Multinational enterprises' R&D commitments in Chinese provinces: A configurational approach
Notice bibliographique
Résumé
Multinational enterprises (MNEs) are increasingly off-shoring some of their R&D to emerging markets, including China. Much of the extant literature on MNEs' investments in R&D facilities abroad analyses technological and institutional factors at the national level, typically using regressions to examine how host-country institutions influence foreign MNEs' outlays. It, therefore, tends to downplay the importance of sub-national and non-technology-related institutions, and how configurations of home- and host-country institutions interact to influence R&D commitments abroad. Drawing on the global factory model and the Varieties of Capitalism approach, we identify five causal conditions that may influence MNEs' R&D commitments abroad. Conducting an abductive fuzzy-set qualitative comparative analysis, we find four combinations of causal conditions are sufficient to explain substantial R&D commitments in different Chinese provinces. The combination of local corruption and provincial R&D intensity is important, as are the MNE's home-country stock-market capitalization to GDP ratio and minority investor protection. We contribute to the literature on MNEs' investments abroad by extending the importance of sub-national institutions to include those not directly related to technology. We also reveal how combinations of institutions (rather than individual ones acting independently) from the MNE's home and host contexts explain MNEs' R&D commitments in Chinese provinces.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».