The impact of corruption on the export intensity of SMEs in Tunisia: moderating effects of political instability and regulatory obstacles
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the moderating effect of political instability and regulatory obstacles on the relationship between corruption and export intensity in the context of Tunisian small- and medium-sized enterprises (SMEs). Design/methodology/approach This study uses data from the World Bank Enterprise Survey (WBES). The sample consists of 537 Tunisian SMEs. The partial least squares method was used to analyse the data. Findings The direct effect of corruption on export intensity was found to be non-significant. It was significantly negative when corruption was combined with regulatory obstacles, whereas it was positive when corruption coexisted with political instability. Additional analyses revealed that results were sensitive to firm size (small versus medium) and sector of activity (service versus manufacturing). Research limitations/implications This paper has some limitations related to the use of secondary data. Enhanced variable measurements and more detailed data collection are recommended for future studies. Practical implications This paper is useful to researchers and policymakers who are interested in understanding the effects of a poor institutional environment on SME exports in developing countries. Originality/value This paper considers the impact of corruption on the export intensity of SMEs in the presence of political instability and regulatory obstacles in Tunisia. To the best of the authors’ knowledge, the joint effect of these institutional variables on the exports of firms has not been examined in previous research.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».