Optimal budgetary participation and firm performance: empirical evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to reexamine the relationship between budgetary participation and firm performance by using a nonlinear model that captures an inverse U-shaped relationship. Design/methodology/approach Adopting a hypothetico-deductive approach, this study analyzes data from a questionnaire-based survey of budget managers in Cameroonian SMEs. Data were collected between January and March 2019, with 200 questionnaires distributed and 80 valid responses retained (a response rate of 40%). We applied multiple regression analysis to test the hypotheses, including interaction and quadratic terms to capture nonlinear effects. We also used partial least squares structural equation modeling to corroborate the consistency of the observed relationships. Findings The results reveal a nonlinear, inverse U-shaped relationship between budgetary participation and firm performance. Within the Cameroonian context, the authors identify an optimal level of budgetary participation: increasing participation from low levels to this optimal level enhances SME performance, while exceeding it leads to a decline in performance. Research limitations/implications This study’s findings are based on a small, culturally homogeneous sample from Cameroon, limiting generalizability. While a nonlinear inverse U-shaped relationship was found, its context-specific nature and reliance on resource constraints mean that future research should use broader, cross-national samples to confirm if this trend is universally applicable. Practical implications SME managers should aim for moderate participation to maximize performance. Excessive participation risks information asymmetry and inefficiency. Originality/value This paper makes two key contributions. First, to the best of the authors’ knowledge, it represents the first study to empirically demonstrate the existence of an optimal level of budgetary participation through modeling the nonlinear relationship between budgetary participation and performance. Second, while extensive research has examined budget participation in large companies in developed countries, this study addresses a notable gap in developing-country contexts by investigating the effects of budgetary participation on SME performance in Cameroon.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».