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文檔簡介
1、中國國有企業(yè)代理成本的實證分析【原文出處】經(jīng)濟研究【原刊地名】京【原刊期號】200311【原刊頁號】4253【分 類 號】F31【分 類 名】工業(yè)企業(yè)管理【復(fù)印期號】200402【標(biāo)題注釋】本文是福特基金會“公共政策研究項目”之“中國國有企業(yè)的激勵與交易成本”研究項目中的主要成果。感謝福特基金會“公共政策研究項目”的資助。在本文的研究與寫作過程中,作者得到了Queens大學(xué)C. Ferrall教授的熱情指導(dǎo)以及北京大學(xué)姚洋教授的數(shù)據(jù)幫助,謹(jǐn)致謝忱。北京大學(xué)中國經(jīng)濟研究中心蔣承、彭云峰同學(xué)參加過討論,并貢獻過有益的建議。在此一并致謝。文中錯誤全歸于作者。【作 者】平新喬/范瑛/郝朝艷【作者簡介】
2、平新喬,范瑛,郝朝艷,北京大學(xué)中國經(jīng)濟研究中心100871【內(nèi)容提要】我們運用“2002年國有企業(yè)改制調(diào)查”中的激勵工資數(shù)據(jù),按Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno的最大似然估計模擬程序,對中國國有企業(yè)代理成本的規(guī)模、原因做了估計與分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),中國國有企業(yè)的代理成本,相當(dāng)于6070的利潤潛力。也就是說,在現(xiàn)存的國有企業(yè)體制下,代理成本使企業(yè)效率只達到了3040!委托人(政府的國資管理機構(gòu))對客觀隨機沖擊、代理人風(fēng)險規(guī)避參數(shù)r及努力的邊際成本遞增率缺乏充分信息所產(chǎn)生的代理成本占總代理成本的2/3;而由代理人風(fēng)險規(guī)避所導(dǎo)致的代理成本占1/3。模擬估算的結(jié)果顯示,采取
3、租賃、出售或租售國企的方式,大約可以使利潤潛力的利用率增加20個百分點;若要降低契約的信息成本,則應(yīng)該在財產(chǎn)所有權(quán)與控制權(quán)上努力實現(xiàn)分權(quán)化。【摘 要 題】改革探索【關(guān) 鍵 詞】激勵性契約/代理成本/國有企業(yè)【參考文獻】 平新喬,2003:中國國有資產(chǎn)控制方式與控制力的現(xiàn)狀,經(jīng)濟社會體制比較第3期。 Aggarwal,Raj and Andrew Newman,1998,“The Other Side of the Tradeoff:The Impact of Risk on Executive Comp
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10、#160; McMillan,John,John Whalley,and Lijing Zhu,1989,“The Impact of Chinas Economic Reforms on Agricultural Productivity Growth”,JPE97:4,pp.781807. Shavell S.,1979,“Risk Sharing and Incentives in the Principal and Agent Relationship”,the Bell Journal of Economics,Vo
11、l.10,No.1,pp.5573. Shearer,B.,1996,“Piece Rates,Principal Agent Models and Productivity Profiles:Parametric and Semi-Parametric Evidence from Payroll Records”,Journal of Human Resources 31,pp.275303. 一、導(dǎo)言 國有企業(yè)作為一種企業(yè)制度,可分為產(chǎn)權(quán)制度與內(nèi)部契約制
12、度兩個層面。中國共產(chǎn)黨十六大提出的國家作為出資人來構(gòu)建國有企業(yè)的模式,強調(diào)的是國家對國有企業(yè)的財產(chǎn)控制權(quán)。但對于固有企業(yè)內(nèi)部的契約制度,中國的最高決策層并沒有提出具體構(gòu)想,這實質(zhì)上為實踐中的國有企業(yè)決策者提供了發(fā)揮創(chuàng)造力的空間。 企業(yè)內(nèi)契約制度的設(shè)計,從本質(zhì)上說,是確定如何提供激勵,如何在激勵與保險之間進行權(quán)衡,其中主要的決策依據(jù)是代理成本。按Jenson與Meckling(1976)的定義,代理成本指由于企業(yè)所有者缺乏關(guān)于代理人努力與客觀狀態(tài)的充分信息而發(fā)生的權(quán)益損失。它以充分信息條件下的最優(yōu)契約所實現(xiàn)的利潤水平為參照,通過信息不對稱條件下的次優(yōu)
13、契約所實現(xiàn)的預(yù)期利潤來估算。過去三十年里,現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)的委托-代理理論告訴我們,導(dǎo)致代理成本的基本原因有三個:一是企業(yè)所有者缺乏有關(guān)企業(yè)運營中客觀隨機沖擊(以隨機變量表示)的準(zhǔn)確信息,而處于第一線的代理人往往對擁有相對充分的信息。這樣,由于有關(guān)的信息不對稱,委托人、(所有者)所選擇的基于績效的契約會導(dǎo)致激勵機制上的扭曲,于是造成所謂“次優(yōu)契約”相對于“最優(yōu)契約”的效率損失。這是第一層次的偏離。二是在信息不完全或不對稱的條件下,實踐中的契約常常偏離理論上存在的次優(yōu)契約從而發(fā)生效率損失。本來,由于信息不完全,理論上存在的次優(yōu)契約與充分信息條件下的最優(yōu)契約相比,已是“次優(yōu)”的了,但在實踐中,連這種“次
14、優(yōu)契約”也難以實施。Holmstrom(1979)、Grossman與Hart(1983)都證明了,服從信息不完全這一約束的次優(yōu)契約形式一般來說不是一個顯式解,即使有顯式解,代理人對利潤的分享規(guī)則也不是線性的??紤]到實踐中非線性的利潤分享規(guī)則操作成本很高,企業(yè)往往會選擇簡便易行的線性契約,即比例分成制契約。這是第二層次的偏離。三是代理人規(guī)避風(fēng)險的態(tài)度,會降低最優(yōu)激勵系數(shù)的功效。一般來說,代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)(r)與激勵強度系數(shù)()在委托代理模型的解中是此消彼長的。代理人越害怕風(fēng)險,企業(yè)越有存在的必要,但內(nèi)部契約的激勵強度也會越弱,最終使預(yù)期利潤更加遠離充分信息條件下的基準(zhǔn)點。這是第三層次的偏離
15、。 由此可見,研究與估算代理成本,實質(zhì)上涉及到五個變量:1.企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中的隨機沖擊();2.代理人努力的邊際成本;3.代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)(r);4.企業(yè)所有者選擇的激勵系數(shù)();5.用以評價績效的績效基數(shù)(x)。簡言之,企業(yè)的代理成本,即在信息不完全的條件下,由委托人選定的契約形式(,x)與代理人對風(fēng)險與努力的態(tài)度(r,k)相互作用而產(chǎn)生的效率損失。 考慮到中國國有企業(yè)過去10年的經(jīng)歷,我們在代理成本研究上還必須強調(diào)以下幾個問題:首先,隨著中國經(jīng)濟改革與開放的深入,處于“在位”地位的國有企業(yè)所面臨的
16、客觀隨機沖擊是變化的,對相當(dāng)一部分國有企業(yè)而言,可能是惡化的。而當(dāng)持續(xù)惡化時,如果處于企業(yè)第一線的經(jīng)理與員工觀察到這一現(xiàn)象,又要完成作為委托人的政府硬性規(guī)定下來的績效基數(shù)x(x可以是納稅基數(shù)、上繳利潤基數(shù)、或產(chǎn)值基數(shù),甚至按企業(yè)分?jǐn)偟母鞣N費用的基數(shù)等),則代理人的最優(yōu)反應(yīng)便是不做任何努力,甚至選擇跳槽或自動離崗。這種反應(yīng)反過來又會使企業(yè)的處境更加惡化。其次,1992年中國最高決策層提出了“建立現(xiàn)代企業(yè)制度”,這實質(zhì)上宣告了20世紀(jì)80年代盛行于中國的那種政府與國有企業(yè)經(jīng)理層之間公開的“契約”制(承包制)的結(jié)束,但這不等于說,以后的國有企業(yè)中就沒有實行激勵性契約。事實上,通過對“2002年國有企
17、業(yè)改制調(diào)查”樣本的分析,我們發(fā)現(xiàn),在國有企業(yè)內(nèi)部,就企業(yè)與工人的關(guān)系而言,大體上存在三類激勵性契約:一是廣義的獎金制(績效工資);二是在崗職工的基本工資;三是下崗?fù){。當(dāng)在職基本工資與下崗后待遇的差別日益增大時,當(dāng)下崗的概率達到42(在1/4的樣本企業(yè)中,下崗概率甚至高達60)以上時,“續(xù)聘”或“下崗”的命運安排理所當(dāng)然地要列入“激勵性契約”的內(nèi)容之中。這可以被視為對西方“永聘制”理論的一種引申。第三,代理人對風(fēng)險的態(tài)度與大量國有企業(yè)的出售是否相關(guān)?第四,國有企業(yè)的大量虧損,能否從契約層面找到一部分原因? 關(guān)于激勵性契約與代理成本的實證研究,是滯后
18、于委托代理理論發(fā)展的。在最優(yōu)契約理論形成20年之后,即20世紀(jì)90年代,才開始出現(xiàn)這方面研究。Lazearr(1996)、Harry Paarsch與Bruce Shearer(1996)、R. Banker、Serk-Young Lee與G. Potter(1996)、以及S. Fernie與Metcalf(1996)都從實證研究的角度分析企業(yè)內(nèi)部的激勵性契約如何降低了代理成本,從而提高了生產(chǎn)率。John McMillan、John Whalley與Lijing Zhu(1989)及林毅夫(Lin,1992)都對中國農(nóng)業(yè)在上世紀(jì)80年代的迅速增長與激勵性契約之間的關(guān)系做過開創(chuàng)性的實證研究。T
19、. Groves、Hong、Yongmiao、J. McMillan與B. Naughton(1994,1995)的兩篇論文,分別估算了激勵性契約對于中國國有企業(yè)生產(chǎn)率的效應(yīng),以及激勵性契約對于經(jīng)理人員的篩選功能。另有一類研究者則注重識別現(xiàn)實中實施的激勵性契約的關(guān)鍵參數(shù),進而對契約的效率增進效應(yīng)或效率扭曲效應(yīng)做出定量分析。J. Laffont與M. Matoussi(1995)曾指出,在最佳的分成比率的契約中,分成比率的設(shè)定決定于代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)。C. Ferral與S. Smith(1997)運用結(jié)構(gòu)模型方法,對契約中不可觀察的參數(shù)做了識別與估算。
20、160;C. Ferral L與B. Shearer(1999)運用上世紀(jì)20年代加拿大英屬哥倫比亞礦區(qū)的工資數(shù)據(jù),運用數(shù)學(xué)模擬程序估算了獎金激勵契約的諸個參數(shù)。A. Copeland與C. Monnet(2002)同樣運用數(shù)值模擬方法,根據(jù)企業(yè)的生產(chǎn)記錄,估算了看不見的代理人的努力程度以及努力的邊際成本。我們在Ferrall-Shearer(1999)模型的基礎(chǔ)上,做了如下改動:第一,F(xiàn)errall與Shearer考察的是礦井作業(yè)工人的激勵性獎金制,他們運用了里昂惕夫生產(chǎn)函數(shù);而我們考察的對象是376家企業(yè),并不是某一特殊工種的職工,因此我們將每個企業(yè)的員工全體(工人與經(jīng)理人員的總和)視為一
21、個團隊,以企業(yè)為單個觀察單位,于是放棄了里昂惕夫生產(chǎn)函數(shù),而采用更為一般的CD生產(chǎn)函數(shù)形式:y=。這里,為客觀的外部沖擊,實質(zhì)上代表了企業(yè)的物質(zhì)生產(chǎn)條件與經(jīng)營環(huán)境;為代理人的努力程度。第二,工資與獎金的數(shù)據(jù)不取個人數(shù)據(jù),并且我們將基本工資以外的績效工資統(tǒng)稱為獎金。理由是,這種績效工資反映了與企業(yè)績效掛鉤的激勵。第三,由于我們采用的是以企業(yè)為觀察單位的工資總額與獎金總額,因此,當(dāng)企業(yè)i的獎金總額發(fā)生變化時,既可能是由于人均獎金的變化,也可能是由于就業(yè)人數(shù)的變化,還可能是由于該企業(yè)上崗職工與下崗職工之比的變化。按我們關(guān)于激勵的定義,人均獎金、就業(yè)量及上崗/下崗比率三方面的變化,在中國特定的環(huán)境下,
22、都屬于激勵契約的變動。因此,我們運用企業(yè)的工資總額與獎金總額作為模擬的變量,事實上就是在更廣泛的范圍內(nèi)考察中國國有企業(yè)的內(nèi)部激勵機制。 本文不是著重探討“內(nèi)部人控制”與資本流失問題,而是在過去10年內(nèi)中國國有企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境()逐漸惡化、大量國有企業(yè)被出賣、國有企業(yè)存在巨額虧損、42的職工下崗的大背景下,從實證的角度考察并尋找在實際經(jīng)濟運作過程中發(fā)生作用的內(nèi)部契約的幾個關(guān)鍵參數(shù),從而進一步揭示,除了產(chǎn)權(quán)體制安排、企業(yè)融資結(jié)構(gòu)等方面的問題外,在內(nèi)部契約上,國有企業(yè)是否存在大量的“內(nèi)出血”。 下文的安排如下:
23、第二節(jié)給出了估算所依據(jù)的理論模型及幾種具體的契約形式解;第三節(jié)介紹了數(shù)據(jù)來源及模擬程序,并運用模擬方法得出了無約束估算模型與結(jié)構(gòu)型估算模型中關(guān)鍵參數(shù)的估計值,這是本項研究中最困難的環(huán)節(jié);第四節(jié)根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)的估計值,比較了充分信息條件下的最優(yōu)契約與信息不對稱條件下被扭曲了的契約在預(yù)期利潤水平方面的差別,從而估算出以效率損失度量的代理成本,并總結(jié)全文,給出實證結(jié)果對中國國有企業(yè)改革的政策含義。 二、模型 我們假設(shè)廠商j的生產(chǎn)函數(shù)為
24、60; 的假設(shè)表示努力的邊際成本是遞增的。 情況一:完全信息條件下的優(yōu)契約 定義1:完全信息條件下(工人和企業(yè)都可以觀測到的值)的最優(yōu)契約用工資函數(shù)、努力函數(shù)來表示,它們滿足如下關(guān)系: 公式(4)表明,在完全信息的情況下,工人的工資由兩部分組成,一部分由產(chǎn)出決定,另一部分由保留效用和r決定,我們將這部分稱為基礎(chǔ)工資。工資并不是一個常數(shù),因為產(chǎn)出會受到外生沖擊的影響,因此,工人努力的最優(yōu)選擇會根據(jù)的變動
25、而不同。工人的努力程度是的增函數(shù)。同時,由于工人是厭惡風(fēng)險的,而廠商是風(fēng)險中性的,故完全信息條件下的最優(yōu)契約要求企業(yè)完全擔(dān)保工人的風(fēng)險。如果工人的保留工資不同,對相同產(chǎn)出要求的工資便不同,但是最優(yōu)的分成比例是相同的,都為1/(+1)。 情形二:線性獎金(比例分成) 我們下面開始考慮不完全信息的情形。如果廠商不能夠觀測到的值,他無法區(qū)分是外界沖擊還是工人不努力造成了產(chǎn)出波動,工人就有了偷懶的動機。這時,廠商便需要使用與產(chǎn)出掛鉤的工資契約來激勵工人多努力。我們首先討論線性獎金,即比例分成的工資契約。工資包括
26、基本工資和獎金。企業(yè)j中工人的獎金采取下面的形式: 于是不同企業(yè)的工人獲得獎金的機會均等。在這樣的假設(shè)下,工人就業(yè)于哪個企業(yè)是無差異的。因此,假設(shè)2中的第四點是合理的。 當(dāng)企業(yè)經(jīng)營的客觀環(huán)境很差,無論工人怎樣努力,產(chǎn)出都不可能超過產(chǎn)出基數(shù)x時,工人就沒有努力的動力了。我們假設(shè)存在下限*,當(dāng)*時,所有工人的努力都為零;而當(dāng)*時,工人會在努力的邊際收益等于邊際成本的地方確定最優(yōu)的努力程度。*的存在性對于模型的識別是至關(guān)重要的,下面我們來求解*。
27、160; 定義2: x0的情況與x=0的情況相比,顯然,對企業(yè)來說,線形獎金契約是有凈損失的。 (注:這里,我們省略了常數(shù)項因為它不會影響到最后的結(jié)果。) 情形三:不完全信息條件下的最優(yōu)工資契約 定義4:在關(guān)于的信息不對稱的情形下。最優(yōu)的工資契約由關(guān)于努力程度()和工資(W)的函數(shù)組成,并且滿足企業(yè)的利潤最大化條件以及工人的個人理性和激勵相容條件,即
28、60; 我們不知道不完全信息條件下最優(yōu)工資契約的具體形式,但它應(yīng)該不同于完全信息條件下的最優(yōu)工資契約形式和線性工資形式。不完全信息條件下最優(yōu)工資契約帶來的企業(yè)利潤應(yīng)該介于定理1和定義3所描述的利潤之間。由于我們無法用數(shù)值解法求解定義4中的最大化問題,我們只能首先估計出滿足定義3的一組參數(shù),然后采用離散化的方法得到關(guān)于定義4的一個近似表達,最后將參數(shù)值代入表達式進行計算,以此結(jié)果作為對不完全信息條件下最優(yōu)工資契約帶來的企業(yè)最大利潤的一個近似描述。 我們分兩步來近似這個最優(yōu)契約。
29、160; 首先,離散化服從連續(xù)分布的生產(chǎn)性沖擊,方法是找800個分位數(shù),滿足: 其次,離散化后,關(guān)于的連續(xù)函數(shù)變?yōu)榉植加谶@800個點上的階梯函數(shù),在此基礎(chǔ)上,我們求出最優(yōu)工資契約。 定義5:不完全信息條件下近似的最優(yōu)合約是如下問題的解 (注:這里我們?nèi)匀皇÷粤顺?shù)項) 將估計的參數(shù)值帶入(14)式就可以計算出利潤函數(shù)的值
30、。 三、模擬 3.1數(shù)據(jù) 本文的數(shù)據(jù)全部來自于世界銀行國際金融公司和國家經(jīng)濟貿(mào)易委員會的“2002年國有企業(yè)改制調(diào)查”。為了保證樣本企業(yè)具有充分的代表性,本次調(diào)查覆蓋了11個城市的683個企業(yè),在抽取這11個城市的時候,調(diào)查既考慮了城市的地域分布,也考慮了城市的規(guī)模大小。這11個城市自北向南分別為哈爾濱、撫順、唐山、蘭州、濰坊、西寧、鎮(zhèn)江、黃石、成都、衡陽和貴陽。 在企業(yè)的選擇上,調(diào)查的初衷是希望能夠隨機地抽取企
31、業(yè)使得樣本具有更好的代表性從企業(yè)的成分上說應(yīng)該包括已經(jīng)改制的國有企業(yè)和尚未改制的國有企業(yè);從企業(yè)改制前的隸屬(尚未改制的企業(yè)則指當(dāng)前的隸屬)上說應(yīng)該包括中央直屬、省、市以及區(qū)縣各個層次上的(前)國有企業(yè);從企業(yè)所處的行業(yè)上說應(yīng)該包含各種行業(yè)的工業(yè)企業(yè)。但是,由于調(diào)研是通過國家經(jīng)貿(mào)委以及各地市經(jīng)貿(mào)委組織進行的,此次調(diào)研的樣本企業(yè)并不能完全符合隨機抽取原則。這中間存在的一些問題是:1.由于地方經(jīng)貿(mào)委不再是改制企業(yè)的主管部門,或者說地方經(jīng)貿(mào)委對于改制后企業(yè)的影響力已經(jīng)遠遠小于對尚未改制企業(yè)的影響力,在樣本抽取的過程中,地方經(jīng)貿(mào)委更容易讓那些尚未改制的企業(yè)填寫問卷,他們也更樂意讓這些企業(yè)填寫問卷。這使
32、我們的樣本在很大程度上存在國有企業(yè)比重過大、而改制企業(yè)比例不夠的問題。2.與前面的理由一樣,由于各地市經(jīng)貿(mào)委主要負(fù)責(zé)管理市屬企業(yè),因此我們的企業(yè)樣本主要是(原)市屬企業(yè),在一些城市還包括區(qū)縣所屬的企業(yè)。不過我們認(rèn)為,這一點并不會影響我們的分析。原因在于,首先,市屬工業(yè)中有很多企業(yè)都是由中央或者省里下放到市里的,市屬企業(yè)具備了很好的代表性;其次,當(dāng)前的中央直屬和省屬企業(yè)只是少數(shù)大型國有企業(yè),與我們關(guān)心的改制主體國有中小型企業(yè)存在很大的差別。3.從問卷回收以及問卷的填寫質(zhì)量上看,較大的企業(yè)以及當(dāng)前仍歸國有的企業(yè)其數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。但是,就我們研究的目標(biāo)來說,樣本中未改制國有企業(yè)多恰好符合我們對國有企業(yè)
33、代理成本的研究。由于大多數(shù)改制企業(yè)是2001年后改制的,因此,我們運用2001年的財務(wù)數(shù)據(jù),基本上仍能夠反映中國國有企業(yè)的狀況。 表1數(shù)據(jù)小結(jié) 表1中各項指標(biāo)的樣本量不同,是由于抽樣調(diào)查中數(shù)據(jù)缺乏所致。而對本項研究至關(guān)重要的“工資”數(shù)據(jù),有376家國有企業(yè)填報了信息,因此,我們模擬估算所依據(jù)的樣本的規(guī)模為376家。 粗略分析一下表1,可獲四個方面的信息:(1)績效工資(獎金)占工資總額的比例,均值為0.44,說
34、明激勵性工資收入在工人的收入中占有相當(dāng)權(quán)重。(2)在崗職工人數(shù)的均值僅為563人,而職工總數(shù)的均值為939人,下崗率為42(見“在崗職工比例的均值”),說明下崗概率非常高。(3)在崗職工的工資水平大大超過下崗工人的收入水平。企業(yè)即使以全部職工平均的年工資水平作為在崗職工的年工資水平(這顯然是被低估了),其均值也為1.25萬元,即月工資為1000元,相當(dāng)于下崗工人月收入(300-400元)的2.5-3倍。(4)無論平均工資還是工資總額,方差都很大,說明企業(yè)之間工資標(biāo)準(zhǔn)與就業(yè)量差異不小。我們估算契約幾個主要參數(shù)的依據(jù)只是“績效工資”(獎金)總額,它按“績效工資比例”與“工資總額”之積來定義。
35、60; 3.2無約束模型 在我們的模型中,當(dāng)客觀的外部隨機沖擊*時,也就是企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境差到一定程度時,績效工資w會等于零。最小獎金w(*)總是可以識別的。我們從樣本數(shù)據(jù)觀察到,獎金量在50(萬元)的企業(yè)就屬于獎金發(fā)放量最低的企業(yè),大約占到376家樣本企業(yè)的1/5。于是,我們設(shè)w(*)50(萬元)。 我們還需要找出獎金發(fā)放量最低的企業(yè)其經(jīng)營環(huán)境的上界*,可以證明: 似然函數(shù)也相應(yīng)分為三個部分,第一項是獎金為0的部分,第二項是
36、獎金小于等于50萬元的部分,第三項是獎金大于50萬元的部分。 估計的結(jié)果見表2。 表2無約束模型的估計結(jié)果 表2的結(jié)果是我們使用Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno最大似然模擬程序得到的,所用的獎金數(shù)據(jù)是從企業(yè)績效工資數(shù)據(jù)中分離出來的、大于50(萬元)的獎金量w,i的列向量。將此代入(20)式的w,i,就得到了實際計算的算子式。無約束模型估算的只是探究工人獎金在什么參數(shù)條件下獲得的概
37、率最大,這是從已觀察到的工人獲得的獎金量w,i列向量出發(fā),反推出使w得以發(fā)生的契約的參數(shù)值,從而找出激勵性契約所受制于其中的客觀環(huán)境與工人努力的邊際成本參數(shù),以及影響?yīng)劷鹆康钠跫s激勵力度a與績效基數(shù)x之積ax。 表2的結(jié)果顯示,工人努力的邊際成本曲線其形狀下凸,而且非常陡峭,其斜率k=+1=7.5705+1=8.5705。這意味著,在現(xiàn)有的國有企業(yè)中,代理人努力的邊際成本遞增得非常快。它反映的經(jīng)濟背景是:工人在國企中就業(yè)所付出的代價是很高的,這是國企整體經(jīng)營環(huán)境惡化造成的。同時,陡峭的邊際成本曲線導(dǎo)致國企中工人的努力*不多,這又進一步增加了契約的難
38、度,使整個國有企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)繼續(xù)滑坡。 表2中另外一個參數(shù)的估計值為1.3401。由于是變量ln的標(biāo)準(zhǔn)差,因此該估算結(jié)果同樣顯示國有企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的變動幅度較大,企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險較高。 按定義(公式6)只是激勵系數(shù)()與代理人風(fēng)險規(guī)避系數(shù)(r)的函數(shù),并且與及r呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。的估計值較小,說明或r較大。而且,按(6)式,較小的值會使產(chǎn)生正獎金的的門檻水平*變低,從而提高產(chǎn)出為正值的概率。表2中的估計值為0.01194,明顯低于Ferrall-Shearer(1999)的估計值(我們的估計值只是他們的十分之二左
39、右)。較低的值導(dǎo)致較低的門檻水平*,從(7)式我們便可以推斷,中國國有企業(yè)中職工愿意付出最低限度努力的必要前提并不苛刻;但與前述努力的邊際成本急劇遞增的結(jié)果相結(jié)合,我們大致可以看出,在現(xiàn)存的國有企業(yè)中,工人對就業(yè)還比較在乎,但工人上班后一般也不大愿意付出較高水平的努力,因為努力的邊際成本會迅速上升。 3.3結(jié)構(gòu)模型的估計 下面我們考慮結(jié)構(gòu)模型的估計。結(jié)構(gòu)模型是在企業(yè)利潤最大化的約束下進行參數(shù)估計。我們首先需要這樣一些準(zhǔn)備工作:第一,將似然函數(shù)式改寫為需要確定的(,r,a,x)六個參數(shù)的函數(shù);第二,疊代初
40、始值的確定;第三,將約束條件(11)改寫為等價的可以進行數(shù)值運算的等式或者不等式約束;第四,將連續(xù)函數(shù)離散化。(注:這部分的數(shù)學(xué)證明可向作者索取。) 由于結(jié)構(gòu)模型考慮了企業(yè)預(yù)期利潤極大化的要求,因此,契約參數(shù)(a,x)必然依賴代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)r與努力的邊際成本參數(shù),同時,最優(yōu)線性契約(a*,x*)與ln的兩個參數(shù)(均值,標(biāo)準(zhǔn)差)一定也是內(nèi)生的。這樣,(,r,a,x)的均衡值的估計值反映了在企業(yè)實現(xiàn)利潤極大化的前提下,理論上可能呈現(xiàn)的契約特征。這種結(jié)果,與無約束模型的參數(shù)估計值會稍有差異,無約束模型的參數(shù)估計值更多地反映了現(xiàn)實生活中的契約特征;而
41、有約束的結(jié)構(gòu)模型的參數(shù)估計值則更多地揭示了理想狀態(tài)下的契約特征,它更深刻地告訴我們,即使企業(yè)竭盡全力追求最優(yōu),最終的契約特征也只能收斂于某個值,從而最終不可避免地面臨較高的代理成本。 表3結(jié)構(gòu)模型估計結(jié)果 表3中只是收斂性較好的8個結(jié)果。結(jié)果顯示: (1)在數(shù)值疊代式模擬中, 四、契約形式與績效差異 在得到參數(shù)的估計值后
42、,我們將這些參數(shù)帶入不同情況最優(yōu)合約的利潤函數(shù),通過比較利潤大小來比較合約的效率。 利潤從大到小的排序應(yīng)該是:完全信息條件下的最優(yōu)契約、不完全信息條件下的最優(yōu)契約、工人風(fēng)險中性情況下的線性獎金契約、不完全信息條件下的簡單分成契約、不完全信息條件下的線性獎金契約。實際估計的結(jié)果與理論結(jié)論基本一致,估計結(jié)果見表4。 表4不同工資契約下利潤函數(shù)的比較 (注:經(jīng)過反復(fù)計算結(jié)果保持不變。由于計算結(jié)果異常,這里我們不做考慮
43、。) 我們根據(jù)不同的(,)生成用于離散化的不同的800個值;將估計值作為參數(shù)值帶入不同情況下利潤函數(shù)的表達式中,得到了相應(yīng)的利潤結(jié)果。表4根據(jù)表3所列出的關(guān)于結(jié)構(gòu)模型的八組參數(shù)估計值(左半欄),記錄了相應(yīng)的八組利潤期望水平結(jié)果(右半欄)。我們對期望利潤水平經(jīng)過了標(biāo)準(zhǔn)化處理,將完全信息的情況作為比較的基準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)化為1,其它情況下的利潤除以完全信息下的利潤得到比值。這里沒有不完全信息下最優(yōu)契約的利潤函數(shù),主要是因為技術(shù)困難,無法得到合理的結(jié)果。 表4至少告訴我們下列信息:
44、 第一,代理人的風(fēng)險規(guī)避態(tài)度是代理成本的重要根源。表4中的第1至5行是依據(jù)以數(shù)值疊代法所獲得的參數(shù)算出的期望利潤值。由于在左半欄六個參數(shù)的均衡值中只有r和有差異,因此在不完全信息條件下,次優(yōu)的激勵性契約所能達到的相對預(yù)期利潤水平的高低,實質(zhì)上就是由5.842)逐漸變化時,各種契約下的期望利潤水平就相應(yīng)地逐步降低,說明,代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)越是高,利潤潛力的損失便越大,企業(yè)效率離最優(yōu)基準(zhǔn)點便越遠。在不同的契約形式下,代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)的上升(從0.969上升至6.107)所帶來的代理成本是:在線性契約下,效率損失為利潤潛力的20(=0.498896-0.288171);在無基數(shù)的簡單
45、分成制契約下,效率損失為22.4(=0.52658-0.302305)。即代理人的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)上升產(chǎn)生的代理成本相當(dāng)于20以上的獲利能力喪失。 說明,ln的均值上升,意味著生產(chǎn)經(jīng)營的客觀環(huán)境改善,從而企業(yè)效益得到提高。 第三,契約形式的不同會導(dǎo)致高低不同的代理成本。表4前5行清晰的說明,分列看,無論是哪一組取契約參數(shù),線性契約下代理成本最高,無基數(shù)的簡單分成制代理成本次高,而代理人風(fēng)險中立時代理成本便最低。 第四,與Ferrall-Shearer模擬顯示的簡
46、單分成制下的代理成本高于線性契約制下的代理成本的結(jié)果相反,在我們的結(jié)果中,無論參數(shù)取哪一組,簡單分成制下的代理成本總比“線性獎金”制下的代理成本低1-3個百分點。這意味著,在中國,無基數(shù)的簡單分成契約比有基數(shù)的線性獎金契約更為有效一些。這里的背景是,當(dāng)企業(yè)的客觀經(jīng)營環(huán)境()在惡化時,如果代理人發(fā)現(xiàn)政府預(yù)先設(shè)定的績效基數(shù)(x)難以完成,就可能會干脆放棄努力,從而導(dǎo)致代理成本進一步上升。 第五,表4的第6-8行是通過分析式的算子法模擬獲得的結(jié)果。它們顯示,當(dāng)代理人努力的邊際成本曲線的斜率()上升且客觀風(fēng)險(a)增加時,即使代理人對風(fēng)險的態(tài)度沒什么變化(與前5行相比較),均衡的激勵力度(a)也會下降(降到0.1以下),從而導(dǎo)致契約失效。我們發(fā)現(xiàn),這時在“線性契約”下,企業(yè)會出現(xiàn)虧損。 第六,關(guān)于代理成本規(guī)模的估算。如果我們按數(shù)值疊代法模擬結(jié)果推算,如在信息不完全條件下實行線性契約,則代理成本相當(dāng)于企業(yè)6070的獲利潛
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