LDR 04067cam a2200265 n 450 001 TD17049905 005 20170302101218.0 049 $aTDMAGDIG 100 $a20190501d2016 --k--ita-50----ba 101 1 $aeng 200 1 $aThree essays in management$bTesi di dottorato 300 $adiritti: info:eu-repo/semantics/closedAccess 300 $aIn relazione con info:eu-repo/semantics/altIdentifier/hdl/11562/938817 328 0$btesi di dottorato$cSettore SECS-P/08 - Economia e Gestione delle Imprese 330 $aQuesta tesi analizza un campione di nuove imprese italiane nei settori ad alta tecnologia, in particolare: life-science, meccanica e KIBS (knowledge Intensive Business Services). Nel primo capitolo si esamina la letteratura sui Business Models utilizzando il metodo dell’analisi bibliometrica. L’analisi bibliometrica utilizza distribuzioni statistiche delle pubblicazioni scientifiche ai fini di coglierne gli aspetti più oggettivi. In particolare, sono state utilizzate l'analisi delle co-citazioni per individuare la letteratura cardine e la “bibliographic coupling” per identificare le tendenze emergenti. Nel secondo capitolo si studiano le fonti del vantaggio competitivo che le nuove imprese italiane hanno consolidato. Inoltre, è stato testato se la combinazione dei principali elementi alla base del vantaggio competitivo ha un effetto positivo sulla performance. Infine, il terzo capitolo esamina un gruppo specifico di nuove imprese, le cosiddette “high-growth” ai fini di valutare i principali fattori di crescita. Considerando le caratteristiche di tali imprese, l'articolo riassume i fattori alla base del successo dove emergono rilevanti sia gli indicatori tradizionali di attività innovativa (presenza e intensità di R&S, brevetti) sia gli indicatori di modelli “open innovaton” (collaborazione con università, partecipazione a fiere ed eventi, utilizzo di report di ricerca).$aThis dissertation examines different aspects of a sample of new Italian firms in high-tech sectors, specifically: life-science, engineering and knowledge intensive business services (KIBS). In the first essays, we review the relevant literature on Business Model concept by using the bibliometric analysis method. Bibliometric techniques introduce objective measures of evaluation of scientific publications, thus reducing the potential bias embedded in subjective evaluation. In particular, we have used the co-citation analysis to investigate the current state of the art, and the bibliographic coupling to identify the emerging trends in the discipline. The second study investigates the sources of competitive advantages that new Italian firms have adopted to define their strategic choice. Moreover, we have also tested if the combination of these elements have a positive effect on the firms’ performance. Finally, the third essay looks at a specific group of new firms, the so-called “high-growth” companies to understand the triggering factors of their growth. Considering the characteristics of high-growth firms vs. the low-growth ones, the article summarizes seventh key success factors where, both traditional indicators of innovative activity (presence of R&D, intensity of R&D, patents) and new indicators of open innovation models (cooperation with university, participation in fairs and events, use of external research reports and databases) emerge as significant. 689 0 $aSettore SECS-P/08$b- Economia e Gestione delle Imprese$cTDR 700 0$aSavarese, Maria Francesca 702 0$aFiorenza Belussi 801 3$aIT$bIT-FI0098 856 4 $uhttp://memoria.depositolegale.it/*/http://hdl.handle.net/11562/938817$2http://hdl.handle.net/11562/938817 856 4 $uhttp://memoria.depositolegale.it/*/http://iris.univr.it/bitstream/11562/938817/3/2tesi%20finale-phd-savarese.pdf$2http://iris.univr.it/bitstream/11562/938817/3/2tesi%20finale-phd-savarese.pdf 977 $a CR 997 $aCF FMT $aTD FOR $aTD