Comparative Analysis of Innovation Financing Mechanisms for Tech Startups: Evidence from Ethiopia, Kenya, and Uganda
Notice bibliographique
Résumé
In developing countries, technology-based startups (TBSs) play a vital role in driving innovation, and they significantly contribute to the generation of jobs and economic development. However, despite their importance, startups have a high failure rate worldwide, and a major contributing factor is a lack of funding. The objective of this study is to compare the existing financing mechanisms in Ethiopia, Uganda, and Kenya and determine the relative position of Ethiopia in the financing landscape. This study was based on resource-based theory and signaling theory. A desk research methodology was employed, and a total of 70 sources were reviewed. The data sources include academic literature, publications from the World Bank, local reports, government policies of the three nations, articles published in reputable journals, and global database indexes. Articles were also selected based on their relevance to the research question and the credibility of the publication. The comparison was carried out based on identifying similarities and differences in economic indicators, the innovation performance of the countries, the innovation eco-system, the types of existing financing mechanisms in each country, and various government policies and initiatives. We also validated our findings by cross-checking information from multiple sources to avoid bias. The results reveal that Ethiopia is lagging behind in most of the parameters set for comparison, while its neighbors, Uganda and Kenya, have a relatively better status in general. Finally, this study has theoretical and practical implications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».