Interactions among Factors Affecting Micro Entrepreneur Performance in Sarawak, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Micro enterprise plays important role in achieving Malaysia’s Vision 2020. Micro enterprises constitute about 76.5% of all businesses in Malaysia and employ over 1.2 million employees. In this regard, out of the total 907,065 Malaysian SMEs, 693,670 (78.7%) business foundations have been identified as micro enterprises (MEs) (Department of Statistics Malaysia, 2016). Hence, this paper analyses the factors affect the micro-entrepreneur’s firm performance in Sarawak Malaysia. The \nresearch is based on 373 sample respondents from all over Sarawak with non-probability sampling and structured questionnaire had been used to collect response from the respondents. In terms of gender, female (67.8%) respondents clearly outnumbered the male (32.2%) respondents. AIM only offered loans to female micro entrepreneur while TEKUN and SEDC offered loans to both genders. The highest group of the micro entrepreneurs sampled in the present study, namely, more than onethird (39.8%), fell into the age group of 26 to 36. The lowest age group was 59 to 69 (5%). The respondents in this research were mostly micro entrepreneurs with more than two-thirds were educated up to secondary level MCE/SPM/SPMV (38%) and lower secondary level LCE/SRP/PMR \n(27%). Not even a quarter of the respondents were educated up to post-secondary and tertiary level \neducation. Nevertheless, there were also a small number of them who had postgraduate qualifications, namely, Master’s degree (0.5%) and Ph.D. (0.3%). The survey findings further revealed that the two identified factors (age and financial management knowledge) are significantly associated with micro entrepreneur compare to education level. The outcomes of this research can benefit the decision makers such as governments, microfinance institutions and other related institutions to support micro entrepreneur not only for poverty provision but also successful in firm performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».