Intellectual capital and financial performance in social cooperative enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to provide empirical evidence of the relationship between intellectual capital (IC) and economic performance, with focus on social cooperative enterprises (SCEs) that work in non-profit sectors. Design/methodology/approach A survey was developed and administered in Italy. A final sample of 151 SCEs participated in the study. Data were collected on IC measures, social enterprise activities and economic and mission-based performance outcomes. Findings Two hypotheses that proposed a positive association between IC sub-components (i.e. human capital, structural capital and relational capital) and the economic and mission-based performance of SCEs were tested. Findings highlight that human capital contributes to explain economic performance which is positively affected by the presence of graduate employees and value added per employee. However, economic performance is negatively affected by the yearly training per employee. In addition, human and relational capital contribute to explain mission-based performance which is positively affected by yearly training, the value added per employee and the quality of relationships with customers. However, mission-based performance is negatively affected by the relationships’ quality with the reference territorial community. Therefore, relational capital would seem to affect only mission-based performance, and human capital influences both dimensions of corporate performance. Structural capital does not affect social cooperatives’ performance. Practical implications Some of the results in this study are particular to this research setting. It is therefore important for senior leaders of SCEs to take the results of general IC literature with a grain of salt. Whereas most of the academic literature generally supports the positive relationship of all IC sub-components (i.e. human, structural and relational capital) with performance outcomes, this is not the case in this particular study. Originality/value This is the first empirical study that has examined the linkages between IC sub-components and performance outcomes in SCEs in Italy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».