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传统委托代理模型的理论拓展及应用研究

作　者: 罗开平
导　师: 陈绍刚
学　校: 电子科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 委托代理激励机制道德风险定点医院合理规模人数末位淘汰制智能决策支持系统
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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引　用: 11次
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内容摘要

委托代理理论是上个世纪六十年代末七十年代初兴起的经济学理论。经过近三十年的发展，该理论已逐步成为人力资源管理理论的核心内容。但是，委托代理问题具有信息的不对称性、结果的不确定性；委托代理理论苛刻的先验假定以及问题处理技术的滞后性等原因，综合导致该理论的实用性和可操作性不强。正因如此，本文试图对该理论中代理人的风险偏好假定和生产函数的假定做适当修正和完善；利用现有的委托代理理论分析思路来研究医疗保险中定点医院的道德风险管控问题、保险代理人佣金制度问题、传统制造业合理规模人数问题和末位淘汰制问题，并给出了不同医疗服务市场上定点医院激励机制设计方案、保险代理人佣金的最优发放形式和最佳发放期限计算公式、传统制造业合理规模人数估算公式。最后，设想利用智能决策支持系统来帮助委托人作出科学的快速的委托代理决策，从而来增强该理论的实用性，并给出了具体的研究思路和框架结构。通过深入分析和研究，本文在以下方面对现有的理论及应用成果有所突破。利用柯布-道格拉斯式的生产函数，将代理项目好坏程度(或投资规模程度)、代理人的代理能力水平、代理人的努力程度作为内生变量引入到委托代理模型，并建立和分析了相应的激励机制。运用委托代理理论的分析思路分别对垄断型医疗市场、竞争性医疗市场上保险机构与定点医院的委托代理问题进行研究，并给出了其体的激励机制设计方案。利用长期的、动态的委托代理模型统一了现有关于保险代理人激励机制模型并改进了其部分研究结果，而且给出了保险代理人佣金的最优发放形式和佣金最佳发放期限计算公式。首次将委托代理理论成功地应用到传统制造业合理规模人数确定问题和末位淘汰制问题的研究中。结合人工智能决策支持系统的研究成果，开创性地给出了智能型委托代理决策支持系统研究思路及框架结构，为该领域的学者们提供了今后研究委托代理理论的新视角。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第一章绪论  11-15
  1.1 本文的研究背景及意义  11-13
  1.2 本文研究思路及方法  13
  1.3 文章结构及主要内容  13-14
  1.4 本文的创新点  14-15
第二章委托代理理论及应用研究综述  15-28
  2.1 委托代理理论的产生  15-16
    2.1.1 委托代理理论产生的历史背景  15-16
      2.1.1.1 委托代理关系的产生  15
      2.1.1.2 传统经济学对企业内部运转解释的失灵  15-16
    2.1.2 委托代理理论产生的理论准备  16
  2.2 委托代理理论的两大学派及各自的基本结论  16-18
    2.2.1 委托代理理论的两大学派及各自的理论  16-17
    2.2.2 实证代理理论的基本结论  17-18
    2.2.3 委托人—代理人理论的基本结论  18
  2.3 委托代理理论的主要创始人以及他们对该理论的贡献  18-20
    2.3.1 莫里斯(Mirrless)对委托代理理论的主要贡献  18-19
    2.3.2 阿克尔洛夫(Akerlof)对委托代理理论的主要贡献  19
    2.3.3 史宾斯(Spence)对委托代理理论的主要贡献  19
    2.3.4 斯蒂格利茨(Stiglitz)对委托代理理论的主要贡献  19-20
  2.4 委托代理理论的国内外研究现状  20-25
    2.4.1 国内外对委托代理理论基础模型的完善及应用  20-22
    2.4.2 国内外对委托代理理论扩展模型的深入研究及应用  22-25
  2.5 委托代理理论的缺陷  25-26
    2.5.1 委托代理理论的前提假定上的不足  25-26
    2.5.2 委托代理理论的技术性缺陷  26
    2.5.3 委托代理理论建立的激励模型实用性不强  26
  2.6 委托代理理论的研究价值及现实意义  26-28
    2.6.1 委托代理理论完善了、发展了现代经济学理论特别是现代企业理论  26-27
    2.6.2 委托代理理论对企业改革特别是我国国企改革具有重大地指导意义  27-28
第三章传统委托代理理论中代理人风险态度的进一步修正  28-33
  3.1 信息对称时委托人和具有不同风险态度的代理人的委托代理分析  28-32
  3.2 信息非对称时委托人和具有不同风险态度代理人的委托代理分析  32-33
第四章基于Douglas函数的委托代理及激励机制模型  33-42
  4.1 模型的基本假定  33-35
  4.2 模型的建立与推导  35-39
    4.2.1 信息对称时的最优激励机制及分析  35-37
      4.2.1.1 委托人最优目标的实现  35-36
      4.2.1.2 代理人最优目标的实现  36
      4.2.1.3 委托人和代理人共同获得最大收益目标的实现  36-37
    4.2.2 信息非对称时的最优激励机制及分析  37
    4.2.3 其他可观测变量对最优激励机制的影响  37-39
  4.3 该模型的一个算例  39-42
    4.3.1 信息对称时最优激励机制的深入分析  39
    4.3.2 信息非对称时最优激励机制的深入分析  39-41
    4.3.3 代理成本分析  41-42
第五章委托代理理论在保险业中的几个应用  42-75
  5.1 委托代理理论在保险业中的研究现状  42-45
    5.1.1 运用委托代理理论研究保险市场上投保人道德风险问题  42-43
    5.1.2 运用委托代理理论研究保险市场上投保人逆向选择问题  43
    5.1.3 运用委托代理理论研究保险市场上保险代理人道德风险问题  43-45
  5.2 商业医疗保险中垄断型定点医院激励机制模型  45-57
    5.2.1 模型的基本假定  46-47
    5.2.2 模型的建立和分析  47-52
    5.2.3 模型的进一步扩展  52-57
      5.2.3.1 只考虑当期陪付率的激励机制设计  52-54
      5.2.3.2 引入另一个可观测陪付率对激励机制的影响  54-57
  5.3 商业医疗保险中竞争型定点医院激励机制模型  57-64
    5.3.1 模型的基本假定  58-59
    5.3.2 模型的建立和分析  59-64
      5.3.2.1 按类初次分配医疗保险利润  59-62
      5.3.2.2 各个定点医院再次分配医疗保险利润  62-64
  5.4 保险佣金发放的最优形式及最佳期限模型  64-75
    5.4.1 模型的基本假定  65-66
    5.4.2 保险代理人的最优激励机制设计  66-71
      5.4.2.1 保险代理人无保底工资时的最优契约  67
      5.4.2.2 保险代理人有保底工资时的最优契约  67-71
    5.4.3 保险佣金发放的最佳期限  71-75
      5.4.3.1 不考虑赔偿率时的保险佣金发放期限分析  72-73
      5.4.3.2 考虑赔偿率时的保险佣金发放期限分析  73-75
第六章基于委托代理理论的传统制造业合理规模人数模型  75-84
  6.1 模型的基本假定  75-78
  6.2 模型的建立与分析  78-82
    6.2.1 没有监督者的情况下，企业合理规模人数分析  78-79
    6.2.2 引进m个监督者(包括管理者)的情况下，企业合理规模人数分析  79-82
  6.3 算例  82-84
第七章基于委托代理理论的末位淘汰制模型  84-94
  7.1 模型假定  84-85
  7.2 模型的建立与分析  85-91
    7.2.1 实施末位淘汰制的前提分析  85-89
    7.2.2 实施末位淘汰制过程中的公平公正性分析  89-91
    7.2.3 实施末位淘汰制后的委托代理分析  91
  7.3 实施末位淘汰制应注意的问题  91-94
    7.3.1 实施末位淘汰制的重要前提  92
    7.3.2 实施末位淘汰制过程中的公平公正性  92
    7.3.3 实施末位淘汰制后消极影响的补偿措施  92-94
第八章委托代理理论实用化、计算机智能化的研究思路  94-105
  8.1 建立智能型委托代理决策支持系统的必要性  94-95
  8.2 建立智能型委托代理决策支持系统的可行性  95-100
    8.2.1 IDSS的主要成果及一般结构框架  95-99
      8.2.1.1 IDSS的产生  95-96
      8.2.1.2 IDSS的基本结构框架  96-97
      8.2.1.3 IDSS的智能化途径、智能化方法和各自的研究现状  97-99
    8.2.2 将IDSS引入委托代理理论研究领域的可行性  99-100
  8.3 一个智能型委托代理决策支持系统的结构框架  100-104
    8.3.1 委托代理决策的系统分析  100-101
    8.3.2 智能型委托代理决策支持系统的设计目的、设计原则  101
    8.3.3 智能型委托代理决策支持系统的总体框架结构  101-104
      8.3.3.1 数据库子系统  102
      8.3.3.2 案例库子系统  102-103
      8.3.3.3 模型库子系统  103
      8.3.3.4 知识库、方法库子系统  103
      8.3.3.5 人机交互子系统  103-104
  8.4 建立智能型委托代理决策支持系统将会遇到的困难  104
  8.5 进一步研究展望  104-105
第九章结论  105-108
致谢  108-109
参考文献  109-118
攻硕期间取得的研究成果  118

传统委托代理模型的理论拓展及应用研究

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