The impact of SME access to finance and performance on exporting behaviour at firm level: A case of furniture manufacturing SMEs in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Orientation: Globally, the majority of Small and Medium-sized entities (SMEs) are resource constrained. As a result, not all SMEs are able to fully exploit the benefits associated with international trade as they face challenges when exporting their produce.Research purpose: This article presents an investigation into the impact of access to finance on firm performance and exporting behaviour of SMEs in Harare, Zimbabwe.Motivation for the study: The article stems from the observation that although there is a growing importance and contribution of SMEs worldwide, research has shown that only a few of these SMEs are involved in international trade.Research design, approach and method: A cross-sectional study was employed with quantitative methods being utilised. The collected data were analysed using a structural equation modelling technique, which employed the Smart partial least squares software (version 2.0).Main findings: The key findings reveal that a significant positive relationship between access to finance and SMEs exporting behaviour does exist. Furthermore, the study’s findings challenge the notion that firm performance has a significant impact on exporting behaviour and show a negative impact of access to finance on SME firm performance.Practical/managerial implications: There is a need to put systems in place in Zimbabwe that that will (1) prioritise the need to have clear routes to market and increase awareness among SME owners, and (2) help SMEs overcome high costs associated with participating in export of goods and services.Contribution/value-add: The article provides a unique empirical analysis of the relationship that exists between access to finance, firm performance and export behaviour of SME firms in Zimbabwe, and thereby makes a valid contribution to SME literature.
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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 | 0,001 |
| 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 ».