Uncertainty and Compensation Design in Strategic Interfirm Contracts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In strategic outsourcing contracts, a substantial portion of implementation occurs at the client's premises and requires integration of effort between the vendor and the client. Compensation design in such contracts involves trade‐offs between the higher (lower) incentive properties of fixed‐price (cost‐plus) contracts and their higher (lower) ex ante contracting and ex post adaptation costs. Uncertainty influences these trade‐offs and affects compensation design. We explore the compensation implications of two types of uncertainty—volatility and ambiguity—which are reflected in the client's accounting measures. Volatility reflects the unpredictability of changes in the future environment, which makes it difficult to contractually specify future contingencies. Ambiguity reflects lack of consensus about the nature, drivers, and value effects of uncertainty, which makes it difficult to contractually specify responses to contingencies if and when they occur. Volatility increases the likelihood of ex post adaptation costs, while ambiguity increases ex ante contracting costs; therefore, volatility and ambiguity decrease the attractiveness of fixed‐price contracts. We use accounting and market measures to calibrate volatility and ambiguity and examine their implications for compensation design and ex post renegotiation. Analysis of archival data for 455 strategic outsourcing contracts valued over $15 million indicates that volatility and ambiguity influence contract compensation design and renegotiation likelihood. These results hold even after controlling for asset specificity, task complexity, and relational factors. We conclude that accounting measures can provide signals of volatility and ambiguity and thereby influence compensation design in strategic interfirm contracts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».