Control Versus Execution: Endogenous Appropriability and Entrepreneurial Strategy
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the role of Rosenbergian uncertainty (i.e., economic uncertainties that arise after successful invention) in shaping appropriability for start-up innovators.Rather than assuming that the appropriability regime surrounding an innovation is exogenous, we focus on the endogenous choice entrepreneurs face between investing in ensuring control-based appropriability versus investing in the execution and operation of their fledgling businesses.Investment in execution allows entrepreneurs to advance more quickly than competitors, while control requires delays in commercialization.Control and execution are strategic substitutes as they represent alternative paths to earning future rents.Because the size and likelihood of these rents is uncertain, entrepreneurs may be unable to rank these alternative paths in advance, and so their endogenous choice will be grounded in factors such as individual preferences, capabilities, or coherence with their overall entrepreneurial strategy.A subtle consequence is that the appropriability regime ultimately governing an innovation will be the result of the endogenous choices of the entrepreneur rather than more traditional environmental factors.Motivated by notable historical examples such as the invention and commercialization of the telephone, we explore these ideas by considering the choice of appropriability regime among a sample of academic entrepreneurs: within a sample of ventures that could have been developed by either faculty or students (or both), we find that faculty-led ventures are much more closely associated with formal intellectual property, student-led ventures are more rapid in their commercialization activities, and, relative to faculty-led ventures, student-led ventures display a tradeoff between patenting and commercialization speed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».