Doing good for political gain: the instrumental use of the SDGs as nonmarket strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) are changing the way multinational enterprises (MNEs) engage with host governments. The SDGs offer MNEs a unique opportunity to build political influence by assisting governments in attaining a host country’s social needs. However, international business scholars have largely remained silent on how MNEs strategize to repurpose ‘doing good’ into political influence. Based on a multiple case study of four Western European MNE subsidiaries in Indonesia, we uncover the strategies that MNEs use to turn their SDG initiatives into political access and influence. Our study reveals three nonmarket strategies – SDG-directed cross-sector partnership, SDG-directed conflict management, and SDG-directed constituency building. These actionable strategies help MNEs manage the tensions arising from misaligned government priorities, high levels of perceived corruption, and skepticism toward foreign firms. Our findings advance the literature on international nonmarket strategy by explaining how MNE subsidiaries resolve these tensions and convert SDG-directed investments into political access and influence without succumbing to locally institutionalized norms of corruption. Finally, our study suggests that emerging-market governments may benefit from rewarding MNEs for their investments that contribute to the SDGs, as long as they provide clear guidance and multi-stakeholder platforms that foster effective collaborations with MNEs.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».