Understanding Determinants of Firm Performance: An Analysis of Non-Financial Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influence of non-financial factors on the performance of 303 Italian small and medium-sized enterprises over the period 2012-2021. The analysis employs a panel data model with random effects. Performance indicators (ROA, ROE, EBIT, EBITDA and CFOR) are regressed on the variables of interest (firm age, gender of the direct manager, ownership structure and religiosity). Control variables include firm-specific financial data; sectoral dummy variables are used to account for industry effects. Ownership structure has a significant positive impact on firm performance, especially in terms of ROA and EBIT. Firm age shows a negative relationship with EBIT. The gender of the direct manager exhibits a marginal impact on ROA, while religiosity does not significantly influence any of the performance indicators. For managers, these findings highlight the importance of carefully balancing ownership structure to optimize performance while avoiding the risks associated with excessive concentration. Furthermore, while certain non-financial factors like firm age and manager gender may influence performance, their impact appears context-dependent and may not be as significant as previously thought. This study provides empirical evidence on the impact of non-financial factors on firm performance in the context of Italian SMEs. The results underscore the complexity of these relationships and the need for further research to explore the contextual factors that may moderate their impact.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».