摘 要:從實(shí)際出發(fā)構(gòu)造了一類委托代理模型,研究委托人和代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)激勵(lì)合同的影響。研究表明:委托人在制定激勵(lì)合同時(shí)應(yīng)考慮自己及代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好,這樣才能達(dá)到有效激勵(lì)的目的。
關(guān)鍵詞:委托代理模型;風(fēng)險(xiǎn)偏好;激勵(lì)合同
中圖分類號(hào):D92 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2012)19-0084-02
引言
委托代理關(guān)系中,委托人希望代理人按照自己的要求工作,由于信息不對(duì)稱,委托人不能確定代理人在工作中是否努力。因此,設(shè)計(jì)對(duì)委托人和代理人都有利的激勵(lì)合同,促使代理人自覺地按照委托人的利益行動(dòng)是委托代理關(guān)系中重要的問題。影響委托代理合同的一個(gè)重要因素是委托人和代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好,所以,委托人在設(shè)計(jì)激勵(lì)合同時(shí),應(yīng)結(jié)合雙方的風(fēng)險(xiǎn)偏好,同時(shí)體現(xiàn)雙方的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)要求,才能起到激勵(lì)目的。
一、模型設(shè)定
設(shè)u(x)為代理人的效用函數(shù),v(x)為委托人的效用函數(shù)。定義代理人風(fēng)險(xiǎn)厭惡度ρA=-u″(x)/u′(x),ρA=0表示代理人風(fēng)險(xiǎn)中性,ρA>0表示代理人厭惡風(fēng)險(xiǎn)。定義委托人風(fēng)險(xiǎn)厭惡度ρP=-v′(x)/v′(x),ρP=0表示委托人風(fēng)險(xiǎn)中性,ρP>0表示委托人厭惡風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)代理人產(chǎn)出函數(shù)為π(a,θ)=a+θ,θ為外生隨機(jī)變量,θ~N(0,σ2),a為代理人努力水平。委托人根據(jù)代理人的產(chǎn)出確定付給代理人的報(bào)酬。考慮線性激勵(lì)合同s(π)=α+βπ,α為代理人的固定收入,β是代理人分享收益的份額,即制定激勵(lì)合同時(shí)的激勵(lì)系數(shù),0≤β≤1。假定代理人努力的貨幣成本為c(a)=ba2/2,其中b為成本系數(shù),b>0,b越大,同樣的努力需要的成本越大,因而代理人越不愿意努力。
由Arrow的研究成果可知:
代理人的風(fēng)險(xiǎn)成本:=,委托人的風(fēng)險(xiǎn)成本:=。
委托人的實(shí)際收入:π-s(π)=a+θ-α-β(a+θ),代理人的實(shí)際收入:s(π)-c(a)=α+β(a+θ)-
委托人的確定性等價(jià)收入:E(π-s(π))-=-α+(1-β)a-
代理人的確定性等價(jià)收入:E(s(π)-c(a))-=α+βa--
代理人的參與約束(IR):α+βa--≥u(為保留收入)
代理人的目標(biāo)是最大化其確定性等價(jià)收入,故代理人的激勵(lì)相容約束(IC):{α+βa--},IC.F.O.C.:a=
委托人的目標(biāo)是通過設(shè)計(jì)滿足代理人兩個(gè)約束(IR)和(IC)的激勵(lì)合同s(π)=α+βπ,以激勵(lì)代理人努力工作,從而使委托人自己的確定性等價(jià)收入最大化。因此,委托人的實(shí)際問題是選擇(α,β),解下列最優(yōu)化問題:
{-α+(1-β)a-},s.t.α+βa--≥u(IR),a=(IC)
二、對(duì)稱信息條件下模型的討論
在對(duì)稱信息下,委托人能觀察到代理人的行動(dòng),(IC)約束不起作用,故模型為:
{-α+(1-β)a-},s.t.α+βa-- ≥u(IR)
最優(yōu)解:β*=,<0,>0,即β*是ρA的減函數(shù),是ρP的增函數(shù)。
1.若ρA=0,ρP≠0,則β*=0
含義:對(duì)稱信息條件下,當(dāng)代理人風(fēng)險(xiǎn)中性,委托人厭惡風(fēng)險(xiǎn)時(shí),代理人得到全部產(chǎn)出份額,同時(shí)也承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn)。委托人不承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),只獲得固定收入。此時(shí)的最優(yōu)激勵(lì)合同就是租賃制。
2.若ρP=0,ρA≠0,則β*=0
含義:對(duì)稱信息條件下,當(dāng)委托人風(fēng)險(xiǎn)中性,代理人厭惡風(fēng)險(xiǎn)時(shí),委托人承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn),代理人不承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),最優(yōu)的激勵(lì)合同為固定工資合同。
3.若ρA=0,ρP=0,此時(shí),委托人和代理人均為風(fēng)險(xiǎn)中性,故模型為:
{-α+(1-β)a},s.t.α+βa-=u (IR), F.O.C.:a*=,β∈[0,1]
含義:對(duì)稱信息條件下,當(dāng)委托人和代理人均為風(fēng)險(xiǎn)中性時(shí),代理人努力水平不受激勵(lì)函數(shù)β的影響,[0,1]中任一數(shù)均可作為β的最優(yōu)解。
4.若ρA≠0,ρP≠0,則β*=,<0,>0
含義:委托人越是厭惡風(fēng)險(xiǎn),代理人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)就越大,激勵(lì)合同的作用就越大,特別當(dāng)ρP→∞時(shí),β*=1,此時(shí)代理人承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn)。代理人越是厭惡風(fēng)險(xiǎn),其承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)就越小,激勵(lì)合同的作用就越小,特別當(dāng)ρA→∞時(shí),β*=0,此時(shí)代理人不承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn)。但現(xiàn)實(shí)情況是代理人和委托人不可能處于一種信息完全對(duì)稱的狀態(tài),故激勵(lì)模型不要求員工承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)只能是一種理想的狀態(tài)。
三、非對(duì)稱信息下模型的討論
非對(duì)稱信息下,委托人觀察不到代理人的行動(dòng)α,故模型為:
{-α+(1-β)a-},s.t.α+βa--≥u(IR),a=(IC)
最優(yōu)解:β*=
1.若ρA=0,即代理人風(fēng)險(xiǎn)中性時(shí),β*=1
含義:非對(duì)稱信息條件下,只要代理人風(fēng)險(xiǎn)中性,代理人就獲得全部生產(chǎn)份額,同時(shí)代理人承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn)。委托人不承擔(dān)任何風(fēng)險(xiǎn),只獲得固定收入。最優(yōu)合同為租賃制。
2.若ρA≠0,即代理人厭惡風(fēng)險(xiǎn)時(shí),β*=,<0,>0
含義:非對(duì)稱信息條件下,若代理人厭惡風(fēng)險(xiǎn),雙方都承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),ρA是β*的減函數(shù),ρP是β*的增函數(shù)。此時(shí)最優(yōu)的激勵(lì)合同為固定工資(α)+獎(jiǎng)金(βπ)。即委托人越是厭惡風(fēng)險(xiǎn),代理人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大,激勵(lì)合同的作用越強(qiáng),設(shè)計(jì)激勵(lì)合同時(shí)就要調(diào)高激勵(lì)系數(shù)β。代理人越是厭惡風(fēng)險(xiǎn),代理人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越小,激勵(lì)合同的作用越小,設(shè)計(jì)激勵(lì)合同是就要降低激勵(lì)系數(shù)β。這說明激勵(lì)合同要求代理人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)和代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好具有相同的變化趨勢(shì)。越是厭惡風(fēng)險(xiǎn),承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越小,越是偏好風(fēng)險(xiǎn),承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大。
由此可知,企業(yè)環(huán)境的不確定性越大,企業(yè)對(duì)員工的了解越少,企業(yè)越希望通過增大激勵(lì),刺激員工努力工作。因此,對(duì)于環(huán)境不確定性較大的企業(yè),應(yīng)該盡量避免招聘風(fēng)險(xiǎn)厭惡度大的員工。
3.若ρP=0時(shí),即委托人風(fēng)險(xiǎn)中性時(shí),β*=
含義:非對(duì)稱信息條件下,若代理人厭惡風(fēng)險(xiǎn),委托人風(fēng)險(xiǎn)中性,激勵(lì)系數(shù)只取決于代理人的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度,成本系數(shù)及外在不確定因素。
總結(jié)
由上面的分析可知,激勵(lì)系數(shù)β的大小受委托人和代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好影響。委托人在制定激勵(lì)合同時(shí),應(yīng)結(jié)合自己及代理人的風(fēng)險(xiǎn)偏好,這樣才能達(dá)到有效的激勵(lì)目的。由于委托人了解自己的風(fēng)險(xiǎn)厭惡度,在制定激勵(lì)合同時(shí),只需考慮代理人的風(fēng)險(xiǎn)厭惡度即可。
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[責(zé)任編輯 陳麗敏]