Third-Party Performance Pay to Improve Local Government Accountability: A Field Experiment in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Can local government accountability be improved by giving community-based organizations a financial stake in their local government's performance?In a field experiment in Burkina Faso, we test a "third-party performance pay" scheme for community-based organizations (CBOs).Selected CBOs are promised a variable cash grant that is proportional to changes in their local government's performance scores over a two-year period.We test if third-party performance pay (1) motivates CBOs to actively lobby for better municipal performance, (2) increases accountability and problem-awareness of municipal decision makers and (3) ultimately leads to improvements in municipal government performance.We also investigate if the incentive scheme had any unintended consequences for the internal functioning of the beneficiary CBOs.*Note to readers: This document is the unblinded replication of a results-blind analysis report that was previously uploaded to the AEA RCT registry.The blind analysis was conducted using datasets where all variables indicating treatment assignment or treatment status had been removed, masked, or replaced with simulated (randomly permuted) treatment identifiers.The original datasets were encrypted and safeguarded by research team members who are not authors of this study.During the blind analysis, we developed and refined our analytical framework, data cleaning and estimation strategies with knowledge of the data, but without knowledge of the actual results.Furthermore, we incorporated results-blind expert feedback from seminar presentations and recorded participants' expectations about the eventual, unblinded results via a prediction survey.
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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 | 0,030 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».