Economies Before Scale: I.T. Strategy and Performance Dynamics of Young U.S. Businesses
Notice bibliographique
Résumé
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 .
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».