委托代理关系下监督强度与激励机制设计

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1、武开,张慧颖.委托代理关系下监督强度与激励机制设计[J].系统工程,2016,34(07):68-72委托代理关系下监督强度与激励机制设计武开,张慧颖1(1.天津大学管理与经济学部,天津300072;2.天津科技大学经管学院,天津300222)摘要:已有的实证研究表明,以产出为标准的薪酬激励机制并不能防止代理人不作为或谋私利,应对代理人实施有效监督。本文在委托代理理论框架下,将监督强度作为可以调节的变量融入激励机制中,分析监督强度变化对代理人产出分享和努力程度的影响,并比较了将监督结果分别用于奖励和惩罚时激励机制设计的异同。文章结论完善了委托代

2、理框架下的激励理论,对代理人薪酬契约的合理设计提供理论指导,在提高代理人努力程度方面具有现实意义。关键词:监督强度;激励机制;委托代理理论;负激励中图分类号:F244文献标识码:SupervisoryIntensityandIncentiveMechanismBasedonPrincipal-AgencyRelationshipWUKai,ZHANGHui-ying1(1.CollegeofManagementandEconomics,TianjinUniversity,Tianjin300072;2.SchoolofEconomicandMa

3、nagement,TianjinUniversityofScienceandTechnology,Tianjin300222)Abstract:Compensativeincentivethatisbasedonoutputcanimproveagent'seffort,butactualresultsofenterpriseindicatethatsinglecompensativeincentivedoesnotpreventagentfromomissionorself-serving,soitisnecessarytoconductef

4、fectivesupervisiononagent.Basedonprincipal-agenttheory,thispaperintegratesthesupervisoryintensitythatcanbeadjustedasavariableintoincentivemechanism,andstudytheimpactofsupervisoryintensityonsharingofoutputandeffortdegreeaboutagents.Itcomparesthesimilaritiesanddifferencesbetwe

5、entheincentivemechanismdesign,whentheresultsofsupervisoryintensityareusedtorewardandpunishment.Theconclusionsimproveincentivetheoryunderprincipal-agentframe,andprovidetheoreticalguidancefortherationaldesignofremunerationcontracttoagents.Ithaspracticalsignificanceinimprovinge

6、ffortsofagents.Keywords:supervisoryintensity;incentivemechanism;principal-agenttheory;negativeincentive现代企业制度强调所有权与经营权分离,委托人与代理人追求各自利益最大化导致目标冲突。代理人工作是投入、产出的转化过程,投入体力和脑力劳动,企业得到产出,委托人希望代理人付出更多努力,更多努力意味着代理人要付出更多的私人成本。薪酬激励是委托人规避风险,提高代理人努力程度的常见措施,委托人面临着一个基本问题:激励契约如何综合体现代理人的产出和劳动投

7、入。1文献综述现代企业制度中的股东和董事会、董事会和管理层、管理层和员工之间是签订各类契约,形成委托代理关系。传统观点认为,信息不对称时委托人不能完全获取代理人努力程度,最优激励契约应让代理人分享一部分产出[1]HolmstromB.MoralHazardandObservability[J].TheBellJournalofEconomics,1979,10(1):74-91。通过产出评价代理人才能,易于委托人聘用高水平的代理人[2]MichaelJensen,KevinMurphy.CEOIncentives:It'sNotHowMuchY

8、ouPay,ButHow[J].HarvardBusinessReview.1990,68(3):138-1492][3]EdwardP.Lazear

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