霍姆斯特朗(Bengt Holmstrom)1949年出生，芬兰公民，美国永久居民，现任麻省理工学院经济系教授，是美国国家艺术与科学院院士，瑞典皇家科学院院士，计量经济学会执委，美国经济协会提名委员，经济政策研究中心执委，欧洲经济协会特别会员，欧共体管理协会等执委。霍姆斯特朗1972年毕业于芬兰赫尔辛基大学，1978年获得斯坦福大学博士学位，曾在瑞典经济管理学院、美国西北大学、耶鲁大学等任教，他一直致力于企业理论、契约理论、数理经济与博弈论等研究，其中劳动、企业理论等研究获得美国国家科学基金等资助，发表有“道德风险与可观察性”(1979)等经典论文。 米尔格罗姆(Paul Milgrom)1948年生于美国密歇根州底特律市，现任斯坦福大学经济系教授，是美国国家科学院院士，美国国家艺术与科学院院士，西方经济协会主席，计量经济学会执委，博弈理论协会委员。米尔格罗姆曾在西北大学、耶鲁大学任教，其主要研究方向是拍卖理论、激励与组织、数理经济与博弈论、网络经济、价格战略、精算科学等，著有《竞争拍卖的信息结构》、《拍卖理论与实务》等著作，他致力于把经济理论应用于实践之中，多次获得美国国家科学基金等研究项目资助，并成功设计了美国电讯市场的拍卖模型。 在企业最优激励机制研究方面，被尊为企业理论领军人物的霍姆斯特朗和米尔格罗姆(Holmstrom & Milgrom 1987，1991，1994)做出了重要贡献。本文亦以他们共同研究的线性规则、多种活动竞争代理人注意力环境特征中的激励、最优激励结构等方面为主要线索，对其最优激励学术思想和理论贡献进行简要评述。需要指出的是，霍姆斯特朗和米尔格罗姆的研究不仅仅局限于企业理论，他们还涉足了经济学的多个领域，霍姆斯特朗早在1979年就在《贝尔经济学杂志》上发表经典论文“道德风险与可观察性”，奠定了在信息经济学领域的权威地位；而米尔格罗姆早在青年时期就在博弈论和拍卖理论方面做出过特殊贡献，凭借他在博弈论与数学方面的优势，很快奠定了在产业组织理论方面的权威地位。他们极具建树的研究，对于构建全新的产业组织理论框架，改变整个产业经济学的发展方向起到了重要作用。 一、线性激励 能否建立某种适宜的规则，以清晰揭示现实中复杂激励问题简洁化处理的内在逻辑，为委托人提供一种便捷的跨期激励合约设计思路，进一步增强激励理论的适用性？对此，霍姆斯特朗和米尔格罗姆进行了有益的探索，创立了线性规则，以线性的简单思维方式，应对不完全信息条件下，代理人非线性的不确定性行为。 1.规则的适应性。霍姆斯特朗和米尔格罗姆观察到，现实中激励计划通常采取简单形式，很少采用标准委托-代理模型的复杂形式。对此，可能的解释：一是标准模型对应的激励合约通常依赖于代理人行为所有可获得的信息，因而，即使在最简单的情况下合约也比较复杂。况且，当代理人属于风险厌恶时，委托人面临的环境远比标准模型假定的复杂，导致书写合约的成本过高。二是典型的代理人具有丰富的策略空间，以及多个企业可供选择的优势，这使得代理人利用、乃至不恰当处置复杂的非线性函数(会计总量)成为可能，而标准模型直接对应于实际产出、利润等所提供的代理人行为信息，从而导致标准模型的表现难以令人满意，其适用性受到质疑。由于这些因素使得标准模型难以经受实践的考验，制约了其有效应用，不言而喻，需要一个适宜的新规则，将委托人与代理人之间复杂的博弈关系以简单的函数关系来表示，以解决标准模型面临的问题。 2.信息约束宽泛化。为解决上述问题，霍姆斯特朗和米尔格罗姆将其研究目标设定在：为属于绝对风险厌恶的代理人在其工作期间提供激励，而且，应当满足两个条件：(1)最优激励合约应当尽可能少地使用可获得信息。(2)在各种经济环境下，最优规则应当能很好地工作。可见，这个研究目标放宽了标准模型的信息约束。由此，他们选择总量指标作为代理人行为的主要信息来源，其便利之处在于：会计账户中这个向量在时间周期内的数量是独立与完全可观察的；总产出对于说明经济环境的变化比较有力，产出函数也不复杂，相应降低了监督成本，可以进一步增强模型对于复杂经济环境的适应性；选择总量指标作为代理人行为的主要信息来源，也赋予代理人较大的经营管理自由。 3.Brownian随机过程。霍姆斯特朗和米尔格罗姆对新规则的研究，首先始于代理人控制的多项分布道德风险单周期模型，借此阐述代理人丰富的机会集合对委托人选择激励计划的限制。继而，研究最优激励计划仅依赖于总产出的有限重复单周期多项式模型。最终，将研究拓展至包涵更广泛总量线性函数的连续时间模型，其中多项式Brownian模型的含义是，代理人有足够的年收入记录和表达处置权，其控制着较多的利益与复杂过程，因而，代理人行为的动态过程本质上是非均衡、非线性和复杂的。换言之，在霍姆斯特朗和米尔格罗姆的新规则中，代理人在所有时间单位间隔里控制着Brownian运动的漂移率；如果代理人选择一个独立于产出路径的稳定漂移率，委托人被限定优先使用线性规则，则可以计算最优激励计划；类似于离散时间模型，连续时间模型最优计划仅仅使用所有时间的总产出平衡账户，而且，最优计划是一个多维过程(不同的平衡账户)的周期末总产出线性函数。
