Host-Site Dynamics and their Impact on China’s Investment in Malaysia: A Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines host-site political and socioeconomic conditions under which China-funded projects in Malaysia shape local acceptance and avoid contestation. Employing a fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) of 35 China-funded projects and 60 in-depth interviews, this study identifies multiple interrelated causal pathways to locally accepted investment. Two conditions consistently emerge as necessary to minimize contestation: 1) strong political alignment between federal and state governments, and 2) the deep integration of the local workforce. Notably, the absence of bumiputra equity or employment also emerges as a necessary condition, challenging prevailing assumptions on the role of Malaysia's affirmative action policies. This study finds that, rather than relying on mandated inclusion, firms that engage with bumiputra communities through externally oriented corporate social responsibility (CSR) initiatives are more likely to achieve sustained social acceptance. Furthermore, a combination of substantive technology spillovers and proactive community-based engagement significantly enhances local receptivity. Together, these findings offer valuable insights for policymakers, international investors, and scholars concerned with the governance of FDI in politically plural and institutionally complex settings. The study highlights the critical need for adaptive localization strategies that align commercial goals with the social and political fabric of host countries, both in Malaysia and across the broader Asia-Pacific region.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».