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This paper aims to study the business-specific features associated with financial distress in enterprises during the COVID-19 pandemic.

A binary logistic regression model is used to analyze a random sample of 754 companies in Jalisco, Mexico. A modified backward elimination process is used to achieve parsimony. Model robustness is reviewed by running several model selection algorithms.

Layoffs raise companies’ odds of stress by 2.9 times. Being a micro business doubles companies’ odds of stress while asking for government aid implies 1.9 times higher odds. A drop in annual sales in 2021 increases the odds of closing by 1.7 times. Companies led by female owners faced 1.6 times higher odds of stress, a similar increase in odds as in companies in the manufacturing and construction sectors. Finally, businesses aged five or fewer years were 1.5 times more likely to experience stress.

Given the study’s limited geographical scope, applying the results to broader public policy and its focalization may require external validation and deeper analysis of relevant local economic mechanisms, incentives, and constraints.

Findings support targeting public policy in disaster relief. For instance, financial aid programs may prioritize enterprises with some features that increase their risk of experiencing stress. Results also have implications for business strategies. For example, innovation or digitalization efforts in the company will serve the business better if they target improving sales and keeping the labor force.

This study contributes to closing a gap in business-specific studies on COVID-19. It underlines future research avenues, particularly in emerging issues such as heterogeneity within small business classification and gender studies.

Este artículo estudia las características específicas de las empresas asociadas a la presencia de dificultades financieras en el contexto de la pandemia de COVID-19.

Se utilizó un modelo de regresión logística binaria para analizar una muestra aleatoria de 754 empresas en Jalisco, México. Para lograr la parsimonia, se aplicó un proceso de eliminación reversa modificado. La robustez del modelo fue evaluada mediante varios algoritmos de selección de modelos.

Los despidos aumentan las probabilidades de estrés para las empresas en 2.9 veces. Ser una microempresa duplica las probabilidades de estrés, mientras que solicitar ayuda gubernamental implica 1.9 veces mayores probabilidades de estrés. Una caída en las ventas anuales en 2021 aumenta en 1.7 veces las probabilidades de considerar un cierre definitivo. Las empresas con mujeres propietarias enfrentaron 1.6 veces mayores probabilidades de estrés; se observa un aumento de estrés similar en las empresas del sector manufacturero y de la construcción. Finalmente, las empresas con una antigüedad de cinco años o menos tienen 1.5 veces más probabilidades de entrar en estrés.

Dada la limitada cobertura geográfica del estudio, la aplicación de los resultados a políticas públicas, incluida su focalización, puede requerir validación externa y un análisis más profundo de los mecanismos económicos locales relevantes, los incentivos y las restricciones.

Los hallazgos respaldan la focalización de la política pública ante desastres. Por ejemplo, los programas de ayuda financiera deben priorizar a las empresas que exhiben algunas características identificadas que aumentan su riesgo de experimentar estrés. Los resultados también tienen implicaciones para las estrategias empresariales: los esfuerzos de innovación o digitalización en la empresa servirán mejor si se enfocan en mantener o mejorar las ventas y evitar los despidos.

Este estudio contribuye a cerrar una brecha en los estudios específicos de empresas en el contexto de COVID-19 y subraya futuras líneas de investigación, particularmente en temas emergentes como la heterogeneidad dentro de la clasificación de pequeñas empresas y estudios de género.

Este artigo estuda as características específicas das empresas associadas ao estresse financeiro durante a pandemia de COVID-19.

Um modelo de regressão logística binária foi utilizado para analisar uma amostra aleatória de 754 empresas em Jalisco, México. Para alcançar a parcimônia, foi aplicado um processo de eliminação regressiva modificado. A robustez do modelo foi revisada por meio de vários algoritmos de seleção de modelos.

Demissões aumentam as probabilidades de estresse para as empresas em 2,9 vezes. Ser uma microempresa dobra as probabilidades de estresse, enquanto solicitar ajuda governamental implica 1,9 vezes maiores probabilidades. Uma queda nas vendas anuais em 2021 aumenta em 1,7 vezes as probabilidades de fechamento. As empresas lideradas por uma proprietária enfrentaram 1,6 vezes maiores probabilidades de estresse; um aumento similar nas probabilidades às empresas dos setores de manufatura e construção. Finalmente, empresas com idade de cinco anos ou menos tinham 1,5 vezes mais probabilidades de entrar em estresse.

Dada a limitada abrangência geográfica do estudo, a aplicação dos resultados a políticas públicas, incluindo sua focalização, pode exigir validação externa e uma análise mais aprofundada dos mecanismos econômicos locais relevantes, dos incentivos e das restrições.

Os achados apoiam a orientação da política pública no auxílio em desastres. Por exemplo, programas de ajuda financeira devem priorizar as empresas que apresentam algumas características que aumentam seu risco de experimentar estresse. Os resultados também têm implicações para estratégias empresariais: esforços de inovação ou digitalização na empresa servirão melhor se focarem em melhorar as vendas e manter a força de trabalho.

Este estudo contribui para preencher lacunas em pesquisas específicas sobre empresas e COVID-19, destacando futuras linhas de investigação, como a heterogeneidade na classificação de pequenas empresas e estudos de gênero.

The construction industry has more propensity to negatively affect employees’ physical–mental well-being due to the inherently intense and demanding nature of the work involved. Digitalization can streamline the construction processes, and reduce stress, overtime and overall job-related pressure generated due to the nature of employment, contributing to the well-being of employees. Hence, the authors examined how digitalization, technostress and individual resilience could contribute to construction professionals’ physical–mental well-being using the transaction model of stress, self-determination theory and job-demand resources theory.

Data were collected from 86 young professionals using a structured survey. The professionals were working in Indian construction organizations where digitalization is implemented extensively. The survey consists of 21 items to measure four latent variables namely digitalization, technostress, physical–mental well-being and individual resilience. The study employs a partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) approach to examine the theoretical model empirically.

The results revealed that digitalization was positively associated with physical–mental well-being and negatively associated with technostress. Further, individual resilience was a moderating variable in the relationship between digitalization and technostress. Finally, technostress partially mediated the relationship between digitalization and physical–mental well-being.

Digitalization has emerged as a valuable tool to tackle these challenges and improve the overall well-being of construction personnel. In the present study, digitalization is found to augment the physical–mental well-being of young construction professionals. Also, digitalization helps to significantly reduce technostress, thereby improving the physical–mental well-being of young professionals.