Corporate entrepreneurship, supply chain management strategies and performance in the setting of Saudi Arabia: Empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to assess the joint effect of corporate entrepreneurship (CE) and supply chain management (SCM) strategies on firm performance in the circumstance of Saudi Arabian manufacturing firms. This is interesting in the sense that while previous scholars have focused on CE and SCM separately, the combinative aspect of the two particularly in nonwestern countries seems still to be short of attention. In this respect, this paper attempts to apply a resource-based view and suggest that CE and SCM complement each other and in the end performance of the firm will be increased. Out of the 84 Saudi manufacturing firms covered in the structured survey, data was analyzed using Ordinary Least Squares (OLS) regression. The results indicate that CE, particularly dimensions such as new business venturing, product innovation, technological entrepreneurship, mission reformulation, reorganization and system-wide changes, significantly enhances firm performance. Additionally, SCM strategies were found to have a positive and statistically significant impact on firm performance, highlighting the critical role of effective supply chain management in operational efficiency and competitive positioning. The findings contribute to the literature by providing empirical evidence from a Middle Eastern context, thereby enhancing the generalizability of existing theories on CE and SCM. The study also offers practical implications for managers and policymakers, suggesting that aligning CE initiatives with SCM strategies can drive sustained competitive advantage. These insights are particularly relevant for firms operating in emerging markets, where economic reforms and diversification efforts, such as Saudi Arabia's Vision 2030, necessitate strategic innovation and supply chain optimization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».