The role of digital transformation and innovation in enhancing resilience and competitiveness of chinese logistics SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the high-quality development of Chinese logistics small and medium enterprises (SMEs) by examining the impact of digital technology adoption, organizational resilience, exploratory innovation, and environmental uncertainty. The research investigates how digital transformation enhances operational efficiency, adaptability, and competitiveness while assessing the mediating role of exploratory innovation in linking technology adoption and resilience to enterprise success. Additionally, the study evaluates the moderating effect of environmental uncertainty on these relationships. A survey was conducted among 340 logistics professionals and SMEs operating within China's supply chain sector, focusing on their digital transformation efforts, resilience strategies, and innovation-driven business models. The hypotheses were tested using descriptive analysis in SPSS and structural equation modeling (SEM) in SmartPLS-4. The findings indicate that digital technology adoption and organizational resilience significantly enhance high-quality enterprise development, with exploratory innovation playing a crucial mediating role. Moreover, environmental uncertainty moderates the relationship between digital adoption and innovation, highlighting the need for adaptability in dynamic markets. This study contributes to the existing literature by integrating digital adoption, resilience, and innovation within a unified framework, particularly in the context of Chinese logistics SMEs. The results emphasize the importance of reducing digital adoption barriers, strengthening organizational resilience, and leveraging innovation to enhance long-term sustainability. Policymakers and industry stakeholders are encouraged to implement supportive trade policies, financial incentives, and technological investments to optimize the performance of Chinese logistics SMEs in an increasingly competitive environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».