Entrepreneurial Financing in Africa during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Access to finance by small-to-medium-enterprises (SMEs) remains an enigma that still warrants further research. The COVID-19 pandemic has exacerbated the funding gap and necessitated the need for entrepreneurs to seek alternative financing due to tight credit rationing by the traditional finance institutions. There is a marked increase in demand for alternative online finance known as crowdfunding amid social distancing and lockdowns occasioned by the COVID-19 pandemic. The main objective of this study was to examine the trends in the financing of African SMEs during the COVID-19 pandemic with a particular focus on crowdfunding. The postpositivist research philosophy and deductive strategy was adopted in this study with the view to test an existing theory and hypothesis. Secondary data sourced from TheCrowdDataCentre were utilised for the study. Eight hundred and fifty-nine African crowdfunding campaigns were employed as the unit of analysis. The study employed econometric techniques to test the research objectives of this study. The probit model was employed in the analysis. The results of the study revealed that backers, the COVID-19 and social network variables were positively and significantly related to campaign success. On the other hand, duration was found to be negatively and significantly related to crowdfunding success. The study contributes to the growing literature on the impact of COVID-19 on crowdfunding performance, as well as the literature on alternative sources of finance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».