Managing Reputation Risk in Supply Chains: The Role of Risk Sharing Under Limited Liability
Notice bibliographique
Résumé
When a supplier fails to comply with social and environmental standards, the buyer’s reputation suffers. Reputation costs can typically be very high for the buyer, whereas the supplier’s liability is often limited. Conventional procurement strategies such as dual sourcing mitigate the buyer’s operational risk, but they often do so at the expense of increasing its reputation risk and sourcing costs. In this paper, we propose a risk-sharing contract for managing the buyer’s reputation concerns. We find that by sharing some of the supplier’s operational loss, the buyer may (in some conditions) decrease its reputational risk, but this has to be balanced against an increase in the operational risk. Risk sharing also reduces sourcing costs because the buyer takes on some of the worst-case loss of a wealth-constrained supplier. These results suggest that risk sharing can be superior, as a procurement strategy, to conventional approaches such as dual sourcing or penalty contracts. This is true when reputation and sourcing costs are a significant concern and operational costs are not that high. Under some conditions, the buyer may choose risk sharing even if it increases reputation risk in order to reduce procurement costs. This paper was accepted by Victor Martínez-de-Albéniz, operations management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».