The long-standing unitary-actor assumption in strategy research -- treating firms as monolithic entities with coherent preferences -- misses that organizations are coalitions of individuals with diverse and often conflicting goals. Although behavioral perspectives have challenged this assumption, the field lacks an operational method for deriving an organizational utility function from the disparate preferences of its members and the specific structures used to aggregate them. We develop a mathematical framework that (i) maps individual utility functions into choice probabilities via a random-utility model, (ii) combines those probabilities using an explicit aggregation structure (e.g., unanimity or polyarchy), and (iii) recovers an organizational utility function that rationalizes the collective behavior. This establishes organizational utility functions as operationally meaningful: they summarize and predict organizational choice, yet are generally not simple averages of members' utilities. Instead, aggregation structures systematically reshape preferences -- unanimity approximates the pointwise minima of underlying utility functions, amplifying risk aversion; polyarchy approximates the pointwise maxima, promoting risk-seeking. We illustrate strategic implications in Cournot competition and principal-agent settings, showing how internal aggregation structures shift competitive and collaborative outcomes. Overall, the framework provides a parsimonious way to retrofit unitary-actor models with behaviorally grounded organizational preferences, reconciling the coalition view of the firm with rigorous and tractable strategic analysis.


翻译:战略研究中长期存在的单一行动者假设——将企业视为具有一致偏好的单一实体——忽略了组织是由具有多样且往往相互冲突目标的个体所组成的联盟。尽管行为视角已对此假设提出挑战,但该领域仍缺乏一种可操作的方法,用于从组织成员的不同偏好及其用于聚合这些偏度的具体结构中推导出组织效用函数。我们开发了一个数学框架,该框架(i)通过随机效用模型将个体效用函数映射为选择概率,(ii)使用明确的聚合结构(例如全体一致或多元决策)组合这些概率,以及(iii)恢复一个能够合理化集体行为的组织效用函数。这确立了组织效用函数在操作上的意义:它们总结并预测组织选择,但通常并非成员效用的简单平均。相反,聚合结构系统地重塑了偏好——全体一致近似于底层效用函数的逐点最小值,放大了风险规避;多元决策近似于逐点最大值,促进了风险寻求。我们通过古诺竞争和委托-代理情境阐释了其战略意义,展示了内部聚合结构如何改变竞争与合作的结果。总体而言,该框架提供了一种简洁的方法,用基于行为的组织偏好来改进单一行动者模型,从而将企业的联盟观与严谨且易处理的战略分析相统一。

0
下载
关闭预览

相关内容

(译文)认知战:以士兵为目标,塑造战略
专知会员服务
4+阅读 · 4月17日
《解析陆域作战方向:一个概念性框架》报告
专知会员服务
28+阅读 · 2025年12月17日
复杂性视角下的决策中心战概念分析
专知会员服务
69+阅读 · 2024年9月10日
《多行为体威慑概念的界定》中文版
专知会员服务
52+阅读 · 2023年8月21日
群体行为识别深度学习方法研究综述
专知会员服务
33+阅读 · 2021年11月29日
多因素问题分析时,如何确立各因素权重?
人人都是产品经理
75+阅读 · 2020年3月4日
浅谈群体智能——新一代AI的重要方向
中国科学院自动化研究所
44+阅读 · 2019年10月16日
有关军事人机混合智能的再再思考
人工智能学家
20+阅读 · 2019年6月23日
进攻机动作战中的机器人集群
无人机
31+阅读 · 2017年12月4日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
2+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
14+阅读 · 4月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员