An explorative study of trends, distribution and pattern of bilateral cross-border joint ventures (CBJVs)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the trends, distribution and pattern of Indian bilateral cross-border joint venture (CBJV) activity with advanced developed nations (G7 nations) which include the USA, the UK, Japan, France, Germany, Italy and Canada over the 2001-2010 period. Design/methodology/approach Longitudinal data on the population of 201 CBJVs are analyzed using Securities Data Company (SDC) platinum database. Chi-square test of independence is conducted on the parameters for CBJVs collected over a span of 10 years to test interrelations between them. Findings The results of explorative trend analysis and test of interdependence are significantly different from developed countries in terms of interrelation between parent’s nationality, industry classification, broad purpose, period of formation and the equity owned. Research/limitations implications Future work may explore the strategic motivation of both developed and developing nation firms, given the dynamics of CBJVs explored in this paper. The study could also be extended to other developed and developing nation firms CBJVs with Indian firms. Practical implications This study provides a broad-based objective exploratory study of trends and distribution of CBJVs from the standpoint of the developing nations. This helps managers to identify the dynamic industries of CBJVs in India as far as G7 nations are concerned. Social implications The possibility of asymmetric motives of partners in CBJV could not be negated. The role of Indian policymakers also becomes much larger to regulate the monopolistic and anti-competitive practices. Originality/value The longitudinal study serves to present first of its kind systematic analysis of detailed activity of Indian firms in bilateral CBJV formation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».