Listed public–private enterprises: stock market information, agency costs and productive efficiency outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper addresses the social value of commercial enterprises that are jointly owned by a government and private sector investors and where the shares are listed on a stock exchange: thus, “listed public–private enterprises” (LPPEs). The theoretical part of the paper addresses how differences in ownership patterns influence the behavior and performance of LPPEs. Design/methodology/approach We develop a conceptual taxonomy, drawing on the empirical evidence on the behavior and performance of public–private hybrid enterprises and on the application of agency theory to that evidence. The taxonomy discussion predicts how different ownership patterns affect enterprise productive efficiency and the ability of governments to achieve social goals through LPPEs. We review the empirical literature on government enterprise ownership and on the concentration of private share ownership to deduce how these matter for owner and managerial behavior and productive efficiency. We review the literature that considers the informational content that listing of an enterprise's shares on a stock exchange can provide to enterprise owners, managers and other domestic audiences with a policy interest. We employ a social welfare perspective to derive policy implications as to when the LPPE governance structure is most appropriate. Findings We show how the monitoring and performance weaknesses of state ownership are offset by some private ownership, particularly when combined with listing on a stock exchange. We demonstrate the effects of different governance structures on enterprise productive efficiency. We find that the LPPE structure is particularly appropriate as an alternative to nationalization or to full privatization and regulation of natural monopoly public utilities, and as an alternative to full private ownership and taxation of non-renewable natural resource extractive enterprises. Originality/value This paper explicitly addresses the question of why and how the combination of government ownership, private investor ownership and listing on an exchange is socially valuable in providing information on productive efficiency to governments.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».