Policy Framework to Improve MSME Competitiveness and Financial Performance with Indonesia’s Asta Cita Vision Goals
Notice bibliographique
Résumé
Micro, small, and medium enterprises (MSMEs) are recognized as the cornerstone of Indonesia’s economy, especially in the agriculture, fisheries, and tourism sectors. Given Asta Cita’s ambitious vision for the country, which emphasizes inclusive and sustainable development, MSMEs are under increasing pressure to improve their competitiveness and financial performance. This research aims to develop and empirically evaluate a comprehensive policy framework that identifies digitalization, sustainable development, and innovation as the primary catalysts for MSME progress, with government support as a mediating variable, grounded in dynamic capabilities and institutional theories. A quantitative methodology was used to collect primary data from 435 MSME respondents in North Sulawesi, which was then analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The findings show that digitalization, sustainable practices, and innovation have a substantial, positive impact on the financial performance of MSMEs. However, government support cannot mediate the influence of digitalization, sustainable development, and innovation on improving economic performance. This shows that internal organizational competencies are more important than external interventions in achieving financial success. The results of this study underscore the need for MSMEs to prioritize technology integration, incorporate sustainability into their business frameworks, and continue innovating to maintain resilience and competitiveness.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».