Corporate Practices of Green Human Resources Management

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Green education and development has a great impact upon improving the environmental performance of companies. Using the example of Iranian small and medium-sized oil and gas enterprises, the article evaluates the practices’ effect on environmental performance. The survey covered 386 employees from 30 companies. The most common measures of green human resources management were analyzed. All these practices have a positive and significant effect on the environmental performance of companies. The action of green education and development was introduced as the most effective measure. The results also demonstrated that four practices of green human resources management have a positive and significant impact upon performance due to environmental knowledge. Companies can use the findings of this research in implementing the green human resources management practices and continuous improvement of the environmental performance.

About the authors

A. Bazrkar

Islamic Azad University, 9, Pasdaran Ave., Tehran, Iran

Author for correspondence.
Email: ardeshir.bazrkar@gmail.com

A. Moshiripour

Islamic Azad University, 9, Pasdaran Ave., Tehran, Iran

Email: moshiripourali@gmail.com

References

  1. Ahmad S. (2015) Green human resource management: Policies and practices. Cogent Business & Management, (2)1, 1-13. DOI: https://doi.org/10.1080/23311975.2015.1030817
  2. Angelovska J., Sotiroska S., Angelovska N. (2012) The Impact of Environmental Concern and Awareness on Consumer Behavior. Journal of International Environmental Application & Science, 7(2), 406-416.
  3. Bombiak E., Marciniuk-Kluska A. (2018) Green Human Resource Management as a Tool for the Sustainable Development of Enterprises: Polish Young Company Experience. Sustainability, 10(6), 1739. DOI: https://doi.org/10.3390/su10061739
  4. Cheng T.M., Wu H.C. (2015) How do environmental knowledge, environmental sensitivity, and place attachment affect environmentally responsible behavior? An integrated approach for sustainable island tourism. Journal of Sustainable Tourism, 23(4), 557-576. DOI: https://doi.org/10.1080/09669582.2014.965177
  5. Chin W.W. (1998) Issues and opinion on structural equation modeling. MIS Quarterly, 22(1), 7-16.
  6. Ching Lin T., Chih Huang C. (2009) Understanding social loafing in knowledge contribution from the perspectives of justice and trust. Expert Systems with Applications, 36, 6156-6163. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.014
  7. Clair J., Milliman J. (2017) Best environmental HRM practices in the US. In: Greening People (ed. W. Wehrmeyer), New York: Routledge, 49-73. DOI: https://doi.org/10.4324/9781351283045
  8. Cohen J. (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, New Jersey: Hillsdale, Lawrence Erlbaum Associates.
  9. Daily B.F., Bishop J.W., Massoud J.A. (2012) The role of training and empowerment in environmental performance: A study of the Mexican maquiladora industry. International Journal of Operations & Production Management, 32(5), 631-647. DOI: https://doi.org/10.1108/01443571211226524
  10. Egri C.P., Herman S. (2000) Leadership in the North American environmental sector: Values, leadership styles and contexts of environmental leaders and their organizations. Academy of Management Journal, 43(4), 571-604. DOI: https://doi.org/10.5465/1556356
  11. Fornell C., Larcker D. (1981) Structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177%2F002224378101800313.
  12. Gonzalez J., Gonzalez O. (2006) A review of determinant factors of environmental proactivity. Business Strategy and the Environment, 15(2), 87-102. DOI: https://doi.org/10.1002/bse.450
  13. Goswami T.G., Ranjan S.K. (2015) Green HRM: Approach to sustainability in current scenario. Journal for Studies in Management and Planning, (1)4, 250-259.
  14. Guzman A., Heinen J.T., Sah J.P. (2020) Evaluating the Conservation Attitudes, Awareness and Knowledge of Residents towards Vieques National Wildlife Refuge, Puerto Rico. Conservation & Society, 18(1), 13-24. DOI: https://doi.org/10.4103/cs.cs_19_46
  15. Hair J.F., Black W.C., Babin B.J., Anderson R.E., Tatham R.L. (2010) Multivariate data analysis (7th ed.), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  16. Hair J.F., Hult G.T.M., Ringle C., Sarstedt M. (2014) A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  17. Hajimohammadi M., Bazrkar A., Vafaei S. (2019) Creating a Sustainable Competitive Advantage for Organizations through the Implementation of Knowledge Management with the Help of Modern Information Technology. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, 12, 203-216.
  18. Hulland J. (1999) Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: A review of four recent studies. Strategic Management Journal, 20(2), 195-204.
  19. Jabbour C.J.C. (2013) Environmental training in organizations: From a literature review to a framework for future research. Resources, Conservation and Recycling, 74(1), 144-155. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2012.12.017
  20. Jaramillo J.A., Sossa J.W.Z., Mendoza G.L.O. (2018) Barriers to sustainability for small and medium enterprises in the framework of sustainable development - Literature review. Business Strategy and the Environment, 28(4), 512-524. DOI: https://doi.org/10.1002/bse.2261
  21. Kim Y.J., Kim W.G., Choi H.M., Phetvaroon K. (2019) The effect of green human resource management on hotel employees' eco-friendly behavior and environmental performance. International Journal of Hospitality Management, 76, 83-93. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.04.007
  22. Liljander V., Polsa P., van Riel A. (2009) Modelling consumer responses to an apparel store brand: Store image as a risk reducer. Journal of Retailing and Consumer Services, 16, 281-290. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2009.02.005
  23. Masri H.A., Jaaron A.A. (2017) Assessing green human resources management practices in Palestinian manufacturing context: An empirical study. Journal of Cleaner Production, 143, 474-489. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.12.087
  24. Mathapati C.M. (2013) Green HRM: A strategic facet. Tactful Management Research Journal, 2(2), 1-6.
  25. Mishra P. (2017) Green human resource management: A framework for sustainable organizational development in an emerging economy. International Journal of Organizational Analysis, 25(5), 762-788. DOI: https://doi.org/10.1108/IJOA-11-2016-1079
  26. Nejati M., Rabiei S., Jabbour C.J.C. (2017) Envisioning the invisible: Understanding the synergy between green human resource management and green supply chain management in manufacturing firms in Iran in light of the moderating effect of employees' resistance to change. Journal of Cleaner Production, 168, 163-172. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.213
  27. Paille P., Chen Y., Boiral O., Jin J. (2014) The impact of human resource management on environmental performance: An employee-level study. Journal of Business Ethics, 121(3), 451-466. DOI: https://doi.org/10.1007/s10551-013-1732-0
  28. Pan S.L., Chou J., Morrison A.M., Huang W.S., Lin M.C. (2018) Will the future be greener? The environmental behavioral intentions of university tourism students. Sustainability, 10(3), 1-17. DOI: https://doi.org/10.3390/su10030634
  29. Pham N.T., Tuckova Z., Jabbour C.J.C. (2019) Greening the hospitality industry: How do green human resource management practices influence organizational citizenship behavior in hotels. Tourism Management, 72, 386-399. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.12.008
  30. Rawashdeh A. (2018) The impact of green human resource management on organizational environmental performance in Jordanian health service organizations. Management Science Letters, 8(10), 1049-1058. DOI: https://doi.org/10.5267/j.msl.2018.7.006
  31. Renwick D.W.S., Jabbour C.J.C., Muller Gammanym R., Wilkinson A. (2016) Contemporary developments in Green (environmental) HRM scholarship. International Journal Human Resource Management, 27(2), 114-128. DOI: https://doi.org/10.1080/09585192.2015.1105844
  32. Ringle C.M., Sarstedt M. (2011) Structural modeling of heterogeneous data with partial least square. В кн. Review of Marketing Research (ed. N.K. Malhotra), Bingley: Emerald Group Publishing Limited, vol. 7, pp. 255-296. DOI: https://doi.org/10.1108/S1548-6435(2010)0000007011
  33. Roscoe S., Subramanian N., Jabbour C.J.C., Chong T. (2019) Green human resource management and the enablers of green organizational culture: Enhancing a firm's environmental performance for sustainable development. Business Strategy and the Environment, 28, 737-749. DOI: https://doi.org/10.1002/bse.2277
  34. Saeed B.B., Afsar B., Hafeez S., Khan I., Tahir M., Afridi M.A. (2018) Promoting employee's proenvironmental behavior through green human resource management practices. Corporate Social Responsibility Environmental Management, 26, 424-438. DOI: https://doi.org/10.1002/bse.2277
  35. Tenenhaus M., Amatos S., Esposite Vinzi V. (2004) A global goodness of fit index for PLS Structural equation modeling. In: Proceeding of the XLII SIS Scientific Meeting, 1, 739-742. https://www.academia.edu/17633234/A_global_Goodness_of_Fit_index_for_PLS_structural_equation_modelling, дата обращения 19.11.2020.
  36. Wen W.S. (2010) Linking Bayesian networks and PLS path modeling for causal analysis. Expert Systems with Applications, 37, 134-139. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.021
  37. Wetzels M., Odekeken-Schroder G., Van Oppen C. (2009) Using PLS path modeling for accessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustrations. MIS Quarterly, 33(1), 177-195. DOI: https://doi.org/10.2307/20650284
  38. Yong J.Y., Yusliza M.?Y., Ramayah T., Jabbour C.J.C., Sehnem S., Venkatesh M. (2020) Pathways towards sustainability in manufacturing organizations: Empirical evidence on the role of green human resource management. Business Strategy and the Environment, 29(1), 212-228. DOI: https://doi.org/10.1002/bse.2359
  39. Yu W., Chavez R., Feng M., Wong C.Y., Fynes B. (2020) Green human resource management and environmental cooperation: An ability-motivation-opportunity and contingency perspective. International Journal of Production Economics, 219, 224-235. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.06.013
  40. Zhao H.H., Gao Q., Wu Y.P., Wang Y., Zhu X.D. (2014) What affects green consumer behavior in China? A case study from Qingdao. Journal of Cleaner Production, 63, 143-151. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.05.021
  41. Zoogah D. (2011) The dynamics of Green HRM behaviors: A cognitive social information processing approach. Zeitschrift fur Personal Forschung, 25, 117-139. https://doi.org/10.1177%2F239700221102500204.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».