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Enregistrement W4405640029 · doi:10.1287/mnsc.2019.03116

Economies Before Scale: I.T. Strategy and Performance Dynamics of Young U.S. Businesses

2024· article· en· W4405640029 sur OpenAlexaffabout
Wang Jin, Kristina McElheran

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomies of scaleScale (ratio)Dynamics (music)BusinessIndustrial organizationEconomicsEconomic geographyMarketingGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine how dimensions of information technology (IT) strategy affect the performance of young businesses, as well as dynamics as they age. Drawing from lifecycle theory and firm boundary research, we derive the relationship between age-based performance differences and IT sourcing decisions. We highlight the dynamic tension between outsourcing’s support for accessing frontier inputs in the short term and ownership’s advantages for developing organization-specific resources and capabilities over time. Leveraging a large panel of Census Bureau microdata from 2006 to 2014, we provide the first systematic evidence that young manufacturing establishments (both startups and new units of existing firms) disproportionately benefit from modern IT outsourcing (ITO). The young also enjoy productivity benefits from owned IT capital (ITK), despite high uncertainty, smaller operational scale, and less complementary organizational capital. Although these returns appear commensurate with those of older producers, they are conditional on survival, which is improved by ITO but harmed by ITK accumulation. Combining flexibility-related gains from ITK with vintage-related advantages in early ITK investment, the young are revealed to have significantly greater IT productivity than older incumbents. A large battery of tests supports a causal interpretation, as well as mechanisms rooted in mitigating the effects of uncertainty (as opposed to size- or cost-related reasons). These findings illuminate an often-overlooked pattern of young-business dynamism relevant to economic trends and management practices in an increasingly digital age. This paper was accepted by DJ Wu, information systems. Funding: This work was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) of Canada, the National Bureau of Economic Research, and the Stanford Digital Economy Lab. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2019.03116 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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