Experience, resources and export market performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Based on integrating learning, resource-based and social network theories, the purpose of this paper is to shed fresh light on the association between export experience and export performance by seeking to better understand the links between them, and assessing the boundary conditions, moderators, mediators, and non-linear relationships in greater depth. Design/methodology/approach This paper mobilizes a quantitative research design using a survey of Brazil-based exporters. The authors test the hypotheses proposed in this study by employing moderated mediation regression models. Findings The authors find support for aJ-shape relationship between export experience and export market performance. In particular, the authors find that innovation and international marketing resources mediate the effect of export experience on export market performance, and the authors unveil that this mediation effect is contingent on the strength of international business network ties. Originality/value This study advances the export marketing literature by explaining how export experience drives export success in two ways: first, by clarifying the ambiguity in extant theoretical explanations and previous empirical findings regarding the shape of the relationship between export experience and export performance. Second, this study reconciles the disagreement as to whether superior export performance results from exporters’ existing resources or from their learning by exporting. Thus, the paper is valuable for scholars and export managers or policymakers alike by providing recommendations on how less experienced firms can overcome the initial period of weak export performance.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».