Determinants of Female Entrepreneurial Success: The Influence of Social, Financial, and Institutional Support
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This research aims to identify the variables that impact both the financial and non-financial performances of Afghan women-owned businesses.Method: This study utilized a descriptive, cross-sectional design with a quantitative approach, employing a Structural Equation Model (SEM) to assess the influence of push and pull factors on the success of female entrepreneurs. A purposive sample of 308 women-led Micro and Small Enterprises (MSEs) in Kandahar, Afghanistan, was surveyed using a structured questionnaire.Result: The study identified key determinants influencing both the financial and non-financial performance of women entrepreneurs. Significant factors include familial support and motivation, access to financial resources, availability of training and professional development opportunities, and support from governmental and non-governmental organizations. Conversely, self-independence, self-efficacy, and access to professional networks did not exhibit a statistically significant positive impact on business performance.Practical Implications for Economic Growth and Development: This article outlines key strategies for enhancing the business environment and success of female entrepreneurs. The findings provide a basis for policymakers to design supportive frameworks that foster the growth and sustainability of women-led enterprises. By identifying critical success factors, the study contributes to the empowerment of female entrepreneurs and their transformative role in driving innovation, job creation, economic development, and poverty alleviation.Originality/Value: Although there is ample research on female entrepreneurs, a notable gap exists in studies that explicitly examine the factors influencing their financial and non-financial success, particularly in war-torn areas such as Kandahar. This paper explores significant topics and advocates for further investigation in this field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».