The Transaction Cost Economics Theory of Trading Favors: The Case of Entrepreneurial Firms
Notice bibliographique
Résumé
We analyze how the frequent use of dark favors, more specifically informal payments meant to function as bribes, affects institution- based transaction costs (degree of business obstacles) for privately held entrepreneurial firms in transition economies. Prior research on this subject matter has focused almost exclusively on how widespread the practice of dark favors is in various contexts, and on the determinants of dark favors’ levels. In contrast, we focus on a critical complementary issue, namely the frequency of dark favors, i.e., the regularity with which firms engage in bribing, and the performance outcomes thereof. We develop a transaction-cost-economics (TCE) based logic, augmented with insights from signaling theory, to predict the effects of frequency on dark favors’ outcomes, and assess the moderating impact of two governance-related parameters, namely the status of the company as a family firm, and the presence of business network governance. We test our hypotheses on a sample of 206 companies in 17 transition economies with data covering the 2002 and 2005 periods. We find support for our prediction that a higher dark favors’ frequency will negatively affect family firms because of comparatively stronger reputation impacts, as well as firms operating in business networks because of comparatively stronger information leakage.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».