Barriers to scale: the effect of regulations on entrepreneurial strategies in a nascent industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to discuss the effect of Canada’s regulatory framework on the strategies of entrepreneurial businesses during the first phase of legalization of the recreational cannabis industry. Decriminalization of cannabis required a host of regulatory changes at the federal, provincial and municipal levels. Each province developed legal markets independently, differentially impacting entrepreneurial strategies. This paper describes the value chain that emerged in the first phase of the nascent industry, focusing on the actions of the businesses. Design/methodology/approach The authors develop a qualitative narrative analysis using government publications, press articles (especially from the business press) and personal communications of industry insiders speaking in public settings. The paper includes four short case studies to illustrate the emerging value chain of the nascent industry. Findings The study’s findings highlight the effect of regulatory frameworks on entrepreneurial strategies. We find that public policies had a significant impact on entrepreneurs and startup strategies. Inter-jurisdictional differences limited expansion into different provinces, with implications for regional economic development. Achieving public policy goals was delayed as a result of regulatory challenges that impacted industry development. Practical implications The authors’ findings show enterprises may develop growth strategies that comply with regulations when participating in nascent industries, but they must cope with extra risks, capital costs and uncertainty. The analysis also illustrates the value of engaging in government-industry collaboration to improve emerging regulatory frameworks. Originality/value The originality of this research consists of the detailed description of the first phase of Canada’s legalized recreational cannabis industry and the insight gained into the dynamics of nascent industries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».