The Role of Small and Medium Enterprises (SMEs) in Employment Generation and Economic Growth: A Study of Marble Industry in Emerging Economy
Notice bibliographique
Résumé
This study is undertaken to find out how SMEs contribute to the economy in terms of employment generation and its impact on the economic growth of the country. Small and Medium Scale Enterprises (SMEs) is accepted globally as a tool for empowering the citizenry and economic growth. In Pakistan efforts have been made by successive governments to increase employment opportunities, reduce poverty and accelerate economic growth by increasing foreign direct investment, diversifying the economy, enacting policy frameworks which favor small business ownership and entrepreneurship programs. Specifically, this study tends to figure out: how SMEs contribute to employment generation, whether a significant number of people is employ within the SME sector; whether the SMEs increase the income level of people. The total number of employees was 255 being selected randomly from Swat marble industries. A questionnaire was constructed and distributed to the selected respondents. The responses were collected and analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) analytical tool. The study exposes that SMEs play a vital role in employment generation. There is a positive relationship between SMEs and unemployment reduction. The result also shows that there is a positive relationship between SMEs and increase in income level. This study may be beneficial both for practitioners and academicians. For practitioners, the current study may help to devise policies and strategies concerning SMEs to generate employment opportunities. The current study may lead to the generalizability of existing research in the same field as for academic aspect is a concern.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».