Manufacturer's servitization level and financial performance: the role of risk management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The objective of this research is to investigate the impact of offering product-linked services on the effectiveness of risk management and, subsequently, on financial performance. Design/methodology/approach The investigation is based on an empirical analysis employing structural equation modeling (SEM) and cross-industry and multi-country survey data of 307 companies. The theorization is guided by the information processing theory (IPT). Findings Considering the basic and advanced classification of services, the analysis suggests that only the provision of advanced services influences the effectiveness of risk management. Specifically, the provision of advanced services strengthens the preventive dimension of risk management. Surprisingly, the analysis reveals a negative direct impact of preventive risk management on financial performance. Preventive risk management, however, indirectly enhances financial performance by supporting reactive risk management. Practical implications For practitioners, the research suggests a positive impact of servitization in a long term rather than in form of instant financial benefits. The research attempts to highlight the specific role of supply chain risk management (SCRM) through which servitization has a positive impact on financial performance. Originality/value Although there are assumptions about both reduction and increase in risk when manufacturers offer services, the extant literature lacks an empirical investigation on the association between servitization and the effectiveness of risk management. This study addresses the stated gap and offers novel insights into the role of SCRM in the performance consequences of servitization.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».