The relation between external governance environment and over-investment: Evidence from industry regulation
Notice bibliographique
Résumé
Based on the Law and Finance theory, and the regulatory capture theory, external governance environment and industrial regulations can exert a certain influence on corporate overinvestment.On the basis of qualitative analysis of the relationship between external governance environment and corporate over-investment under different industrial regulation conditions, this paper, using data of non-financial companies listed in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges in the period 2001-2010, describes the regional distribution characteristics of over-investment of Chinese listed companies, and establishes an OLS regression model of the relationship between external governance environment and over-investment.The study respectively groups data from regulated and non-regulated industries as a sample and empirically tests the OLS regression model.Results show that: from the perspective of economic geography, there exists a local spatial cluster phenomenon in the distribution of over-investment of listed companies in regulated industries, while non-regulated industries conform to no regularity.In regulated industries, external governance environment factors (level of government intervention, rule of law and financial development) may exert a significant negative influence on the degree of over-investment of listed companies, but on non-regulated industries, their effect is reversed.Also, government intervention, legal enforcement and financial development are positively correlated to over-investment.Further research indicates that, compared with government intervention and financial development, legal enforcement influences over-investment the most.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».