内容型激励理论的不足及改进论文

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1、内容型激励理论的不足及改进论文内容摘要:内容型激励理论是激励理论的基础和根本。本文应用博弈论思想进行激励过程的分析,指出内容型激励理论的不足,提出解决内容型激励中三大难点的策略:激励博弈中信息不对称的消减、代理人需求的有效补偿和代理人需求的主动激发。关键词:激励博弈信息不对称需求补偿需求主动激发博弈论是研究决策主体在给定信息结构下如何决策以求最大化效用,以及不同决策主体之间决策的均衡。博弈论由三个基本要素组成:决策主体(player),又可以译为参与人或局中人;给定的信息结构,可以理解为参与人可选择的策略和行动空间,又叫策略集;效用(util

2、ity),是可以定义或量化的参与人的利益.freele);在大多数时候,内容型激励博弈双方的这种博弈属于合作式的博弈,双方都追求一种双赢的结局,但也往往存在着非合作式博弈的情况。例如,委托人在得知代理人的真正需求后,在权衡效用后有可能不愿意拿出相应激励物完全满足代理人的需求,从而采取降低激励物标准的策略。(二)内容型激励博弈扩展模型内容型激励是以代理人确认自身需求为博弈开局。代理人确认自身需求有两种情况:一是代理人能够确认自身需求;二是代理人不能够确认自身需求。以此两种不同的博弈开局,激励博弈双方可采取不同的博弈策略,并且不同的策略选择对应着

3、不同的效用组合,由此便构建了两种不同的激励博弈局。1.代理人能够确认自身需求。代理人作为理性人时,是能够明确认知自己需求的。图1的模型模拟了代理人能够确认自身需求时委托人和代理人之间的博弈过程。如图1所示,代理人首先选择是否向委托人传递自己的需求信息。委托人根据代理人是否选择传递自己的需求信息而采取不同的策略。当代理人主动传递需求信息时,委托人可采取三种行动策略,分别为:完全满足代理人需求、部分满足代理人需求和不满足代理人需求。当然双方在三种情况下的收益也是不一样的,完全满足代理人的需求时双方收益最高,部分满足代理人需求的双方收益次之,而不满

4、足代理人需求的双方收益最小,更有可能产生负效应即代理人心理产生不满而采取消极行为致使委托人利益受损。当代理人不向委托人传递需求信息时,委托人可采取两种行动策略,分别为试探性满足代理人的需求和不采取任何行动。当委托人不采取任何行动时,双方都无任何额外收益。当委托人试探性满足代理人的需求时,代理人可选择接受激励和不接受激励,当代理人选择接受激励时双方的收益较高(仅次于完全满足代理人需求的情况)。当代理人选择不接受激励时双方的收益也都为正数,因为委托人激励代理人,代理人虽然拒绝了激励,但在精神上还是得到了一定的满足,因而会努力工作,而使双方的收益略

5、有提高。从对图1所分析的情况来看,双方选择完全合作博弈(委托人得知代理人的需求后完全满足其需求)最好。但很多时候,委托人不可能完全满足代理人的需求,因为委托人所拥有的激励资源(稀缺资源)是有限的,满足不了代理人的需求。另外,委托人可以认为代理人的需求已超出了其实际价值,不值得去完全满足。2.代理人不能够确认自身需求。代理人作为非理性人时,是不能够明确认知自己需求的。图2的模型模拟了代理人不能够确认自身需求时委托人和代理人之间的博弈过程。如图2所示,代理人首先选择是否向委托人传递自己不能确认需求的信息。委托人根据代理人是否选择传递自己不能确认需

6、求的信息而采取不同的策略。当代理人主动传递不能确认需求信息时,委托人可采取两种行动策略,分别为主动激发和无行动。当委托人采取无行动策略时,双方都无任何额外收益。当委托人采取主动激发策略时,代理人有三种行动策略:接受、不完全接受和不接受。在这三种行动策略中,代理人采取接受和不完全接受策略的概率较高。因为代理人作为非理性人,不知自身的真正需求,当有激励时,只要有一定的吸引力,代理人便会主动接受之。代理人虽接受,但对其的激励性并不是最高的,不如代理人得到自身真正需求的激励物时激励程度高,故而双方的收益相对较高,为(8,8)和(5,5),而不如图1中

7、完全满足情况下双方的收益(10,10)高。当代理人不传递不能确认需求信息时,委托人也可采取两种行动策略,分别为试探性满足和无行动。当委托人采取无行动策略时,双方都无任何额外收益。当委托人采取试探性满足策略时,代理人有三种行动策略:接受、不完全接受和不接受。在这三种行动策略中,代理人采取接受和不完全接受策略的概率较高。其原因与上述采取主动激发策略时一致。博弈论视角下内容型激励的难点及解决对策通过上述的内容型激励博弈扩展分析,可以发现内容型激励的三大难点,分别是:激励博弈中信息的不对称、代理人需求的有效补偿和代理人需求的有效主动激发。如要使现实管

8、理实践中的激励达到较好效果,则要重点解决好上述三大难点。(一)激励博弈中信息不对称的消减内容型激励博弈双方存在着明显的信息不对称。这种信息不对称现象在激励过程中有多

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