Subsidiary‐level performance comparisons with external versus internal peers and subsidiary termination decisions: The role of host country experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary We examine how a subsidiary's host country experience affects the way in which multinational corporations' (MNCs) subsidiary termination decisions are geared toward subsidiary‐level social performance comparisons. For a subsidiary, social comparisons can be made against external peer subsidiaries (in the same industry and country but under different parents) and internal peer subsidiaries (in the same industry, country, and parent) whose performance levels constitute external social aspirations (ESA) and internal social aspirations (ISA), respectively. Using unpublished survey data on Japanese MNCs that offer subsidiary‐level performance data, we found that a subsidiary's below‐ESA performance is a stronger predictor of subsidiary termination than below‐ISA performance. However, as a subsidiary's host country experience increases, the effect of below‐ISA performance is amplified and even surpasses the effect of below‐ESA performance. Managerial Summary A subsidiary's performance relative to comparable peers serves as a critical criterion for MNC managers when evaluating the subsidiary's efficacy. However, little is known about how MNC managers' subsidiary termination decisions are geared toward subsidiary‐level performance comparisons against different reference groups and under what conditions these decisions vary. Using data on Japanese MNCs, we found that a subsidiary is at greater risk of termination when it underperforms relative to external peer subsidiaries (in the same industry and country but under different parents) than to internal peers (in the same industry, country, and parent). However, a subsidiary's host country experience amplifies MNC managers' sensitivity to underperformance relative to internal peers, while having less effect on their sensitivity to underperformance relative to external peers.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».