Profitability of Foreign Direct Investment in Global Cities and Co- Ethnic Clusters
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the profitability of foreign direct investment (FDI) in global cities (GCs), their metropolitan areas (metros), and other locations; and examines the impact of co-ethnic and co- industry FDI concentrations. GCs, metros, and clusters offer multinational enterprises (MNEs) a range of economic, institutional, and ecosystem advantages, but may also present substantial cost and competitive challenges. We use a sample comprising 1,832 unique Japanese subsidiaries in North America across 1,263 MNEs over the years 1990-2013. We apply a multi-level longitudinal analysis model and determine spatially significant clusters using geo-coding, proximal distance, and density analysis. We find that subsidiaries in GCs and metros are about twice as likely to be profitable relative to those in other locations. Services subsidiaries in GCs, and manufacturing subsidiaries in metros outperform peers elsewhere. Co-ethnic clusters improve subsidiary profitability in GCs and metros, but not in other locations. Our study responds to calls to examine the performance of FDI in global cities, and to bridge international business research with economic geography. It informs the subsidiary performance literature and the eclectic paradigm on fine-grained location specific advantages; and provides a large sample, longitudinal baseline to aid subsequent theoretical and empirical research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».