中國國有企業(yè)代理成本的實證分析(編輯修改稿)
2025-07-22 01:49 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 后，關于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。 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. 表2無約束模型的估計結(jié)果 表2的結(jié)果是我們使用BroydenFletcherGoldfarbShanno最大似然模擬程序得到的，所用的獎金數(shù)據(jù)是從企業(yè)績效工資數(shù)據(jù)中分離出來的、大于50（萬元）的獎金量w[，i]的列向量。將此代入（20）式的w[，i]，就得到了實際計算的算子式。無約束模型估算的只是探究工人獎金在什么參數(shù)條件下獲得的概率最大，這是從已觀察到的工人獲得的獎金量w[，i]列向量出發(fā)，反推出使w 得以發(fā)生的契約的參數(shù)值，從而找出激勵性契約所受制于其中的客觀環(huán)境θ與工人努力的邊際成本參數(shù)η，以及影響獎金量的契約激勵力度a 與績效基數(shù)x ，工人努力的邊際成本曲線其形狀下凸，而且非常陡峭，其斜率k=η+1=+1=，在現(xiàn)有的國有企業(yè)中，代理人努力的邊際成本遞增得非常快。它反映的經(jīng)濟背景是：工人在國企中就業(yè)所付出的代價是很高的，這是國企整體經(jīng)營環(huán)境惡化造成的。同時，陡峭的邊際成本曲線導致國企中工人的努力λ[*]不多，這又進一步增加了契約的難度，使整個國有企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)繼續(xù)滑坡。 ，因此該估算結(jié)果同樣顯示國有企業(yè)經(jīng)營環(huán)境θ的變動幅度較大，企業(yè)經(jīng)營風險較高。 按定義（公式6）只是激勵系數(shù)（α）與代理人風險規(guī)避系數(shù)（r ）的函數(shù)，并且與α及r 呈負相關關系。的估計值較小，說明α或r 較大。而且，按（6）式，較小的值會使產(chǎn)生正獎金的θ的門檻水平θ[*]變低，從而提高產(chǎn)出為正值的概率。，明顯低于FerrallShearer （1999）的估計值（我們的估計值只是他們的十分之二左右）。 較低的值導致較低的門檻水平θ[*]，從（7）式我們便可以推斷，中國國有企業(yè)中職工愿意付出最低限度努力的必要前提并不苛刻；但與前述努力的邊際成本急劇遞增的結(jié)果相結(jié)合，我們大致可以看出，在現(xiàn)存的國有企業(yè)中，工人對就業(yè)還比較在乎，但工人上班后一般也不大愿意付出較高水平的努力，因為努力的邊際成本會迅速上升。 下面我們考慮結(jié)構(gòu)模型的估計。結(jié)構(gòu)模型是在企業(yè)利潤最大化的約束下進行參數(shù)估計。 我們首先需要這樣一些準備工作：第一，將似然函
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