Notice bibliographique
Résumé
Conventional wisdom suggests that when firms face a negative externality like gray marketing (i.e., the selling of branded goods outside of the manufacturer’s authorized channels), an effective strategy to reduce the negative impact is to centralize decision making. Nevertheless, in industries with significant gray marketing, we observe many firms with decentralized decision making. Our study assesses whether decentralized decision making can be optimal when a manufacturer faces gray market distribution. We consider a market where a focal firm competes with an existing competitor that produces a differentiated product and a gray marketer that sources an identical product from a lower-priced foreign market. We find that decentralization is optimal under quantity-based competition, provided the gray market is relatively uncompetitive and the level of competitive intensity between the focal firm and the competitor is high. Decentralization leads a firm to make aggressive production decisions, which leads to lower prices, yet it also leads to higher market share for the firm compared to centralization. When the level of competitive intensity between a firm and its competitor is high, the gain in market share more than offsets the loss due to lower prices. As a result, the focal firm is better off decentralizing its operations independent of (a) whether the competitor operates in the foreign market, and (b) the competitor’s organizational structure. This finding contradicts the belief that centralized decision making is always optimal when authorized manufacturers attempt to limit the negative impact of gray markets. The findings also provide insight to understand why firms might employ decentralized decision making in industries where gray markets are active.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».