Enterprise Risk Management Practices and Firm Performance, the Mediating Role of Competitive Advantage and the Moderating Role of Financial Literacy
Notice bibliographique
Résumé
In the current turbulent market, firms spend lots of tangible and intangible resources to gain competitive advantage and superior performance. Prior studies have discussed several determinants of competitive advantage and performance, particularly in developed economies, whereas small- and medium-sized enterprises (SMEs) in emerging economies have received minor attention. This study examines the mediating role of competitive advantage between enterprise risk management practices and SME performance and the moderating role of financial literacy between enterprise risk management practices and competitive advantage. A structured questionnaire is used to collect data from 304 SMEs operating in the emerging market of Pakistan. The hypotheses of the proposed study are tested through Structural Equation Modeling (SEM) in Analysis of a Moment Structures (AMOS). The results indicate that enterprise risk management practices significantly influence competitive advantage and SME performance. Competitive advantage partially mediates the relationship between enterprise risk management practices and SME performance. Additionally, financial literacy significantly moderates the relationship between enterprise risk management practices and competitive advantage. Firms are advised to implement formal enterprise risk management practices to gain competitive advantage and superior performance. Top managers need to have enough financial education that they will be able to perform risk management practices in an efficient way to gain a competitive position in the market. Implications for practices have been discussed in detail.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».