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正文內(nèi)容

中國企業(yè)制度代理成本的實證分析法(編輯修改稿)

2025-05-04 22:45 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 :在關(guān)于θ的信息不對稱的情形下。   最優(yōu)的工資契約由關(guān)于努力程度(λ)和工資(W )的函數(shù)組成,并且滿足企業(yè)的利潤最大化條件以及工人的個人理性和激勵相容條件,即   我們不知道不完全信息條件下最優(yōu)工資契約的具體形式,但它應該不同于完全信息條件下的最優(yōu)工資契約形式和線性工資形式。不完全信息條件下最優(yōu)工資契約帶來的企業(yè)利潤應該介于定理1和定義3所描述的利潤之間。由于我們無法用數(shù)值解法求解定義4中的最大化問題,我們只能首先估計出滿足定義3的一組參數(shù),然后采用離散化的方法得到關(guān)于定義4的一個近似表達,最后將參數(shù)值代入表達式進行計算,以此結(jié)果作為對不完全信息條件下最優(yōu)工資契約帶來的企業(yè)最大利潤的一個近似描述。   我們分兩步來近似這個最優(yōu)契約。   首先,離散化服從連續(xù)分布的生產(chǎn)性沖擊θ,方法是找800個分位數(shù),滿足:   其次,離散化θ后,關(guān)于θ的連續(xù)函數(shù)變?yōu)榉植加谶@800個點上的階梯函數(shù),在此基礎上,我們求出最優(yōu)工資契約。   定義5:不完全信息條件下近似的最優(yōu)合約是如下問題的解  ?。ㄗⅲ哼@里我們?nèi)匀皇÷粤顺?shù)項)   將估計的參數(shù)值帶入(14)式就可以計算出利潤函數(shù)的值。   三、模擬      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)濟貿(mào)易委員會的“2002年國有企業(yè)改制調(diào)查”。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,也考慮了城市的規(guī)模大小。   這11個城市自北向南分別為哈爾濱、撫順、唐山、蘭州、濰坊、西寧、鎮(zhèn)江、黃石、成都、衡陽和貴陽。   在企業(yè)的選擇上,調(diào)查的初衷是希望能夠隨機地抽取企業(yè)使得樣本具有更好的代表性——從企業(yè)的成分上說應該包括已經(jīng)改制的國有企業(yè)和尚未改制的國有企業(yè);從企業(yè)改制前的隸屬(尚未改制的企業(yè)則指當前的隸屬)上說應該包括中央直屬、省、市以及區(qū)縣各個層次上的(前)國有企業(yè);從企業(yè)所處的行業(yè)上說應該包含各種行業(yè)的工業(yè)企業(yè)。但是,由于調(diào)研是通過國家經(jīng)貿(mào)委以及各地市經(jīng)貿(mào)委組織進行的,此次調(diào)研的樣本企業(yè)并不能完全符合隨機抽取原則。這中間存在的一些問題是:,或者說地方經(jīng)貿(mào)委對于改制后企業(yè)的影響力已經(jīng)遠遠小于對尚未改制企業(yè)的影響力,在樣本抽取的過程中,地方經(jīng)貿(mào)委更容易讓那些尚未改制的企業(yè)填寫問卷,他們也更樂意讓這些企業(yè)填寫問卷。這使我們的樣本在很大程度上存在國有企業(yè)比重過大、而改制企業(yè)比例不夠的問題。,由于各地市經(jīng)貿(mào)委主要負責管理市屬企業(yè),因此我們的企業(yè)樣本主要是(原)市屬企業(yè),在一些城市還包括區(qū)縣所屬的企業(yè)。不過我們認為,這一點并不會影響我們的分析。原因在于,首先,市屬工業(yè)中有很多企業(yè)都是由中央或者省里下放到市里的,市屬企業(yè)具備了很好的代表性;其次,當前的中央直屬和省屬企業(yè)只是少數(shù)大型國有企業(yè),與我們關(guān)心的改制主體國有中小型企業(yè)存在很大的差別。,較大的企業(yè)以及當前仍歸國有的企業(yè)其數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。但是,就我們研究的目標來說,樣本中未改制國有企業(yè)多恰好符合我們對國有企業(yè)代理成本的研究。由于大多數(shù)改制企業(yè)是2001年后改制的,因此,我們運用2001年的財務數(shù)據(jù),基本上仍能夠反映中國國有企業(yè)的狀況。   表1數(shù)據(jù)小結(jié)   表1中各項指標的樣本量不同,是由于抽樣調(diào)查中數(shù)據(jù)缺乏所致。而對本項研究至關(guān)重要的“工資”數(shù)據(jù),有376家國有企業(yè)填報了信息,因此,我們模擬估算所依據(jù)的樣本的規(guī)模為376家。   粗略分析一下表1,可獲四個方面的信息:(1)績效工資(獎金)占工資總額的比例,說明激勵性工資收入在工人的收入中占有相當權(quán)重。(2)在崗職工人數(shù)的均值僅為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。(3)在崗職工的工資水平大大超過下崗工人的收入水平。企業(yè)即使以全部職工平均的年工資水平作為在崗職工的年工資水平(這顯然是被低估了),即月工資為1000元,相當于下崗工人月收入(300400元)。(4)   無論平均工資還是工資總額,方差都很大,說明企業(yè)之間工資標準與就業(yè)量差異不小。我們估算契約幾個主要參數(shù)的依據(jù)只是“績效工資”(獎金)總額,它按“績效工資比例”與“工資總額”之積來定義。      在我們的模型中,當客觀的外部隨機沖擊θ<θ[*]時,也就是企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境差到一定程度時,績效工資w 會等于零。最小獎金w (θ[*])總是可以識別的。我們從樣本數(shù)據(jù)觀察到,獎金量在50(萬元)的企業(yè)就屬于獎金發(fā)放量最低的企業(yè),大約占到376家樣本企業(yè)的1/,我們設w (θ[*])≤50(萬元)。   我們還需要找出獎金發(fā)放量最低的企業(yè)其經(jīng)營環(huán)境θ的上界θ[**],可以證明:似然函數(shù)也相應分為三個部分,第一項是獎金為0的部分,第二項是獎金小于等于50萬元的部分,第三項是獎金大于50萬元的部分。   估計的結(jié)果見表2.
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