Logistics outsourcing and performance of manufacturing small and medium-sized enterprises in Nairobi
Notice bibliographique
Résumé
Background: Logistics outsourcing has been accepted as a strategy through which small and medium-sized enterprises (SMEs) can access the logistics capabilities they lack internally at a lower cost. However, the actual effect of logistics outsourcing on firm performance, especially among the SMEs in Nairobi, remains unknown. Aim: The study aimed to investigate the relationship between logistics outsourcing and firm performance of manufacturing SMEs in Nairobi. Setting: The study sampled manufacturing SMEs in Nairobi City County. Method: In this study, a convergent parallel mixed methods design was applied. Survey data were collected from 163 manufacturing SMEs. The data were analysed using structural equation modelling to test the relationship between logistics outsourcing and firm performance. Additionally, in-depth interviews were conducted in five manufacturing SMEs. Thematic analysis was used to analyse interview data to provide more insight in the quantitative data. Results: The anticipated direct link between logistics outsourcing and performance of manufacturing SMEs was not statistically significant. However, the study revealed a statistically significant indirect positive effect of logistics outsourcing on the performance of manufacturing SMEs through logistics outsourcing performance as a mediator variable. This article further highlights reasons and the process of logistics outsourcing and deduces a logistics outsourcing model for manufacturing SMEs to help improve their firm’s performance. Conclusion: The established relationship and deduced logistics outsourcing model is likely to guide SME managers as to how to manage logistics outsourcing to improve performance. The finding that logistics outsourcing has a positive indirect effect on the performance of manufacturing SMEs through logistics outsourcing performance makes a significant contribution to theory.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».