Modeling Optimal FSA Recombination Decisions Using Real Options Theory
Notice bibliographique
Résumé
MNEs can create a competitive advantage by ‘melding’ or adapting location-bound and non-location-bound FSAs across international borders. However, this process of melding also entails significant transaction costs which can be abated via internal and external modes of governance, prompting the question: which mode of governance should MNEs choose when engaging in cross-border FSA recombination? Recently, scholars have argued that the ‘optimal’ mode of governance is contingent upon the governance capabilities an MNE possesses: MNEs endowed with high external (Ote) governance capabilities should choose external modes of governance, while MNEs endowed with high internal (Oti) governance capabilities should choose internal or hierarchical modes of governance. However, this perspective has been strongly criticized on the basis of being tautological. In this paper, we seek to demonstrate that the optimal mode of governance is actually contingent upon the type and degree of uncertainty (i.e., endogenous vs. exogenous) in the external environment, rather than the governance capabilities the MNE is endowed with. We adopt a Real Options Theory (ROT) perspective to model the value of internal versus quasi-internal modes of governance under different forms of structural uncertainty, and use option pricing simulations to explore how the optimal choice of governance mode changes in response to changes in the degree of structural uncertainty.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».