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Enregistrement W3128688534 · doi:10.1142/s021759082150020x

CORPORATE VENTURE CAPITAL DIVERSIFICATION, PARENT COMPANY VALUE SPILLOVERS AND VALUE CREATION OF START-UPS

2021· article· en· W3128688534 sur OpenAlexaff
Lei Wang, Yang Ye, Yunbi An

Notice bibliographique

RevueThe Singapore Economic Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Corporate venture capitalBusinessPortfolioVenture capitalValue (mathematics)Start upEnterprise valueParent companyValue creationIndustrial organizationMarketingBusiness administrationFinanceSubsidiaryMultinational corporation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate venture capital (CVC) not only promotes value creation for CVC parent companies but also brings rich entrepreneurial resources to invested start-ups. This paper explores the mechanisms through which CVC portfolio diversification promotes value creation for both parent companies as well as the invested start-ups. Focusing on 142 start-ups in China from 2003 to 2015, invested in by 49 companies listed on the Shanghai and Shenzhen Main Boards, we find that CVC portfolio diversification has a positive impact on the value of invested start-ups and CVC parent company value spillovers play a mediating role in this effect. In addition, CVC portfolio diversification has a nonlinear U-shaped relationship with the value of parent companies. Finally, geographical proximity between parent companies and their invested start-ups renders a significant reciprocal positive moderating effect on the relationship between CVC diversification and the value of parent companies, as well as the relationship between the value of parent companies and the value of invested start-ups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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