Managerial Ability and Labor Investment
Notice bibliographique
Résumé
The capability of higher-ability managers to acquire and use resources more efficiently than lower-ability managers suggests a positive linear relation between labor investment efficiency (LIE) and managerial ability (MA). However, a puzzle emerges about how the best managers set themselves apart from their peers, calling into question the linearity of the relation between LIE and MA. We explore this puzzle by asking how the highest-ability managers achieve the highest performance levels. We then investigate this puzzle empirically by considering alternatives to a linear relation between LIE and MA. We begin with the distinction that managers achieve the highest performance when they combine efficient exploitation of existing products and services with successful exploration for innovations in products and services. This point is relevant to our puzzle because a firm’s labor needs for exploration are high and unpredictable. Thus, we expect the highest-ability managers to purposefully invest more than predicted by a model of optimal labor investment across firms. In contrast, we expect low-ability managers, who are less able to evaluate, forecast, and make efficient investments, to deviate more from predicted labor investment and vacillate between over- and underinvestment. We present evidence that supports our predictions of nonlinear relations between LIE and MA, with high-ability managers investing more than predicted and low-ability managers over- and underinvesting. We make and test related hypotheses about exploration (investment in research and development), and we probe further by relating future firm performance to over- and underinvestment in labor for different levels of MA. This paper was accepted by Suraj Srinivasan, accounting. Funding: This work was supported by the CPA Alberta Education Foundation. Supplemental Material: The data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2020.01932 .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».