Challenges of Innovation for Chinese Small and Medium-sized Enterprises: Case Study in Beijing
Notice bibliographique
Résumé
Innovation has been regarded as one of important impetuses to gain competitive advantages and achieve sustainable development for small and medium-sized enterprises (SMEs) in the past thirty years. However, SMEs in China have currently confronted a lot of problems impairing their innovation performance. This study aims to identify the main challenges hindering successful innovation of Chinese SMEs. Based on the previous academic studies, there are five research variables are developed and evaluated: lack of financial support, inadequate research and development (R&D) activities, the shortage of technical and skilled employees, weak entrepreneur orientation, improper governmental and legal environment. Furthermore, the primary data are collected by structured-questionnaires from 120 SMEs in Beijing. According to the research results analyzed by SPSS, it reveals that lack of financial support and inadequate R&D activities are major challenges for Chinese SMEs to achieve innovation. The shortage of technical and skilled employees as well as the improper governmental and legal environment is other barrier. Therefore, more responsibilities and actions should be taken by the government and SMEs themselves to enhance the innovation capability of Chinese SMEs. On the other hand, only one factor—weak entrepreneur orientation, is not regarded as a key challenge. This indicates Chinese entrepreneurs have increasingly realized the significant role of innovation played in the survival and long-term prosperity of SMEs recently.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».