Internationalization of transnational entrepreneurial firms from an advanced to emerging economy: the role of transnational mixed-embeddedness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the role of transnational mixed-embeddedness when transnational entrepreneurial firms (TEFs) become internationalized. First-generation immigrant entrepreneurs who maintain business arrangements in their home and host countries own TEFs. In many cases, they internationalize from emerging economies to advanced economies. Nevertheless, this study focuses on TEF cases that internationalize from an advanced to an emerging economy, which prior transnational entrepreneurship studies have largely overlooked. Design/methodology/approach This research uses a qualitative approach based on six TEF case studies from Canada and the UK venturing into China to explore TEFs' internationalization. Findings The case studies explore the elements that constitute TEFs' cognitive and relational embeddedness—two main types of embeddedness—in home and host countries and how TEFs exploit such embeddedness for their internationalization. The results suggest that high levels of transnational mixed-embeddedness help TEFs reduce resource and institutional distance barriers in home countries, thereby assisting their internationalization. A framework that visualizes the role of transnational mixed-embeddedness in TEFs' internationalization and novel categorizations of transnational mixed-embeddedness is proposed. Originality/value Although there has been a growing demand for research on the emergence of internationalized smaller firms, there have been few empirical efforts on TEFs' internationalization. It is still unclear how TEFs internationalize differently than homegrown entrepreneurial firms. This study fills this gap in transnational entrepreneurship literature by examining the influence of transnational mixed-embeddedness on TEFs' internationalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».