Underperformance duration and innovative search: Evidence from the high‐tech manufacturing industry
Notice bibliographique
Résumé
Research Summary Behavioral theory examines how the intensity of underperformance influences firms' strategic decisions; yet, it largely fails to consider the effect of underperformance duration. Drawing on behavioral theory and organizational learning, we argue that the length of time that a firm has been underperforming contributes to shaping firms' innovative search patterns. We test our theory merging COMPUSTAT and NBER patent data for 1,610 high‐tech manufacturing companies between 1986 and 2006. Our results largely support our predicted curvilinear relationships. We find that innovative search magnitude and scope each first decreases and then increases with underperformance duration. In addition, we find marginal evidence that innovative search depth first increases and then decreases with underperformance duration. The statistical and practical significance of the results is also discussed. Managerial Summary Innovation is vital for a firm's survival and competitive advantage and requires a search for knowledge. Previous research suggests that the gap between current performance and desired performance is an important trigger for firms' innovative action. We suggest that how long the firm has been underperforming also plays an important role in firm innovation. Using financial and patent data on public high technology manufacturing firms, we show that there are nonlinear relationships between the duration of a firm's underperformance and its innovative activities. We find that underperforming firms first decrease and then increase R&D spending and the use of new knowledge as underperformance prolongs. Our results imply that underperforming firms face competing short‐ and long‐term pressures that influence the nature of its innovative activities.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».