| Abstract: | De nombreuses sociétés qui utilisent de multiples indicateurs avancés de rendement ne valident pas le modèle causal qui relie ces indicateurs aux résultats financiers futurs, et les relations de cause à effet du modèle sont souvent abandonnées aux estimations subjectives qui peuvent être sujettes à l’erreur. En procédant à une expérience, l’auteure examine comment l’exactitude des hypothèses au sujet de la pondération des indicateurs avancés dans un modèle causal influe sur le rendement et les connaissances des gestionnaires, lorsque lesdits gestionnaires se voient offrir la possibilité d’apprendre au fil de plusieurs périodes. Les résultats obtenus montrent que le fait que des coefficients de pondération inexacts soient affectés aux indicateurs avancés améliore le rendement, réduit la fluctuation du rendement et enrichit les connaissances, comparativement à l’absence de coefficients de pondération. En outre, le rendement est semblable, peu importe que les coefficients de pondération soient exacts ou inexacts, alors que les connaissances sont meilleures lorsque les coefficients de pondération sont inexacts que lorsqu’ils sont exacts, ce qui ne confirme en rien les effets de polarisation des coefficients de pondération inexacts. Les observations résultant de l’étude semblent indiquer qu’à tout le moins dans certaines circonstances, les gestionnaires tirent avantage des coefficients de pondération affectés aux indicateurs avancés, même lorsqu’ils sont inexacts, et sont en mesure de corriger ces inexactitudes pour parvenir à un niveau comparable de rendement et de connaissances, comme s’ils avaient disposé de coefficients de pondération exacts. |
