《表1 Top Coder数据集变量描述性统计和相关矩阵》

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《参与者个数对竞赛绩效的影响——基于设计类与编程类创新竞赛数据的分位数回归分析》

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注:样本量为2246。

除了参与者个数外，本文还引入如下变量控制模型的异质性问题:酬金金额、参与者技能水平、竞赛时长、竞赛问题描述性文字长度、竞赛类别。引入酬金金额是为了控制影响参与者开发意向的经济因素[7]，由于本研究所收集的竞赛其组织者均奖励一个候选方案，故不再引入奖励个数作为控制变量；引入参与者技能水平（1）是为了控制参与者自身的资源禀赋对于其开发的解决方案的质量的影响[15]；参与者在一个长时间的竞赛中一般会提交较多的高质量解决方案。因此，引入竞赛时长用以控制时间对于被解释变量的尺度效应；有研究认为网页中字数的长度是网页复杂度的量度之一[44]，这种复杂度容易被参与者转化为问题本身的难易程度[45]。但是正如前所述，由于内在动机的存在，问题的难易程度也成为激励个体投入资源的诱因之一。因此，为了控制个体感受到的问题自身的难易程度和由此引起的个体内在动机水平的差异，本文引入竞赛问题描述性文字长度作为控制变量；最后，引入设计类和编程类竞赛的子类别用以控制因变量在不同子类别中的规模差异。表1和表2给出了Top Coder和Crowd SPRING数据集的相关变量描述性统计和相关矩阵。