International Diversification and MNE Innovativeness: A Contingency Perspective of Foreign Subsidiary Portfolio Characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle