Core or periphery? The effects of country-of-origin agglomerations on the within-country expansion of MNEs
Notice bibliographique
Résumé
textabstractWe show how the initial subnational entry location of foreign multinational enterprises (MNEs) in China influences their subsequent within-country location choices and expansion speed. We distinguish between MNEs that establish their first subsidiary in co-ethnic cores – dense agglomerations of other firms from the same country of origin – and MNEs that locate their first subsidiary in the periphery, i.e., outside of these co-ethnic cores. To identify co-ethnic cores in China, we employ a geo-visualization methodology, which draws the boundaries of cores organically and dynamically over time. We contrast our findings with the prevailing approach of using static administrative boundaries for identifying agglomerations. Our results provide evidence of path dependency, in that (a) entry through subnational locations with strong co-ethnic communities is followed by expansion into other locations where co-ethnic communities are present, and that (b) entry through co-ethnic communities accelerates the pace at which MNEs establish additional subsidiaries in China. We also find that co-ethnic community effects continue to influence within-country MNE activities over time, despite a host of economic, institutional, and investment developments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».