We also controlled for FRUNITSjt, t

We also controlled for FRUNITSjt, the natural log- transformed number of franchisee-owned units of franchise i in year t. In addition, we included the incidence of shirk- ing by both parties. For franchisee shirking, we coded the binary variable UNPAID as 1 if unpaid dues by the fran- chisee were the reported reason for the conflict (0 other- wise); we coded the variable TRADEMK as 1 if the reason reported for the conflict was trademark misappropriation by the franchisee (0 otherwise). We then computed franchisee shirking (FESHjj) as the sum of UNPAID and TRADEMK. Similarly, we coded INFO as 1 if the franchisor's failure to provide adequate information disclosure or provision of misleading information was the cited reason for the litiga- tion and as 0 otherwise. We coded the variable BREACH as 1 if breach of contract was claimed by the franchisee and as 0 otherwise. We then computed franchisor shirking (FRSHij) as the sum of INFO and BREACH. Table 2 pro- vides the descriptive statistics and correlation matrix for all variables included in the study.
Model Specification
The incidence of litigation is by no means a random occur- rence. Rather, parties "select" litigation as a means to achieve an end. It is therefore necessary to account for the selection of litigation with a first-stage Heckman (1979) selection model. Conditiotiing on litigation incidence, we must then account for four additional characteristics of our data. First, we have a mix of binary (FRINIT, ADR, and OUTCOME) and continuous (EXPAN) dependent variables. Second, the litigation initia- tion and resolution decisions and their corresponding dyadic and systemwide outcomes are probably related, requiring the specification of a correlated error structure among the four outcomes of interest to us (Greene 2003). Third, to assess the impact of litigation initiation and resolution choices on both outcome favorability and the franchisor's achievement of its expansion goals, recognition of the endo- geneity of the former regressors is required. Fourth, we must also account for the clustering of individual observations (litigated confiicts) within franchise systems (Hsiao 2003). The first-stage sample selection model (see Equation 1) includes all cases of franchisor-franchisee htigation observed for all 75 firms in our sample, each observed over multiple years. Although this initial sample comprised 1,133 obser- vations, missing data on franchisors' presence across multi- ple states and ownership structures resulted in 622 complete observations for the selection regression estimation.^ Con- ditioning on litigation incidence enables us not only to account for litigation selection but also to estimate the probability that either party may initiate litigation; whereas p represents the probability of the franchisor initiating liti- gation against a franchisee, (1 - p) denotes the likelihood of the franchisee initiating litigation against the franchisor.^

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรายังควบคุมสำหรับ FRUNITSjt ธรรมชาติล็อก-แปลงจำนวนหน่วยที่เป็นเจ้าของแฟรนไชส์ของแฟรนไชส์ฉันในปีที นอกจากนี้ เรารวมเกิดหนี ing โดยทั้งสองฝ่าย สำหรับแฟรนไชส์ shirking เรารหัส UNPAID ตัวแปรฐานสองเป็น 1 ถ้ายังไม่ได้ชำระกสิ่ง โดย fran-chisee มีรายงานสาเหตุความขัดแย้ง (0 อื่น ๆ - wise); เรารหัส TRADEMK ตัวแปรเป็น 1 ถ้าเหตุผลรายงานความขัดแย้งใน ฐานยักยอกทรัพย์ของเครื่องหมายการค้า โดยผู้ได้รับสัมปทาน (0 อื่น) เราแล้วคำนวณแฟรนไชส์ shirking (FESHjj) เป็นผลรวมของ UNPAID TRADEMK ในทำนองเดียวกัน เรารหัสข้อมูลเป็น 1 ถ้าความล้มเหลวของ franchisor เพื่อให้เปิดเผยข้อมูลอย่างเพียงพอหรือข้อบัญญัติของน่ารักเป็นเหตุผลอ้างอิง สำหรับ litiga-สเตรชัน และ 0 เป็นอย่างอื่น เรามีโค้ดละเมิดตัวแปรเป็น 1 ถ้าละเมิดสัญญาถูกอ้าง โดยแฟรนไชส์ และ เป็น 0 เราแล้วคำนวณ franchisor shirking (FRSHij) เป็นผลรวมของข้อมูลและการละเมิด ตารางที่ 2 โปร - vides อธิบายสถิติและความสัมพันธ์ของเมตริกซ์สำหรับตัวแปรทั้งหมดที่รวมอยู่ในการศึกษาข้อมูลจำเพาะของโมเดลThe incidence of litigation is by no means a random occur- rence. Rather, parties "select" litigation as a means to achieve an end. It is therefore necessary to account for the selection of litigation with a first-stage Heckman (1979) selection model. Conditiotiing on litigation incidence, we must then account for four additional characteristics of our data. First, we have a mix of binary (FRINIT, ADR, and OUTCOME) and continuous (EXPAN) dependent variables. Second, the litigation initia- tion and resolution decisions and their corresponding dyadic and systemwide outcomes are probably related, requiring the specification of a correlated error structure among the four outcomes of interest to us (Greene 2003). Third, to assess the impact of litigation initiation and resolution choices on both outcome favorability and the franchisor's achievement of its expansion goals, recognition of the endo- geneity of the former regressors is required. Fourth, we must also account for the clustering of individual observations (litigated confiicts) within franchise systems (Hsiao 2003). The first-stage sample selection model (see Equation 1) includes all cases of franchisor-franchisee htigation observed for all 75 firms in our sample, each observed over multiple years. Although this initial sample comprised 1,133 obser- vations, missing data on franchisors' presence across multi- ple states and ownership structures resulted in 622 complete observations for the selection regression estimation.^ Con- ditioning on litigation incidence enables us not only to account for litigation selection but also to estimate the probability that either party may initiate litigation; whereas p represents the probability of the franchisor initiating liti- gation against a franchisee, (1 - p) denotes the likelihood of the franchisee initiating litigation against the franchisor.^

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรายังควบคุมสำหรับ FRUNITSjt, log- ธรรมชาติเปลี่ยนจำนวนหน่วยที่เป็นเจ้าของแฟรนไชส์แฟรนไชส์ของฉันในปีที่ t นอกจากนี้เรายังรวมถึงอุบัติการณ์ของไอเอ็นจี shirk- โดยทั้งสองฝ่าย ปัดแฟรนไชส์เรารหัสไบนารีตัวแปรจำแนกเป็น 1 ถ้ายังไม่ได้ชำระค่าธรรมเนียมโดย chisee fran- ถูกรายงานเหตุผลสำหรับความขัดแย้ง (0 other- ฉลาด); เรารหัส TRADEMK ตัวแปรเป็น 1 ถ้าเหตุผลที่มีการรายงานสำหรับความขัดแย้งที่ถูกยักยอกเครื่องหมายการค้าโดยแฟรนไชส์ ​​(0 อื่น ๆ ) จากนั้นเราจะคำนวณเลี่ยงแฟรนไชส์ ​​(FESHjj) เป็นผลรวมของการค้างจ่ายและ TRADEMK ในทำนองเดียวกันเราเข้ารหัสข้อมูลเป็น 1 ถ้าความล้มเหลวของแฟรนไชส์ที่จะให้มีการเปิดเผยข้อมูลที่เพียงพอหรือการให้ข้อมูลที่ผิดคือเหตุผลที่อ้างเพื่อการ litiga- และ 0 เป็นอย่างอื่น เรารหัสการละเมิดตัวแปรเป็น 1 ถ้าผิดสัญญาโดยอ้างว่าเป็นแฟรนไชส์และเป็น 0 เป็นอย่างอื่น จากนั้นเราจะคำนวณ shirking แฟรนไชส์ ​​(FRSHij) เป็นผลรวมของข้อมูลและการละเมิด ตารางที่ 2 โปร Vides สถิติเชิงพรรณนาและเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของตัวแปรทั้งหมดรวมในการศึกษา.
รุ่นสเปค
อุบัติการณ์ของการดำเนินคดีโดยไม่มีหมายถึง Rence occur- สุ่ม แต่บุคคลที่ "เลือก" การดำเนินคดีเป็นหนทางที่จะบรรลุวัตถุประสงค์ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องจำเป็นที่จะต้องคิดเป็นตัวเลือกในการดำเนินคดีกับขั้นตอนแรก Heckman (1979) รูปแบบตัวเลือก Conditiotiing การเกิดคดีจากนั้นเราจะต้องบัญชีสำหรับสี่ลักษณะเพิ่มเติมจากข้อมูลของเรา ครั้งแรกที่เรามีส่วนผสมของไบนารี (FRINIT, ADR และผล) และต่อเนื่อง (EXPAN) ตัวแปรตาม ประการที่สองการดำเนินคดี initia- และการตัดสินใจที่มีความละเอียดและผล DYADIC และ systemwide สอดคล้องกันของพวกเขาที่เกี่ยวข้องอาจจะต้องใช้สเปคของโครงสร้างข้อผิดพลาดที่มีความสัมพันธ์ในหมู่สี่ผลลัพธ์ที่สนใจของเรา (กรีน 2003) ประการที่สามเพื่อประเมินผลกระทบของการเลือกการเริ่มต้นการดำเนินคดีและความละเอียดทั้งชื่นชอบผลและความสำเร็จของแฟรนไชส์ของเป้าหมายการขยายตัวของการรับรู้ของ geneity endo- ของ regressors อดีตเป็นสิ่งจำเป็น ประการที่สี่เรายังต้องบัญชีสำหรับการจัดกลุ่มของการสังเกตบุคคล (confiicts litigated) ในระบบแฟรนไชส์ ​​(Hsiao 2003) ขั้นตอนแรกรูปแบบการเลือกตัวอย่าง (ดูสมการที่ 1) รวมถึงทุกกรณีของ htigation แฟรนไชส์แฟรนไชส์-สังเกตทั้งหมด 75 บริษัท ในกลุ่มตัวอย่างของเราแต่ละข้อสังเกตในช่วงหลายปี แม้ว่าตัวอย่างนี้เริ่มต้นประกอบด้วย 1,133 vations obser- ข้อมูลขาดหายไปในการปรากฏตัวแฟรนไชส์ทั่วรัฐเปิ้ลหลายและโครงสร้างความเป็นเจ้าของผลใน 622 ข้อสังเกตที่สมบูรณ์แบบสำหรับการประมาณค่าการถดถอยเลือก. ^ นํามา ditioning การเกิดดำเนินคดีช่วยให้เราไม่เพียง แต่จะบัญชีสำหรับการดำเนินคดี แต่ยังเลือกที่จะประเมินความเป็นไปได้ที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งอาจเริ่มต้นการดำเนินคดี; ในขณะที่ P แสดงให้เห็นถึงความน่าจะเป็นของแฟรนไชส์เริ่มต้นมาตรการ liti- กับแฟรนไชส์ ​​(1 - P) หมายถึงความน่าจะเป็นของแฟรนไชส์เริ่มต้นการดำเนินคดีกับแฟรนไชส์ ​​^.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรายังควบคุม frunitsjt , ธรรมชาติเข้าสู่ระบบ - แปลงหน่วยของจำนวนแฟรนไชส์เป็นเจ้าของแฟรนไชส์ ในปี . นอกจากนี้เรายังรวมถึงการปัด - ไอเอ็นจีโดยทั้งสองฝ่าย สำหรับแฟรนไชส์ไม่มี เราเขียนตัวแปรทวิภาคจ่ายค่าเป็น 1 ถ้าจ่ายค่าธรรมเนียมโดยฟราน - chisee ถูกรายงานเหตุผลความขัดแย้ง ( 0 - ปัญญา )เราเขียนตัวแปร trademk เป็น 1 ถ้าเหตุผลว่า ความขัดแย้งเป็นเครื่องหมายการค้าการยักยอกทรัพย์ โดยแฟรนไชส์ซี ( 0 เป็นอย่างอื่น ) เราก็คำนวณแฟรนไชส์ไม่มี ( feshjj ) เป็นผลรวมของการจ่าย และ trademk . ในทํานองเดียวกันเราใส่ข้อมูลเป็น 1 หากเป็นแฟรนไชซอร์ความล้มเหลวที่จะให้เปิดเผยข้อมูลที่เพียงพอ หรือการให้ข้อมูลที่ผิด คืออ้างเหตุผล litiga - tion และ 0 เป็นอย่างอื่น เราเขียนตัวแปรละเมิดเป็น 1 ถ้าผิดสัญญาก็อ้างโดยแฟรนไชส์และ 0 เป็นอย่างอื่น เราก็คำนวณซึ่งไม่มี ( frshij ) เป็นผลรวมของข้อมูลและการละเมิดตารางที่ 2 Pro - vides สถิติและเมทริกซ์สหสัมพันธ์ในตัวแปรทั้งหมดรวมอยู่ในการศึกษา .

แบบสเปคการดำเนินคดีโดยไม่มีหมายถึงการเกิดขึ้น - rence . แต่ฝ่ายที่ " เลือก " คดีเป็นวิธีการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาสำหรับการเลือกดำเนินคดีกับเวทีแรกเฮ็กเมิน ( 1979 ) รูปแบบการเลือกconditiotiing ในคดีภาษี เรานั้นต้องบัญชีสำหรับสี่ลักษณะของข้อมูลเพิ่มเติมของเรา ก่อนอื่น เราต้องผสมของไบนารี ( frinit ADR , และผล ) และต่อเนื่อง ( expan ) ตัวแปรตาม . ที่สอง คดีในประเทศไทย โดยเลือกจากชานอ้อย - tion และการแก้ปัญหาการตัดสินใจและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันของพวกเขาและอาจจะรับรู้ systemwide เกี่ยวข้องโดยสเปคของโครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ของความผิดพลาด 4 สนใจเรา ( กรีน 2003 ) ประการที่สาม เพื่อศึกษาถึงผลกระทบของการริเริ่มคดีและความละเอียดเลือกทั้งผล favorability และผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของแฟรนไชซอร์ของเป้าหมายการขยายตัวของการรับรู้ของเอ็นโด - geneity ของ regressors อดีตต้อง . ประการที่สี่เรายังต้องบัญชีสำหรับการจัดกลุ่มของค่าสังเกต ( litigated ความขัดแย้งทั่วโลก ) ในระบบแฟรนไชส์ ( เซา 2003 ) ขั้นตอนแรกการเลือกตัวอย่างแบบ ( ดูสมการที่ 1 ) รวมทุกกรณีของมาสเตอร์แฟรนไชส์ htigation ) 75 บริษัท ในตัวอย่างของเรา แต่ละ สังเกตมาหลายปี แม้ว่าตัวอย่างเบื้องต้นนี้ ประกอบด้วย obser - vations 1164 ,ข้อมูลขาดหายไปในการอยู่ ' ตนข้ามหลายรัฐเปิ้ลและโครงสร้างความเป็นเจ้าของทำให้เขาสมบูรณ์สังเกตสำหรับการถดถอย การประมาณ
คอน - ditioning ในคดีเหตุการณ์ช่วยให้เราไม่เพียง แต่ไปยังบัญชีสำหรับการดำเนินคดี แต่ยังเพื่อประมาณความน่าจะเป็นที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งอาจเริ่มต้นคดี ;ส่วน P แสดงถึงความน่าจะเป็นของแฟรนไชซอร์เริ่มต้นลิทิ - gation กับแฟรนไชส์ ( 1 P ) หมายถึงโอกาสของแฟรนไชส์การดำเนินคดีกับแฟรนไชซอร์ .