Managing Payment Flexibility in Rent-to-Own Contracts for Off-Grid Energy Products
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: The diffusion of technological innovations in low- and middle-income countries (LMICs) has been facilitated by the use of rent-to-own (RTO) business models, which give flexibility to consumers by allowing them to make incremental payments over time. Understanding how to best manage this flexibility is a fundamental problem for firms in LMICs. Motivated by an application of RTO to the distribution of solar lamps, we examine the drivers and impact of payment flexibility in RTO contracts. Methodology/results: We formulate a dynamic programming model that characterizes an important dimension of payment flexibility (i.e., the ability of consumers to make bundled payments (multiple installments paid at once)). We show that consumers may bundle payments because of uncertainty about budget in future periods, which leads to a nonmonotonic impact of income uncertainty on repayment performance. We prove that bundled payments are more likely to occur closer to the end of the ownership cycle. We further show that the firm’s expected profit objective is perfectly aligned with its social mission of increasing consumer access by reducing the consumers’ expected time to ownership. We examine different flexibility levers that the firm can adjust as part of its contract design (repayment frequency and grace period), accounting for the impact of bundled payments. Our results suggest that an intermediate level of flexibility may benefit both the firm and consumers under certain conditions. Our numerical analysis indicates the robustness of our main results to relaxing several modeling assumptions. Managerial implications: Whereas payment flexibility is a fundamental component of RTO contracts in LMICs, our findings indicate that a moderate level of flexibility can go a long way in helping firms and consumers. Hence, RTO firms may not need to offer extreme degrees of flexibility to achieve desirable outcomes. This is an important insight for RTO firms aiming to balance profits and consumer access. Funding: This work was conducted while E. Rashidinejad was supported by the Ontario Graduate Scholarship. The research of G. Romero was partially supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grant RGPIN-2025-05848]. The research of G. Romero and H. Zaman was partially supported by the Michael Lee-Chin Family Institute for Corporate Citizenship at the Rotman School of Management, University of Toronto. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2024.0989 .
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».