MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7052305494

Relatedness in External Corporate Venturing: Analysis, Reconceptualization, and Effects on Venture Governance Mode Choice

2006· other· en· W7052305494 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAaltodoc (Aalto University) · 2006
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Corporate governanceVenture capitalCorporate venture capitalKey (lock)Capital (architecture)Strategic management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

External corporate venturing has received increasing attention on the agendas of leading high technology companies and on the research agenda of strategy scholars during the past years. Due to the global and networked economy companies very rarely can survive in, let alone outperform, their markets without interorganizational collaboration. Acquisitions, joint ventures, alliances and corporate venture capital investments are important vehicles for corporate renewal, and the success of high-tech companies in particular is affected heavily by the decisions of with whom and what kind of ventures they undertake. It is widely understood that the business scope of a prospective partner, relative to the scope of the focal firm, is one of the strategic factors affecting the choice of governance mode in their collaboration, but yet these effects have rarely been formally studied - and even when they have, assessment of the relatedness of the partner's business has been rather shallow. This thesis presents an attempt to provide a more profound understanding of these effects by utilizing a multi-faceted approach to establish the key factors of relatedness pertaining to the business scope of a partner, and reflecting these factors on a broad theoretical basis to predict expected outcomes. This thesis aims to 1) clarify the concept of relatedness through critical analysis of the contextual prerequisites of relatedness in terms of essence and structure, 2) building on the preceding reconceptualization, propose measures of business relatedness in terms of product-market scope based on technological and industry contexts of relatedness, and finally 3) analyze how relatedness of a prospective partner's business affects the venture governance mode preferences of leading U.S. firms in the information and communication technology (ICT) sector, utilizing the proposed measures of technological and industry relatedness. It is hypothesized that both technological and industry relatedness increase the preference for modes providing more control and also requiring more corporate involvement. Empirical analysis is conducted utilizing data on the acquisitions, alliances, joint ventures and corporate venture capital investments of 110 of the largest U.S. companies in the ICT sector in 1995-2001. The relatedness measures used are based on commodity flow data from U.S. industry input-output tables, industry employment data from the Occupational Employment Survey, and patent applicability data from the Canadian Patent Office. The hypotheses are tested using multinomial logit regression analysis. The results of the analysis provide partial support for the hypotheses, but also include some contradicting findings suggesting industry-specific dynamics, and strategies related to intellectual property rights. At any rate, the proposed measures of business relatedness are found to offer deeper insights into the governance mode choice decision than traditional measures of relatedness utilized in prior research.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAaltodoc (Aalto University)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207