2022年非对称信息下技术创新投资的实物期权评价 .pdf

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1、第 31卷第2期2010年3月科研管理ScienceResearchM anage m entVo.l 31 , No. 2M arch,2010收稿日期 : 2009-03-03 ; 修回日期 : 2009-06-03.基金项目 : 广东省人文社科基地重大项目/ 基于可追溯制度的畜产品供应链管理研究0, 项目编号 : 07JDXM 63001 , 起止时间 : 2008. 1-2010. 12 ; 华南农业大学校长基金/ - 公司 + 农户 .技术扩散模式中农户的感知风险研究0, 项目编号 : 2008X012, 起止时间 :2008. 9-2009. 12; 广州市社科基金/ 广州 市农

2、业龙 头企业 与农 户间 技术 知识转 移效 率的 影响 因素研 究 0, 项 目编号 :08B13, 起止时间 : 2008. 9- 2009. 9 ; 华南农业大学校长基金/农业龙 头企业与农户间技 术知识转移率的影 响因素研究 0,项目编号 : 4700-208020, 起止时间 : 2008. 4- 2009. 8 。作者简介 : 刁丽琳( 1975-12), 女, 广东兴宁人 , 华南农业大学经济管理学院讲师 , 华南理 工大学工商管理学院在职博士研究生 , 研究方向 : 技术创新、 技术转移与扩散、 电子商务。文章编号 : 1000- 2995( 2010) 02- 008- 00

3、35非对称信息下技术创新投资的实物期权评价刁丽琳(华南农业大学经济管理学院 , 广东 广州510642)摘要 : 技术创新是一项复杂的系统工程, 具有产品和市场的不确定性以及 投资的不 可逆性 。作为不 确定条件下的投资评价方法, 实物期权在技术创新投资 领域运 用广泛 。由 于许多 企业采 取委托 代理的技 术创 新投资方式 , 因此不可避免地产生代理人的道德风险 和逆向 选择等 信息不对 称问题 。 本文采 用委托代 理框 架下的逆向选择模型 , 分析了技术创新的实物期权投 资问题 。文 章首先 建立了 对称信 息下技 术创新投 资的 实物期权模型 , 得到投资的临界条件。然后在非对称信息

4、情况下, 假设技 术创新的投 资成本和 部分投资收 益可被委托人和代理人共同观测,而另一部分投资收益是代理人的私有信 息。在此前提下 , 本文 以实物期权 为基础构造了委托人的效用函数,建立了代理人连续类型下的逆向选择模型 , 并最终 确定了代理 人的最优 契约和委托人的投资临界条件。文章最后以应用实例的方式对非对称信息下技术创新 实物期权模 型的经济 涵义进行了详细的阐释 , 同时将对称信息与非对称信息下的实物期权模型进行 对比 , 结果发现 : 在非对 称信息情况 下, 除了能力最高的代理人之外,其 余类型 代理 人的投 资临 界值均 比对 称信 息时向 下扭 曲;除 了能 力最 低的 代

5、理人, 所有其它类型的代理人都能获得一个严格正的信息租金。关键词 : 技术创新投资 ; 实物期权 ;非对称信息 ; 逆向选择 ; 类型的连续分布中图分类号 :F830 . 59文献标识码 : A1引言技术创新是一项复杂的系统工程, 创新的产品本身和潜在市场均具有极大的不确定性, 一旦开始投资 , 部分资源将转化为沉没成本, 不可逆转。对于技术创新项目的投资评价, 传统的折现现金流法(DCF) 显得过于刚性, 没有考虑技术创新过程的不确定性和不可逆性等特征。实物期权方法的诞生 7弥补了 DCF法的缺陷 , 它假设未来的价值流是动态变化的, 允许投资者根据未来环境的不确定性作出或有决策, 充分考虑

6、到了技术创新投资的不确定性和不可逆性特征,因此在企业技术创新的投资评价中应用较为广泛。就实物期权的方法而言, Black和 Scholes构建的Black-Scholes期权定价模型是经典的模型, 它为制定合理的期权价格以及确定投资门槛值提供了便捷的计算工具 4。该模型在投资者和项目执行 者为同一主体或拥有对称信息的情况下运作良好, 但当出现信息不对称时它的运算结果将会出现一定名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 8 页 - - - - - - - - - #

7、36#科研管理2010年程度的扭曲。现实中, 许多企业采用所有权和经营权分离的委托代理制度, 在进行投资决策时不可避免地存在着股东(即投资者 )和经理 (即项目执行者 )之间的 信息不对称及利益冲突, 由此导致的逆向选择等委托代理问题势必影响B lack-Scholes模型的评价结果。因此, 将技术创新投资的实物期权评价置于委托代理的理论框架下, 研究非对称信息下企业的最佳投资时机和代理人的最优契约对于企业作出明智的投资决策是十分重要的。2文献回顾在非对称信息下的创新投资实物期权评价中 ,由投资成本和投资价值的信息不对称所引起的委 托 代 理 问 题 尤 为 为 引 人 注 目。 M aela

8、nd( 2002)发现在委托代理结构中, 当投资收益为共同知识 , 而投资成本是代理人的私有信息, 委托人仅知道成本分布时, 前者有夸大投资成本的动机,结果导致投资不足 6 。他采用最优契约机制和期权定价模型得出了委托人为保证最优投资收益而应给予代理人的利润补偿。黄小原等( 2003)在项目的投资价值为非对称信息的情况下分析了最优投 资 时 机, 并 对 模 型 结 果 进 行 了 仿 真 实验 9。周嘉南等( 2006)假设项 目投资价值的波动性为代理人隐匿信息, 在此背景下研究了蕴含扩张期权的项目投资决策与经理激励问题, 发现信 息 不 对 称 引 起 投 资 不 足 10。 Bernar

9、do等( 2001)研究了项目价值是非对称信息时的投资资本分配策略 3。上述文献都是将投资价值(或投资成本)整体作为一个可观测或不可观测的变量 ,但现实中时常出现投资价值(或投资成本)部分可被观测 , 而部分不可被观测的情况。梁铄等( 2008)在项目投资的成本和部分收益为代理人私有信息的背景下探讨了二维信息不对称下的投资时机问题 11, 但它是基于代理人的离散类型 ,与现实中多数代理人的类型呈连续分布的情况并不符合 , 因而不具有普遍适用性。本文希望基于投资价值(或成本 ) 的部分可观测性假设) ) 即在创新投资决策中, 投资成本和部分投资价值能够被委托人和代理人共同观测, 而其余的投资价值

10、为代理人的私有信息) ) )将代理人离散类型下的逆向选择模型扩展至连续类型下的逆向选择模型, 研究当代理人的类型呈连续分布时 , 委托人如何根据代理人的类型设计最佳契约 , 以激励其作出对委托人最有利的实物期权投资决策。同时, 本文以对称信息下的实物期权评价作为参照系, 进一步探究委托代理的逆向选择问题对企业投资决策的作用和机理。以上关于信息隐藏和代理人类型的假设与现实状况较为吻合 , 基于该假设的实物期权评价模型对企业的创新投资决策也有较好的指导作用。3模型的假设假设存在一个股份制企业, 公司 股东 (委托人 )委托经理(代理人 )管理和经营一项技术创新的投资项目。凭借以往的开发经验和严格的

11、财务制度, 项目的投资成本能够被双方共同获知,投资成本以 C 表示。在投资收益中, 一部分受技术本身及其它外生因素的影响, 能够被双方共同观测到, 我们用 V表示 , 另一 部分则随代理人的能力高低而变化 , 而代理人的能力只有他自己知道, 因此这部分收益是代理人的私有信息, 以 H表示。如此, 项目的总利润即为V+ H- C。这种隐藏部分投资收益的情况在现实中十分普遍。能力强的代理人有动机伪装成能力差的代理人,通过报低投资收益或减少努力程度来为自己谋取额外的信息租金 , 出现逆向选择的行为 5。由实物期权的概念可知 , 一旦技术创新的投资项目开始运行, 即等同于执行了期权, 执行收益为V+

12、H ,执行成本为 C。也可 理解为 , 执行 收益为V, 执行成 本为C - H 。进一步 , 实物期权划分为两种类型: 委托人期权和代理人期权。代理人期权的价值等于他的转移支付W, 委托人期权的价值等于他从项目中获得的净利润,即 F (V) = V+ H- C - W。由于委托人是契约订立中的主导方, 我们将着重考察委托人的最优投资策略。下面对上述变量的性质和取值范围进行设定。由于创新过程和市场需求的不确定性, 投资名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 8 页

13、 - - - - - - - - - 第 2期刁丽琳 : 非对称信息下技术创新投资的实物期权评价# 37#收益 V服从如下的几何布朗运动变化 1:dV= AVdt+ RVdz( 1)其中, A 0是 漂移参数 , R 0是方 差参数 ,两者均为常数, dz是维纳过程的增量。令V0等于阶段0的项目投资收益, 即 V0= V( 0), 它构成布朗随机过程的吸收壁。假设委托人和代理人都是风险中性 , 无风险利率为Q 。考虑到模型的收敛,假定Q A 。进一步假设 , V和 C 是与代理人无关的变量 , H随着代理人的能力不同而发生变化, 我们以H代表代理人的能力类型。在此, 我们考虑代理人的连续类型,

14、 即 H取连续值。令HI( , (= H-, H, 其分布函数为F( H), 密度函数为f( H)。为了计算的简便, 假设代理人的保留效用, 即他未参加契约关系时的效用水平为0 。以上假设为非对称信息下的技术创新投资模型界定了经济环境。同时, 为了给该模型树立一个良好的参照系, 我们首先分析对称信息下的实物期权评价 , 在此基础上进一步考察代理问题对投资策略的影响程度。4对称信息下的模型考察对称信息下的投资策略时, 我们必须对前面的假设作一些变更。在对称信息下, 委托人能充分观测到技术创新的投资成本和价值, 即 V 、H和 C, 代理人无法通过伪装其它类型获取信息租金, 委托人实施代理无成本。

15、特别的, 当双方的生产成本相同时,在代理人保留效用为0的假设下, 委托人得到的效用等同于他亲自执行该投资项目时的效用 12, 此时 F (V) = V+ H- C。由于对称信息下不存在代理问题, 直接采用Black-Scholes期权定价模型结果不会发生扭曲。利用动态规划法得到F (V )必须满足的微分方程 1:12R2V2Fd(V) + AV F c(V) -Q F = 0( 2)此外 , F ( V)还必须满足以下三个边界条件:F ( 0) = 0( 3)F (V*) = V*+ H- C( 4)F c(V*) = 1( 5)条件式( 3)是 随机过 程的吸 收壁 , 当 V= 0时, F

16、( V)将保持0的观察 , 即投资期权将是无价值的。 V*表示最优的投资收益。条件式( 4)是价值匹配条件 , 表示执行最优投资决策时的期权价值。条件式( 5) 是平滑粘贴条件, 它确定了最优投资临界值。对以上方程进行求解, 可以得到 :V*=B1B1- 1(C - H)( 6)当 V0 1( 9)公式 (6)确立了投资决策的门槛值,即当 VV*时进行投资。公式( 7)和 ( 8)给出了不同时机下期权价值的计算方法。式中的V0V*( H)B1可理解为贴现率 , 即在t时刻获取的V*到期初的贴现值 8。考虑代理人的连续类型, 委托人在对称信息下拥有期权价值的期望值为:E F (V0) =QHH-

17、V0V*( H)B1( V*(H) + H- C)f ( H)d( H)( 10)名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 8 页 - - - - - - - - - # 38#科研管理2010年5非对称信息下的模型在非对称信息下, 委托人不能观测每个代理人的具体类型, 仅知道类型的分布函数F (H)和密度函数 f ( H)。委托人的目的是设计一组契约, 使每个契约适合一种类型的代理人, 通过代理人对契约的自我选择来自动揭示其真实类型。这实际上是一种直接的显示机制,

18、 它通过合同设计诱导代理人说真话。从委托人角度出发, 建立直接的显示机制的基本框架如下: ( 1) 构造委托人的期望效用函数 ; ( 2)界定效用函数的约束条件,并对其进行简化 ; ( 3)对模型求解 , 得到最优的直接显示机制。根据对称信息下的实物期权模型, 委托人的期望效用函数构造如下:E F (V0) =QHH-V0V*( H)B1( V*(H) + H- C - W ( H) )f (H)d (H)( 11)它包含两个约束条件: 参与约束和激励约束。要让代理人有兴趣接受合同, 那么他从履行合同中取得的收益至少不少于他不参加合同时的效用水平 , 这构成委托人效用最大化的参与约束。本例中的

19、参与约束是W( H)0P HI ( 12)根据显示原理 12, 直接的显示机制满足激励相容约束。假如代理人在宣布自己的真实类型时 ,他与委托人是激励相容的, 那么这个直接的显示机制是真实的。要实现真实显示机制的激励相容 ,必须确保每种类型的代理人对于其它类型的选择弱偏好。为了更好地进行说明, 有必要引入信息租金的概念。当能力高的代理人伪装成能力低的代理人时, 一方面他仅获得低能力代理人的转移支付 , 效用水平下降 , 而另一方面他利用信息上的优势将两种类型代理人的产出差额据为己有, 效用水平上升 , 这部分收益的差额便是信息租金。相反 , 当低能力代理人模仿高能力代理人时,虽然其转移支付提高了

20、, 但他也不得不补偿产出差额, 以达到高能力代理人的产出水平, 其信息租金为负。激励约束本质上就是在代理人转移支付的变化量和信息租金之间进行权衡。当代理人模仿除自身以外的任何类型, 其转移支付的减少值大于抽取的信息租金时 , 他对其它类型弱偏好。下面我们以数学方法来表示。令$H= H- H , H和H为代理人连续类型中的相邻两种类型, 假设 H代理人的能力相对高 , H代理 人的能 力相对 低。最优化委托人的期望效用必须满足以下激励约束V0V*( H )B1W ( H )V0V*( H)B1(W( H) + $H)( 13)V0V*( H )B1W ( H )V0V*( H)B1(W( H)

21、+ $H)( 14)条件式 ( 13)和 ( 14)经过整理 ,得到 :( V*( H ) )- B1( V*( H) )-B1W( H) - ( V*( H) )- B1W( H)$H( V*( H) )- B1( 15)当 $Hy 0时, 由于 V是连续的 , 不等式的左右两项都趋近于( V*( H) )- B1。根据两边夹法则,此时不等式的中间项也趋近于( V*( H) )- B1。从导数的 定 义可 知, 中 间项 正 是 ( ( V*( H) )-B1W( H) )的导数。于是 ,我们可以得到以下的数学表达式:( (V*( H) )- B1W ( H ) ) c= (V*( H) )

22、- B1( 16)由于不同代理人之间的W 的细微差别一般情况下不会引起V*的巨大变化 , 故此我们假设W名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 8 页 - - - - - - - - - 第 2期刁丽琳 : 非对称信息下技术创新投资的实物期权评价# 39#是连续的 , 即 W 处处可微。根据( (V*( H) )-B1W( H) )可导的性质 , 可推出 V*也是连续的 , 处处可微。这样 , 委托人的最优问题就成为:(P ):max( V*, W)QHH-V0V

23、*( H)B1(V*( H) + H- C - W (H) )f ( H)d( H)( 17)s . . tW( H)0( 18)( (V*) ( H ) )- B1W ( H) )c =(V*( H) )B1( 19)激励相容性意味着只有最低效率的代理人的参与约束才可能是紧的,即 W ( H-) = 0 。对条件式( 19)两边同时求积分, 得到:QHH-( (V*( S) )- B1W ( S) ) c dS =(V*( H) )- B1W( H) -(V*( H-) )- B1W ( H-) =QHH-(V*( S) )- B1dS( 20)由于 W ( H-) = 0 , 式 ( 20

24、)为:( V*( H ) )- B1W( H) =QHH-( V*(S) )- B1dS( 21)将上式代入委托人的效用函数公式( 17), 得到 :QHH-V0B1( (V*( H) )- B1( V*( H) + H- C) -QHH-(V*( S) )- B1dS)f ( H) d( H)( 22)或:QHH-V0B1(V*( H) )- B1( V*( H ) + H- C)f( H)d ( H) -QHH-QHH-(V*( S) )- B1dSf( H)d ( H )( 23)对式 (23) 的第二项进行分部积分, 得到:QHH-V0B1(V*( H)- B1(V*( H) + H-

25、 C)f (H)d ( H ) -QHH-(V*( S) )- B1dS F (H)HH-QHH-(V*( S) )- B1F ( H)d( H)( 24)注意到 F ( H-) = 0 , 上式可简化为 :QHH-(V*( H) )- B1V*( H) + H- C +1 - F ( H)f (H)f ( H ) d( H)( 25)对上式关于V*求导并整理 , 得到委托人最优效用的一阶条件:V*(H) =B1B1-1C -H-1- F (H)f( H)( 26)进一步 , 将式 ( 26) 代入式 ( 21), 得到委托人最优效用时的W值 :W =QHH-C - S-1- F ( S)f

26、( S)- B1dSC -H-1- F ( H)f( H)- B1( 27)如果单调风险率条件成立, 即ddHF (H)f( H)0(对于大多数参数化的单峰概率密度, 这 个成分条件能够成立 2), 则以上的局部激励约束同时也是全局激励约束。这样, 所有的代理人都选择不同的配置 , 最优契约中不存在混同现象,达到分离均衡。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 8 页 - - - - - - - - - # 40#科研管理2010年6模型的解释6 . 1 非对称信

27、息下技术创新投资的最优契约在以上委托代理的逆向选择模型中, 委托人为不同能力类型的代理人设计一组契约, 通过代理人对契约的选择来揭示他们的能力类型, 同时委托人获得最优的技术创新投资利润。给定任意一种代理人类型, 式 ( 26)给出了委托人实现自身利润最大化的投资收益V*,一旦预期的投资价值达到 V*,投资应立刻开始进行。为了获得最大的投资利润 , 委托人为连续类型的代理人设计了一组契约 , 以代理人的佣金形式表示, 每种类型代理人的佣金可由式( 27)得到, 它符合代理人的参与约束与激励相容约束。通过代理人对佣金的选择 ,委托人便能知晓其类型。以上模型可通过下面的应用实例进一步加以阐述。例如

28、, 某企业股东(委托人 )委托该企业的项目经理(代 理人 )为其投 资开 发一套 软件系 统。由于股东直接控制软件开发的成本支出, 因此开发成本是股东和项目经理的共同知 识, 记作 C。另外 , 股东能观测到软件所带来的成本节约, 这部分价值于两者而言也是对称信息, 记作 V。但对于软件的正确性、 安全性、可扩展性和可维护性等信息 , 只有负责开发的项目经理了解, 股东并不知情 ,所以这部分价值是项目经理的私有信息, 记作H 。 H随着项目经理的开发能力不同呈正向变化,在此代表项目经理的类型。考虑H呈连续分布的情形 , 其分布函数为F ( H), 密度函数为f ( H)。根据上述实物期权评价的

29、逆向选择模型, 股东可观测 的 最 佳 投 资 收 益 为V*( H) =B1B1- 1C - H-1- F ( H)f( H), 其预期投资收益等于V*的时刻为最佳投资时机。而对于任意一种能力类型的项目 经 理 , 他 所 获 得 的 代 理 人 佣 金 为 W=QHH-C -S-1- F ( S )f( S)- B1dSC -H-1- F ( H)f ( H )- B1。6 . 2 对称信息和非对称信息下技术创新实物期权评价的比较分析以对称信息下的技术创新实物期权模型为参照系, 将非对称信息下的实物期权模型与其进行对照, 我们可以归纳出以下两个命题。命题一 : 非对 称信息下 , 能力 最

30、高的代 理人(即 H类型 )的可观测投资收益临界值(即 V*)与对称信息时相等。其余类型代理人的V*均比对称信息时向下扭曲,扭曲程度为 :B1( 1- F (H) )(B1- 1) f( H )( 28)证明 : 当 H= H时, 由 于 F ( H) = 1 , 式 ( 26)的计算结果为 :V*( H) =B1B1- 1(C - H)( 29)与对称信息下的可观测投资收益临界值正好相等 (见式 ( 6) )。对于 HI H-, H, 将式 ( 26)与式 ( 6) 相减 , 得到对称信息与非对称信息下的可观测投资临界值的差额为 :B1( 1- F (H) )(B1- 1) f( H )(

31、30)命题一说明 ,非对称信息下代理人的投资临界值比对称信息时更低, 即代理人在非对称信息下将选择 更早的 投资 时机 , 导致 投资 不足。式( 30)也可理解为因提早投资而损失的时间价值。以前面的应用实例为例, 将股东在非对称信息下投资软件开发与对称信息下投资进行比较, 非对称信息时得到的最优软件投资收益V*更小 ,这意味着软件项目的投资不足, 其原因在于非对称信息情况下 , 股东的预期投资收益达到V*的时间提前了, 项目经理选择了更早的软件投资时机,因而损失了时间价值,正好等于B1( 1- F ( H) )( B1- 1)f (H)。命题二 : 除了能力最低的代理人, 所有其它类型的代理

32、人都能获得一个严格正的信息租金:U ( H) =V0V*( H-)B1(H- H-)( 31)证明 : 由契约的单调性可知, 当低能力代理人模仿高能力代理人时将发生效率的损失, 产生负的信息租金。显然,如果代理人是理性的,他显然不会向上模仿能力更高的代理人, 只可能向下模仿能力相对低的代理人。按照这种逻辑推理, 在连续类型情况下, 能力最低的代理人将会选择本身的类型 , 获得零信息租金, 而其它类型的代理人名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 8 页 - - -

33、 - - - - - - 第 2期刁丽琳 : 非对称信息下技术创新投资的实物期权评价# 41#可以通过向下模仿获得严格正的信息租金:U ( H ) - U ( H-) =V0V*( H-)B1( H- H-)V0V*( H-)B1可理解为贴现率。由于U ( H-) =0 , U( H) =V0V*( H-)B1( H-H-)。命题二说明 , 除了能力最低的代理人, 所有其它类型的代理人都有逆向选择的动机。在设计最优契约时 , 两种类型代理人之间的转移支付差额不应少于较高能力代理人的信息租金。在前面的应用实例中 , 除了开发能力最低的项目经理, 其余类型的项目经理都可能向下模仿开发能力更低的代理

34、人 , 以便获取信息租金,因此设计的契约必须确保两种不同开发能力经理的佣金差额大于高能力经理的信息租金, 即V0V*( H-)B1( H- H-)。7结论技术创新投资具有极大的不确定性和不可逆性。本文研究了信息不对称和代理人连续类型下的技术创新投资实物期权评价问题。本文设定的背景是 , 投资成本和部分投资收益可被委托人和代理人共同观测到,而另一部分投资收益是代理人的私有信息。通过建立代理人连续类型下的最优契约模型 , 并对模型进行推导, 本文得到了非对称信息下代理人的最优契约以及可共同观测的投资收益的临界值。进一步地, 本文以对称信息下的投资门槛值为参照系。将非对称信息下的投资临界值与其进行比

35、较,结果发现在非对称信息下,除能力最高(即投资收益最高)的代理人之外, 其余类型的代理人均比对称信息时向下扭曲, 导致投资不足 , 以及除了能力最低的代理人, 所有其余类型的代理人都能获得一个严格正的信息租金。本文将逆向选择模型中代理人的离散类型扩展到连续类型 , 因而更具普遍性。本文建立的模型可用于企业进行技术创新的投资决策。与其它投资相比 , 技术创新投资的复杂性更高, 信息不对称的问题更严重 , 委托人往往只能从表面观测技术的投资收益 , 而对技术的内在价值无从知晓, 这些内在价值随即成为代理人的私有信息。因此, 委托人需要设计最优契约激励代理人实现委托人的利润目标。本文的局限在于仅考虑

36、了代理人的参与约束与类型不存在相关性的情况, 且只研究了连续类型下一维信息不对称的实物期权投资问题。未来的研究可以从委托代理和实物期权两方面进一步展开。对委托代理问题的研究可以考虑代理人类型依赖的参与约束, 或将连续类型下一维信息不对称的实物期权评价延伸至连续类型下二维信息不对称的情况。而在实物期权方面, 可以将研究范围扩大到信息不对称和代理人连续类型下的扩张期权、转换期权、放弃期权和复合期权等。参考文献 : 1A vinash K. D ixit等 著, 朱勇等 译.不确定 性条件 下的投资 M .北京 : 中国人民大学出版社, 2002. 2Bagnol, iM. & Bergstro m

37、, T.Log-ConcaveProbability andIts App lications J . CREST WP # 89-23 , M ichigan ,1989 . 3Bernardo , A.E . , H. Ca, iand J .Luo .Capital Budgeting a ndCompensati on w ith Asymmetric Infor mation andM oral H azard J.Journal of Financial Econom ics ,2001, 61 : 311- 344 . 4Black, M Scholes .The p ricin

38、g of optionsand corporate liabi-lities J.J ournal of Political Economy ,1973, 81( 3): 637- 659 . 5Harris, M. , C. H.K riebe, land A. R aviv .Asymmetric In -for mation,Incentives and Intrafirm Resource A llocation J.M anage ment Science ,1982, 28 : 604 - 620 . 6M aeland ,J . Val uation of Irreversibl

39、e In vest ments andAgen cyProblems R.W orking paper ,N or wegian School ofE cono m-ics ,2002. 7Myers,SC. Determ inants of corporate borrow ing J .JournalofF inancial Econom ics ,1977,5( 2): 147- 175. 8Trigeorg is ,L.RealOpti ons :M anagerialF lexibility andStra- tegy in Resource A llocation M ,M IT

40、Press ,Cambridge ,MA,1996 . 9黄小原 , 庄新田 . 非 对称信 息条件 下实物 期权最 优投资问题研究 J. 管理科学学报,2003,6( 6) : 28-33. 10周嘉南 ,黄登仕 . 蕴 含扩张 期权的 投资项 目决策 行为研究 J . 管理科学学报,2006( 9) :28-36 . 11梁铄,唐小我 , 倪得兵 . 二维信息不对称下的实物期权投资研究 J. 中国管理科学,2008( 3): 137 - 143 . 12让 - 雅克 # 拉丰著 ,李艳等译 . 激励理 论 (第一卷)委托- 代理模型 M .北京 : 中国人民大学出版社, 2002.(下转第

41、73页 )名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 8 页 - - - - - - - - - 第 2期陈锟: 创新者窘境形成机制及对策研究# 73#The form ingm echanism and counterm easure of innovator . s dilemm aChen Kun( School of M anage m ent and Econo m ics ,Un iversity of E lectronic Science andTec

42、hnology of Ch ina, Ch engdu 610054 ,Ch ina)Abstrac t : W hether or not a lo w level of breakthrough innovation for Chinese firms is related with innovator. s dilemma rema insunans wered . Basedupon t he Christensen . s innovator. sdile mma theory andA ndre w S . G rove . s sincere belief aboutthaton

43、ly theparanoid could survive ,t he innovator. s dile mma is redefined from a generalized angle . The empirical conclusion indicates t hatmost Chinese firmsare stick ing in the innovat or . s dile mma ; marketing tactic capability is amajor f act or which i mpedesChinesefirm. s breakt hrough innovati

44、on ;and adoptingmarket paranoia could reversethe negative effect ofmarketing tactic capability onthebreakthrough innovation and i mprovethe positive effect ofmarketing strategic capability on the breakt hrough innovation .K eyword s :innovat or . s d ile mma ; market paranoia ; marketing tactic capa

45、bility; marketing strategic capability(上接第41页 )The real option valuation for the invest m entin technological innovation under asymm etric inform ationDiaoL ilin( College of Econo m ics andM anage m ent,South China A gricultural Un iversity, Guan gzhou 510642, Ch ina)Abstrac t : Technological innova

46、tion is a co mplicated systemwhich is characterizedby the uncertain products andmarket asw ellas irreversib le invest ment . A s amethod of invest ment valuation under the uncertainty ,a real option isw idely applied to the in -vest ment of technological innovation .The fact t hat many fir ms deploy

47、 the principal-agent structurew henmaking invest ment intechno logical innovation inevitably raises theproble msof infor mation asymm etry ,such as themoral hazardand adverseselectionof agents .The adverseselectionmodel of the principal- agent fra me work is applied to t he real optionvaluation of t

48、echnologicalinnovation invest ment . First ,a real option valuationmodel is setupunder sy mmetric in formation , which gives the boundary con -ditions of invest ment .In the caseof information asy mmetry ,it is assumedthat all of invest mentcost andpartof invest ment bene -fit are in pub lic to the

49、both principal and agentwh ile the restof the benefit is only known by theagent . Under this pre m ise ,anadverseselection modelw ith a continuu m of possi b le types is developed by build ing the profit function basedon the real optionvaluation .Consequentl y ,themodel gives the optimal contract of

50、 the agentand the invest ment boundary conditionsof the princ-ipa. lIn theend , an example is taken to demonstra te the econo m ic i mplicationof the real optionmodel under asy mmetric informa -tion . A lso ,t he t wo models developedunder symmetric and asymm etric information are compared ,fromwhic