Investigating firm heterogeneity in country-of-origin cluster location choice decisions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to analyse which firm-level characteristics drive their location decisions when investing in a foreign country. Focusing on origin clusters, the authors will study the potential influence of the home country context and, in particular, the impact of firm-level factors, both investor- and investment-related, underlying heterogeneity in their location choice decisions. Design/methodology/approach The empirical analysis draws on data gathered from mainland Chinese MNEs that have invested in Germany between 2005 and 2013 (269 firms). The authors chose a single host (Germany) and a single home (China) country for their representativeness and for methodological reasons to control for country effects. The authors used a multinomial logit model to assess the effects of the independent variables on the probability that each of the three location possibilities would be selected. Findings The results suggest that investors preferring co-location in origin clusters have distinct structural and strategic characteristics. From a more structural point of view, Chinese foreign direct investment (FDI) undertaken by smaller firms and those without prior experience in the EU prefer an area where there are other Chinese investors. From a more strategic perspective, these FDI flows are more likely to tap into industry agglomerations when the investors’ objective is strategic asset seeking, and they have less knowledge-intensive investments. Practical implications The findings may be of great practical value to practitioners and policymakers. Knowledge of the advantages and disadvantages of the types of agglomeration networks can help managers to balance the rewards and risks in their decision-making and to select a suitable development path for their FDIs. For policymakers, an understanding of the structure and formation of different groups of firms in one location and the characteristics of investors who may enter the location can help them to improve their regulatory work and to develop policies to attract investments, thereby enhancing local economic development and community stability. Originality/value The research shifts the emphasis of the location choice decision beyond just where to locate toward with whom to collocate. It also contributes to the growing research on emerging market multinationals by providing further insight into understanding of FDI location behavior by firms from emerging economies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».