委托代理关系中激励约束机制设计

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1、委托代理关系中激励约束机制设计  摘要:通过分析委托代理关系中委托人与代理人之间的信息不对称,提出拥有信息优势的代理人容易产生信息寻租行为,为了减少信息租金,委托人需要设计激励约束机制,降低交易成本,增加收益,揭示了委托代理关系的核心是设计激励约束机制从而减少信息租金问题。文章在回顾信息经济学中逆向选择理论的基础上,重点探讨信息甄别模型,提出了委托代理关系中激励约束机制设计的基本思路,补充了委托代理中机制设计理论,为金融业、保险业、银行业等的发展提供了理论指导。关键词:委托代理关系激励约束机制信息甄别模型中图分类号:F208文献标识码:A文章编号:1004-491

2、4(2013)05-023-038委托代理关系是在信息不对称的条件下产生的,信息不对称是经济现象的常态,委托代理关系的处理必然成为经济活动中不可回避的问题。一般来讲,拥有私人信息的一方称之为代理人,不拥有私人信息的一方称之为委托人,代理人利用自己的私有信息赚取的利益称之为信息租金。信息经济学研究表明,委托代理关系中普遍存在信息租金,为了得到更多的信息租金,往往会出现逆向选择,逆向选择是指事前不对称,而逆向选择的解决则主要依赖于设计合适有效的激励约束机制,诱使代理人说出“真话”,减少信息租金,从而减少委托人的损失。本文通过归纳梳理信息经济学的相关研究成果,试图提出委

3、托代理关系中激励约束机制设计的基本思路。一、委托代理关系的核心问题信息经济学中的委托代理关系,与现实生活中的委托代理关系是不一致的,它是指任何一种涉及非对称信息的交易,交易中拥有信息优势的一方称为代理人,另一方称为委托人。拥有信息优势的一方,为了赚取信息租金,经常隐瞒自己的能力,低能力者谎报自己是高能力,这种发生在签约前的信息不对称,称之为事前不对称即逆向选择。在逆向选择中,若委托人没有清晰的辨别机制,会使自己的利益受到损失,因此能够设计出清晰的辨别机制,辨别代理人的真实能力类型,有利于委托人减少信息租金,减少交易成本,获得利益。由此可见,逆向选择中的主要研究工作

4、就是设计出清晰的机制,解决信息租金问题。8从委托人的角度来看,委托人一般是经济活动的发起者,关注成本与收益,因此,设计的辨别机制时,应满足“约束”的特征:低能力者不能谎报自己的能力类型,获得高收入,高能力者也不会谎报自己的能力类型,获得低收入;从代理人角度来看,代理人一般是经济活动的参与者,关注收入,因此设计辨别机制时,应满足“激励”的特征:高能力与低能力代理人都能得到与之能力相匹配的收入。总的来说,事前不对称的经济活动中,代理人只有选择或是拒绝的权利,由于代理人是拥有信息优势的一方,也是信息寻租的一方,为了减少信息租金,委托人应该设计出既具有激励性又具有约束性的

5、机制,供代理人选择。特别指出的是,信息租金不可能完全消失,只能减少,若是信息租金完全消失,代理人将会失去参与活动的积极性。二、委托代理关系中激励约束机制设计的相关理论研究事前的逆向选择模型又属于隐藏信息模型,逆向选择模型进一步可分为信号甄别模型和信号发送模型,下面简单概括一下:(一)信息甄别模型8信息甄别模型是指不具有信息优势的一方提出合同菜单,以甄别具有信息优势一方的不同类型,是一个机制设计问题。解决此类问题的困难是委托人有多种机制可供代理人选择。克服该困难的法宝是显示原理,这个原理的含义是:对有信息优势的一方可能具有的每种类型只考虑一种合同,但要使每种类型的代

6、理人都能选择到合适自己的合同。也就是说,只要考虑能诱使代理人说真话的合同,就可以实现其他复杂合同能够实现的结果。根据这个原理,最优信息甄别合同问题就简化成了一个增加了激励相容约束(Spence-Mirrlees单交条件)的标准合同问题。它的解是次佳(Scend-best)的,因为,为了甄别,必须向高能力代理人支付较高信息租金,而为了减少租金支付,就会有配置扭曲。信息甄别模型被应用较多的是代理人有两种类型的简单情形:高能力代理人和低能力代理人。如:信贷配给的研究(StiglitzandWeiss,1981)、最优所得税的研究(Mirrlees,1971,1986)、

7、隐性劳动合同的研究(Azariadis,1983;Chari,1983;GreenandKahn,1983;GrossmanandHart,1983)以及规则的研究(BaronandMyerson,1982;LaffontandTirole,1986)。(二)信息发送模型信息发送模型考虑有信息优势的一方,通过合同的提供或签约阶段前的观察行动,来传递部分私人信息给另一方的信号。一个简单的例子就是企业雇主与雇员的关系:雇员知道自己的能力,雇主不知道;为了显示自己的能力,雇员选择接受教育的水平;雇主根据雇员的受教育水平支付工资,这就是典型的Spence(1973)的教育

8、信号模型。

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