Corporate Political Connections: A Multidisciplinary Review
Notice bibliographique
Résumé
Corporate political connections (CPCs)—ties that firms forge with political actors—directly affect firms, political actors, and various stakeholders in societies. This topic has been studied extensively in multiple disciplines, including management, economics and finance, political science, and sociology. However, this body of research remains rather fragmented within the confines of each discipline or field, and synergies in theoretical and empirical domains remain underexploited. Differences between CPCs and other forms of corporate political activities are also often unclear. This article develops a focused, comprehensive, and theoretically deep review of the rapidly growing but disparate literature on CPCs in multiple disciplines and fields and distinguishes, compares, and connects multiple, heterogeneous theoretical perspectives that have been adopted in these different literatures. By conducting an extensive literature search of the articles published between 1990 and 2020 in 24 leading peer-reviewed journals in management, economics and finance, political science, and sociology, we build our review framework by organizing the reviewed articles into three groups of topics based on their logical connections: the conceptualization of CPCs, the antecedents of CPCs, and the outcomes of CPCs. Within each group, we distinguish two primary angles—the firm and the political actor—that correspond to the two entities joined by CPCs. On the basis of this framework, we identify major gaps and suggest avenues for future research. Our review works together with a companion review on corporate political activity, published in this same issue, to offer a wholistic perspective on the boundary between corporations and political actors.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».