Home Peers, Business Owners’ Gender, and the Export Intensity of SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium-sized enterprises (SMEs) can improve their export performance by co-locating with export firms from the same industry and country. However, the export implications are yet to be addressed systematically. This study investigates when and how women-owned SMEs convert their geographic proximity to home peers through social proximity and cognitive proximity into high export intensity. We develop a nuanced knowledge spillover perspective incorporating gender mechanisms to clarify the relationship between home peers and SMEs’ export intensity at the regional and national levels. To test our hypotheses, we designed quantitative research using a survey database from Statistics Canada, Survey on Financing and Growth of Small and Medium Enterprises (SFGSME), with a sample of 9,977 Canadian SMEs. Our study shows that, among other things, home peers’ positive impact on SMEs’ export intensity is more significant when their owners are exposed to a larger number of relatively close same-gender home peers (i.e., same-gender regional home peers). Moreover, we show that such positive home-peer effects on SMEs’ export intensity are even stronger for women business owners than men business owners. We clarify our contributions by discussing the theoretical and practical implications of our findings. By demonstrating the significance of same-gender regional home peers for women owners, we contribute to the knowledge spillover perspective on exporting, emerging research streams on home peers, and women entrepreneurship research in the international entrepreneurship field. Our findings also suggest that women entrepreneurs can particularly benefit from government-funded export promotion programs when the programs are appropriately designed and promoted to women entrepreneurs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».