企业经营委托代理关系中激励约束与参与约束研究

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1、企业经营委托代理关系中激励约束与参与约束研究 :基于委托——代理理论对企业经营中企业(企业主)和职业经理人之间的委托代理关系中的激励约束与参与约束进行若干拓展研究,与参与约束(IR)相比,激励约束(IC)更为重要,一个机制不满足激励约束,那将是一个无效机制,企业(企业主)要想提高企业的运营业绩,就必须通过相应的激励措施来渗透是职业经理人努力工作,使“道德风险”得以抑制。  关键词:委托代理;激励约束;参与约束;职业经理人  引言  职业经理人,是指在一个所有权、法人财产权和经营权分离的企业中承担法人财产的保值

2、增值责任,全面负责企业经营管理,对法人财产拥有绝对经营权和管理权,由企业(企业主)在职业经理人市场中聘任,而其自身以受薪、股票期权等为获得报酬主要方式的职业化企业经营管理专家。职业经理人作为一种职业,对企业主的增值和企业主企业的发展有重要的作用。  由于职业经理人经营具有委托性,因而利用委托代理理论来分析企业经营中职业经理人和企业(企业主)之间的委托—代理关系。文献[1]运用委托代理理论,讨论了第三方物流中物流服务外包方与物流服务提供方之间的委托代理关系,分析了非对称信息下第三方物流的委托代理问题及最优化激励

3、选择问题,探讨了第三方物流最优激励合同的影响因素。文献[2~4]运用委托代理理论分析了工程监理制中业主与工程师之间的委托——代理关系。文献[5]利用“合作博弈”的思想,把企业当做一个系统进行研究,提出基于企业价值的经营者激励模型,指出存在着物质资本所有者和人力资本所有者在企业价值最大化为目标函数条件下的最优解。由于职业经理人是西方舶来品,在我国企业经营中的发展不是很完备,在实际操作中存在一定的问题,存在不满足委托——代理模型中激励相容约束(IC)和参与约束(IR)的情况。本文基于委托代理理论的特征,对职业经理

4、人和企业(企业主)之间委托——代理模型中IC和IR进行研究,通过研究来揭示造成目前我国职业经理人经营力度不够等问题的根本原因。  1.职业经理人和企业(企业主)之间的委托代理模型  根据1987年Holmstrom和Milgrom的基于分布函数的参数化方法模型,构造职业经理人与企业(企业主)之间的委托——代理模型[6]。  假设1职业经理人的工作成果为π,有不确定性,即他的产出不仅是由自身努力水平e(e是一个一维连续变量)决定,同时还有不受职业经理人和企业(企业主)控制的外界客观条件,即外生随机变量θ来共同决

5、定。  假设2企业(企业主)可以选择报酬函数。  假设3假定企业(企业主)是风险中性的,职业经理人是风险规避的。  分析在这些假定条件下的委托代理博弈模型。设职业经理人的产出函数π与努力水平e成线性关系:π=e+θ,其中θ是均值为0,方差等于σ2的正态分布随机变量,代表外生的不确定性因素。因此E(π)=E(e+θ)=e,Var(π)=σ2,式中E(π),Var(π)分别为π的期望值和方差,假设两人之间采用了线性合同:s(π)=α+βπ,其中s(π)是职业经理人的总报酬,α是职业经理人的固定收入(与π无关),β

6、是职业经理人分享的产出份额,即报酬激励强度系数。β=0意味着职业经理人不承担任何风险,β=1意味着职业经理人承担全部风险。假定企业(企业主)V-N-M期望效用函数为v(π-s(π)),企业(企业主)是风险中性的,给定s(π)=α+βπ,企业(企业主)的期望效用等于期望收入:  E[V(π-S(π))]=E(π-α-βπ)=-α+E[(1-β)π]=-α+(1-β)e(1)  假定职业经理人的效用函数具有风险规避特征,即u=-e-ρω,其中ρ是绝对风险规避度量,ω是实际货币收入。职业经理人努力的成本c(e)=b

7、e2/2,b代表成本系数,b越大,则同样的努力e带来的负效用越大。由于职业经理人是风险规避的,确定性等价收入等于随机收入的均值减去风险成本。故确定性等价收入为:  E(ω)-ρβ2σ2/2=α+βe-ρβ2σ2/2-be2/2(2)  其中,E(ω)是职业经理人的期望收入,ρβ2σ2/2是职业经理人的风险成本,当β=0时,职业经理人的风险成本为0。考虑职业经理人有正值的机会成本,令ω为职业经理人的保留收入水平,如果职业经理人的确定性等价收入小于ω,职业经理人将不会接受经营委托。因此,职业经理人的参与约束表示为

8、:  α+βe-ρβ2σ2/2-be2/2≥ω(IR)  而IC分为信息对称和信息不对称两种情况。  1.1信息对称情况  在信息对称情况下,企业(企业主)可以观测到职业经理人的努力水平e,此时IC不起作用,任何水平的e都可以通过满足IR的强制经营合同s(π)实现。此时,企业(企业主)的问题是确定线性合同的参数α,β和职业经理人的行为e来实现自己的期望效用最大化。最优化问题的模型为:  maxα,β

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