The U.S. Left Behind: The Rise of IPO Activity Around the World
Notice bibliographique
Résumé
During the past two decades, there has been a dramatic change in IPO activity around the world.Though vibrant IPO activity, attributed to better institutions and governance, used to be a strength of the U.S., it no longer is.IPO activity in the U.S. has fallen compared to the rest of the world and U.S. firms go public less than expected based on the economic importance of the U.S. In the early 1990s, the declining U.S. IPO share was due to the extraordinary growth of IPOs in foreign countries; in the 2000s, however, it is due to higher IPO activity abroad combined with lower IPO activity in the U.S. Global IPOs, which are IPOs in which some of the proceeds are raised outside the firm's home country, play a critical role in the increase in IPO activity outside the U.S. The quality of a country's institutions is positively related to its domestic IPO activity and negatively related to its global IPO activity.However, home country institutions are more important in explaining IPO activity in the 1990s than in the 2000s.The evidence is consistent with the view that access to global markets helps firms overcome the obstacles of poor institutions.Finally, we show that the dynamics of global IPO activity and country-level IPO activity are strongly affected by global factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».