Dynamic Voluntary Contribution to a Public Good: Learning to be a Free Rider
Autor: Clemens, Christiane and Riechmann, Thomas
Nummer: 240, Mar 2001, pp. 21
JEL-Class: H41, C73, D83, C6
Abstract:
This paper explores the question whether boundedly rational agents learn to behave optimally when asked to voluntarily contribute to a public good. The decision process of individuals is described by an Evolutionary Algorithm. We analyze the learning process of purely and impurely altruistic agents and find that in both cases the contribution level converges towards the Nash equilibrium although, with pure altruism, exact free rider-behavior is never observed. The latter result corresponds to findings from experiments on voluntary contribution to a public good. Crucial determinants of the learning process are the population size and the propensity to experiment.
Zusammenfassung:
Dieser Beitrag behandelt die Frage, ob eingeschränkt rationale Wirtschaftssubjekte optimales Verhalten im Rahmen der freiwilligen Bereitstellung eines öffentlichen Gutes lernen. Der Lernprozess wird durch einen evolutionären Algorithmus abgebildet. Im Verlauf des Lernprozesses konvergiert die bereitgestellte Menge des öffentlichen Gutes gegen das Nash-Gleichgewicht, obwohl vollständiges Trittbrettfahrerverhalten nicht beobachtet werden kann. Damit spiegelt unser Ergebnis Resultate aus Experimenten zu öffentlichen Gütern wider. Sowohl die Gruppengröße als auch die individuelle Experimentierfreudigkeit sind zentrale Einflussfaktoren des Lernprozesses.
Diskussionspapier als PDF-Datei herunterladen