Caught in the crossfire: Dimensions of vulnerability and foreign multinationals' exit from war‐afflicted countries
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : When war occurs in a country, some foreign multinational enterprises ( MNE s) stay on, while others flee. We argue that MNE responses to external threats depend on the firm's vulnerability, which we decompose into exposure (proximity to threat), at‐risk resources (potential for loss), and resilience (capacity for coping). We test the independent and interactive effects of these dimensions using a geo‐referenced sample of 1,162 MNE subsidiaries in 20 war‐afflicted countries between 1987 and 2006. We find that highly valuable resources can become liabilities when exposed to harm, and the best way to cope with external threats may be to exit. Our findings extend the resource‐based view and real options theory by demonstrating the bounded value of resources and options in the face of environmental contingencies . Managerial summary : A recent survey of multinational enterprise ( MNE) executives revealed that 30 percent of the respondents believed that their firms were exposed to collateral damage from war, with more than 90 percent expecting risks to rise. Yet, 25 percent of the executives indicated that their firms had no continuity plan. Our study of MNE s in war‐afflicted countries highlights the costs of not having a response strategy in place. We find that, in war zones, otherwise highly valuable locations and resources can become sources of vulnerability that prompt early withdrawal from a host country. Our work further highlights the value of real options thinking—where structural solutions such as building redundancy into a portfolio of options may exist in advance of problems—for navigating hostile environments . Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».