机制设计理论与中国经济问题论文

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1、机制设计理论与中国经济问题论文.freelesMirrlees)找到了能更彻底地解决最优所得税问题的办法。米尔利斯很快认识到他的方法能被应用到很多其它的类似问题。这已经成为现代关于复杂信息和激励问题分析的一个重要组成部分。米尔利斯的方法在不能观测到其他代理人行为的情况下尤为有价值,即所谓的道德风险。要回避由于非对称信息所产生的道德风险,关键是要设计一些最优的契约或机制。2.所得税。很久以来,哲学家、经济学家和政治学家一直在研究所得税原理,不同的公平原理决定了税收结构。在20世纪40年代中期,维克里分析中强调累进税率安排将会影响个人努力工作的积极性,因此他重新定义这

2、个问题时注意到了以下两个方面:激励问题——每个个人在选择工作努力程度时会考虑税收安排,非对称信息——实际上个人的生产力对政府来说是未知的,他定义了解决的总原则,但并未成功地掌握其精确因素。直到25年后,这个问题才被米尔利斯重新考虑,他通过建立一个范例(样本),来分析具有广效性的以非对称信息为主要组成部分的经济纠纷,解决了这一问题。米尔利斯定义了一个严格的条件(单一交叉点),大大简化了问题,使问题有可能解决。他的分析中含有揭示原则——一个普遍原则的萌芽思想。根据这一原理,在非对称信息条件下的激励问题能从相对有限的分配机制集合中找到解决方法,这种分配机制能导致个人在不

3、与自身利益冲突的情况下暴露出真实的私人信息。通过这一机制,制定最佳条约以及对激励问题的其它解决办法变得容易多了。3.道德风险。在经济活动中,往往存在着这样的现象,即某些人在最大限度地增进自身利益时,往往作出不利于他人的行动。这就是所谓的道德风险。如保险业存在显著的问题是被保物品的损坏不仅仅依赖于天气、偷盗这些外部因素,而且依赖于投保人对被保物品的管理,这一点使保险公司付出了昂贵代价。健康和残疾保险等社会保障体系中也出现类似问题。保险项目会加大风险承担并影响到个人管理被保物品的办法。在分析这些所谓的道德风险问题时面临的主要困难与维克里强调,米尔利斯解决的所得税问题很

4、类似。20世纪70年代中期,通过简化问题定义,米尔利斯为日益有力的分析铺平了道路。他注意到代理人的行为间接暗示了对可能发生的各种结果可能性的选择。因此,最佳补偿协议的条件提供了代理人选择可能性信息及保险保护必须被限制在一定范围以提供代理商合适的激励因素。在设计激励方案时,委托人必须考虑激励代理人的成本与委托人利益的一致性。代理人对处罚的敏感度越高,代理人对结果选择的信息量越大,成本越低。合约中规定,代理人承担不受欢迎结果的部分成本或者获取令人满意结果中的部分利润。投保人像保管未保险物品一样保管被保险物品,执行者像管理自己的公司一样管理公司。4.拍卖。拍卖的基本功能

5、有两个:一是提示信息,一是减少代理成本。非对称性也是拍卖的一个重要组成部分。拍卖时,潜在的购买者对出售的财产或权力了解不多。1961年、1962年维克里在两篇论文中分析了不同类型拍卖的特点。维克里根据治理交易的制度规则,把拍卖分成四种类型:英式拍卖、荷兰式拍卖、第一价格拍卖和第二价格拍卖(即次高价拍卖)。他着重研究了现在被称为维克里拍卖的次高价拍卖。在这种拍卖中,物品根据封闭价被拍卖。出价最高者以次高价购买拍卖品。这是一种能引出个人真实意愿的机制实例。如果出价比自己所愿支付的更高价格,一个人需冒其他人也同样行为的风险,则不得不亏本购买拍卖品。相反,如果一个人出比自

6、己愿意支付的低的价格,他冒着也许其他人能比他自己所愿意支付的更低价格购得拍卖品。因此,在此类型拍卖中,真实报价对个人最为有利。这种拍卖具有更高的社会效率。维克里的分析不仅仅对拍卖理论有着重要意义,并且为设计能提供社会激励的资源分配机制带来了深入的洞察力。詹姆斯·米尔利斯和威廉·维克里共同荣获了1996年诺贝尔经济学奖,奖励他们在非对称信息条件下的激励理论领域作出的重要贡献。下面分别介绍他们的主要理论贡献。二.经济中的非对称信息以及相关问题在劳动力市场中,雇主和雇员的信息是非对称的。雇主无法了解雇员能力的信息,只能根据雇员的社会平均能力制订工资标准,导致雇员的“逆向

7、选择”,直接造成高能力的雇员离职,公司多为低素质雇员,给公司造成一定损失,不能实现资源配置的帕累托效率,甚至会造成“低素质员工驱逐高素质员工”的现象。为了改变这种状况,公司必须选择某些易于辨别的信息。目前,教育水平作为显示能力的主要信息之一,即不同能力的个人接受教育的成本不同,高素质人才通过选择接受教育把自己与低素质人才区分开,但教育成本与能力具有非相关性,低素质的人才可以模仿高素质人才选择相同的教育水平,从而使教育水平信息失真,导致“逆向选择”。信息甄别成为解决“逆向选择”的关键。这方面的研究和理论在模型上虽有重大进展,但它的实证性有待继续测定。非对称信息在产品

8、市场中的表

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