Mapping the Impact of Business Model Innovation on Firm Productivity: A Bibliometric Analysis and Global Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The study explores the impact of business model innovation on firm productivity with the help of a systematic bibliometric analysis. The purpose is to distill key themes, critical research needs, and possible future directions. A systematic search was performed with the Web of Science database (2011 to 2024) using PRISMA 2020 guidelines. Of these studies, after applying defined inclusion and exclusion criteria, the study retained 273 studies; of those, 217 explicitly considered productivity at the firm level. This results in the following three central research themes: digitalization, business model innovation, and sustainability, which reflect how firms adjust to technological and environmental as well as strategic demands. The paper discusses three examples: theoretical fragmentation and regional biases within research on health worker migration and less integration of institutional and contextual factors. One of the gaps here is that there is a paucity of empirical evidence from emerging economies where firms face their own unique set of barriers to innovation and productivity. This work adds a level of clarity to what has been studied and what is unexplored, both enhancing academic knowledge and setting clear directions for managers and policymakers. It is time for more geographic ranges and collaboration across fields, such as with health care or business models that are likely to unfold over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,201 | 0,272 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».