Income Pools for Superstar Markets
Notice bibliographique
Résumé
“Superstar” markets, where a small portion of individuals earn disproportionately high incomes, are common in fields like entrepreneurship, sports, and entertainment. Participants in these markets face significant income uncertainty, which can deter entry or prompt early exit. To address this difficulty, we propose income pools: contracts where individuals agree to share a portion of future earnings with pool members if a specific salary milestone is achieved. To date, hundreds of income pool contracts have been signed in practice. This paper develops the first mathematical model to analyze such contracts, focusing on stability (i.e., pools where no agents leave or join). When constrained to creating a single pool, we show that a stable pool always exists with specific structural properties. Generally, stronger agents tend to be more “collaborative” and favor larger pools, whereas weaker agents are more “selfish” and prefer smaller pools. Next, we analyze pools that adhere to a maximum size (mirroring current practice) and show that stability persists. These pools typically require more weaker agents than strong ones and we find an interesting “Pareto dominance” result, whereby all agents in a stable pool prefer a particular unique stable pool. Finally, we study general partition structures, prove that a stable partition always exists under certain conditions, and provide an algorithm to construct such a partition. We conclude with a case study on data from 2,000 professional baseball players to demonstrate a 20%–30% increase in social welfare if players join income pools, under varying contract parameters. This paper was accepted by Victor Martinez de Albeniz, operations management. Funding: T. C. Y. Chan received funding support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. N. Chen has no funding sources to report. C. Fernandes received funding support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and the TD Management Data and Analytics Lab. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.07480 .
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».