Small and Medium-Sized Enterprises, Business Demography and European Socio-Economic Model: Does the Paradigm Really Converge?
Notice bibliographique
Résumé
Although the European business environment induces important premises and assures conditions in determining economic growth and social well-being, the determinant and existent connections between the evolution of small and medium-sized enterprises (SMEs), business demography characteristics and the European socio-economic model have been scarcely studied in recent years. The dimensions of the European socio-economic model design a very specific framework in developing business demography and assuring a favorable environment for future SME development. The main aim of the manuscript is to investigate the evolution of the European SMEs sector and the perspective of business demography evolution to converge with exigencies of the European socio-economic model. In order to argue the research objective, eight specific and representative business demography variables were employed, from 12 European Union member states (EU-MS), during 2009–2017. Further, the SMEs’ performances, determined by changing the economic functional paradigm, were assessed. For proving this, an econometric model was designed considering labor productivity as an endogenous variable. Our preliminary analysis shows considerable differences in business demography indicators and SMEs development among all five socio-economic sub-models of the main European socio-economic model, proving a tight connection between European socio-economic models and SMEs’ performance and arguing the necessity of a paradigm convergence. Within some sub-models, there is clear evidence of clustering and convergence in terms of business demography and SMEs future development.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».