BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Osman Lokhman Hakim (Universiti Kebangsaan, Malaysia), Omar Ahmad Raflis Che (Universiti Kebangsaan, Malaysia), Ishak Suraiya (Universiti Kebangsaan, Malaysia)
Title
Assessing Supply Network Complexity in Maritime Industry in Malaysia: Inter-Firms' Relations Drives Pattern of Supply Network Structure
Kompleksowość łańcucha dostaw w portach morskich Malezji: wpływ relacji między firmami na strukturę łańcucha dostaw
Source
LogForum, 2021, vol. 17, nr 1, s. 157-171, rys., tab., bibliogr. 31 poz.
Keyword
Łańcuch dostaw, Porty morskie, Analiza sieci społecznych
Supply chain, Seaports, Social Network Analysis (SNA)
Note
summ., streszcz.
Country
Malezja
Malaysia
Abstract
Wstęp: Kompleksowość jest interesującym tematem badań naukowych w połączeniu z tematem stosowania dobrych praktyk oraz jego wpływu na funkcjonowanie łańcucha dostaw. Praca skupia się na obszarze przemysłu, gdyż jest on stosunkowo mało opracowany w ostatnio publikowanych pracach, gdzie są często pomijane aspekty zależności sieciowych, wpływających na kompleksowość łańcucha dostaw (SNC). W szczególności praca skupia się na elementach wewnętrznych relacji firmowych (IFR), formalnych relacjach wewnątrzfirmowych (FIRF) oraz nieformalnych relacjach wewnątrzfirmowych (IIFR), które są szczególnie potraktowane w prezentowanej pracy. W pracy zastosowano metodę analizy sieci socjalnych (SNA) w zmodyfikowanej formie dla oceny procesu oraz teorii zagnieżdżenia, które zostały użyte do oceny relacji wewnętrznych. W pracy stwierdzono, że FIFR i IIFR mają różny wpływ na formowanie SNS oraz w konsekwencji na kształt SNC. Poddano dyskusji również teoretyczne i przemysłowe implikacje. Tradycyjne narzędzia statystyczne koncentrują się na wpływu czynników na ekonomiczny wynik. Dlatego też tradycyjna analiza statystyczna nie jest wystarczającą dla pomiaru wpływu relacji i powiązań między członkami sieci na kompleksowość tej sieci. W celu tej oceny, zastosowano metodologię SNA (Social Network Analysis), do zbierania, analizy i interpretacji danych. Dane zebrano na podstawie ankiety pomiędzy członkami łańcucha dostaw obszaru portów morskich. Zebrane dane zostały poddane analizie w specjalistycznym programie UCINET oraz NETDRAW. Do oceny relacji sieciowych oraz kompleksowości zostały użyte wskaźniki statystyczne takie jak centralizacja i gęstość. Wyniki: Wyniki badań wskazały, że relacje wewnątrzfirmowe (IFR), formalne relacje wewnątrzfirmowe (FIRF) oraz nieformalne relacje wewnątrzfirmowe (IIFR), uwzględnione w pracy jako istotne, mają różny wpływ na kształtowanie się SNS oraz w konsekwencji na SNC. Wnioski: Wyniki analizy statystycznej wskazują, że kompleksowość sieci występuje w różnej formie i strukturze, w zależności od typu relacji, kształtującej daną sieć. W konsekwencji, różnego rodzaju zasoby i strategie jak i poziom kompleksowości sieci są różne w różnych etapach połączeń. (abstrakt oryginalny)

Background: Complexity has been an interesting research area for academics and businesses practices due to its relevance in determining the best practices and impacts to the supply network. The contribution of this research extend to the literature and put forward solutions for the industry since previous studies are neglecting whole network relations, which is highlighted as source of supply network complexity (SNC). Specifically, this research extends to enriching the literature and recommending solutions to the industry players since previous studies are neglecting important Inter Firm Relation (IFR) elements, formal inter-firm relation (FIFR) and informal inter-firm relations (IIFR), which are highlighted as a pertinent factor in this research. In this study, the Social Network Analysis (SNA) method was adopted to develop valid attribute for the measurement process and the embeddedness theory was used to evaluate the interrelationships among the proposed attributes. This study found that FIFR and IIFR have different effects towards the formation of SNS and consequently towards SNC. Finally, theoretical and industrial implications are also discussed. Methods: Traditional statistical tools focus on attributes of phenomenon as determinants for occurrence of economic payoff. Thus, traditional statistical analysis is not suitable to measure the impact of relations or connections among member of network contributing to network complexity. For the purpose of this research, the Social Network Analysis methodology was adopted to collect, analyse and interpret network data. Network survey was conducted to collect relational data among members of maritime industry supply network. Network data was analysed and interpreted using specialized social network program i.e. UCINET and NETDRAW. Statistical network measures such as centralization and density was applied to determine the relations between network complexity and network relations. Results: The findings of this study indicate that Inter Firm Relation (IFR), formal inter-firm relation (FIFR) and informal inter-firm relations (IIFR), which are highlighted as a pertinent factor in this research, have different effects towards the formation of SNS and consequently towards SNC. Conclusion: The results of the statistical network analysis indicate that, network complexity exist in different forms and structure, depending on the type of relations that formed the network in the first place. Consequently, what these mean are, managing network requires different types of resource and strategy as the level of the network complexity are different at different states of connectivity. (original abstract)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Borgatti, Li, 2009. On Social Network Analysis in a Supply Chain Context*. Journal of Supply Chain Management, 45(2), 5-22. http://doi.org/10.1111/j.1745-493X.2009.03166.x
  2. Borgatti S., Everett M., Freeman L., 2002. UCINET 6 For Windows: Software for Social Network Analysis. Retrieved from http://www.analytictech.com/
  3. Borgatti S.P., Jones C., Everett M.G., 1998. Network measures of social capital'. Semantic Pajek Networks Software, 21(2), 27-36.
  4. Burton P., 2010. Social Network Position and Its Relationship to Performance of IT Professionals. Informing Science: the International Journal of an Emerging Transdiscipline, 13.
  5. Ceyhan S., Dogan I.C., Yildiz M., Barca M., 2018. Boundary conditions for the emergence of relational trust among exportters and importers. Review of International Business and Strategy, 28(3/4), 358-372. http://doi.org/10.1108/RIBS-01-2018-0009
  6. Chakkol M., Finne M., Raja J.Z., Johnson M., 2018. Social capital is not for sale: a supply network perspective on mergers and acquisitions. Supply Chain Management: An International Journal, 23(5), 377-395. http://doi.org/10.1108/SCM-02-2017-0052
  7. Chakkol M., Selviaridis K., Finne M., 2018. The governance of collaboration in complex projects. International Journal of Operations & Production Management, 38(4), 997-1019. http://doi.org/10.1108/IJOPM-11-2017-0717
  8. Choi, Kim, 2008. Structural Embeddedness and Supplier Management: A Network Perspective. Journal of Supply Chain Management, 44(4), 5-13. http://doi.org/10.1111/j.1745-493X.2008.00069.x
  9. Cousins P.D., Handfield R.B., Lawson B., Petersen K.J., 2006. Creating supply chain relational capital: The impact of formal and informal socialization processes. Journal of Operations Management, 24(6), 851-863. http://doi.org/10.1016/j.jom.2005.08.007
  10. Granovetter M., 1985. Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness. American Journal of Sociology, 91(3), 481-510. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2780199.
  11. Hamari J., Sjöklint M., Ukkonen A., 2016. The sharing economy: Why people participate in collaborative consumption. Journal of the association for information science and technology, 67(9), 2047-2059. http://doi.org/10.1002/asi.23552
  12. Hanneman R., Riddle M., 2005. Introduction to social network methods: University of California Riverside, CA.
  13. Hartman S., 2016. Towards adaptive tourism areas? A complexity perspective to examine the conditions for adaptive capacity. Journal of Sustainable Tourism, 24(2), 299-314. http://doi.org/10.1080/09669582.2015.1062017
  14. Hedvall K., Jagstedt S., Dubois A., 2019. Solutions in business networks: Implications of an interorganizational perspective. Journal of Business Research. http://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.02.035
  15. Ibrahim A., Elias E., Saad A., Ramayah T., 2008. Determining Technological Innovation and Competitiveness: A Cross Organizational Analysis of the Malaysian Manufacturing Industry. The Asian Journal of Technology Management Vol, 1(2), 71-89. http://repo.uum.edu.my/id/eprint/20567
  16. Kilduff M., Tsai W., 2003. Social networks and organizations: Sage Publications Ltd.
  17. Kim J., Yoon Y., Zo H., 2015. Why People Participate in the Sharing Economy: A Social Exchange Perspective. Paper presented at the PACIS. http://aisel.aisnet.org/pacis2015/76
  18. Kim Y., Chen Y.-S., Linderman K., 2015. Supply network disruption and resilience: A network structural perspective. Journal of Operations Management, 33, 43-59. http://doi.org/10.1016/j.jom.2014.10.006
  19. Kirchoff J.F., Tate W.L., Mollenkopf D.A., 2016. The impact of strategic organizational orientations on green supply chain management and firm performance. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 46(3), 269-292. http://doi.org/10.1108/IJPDLM-03-2015-0055
  20. Krause D.R., Handfield R.B., Tyler B.B., 2007. The relationships between supplier development, commitment, social capital accumulation and performance improvement. Journal of Operations Management, 25(2), 528-545. http://doi.org/10.1016/j.jom.2006.05.007
  21. Miemczyk J., Howard M., Johnsen T.E., 2016. Dynamic development and execution of closed-loop supply chains: a natural resource-based view. Supply Chain Management: An International Journal, 21(4), 453-469. http://doi.org/10.1108/SCM-12-2014-0405
  22. Mohd Adnan S.N.S., Valliappan R., 2019. Communicating shared vision & leadership styles towards enhancing performance. International Journal of Productivity and Performance Management. http://doi.org/10.1108/IJPPM-05-2018-0183
  23. Nair A., Blome C., Choi T.Y., Lee G., 2018. Re-visiting collaborative behavior in supply networks-structural embeddedness and the influence of contextual changes and sanctions. Journal of Purchasing and Supply Management, 24(2), 135-150. http://doi.org/10.1016/j.pursup.2017.11.00
  24. Oh H., Chung M., Labianca G., 2004. Group social capital and group effectiveness: The role of informal socializing ties. The Academy of Management Journal, 47(6), 860-875. http://doi.org/10.5465/20159627
  25. Osman L.H., 2017. The Pattern of Inter-Organizational Level of Connectivity, Formal Versus Informal Ties. Jurnal Komunikasi: Malaysian Journal of Communication, 33(1).
  26. Osman L.H., 2018. Embeddedness Configuration and its' Relations to Inter-Firm connectivity in Supply Network: A Social Network Analysis Approach. Journal of International Trade, Logistics and Law, 4(1), 31.
  27. Papadonikolaki E., Verbraeck A., Wamelink H., 2017. Formal and informal relations within BIM-enabled supply chain partnerships. Construction management and economics, 35(8-9), 531-552. http://doi.org/10.1080/01446193.2017.1311020
  28. Provan K.G., Kenis P., 2008. Modes of network governance: Structure, management, and effectiveness. Journal of Public Administration Research and Theory, 18 (2), 229. http://doi.org/10.1093/jopart/mum015
  29. Reagans R., Zuckerman E., McEvily B., 2004. How to make the team: Social networks vs.demography as criteria for designing effective teams. Administrative science quarterly, 49(1), 101-133. http://doi.org/10.2307/4131457
  30. Turner N., Aitken J., Bozarth C., 2018. A framework for understanding managerial responses to supply chain complexity. International Journal of Operations & Production Management, 38(6), 1433-1466. http://doi.org/10.1108/IJOPM-01-2017-0062
  31. Wasserman S., Faust K., 1994. Social network analysis: Methods and applications: Cambridge Univ Pr.
Cited by
Show
ISSN
1895-2038
Language
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2021.459
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu