基于委托代理理论的军队科技人才管理

来源:用户上传      作者: 张国杰　徐　凯　李俊辉

　　【摘要】委托代理理论在经济学中取得了突破性进展，在管理学方面的研究却很少，尤其在军队科技人才管理领域的研究目前还是空白。本文把委托代理理论引入军队科技人才管理。笔者运用数理手段，建立基于委托代理理论的军队科技人才管理模型，并对模型求解得到对人才激励方案的最优条件，总结并提出了运用该模型应注意的几个问题。
　　【关键词】委托代理 管理 军队科技人才
　　
　　一、关于委托代理理论
　　
　　在信息经济学文献里，通常将博弈中拥有私人信息的参与人称为“代理人”(Agent)，而将不拥有私人信息的参与者称为“委托人”(Client)。委托代理理论就是研究在信息不对称的前提下，委托代理双方以利益最大化为目标而引发的“道德风险”和“逆向选择”问题。
　　一个合作项目通常包括两个或两个以上的参与人，我们一般把他们区分为委托人、代理人。这两个概念分别有两个不同的定义。一个定义来自法律层面：在法律上，当A授权B代表A从事某种活动时，委托-代理关系就发生了，A称为委托人，B称为代理人。另一个定义来自经济学层面：经济学上的委托-代理关系泛指任何一种涉及非对称信息的交易，交易中有信息优势的一方称为代理人，另一方称为委托人。在委托人和代理人利益不协调的情况下，委托人怎样保证自己的利益实现，是委托代理理论研究的重点。由于代理人占有信息优势，这种信息优势会影响委托人的利益，或者说，委托人不得不为代理人的行为承担风险。因此，委托人就需要通过激励和约束机制以及其他机制来促使代理人努力，避免损害自己的利益，从而使委托代理双方的利益都得到保障。在本文讨论的军队科技人才管理中，人才即为代理人，部队（主要指军队技术密集型单位，比如军队院校、科研院所、医疗机构等）为委托人。
　　
　　二、基于委托代理理论的军队科技人才管理的模型设计
　　
　　委托代理理论认为，一个参与人（委托人）想使另一个参与人（代理人）按照前者的利益选择行动，但委托人不能直接观测到代理人选择了什么行动，能观测到的只是另一些变量，这些变量由代理人的行动和其他外生的随机变量共同决定，因而充其量只是代理人行动的不完全信息。委托人的问题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。
　　因此，在军队科技人才管理过程中，任一人才能否根据管理者的期望作出行为选择，管理者是无法知道的，只能观测到其工作结果。而影响人才工作结果的因素除其本身行为选择和工作能力发挥以外，还有来自周围环境的外生随机因素的影响。管理者无法观测得到人才是如何工作的，其行为本身和随机因素影响状态究竟如何。所以，人才能否按照管理者的预期选择行动使工作效率达到理想目标是不确定的。军队科技人才管理工作必须对人才的行为选择加以约束，从他们行动的观测结果中来实施奖惩，这样才能降低管理信息不对称的程度，减少管理工作的盲目性，从而实现最佳管理效果。
　　1、模型的建立
　　以某军事科研单位为例，假定X表示单位某专业领域相同研究或相同技术开发方向上的人才在接受工作后所有可能选择的行动集合，x∈X表示一个特定行动，为工作努力水平的一维变量。令y为不受人才和管理者控制的外生随机因素变量。Ω是y的取值范围，y在Ω上的分布函数和密度函数分别是F(y)和f(y)，且y是连续变量。当我们把连续变量y离散化为有限个可能值时，f(y)为分布概率。当人才选择行动x，则外生变量y实现，那么x与y共同决定一个可观测的结果p(x，y)和一个单位的科技产出效益v(x，y)。若给定y，人才工作越努力，v(x，y)值越大，但努力的边际效率递减。较高的y代表较有利的随机变量出现。所以，v是x的严格递增凹函数，是y的严格增函数。令v表示人才工作成果，且是唯一可观察的变量，则管理者的任务就是设计一套具有强约束力和有激励作用的管理方案g(v)，根据观测到的v对人才实施奖惩。
　　实际上，激励就是委托人如何使代理人在选择与不选择委托人标准或目标时，从自身效用最大化出发，自愿地或不得不选择与委托人目标相一致的行动。从科技人才管理的实际要求和管理学基本原则上来看，结合有关“道德风险模型建立理论”，方案g(v)应具备如下几个特征。
　　(1)假设管理者和人才的冯纽曼效用函数分别为w(v－g(v))和u(g(v))－c(x)。其中，c(x)为人才的成本函数；w′(・)>0，w″(・)≤0，u′(・)>0，u″(・)≤0，c′(・)>0，c″(・)>0，表明管理者和人才都是风险规避者或风险中性者，且人才努力的负边际效率是递增的。则管理者和人才双方的冲突来自假设?藿v／?藿x>0和c′>0。
　　(2)假设管理者和人才双方对分布函数F(y)，产出效益v(x，y)及效用函数u(・)－c(・)和w(・)的认识是一致的，对于v(x，y)，管理者能观测到y即可知道x，观测到x即可知y。则科技人才管理者的期望效用函数应为∫w(v(x，y)－g(v(x，y)))f(y)dy。欲使期望效用函数最大化，管理者必须对产出的可能目标和激励方案g(v)作出选择。说明激励方案g(v)应具备系列多样性可选择特征。
　　(3)管理者要想使自己的管理效用最大化，又面临两种来自人才的行为约束。一种是理性约束，即人才工作得到的期望效用不能小于其偷懒时能得到的最大期望效用。而人才偷懒能得到的最大期望效用由他面临的其他选择机会决定，一般称之为保留效用。则该约束可表述成：
　　∫u（g（v（x,y）））f（y）dy-c（x）≥u
　　这里省略了定积分的上下限，下同。
　　另一种约束叫激励相容约束，即管理者的激励效用不能小于人才任一行为选择后的效用。由于管理者不能观测到人才的行动x和外生随机因素影响y，在任一具有管理约束规则或方案g(v)下，人才总是选择使自己的期望效用最大化的x，管理者希望的x只能通过人才的效用最大化行为实现。亦即，当x是管理者希望的行动，x*∈X是人才可能选择的任一行动，当且仅当下式成立时，人才才会选择x，即：
　　所以管理激励方案g(v)还必须能够具备满足人才行为选择的理性约束要求和激励相容约束要求的特征。换句话说就是激励方案的设计一定要考虑人才的可能行为选择，而决不能仅仅是管理者的一厢情愿。
　　综合以上分析，信息不对称条件下军队科技人才管理模型可以表述如下：
　　即管理者对人才的使用和管理的任务就是：依据管理要求，选择决定研究或技术开发产出目标和激励方案g(v)，使人才管理的效用函数最大化，同时满足人才的理性约束和激励相容约束。
　　2、模型的最优解
　　信息不对称条件下军队科技人才管理模型的求解，可利用分布函数的参数化方法求得。
　　给定y的分布函数F(y)，对应的x存在一个v的分布函数并通过v(x，y)从F(y)中导出。一般情况下可以假定v=x+y，即人才的自身努力x和随机影响因素变量y共同决定了研究或技术开发的产出v。若y服从均值为x方差为?啄2的正态分布，表明人才努力水平决定产出方差。用=?姿和?籽(v，x)为分别给定x下v的条件分布函数和条件密度函数，且表明当人才选定了行动x就类似地选择了分布函数u′(g(v))=?姿。对v取期望后，可将模型改写如下：

　　该条件就是在非对称信息条件下对人才实施激励、制定激励方案所必须具备的条件。该条件中?滋?籽x(v，x)/?籽(v，x)代表了激励相容约束的作用，?籽x/?籽是似然率，表达产出v中人才行动x的信息。当管理者不能观察人才的行动时，为使人才积极努力工作，人才必须要承担一定被惩罚的风险。因为在管理者不能观察人才行动的非对称信息条件下，管理者和人才都能达到效用最优是不可能的。所以，如果保证?籽x/?籽对v是单调递增的，则人才工作越努力，科研或技术开发工作产出高的概率就越大。g(v)严格随v增加而增加。较高产出作为较高努力的一个信息，对管理者制定激励方案将具有较大的操作意义。
　　
　　三、基于委托代理理论的军队科技人才管理模型的理论指导意义
　　
　　非对称信息条件下的科技人才管理模型集中体现了人才管理效用最优化的目标和尊重人才、合理使用人才的现代人力资源管理思想。应用该模型实施管理，对新时期我军军队科技人才管理具有重要的理论指导意义。
　　1、模型对管理者素质提出了较高的要求
　　作为管理者，不仅要了解人才管理的系统运行目标，而且要努力研究影响人才能力和工作积极性发挥的因素。既从系统管理优化自身考虑，又从激励人才积极性发挥需要出发，制订科学的人才激励方案，降低或减少管理随意性。
　　2、对盘活现有科技人才资源，优化科技人才配置具有积极作用
　　模型中对g(v)的引进，说明了影响人才工作产出结果中随机因素变量的作用，从侧面又恰当地强调了人才系统的开放性。管理者如果不能实现人才的有效激励以满足个人的理性约束和激励相容约束，就很难缩小信息不对称的程度和范围，那么人才流失也就在所难免。同时，管理者对激励方案g(v)的制订和选择本身就是对人才管理机制优化的一个重要检验过程，可使管理者进一步认识差距和继续努力的方向。
　　
　　四、应用上述模型应注意的问题
　　
　　1、要科学认识研究和技术开发工作的科技产出效益v(x，y)
　　对于不同研究和技术开发方向上的产出效益，要确定出一整套成熟的、合理的、并且是能够取得一致共识的评价指标体系和方法。
　　2、必须满足人才的激励相容约束
　　对于任一激励方案，只有在满足人才的激励相容约束时，才是可实施的方案。
　　3、综合考虑评价因素
　　在军队科技人才队伍这个大系统中，不同的人才能力特征不同，管理者应根据可视的信息（如学历、职称和科研成果及其他能力方面的历史评价等），将系统中人才按照能力素质高低进行区分以完善g(v)的设计。
　　4、排除共同因素的影响
　　同一专业方向上不同人才的工作产出除了受自身能力大小和特有的外生因素变量影响外，还受到一定的共同因素的影响，如科研和技术开发的硬件设施及政策环境等。为了剔除更多的外部不确定性因素的影响，更准确地把握奖惩与个人努力的关系以调动更大的积极性，在确定g(v)时，要假设：除v以外，若管理者能够不费成本地观测到另一个变量z，使g=s(v，z)，z为与环境因素有关的外生随机变量。若z与x和y有关，即z=z(x，y)，则当z能提供的有关x和y的信息不全部包含在v中时，z对g(v)会产生影响，此时s(v，z)应作为比g(v)更优的激励方案加以确定。
　　
　　【参考文献】
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　　[2] 赵晓莹、晏钢：员工管理的道德风险及其防范.管理科学文摘，2002（3）。
　　[3] Holmstrom.B.：Moral Hazard and Observability”.Bell Journal of Economics，1979（10）。
　　[4] 陈禹：信息经济学教程.清华大学出版社，1997。
　　[5] Rogerson.W.：The First-Order Approach to Principal-Agent Problem.Econometirca，1985（53）。
　　
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