The role of market uncertainty in fostering innovation and green supply chain management on the performance of tourism SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This research was conducted to examine the extent to which market uncertainty can encourage market players, especially SMEs, to exploit innovation and environmentally friendly orientation to improve their performance. From a supply chain perspective, market uncertainty, which in this study is proxied by the Covid-19 pandemic, has great potential to reduce performance and disrupt production and distribution lines as well as consumer demand. This encourages affected SMEs, such as SMEs that focus on providing tourism products, such as fashion and merchandise, to maintain their performance with product innovation, and minimize the use of non-environmentally friendly products. The object of research is Small and Medium Enterprise (SME) producing tourism souvenirs in Yogyakarta, Indonesia. Using the analysis technique of Structural Equation Modeling (SEM) with 150 respondents, the findings indicate that market uncertainty serves as a catalyst for SMEs to maintain performance through marketing innovation and product reorientation. Specifically, the results show that there is a positive and significant influence between innovation and green orientation on SME performance, and the mediating effect of market uncertainty to increase marketing innovation and environmentally friendly orientation. These findings theoretically contribute to explaining the relationship between supply chain management in the context of market uncertainty. In practical terms, this study confirms the need for support by stakeholders to support limited domestic tourism, according to health protocols, as well as digitalization of marketing for tourism SMEs.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».