The effect of market information on export performance: The mediating role of notional export support and encouragement
Notice bibliographique
Résumé
Global competition and economic globalization are forcing countries' governments to devise encouragement support programs and formulate exporting policies to help SMEs export, compete, and survive in foreign markets. This study examines the mediating role of national export support and encouragement programs (NESEPs) in clarifying the impact of determinants of market environment information on the SMEs' export financial performance (EXFP) and SMEs' export strategic performance (EXSP) based on a resource-based view, which helps understand novel holistic relationships between them. Data from 106 exporting SME firms working in the Kingdom of Saudi Arabia were collected using an online questionnaire survey. Regression path analysis from structural equation modeling was used to test the study's model relationships. The most important positive findings that emerged from this study are: Determinants of market information acquisition (DMIA) will positively influence SMEs' EXFP and NESEP. Determinants of market information dissemination (DMID) will positively influence SMEs' EXSP. Determinants of market information responsiveness (DMIR) will positively influence NESEP. NESEP will positively mediate the effect of DMIA and DMIR on SMEs' EXSP. The study’s theoretical and social implications and limitations are discussed in the concluding sections. Furthermore, directions for future research are provided.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».