أثر تحليل البيانات الضخمة على الاقتصاد الدائري، الدور الوسيط: الاستدامة الصناعية، وإدارة الموارد البشرية الخضراء

المؤلفون

  • عصام نعيم عياش جامعة فلسطين التقنية خضوري
  • محمد موسى موسى جامعة تونس المنار
  • أحمد محمود زامل جامعة الأمير سطام بن عبد العزيز

DOI:

https://doi.org/10.33977/1760-010-022-001

الكلمات المفتاحية:

تحليل البيانات الضخمة، الاستدامة الصناعية، إدارة الموارد البشرية الخضراء، الاقتصاد الدائري

الملخص

الهدف: هدفت هذه الدراسة إلى التعرف على أثر تحليل البيانات الضخمة على الاستدامة الصناعية وإدارة الموارد البشرية الخضراء في الاقتصاد الدائري.

المنهجية: يتكون مجتمع الدراسة من الموظفين العاملين في الشركات الغذائية الحاصلة على الجودة الفلسطينية (الضفة الغربية)، واعتمد الباحثون على المنهج الوصفي والتحليلي، ولقد تم التوزيع على عينة عشوائية طبقية، إذ قام الباحثون بالوصول إلى (420) مفردة، توزيع أداة الدراسة عليهم من خلال الزيارات الميدانية، ولقد تم استرداد (324)، واستبعاد 96 استبانة كونها غير صالحة للتحليل الإحصائي. وتم استخدام برنامج التحليل الإحصائي Smart-PLS.

النتائج: توصلت الدراسة لوجود أثر إيجابي لتحليل البيانات الضخمة على الاستدامة الصناعية وإدارة الموارد البشرية الخضراء في الاقتصاد الدائري.

التوصيات: وأوصى الباحثون بالاستعانة بالخبراء في مجالات الذكاء الاصطناعي وإدارة الموارد البشرية الخضراء والاقتصاد الدائري للحفاظ على مكانة الشركات، وتبني منتجات صديقة للبيئة وتعزيز عمليات التطوير المستدامة.

الكلمات الدالة: تحليل البيانات الضخمة، الاستدامة الصناعية، إدارة الموارد البشرية الخضراء، الاقتصاد الدائري.

السير الشخصية للمؤلفين

عصام نعيم عياش، جامعة فلسطين التقنية خضوري

أستاذ مشارك

محمد موسى موسى، جامعة تونس المنار

طالب دكتوراه

أحمد محمود زامل، جامعة الأمير سطام بن عبد العزيز

أستاذ دكتور

المراجع

المصادر والمراجع باللغة العربية:

­ رشوان، أحمد. (2021). تأثير ممارسات التصنيع الأخضر على الأداء المستدام: الدور الوسيط لتكامل إدارة سلسلة التوريد الخضراء: دراسة تطبيقية على الشركات الصناعية في مصر. المجلة العلمية للدراسات والبحوث المالية والتجارية، 2(2)، 409- 444.

­ الصاوي، محمود، والدباغ، تماضر.(2021). دور ممارسات إدارة الموارد البشرية الخضراء في تعزيز المسئولية الاجتماعية في قطاع الخدمات الحكومية بإمارة . المجلة العربية للإدارة، 41 (2)، 73- 94.

­ موسى، محمد، وزعيم، عماد، وزامل، احمدـ، ونجوان، جادالله.(2024). اختبار فاعلية عوامل مؤثرة في نية العملاء في استخدام روبوتات المحادثة (دراسة حالة(، مجلة جامعة العين للأعمال والقانون، 8 (2), 60-91. DOI: 10.51958/AAUJBL2024V8I2P3

Reference:

­ Al-Khatib, A. (2024). Big data analytics capabilities and green supply chain performance: Investigating the moderated mediation model for green innovation and technological intensity. Business Process Management Journal, 28(5/6), 1446-1471.

­ Awan, U., Shamim, S., Khan, Z., Ul Zia, N., Shariq, S., & Khan, M. (2021). Big data analytics capability and decision-making: The role of data-driven insight on circular economy performance. Technological Forecasting and Social Change, 168, Article 120766. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120766

­ Ayyash, I. (2022). The impact of Social Media on Employee Productivity at the Workplace, International Journal of Business Ethics and Governance (IJBEG),5(1),59-69. DOI: 10.51325/ijbeg.v5i1.96

­ Belhadi, A., Kamble, S. S., Gunasekaran, A., Zkik, K., & Touriki, F. E. (2023). A big data analytics-driven Lean Six Sigma framework for enhanced green performance: A case study of a chemical company. Production Planning & Control, 34(9), 767-790.

­ Bickley, S., Macintyre, A., & Torgler, B. (2024). Artificial intelligence and big data in sustainable entrepreneurship. Journal of Economic Surveys, Early View. https://doi.org/10.1111/joes.12611

­ Cheng, J., Singh, H., Mahinder, S., Zhang, Y., & Wang, S. (2023). The impact of business intelligence, big data analytics capability, and green knowledge management on sustainability performance. Journal of Cleaner Production, 429, Article 139410. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.139410

­ Das, S., Bressanelli, G., & Saccani, N. (2024). Clustering the research at the intersection of Industry 4.0 technologies, environmental sustainability, and circular economy: Evidence from literature and future research directions. Circular Economy and Sustainability. https://doi.org/10.1007/s43615-024-00393-3

­ Du, L., & Lv, B. (2024). Factors influencing students’ acceptance and use of generative artificial intelligence in elementary education: An expansion of the UTAUT model. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12835-4

­ Elsawy, M., & Aldabbagh, T.(2021). The role of green human resource management practices in supporting social responsibility in governmental services sector at n of Emirate of ajman (in Arabic). Arab journal of administration, 41(2), 73- 94. DOI: 10.21608/aja.2021.176748

­ Gallo, H., Khadem, A., & Alzubi, A. (2023). The relationship between big data analytic-artificial intelligence and environmental performance: A moderated mediated model of green supply chain collaboration (GSCC) and top management commitment (TMC). Discrete Dynamics in Nature and Society, 2023, Article 6489643. https://doi.org/10.1155/2023/6489643

­ Guilhem, A., & Klein, L. (2024). Effects of big data capability on sustainable manufacturing and circular economy in Brazilian industries. Revista Brasileira de Gestão de Negócios, 26(1), 1-17.

­ Gupta, R., Nair, K., Mishra, M., Ibrahim, B., & Bhardwaj, S. (2024). Adoption and impacts of generative artificial intelligence: Theoretical underpinnings and research agenda. International Journal of Information Management Data Insights, 4, Article 100184. https://doi.org/10.1016/j.jimai.2024.100184

­ Gupta, S., Chen, H., Hazen, B., Sarabjot, K., & Gonzalez, E. (2019). Circular economy and big data analytics: A stakeholder perspective. Technological Forecasting and Social Change, 144, 466-474. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.06.009

­ Hair, J., Hollingsworth, C., Randolph, A., & Chong, A. (2017). An updated and expanded assessment of PLS-SEM in information systems research. Industrial Management & Data Systems, 117(3), 442-458. https://doi.org/10.1108/IMDS-07-2016-0257

­ Jalil, F., Yang, J., Rehman, S., & Khan, M. (2024). Post COVID-19’s impact on green supply chain management and sustainable e-commerce performance: The moderating role of big data analytics. Environmental Science and Pollution Research, 30, 115683–115698. https://doi.org/10.1007/s11356-024-29629-0

­ Khan, W., Nisar, I., Roomi, M., Nasir, S., Awan, U., & Rafiq, M. (2021). Green human resources management, green innovation, and circular economy performance: The role of big data analytics and data-driven culture. Journal of Environmental Planning and Management, 67(10), 2356-2381. https://doi.org/10.1080/09640568.2021.1978610

­ Khaw, K., Camilleri, M., Tiberius, V., Alnoor, A., & Zaidan, A. (2024). Benchmarking electric power companies’ sustainability and circular economy behaviors: Using a hybrid PLS-SEM and MCDM approach. Environment, Development and Sustainability, 26, 6561–6599. https://doi.org/10.1007/s10668-023-02878-0

­ Lampropoulos, G., Rahanu, H., Georgiadou, E., Siakas, D., & Siakas, K. (2024). Reconsidering a sustainable future through artificial intelligence of things (AIoT) in the context of circular economy. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 192, 1-20. https://doi.org/10.1007/978-3-030-75540-1_1

­ Mahmood, Q., Ahmed, R., & Philbin, S. (2023). The moderating effect of big data analytics on green human resource management and organizational performance. International Journal of Management Science and Engineering Management, 18(3), 177-189. https://doi.org/10.1080/17509653.2022.2099518

­ Marciano, F., Cocca, P., & Stefana, E. (2024). Safety role contribution to industrial sustainability. Sustainability, 16(485), 1-2. https://doi.org/10.3390/su160100485

­ Matarneh, S., Piprani, A., Ellahi, R., Nguyen, T., & Nazir, S. (2024). Industry 4.0 technologies and circular economy synergies: Enhancing corporate sustainability through sustainable supply chain integration and flexibility. Environmental Technology & Innovation, 35, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.eti.2024.103329

­ Mehmood, K., Jabeen, F., Rashid, M., Alshibani, S., Lanteri, A., & Santoro, G. (2024). Unraveling the transformation: The three-wave time-lagged study on big data analytics, green innovation, and their impact on economic and environmental performance in manufacturing SMEs. European Journal of Innovation Management. https://doi.org/10.1108/EJIM-10-2023-0903

­ Mengistu, A. P. (2024). Roberto metrics for measuring industrial sustainability performance in small and medium-sized enterprises. International Journal of Productivity and Performance Management, 73(11), 46-68. https://doi.org/10.1108/IJPPM-09-2022-0398

­ Mengistu, A., & Panizzolo, R. (2024). Tailoring sustainability indicators to small and medium enterprises for measuring industrial sustainability performance. Measuring Business Excellence, 27(1), 54-70. https://doi.org/10.1108/MBE-08-2023-0123

­ Mirzaei, S., & Shokouhyar, S. (2023). Applying a thematic analysis in identifying the role of circular economy in sustainable supply chain practices. Environment, Development and Sustainability, 25, 4691–4722. https://doi.org/10.1007/s10668-022-02483-3

­ Mishra, B., Biswal, B., Kumar, A., & Das, H. (2021). Effect of big data analytics on improvement of corporate social/green performance. Journal of Modelling in Management, 16(3), 922-943. https://doi.org/10.1108/JM2-02-2020-0073

­ Mousa., M., Zaiem, I., Zamil, A., & Jadallah, N.(2024). Testing the Effectiveness of Influential Factors Affecting

­ Customers’ Intention to Use Chatbots (Case Study). (in Arabic): AAU Journal of Business and Law, 8(2), 60-91. DOI: 10.51958/AAUJBL2024V8I2P3

­ Negri, E., & Giambone, A. (2023). One framework to rule them all: An integrated, multi-level and scalable performance measurement framework of sustainability, circular economy, and industrial symbiosis. Sustainable Production and Consumption, 35, 55–71. https://doi.org/10.1016/j.spc.2023.04.002

­ Poddar, S., Priya, M., Ghosh, M., Singh, A., & Pandey, S. (2024). Circular economy integration in the Indian FMCG supply chain: Unveiling strategic hurdles and pathways to sustainable transformation. Circular Economy and Sustainability. https://doi.org/10.1007/s43615-024-00356-8

­ Rashid, A., Baloch, N., Rasheed, R., & Ngah, A. (2024). Big data analytics-artificial intelligence and sustainable performance through green supply chain practices in manufacturing firms of a developing country. Journal of Science and Technology Policy Management. https://doi.org/10.1108/JSTPM-04-2023-0050

­ Rashwan, A. (2021). The Impact of Green Manufacturing Practices on Sustainable Performance: The Mediating Role of Green Supply Chain Management Integration: An Empirical Study on Industrial Firms in Egypt. (in Arabic): Scientific Journal for Financial and Commercial Studies and Researches (SJFCSR), 2 (2), 409- 444. https://doi.org/10.21608/cfdj.2021.171151

­ Riggs, R., Roldan, J., Real, J., & Felipe, C. (2023). Opening the black box of big data sustainable value creation: The mediating role of supply chain management capabilities and circular economy practices. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 53(7/8), 762-788. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-07-2022-0276

­ Sahoo, S., Upadhyay, A., & Kumar, A. (2023). Circular economy practices and environmental performance: Analysing the role of big data analytics capability and responsible research and innovation. Business Strategy and the Environment, 32(8), 6029-6046. https://doi.org/10.1002/bse.3272

­ Sangpetch, P., & Ueasangkomsate, P. (2023). The influence of big data analytics and circular economy on the sustainable performance of SMEs. Thammasat Review, 26(1), 114-139. https://doi.org/10.14456/tr.2023.9

­ Zhu, X., & Yang, Y. (2021). Big data analytics for improving financial performance and sustainability. Journal of Systems Science and Information, 9(2), 175–191. https://doi.org/10.1007/s42118-021-00127-5.

التنزيلات

منشور

2025-11-30

كيفية الاقتباس

عياش ع. ن., موسى م. م., & زامل أ. م. (2025). أثر تحليل البيانات الضخمة على الاقتصاد الدائري، الدور الوسيط: الاستدامة الصناعية، وإدارة الموارد البشرية الخضراء . مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإدارية والاقتصادية, 10(22). https://doi.org/10.33977/1760-010-022-001