Evolution of MNE strategies amid China’s changing institutions: a thematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As China’s economy rose to become the second largest in the world, its institutions did not converge with those of other advanced economies as predicted by many Western observers; instead, China developed a distinct form of state-led capitalism. As a result, how multinational enterprises (MNEs) engage with China’s changing institutional context needs to be revisited. To this end, we review 331 papers on MNE strategies and operations in China published in top international business and management journals between 2001 and 2022. We first introduce the path of institutional change and the opportunities and challenges it created for MNEs in China. We focus on six aspects of MNE strategies and operations: market entry, strategic alliances, innovation and knowledge sharing, global value chain strategies, guanxi and relationship management, and non-market strategies. Our analysis of China’s institutional trajectory and of MNE strategies and operations points to three persistent institutional mechanisms of concern for MNEs: challenges to organizational legitimacy, protection of property rights, and the enabling and directing aspect of institutions created by industrial policies. Insights from this analysis point to future research needs on institutional nonlinearities and discontinuities, linkages between inward and outward investments, and geopolitical influences on national institutions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».