Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the advocacy on corporate social responsibility (CSR), it is common for firms to integrate profit objectives with social responsibilities, such as with an aim to boost consumer welfare. We focus on a socially responsible firm that is concerned with its profit as well as consumer surplus and examine four different types of pro‐social behavior by the firm: optimizing a weighted average of the expected profit and consumer surplus (referred to as the mixed‐objective model), negotiating with pro‐social executives (referred to as the Nash bargaining), charitable donations after profit maximization (referred to as the donation), and ensuring the portion of consumer surplus to be a given fraction of the social welfare (referred to as the fairness model). Our results show that under all behaviors, there is a more substantial boost to consumer surplus at the expense of a slight decrease in profit when consumer surplus consideration (referred to as the CSC level) is lower. Among those four behaviors, while maintaining the same profit level, a donation is not the most consumer‐surplus‐enhancing pro‐social behavior among those four behaviors, when the overhead cost is sufficiently high or when a high enough profit level needs to be maintained. This finding challenges Milton Friedman's advocacy that socially responsible businesses should indirectly fulfill their societal duties by first focusing on profit maximization and then redistributing the generated profit for social causes. Our results imply and quantify the managerial insight that in balancing consumer surplus against profit loss, a little commitment to consumers can go a long way. We also shed light on when the firm should choose a decentralized pro‐social behavior, such as donations, and when it should incorporate consumer surplus consideration into operational decisions for consumer surplus enhancement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,005 |
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 ».