Model 1 incorporates only the five

Model 1 incorporates only the five control variables and the four dummy variables. In
addition to the control variables and dummies, Model 2 also incorporates OSR, which is shown
to be negative and significant (p < 0.001). Model 4 features the addition of an interaction term
(SPE x OSR) to Model 2. The coefficient associated with the interaction term is similarly shown
to be negative and significant (p < 0.001). Model 6 includes all the variables that are included in
Model 4, but also incorporates OSR2. The interaction term is shown to be a negative, significant
predictor of firm performance in Model 6 as well (p < 0.001). Taken together, these results
suggest that a firm’s labor productivity negatively affects the relationship between outsourcing
and performance. Therefore, Hypothesis 2 is supported.
In Model 5, which features the addition of an interaction term (RDR x OSR) to Model 2,
shows that interaction term to be non-significant. In Model 7, which includes OSR2 in addition to
Mean Std. Dev. ROS SIZE UCT PPE SPE RDR OSR
ROS -0.0087 1.1350 1
SIZE 10.2154 1.5540 0.1798 1
UCT 0.1623 1.4445 -0.0104 -0.0006 1
PPE 1.1841 17.7315 0.2316 0.1249 0.0166 1
SPE 67.8918 107.2152 0.0305 0.342 0.032 0.1311 1
RDR 0.0470 0.2745 -0.4175 -0.144 0.0198 -0.0546 -0.04 1
OSR 0.6596 0.2375 0.0828 -0.0254 0.0004 0.0172 0.0242 -0.0735 1
Valuables
SIZE 1.1988 *** 1.235 *** 1.2544 *** 1.2422 *** 1.2355 *** 1.2599 *** 1.2548 ***
UCT 0.0052 0.0046 0.0052 0.0063 0.005 0.0068 0.0057
PPE 0.0042 *** 0.0042 *** 0.0043 *** 0.0041 *** 0.0043 *** 0.0042 *** 0.0043 ***
SPE -0.0013 *** -0.0014 *** -0.0016 *** 0.0001 -0.0014 *** -0.0001 -0.0016 ***
RDR -1.275 *** -1.2614 *** -1.2624 *** -1.2608 *** -1.3761 *** -1.2617 *** -1.3751 ***
OSR -0.3521 *** -1.1916 *** -0.1024 -0.3794 *** -0.8946 *** -1.2167 ***
OSR2 0.7151 *** 0.6659 *** 0.7137 ***
SPE x OSR -0.0029 *** -0.0028 ***
RDR x OSR 0.334 0.3282
Y1 -0.1524 *** -0.1607 *** -0.159 *** -0.1608 *** -0.1602 *** -0.1593 *** -0.1585 ***
Y2 -0.0743 ** -0.0796 ** -0.0774 ** -0.0782 ** -0.0794 ** -0.0763 ** -0.0773 **
Y3 0.0541 0.0419 0.0495 0.0428 0.0411 0.0499 0.0487
Y4 0.0091 0.0058 0.0092 0.0047 0.0055 0.0079 0.0089
_cons -12.0816 *** -12.2037 *** -12.1942 *** -12.414 *** -12.1932 *** -12.3963 *** -12.1838 ***
N 7,105 7,105 7,105 7,105 7,105 7,105 7,105
R2 0.1534 0.1556 0.1575 0.1586 0.1558 0.1602 0.1577
F-value 114.2433 104.5484 96.3839 97.1937 95.1845 90.1607 88.4761
ROS (Dependent Valuable)
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7
10 ©JBSQ 2013
the variables featured in Model 5, the interaction term (RDR x OSR) is again non-significant. These results collectively suggest that a firm’s R&D intensity does not moderate the relationship between outsourcing and firm performance. As such, I find no evidence to support Hypothesis 3.
Finally, OSR2 is shown to be statistically significant (p > 0.001) in each of the models (3, 6 and 7) in which it is included as a predictor, suggesting that the relationship between outsourcing and a firm’s performance is U-shaped. This result supports Hypothesis 1.
5. Discussion and Conclusions
The results of empirical analysis performed in this study expand extant discussions on outsourcing and performance (Grimpe & Kaiser, 2010; Kotabe et al., 2012; Kotabe & Mol, 2009; Leachman, Pegels & Shin, 2005; Rothaermel et al., 2006). First, this study demonstrates that within the Japanese manufacturing industry, the effects of a firm’s degree of outsourcing on its performance (as measured by return [operating profit] on sales) is characterized by a U-shape. The support generated for Hypothesis 1 can help inform managers about what types of strategies to implement with respect to production. Specifically, firms can increase their returns on sales by selecting an integration strategy similar to non-integration or full integration, as these strategies reduce the sum of transaction costs and governance costs for created values. In contrast, a taper integration strategy can lead to higher costs because of inherent inefficiencies, suggesting an inverted U-shape relationship between outsourcing rate and costs.
Second, this study demonstrated that labor productivity (but not R&D intensity) negatively moderates the relationship between the outsourcing and firm performance. This finding replicates past research by Kotabe et al. (2012), which also showed that labor productivity negatively influenced the relationship between outsourcing and firm performance. Firms’ core capabilities are those that allow them to exclusively transform resources into high labor productivity in the short term. Therefore, in accordance with capability theory, firms should perform those activities for which they have core capabilities internally, thus reducing transaction costs. Given this, the evidence supporting Hypothesis 2 contributes to discussions on capability theory.
Despite the utility of its findings, this study suffers a few inherent limitations. When firms outsource a part of their value chains, the exact optimal degree to which outsourcing is effective was not determined. This article only suggests that higher degrees of outsourcing or internal production yields better performance in a general sense. In addition, this article specifically uses data from Japanese manufacturing firms and uses ROS as a measure for firm performance. Therefore, the results of my empirical analysis are difficult to compare to research that has used other data or methods. In spite of its shortcomings and methodological uniqueness, the findings produced by this study show the U-shape relationship between outsourcing rate and firm performance which was not discovered in past studies reviewed in this article. As such, this article’s primary contribution to scholarship on outsourcing rests in its demonstration of that relationship through the application of TCE and capability theory with the modularization perspective.

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình 1 kết hợp chỉ là các biến năm kiểm soát và biến giả bốn. ỞNgoài việc kiểm soát biến và núm vú cao su, mô hình 2 cũng kết hợp OSR, đó hiển thịđể được tiêu cực và quan trọng (p < 0,001). Mẫu 4 có việc bổ sung của một thuật ngữ tương tác(SPE x OSR) để mô hình 2. Hệ số liên quan đến thuật ngữ tương tác tương tự được hiển thịđể được tiêu cực và quan trọng (p < 0,001). Mô hình 6 bao gồm tất cả các yếu tố được bao gồm trongMẫu 4, nhưng cũng kết hợp OSR2. Thuật ngữ tương tác chứng minh là một tiêu cực, đáng kểdự báo của công ty hoạt động trong mô hình 6 là tốt (p < 0,001). Lấy nhau, những kết quảđề nghị rằng một công ty năng suất lao động tiêu cực ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa gia công phần mềmvà hiệu suất. Vì vậy, giả thuyết 2 được hỗ trợ.Trong mô hình 5, mà tính năng bổ sung của một thuật ngữ tương tác (RDR x OSR) để mô hình 2,cho thấy cụm từ tương tác đó là không đáng kể. Trong mô hình 7, bao gồm OSR2 ngoàiCó nghĩa là Std. Dev. ROS kích thước đại học giao thông PPE SPE RDR OSRROS-0.0087 1.1350 1KÍCH THƯỚC 10.2154 1.5540 0.1798 1ĐẠI HỌC GIAO THÔNG 0.1623 1.4445-0.0104-0.0006 1PPE 1.1841 17.7315 0.2316 0.1249 0.0166 1SPE 67.8918 107.2152 0.0305 0.342 0.032 0.1311 1RDR 0.0470 0.2745-0.4175-0.144 0.0198-0.0546-0.04 1OSR 0.6596 0.2375 0.0828-0.0254 0.0004 0.0172 0.0242-0.0735 1Vật có giá trịKÍCH THƯỚC 1.1988 *** 1.235 *** 1.2544 *** 1.2422 *** 1.2355 *** 1.2599 *** 1.2548 ***ĐẠI HỌC GIAO THÔNG 0.0052 0.0046 0.0052 0.0063 0,005 0.0068 0.0057PPE 0.0042 *** 0.0042 *** 0.0043 *** 0.0041 *** 0.0043 *** 0.0042 *** 0.0043 ***SPE-0.0013 ***-0.0014 ***-0.0016 *** 0,0001-0.0014 ***-0.0001-0.0016 ***RDR-1.275 ***-1.2614 ***-1.2624 ***-1.2608 ***-1.3761 ***-1.2617 ***-1.3751 ***OSR-0.3521 ***-1.1916 ***-0.1024-0.3794 ***-0.8946 ***-1.2167 ***OSR2 0.7151 *** 0.6659 *** 0.7137 ***SPE x OSR-0.0029 ***-0.0028 ***RDR x OSR 0.334 0.3282Y1-0.1524 ***-0.1607 ***-0.159 ***-0.1608 ***-0.1602 ***-0.1593 ***-0.1585 ***Y2-0.0743 **-0.0796 **-0.0774 **-0.0782 **-0.0794 **-0.0763 **-0.0773 **Y3 0.0541 0.0419 0.0495 0.0428 0.0411 0.0499 0.0487Y4 0.0091 0.0058 0.0092 0.0047 0.0055 0.0079 0.0089_cons-12.0816 ***-12.2037 ***-12.1942 ***-12.414 ***-12.1932 ***-12.3963 ***-12.1838 ***N 7,105 7.105 7,105 7.105 7,105 7.105 7,105R2 0.1534 0.1556 0.1575 0.1586 0.1558 0.1602 0.1577F-giá trị 114.2433 104.5484 96.3839 97.1937 95.1845 90.1607 88.4761ROS (phụ thuộc vào có giá trị)Mô hình 1 mô hình 2 mô hình 3 mẫu 4 mô hình mô hình 5 6 mô hình 710 © JBSQ NĂM 2013biến đặc trưng trong mô hình 5, thuật ngữ tương tác (RDR x OSR) là không đáng kể. Những kết quả chung đề nghị rằng một công ty R & D cường độ không vừa phải mối quan hệ giữa tính năng của gia công phần mềm và công ty. Như vậy, tôi tìm thấy không có bằng chứng để hỗ trợ giả thuyết 3.Cuối cùng, OSR2 chứng minh là ý nghĩa thống kê (p > 0,001) trong mỗi của các mô hình (3, 6 và 7) trong đó nó được bao gồm như là một dự báo, gợi ý rằng mối quan hệ giữa gia công phần mềm và hiệu suất của một công ty là hình chữ U. Kết quả này hỗ trợ giả thuyết 1.5. thảo luận và kết luậnKết quả thực nghiệm phân tích thực hiện trong nghiên cứu này mở rộng còn sinh tồn thảo luận về gia công phần mềm và hiệu suất (Grimpe & Kaiser, 2010; Kotabe et al., năm 2012; Kotabe & Mol, 2009; Leachman, Pegels & Shin, 2005; Rothaermel et al., 2006). Trước tiên, nghiên cứu này cho thấy rằng trong ngành công nghiệp Nhật bản sản xuất, những ảnh hưởng của mức độ của một công ty gia công phần mềm trên hiệu quả của nó (khi đo bằng trở lại [hoạt động lợi nhuận] bán hàng) được đặc trưng bởi một hình dạng U. Hỗ trợ được tạo ra cho giả thuyết 1 có thể giúp thông báo cho nhà quản lý về những gì loại của các chiến lược để thực hiện với tôn trọng để sản xuất. Đặc biệt, công ty có thể tăng của lợi nhuận trên doanh thu bằng cách chọn một chiến lược hội nhập tương tự như tích hợp phòng không tích hợp hoặc đầy đủ, như các chiến lược giảm tổng chi phí giao dịch và quản trị chi phí để tạo ra giá trị. Ngược lại, một chiến lược côn hội nhập có thể dẫn đến chi phí cao hơn vì thiếu hiệu quả vốn có, cho thấy một mối quan hệ hình dạng U ngược giữa tỷ lệ gia công phần mềm và chi phí.Thứ hai, nghiên cứu này đã chứng minh rằng lao động năng suất (nhưng không R & D cường độ) tiêu cực ôn mối quan hệ giữa các hoạt động gia công phần mềm và công ty. Tìm kiếm này sao chép qua nghiên cứu bởi Kotabe et al. (2012), mà cũng cho thấy rằng năng suất lao động tiêu cực ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa tính năng của gia công phần mềm và công ty. Khả năng cốt lõi của công ty là những người cho phép họ để độc quyền biến đổi tài nguyên vào hiệu xuất lao động cao trong ngắn hạn. Vì vậy, theo quy định của lý thuyết khả năng, công ty nên thực hiện các hoạt động mà họ có khả năng cốt lõi trong nội bộ, do đó làm giảm chi phí giao dịch. Được điều này, các bằng chứng hỗ trợ giả thuyết 2 góp phần vào cuộc thảo luận về lý thuyết khả năng.Mặc dù các tiện ích của kết quả của nó, nghiên cứu này bị hạn chế vốn có một vài. Khi công ty thuê ngoài một phần giá trị của họ xích, mức độ chính xác tối ưu để gia công phần mềm đó là hiệu quả đã không được xác định. Bài viết này chỉ cho thấy rằng cao độ khác nhau của sản xuất gia công phần mềm hoặc nội bộ mang lại hiệu suất tốt hơn trong một cảm giác chung. Ngoài ra, bài viết này cụ thể sử dụng dữ liệu từ các công ty Nhật bản sản xuất và sử dụng ROS như một biện pháp cho hiệu suất công ty. Vì vậy, kết quả phân tích thực nghiệm của tôi là khó khăn để so sánh các nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu hoặc phương pháp khác. Mặc dù thiếu sót và phương pháp luận độc đáo của nó, những phát hiện được sản xuất bởi nghiên cứu này hiển thị mối quan hệ hình dạng U giữa tỷ lệ gia công phần mềm và hiệu suất công ty mà không được phát hiện trong các nghiên cứu trong quá khứ được nhận xét trong bài viết này. Như vậy, sự đóng góp chính của bài viết này để học bổng trên gia công phần mềm phụ thuộc vào cuộc biểu tình của mối quan hệ đó thông qua các ứng dụng của lý thuyết TCE và khả năng với quan điểm mô-đun.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình 1 kết hợp chỉ có năm biến kiểm soát và bốn biến dummy. Trong
Ngoài các biến kiểm soát và núm vú cao su, Mô hình 2 cũng kết hợp OSR, được thể hiện
được tiêu cực và có ý nghĩa (p <0,001). Model 4 tính năng bổ sung của một thuật ngữ tương tác
(SPE x OSR) sang mô hình 2. Các hệ số kết hợp với các thuật ngữ tương tác tương tự, được thể hiện
được tiêu cực và có ý nghĩa (p <0,001). Mô hình 6 bao gồm tất cả các biến có trong
mô hình 4, nhưng cũng kết hợp OSR2. Các thuật ngữ tương tác được thể hiện là một tiêu cực, có ý nghĩa
dự báo về hiệu suất công ty trong Model 6 là tốt (p <0,001). Gộp chung lại, những kết quả này
cho thấy rằng năng suất lao động của một công ty ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ giữa gia công phần mềm
và thực hiện. Vì vậy, giả thuyết 2 được hỗ trợ.
Trong hình 5, trong đó có việc bổ sung thêm một thuật ngữ tương tác (RDR x OSR) sang mô hình 2,
cho thấy rằng thuật ngữ tương tác là không đáng kể. Trong hình 7, trong đó bao gồm OSR2 ngoài
Mean Std. Dev. ROS SIZE UCT PPE SPE RDR OSR
ROS -0,0087 1,1350 1
SIZE 10,2154 1,5540 0,1798 1
UCT 0,1623 -0,0104 -0,0006 1,4445 1
PPE 1,1841 17,7315 0,2316 0,1249 0,0166 1
SPE 67,8918 107,2152 0,0305 0,342 0,032 0,1311 1
RDR 0,2745 -0,4175 -0,144 0,0470 0,0198 -0,0546 -0,04 1
OSR 0,2375 0,0828 -0,0254 0,6596 0,0004 0,0172 0,0242 -0,0735 1
vật có giá trị
SIZE 1,1988 *** 1,235 *** *** 1,2544 1,2422 1,2355 *** *** *** 1,2548 1,2599 ***
UCT 0,0046 0,0052 0,0063 0,0052 0,005 0,0068 0,0057
PPE 0,0042 0,0042 *** *** *** 0,0043 0,0041 0,0043 *** *** *** 0,0042 0,0043 ***
SPE -0,0013 -0,0014 *** *** *** -0,0016 0,0001 - 0,0014 -0,0001 -0,0016 *** ***
RDR -1,275 *** -1,2614 -1,2624 *** *** *** -1,2608 -1,3761 *** -1,2617 -1,3751 *** ***
OSR -0,3521 *** -1,1916 -0,1024 -0,3794 *** *** *** -0,8946 -1,2167 ***
OSR2 0,7151 *** 0,6659 0,7137 *** ***
SPE x OSR -0,0029 -0,0028 *** ** *
RDR x OSR 0,334 0,3282
Y1 -0,1524 -0,1607 *** *** -0,159 *** -0,1608 -0,1602 *** *** *** -0,1593 -0,1585 ***
Y2 -0,0743 -0,0796 ** * * -0,0774 -0,0782 ** ** ** -0,0794 -0,0763 -0,0773 ** **
Y3 0,0419 0,0495 0,0428 0,0541 0,0411 0,0499 0,0487
Y4 0,0058 0,0092 0,0047 0,0091 0,0055 0,0079 0,0089
_cons -12,0816 *** -12,2037 *** -12,1942 *** *** -12,414 -12,1932 *** -12,3963 *** -12,1838 ***
N 7105 7105 7105 7105 7105 7105 7105
R2 0,1556 0,1575 0,1586 0,1534 0,1558 0,1602 0,1577
F-giá trị 114,2433 104,5484 96,3839 97,1937 95,1845 90,1607 88,4761
ROS (phụ thuộc giá trị)
Model 1 Model 2 Mẫu 3 Mẫu 4 Mẫu 5 Mẫu 6 Mẫu 7
10 © 2013 JBSQ
các biến đặc trưng trong mô hình 5, giới hạn tương tác (RDR x OSR) là một lần nữa không có ý nghĩa. Những kết quả này gợi ý rằng tập thể R & D cường độ của một công ty không dung hòa mối quan hệ giữa gia công phần mềm và hoạt động công ty. Như vậy, tôi thấy không có bằng chứng ủng hộ giả thuyết 3.
Cuối cùng, OSR2 được chứng minh là có ý nghĩa thống kê (p> 0,001) trong từng mô hình (3, 6 và 7) trong đó nó được bao gồm như là một yếu tố dự báo, cho thấy rằng mối quan hệ giữa gia công phần mềm và hoạt động của một công ty là hình chữ U. Kết quả này ủng hộ giả thuyết 1.
5. Thảo luận và Kết luận
Kết quả phân tích thực nghiệm được thực hiện trong nghiên cứu này mở rộng các cuộc thảo luận hiện còn gia công và hiệu suất (Grimpe & Kaiser, 2010; Kotabe et al, 2012;. Kotabe & Mol, 2009; Leachman, Pegels & Shin, 2005; Rothaermel et al ., 2006). Thứ nhất, nghiên cứu này đã chứng minh rằng trong các ngành công nghiệp sản xuất Nhật Bản, ảnh hưởng của mức độ của một công ty gia công phần mềm trên hiệu quả của nó (được đo bằng cách trả lại [lợi nhuận hoạt động] trên doanh thu) được đặc trưng bởi một hình chữ U. Sự hỗ trợ tạo ra cho giả thuyết 1, có thể giúp các nhà quản lý thông báo về những loại chiến lược để thực hiện sự tôn trọng tới sản xuất. Cụ thể, các doanh nghiệp có thể tăng lợi nhuận của họ vào việc bán hàng bằng cách lựa chọn một chiến lược hội nhập tương tự như không tích hợp hoặc tích hợp đầy đủ, như các chiến lược giảm thiểu tổng chi phí giao dịch và chi phí quản trị cho các giá trị tạo ra. Ngược lại, một chiến lược hội nhập côn có thể dẫn đến chi phí cao hơn vì không hiệu quả vốn, cho thấy một mối quan hệ hình chữ U ngược giữa tỷ lệ gia công phần mềm và chi phí.
Thứ hai, nghiên cứu này đã chứng minh rằng năng suất lao động (D cường độ nhưng không R &) tiêu cực ôn hòa các mối quan hệ giữa gia công phần mềm và hoạt động công ty. Phát hiện này sao chép nghiên cứu trước đây bởi Kotabe et al. (2012), trong đó cũng cho thấy rằng năng suất lao động chịu ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ giữa gia công phần mềm và hoạt động công ty. Năng lực cốt lõi của doanh nghiệp là những người mà cho phép họ độc quyền chuyển đổi các nguồn lực thành năng suất lao động cao trong ngắn hạn. Vì vậy, theo lý thuyết khả năng, các công ty nên thực hiện những hoạt động mà họ có khả năng cốt lõi trong nội bộ, do đó làm giảm chi phí giao dịch. Vì điều này, các bằng chứng xác minh Giả thuyết 2 đóng góp vào các cuộc thảo luận về lý thuyết khả năng.
Mặc dù các tiện ích của phát hiện của mình, nghiên cứu này bị một vài hạn chế cố hữu. Khi các doanh nghiệp thuê ngoài một phần của chuỗi giá trị của họ, mức độ chính xác tối ưu mà gia công phần mềm được hiệu quả đã không được xác định. Bài viết này chỉ cho thấy rằng độ cao của gia công phần mềm hoặc sản lượng sản xuất nội bộ thực hiện tốt hơn trong một cảm giác chung. Ngoài ra, bài viết này đặc biệt sử dụng dữ liệu từ các công ty sản xuất của Nhật Bản và sử dụng ROS như một biện pháp để thực hiện công ty. Do đó, kết quả phân tích thực nghiệm của tôi rất khó để so sánh với nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu hoặc các phương pháp khác. Mặc dù thiếu sót của nó và tính độc đáo về phương pháp, kết quả sản xuất của nghiên cứu này cho thấy mối quan hệ hình chữ U giữa tỷ lệ gia công phần mềm và hoạt động công ty mà không được phát hiện trong các nghiên cứu trước đây đã xem xét trong bài viết này. Như vậy, đóng góp chính của bài viết này để học thuật về gia công phần mềm nằm trong trình diễn của mình rằng mối quan hệ thông qua các ứng dụng của TCE và lý thuyết khả năng với các góc độ mô-đun hóa.