Incentive Effects of Subjective Allocations of Rewards and Penalties
Notice bibliographique
Résumé
We examine the incentive effects of subjectivity in allocating tournament-based rewards and punishments. We use data from a company where reward and punishment decisions are based on a combination of objective metrics and subjective performance assessments. Rankings based on the objective metrics and the ultimate payoff allocations are disclosed to all members of the organization. This information allows employees to observe whether and how managers subjectively override the objective rankings. Consistent with expectancy theory, we predict and find that subjective rewards and punishments manifesting as favorable (unfavorable) deviations from formula-based payoff expectations are associated with subsequent performance improvements (declines). These performance responses are incremental to the effects of receiving a reward or punishment per se. Our results suggest that managers can benefit from using subjective rewards, but using subjective punishments can be very costly in the absence of sufficiently strong ex ante incentive effects associated with the prospect of subjective penalties. Our findings contribute to the literature on subjectivity in performance evaluations and have important practical implications for designing incentive systems. This paper was accepted by Brian Bushee, accounting. Funding: The authors appreciate the Harvard Business School for financial support during the development of this study. Supplemental Material: Data are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4501 .
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».