努力互补效应、非合作博弈与创业努力策略选择

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1、努力互补效应、非合作博弈与创业努力策略选择摘要：创业投资者和创业企业家之间的博弈贯穿于创业企业发展的整个过程，创业融资的过程通常是多次行为博弈。文章引入创业企业家与创业投资者的努力互补效应进行分析，通过研究发现：在一次性博弈或者有限次重复博弈中，创业企业家和投资者会依据分配系数选择相应的策略组合，且无论分配系数为何值都不能使创业企业家和投资者同时以集体利益最大为准则选择各自的努力水平。在无限次重复博弈中，创业企业家与投资者会依据不同的贴现因子和不同的分配系数进行策略选择，此时则可以促使创业投资者与企业家均依据集体收益最

2、大化原则选择努力水平。关键词：创业企业；努力互补；非合作博弈；收益分配中图分类号：F2722文献标志码：A文章编号：1008583102006008创业企业拥有两种企业家资源：创业企业家和创业投令Y者，它们是创业企业价值创造和成长的基础。自Modigliani和Miller［l］以来，委托一代理理论［2］、信息不完全理论与控制权理论等理论为研宄创业企业家与投资者之间的关系提供了理论基础和新的视角［3］。Timmons等认为对于创业企业而言，创业企业家与投资者的合作关系比资金更重要［4］。创业企业能否获得成功，很大程度上

3、取决于创业企业家与投资者之间的合作：创业企业家在市场推广、产品开发与创新精神等方面具有优势，创业投资者则在企业的财务管理、融资、策略规划以及与外部金融机构的良好关系等方面具有优势。因此，创业投资者与创业企业家在创业企业价值创造和成长的基础上，两者互补的努力水平将决定创业企业的价值和成长。基于创业企业家与创业投资者努力水平互补的基础，满足创业投资者与企业家共同的收益要求和分配会决定创业企业的生存与发展。能否依据创业企业家和投资者的努力水平，设计出能让双方都满意的收益分配方案是决定创业企业能否生存与发展的重要因素。国内学者

4、张延锋等［5］、顾新等［6］以及李富昌和王勇［7］使用博弈论方法分析了企业在收益分配方面的设计策略。白少布等根据供应链融资运作中企业间的合作关系，建立了不同主体无风险合约模型，研究了银行和企业对贷款额度与利率的承受范围，分析了供应链融资参与主体间的无风险合约达成条件，提出了企业努力水平与贷款利率、贷款额度之间的激励关系［8］。虽然创业投资对经济发展存在极大的促进效应，但由于管理规范与信用风险等方面存在较大的问题，使创业企业难以使用传统渠道进行融资。在创业企业融资过程中，创业企业家和创业投资者的博弈行为贯穿创业企业发展的

5、全过程，所以双方的支付和收益就是一个主要的博弈过程。而每次的支付与努力水平有密切联系，收益与分配方案紧密相关，并且创业融资的过程通常不是一次行为的博弈，而是多次行为的博弈，每一次融资均可以看作新一轮博弈的开始［9］。对此进行系统性分析的文献较少，而且还没有文献通过引入创业企业家与创业投资者的努力互补效应进行分析。本文通过对创业企业家与创业投资者在不同努力水平策略所获得的收益进行对比分析，从一次博弈、有限次重复博弈和无限次重复博弈三个角度分析组织不能达到帕累托最优解的原因，并找到合理分配系数的分布区间，为创业企业的收益分

6、配研究提供参考，以求实现社会总收益最大化。一、创业企业家和创业投资者不同努力的模型设定模型假设为了便于对创业企业家和创业投资者双方的行为选择过程进行研究，借鉴党兴华［10］的理论模型给出以下假设。假设1:创业企业由创业投资者和创业企业家两部分组成，并且企业的收益、产出与二者的努力水平存在着密切的关系。所以下文为了方便讨论，我们假设创业企业的产出水平函数是线性函数，即Y=(xel•d+s。其中，el是创业企业家E的努力水平，e2是创业投资者I的努力水平，S为均值为0、方差为的独立同分布正态随机变量，表示外生不确定性，ot

7、是创业投资者与创业企业家的合作系数，即创业投资者与创业企业家努力水平的互补效应。假设2:创业投资者与创业企业家都依据收益分配方式选择合理的努力水平。创业投资者与创业企业家的努力成本与发布成本相等。其中，努力成本与发布成本的函数分别为CE=05e21与CI=05e22o假设3:创业投资者I与创业企业家E—同分享创业收益。为方便讨论，假设无息无税，创业企业收益仅由创业投资者与创业企业家分配，且创业企业家的创业收益分配系数为P，且0＜於1。利益最大化的静态模型创业企业家与创业投资者均可以通过非合作努力，即不考虑集体利益，仅考

8、虑个人利益的努力和合作努力，即同时考虑创投双方收益水平的努力等两个方面来选择努力水平。下面对不同选择的努力水平进行讨论。创业投资者和创业企业家都以非合作努力参与博弈。创业者E的期望收益是7L=P(xel•e2-05e21,其最优化的努力水平为e*l=3a2p2e24；创业投资者I的期望收益7il=ael-e2-05e22,最优化下