Survival strategy of OEM companies: a case study of the Chinese toy industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although there have been many discussions on the status and development of original equipment manufacturers (OEMs), theory on how they survive is minimal. Little is known about how OEMs survive and upgrade to other business models, such as original design manufacturers (ODMs) and original brand manufacturers (OBMs), in emerging economies. The purpose of this paper is to extend the theory on the survival path of OEMs from the perspective of emerging countries by examining how OEMs survive cost pressures and upgrade to ODMs or OBMs. Design/methodology/approach Using a multi-case study method, this study analyzes the survival path employed by OEMs by examining eight firms in the Chinese toy industry. Findings This study shows that OEMs remain weak in the global toy industry chain due to labor costs. While some OEMs move to low-cost regions, others turn to OBM management, after transitioning through an ODM model, by investing in research and development and marketing. Originality/value This study explores the survival paths of OEM enterprises, showing that OEMs can first upgrade to ODMs and then to OBMs, or they can directly upgrade to OBMs. Shifting from OEM to ODM is an important step in the transition process, although the contract that OEMs have with their foreign partners does not change significantly.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».