The common approach to examining how constructs, such as knowledge, strategy, and performance, are
intertwined is to test hypothesized linear relationships that are expected to reflect each member of a sample. However, a significant drawback to this methodology is that critical relationships may be overlooked empiri- cally (Miller, 1987). For example, if stressing organiza- tional memory helps outcomes for some supply chains while decreasing the same outcomes among other chains, these effects, in essence, ‘‘wash out’’ in an analysis that spans the entire sample. As such, this aggregate analysis is problematic when examining the true effects of how strategic ‘‘knowledge’’ elements are organized as a collection to reap advantages in chains. Instead, a more appropriate analysis of knowledge within supply chains is via a focus on configurations— the simultaneous consideration of multiple interwoven factors (Miller, 1997). As applied in our study, a configuration refers to the constellation of knowledge elements and strategy (e.g., Meyer et al., 1993). Using configurational research as the foundation, the closer a supply chain matches an ideal constellation, the better its performance (cf. Vorhies and Morgan, 2003, 2005). Equally important, our focus on configurations avoids the aggregation problem described above (e.g., Miller,
1987).
Venkatraman (1990) suggests that our approach to fits (i.e., where fit among several knowledge elements and different strategy types is examined concurrently and linked to performance) requires configuration to be assessed using profile deviation analysis. Such an analysis portrays fit as the extent to which the knowledge elements of a supply chain vary from those of an ‘‘ideal’’ profile for its strategic type (Zajac et al.,
2000). Next, we detail the theoretical basis for the
elements of the profiles (knowledge elements and strategy) and the outcomes examined in this study. We then develop hypotheses relating the profiles and the outcomes.
The common approach to examining how constructs, such as knowledge, strategy, and performance, are
intertwined is to test hypothesized linear relationships that are expected to reflect each member of a sample. However, a significant drawback to this methodology is that critical relationships may be overlooked empiri- cally (Miller, 1987). For example, if stressing organiza- tional memory helps outcomes for some supply chains while decreasing the same outcomes among other chains, these effects, in essence, ‘‘wash out’’ in an analysis that spans the entire sample. As such, this aggregate analysis is problematic when examining the true effects of how strategic ‘‘knowledge’’ elements are organized as a collection to reap advantages in chains. Instead, a more appropriate analysis of knowledge within supply chains is via a focus on configurations— the simultaneous consideration of multiple interwoven factors (Miller, 1997). As applied in our study, a configuration refers to the constellation of knowledge elements and strategy (e.g., Meyer et al., 1993). Using configurational research as the foundation, the closer a supply chain matches an ideal constellation, the better its performance (cf. Vorhies and Morgan, 2003, 2005). Equally important, our focus on configurations avoids the aggregation problem described above (e.g., Miller,
1987).
Venkatraman (1990) suggests that our approach to fits (i.e., where fit among several knowledge elements and different strategy types is examined concurrently and linked to performance) requires configuration to be assessed using profile deviation analysis. Such an analysis portrays fit as the extent to which the knowledge elements of a supply chain vary from those of an ‘‘ideal’’ profile for its strategic type (Zajac et al.,
2000). Next, we detail the theoretical basis for the
elements of the profiles (knowledge elements and strategy) and the outcomes examined in this study. We then develop hypotheses relating the profiles and the outcomes.
การแปล กรุณารอสักครู่..

วิธีการทั่วไปในการตรวจสอบว่าโครงสร้าง เช่น ความรู้ กลยุทธ์ และ ประสิทธิภาพ เป็นพันเพื่อทดสอบสมมุติฐาน
เส้นความสัมพันธ์ที่คาดว่าจะสะท้อนแต่ละสมาชิกของกลุ่มตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม อุปสรรคสำคัญในวิธีการนี้คือความสัมพันธ์ที่สำคัญอาจถูกมองข้าม empiri - คอลลี่ ( มิลเลอร์ , 1987 ) ตัวอย่างเช่นถ้าเน้น organiza หน่วยความจำ - tional ช่วยผลสำหรับบาง chains อุปทานที่ลดลงในขณะที่ผลเดียวกันใน chains ผลกระทบอื่น ๆ เหล่านี้ ในสาระสำคัญ , ' 'wash ออกมา ' ' ในการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมทั้งหมด ตัวอย่าง เช่นนี้รวมการวิเคราะห์ปัญหาเมื่อตรวจสอบจริงผลของวิธีการเชิงกลยุทธ์ 'knowledge ' ' ' องค์ประกอบที่จัดเป็นชุดเพื่อเก็บเกี่ยวประโยชน์ในโซ่ แทน , การวิเคราะห์ที่เหมาะสมของความรู้ภายในห่วงโซ่อุปทานผ่านการมุ่งเน้นการตั้งค่า - การพิจารณาพร้อมกันของหลายปัจจัย ( interwoven มิลเลอร์ , 1997 ) ที่ใช้ในการศึกษาของเราการปรับแต่งค่า หมายถึง กลุ่มขององค์ประกอบความรู้และกลยุทธ์ ( เช่น เมเยอร์ et al . , 1993 ) เปลี่ยนคอนฟิกุเรชันโดยใช้การวิจัยเป็นพื้นฐาน ยิ่งโซ่อุปทานตรงกับกลุ่มดาวที่เหมาะสม ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นของมัน ( CF . vorhies และมอร์แกน , 2003 , 2005 ) เท่าเทียมกันที่สำคัญโฟกัสของเราในการตั้งค่าเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่อธิบายไว้ข้างต้น เช่น มิลเลอร์ , 1987
)venkatraman ( 1990 ) พบว่าวิธีของเราพอดี ( คือที่พอดีระหว่างองค์ประกอบความรู้หลายประเภทและกลยุทธ์ที่แตกต่างกันการตรวจสอบควบคู่กันไป และเชื่อมโยงการปฏิบัติงาน ) ต้องตั้งค่าให้ถูกประเมินโดยใช้การวิเคราะห์ค่าโปรไฟล์เช่นการวิเคราะห์ถึงพอดีเป็นขอบเขตที่ความรู้เรื่ององค์ประกอบของโซ่อุปทาน แตกต่างไปจากบรรดา ' ' ' 'ideal โปรไฟล์ของกลยุทธ์ประเภท ( งาน et al . ,
2 ) ต่อไปเรารายละเอียดพื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับ
องค์ประกอบของโปรไฟล์ ( องค์ประกอบความรู้และกลยุทธ์ ) และผลการตรวจสอบในการศึกษานี้ เราพัฒนาแล้ว สมมติฐานเกี่ยวกับโปรไฟล์และผลลัพธ์ .
การแปล กรุณารอสักครู่..
