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Enregistrement W2061920225 · doi:10.1111/1540-5982.00141

Strategic FDI and industrial ownership structure

2002· article· en· W2061920225 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher J. Ellis, Dietrich Fausten

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentIncentivePolitical scienceWelfare economicsBusinessEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We argue that different industrial ownership structures generate different incentives for firms to engage in FDI. A comparison is made between (partially) cooperative structures such as the Japanese kieretsu and Korean chaebol systems and competitive structures such as U.S. firms. It is found that ownership structure has significant implications for the probability of initial FDI. Whether or not a cooperative structure is also coordinated turns out to be crucial in predicting FDI behaviour. This has further implications for the optimal FDI incentives of potential host countries and for how empirical studies might be designed. JEL classification: F10, F21, F23 Stratégie d’investissements directs à l’étranger et structure de propriété de l’industrie. Les auteurs suggèrent que des structures différentes de propriété dans l’industrie engendrent des incitations diverses pour les entreprises à investir directement à l’étranger. On fait des comparaisons entre des structures partiellement coopératives comme celles des kieretsus au Japon et des chaebol en Corée, et des structures concurrentielles comme celles qui existent aux Etats–Unis. Il appert que la structure de propriété a un impact significatif sur la probabilité de faire initialement un investissement direct à l’étranger. Le fait que la structure de coopération engendre aussi une coordination s’avère d’une importance centrale pour prédire le comportement d’investissement direct à l’étranger. Voilà qui a des implications pour le design des incitations à investir par les pays hôtes potentiels, et pour le design des études empiriques de ces phénomènes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,046 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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