Intellectual capital in Serbia’s hotel industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this study is to determine whether intellectual capital (IC) creates value in the Serbian hotel industry. Specifically, this paper examines to what degree IC and its key components affect the financial performance of hotels compared to physical and financial capital. Design/methodology/approach – The sample included all of the hotels that operated as independent entities in Serbia during 2009–2012. value-added intellectual coefficient was used to measure the level of IC contribution to value creation, which was linked to various measures of financial performance, including operating profit, return on equity, return on assets, profitability and employee productivity. Findings – Results indicate that after controlling for firm size and leverage, employee productivity and, to some extent, profitability were affected by human and structural capital. The research confirms that the financial performance of hotels in Serbia remains predominantly influenced by efficient use of physical capital. Research limitations/implications – The study’s generalizability is limited to the hotel sector within Serbia. Practical implications – Senior managers in the hotel industry must recognize the importance of managing both the physical aspects of their hotels and the intangible resources embedded in their employees and processes. Originality/value – The findings will aid recognition of the importance of investing in IC in hotel industry as a crucial element of achieving competitive advantage in the information age. Moreover, the findings suggest that long-term growth should not rely solely on physical and financial assets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».