The Global Platform Economy: A New Offshoring Institution Enabling Emerging-Economy Microproviders
Notice bibliographique
Résumé
Global online platforms match firms with service providers around the world, in services ranging from software development to copywriting and graphic design. Unlike in traditional offshore outsourcing, service providers are predominantly one-person microproviders located in emerging-economy countries not necessarily associated with offshoring and often disadvantaged by negative country images. How do these microproviders survive and thrive? We theorize global platforms through transaction cost economics (TCE), arguing that they are a new technology-enabled offshoring institution that emerges in response to cross-border information asymmetries that hitherto prevented microproviders from participating in offshoring markets. To explain how platforms achieve this, we adapt signaling theory to a TCE-based model and test our hypotheses by analyzing 6 months of transaction records from a leading platform. To help interpret the results and generalize them beyond a single platform, we introduce supplementary data from 107 face-to-face interviews with microproviders in Southeast Asia and Sub-Saharan Africa. Individuals choose microprovidership when it provides a better return on their skills and labor than employment at a local (offshoring) firm. The platform acts as a signaling environment that allows microproviders to inform foreign clients of their quality, with platform-generated signals being the most informative signaling type. Platform signaling disproportionately benefits emerging-economy providers, allowing them to partly overcome the effects of negative country images and thus diminishing the importance of home country institutions. Global platforms in other factor and product markets likely promote cross-border microbusiness through similar mechanisms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».