Create sustainable competitive advantage and improve sustainable performance by implementing lean and green manufacturing practices: an empirical study on German manufacturing SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to examine the direct and indirect effect between lean manufacturing practices (LMPs), green manufacturing practices (GMPs), firms’ sustainable competitive advantage (SCA) and sustainable performance (SP). Design/methodology/approach A survey questionnaire was used to collect data from 197 manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs) in Germany, and PLS–SEM was used to analyse the collected data and test the research hypotheses. Findings The results of the study show that LMP and GMP positively affect both SCA and SP of manufacturing SMEs in Germany. In addition, SCA positively affects SP and partially mediates the relationship between LMP, GMP and firms’ SP. Practical implications This study provides useful insights to managers of German manufacturing SMEs by emphasizing the importance of implementing both LMP and GMP in order to enhance firms’ SCA and SP. Furthermore, it demonstrates SCA as a critical factor in assessing the sustainable performance of companies, particularly in the context of adopting lean and green manufacturing practices. Originality/value Building on the limited existing literature on LMP, GMP, SCA and SP, this study develops a new framework that connects these concepts. It explores both the direct and indirect effects (via SCA) of lean and green manufacturing practices on the sustainable performance of manufacturing firms in a developed country context.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».