Integration and Synergy Generation in Cross Border Acquisitions: A Case Study of Business Failure and Success ‘Made in Japan’
Notice bibliographique
Résumé
This article seeks to advance international business researcher and practitioner insights into processes of cross-border mergers and acquisitions. Specifically, this article highlights the extent to which processes of strategic integration might impact positively and / or negatively on the long term business performance of the newly formed firm during the post-acquisition period – a measure of performance we refer to here as ‘synergy’. In methodological terms, this article develops a mixed-method case study approach, generating, analysing and interpreting empirical data designed to illustrate processes of strategic integration implemented by senior managers at a Japanese firm, Nippon Sheet Glass (NSG), after its acquisition of a UK firm, Pilkington. The case study is longitudinal, drawing on quantitative and qualitative data gathered and analysed between 2006 and 2017. Applying a combination of event study methodology to an iterative analysis of business performance data along with coded analysis of data from in-depth interviews with key stakeholders, this article explores the extent to which strategic integration can both ‘fail’ in terms of achieving synergy and - for a number of generalizable reasons proposed in this article - ultimately ‘succeed’: for example, in cases where the acquiring and acquired firms attempt to integrate their human resource management systems while benefitting from investments of ‘patient’ capital, which (we propose) might be a distinctive feature of cross-border acquisitions sourced in Japan.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».