Duality of diversification: the effect of internal and external configuration of diversification on firm performance
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is the first to connect the diversification literature in strategic management with the literature on multi-market contact. I argue that there exists a duality of diversification, and that both sides of the duality have an impact on firm performance. The internal configuration, which potentially generates the synergistic use of resources, minimizes transactional costs among business divisions, and cross-fertilizes social capital of the corporate umbrella, is represented by the multi-divisional corporate structure of a diversified firm. The external configuration, which influences firm performance in that a focal firm can benefit from a coexistence with its rivals in a coordinated way, includes the first- and second-order multi-market contacts among firms, and the macro-level pattern of the inter-firm network. The second-order multi-market contact is further divided into Simmelian ties and quasi-Simmelian ties. Simmelian ties are referred to as triadic ties. Quasi-Simmelian ties are a focal firm's connections with the rivals of the focal firm's directly connected rivals. My arguments are tested in the Canadian general insurance industry through the use of spatial econometrics modeling. The analyses do not provide support for the beneficial effects of the internal configuration and the first-order multi-market contact. However, my results find evidence for the performance advantage of establishing Simmelian ties and quasi-Simmelian ties with rivals. Finally, my results reveal that the inter-firm network in the Canadian general insurance industry is negatively connected. A given firm's performance in such a network is harmed by the existence of all other firms, and weakened by those firms with which the given firm is directly connected. In addition, the given firm benefits from those far away rivals, whose existence undercuts the competitive blunt of those rival firms with which the given firm is directly confronted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».