Payment for Results: Funding Non‐Profit Operations
Notice bibliographique
Résumé
Payment for results (PfR) funding approach, where donors reimburse the non‐profit organization (NPO) based on outcomes, is being increasingly adopted in the non‐profit sector. However, there is also concern expressed by many voluntary organizations that such a funding approach puts an undue financial burden on small NPOs and could actually be detrimental to social welfare. In this study, we build a theoretical framework to analyze PfR funding mechanisms. We use a sequential game to model the interaction between the donor and the NPO, with the donor as the first mover. This model captures how PfR funding is typically implemented in practice using social impact bonds (SIB), wherein social investors provide the upfront funding needed by the NPO to implement the project. The donor provides funding, based on the actual benefit delivered, at the end of the project and the investors are paid back using these funds. We find that higher targets set by the donor do not necessarily translate to higher expected utility or expected benefit delivered under PfR. When comparing the performance of PfR and traditional funding (TF) mechanisms, we find that the donor typically has a higher expected utility under the PfR mechanism when the probability of a negative outcome shock is either high or low, and is better off using the TF approach otherwise. When the donor’s opportunity cost of funding the project is high, the donor is better off using a PfR mechanism when her belief about the NPO having low efficiency is sufficiently high. Interestingly, we find that for a large range of parameter values there is a mismatch between the approach that gives a higher expected utility to the donor and the approach that maximizes the expected social benefit delivered. Our model and analysis suggest that the optimal funding approach, and the optimal target set under PfR, depend on the NPO’s financing cost from social investors and project outcome uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».