The Equilibrating and Disequilibrating Effects of Entrepreneurship: Revisiting the Central Premises
Notice bibliographique
Résumé
Research summary We review existing theoretical propositions on the equilibrating and disequilibrating effects of entrepreneurship in the market process. We then introduce a game theoretical model of the market process and employ computer simulation to analyze it through time. The formal analysis suggests that entrepreneurship as the creation of new opportunities may not always be disequilibrating, and entrepreneurship as the discovery and exploitation of existing opportunities may not always be equilibrating. We identify specific conditions that produce counterexamples to the generic equilibration and disequilibration propositions previously considered to be the central premises of entrepreneurship research. Managerial summary Many entrepreneurs advance society by building businesses around creative new ideas. Yet, other entrepreneurs start businesses by discovering opportunities to profit without necessarily innovative ideas. In reality, most entrepreneurship involves both creation and discovery. We run computer simulations of a small hypothetical economy to analyze the impact of creation and discovery actions on the extent to which the economy contains unexploited opportunities at any given time. Our results largely support previous ideas on how entrepreneurs help clear the markets by discovering opportunities or how innovations disrupt the market through creative destruction. Our results also highlight ways in which these ideas may be oversimplified and may have boundary conditions.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».