Impact of family control on information technology investment and information technology adoption in India
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study tests the impact of family control on information technology (IT) investment and IT adoption in MSMEs in India. Design/methodology/approach This study employs a survey research design. Micro, small, and medium enterprise (MSME) owners in India were surveyed to test the impact of family control on IT investment and IT adoption. Findings Our empirical results show that family control — measured by family ownership, family member firm management, and/or family CEO duality — increases IT investment and IT adoption in India. Family ownership increases the chances of IT investment and IT adoption by 19.24% and 38.40%, respectively. Firm management by family members increases the chances of IT investment and IT adoption by 11.29% and 18.29%, respectively. CEO duality increases the chances of IT investment and IT adoption by 51.13% and 258%, respectively. Thus, CEO duality has a higher impact on IT investment and IT adoption than family ownership and firm management by family members. Research limitations/implications The empirical results may be generalized only to MSMEs similar to those surveyed in this study. Additionally, this study relied on the perceptions and judgments of MSME owners. Originality/value This study contributes to the literature on the impact of family control on IT investment and IT adoption in the developing economics. This study can help scholars to develop further studies in the family control area. Our findings may help MSME owners to increase family control to survive and prosper into the future. Additionally, MSME management consultants may find the empirical results useful to provide consulting services.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».