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AI-enabled Green Business Strategy: Path to carbon neutrality via environmental performance and green process innovation

中立 路径(计算) 碳中和 过程(计算) 绿色创新 碳纤维 业务 环境经济学 过程管理 产业组织 计算机科学 经济 工程类 可再生能源 政治学 电气工程 算法 复合数 法学 程序设计语言 操作系统
作者
Varun Chotia,Ya Cheng,Reeti Agarwal,Sushant Kumar Vishnoi
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier]
卷期号:202: 123315-123315
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2024.123315
摘要

This study aims to comprehend and test the mediating effect of Green Process Innovation (GPI) and the moderating effect of Green Dynamic Capabilities (GDC) on Artificial Intelligence (AI) enabled Green Business Strategies (GBS) and Environmental Performance (EP) relationship. 252 manufacturing sector employees in North India participated in the data collection. The study used Structural equation modelling and Process Macro for investigating the hypothesized model. The results supported the hypothesized association between AI-enabled GBS and EP. The study found that GPI mediate the constructive association between AI-enabled GBS and EP. GDC emerged as significant moderators for AI-enabled GBS and EP relationship. The article offers some helpful inputs for the Indian manufacturing industry to understand the importance of AI-enabled GBS in enhancing EP to move towards Carbon neutrality. The results suggest some practical implications for organizations wherein firms can maintain their focus on GPI at the organizational level by having AI-backed GBS, which will help the business achieve better EP. There is a scope to dig deep on comprehending the moderating impact of GDC in this context. The study recommends that GDC can further boost GPI, which will ultimately impact the firm's goal of carbon neutrality by shaping EP.
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