-引言- 人类合作面临的一个永恒障碍是人们有着不同的利益。在现代社会，利益冲突通过合同安排即使不能完全消除，也经常可以大为缓解。巧妙的合同设计可以给缔约方提供恰当的激励，以开发合作带来的未来收益。例如，劳动合同中包含的报酬和晋升条款，是为了留住和激励员工；保险合同中包含的免赔与共付的风险共担条款，是为了促使客户保持警惕；贷款合同中包含的偿还和决策权条款，一方面是为保护贷款人，另一方面也是为敦促借款人进行合理决策。 在经济学历史上，为实现合作收益而必须实现激励相容的观念由来已久。18世纪的亚当·斯密指出，分成制合同没有给佃户提供改良土地的足够激励。20世纪30年代的切斯特·伯纳德（Chester Barnard）考察了大型组织中的员工如何能被有效激励的问题。本年度的获奖者借助理论模型来分析上述古老观念，使我们对最优合同的本质有了新的深入认识。他们的模型还帮助研究者提炼已有的观点，并得出更多的逻辑结论。合同理论由此在过去几十年里取得了长足进步，如今在激励问题的研究中得到普遍采用。合同理论对组织经济学和公司金融理论产生了重大推动，也深刻影响了产业组织理论、劳动经济学、公共经济学、政治学以及法学等领域。 一个典型的合同问题有着如下架构：委托人授权代理人为委托人的利益而采取某些行动，然而委托人不能直接观察到代理人的行为，由此带来了道德风险，即代理人可能采取某些能增加自身收入却会使合作的总剩余减少的行动。例如委托人是某家公司的大股东，代理人是公司的经理人。亚当·斯密就曾指出，公司的所有权和控制权分离可能导致经理人采取不利于股东利益的决策。 为缓解上述道德风险，委托人可以提供一种报酬方案，把经理人的收入与某些可观察、可证实的绩效指标挂钩，我们称之为绩效报酬。公司的经营利润或者股市价值就是常用的绩效指标，但它们也都有众所周知的缺陷，因为它们在很大程度上可能受其他因素的影响，这些因素与经理人无关，从而使经理人的奖惩结果取决于运气。从直觉上看，我们需要尽可能把运气的影响排除掉，例如把某家公司的经营业绩同本行业的其他公司加以比较。可是，任何绩效指标都可能不够精确，受干扰项影响，所以最终的最优报酬方案必须在提供激励与分担风险之间进行权衡取舍。 要超越上述的粗略直觉，就需要开展更规范的理论研究。1996年诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·莫里斯（James Mirrlees）在1975年做出了一些规范分析成果。本特·霍姆斯特朗在1979年创建的规范模型则对后来产生了深远影响。除了描述激励提供与风险分担的最优权衡外，霍姆斯特朗的论文还包含对最优绩效指标的一个基本结论，名为“信息原则”。20世纪80年代发展出的第二代道德风险理论模型引入了对动态道德风险、多任务问题和其他关键问题的分析。其主要贡献者也是霍姆斯特朗，有时是独立完成，有时是与他人（特别是保罗·米尔格罗姆）合作发表。这些研究极大地影响了人事管理经济学乃至更广泛的组织经济学。本文第2节还将更详细地介绍绩效报酬理论。 绩效报酬要求一方面能够在事前订立足够详细的合同，另一方面能够在事后对绩效进行测算和证实。但这些条件在某些时候难以满足，例如代理人是一位研究人员，受命为委托人的公司开发某项新技术。由于研发过程内在的不确定性，事前可能无法对创新成果进行精确描述。此外，新技术的质量及其对公司利润的影响在事后也可能不容易验证。在类似情形下，基于绩效的报酬合同未必能有很大用处，因此还需要采取其他办法。“不完备合同”理论所关注的正是这类情形下的决策权配置，其学术先驱是奥利弗·哈特及其合作桑福德·格罗斯曼（Sanford Grossman）和约翰·穆尔（John Moore）。 决策权通常是由财产权利（也就是所有权）决定的。例如在上述有关新技术研发的案例中，一种可能的办法是委托人利用固定报酬雇用代理人，此时代理人没有事后谈判权，任何创新成果都归委托人所有，并可自由使用。另一种可能的办法是让代理人独立拥有自己开发的所有创新，他可以拒绝委托人使用新技术，或者经过谈判以某个价格卖给委托人。从理论上讲，如果新技术的质量较高，他可以要求更高的报价。这意味着代理人作为独立研究者要比作为雇员有着更强的激励，因为他的收入与创新的质量有着更密切的关系。但另一方面，独立研究者可能缺乏足够激励专门根据委托人的特殊需要而开展创新，因为创新的用途越是广泛，他的谈判能力就越大。 尽管上述案例有些特殊，却揭示了一个重要发现：财产权利产生谈判权，而谈判权又决定着激励。更一般地说，在难以订立或执行基于绩效的合同时，对决策权的精心安排可能产生良好的激励，替代绩效报酬合同。这个发现成为不完备合同理论的基石。该理论对公司金融理论和组织经济学带来了极大影响，被用于多种议题的研究，包括并购的成本和收益、组织内部的权力配置、公共服务的供应者是否可以是私人，以及作为外部人的所有者如何通过公司治理与资本结构来控制作为内部人的经理人，等等。本文第3节将介绍不完备合同理论对决策权配置问题的规范分析。 本文将简要总结哈特与霍姆斯特朗在合同理论上的最主要贡献，后面将会看到，这些贡献具有高度的互补性。由于该理论具有太多的拓展和应用，我们在综述时必须精挑细选。对思想史进行全面介绍同样困难，因此本文的内容也将不会太多超出上述例子。 另外一个限定是，本文将抽象掉合同的心理学和社会学属性，而聚焦于理性和自私的物质追求者的利益协调。基本的理论前提是，人会对物质激励做出反应，来自广泛情形的大量证据可以为此提供支持。当然，合同理论的适用与否并不要求行为人是完全理性和自私的，在不同的心理学与社会学假设下，许多分析结果将依然成立。事实上，借助相同的理论架构，针对无私或者有限理性的行为人，或者针对有着非物质动机的行为人，可以推导出新的结果。例如，最近对于传统理论的拓展研究已证明，为什么以及在何种情况下物质激励无法引致预想的行为，以及为什么有时提供较弱的物质激励反而是最优选择。今年的两位诺奖得主在近期的研究中也放松了标准的理性假设。 最后，假设缔约方在达成合同的时候有着对称的信息，这抽象掉了逆向选择的问题。逆向选择在许多理论应用上非常重要，当然该领域的研究成果已经获得了肯定：1996年的诺贝尔经济学奖授予詹姆斯·莫里斯与威廉·维克里的不对称信息条件下的激励理论，2001年的诺贝尔经济学奖授予乔治·阿克洛夫、迈克尔·斯宾塞和约瑟夫·斯蒂格利茨关于不对称信息市场的研究，还有2007年的诺贝尔经济学奖授予莱昂尼德·赫维兹、埃里克·马斯金和罗杰·迈尔森对机制设计理论的开创性贡献。道德风险与逆向选择问题，也是2014年诺贝尔经济学奖得主让·梯若尔对市场支配力与规制进行研究的重要组成部分。 - 完备合同：绩效报酬 - 本节将回顾本特·霍姆斯特朗对合同理论的贡献。其中2.1小节介绍委托代理模型的基本结论，第2.2小节介绍基本模型的某些拓展。 此处采用一个简单的规范理论架构来描述和串联主要学术成果：代理人A在单一时期内为委托人P工作，代理人在某个时间区间［a , 这一简单模型反映了若干现实生活场景的本质。例如，代理人可以是员工、首席执行官、创业者、律师、企业，或者公共服务的供应商；相应的委托人可以是雇主、董事会、风险资本家、客户、监管机构，或者公共权力机构。在许多类似场景中，绩效结果带有随机性，风险分担成为合同中的关键内容。我们的模型则是利用噪音项ε来反映随机特性。 以t来代表委托人给代理人的报酬或者付款（transfer），需要注意，t>0代表委托人给代理人的付款，而t<>
其中的r>0，反映风险厌恶的程度。 最优标准解 从上述公式中得出的合作总剩余为：
其中的最后一项是代理人承担风险所导致的效用损失。假设某个行动a*∈［a , 如果代理人的行动a是可观测的，同时委托人可以订立并执行把付款同代理人的行动直接挂钩的合同［使得t=t(a)］，那就比较容易得到最优解。委托人只需要针对不符合最优行动（a*）的其他行动a，增大付款的差额t(a*)-t(a)，直至使-c(a*)+t(a*)>-c(a)+t(a)。此时就将促使代理人采取行动a*，而由委托人承担与随机变量ε有关的全部风险。这个解是有效率的，因为委托人是风险中立的，而代理人是风险厌恶的。通过在付款计划t中加上或减去一个常量，则可以实现总剩余在委托人与代理人之间任何合意的分配结果。为防止代理人采取不同于a*的错误行动，可能需要设计很高的罚金［t(a) 在经典道德风险模型中，不可能在合同中规定酌情决定的付款计划。其理由通常是隐蔽行动假设，即行动a是无法观测的；即使代理人的行动可以被观测，事前也可能难以对其做完整的描述；即使可以被观测也可以被描述，法院或者其他合同执行方也可能无法证实代理人采取了何种行动。无论属于上述何种情形，根据经典道德风险理论，我们均假设付款是根据不准确的绩效测评做出的。具体来说，付款是基于委托人从代理人的行动所得到的收益：t=t（β）。其中，假设收益β=b（a）+ε是法院可以观测和证实的，但由于干扰项的存在，它只是反映代理人行动的不完美指标。这种情形在现实中经常出现。例如，董事会可能看不到首席执行官对公司的具体管理过程，但他们能观测到公司的股票价格以及其他财务指标。经验研究确实表明，首席执行官的报酬通常来说高度依赖公司在股票市场上的表现。 如果代理人是风险中立的（r=0）并有充足的财务资源，那么对合同问题有一个直接的解决方案：特许权合同（franchise contract），即代理人向委托人支付一笔固定费用f，以换取所有的合作收益，即t（β）=β-f。这样，代理人将成为他产生的所有剩余的索取者，他自身将获得权衡成本收益的恰当激励，因此他会采用最优行动a*，以实现b(a)-c(a)的最大化。代理人必须承担全部风险，但只要满足风险中立，这将没有额外成本。固定费用f可以用来以任何需要的方式对总剩余进行分配。 不过，我们还将分析更为有趣的情形，即代理人是风险规避型（r>0），这样承担全部风险对他来说就不再是最优选择。增强激励所带来的收益，此时必须与次优的风险分担带来的成本进行权衡。激励与风险分担之间的权衡是激励理论中的一个经典问题。莫里斯的研究（Mirrlees，1975）表明，在某些情况下委托人可以通过对代理人的严厉惩罚［t(β) 我们再看莫里斯观点的一个更一般特征，即报酬应该基于实现收益β所包含的反映行动a的信息。当然，在合同完备时，代理人会理性地采取最优行动，委托人对此也心知肚明。此时，观测到不同行动的实现收益β的条件概率（例如在统计推断问题中）将成为能否设计出最优合同的关键。由于代理人的风险承担与统计推断质量有关，有利于进行推断的任何信息都能发挥作用。 从直觉上看，代理人的报酬应取决于反映其行动信息的变量（信号）。这一直觉被纳入了“信息原则”（Holmstrom，1979；Shavell，1979）。在理论上可以理解为，委托人考虑把付款t作为（除反映实现收益β外的）某个信号s的函数。由霍姆斯特朗归纳并证明的信息原则（Holmstrom，1979）表明，如果给定(β，s)，当且仅当实现收益β不是行动a的充分统计量时，委托人才应该采取这一策略。 这个结论有着重要的应用价值。在上述模型中，与噪音项ε有关的信号s对于委托人可能有潜在利用价值，而与行动a和噪音项ε无关的信号则总是无用的。例如在经理人报酬的案例中，他们的报酬不应该只根据公司的财务指标以及股票价格，还应该考虑到与股票价格有关的其他信号，包括可以观测到的成本和需求状况，以及同行业其他公司的股票价格。把经理人的报酬同这些信号挂钩，能帮助过滤掉行业与宏观经济波动——这些因素不受他们的控制——对经理人绩效的影响。 信息原则只取决于统计因素，同偏好参数的选择无关。当然，代理人的风险规避会影响最优支付计划的整体变动，但不同类型信息的相对重要性应该由最优统计推断规则来决定，噪音较强的信号给予的权重较低。 信息原则预示着，如果代理人的报酬与某个绩效指标挂钩，那么合同应该做指数调整，以过滤掉对代理人报酬的外生因素的影响。由于指数调整取决于统计分析，即使没有关于代理人风险偏好的精确认识（而只需要假设代理人是风险规避型），也可以对该理论预测进行检验。结果表明，许多首席执行官的合同并没有包括这种指数调整，他们的报酬是依靠运气因素获得的，与信息原则的推测不符（Bertrand and Mullainathan，2001）。 这一发现表明，实践者可能没有设计出最优合同。学者们还发现，存在控股股东的公司比不存在控股股东的公司，对首席执行官的报酬会做更多的指数化调整（Bertrand and Mullainathan，2001）。因此，前者的公司治理更出色，控股股东扮演了真正的委托人。在没有控股股东的时候，首席执行官可能控制合同的订立流程，依靠运气来获取更多报酬。这些成果反映出如何能利用合同理论来指导实证研究，以及如何利用该理论提供的工具，通过首席执行官的报酬数据来评估公司治理的优劣。 信息原则是个一般性结论，并不依赖特定的偏好参数或最优合同的特定形式。可是经典道德风险模型对最优合同的形式有何启示呢？理论上的最优合同是否类似于我们实际看到的合同？ 格罗斯曼与哈特通过假设有限的可能结果，在经典道德风险模型下严格分析了最优合同的形式（Grossman and Hart，1983a）。特别是，他们发现在某些条件下付款t（β）会随着收益β递增。但在更普遍的时候，最优付款计划同干扰项ε的分布形状有着更密切的关系，往往会导致复杂的非线性合同。而现实中的合同通常采用并不符合此结论的较为简单的形式。 霍姆斯特朗与米尔格罗姆在一篇颇有影响的论文中提出，理论上的最优付款计划的复杂形式反映出模型有着脱离现实的特征，即代理人在绩效测评前只采取了单一行动（Holmstrom and Milgrom，1987）。而在现实中，代理人在绩效评估前可能需要工作数个星期、数月乃至数年。如果采用类似莫里斯建议的非线性合同形式，规定对某个水平下的绩效进行严厉惩罚，代理人可以通过调整行为（耍花招）来摆脱低绩效。事实上，所有非线性合同都可能因此而失效。霍姆斯特朗与米尔格罗姆的上述研究表明，如果用有着不变的绝对风险规避特征的代理人来控制布朗运动的扰动，那么最优合同的形式反而是线性的。线性合同使我们可以较少次数地对代理人的绩效进行测评，并根据总体的绩效评价结果来决定报酬。 霍姆斯特朗与米尔格罗姆的模型可以解释常见的分成制合同，以及用股票来激励经理人的做法。他们的关键发现（即非线性报酬计划容易受到操纵而失效）得到了经验研究的支持（例如，Chevalier and Ellison，1997）。然而，该模型不能解释为什么许多合同有保底的规定，例如与绩效无关的一定水平的底薪。 在霍姆斯特朗与米尔格罗姆的模型中（Holmstrom and Milgrom，1987），最优支付计划与观测到的收益β呈线性关系： t（β）=f+kβ 支付函数的斜率k是激励强度，k的值越高，代理人的激励强度越大。这样的合同不但比较符合现实，也便于用来开展对多种问题的分析。 该模型有着可转移的效用，作为固定付款的f可以在不影响总剩余量的前提下对剩余进行再分配。最优合同通过对行动a和激励强度k的设定，来实现总剩余函数（3）的最大化。如果我们采用简化假设，令委托人的收益函数为线性函数：b(a)=
和
假设c″>0，则0<><> 越高，风险程度Var（ε）以及风险规避态度r越低，最优激励强度k越高。 在风险程度或风险规避态度趋近于0的极限中，k趋近于1，最优合同将成为特许权类型，代理人成为剩余索取者。在风险程度或风险规避态度趋近于无限大的极限中，k趋近于0，代理人成为工薪类型的雇员，其报酬与绩效β无关。 对激励与风险分担的权衡所做的理论推测难以进行检验，因为计量学家通常观测不到代理人的风险规避程度。在一种极端情况下，固定报酬合同对极度风险规避型的代理人可能是最优选择；在另一种极端情况下，风险中立型的代理人可以承担全部风险。不过，经典理论确实也得出了不需要知道代理人风险偏好的几个比较静态分析的结论，特别是，在其他条件相同时，风险程度（ε的方差）与激励强度（付款函数的斜率）存在反向相关关系。 然而，“其他条件相同”的假设会被系统性选择所破坏，即风险规避态度较弱的代理人（r值较低）可能倾向于在波动较大的环境中工作。由于这些风险规避态度较弱的人不但会选择较高风险的职业，而且会承担更多的绩效报酬风险，理论上预测的反向相关关系或许就不会得到数据的支持（Chiappori and Salanié， 2003）。有关文艺复兴时期意大利农业合同的研究证实了这种选择偏差的重要性（Ackerberg and Botticini，2002），有充分证据显示作物的品种选择与佃户的特征存在相关性，风险规避强度较弱的代理人喜欢选择风险程度较高的作物。一旦把选择偏向的影响考虑在内，经典理论就又能得到数据的支持。 拓展 在后续研究中，霍姆斯特朗在几个方向拓展了基本道德风险模型，包括分析带有多重任务和多个代理人的案例，以及把更多动态作用纳入模型。这些研究带来了如下一些极有影响力和极为重要的发现。 在经典道德风险模型中，代理人的行动是一维的，通常被解释为努力程度。但在许多应用中，他们的行动是较为复杂的、多维的，涉及各种类型的未必能很好观测与评估的活动。如果只对可测评的行动予以奖励，可能导致失效的结果，因为代理人会把过多精力放到更容易获得奖励的行动上（这方面有影响力的早期研究可以参见Kerr，1975）。贝克尔等人指出，商业史中到处可见此类种瓜得瓜的企业（Baker、Gibbons and Murphy，1994）。例如，如果经理人的奖金与短期收益紧密挂钩，他可能会消减有利可图的长期投资，因为这些投资需要降低现期收益才能实现未来的更多利润。 把上述观点规范化要求采用多维行动与多维结果的模型。霍姆斯特朗与米尔格罗姆设计了这样的多任务模型（Holmstrom and Milgrom，1991）。贝克尔（Baker，1992）设计了一个相关的模型，其中委托人的目标不能直接测算，参与各方只能针对与委托人的目标不完全相关的指标订立合同。同多任务情形类似，通常得出的结论是最优合同应选择较弱的绩效报酬激励。他们假设代理人会采取两类难以观察的行动： 假设对行动a1进行测评与奖励比较困难（ 举例来说，如果代理人是学校教师， 除报酬合同外，多任务模型还能帮助我们理解许多其他的组织特征。例如，如果代理人执行某项任务的成本很低（因为他能从中获得某些难以证实的私人好处，或者只是因为他喜欢从事此项工作），那么委托人或许应该确保不要让代理人把全部注意力都集中在这项任务上。例如代理人是一位研究人员，他对非商业性质的基础研究有浓厚兴趣，那么委托人就必须禁止代理人从事非商业性质的研究，或者对商业创新研究项目提供更充分的激励。后一种策略的一个做法是让这位研究人员自己当老板，使他获得完全自由，但只有有商业价值的研究才能使他获得回报。沿着这些思路，霍姆斯特朗与米尔格罗姆（1994）拓展了他们在1991年的论文中的多任务基本模型，显示高绩效激励、让员工获得资产所有权，以及让员工获得脱离被直接控制的自由，都是用以激励员工的互补性工具。这样，对于实证中看到的弱激励与缺乏决策权、强激励与掌握决策权往往相伴出现的现象，模型就可以做出合理的解释。 霍姆斯特朗与米尔格罗姆（1991，1994）的多任务模型的基本前提是，代理人会把精力从没有报酬的（缺乏激励的）活动转移到有报酬的（受到激励的）活动中。此类现象在若干实证研究中得到了证明。例如对中国工厂的实地调查发现，在引入计件式奖金制度后，产量随之增加而质量相应下降（Hong et al.，2013）。在一项田野实验中，部分教师的报酬根据学生的考试成绩进行调整，结果表明获得财务激励的教师会把更多时间用来让学生准备考试，学科教学本身却没有增加或改善（Glewwe、Ilias and Kremer，2010）。还有的研究发现，首席执行官的报酬如果与股票价格和期权紧密挂钩，他们会进行更多的短期收益操纵，而且会在通过操纵增加公司收益的年份出售超出正常数量的股票和期权（Bergstresser and Philippon，2006）。 多任务模型认为，在某项重要任务难以评估的时候，对所有任务都应该采取弱激励的办法。利用有关调查数据（BLS Industry Wage Survey），布朗（Brown，1990）发现计件工资等激励报酬方式在职责较为单一的工作中较为普遍。承担多种职责的工作则更多采取固定薪酬的形式，因为在此类工作中，员工比较容易用一项任务取代另一项任务，同时某些重要任务又难以测评。这些研究成果给多任务模型至少提供了一些间接证明。 对于多任务模型更直接的实证支持来自斯莱德（Slade，1996）对石油公司与加油站的合同所做的研究。除销售汽油外，加油站还提供多种类型的服务，包括汽车维修、便利店服务等，而且这些服务之间的替代性各有不同。在加油站提供汽车维修业务时，石油公司可能担心它们会把太多精力用来促进维修业务，因此多任务模型认为，石油公司可以利用与绩效关系更敏感的汽油销售合同来缓和上述倾向。相反，如果加油站的副业是开便利店，就不会出现这一问题，因为顾客会在购物的时候顺便去加油，或者在加油的时候顺便购物。在这种情况下，模型认为应该对汽油销售合同采取较弱的绩效激励，因为石油公司这样做能更好应对销售额波动的风险。斯莱德的实证研究确实发现，开办与汽油销售更具替代性的副业（如汽车维修）的加油站更多采用绩效激励较强的合同，而开办与汽油销售更具互补性的副业（如便利店）的加油站更多采用绩效激励较弱的合同，同多任务模型的理论结论一致。 许多生产活动需要多位代理人的合作，如果只能对总产出进行测评，那就难以通过合同给每个代理人提供最佳激励，因为容易产生搭便车的现象。问题在于，如果努力程度只能反映在总产出中，就不知道是谁在偷懒耍滑。这被称为“团队道德风险问题”，其开创性论文正是来自霍姆斯特朗（1982a）。他的研究表明，如果代理人的报酬中包含对联合产出的分成（例如在合伙制企业），那么产出将总是缺乏效率的。为保证激励，需要加入一个第三方——预算突破者（budget breaker）。在绩效不佳时，这个突破者会把团队的产品夺走，从而制造激励。由此可以解释剩余索取者对企业拥有的外部所有权，以及为什么企业需要寻求外部融资来突破预算约束。霍姆斯特朗（1999）还探讨了如何将这种观点纳入更一般的企业理论中。 此外，霍姆斯特朗（1982a）很关注团队激励合同设计的一个潜在好处，即团队的总产出有助于过滤掉单个代理人的绩效合同中的干扰项。除代理人的个人绩效外，团队的总绩效也可以是反映某个代理人的努力程度的良好信号，所以应该根据信息原则纳入最优合同中。特别是，如果团队中不同代理人的产出会受到相同外部因素的影响，那么某位代理人与本团队其他代理人的相对绩效，比他本人的绝对绩效更能有效反映其个人的努力程度。 即使在固定薪酬合同下，注重未来职业发展的代理人也会有积极工作的动力。2013年诺奖得主尤金·法玛认为，对职业发展的考虑可以帮助解决道德风险问题，而无需直接的绩效报酬合同（Fama，1980）。这种观点由霍姆斯特朗进行了理论规范（Holmstrom，1982b）。 为提供良好激励，委托人或许可以给今天表现出色的代理人承诺在未来给予较高薪酬，但这样的承诺是否可信？在霍姆斯特朗的职业发展模型中，代理人当前的绩效取决于其努力和能力两个方面，都是不可观测的。当前的绩效出色更可能是由于代理人的能力较强，使他不但对现有的委托人、而且对其他雇主也更有吸引力。于是对代理人的竞争，使得他未来的薪酬取决于当前绩效的承诺具有充分的可信度。因此，即使合同中没有明确的绩效激励计划，代理人依然有动力做出高水平的业绩。 更规范地说，假设存在两个时期，τ=1和τ=2。代理人的能力（由θ表示）在两个时期是相同的。一个关键假设是，对代理人和委托人而言，θ最初都未知，需要用第一个时期的绩效表现来证明。在每个时期，代理人都会选择相应的努力程度： 该模型肯定了代理人对职业发展的考虑可能减轻道德风险问题，由于w2随着β1递增，β1又随着a1递增，代理人将选择a1>a，以便提高E(W2)。实际上，a1完全有可能超出最优解，当然a2=a显然会低于最优解。从霍姆斯特朗的职业发展规范模型得到的一个重要发现是，不同时期的激励是不平衡的，均衡状态的努力水平通常来说不是社会最优水平。代理人在职业生涯早期（当他们非常关心未来发展的时候）可能过于努力，而在后期肯定过于松懈。如果能够订立直接的绩效报酬合同，或许可以给接近退休年龄的员工提供较强激励，以弥补他们在职业生涯后期的效率衰减（参见Gibbons and Murphy，1992）。而对于有着强烈职业发展意愿的年轻代理人，直接的绩效激励合同或许没有必要，甚至是有害的。 霍姆斯特朗与合作者借助上述职业发展模型来分析作为代理人的经理人进行投资决策的案例（Holmstrom and Ricart i Costa，1986）。在模型中，年轻经理人为了显示自己的能力，会有过度投资的动机，而对经理人的资本进行配额限制可以是对此类行为的最优应对。他们认为，企业中广泛存在的资本预算程序与此有关。 基本职业发展模型的重要拓展包括斯特恩等人的研究（Stein，1989；Scharfstein and Stein，1990；Dewatripont et al.，1999a，1999b)。职业发展模型还被广泛应用于政治经济学和政治学，以分析关注职业发展的政治家的行为，这些人更关心连任，而非未来的工资水平（参见Lohmann，1998；Persson and Tabellini，2000）。在此类模型中，某些政治家的绩效更好，这是选民所看重的。如果观察到某位在任者有良好绩效，选民们可能再次给他投票。这样就给在任的政治家提供了增强努力的激励，尤其是在选举即将到来时，从而可能导致政治商业周期。 在职业发展模型中，企业并不提供长期合同，每个时期的薪酬根据员工的预期产出来决定。如果企业可以做出长期承诺，但员工不能做出（也就是说员工总是有辞职的自由），会出现何种结果？霍姆斯特朗与合作者设计出了信息不完全但对称条件下的非对称承诺劳动合同模型，每个员工的生产率会随时间逐渐揭示出来（Harris and Holmstrm，1982）。结果表明，最优动态风险分担意味着薪酬永远不应该下降，但只有在市场对员工素质的评价提高后薪酬才会增长。这可以解释即使在控制了生产率因素后，收入也会与工作经验呈正相关的现象。虽然这个模型是以劳动力市场为背景设计的，但非对称承诺的观点在许多领域都非常重要，例如在保险市场中，有关代理人特征的信息就是逐步揭示出来的（Hendel and Lizzeri,2003）。 经验研究结果支持组织内部的激励同职业发展考虑和绩效报酬两方面因素都有关的论点。有的研究发现，接近退休年龄的首席执行官的报酬对绩效的敏感程度最高，这与职业发展动力较弱时应强化绩效激励的观点相符（Gibbons and Murphy，1992）。实际上，如果把职业发展的内在激励与合同中的外在激励结合起来，就能有效解释上述报酬合同中缺乏指数调整（也就是对信息原则没有实证数据支持）的现象。相对绩效评估有可能主要是通过晋升或者解聘的决策来实施，而不是通过合同的规定。另有研究发现，当企业业绩不如同行业水平时，首席执行官的替换率会上升，可以为此提供佐证（Morck et al.，1989）。 有学者分析了证券分析师的职业发展现象（Hong and Kubik，2000，2003），发现资历较浅的分析师更容易随大流，所做的预测与市场共识差别较小（Hong and Kubik，2000）。这符合多代理人版本的职业发展模型的结论（Scharfstein and Stein，1990），即年轻分析师出错的成本更高，因为对于他们的能力评估有着更大的不确定性，他们会竭力避免特立独行的表现。 有学者根据霍姆斯特朗等人的模型（Harris and Holmstrom，1982）针对保险市场设计了对称信息与非对称承诺模型（Hendel and Lizzeri，2003）。在仅有短期合同的时候，消费者的健康状况如果出现不利消息，他可能面临保费提高的风险。相反，如果保险公司能承诺不提高保费，那么长期合同应采取“前置收费”的形式，初期的保费会相当高，但后来会降低。这样做可以锁定消费者，并提供动态保险，让健康状况后来恶化的顾客降低保费。该研究发现，模型理论很好地解释了美国市场上现行人寿保险合同的不同格式与类型（的确采取了前置收费模式）。很有趣的是，还有一个例外案例提供的证明：意外死亡保险（只有在意外死亡时才支付保险金）不存在前置收费，因为这种保险不太需要了解顾客的特征信息。 - 未完，请在推送页面查看《诺贝尔经济学奖评委会评「合同理论 」(下)》-
|
|
|
］内采取一个行动a，该行动给代理人带来的成本为c(a)，给委托人带来的收益为β=b（a）+ε，其中ε是随机干扰项。由于我们关注的是利益冲突问题，故假设b和c均为a的增函数，也就是说在其他条件相同时，委托人偏好较高的a，代理人偏好较低的a。我们可以把a解释为代理人的工作努力程度。再假设b和c都是可微分的，b是凹函数，c是凸函数。对于任意随机变量x，以E(x)和Var(x)分别代表x的期望值和方差。假设E(ε)=0，并不损失一般性。
=b(a)-E(t) (1)
=-c（a）+E（t）-1/2rVar（t） (2)
］可以使b(a)-c(a)最大化，如果b是严格凹函数，或者c是严格凸函数，或两个条件同时满足，a*将具有唯一解。以符号′代表导数，假设b′（
