Does co-creation drive the creation and success of social enterprises? Evidence from a quasi-natural experiment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In developing countries, social enterprise creation is often said to offer a promising solution when public institutions struggle to uplift society from social, economic and environmental challenges. Despite social enterprises’ vital role, they still face challenges such as financial sustainability, market penetration, access to financial resources and maintaining social enterprises’ dual (social and economic) nature. The recent discussion about the positive effects of co-creation processes in institutional creation paves the path for exploring the potential of this approach in creating social enterprise. Therefore, the purpose of this study is to explore an integrative social innovation model based on a co-creation process to help social enterprises address their challenges. Design/methodology/approach This study explores a social innovation model based on co-creation and quantitatively analyzes its impact using the difference-in-differences approach. It used STATA 18 to analyze panel data from the World Bank, Pakistan Bureau of Statistics, Small and Medium Enterprises Development Authority and the United States Agency for International Development-funded PYWD project, covering 2013–2020. Findings This study’s findings indicate a significant positive impact on the creation and growth of social enterprises over time, which is further strengthened in the presence of covariates such as social infrastructure availability, education investment, urbanization and public support institutions. Originality/value This study uniquely emphasizes the ways that can curtail social enterprises to subside potential uncertainties about their sustainability.
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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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».