The impact of sharing economy platforms, management accounting systems, and demographic factors on financial performance: Exploring the role of formal and informal education in MSMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the effectiveness of sharing economy platforms and management accounting systems (MAS) on the financial performance of Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) in Malang City, Indonesia, by considering the moderating effect of demographic factors such as gender, age, and business tenure. The investigation also examines the impact of formal and informal education on financial performance, positing that practical training yields greater financial improvement than theoretical schooling. This research examines 234 MSMEs using structural equation modeling (SEM) with SmartPLS and employs path analysis to investigate the impact of sharing economy platforms on MAS, as well as its consequences for financial performance. The results indicate that sharing economy platforms and MAS have a significant effect on financial performance. Informal education has a significant effect on sharing economy platforms and MAS, whereas formal education has a negative effect on financial performance. Demographic factors were observed to have a significant moderating effect on the path from MAS to financial performance. This study introduces the Adaptive Financial Capability Model (AFCM), a novel framework that uniquely integrates adaptive learning derived from informal education with demographic factors. By bridging practical training with contextual variables, such as gender, age, and business tenure, the AFCM provides an original perspective on enhancing financial management and technology adoption within MSMEs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».