32
решением задач стимулирования первого и второго рода. Казалось
бы, что можно еще "вытянуть" из этой задачи? Все дело в том, что
мы считали, что квазикомпенсаторная система является допусти-
мой (см. предположения А.3 и А.3’). Однако, на практике это не
всегда так - центр может быть жестко ограничен некоторым фик-
сированным классом систем стимулирования, причем эти ограни-
чения могут быть как экзогенными - например, определяться пра-
вовыми нормами, регулирующими оплату труда, так и
эндогенными - по тем или иным причинам центр может быть
склонен к использованию, например, сдельной или повременной
оплаты, а не к простой компенсации затрат
1
. Поэтому одна из задач
настоящего исследования заключается в том, чтобы оценить срав-
нительную эффективность различных базовых систем стимулиро-
вания. Базовыми мы будем называть простейшие, и в тоже время
широко распространенные на практике, системы стимулирования,
подробно рассматриваемые в последующих разделах настоящей
работы.
Приводимое ниже описание результатов исследования базо-
вых систем стимулирования выполнено в рамках следующего
общего подхода: для фиксированного класса систем стимулирова-
ния определяются минимальные затраты на стимулирование, затем
сравниваются затраты на стимулирование для различных классов.
Априори можно сказать, что так как "идеалом" являются "абсо-
лютно оптимальные" квазикомпенсаторные системы стимулирова-
ния, то эффективность любой системы стимулирования будет не
выше (а затраты на стимулирование, соответственно, не ниже), чем
у систем QK-типа. Однако, важно не только качественное соотно-
шение эффективностей, так как ключевым является вопрос именно
о количественных потерях в эффективности (приросте в мини-
мальных суммарных затратах на стимулирование) - только зная
1
Более того, затраты агента могут быть в силу тех или иных причин
(например, неполной информированности или присутствия внешней
неопределенности и т.д.) неизвестны центру. Тогда возможно использо-
вание механизмов с сообщением информации от агента центру [12, 71],
механизмов, использующих процедуры устранения неопределенности [72]
и др. Детальное исследование этого класса задач выходит за рамки
настоящей работы.