MNC foreign investment and industrial disasters: The moderating role of technological, safety management, and philanthropic capabilities
Notice bibliographique
Résumé
Research Summary : We investigate how industrial disasters can discourage FDI and how MNCs' technological, safety management, and philanthropic capabilities can moderate these effects. Using two unique panel data sets of entry and expansion of U.S. wholly‐owned manufacturing subsidiaries overseas, we found that industrial disasters are associated with reduced foreign entry of wholly‐owned subsidiaries in the disaster industry, but not for all firms in the host country experiencing the disaster. We also found that MNCs' technological, safety management, and philanthropic capabilities can, in some cases, positively moderate the negative relationships between industrial disasters and the foreign entry and expansion of wholly‐owned subsidiaries. Additionally, three‐way interactions with government stability suggest that technological and safety management capabilities substitute government stability in managing industrial disasters, while philanthropic capability complements government stability. Managerial Summary : How can MNCs' technological, safety management, and philanthropic capabilities overcome the effects of industrial disasters such as chemical spills and explosions in host countries? Our results show that industrial disasters are associated with reduced foreign entry of wholly‐owned subsidiaries in the industry in which the industrial disaster occurs, but not for other firms operating in the country experiencing the disaster. However, an MNC's technological capability can, in general, lower the negative consequences of industrial disasters in both the entry and expansion of its wholly‐owned subsidiaries. Regarding the institutional quality of a host country, the results imply that MNCs should develop philanthropic capability when the government stability of the host country is strong, and develop technological and safety management capabilities when the government stability is weak.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».