Export duration and product innovations: do born globals learn by exporting differently?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to study the learning-by-exporting effect among small-to-medium-sized enterprises (SMEs). Specifically, the authors propose a dynamic perspective and suggest that learning-by-exporting is duration-dependent and contingent upon the born global internationalization strategy. In earlier phases of export activities, exporting has had a strong positive effect on SMEs’ innovations, which, however, diminishes over time. This inverted U-shape effect is even more distinct for born global firms. Design/methodology/approach The authors used longitudinal data with 1,689 Canadian SMEs to test their hypotheses. A two-stage instrumental approach is used to take into account the endogeneity of the born global international strategy on new product innovations. Findings Born globals learn faster at the early stages of exporting but also restrain their innovations more strongly than gradual internationalizers in the longer run, leveling out the initial learning advantages of newness. Thus, this study suggests that born globals have a significantly different learning trajectory than gradual internationalizers. Practical implications To maximize the benefits of exporting on innovation, managers should focus on learning during the initial years of exporting. However, once this period has passed, it is advisable for managers to invest in research and development as well as other innovation activities to complement the learning effect of exporting. Born global firms experience more rapid learning at the initial stage of exporting, but such learning effects wear off quicker later than gradually internationalized firms. For SME managers, this study helps draw their attention to the learning benefits of exporting in the initial years of export participation. Originality/value This study corroborates recent studies arguing for a “learning-by-exporting” effect. Providing longitudinal firm-level evidence, the authors also forward a dynamic perspective and show that learning by exporting is duration dependent and contingent upon the market entry strategy pursued by SMEs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».