Crowding Out in the Labor Market: A Prosocial Setting Is Necessary
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies, mostly from prosocial settings, suggest that monetary rewards may crowd out effort exertion by economic agents. We design a field experiment with data entry workers to investigate the extent of such crowding-out effects in a labor market. Using simple variations in the job description of a task, we induce a natural work setting under the work frame and emphasize social preference under the social frame. We find that crowding out of labor participation critically depends on framing—whereas small monetary rewards reduce the participation rate under the social frame, the participation rate is nondecreasing in the wage rate under the work frame. Moreover, among the workers who participate in the task, those who receive a positive wage perform a considerably higher amount of work than those who are paid zero wage under either frame. Thus, there is weak evidence of crowding out only when the task is explicitly given a prosocial flavor and not under a regular work setting. Furthermore, emphasizing social preference in the labor market in such a way reduces the overall labor supply and seems to have an adverse effect on the quality of work. Data, as supplemental material, are available at http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.2013.1807 . This paper was accepted by John List, behavioral economics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle