激励为什么失效

作 者:
张巍 

作者简介:
张巍,男,东北财经大学数量经济系。大连 116025

原文出处:
财经科学

内容提要:

激励机制能够减少或消除不对称信息下资源配置所带来的效率损失,然而这一机制在现实中却常常出现失效的情形,为解释这一问题,一是要考察激励机制从理论到现实的接口,从模型上分析其对现实模拟的偏差,二是要考虑到现实激励机制设计是局限条件下的选择,从实践结果来剖析具体激励方式选择的矛盾与冲突。要解决激励失效问题,主要依赖于两个途径:一是各种激励方式的结合与协调,二是激励的同时采用监管。


期刊代号:F31
分类名称:企业管理研究
复印期号:2006 年 09 期

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      现代企业制度的一个基本特征就是所有权与经营权的分离,由此产生了所有者与经营者之间的委托——代理关系。如果具有与委托人不同目标函数的代理人没有私人信息,那么委托人当然可以通过提供一个完备契约来控制代理人的行为,使其与自身的目标函数完全一致,那么激励契约也就没有必要存在了。但是,当代理人具有私人信息,而委托人又无法完全监测代理人的行为,此时激励就成为影响代理效率的核心因素。正因如此,近年来随着国有企业改革的深化,建立企业家激励机制的呼声也越来越高,相关的文献也极其丰富,并且提出了一些切实可行的政策建议。但是,是否建立了激励机制就一定会有效率,是否激励的结果能如同期望的那样让人满意,这个问题值得我们思考。

      一、激励理论的模拟偏差

      激励理论在解释组织的构建、运行方面是十分成功的,但是,它所给出的最优合同即使在最简单的情形下也是很复杂的,而现实生活中的激励合同绝大多数是相当简单的线性形式,为此必须构建可模拟现实的激励合同,Holmstrom和Milgrom(1987)[1] (24-52)进行了这一开创性的工作,之后的相关文献基本都是对它的修正和扩展。

      激励理论的基本模型考虑的是效率与保险的权衡,简单地说,激励理论研究委托人能否设计一种机制来以最小代价促使代理人采取合理的行动,假定代理人为这一行动付出努力为e>0,而其努力程度是委托人难以观察的。我们假定代理人是厌恶努力的、风险规避的,其指数效用函数依赖于补偿和努力程度e:

      U=-exp[-r(w-C(e))](1)

      这里r是常数绝对风险规避系数,为处理的方便,我们将成本函数假定为二次的,C(e)=ce[,2]/2,令代理人保留效用为U,委托人是风险中性的。

      尽管委托人难以观察代理人的行动,他可以将对代理人的支付建立在与其行动相关的信号集上。我们考虑两类信号:客观信号y与主观信号s,其差别在于信号能否被第三方验证。这两种信号区别在于,前者可以被验证,就直接写入合同,如工作产量、时间等;后者不可验证,通常不会写入合同,如对员工工作表现的主观评价、打分等。信号反应了期望产出,两类信号分别为:

      y=e+α+ε[,y](2)

      s=e+α+ε[,s](3)

      这里e为代理人的努力程度,α为代理人的能力,ε[,y]和ε[,s]分别为两种情形下的随机误差项,ε[,i]服从N(0,σ[,i][2])。尽管s是主观决定的,但为了分析它的影响,我们将它纳入合同中。能力项的加入使得我们可以分析道德风险以外的逆向选择、能力披露、人力资本等问题,在标准情形下先假定它对于双方都是未知的,α服从N(0,σ[,α][2])。

      根据代理理论中的信息法则(Holmstrom,1979),任何在边际上披露代理人努力水平的信息都应该包括在补偿合同中,那么,我们就要同时使用客观信号与主观信号。Holmstrom和Milgrom(1987)指出在指数效用函数中,误差服从正态分布假设下,最优合同中补偿与信号的关系是线性的。这样,最优的补偿方式为:w=β[,0]+β[,y]y+β[,s]s(4)

      这里β[,0]可以理解为固定补偿,β[,y]和β[,s]可以理解为绩效补偿。实际上固定补偿β[,0]的取值只是为了满足代理人的保留效用,因此,它在后面的分析中是无关紧要的。代理人最大化期望效用,由一阶条件容易得出:e=β[,y]+β[,s]/c(5)

      在完全信息下,只有当β[,y]+β[,s]=1时,最优的努力程度为e=1/c才能实现。委托人最大化期望利润,它等于产出与给予代理人支付的差额,将努力程度式(5)代回代理人的目标函数,对β求一阶条件可得:

      

      由式(6)、(7)容易看出,当主观信号的方差变大,即精确度降低,客观信号的激励敏感系数β[,y]就会增大,也就是说相对越精确的观测信号,可以在激励中赋予更大的权重。在此模型下,当代理人风险中性r=0,可以实现最优的配置,即β[,y]+β[,s]=1,但当代理人风险规避r>0,代理人的努力程度是不足的,有趣的是,当代理人风险偏好r<0时,他的努力是过度的。在这里,我们过分关注激励与保险的权衡,而不注重其他因素的影响,事实上这一模型的解释能力是有限的,激励的结果往往导致扭曲,扭曲可能源于以下可能的偏差。

      (一)财富效应与有限责任

      式(1)假定的效用函数考虑到代理人的风险规避,但忽略了财富在效用函数中的作用,实际上更为接近现实生活的效用函数应当是递减绝对风险规避(DARA)与递增相对风险规避(IRRA),这是因为随着收入的增加,代理人愿意承担的风险水平是增大的,但其相对于自身财富的份额则是减少的,那么对于具有不同初始财富水平的代理人,委托人所给出的实际激励强度也应该是不一致的,实证经验也支持这个观点,激励具有较高财富水平的中老年代理人要付出更高的补偿。财富的另一方向则是有限责任约束问题,由式(4)可以看出,β[,0]、y或s都可能取负值,整体补偿水平也可能是个负值,此时就要求代理人能够承受一定的损失,否则的话,只能由委托人提高整体的收入水平来满足代理人的参与约束,这样就产生了一个相应的有限责任租金,使得委托人付出的补偿大于标准模型下的水平。

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