委托代理视角下大数据发展对企业技术创新的激励效应研究
2020-06-12杨益均
杨益均 姜 辉
(1.浙江树人大学 管理学院，浙江 杭州 310015；2.浙江计量大学 经济与管理学院，浙江 杭州 310018)
0 引言
随着市场竞争的加剧和经济增长方式的转变，技术创新已经成为提高企业生产效率、更新升级产品和获取竞争优势的一个重要途径。近年来，在改革红利不断释放的大环境下，企业技术创新的投入与成果屡创新高。众所周知，技术创新往往需要大量的人力、物力和财力投入，而经济主体进行技术创新时，对各种资源的组织和运用往往伴随着各个参与主体间的分工细化，由此导致委托代理关系的产生。在现实中，委托代理关系是影响参与主体福利，进而决定企业技术创新决策的重要因素，正是在委托代理关系下，企业技术创新中的信息不对称问题和不确定性等影响因素对企业技术创新的参与主体决策产生作用。由此，委托代理关系成为研究企业技术创新激励效应的重要视角和切入点。
进入21世纪以来，随着互联网、物联网、云计算、人工智能等信息技术不断变革，以信息技术为基础的大数据与实体经济表现出深入融合的趋势，对宏观的国家管理、中观的产业调整和微观的企业治理都产生了极大的影响，正在引发经济和社会的重大变革。尤其是大数据通过降低信息不完全程度和提高资源配置效率影响着技术创新各参与主体的福利和行为决策，进而决定企业技术创新状况。具体表现在企业技术创新过程中，大数据发展对企业技术创新的投入决策、组织和业务流程会产生巨大的影响，其在解决委托人和代理人之间的信息不对称和降低不确定性因素方面发挥重要作用，从而导致大数据发展对企业技术创新的影响不断凸显。由此可见，研究大数据发展对企业技术创新有着重要的理论意义和实践价值。
1 文献综述
目前学术界从委托代理视角阐述大数据发展对企业技术创新激励效应的文献相对较少，更多的学者主要关注技术创新中不同参与主体在委托代理关系下的博弈合作问题，以及研究大数据发展所引致的认知及其在思维、管理和决策方面的作用。
针对委托代理关系下相关经济参与主体的博弈合作问题，相关学者进行了大量研究。Holmstrom & Milgrom(1987)阐述了在委托代理关系中相关行为主体的福利和决策问题；孙耀吾等(2016)运用实物期权方法和委托代理理论重点分析和验证了信息不完全对经理人效用的作用；Rochet&Stole(2002)重点关注代理人的特征，将代理人的风险类型进行了划分，分析了不同类型下的委托人和代理人之相应的福利效应；任龙和刘骏(2017)研究了创新提供商为风险厌恶参与者情况下，企业技术外包活动中技术需求企业与创新提供商之间的委托代理问题，并指出应建立相应的机制来补偿技术外包的创新产品研发过程中的风险；Etro(2011)通过分析指出，良好的甄别契约能够诱发更高的努力程度；宋寒等(2018)在多阶段研发博弈过程中，考虑道德风险与资金限制下，不同的契约对道德风险的防范与激励的相应效果；殷红(2012)基于委托代理理论构建了高技术计划项目分段投资的激励契约设计模型，通过研究科研机构的分阶段选择努力水平，确定了分段投资和激励契约在减轻科研机构道德风险中的作用。综上，这些文献理论对企业相关主体决策的分析贡献很大，奠定了大数据发展对企业技术创新的重要研究基础。
大数据发展对企业技术创新主体的激励效应将直接影响委托代理下不同经济参与主体的福利和决策，关系到企业技术创作新中的博弈合作。大数据发展的研究与应用得到了国内外相关学者的广泛关注。舍恩伯格(2012)通过对大数据时代如何取舍信息的分析，指出了大数据思维的方式和特征；王天思(2016)认为，在大数据中数据化使因果关系量化为变量之间的关系；何大安(2018)进一步阐述了大数据思维的特征，数字思维会取代因果思维，从而改变人类的认知方式；徐宗本等(2014)指出，大数据发展和广泛应用正在重新定义企业管理决策、组织业务流程和个人决策的过程与方式，并产生了巨大的产业和社会价值；胡贝贝等(2019)认为，大数据成为带动经济系统各层面改变的关键生产要素；王慧中(2019)运用大数据的分析方法，实证检验和评估了全面创新改革试验政策的影响；张洁等(2016)认为在大数据时代，存在着利用大数据挖掘量化数据值之间数理关系，从而为智能车间运行提供新的分析与决策体系；周潇等(2017)从大数据视角研究了技术创新路径识别的问题。综上，依托数据采集、存储、分析和处理，信息不完全的相关问题得到了缓解甚至解决,从而使大数据发展通过信息透明化为企业提供了竞争优势。
综观上述文献，关于大数据发展的相关研究主要关注大数据发展对行为人认知及其在思维、管理和决策方面的作用；而现有关于技术创新博弈的相关文献，多以信息不完全为既定条件，从委托关系的角度出发，解决或缓解由信息不完全引发的逆向选择和道德风险的问题，从而使得代理人和委托人的行为符合整体福利最大化。但总体上，这些研究对于引起代理人和委托人的信息不完全本身及其变化却缺乏相应的关注，特别是未能将大数据发展融入到技术创新博弈的分析框架中。为此，本文在上述相关研究的基础上，考虑大数据发展对信息不完全的影响，利用经典的委托代理模型，论证了大数据发展通过信息不对称和不确定性对代理人和委托人的相关行为决策与福利的影响，以及最终产生的企业技术创新的激励效应。本研究对于明确大数据发展对企业技术创新的作用机理，进一步利用大数据发展，以促进企业技术创新具有重要意义。
2 大数据发展对企业技术创新激励作用的模型构建
通过模型构建，分析大数据发展引致的信息不完全程度变化对企业技术创新的激励作用。信息不完全程度变化在企业技术创新激励效应过程中，对委托人和代理人的两个重要渠道为信息不对称和不确定性。由于企业技术创新的委托代理关系，信息不对称问题作用于委托人对代理人监督以及不确定性变化影响技术创新代理人，由此导致大数据发展影响技术创新的委托人和代理人的福利和决策。大数据发展如何通过信息不对称和不确定性两个因素，影响技术创新不同创新主体的激励作用是本部分内容研究的重点。
2.1 基本模型构建
在企业技术创新过程中，鉴于不同参与主体在技术创新的分工关系，本文重点考虑技术创新委托人和代理人的福利和决策。假定委托人和代理人各自都符合“经济人”假定条件且风险中立，委托人和代理人通过各自理性方式实现自身利益最大化。委托人向代理人投资，监督其进行技术创新。代理人运用委托人的投资并结合自身的要素进行技术创新。在技术创新信息完全的情况下，企业技术创新的收益只取决于代理人所付出的努力水平a，以及能力水平系数A，假定技术创新利润函数Q为：
Q=Aa
(1)
参考Holmstrom &Milgrom(1987)的分析假定，技术创新代理人的努力所支付成本C可以用货币计量，努力成本的具体函数表达式为：
(2)
式(2)中，β为成本系数，且β>0。
假定技术创新的委托人给代理人线性的激励安排w，具体为：
w=r+tQ
(3)
式(3)中，r为固定费用，t为利润份额。
结合式(1)、(2)和(3)，则技术创新代理人的净货币收入函数w为：
(4)
(5)
技术创新代理人的激励约束(IC)为：
(6)
式(6)反映了技术创新代理人会选择自身收益最大化的努力水平a(a∈Λ)。
结合式(1)和(3)，可以得到技术创新委托人的净货币收入V函数为：
V=Q-w=(1-t)Aa-r
(7)
2.2 信息对称和影响因素确定性情况下的模型求解
在信息完全的假设下，大数据发展的作用不予考虑，技术创新委托人可以无成本地观察和监督代理人的具体技术创新活动，因此代理人不能根据自己利润最大化的原则选择努力水平，代理人的激励约束为“紧”约束，即：
(8)
技术创新委托人确定相应的(r，t)和代理人的努力水平a。
技术创新委托人决策的依据是其自身的利润最大化原则，其净货币收入V函数为：
V=Q-S=(1-t)Aa-r
(9)
技术创新委托人的决策问题可以表述如下：
(10)
根据最优化一阶条件，可以得到：
(11)
由技术创新代理人的参与约束条件(PC)，可以得到:
(12)
委托人的收入为：
(13)
(14)
2.3 信息不对称和不确定因素下的模型求解
在现实的企业创新环境中，信息是不完全的，而大数据发展会引致信息不完全程度的变化。在本文的分析框架中，关于信息不完全的影响主要考虑信息不对称和不确定性两个方面因素。当信息不对称时，技术创新的委托人将资源提供给技术创新的代理人后，不能无成本的监督和管理代理人的行为，可理解为技术创新的委托人对代理人的相关活动的监督活动会降低代理人的技术创新之利润创造能力，即本文模型中的能力水平系数A，假定此时总的能力水平系数变为δA，且0<δ<1，体现了信息不对称的程度，其值越小信息不对称程度越大，反之则亦然。在信息不完全的情况下，代理人对技术创新的利润创造不仅取决于代理人的努力水平，而且受到一些外生冲击的不确定性影响。由于此部分分析内容假定信息不完全，潜在地意味技术创新的不确定性因素无法观察、规避和控制，并假定外生冲击变量θ是均值为零，方差为σ2的正态分布随机变量。技术创新的利润函数变为：Q=δAa+θ。大数据发展对企业技术创新不同参与主体的激励效应，重点考虑δ和θ变化对技术创新的委托人和代理人的福利影响和最终决策。
为了使理论分析更加接近现实的经济主体行为特征，同时考虑到分析的便捷性，从而使理论更有解释力，通过借鉴相关文献，本部分重点考虑技术创新的委托人为风险中性，技术创新的代理人为风险规避的情况。
在模型中，技术创新的委托人选择相应的(r，t)以使其利润最大化，在信息不对称的情况下，委托人不能无成本的监督代理人的相关活动，由此代理人需满足参与约束和激励约束，信息不对称问题的技术创新决策可以表示为下列模型的最优化问题，即：
(15)
(16)
根据式(16)，随着外生冲击变量方差σ2的增加，t'变小，代理人的努力水平a变小，反之则亦然。这就意味着随着大数据发展，外生冲击变量方差变小，不确定性降低，代理人的努力水平越逼近信息完全下的帕累托最优状态。
技术创新代理人的实际收入：
(17)
技术创新委托人的期望收入：
(18)
在式(17)中，W>w*，结合式(16)的结论可以得出，技术创新的代理人利用信息不完全，降低努力水平，增加实际收入。式(17)可以得到∂W/∂δ>0，表明技术创新代理人的实际收入W随着能力水平系数δ的增加而增加。而外生冲击变量方差σ2对代理人的实际收入W的影响比较复杂，先同方向变化到某一极值后再反方向变化，并且这一极值取决于dβδA，这表明随着不确定性增加，先提高技术创新代理人的实际收入，到某一极值后不确定性增加，会减少其实际收入。因此随着大数据的发展对技术创新代理人实际收入的影响比较复杂。
根据式(18)EV
信息不对称程度和不确定性的降低不仅提高了技术创新的代理人的努力水平，而且提高了委托人的期望收入，促进委托人的技术创新投入，从代理人和委托人两个方面产生了技术创新的激励作用。由此，随着大数据发展，引致信息完全程度不断提高，存在着技术创新的积极激励效应。
3 算例分析
基于委托代理模型构建了技术创新相关参与人在信息完全和信息不完全两种条件下的激励模型，并进行了求解分析，得到一些有价值的结论。通过数值算例考察不完全信息下相应参数变化对委托代理双方策略的影响，从而更加详细地说明大数据发展对企业技术创新的激励作用。根据本文的假设，通过一个具体算例分析大数据发展对企业技术创新的委托人和代理人的激励效应。由于本文着重关注大数据发展通过信息不完全作用于委托人和代理人。在算例分析中，令β=0.5、A=4和d=0.4，根据分析重点的需要，设定其它变量的值。利用算例分析验证不确定性的影响时，为了突出外生冲击变量σ2与其它变量的相关性，先令δ=0.2，再确定σ2和其它变量的值；在验证信息不对称的影响时，为了突出能力水平系数δ与其它变量的相关性，先令σ2=6，再确定δ与其它变量的值。通过相应的赋值，得到相应变量的关系图形。
如图1所示，能力水平系数δ和代理人努力水平a的关系呈正向变动关系，说明信息不对称程度的降低，有利于促进代理能力水平提高；如图2所示，外生冲击变量方差σ2和代理人努力水平a呈反向变动关系，表明不确定性的降低，有利于代理人努力水平提高。由此可以得到，大数据发展有利于技术创新代理人努力水平的提高。
图1 能力水平系数δ和代理人努力水平a的关系
图2 外生冲击变量方差σ2和代理人努力水平a的关系
从图3中可以看出，能力水平系数δ和代理人的实际收入W呈正向变动关系，表明信息不对称程度降低会提高代理人的实际收入。图4显示，外生冲击变量方差σ2和代理人的实际收入W呈开口向下的抛物线关系，即在极值点的左边，外生冲击变量方差σ2与代理人的实际收入W呈反向变动关系，在极值点的右边，外生冲击变量方差σ2与代理人的实际收入W呈正向变动关系，表明不确定性提高对代理人的实际收入存在积极的激励作用，而到一定程度后，不确定性提高对代理人的实际收入会产生抑制作用。结合图3、4可知，在一定水平时，大数据发展对代理人的实际收入存在积极的激励效应，但当超过某个极值后，大数据发展对代理人的实际收入存在抑制作用。
图3 能力水平系数δ和代理人的实际收入W的关系
如图5所示，随着能力水平系数δ提高，委托人期望收入EV也增加，两者呈正向变动关系，表明信息不对称程度降低会提高委托人的期望收入。由图6可知，随着外生冲击变量方差σ2增加，委托人期望收入EV减少，两者呈反向变动关系，表明不确定性降低会提高委托人的期望收入。由此可以得出，大数据发展会提高技术创新委托人的期望收入。
图4 外生冲击变量方差σ2和代理人的实际收入W的关系
图5 能力水平系数δ和委托人期望收入EV的关系
图6 外生冲击变量方差σ2和委托人期望收入EV的关系
4 结论
为了全面深入了解大数据发展的作用，解决信息不完全所造成的委托代理关系下企业技术创新不同参与主体的博弈合作问题，本文在委托代理模型中引入大数据发展引致信息不完全变化，构建信息不对称和不确定性两个作用因素渠道的分析逻辑框架，阐述了在企业技术创新的委托代理关系中，大数据引致的信息不完全程度变化影响代理人和委托人的福利和行为决策，并最终确定不同参与主体在技术创新活动中的参与和投入。本研究突破现有文献只关注信息不完全程度情景下如何构建最优制度以实现技术创新参与者效用的最大化的藩篱，尝试研究信息不完全程度本身，基于信息不完全相关参数为出发点，确定技术创新参与者效用最大化，弥补了现有委托代理文献关于技术创新研究的不足，丰富了大数据发展作用的研究。
根据委托代理理论，对委托人和代理人的期望收入函数和最优决策进行算例分析，运用两种分析方法研究大数据发展对企业技术创新的激励效应，通过分析得到大数据发展对企业技术创新的激励效应具有重要作用。具体表现为：大数据发展通过降低信息不对称程度提高技术创新代理人的努力水平，增加技术创新委托人的收入；大数据发展通过降低不确定性，提高技术创新代理人的努力水平和委托人的收入，从而得出大数据发展有利于技术创新。但是大数据发展对于技术创新代理人的实际收入存在复杂的作用效果，信息不对称程度的降低有利于代理人的实际收入水平提高，而不确定性对代理人的实际收入存在先促进后抑制的作用效果。在存在委托代理关系的技术创新活动中，无论从哪个作用渠道，大数据发展都会对技术创新的投入产生积极的激励作用。本文的相关研究结论有利于更加深入和细致地理解大数据发展对企业技术创新的具体作用机理。
本文进一步补充和完善了解决信息不完全变化对委托关系下的企业技术创新之影响机理，阐述和验证了大数据发展的作用效果。但是在机理分析中，对于技术创新参与人福利有着重要作用的技术创新成功与否未予考虑，且对技术创新成果的评价方法也过于简单，技术创新成功的概率和技术创新成果评价会增加委托关系分析框架的复杂性，但对理论现实解释力的提高有着重要意义。
