Generational imprints: A contingency approach to corruption and entrepreneurship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Existing research offers conflicting evidence on how corruption affects entrepreneurship. We adopt a contingency approach highlighting the role of generational imprinting. Drawing on imprinting and generational research, we argue entrepreneurs develop distinct generational imprints shaped by the environment during their formative years. Using a proprietary dataset of Chinese private firms, our findings suggest that in corrupt environments, market‐generation entrepreneurs with a transactional imprint tend to outperform their premarket‐generation counterparts in the short run, as the latter's principled imprint likely limits public relations spending. Personal life experiences—rural living and higher education—attenuate the influence of the transactional imprint, narrowing intergenerational differences in firm performance. Our study advances research on corruption and entrepreneurship by integrating institutional, generational, and individual‐level perspectives to explain how corruption affects entrepreneurs differently. Managerial Summary The relationship between corruption and entrepreneurship remains contested. Our study takes a novel angle by examining generational differences among entrepreneurs. We suggest that the distinct environments entrepreneurs experienced during adolescence shape their value orientations, leading to variation in firm performance in corrupt environments. Using a dataset of Chinese private firms, we show that, in corrupt environments, younger‐generation entrepreneurs with a transactional orientation (i.e., transactional imprint) tend to outperform older‐generation entrepreneurs with a principled orientation (i.e., principled imprint) in the short run. However, this performance gap narrows among those who lived in rural areas or received higher education. Our work highlights the crucial role of institutional environments in shaping entrepreneurs' values across generations and advocates for initiatives that cultivate more ethically grounded entrepreneurial mindsets.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».