Compensation-based incentives, ERP, and delivery performance: analysis from production and improvement perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This research investigates the role of compensation-based incentives in relationships between Enterprise Resource Planning (ERP) usage and delivery performance in manufacturing. Design/methodology/approach – We carry out two studies exploring links between ERP, incentives, and performance from alternative perspectives: (i) of incentives tied to regular production activities, and their relationship with delivery performance advantage over competitors, and (ii) of incentives tied to improvement activities, and their relationship with delivery performance improvements. Statistical analysis is carried out on data from 698 metal working manufacturers from 22 countries, giving a broad cross sectional view of a global industry. Findings – The studies indicate that ERP usage relates positively with both delivery advantage and delivery improvements. Furthermore, incentives tied to improvement initiatives may explain delivery improvements both directly and as moderators in the relationship between ERP and performance. Research implications – The results suggest that ERP adoption can be framed as a principal-agency phenomenon where performance outcomes are partially influenced by incentives. Practical implications – The results imply that incentives tied to improvement initiatives may foster employee engagement with the new ERP, leading to stronger delivery performance benefits. Originality/value – To the best of our knowledge, this is the first research to explore ERP usage as a principal-agency problem, and to analyse its relationships with incentives under alternative performance perspectives. The results may significantly contribute to the knowledge of ERP-performance relationships and the role of incentives.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».