Green Product Innovation in Manufacturing Firms: A Sustainability‐Oriented Dynamic Capability Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite environmental sustainability being identified as one of the key drivers of innovation, extant literature lacks a theoretically sound and empirically testable framework that can provide specific insights into green product innovation from a capability perspective. This study develops a theoretical framework from a sustainability‐oriented dynamic capability (SODC) perspective. We conceive SODCs as consisting of three underlying processes (external resource integration, internal resource integration, and resource building and reconfiguration) that influence the change/renewal of sustainability‐oriented ordinary capabilities (SOOCs) (green innovation capability and eco‐design capability). This study answers two key questions: which SODCs are needed to develop green innovation and eco‐design capabilities? Which of these capabilities lead to better market performance of green products? We test a structural model linking SODCs to market performance in 189 Italian manufacturing firms. First, we find that the nature of the SODC–performance link (direct or indirect) depends on the SODC type. Specifically, resource building and reconfiguration is the only SODC with a direct effect on market performance. Second, all three types of SODC affect the eco‐design capability, which mediates the link between SODCs and market performance. Third, we find that external resource integration is the only SODC affecting the green innovation capability, which mediates the link between external resource integration and market performance. Resource building and reconfiguration is the SODC with the overall (direct and indirect) highest impact on market performance. This study, among the first to consider capabilities for green product innovation under a dynamic capability perspective, provides implications for scholars, managers and policy makers. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle