How Did Swiss Small and Medium Enterprises Weather the COVID-19 Pandemic? Evidence from Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had unprecedented consequences on businesses and, in particular, small and medium enterprises (SMEs). The aim of this paper is to empirically study the impact of the COVID-19 sanitary crisis on Swiss SMEs two years after the onset of the pandemic. Using a sample of 149 SMEs operating in the French-speaking region of Switzerland, we find that revenue loss across the full sample averaged 14% in 2020 compared to 2019. Our findings show that firm characteristics are not significant in explaining turnover loss while business management strategies such as business restructuring, remote working, and prioritizing employee protection were significantly associated with revenue. Our results suggest that remote work should be gradually introduced in sectors of activity whenever possible to reduce the financial burden of any future pandemic on SMEs. Additionally, we quantify the impact of closure on SMEs and find that firms having reported to have closed partially or completely due to sanitary restrictions were impacted seven times more in terms of revenue loss compared to SMEs that did not cease their activity during the COVID-19 crisis. This paper contributes to our understanding of the magnitude of the financial impact of the COVID-19 pandemic on SMEs and highlights the importance of SMEs adopting efficient business management strategies, and implementing measures to support smaller firms by public authorities in times of crisis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».