The Internationalization of Venture Capital and Private Equity
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the internationalization of venture capital (VC) and private equity (PE) investments. We derive flows between countries of VC and PE investments worldwide, relying on comprehensive firm-level data sources, covering three decades and about 100 countries. A gravity analysis indicates that distance, common language, and colonial ties are significant factors in directing these flows. Additionally, the presence of high-end human capital, a better business environment, high levels of military expenditure, and deeper financial markets are important local factors that attract international venture capital. There is also evidence of path dependency and persistence in VC and PE flows, indicating network effects and fixed costs of entry may be at work. Further analysis suggests the internalization of VC and PE is an ongoing story. Prior to the 1990s, VC was primarily a US-only phenomenon. The globalization of IT activities induced the US venture capital industry to mature, and to start exporting its unique skills as VC managers. The US is now a dominant net exporter of deals, though most crossborder deals are still either to or from the US. China has emerged as the dominant net importer, followed by Sweden, Canada, the UK, India and France. For deals outside the US, cross-border participation has been the norm, while US-located deals have been almost exclusively domestic, involving a higher percent of international participation only after 2001. In the past few years, domestic VC and PE capacity has begun to emerge in many countries where it did not exist previously.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».