Social capital and business strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the influence of social capital on firms’ business strategies, focusing on Miles and Snow (1978) dichotomy between “prospector” and “defender” strategies. Design/methodology/approach The authors perform multivariate regression analyses using a sample of US firms spanning the period from 1995 to 2021. The authors use a two-stage least squares model to alleviate endogeneity concerns and perform several cross-sectional tests and path analyses. Findings The authors find a significant and positive association between social capital and defender-type business strategies. Results from cross-sectional analyses reveal that this relationship is more pronounced in highly competitive product markets and among firms led by highly qualified CEOs. In addition, the authors find that CEO compensation mediates the effect of social capital on business strategy. Overall, the results suggest that low social capital regions foster prospector strategies due to managers’ self-maximizing incentives. Finally, the authors find that business strategy acts as a mediating factor, connecting social capital to firms’ financial reporting outcomes. Social implications In light of recent public concerns over declining social capital in major economies and the growing globalization and multiculturism in societies, the findings are of interest to policymakers and the wider society by highlighting the far-reaching implications of social capital on businesses and the capital market. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study documents the first empirical evidence on the association between a society’s social capital and firms’ business strategies. The study contributes to the research on the determinants of a firm’s business strategy and extends the literature on the relationship between social capital and firm behavior.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».