Investigating the effect of financial literacy and financial inclusion on operational and sustainable supply chain performance of SMEs
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyze the effect of financial literacy on operational performance, financial inclusion on operational performance and the effect of financial literacy on sustainable supply chains and the impact of financial inclusion on sustainable supply chains in SMEs in Indonesia. The research method is quantitative through online surveys with the Google form, data collection by distributing online questionnaires to 590 SMEs owners in Indonesia who were selected by simple random sampling. The online questionnaire was designed using a Likert scale of 5 and distributed via social media. Data analysis used structural equation modeling of partial least squares (SEM-PLS) with data processing tools using SmartPLS 3.0 software. The stages of data analysis are validity-reliability test and hypothesis, or significance test used in this study using a Google form which will be distributed to respondents. This questionnaire measurement method uses a Likert Scale of 5, namely Strongly Disagree (STS), (2) Answers Disagree (TS), (3) Neutral Answers (N), (4) Answers Agree (S), Strongly Agree (SS). The results of this study indicate that financial literacy had a positive and significant effect on operational performance, financial inclusion had a positive and significant effect on operational performance, financial literacy had a positive and significant effect on sustainable supply chains and financial inclusion had a positive and significant effect on sustainable supply chains in SMEs in Indonesia. The novelty of this research is the model relationship between Financial Literacy and Financial Inclusion, Operational Performance, SME Sustainable Supply Chain which has never been explained in previous studies.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».