The Strategic Role of Supplier Learning
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: We study a procurement problem, where the supplier holds superior cost information and can learn to improve efficiency over time. Despite its prevalence, the supply chain literature provides limited guidance on how to manage learning suppliers with evolving private information. Methodology/results: We use mechanism design. We show that supplier learning has both efficiency and agency effects, it can induce countervailing incentives, and the agency effect can overwhelm the efficiency effect. As a result, (i) supplier learning can hurt profits, (ii) information asymmetry can improve efficiency, (iii) production distortion can go upward, and (iv) ignoring the agency effect of learning can mislead contract design and inflict severe losses. Managerial implications: Our results suggest that previous studies may have overlooked the downside of learning and overestimated the harm of information asymmetry. Moreover, our results help explain when and why firms should overproduce output and disclose private information voluntarily. By highlighting the strategic role of supplier learning, this study sharpens our understanding of supply chain management. Funding: L. Gao is partly supported by the CoR research grant at University of California, Riverside. W. Zhang is partly supported by the National Natural Science Foundation of China [Grant 71821002]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2021.0285 .
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».