审核机制下的激励模型II,道德风险解析.doc

审核机制下的激励模型（II）：道德风险 1．引言 现代激励理论处理基于不对称信息的当事人之间目标不一致问题，尽管我们通常将其称为代理人的激励约束问题，常见的文献[1]-[3]中考虑更多的是对代理人的激励问题，而将约束问题仅仅表述为参与约束与激励相容约束，实际上这只是为代理人的效用集合设置了下限，而对其上限的处理则依赖于委托人效用最大化的目标函数。之所以这样做，主要源于不对称信息造成的对代理人行为监控的困难。然而，困难并不意味不能实现，实施一定程度的监控手段是完全可行的，尤其当单纯激励的成本已经极为高昂时，对代理人的激励将导致资源配置的严重扭曲，此时以审核机制的形式对代理人效用的上限加以约束，有可能成为一种较低代价的实现方式。 激励理论文献中对于审核机制的研究由来已久，Baiman和Demski (1980)[4]首先在委托代理框架下构建了审核战略，基于信息在补偿和决策方面的作用，分析其在公司绩效评价与控制系统中的应用。Ronald（1986）[5] 描述了当随机审核机制可行时，最优审核策略是具有低尾（lower-tailed）特性，指出只有当产出低于某个临界值时，对代理人进行审核才是有效率的。Border和Sobel（1987）[6] 研究了审计概率与代理人财富值之间的关系，证明了在Spence-Mirrlees条件得不到满足时，随着类型数量的增加激励问题会逐渐恶化。Demougin和Fluet（2001）[7]讨论了激励与监督的替代关系，指出在风险中性和有限责任下，当代理人责任约束放松或监督成本上升，委托人就会使用较低的监督与较高的激励强度。此外，John（1980）[8]分析了利率合同中金融报告与审计的作用，Mookherjee和Png（1989）[9]分析了保险合同中的审核问题。 本文考虑激励理论中的道德风险问题，与上述文献不同之处在于，我们更关注于效率损失与租金支付，更侧重于审核机制的必要性而非可行性。针对离散情形和连续情形，我们假设存在一种审核机制，即委托人能通过审核手段来判断代理人是否努力，并对偷懒者进行惩罚，或者更为准确的确定其努力程度，以激励其努力并给予补偿。我们可以把前者看作惩戒机制，后者看作一种确认机制，两者都能够有效率的降低不确定信息带来的损失。 2．基本模型 2.1离散情形 我们首先考虑一个离散的道德风险模型。代理人具有两个可能的努力水平，付出努力降低代理人的效用，相应于努力水平，负效用水平分别为和。代理人获得转移支付为，假定其效用函数为V-N-M形式，即，其中，，注意求解过程中我们会用到的反函数，而相应的，。代理人生产单位商品，委托人从中得效用，满足，，。即该商品的边际价值为正，且随其数量增加而严格递减。 假定生产过程具有随机性，努力水平以概率的形式影响生产，即生产水平取值为和， ，努力影响生产的概率分布，，，，可见努力在一阶随机占优的意义上提高产出。由于代理人的行为无法直接被委托人观测到，委托人只能在可以观测和验证的生产水平上提供补偿，和为相应于和的补偿，那么风险中性的委托人期望效用为：当 （1） 当 （2） 通常情况下，委托人希望激励代理人努力工作，这要求（1）（2）。 假定将代理人的保留效用标准化为0，那么其参与约束为 （） （3） 注意这里我们忽略代理人偷懒时的参与约束，因为这本不是我们激励的目标。 首先考虑信息对称情况，那么委托人的规划问题即在（3）的约束下求（1）的最大化。简单的对和进行优化可以得出 （4） 此时参与约束是紧的，代理人获得的补偿刚好抵消努力带来的负效用，而且最优的和是相等的，这意味着代理人得到了完全的保险。回过头来看（1）和（2）的比较，实质上就是比较努力的期望收益与激励成本。 现在考虑信息不对称情形，由于委托人难以确定代理人是否努力，就产生了代理人的道德风险问题：代理人会采取偷懒这样的机会主义行为，这就要求必须满足以下的激励相容约束： （） （5） 此时委托人的规划问题即为在（3）和（5）的约束下求（1）的最大化。 在代理人风险中性与无限责任下，委托人仍能够实现最优的配置，此时参与约束和激励相容约束都是紧的，我们令，可以解得： （6） （7） 这意味着产量高的话代理人会受到奖励，产量低的话会受到惩罚，对应的净效用分别大于和小于0。这一情形的极端的例子是，当转移支付为，，其中是产出实现以前代理人对委托人的预先支付，容易得出这一支付值为，这就相当于代理人拥有了利润的剩余索取权，也即委托人将产权卖给了代理人。 然而，有限责任(Limited Liability)下委托人的配置效率恶化。给定代理人的转移支付大于一定的外