Distance factors and target market selection: the moderating effect of market potential
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper is in the domain of marketing strategies of multinational firms. Specifically, it aims to focus on target market selection of multinational firms. Design/methodology/approach Using the cultural, administrative, geographic, and economic distance framework proposed by Ghemawat, the authors offer empirical support for the role of different distance factors on firms' foreign market acquisition behavior. In addition, they examine the moderating role of market potential of a target country on the relationship between distance factors and target market selection. The context of the paper is multinational firms from developing countries. The sample consists of cross‐border acquisitions (CBAs) completed by firms from 18 emerging countries between 1990 and 2006. The authors use ordinary least squares and moderated regression analysis to determine the main effect of distance factors and the interaction effect of market potential. Findings The authors find that while cultural and geographic distance factors have a significant, negative impact on the number of CBAs, administrative and economic distances have a significant, positive effect. They also find that the market potential of target countries significantly moderates the relation between the distance factors and the number of CBAs. Research limitations/implications The results show that the market potential of countries compensates and sometimes even overrides the role of distance. Future studies should expand this research to include industry‐specific factors. Originality/value The paper provides an empirical illustration of Ghemawat's distance framework. In addition, the paper highlights several boundary conditions of the impact of distance factors on firms' internationalization processes. Finally, the study enhances knowledge on foreign market entry behavior of firms from developing countries.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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 ».