机制设计理论中的激励问题简析论文

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1、机制设计理论中的激励问题简析论文.freelirrless)、拉丰(Jean-JacquesLaffont)、马斯金(EricS.Maskin)、迈叶森(RojerMyerson)等一批著名经济学家的丰富与完善,现已成为现代经济学的一个重要分支,引起广泛关注。一般来说,机制设计涉及到两个方面的问题:第一,信息成本问题,即所制定的机制是否只需要较少的信息运行成本,较少的关于消费者、生产者,及其他经济参与者的信息。第二,就是机制的激励问题,即在所制定的机制下,每个参与者即使追求个人目标,其客观效果是否

2、也能正好达到设计者所需要实现的目标。在很多情况下,参与人给予真实信息(讲真话)都不满足激励相容约束,在别人都讲真话的时候必然会有人可以通过说谎而得到什么好处。也就是说,通常情况下,在个人经济环境中,在参与性约束条件下(即导致的配置应该是个人理性的),不存在一个有效的分散化的经济机制,能够导致帕累托最优配置,并使人们有动力去显示自己的真实信息,即真实显示偏好和资源的帕累托最优配置不可能同时达到,这时,人们就需要采用分散化决策的方式来进行资源的配置或做出其他的社会经济决策。这样,在制度或规则的制定者不

3、可能了解所有个人信息的情况下,他所要掌握的一个基本原则就是所制定的机制能够给每一个参与者一种激励,使得参与者在追求个人利益的同时也达到了所制定的目标,这就是所谓的激励机制的设计。事实上,任何的机制设计都不得不考虑激励机制问题。许多现实和理论问题也都可归结为激励机制的设计,比如委托——代理人、契约理论、公共财政理论、最优税制设计、垄断企业定价、拍卖等。因而有人把机制设计理论也称为激励理论。下面我们就以机制激励设计理论中一个重要模型——简单化的委托——代理模型为例讨论一下激励机制设立问题。二、激励机制

4、设立原则我们知道,在最优税制设计、垄断企业定价、拍卖、保险公司的收费与赔偿,以及国有企业的委托代理等问题中,毫无例外的都存在道德风险问题,因为,对委托人来说代理人的行动是不可预测的。因而,委托人要如何根据可观测到的信息(资产增值率、利润率、市场占有率、同行业企业家正常利润等)来奖惩代理人,以激励其选择对委托人最有利的行动就成为委托人必须要解决的问题。为此,我们构造以下模型来简单说明。令Y为总产值,亦即委托人的总收益,X是代理人的所有可能的行动(劳动努力程度)的集合,x是X中的一个元素。假定总产值与

5、代理人的劳动力程度高度正相关,这样就有:y=y(x)。当代理人付出劳动时,它需要付出代价(劳动成本)c,并获得收益(报酬)s。当然,代理人的收益和代价(报酬和成本)取决于其劳动表现,这样就有c=c(x),s=s(x)。另外,还应考虑到,为了鼓励代理人的劳动积极性,通常,s还与y有关,因而,代理人收益函数又可表现为:s=s(y)=s[y(x)]。从上述几个函数中可得委托人的效用函数V=y(x)-s(x),而代理人的期望效用函数为U1=s(x)-c(x)。前面我们提到,代理人与委托人的利益是冲突的,因

6、此,除非委托人能够提供给代理人足够的激励,否则代理人不会向委托人希望的那样为他工作。那么委托人要想使自己的期望效用达到最大就会面临来自代理人的两个约束条件,第一个是参与性约束,即代理人接受合同所得的期望效用U1不得小于他不工作时所得的最大期望效用U2,否则合同不被接受;第二个条件则是激励相容约束,即代理人让委托人最满意的努力程度也是给他自己带来最大净收益的努力程度。那么,委托人建立怎样的激励机制才能满足自己的要求呢?我们用一个简化的委托——代理模型对该问题进行简述:首先,代理人工作的得益应不小于其

7、不工作的效用水平,即s[y(x)]-c(x)≥U2(1)最苛刻的委托人会设立这样一种激励机制,使代理人刚好愿意参加工作,即使(1)式中等号成立。显然,最优解x*(能让委托人期望效用V达到最大值V*的x*)可通过求解在(1)式约束下的利润y(x)-s[y(x)]的极大值时得到。这是显而易见的。但是,参与工作的代理人是否愿意按照委托人的意愿付出x*的努力水平委托人还不得而知。代理人很可能没有给与真实的信息,而委托人却又无法直接观察到。委托人为了满足自己的利益则必须设定激励机制使代理人发现他努力工作得

8、到的利益大于偷懒时得到的利益。即激励机制必须满足王妍等:机制设计理论中的激励问题简析s[y(x*)]-c(x*)≥s[y(x)]-c(x)(2)(2)式对于一切的x取值均成立,这样,代理人只要付出x*的努力水平就能得到最大净收益,也就杜绝了代理人偷懒的可能性,从而达到了代理人的个人利益与委托人的目标相一致的愿望,也就形成了一个成功的激励机制。三、激励机制理论与中国经济激励机制设计理论所包含的思想与方法可以帮助我们分析、解释中国经济、政治体制改革中可能出现的许多问题。比如公有制下国营

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