Avoid, acquiesce … or engage? New insights from <scp>sub‐Saharan</scp> Africa on <scp>MNE</scp> strategies for managing corruption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary Many questions remain about how MNEs manage corruption. Moreover, what is known derives largely from the perspective and experiences of developed country MNEs. To address this limitation, we compare developed country and developing country MNEs' approaches for managing corruption in sub‐Saharan Africa. Through an inductive, qualitative research design, we discover how and why firms engage in “avoidance” and “acquiescence” strategies. We also uncover a novel “engagement” strategy pioneered by developing country firms that involves such tactics as finding innovative substitutes for corrupt activities, leveraging partnerships with governments and other firms, and forming deeper, long‐term relationships in the host country. These findings suggest that MNEs have more room for active agency and more proactive strategies for managing corruption than has typically been assumed in the literature. Managerial summary Multinational firms face challenges in host countries where corruption is common, due to concerns that they will need to engage in corrupt acts in order to survive. Some respond by simply not operating in these countries, while others fall into the trap of engaging in illicit activities. We consider an alternative perspective: that firms may use deeper positive engagement with the host country to reduce pressures to engage in corruption, by building their popular acceptance and strengthening their bargaining power. Although we find that this “engagement” approach was first used by developing country firms, developed country firms have also begun using this strategy. The logic underlying this approach can help managers succeed abroad while reducing the need to get their hands dirty in the process.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».