The role of inbound and outbound open innovation on firm performance in environmental turbulence era: Mediating of product and marketing innovation
Notice bibliographique
Résumé
Open innovation has been identified as two dimensions, the flow of knowledge obtained from outside and processed within the organization and has a role as a key business responsiveness to prevent any risks that will be faced. From this knowledge flow is a successful approach to new product development featuring outbound and inbound knowledge that is managed with the aim of getting out of the bounds of risk. Therefore, this study investigates and explains the clausal relationship between the variables used, such as inbound and outbound open innovation, product innovation, marketing innovation, firm performance, and environmental turbulence as moderating variables. This study uses a quantitative approach and designs a questionnaire that has been distributed to 115 SMEs owner / managers as a sample. In the process of formal data collection, a random sample was used in this study which was distributed to the owner / manager of SMEs. While the processing, analysis, and hypothesis testing process of this study uses PLS-SEM which is a statistical tool for applying all data scales, does not require many assumptions, and confirms relationships. The findings in this study indicate that what has a positive and significant effect is the relationship of inbound open innovation to product innovation, product innovation to marketing innovation, marketing innovation to firm performance. In addition, the moderating effect of environmental turbulence in a positive way is only product innovation on firm performance. Further explanation of the implications of the findings has been discussed and confirmed.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».