清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Contest Schemes and Dynamic Incentive Provision

竞赛 标杆管理 激励 计算机科学 经济 事前 微观经济学 计量经济学 政治学 宏观经济学 管理 法学
作者
Qintao Fan,Nicole Johnson
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
标识
DOI:10.1287/mnsc.2022.00035
摘要

Simple contest schemes, which tend to use extreme contemporaneous peer benchmarking, are generally thought to be less efficient at motivating productive and cooperative effort than explicit bonus contracts that optimally weight observed own and peer outputs. We show, however, that contest schemes can outperform explicit bonus contracts in a two-period dynamic setting if periodic output is correlated over time, and contract terms can be renegotiated. In our model, all parties update their beliefs about ex ante unknown time-invariant noise upon observing first-period outputs, and second-period wage offers are updated accordingly. This creates first-period shirking incentives for the agents. We show that relative to bonus contracts, the extreme contemporaneous peer benchmarking in contest schemes can weaken or even eliminate the adverse incentives created by prior-period benchmarking, even though the available information and the learning process are the same under both schemes. This dynamic advantage allows contest schemes to outperform repeated bonus contracts for a wide range of parameter values, despite imposing higher static efficiency losses in each period. If competing agents are assigned to sufficiently similar tasks, a contest scheme’s ability to sever the statistical link between periods can yield not only higher early productive effort compared with bonus contracts, but also less uncooperative behavior, despite putting the agents in a more contest-like situation. This paper was accepted by Brian Bushee, accounting. Supplemental Material: The online appendices are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.00035 .

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
研友_8yNKqL完成签到,获得积分10
1秒前
GG完成签到 ,获得积分10
8秒前
wzx完成签到 ,获得积分10
8秒前
MarvelerYB3完成签到,获得积分10
13秒前
南宫士晋完成签到 ,获得积分10
17秒前
繁荣的以晴完成签到 ,获得积分10
19秒前
艺响天开完成签到,获得积分10
19秒前
醒了没醒醒完成签到 ,获得积分10
24秒前
xiao6fan完成签到 ,获得积分10
41秒前
44秒前
51秒前
52秒前
笔墨纸砚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
糟糕的翅膀完成签到,获得积分10
1分钟前
吴瑶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wanci应助江晚采纳,获得10
1分钟前
干净的琦应助mouset270采纳,获得150
1分钟前
在水一方应助adeno采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
慕青应助流浪的鲨鱼采纳,获得10
1分钟前
博弈完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Kerwin完成签到,获得积分10
1分钟前
微解感染完成签到,获得积分10
1分钟前
tianshanfeihe完成签到 ,获得积分10
1分钟前
快快完成签到 ,获得积分10
1分钟前
飞云完成签到 ,获得积分10
2分钟前
慢慢完成签到 ,获得积分10
2分钟前
一个爱打乒乓球的彪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
身体健康完成签到 ,获得积分10
2分钟前
文静的忆文完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
流浪的鲨鱼完成签到,获得积分10
2分钟前
江江完成签到 ,获得积分10
2分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355669
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170487
关于积分的说明 17200880
捐赠科研通 5411727
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864357
邀请新用户注册赠送积分活动 1841893
关于科研通互助平台的介绍 1690205