Information Sharing in a Supply Chain: Using Agency Theory to Guide the Design of Incentives
Notice bibliographique
Résumé
Sharing accurate and timely supply and demand information throughout a supply chain can yield significant performance improvements to all members of the supply chain. Despite the benefits, many firms are reluctant to share information with their supply chain partners due to an unequal distribution of risks, costs, and benefits among the partners. The information shared will usually benefit the recipient, yet the majority of costs will be incurred by the provider. Many firms are also reluctant to share information due to the risk of it being divulged to competitors or used for opportunistic bargaining. This paper uses agency theory to (1) help explain the reasons firms are reluctant to share information and (2) guide the design of incentives to redistribute risk and encourage information sharing in a supply chain. A principal-agent model is described that suggests traditional fixed payment incentives or investments are insufficient for ensuring timely and accurate sharing of information. Instead, a mix of profit sharing, payments for sharing forecasts, and nonmonetary incentives is required. Using the model, managers can examine the feasibility of information sharing in their supply chain and devise appropriate strategies to manage and redistribute the risks, costs, and benefits among their supply chain partners. This paper also makes an important contribution to the literature by re-examining the role of agency theory in supply chain information sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».