Using the Resource-Based View in Multinational Enterprise Research
Notice bibliographique
Résumé
The resource-based view (RBV) has evolved into a preeminent theory of strategic management. It is widely used by international business (IB) scholars since there is considerable synergy in core research questions pursued by IB and strategy researchers. However, in research on multinational enterprise (MNE) behavior, the use of RBV remains limited relative to other influential perspectives, such as the eclectic paradigm, the Uppsala model, and institutional theory. This is not surprising since the RBV was developed to explain performance differentials between country-centric firms with dominant product businesses rather than large MNEs with an expansive product-geographic scope. We describe how these limitations arise from the wider range of outcomes and explanatory variables, multiple levels of analysis, and the spatial, economic, and institutional barriers that are relevant to MNEs. We discuss the application of RBV to MNE research by the first author and other IB scholars. We then provide directions on how future research could use RBV more fruitfully to examine MNE performance and sources of competitive advantage in several areas. These include diversified corporations, subsidiary agglomeration, emerging market MNE internationalization, subsidiary autonomy, international joint ventures and alliances, and corporate social responsibility. Drawing upon teaching case examples from the first author’s work, we also point to the effectiveness of RBV in teaching with business cases, given its focus on firm performance (strategy).
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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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».