Cross-listing and foreign direct investment: an institutional arbitrage perspective on Chinese multinational enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Through the lens of institutional arbitrage, this study considers the impact of cross-listing on foreign direct investment of multinational enterprises (MNEs) based in China. This study aims to propose that the advantages associated with cross-listing, identified as the credibility premium and mobility premium, significantly contribute to the international competitiveness of MNEs in constructing trade networks and overcoming market entry challenges. Design/methodology/approach Drawing on an analysis of over 20,000 foreign subsidiaries from China, it is found that cross-listing firms are more likely to have larger FDI portfolios and broader geographic dispersion than non-cross-listing firms. Moreover, the magnitude of these advantages depends on the institutional distance between the home and host countries. Findings The findings suggest that the benefits of cross-listing, particularly in terms of portfolio scope and geographic dispersion, are more pronounced in host countries with mature institutional frameworks. Originality/value This study contributes to the literature by enriching understanding of cross-listing beyond financial outcomes, thereby manifesting its effect on a firm’s international strategy. The research provides valuable insights into the internationalization strategies of Chinese multinationals and how a cross-listing strategy can provide a competitive advantage over domestic peers.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».