Distribution of Firms by Size: Observations and Evidence from Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly remarked that Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) form the backbone of many different economies around the world, but the extent to which such national trends form part of a quantifiable larger global pattern has rarely, if ever, been examined. It is not unusual to hear business leaders, elected officials, public policymakers and researchers in a given region claim that small businesses represent a surprisingly large share of the local economy. They typically argue that SMEs constitute the majority of all firms, and have done so for an extended period of time. The claim is repeated across many national jurisdictions, but each statement is only ever considered in isolation. Few attempts have been made to compare the proportionate distribution of SMEs in one nation-state with those in other jurisdictions. Large-scale trends, however, are often the aggregate sum of many local occurrences. Is it possible that what seems to be an isolated regional phenomenon is, in fact, a common pattern across much of the world? This paper examines the number of micro, small, medium and large-sized enterprises from a selection of different countries. Using definitions and data provided by the national statistical agency in each nation, it seeks to compare the relative proportion of firms by size, and to determine if there are any common patterns. It then suggests some indicative theories about SME distribution for future research to test.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».