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Enregistrement W2992571611

An Empirical Research on the Relationship Between Firm Ownership Structure and Technical Innovation: Taking Manager Features as Mediums 1 UNE RECHERCHE EMPIRIQUE SUR LA RELATION ENTRE LA STRUCTURE DE PROPRIETE D'ENTREPRISE ET L'INNOVATION TECHNOLOGIQUE : PRENDRE LES CARACTERISTIQUES DES MANAGERS COMME MEDIAS

2006· article· fr· W2992571611 sur OpenAlexvenueno aff
Xia Dong

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIndustrial organization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The empirical research on the relationship between firm ownership structure and technical innovation is weak in existing research. Based on existing research result, this article empirically studies the influence of manager on relationship between firm ownership structure and technical innovation, by analysing a large sample database. It proves that firm manager is the important link between firm ownership structure and technical innovation. Keywords: ownership structure; attitude of manager; talent of manager; firm technical innovation Resume: La recherche empirique sur la relation entre la structure de propriete d'entreprise et l'innovation technologique est faible dans les recherches existantes. Basee sur le resultat de recherches existantes, cette these fait une recherche empirique sur les influences des managers sur la relation entre la structure proprietaires d'entreprises et l'innovation technologique en analysant une donnee exemplaire immense. Elle prouve que les managers des entreprises sont les liaisons importantes entre la structure de propriete d'entreprise et l'innovation technologique. Mots-cles: Structure proprietaire, attitudes des managers, talents des managers, l'innovation des entreprises technologiques Both firm ownership structure and technical innovation can influence firm achievement. But, research on the relationship between ownership structure and technical innovation of a firm (for example, which factor can influence the relationship) is rare [1] [2]. In this article, basing on existing research result, the author will empirically studies the influence of managers on relationship between ownership structure and technical innovation by analyzing Chinese firms. Particularly, the paper will prove that managers' features can both strengthen the relationship between ownership shares of managers and firm technical innovation, and the relationship between ownership shares of government and firm technical innovation. Therefore, the paper will prove that the managers' features (in this paper, it means managers' care to owners benefit, and the managers' talent) can be regarded as important mediums between ownership structure and firm technical innovation. The following is the methods and the process for proving these points. 1. METHODS We use the widely approved method provided by Baron and Kenny (1986) to test the influence of manager features on the relationship between firm ownership structure and technical innovation. In their paper, Baron and Kenny argued that the mediums will strengthen the relationship between independent variables(IV) and dependent variables(DV) if the following four conditions are met[3] (Figure 1): (1) Independent variables (IV) influence the mediums in (a); (2) Independent variables (IV) influence dependent variables (DV) in (b); (3) Mediums influence dependent variables (DV) in (c); (4) Lastly, the influence of IV on DV in (c) is smaller than that in (b), which means the influence of IV on DV declines when we take mediums into account. In this paper, firm ownership structure is independent variable (IV), firm technical innovation is dependent variable (DV), and manager features are mediums. Besides, firm ownership structure is expressed by the ownership shares of managers(Sm), of government(Sg),and of the public(Spu); and the managers' features include the extent of managers' care to owners' benefit(Emc) and the managers' talent (Ta). Using statistic software (SPSS) and taking technical innovation as DV, we will test if above four conditions are met by regression analyzing. First of all, we now describe the relative data and the measure of variables. DATA SOURCE AND VARIABLE MEASURE 2.1 Data Source Data used in this paper come from an investigation on running circumstances of Chinese enterprises from 1997 to 2001. The investigation involves enterprises from Guangdong, Liaoning, Shandong, Shannxi, Shanxi, and Sichuan province. …

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
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 savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2006
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