Cross-Border M&A Motives and Home Country Institutions: Role of Regulatory Quality and Dynamics in the Asia-Pacific Region
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to analyze the relationship between home country institutions and cross-border merger and acquisition (M&A) motives of MNEs from the Asia-Pacific region, with a focus on the role of regulatory quality and dynamics. We empirically examine how M&A motives are affected by elements related to risk of the institutional environment of the acquiring firm’s home country regulatory quality over time. The study is grounded in the general theory of springboard MNEs, and the institutional views of cross-border operations, namely the institutional escapism and institutional fostering perspectives. Using data on over 700 cross-border M&As of European firms by Asia-Pacific MNEs in 2007–2017, we analyze the rationales for these deals and their relationship to the institutional characteristics of the buyers’ home countries including regulatory quality and voice and accountability. We found that the quality of home country regulatory environment is significantly related to domestic firms’ motivation for international M&As. However, the significance and sign of the effects differ for different types of motives and over time. Our findings contribute to the literature on general versus emerging MNE-specific internationalization theories (particularly the theory of springboard MNEs) by expounding on the types and dynamics of cross-border M&A motives.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».