Social capital of non-resident family members and small business financing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the impact of social capital of non-resident family members on small business debt financing. Recent literature in entrepreneurship suggests that small businesses can borrow social capital to improve their access to debt financing. Design/methodology/approach Micro-entrepreneurs from India were interviewed regarding their ability to raise capital from family members as well as their relationship with banks and politicians. Findings The survey indicates that small business entrepreneurs are able to borrow social capital from non-resident Indians. Results also suggest that these small businesses are more likely to be connected to banks and politicians facilitated by their non-resident family members, which not only improves micro-entrepreneurs’ access to debt financing but also reduces their cost of borrowing. Research limitations/implications This is a co-relational study that investigates the association between social capital of non-resident family members and small business debt financing. There is not necessarily a causal relationship between the two. The findings of this study may only be generalized to firms similar to those that were included in this research. Originality/value This study contributes to the literature on the factors that improve the access to small business debt financing. The findings may be useful for financial managers, investors, financial management consultants, entrepreneurs, and other stakeholders.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».