Determinants of EMNEs’ Entry Mode Decision with Environmental Volatility Issues: A Review and Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Emerging market multinational enterprises (EMNEs) play a vital role in global economic development and usually adopt aggressive internationalization strategies. However, the volatile global environment has caused EMNEs to face various risks in their overseas expansion. To maximize the competitive advantages and achieve successful expansion, EMNEs should choose the most suitable foreign entry mode. Therefore, EMNEs need to understand what environmental factors affect their decision-making and how they influence the choice of entry modes, especially in a volatile environment. This review examines 44 selected journal articles from 1996 to June 2021 on the environmental volatility determinants of EMNEs’ entry mode choice. The entry mode choice we examined is mainly wholly-owned subsidiary versus international joint venture. We categorized the environmental volatility determinants investigated in the literature we reviewed into country-level factors (such as cross-national distance) and industry-level factors (such as industry condition). The main contributions are: (1) the review reveals three research gaps in extant studies, which are lack of research on external environmental factors, lack of research on multinationals from less concerning emerging economies, and lack of research on small-to-medium (SMEs) enterprises. (2) Practically, the study highlights the importance of understanding external environmental factors for EMNEs to make the most suitable entry mode decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».