Configurations of Innovations across Domains: An Organizational Ambidexterity View
Notice bibliographique
Résumé
How do firms balance explorative and exploitative innovation for superior firm performance? While most prior studies have approached this issue by focusing on technology‐related innovation, the role of balancing exploration and exploitation in other important organizational domains, i.e., marketing, and the interaction effect of ambidexterity across different domains have been overlooked. This study contributes to this line of research by investigating how firms simultaneously balance exploration and exploitation across two critical domains, namely technology innovation and market innovation. The study distinguishes four types of configurations: market leveraging (technology exploration and market exploitation), technology leveraging (technology exploitation and market exploration), pure exploitation (technology exploitation and market exploitation), and pure exploration (technology exploration and market exploration). From an organizational ambidexterity perspective, the current work investigates whether and how these different combinations exert distinctive effects on firm performance. Specifically, the article posits that (a) technology exploration and market exploitation complement each other, and (b) technology exploitation and market exploration also complement each other, such that both market leveraging and technology leveraging strategies have positive effects on firm performance. The article also maintains that such positive relationships are fully mediated by differentiation and low cost advantages. Conversely, it is argued that (c) technology exploration and market exploration conflict with each other, and (d) so do technology exploitation and market exploitation, such that both pure exploration and pure exploitation have negative effects on firm performance. Hypotheses were tested using survey data collected from 292 manufacturing and service firms in China. The results supported most of the hypotheses, except that pure exploration demonstrated no significant relationship with firm 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».