Employee‐based Innovation in Organizations: <scp>O</scp> vercoming Strategic Risks from Opportunism and Governance
Notice bibliographique
Résumé
Research summary E mployees performing everyday tasks frequently acquire valuable new ideas and knowledge. Our formal analysis studies how organizations can benefit from employee‐driven innovation by using incentives to overcome strategic risk from opportunism and governance. We use a game theory framework to analyze the strategic interactions involved and identify incentives under which valuable ideas will be revealed without appropriation (in equilibrium). Our analysis considers both the short run and the long run, where governance can be adjusted to maximize expected future innovation profits. Innovation value, frequency, governance quality, and employee contestation costs are shown to play a salient role in determining the innovation incentives and equilibrium. Overall, our analysis and results provide a number of insights on how organizations can overcome frictions from strategic innovation risks to more fully mobilize their innovation potential and knowledge‐based resources. Managerial summary I dea theft can occur in organizations when employees find it beneficial to present a valuable idea of another employee as theirs. If employees engaged in everyday tasks believe this will likely happen or that they will not be rewarded enough, they may not reveal them. We analyze the design of appropriate innovation rewards that will prevent stealing of innovative ideas and allow organizations to capture value from employee‐driven innovation. We show that governance quality, innovation value, and costs related to contestation play a salient role in determining appropriate innovation rewards and the organization's innovation capacity. “Flatter” organizations can deter idea theft more effectively and need to pay lower innovation rewards. In the long term, we show that all organizations can become more innovative by adjusting their governance quality and reducing employee contestation costs. Further, the ones with higher innovation potential and contestation costs will move toward higher quality governance and seek more entrepreneurial employees, as this raises long‐run innovation profits. Copyright © 2017 Strategic Management Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».