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Enregistrement W4387974610 · doi:10.1111/1467-8551.12771

The Governance Role of Minority State Ownership in Non‐state‐owned Enterprises: Evidence from Corporate Fraud in China

2023· article· en· W4387974610 sur OpenAlexaff
Liguang Zhang, Liao Peng, Xinyu Liu, Zhe Zhang, Yunchen Wang

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social SciencesNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceJilin Office of Philosophy and Social ScienceChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésCorporate governanceBusinessState ownershipShareholderChinaIncentiveContext (archaeology)AccountingState (computer science)Government (linguistics)PoliticsIntervention (counseling)Control (management)Emerging marketsMarket economyEconomicsFinancePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study attempts to shed new light on how the state as a minority shareholder benefits stakeholders, by investigating its role in deterring corporate fraud in non‐state‐owned enterprises (non‐SOEs). Through an analysis of publicly traded non‐SOEs in China, this study reveals that minority state ownership negatively impacts firm fraud, and the results hold after alternative tests. The identified channels of this association are that minority state ownership mitigates tunnelling, enhances internal control, and alleviates the financial constraints of non‐SOEs. Further analysis shows that this relationship is more pronounced in firms with weaker corporate governance, stronger fraud incentives, and lower levels of political connections. Overall, this study contributes to our understanding of the role of minority state ownership in emerging markets within the context of corporate fraud, highlighting the importance of critically evaluating the effects of government intervention in different contexts.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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