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Enregistrement W2888111236 · doi:10.1111/ecin.12705

FROM HONEYMOON TO DIVORCE: INSTITUTION QUALITY AND FOREIGN INVESTORS' OWNERSHIP CONSOLIDATION IN CHINA

2018· article· en· W2888111236 sur OpenAlexaff
Qun Bao, Yanling Wang, Hongjun Xie

Notice bibliographique

RevueEconomic Inquiry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)OddsChinaBusinessHoneymoonInstitutionForeign ownershipEquity (law)Quality (philosophy)AccountingForeign direct investmentEconomicsFinancePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In China, joint ventures (JVs) between foreign investors and Chinese local firms were the most popular form of foreign affiliates before 2001. Over time, with policy space to operate as foreign wholly owned (WOs), many foreign investors in JVs chose to consolidate ownership and turned JVs into their WOs. Here, we examine how institution quality affects foreign investors' JV‐to‐WO ownership consolidation odds. For each province‐year, we construct an institution quality index from the business and judicial quality indicators, and further compute a relative quality index to highlight provincial variations. Using more than 43,000 JVs operating in China's 30 provinces over 1998–2007, we find that increases in institution quality decrease the odds of foreign investors to divorce their Chinese local partners. The odds for foreign investors in JVs to consolidate ownerships are significantly higher if they operate in provinces with relatively weaker institution quality. The odds of foreign investors' JV‐to‐WO decision vary with JVs' local firms being state‐owned enterprises (SOEs) and non‐SOEs, with foreign investors' origins from Hong Kong, Macao, and Taiwan (HMT) and other regions (Foreign), and with foreign investors' initial equity positions. Our results are not driven by foreign direct investment policy shocks, and are robust to alternative measures of institution quality. (JEL F23, L23)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
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