動的ケイパビリティを活用したグリーン変革：ナイジェリアセメント産業における持続可能なサプライチェーンパフォーマンスへの戦略的経路

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Tests dynamic capabilities theory in a green transformation context, providing empirical evidence from Sub-Saharan Africa.

🏢実務担当者:Guidance on building environmental intelligence and green technology investment for sustainable supply chain.

🏛政策担当者:Suggests capacity-building and green financing to support industrial greening.

目的：本研究は、ダイナミック・ケイパビリティ・ビュー（DCV）の次元であるセンシング、シージング、リコンフィギュリングの各ケイパビリティが、ナイジェリアのセメント産業における持続可能なサプライチェーン・パフォーマンス（SSCP）を直接予測するかどうかを検討するものである。 設計／方法／アプローチ：Dangote Cement Plc.、Lafarge Africa Plc.、BUA Cement Plc.の385名の従業員を対象とした定量的横断的調査を、IBM SPSS AMOS version 23で実施した構造方程式モデリング（SEM）により分析した。測定モデル評価のための確認的因子分析（CFA）と構造パス推定を含む2段階の分析手順を採用した。5,000回のリサンプリングによるバイアス補正ブートストラップ信頼区間を用いて、すべての構造パスの頑健性を検証した。 結果：結果は優れた心理測定的特性と卓越した適合度を示した。3つのケイパビリティ次元すべてがSSCPに対して有意な正の直接効果を及ぼした：センシング・ケイパビリティが最も強い予測因子であり、次いでシージング・ケイパビリティ、リコンフィギュリング・ケイパビリティの順であった。ブートストラップ信頼区間により、3つの構造パスすべての信頼性が確認された。 限界と研究への示唆：横断的で単一産業の設計は、因果推論と一般化可能性を制限する。複数のセクターにわたる客観的な排出量および効率性データを組み込んだ縦断的設計が求められる。 実務的示唆：ナイジェリアのセメント産業は、正式な環境インテリジェンスシステムを構築し、グリーン技術への意図的な投資を行い、持続可能性を制度として定着させるためにサプライチェーンガバナンスを再構築すべきである。政策立案者は、規制の執行を、能力構築支援および持続可能な開発目標9に整合したグリーンファイナンス手段で補完すべきである。 独自性／価値：本研究は、サブサハラ・アフリカにおいてSSCPの独立した直接予測因子としてDCVの3つのマイクロファンデーションすべてをSEMに基づき実証的に検証した最初の研究であり、理論的拡張と、過小評価されている産業文脈に対する実践可能な指針の両方に貢献するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Purpose: This study examines the whether the dimensions of the Dynamic Capabilities View (DCV), sensing, seizing, and reconfiguring capabilities, directly predict sustainable supply chain performance (SSCP) in the Nigerian Cement industrial. Design/methodology/approach: The quantitative cross-sectional survey of 385 employees across Dangote Cement Plc., Lafarge Africa Plc., and BUA Cement Plc. was analysed through structural equation modelling (SEM) implemented in IBM SPSS AMOS version 23. A two-stage analytical procedure encompassing confirmatory factor analysis (CFA) for measurement model evaluation and structural path estimation was adopted. Bias-corrected bootstrap confidence intervals from 5,000 resamples were used to verify the robustness of all structural paths. Findings: The result demonstrated excellent psychometric properties and outstanding fit. All the three capability dimensions exerted significant positive direct effects on SSCP: sensing capability was the strongest predictor, followed by seizing capability and reconfiguring capability. Bootstrap confidence intervals confirmed the reliability of all three structural paths. Limitations and Research implications: The cross-sectional, single-industry design limits causal inference and generalisability. Longitudinal designs incorporating objective emissions and efficiency data across multiple sectors are warranted. Practical Implications: Nigerian cement industry should build formal environmental intelligence systems, invest deliberately in green technology, and restructure supply chain governance to institutionalise sustainability. Policymakers should complement regulatory enforcement with capacity-building support and green financing instruments aligned with Sustainable Development Goal 9. Originality/value: This study provides the first SEM-based empirical test of all three DCV micro-foundations as independent direct predictors of SSCP in Sub-Saharan Africa, contributing both theoretical extension and actionable guidance for an underrepresented industrial context.

• semanticscholar https://journal.uir.ac.id/index.php/kiat/article/download/28245/9919first seen 2026-07-04 05:15:59 · last seen 2026-09-21 04:54:00