good news and bad news in the market for charitable giving
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Good News and Bad News in the Market for Charitable - PowerPoint PPT Presentation

Good News and Bad News in the Market for Charitable Giving: Experimental Evidence Luigi Butera Jeffrey Horn George Mason University Science


  1. Good ¡News ¡and ¡Bad ¡News ¡in ¡the ¡ Market ¡for ¡Charitable ¡Giving: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Experimental ¡Evidence ¡ ¡ Luigi ¡Butera ¡ Jeffrey ¡Horn ¡ George ¡Mason ¡University ¡ Science ¡of ¡Philanthropy ¡IniCaCve ¡ ¡October ¡19 th ¡2013 ¡

  2. InformaCon ¡and ¡Giving ¡ • UnCl ¡20 ¡years ¡ago, ¡gathering ¡relevant ¡informaCon ¡ about ¡chariCes’ ¡acCviCes ¡was ¡reasonable ¡only ¡for ¡ big ¡donors. ¡ ¡ ¡ • Today ¡several ¡watchdog ¡websites ¡provide ¡easy ¡ access ¡to ¡informaCon ¡about ¡chariCes’ ¡acCviCes, ¡ efficiency, ¡and ¡effecCveness. ¡ ¡

  3. InformaCon ¡and ¡Giving ¡ • Today ¡several ¡watchdog ¡websites ¡provide ¡easy ¡ access ¡to ¡informaCon ¡about ¡chariCes’ ¡acCviCes, ¡ efficiency, ¡and ¡effecCveness. ¡ ¡

  4. What ¡type ¡of ¡informaCon? ¡ ¡ • In ¡depth ¡and ¡targeted: ¡e.g. ¡GiveWell. ¡ ¡ • SyntheCc ¡indices: ¡e.g. ¡Charity ¡Navigator. ¡ ¡ � ¡Here ¡we ¡look ¡at ¡a ¡single ¡measure ¡of ¡financial ¡ efficiency. ¡Program ¡expenses: ¡percent ¡of ¡the ¡ charity’s ¡budget ¡spent ¡on ¡the ¡programs ¡and ¡services ¡ it ¡exists ¡to ¡deliver. ¡ ¡

  5. Two ¡quesCons ¡ • How ¡informaCon ¡about ¡chariCes’ ¡efficiency ¡ affects ¡donors’ ¡generosity? ¡ ¡ • How ¡the ¡public ¡visibility ¡of ¡that ¡informaCon ¡ affects ¡presCge-­‑moCvated ¡donors’ ¡generosity? ¡ ¡ 1) Improving ¡efficiency ¡requires ¡resources ¡(and ¡involves ¡ trade-­‑offs). ¡ ¡ 2) Financial ¡efficiency ¡is ¡not ¡the ¡only ¡important ¡metric. ¡ ¡ ¡ � ¡With ¡exisCng ¡donors ¡in ¡mind, ¡how ¡important ¡is ¡to ¡ improve ¡efficiency ¡(and ¡adverCse ¡it)? ¡ ¡

  6. Literature ¡ • Donors ¡care ¡about ¡the ¡presCge ¡effect ¡of ¡their ¡giving ¡ ¡(Andreoni ¡[1989];Harbaugh ¡[1998]; ¡Ariely, ¡Bracha ¡and ¡Meier ¡[2009] ¡; ¡Andreoni ¡and ¡Petrie ¡[2004]; ¡ Rege ¡and ¡Telle ¡[2004]). ¡ • Signals ¡from ¡other ¡donors ¡macer ¡ ¡ (List ¡and ¡Lucking-­‑Reiley ¡ ¡[2002]; ¡Shang ¡and ¡Croson ¡[2009]; ¡Vesterlund ¡[2003, ¡2006]). ¡ • Nominal ¡price ¡of ¡giving<1 ¡macers(e.g. ¡matching ¡grants) ¡ (see ¡i.e. ¡Eckel ¡and ¡Grossmann ¡[2003];Karlan ¡and ¡List ¡[2007]). ¡ • Costly ¡informaCon ¡is ¡not ¡always ¡gathered ¡by ¡donors ¡ ¡ (Fong ¡and ¡Oberholzer-­‑Gee ¡[2011]) ¡. ¡ � Here ¡we ¡look ¡at ¡ real ¡prices ¡of ¡giving>1,costless ¡informa7on, ¡ ¡and ¡ social ¡image ¡concerns. ¡ ¡

  7. 2 ¡types ¡of ¡donors ¡ “anonymous” ¡donor ¡ Image-­‑mo7vated ¡donor ¡

  8. News ¡and ¡non-­‑image ¡moCvated ¡giving ¡ Increase ¡giving ¡ (+) ¡ “Mary ¡Poppins” ¡ Efficiency ¡perceived ¡ effect ¡ as ¡proxy ¡for ¡desert ¡ Bad ¡News ¡ ¡ ¡ Good ¡News ¡ ¡ ¡ “Mary ¡Poppins” ¡ effect ¡ Efficiency ¡perceived ¡ Decrease ¡giving ¡ as ¡proxy ¡for ¡desert ¡ (-­‑) ¡

  9. Social ¡image, ¡efficiency, ¡and ¡giving ¡ • As ¡the ¡use ¡of ¡syntheCc ¡measures ¡spreads, ¡ donors ¡can ¡ignore ¡informaCon, ¡but ¡cannot ¡ hide ¡it ¡from ¡others. ¡ • Both ¡the ¡quanCty ¡and ¡the ¡“quality” ¡of ¡giving ¡ become ¡social ¡signals. ¡ ¡

  10. News ¡and ¡image-­‑moCvated ¡giving ¡ Increase ¡giving ¡ (+) ¡ Cost ¡of ¡looking ¡good ¡ Why? ¡ ¡ decreases ¡ Bad ¡News ¡ ¡ ¡ Good ¡News ¡ ¡ ¡ Cost ¡of ¡looking ¡good ¡ decreases ¡ Decrease ¡giving ¡ (-­‑) ¡

  11. The ¡experiment ¡ Phase ¡1 ¡ ¡ Phase ¡2 ¡(surprise) ¡ ¡ 1) 25 ¡E$ ¡endowment. ¡ 4) ¡Subjects ¡provided ¡with ¡ 2) Subjects ¡choose ¡3 ¡chariCes ¡ explanaCon ¡and ¡examples ¡of ¡ from ¡database ¡of ¡5000 ¡ efficiency ¡(“program ¡ (Charity ¡Navigator) ¡ expenses”). ¡ 3) Subjects ¡make ¡3 ¡ 5)Subjects ¡asked ¡to ¡guess ¡ independent ¡giving ¡decisions ¡ efficiency ¡of ¡their ¡chariCes ¡ with ¡each ¡charity ¡(only ¡1 ¡ (incenCvized). ¡ decision ¡drawn ¡at ¡the ¡end ¡of ¡ 6) ¡True ¡efficiency ¡revealed. ¡ ¡ experiment). ¡ 7) ¡Again, ¡3 ¡independent ¡giving ¡ decisions ¡(chance ¡to ¡modify ¡ previous ¡decisions). ¡ ¡

  12. Three ¡treatments ¡ Efficiency ¡of ¡the ¡charity ¡ Private ¡ Public ¡ ¡ Private ¡ T0 ¡ -­‑ ¡ Dona7on ¡ ¡Amount ¡ Public ¡ ¡ T1 ¡ T3 ¡ “I ¡gave ¡12 ¡$ ¡to ¡a ¡charity” ¡ “I ¡gave ¡12 ¡$ ¡to ¡a ¡charity ¡that ¡is ¡60% ¡efficient ¡

  13. T0: ¡DonaCon ¡private ¡– ¡Efficiency ¡ private ¡ ¡ -­‑ Result ¡1: ¡No ¡“Mary ¡ Poppins”: ¡good ¡news ¡ D ¡ � ¡ is ¡rewarded. ¡ ¡ -­‑ Result ¡2: ¡Bad ¡News ¡is ¡ disregarded ¡when ¡ giving ¡happens ¡under ¡ full ¡anonymity. ¡ ¡ D ¡ �� Bad ¡News ¡ Good ¡News ¡

  14. T1: ¡DonaCon ¡public– ¡Efficiency ¡private ¡ ¡ -­‑ Result ¡3: ¡Good ¡News ¡ is ¡sCll ¡rewarded ¡by ¡ D ¡ � ¡ increased ¡donaCons. ¡ ¡ ¡ -­‑ Result ¡4: ¡Bad ¡News ¡ starts ¡being ¡punished. ¡ ¡ D ¡ �� Bad ¡News ¡ Good ¡News ¡

  15. T2: ¡DonaCon ¡public– ¡Efficiency ¡public ¡ -­‑ Result ¡5: ¡Some ¡donors ¡ sCll ¡reward ¡good ¡news ¡ and ¡punish ¡bad ¡ones ¡ D ¡ � ¡ BUT.. ¡ -­‑ …Result ¡6: ¡34% ¡of ¡ subjects ¡reduce ¡ donaCons ¡in ¡response ¡to ¡ D ¡ �� good ¡news ¡and ¡increase ¡ in ¡response ¡to ¡bad ¡ Bad ¡News ¡ Good ¡News ¡ news. ¡ ¡

  16. InterpretaCon: ¡Image-­‑moCvated ¡donors ¡trade ¡ off ¡the ¡quanCty ¡of ¡their ¡giving ¡with ¡the ¡quality ¡ of ¡the ¡recipient ¡ ¡ ¡ -­‑ Image-­‑moCvated ¡donors ¡ donate ¡more ¡than ¡others ¡ ? ¡ in ¡phase ¡1 ¡but… ¡ D ¡ � ¡ -­‑ …reduce ¡their ¡giving ¡in ¡ phase ¡2, ¡as ¡soon ¡as ¡they ¡ realize ¡they ¡have ¡a ¡ “cheaper” ¡way ¡to ¡look ¡ D ¡ �� good. ¡ ¡ Bad ¡News ¡ Good ¡News ¡

  17. Conclusion ¡ ¡ • When ¡new ¡informaCon ¡about ¡financial ¡efficiency ¡ has ¡no ¡image ¡value, ¡we ¡find ¡that ¡donors ¡reward ¡ high ¡efficiency ¡and ¡( ¡only ¡marginally) ¡punish ¡worse-­‑ than-­‑expected ¡chariCes. ¡ ¡ • ExisCng ¡presCge-­‑moCvated ¡donors ¡may ¡trade ¡off ¡ the ¡quanCty ¡and ¡quality ¡of ¡giving ¡when ¡informaCon ¡ is ¡common ¡knowledge. ¡However… ¡ • … ¡new ¡donors ¡may ¡be ¡acracted ¡by ¡highly ¡efficient ¡ chariCes. ¡(future ¡research) ¡ ¡

  18. For ¡hire! ¡ ¡ www.luigibutera.com ¡

  19. Thank ¡you! ¡

  20. Result ¡0: ¡Guesses ¡and ¡real ¡efficiency ¡ are ¡comparable ¡across ¡treatments ¡

  21. Response ¡to ¡informaCon ¡by ¡treatment ¡ ¡ Table: ¡VariaCons ¡in ¡donaCons ¡(US ¡$) ¡by ¡type ¡of ¡news ¡ Good ¡News ¡ Bad ¡News ¡ T0 ¡ ¡ ¡0.88** ¡ -­‑0.23 ¡ Δ(Dona9ons) ¡ (0.42) ¡ (0.51) ¡ T1 ¡ ¡ ¡ ¡0.78*** ¡ ¡ ¡-­‑1.72** ¡ Δ(Dona9ons) ¡ (0.29) ¡ (0.86) ¡ T2 ¡ 0.24 ¡ -­‑0.73 ¡ Δ(Dona9ons) ¡ (0.37) ¡ (0.67) ¡ Note: ¡s.e. ¡in ¡parenthesis ¡

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