委托——代理问题
前面已经讲到,在不对称信息条件下,拥有更多私人信息的一方称为代理人,而另一方则可称为委托人。当代理人为委托人工作时,因为代理人的行为具有隐藏性,委托人无法监督代理人的行为,所以,代理人为了追求自己利益而忽视或牺牲委托人利益。这就是委托人代理问题。委托——代理人问题也称代理人的“道德风险”。
代理关系和代理问题是广泛存在的。例如,一位农场主雇佣农民耕地,从而形成了代理关系,但农场主很难判断产量低是由于风雨不调引起还是农民偷懒所导致。同样地,企业所有者聘请经理管理企业,也形成了代理关系,但企业经理关心的目标很可能偏离所有者目标,由于经理的行为具有隐藏性,就很可能产生代理问题。
代理问题的出现,容易导致低效率。因为代理者的隐藏性行为使得原有的委托代理合约没有得到完全履行,破坏了市场的有效性。那么,如何解决委托——代理问题?从委托者的角度看,就是解决“我怎样使某人为我做某事”的问题,或者说,是如何设计一套激励机制来激励代理人努力工作。因此,激励机制要解决的问题是:如何让代理人努力工作,就像为他自己工作一样?应该怎样设计一种给予报酬的方法?
如果不管产量多少,都付给代理人一笔相同的报酬,他就没有动力努力工作,因此,“大锅饭”不是一种有激励的方法。适当的激励机制必须让报酬在一定程度上与产量相关。信息经济学认为,有效激励机制的设计应同时满足“参与约束”和“激励相容约束”两个条件。
所谓“参与约束”(Participation Constraint)是指吸引代理人参与工作的最低条件。这就是说,每一代理人有一个“保留收益”,如果他不参与此项工作,他也可能获得一个基本的收益,比如失业救济金等。代理人如果参与此项工作,他要付出劳动或努力的成本,而且边际成本递增。“参与约束”就是指,代理人获得的报酬减去他的劳动成本后的剩余,应不小于他的保留收益。否则,代理人将根本不愿意参加此项工作。
但是,参与工作的代理人还不一定愿意付出委托人所期望的努力水平,他可能会偷懒。而委托人又无法直接观察到他付出的真实劳动,因为产量还取决于其他因素。于是,委托人必须使激励机制的设计能诱使代理人不偷懒,即让代理人努力工作的净收益大于偷懒得到的净收益。这一约束称为“激励相容约束”(Incentive Compatibility Constraint)。从理论上说,保证了上面的两个条件,委托——代理问题就可得到解决。但现实中的情况可能更为复杂,更详细的分析可参考其它相关资料。
前面已经讲到,在不对称信息条件下,拥有更多私人信息的一方称为代理人,而另一方则可称为委托人。当代理人为委托人工作时,因为代理人的行为具有隐藏性,委托人无法监督代理人的行为,所以,代理人为了追求自己利益而忽视或牺牲委托人利益。这就是委托人代理问题。委托——代理人问题也称代理人的“道德风险”。
代理关系和代理问题是广泛存在的。例如,一位农场主雇佣农民耕地,从而形成了代理关系,但农场主很难判断产量低是由于风雨不调引起还是农民偷懒所导致。同样地,企业所有者聘请经理管理企业,也形成了代理关系,但企业经理关心的目标很可能偏离所有者目标,由于经理的行为具有隐藏性,就很可能产生代理问题。
代理问题的出现,容易导致低效率。因为代理者的隐藏性行为使得原有的委托代理合约没有得到完全履行,破坏了市场的有效性。那么,如何解决委托——代理问题?从委托者的角度看,就是解决“我怎样使某人为我做某事”的问题,或者说,是如何设计一套激励机制来激励代理人努力工作。因此,激励机制要解决的问题是:如何让代理人努力工作,就像为他自己工作一样?应该怎样设计一种给予报酬的方法?
如果不管产量多少,都付给代理人一笔相同的报酬,他就没有动力努力工作,因此,“大锅饭”不是一种有激励的方法。适当的激励机制必须让报酬在一定程度上与产量相关。信息经济学认为,有效激励机制的设计应同时满足“参与约束”和“激励相容约束”两个条件。
所谓“参与约束”(Participation Constraint)是指吸引代理人参与工作的最低条件。这就是说,每一代理人有一个“保留收益”,如果他不参与此项工作,他也可能获得一个基本的收益,比如失业救济金等。代理人如果参与此项工作,他要付出劳动或努力的成本,而且边际成本递增。“参与约束”就是指,代理人获得的报酬减去他的劳动成本后的剩余,应不小于他的保留收益。否则,代理人将根本不愿意参加此项工作。
但是,参与工作的代理人还不一定愿意付出委托人所期望的努力水平,他可能会偷懒。而委托人又无法直接观察到他付出的真实劳动,因为产量还取决于其他因素。于是,委托人必须使激励机制的设计能诱使代理人不偷懒,即让代理人努力工作的净收益大于偷懒得到的净收益。这一约束称为“激励相容约束”(Incentive Compatibility Constraint)。从理论上说,保证了上面的两个条件,委托——代理问题就可得到解决。但现实中的情况可能更为复杂,更详细的分析可参考其它相关资料。
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