Building world-class enterprises though mixed-ownership reform: explaining performance differences in minority and majority state-owned enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the context of China’s efforts to build world-class enterprises through mixed-ownership reform, this study aims to build an agency theory framework to analyze the differential relation between ownership structure and firm performance in majority versus minority state-owned enterprises (SOEs). It also evaluates the differential influence that political connectedness has on firm performance in the two types of SOEs. Design/methodology/approach Using a panel data set of Chinese state-controlled mixed-ownership enterprises covering the period 2010–2019, this paper uses ordinary least squares, random-effects, fixed-effects and three stage least squares regression analysis to study the differential impact of ownership structure and political connectedness on firm performance in majority versus minority SOEs. Findings In minority SOEs, firm performance is positively related to the ownership share of the largest private shareholder and state ownership positively moderates this relation. Furthermore, minority SOEs with a politically connected chairman perform worse than those with a politically connected chairman. In majority SOEs, there is no relation between the ownership share of the largest private shareholder and firm performance. In addition, majority SOEs with a politically connected chairman perform similar to those without a politically connected chairman. Originality/value The theoretical framework demonstrates that agency problems are substantially different in minority versus majority SOEs and that this influences how changes in ownership structure and in the type of chairman that is assigned affect firm performance. The empirical analysis confirms these predictions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».