授權(quán)理論的文獻(xiàn)綜述〔*〕

○ 管 琳， 錢 偉

(1.合肥師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 安徽 合肥 230601； 2.復(fù)旦大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 上海 200433)

委托—代理模型通常具有如下特征：委托人擁有某個項(xiàng)目的實(shí)施權(quán)，而代理人掌握項(xiàng)目的具體信息，同時，委托人和代理人的利益是不一致的。于是存在一個取舍問題：一方面，委托人需要利用代理人的信息來做出正確決策；另一方面，代理人存在利用私人信息為自己謀私利的動機(jī)。比如，考慮管制寡頭企業(yè)定價的問題(Baron和Myerson，1982)。中石油(壟斷企業(yè))基于利潤最大化制定的產(chǎn)品價格將會高于產(chǎn)品的邊際成本，而社會福利最大化時的價格應(yīng)該等于邊際成本。發(fā)改委(管理部門)希望管制企業(yè)的價格。但是實(shí)際的邊際成本只有中石油知道，即使成本很低，中石油也會向發(fā)改委謊稱成本很高。在這種情況下，發(fā)改委應(yīng)該如何管制寡頭企業(yè)的產(chǎn)品價格呢？

根據(jù)委托人是否能夠運(yùn)用轉(zhuǎn)移支付〔1〕和是否能夠遵從事前的承諾，對上述問題的分析可以分為三種情況。當(dāng)委托人既能夠用貨幣支付，也擁有完全承諾，這一情形是經(jīng)典的合約理論的框架。當(dāng)委托人既不能用轉(zhuǎn)移支付，也不能保證遵守承諾，這就回到“策略性傳遞信息”模型。〔2〕本文所分析的模型，是第三種情況。委托人擁有完全的承諾，但是不能使用轉(zhuǎn)移支付。這類問題被稱作授權(quán)問題，具體來說，此類模型的基本特征為：(1)委托人和代理人要完成一項(xiàng)決策，但是雙方對于最優(yōu)的決策有意見上的分歧；(2)最優(yōu)的決策取決于一個客觀的狀態(tài)；(3)決策權(quán)掌握在委托人手里，客觀狀態(tài)的信息掌握在代理人手里；(4)委托人可以設(shè)計(jì)合約并且執(zhí)行，但是現(xiàn)在不能將轉(zhuǎn)移支付寫進(jìn)合約里。轉(zhuǎn)移支付不被允許，可能是國家的政策和法律直接禁止政府管理部門和公司之間的交易，〔3〕也可能是由于事后的結(jié)果不能驗(yàn)證導(dǎo)致信息不能被驗(yàn)證?！?〕

一、分析授權(quán)問題的基本模型

我們用Goltsman等的一個簡化的版本，來描繪授權(quán)問題的核心思想?？紤]包含一個委托人和一個代理人的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。假設(shè)環(huán)境由實(shí)數(shù)θ代表，已知θ∈Θ≡[0,1]。代理人知道確切的環(huán)境值是多少，但是委托人不知道，他只知道θ在Θ上是均勻分布。委托人需要做出一個決策，y|Y?R。委托人和代理人的效用同時受環(huán)境和決策的影響，分別為up(y,θ)=-(y-θ)2和ua(y,θ)=-(y-(θ+b))2，其中b是一個外生參數(shù)。雙方都追求期望效用最大化，滿足馮諾依曼-摩根斯坦性質(zhì)。二次效用函數(shù)滿足單峰性質(zhì)，即對每一個環(huán)境值都有唯一的最偏好的決策值。給定環(huán)境θ，雙方的最優(yōu)決策值分別為yp(θ)=θ和ya(θ)=θ+b。參數(shù)b衡量了雙方偏好的差異程度，當(dāng)b≠0時，說明存在利益的沖突。不失一般性，我們假設(shè)b>0，代理人偏好更大的決策值，代理人有動機(jī)夸大環(huán)境的值。 委托人事先設(shè)計(jì)一個決策規(guī)則y(θ)：如果代理人匯報(bào)環(huán)境值θ，委托人將選擇y(θ)。代理人獲悉這個規(guī)則后，匯報(bào)一個環(huán)境值給委托人，最后決策y(θ)被實(shí)施〔5〕。委托人的最優(yōu)決策設(shè)計(jì)問題由下式表示：

委托人最大化自己的期望效用，同時最優(yōu)決策必須滿足激勵相容條件：當(dāng)真實(shí)環(huán)境是θ時，代理人沒有動機(jī)去謊報(bào)另一個θ′〔6〕。可以證明〔7〕，激勵相容條件要求最優(yōu)的決策規(guī)則滿足下列性質(zhì)：(1)y(θ)是連續(xù)的；(2)y(θ)是增函數(shù)；(3)如果在一段區(qū)間θ1，θ2上y(θ)是嚴(yán)格遞增的，則有y(θ)=ya(θ)?，F(xiàn)在，最優(yōu)化問題簡化成如下形式：

約束條件保證了單調(diào)性的要求，連續(xù)性和第三部分的要求體現(xiàn)在目標(biāo)函數(shù)中。

注意到θ2=θ1滿足約束條件，這時最優(yōu)決策是一個固定的值，y(θ)=0.5。這個結(jié)果對應(yīng)沒有信息傳遞的情況：不管代理人匯報(bào)什么信息，委托人都不予考慮，只會根據(jù)自己事前對環(huán)境的預(yù)期來做出決策(注意到E(θ)=0.5)。相反，如果最優(yōu)解包含θ2>θ1，則存在y(θ)≠y(θ′)，這說明委托人會對代理人提供的不同信息做出不同的反應(yīng)，代理人的私人信息得到了傳遞。當(dāng)θ1和θ2的差距變得越大，信息的傳遞越充分?，F(xiàn)在我們給出主要的結(jié)論：

命題：最優(yōu)的決策規(guī)則由下式?jīng)Q定，

下面提供幾點(diǎn)對上述最優(yōu)決策的點(diǎn)評。首先，委托人在環(huán)境值較低時，θ∈[0，max{1-2b,0}]，會選擇代理人的最優(yōu)決策，當(dāng)超過一定上限時，會固定一個決策值。其次，當(dāng)雙方的偏好差異程度很大時，b≥0.5，最優(yōu)決策規(guī)則是固定的，這就是沒有信息傳遞的情況。相反，當(dāng)b<0.5，最優(yōu)決策遵守一個確定性的方案：在環(huán)境值小于1-2b時，代理人最喜歡的決策被實(shí)施，對于較高的環(huán)境值，決策固定在1-b上。在這種情況下，信息得到一定程度的利用。容易看出，b越小，委托人和代理人之間的利益沖突越小，信息揭露的程度越充分。

這種特殊的決策規(guī)則，在形式上可以看做一種授權(quán)(delegation)。委托人將做決策的最終權(quán)力授予代理人，但是只保留一部分可以選擇的“余地”(limited discretion)：代理人可以選擇任何他喜歡的決策，只要不超過1-b。代理人在這種授權(quán)情況下做出的選擇等價于委托人使用上述最優(yōu)規(guī)則做出的選擇。所以，基于信息傳遞的均衡可以被一種分散機(jī)制(decentralized mechanism)實(shí)現(xiàn)。

因?yàn)榇砣丝偸窍矚g更高的決策，所以委托人必須規(guī)定一個決策的上限；另一方面，為了充分利用代理人的私人信息，在環(huán)境變量相對較低時，必須賦予代理人完全的自主選擇權(quán)，即存在一個最優(yōu)的授權(quán)程度。最優(yōu)的授權(quán)程度和利益沖突程度相關(guān)，當(dāng)b越小，最優(yōu)的授權(quán)程度越大。

二、對授權(quán)基本模型的一般化處理

基本模型的結(jié)論在更加一般的假設(shè)下是否依舊成立呢？我們剛才的假設(shè)的特殊性體現(xiàn)在下面幾個方面。首先是委托人和代理人的效用函數(shù)。委托人和代理人對不同環(huán)境下的利益沖突可能是不同的，基本模型中則是恒定的一個值。同時，雙方對信息的敏感程度也可以不一致。其次是環(huán)境值的分布情況。在一個更加廣義的分布函數(shù)下，委托人的最優(yōu)決策同樣可能變化。最后，可選擇決策的集合和環(huán)境值的集合也可能更加復(fù)雜。在這一部分我們介紹在更加一般化的假設(shè)下，授權(quán)理論的更一般的結(jié)論。

1．對信息的敏感程度

Melumad和Shibano的模型中，放寬了委托人對環(huán)境變量敏感程度的限制，當(dāng)委托人和代理人對環(huán)境變量的反應(yīng)程度不一致時，會出現(xiàn)新的結(jié)果。具體來說，其他假設(shè)保持一致，現(xiàn)在委托人的效用函數(shù)變?yōu)椋簎p(y,θ)=-(y-aθ)2。在原來的模型中，b衡量了委托代理雙方的偏好差異，這和環(huán)境值究竟有多少是無關(guān)的?，F(xiàn)在增加的變量a則衡量了給定某一個環(huán)境值下，雙方的偏好差異?？梢园補(bǔ)理解為委托人對于環(huán)境變化的一個敏感程度，如果a>1(a<1)，表示委托人比代理人更加敏感(不敏感)。

引進(jìn)a這個參數(shù)后，作者發(fā)現(xiàn)，只有當(dāng)a≤2時，滿足激勵相容的決策規(guī)則才是連續(xù)的。在環(huán)境值比較小時委托人同樣可能把決策固定在某一個固定的值上。一個有意思的結(jié)論是，當(dāng)a>2時，并且b滿足一定條件，最優(yōu)的決策集合不再是一個區(qū)間。具體的，有以下比較靜態(tài)的結(jié)果：固定住b，當(dāng)a從0開始增加時，授權(quán)的集合會變大，超過1時，授權(quán)的集合將會是整個Θ，但是當(dāng)a超過2時，最優(yōu)決策規(guī)則突然變成非連續(xù)的，并且不再是一個單獨(dú)的區(qū)間。這背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺是，因?yàn)閍衡量了委托人和代理人誰更加在意環(huán)境信息的價值，所以當(dāng)a增加時，委托人相對來說越來越看重信息，使得授權(quán)的程度增加。

另外，對于福利性質(zhì)的討論發(fā)現(xiàn)，當(dāng)a過大時，雖然委托人的福利會通過授權(quán)增加，但是代理人卻會受到損失。我們可以理解為，當(dāng)a過大，將導(dǎo)致雙方偏好的嚴(yán)重不一致，這樣雙方的效用不再是正向相關(guān)。注意到基本模型中，信息揭露得越多，雙方的效用在整體上都會增加。

2．信息的分布

Alonso和Matouschek的模型不僅放寬了效用函數(shù)的形式，也討論了更一般的環(huán)境值的分布函數(shù)。委托人和代理人的效用函數(shù)現(xiàn)在分別為：up(y,θ)=-(y-yp(θ))2和ua(y,θ)=va(y-ya(θ)，θ)，其中yp(θ)是連續(xù)的函數(shù)，ya(θ)是連續(xù)可微并且嚴(yán)格遞增的函數(shù)，給定θ，va函數(shù)是單峰的并且關(guān)于0左右對稱。為了簡化，假設(shè)代理人偏好的決策是一個線性的形式，ya(θ)=α+βθ，其中β>0。這里的效用函數(shù)既包含了信息敏感程度的差異，也讓雙方的偏好差異和環(huán)境值相關(guān)，對于不同的θ，雙方的利益沖突程度可以不同。特別的，環(huán)境值的分布函數(shù)不再是在Θ上均勻分布，而是滿足一個累積密度分布函數(shù)F(θ)，相應(yīng)的概率密度函數(shù)f(θ)絕對連續(xù)并且在Θ上處處為正。在基本模型中，給定效用函數(shù)在每個環(huán)境下的最優(yōu)值相等，均勻分布意味著委托人對所有環(huán)境的重視程度是一樣的?，F(xiàn)在由于f(θ)隨著不同的環(huán)境值可能不一樣，不同的環(huán)境值出現(xiàn)的概率將會不同，委托人對不同的環(huán)境重視程度就可能不一樣。注意到，這些新的假設(shè)只是對原模型的一種穩(wěn)定性檢驗(yàn)，并沒有改變授權(quán)問題的核心思想。

現(xiàn)在的假設(shè)下，授權(quán)的收益大小仍然是由雙方的偏好差異以及環(huán)境分布來決定。作者發(fā)現(xiàn)，授權(quán)如果是有價值的，則代理人和委托人的偏好沖突不能無限大，必須滿足一個最低限度的一致。這個最低標(biāo)準(zhǔn)由環(huán)境所決定，只要存在至少一個環(huán)境值，雙方的偏差不是特別大，則授權(quán)總是有益的。更有意思的是，在現(xiàn)在的框架下，作者可以得出關(guān)于授權(quán)程度大小的一些比較靜態(tài)的結(jié)果，也給出了區(qū)間是最優(yōu)解的充分必要條件，由于技術(shù)性的證明不便表述，這里從略。

3．隨機(jī)性策略規(guī)則

目前為止我們只考慮了確定性的規(guī)則(deterministic rule)，即對每一個匯報(bào)的環(huán)境值，委托人確定性地選擇唯一的一個決策。另一種情況是允許委托人在多個決策中按照確定性的概率隨機(jī)選擇(randomization)。由于確定性規(guī)則實(shí)際上是隨機(jī)性規(guī)則的一種特例，那么，上述規(guī)則在廣義上是否仍然是最優(yōu)的？

Kovac和Mylovanov給出了確定性的授權(quán)規(guī)則在隨機(jī)決策規(guī)則的集合中仍然是最優(yōu)的條件。在常用的二次損失效用函數(shù)下，如果一個常規(guī)性的條件得到滿足，那么最優(yōu)的決策規(guī)則仍然是確定性的。但是當(dāng)委托人的效用函數(shù)是絕對值的形式，up(y,θ)=|y-θ|，而代理人的效用形式保持不變，則隨機(jī)性規(guī)則將會是最優(yōu)的。這個常規(guī)性的技術(shù)條件是定義在委托人和代理人的一個相對偏好差異上，經(jīng)濟(jì)學(xué)上來理解這個結(jié)論，可以把它和絕對值效用函數(shù)下的結(jié)論進(jìn)行對比：當(dāng)雙方的收益函數(shù)的形狀相差特別大時(此時代理人的收益曲線是嚴(yán)格凹的，而委托人的收益曲線是線性的)，這時委托人在不同的決策上進(jìn)行混合策略時，自己所受的期望效用上的損失幾乎為零，但是代理人卻有嚴(yán)格為正的損失，所以混合策略能夠?yàn)槲腥颂峁╊~外的激勵去促使代理人真實(shí)匯報(bào)信息。這種優(yōu)勢在委托人同樣是二次形式的效用函數(shù)時是不存在的，這時雙方的收益曲線都是嚴(yán)格凹的，混合策略同樣會使自己受損。

三、對授權(quán)基本模型的擴(kuò)展分析

這一部分主要考慮基本模型的一些擴(kuò)展。

1．多個代理人

在組織內(nèi)部，往往可能出現(xiàn)多個代理人，這時，組織結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)將會多種多樣?？梢允潜馄绞降慕Y(jié)構(gòu)，即委托人同時向所有人授權(quán)。也可以是垂直化的設(shè)計(jì)，即出現(xiàn)中間人，委托人直接授權(quán)給這個中間人，中間人再和下層的代理人進(jìn)行互動。

首先考慮各個代理人之間的決策需要協(xié)調(diào)。由于委托人和單個代理人之間的決策規(guī)則將會對其他代理人的行為產(chǎn)生額外的影響，決策權(quán)力的分配—集權(quán)和授權(quán)的優(yōu)劣比較 ——將不再是一對一的單獨(dú)問題的簡單加總〔8〕。Rantakari的研究發(fā)現(xiàn)，各個部門(代理人對應(yīng)的任務(wù))的特征，比如，對其他部門的重要性，規(guī)模以及信息的分布，會直接影響組織的層級結(jié)構(gòu)的選擇。如果部門之間是對稱的，那么協(xié)調(diào)非常重要，集權(quán)下的決策機(jī)制更加有效。相反，如果部門間的特征極度不對稱，那么不同部門間的信息和協(xié)調(diào)的相對重要性則會很不一樣，于是可能出現(xiàn)非對稱的管理結(jié)構(gòu)，那些信息相對重要的部門可能得到授權(quán)，而那些在協(xié)調(diào)方面更重要的部門可能被集權(quán)。

2．多個任務(wù)

Koessler和Martimort的模型中，環(huán)境變量只有一維，它同時影響兩個不同的決策，并且委托人和代理人在兩個決策上的利益沖突是不同的。委托人可以通過在兩個決策上引進(jìn)“差別”來更好地獲取信息。其中的邏輯是，當(dāng)決策是兩個維度時，并且代理人對它們的重視程度不同，那么委托人可以做出這樣的限制：代理人在兩個任務(wù)上的選擇必須有一定的差別。這樣，代理人在某個任務(wù)上選擇更加偏離的決策時，在另一個任務(wù)上將不能選擇偏離的決策，這就形成了一個取舍的關(guān)系。這種方法的核心思想類似于轉(zhuǎn)移支付的激勵作用，委托人實(shí)際上是用其中一種任務(wù)的選擇來懲罰代理人。

Frankel的模型中則同時包含多維的環(huán)境變量和多維的任務(wù)，每個決策對應(yīng)著不同的信息。如果代理人的偏好在每個任務(wù)上是一樣的，那么最優(yōu)的授權(quán)規(guī)則遵循一個總的“預(yù)算”約束，即代理人所有任務(wù)的決策的平均值有一個上限。在更一般的假設(shè)下，這種期望值的上限規(guī)則，仍然是最優(yōu)的。

Frankel考慮了當(dāng)委托人對代理人的偏好不確定時，如果有多個任務(wù)，委托人在“最大化最小”原則下(max-min)的最優(yōu)授權(quán)機(jī)制如何設(shè)計(jì)。由于委托人不知道具體的偏好情況，那么信息的傳遞仍然是通過各個項(xiàng)目之間的相對重要性來實(shí)現(xiàn)。如此，最優(yōu)的規(guī)則呈現(xiàn)一種簡單的形式，比如排序規(guī)則、預(yù)算規(guī)則。

3．代理人的類型是不確定的

除了對環(huán)境變量是不確定的之外，委托人也可能對代理人的類型不清楚。

Semenov的模型中，代理人分為了兩種類型，第二種類型的代理人也不知道環(huán)境值是多少。當(dāng)雙方的偏好差異相對較大時，最優(yōu)的授權(quán)結(jié)果仍然是一個區(qū)間。但是當(dāng)偏好差異不那么大時，將會出現(xiàn)不連續(xù)的最優(yōu)決策。這是因?yàn)?，一旦代理人不知道環(huán)境的類型，那么他選擇的期望值對于委托人來說是非常不好的，為了避免這種情況，委托人將會設(shè)計(jì)不連續(xù)的決策集合，將這項(xiàng)選擇事先排除掉。

Tanner討論的情形下，委托人并不知道雙方的利益沖突有多嚴(yán)重，委托人要提取的信息變?yōu)榄h(huán)境值與偏好差異兩個維度。這種情況下，委托人可以設(shè)計(jì)不同的授權(quán)規(guī)則，讓代理人事先自己選擇，用以甄別代理人的類型。但作者的結(jié)論顯示，委托人不會使用這種形式的機(jī)制來區(qū)分代理人的類型。

Kovac和Krahmer的模型中則出現(xiàn)了分離均衡的授權(quán)規(guī)則，代理人分析信息的能力是有差異的，有的人的信息會更準(zhǔn)確，這時最優(yōu)的授權(quán)規(guī)則等價于委托人提供不同的合約，不同類型的代理人在收到信息之前，分別選出一個特定的合約。

4．加入道德風(fēng)險等激勵問題

Szalay在信息是內(nèi)生的情況下考慮了最優(yōu)授權(quán)規(guī)則的設(shè)計(jì)。在他的模型中，代理人需要付出一個有成本的行動才能獲得環(huán)境值的信息，并且付出的行動越多，能得到真實(shí)信息的可能越大。由于代理人的行動有成本，委托人需要通過授權(quán)的決策集合來提供激勵。這種情況下的最優(yōu)決策集合是一低一高兩個不相交的集合，比如，代理人只能在“特別高”和“特別低”兩種極端的選項(xiàng)中做選擇。背后的邏輯是：由于成本的存在，代理人相對來說不愿意付出更多的勞動來獲取信息，而愿意實(shí)施一個“適中”的決策，即使錯了，離真實(shí)狀態(tài)的距離也不會特別遠(yuǎn)，所以損失不會特別大，現(xiàn)在如果委托人禁止選擇“適中”的決策，只允許代理人實(shí)施兩端的決策，則代理人一旦選擇錯誤，則離開真實(shí)狀態(tài)的距離可能會非常遠(yuǎn)，造成的損失也非常大，這時代理人會有更大的動機(jī)去獲取信息來選擇相對正確的決策。

Bester和Krahmer的模型分兩階段，在第一階段，仍然是經(jīng)典的授權(quán)與否的問題，第二階段，在項(xiàng)目選完后，代理人需要付出一個不可觀測的行動來實(shí)施這個項(xiàng)目。所以授權(quán)直接影響到第二階段行動的激勵。Kim和Shin的結(jié)構(gòu)相似，分為選擇決策和實(shí)施決策兩個階段，選擇項(xiàng)目時代理人有私人信息，在執(zhí)行項(xiàng)目時有道德風(fēng)險。作者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)這兩個維度的信息不對稱同時存在時，授權(quán)在某些條件下能夠改善激勵問題。問題的核心是，當(dāng)代理人能夠自己選擇決策時，相應(yīng)的會更加努力工作，委托人在選擇的決策上犧牲掉一部分利益時，能夠減少在第二階段的道德風(fēng)險問題。

5．非貨幣的激勵

授權(quán)要解決的一個核心問題是，當(dāng)轉(zhuǎn)移支付不能使用時，怎么來協(xié)調(diào)雙方的利益沖突。Ambrus和Egorov提出了一個有趣的想法，對代理人有害，但對委托人沒有影響的一些行動，可能成為最優(yōu)授權(quán)下合約的一部分。他們的模型中，有兩個新的元素，一是代理人有一個參與約束，這是被競爭性市場所決定的一個效用值，其次，代理人受到有限責(zé)任的保護(hù)，比如最低工資?！?〕委托人一樣存在信息不對稱的問題。當(dāng)固定工資很高時，而市場決定的參與約束相對較低時，則委托人可以使用一些對代理人有成本的活動來完成類似轉(zhuǎn)移支付所起到的懲罰和獎賞。比如現(xiàn)在的授權(quán)集合仍和以前一樣，但是如果代理人想選擇某個較高的決策時，他需要提交很多的書面報(bào)告和材料，這對代理人來說是一種成本。

6．動態(tài)的授權(quán)

Alonso and Matouschek在關(guān)系型合約下討論委托人的承諾問題，核心思想是因?yàn)殡p方會進(jìn)行很多期的授權(quán)，所以某一期委托人事后不遵守事前制定的規(guī)則，將會導(dǎo)致關(guān)系終止，這會給委托人遵守承諾帶來激勵。Szalay在動態(tài)的框架里加入內(nèi)生的合約終止，和授權(quán)一起用來提供代理人搜集信息的激勵。Shin and Strausz同樣是在動態(tài)框架下，授權(quán)能夠通過產(chǎn)生私人信息，來解決其他的激勵問題。Schutte and Wichardt是代理人具有不同類型的一個動態(tài)版本，相似的，授權(quán)可以提供甄別機(jī)制將不同類型代理人區(qū)分開。

7．其他

Kolotilin et al則研究了最優(yōu)承諾的問題。在他們的模型中，委托人能夠做出的承諾是，對應(yīng)每一個代理人匯報(bào)的信息，只會限制自己在某個集合中選擇(并不能確保自己以某個固定的混合策略選擇)。這種情況的結(jié)果和無成本交談模型的結(jié)論很相似，說明這種承諾是不夠的。

Amador and Bagwell應(yīng)用授權(quán)理論研究了管制壟斷廠商的最優(yōu)辦法，和以前文獻(xiàn)不同的地方是，他們加入了參與約束的條件。Amador and Bagwell則考慮了一般情形下的問題并應(yīng)用到海關(guān)的稅收中。Armstrong and Vickers則加入了委托人的不確定性，他只能知道代理人最終選擇了什么決策，但是可供選擇的其他的決策他是不知道的。Rantakari則將控制權(quán)的分配問題內(nèi)生到一個由雙方共同決定的框架內(nèi)，雙方在一開始并不明確誰會擁有私人信息。

綜上所述，我們?nèi)婊仡櫫耸跈?quán)理論的提出及其發(fā)展。委托人擁有決策權(quán)，但是決策有關(guān)的信息掌握在利益有沖突的代理人手上。由于不能使用貨幣支付，委托人最主要的經(jīng)濟(jì)學(xué)取舍關(guān)系是決策權(quán)的控制程度：控制權(quán)越大越能避免代理人選擇偏差比較大的決策，但是控制權(quán)越小則能更好地利用代理人的私人信息。如果委托人能夠承諾事前的決策機(jī)制，那么最優(yōu)的決策規(guī)則能夠通過授權(quán)的形式實(shí)現(xiàn)，委托人只需要設(shè)計(jì)代理人的最優(yōu)的選擇集合。當(dāng)出現(xiàn)其他的道德風(fēng)險，不確定以及多維度問題時，授權(quán)也會帶來新的內(nèi)生激勵。

但是目前的文獻(xiàn)，主要集中在靜態(tài)模型的刻畫。長期關(guān)系(long term relationship)是達(dá)到效率的一種重要的方式。在動態(tài)環(huán)境中授權(quán)怎樣影響代理人的激勵有待進(jìn)一步研究。這是本文嘗試解決的問題。

注釋：

〔1〕這里指的是廣義的轉(zhuǎn)移支付，即委托人和代理人之間存在可轉(zhuǎn)移的效用(transferable utility)。

〔2〕 對于“無成本交談”模型，參見Crawford和Sobel(1982)。

〔3〕 在這里，可以認(rèn)為政府對壟斷企業(yè)補(bǔ)貼這種方案得不到社會或者立法部門的支持，參見Laffont和Tirole(1990)。

〔4〕 類似不完全合同(Grossman和Hart，1986)，不可驗(yàn)證的行動將不能被寫進(jìn)合約中。

〔5〕 顯示原理在這里成立，所以考慮直接機(jī)制：代理人直接匯報(bào)環(huán)境值。

〔6〕 注意這里我們暫時不考慮代理人的參與約束，在第四部分第5節(jié)，我們介紹存在參與約束的情形。

〔7〕 具體證明參見相應(yīng)論文的附錄，這里從略，只給出簡單的直覺解釋。

〔8〕 委托人和代理人一對一時，主要是交流和授權(quán)這兩種方式的比較，前一種對應(yīng)無成本交談模型，委托人咨詢代理人意見后，自己做出決策規(guī)則，但不會事先承諾一個決策規(guī)則。在一對一的情況下討論是否授權(quán)的文章可以參見Dessein(2002)，Harris和Raviv(2005)及其他。

〔9〕 注意這里的工資并不是可轉(zhuǎn)移的貨幣支付，因?yàn)樗浑S環(huán)境值的變化而變化。