发表机构
MIT; LUISS, RHUL and EIEF; The Wharton School, University of Pennsylvania（麻省理工学院; 鲁斯自由大学、皇家霍洛威学院和欧洲经济研究所; 宾夕法尼亚大学沃顿商学院）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本文研究长期项目中风险规避代理人的最优动态契约，发现其相对于最优基准会减缓进展、降低成功率、提前终止并缩小范围，且可通过线性即期契约实施。
AI 中文摘要
我们研究了长期项目中的最优动态契约，其中风险规避的代理人付出隐性努力，以增加布朗过程向完成阈值漂移的速率。相对于最优基准，最优契约会减缓进展、降低成功可能性、诱导更早的终止，并缩小项目范围。允许代价高昂的项目重置会产生进一步的扭曲：重置可能过度或不足，取决于之后所需的剩余努力。在内生风险承担下，最优激励会引入失败惩罚，并降低超过关键进展水平的努力奖励，导致努力随进展呈现不连续且非单调的变化。在基准模型中，最优契约可以通过线性即期契约实施，无需长期承诺。
英文摘要
We study optimal dynamic contracts for long-term projects where a risk-averse agent exerts hidden effort to increase the drift of a Brownian process toward a com- pletion threshold. Relative to the first best, the optimal contract slows progress, makes success less likely, induces earlier termination, and narrows project scope. Allowing for costly project resets generates further distortions: resets may be excessive or insufficient depending on the residual effort required afterwards. With endogenous risk taking, optimal incentives introduce penalties for failure and reduce rewards for effort above a critical progress level, resulting in discontinuous and nonmonotonic effort in progress. In the baseline model, the optimal contract can be implemented with linear spot contracts that require no long-term commitment.
