resource-Based Theorizing on Firm Growth and Suggestions for the Future
Notice bibliographique
Résumé
Together, Penrosean and Barnean resource-based logic make up the dominant theoretical approach to understanding firm growth. While extant literature focuses on a common lineage between Penrosean theory and the resource-based view (RBV), we explicate divergence at these origins of resource-based theorizing and subject the growth implications of each to meta-analytic testing. RBV’s central tenets concern resources that meet valuable, rare, inimitable, and nonsubstitutable (VRIN) criteria, while Penrose’s theory discusses the versatility of resources. Theoretically, VRIN resources allow firms to exploit unique opportunities, while versatile resources allow firms to recombine resources in novel ways to create growth. Using meta-analytic techniques, we find that versatile resources are associated with higher levels of growth, whereas VRIN resources are not. We offer novel insights into alternative characteristics of resources derived from the same conceptualization of the firm, add greater specificity to the performance construct, and open up avenues for new theorizing on firm growth that is more closely aligned with Penrose’s theory.
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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 | 0,049 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».