Incentivizing Effort Allocation Through Resource Allocation: Evidence from Scientists’ Response to Changes in Funding Policy
Notice bibliographique
Résumé
Prior research in management and economics has predominantly focused on how managers or policymakers can shape workers’ allocation of effort using output-based or effort-based incentives. In many settings, however, managers may seek to influence workers’ effort choices through resource allocation—that is, changing the cost of securing resources for different projects or activities. In this paper, we develop a formal model to investigate how a worker changes the allocation of a fixed amount of effort across different projects in response to changes in the cost of securing resources for each project. Our model shows how cutting resources available to one project, under certain circumstances, can inadvertently reduce the share of effort allocated to other projects and vice versa. We use the insights from the model to explore the effectiveness of funding strategies designed to influence the research direction of academic scientists. We specifically examine how U.S. scientists working in stem cell research responded to a 2001 policy change that restricted access to federal funding for research in the human embryonic stem cell (hESC) area. In line with our model’s predictions, we find that cutting resources for hESC research inadvertently reduced U.S. scientists’ output in non-hESC areas of stem cell research—an effect that is strongest among the highest-ability scientists. Our findings highlight the complexities of incentivizing effort allocation using resource-based incentives. In particular, we show how altering resource-based incentives in one area can have unforeseen spillover effects on effort allocation in other areas. Funding: Financial support from the London Business School is gratefully acknowledged. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/orsc.2021.1565 .
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».