The development of German new technology-based firms from a resource-based view

The author analyzed three different perspectives of the development of new technology-based firms (NTBFs) from the resource-based view. The first article discusses how the resource base impacts the internationalization behavior of German NTBFs. Some companies go international early, some internationalize only after a few years. We argued that the resource base is a substantial factor determining if a NTBF will internationalize or not. In the second article, we analyze how the resource base impacts the survival of German NTBFs. We argued that a lack of sufficient resources can lead to early business failure. We further state that the different resources are necessary to fulfill the requirements within the development phases of the NTBF. To broaden our perspective we combined the resource-based view with the market view. In the third article, we analyzed how the resource base impacts the business model innovation of NTBFs. The business model for NTBFs must often be tailored to fulfill the requirements of potential customers or to further grow the business. A sufficient resource base is necessary to be able to change the business model and buffer the transition phase.:1 Introduction 2 Research gap 3 Different themes on NTBF research 4 The resource-based perspective 5 Corresponding research project 6 Scientific contribution for the doctoral thesis 7 Further academic and practical contributions 8 Acknowledgement 9 Literature 10 Declaration of authorship 11 Appendi

Applying social network analysis to identify project critical success factors

A key challenge in project management is to understand to which extent the dynamic interactions between the different project people—through formal and informal networks of collaboration that temporarily emerge across a project´s lifecycle—throughout all the phases of a project lifecycle, influence a project’s outcome. This challenge has been a growing concern to organizations that deliver projects, due their huge impact in economic, environmental, and social sustainability. In this work, a heuristic two-part model, supported with three scientific fields—project management, risk management, and social network analysis—is proposed, to uncover and measure the extent to which the dynamic interactions of project people—as they work through networks of collaboration—across all the phases of a project lifecycle, influence a project‘s outcome, by first identifying critical success factos regarding five general project collaboration types((1) communication and insight, (2) internal and cross collaboration, (3) know-how and power sharing, (4) clustering, and (5) team work efficiency) by analyzing delivered projects, and second, using those identified critical success factos to provide guidance in upcoming projects regarding the five project collaboration types.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Applying Social Network Analysis to Monitor Risk in Project Management

In today’s business environment it is often argued that if organizations want to achieve sustainable competitive advantages or even just survive, they must excel in performance and innovation to meet complex and unpredictable market demands. Often organizations alone do not always have the necessary resources such as brilliant minds, technologies, know-how, financial support, just to name a few, to properly respond to such market demands. To overcome such constraints organizations usually engage in collaborative working models (such as open innovation (Chesbrough, 2003)), which essentially consist in strategic partnerships with other entities such as other business partners, public institutions, universities, and development centers, just to name a few, whereby the collaborative exchange of resources and capabilities enables achieving their objectives in a faster and more efficient way. However, it is often argued that the lack of effective models to support collaborative initiatives is the biggest obstacle for organizations to engage in a higher frequency in collaborative working models. In project management, one of the biggest challenges that organizations face today as they deliver projects is to distinguish project critical success factors from project critical failure factors regarding how project stakeholders collaborate across the different phases of a project lifecycle. This challenge has been a growing concern particularly in organizations that deliver projects, essentially due to the potential high impact (both, negative and positive) in economic, environmental, and social dimensions. More concretely, this challenge is essentially related to how the dynamic interactions between the different project stakeholders - characterized by the mix of formal and informal networks of relationships that emerge and evolve across the different phases of a project lifecycle, and how these may or not impact project outcomes (success or failure). In this work a heuristic two-part model to address the mentioned challenge is proposed. The development of the proposed model is supported by three distinct but interrelated scientific fields. They are: (1) project management - which contributes with the definitions and structure of a project lifecycle, (2) risk management - which contributes with the standard risk management process framework, and (3) social network analysis - which provides the tools & techniques to identify and quantify the collaborative interactions between entities throughout a project lifecycle. The proposed model was developed to identify and quantitatively measure the extent to which such project participant´s dynamic interactions (also called as dynamic behaviors), influence project outcomes (usually classified as successfully or unsuccessfully delivered). The proposed model in this work named POL Model (which stands for the Project Outcome Likelihood model), has two parts. In part one the proposed model will analyze five key project collaboration types ((1) Communication and Insight, (2) Internal and Cross Boundaries-Collaboration, (3) Know-how sharing and Power, (4) Clustering (variability effect—PSNVar), and (5) Teamwork efficiency) that emerge and evolve in each project phase of a given project lifecycle, by accessing, analyzing and interpreting project data-related collected in three different sources ((1) project meetings, (2) project emails, and (3) through the application of a SNA-based survey) from successfully and unsuccessfully delivered projects. The model will search in both successfully and unsuccessfully delivered projects for unique repeatable behavioral patterns (RBPs) regarding each one of the five key project collaboration types. If the model identifies different RBPs in projects that were successfully delivered from those that were unsuccessfully delivered, such RBPs are classified as critical success factors (CSFs). If not, then no CSFs are identified. If the latter outcome is the case, then, according to the proposed model in this work, collaborative projects outcomes (successful or unsuccessful) are not influenced by the dynamic interactions of project participants that emerge and evolve across the different phases of a given project lifecycle. Once part 1 of the POL model is concluded, and if CSFs have been found, then part two can initiate. In part two the POL model will provide guidance to an ongoing or upcoming project by analyzing the deviation between an actual project evolution (actual state), and the CSFs identified in part 1 regarding each one of the already mentioned five key project collaboration types.No atual ambiente económico e social, é muitas vezes afirmado que se as organizações pretendem alcançar vantagens competitivas sustentáveis ou simplesmente sobreviver, elas têm de ser capazes de atingir elevados níveis de performance e inovação. No entanto, a maioria das organizações, por si só, nem sempre têm as capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás crescentes atuais e futuras necessidades dos mercados. Tais capacidades como, mentes brilhantes, tecnologias de ponta, acesso a informação mais restrita e vital, conhecimento adquirido, experiência em várias dimensões, entre outras, normalmente só estão ao alcance de algumas organizações. Para tentarem ultrapassar este obstáculo, as organizações que por si só não dispõem ou não consegue adquirir as tais capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás tais exigências por parte do ecossistema dos mercados, procuram encontrar soluções por outras formas. Uma das formas que ao longo dos últimos anos tem tido uma crescente procura consiste essencialmente em partilhar recursos e capacidades através do estabelecimento de parcerias estratégicas com outras organizações, tais como universidades, institutos, parceiros de negócio, ou mesmo concorrentes diretos e indiretos. Estas tais parcerias estratégicas são essencialmente denominadas de modelos organizacionais colaborativos que permitem ás organizações participantes obter benefícios que de uma forma individual nunca conseguiriam atingir (Camarinha-Matos, & Afsarmanesh, 2006; Arana & Castellano, 2010). Um modelo que se tornou muito popular nos últimos anos, é o modelo de inovação aberta (Open Innovation, ou simplesmente OI”) proposto por Chesbrough, (2003). Chesbrough defende que para que as organizações consigam atingir resultados mais positivos e mais rápidos estas deveriam optar por trabalharem em conjunto (colaborarem) no desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações, tendo por base essencial, a troca supervisionada de informação, ideias, recursos (materiais e imateriais) entre as organizações participantes. E de referir ainda que este modelo de colaboração que potencialmente trás consideráveis benefícios ás organizações tais como a partilha de riscos e oportunidades, um acelerado time-to-market de produtos e serviços desenvolvidos, otimização ou criação de produtos e serviços a um preço muito mais baixo, entre muitos outros, é contrário ao modelo que ainda é tradicionalmente adotado pela maioria das organizações que assenta essencialmente num processo de inovação fechada em que as organizações não partilham recursos e capacidades no processo de desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações. No entanto, a realidade mostra que não só potenciais benefícios resultam dessas parcerias estratégicas. De acordo com literatura consultada, de um modo geral, são muitas as organizações, que ainda têm receio de optar por estes modelos de parcerias estratégicas que envolvem a partilha ativa e supervisionada de informação, ideias, e recursos, essencialmente devido á falta de modelos que permitam uma eficiente gestão das diferentes dinâmicas colaborativas que existem dentro, e entre diferentes organizações (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Este aspeto, de acordo com a literatura consultada, tem ainda mais peso na limitação da entrada das organizações em modelos colaborativos como o Open Innovation, do que propriamente aspetos técnicos (Deichmann et al., 2017). De acordo com varia literatura consultada um dos maiores desafios que as organizações atualmente enfrentam, é a capacidade de identificar fatores críticos relacionadas com a colaboração que levam projetos e operações a ter um desfecho com sucesso (Workday studios, 2018; Arena, 2018; Nunes & Abreu, 2020(c); Nunes & Abreu, 2020). Na verdade, esta preocupação tem crescido exponencialmente ao longo dos últimos anos essencialmente devido á crescente perceção dos elevado impactos (negativos e positivos) que este fator projeta no seio das organizações. No entanto, embora este tema está ainda muito pouco explorado, em gestão de projetos, cada vez mais cresce o interesse de perceber a relação entre o sucesso e o insucesso de projetos com as diferentes interações dinâmicas que emergem e evoluem entre pessoas, grupos, departamentos e organizações que executam projetos (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Dada a importância deste aspeto, é proposto neste trabalho um modelo que tem como principal objetivo contribuir para a identificação de fatores críticos de sucesso relativos á gestão das interações dinâmicas entre organizações em ambientes de projetos. Neste trabalho é apresentado um modelo heurístico composto de duas partes (parte 1 e parte 2), onde o seu desenvolvimento foi apoiado em três áreas científicas ((1) gestão de projetos, (2) gestão do risco, e (3) análise de redes socias) e que tem como principal objetivo a identificação da importância (de uma forma mensurável) das diferentes interações dinâmicas entre pessoas que trabalham num ambiente de projetos no desfecho desses mesmos projetos. Cada uma das áreas científicas acima mencionadas contribui de forma única para o modelo proposto neste trabalho. A área científica de gestão de projetos (1), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e estrutura de um projeto, onde inclui as definições de projeto, gestão de projeto, fases de um projeto, ciclo de vida de um projeto, entre outras. A área científica de gestão do risco (2), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições de risco, e gestão de risco, e com os processos e estrutura de análise mais utilizados na identificação, tratamento e controle do risco. Finalmente, a área científica de análise de redes socias (3), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e características de rede social, capital social, redes colaborativas, e ainda com as ferramentas e técnicas de análise para quantitativamente medir as interações dinâmicas entre pessoas, grupos, departamentos de uma dada organização, ou mesmo entre organizações diferentes que colaboram na execução de projetos. O modelo proposto neste trabalho de nome POL Model (project outcome likelihood), tem duas partes – parte 1 e parte 2. Na primeira parte o modelo vai analisar cinco tipos dinâmicas chave que emergem e se desenvolvem numa dada rede social de um projeto ao longo das diferentes fases do ciclo de vida de um projeto. Estes cinco tipos chave de dinâmicas são: (1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional, (3) partilha de conhecimento e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa. Para analisar os cinco tipos de dinâmicas chave, o modelo proposto neste trabalho vai utilizar informação recolhida em reuniões de projetos, emails que contenham informação relacionada com tarefas e atividades de projetos, e questionários estrageiros endereçados aos elementos que participam num dado projeto. Uma vez recolhida toda a informação necessária o modelo vai aplicar um serie de técnicas e ferramentas desenvolvidas com base na área científica da análise de redes socias identificar padrões de comportamento de uma forma quantitativa, associados a projetos que tiveram um desfecho com sucesso, e associados a projetos que tiveram um desfecho sem sucesso, relativamente aos cinco tipos genéricos de colaboração dinâmica acima mencionados. Estas técnicas e ferramentas consistem essencialmente em métricas que medem a centralidade de uma rede social apoiadas na teoria das grafos (matemática discreta). Se os resultados da aplicação do modelo mostrarem evidentes diferentes padrões de comportamentos relativos as cinco dinâmicas chave de projetos em projetos que tiverem um desfecho com sucesso, de projetos que tiverem um desfecho sem sucesso, conclui-se que foram encontrados fatores críticos de sucesso. Uma vez terminada a parte 1 do modelo, e se fatores críticos foram encontrados, pode-se iniciar a parte 2 do modelo POL. Se por outo lado não forma encontrados fatores críticos, então a segunda parte do modelo não pode ser executada. Na segunda parte (parte 2), o modelo POL essencialmente vai monitorizar o quanto um projeto que esteja em execução está ou não desalinhado com os fatores críticos identificados na parte 1. Na segunda o modelo vai primeiro efetuar uma análise aos cinco tipos chave de colaboração dinâmica ((1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional (3) know-how, partilha de informação e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa) de um projeto que esteja a atualmente decorrer e comparar os resultados obtidos com os fatores críticos identificados na parte 1 do modelo. Por fim em função da quantidade de fatores (métricas) que estejam ou não alinhados com os fatores críticos de sucesso, o modelo calcula uma probabilidade de desfecho (sucesso ou insucesso) do projeto que esta a ser executado. Para efeitos da ilustração do funcionamento, aplicação e validação do modelo proposto neste trabalho, é apresentado no capítulo 6 deste trabalho um caso de estudo de uma real aplicação do modelo POL na execução de um projeto com a participação de várias pessoas com diferentes competências, ao longo de uma especifica fase de um projeto colaborativo. Ao longo do capítulo 6 é possível observar que o modelo proposto neste trabalho identifica de uma forma simples e eficiente diferentes padrões de comportamento existentes em redes colaborativas, o que permite ás organizações correlacionar resultados obtidos da aplicação do modelo, com os diferentes desfechos de projetos (sucesso ou insucesso) e dessa forma identificar quais os fatores críticos de sucesso

Evaluation des impacts simultanes de la localisation, de l'efficacite et du type de produits fabriques sur les performances environnementales et financieres d'une chaine logistique

Les entreprises sont, de plus en plus, poussées à analyser leurs émissions de carbone. Notre recherche s intéresse donc à celles-ci quand elles sont dues au transport et au stockage le long de la chaîne logistique. Pour ce faire, nous avons développé un modèle utilisant la simulation à événements discrets. L outil proposé modélise une stratégie de réponse à la demande et coordonne les flux en Make To Stock. Trois paramètres variables sont pris en compte : la performance industrielle avec l utilisation d un taux de rendement synthétique, la localisation des entreprises et le type de produits fabriqués. Différents scénarii, à politique industrielle et localisation soit homogène soit dégradée soit quelconque et à type de produits différents sont simulés. L objectif est de comparer les critères environnementaux (émissions de carbone) mais aussi financiers (niveau de stock, kilométrage) de ces configurations. Cette méthode est appliquée aux secteurs mécanique et plasturgique. Les principaux objectifs de l étude sont les suivants : développer des références pour la simulation de chaîne logistique et conduire des expériences pertinentes afin d optimiser les chaînes logistiques vertes.Rendering the supply chain more eco-friendly is an innovative idea progressively adopted by industry. Our research focuses on the CO2 emissions along the supply chain due to freight energy use and storage. A supply chain approach by using a discrete event model was developed. Our proposed tool is able to model Re Order Point production management policy (ROP). Moreover, it can consider the main demand response strategy Make To Stock (MTS). Manufacturing capability is also taken into account using an Overall Equipment Effectiveness indicator (OEE). In addition, the location of the firms and their type of products are modeled. Simulations were conducted by varying the manufacturing capacity, the type of product and the firm location in MTS environment and a ROP planning policy. The purpose is to compare supply chain CO2 emissions and financial elements of different configurations. This method is applied to mechanical and plastic industries. The principle objectives of the study are twofold: develop a supply chain simulation benchmark and conduct pertinent experiments to improve green supply chains.ST ETIENNE-ENS des Mines (422182304) / SudocSudocFranceF

Strategic Development of Circular Economy Business in Established Companies : A process approach to business strategy, business model innovation, and collaboration

Kiertotalous mahdollistaa taloudellisesti ja ympäristöllisesti kestävän kasvun. Siksi se on saanut sekä poliittisten päättäjien että yritysten huomion ympäri maailmaa ja eri toimialoilla. Yrityksille kiertotalousliiketoiminta tarjoaa kilpailuetua ja kustannussäästöjä sekä sitouttaa avainkumppaneita. Vakiintuneilla yrityksillä on kuitenkin yhä vaikeuksia toteuttaa kiertotalousliiketoimintaa sen pitkän aikavälin vaikutukset huomioiden, sillä kiertotalous edellyttää nykyisten liiketoimintamallien, liiketoimintastrategioiden ja organisaatiorajat ylittävän yhteistyön perustavanlaatuista uudelleenajattelua. Yritysten tuleekin omaksua strateginen näkökulma johtaakseen onnistuneesti monimutkaista ja -tahoista strategisen kiertotalousliiketoiminnan kehitysprosessia. Kiertotaloutta liiketoimintaparadigmana käsittelevä tutkimusala keskittyy kiertotalousliiketoiminnan operatiiviseen ja staattiseen toteutukseen, mutta epäonnistuu yrityksien kiertotalousliiketoimintamallien ja -strategioiden pitkän tähtäimen kehitysprosessien ohjaamisessa. Yhteistyö on näissä prosesseissa välttämätöntä, mutta sen oikea-aikaiset roolit ovat jääneet vähälle empiiriselle tarkastelulle. Tutkimus vastaa tutkimusaukkoihin yrityskeskeisessä, mutta yhteistyöhön perustuvassa strategisessa kiertotalouden toteutuksessa aiemmin puuttuneella, käytännön pioneeritapauksiin perustuvalla strategisen johtamisen prosessiviitekehyksellä. Strategista kehitystä kohti kiertotalousliiketoimintaa tarkastellaan kolmen tutkimuskysymyksen kautta: Kuinka vakiintuneet yritykset voivat (i) kehittää kiertotalousliiketoimintastrategiaansa ja (ii) innovoida sen kanssa yhteensopivia kiertotalousliiketoimintamalleja? (iii) Miten yhteistyö voi tukea vakiintuneita yrityksiä niiden kiertotalousliiketoiminnan strategisessa kehityksessä? Tämä pragmaattiseen tieteenfilosofiaan nojaava, neljästä julkaisusta koostuva tutkimus tarkastelee kvalitatiivisesti ja prosessuaalisesti empiirisiä moni- ja yksittäistapaustutkimusasetelmia. Runsas haastattelu- ja dokumenttiaineisto on kerätty 12 kiertotalousedelläkävijäyrityksestä, jotka toimivat ympäristöä kuormittavilla toimialoilla kiertotaloudelle suotuisissa institutionaalisissa konteksteissa Suomesta ja Italiasta, ja sen analyysi nojaa abduktiiviseen logiikkaan. Päälöydökset tiivistyvät yhdeksäksi propositioksi ja prosessimalliksi, jossa kiertotalousliiketoimintastrategiaa, kiertotalousliiketoimintamalli-innovaatiota kiertotalousliiketoiminnan yhteistyötä johdetaan yli ajan vakiintuneiden yritysten proaktiivisessa, usein radikaalissa kiertotalousliiketoiminnan strategisen kehityksen prosessissa dynaamisesti toisiinsa kietoutuen. Kiertotalousliiketoimintastrategiaa kehitetään eri painopisteitä sisältävillä strategiasykleillä ja eri ajalliset näkökulmat huomioivalla strategisella päätöksenteolla. Kiertotalousliiketoimintastrategian proaktiivisuutta ja radikaaliutta lisää ympäristöä kuormittava, aikasidonnainen konteksti ja sen toteutus peilautuu kiertotalousliiketoimintamalliin, joka voi rakentua erilaisista linkittyvistä innovaatioista varsinkin radikaaleissa tapauksissa ja tuottaa uutta liiketoimintaa joko kiertotalouslähtöisen yritysstrategian osana tai spin off -hankkeina johdettavaksi. Yhteistyön merkitys kasvaa ajassa: sen erilaiset tunnistetut johtamiskäytännöt mahdollistavat kiertotalousliiketoimintamallin, se tukee kiertotalousliiketoimintastrategian kehittämistä kiihdyttämällä palautepohjaista oppimista ja radikaalia muutosta ja se saa ekosysteemin seuraamaan yrityksen omaa kiertotalousvisiota ohjailemalla toimialan, markkinoiden ja regulaation kehitystä. Tämä tutkimus luo ja täydentää tietoa kiertotalouden liiketoimintaparadigman tutkimusalalla korostaen kiertotalouden strategisia vaikutuksia vakiintuneiden yritysten liiketoiminta- ja yritysstrategioihin ympäristöä kuormittavissa konteksteissa, peräänkuuluttaen muutoksen proaktiivisuutta, radikaaliutta, systeemisyyttä ja aikasidonnaisuuksia. Kiertotalousliiketoimintastrategian osalta tutkimus luo aiemmin puuttuneen määritelmän sen kehitysprosessille ja avaa sen proaktiivista tyyppiä samalla vaihtoehtoisten tyyppien jatkotutkimukselle pohjaa luoden. Kiertotalouden liiketoimintamallien tutkimus täydentyy prosessuaalisella ymmärryksellä erityisesti liittyen niiden radikaaliin innovointiin osana kiertotalousliiketoimintastrategian toteuttamista. Kiertotalousliiketoiminnan yhteistyön tutkimukseen tulokset tuovat uusia näkemyksiä oikea-aikaisen, erilaisia rooleja ajassa saavan yhteistyön valjastamiseen kiertotalousliiketoimintastrategian ja liiketoimintaekosysteemin kehityksen tahtien yhteensovittamiseksi. Tulokset ohjeistavat yritysjohtajia, mihin toimiin heidän tulee ryhtyä ja milloin selviytyäkseen ja rakentaakseen yritykselleen ennakoivasti kilpailuetua eri toimialoilla disruptoivassa kiertotaloussiirtymässä. Päättäjille ja muille organisaatioille tutkimus osoittaa rooleja ja keinoja tukea oikea-aikaisesti yritysten kiertotalouspyrkimyksiä ja samalla yhteisiä talouselämän ja yhteiskunnan kestävän kehityksen tavoitteita. Lopuksi summataan tutkimuksen rajoitteet ja niistä ammentavat houkuttelevat jatkotutkimuskohteet.Circular economy (CE) promises a pathway to decouple economic and environmentally sustainable growth. Therefore, it has gained the attention of both policymakers and companies around the world and across industries. For companies, a shift to CE offers competitive advantage, cost-savings, and engagement with key partners. Nevertheless, established companies struggle to implement CE business in practice and absorb its long-term implications, as CE requires a fundamental rethinking of extant business models, business strategies, and collaborations with other organizations. Hence, companies need to adopt a strategic viewpoint to manage the complex, overarching strategic development process of CE business. To date, research in the field of CE as a business paradigm has focused on operational and static issues in CE implementation but not on guiding established companies in developing circular business models and strategies. Such long-term processes call for inter-organizational collaboration, but the roles and timing of collaborations have been overlooked in CE business research and remain empirically underexplored. This work addresses the gap in company-centric yet collaborative CE implementation as a strategic consideration for established companies’ business by developing a lacked processual and pragmatically valuable strategic management framework, which is based on empiric cases of companies pioneering in CE business. Three research questions are addressed to holistically explore the strategic development of CE business: How can established companies (i) develop circular business strategies and (ii) innovate circular business models aligned with circular business strategy development? (iii) How can collaboration support established companies in their strategic development of CE business? To this end, this pragmatist-based research adopts a qualitative process approach to exploring multiple- and single-case study settings. Twelve cases of CE pioneer companies are sampled from environmentally burdensome industries in CE-driven institutional contexts in Finland and Italy. Rich data obtained from these companies, via interviews, documents, and other secondary data, are analyzed from an abductive approach and the findings are presented across four publications. The key findings are summarized as nine propositions and conceptualized as a process model that captures how circular business strategy, circular business model innovation, and collaboration for CE business dynamically intertwine and can be managed over time in the overarching process of proactive, even radical strategic development of CE business in established companies. The findings reveal that circular business strategy is developed over time through strategic cycles with varied focus areas and intertemporal decision-making. Environmentally burdensome temporal contexts demand it to take particularly proactive and radical forms, and it is implemented through circular business model innovation, which can comprise diverse interlinked innovations and evolve from diversifying to transforming the linear business. Spillovers to spin-off CE business opportunities can be managed under a CE-driven corporate strategy or as spin-off ventures. Collaboration plays an increasingly important role in enabling circular business models with identified managerial practices, in accelerating circular business strategy development with feedback for learning and radical change, and in aligning the ecosystem to the company’s CE vision through the development of industry, markets, and regulation. This dissertation makes several contributions to the literature on CE as a business paradigm. It highlights that the strategic development of CE business in established companies in environmentally burdensome contexts involves proactivity, radicality, systemic change, and temporal considerations. It fills a gap in the circular business strategy stream by defining circular business strategy development and conceptualizing its proactive type, which in turn paves the way for studying other emergent types of this process. It augments the research on circular business models with processual insights on temporality and radical innovation of circular business model undertaken as part of implementing a circular business strategy. Research on collaboration for CE business is enriched with new insights on how collaborations can be harnessed timely to pace and align the development in circular business strategies and in the business ecosystem. The findings inform managerial guidelines on what actions to take and when in established companies for surviving and proactively building long-term competitive advantage in disruptive CE transition across industries. Meanwhile, policymakers and other organizations are encouraged to engage—in a timely fashion and in diverse roles—with companies’ CE efforts to promote shared sustainability goals in the economy and society. This dissertation concludes by discussing the limitations and future research avenues that stem from the insights of this research.COTUTELLE -yhteisväitöskirj