Impact of COVID mobility measures on the financial performance of small business in rural areas of Spain
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic impacted public health and the economy, precipitating measures such as lockdowns and mobility restrictions that have profoundly affected businesses and employment. To assess the impact of these restrictions on the financial performance of micro and small firms in rural areas, we draw upon official Spanish population mobility statistics from 2019 to 2021. Our research is motivated by the pandemic's uneven economic burden and expected lasting changes in consumer and business behaviour. Our findings reveal a notable shift in population retention patterns within rural areas, which were able to retain more daily population not only during the pandemic, but also post-pandemic. We observe four distinct impacts on the financial performance of rural enterprises. First, industries oriented to local demand, such as real estate and hospitality, were hit particularly hard in 2020. Second, population retention in rural areas helped firms in these industries to perform better in terms of revenues and employment, while demand-driven positive impacts led by population retention are not translated into profitability. Third, firms in industries that may easily resort to digital work environments suffered less the impact of COVID-19 both in terms of revenues and employment. Fourth, firms in industries where employment adjustment is difficult to achieve show a clear negative impact in terms of labour productivity. This research addresses a gap in understanding the pandemic's effects on rural small firms and offers insights to inform targeted policy interventions. • We assess the impact of COVID-19 mobility restrictions on rural micro and small firms. • Rural areas retained more daily population during the pandemic and post-pandemic. • Local-demand firms hit hard; population retention sustain revenue and employment. • Ease of resorting to digital work environments improved performance. • Industries with less flexible employment adjustment underperformed in labour productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».