Institutions and entrepreneurship: Empirical evidence for OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of the article is to test the bidirectional association of institutions and entrepreneurship in 19 OECD countries over the period of 2014-2016. Research Design & Methods:Most of the previous studies emphasise the role of institutions in entrepreneurial activity, while ignoring the role of entrepreneurship in the building of institutions.We estimate how institutions and entrepreneurship relate to each other and contribute to economic growth.For the estimation, we apply the structural equation modelling (SEM) with panel data.Findings: Estimated results show that the regulatory dimension of institutions and entrepreneurship have a strong bidirectional relationship -as we expected -while the normative dimension of institutions and entrepreneurship have a unidirectional association.These two interrelated factors stimulate economic growth.Implications & Recommendations: Policymakers should create a more friendly regulatory environment for entrepreneurship to flourish.In this process, institutional entrepreneurs also play an important role. Contribution & Value Added:There is a need for research on the bilateral relationship between institutions and entrepreneurship.Most previous articles consider the effect that is transmitted from institutions to entrepreneurship.However, there exists a two-way causal relationship between institutions and entrepreneurship that is worth exploring.In this regard, the greatest contribution of this article is that it is one of the first empirical works devoted to testing the two-way causal relationship between institutions and entrepreneurship.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».