Do environmental regulations drive MNEs’ equity ownership? Considering the impact of exogenous shocks on MNEs’ cross-border acquisitions
Notice bibliographique
Résumé
Extant studies of how firms respond to environmental regulations in devising foreign expansion strategies often fail to consider how multinational enterprises’ (MNEs) equity ownership decision-making might depend on the host country's environmental regulations. To advance a conceptual framework based on institutional theory, the current study tests whether the stringency of host country environmental regulations influences MNEs' decisions about equity ownership. Novel, recent data pertaining to 3,679 cross-border acquisition (CBA) deals by 1,135 MNEs from 30 countries also provide insights into whether environmental capabilities and environmental regulation distance affect the relationships of MNEs' equity ownership decision-making and the stringency of host countries' environmental regulations. Because exogenous shocks, such as COVID-19, create notable disruptions, this study also considers how exogenous shocks have influenced MNEs' strategic decisions in international markets. The results reveal that MNEs choose higher equity ownership in host countries with more stringent environmental regulations; environmental capabilities and environmental regulation distance positively moderate the relationship between the degree of environmental regulation stringency and the level of equity ownership. Finally, the links between environment regulation stringency and equity ownership grow stronger when MNEs experience an exogenous shock such as COVID-19.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».