Intellectual capital, entrepreneurial orientation, and technical innovation in small and medium‐sized enterprises
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to empirically investigate the effects of intellectual capital (IC) on technical innovation (TI) and entrepreneurial orientation (EO) in small and medium‐sized enterprises (SMEs). Hypotheses were tested using a survey data set of 464 questionnaires collected from senior, middle, and functional managers, in addition to employees working in 63 SMEs operating in Jordan. The findings show that all IC dimensions have positive significant effects on both TI as well as EO. More specifically, human capital and relational capital emerged as having the strongest effects on TI, whereas relational capital and human competence had the strongest effects on EO. Interestingly, relational capital was the only IC dimension that had a particularly strong and positive significant effect on both EO and TI. Moreover, all EO dimensions had positive significant effects on TI. As for the mediating effect of EO, it was found to have quite a strong and partial mediating effect on the relationship between each IC dimension (relational, structural, human, and human competence) and TI. It was also noted that EO had a particularly strong partial mediating effect on the relationship between structural capital and TI, as well as human competence and TI. Given the unique context within which SMEs are established and developed, in terms of heavily investing in IC, as well as their supposedly entrepreneurial and innovative nature, this study provides an original contribution to the TI literature.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».