【正文】 在風(fēng)險(xiǎn)與激勵之間的關(guān)系上，迄今也有了一些實(shí)證研究結(jié)果。我們在Ferrall－Shearer的理論模型基礎(chǔ)上，做了如下的改動：第一，由于Ferrall－Shearer所考量的是礦井作業(yè)的工人的激勵性獎金制，因此他們將工人按作業(yè)分為采掘與運(yùn)煤兩組，運(yùn)用了里昂惕夫生產(chǎn)函數(shù)。 模 型我們假設(shè)廠商j的生產(chǎn)函數(shù)為 （1） 這里，為企業(yè)的產(chǎn)出，和是描述廠商j的生產(chǎn)狀況的兩個隨機(jī)變量，P是產(chǎn)品價格，這些值對于廠商和工人來講都是可觀測的。完全信息下的最優(yōu)工資契約是沒有效率損失的，因此，我們將完全信息的情況作為比較的基準(zhǔn)。在這樣的假設(shè)下，工人對配置于哪個企業(yè)是無差異的。情形三：不完全信息條件下的最優(yōu)工資契約定義4： 在對的信息不對稱的情形下，最優(yōu)的工資契約由努力（）和工資（W）的函數(shù)組成，并且滿足企業(yè)的利潤最大化以及工人的個人理性和激勵相容條件，即： （12）我們不知道不完全信息條件下的最優(yōu)工資契約的具體形式，但它應(yīng)該是不同于完全信息下的最優(yōu)工資契約形式和線性工資形式。 （16）那么被生產(chǎn)出的概率為 （17）定義5：在不完全信息條件下近似的最優(yōu)合約是如下問題的解 這里我們?nèi)匀皇÷粤顺?shù)項(xiàng) （18）將估計(jì)得到的參數(shù)值帶入（18）式就可以計(jì)算出利潤函數(shù)的值。 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(jì)貿(mào)易委員會的“2002年國有企業(yè)改制調(diào)查”。（2）在崗職工均值僅為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。下面求解W（）的上界50（萬元）所對應(yīng)的值的上界。由于是變量的標(biāo)準(zhǔn)差，因此＝，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)高。從（20）式我們估計(jì)出，并以這些估計(jì)值作為估計(jì)結(jié)構(gòu)模型的初值。這種結(jié)果，與無約束模型的參數(shù)估計(jì)值會稍有差異，無約束模型的參數(shù)估計(jì)值更多的反映了現(xiàn)實(shí)生活中的契約特征，而有約束的結(jié)構(gòu)模型解出的參數(shù)估計(jì)值則更多地揭示理想狀態(tài)下的契約理論特征參數(shù)，它更深刻地告訴我們，即使企業(yè)是竭盡全力追求最優(yōu)，最終的契約特征也只能收斂于某個值，從而最后會不可避免的面臨的代理成本有多高？我們?nèi)匀挥猛瑯拥目冃ЧべY（獎金）數(shù)據(jù)列向量來模型。這與經(jīng)典的委托－代理理論的預(yù)測不同。工人在選擇努力程度之前可以觀測到值，因此最優(yōu)努力程度不受風(fēng)險(xiǎn)中性的影響。表五中的第1至5行是依據(jù)數(shù)值疊代法所獲得的參數(shù)算出的利潤期望值。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(shí)行線性契約，則代理成本相當(dāng)于企業(yè)60－70％的獲利潛力的喪失。這個結(jié)論，經(jīng)過表五的橫向比較與縱向比較，都是內(nèi)諧的，因此比較可靠。 Jan Jewitt, and Jean Tirole. 1997. “Information Structures and Career Concerns”, mimeo., ECARE.Fama, Eugene. 1980. “Agency Problems and the Theory of the Firm”, Journal of Political Economics, 88, .Ferrall, C. and Shearer, B. 1994, “Incentives, Team Production, Transactions Costs, and the Optimal Contracts: Estimates of an Agency Model Using Payroll Records” (Queen’s University Discussion Paper No. 908, July).Ferrall, C. and Shearer, B. 1999, “Incentives and Transactions Costs Within the Firm: Estimating an Agency Model Using Payroll Records”, Review of Economic Studies, 66, 309338.Foster, Andrew and Mark Rosenzweig. 1994. “A Test for Moral Hazard in the Labor Market: Contractual Arrangements, Effort, and Health ”, Rev. 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Laffont與M. Matoussi（1995年）曾指出，在最佳的分成比率的契約中，分成比率的設(shè)定就決定于代理人的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)。與McMillan－Whalley－Zhu的分析稍有不同，林毅夫的實(shí)證研究實(shí)質(zhì)上分析了激勵性契約與外界因素（）對當(dāng)事人努力的效應(yīng)：承包制顯然屬于契約變革，而價格上升則更多地是屬于的內(nèi)容。Lazear（1996年）考察了簡單分成的契約對在汽車上安裝擋風(fēng)玻璃的工人績效的效應(yīng)。換言之，我們發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)除了產(chǎn)權(quán)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)層面所導(dǎo)致的“失血癥”以外，在內(nèi)部機(jī)理上仍存在著“消化不良癥”或“出血癥”。在正統(tǒng)的委托－代理模型中并不列入激勵因素，原因是它一般與努力、績效無關(guān)。但是，在實(shí)踐中，非線性的分享規(guī)則操作成本高，企業(yè)在權(quán)衡最優(yōu)契約形式的利得與實(shí)施契約的交易成本時，往往會選擇簡便易行的線性契約。本項(xiàng)研究所側(cè)重的是國有企業(yè)內(nèi)部的契約制度。在這減少的8萬家企業(yè)中，由于破產(chǎn)或者被別的國有企業(yè)并購的原企業(yè)，占消失的企業(yè)的16％， 根據(jù)世界銀行國際金融公司和中國國家經(jīng)貿(mào)委“2002年國有企業(yè)改制調(diào)查”獲得的樣本數(shù)據(jù)分析。E－mail：hao。在此一并致謝。中國財(cái)政雜志出版社，2001年，第722頁。如果國有企業(yè)還要辦下去，那么除了在產(chǎn)權(quán)－法律層面改進(jìn)體制安排之外，是否還應(yīng)尋找最佳的契約形式呢？新成立的國有資產(chǎn)監(jiān)督管理管理委員會只聲稱以后不再“當(dāng)婆婆” 見李融榮2003年6月12日接受記者采訪時發(fā)言，載《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》2003年6月13日。由此可見，研究與估算代理成本，實(shí)質(zhì)上涉及到五個變量：企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的隨機(jī)沖擊（），代理人的努力成本與努力的邊際成本，代理人的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)（r），企業(yè)所有者對激勵系數(shù)（）的選擇，績效基數(shù)（x）的設(shè)定與績效評價。當(dāng)在職基本工資與下崗后的待遇差別日益增大時，當(dāng)下崗的概率達(dá)到42％（在樣本量企業(yè)中，下崗概率甚至高達(dá)60％）以上時，“續(xù)聘”或“下崗”的命運(yùn)安排理所當(dāng)然地要列入“激勵性契約”的內(nèi)容之中。第5節(jié)介紹數(shù)據(jù)并給出模擬程序，并給出模擬方法所得到的無約束估算模型與結(jié)構(gòu)型估算模型的關(guān)鍵參數(shù)的估計(jì)值，這是本項(xiàng)研究中最困難的環(huán)節(jié)。Harry Paarsch與Bruce Shearer（1996年）提供了類似的實(shí)證研究結(jié)果。中國盡管未象俄羅斯那樣實(shí)行一次性批量出售國有企業(yè)的全盤私有化，但迄今為止的“零售性”出售國有企業(yè)的過程事實(shí)上遍布全國，破產(chǎn)與出售的國企在數(shù)量上也與俄羅斯差不多。R. Hayes （1997年）發(fā)現(xiàn)，基于績效的報(bào)酬率是隨企業(yè)規(guī)模不同而變化的，越是大的企業(yè)，激勵系數(shù)反而越低。而我們的考察對象是376家企業(yè)，并不是某個特殊工種的職工，因此，我們將每個企業(yè)的員工（工人與經(jīng)理人員合為一體）全體視為一個團(tuán)隊(duì)，以企業(yè)為一個觀察單位，因此，就放棄了里昂惕夫生產(chǎn)函數(shù)的形式，而采用更為一般的科布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式：。為了簡化我們的生產(chǎn)函數(shù)，不妨令， 在后面的定理中我們會進(jìn)一步討論這個假設(shè)對結(jié)構(gòu)的影響。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： （3）定理1：完全信息條件下的最優(yōu)契約具有如下形式努力：產(chǎn)出： （4）工資：利潤： 證明見附錄A－I。因此，假設(shè)2中的第四點(diǎn)是合理的。不完全信息條件下的最優(yōu)工資契約帶來的企業(yè)利潤值應(yīng)該介于定理1和定義3所描述的利潤之間。模型識別在上面一部分所描述的模型依賴于參數(shù)，而保留效用只影響基礎(chǔ)工資，并不會影響到不同工資形式績效，因此，下面我們只討論的估計(jì)和確定因?yàn)?，所以我們討論。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，同時也考慮了城市的規(guī)模大小。（3）在崗職工的工資水平大大超過下崗工人的收入水平。由定理3（1）及其證明過程，可知，由 見附錄定理的證明（）。與Ferrall—Shearer（1999年）的模擬結(jié)果相比（那里，）。因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)模型需要估計(jì)六個參數(shù)值，我們相應(yīng)的需要6個初始值。使用的是可以計(jì)算帶約束最大化問題的程序包，最大化所使用的方法仍然是BroydenFletcherGoldfarbShanno的方法。盡管在變化。從數(shù)學(xué)形式上看，在工人的這種效用函數(shù)下，由于關(guān)于努力一階條件不變，故工人的努力函數(shù)不變，仍然是在風(fēng)險(xiǎn)中性的情況下，工人的基本工資會減少，因?yàn)槠髽I(yè)不需要再為不確定性對工人作出補(bǔ)償。由于在左半欄契約特征的六個參數(shù)均衡值中只有和有差異，因此在不完全信息條件下，次優(yōu)的激勵性契約所能達(dá)到的相對預(yù)期利潤水平的高低，實(shí)質(zhì)上就是由與這兩個參數(shù)均衡值的不同水平所致。若按分析式算子法模擬，代理成本甚至使企業(yè)獲利能力完全喪失！因在線性契約下，代理成本會使企業(yè)在充分信息條件下實(shí)行最優(yōu)契約所獲得利潤統(tǒng)統(tǒng)消失還會有虧損。與西方學(xué)者對代理成本的已有的估算結(jié)果相比較，