委托代理理论在r&d人员系数模型中应用

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1、委托－代理理论在R&D人员分享系数模型中的应用刘凤霞（北京联合大学生物化学工程学院，北京，100023）摘要：利润分享对高新技术企业R&D人员具有极大的激励作用，但是，分享系数难以确定。本文通过三级委托－代理关系模型，首先确定R&D团队分享系数，然后确定R&D人员个体分享系数，解决了分享系数难以确定的困难，并将内部激励作用与外部激励作用引入到确定R&D人员个体分享系数的委托－代理模型中。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。关键词：R&D人员；委托－代理理论；分享系数中图分类号：F240文献标识码：AModelofshareCo

2、efficientofProfitsforR&DPersonnelBasedonprincipal-agenttheory聞創沟燴鐺險爱氇谴净。LIUFeng-xia（Schoolofbiochemistryengineering,BeijingunitedUniversity,Beijing100023，China）残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。Abstract:ShareofprofitsisplayanimportantrolelinthemotivationmethodsforR&Dpersonnelofhigh

3、-techenterprises,whilethesharecoefficientofprofitsindifficulttobecalculated.Bythemodelofprincipal-agentwiththreegrades,theteamsharecoefficientofprofitsisfirstcomputedandthentheindividualsharecoefficient,inwhichthedifficultiesinsolvingthesharecoefficientisover

4、come.Meanwhilethefunctionsofintrinsicandextrinsicmotivationareintroducedintothemodel.酽锕极額閉镇桧猪訣锥。Keywords:R&Dpersonnel;principal-agenttheory;sharecoefficient彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。对R&D人员进行有效的激励是高新技术企业比较关心的问题。Peter(1992)研究发现物质激励对R&D人员激励效果最好，特别是发明奖的激励效果最明显[1]。JinFengUen(200

5、4)等人对台湾高科技企业R&D人员的个人绩效的影响因素进行了研究，得出了同样的结论[2]。Dimitris(2006)通过对希腊R&D人员研究发现，能够激励R&D人员的主要因素是薪酬[3]。对于高新技术企业来说，利润分享是物质激励的最有效的方式，但是如何确定分享系数，是高新技术企业面临的难题。因此，本文引进了委托-代理理论解决分享系数难以确定的问题。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。1委托－代理理论应用于R&D人员分享系数确定模型的可行性分析在经济学的委托－代理关系中，拥有信息优势的一方称为代理人，另一个称为委托人。当委托人

6、关于代理人的信息不完备时，委托人将某项任务授权给具有和自己不同目标函数的代理人就会带来很多问题[4]。委托人想使代理人按照自己的利益选择行动，但他不能直接观察到代理人选择了什么行动，仅能观察与其行动相关的一些变量，这些变量是由代理人的行动和其他外生的一些随机变量共同决定的，委托人面临的问题就是如何根据这些观测到的信息来奖惩代理人，以激励其选择对委托人最有利的行动[5]。厦礴恳蹒骈時盡继價骚。____________________作者简介：刘凤霞（1969－），女，河北人，博士，主要研究方向为人力资源管理在高新技

7、术企业，由于R&D人员的工作过程难以控制，工作成果难以度量，因此，R&D人员的努力程度不可以被观测，而只能观测到其工作结果，即R&D人员具有主管人员所不知道的私人信息，这样就产生了信息不对称问题，其结果就会产生隐藏行动的道德风险问题。因此，高新技术企业需要设计激励合同来诱使R&D人员从自身利益出发选择对企业最有利的行动，使得R&D人员为获得期望效用而努力工作，同时，企业也能获得最大收益。但是，由于信息不对称，企业很难设计合适的激励合同使得R&D人员和企业方双方都受益，为了茕桢广鳓鯡选块网羈泪。解决这一问题，我们引

8、入了委托－代理理论，因为委托－代理理论的产生的最初目的就是为了解决在制定激励合同时存在的信息不对称问题[6]。为了使R&D人员按照委托人期望的努力水平进行工作，就要确定R&D人员的个体分享系数，这是委托－代理理论能够解决的问题。因此，高新技术企业R&D人员的分享系数可以由委托－代理理论确定。鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。从上述分析来看，将委托－代理理论模型应用于高新技术企业R&D