非對稱信息下的就業(yè)市場信號傳遞

(北京物資學院 北京 100000)

一、引言

經濟生活中，很多不同的情境中，一些人往往擁有比其他人更多的信息，并且，這種擁有信息的不平衡會影響人們做出的決策以及人們做決策時的相互影響。信息不對稱是指人們在獲得和相互影響相關的知識上的差別。舉例子來說，一個人在其工作中會投入多少精力要比其老板清楚得多，這是一種隱蔽性行為的例子；一個二手車賣著要比買者更多的了解車的情況，這是一種隱蔽性的性格的例子。這兩種情況下，信息少的都想知道相關信息，信息多的都想要掩蓋相關信息。

信息的非對稱性可以從兩個角度進行劃分：一是非對稱發(fā)生的時間，二是對非對稱信息的內容，從非對稱發(fā)生的時間看，非對稱可能發(fā)生在當事人簽約之前，也可能發(fā)生在簽約之后，這里分別稱為事前非對稱和事后非對稱，研究事前非對稱信息博弈的模型稱為逆向選擇模型，研究事后非對稱信息的模型稱為道德風險模型，從非對稱信息的內容看，非對稱信息可能是指某些參與人的行動，也可能是之某些參與人的知識，研究不可觀測行動的模型稱為隱藏行動模型，研究不可觀測知識的模型稱為隱藏知識模型或隱藏信息模型。

二、興趣

目前的信號模型都是在斯賓塞勞動力市場模型的基礎上的，委托人是公司，代理人就是員工，信號就是教育程度給出信息，工人的效用U與工資w成正比，與教育成本c成反比，所以有：U=w-c

其中工人的效用U和教育成本c都是取決于工人生產力θ和對教育的興趣υ。

根據(jù)最初的斯賓塞勞動力市場模型，參數(shù)工人生產力υ和對教育的興趣θ對教育成本的影響，可以給出以下簡單的公式：

其中e表示的是教育水平，由上式可以知道教育的效用成本和工人的生產力、工人對教育的興趣都是成反比的，且c′(e)>0，即教育水平越高，教育成本越高。(在圖1中，我們假設c(e)=e2)。

公司一般是風險中性的，其目標是使利潤最大化，利潤就等于工資減去工人生產力所創(chuàng)造的價值，利潤π可表示為下式：

π=w-θ

在完全競爭的市場中，期望利潤將為0，也就是說在完全競爭市場期望價值中，工資就等于生產力，公司的競爭行為可以由單一的參與者來代表，可以使得工資和生產力之間二次分配所帶來的損失函數(shù)最小化。

三、把教育程度作為一個信號

斯賓塞勞動力市場模型的隱含的假定在的性格上是不存在異質性的。因此，在一個維度中有唯一的非對稱信息，就是生產力的程度。而一旦存在異質性，在兩個維度中都會出現(xiàn)非對稱性信息。

在離散的情況下，生產力θ可以是高的也可以是低的，記為θ∈{θL,θH},對教育的興趣υ也可以分為高和低，記為υ∈{υL，υH}，個體間的異質性使得代理人可以分為四個類型,如下表1所示為個體類型的概率分布：

表1 個體類型的概率分布

異質性在的性格上的差異可以表示為：d=υH-υL

(一)低異質性的性格

在上述符號中可知，原始斯賓塞勞動力市場模型就是對應d=0時，也就是不存在異質性的性格，在這種情況下，可以把工人分為兩個類型：高生產力和低生產力，存在一系列的分離均衡。一個人可以選擇最低成本的教育信號去定義一個唯一的分離均衡，在那個信號下，生產力低的工人對于學習不學習的態(tài)度是無所謂的。其中兩種類型工人都接受唯一一份合同的情形被稱為混同均衡，其中不同類型的工人接受不同的合同稱為分離均衡。斯賓塞勞動力市場模型中還有混同均衡，混同均衡可以利用Cho-Kreps直觀標準來剔除，一個有能力的員工在信號傳遞時成本更低。

在教育水平e的價值不均衡的情況下，我們假設一個公司將設定當ees，則有θ=θH。這里我們把es定義為可選擇的最低成本的教育水平，不同生產力工人類型之間的差別如圖1所示：

圖1

最低成本的分離信號由生產力低而興趣高的工人決定，如圖A點所示，生產力低而興趣高的這種類型的人對于高教育水平得到高工資還是低教育水平得到低工資都是一樣的，如果對兩種類型態(tài)度都是一樣的，也就是無法進行信號的傳遞了，所以為了信號的傳遞，我們需要考慮最低成本的教育水平信號es加上一個極小的正數(shù)，即es+ε，ε為大于零的極小的數(shù)。這樣的話就符合上述的式子，這就是一個分離均衡。

同樣，接下來我們可以討論混同均衡，如圖2所示：

圖2

在教育程度為ed時，能力低的工人更想要偏離點B,能力高的工人的信號傳遞成本更低，所以在那一點的右邊他們會表現(xiàn)的更好。由于這些偏差使得生產力低下類型的均衡處于占優(yōu)位置，公司可以推斷出當一個工人的教育水平大于或等于ed時，那么他肯定是生產力高的人。這種對非均衡信念的限制破壞了混同均衡。

同樣我們可以去掉部分混同均衡，生產力高的工人的無差異曲線比生產力低的工人的無差異曲線要平坦，所以生產力高的曲線總是比生產力低的曲線更偏向右邊。

綜上所述，我們可以得出下結論：

在較低異質性的性格條件下，有一個唯一的分離平衡，生產力低的工人會選擇低教育水平，生產力高的工人會選擇高教育水平。因此，在低異質性的性格條件下，斯賓塞勞動力市場模型的信號傳遞結果對二維非對稱信息具有很強的穩(wěn)健性。

(二)高異質性的性格

我們可以從下圖中看出為什么不存在分離均衡，如圖3所示：

圖3

當異質性的性格很高時，一個對學習興趣很高的生產力低的工人會比一個對學習興趣低生產力高的工人更多的投資教育。也就是說，類型為能力高但對教育低興趣(θH，υL)生產力高的工人更愿意接近C點,而類型為能力低但對教育高興趣(θL，υH)生產力低的工人則相反。

我們之前在異質性的性格低的時候，可以利用直觀標準去掉一個混同均衡。我們知道類型為能力高且對教育興趣高(θH，υH)的生產力高的工人更容易偏離這個均衡。在部分混同均衡中，類型為低能力且低興趣學習的工人將會不接受教育，而其他類型的工人將會接受同一水平的教育。

在其他部分混同均衡中，可以得出以下結論：

當e=0時，θ=θL；

當e=es時，θ=θH

我們可以從圖4中可以看出：

圖4

最低成本的中間信號由D點決定，記這些混同均衡存在的概率為pLL,pLH,pHH,pHL(如上表1所示)。

綜上所述，我們可以得到如下結論：

在高異質性的性格下，有一個唯一的混同均衡。生產力低且沒有學習興趣的工人會選擇低水平教育，生產力低但對學習有興趣的工人和生產力高但是沒有學習興趣的工人將會選擇中間水平的教育，生產力高且對學習有興趣的工人會選擇高水平教育。這表明極端信號也可以傳遞工人類型的信號，我們把那些工人類型可能會有不好的真相稱為中間地帶。

四、把工作經驗作為一個信號

如果異質性的性格問題與經驗相關，那么通過教育進行信號傳遞會出現(xiàn)部分混同均衡，人們會希望公司可以用其他類型的信息去甄別出哪些是生產力高的工人，哪些是生產力低的工人，那么工作經驗就是特別相關的一個信息。公司可以通過每天的工作接觸中去更好的了解一個工人，這就有了可以更好的去評估一個工人類型的有效的私人信息，在工作中發(fā)現(xiàn)生產力高低的需要很長的一段過程。

在第一個周期過后，公司觀察工人真實的生產力，用等于或大于他們生產力的工資去和他們進行合約的續(xù)簽。另一方面，合同規(guī)定工資高于生產力的工人將會被辭退(或者降低工資)。為了不考慮失業(yè)問題，我們假設被辭退的工人會有不連續(xù)的工作經驗，而沒有被辭退的工人有連續(xù)的工作經驗。我們進行簡單的設置，重新設定規(guī)則就可以使所有類型的工人都能展現(xiàn)出來，受過高水平教育或者低水平教育類型的工人都將重新制定合同，因為在第一階段均衡中他們的工資是和他們的生產力相等的。對于受過中等教育類型的工人來說，其中生產力低的將會被辭退，而生產力高則將進行合約續(xù)簽。如果這些決策信息都是公開的，也就是說，就業(yè)市場上其他公司也都能知道這個工人被辭退的信息。在競爭環(huán)境中，那些獲得續(xù)約合同工人的工資將被抬高，相反，那些被辭退的工人的工資會被壓低。在種環(huán)境中，人們可以期望無論受教育程度如何，高生產力的工人可以在均衡中得到高報酬，而低生產力的工人只能得到很低的報酬。這種調整意味著教育與工資之間，工作經驗(工作連續(xù)性)與工資之間存在正相關關系。在第二階段中，受過高水平教育的平均工資要比其他人的平均工資要高，當然，沒有被辭退的工人的工資也會變得更高。

就業(yè)市場上的工作連續(xù)性與信貸市場的信貸供應有異曲同工之處。小公司或個人的信譽可能只有在與他們進行交易并建立了關系的銀行或貸方才能了解。當然這種關系會產生一些私人信息。然而，如果能被觀察到這個關系的存在，那么就可以作為一個公共標志使得第三方可以了解到這個小公司或個人是不是信用良好。作為一個銀行的客戶或者獲得一張信用卡這些都是一個信用良好的標志，其他的金融中介機構就也會想方設法得到這些客戶。

五、總結與結論

這個信號傳遞模型是斯賓塞勞動力市場模型的一個轉化。性格差異意味著學習的興趣(或實現(xiàn)社會認同的愿望)各不相同。在我們的離散示例中，該參數(shù)可以是高或低。這一特點與高度勝任工作的個體在完成正規(guī)教育的成本也是較低的事實是沒有關系的。在我們的離散框架中，信號傳遞對于在非對稱信息中引入兩個維度是相當有彈性的。由于的性格的低異質性，因此均衡是分離的。特性的高異質性導致了部分混同均衡。那些非常有能力的人會因為激勵機制而從其他人中脫穎而出。另一個極端是低競爭力和低激勵的類型。在中間段，那些對學習沒有興趣但是有能力的人和那些沒有能力的人的組合很難區(qū)分開來。極端的類型仍然傳遞明確的信號。此外，隨著教育程度的增加，平均的能力也會增加。

這種分析可以擴展到更多的能力類型和的性格類型，雖然技術上比較復雜，但都會有部分混同均衡，這樣的模型可以使得在一定程度上工作和工人相匹配，進行有效率的生產，當然，這個過程是復雜的。