Effect of strategic purchasing on supplier development and performance: a structural model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This purpose of this paper is to introduce strategic purchasing (SP) and supplier development (SD) as constructs that could have the potential to contribute to the success of relationship marketing efforts. Based on the relational view of the firm, the authors propose that SP is an antecedent of SD practices and can create value for the buying firm in terms of better purchasing performance. Design/methodology/approach Hypotheses derived from the key features of SP and SD practices are tested using structural equation modeling through field research on a sample of 306 manufacturing companies in Spain. Findings Findings from this study indicate that there is significant evidence to support the hypothesized model in which SP exerts a direct influence on SD practices and purchasing performance, as well as an indirect impact on purchasing performance mediated through SD. Research limitations/implications Further research is necessary to increase our understanding of a buyer's strategic purchasing and supplier development practices and more specifically how suppliers could develop a supporting environment to facilitate the strategic alignment of these two concepts. The limitations of the survey are also discussed. Practical implications The findings from this study provide supplying firms with an understanding of how buying firms use SD to deploy their SP initiatives in order to achieve improvements in purchasing performance. Originality/value While there is some literature analyzing SP and the implications for buyer‐supplier relationships, the relationship between SP and SD practices and their effect on purchasing performance has not been yet analyzed.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».