委托代理视角下知识型员工管理的思考

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1、委托代理视角下知识型员工管理的思考米欣　　知识经济时代，知识资本是组织获得竞争优势的核心要素。知识资本的载体－－知识型员工，是组织最宝贵的财富。为取得竞争的比较优势，组织在人员结构及管理模式发生了变化，知识型员工的比例不断上升，管理的重心转移到更加关注知识型员工上来。对知识型员工有效激励，提高知识型员工的工作效率，充分调动他们的积极性和创造性，完成组织任务，实现组织目标，保持组织的可持续发展，是摆在组织面前的重要课题。　　一、委托—代理视角下知识型员工管理模型建立　　委托-代理理论为解决企业所有权与

2、经营权分离，当所有者与经营者目标函数不一致，信息不对称条件下的激励问题。马克思认为：任何人的行为都是为了利益。在经济核算组织内，存在不同的利益相关者。每个利益相关者各有其自身的需要，其效用函数不可能完全一致。　　1、知识型员工人力资本产权特性分析　　管理学家彼得·德鲁克认为：知识型员工“是那些运用符号和概念、利用知识或信息工作的人”。他们拥有部分生产工具－－隐藏在体内的知识，他们与非知识型员工的行为相比有较大的差异：流动性增加，对组织的依赖性减少，忠诚度下降。根据产权理论，人力资本产权能为组织发展提

3、供增值服务，也要求从组织发展中获得收益。人力资本产权交易具有重复性和不确定性。人力资本产权交易的重复性是指：由于人力资本产权交易契约中的一些权利和义务的细节没有详细确定，人力资本产权的使用权在组织内部的具体运用与人力资本产权的存量及所有者的意愿和要求相关。只有经过双方博弈均衡的结果才能为交易双方接受，人力资本才能正常和充分发挥作用。人力资本产权交易的不确定是指：人力资本产权与人力资本载体不可分离，虽然人力资本的使用权发生了转移，但其仍为人力资本所有者控制，由于人力资本产权使用权的无形性和人力资本质量

4、的难以测量性，人力资本的真实供给存在着很大的不确定性。人力资本产权交易的重复性和不确定性，为实现效用最大化的人力资本产权所有者提供了“道德风险”（是指交易双方在交易协定签订后，其中一方利用多于另一方的信息，有目的地损害另一方的利益而增加自己的利益。）　　知识型员工拥有的知识资本和智力资本是无形的，其工作的自主性、创造性特征明显，且知识型员工普遍有较高的效用期望，而组织无法对知识型员工的工作进行准确地量化考核。当知识型员工的效用函数与组织的效用函数不完全一致时，“机会主义”应运而生。知识型员工人力资本

5、定价不是固定不变的，随着他们知识的丰富、技能增加、经验的增长，人力资本存量增加，知识型员工要求组织更加重视其人力资本产权的价值，并予以重新定价；知识型员工的工作通常具有较广泛的合作性，工作成果常常是以思想等无形的形式出现，而组织的总体业绩依赖所有参与者的努力，因此，知识型员工的业绩经常被平均化，其人力资本产权价值边界模糊，“道德风险”存在的机率极大。如果组织对知识型员工没有有效的激励，知识型员工作为“理性人”的选择是“搭便车”，也就是平常所说“干多干少一个样，干好干坏一个样”；或弃组织而去。　　2、

6、委托—代理理论下知识型员工道德风险与激励契约模型　　根据委托—代理理论，委托人希望代理人按照自己的利益行动，但他无法察觉代理人的行动，只能观察到另外的一些变量，这些变量由代理人的行动与其他的外生自然状态变量共同决定，因而，是不完全信息。为建立长期稳定的激励机制，使代理人的行动符合委托人的意愿，做如下假设，设代表人力资本的投入（工作努力）水平变量。为不受人力控制的外生自然状态变量，其分布为。和共同决定一个可观测的结果和一个货币收入（产出），其中的所有权属于委托人，我们假定是的严格递增凹函数，如图1所示

7、。是的严格增函数，如图2所示。委托人的问题是设计一个激励合同，根据观测到的对代理人进行奖惩。同时我们假定，委托人和代理人的效用函数分别为）和，其中，；，；。即委托人和代理人都是风险规避者或风险中性者，努力的边际负效用是递增的。　　委托人的期望效用函数（冯·诺依曼－摩根斯坦效用函数）表示为：。代理人的期望效用不小于他不接受契约时能得到的最大期望效用，称为保留效用（此效用由他所面临的其他市场机会决定的）。表示为：。给定委托人不能观察到代理人的行动和自然状态的情况下，在任何的激励合同下，代理人总是选择使自

8、己的期望效用最大化的行动，因此，任何委托人希望的都只能通过代理人的效用最大化实现。。　　有效的激励即要满足委托人选择和最大化其期望效用函数，而且又要满足代理人的期望效用的取大化。激励模型可以表述为：　　个人理性参与　　激励相容　　从以上模型我们得到一般性结论：当委托人和代理人都是风险规避者或风险中性者，在满足代理人（）和（）约束的条件下，委托人设计的激励函数,能够诱导代理人选择使委托人效用最大化的行为。　　组织的激励措施应具有（1）操作性强，便捷可行；（2）动态性，随