Environmentally sustainable development initiatives in upstream strategic outsourcing relationships: Examining the role of innovative capabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on the potential impact of environmental sustainable development initiatives such as environmental collaboration with the supplier (ECS) on environmental and manufacturing performance is inconclusive. Specifically, it has overlooked the intermediary role that dynamic capabilities play in the relationship between ECS and performance. This explains why previous research, while correct in theory, found conflicting statistical results between environmental collaboration upstream and various performance outcomes. This study examines the following questions: What is the impact of environmental collaboration on manufacturing and environmental performance in outsourcing relationships? Do capabilities mediate the relationship between environmental collaboration and performance? Further, we propose that one particular mediating factor—innovative capabilities (ICs)—can influence the strength of this relationship and thus explain why previous research found conflicting statistical results. This paper uses structural equation modeling to analyze survey data from 247 North American manufacturers that outsourced their manufacturing. IC fully mediates the relationship between ECS and manufacturing performance and partially mediates the relationship between environmental collaboration and environmental performance. These findings enrich existing knowledge as it views ECS through the lens of resource‐based theory. Further, we shed light on the crucial role of IC in firms that choose to outsource critical capabilities. From a managerial perspective, the empirical results will inform outsourcing managers making strategic and tactical decisions to achieve desired environmental and manufacturing outcomes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».