The moderating effect of corporate reputation on inter-firm alliance impact on company performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to untangle the impacts of a firm’s corporate reputation and its alliance partners’ social capital on its financial performance, drawing on the relational and the network points of view. Design/methodology/approach This paper explored the moderating effect of corporate reputation on the relationship between partners’ social capital (e.g. resource heterogeneity, structural relations and partners’ social ties) and a focal firm’s performance. An OLS three-step regression model (controls, main effects and interaction effects) was used to test the proposed hypotheses based on 265 US joint ventures. Findings The influence of partners’ social capital on a focal firm’s performance is negatively moderated by the focal firm’s reputation at the firm and network levels; larger and more prestigious firms listed inFortunedatabase tend to choose partners with a higher level of resource heterogeneity, whereas smaller firms tend to choose partners in similar industries to increase economies of scale. The social capital factors of the partners will have different effects on the focal firm performance. Originality/value The value of this paper is in providing insight into the importance and nuances of corporate reputation in offsetting the advantages of inter-firm alliances and their impact on firm performance. In particular, the performance benefits of inter-firm alliance partners’ social ties and heterogeneous resources are negatively affected by the corporate reputation of a firm.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».