Information acquisition and funding for public service agencies: imperfect categorizing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the impact of information acquisition for the purpose of differentiating agencies operating in different localities on the design of optimal funding. Design/methodology/approach This paper is a theoretical study. The focus is on a situation in which agencies providing public services have perfect private information about their cost conditions before the government sets the formula for funding. Findings The authors show that, using a free signal correlated with costs of operation to differentiate agencies situated in different localities, the government can achieve better welfare for households across regions. However, when there exist non-negligible costs involved in the differentiating process, it may pay to acquire information only if the signal acquired is informative enough, i.e., the correlation between the signal and the agencies’ true cost conditions is strong enough. Social implications This paper is of interest to academics and policy makers. Acquiring information for tagging can be viewed as a preliminary screening process. Different types are then endowed with distinctly different incentives to control the costs of operating their agencies. Specifically, when the observed cost signal and the true cost conditions of agencies are positively correlated, the government should optimally be more aggressive in distorting the high-cost type’s effort decision by giving less incentive for the low-cost type agencies to cut costs than in the no-differentiation case, and vice versa. Originality/value This paper is the first study that explores the impact of information acquisition on the design of optimal funding for public service agencies.
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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 | 0,021 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».