The business plan as a project: an evaluation of its predictive capability for business success


The business plan as a project: an


Download 230.72 Kb.
Pdf ko'rish
bet2/2
Sana17.06.2023
Hajmi230.72 Kb.
#1533023
1   2
Bog'liq
2012 SIJ Fernndez-Revuelto Simon

The business plan as a project: an
evaluation of its predictive capability
for business success
Rafael Fernández-Guerrero 
a
, Lorenzo Revuelto-Taboada 
a
&
Virginia Simón-Moya 
a
a
Business Management, University of Valencia, Av. Los Naranjos,
Valencia, 46022, Spain
Version of record first published: 30 Apr 2012.
To cite this article: Rafael Fernández-Guerrero, Lorenzo Revuelto-Taboada & Virginia Simón-
Moya (2012): The business plan as a project: an evaluation of its predictive capability for business
success, The Service Industries Journal, 32:15, 2399-2420
To link to this article:  
http://dx.doi.org/10.1080/02642069.2012.677830
PLEASE SCROLL DOWN FOR ARTICLE
Full terms and conditions of use: 
http://www.tandfonline.com/page/terms-and-
conditions
This article may be used for research, teaching, and private study purposes. Any
substantial or systematic reproduction, redistribution, reselling, loan, sub-licensing,
systematic supply, or distribution in any form to anyone is expressly forbidden.
The publisher does not give any warranty express or implied or make any representation
that the contents will be complete or accurate or up to date. The accuracy of any
instructions, formulae, and drug doses should be independently verified with primary
sources. The publisher shall not be liable for any loss, actions, claims, proceedings,
demand, or costs or damages whatsoever or howsoever caused arising directly or
indirectly in connection with or arising out of the use of this material.


The business plan as a project: an evaluation of its predictive capability
for business success
Rafael Ferna´ndez-Guerrero, Lorenzo Revuelto-Taboada and Virginia Simo´n-Moya

Business Management, University of Valencia, Av. Los Naranjos, Valencia 46022, Spain
(Received 21 January 2012; final version received 24 January 2012)
Although there is extensive research aimed at identifying the main success factors for
new ventures, efforts directed at evaluating the real effect of the existence and quality
of a business plan on a firm’s survival chances have been limited. This study attempts to
fill this gap by analyzing to what extent the quality of a business plan, measured
according to its economic, financial and organizational viability, constitutes a good
predictor of business survival; and how other variables related to the characteristics
of the entrepreneur and the business can affect the predictive capability of the model
under consideration. Hypotheses are tested using data collected from 2142 service
firms. The results show that none of the three variables that evaluate business plan
quality (economic, financial and organizational viability) seems to have a
determining influence on survival chances. Adding essential characteristics related to
the entrepreneur and the business (education and training, experience, kind of
motivation, number of employees and start-up capital) does little to increase the
model’s predictive capabilities.
Keywords:
business plan; entrepreneurship; new ventures; survival
Introduction
Ample evidence supports the suggestion that start-ups play a crucial role in job creation,
economic growth, innovation and competitiveness (Acs, Arenius, Hay, & Minniti, 2005;
Armington & Acs, 2002; Audretsch & Thurik, 2001; Carree, Van Stel, Thurik, & Wene-
kers, 2002; Davidsson & Wiklund, 2001; Johnson, 2004; Minniti, Bygrave, & Autio, 2006;
Storey, 1994). This circumstance has made the promotion of entrepreneurship a funda-
mental part of any modern economy. Consequently, since the 1980s, a growing number
of either public institutions or institutions with significant public participation have
shown an increasing interest in promoting and encouraging the creation of new business.
This has resulted in a considerable increase in the number and variety of the measures
aimed at promoting and supporting the start-up of new ventures, as well as in the economic
resources invested.
In general, while both large private and public companies, that operate at either a
national or a multinational scale, represent a basic element of the production structure,
small and medium-sized enterprises (SMEs) constitute the immense majority of the
business sector and represent a fundamental element in the employment structure. In
Spain, authors, such as Ruano (2001) and Garcı´a et al. (2002), emphasize their importance
in job creation, compared to that of large companies. More specifically, Ruano’s work
suggests that the rate of job creation is inversely proportional to the size of the firm.
ISSN 0264-2069 print/ISSN 1743-9507 online
# 2012 Taylor & Francis
http://dx.doi.org/10.1080/02642069.2012.677830
http://www.tandfonline.com

Corresponding author. Email: virsimo@alumni.uv.es
The Service Industries Journal
Vol. 32, No. 15, November 2012, 2399 – 2420
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


At the international level, the job creation role played by SMEs has been discussed in
a number of papers such as those of Davis, Haltwanger, and Schuh (1994, 1996),
Kongolo (2010), Schreyer (1996) and Storey (1994), among others. These small
businesses are the main recipients of those public initiatives aimed at stimulating the
establishment of new businesses, since their main objective is to generate opportunities
for sustainable employment through self-employment and employment at already existing
microfirms and SMEs.
Leaving aside infrastructure development programs and economic policy in general,
business start-up support programs may translate into various types of activities directed
toward training, access to relevant information, appreciation of the role played by
entrepreneurs in society, advice prior to setting up a firm, monitoring and counseling
subsequent to setting up a business, help in carrying out applicable legal procedures,
setting up business incubators, financial support, establishing entrepreneurial networks,
etc. (Toledano & Urbano, 2007). Some of these initiatives are designed for the adult
population in general, while others are aimed at certain demographic segments with
specific employability issues (young people, women and residents in rural areas) or
simply at unemployed individuals.
With growing stimulus from entrepreneurship programs on the part of public admin-
istrations, universities and other promoting bodies, business plans have achieved consider-
able relevance in the business management field. For those companies that turn to public
institutions looking for help in setting up their business, the business plan plays a crucial
role. In some cases, the business plan itself is the end result of free counseling, and in the
case of financial support measures, in general, the business plan represents a key element
for cheap or cost-free financing eligibility.
If we focus on the issue of financial support, it is often the case that the instance of
making the decisions will establish a scale to evaluate the different applications, a scale
that will consider business plan quality to be of utmost importance, assuming that a
good business plan is a guarantee for start-up viability and, therefore, that public
funding is being put to good use. But is this really true? Is a good business plan such a
decisive factor? What other conditions must be met to ensure that the public funds invested
in a private project will pay off? These are the issues that we tackle in the following sec-
tions, and for this, we analyze the business plan as a project aimed at managing, as its
overriding goal, to successfully survive the first stages of the business life cycle that, as
we go on to see, are those that entail the highest risk of failure.
This paper aims to analyze to what extent the quality of a business plan, measured
according to its economic, financial and organizational viability, constitutes a reliable
predictor of business survival and how other variables related to the characteristics
of the entrepreneur and the business can affect the predictive capability of the model
under consideration.
The following section offers some relevant data about the survival probabilities of new
ventures and briefly reviews the different success factors that have been analyzed in the
specialized literature. The next section analyzes the business plan from the perspective
of project management, followed by hypotheses on the quality of the business plan as a
predictor of future venture survival. The next two sections are devoted to explaining the
methodology of the research and the results obtained from a sample of 2401 service
companies, created between 2000 and 2004, by young entrepreneurs in the Valencia
Autonomous Region in Spain. The final discussion section presents the main conclusions
derived from the results and states the limitations of the study, as well as providing some
future research proposals.
2400
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Survival and success factors for start-ups
Recent decades have witnessed a great deal of discussion on the factors considered to be
critical for start-up survival and success. The literature typically takes into account three
groups of explanatory variables: those relating to the characteristics of the entrepreneur,
those relating to the characteristics of the newly founded firm, and those external
factors embracing the geographical and industrial environment in which entrepreneurial
phenomena occur (Franco & Haase, 2010; Schutjens & Wever, 2000). What is beyond
any doubt today is that young companies show higher closure rates in their first few
years of existence.
Many studies that have examined the behavior of young firms have provided evidence
of the frailty of newly created businesses. For example, Phillips and Kirchhoff (1989),
using Dun & Bradstreet data, found that 76% of new firms were still open after 2 years,
47% after 4 years and 38% after 6 years. Headd (2003), using the BITS database, found
that 66% of new firms were still in existence after 2 years, 49.6% after 4 years, and
39.5% after 6 years. In France, official data report firm mortality at about 50% in the
first 5 years of existence (Letowski, 2004). American authorities indicate that about
56% of firms’ have closed after 4 years (Knaup, 2005). The OECD declares that only
between 40% and 50% of new firms survive after 7 years of existence (Cotis, 2007).
Finally, in Spain, firm survival after 4 years is around 53% (Caneda & Garcı´a, 2008).
As we can see, all these studies show reasonably similar results in terms of survival
rates of business entrepreneurship.
Stinchcombe (1965) argued that young organizations had a higher propensity to die
than older ones. To name this phenomenon, he coined the term ‘liability of newness’.
This hypothesis became a main issue in organization theory during the 1980s, in accord-
ance with the thesis of the new population ecology approach (Hannan & Freeman; 1977,
1989).
There are four main reasons that explain the greater risk of failure that young firms
face. Firstly, they depend on new roles and tasks that have to be learned at certain
costs. Secondly, sometimes roles have to be developed, and this may be in conflict with
constraints on resources or creativity. Thirdly, social interactions in a new organization
resemble those between strangers, and a common normative basis or informal information
structure may be lacking. Finally, stable links to clients, supporters or customers are not
yet established when an organization begins its activity (Bru¨derl & Schussler, 1990;
Singh, Tucker, & House, 1986). Organizational members take time to learn to trust and
cooperate with one another (Stinchcombe, 1965), and learn organizational specific skills
and routines (Nelson & Winter, 1982). External legitimacy is also a critical problem for
young organizations. In short, new firms depend on the cooperation of strangers having
low levels of legitimacy and less capacity to compete effectively against established
organizations (Freeman, Carroll, & Hannan, 1983).
Although the findings of many studies indicate that a genuine inverse relation exists
between age and death rates (Carroll & Delacroix, 1982; Halliday, Powell, & Granfors,
1987; Hannan & Freeman, 1989), as was predicted by Stinchcombe (1965), others cast
doubts on the validity of this assumption (Aldrich, Staber, Zimmer, & Beggs, 1989;
Carroll & Huo, 1988; Fichman & Levinthal, 1991). Taking into account this contradiction,
Bru¨derl and Schu¨ssler (1990) developed what is known as the ‘liability of adolescence’.
Contrary to Stinchcombe (1965), Bru¨derl and Schu¨ssler (1990) point out that the failure
rates are minor at the beginning of the business, but later, mortality rates begin to grow
and later climax. This final decline of the risk of failure is assumed to be due to the
The Service Industries Journal
2401
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


same reasons that led to the liability of newness hypothesis. The initial period of rising risk
is a result of the influences of initial resources stocks and the rational behavior of entre-
preneurs. In the first stage, referred to as adolescence, the risk of failure is low, essentially
for two reasons: firstly, because decision makers are monitoring performance, postponing
judgment about success or failures; secondly, because in this first period, organizations
have a certain amount of initial resources, which help them to survive for some time in
order to give them a chance to establish themselves and to help founders and other relevant
stakeholders to gain a basis for judging performance (Bru¨derl & Schu¨ssler, 1990).
Although these authors do not agree on a specific period of higher risk, it is patently clear
that the first stages in a firm’s life cycle entail higher risk of failure. Apart from the firm’s own
longevity, when analyzing the explanatory factors of business success or failure, the doctrine
has emphasized, first and foremost, the entrepreneur himself, which has led researchers to
carefully consider variables such as age (Doutriaux, 1992; Sapienza & Grimm, 1997; Van
Praag, 1996), race and gender (Bates, 1997; Robb & Fairlie, 2009), education level
(Astebro & Bernhardt, 2003; Bates, 1997; Headd, 2003; Schiller & Crewson 1997; Van de
Ven, Hudson, & Schroeder, 1984), previous experience, in managerial positions, as an entre-
preneur and/or in the industry (Doutriaux, 1992; Dyke, Fisher, & Reuber, 1992; Luk, 1996;
Pen˜a, 2002; Reuber & Fisher, 1999), having a self-employed family member (Robb & Fairlie,
2009), motivation to create a business (Alstete, 2008; Kautonen & Palmroos, 2010; Van
Praag, 2003; Van Praag & Cramer, 2001) and the psychological profile of the entrepreneur
(Alstete, 2008; Brockhaus, 1982; Brockhaus & Horwitz, 1986; Herron & Robinson, 1993).
Although partially contradictory results have been occasionally found, in general, results
show the existence of significant differences in the chances of survival of these variables.
Of particular relevance is the importance endowed to those variables related to human
capital (Becker, 1975; Hormiga, Batista-Canino, & Sa´nchez-Medina, 2011; Wakkee,
Elfring, & Monaghan, 2010). Variables which show more questionable results are those
related to the entrepreneur’s psychological profile, which makes it impossible to establish
a link with the new venture’s success.
A second set of widely used explanatory variables relates to the characteristics of the
business or organization. The most widely used, besides the previously discussed organiz-
ation’s age or longevity, have been those related to the size of the organization, number
of employees (Argawal & Audretsch, 2001; Dunne & Hughes, 1994; Lo´pez-Garcı´a &
Puente, 2006) and financial start-up capital (Bru¨derl, Preisendo¨rfer, & Ziegler, 1992;
Cooper, Gimeno-Gaston, & Woo, 1994; Headd, 2003; Krasniqi, 2010; Schutjens &
Wever, 2000; Smolarski & Kut, 2011). Several authors, who usually employ these variables
as proxies for the firm’s initial resources endowment, pose the ‘liability of size’ or ‘liability
of smallness’ hypothesis, which has been, in general, empirically validated (Bru¨derl &
Schussler, 1990; Singh et al., 1986). Other variables taken into consideration are legal
form, the presence or not of entrepreneurial teams and organizational strategy (Keeley &
Roure, 1990; McDougall, Covin, Robinson, & Herron, 1994; McDougall, Robinson, &
DeNisi, 1992; Pen˜a, 2002; Robb & Fairlie, 2009; Schutjens & Wever, 2000), and innovation
(Ca´ceres, Guzma´n, & Rekowski, 2011; Cavalcante, Kesting, & Ulhøi, 2011; Goktan &
Miles, 2011; Hotho & Champion, 2011; Huang, Chou, & Lee, 2010; Huarng & Yu,
2011; Naranjo-Valencia, Jime´nez-Jime´nez, & Sanz-Valle, 2011; Zhang & Duan, 2010).
Certain environmental factors have been considered as explanatory variables for entre-
preneurial success such as type of industry and/or its characteristics (Audretsch, 1991;
Carter, Stearns, Reynolds, & Miller, 1994; Keeley & Roure, 1990; McDougall et al.,
1992, 1994; Schutjens & Wever, 2000); regional characteristics such as entrepreneurial
climate, location specific advantages, public policies, economic growth and unemployment
2402
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


levels, the role of universities and the existence of business incubators and business networks
(Acs, Armington, & Zhang, 2007; Alpkan, Bulut, Gunday, Ulusoy, & Kilic, 2010; Keasy &
Watson, 1991; Pen˜a, 2002; Reynolds, Storey, & Westhead, 1994; Robb & Fairlie, 2009;
Schutjens & Wever, 2000; Sorenson & Audia, 2000; Storey, 1994; Tama´sy, 2006).
It is worth mentioning that recent studies have contemplated a wide range of explanatory
factors included in the three aforementioned groups (Cassia & Colombelli, 2010; Lussier &
Halabi, 2010; Pen˜a, 2002; Robb & Fairlie, 2009; Tama´sy, 2011). However, when considered
separately, the explanatory capability of each factor is usually low, but when considered
jointly the explanatory potential of the models becomes significantly enhanced, and it is
possible to develop a better conceptualization of the entrepreneurial phenomenon. Neverthe-
less, in spite of (a) the transcendental importance endowed to the business plan in the
scientific literature; (b) the number of public and semi-public programs aimed at helping
future entrepreneurs make good business plans and (c) the fact that the assessment of
quality has been commonly used as a key criterion for granting economic support measures,
it is very difficult to find research that has empirically analyzed whether, in reality, a business
plan may become a determinant factor in the survival and success of new ventures.
Studies by Busstra and Verhoef (1993), Henninger et al. (1993) and Bru¨derl et al.
(1996)
1
are exceptions, along with research based on the Lussier (1995) model. It is
worth mentioning that their findings are contradictory, occasionally showing evidence
for or against planning having a positive effect on survival. Along these lines, this
paper deals with the question of how to analyze the impact a business plan might have
on the chances of business survival, considering business plan quality, not merely its
existence or degree of specificity, as in the studies previously mentioned. This study also
analyzes how other variables related to the characteristics of the entrepreneur, the business
and the sector can affect the predictive capability of the model under consideration.
Business plans and project management
Setting up a firm is a process subject to restrictions of a technical, administrative, legal,
financial and economic nature (Anderse´n, 2011; Van Stel, Storey, & Thurik, 2007),
which will influence its development and, therefore, will determine the nature of the
business plan, as well as its contents and structure. This business plan is a written docu-
ment that systematically, and in an orderly fashion, details a firm’s strategic and operative
aspects, and should therefore allow for the assessment of a business project’s economic,
financial, commercial and legal administrative viability. As a map guides a traveler, a
business plan must make it possible to determine in advance where we want to go to,
where we are now and the necessary guidelines for achieving the stated goal. The plan
represents a communication tool that allows management, workforce, suppliers, financial
institutions and other stakeholders to become familiar with the firm’s project and its goals
and objectives (Bourne, 2011; Comeche & Loras, 2010; Ga´mez-Gonza´lez, Rondan-
Catalun˜a, Diez-de Castro, & Navarro-Garcia, 2010; Lin, Lin, & Lin, 2010; Mainardes,
Alves, & Raposo, 2011; Sebora & Theerapatvong, 2010).
As Varela (2001) points out, the business plan is a mechanism used to project the firm
into the future, to foresee difficulties and to identify possible solutions for the different
situations that may arise, and makes it possible to reduce the project’s risks by making
decisions with more and better quality information, as well as enabling the firm to
connect with its environment (Arendt & Brettel, 2010; Ca´ceres-Carrasco & Guzma´n-
Cuevas, 2010; Liu & Hsu, 2011; Park, Lee, & Hong, 2011; Salavou, 2010, Sonmez &
Moorhouse, 2010; Ullah, Abbas, & Akbar, 2010; Visscher & Visscher-Voerman, 2010).
The Service Industries Journal
2403
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


The plan must develop the procedures and strategies needed to turn a business opportunity
into a reality (Mele´ndez, 2005). Furthermore, it must become a reference point to measure
the firm’s performance during its implementation, by incorporating financial, manage-
ment, social and legal projections (Sapag & Sapag, 2003).
The Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMIw, 1996, p. 4) defines
a project as ‘a temporary endeavour undertaken to create a unique product or service. . ..’
and project management as ‘the application of knowledge, skills, tools and techniques to
project activities in order to meet or exceed stakeholder needs and expectations from a
project’ (PMIw, 1996, p. 6). Taking into account these definitions, there is no doubt
that a business plan can be conceived as a project, the first and most important project a
start-up must face, to turn a business opportunity into a reality.
As Sense and Fernando (2011) state, other authors, such as Gido and Clements (2003),
Gray and Larson (2002) or Turner and Mu¨ller (2003), among others, ‘support those defi-
nitions, but in addition, highlight that projects are non-routine processes that involve the
novel coordination of interrelated activities and resources to achieve beneficial change’.
Such attributes clearly emphasize the complex, emergent and negotiated nature of project
activity as achieved through the collective interactions of project participants and other inter-
ested stakeholders. If we take into account this more complete definition, we still can state
without any doubt that a business plan can be conceived and analyzed as a project, because it
possesses all these relevant features (Cegarra-Navarro, Sa´nchez-Vidal, & Cegarra-Leiva,
2011; Lindblom & Tikkanen, 2010). This approach is consistent with a broad sense of
the concept of project management that may allow for relevant contributions to this disci-
pline in the field of management. Kwak and Anbari (2009), in their paper, consider strategic
discipline as one of the associated disciplines of project management, which promotes the
analysis of issues relating to the organization and management of resources to maximize
profit, minimize costs and support the overall strategy of the organization, taking into con-
sideration contributions made from the field of project management studies.
The quality of the business plan as a predictor of future venture survival
The few studies that have analyzed the impact of an existing business plan on chances of
firm success show contradictory evidence. On the one hand, papers by Busstra and
Verhoef (1993) and Henninger et al. (1993) conclude that having a business plan is not
a guarantee for success. On the other hand, Bru¨derl et al. (1996) demonstrated on the
basis of an extensive retrospective study that creating a business plan could have a positive
influence on the chances of success. In the papers by Lussier (1995), Lussier and Pfeifer
(2001) and Lussier and Halabi (2010), apart from other variables related to the entrepre-
neur and characteristics of the business, using a scale from 1 to 7, they evaluate the extent
to which firms develop specific business plans and propose the hypothesis that firms that
do not develop such plans are more likely to fail. Their findings identify a positive effect
from the existence of these specific plans on the chances of firm survival.
If we assume that the business plan constitutes a non-routine process that involves the
novel coordination of interrelated activities and resources to achieve survival after the first
and riskiest phase of the life cycle of a venture; a complex and dynamic project, whose
objectives have to be achieved through the collective interactions of project participants
and other interested stakeholders, it would be somewhat naive to believe that the mere
existence of a plan might have a positive impact on the probabilities of success. One
cannot disregard the fact that, as Papke-Shields, Beise, and Quan (2010, p. 650) state,
‘although some improvements have been seen in terms of project success, a relatively
2404
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


high frequency of project failures has been reported elsewhere as well’, and that in this
case, the project’s failure brings about the closure of the firm.
In the literature on project management, there is an abundance of studies that have
attempted to identify the critical factors in any project’s success. Based on these
studies, different standards have been developed that seek to codify good practices in
project management disseminated by institutions such as the Project Management Institute
(PMI w, 1996), the Association for Project Management (2006), the International Project
Management Association (2009) and so on. Nevertheless, there is still a lack of consensus
among researchers on the factors that influence the success of most projects. The most
commonly cited include leadership; support from senior managers; clear and realistic
objectives, aligned with the business strategy; a detailed plan kept up to date; good com-
munication and feedback; the use of specific project management practices, tools and
techniques; a highly project-oriented resource allocation system; specific training; stake-
holder analysis; and continuous assessment (Papke-Shields et al., 2010; Shy, 2011).
In addition, it must be said that in the case of projects conducted in uncertain environ-
ments, which is the case of business plans, project management presents the following
challenges: (a) planning for uncertain outcomes; (b) balancing flexibility with reliability
and accountability; (c) balancing decision quality against decision speed and (d) timing
scope freeze during rapid change (Collyer & Warren, 2009). Consequently, as Pich,
Loch, and De Meyer (2002) state, a ‘learning strategy’, which involves scanning,
problem-solving and flexibility, is needed to succeed in project management, in our
case in the consolidation of a new venture.
In conclusion, the formulation of a business plan alone cannot be considered as a guar-
antee of success or, more specifically, in the case considered here, of new ventures. Such
a plan must be correctly implemented, using adequate resources and methodologies, and
its contents should be constantly adapted, depending on the evolution of the relevant
variables in its environment (Aspara, Lamberg, Laukia, & Tikkanen, 2011; Yang & Li,
2011). All this connects, therefore, with the body of literature on strategy that pushes
for a rational and at the same time emergent strategy formation process that combines
both the need to adopt planned and rational processes and the need for flexibility and
participation when organizations have to formulate and implement strategies in order to
become competitive in today’s environments (Andersen, 2004; Brews & Hunt, 1999;
Grant, 2003; Hart & Banbury, 1994; Mintzberg & Lampel, 1999; Whittington, 2006;
Wilson & Jarzabkowski, 2004; among others). Without it, the chances of overcoming
the challenges posed in the first stages of a firm’s life cycle are substantially reduced.
It must also be stated that, although creating and evaluating a formal business plan con-
stitute basic elements in most self-employment promoting public initiatives and start-up
support programs, there is not, in general, a monitoring of the entrepreneurial initiatives
that have benefited from financial or non-financial support measures. The situation may
arise where business plans are formally created and adjusted to the requirements of
each support program, specifically designed by the promoters or specialized advisors
(who in some cases make a line of business out of presenting this kind of application)
to obtain subsidies, without really having the capability to implement the plans or the
will to do so. In this instance, the business plan is a mere artifice aimed at achieving a
short-term goal, that is, securing public aid. In light of these observations, we propose
the following hypothesis:
H1: There is no positive and relevant correlation between the quality of a firm’s business plan
and its chances of survival.
The Service Industries Journal
2405
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Although it is highly likely that the mere existence of a business plan, even when it is
well articulated and consistent, may by itself substantially enhance the chances of success
of new ventures, it can be expected that when entrepreneurs and businesses also fulfill the
right conditions, the joint effect of these variables may well translate into greater survival
probabilities. As the specialized literature indicates, much of the success of a new firm is
determined by the founder’s characteristics (Korunka, Kessler, Frank, & Lueger, 2010).
Specifically, three of the most important characteristics of an entrepreneur which can
have a positive effect on the success probabilities of a firm are education (Astebro & Bern-
hardt, 2003; Bates, 1997; Gimeno, Folta, Cooper, & Woo, 1997; Headd, 2003; Schiller &
Crewson, 1997; Van de Ven et al., 1984), previous experience (Doutriaux, 1992; Dyke
et al., 1992; Luk, 1996; Pen˜a, 2002; Reuber & Fisher, 1999) and motivation to start a
new venture (Alstete, 2008; Headd, 2003; Van Praag, 2003; Van Praag & Cramer,
2001). An entrepreneur’s training and experience may have a substantial influence on
the business plan’s adequate formulation and the ability to adapt to changes in its
environment and implementation substantially increases the chances of success (Castro-
giovanni, 1996; Haber & Reichel, 2005; West & Noel, 2009). On the other hand, when
entrepreneurs’ motivation derives from a business opportunity, that is, when entrepreneurs
are driven by the search for independence, autonomy and the will to set up their own
business, not only the need to work, rigor and accuracy in planning, but also an increased
disposition to make all necessary efforts to ensure that the business plan becomes a
sustainable reality can be expected (Headd, 2003; Ho & Wong, 2007).
In terms of business characteristics, two of the most analyzed factors that have consist-
ently shown a positive and relevant relation with success of new ventures are the number
of employees (Argawal & Audretsch, 2001; Dunne & Hughes, 1994; Lo´pez-Garcı´a &
Puente, 2006) and financial start-up capital (Bru¨derl et al., 1992; Cooper et al., 1994;
Headd, 2003; Schutjens & Wever, 2000). Therefore, the larger the number of employees
and the initial financing the new venture has at its disposal to launch its business activities,
the better its chances of survival. This is consistent with the ‘liability of adolescence’,
hypothesis proposed by Bru¨derl and Schu¨ssler (1990). According to this theory, the
larger the resources companies have at their disposal, the better their survival chances
during their initial stage of existence. This might help them to keep functioning long
enough to identify adequate organizational routines, learn to cooperate with the various
internal and external stakeholders, obtain legitimacy and develop the knowledge and
skills needed for an adequate implementation of the business plan, as well as to adapt
its contents, plans and processes depending on the evolution of the relevant variables in
the environment.
Considering these variables on the characteristics of the entrepreneur and the business
leads us to propose the following hypothesis:
H2: The combination of a good plan and an adequate entrepreneurial profile (with training and
experience both significant and relevant to the line of business, and driven by opportunity),
and the business (businesses with a minimum size in terms of human and financial resources)
could become a reliable indicator of new venture survival chances.
Methodology
Sample characteristics
Collaboration with the Program Management and Planning Service from the Valencia
Institute of Youth (IVAJ) provided data from 2401 service companies, created between
2000 and 2004, by young entrepreneurs aged under 30 years, or under 30 years but partnered
2406
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


with co-workers aged over 30 years; 2142 were pure business ventures and 259 fostered
activities of social interest.
2
Collaboration with IVAJ focused on the evaluation of projects
presented by entrepreneurs from enterprises of less than a year old which applied for a grant.
The information used was obtained from the project portfolio presented to obtain the grant,
from the annual report of the aid program to enterprises created by young entrepreneurs,
and from monitoring firms created using the databases of the Chambers of Commerce of
Alicante, Castello´n and Valencia. This study is based solely on the companies evaluated
in service sectors, as information on the rejected ones is extremely limited.
Variables used in the study
Dependent variables
Survival by 31 December at the third- and sixth-year mark from the date of institution
of the firm were taken as dependent variables. These two variables are dichotomous and
indicate whether the firm survived or not at the moments t
+ 3 and t + 6.
Independent variables
The first group of variables includes the three dimensions of business plan quality taken
into account by the IVAJ and assessed by a group of five experts
3
:
.
Economic viability: assesses competitor analysis, level of internal skills, stated
objectives and the kind of competitive advantages it will attempt to exploit, basically
from the logic of consistency.
.
Financial viability: assesses the financing schemes put to use, debt levels, funding
generating capabilities and, in general, economic status and future projections.
.
Organizational viability (OV): assesses past and future practices connected with
various firm functions, procurement, operations, finance, marketing and human
resources.
The second group of variables includes entrepreneur characteristics related to edu-
cation, experience and motivation to start a business:
.
Education level: a categorical variable that includes four levels of education:
primary school; high school
+ vocational training I; vocational training II + bacca-
laureate; and university studies.
.
Related education: a dichotomous variable that indicates whether the entrepreneur
has some type of specific education related to the business.
.
Related experience: a dichotomous variable that indicates whether the entrepreneur
has at least a year of work experience related to the business.
.
Motivation to undertake a business: a dichotomous variable that indicates whether a
business started out based on opportunity or necessity.
A third set of variables representing the amount of resources at the start-up’s disposal
when launching its activities are the following:
.
Workforce: the total number of stable employees, including entrepreneurs.
.
Initial capital: proxy of initial capital, subsidized capital according to the criteria of
Program Management and Planning Service from IVAJ.
One last set of variables is included in order to control the effect of the firm belonging
to different subsectors and the effect of its condition as purely business-driven concern, a
socially oriented business or a mixture of the two on its chances of survival.
The Service Industries Journal
2407
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


.
Sector: a categorical variable based on two digits pertaining to the CNAE-93 classi-
fication. This variable has seven categories that group different but related sectors.
.
Kind of venture: a dichotomous variable that indicates whether the firm is a pure
business venture or is a social or mixed venture.
It is important to establish that the values assigned to economic, financial and organ-
izational viability, related education, related experience and type of activity were set by
the expert evaluators of the IVAJ program, taking into account the information included
in the project portfolios. In order to avoid possible risks and to improve the reliability
of the evaluations, each year a select sample of firms was chosen which was successively
evaluated by different experts. Any discrepancies found were analyzed to resolve such
issues and to unify the criteria used in the evaluation. The remaining variables are objec-
tive ones obtained from entrepreneurs and the Chambers of Commerce.
Methodology of statistical analysis
Due to the nature of the dependent variables (survival in t
+ 3 and t + 6), we opted to use
the Mann – Whitney test for two independent samples, and a multivariate logistic model or
logit model. The level of significance used in all of the analyses was 5% (a ¼ 0.05). The
bivariate analysis techniques allow identification of the variables that individually have
explanatory capacity in relation to the survival of the companies. The Mann – Whitney
test for two independent samples was employed in order to contrast whether the distri-
bution of a parameter, at least in an ordinal sense, is the same in two independent
samples. For example, it has been used to test if there is a relationship between firm
survival chances and the quality of their business plan, assessed in terms of its economic,
financial and organizational viability.
In order to complete the previous bivariate analysis, a logistic regression model, pre-
viously used by authors such as Headd (2003), Lussier (1995), Lussier and Halabi (2010)
and Lussier and Pfeifer (2001), among others, which estimates the relationship or associ-
ation between two variables taking into account the fact that other factors may exist which
can modify this relationship, was estimated. This logit model expresses the probability
of not surviving as a function of a number of independent variables. The logistic model
expresses the odds
4
as an exponential function of two independent variables:
p
1
− p
= e
b
0
+bX
1
+bX
2
,
where p is the probability of not surviving and X
i
(i ¼ 1, 2, . . ., n) are the independent
variables (education, experience, etc.). The b
i
are the regression coefficients used for
estimation in the analysis. An equivalent way of writing this equation is
p
1
− p
= e
b
0
e
b
1
X
1
e
b
2
X
2
.
One can see that the unit increase of a factor X
i
multiplies the odds by the value e
b
i
, and
thus, the significant influence of a factor is going to be measured in terms of variation
produced in the odds of non-survival.
The entry model of variables is conditioned on a step-by-step basis, with an entry p-
value of 0.05 and an exit p-value of 0.1 for the variables. Different measures of goodness
of fit are applied: the statistical minus twice the Napierian logarithm of the verisimilitude
2408
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


(22LL),
5
and the R
2
coefficient of Nagelkerke.
6
In the same way, the Hosmer and
Lemeshow test was used to contrast the calibration of the model, that is, the degree to
which the prognosticated probability conforms to reality.
It must be noted, finally, that the researchers have had access to a large amount of
information, both of a qualitative and of a quantitative nature, included in the projects’
briefings, IVAJ annual reports, experts’ reports, as well as data obtained through inter-
views with the directive and technical staff at the Program Management and Planning
Service. All this information has been of great help for the planning of the research, as
well as for the interpretation of its findings.
Results
Sample characterization
The sample is made up of 2401 service firms founded between 2000 and 2004 by young
entrepreneurs aged under 30 years, or under 30 years but partnered with co-workers aged
over 30 years. The enterprises created in the year 2000 were 12.7% ; in 2001 were 15.2%;
in 2002 were 21.7%; in 2003 were 24.1% and in 2004 were 26.3%. Only 259 of these firms
have some degree of social interest. The test sample is made up of small enterprises, with
a workforce which ranges from 1 to 34 employees (entrepreneurs included), with an
average of 1.83 employees. Eligible capital (proxy to invested capital) ranges between
1000 and 494,052 euros, with an average of 30,345.81 euros.
By sector, 32% are commerce/retail related; 16% ascribe to other business activities
(legal services, accounting and financial advisory, and architectural and technical
engineering services); 14% correspond to different professional services (dry cleaners
and hairdressers); 12% hotel and restaurant industry; 8% health care, veterinary medicine
and social services; 3% transportation and telecommunications; and the remaining 15%
belong to other economic sectors with scant representation. Significantly, 72% of the
surveyed companies survive up to 3 years, whereas by the sixth year this percentage
drops to 54%.
With regard to the entrepreneurs, 59% start a business out of necessity and the remaining
41% through opportunity. As for their level of education, 13.1% have primary education,
15.4% attended secondary school or vocational training I, 25.3% high school or vocational
training II, and 46.2% have a university degree; 64.1% have training related or specific to
the venture and 66.4% have experience which is relevant or specific to the business.
Survival and quality of the business plan
In order to establish whether there is any kind of relation between business plan quality
and chances of the firm’s survival, the non-parametric Mann – Whitney test was used,
since the distributions of the economic, financial and organizational viability variables
did not meet the parametric assumption of normality. The results in Table 1 show relevant
differences for the first 3-year period only in the organizational viability variable (p ¼
0.05) between companies that survive and those that do not. By the sixth year, these
relevant differences in organizational viability are maintained, and one can also detect
relevant differences in economic viability. In both cases, the values of these variables
are higher for the companies that survive.
For the assessment of a relation’s robustness between viability plan quality and the
chances of survival, two logistic regressions were carried out: one for the 3-year survival
period and the other for the 6-year survival period. Such an analysis makes it possible to
The Service Industries Journal
2409
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


detect whether the three variables under consideration increase or decrease the chances of
not surviving the 3- and 6-year periods. Table 2 summarizes the results for the 3-year
survival period iterations.
As we can ascertain, only the financial and organizational viability variables fit the
model and are, therefore, relevant, and their beta coefficients show that both reduce the
chances of not surviving. The value for 22LL is 2875.679 for the first step and
2871.376 for the second, and the significativity for the Hosmer – Lemeshow contrast is
0.656, which means the null hypothesis that the model is correct can be accepted.
Nevertheless, the Nagelkerke’s R
2
is 0.007, so the model explains almost nothing about
the variance – only 0.7% – which indicates that at the 3-year mark, viability plan
quality is not a determinant factor in the firm survival. Furthermore, greater planned
financial viability would slightly reduce the chances of survival (Exp(b) ¼ 1.020).
Regarding the 6-year survival period (Table 3), the model’s results show that only
organizational viability is relevant (Sig. ¼ 0.000), a variable that yields a negative beta
value (20.044), which is consistent with a positive impact on survival. Nevertheless,
the significativity for the Hosmer – Lemeshow contrast (0.016) indicates that the model
does not correctly fit to the data, since the null hypothesis that the model is adequate
cannot be accepted. Thus, the quality of the viability plan is not a determinant for the sur-
vival of businesses after a 6-year period. Therefore, the results seem consistent with H1.
Even though the previous results show that the quality in the viability plan does not
seem to have, on its own, the potential to influence the survival of these service sector
firms, it may do so when combined with other factors related to the entrepreneur and
the business. A good business plan implemented by an entrepreneur with adequate train-
ing, experience and motivation, with access to an initial stock of appropriate financial and
human resources to compete in the chosen sector of activity, could very well have a much
greater impact on the firm’s chances of survival.
Table 1.
The Mann – Whitney (M – W) test results.
Results
Survival at 3 years p-value (test)
Survival at 6 years p-value (test)
Economic viability
0.900 (M – W)
0.027 (M – W)
Financial viability
0.496 (M – W)
0.252 (M – W)
Organizational viability
0.009 (M – W)
0.000 (M – W)
Table 2.
Results of logit model in t
+ 3 with economic, financial and organizational viability.
b
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(b)
C.I. 95.0% for
Exp(b)
Inferior
Superior
Step 1(1)
VORG100R
20.025
0.009
8.008
1
0.005
0.976
0.959
0.992
Constant
20.751
0.069
117.280
1
0.000
0.472
Step 2(2)
VFIN100R
0.019
0.009
4.316
1
0.038
1.020
1.001
1.038
VORG100R
20.032
0.010
11.564
1
0.001
0.968
0.950
0.986
Constant
20.834
0.080
107.805
1
0.000
0.434
Notes: E.T., standard error (S.E.); gl, degrees of freedom (df) and I.C., confidence interval (C.I.).
2410
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Therefore, in a second stage, the variables related to the entrepreneur’s training, experi-
ence and motivation for setting up a business, and the two variables concerned with the initial
amount of human and financial resources at the venture’s disposal (starting capital and staff),
were introduced into the model as explanatory variables as well as the three variables relating
to project quality. Activity subsector and the type of firm according to its business-only, social
or mixed nature were introduced as control variables. The final results, after six iterations of
the logit model for 3-year survival period, are shown in Table 4.
The value for 22LL has decreased between the first step and the sixth step from
2305.957 to 2253.955 and the significativity for the Hosmer – Lemeshow contrast is
0.423 (.0.05), that is, the null hypothesis that the model is adequate can be accepted,
since the model correctly fits the data. Nagelkerke’s R
2
is 0.089, so the coefficient of
determination is 8.9%. Therefore, the model is adequate, but with a limited explanatory
capacity, which indicates that there are other determinant factors of survival chances
after a 3-year period which are not included in the model.
The model includes training levels, related experience, motivation to launch a new
venture, capital, human resources and financial viability. Conversely, economic and
organizational viability, related training, the control variables (activity sector and type
of venture) are not included in the model. If we focus on the variables’ Exp(b) values,
it becomes clear that the probabilities of not surviving decrease between 41.8% and
Table 3.
Results of logit model in t
+ 6 with economic, financial and organizational viability.
b
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(b)
C.I. 95.0% for
Exp(b)
Inferior
Superior
Step 1(1)
Organizational viability
20.045
0.008
31.762
1
0.000
0.956
0.942
0.971
Constant
0.143
0.064
4.942
1
0.026
1.153
Notes: E.T., standard error (S.E.); gl, degrees of freedom (df) and I.C., confidence interval (C.I.).
Table 4.
Last step results of logit model in t
+ 3 with all the variables.
b
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(b)
C.I. 95.0% for
Exp(b)
Inferior
Superior
Step 6(6)
Training
17.865
3
0.000
Training 1
20.667
0.184
13.122
1
0.000
0.513
0.358
0.736
Training 2
20.541
0.166
10.633
1
0.001
0.582
0.421
0.806
Training 3
20.582
0.152
14.770
1
0.000
0.559
0.415
0.752
Related experience
20.335
0.110
9.238
1
0.002
0.716
0.577
0.888
Entrepreneur motivation
0.261
0.114
5.206
1
0.023
1.298
1.037
1.624
Staff
20.341
0.060
31.934
1
0.000
0.711
0.632
0.800
Capital
20.005
0.002
9.583
1
0.002
0.995
0.991
0.998
Financial viability
0.024
0.010
6.168
1
0.013
1.025
1.005
1.045
Constant
0.202
0.204
0.979
1
0.322
1.224
Notes: E.T., standard error (S.E.); gl, degrees of freedom (df) and I.C., confidence interval (C.I.). Variable(s)
introduced in step 1, staff; step 2, training levels; step 3, related experience; step 4, starting capital; step 5,
financial viability; and step 6, start-up motivation.
The Service Industries Journal
2411
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


48.7%, if entrepreneurs enjoy a higher education level than the reference category
(primary studies). Having related experience diminishes the risk of not surviving by
28.4%. This non-survival risk decreases a further 0.5% for each 1000 euros capital
increase, and a 28.9% for each increment of one employee in the firm’s staff. On the
other hand, the risk of not surviving increases by 29.8% when the venture is motivated
by necessity. With regard to these variables, results conform to expectations derived
from existing theory.
In terms of project quality, not only economic and organizational viability were inte-
grated into the model, but also the beta coefficient and the Exp(b) value of the financial
viability show that increased financial viability in the plan slightly increases the
chances of not surviving (2.5% for every 5% increase). This might seem contrary to
logic, but could be explained by the ad hoc nature of many of the proposed business
plans, which constitute, in many cases, a mere artifice aimed at obtaining subsidies,
rather than a plan based on a rigorous strategic analysis, to be used by the entrepreneur
as a fundamental tool for guiding the venture’s activity while guaranteeing its survival.
This state of affairs has been duly noted on several occasions by different evaluations,
as well as by program managers in many reports surveyed by researchers.
With regard to the results of the logistic regression analysis in t
+ 6 with all the variables
(cf. Table 5), in terms of goodness of fit, the value for 22LL in the first step is 2625.390 and
in the sixth step is 2531.386. Significativity for the Hosmer –Lemeshow contrast is 0.208
(.0.05), that is, the null hypothesis that the model is correct can be accepted, since the
model correctly fits the data. Furthermore, Nagelkerke’s R
2
is 0.129; therefore, the coeffi-
cient of determination is 12.9%. Thus, the model is adequate, but in this case, it also
shows a diminished explanatory capability, which indicates that there are other determinant
factors in the chances of surviving the 6-year period which are not included in the model.
The model includes related training, related experience, motivation to launch a new
venture, capital, human resources and the hotel and restaurant sector. Economic, financial
and organizational viability, level of education and type of venture are not included in the
model. If we focus on the variable Exp(b) values, it becomes clear that the probabilities of
not surviving decrease between 39.9% and 48.7%, if entrepreneurs have related education.
Also, having related experience diminishes the risk of not surviving by 28.1%. This
Table 5.
Last step results of logit model in t
+ 6 with all the variables.
b
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(b)
C.I. 95.0% for
Exp(b)
Inferior
Superior
Step 6(6)
Related education
20.509
0.110
21.475
1
0.000
0.601
0.485
0.746
Related experience
20.330
0.107
9.447
1
0.002
0.719
0.583
0.887
Hotel – restaurant sector
0.336
0.163
4.240
1
0.039
1.400
1.016
1.929
Entrepreneur’s
motivation
0.399
0.103
15.042
1
0.000
1.490
1.218
1.823
Staff
20.327
0.050
43.398
1
0.000
0.721
0.654
0.795
Capital
20.005
0.001
12.084
1
0.001
0.995
0.992
0.998
Constant
0.828
0.157
27.784
1
0.000
2.289
Notes: E.T., standard error (S.E.); gl, degrees of freedom (df) and I.C., confidence interval (C.I.). Variable(s)
introduced in step 1, staff; step 2, related education; step 3, start-up motivation; step 4, starting capital; step 5,
related experience; and step 6, hotel – restaurant sector.
2412
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


non-survival risk decreases a further 0.5% for each 1000 euro increase in capital, and 27.9%
for each increment of one employee in the firm’s staff. On the other hand, the risk of not
surviving increases 49% when the venture is motivated by necessity, and 40% among the
hotel and restaurant business sector in comparison with the other subsectors.
A significant aspect of these results is the fact that none of the three variables used to
evaluate business plan quality (economic, financial and organizational viability) seems to
have a determining effect on the chances of survival. Furthermore, the results also show
that a higher score in financial viability seems to work slightly against survival. By com-
bining the aforementioned variables with the other explanatory variables, the coefficient of
determination undergoes a marked increase, but the influence of business plan quality
becomes virtually non-existent, even considering whether entrepreneurs are educated
and experienced, motivated by opportunity and have human and financial resources at
their disposal. In conclusion, it is not possible to identify an entrepreneurial and business
profile that, when provided with a highly valued business plan, shows distinctly higher
survival levels. These results are contradictory to H2, which must thus be rejected.
Conclusions
Start-ups undeniably play a fundamental role in job creation, economic growth, competi-
tiveness and innovation. It is therefore perfectly understandable that, over the last few
decades, public institutions have implemented an increasing number of initiatives aimed
at promoting entrepreneurial activity and supporting the creation of new ventures. This
growing stimulus directed at entrepreneurship programs, together with the relevance
that experts and academia have bestowed upon them, has caused business plans to take
on substantial relevance in the business management field.
More specifically, business plans play a fundamental role for those companies that turn
to public institutions looking for help in launching a new venture. Generally, in the case of
financial support programs, the business plan stands as a key element in order to be eligible
for cheap or free financing, under the premise that a good business plan is a guarantee for
the survival of start-ups and that, therefore, public funds are put to good use.
Nevertheless, although there is extensive research aimed at identifying the principal
success factors for new ventures, efforts directed at evaluating the effect that the existence
and quality of business plans really have on the firm survival chances have been limited. It
should be added that a review of the scant literature available on this issue provides
patently contradictory results.
Our results show how business plan quality, evaluated according to economic, financial
and commercial viability, does not constitute a good predictor for the survival chances of
new ventures. The model’s predictive capabilities do not increase significantly even when
taking into account certain essential entrepreneurial characteristics, such as education and
training, experience and the nature of the motivation to launch a new venture or character-
istics of the business itself, such as the number of employees and start-up capital.
Resources used for evaluating business plans do not appear to be offset by the choice of
better projects in terms of survival. In light of these results, it is worth questioning whether
public institutions should not give more relevance to variables that are more objective and
easier to evaluate when establishing the eligibility criteria for access to public support
programs. Some of the variables considered in this paper, such as entrepreneurial
education and training and experience, the motivation to set up a business, as well as
the new venture’s size in terms of number of employees and start-up capital, constitute
examples of better predictors of survival probabilities and are also easier to evaluate.
The Service Industries Journal
2413
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Another kind of start-up promotion program, based on preliminary counseling and
monitoring subsequent to setting up the firm, could make a substantial contribution to
entrepreneurship and to society, incorporating the business plan as its mainstay. These
programs, that may or may not be connected to obtaining public financial support, may
be very useful in increasing the chances of success by improving the formulation of
business plans and execution processes. In this respect, the new venture’s program set
up by the IVAJ itself in 1990, together with other complementary initiatives that have
focused on training, identifying business initiatives, the selection of viable projects,
drawing up viability studies, their execution and follow-up and subsequent counseling,
has achieved more than promising results, enabling the launch of a considerable amount
of sustainable companies.
With regard to the limitations of this paper, the study has been carried out within the
area of the Valencia Autonomous Region, on a sample made up of entrepreneurs aged
under 30 years or aged under 30 years with older co-entrepreneurs, all of whom are appli-
cants for financial support initiatives managed by the IVAJ. All this poses some limitations
on the possibilities of generalizing the findings. It is therefore advisable for subsequent
research to replicate the study in a different geographical area. It would also be appropriate
to employ a sample comprising entrepreneurs of any age, which would probably make pre-
vious experience play a more determinant role when explaining the survival chances of
firms. Likewise, it would be advisable to examine the role played by the business plan
in those firms that do not intend to use it as a means of obtaining public support.
Acknowledgements
We are very grateful to the staff of the Program Management and Planning Service of
Valencia Youth Institute, and especially to Mrs Silvia Albert Guardiola.
Notes
1. All three papers have been quoted by Schutjens and Wever (2000).
2. According to the criteria of the IVAJ, a social venture is a firm dedicated to activities that promote
equal opportunities (integration), environmental improvement, technological innovation, organ-
izational innovation, education and training for the integration or entrepreneurial cooperation.
3. When evaluating a financial subsidy application, the IVAJ takes into consideration, besides these
three factors, an appraisal of the conditions and requirements of the entrepreneur or entrepreneurs
and the social interest of the firm. The scoring on these two last items has not been considered
because it does not evaluate business plan’s quality, but the entrepreneur’s profile, the type of
investment made, the amount of employment generated, etc. They are basically used to boost
those projects that adhere more closely to the ideal profiles of entrepreneur and firm the IVAJ
aims to encourage.
4. The odds ratio is the ratio between the probability of not surviving and the probability of
surviving.
5. The lower the 22LL value the better the goodness of fit. In each step of the logit model speci-
fication, 22LL value has to decrease.
6. R
2
coefficient of Nagelkerke shows the ratio of explained variance by the model. Its value varies
from 0 to 1.
References
Acs, Z.J., Arenius, P., Hay, M., & Minniti, M. (2005). Global entrepreneurship monitor: 2004 execu-
tive report. Babson Park, MA: Babson College, and London: London Business School.
2414
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Acs, Z.J., Armington, C., & Zhang, T. (2007). The determinants of new firm survival across regional
economies: The role of human capital stock and knowledge spillover. Papers in Regional
Science, 86(3), 367 – 391.
Aldrich, H., Staber, U., Zimmer, C., & Beggs, J. (1989). Minimalism and mortality: Patterns of
disbanding among American trade associations in the 20th century. In J. Singh (Ed.),
Organizational evolution: New directions (pp. 21 – 52). Beverly Hills: Sage.
Alpkan, L., Bulut, C., Gunday, G., Ulusoy, G., & Kilic, K. (2010). Organizational support for
intrapreneurship and its interaction with human capital to enhance innovative performance.
Management Decision, 48(5), 732 – 755.
Alstete, J.W. (2008). Aspects of entrepreneurial success. Journal of Small Business and Enterprise
Development, 15(3), 584 – 594.
Anderse´n, J. (2011). Strategic resources and firm performance. Management Decision, 49(1),
87 – 98.
Andersen, T.J. (2004). Integrating decentralized strategy making and strategic planning processes in
dynamic environments. Journal of Management Studies, 41(8), 1271 – 1299.
Arendt, S., & Brettel, M. (2010). Understanding the influence of corporate social responsibility on
corporate identity, image, and firm performance. Management Decision, 48(10), 1469 – 1492.
Argawal, R., & Audretsch, D.B. (2001). Does entry size matter? The impact of the life cycle and
technology on firm survival. The Journal of Industrial Economics, 49(1), 21 – 43.
Armington, C., & Acs, Z. (2002). The determinants of regional variation in new firm formation.
Regional Studies, 36(1), 33 – 45.
Aspara, J., Lamberg, J.A., Laukia, A., & Tikkanen, H. (2011). Strategic management of business
model transformation: Lessons from Nokia. Management Decision, 49(4), 622 – 647.
Association for Project Management. (2006). APM body of knowledge (5th ed.). Buckinghamshire:
APM Publishing. Retrieved from http://www.apm.org.uk
Astebro, T., & Bernhardt, I. (2003). Start-up financing, owner characteristics and survival. Journal of
Economics and Business, 55(4), 303 – 320.
Audretsch, D.B. (1991). New firms survival and the technological regime. The Review of Economics
and Statistics, 73(3), 441 – 450.
Audretsch, D.B., & Thurik, R. (2001). Linking entrepreneurship to growth (OECD Science,
Technology and Industry Working Papers 2001/2). Paris, France: OECD Publishing.
Bates, T. (1997). Race, self-employment and upward mobility: An illusive American dream.
Washington, DC: John Hopkins University Press.
Becker, G.S. (1975). Human capital. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Bourne, L. (2011). Advising upwards: Managing the perceptions and expectations of senior
management stakeholders. Management Decision, 49(6), 1001 – 1023.
Brews, P., & Hunt, M. (1999). Learning to plan and planning to learn: Resolving the planning school/
learning school debate. Strategic Management Journal, 20(10), 889 – 913.
Brockhaus, R.H. (1982). The psychology of the entrepreneur. In C.A. Kent, D.L. Sexton, & K.H.
Vesper (Eds.), Encyclopedia of entrepreneurship (pp. 39 – 56). Englewood Cliffs, NJ:
Prentice Hall.
Brockhaus, R.H., & Horwitz, P.S. (1986). The psychology of entrepreneur. In D.L. Sexton & W.
Smillor (Eds.), The art and science of entrepreneurship (pp. 25 – 49). Cambridge: Ballinger
Publishing Firm.
Bru¨derl, J., Preisendo¨rfer, P., & Ziegler, R. (1992). Survival chances of newly founded business
organizations. American Sociological Review, 57(2), 227 – 242.
Bru¨derl, J., & Schussler, R. (1990). Organizational mortality: The liabilities of newness and
adolescence. Administrative Science Quarterly, 35(3), 530 – 547.
Ca´ceres, R., Guzma´n, J., & Rekowski, M. (2011). Firms as source of variety in innovation: Influence
of size and sector. International Entrepreneurship and Management Journal, 7(3), 357 – 372.
Ca´ceres-Carrasco, F.R., & Guzma´n-Cuevas, J. (2010). Functional and productive dependence: New
characteristics for the analysis of enterprises from a macroeconomic view. International
Entrepreneurship and Management Journal, 6(2), 117 – 130.
Caneda, A., & Garcı´a, O. (2008, September). Factores clave para el ‘e´xito infantil’ de las nuevas
empresas. Paper presented at XVIII National Conference of ACEDE, Leo´n.
Carree, M., Van Stel, A., Thurik, R., & Wenekers, S. (2002). Economic development and business
ownership: An analysis using data of 23 OECD countries in the period 1976 – 1996. Small
Business Economics, 19(3), 271 – 290.
The Service Industries Journal
2415
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Carroll, G.R., & Delacroix, J. (1982). Organizational mortality in the newspaper industries of
Argentina and Ireland: An ecological approach. Administrative Science Quarterly, 27(2),
169 – 198.
Carroll, G.R., & Huo, Y. (1988). Organizational and electoral paradoxes of the Knights of Labor. In
G.R. Carroll (Ed.), Ecological models of organizations (pp. 175 – 194). Cambridge, MA:
Ballinger.
Carter, N.M., Stearns, T.M., Reynolds, P.D., & Miller, B.A. (1994). New venture strategies: Theory
development with an empirical base. Strategic Management Journal, 15(1), 21 – 41.
Cassia, L., & Colombelli, A. (2010). Growth factors in medium-sized enterprises: The case of an
Italian region. International Entrepreneurship and Management Journal, 6(4), 437 – 458.
Castrogiovanni, G.J. (1996). Pre-start up planning and the survival of new small business:
Theoretical linkages. Journal of Management, 22(6), 801 – 822.
Cavalcante, S., Kesting, P., & Ulhøi, J. (2011). Business model dynamics and innovation:
(Re)establishing the missing linkages. Management Decision, 49(8), 1327 – 1342.
Cegarra-Navarro, J.G., Sa´nchez-Vidal, M.E., & Cegarra-Leiva, D. (2011). Balancing exploration
and exploitation of knowledge through an unlearning context: An empirical investigation in
SMEs. Management Decision, 49(7), 1099 – 1119.
Collyer, S., & Warren, C.M.J. (2009). Project management approaches for dynamic environments.
International Journal of Project Management, 27(4), 355 – 364.
Comeche, J.M., & Loras, J. (2010). The influence of variables of attitude on collective entre-
preneurship. International Entrepreneurship and Management Journal, 6(1), 23 – 38.
Cooper, A.C., Gimeno-Gaston, F.J., & Woo, C.Y. (1994). Initial human and financial capital as
predictors of new venture performance. Journal of Business Venturing, 9(5), 371 – 395.
Cotis, J.P. (2007, June 10 and 11). Entrepreneurship as an engine for growth: Evidence and policy
challenges. Conference presented at GEM Forum-Entrepreneurship: Setting the development
agenda, London.
Davidsson, P., & Wiklund, J. (2001). Levels of analysis in entrepreneurship research: Current
research practice and suggestions for the future. Entrepreneurship Theory & Practice,
25(4), 81 – 100.
Davis, S., Haltwanger, J., & Schuh, S. (1994). Small business and job creation: Dissecting the myth
and reassessing the facts. Small Business Economics, 29(3), 13 – 21.
Davis, S., Haltwanger, J., & Schuh, S. (1996). Job creation and destruction. Cambridge, MA: MIT
Press.
Doutriaux, J. (1992). Emerging high-tech firms: How durable are their comparative start-up
advantages. Journal of Business Venturing, 7(4), 303 – 322.
Dunne, P., & Hughes, A. (1994). Age, size, growth and survival: UK companies in the 80s. The
Journal of Industrial Economics, 42(2), 115 – 140.
Dyke, L.S., Fisher, E.M., & Reuber, A.R. (1992). An inter-industry examination of the impact of
owner experience on firm performance. Journal of Small Business Management, 30(4),
72 – 87.
Fichman, M., & Levinthal, D.A. (1991). Honeymoons and the liability of adolescence: A new
perspective on duration dependence in social and organizational relationships. Academy of
Management Review, 16(2), 442 – 468.
Franco, M., & Haase, H. (2010). Failure factors in small and medium-sized enterprises: Qualitative
study from an attributional perspective. International Entrepreneurship and Management
Journal, 6(4), 503 – 521.
Freeman, J., Carroll, G.R., & Hannan, M.T. (1983). The liability of newness: Age dependence in
organizational death rates. American Sociological Review, 48(5), 692 – 710.
Ga´mez-Gonza´lez, J., Rondan-Catalun˜a, F.J., Diez-De Castro, E.C., & Navarro-Garcia, A. (2010).
Toward an international code of franchising. Management Decision, 48(10), 1568 – 1595.
Garcı´a, D., Arago´n, A., Bastida, F., Calvo, A., Casani, F., Gallego, A.M., . . ., Sa´nchez, J.P. (2002).
Factores determinantes de la eficiencia y rentabilidad de las Pyme en Espan˜a. Madrid:
AECA.
Gido, J., & Clements, J.P. (2003). Successful project management. Mason, OH: South-Western
College Publishing.
Gimeno, J., Folta, T., Cooper, A., & Woo, C. (1997). Survival of the fittest? Entrepreneurial human
capital and the persistence of underperforming firms. Administrative Science Quarterly, 42(4),
750 – 783.
2416
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Goktan, A.B., & Miles, G. (2011). Innovation speed and radicalness: Are they inversely related.
Management Decision, 49(4), 533 – 547.
Grant, R.M. (2003). Strategic planning in a turbulent environment: Evidence from the oil majors.
Strategic Management Journal, 24(6), 491 – 517.
Gray, C.F., & Larson, E.W. (2002). Project management: The managerial process. Boston, MA:
Irwin/McGraw-Hill.
Haber, S., & Reichel, A. (2005). Identifying performance measures of small ventures – the case of
the tourism industry. Journal of Small Business Management, 43(3), 257 – 286.
Halliday, T.C., Powell, M.J., & Granfors, M.W. (1987). Minimalist organizations: Vital events in
state bar associations, 1870 – 1930. American Sociological Review, 52(4), 456 – 471.
Hannan, M.T., & Freeman, J. (1977). The population ecology of organizations. American Journal of
Sociology, 82(5), 929 – 964.
Hannan, M.T., & Freeman, J. (1989). Organizational ecology. Cambridge, MA: Harvard University
Press.
Hart, S.L., & Banbury, C. (1994). How strategy-making processes can make a difference. Strategic
Management Journal, 15(4), 251 – 269.
Headd, B. (2003). Redefining business success: Distinguishing between closure and failure. Small
Business Economics, 21(1), 51 – 61.
Herron, L., & Robinson, R.B. (1993). A structural model of the effects of entrepreneurial
characteristics on venture performance. Journal of Business Venturing, 18(3), 281 – 294.
Ho, Y., & Wong, P. (2007). Financing, regulatory costs and entrepreneurial propensity. Small
Business Economics, 28(2), 187 – 204.
Hormiga, E., Batista-Canino, R.M., & Sa´nchez-Medina, A. (2011). The role of intellectual capital in
the success of new ventures. International Entrepreneurship and Management Journal, 7(1),
71 – 92.
Hotho, S., & Champion, K. (2011). Small businesses in the new creative industries: Innovation as a
people management challenge. Management Decision, 49(1), 29 – 54.
Huang, J.Y., Chou, T.C., & Lee, G.G. (2010). Imitative innovation strategies: Understanding
resource management of competent followers. Management Decision, 48(6), 952 – 975.
Huarng, K.H., & Yu, T.H.K. (2011). Entrepreneurship, process innovation and value creation by a
non-profit SME. Management Decision, 49(2), 284 – 296.
International Project Management Association. (2009). IPMA Project Management Competence
Baseline Version 3.0. Zaltbommel, Netherlands: Van Haren Publishing. Retrieved from
www.vanharen.net
Johnson, P. (2004). Differences in regional firm formation rates. A decomposition analysis.
Entrepreneurship Theory and Practice, 28(5), 431 – 445.
Kautonen, T., & Palmroos, J. (2010). The impact of a necessity-based start-up on subsequent
entrepreneurial satisfaction. International Entrepreneurship and Management Journal,
6(3), 285 – 300.
Keasy, K., & Watson, R. (1991). The state of the art of small business failure prediction:
Achievements and prognosis. International Small Business Journal, 4(9), 11 – 29.
Keeley, R.H., & Roure, J.B. (1990). Management strategy and industry structure as influences on the
success of new firms: A structural model. Management Science, 36(10), 1256 – 1267.
Knaup, A.E. (2005). Survival and longevity in the business employment dynamics database. Monthly
Labor Review, 128(5), 50 – 56.
Kongolo, M. (2010). Job creation versus job shedding and the role of SMEs in economic develop-
ment. African Journal of Business Management, 4(11), 2288 – 2295.
Korunka, C., Kessler, A., Frank, H., & Lueger, M. (2010). Personal characteristics, resources, and
environment
as
predictors
of
business
survival.
Journal
of
Occupational
and
Organizational Psychology, 83(4), 1025 – 1051.
Krasniqi, B.A. (2010). Are small firms really credit constrained? Empirical evidence from Kosova.
International Entrepreneurship and Management Journal, 6(4), 459 – 479.
Kwak, Y.H., & Anbari, F.T. (2009). Analysing project management research: Perspectives from top
management journal. International Journal of Project Management, 27(5), 435 – 446.
Letowski, A. (2004). Le Devenir des Entrepreneurs Cre´ateurs ayant Cesse´ L’exploitation de Leur
Enterprise. Paris: Direction des Entreprises Commerciales, Artisanales et des Services
(DECAS).
The Service Industries Journal
2417
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Lin, E., Lin, T.M.Y., & Lin, B.W. (2010). New high-tech venturing as process of resource
accumulation. Management Decision, 48(8), 1230 – 1246.
Lindblom, A., & Tikkanen, H. (2010). Knowledge creation and business format franchising.
Management Decision, 48(2), 179 – 188.
Liu, H.Y., & Hsu, C.W. (2011). Antecedents and consequences of corporate diversification: A
dynamic capabilities perspective. Management Decision, 49(9), 1510 – 1534.
Lo´pez-Garcı´a, P., & Puente, S. (2006, April). Rasgos ba´sicos de la supervivencia de empresas en
Espan˜a. Boletı´n Econo´mico del Banco de Espan˜a.
Luk, S. (1996). Success in Hong Kong: Factors self-reported by successful small business owners.
Journal of Small Business Management, 34(3), 68 – 75.
Lussier, R.N. (1995). A nonfinancial business success versus failure prediction model for young
firms. Journal of Small Business Management, 33(1), 8 – 20.
Lussier, R.N., & Halabi, C.E. (2010). A three-country comparison of the business success versus
failure prediction model. Journal of Small Business Management, 48(3), 360 – 377.
Lussier, R.N., & Pfeifer, S. (2001). A cross-national prediction model for business success. Journal
of Small Business Management, 39(3), 228 – 239.
Mainardes, E.W., Alves, H., & Raposo, M. (2011). Stakeholder theory: Issues to resolve.
Management Decision, 49(2), 226 – 252.
McDougall, P.P., Covin, J.G., Robinson, R.B., & Herron, L. (1994). The effect of industry growth
and strategic breadth on new venture performance and strategy content. Strategic
Management Journal, 15(7), 537 – 554.
McDougall, P.P., Robinson, R.B., & DeNisi, A.S. (1992). Modelling new venture performance: An
analysis of new ventures strategy, industry structure and venture origin. Journal of Business
Venturing, 7(4), 267 – 289.
Mele´ndez, H. (2005). Plan de negocios y ana´lisis de inversiones. Bucaramanga: Universidad Santo
Toma´s.
Minniti, M., Bygrave, W.D., & Autio, E. (2006). Global entrepreneurship monitor. 2005 executive
report. Wellesley, MA: Babson College and London: London Business School.
Mintzberg, H., & Lampel, J. (1999). Reflecting on the strategy process. Sloan Management Review,
40(3), 21 – 30.
Naranjo-Valencia, J.C., Jime´nez-Jime´nez, D., & Sanz-Valle, R. (2011). Innovation or imitation?
The role of organizational culture. Management Decision, 49(1), 55 – 72.
Nelson, R.R., & Winter, S.G. (1982). An evolutionary theory of economic change. Cambridge, MA:
Belknap Press of Harvard University Press.
Papke-Shields, K.E., Beise, C., & Quan, J. (2010). Do project managers practice what they preach,
and does it matter to project success? International Journal of Project Management, 28(7),
650 – 662.
Park, Y.R., Lee, J.Y., & Hong, S. (2011). Effects of international entry-order strategies on foreign
subsidiary exit: The case of Korean chaebols. Management Decision, 49(9), 1471 – 1488.
Pen˜a, I. (2002). Intellectual capital and business start up success. Journal of Intellectual Capital,
3(2), 180 – 198.
Phillips, B.D., & Kirchhoff, B.A. (1989). Formation, growth and survival: Small firm dynamics in
the US economy. Small Business Economics, 1(1), 65 – 74.
Pich, M.T., Loch, C.H., & De Meyer, A. (2002). On uncertainty, ambiguity, and complexity in
project management. Management Science, 48(8), 1008 – 1023.
PMIw (1996). A guide to the project management body of knowledge. Newton Square, PA: Project
Management Institute.
Reuber, A.R., & Fisher, E. (1999). Understanding the consequences of founders’ experience. Journal
of Small Business Management, 37(2), 30 – 45.
Reynolds, P., Storey, D.J., & Westhead, P. (1994). Cross-national comparisons of the variation in
new firm formation rates. Regional Studies, 28(4), 443 – 456.
Robb, A.M., & Fairlie, R.W. (2009). Determinants of business success: An examination of Asian-
owned businesses in the USA. Journal of Population Economics, 22(4), 827 – 858.
Ruano Pardo, S. (2001). PYME y Grandes Empresas: Caracterı´sticas Diferenciales Frente a la
Creacio´n y Destruccio´n de Empleo. Papeles de Economı´a Espan˜ola, 89 – 90, 364 – 384.
Salavou, H. (2010). Strategy types of service firms: Evidence from Greece. Management Decision,
48(7), 1033 – 1047.
2418
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Sapag, N., & Sapag, R. (2003). Preparacio´n y evaluacio´n de proyectos (4th ed.). Me´xico: McGraw-
Hill.
Sapienza, H.J., & Grimm, C.M. (1997). Founder characteristics, start-up processes, and strategy/
structure variables as predictors of shortline railroad performance. Entrepreneurship
Theory and Practice, 22(1), 5 – 24.
Schiller, B.R., & Crewson, P.E. (1997). Entrepreneurial origins: A longitudinal inquiry. Economic
Inquiry, 35(3), 523 – 531.
Schreyer, P. (1996). SMEs and employment creation: Overview of selected quantitative studies in
OECD member countries (OECD Science, Technology and Industry Working Papers,
1996/04). OECD Publishing. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1787/374052760815
Schutjens, V.A.J.M., & Wever, E. (2000). Determinants of new firm success. Papers in Regional
Science, 79(2), 135 – 159.
Sebora, T.C., & Theerapatvong, T. (2010). Corporate entrepreneurship: A test of external and
internal influences on managers’ idea generation, risk taking, and proactiveness.
International Entrepreneurship and Management Journal, 6(3), 331 – 350.
Sense, A., & Fernando, M. (2011). The spiritual identity of projects. International Journal of Project
Management, 29(5), 504 – 513.
Shy, O. (2011). A short survey of network economics. Review of Industrial Organization, 38(2),
119 – 149.
Singh, J.V., Tucker, D.J., & House, R.J. (1986). Organizational legitimacy and the liability of
newness. Administrative Science Quarterly, 31(2), 171 – 193.
Smolarski, J., & Kut, C. (2011). The impact of venture capital financing method on SME
performance and internationalization. International Entrepreneurship and Management
Journal, 7(1), 39 – 55.
Sonmez, M., & Moorhouse, A. (2010). Purchasing professional services: Which decision criteria?
Management Decision, 48(2), 189 – 206.
Sorenson, O., & Audia, P.G. (2000). The social structure of entrepreneurial activity: Geographic
concentration of footwear production in the US, 1940–1989. American Journal of Sociology,
106(2), 424–462.
Stinchcombe, A.L. (1965). Social structure and organizations. In J.G. March (Ed.), Handbook of
organizations (pp. 142 – 193). Chicago, IL: Rand McNally & Firm.
Storey, D.J. (1994). Understanding the small business sector. London: Routledge.
Tama´sy, C. (2006). Determinants of regional entrepreneurship dynamics in contemporary Germany:
A conceptual and empirical analysis. Regional Studies, 40(4), 365 – 384.
Tama´sy, C. (2011). Geographies of crisis. Dialogues in Human Geography, 1(3), 361 – 363.
Toledano, N., & Urbano, D. (2007). Polı´ticas de apoyo a la creacio´n de empresas en Espan˜a: Un
estudio de casos. Boletı´n Econo´mico de ICE, 2905, 33 – 46.
Turner, J.R., & Mu¨ller, R. (2003). On the nature of the project as a temporary organization.
International Journal of Project Management, 21(1), 1 – 8.
Ullah, F., Abbas, Q., & Akbar, S. (2010). The relevance of pecking order hypothesis for the financing
of computer software and biotechnology small firms: Some UK evidence. International
Entrepreneurship and Management Journal, 6(3), 301 – 315.
Van de Ven, A.H., Hudson, R., & Schroeder, D.R. (1984). Designing new business start-ups:
Entrepreneurial, organizational and ecological considerations. Journal of Management,
10(1), 89 – 107.
Van Praag, C.M. (1996). Determinants of successful entrepreneurship. Amsterdam: Thesis
Publishers.
Van Praag, C.M. (2003). Business survival and success of young small business owners. Small
Business Economics, 21(1), 1 – 17.
Van Praag, C., & Cramer, J. (2001). The roots of entrepreneurship and labour demand: Individual
ability and low risk aversion. Economica, 68(269), 45 – 62.
Van Stel, A., Storey, D.J., & Thurik, A.R. (2007). The effect of business regulations on nascent and
young business entrepreneurship. Small Business Economics, 28(2), 171 – 186.
Varela, R. (2001). Innovacio´n empresarial: Arte y ciencia en la creacio´n de empresas (2nd ed.).
Bogota´: Pearson Education.
Visscher, K., & Visscher-Voerman, J.I.A. (2010). Organizational design approaches in management
consulting. Management Decision, 48(5), 713 – 731.
The Service Industries Journal
2419
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 


Wakkee, I., Elfring, T., & Monaghan, S. (2010). Creating entrepreneurial employees in traditional
service sectors. The role of coaching and self-efficacy. International Entrepreneurship and
Management Journal, 6(1), 1 – 21.
West, G., & Noel, T. (2009). The impact of knowledge resources on new venture performance.
Journal of Small Business Management, 47(1), 1 – 22.
Whittington, R. (2006). Completing the practice turn in strategy research. Organization Studies,
27(5), 613 – 634.
Wilson, D.C., & Jarzabkowski, P. (2004). Thinking and acting strategically: New challenges for
interrogating strategy. European Management Review, 1(1), 14 – 20.
Yang, T.T., & Li, C.R. (2011). Competence exploration and exploitation in new product development:
The moderating effects of environmental dynamism and competitiveness. Management
Decision, 49(9), 1444–1470.
Zhang, J., & Duan, Y. (2010). The impact of different types of market orientation on product inno-
vation performance: Evidence from Chinese manufacturers. Management Decision, 48(6),
849 – 867.
2420
R. Ferna´ndez-Guerrero et al.
Downloaded by [University of Valencia] at 09:48 23 September 2012 
View publication stats

Download 230.72 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling