基于相对价值创造的过度自信代理人激励模型分析

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1、万方数据东北大学硕士学位论文目录参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯65攻读学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯66万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论1．1选题背景第1章绪论根据委托代理理论，由于所有权与经营权相互分离，委托人与代理人之间存在信息不对称，使得委托人难以观察和监督代理人的努力行为，以致难以确定代理人为企业创造的经营业绩是否是最优业绩，因此如何在信息不对称的前提下有效监督经营者的经营行为和努力程度、判断代理人业绩是否真实合理，越来越受到理论界与实务界的关

2、注，而这正是激励模型研究的需要。激励模型设计的视角多种多样，包括公平偏好理论、过度自信、道德风险与逆向选择、动态激励与长短期业绩激励等。其中，过度自信是在行为金融理论学的发展中产生的，它对传统的“理性人”假设提出了挑战，在激励模型设计中意义重大，因此本文选取了过度自信这个视角来研究激励模型。传统的过度自信代理人激励模型研究基本上是以货币薪酬激励为基础，考虑单代理人单任务单目标、单代理人多任务多目标或多代理人多任务多目标的代理模式，以净利润为业绩计量标准，构建激励模型，研究过度自信对委托人收益及代理人努力程度产生的影响。而随着社会经济的发展，企业经营目标已由利润最大化逐

3、步发展为企业价值最大化，进而产生价值创造思想，又随着相对业绩评价的研究，相对价值创造思想随之提出，以相对价值创造业绩计量标准能力性经济增加值替代净利润业绩计量标准受到理论界支持。与此同时，单代理人单任务双目标的代理模式越来越普遍，而关于该代理模式的激励模型研究尚不成熟和完善。另一方面，由于代理人努力水平和非货币收益之间的重要关系，有必要在激励模型设计中引入非货币收益。因此本文在原有模型的基础上结合货币薪酬与非货币收益激励，引入相对价值创造思想与单代理人单任务双目标代理模式对传统的过度自信代理人激励模型做了进一步修正与完善，得到基于相对价值创造的过度自信代理人激励模型研

4、究。1．2研究意义1．2．1理论意义企业价值创造的高低，除了受市场因素、行业环境、社会政策等外部环境不确定因万方数据东北大学硕士学位论文第l章绪论素影响之外，还有很大程度上是取决于代理人的管理能力和努力程度。设计最优薪酬契约以激发代理人的努力积极性、提高代理人为企业业绩的贡献，一直是理论界和实务界关注的重点。本文研究的理论意义主要体现在以下方面：(1)提出合理的业绩计量标准，为激励机制设计的业绩计量选择提供理论支持经营者激励机制是从代理人业绩出发设计，因此代理人的激励效应在很大程度上是取决于业绩计量标准的。现有的业绩计量标准有净利润、经济增加值、能力性经济增加值。净利

5、润因忽略权益资本不能真实反映企业的价值创造而不能满足理论与实务需要，经济增加值虽然真实地反映了企业的价值创造，但没有考虑行业环境等不确定因素的影响，衡量的只是企业的业绩，因而不能反映代理人为企业价值创造的贡献。能力性经济增加值则是以相对价值创造为导向，同时弥补了净利润与经济增加值的缺陷，因此受到理论界和实务界的支持与青睐。而传统的过度自信代理人激励机制都是以净利润为业绩计量标准，显然不再满足理论与实际需要。本文将二者有机结合在一起，在传统的过度自信代理人激励模型研究中提出以相对价值创造业绩计量标准能力性经济增加值反映代理人业绩，设计基于相对价值创造的过度自信代理人激励

6、模型，为激励机制设计的业绩计量标准的选择提供理论支持。(2)构建以货币薪酬与非货币收益相结合的激励模型，进一步证实激励理论激励理论表明委托人在激励机制设计中需同时考虑货币薪酬与非货币收益，然而由于非货币收益不好量化，现有的过度自信代理人激励模型设计都只是以货币薪酬来衡量代理人获得的报酬，而忽略代理人非货币收益对代理人努力程度的影响，或只是对非货币收益作定性研究，而未做进一步的理论证实。本文在构建激励模型时，纳入非货币收益的考虑，重新设计了代理人的激励模型，研究结果进一步证实了激励理论，具有一定的理论研究意义。(3)修正和完善过度自信代理人激励模型，为优化激励机制设计提

7、供理论帮助首先，通过引入相对价值创造和非货币收益修正传统的过度自信代理人单目标激励模型，研究模型结果得到了一些不同于往的重要结论，为单代理人单任务单目标代理模式的激励机制设计的理论研究做了进一步贡献。其次，由于目前关于单代理人单任务双目标代理模式的激励模型研究尚不成熟和完善，本文对其做进一步研究和完善，构建了基于相对价值创造的过度自信代理人双目标存在冲突与不存在冲突的这一系列新的激励模型，研究模型结果，得到一些重要的结论，为单代理人单任务双目标代理模式的激励机制设计的理论研究提供了参考价值。．，，L．⋯万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论1．2．2