MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3193164354 · doi:10.5539/ibr.v14n9p82

Doing Business in Emerging Market Economies: Challenges and Success Strategies for Western Multinational Corporations

2021· article· en· W3193164354 sur OpenAlexvenueno aff
Ashford C. Chea

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerging marketsMultinational corporationCorporate governanceBusinessInternational businessMarket economyForeign direct investmentInvestment (military)EconomicsIndustrial organizationEconomyFinanceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper was to investigate and analyze the negative impact of emerging economies’ institutional challenges on western multinational corporations (MNCs) operating there. The content analysis methodology was used. The paper reveals that emerging markets’ institutional voids affect western MNCs in terms of cost of doing business, strategy development and overall competitiveness. The conclusions derived from the analysis is that despite emerging economies investment opportunities, rapid economic and demand growth, their competitive landscape can negatively impact western MNCs ability to succeed in these markets. This is due to imprudent policies and inadequate governance structures implemented by emerging market policymakers. The article begins with a brief introductory background of emerging economies. This is followed by objectives of the paper, research method, and the theoretical underpinnings for the motivations of western MNCs to pursue overseas markets in emerging economies. It then provides an analysis of the role and significance of emerging economies in the global economy. This is followed by a critical review of MNCs strategies in emerging markets, and effects of emerging market institutional challenges on MNCs. Then, the implications for MNCs competitiveness in emerging markets are examined. Finally, recommendations for success for both prospective and current MNCs doing business in emerging economies are explored.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207