Capabilities and Reputation Risks Towards Firm Performance
Notice bibliographique
Résumé
The effects of firm-specific resources on firm performance has been a quest of many and widely studied worldwide. In today’s business environment, arguments suggesting the relative importance of firm-specific resources in explaining firm performance variation are said to be of the greatest influence on the study of firm behavior. On the other hand, firms with strong, positive reputations can attract and retain crucial talent and often have loyal customers likely to buy a broader range of products and services. It can lead to higher sales generated by satisfied customers and their referrals and can potentially raise capital and share price, and improve the firm performance. An empirical study such as this attempts to investigate the combinations of resources of the firm and focus on reputational risk management concerning firm performance. As such, this study involves variables partially adopted from Donabedian Theory, such as intangible resources, namely capability as an exogenous construct towards endogenous construct and firm performance, as well as proposing a mediation model to analyze the mediated relationship of reputational risk in accelerating the relationship between capabilities and firm performance. This study applies variance-based structural equation modeling via Smart PLS to a sample of 161 listed firms in Malaysia as respondents. A judgment purposive sampling technique has been adopted as the respondents are derived from listed firms under Malaysian Bourse. Overall, the findings of this study reveal how firms may gain competitive advantages in terms of their reputation and eventually be able to sustain their firm’s performances by implementing an integrative model of intangible resources such as capabilities and in their routines and processes within the firms.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».