动态竞争下的最优创新激励机制：基于多场次竞赛模型

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
71803019
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
18.0万
负责人：
冯欣
依托单位：
南京大学
学科分类：
G0304.微观经济
结题年份：
2021
批准年份：
2018
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-01-01 至2021-12-31

项目参与者：
吕景峰；张续垚；孙一飞；
关键词：
竞赛理论

项目摘要

By examining the effort-maximizing reward design in dynamic multi-battle contests, this grant application aims to achieve a better understanding of various prize structures and their performance in this contest environment from the perspective of mechanism design. In particular, we will explore what the main force is in driving diverse optimal choices of prize-allocation rules and how to incentivize players effectively according to different contest technologies. .. To address the questions, a full spectrum of contest technologies in the Tullock family is accommodated, and we attempt to fully characterize and implement the optimal contingent prize allocation for every positive discriminatory power r(> 0) associated with the Tullock CSF. For the purpose of a robustness check, we will further extend our insights to several different settings, including simultaneous-play multi-battle contests and team contests.

有效的创新激励机制能够通过调动创新主体（例如：企业）的积极性，达到促进创新的目的，进而推动“创新驱动发展战略”的实施。本课题旨在探讨，在多阶段的创新竞争中，如何根据不同程度的风险性调整奖励结构，从而有效地激励竞赛者增加投入。.本课题借助多场次竞赛的理论框架，试图通过系统性地分析竞赛者们在围绕争夺奖励所展开的多阶段序贯博弈中的激励与均衡策略，研究在该动态模型中如何设计最优的奖励机制，从这一角度，本课题将进一步对竞赛中关于奖励分配的学术研究进行补充。本课题将完成两个主要目标：第一，在合理假设下，完全刻画出序贯进行的多场次竞赛模型所对应的最优奖励机制，并简化其实施；第二，通过求解并对比竞赛者在不同的竞赛技术、不同模型（动态与静态，个人与团队）下的激励方式，分析最优奖励分配机制的工作原理并检验这类机制的稳健性。

结项摘要

竞争是促进创新活动的有效举措之一，许多创新成果都是在竞争中所取得的，例如：专利竞争。任何创新说到底都是人的创新，因此，有效的激励机制有助于通过加强竞争动力，调动创新主体的积极性，达到促进创新的目的。本课题借助多场次竞赛模型，研究在多阶段的创新竞争中，如何根据不同风险程度调整奖励结构，达到有效激励竞赛者的目的。研究发现以激励竞赛者的投入为目标时，最优奖励机制的设计取决于竞赛类型：（1）在多场次的个人竞赛中，当竞赛是按阶段序贯进行时，阶段性奖励应随着竞赛的风险程度增加而逐渐减少；当竞赛场次是同时进行时，不应设置任何阶段性奖励，即最优奖励机制为“赢者独胜”。（2）在多场次的配对制团队赛中，当参赛者是同质时，“赢者独胜”仍然为最优；当参赛者为异质时，最优奖励结构为“积分制”，即每一场比赛都附有相应分值，先积累到一定分数的一方获胜。通过对比分析上述结果以及对基准模型进行几个方面的检验，我们揭示了动态竞赛中的惯性/挫折效应是影响奖励分配机制的关键。对相关研究进行扩展延伸时，我们还考虑了信息结构内生的情况。..项目主持人共发表论文4篇SCI/SSCI国际论文（含1篇被接收）。其中以独立作者身份发表在国际经济学期刊Journal of Mathematical Economics论文1篇，被国际经济学期刊International Journal of Game Theory接收1篇。合作论文1篇发表在国际经济学一流期刊American Economic Journal: Microeconomics，1篇发表在国际经济学期刊Economic Inquiry上。项目主持人在多个国内外学术会议上报告了相关成果。本研究有助于制定更加科学有效的创新激励政策以及产权保护政策等提供理论支持。