Who enters, where and why? The influence of capabilities and initial resource endowments on the location choices of de novo enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Some geographical locations have characteristics that create opportunities for de novo enterprises, but not all new firms can access the benefits presented by a potential location. The ability of new firms to appropriate benefit and avoid risk depends on the resources that entrepreneurs can marshal for their enterprise. This article develops a model of the interplay between the attributes of de novo entrants and their founding locations. The model assumes that de novo entrants tend to appear in the region where their founders live, but that founders choose among locations within their regions.The test of the model, using data on all de novo entrants in the Canadian manufacturing sector during 1984—98, reveals that entrants with greater resource and capability endowments are more likely to locate in areas with an agglomeration of similar firms, but this effect reverses at high endowment levels. Additionally, larger entrants are less likely to locate in areas characterized by intense local competition and potential entry deterrence, while smaller and well-endowed entrants tend to locate in areas where entry barriers are lower and asset turnover higher. These findings suggest that entrants choose locations strategically within their founding regions.They also indicate that the strategic imperatives of de novo entrants differ significantly from those of geographically diversifying firms, and thus suggest amendments to theories of location choice when modeling the decisions of new ventures.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».