• Gemeinsame Methode Bias

Der Harman-Einzelfaktorentest wurde angewandt, um die Verzerrung durch gemeinsame Methoden in den gesammelten Daten zu bewerten. Es gibt eine Gesamtvarianz von 25 % zwischen den Items, was weniger als 50 % ist und zeigt, dass es keine gemeinsame Methodenverzerrung zwischen den Konstrukt-Items gibt [62].

  •      Bewertung der Validität des Instruments

Hair und Kollegen [63] schlagen vor, die konvergente und diskriminante Validität des Instruments zu testen. Die konvergente Validität wurde durch die Berechnung der äußeren Ladungen, der zusammengesetzten Reliabilität (CR) und der durchschnittlich extrahierten Varianz (AVE), gemäß dem Verfahren von Fornell und Larcker [64], mit Hilfe von smart PLS-SEM. Tabelle 1 zeigt den Wert der äußeren Ladungen, die zusammengesetzte Reliabilität (CR) und die durchschnittlich extrahierte Varianz (AVE) zur Prüfung der konvergenten Validität.

Table 1

Hair und Kollegen [63] geben an, dass konvergente Validität gegeben ist, wenn AVE, CR und äußere Ladungen höher als 0,50, 0,70 und 0,60 sind. Wie oben gesehen, lagen die Werte von CR und Outer Loadings innerhalb des vorgeschriebenen Bereichs. Die Werte von AVE in EX, TC und CC waren kleiner als der vorgeschriebene Grenzwert (größer als 0,5), aber größer als 0,40; [65] empfehlen, dass ein AVE-Wert von nicht weniger als 0,40 ebenfalls akzeptabel ist. Daher wurde die konvergente Validität festgestellt, da die berechneten Werte von AVE, CR und äußeren Ladungen innerhalb akzeptabler Bereiche lagen.

Zur Beurteilung der diskriminanten Validität wurde das Heterotrait-Monotrait-Verhältnis der Korrelationen (HTMT) verwendet. Die diskriminante Validität stellt sicher, dass jedes Konstrukt im Strukturmodell ein anderes Konzept misst [63,66]. Tabelle 2 stellt die diskriminante Validität dar.

Table 2

Nach [63,66] sollte das HTMT-Verhältnis kleiner als 0,90 sein, um diskriminante Validität zu begründen. Wie die Tabelle zeigt, ist das HTMT-Verhältnis bei allen Konstrukten kleiner als 0,90; die diskriminante Validität wurde nachgewiesen.

  •      Deskriptive Ergebnisse

Die deskriptiven Ergebnisse in Bezug auf den prozentualen Anteil von Ambidexterität (d. h. EX und EP) und Job Crafting (d. h. TC, RC und CC), die in KMU vorherrschen, sind in Tabelle 3 dargestellt.

Table 3

Tabelle 3 zeigt den prozentualen Anteil von TC, RC, CC, EX und EP. Das Niveau von TC, RC und CC wurde basierend auf den Antworten aus dem Instrument wie folgt kategorisiert: Geringes Niveau l = 1 (nie) bis 2 (selten); Mittel = 3 (manchmal); und Hoch = 4 (oft) bis 5 (sehr oft). Die Stufen für EX und EP wurden basierend auf den Antworten aus dem Instrument wie folgt kategorisiert: Niedrige Stufe = 1 (in sehr geringem Ausmaß) bis 2 (in geringem Ausmaß); Mittel = 3 (in mäßigem Ausmaß); und Hoch = 4 (in großem Ausmaß) bis 5 (in sehr großem Ausmaß). Die Ergebnisse zeigen, dass die Mitarbeiter im Kontext von KMU ein mittleres (32,7 %) bis hohes (52,9 %) Ausmaß an TC, ein hohes (64,1 %) Ausmaß an RC, ein mittleres (32,2 %) bis hohes (56,8 %) Ausmaß an CC, ein mittleres (41,5 %) bis hohes Ausmaß an Exploration (43,2 %) und ein mittleres (38,5 %) bis hohes (51,7 %) Ausmaß an Exploitation wahrnehmen. Dies zeigt die Beteiligung von beidhändigem und handwerklichem Verhalten unter KMU-Managern.

  •      Strukturelle Modellbewertung

Nach der Überprüfung der Reliabilität und Validität wird im nächsten Schritt die statistische Signifikanz der Strukturmodelle getestet. Zur Überprüfung der Signifikanz des Modells wird mit dem smart PLS-SEM ein nichtparametrisches Verfahren, das sogenannte Bootstrapping-Verfahren, durchgeführt. Das Bootstrapping-Verfahren berechnet den Wert der Vorhersagegenauigkeit (R2), der Vorhersagerelevanz (Q2) und der Pfadmodellierung. Außerdem bewertet das Bootstrapping-Verfahren die Modelleignung, indem es den Wert des standardisierten quadratischen Mittelwerts (SRMR) berechnet. Der für das in dieser Studie verwendete strukturelle Modell berechnete Wert von SRMR (standardisiertes Wurzelmittelquadrat) beträgt 0,079 und liegt damit im akzeptablen Bereich von 0 bis 1 [67]. Abbildung 2 zeigt das durch das Bootstrapping-Verfahren extrahierte Modell.

Abbildung 2 zeigt den direkten und indirekten Effekt von Exploration und Exploitation (d.h. EP und EX) auf die wahrgenommene Business Performance (BP), durch die Mediation von Job Crafting. Die Modelltests mit dem Bootstrapping-Verfahren zeigen, dass die unabhängigen Variablen (EX und EP) einen positiven und hochsignifikanten direkten Einfluss auf BP haben (β = 0,170, p-Wert = 0,001, und β = 0,180, p-Wert = 0,000 < 0,01) [18]. Die indirekten Effekte der einzelnen Pfade sind in der folgenden Tabelle 4 dargestellt. Tabelle 4 zeigt die spezifischen indirekten Effekte der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable über die Mediatoren. Die Ergebnisse zeigen, dass TC (p-Wert = 0,000 < 0,01) und CC (p-Wert = 0,001 < 0,01) die Beziehung zwischen EX und BP mediieren. Ebenso zeigen die Ergebnisse, dass TC (p-Wert = 0,002 < 0,01) und CC (p-Wert = 0,001 < 0,01) die Beziehung zwischen EP und BP mediieren.

Fig 2
Table 4
  • Mehr-Gruppen-Analyse

Die PLS-Multigruppenanalyse (PLS-MGA) wurde angewandt, um die indirekten, spezifischen Effekte zwischen männlichen und weiblichen Führungskräften zu untersuchen, um die vorgeschlagenen Hypothesen zu testen. Tabelle 5 berichtet die spezifischen indirekten Effekte des multiplen Mediationsmodells moderiert durch das Geschlecht.

Table 10

Tabelle 5 zeigt die Geschlechterunterschiede bei der Untersuchung der mediierenden Wirkung der Dimensionen des Job Crafting (TC, RC und CC) zwischen den beiden Dimensionen der Manager-Ambidexterität (EX und EP) und der Unternehmensleistung. Die Ergebnisse zeigen Geschlechtsunterschiede in der Mediation von TC (Frauen p = 0,66 > 0,05, Männer p = 0,00, < 0,01) und CC (Frauen p = 0,17 > 0,05, Männer p = 0,02 < 0,05) zwischen dem Zusammenhang von EX und BP. Umgekehrt zeigen sich keine Geschlechtsunterschiede (p-Werte > 0,05 für männliche und weibliche Mitarbeiter) in der vermittelnden Rolle von RC zwischen den beiden Dimensionen der Manager-Ambidexterität (EX und EP) und BP. Ebenso zeigen die Ergebnisse, dass Geschlechtsunterschiede bei der Bewertung der Mediation von TC (Frauen p = 0,30 > 0,05, Männer p = 0,009, < 0,01); RC (Frauen p = 0,55 > 0,05, Männer p = 0,03 < 0,05); und CC (Frauen p = 0,06 > 0,05, Männer p = 0,028 < 0,05) zwischen der Beziehung von EP und BP gesehen werden. Tabelle 6 zeigt, dass alle Hypothesen mit Ausnahme von H1b unterstützt werden. Wir können ableiten, dass männliche Manager, wenn sie in beidhändige Aktivitäten involviert sind, dazu neigen, die Art ihrer Aufgaben zu verändern und ihre kognitiven Fähigkeiten zu nutzen, um die Unternehmensleistung zu steigern. Die Ergebnisse zeigen auch, dass es keinen Unterschied im RC zwischen männlichen und weiblichen Managern gibt, während sie Chancen erkunden. Während der Nutzung von Chancen neigen männliche Manager jedoch dazu, ihr Verhalten zu ändern, indem sie anders auf Stakeholder zugehen als weibliche Manager. Dies könnte auf gesellschaftliche Barrieren/ Probleme zurückzuführen sein. Wir können daraus schließen, dass weibliche Angestellte, wenn sie in die Entscheidungsfindung einbezogen werden und ihre Ansichten geschätzt werden, dazu neigen, Beziehungen zu entwickeln; andernfalls fühlen sie sich zurückhaltend, Beziehungen am Arbeitsplatz zu entwickeln. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass männliche Manager dazu neigen, ihre Aufgaben neu zu gestalten, während sie explorative und ausbeuterische Aktivitäten durchführen, die zu einer verbesserten Unternehmensleistung führen. Die Ergebnisse weisen auf einen Bedarf an praktischen Maßnahmen hin, um die Gründe zu identifizieren, warum weibliche Manager dazu neigen, sich weniger an explorativen und ausbeuterischen Aktivitäten zu beteiligen

Table 6

Referenzen und Open Access Hinweis

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Ali, F.H.; Ali, M.; Malik, S.Z.; Hamza, M.A.; Ali, H.F. Managers’ Open Innovation and Business Performance in SMEs: A Moderated Mediation Model of Job Crafting and Gender. J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2020, 6, 89. https://doi.org/10.3390/joitmc6030089