R&D Tax Incentives as Enabling Institutions: Directing MNEs’ R&D Outsourcing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
MNEs’ R&D governance decisions are shaped by the host institutional environment, which entails constraining institutions and enabling institutions. The former restricts economic activities, and the latter orients MNEs toward certain possibilities over others. Prior internalization studies emphasize constraining institutions. They argue that because market failure increases transaction costs, MNEs pursue R&D internalization. This paper conceptualizes R&D tax incentives as the proxy for enabling institutions that actively and purposely guide MNEs’ R&D governance decisions toward R&D outsourcing. We hypothesize that R&D tax incentives direct MNEs to pursue R&D outsourcing by reducing the costs of R&D contracts, acting as information signals of legitimacy that facilitate MNEs’ access to local resources, and addressing market failure to compensate MNEs’ return on R&D. Specifically, the relationship is enhanced as the influence of the constraining institutions decreases. Thus, we hypothesize that the relationship is strengthened when 1) the host country’s intellectual property regulatory institution is stronger than that of the MNE’s home country, 2) a bilateral investment treaty exists between MNEs’ home and host countries, and 3) the MNE has prior outsourcing experience in the host country. We find empirical support for all our hypotheses using the Business Research Microdata of Statistics Canada.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».