3.2.1..1이진 조직 구조
이곳의 이원조직 구조는 기업 (의뢰인) 과 개발자 (대리인) 만 참여하는 위탁대리 관계다. A 는 개발자의 노력 수준이고, A 는 모든 노력 수준의 범위, 즉 A ∝ A 라고 가정합니다. X 는 분포 함수 f(x, a) 와 밀도 함수 F(x, a) 가 있는 기업이 관찰할 수 있는 결과물입니다. S(x) 는 기업이 생산량에 따라 개발자에게 지불하는 보수이다. C(a) 는 개발자의 노력 비용입니다. V(x-s(x)) 와 U (S (X)-C (A)) 는 각각 기업과 개발자의 예상 유틸리티 함수입니다. 여기서 V' > 0, "V ≤ 0, U' > 0, 0, 즉 개발자의 노력의 한계 음의 효용이 증가한다는 것이다. U 를 다시 설정합니다. 개발자가 참여하지 않을 때의 효용 (유지효용) 인 경우 개발자 참여 제약 (IR) 및 인센티브 호환성 제약 (IC) 에서 위탁 프록시 모델은 다음과 같습니다.
기업 정보화 과정에서의 인사 행동에 관한 연구
주어진 인센티브 계약 s(x) 에 대해 개발자는 항상 최대 노력 A 를 선택하여 예상 효용 함수를 최대화하고 인센티브 제약 (IC) 을 다음 1 차 조건으로 대체할 수 있다고 가정합니다.
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여기서 fa(x, a) 와 c'(a) 는 각각 f(x, a) 와 c(a) 대 a 의 1 차 미분이다. λ와 μ가 각각 (IR) 과 (3.2) 인 라그랑주 승수를 설정하여 라그랑주 함수를 구성합니다.
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그래서 최적화를위한 1 차 조건은
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즉,
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정보 대칭의 경우 기업은 관찰된 A 에 따라 개발자를 상벌할 수 있습니다. 즉, 인센티브 계약은 행동에 기반을 두어 인센티브 호환 제약의 존재 가치를 잃게 할 수 있습니다. 이 시점에서 공식 3.3 에서 μ = 0 의 특별한 경우로 간주 될 수 있습니다.
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즉, 참가자 쌍방의 한계기대효용은 소득과 무관하며, 소득 상태에 따라 양측의 한계대체율이 동일하므로 개발자는 자신의 행동을 숨길 필요가 없다는 뜻이다. 이때 파레토의 최적 위험 분담과 파레토의 최적 노력 수준에 이를 수 있다.
그러나 현실은 대부분 정보 비대칭이다. 이때 기업들은 개발자의 노력 수준 A 를 관찰할 수 없다. 개발자가 위험 중립적, 즉 u"=0 이라면 파레토의 최적 위험 분담은 무엇을 의미합니까? S/? X= 1, 이 시점에서 u' 와 v' 는 상수이고 방정식 (3.4) 은 여전히 성립되고 도덕적 위험은 나타나지 않습니다. 개발자가 위험 혐오 스럽다면, 즉 u "
S (x) < sλ (x), fa (x, a)/f (x, a) < 0;
S (x) > sλ (x), fa (x, a)/f (x, a) > 0 인 경우.
일반적으로 분포 함수가 단조로운 우도 특성을 만족시키면 fa(x, a)/f(x, A) 는 X 의 단조로운 증감 함수이고, 최적의 인센티브 계약 s(x) 도 X 의 증감 함수여야 합니다.
3.2. 1.2 컨설턴트 참여
컨설턴트는 시스템 개발자와 비슷하기 때문에 기업과의 계약은 시스템 구현을 담당하는 부분 (예: 관리 방법 교육, 구현 기술 지침 등) 입니다. ), 그렇다면 기업과 컨설턴트의 위탁 대리 관계도 전형적인 이원구조다. 컨설턴트가 개발자에 의해 고용된 경우 기업과 컨설턴트 간에 위탁 대리인 관계가 없습니다. 이때 상담사는 개발자의 일원으로 간주 될 수 있습니다. 따라서 기업, 개발자, 고문으로 구성된 위탁 대리 관계는 한 명의 의뢰인과 여러 대리인의 위탁 대리 관계이다. 이런 경우 팀이 일하는 방식에 따라 인센티브를 설계할 수 있다.
A 가 두 대리인의 공동 노력 수준을 나타내는 데 사용되는 경우 X 는 노력 수준 A 뿐만 아니라 자연 요소 θ에 따라 동일한 목표 아래의 총 출력입니다. F(x, A) 는 1 차 임의 우세 조건과 볼록성 조건을 만족하는 X 의 분포 함수입니다. 예상되는 목표를 위해 Sc 와 SV 는 각각 컨설턴트와 개발자의 계약 수익이며, SC+SV ≤1; Kc 와 kv 는 컨설턴트와 개발자가 원하는 목표를 달성하지 못했을 때의 처벌 강도로 KC >；; 0 및 kv >. 출력 분배 시나리오는 다음과 같이 설계할 수 있습니다
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출력이 원하는 목표에 도달하지 못하면 개발자와 컨설턴트는 모두 ki 의 처벌을 받게 됩니다. 그렇지 않으면 si 에 총 출력을 곱합니다. 컨설턴트와 개발자가 초기 자산 Wc 와 Wv (예: 예금 또는 신용가치) 를 가지고 있다고 가정하면 예상 함수는 다음과 같습니다
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여기서: 주어진 A 의 확률, ci(ai) 는 ai 의 대가입니다. 내쉬 균형의 필요 조건은
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① 분포 함수가 한정되어 있다고 가정하면, ② 개발자와 컨설턴트의 초기 재산은 충분히 크며, 조정과 ki 를 통해 내쉬 균형 (3.5) 의 해법이 파레토의 최적 상태임을 보장할 수 있다. 현실에서는 (2) 가 종종 만족스럽지 않다고 가정합니다. 이때 집단 처벌을 집단 격려로 바꿀 수 있으며, 상술한 방안은 여전히 성립된다.
기업이 대리인의 노력을 관찰할 수 있다는 전제하에 이중 조직 구조와 고문이 참여하는 집단 인센티브 메커니즘을 분석했다. 그러나 앞서 언급했듯이 정보 기술에 대한 기업의 이해는 구현자보다 훨씬 못하며, 정보 시스템에 대한 효과 판단의 모호성은 기업이 이러한 인센티브를 시행하는 것을 상당히 어렵게 한다.
3.2. 1.3 감독 도입의 의미
감독 메커니즘을 도입하는 것은 위탁 대리 관계에서 기업이 일정한 비용으로 개발자의 능력이나 노력을 관찰하는 것과 같다. 기업이 감독자에게 지불하는 보상이 C 라고 가정합니다. 즉, 개발자의 행동을 관찰하는 데 드는 비용은 C 입니다. Z 는 기업이 관찰한 개발자 노력 수준을 나타내고, f(x, z, a) 는 개발자 노력 수준 a 아래 x 와 z 의 공동 밀도 함수, v (x-s (x, a)-c) 와 u(s(x, z)-c 입니다 그러면 주체-대리인 모델은
기업 정보화 과정에서의 인사 행동에 관한 연구
라그랑주 함수를 구성하여 모델의 최적 1 차 조건을 얻습니다.
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개발자가 위험 중립적 (u' 불변) 인 경우 파레토 최적 위험 분담은 S ('x, z) = 1, 즉 v/'u' 가 변하지 않고 V/'u' 가 변하지 않는다는 것을 의미합니다. 이렇게 하면 공식 (3.7) 과 공식 (3.4) 의 비교를 통해 감독 도입은 감독 비용 C(z 는 A 와 무관함) 만 지급한다는 것을 알 수 있습니다. 개발자가 위험 혐오 스럽다면, 즉 u "