Effect of Intellectual Capital on Firms¡¯ Competitive Advantage Condition: An Empirical Investigation in India
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to model the effect of intellectual capital on firms¡¯ competitive advantage condition across selected Indian industries. Using a panel dataset consisting of 146 Indian companies listed in the Bombay Stock Exchange (BSE), spanning across 7 industries during 2003 to 2012. The study suggests that the firms¡¯ competitive advantage condition is relatively better explained by some of the individual intellectual capital components rather than by the Public¡¯s Composite Value Added Intellectual Capital Coefficient (VAIC) measure. Physical and financial capital efficiency (VACA) statistically determines the firms¡¯ competitive advantage condition irrespective of the industry segments. However, along with VACA, human capital efficiency (HCVA) is also observed to be a significant determinant of firms¡¯ competitive advantage conditions for automobiles, consumer goods, health and pharmaceuticals and information technology industries. The result extends the understanding of how VAIC and other associated components determine competitive advantage condition of firms¡¯ across industries in India. To the best of authors' knowledge, for the first time the firms¡¯ competitive advantage condition is modeled in a VAIC framework.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle