Краудсорсинг для бізнес-стратегії та сталого розвитку: модель структурного рівняння часткового найменшого квадрата
/ 1
- Деталі
- Категорія: Зміст №3 2023
- Останнє оновлення: 27 червня 2023
- Опубліковано: 30 листопада -0001
- Перегляди: 1932
Authors:
М.М.Міа, orcid.org/0000-0001-9032-3302, Міжнародний університет Даффоділ, м. Дакка, Народна Республіка Бангладеш, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
М.Ф.Шамсудін, orcid.org/0000-0002-6005-6423, Університет Куала-Лумпур, м. Куала-Лумпур, Малайзія, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Н.М.Заєд*, orcid.org/0000-0001-7519-6552, Міжнародний університет Даффоділ, м. Дакка, Народна Республіка Бангладеш, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Т.В.Мірзоєва, orcid.org/0000-0002-0034-6138, Національний університет біоресурсів і природокористування України, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
І.Ю.Штулер, orcid.org/0000-0002-0852-8526, ВНЗ «Національна академія управління», м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
О.С.Богма, orcid.org/0000-0002-5637-6010, Державний торговельно-економічний університет, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (3): 184 - 193
https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-3/184
Abstract:
Мета. Мета цього дослідження полягала в тому, щоб вивчити, як бізнес-стратегія допомагає підвищити стійкість бізнесу, ураховуючи роль квадратичних ефектів та інновацій студентів у формуванні бізнесу. Варто дослідити роль часткового моделювання структурних рівнянь найменших квадратів (PLS-SEM) у підходах краудсорсингових бізнес-стратегій до стійкості.
Методика. Для досягнення зазначених цілей проведене кількісне дослідження, що включало перший порядок за трьома вимірами бізнес-стратегії для аналізованої рефлексивної моделі. Щоб зібрати кількісні дані й визначити фактори прогнозу, що впливають на стійкість, пов’язану з квадратичними ефектами, була застосована ретельна дослідницька стратегія PLS-SEM.
Результати. Учасники (N = 218), які навчаються в Міжнародному університеті Daffodil (DIU) у Бангладеш, взяли участь в онлайн-опитуванні. Отримані дані свідчать про те, що намір студентів DIU щодо бізнес-стратегії усвідомлює потенційні зміни та що вони почали будувати внутрішні процеси, орієнтовані на сталість. Крім того, конструктами першого порядку є вибір середовища, довгострокова поведінка та стратегічна участь ресурсів управління в бізнес-стратегії, що мають позитивний зв’язок зі значним впливом на стійкість бізнесу. У той час як бізнес-стратегія сприяла формуванню інноваційної моделі стійкості, наявність лінійного ефекту й позитивного ефекту параболи була статистично значущою. Нарешті, бізнес-стратегія має сприятливий вплив на сталість як з лінійним, так і з параболічним ефектом.
Наукова новизна. Доведено, що бізнес-стратегія сприяла формуванню інноваційної моделі стійкості, а наявність лінійного ефекту й позитивного ефекту параболи була статистично значущою. Як результат, бізнес-стратегія має сприятливий вплив на сталість як з лінійним, так і з параболічним ефектом. Отримані результати впливають на те, як потенційні підприємці керують своїм бізнесом, щоб покращити стійкість.
Практична значимість. Отримані результати свідчать, що бізнес-стратегія є важливою для підприємців, які прагнуть підвищити креативність і ефективність у напрямі сталого розвитку.
Ключові слова: краудсорсинг, бізнес-стратегія, стійкий розвиток, моделювання структурними рівняннями
References.
1. Hisrich, R. D., & Ramadani, V. (2017). Effective Entrepreneurial Management: Strategy, Planning, Risk Management, and Organization. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-50467-4.
2. Cappa, F., Rosso, F., & Hayes, D. (2019). Monetary and social rewards for crowdsourcing. Sustain., 11(10). https://doi.org/10.3390/su11102834.
3. Garrigos-Simon, F. J., Alizadeh Moghadam, S. S., Abdi, L., Pourmirali, Z., & Abdi, B. (2021). Digital Entrepreneurship Dimensions and Strategies: Crowdsourcing and Digital Financing. European Journal of Studies in Management and Business, 18, 1-15. https://doi.org/10.32038/mbrq.2021.18.01.
4. Franzoni, C., & Sauermann, H. (2014). Crowd science: The organization of scientific research in open collaborative projects. Research Policy, 43(1), 1-20. https://doi.org/10.1016/j.respol.2013.07.005.
5. Natalicchio, A., Messeni Petruzzelli, A., & Garavelli, A. C. (2017). Innovation problems and search for solutions in crowdsourcing platforms – A simulation approach. Technovation, 64-65, 28-42. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2017.05.002.
6. Gans, J. S., Stern, S., & Wu, J. (2019). Foundations of entrepreneurial strategy. Strategic Management Journal, 40(5), 736-756. https://doi.org/10.1002/smj.3010.
7. Lechner, C., & Gudmundsson, S. V. (2014). Entrepreneurial orientation, firm strategy and small firm performance. International Small Business Journal, 32(1), 36-60. https://doi.org/10.1177/0266242612455034.
8. Piazza, M., Mazzola, E., Acur, N., & Perrone, G. (2019). Governance Considerations for Seeker–Solver Relationships: A Knowledge-Based Perspective in Crowdsourcing for Innovation Contests. British Journal of Management, 30(4), 810-828. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12327.
9. Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2021). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage: Thousand Oaks. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/317400451_Advanced_Issues_in_Partial_Least_Squares_Structural_Equation_Modeling#fullTextFileContent.
10. Wegner, D., Thomas, E., Teixeira, E. K., & Maehler, A. E. (2020). University entrepreneurial push strategy and students’ entrepreneurial intention. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 26(2), 307-325. https://doi.org/10.1108/IJEBR-10-2018-0648.
11. Sakas, D. P., & Giannakopoulos, N. T. (2020). Harvesting crowdsourcing platforms’ traffic in favour of air forwarders’ brand name and sustainability. Sustainability, 13(15). https://doi.org/10.3390/su13158222.
12. Thuan, N. H., Antunes, P., & Johnstone, D. (2017). A process model for establishing business process crowdsourcing. Australian Journal of Information Systems, 21. https://doi.org/10.3127/ajis.v21i0.1392.
13. Kohler, T. (2018). How to Scale Crowdsourcing Platforms. California Management Review, 60(2), 98-121. https://doi.org/10.1177/0008125617738261.
14. Aydiner, A. S., Tatoglu, E., Bayraktar, E., Zaim, S., & Delen, D. (2019). Business analytics and firm performance: The mediating role of business process performance. Journal of Business Research, 96, 228-237. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.11.028.
15. Lopes, C. M., Scavarda, A., Hofmeister, L. F., Thomé, A. M. T., & Vaccaro, G. L. R. (2017). An analysis of the interplay between organizational sustainability, knowledge management, and open innovation. Journal of Cleaner Production, 142, 476-488. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.083.
16. Mia, M. M., Rizwan, S., Zayed, N. M., Nitsenko, V., Miroshnyk, O., Kryshtal, H., & Ostapenko, R. (2022). The Impact of Green Entrepreneurship on Social Change and Factors Influencing AMO Theory. Systems, 10(5), 132. https://doi.org/10.3390/systems10050132.
17. Mia, M. M., Zayed, N. M., Islam, K. M. A., Nitsenko, V., Matusevych, T., & Mordous, I. (2022). The Strategy of Factors Influencing Learning Satisfaction Explored by First and Second-Order Structural Equation Modeling (SEM). Inventions, 7(3), 59. https://doi.org/10.3390/inventions7030059.
18. Gelman, A., Goodrich, B., Gabry, J., & Vehtari, A. (2019). R-squared for Bayesian Regression Models. The American Statistician, 73(3), 307-309. https://doi.org/10.1080/00031305.2018.1549100.
19. Barrett, G. B. (2020). The Coefficient of Determination: Understanding r squared and R squared. The Mathematics Teacher, 93(3), 230-234. https://doi.org/10.5951/mt.93.3.0230.
20. Dijkstra, T. K., & Henseler, J. (2015). Consistent partial least squares path modeling. MIS Quarterly, 39(2), 297-316.
21. Cho, E., & Kim, S. (2015). Cronbach’s Coefficient Alpha. Organizational Research Methods, 18(2), 207-230. https://doi.org/10.1177/1094428114555994.
22. Hair Jr., J. F., Matthews, L. M., Matthews, R. L., & Sarstedt, M. (2017). PLS-SEM or CB-SEM: updated guidelines on which method to use. International Journal of Multivariate Data Analysis, 1(2), 107. https://doi.org/10.1504/ijmda.2017.10008574.
23. Rifai, A., & Hasan, B. (2016). Exploring user expectancy with regard to the use of institutional repositories among university academics in Indonesia: A case study at Syarif Hidayatullah State Islamic University. Library Philosophy and Practice, 1, 1-16.
24. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8.
25. Evermann, J., & Tate, M. (2016). Assessing the predictive performance of structural equation model estimators. Journal of Business Research, 69(10), 4565-4582. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.03.050.
26. Joseph, M. S., Hair, Jr. H., Hult, T. M., & Ringle, C. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks (3 rd ed.). Retrieved from https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/51463/1/9783030805197.pdf.