基于多任务委托—代理关系的员工在职培训模型

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1、基于多任务委托—代理关系的员工在职培训模型-1-基于多任务委托——代理关系的员工在职培训模型1田盈1，2蒲勇健1（1.重庆大学经济与工商管理学院，重庆，4000442.重庆师范大学数学与计算机学院，重庆，400047）摘要：讨论了员工不但要进行在职培训，同时也要考虑自己当前工作时员工在职培训的行为机制。首先假设了员工在职培训具有滞后效应，因此，如果企业与员工不能保持长久的合作关系，他们只进行单期博弈，员工将不会在培训中付出努力。如果企业能够与员工保持长久的合作关系，企业与员工进行多期重复博弈，为了谋求更大的未来收益，员工将有可能会

2、在培训中付出努力。同时，研究还表明，在一定条件下，员工在在职培训中的努力程度与员工初始技术水平正相关。关键词：在职培训；多任务；委托——代理；博弈1引言企业员工的人力资本不但是决定企业劳动生产率的关键因素，同时也是影响一个国家及地区竞争力的重要因素。对企业员工在职培训行为进行分析最早源于加里．贝克尔。他认为在完全竞争的劳动力市场情况下，由于员工的特殊人力资本不具有外部性，员工如果离开企业将不能够从中得到任何收益，因此，员工将不会对特殊性在职培训进行投资，也就是说，企业员工的特殊性在职培训成本应全部由企业承担，同时，企业也将享受由此

3、带来的全部收益。反过来，由于通用人力资本具有很强的外部性，在完全竞争劳动力市场情况下，企业支付的工资必须等于员工的边际生产力，否则，员工将会离开该企业。因此，企业不能够分享任何投资收益，也就不会对通用人力资本进行投资。员工由于获得了全部投资收益，也就必须自己承担所有的通用技能培训成本[1]。现实生活中，劳动力市场并非是完全竞争的。阿克莫格鲁（AcemogluD.）等研究了不完全竞争劳动力市场情况下企业的人力资本投资行为。研究表明，在不完全竞争劳动力市场情况下，员工如果选择离开原企业，在重新寻找工作过程中，将会承担很大的搜寻成本。因

4、此，即使企业支付的工资低于其边际生产力，他也有可能接受。这样一来，企业可以通过支付低工资的形式，获得部分人力资本投资的收益。这也解释了为什么在现实生活中有许多企业会对员工的通用技能进行培训[2]-[7]。常春和王一江（ChangC.WangY.）等研究了不对称信息情况下企业的人力资本投资行为。由于员工所在企业与外部企业之间存在信息不对称，即员工所在企业能够充分了解员工的边际生产力，而外部企业则无法对该名员工的边际生产力充分了解。如果该名员工离开原企业，外部企业由于不了解该员工的边际生产力，将会支付给他较低的工资。因此，原企业可以支

5、付该员工低于其边际生产力的工资，从而获得部分通用人力资本投资的收益。在这种情况下，企业也会承担部分员工的通用技能培训成本〔8〕[9][10]。贝可尔的研究假定了特殊性人力资本的获得由企业单方面的投资力度决定。事实上，特殊性人力资本基金项目：教育部高校博士点科研基金（20020611009），教育部人文社会科学研究规划基金（02JA790062）作者简介：田盈，男，1972-，重庆市人，重庆大学博士生，主要研究方向：博弈论与信息经济学蒲勇健，男，1961-，重庆市人，重庆大学博士生导师，主要研究方向：博弈论与信息经济学PDFcrea

6、tedwithpdfFactorytrialversion.pdffactory4>>-2-投资的获得是由企业与员工两方面的努力共同决定的，即一方面企业必须对员工进行特殊性培训，另一方面员工也必须付出相应的努力。因此，如何对员工进行有效激励，使员工能够对人力资本付出最优的努力，也是经济学家研究的重要课题。AcemogluD.等对技能凭证在培训中的作用进行了研究。直觉认为，如果给受训员工颁发技能凭证，就使外部企业能够了解该员工的边际生产力，受训员工会更愿意离开原企业，从而降低了企业人力资本投资的积极性。AcemogluD.的研究则表

7、明，技能凭证能够给予员工一种有效保证，从而促使员工在培训过程中付出自己的努力[11]。我国学者骆品亮等从防范企业与员工的双边道德风险角度对此问题进行了研究。当员工的努力程度是员工的隐藏行动，而人力资本投资产出是企业的私有信息时，员工有可能采取“偷懒”的策略，而企业则可能故意低估人力资本投资的产出，从而导致双边的道德风险问题。基于产出的报酬契约不能诱导员工付出最优的努力水平。而当人力资本的专用性较大或投资的边际成本较小时，采用“晋级或出局”（up-or-out）契约能诱导员工对人力资本采取Pareto有效的投资策略[12][13]。

8、在上述分析里，都隐含地假设了在职培训并不会对员工现有的工作有影响。事实上，员工的在职培训往往是与工作同步进行的。由于员工的精力是有限的，如果他对在职培训的投入较大，那么在工作中就会少付出一些努力。员工必须在这两者之间进行抉择，到底是将更多的精力放在