Encouraging SMEs’ Green Innovation Through Stakeholder Pressure: The Moderating and Mediating Role of Environmental Commitment and Ethics
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how stakeholder pressures (SSTPR) prompt SMEs to perform green innovation (GRNI) activities by grounding the analysis exclusively in stakeholder theory. It employs a survey questionnaire to gather information from 141 top- and mid-level executives working in various SME manufacturing firms (listed in DSE, CSE, foreign SMEs) in Bangladesh. The structural equation modeling (SEM) technique is used to analyze data and test hypotheses. The study’s findings reveal that SSTPR, both primary and secondary, have a significant positive impact on the firm’s degree of GRNI. Moreover, it has also been found that environmental commitment (ENVC) has a positive moderating effect on the relation between stakeholder influences and GRNI. On the other hand, environmental ethics (ENVE) has a partial mediation impact on this relationship. The results shed light on the crucial role of stakeholder influence, ENVC, and ENVE in promoting GRNI behavior. These findings will fill knowledge gaps on the factors that drive SMEs’ investments in GRNIs with insightful implications for regulators, managers, and policymakers. This study also assists Bangladesh’s sustainable agenda by bolstering green and sustainable innovation activities.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».