Nation branding for foreign direct investment: an Integrative review and directions for research and strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to address a heretofore neglected area in research, nation branding, for the purpose of attracting foreign direct investment (FDI). It compares and contrasts the well-established literature on decision-making and location choice in FDI with studies in the nascent field of nation branding, with a view to developing directions for future research that result from the identification of research gaps at the intersection point between the two areas. Design/methodology/approach The study is based on a systematic and integrative review of several streams within the relevant literatures, from the theory of decision-making in FDI to the similarities and differences between advertising, promotion, branding and marketing for investment on the part of nations and sub- or supra-national places. Findings Each of the two areas is characterized by lack of consensus as to the principal factors that affect investor and nation decisions and actions, resulting in several knowledge gaps that need to be addressed by new research along the lines suggested in the study. Research limitations/implications A large number of avenues for potential future research are identified, from assessing the importance of target country image in location choice to the adverse effects arising from the emphasis on “promotion” rather than “marketing” on the part of places engaged in nation branding efforts. Practical implications The study examines several problems that affect the practice of nation branding for FDI and points to alternative approaches that may enhance place marketers’ effectiveness in their efforts to attract foreign capital. Originality/value Notwithstanding the global growth of FDI in volume and importance, and the omnipresence of nation branding campaigns to promote exports or attract tourism and investment, there has been virtually no research to date on the core issue, nation branding for FDI. The study uses a strategic perspective that highlights key nation branding issues related to FDI, and FDI issues related to nation branding, and suggests a comprehensive agenda for research in the future.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».