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Enregistrement W2091549706 · doi:10.1108/17468801211237072

Liquidity gaps in financing the SME sector in an emerging market: evidence from Poland

2012· article· en· W2091549706 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Markets · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket liquidityBusinessPublic sectorClosing (real estate)Business sectorEconomic interventionismFinanceAccess to financeGovernment (linguistics)EconomicsEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Access to finance appears to be the largest challenge for entrepreneurial firms from the small to medium‐sized enterprise (SME) sector in Poland. To address this concern, the government embarked on a program to yield financial and know‐how assistance to the SME sector. The purpose of this paper is to evaluate public intervention in this area. Design/methodology/approach The study focuses on the analysis of primary data. The sampling frame for the study consisted of 278,088 firms from the SME sector in the Warsaw region. The sample size was equal to 500 firms from the SME sector. Questionnaires from 262 respondents were included in the study, for an effective response rate of 52 percent. Findings The study concludes that there are still pronounced liquidity gaps for firms in the SME sector in Poland and that the government programs are not effective in closing these liquidity gaps. Originality/value Problems with access to capital continue to be a challenge to developing a vibrant SME sector in Poland and a lack of access to capital is consistently quoted as the major obstacle to the development of the SME sector in Poland. The paper offers three policy recommendations in relation to closing liquidity gaps in the SME sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle