霍姆斯特朗和米尔格罗姆企业最优激励理论述评 学术资料企业管理学论文.doc

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1、霍姆斯特朗和米尔格罗姆企业最优激励理论述评 霍姆斯特朗和米尔格罗姆企业最优激励理论述评 潜在诺贝尔经济学奖获得者学术贡献评介系列 方齐云/熊启滨 【专题名称】企业管理研究 【专 题 号】F31 【复印期号】2007年12期 【原文出处】经济学动态(京)2007年9期第103107页 【作者简介】方齐云,华中大学经济学院; 熊启滨,华中科技大学经济学院。 【内容提要】 大量的研究表明,激励机制对于企业的发展有着极其重要的作用。霍姆斯特朗和米尔格罗姆针对已有的研究成果在实践中的运用情况,提出了线性规则、多维任务激励、最优激励结构等理论,进一步完善和发展了企业的激励理论。本文详细介绍了霍姆斯特朗和米

2、尔格罗姆的最优激励理论,并对他们的学术改革,完善最优激励机制,促进国企效率的提高,有着重要的启发和借鉴意义。 【关 键 词】霍姆斯特朗/米尔格罗姆/企业最优激励理论 霍姆斯特朗(Bengt Holmstrom)1949年出生,芬兰公民,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

3、基金等资助,发表有论文。 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,组织、数理经济与博弈论、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 amp; 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

4、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,

5、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

6、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

7、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

8、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。 霍姆斯特朗和米尔格罗姆的上述分析得出一个主要结论

9、:假定代理人有一个指数效用函数,成本控制是货币的,最优激励计划在产出方面将是线性函数。由此,以前标准委托-代理模型面临的复杂情形实际上可以用一种简洁方式来处理,这就从理论上阐明了现实中激励计划通常采用简单形式的机理。 二、多种活动竞争代理人注意力环境特征中的激励 现实中所谓低动力激励缘何经常被企业使用,边界组织问题的作用为何不断被强调,与此相对应,在多种活动竞争代理人注意力环境特征中,一维任务激励理论的作用则更多地受到质疑,对此,霍姆斯特朗和米尔格罗姆进行了有益的探索,为委托人提供了一种实现多维任务激励的理论。 1.研究范围的拓展。霍姆斯特朗和米尔格罗姆注意到,现实商业世界中,多维任务远比一维

10、任务要普遍。然而,标准委托-代理模型通常仅提供分配风险和奖励工作的双函数,由此产生的问题是,提高代理人工作效率的补偿系统,经常迫使风险厌恶的代理人陷入两难选择。有鉴于此,一些理论讨论了标准代理模型的某些弱预期,不过,这些研究仍然留下一些疑问,特别是与市场相比较,企业内部的激励似乎被减弱,而且,这些模型比较复杂,不能有效分析竞争代理人注意力环境特征中的激励问题,不能有效强调资产拥有关系、工作设定和权力分配等边界组织问题。因而,需要将激励理论的研究范围拓展至多维任务,以提高激励理论的解释能力,弥补一维激励理论的不足。 基于上述认识,霍姆斯特朗和米尔格罗姆主张,当代理人面临多个任务时,激励支付除服务

11、于分配风险与奖励工作之外,还应当服务于代理人的注意力在各项工作之间的分配,由此,多任务委托-代理模型产生,其特别适用于:(1)解释当商品与产出测度可利用,以及代理人对激励支付有较高响应时,为什么企业仍然支付代理人固定工资;(2)解释当合约能考虑所有可能的变化,以及法庭有充足的执行力时,为什么企业仍然热衷于拥有权关系伙伴的建议与预测;(3)解释当企业没有特别的物质与人力资本等生产方面优势,以及没有不健全的金融市场限制代理人借款行为时,为什么企业仍然采用雇佣生产方式,而不采用独立承包方式;(4)解释官僚体制存在的原因;(5)解释各项任务在不同工作组之间分配。 2.激励方法多样化。霍姆斯特朗和米尔格

12、罗姆的研究认为,主要有四种实现多维任务激励的方式:第一,独立于绩效测度的固定工资支付。其原因在于,任何活动都要竞争代理人的时间和注意力,而这些活动的绩效难于度量,企业如果单独为代理人的某一项任务增加激励,将妨碍其他任务的完成,因而,固定工资支付成为此时的最优激励,这一点显著地不同于一维理论预测。第二,委托人为了减轻代理人对资产的滥用,最优激励合约将逐渐减弱对代理人提供的产出量激励,以促进代理人增加对资产维护的努力。或者,最优激励合约赋予代理人拥有资产回报,使得代理人集中更多注意力改善资产的使用,借此缓和道德风险。第三,约束代理人在工作时间的私人活动。当难以评价代理人的活动绩效时,绩效激励应该为

13、约束所替代,私人活动应该被严格限制。例如,当销售人员的活动绩效难以测度时,一些企业倾向于雇用自己的销售力量,而不是独立的制造者代表销售方式。与此相反,佣金能够引导销售人员进行有利于企业的内部活动,因而,大多数获取佣金的销售人员在工作时间里允许有较多的私人活动。第四,工作设定。其包涵两个方面:(1)每一项任务应该是一个代理人的责任,以便于有效测度其工作绩效,借此可以解释多任务代理的层级关系。(2)将最容易测度工作绩效的任务分配给一组工人,并对其提供较强的激励,促使他们努力工作;剩余不易测度工作绩效的任务分派给其他组的工人。可见,工作设定要求,委托人应该尽可能为代理人设定可测度特征的工作。 此外,

14、霍姆斯特朗和米尔格罗姆的另一项研究认为,在多代理人组织中,应该规范代理人之间的交易。在某些方面应当鼓励代理人之间的合作,在其他方面则应当促成代理人之间的竞争,并通过限制代理人之间的货币性支付,使其达到平衡。由此可见,在多任务激励理论中,固定工资、资产拥有、限制私人商业活动、工作设定、规范代理人之间的交易等被赋予了新的激励含义。 三、企业的最优激励结构 企业的各种激励系统之间存在怎样的关系,最优激励结构的形成又需要哪些条件,以及可以借助哪些规范分析方法选择激励系统,对此,霍姆斯特朗和米尔格罗姆进行了有益的探索,为委托人整合各种激励系统,影响乃至控制代理人的行为提供了一种理论。 1.激励系统的相互

15、关联性。霍姆斯特朗和米尔格罗姆发现:当多种活动竞争雇员注意力时,企业并不是单独为雇员的某一项任务增加激励,而是为雇员提供不同水平的互补激励。对此,他们的直观想法是:仅仅为一项任务增加激励可能引起雇员太专注努力于该项任务上,而忽略了工作的其他方面,因而,为避免这种局面出现,需要对雇员的全部活动提供激励。换言之,在理想的激励系统中,各种影响代理人任务组合不同维度的激励应该近似平衡。具体而言,可能的资产拥有关系、奖励、工作限定等激励系统,应当存在一定的内在联系。因而,霍姆斯特朗和米尔格罗姆研究企业在不同激励系统之间的选择时,也将立足点放在解释各种激励方法之间的协同关系上。而与此相对应,长期以来,现代

16、企业理论最集中的题目之一 制造或购买的决定,其多数研究仅仅集中在雇佣和独立承包之间的区别这一点上,而且,其中的任何一个分析都不足以解释这种选择的相互关联性。 2.激励系统的选择。为实现上述研究目标,霍姆斯特朗和米尔格罗姆运用了超模函数理论,使用关联、附属随机变化等统计学共变序数概念,并且,引进与激励方向和强度保持某种关系的外生参数,使得激励系统的选择内生化。在研究哪些外生变量导致相关激励系统之间协动,以及分析哪些激励方法与参数之间存在统计学上共变时,对围绕系统解运动的重要变量测度成本的相应要求是:测度成本增加将推动边际利润、所有权回报、绩效奖励等,或者同方向上升,或者同方向下降。霍姆斯特朗和米

17、尔格罗姆并将其研究思路运用于单个代理人与固定任务集的案例中,依据代理人对于各项任务安排的不同激励响应,分析可供选择的激励系统出现的趋势,进而确立最优企业激励结构。进而,解释了雇佣与独立承包关系表现出来的属性,解释了为什么某些工作采用雇员自行生产与销售,其他工作采用独立承包的合作生产与销售方式。 3.企业最优激励结构的条件。霍姆斯特朗和米尔格罗姆通过分析已经程式化的产业销售模型得出激励系统互补的两个主要条件:(1)当测度销售绩效的成本较高,以及难以度量非销售活动的重要性时,最优激励结构应该是:雇佣分配方式为主,并辅以适当的佣金、顾客拥有关系、代理人无权销售其他制造商的产品等。这个条件显示,由于设

18、置雇员行动的约束,企业内部低动力激励的效力得以提升。(2)当销售绩效容易测度,以及非销售活动不重要时,最优激励结构应该是:独立承包的销售方式为主,并辅以适当的顾客拥有关系、代理人可自由销售其他生产商的产品等。此外,霍姆斯特朗和米尔格罗姆的另一项研究认为,激励合约应该与相关信息的期限对应:就企业的工人而言,当期就足以观察和评价其活动的绩效,应当适用于短期合约;而管理人员则有所不同,其当期活动的绩效需经历较长时期才能被观察和评价,因而其合约的期限设计应当包涵信息迟滞。 可以与最优企业激励结构相比较的是:在最优征税和规制理论中,一种商品税收引起的失真,经常能够被由其替代品附加税或降低它的互补品税收所

19、削弱,霍姆斯特朗和米尔格罗姆在分析企业最优激励结构时,则采用替代和互补来描述雇佣关系的激励属性;在价格理论和古典企业理论中,解释企业的原料需求,不仅仅需要计算单独的输入品价格,还要考虑技术和替代品、互补品的价格,以及企业的产出价格,霍姆斯特朗和米尔格罗姆在解释企业最优激励结构时,则使用输入与产出关系描述承包的激励属性。由此,在企业最优激励结构的分析中,测度销售绩效的成本增加,就像输入价格的增加,导致工资替代佣金,增加代理人的补偿,将限制其外部获得和工作变动的频率;代理人外部活动重要性的增加,以及代理人需要增加专注于非销售活动的努力,就像技术变化导致输入的变化,此时,对于代理人的最优激励是降低佣

20、金率。 由此可见,最优激励结构模型考虑了某些激励环境的变化,而这些变化可能与一个激励体系的其他成分相联系,因而能在很大程度上反映代理人响应激励系统的趋势,最终,解释了企业为获得最优激励结构,进而选择各种激励系统的原因。 四、简评 线性规则诠释了信息不对称条件下简洁处理激励问题的内在逻辑,改善了激励规则的适应性,降低了激励理论在实际运用中的难度,因而,具有重要的理论与现实意义。与标准委托-代理模型相比较,线性规则只要求委托人能够观察到基于普及的会计账户总量提供的信息,如年收入、成本、利润等。在Brownian模型中代理人对于线性规则的最优响应,既不依靠适时的代理人信息,也不依靠代理人增加随机过程

21、的漂移;线性规则能够在激励问题的大部分场合得到比较容易的运用,而标准的委托-代理模型则有复杂和较高的应用技术要求,其适用性受到限制。 多维任务理论将激励分析框架由一维扩展至多维,研究多种活动竞争代理人注意力的激励问题,一些传统的管理方法也被赋予了新的激励含义,使得激励理论的研究更具现实意义。与此相对应,过去的大多数组织模型,一个时期仅仅集中于一种激励方法与单个活动的研究,而且侧重于绩效的奖励,往往忽略了企业的其他方面目标,况且,单独研究一项活动的属性,经常不能正确推断这项活动的最优激励。多任务委托-代理模型则主张,采用多种方法控制代理人在一项活动中的表现,如使用转移相关资产的拥有、改变工作约束

22、、适度的代理人之间竞争,以及将各种任务分组等方法,以实现企业的多个经营目标。早在1991年,霍姆斯特朗和米尔格罗姆就研究了同时使用各种控制代理人的方法,分析联系作业和任务分组的剩余最大化问题,强调最优工作设定的横截面参数变化、激励强度、拥有关系等导致的内生共变。一些研究人员的分析结果也验证了多任务委托-代理模型,如Lazear主张低动力激励,期待看到较少的工资区别,以促进工人之间的合作;Farrell amp; Shapiro指出:价格条款可能比根本没有合约更糟糕,因为它降低了对于质量的激励。比较而言,多任务委托-代理模型涵盖的内容远比标准的一维模型更宽泛,拟合现实激励问题的能力更强,也更具普

23、遍意义。 霍姆斯特朗和米尔格罗姆使用超模函数理论,将企业的各种激励系统作为一个整体来进行分析,使得激励系统的选择内生化,因而,为研究企业最优激励结构提供了一种新的分析思路,对于完善企业激励理论体系具有重要意义。由此,当企业选择激励系统时,不再是独立地评价各种激励系统,而是将它作为相互联系的整体来分析。最终,激励结构理论解释了激励系统之间存在的替代与互补关系,尤其,进一步解释了企业使用所谓的低动力激励,其实是一种重要的刺激合作与协同的载体,是企业最优激励结构的重要组成部分。 最优激励理论对于完善国有企业激励机制,深化国企改革,促进国企效率提高,具有重要的启发和借鉴意义。具体而言,借鉴线性规则化繁

24、为简的思路,可以完善政府与国有企业经理人员之间的最优激励关系,调动经营管理人员的积极性,提升企业的经营业绩;可以完善政府与国企之间的国有资产管理最优激励关系,优化国有资产管理制度安排,激励企业用好用活国有资产。借鉴多维任务激励理论的研究思路与方法,政府可以将企业的经营规模、盈利、节能、环保等目标纳入多任务激励体系,进而影响企业的策略性行为,促进企业全面发展;企业可进行多任务激励的内部制度安排,刺激雇员之间的合作与协同,全面完成企业内部的各项任务。借鉴最优激励结构理论,企业可以采用持股、奖励、工作设定等多种激励方法的组合,完善企业内部的激励结构,多维度的激励代理人,促使其实现委托人的目标;政府则

25、应该就代理人股权拥有、奖励、行为规范等方面,调整与完善相应的激励制度安排,为企业形成最优激励结构提供有利的制度与中国经济的可持续发展。 【参考文献】 1Holmstrom, B0 amp; P. Milgrom (1987), Aggregation and linearity in the provision of intertemporal incentives, Econometrica55(2):303-328. 2Holmstrom,B. amp; P. Milgrom(1991), Multitask principal-agent analyses:Incentive contr

26、acts, asset ownership, and job design, Journal of Law,Economics amp; Organization, 7, Special Issue,pp.24-52. 3Holmstrom,B. amp; P. Milgrom(1994), The firm as an incentive system,The American Economic Review 84(4):972-991. 4Holmstrom,B. amp; P.Milgrom(1990),Regulating trade among agents, Journal of Institutional and Theoretical Economics146:85-105. 5Fudenberg, D., B.Holmstrom amp; P. Milgrom(1990), Shortterm contracts and long-term agency relationships, Journal of Economic Theory 51(1): 1-31. 重要提示:文档由 文档精灵 上传,但版权归原作者所有。涉及版权问题请联系原作者。

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