+-
[ 智能网导读 ] 它山之石,可以攻玉。在中国特殊的国情和制度之下,发展数字经济等新的经济形态和新的增长模式,需要学习借鉴国内外历史经验,降低试错成本,更需要谨慎客观的研究态度和科学的研究方法来探索未来发展道路。
2016年,在与Sanford Grossman共同发表《所有权的成本和收益:一个垂直和水平整合的理论》(Cost and Benefit of Ownership: A Theory of Vertical and Lateral Integration)一文整30年之后,Oliver Hart获得了诺贝尔经济学奖。
这篇文章与之后Hart and Moore (1988、1990、1994)、Hart, Shleifer & Vishny (1997)等一系列重要文章一起,发展出以博弈论为基础的现代产权理论。时至今日,Grossman & Hart (1986)仍是微观经济学领域重要的里程碑之一,在谷歌学术搜索中被正式引用12,642次。
文章中第一次提出不完整合同(incomplete contract)的概念,指出不论缔约双方如何努力拍脑袋,不论合同写多长,也不可能穷尽签订后所有可能出现的例外状况,总会有情理之中、意料之外发生。因此能写出来的合同,都是“不完整”的合同。顺着这样的逻辑,作者把合同中标的物(往往是合同签订后双方合作投资形成的资产)的所有权(ownership)定义为剩余控制(residual control),也即除合同中事先约定的条款之外,掌握标的物所有权的一方拥有对所有例外情况的控制权。
此即产权的本质。
循着这一思路,
作者为分析经济学中“企业和市场的边界”这一经典问题提供了一个新视角,大概可以总结为两条。
第一条,所有权的重要性,不单在于保障在事后利益分配中取得合理份额,更重要的是保障事前的投资达到可以使事后总产出最优的水平。 这一观点与从Ronald Coase (1937)到Oliver Williamson (1975)的交易成本传统有所不同。交易成本的产生是在投资完成后,因为投资的专属性(asset specificity)导致交易中的一方利用这一弱点重启谈判以便在最终的利益分配中拿到更大的份额,也即所谓“打劫”(hold up)问题。通过垂直整合(企业边界扩大),交易方变成企业内部雇员,行政命令取代对等谈判,打劫问题也就不复存在。在Grossman & Hart(1986)这里,预见到事后会被打劫,交易相关方在事先就会决定保守投资(underinvest)以减少被打劫时的损失,结果是一个次优的纳什均衡——虽然降低了被打劫的风险,但因为保守投资,产出也达不到最优水平,重新谈判筹码变少,收益也变少,也就没有再次谈判重写合同来打劫的动力。但若掌握标的物所有权,也就掌握对所有事后例外的控制权,有效保障合同的执行,避免事后打劫的发生。签约方也就更有信心在事先充分投资以保障事后产出水平最优。
第二条,产权归属应该取决于合作方对最终产出的贡献度。 在交易成本理论的讨论中,有一个关键问题被忽略了,即交易双方谁来整合谁?垂直整合通过内化市场合同防范打劫、降低交易成本,但整合后谁是企业主、谁又变成了雇员对这一结果没有影响,反正打劫风险已经被消除,交易成本已经降低。与之形成鲜明对比,在Grossman & Hart(1986)的模型里,谁来整合谁会对最终结果产生关键影响。如果出现了错误的产权转移,也就是边际贡献率较低的一方掌握所有权,将导致边际贡献率较高的一方丧失动力,减少投入甚至不投入,最终产出显著下降,垂直整合还不如市场交易。这样看,保障最优产出的产权安排原则端看谁应用标的物创造的价值更大,对最后产出的边际贡献更大,就应该由他/她来整合内化标的物,取得“剩余控制”。这样一来,因为其权益受到“剩余控制”的保护,投资动机增强,更愿意参与投入,最终的产出水平也得到优化。
文章来源于:腾讯研究院,作者:李刚,图片来自“islide”
作者 | 李刚 腾讯研究院首席研究员
【写在前面】在合作中形成的产权应归属于对合作产出边际贡献最大的一方,是现代产权理论的基本思路。放在高科技领域的投资里,生态打法的好处是保留了创始团队的积极性,坏处是让渡了大部分的控制权。放在最近有关数据要素和数据市场培育的话题里,数据要素的确权应该鼓励在数据要素化过程中投入巨大、对数据价值创造至关重要的参与方。保障安全和隐私是数据要素使用中的高优先级目标,但这与数据要素的确权是两码事。
文章较长,第一部分是对现代产权理论的一个简单回顾(简单到简单化的回顾),第二部分是用一个例子对现代产权理论的推论做说明(虽然是个很古早的例子,但是真实发生的事件),第三部分和第四部分是在高科技投资和数据要素市场领域的讨论。对理论讨论没有兴趣的朋友,可以跳过一、二部分,直接看三、四部分。
1. 现代产权理论
2. 举个“栗子”
本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表智能网立场。如需转载请联系原作者。