De studie werd uitgevoerd volgens ethische onderzoekspraktijken. Ethische goedkeuring was niet vereist omdat dit onderzoek geen invasieve procedures omvatte, geen toegang tot gevoelige persoonsgegevens die toezicht van een medische of klinische ethische commissie vereisten, of experimentele interventies, en niet het verzamelen van biologische monsters. Het onderzoek werd uitgevoerd als een anonieme, vrijwillige enquête onder ondernemers (eigenaren, senior managers en besluitvormers) over hun operationele en milieupraktijken. Echter, tijdens het onderzoeksproces werden ethische overwegingen gevolgd zoals hieronder uiteengezet. Geïnformeerde toestemming werd van alle deelnemers verkregen voordat de gegevens werden verzameld. Het doel van het onderzoek, het vrijwillige karakter van deelname en het recht om zich op elk moment zonder gevolgen terug te trekken, werden duidelijk aangegeven aan het begin van de vragenlijst. Ten tweede werden anonimiteit en vertrouwelijkheid gegarandeerd. Er werd geen persoonlijk identificeerbare informatie (zoals namen, adressen, enzovoort, behalve algemene kenmerken van de SME) verzameld. Alle antwoorden werden samengevoegd voor analyse, en geen enkele individuele reactie kan worden onderscheiden uit gepubliceerde bevindingen. Ten derde werd de deelnemers verzekerd dat er geen goede of foute antwoorden waren en werd aangemoedigd om eerlijk te reageren zonder angst voor gevolgen. Ten vierde werden gegevens veilig opgeslagen op apparaten die beschermd waren met wachtwoorden die alleen toegankelijk waren voor het onderzoeksteam. Ten vijfde werd er geen misleiding gebruikt en werden de deelnemers niet fysiek, psychologisch of financieel beschadigd. De studie respecteerde volledig de autonomie en privacy van alle deelnemers en organisaties.
Onderzoeksontwerp
In deze studie werd een kwantitatief, cross-sectioneel enquêteontwerp gebruikt om de relaties te analyseren tussen klantdruk, marktrisico, regelgevende ondersteuning, technologische vooruitgang, principes van de circulaire economie, eco-innovatie en duurzaamheidsresultaten in Chinese MKB's. Een enquête-aanpak werd als geschikt beschouwd, omdat de studie zich richt op percepties van externe druk, organisatorische praktijken, technologische adoptie, eco-innovatie en prestatieresultaten. De constructen waren latent en daarom gemeten met meervoudige toetsen op basis van eerder onderzoek. Gegevens werden verzameld van december 2024 tot maart 2025 van verschillende bedrijven op één moment; daarom was het onderzoeksontwerp dwarsdoorsnede. De resultaten moeten worden beschouwd als indicatoren van de relaties tussen de variabelen, niet als definitieve causale relaties. De analyse-eenheid was de SME. De respondenten bestonden uit eigenaren, senior managers, leidinggevenden en besluitvormers die direct betrokken waren bij de bedrijfsvoering, duurzaamheidsprogramma's, technologie-adoptie en milieumaatregelen van hun bedrijf.
Onderzoekscontext
China is een theoretisch belangrijk land om principes van circulaire economie (CEP's) en eco-innovatie te bestuderen, aangezien de Chinese overheid milieubestuur, industriële upgrading en duurzame ontwikkeling met hoge prioriteit bevordert. Chinese kmo's spelen een belangrijke rol in werkgelegenheid, productie, supply chain activiteiten en regionale economische groei. Tegelijkertijd zijn ze vaak beperkt door middelen, missen ze technologie en staan ze onder druk om duurzaamheidsmaatregelen te volgen. Dit is vooral belangrijk in de context van Chinese MKB, die wordt beïnvloed door regelgevende ondersteuning, klantdruk, marktonzekerheid en technologische vooruitgang. Naast milieuregels en stimulansen die kmo's kunnen bevoordelen, kunnen zij ook uitdagingen ondervinden, zoals onvoldoende financiering, beperkte kennis en de kapitaalkosten van het implementeren van schonere technologieën. De Chinese kmo's zijn dus geschikte voorbeelden om de impact van externe druk en de interne capaciteit op CE-praktijken, eco-innovatie en duurzaamheidsprestaties te bestuderen.
Ontwikkeling en meting van de survey
De meetitems voor de vragenlijst zijn aangepast uit eerder onderzoek naar de principes van de circulaire economie, regelgevende ondersteuning, klantdruk, marktrisico, technologische vooruitgang, eco-innovatie en duurzaamheidsprestaties. De items werden beoordeeld op een Likert-schaal van 5 punten (1 = sterk oneens, 5 = volledig mee eens), en de vragenlijstitems zijn opgenomen in Supplemental File 1. De vragenlijst was verdeeld in drie secties. Het eerste deel richtte zich op externe druk en gunstige omstandigheden, waaronder klantdruk, marktrisico en regelgevende ondersteuning. Technologische vooruitgang en principes van de circulaire economie werden in het tweede deel beoordeeld. De derde sectie was gewijd aan eco-innovatie en duurzaamheidsresultaten (economisch, milieu- en werknemerswelzijn).
Principes van de circulaire economie werden gekwantificeerd door het analyseren van reductie-, hergebruik-, recycling-, afvalminimalisatie- en hulpbronnenefficiëntie-items. Eco-innovatie werd gedefinieerd door het creëren en implementeren van milieuvriendelijke producten, processen, technologieën en organisatorische praktijken. Economische prestaties werden gemeten aan de hand van waargenomen verbeteringen in kostenreductie, productiviteit, winstgevendheid en concurrentievermogen. Milieuprestaties werden gemeten als waargenomen milieueffecten, energie, emissies en afvalvermindering. Het welzijn van medewerkers weerspiegelde medewerkerstevredenheid, motivatie, moraal en de waargenomen voordelen van duurzaamheidsgerelateerde organisatorische veranderingen. De oorspronkelijke vragenlijst werd onderzocht door academische experts en zakelijke belanghebbenden om de inhoud te verduidelijken, te focussen en te valideren. Hun opmerkingen werden verwerkt in de verfijning van de formulering en duidelijkheid van de punten.
Deelname werving en enquête-beheer
De enquête werd uitgevoerd van december 2024 tot maart 2025. Er werd een kwantitatief, dwarsdoorsnede-ontwerp toegepast. De doelgroep bestond uit kleine en middelgrote ondernemingen (MKB), senior managers, leidinggevenden en besluitvormers in China. Twee benaderingen werden gebruikt: (1) een commerciële bedrijfsdatabase geleverd door een regionale kamer van koophandel in de provincie Hunan en (2) professionele netwerken van het onderzoeksteam, bestaande uit contacten uit industrie en productie, contacten van dienstverlenende bedrijven en alumniverenigingen. De ondernemingen die in deze studie waren opgenomen voldeden aan de volgende criteria: (a) Chinese overheidsdefinitie voor kmo's (zie hieronder); (b) respondenten moeten een functie binnen de onderneming hebben die directe kennis omvat van haar operationele en milieupraktijken, waaronder de rollen van eigenaar, algemeen directeur, plaatsvervangend manager en afdelingshoofd; (c) de onderneming ten minste drie jaar actief was; en (d) 10 of meer werknemers heeft. De uitsluitingscriteria waren: (a) bedrijven met minder dan 10 werknemers (micro-ondernemingen, vanwege hun significante verschil in resourceprofiel); (b) bedrijven met minder dan drie jaar in werking (om stabiele praktijken te waarborgen); (c) respondenten die niet direct betrokken waren bij besluitvorming over de werking of duurzaamheid van het bedrijf; en (d) bedrijven met meer dan 20% ontbrekende gegevens.
De classificatiecriteria voor MKB volgden de officiële definitie van het Nationaal Bureau voor Statistiek van China, dat kmo's categoriseert op basis van industrie, aantal werknemers en jaarlijkse omzet. Voor productiebedrijven, die het merendeel van onze steekproef uitmaakten (ongeveer 68%), worden kmo's gedefinieerd als 20–999 werknemers en een jaarlijkse omzet tussen RMB 3 miljoen en RMB 400 miljoen. Voor dienstverlenende en logistieke bedrijven (32% van de steekproef) vereiste de classificatie 10–300 werknemers en een jaarlijkse omzet van RMB 1.100 miljoen. Vragenlijsten werden via twee kanalen verspreid. Eerst werd er een online versie gemaakt met een professioneel enquêteplatform (Wenjuanxing, het Chinese equivalent van SurveyMonkey). Een unieke link werd per e-mail gestuurd naar 320 potentiële respondenten van wie de contactgegevens uit de database van de Kamer van Koophandel waren gehaald. Ten tweede werden papiergebaseerde vragenlijsten verspreid tijdens drie netwerkevenementen in de industrie georganiseerd door de Hunan Provincial SME Association, waarbij onderzoeksassistenten de antwoorden ter plaatse verzamelden. In totaal werden 400 vragenlijsten verspreid (320 online, 80 op papier). Na het uitsluiten van onvolledige of niet-geschikte antwoorden werden 165 geldige vragenlijsten behouden, wat resulteerde in een totale responspercentage van 41,25% (165/400). Hiervan kwamen 118 uit online distributie (36,9% responspercentage voor online) en 47 uit papieren distributie (58,8% responspercentage voor papier). De uiteindelijke steekproef bestond uit N = 165 Chinese kmo's, waarbij respondenten titels droegen als algemeen directeur (42%), operationeel directeur (28%), eigenaar (18%) en milieu-/duurzaamheidsmanager (12%). Alle deelnemers gaven vooraf geïnformeerde toestemming voordat ze de vragenlijst invulden, en anonimiteit werd gegarandeerd.
Vertaling en pretesting
De vragenlijst werd in het Chinees vertaald om taalkundige duidelijkheid en contextuele relevantie te waarborgen, aangezien de empirische studie in China werd uitgevoerd. Twee academische experts vertaalden aanvankelijk de oorspronkelijke vragenlijst in het Chinees. De vertaalde versie werd vervolgens voorgelezen door twee collega's die bekend waren met de Chinese context om de duidelijkheid van de vertaling en de culturele geschiktheid en consistentie van de woorden met de oorspronkelijke constructies te waarborgen. De vertaalde vragenlijst werd vooraf getest door een kleine steekproef van de MKB-managers in China voorafgaand aan de hoofdgegevensverzameling. De pre-test onderzocht het niveau van begrip van de vragen, of sommige items verwarrend of ambigu waren, en of de lengte van de enquête acceptabel was. De uiteindelijke vragenlijst werd aangepast op basis van de ontvangen feedback, waar er onduidelijke of cultureel ongepaste formuleringen waren.
Data-analysetechnieken
De veronderstelde relaties tussen principes van circulaire economie, eco-innovatie, technologische vooruitgang, externe druk en duurzaamheidsresultaten (economisch, milieu- en werknemerswelzijn) werden onderzocht met behulp van Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) met gegevens verzameld van 165 Chinese kmo's. SEM werd gebruikt omdat het verschillende relaties tussen latente constructies kan schatten en meetfouten kan meenemen, wat geschikt is om complexe modellen met tussenliggende variabelen te onderzoeken. Voordat het constructiemodel werd geëvalueerd, werd het meetmodel beoordeeld om te bepalen of het betrouwbaar en geldig is voor de constructies. Interne consistentie werd beoordeeld met behulp van Cronbachs alfa- en samengestelde betrouwbaarheid, en convergente validiteit werd beoordeeld met gestandaardiseerde factorbelastingen en AVE's. Het Fornell-Larcker-criterium en de heterotrait-monotraitverhouding werden gebruikt om de discriminantvaliditeit te testen, wat de scheiding van de constructen op empirisch niveau ondersteunde. Het structurele model werd vervolgens getest en de modelgeschiktheid werd beoordeeld met behulp van criteria die passen bij de PLS-SEM-benadering. Gestandaardiseerde padcoëfficiënten, t-waarden en p.- waarden werden onderzocht om de significantie en sterkte van veronderstelde relaties tussen constructen te bepalen.
Om de effecten van bemiddeling te onderzoeken, werd bootstrapping met 5.000 resamples gebruikt om bias-gecorrigeerde betrouwbaarheidsintervallen te produceren, en werden de bijbehorende indirecte effecten via Technological Advancement en Circular Economy Principles getest. Gemeenschappelijke methodebias werd beoordeeld, aangezien alle gegevens per bedrijf van één respondent per bedrijf werden verzameld met behulp van zelfgerapporteerde vragenlijsten. Harmans single-factor test werd uitgevoerd en de VIF's werden berekend om te waarborgen dat geen enkele factor de variantie overschaduwde; Procedurele waarborgen werden gevolgd door het waarborgen van de anonimiteit van de respondenten en het scheiden van voorspeller- en uitkomstitems. De analyse werd uitgevoerd met PLS 4.2 met bootstrapping om rekening te houden met Likert-schaaldata en de mogelijkheid dat de data niet normaal verdeeld was. Lijstgewijze verwijdering werd gebruikt voor ontbrekende gegevens, scheefheid en kurtosisstatistieken werden gebruikt om normaliteit te beoordelen, en het aantal indicatoren en positieve vrijheidsgraden voor elk latent construct werden gebruikt om modelidentificatie te waarborgen. Het proces bood een systematische benadering om de directe en indirecte relaties tussen de constructen van de studie te beoordelen.