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Designing Knowledge-Driven Innovation Contests
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AI
DOI：10.1287/mnsc.2022.03369.png)
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摘要
En 中文
创新竞赛激励参与者努力将其现有知识进行组合（重组）以创造解决方案。在当前研究中，我们考虑了系列竞赛的情况，其中为早期竞赛创造解决方案所付出的努力也能扩展参与者的知识，这些知识随后可在未来的竞赛中发挥价值。我们开发了一个新颖的框架，该框架明确包含了在知识驱动的系列创新竞赛中参与者知识的生成与利用，并分析了该框架对最优激励设计的启示。模型分析表明，参与者在竞赛中付出的努力可以取决于未来的奖励，尤其是在学习作为执行努力（即“干中学”）的副作用而出现时。事实上，即使早期竞赛的关联奖励为零，参与者仍会在早期竞赛中付出努力。相比之下，当明确的知识生成努力可行（即“学中做”）时，竞赛设计者应增加早期竞赛的奖励，以防止参与者推迟学习。我们的模型表明，是否应将更高奖励分配给早期或后期竞赛，取决于学习模式、参与者群体的事前知识以及学习从一个竞赛向下一个竞赛的转移性。
Keyword:
innovation
contest
knowledge
learning
期刊
IF:
4.9
论文数:
794
被引数:
5.0W
机构
引用论文
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KNOWLEDGE, INTEGRATION, AND THE LOCUS OF LEARNING - AN EMPIRICAL-ANALYSIS OF PROCESS-DEVELOPMENT
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