Contributions of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) to Income Generation, Employment and GDP: Case Study Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The pillar goals of this research are to review the conditions of MSMEs, their contribution to employment creation, income generation, poverty alleviation, contributions to the local, regional and national GDP, stimulating entrepreneurial climate and the challenges and opportunities in the design, implementations, marketing opportunities, linkages, financial sources, dynamics, survival and policy landscape. To achieve the presented purposes, we collected primary and secondary data through a survey, focus group discussions and documents reviews. We used qualitative and quantitative approaches to analyse the collected data using various statistical programs. We used descriptive and econometric statistical analysis to process the data, obtain the relevant estimation results and fully discuss the purposes under the study. We firmly maintain that the systems we presented, and the methods applied enabled us to tackle the aims of the study. MSMEs in Ethiopian are the chief sources of job, income, significantly contribute to the local, regional and national GDP and key policies to eliminate poverty. In the log-linear regression, we found that MSMEs initial capital, BDS, access to credit facility are the key determinants of MSMEs performance. Majority of the MSMEs produce for local and regional markets; few for national markets and none for international markets. Besides, we found that sex of MSMEs owner/manager, BDS, access to credit and capital size strongly determine the survival of MSMEs. Based on this study, the major obstacles of MSMEs in Ethiopia are the question of sustainability, lack of credit, weak market linkage, insufficient training, weak human resources development schemes, dependency on government and spoon-feeding mentality, oscillations in government policies, price variations, weak links and poor market and product development strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».