浅析信息不对称环境下的劳动雇佣关系_1

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1、浅析信息不对称环境下的劳动雇佣关系三、雇主与雇员之间的合作博弈如果雇佣关系是一个不完备的合同，那么雇主和雇员是依靠什么机制来避免或解决潜在的争端，或机会主义行为的呢？我们知道，如果欺骗、违约无利可图，那就不会欺骗违约，对策论里关于重复博弈的分析告诉我们，欺骗行为在重复交易的环境里很难有利可图，因为在重复交易里，欺骗将受到惩罚，而合作将得到报答。因此，雇主与雇员冲突解决的关键在于个人是否愿意选择合作。合作博弈之所以有利于解决“偷懒”或背叛行为是因为：第一，它有利于解决合作对手的“信息隐匿”问题。在一次

2、性博弈关系中，任何一方都从个人利益出发，隐匿对个人不利的信息，披露对个人有利的信息，而另一方又无法对所观察到的行为进行检验和甄别，这就使“信息隐匿”成为可能。雇主与雇员在一段时间博弈关系的重复推进中，任何一方通过各种途径暴露出来的信息会越来越多，通过时间检验每人信息“真面目”的机会也越来越多，进而使任何一方隐匿信息的成本越来越高，这样，从观察、判断到了解对方行为的真实动机也就变得越来越容易。第二，合作博弈是建立在重复博弈形成的“长期关系”基础上的，使得任何一方运用报复性策略来惩罚背叛者变得可信和可行

3、。在动态重复博弈中，个人的任何一种行为都会得到一种回报，通过这种未来的回报约束个人的现期行为，这就成为长期关系形成的一种有效的约束力。如果背叛者在没有得到相应的回报之前就可以退出，那么回报行为就无法实施，致使合作博弈的约束力弱化。因此，只有未来的回报才能约束个人的现期行为，即只有在重复博弈的长期关系才能实现对个人行为的未来回报。在假定个人追求自身利益最大化条件下，个人愿意选择合作的动机取决于两个方面：一是双方合作所带来的收益要超过背叛所带来的收益；二是合作的实现机制。在非合作博弈的“囚徒困境”中，由

4、于双方合作的收益大于背叛的收益，所以，双方都会有合作动机。问题是，当一方选择合作时，对方可能选择背叛，其结果是选择合作的一方不如选择背叛更为有利。因此，合作的实现机制是个人愿意选择合作的关键。促使合作可能出现的另一个基本条件是双方对未来的看法。个人对未来价值的判断反映在下一步博弈收益与前一步博弈收益的比较上。促进人们由非合作博弈转向合作博弈的条件在于双方对预期收益的考虑，即双方对选择与退出合作的成本与收益比较。在假定收益一定条件下，当双方合作的成本大于退出成本时，人们就会选择退出。只有当双方合作的成

5、本小于退出成本时，人们才可能会选择合作。因此，要促进人们的相互合作，一个最基本的条件是提高退出成本。在西方社会，雇主与雇员已经意识到，双方都必须加入到企业之中，通过长期的合作，把企业这块“馅饼”做大，使各自的回报都得以实现。进一步分析，雇主追求的目标是企业利润，雇员追求的目标则是稳定的职位保障、较高的工资、独立的人格、较高的生活工作质量，尤其是在当前中国劳动力供过于求的市场环境条件下，大多数雇员第一需求目标是经济、安全保障，这一目标的实现则更需要企业的生存和发展。正因如此，雇佣双方应采取合作的态度。

6、四、改善劳动力市场的信息不对称性劳动雇佣的长期关系有助于雇员学习、掌握企业的专门技术，各个企业也有其特有的生产技术或组织环境，它要求职工掌握企业的特殊技术。假如雇佣关系是短暂的，雇员便没有学习企业特殊技术的积极性，因为这种特殊技术在企业外变成为废物，掌握这种特殊技术并不能提高他在劳动市场上的地位。同样，雇主也不愿投资培训雇员，在短暂雇佣关系里，今天培训了一个员工，明天还不知道他还在不在本单位工作，这样，在人力资本上的投资便很难回收。不仅如此，长期雇佣关系还有助于雇主发现雇员的能力及其对企业的贡献，因

7、此，劳动雇佣关系便具有长期性。但劳动雇佣合同的这一长期性，又使得顾主和雇员的博弈不可能经常重复发生，通过重复博弈解决顾主与雇员的冲突变得实际不可行。因此，要从根本上解决雇主与雇员的矛盾冲突，只有尽力改善劳动力市场这一特殊的信息不对称环境，增加雇主与雇员双方的信息供给。理论依据契约后委托人(雇主)的关键工作则是设计一种激励合同，以诱使代理人从自身利益出发选择对委托人最有利的行动，这就出现了“信号显示”和“激励机制”问题。1.信号显示。不掌握信息的一方有时也有积极性将信息暴露出来。优秀特性因为低劣特性的

8、假冒而无法得到承认，为了不被埋没，优秀特性会设法向交易对方标榜自己的优越性，从而得到较高的报酬。例如，能力强的人可以通过教育获得较高的学位来向雇佣单位表明其能力，优质产品可以提供保修保退等服务而与劣质产品拉开距离。这些行为叫做发信号。一般情况下，雇主通过雇员不同的教育程度支付工资，这应该是一种均衡，也没有效率的损失。但问题是，毕业文凭基本上是作为一种有缺陷的衡量工作能力的尺度和信号而不是作为获得技能的证据，与其他所有市场信号一样，以大学文凭作为衡量尺度也会带来“统计歧