Do the Origins of Foreign Direct Investment Matter For Target Firms in Developed Host Countries?
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of foreign direct investment show that multinationals originating from developing countries and with state ownership are increasingly engaging in foreign direct investment (FDI). Yet, the impact of such FDI on target firms in developed host countries has received limited empirical attention. This article contributes to the debate by examining if there are differences in the productivity of target firms where FDI, in the form of partial acquisitions, originates from firms with state ownership or firms from less economically developed home markets. Based on an internalization theory perspective, we assume that the success of a multinational enterprise is contingent on its ability to recombine its own firm-specific advantages with local complementary resources and capabilities. We argue that the level of control obtained by firms of different origins will influence the incentives of the local partner to cooperate, which can negatively impact the productivity pattern of the target firm. We collected data from the oil and gas industry in Canada and the US from 2008-2013. Our panel data analysis suggests that the country of origin affects the productivity pattern of FDI. However, there is no significant difference between the productivity of FDI from state-owned versus non state-owned MNEs, suggesting alternate sources of firm-specific advantages for state-owned MNEs. Our study contributes to the debate of whether the institutional dimensions reflected in different FDI origins impact the sources of FDI benefits.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».