[論文レビュー] Optimal Incentive Contract with Endogenous Monitoring Technology

Anqi Li, Ming Yang|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2018

Auction Theory and Applications参考文献 28被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、報酬支払いと監視コストの合計を最小化するために、受託者が監視技術を内生的に選択する主従モデルを構築する。監視技術は、代理人の業績を分類するために使用され、最適な監視技術は尤度比空間における凸分割によって業績データを分類し、より高い尤度比に高い報酬が割り当てられることを示している。監視コストが上昇する条件下で、団体評価が最適となる条件を導出する。

ABSTRACT

Recent technology advances have enabled firms to flexibly process and analyze sophisticated employee performance data at a reduced and yet significant cost. We develop a theory of optimal incentive contracting where the monitoring technology that governs the above procedure is part of the designer's strategic planning. In otherwise standard principal-agent models with moral hazard, we allow the principal to partition agents' performance data into any finite categories and to pay for the amount of information the output signal carries. Through analysis of the trade-off between giving incentives to agents and saving the monitoring cost, we obtain characterizations of optimal monitoring technologies such as information aggregation, strict MLRP, likelihood ratio-convex performance classification, group evaluation in response to rising monitoring costs, and assessing multiple task performances according to agents' endogenous tendencies to shirk. We examine the implications of these results for workforce management and firms' internal organizations.

研究の動機と目的

• 企業がインcentive契約の総コストを低減するために、監視技術を戦略的に設計する方法をモデル化すること。
• 性能データの収集・処理コストと、より強いインセンティブを提供するコストのトレードオフを分析すること。
• 賃金コストと監視コストを最小化しつつ、高次元の性能データを有限のカテゴリに集約する最適な監視技術を特徴づけること。
• 個別評価と団体評価、および複数タスクの業績評価に関する人的資源管理への影響を検討すること。
• 監視コストの上昇に伴い、企業が個別評価から団体評価に移行するメカニズムを形式化すること。

提案手法

• モラルハザードを想定した主従モデルを形式化し、受託者が性能データを有限のカテゴリに分割する監視技術を選択する。
• 監視コストを、元の性能データと出力信号間の相互情報量に比例させる。これは、データ処理の複雑さを反映している。
• インcentive制約を組み込んだラグランジュ法を用いて、賃金スキームと監視技術を同時に最適化する。
• 一次条件を導出し、最適な賃金割り当てが尤度比空間において厳密に単調増加であり、かつ尤度比空間で凸的であることを示す。
• 単一代理人、複数代理人（チーム）、および複数タスクの主従問題の3つの設定にモデルを適用する。
• 尤度比のソーティングと凸分割の幾何的分析を用いて、最適な監視設計を特徴づける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受託者がインcentive契約の総コストを最小化するために、どのように監視技術を最適に設計すべきか？
• RQ2 監視コストが上昇する条件下で、団体評価が個別評価よりも効率的になる条件は何か？
• RQ3 代理人が異なる怠慢のインcentiveを持つ複数のタスクを遂行する場合、性能データはどのように集約すべきか？
• RQ4 監視技術が内生的に選択される場合、最適な賃金スキームの構造は何か？
• RQ5 尤度比ソーティングの幾何的性質は、最適な業績カテゴリ設計にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 最適な監視技術は、尤度比空間を凸セルに分割し、より高い尤度比に高い報酬が割り当てられることを保証する。
• 最適な賃金スキームは、尤度比の順序で整列された業績カテゴリに対して、厳密に単調増加の報酬を割り当て、異なるカテゴリ間に同一報酬が存在しない。
• 最適契約における最低賃金はゼロであり、インcentive制約下での費用効率的最小化を反映している。
• 監視コストが上昇するにつれ、企業は個別評価から団体評価に移行すべきであり、監視効率とインセンティブ強度のトレードオフを形式化する。
• 複数タスクの設定では、監視に費やすリソースは、代理人の内生的怠慢傾向が強いタスクに対して増加すべきである。
• 最適な監視技術は、尤度比順序に関して厳密な単調尤度比性質（MLRP）を満たし、効率的なインセンティブの一致を保証する。