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在職培訓勞資利益均衡的實現過程與條件

2018-01-18 12:07:58王明亮劉三林
社會工作與管理 2018年6期

王明亮 劉三林

摘要:以探討在職培訓實現勞資利益均衡的過程與條件為目的,分析了勞資在職培訓博弈問題的復雜性,給出了勞資在職培訓非對稱演化博弈模型,并結合我國實際進行了演化路徑及其實現條件的分析。勞資在職培訓博弈是否最終能夠演化為社會所期望的“企業投資,員工合作”局面,取決于對員工在職培訓完成后“不合作”行為的有效懲罰力度、在職培訓雙方收益分配比例以及雇傭關系的維系成本三個關鍵因素的優化協整。

關鍵詞:在職培訓;復雜性;演化穩定策略;演化路徑

中圖分類號:F246 文獻標識碼:A 文章編號:1671-623X(2018)06-0080-05

一、引言

強化在職培訓,彌補技能短缺,提升勞工整體崗位工作能力、新產品和新技術開發能力以及生產技能水平,是推進產業升級,實現創新驅動發展戰略的基礎性工程。經過多年的改革發展,我國已形成普通高校培養“綜合型人才”與高職院校培養‘技能型人才”的職前教育基本格局。職業與崗位的異質性,決定了職前公共教育無法取代企業的在職培訓。如何破解勞資雙方利益協調困境,是實現在職培訓勞資合作的關鍵。

在職培訓問題研究,發軔于Becker及Mincer。Becker將在職培訓分為專門培訓(Specific Training)和一般培訓(General Training),建立起在職培訓研究的基本理論框架,認為特殊人力資本不具備通用性,投資及相應的收益應全部歸屬企業;反之,一般人力資本具有完全市場流通性,應由勞工投資并獲得收益;而Mincer則根據“補償原理”提出了在職培訓成本收益實證分析模型。之后,學術界圍繞在職培訓的成本與收益、影響因素以及與職前公共教育的關系等問題,從宏觀微觀多層面展開研究。宏觀層面,不同于Becker觀點,一些學者認為,信息不對稱、搜尋成本以及工資扭曲等因素將制約勞動力市場的有效性,推動企業參與各類在職培訓,并分享投資收益。微觀層面,即企業層面,Tsui等在“銹因—貢獻”理論基礎上,提出了基于社會交換的四類雇傭關系模型,認為相互投資型雇傭關系是動態不確定性情境下最有效的人力資源開發與管理模式。Mitchell和Lee將“嵌入”概念引入工作領域,主張從職內外工作嵌入(Job Embeddedness)視角解釋員工的工作態度與工作行為;Hom等結合社會交換感和工作嵌入性交互角度解釋員工態度及行為差異。C Bulut和O Culha則從資源積累、社會交換和心理契約等維度,分析了在職培訓對于員工組織承諾的正面促進作用。然而,離職也是知識外溢的過程,客觀上有助于社會創新驅動發展;基于工作滿意、組織承諾和工作嵌入視角的離職研究,已難以解釋高績效、高收人員工離職的根本原因和發生機理。在職培訓的實證研究結論并不一致。在我國,翁杰分析認為,在職培訓對我國員工離職傾向起到抑制作用,從而提高雇傭關系穩定性;而武娜認為,一般培訓有助于增加我國農民工的就業空間和機會選擇,專門培訓則有助于增強農民工的就業穩定性。

近年來,在產業升級背景下,應用博弈論方法研究人力資源開發與管理過程中相關主體的互動博弈決策機制,成為國內學術界的一大研究熱點。譬如,胡永遠等提出了人力資本投資的“逆向選擇”靜態博弈分析模型,認為市場競爭以及教育篩選機制的不規范,導致“逆向選擇”與文憑的過度投資;李新安建立了利潤分享式契約下企業人力資本投資模型,對企業專用人力資本與通用人力資本投資進行了靜態博弈分析,認為分享式收益安排有助于提升勞工的積極性;薛乃卓則運用博弈分析方法,提出了基于能力視角的人力資本評價與增值激勵分析模型;徐杰芳等分析了企業中人力資本與物質資本的關系、人力資本投資費用的分擔以及人力資本投資風險與收益問題;李桂蘭等分析了員工在職培訓的激勵機制問題。路競競等給出了基于風險評估的企業人力資本投資決策模型;解百臣等分析了企業人力資本投資收益一般均衡實現過程中的分離均衡、混同均衡和雜交均衡問題,給出了各狀態轉換的條件;汪叢梅等討論了在職培訓投資的“囚徒困境”現象,認為重復博弈、激勵機制及懲罰機制是破解“囚徒困境”的基本條件,并構建了相應的階段性博弈模型。謝文昕等則運用基于對稱博弈模型的復制動態方程,分析了企業視角的人力資本投資的策略演化穩定性問題;葉彩霞等分析了農民工的人力資本投資策略的穩定性問題;黃茜研究了勞資雙方培訓費用的分擔問題;王曉莉運用靜態博弈模型及演化博弈模型,分析了政府—大學—企業在人力資源開發過程中的利益均衡過程與條件。

在微觀企業層面,在職培訓是一個勞資雙方基于各自利益考量的互動博弈過程。基于雙方博弈資源的差異性,勞資在職培訓博弈主要呈現為資方先行出價的格局。上述文獻梳理表明,傳統的收益分配、風險控制等經典博弈分析以及勞資各自通過學習機制的策略演化對稱博弈分析,難以準確刻畫勞資在職培訓收益分配動態沖突的根源和過程,也與勞資博弈中客觀存在的“代理人”問題不符。為更好地揭示在職培訓勞資實現合作的條件,本文嘗試從分析我國勞資雙方在職培訓博弈的復雜性出發,通過構建包含激勵機制的勞資在職培訓博弈策略演化模型,探討勞資雙方的策略空間及其演變的可能路徑,并提出相應的政策建議。

二、在職培訓的復雜性及市場環境演變

勞資在職培訓的合作程度,不僅取決于雙方的博弈預期、策略空間、風險偏好及時間耐受性,也受到各自競爭對手策略與行為的影響。因此,在職培訓既是一個勞資之間的博弈過程,也是一個勞資雙方與各自競爭對手之間的博弈互動過程。勞資雙方競爭對手的策略與行為以及社會環境的因素,無疑會增加在職培訓問題的復雜性。勞資雙方的“失信”行為以及企業競爭對手的“挖人”、培訓員工的“跳槽”等機會主義行為,都將削弱勞資雙方在職培訓博弈策略的穩定性。而勞動力市場結構與環境的改變以及政府勞工政策的調整,同樣影響勞資雙方預期及策略的穩定性。

改革開放四十年來,我國通過承接國際產業轉移形成了龐大規模但整體層次偏低的出口導向性產業結構。首先,流水線生產方式流行,生產技能要求普遍不高;其次數量巨大的農村剩余勞動力給企業帶來了員工招聘的便利性以及壓低用工成本的談判優勢;再加上各級政府出于營造所謂的“良好投資環境”的目的,采用了有利于企業降低生產成本的公共管理政策,因此,企業偏向于采用低成本的規模擴張型競爭策略,通過技術創新實現競爭優勢的動力不足。這些因素導致企業進行人力資本投資積極性不高,組織承諾較差。同時,以異地就業農民工為主體的產業工人大軍,因其流動性明顯過大,穩定性不足,也制約了企業人力資本投資策略的實施。畢竟,人力資本投資需要一個相對穩定的雇傭關系,以通過適當的薪酬制度安排,回收投資成本。但隨著我國社會經濟的快速發展,無論是資源稟賦與環境承載力,還是市場容量與低成本勞動力供給都面臨瓶頸制約,企業低成本規模擴張型競爭策略已難以為繼,技術創新與產業升級已日益成為市場主體的共同認知。同時,我國各級政府也在近年來出臺了一系列的政策措施,強化勞工權益及知識產權保護,推動創新驅動發展。也就是說,在職培訓的博弈預期及社會環境已經發生巨大改變,原有制約因素已逐步消除,這給資方啟動在職培訓提供了良好的條件。

同時,由于勞資雙方以及各自內部成員的追求目標與理性程度存在差異,信息也存在不對稱的現象(譬如勞資雙方的忠誠度問題),因此,勞資雙方往往不可能一開始就找到最優博弈策略,而是參與主體通過模仿與試錯,逐步尋優而找到較好策略,實現各自綜合效益最大化。有限理性,也意味著一般總會有部分參與主體不會采用完全理性的均衡策略,這是因為均衡在不斷調整改進而動態變化外,還因為參與主體在找到最優策略之后也可能會再次偏離,因此,必須分析勞資雙方各參與主體的學習與策略調整過程,尋找穩定的均衡策略,才能更為準確地把握勞資在職培訓行為的復雜性與演化趨勢。而所謂穩定的均衡策略,是一種整體意義上的策略均衡,是指參與主體內部采用特定策略的比例不變,而不是某個特定成員的策略不變。

一些學者對納什均衡選擇算子的研究發現,當其他主體的策略給定時,每個主體的策略空間將在選擇算子的反復作用下演化到適應度最大集上,但是收斂的速度取決于適應度最大集與次最大值之比,而且當適應度函數的最大值成為聚點,尤其是適應度函數為連續函數時,收斂的速度非常緩慢。因此,當其他主體的策略給定后,選擇算子可能根本沒有時間將策略調整到給定參數時的最優策略,其他主體的策略就已經發生了變化,從而導致自己適應度函數中相關參數的變化。也就是說,勞資在職培訓博弈演化均衡策略的實現,與勞資各方策略的穩定性緊密相關;如何減輕或者消除競爭對手“搭便車”行為以及社會環境的變化對勞資雙方策略穩定性的負面影響,是實現勞資演化均衡策略、進而實現勞資合作的關鍵。這表明,必須設計一套“激勵—懲罰”機制,抑制機會主義行為,以維持勞資雙方在職培訓博弈策略的穩定性。

三、勞資在職培訓博弈的演化穩定策略

基于以上認識,假設企業(M)實施在職培訓“投資”策略,承擔相應的資金投入以及由此而產生的機會成本c,培訓后總體預期收益為θ1;為保證勞資雙方的積極性,實施培訓收益分享計劃,企業獲得培訓收益部分為a,員工(N)“合作”將分享部分收益θ1-a;同時引入激勵—懲罰機制,一旦員工受訓后“跳槽”或被發現“不合作”,將受到懲罰F。如果企業不實施在職培訓投資策略,企業將獲得短期發展的所有收益π,員工獲得相應的工資收入θ2;但“民工荒”與“招工難”現象的加劇以及勞動力市場交易成本的存在,決定了企業將為穩定雇傭關系而支付員工福利等維系成本b。勞資雙方在職培訓博弈收益情況可用下表1表示。

由于這是一個非對稱演化博弈,假設企業群體中初始選擇“投資”策略的比例為x,則選擇“不投資”策略的比例為1-x;假設員工群體選擇“合作”策略的比例為y,則選擇“不合作”的比例為1-y。本文采用下列基于學習機制的復制動態方程:

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