Collaborative public spaces and upgrading through global value chains: The case of Dongguan, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary How do multinational enterprises (MNEs) address host‐country challenges after the initial investment? And when does foreign direct investment (FDI) result in local upgrading? Using a study of FDI and global value chain participation in Dongguan, China, we find a mechanism in which FDI results in sustained local economic upgrading and improved MNE subsidiary performance: a collaborative public space (CPS). A CPS is a social space based on trust that enables different and divided actors to engage, sharing concerns and information in ways that they otherwise would be disinclined to consider. Using the CPS concept, we expand understanding of the effectiveness of MNE strategies in host‐country environments and the conditions in which FDI leads to change in global value chains. Managerial Summary The international strategy literature has found that FDI has ambiguous impacts on host‐country regions and firms, leading in some cases to upgrading or in others to local firm deskilling or decline. It has also shown that the postinvestment strategies of MNEs, particularly political connections or business associations, have mixed results. Using the concept of a CPS, we show how the construction of a trust‐based social space can improve MNE subsidiary and local firm performance and lead to changes in the structure and composition of global value chains (GVC). The GVC changes by incorporating new host‐country suppliers and buyers as well as increasing the value‐added, thus creating a new node and exchange patterns in the GVC.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».