Access to Credit and the Effect of Credit Constraints on the Performance of Manufacturing Firms in the East African Region: Micro Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The study set out to investigate the factors influencing manufacturing firms’ access to credit and the effect of credit constraints on firm performance in the East African Community (EAC) using the World Bank (2006) enterprise survey for 5 EAC countries. We employed simple probit, simple OLS, tobit, and a two-step probit models. Descriptively, the top five business constraints in order of severity include; electricity outages and costs, access to finance, high and volatile tax rates, corruption, and macroeconomic instability. The majority of firms within the EAC are credit constrained with only 37% of firms in the best performing sector (metal fabrications) having obtained a loan. Quantitatively, high performing firms, exporters, medium and large firms increase the probability of credit access. Findings indicate that having access to credit and a long loan duration increase firm performance, while increase in the annual interest rate reduces firm productivity. Governments in the region should tackle the business constraints rated as very severe. EAC governments should make credit access easier by lowering the annual interest rates and also negotiating for a longer pay back period for individuals in the business sector. Governments in the region should put specific attention on those sectors which are observed to have an extreme disadvantage in accessing finance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».