The Effects of Openness of Internal Reporting and Shared Interest with an Employee on Managerial Collusion and Subsequent Cooperation*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Collusion between managers who share private information represents a significant control concern for firms. Prior research suggests that mutual monitoring contracts that incentivize honest reporting do not prevent all collusion, making it important to understand how elements of the control environment may facilitate collusion, as well as how control choices—and collusion itself—affect subsequent behavior within the firm. Results of two experiments show that the frequency of collusion between managers in a repeated‐interaction setting is greatest when one can view the other's reports before making their own (“open internal reporting”) and slack obtained from misreporting is shared with a non‐reporting employee (“shared interest”). Moreover, although open (versus closed) internal reporting increases collusion in a single‐shot setting with or without a residual claimant to managers' budget reports being present, neither openness alone nor shared interest alone increases collusion in a repeated‐interaction setting. Results further suggest that collusion improves managers' perceptions of autonomy and group identification, resulting in greater cooperation on a subsequent task and potentially reducing the costs of some collusion to the extent such cooperation benefits the firm. Finally, open internal reporting worsens managers' perceptions of autonomy and group identification which, for managers who did not previously engage in collusion, leads to less cooperation on a subsequent task. In total, these results highlight to firms that the costs of collusion in repeated‐interaction settings frequently found in practice may be greatest when the common control choices of open internal reporting and shared interest are made in tandem, and that open internal reporting may carry another unintended cost in the form of lower cooperation on other tasks.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».