Cross-Border Mergers and Acquisitions: Key Influencing Factors in the U.S.-China Context
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the critical role of national regulatory frameworks in shaping cross-border mergers and acquisitions (M&A) between the United States and China, with a particular focus on the core factors of antitrust review, foreign investment review, national security review, and tax policy. Through case studies, statistical data and literature review, the study finds that while these regulatory measures aim to protect national interests, they also significantly increase transaction costs, time delays and uncertainty. Data show that between 2015 and 2020, about 11% of Chinese M&A deals with the US were terminated due to regulatory hurdles, and the failure rate in the high-tech sector even exceeded 45%. It is worth noting that the impact of these factors changed significantly before and after the New Crown outbreak. The epidemic exposed the vulnerability of global supply chains, prompting countries to pay more attention to investment security and industrial localization in key areas; at the same time, countries increased regulation of multinational firms in tax policy to cover fiscal deficits. This paper suggests that firms should adopt more flexible strategies to cope with the more complex regulatory environment in the aftermath of the epidemic and calls on policymakers to find a better balance between safeguarding national security and promoting global economic recovery.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».