International Diversification and MNE Innovativeness: A Contingency Perspective of Foreign Subsidiary Portfolio Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We advance research on how international diversification affects MNEs’ innovativeness by reconciling contradictory views on the role of international diversification for innovation. We do so by developing a portfolio perspective of MNE innovation that moves beyond foreign R&D subsidiaries to consider firms’ entire international footprints and by theorizing that MNE innovativeness depends on the interplay of geographical (i.e., regional diversification and institutional distance) and organizational (i.e., asset diversification and functional mandate breadth) characteristics of the foreign subsidiary portfolio. We test our proposed relationships on a unique multi-source panel dataset of Japanese listed electronics firms (266 firms and their 4505 subsidiaries between 2007 and 2015 resulting in 1936 firm-year observations and 28,350 subsidiary-year observations). We find that the institutional distance and asset diversification of the foreign subsidiary portfolio constrain the extent to which geographical (regional) diversification can enhance MNEs innovativeness. We also find that, at high levels of geographical diversification, MNEs with low levels of institutional distance and asset diversification in the foreign subsidiary portfolio tend to achieve higher innovativeness. Lastly, we did not find empirical support for functional mandate breadth as affecting how geographical diversification influences MNE innovativeness. Overall, the study highlights that, for a nuanced understanding of MNE innovativeness, managers need an encompassing and deliberate portfolio-level strategy that explicitly considers the interrelatedness of geographical and organizational characteristics.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».