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基于完全信息下的高校“不升即走”动态博弈分析

  • 投稿韬光
  • 更新时间2015-09-16
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陈韶飞CHEN Shao-fei曰李弘LI Hong

(内蒙古工业大学管理学院,呼和浩特010051)

摘要院文章主要基于高校教师“不升即走”制度,运用博弈论的知识,探讨在完全信息的视角下,建立高等学校和教师博弈树,研究影响高校教师努力程度和高校激励程度的变化因素,最后通过高校业绩进行评估。并整合教师最优的努力程度、高校最优的激励程度和高校业绩三者联系,总结出“不升即走”制度在高校中的影响因素以及合理化的建议。

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关键词 院博弈论;博弈树;完全信息;不升即走

中图分类号院G647 文献标识码院A 文章编号院1006-4311(2015)27-0050-03

0 引言

博弈论是现代数学的一个分支,又被称为对策论,它是对研究主体的行为进行预测以及对实际行动进行优化的一种标准分析工具。“不升即走”是国内外很多组织中常见的用工制度,该制度指的是员工在工作中做的不够好,没有被提升反而自动被解雇的过程[1]。在经济、文化、教育高速发展的社会,“不升即走”的用工制度更为广泛存在,近年来,“不升即走”制度普遍的存在于国家公务员、事业编制人员、高校教师等职业绩效考核,用工单位对招聘人员进行培训,只有在试用期阶段达到了制度标准,才能够转正。

关于“不升即走”制度,郑彬(2007)介绍了“非升即走”用工制度涵义的基础上,从劳动经济学角度综合分析该制度的组织利弊,同时深入探析它对员工的影响[2]。李仕明、唐小我(2004)基于博弈论的相关理念构建了企业线性业绩模型和线性激励模型前提下的企业股东与经理激励—努力博弈分析模型,并且对完全信息模式下股东与经理激励—努力动态博弈均衡进行了全方位解析,对求解获得企业经理努力变量、企业股东激励变量和经理业绩分享系数量的取值、变化范围及其相互关系进行了范围广泛的分析,力图为企业激励机制的设计与研究提供借鉴[3]。此外,李玉光(2005)认为教育实习不仅是高师院校课程体系的重要组成部分,还应当体现出基础教育体系中“局中人”的利益均衡。教育实习过程中“局中人”利益错综复杂,成为研究基础教育改革的一个“横断面”模型。基于不完全信息动态博弈理论,分析探讨了教育实习过程中的策略选择问题,以促进“局中人”在教育实践中“对话”和“理解”,进而获取“局中人”的最大利益[4]。当然,顾天安(2014)提出高校“非升即走”制度的优化应以改善基础制度环境为原则,以高校人事制度改革为契机,教学与科研双管齐下,整合人才的选拔激励机制,以推动“非升即走”制度的发展和完善[5]。而应飚(2003)则是通过引入博弈论的思想和模型,分析了高校人力资源配置过程的若干方面问题,建立了高校人力资源配置过程中的几个博弈模型:高校人力资源管理制度变迁的演进博弈模型、高校人才招聘策略的博弈模型、高校师资劳动力产权化过程的演进博弈模型、高校教师个体利益和组织利益博弈模型、高校引进人才和培养人才投资效益的博弈模型。应用所建模型,分析了浙江大学以岗位任制为核心的人力资源管理体制建立的原理和存在的缺陷,并提出构建更加科学合理的筛选机制的一些改进措施[6]。之后,刘小霞(2010)运用合作博弈理论,探讨我国高校教学过程中高校、教师和学生三者之间可能的合作关系,提出了一些高校应该考虑的如何制定和完善相关的制度和政策,以及设计合理有效的激励机制,对教师和学生进行激励为最优的建议[7]。从上述文献能够发现,大多学者都是研究“不升即走”制度单方面的研究,或是从博弈论的角度泛泛地进行探讨,并未深入的将二者结合在一起,可是在现实中高校和教师很难形成一种恰当均衡,而文章在完全信息动态博弈模型的基础上较好地分析和权衡高校与教师的关系,达到高校能够“物尽其用”、教师“人尽其才”的最佳均衡,提出一套适合高校“不升即走”的思想框架。

在“不升即走”博弈过程中,参与博弈双方的高等学校与教师构成了一种博弈。在完全信息的条件下,文章提出解决这一制度的关键是均衡高等学校与教师的博弈关系,其主要思想是教师的努力程度取决于高等学校的激励水平(提升或是不提升),设置恰当“提升”标准对高校业绩具有关键性的作用。

1 构建高校教师博弈分析模型

1.1 建立博弈树

高校是社会责任的支柱,是培育人才的发源地,它希望教师能够付出最大的努力去教学,而教师既是社会人又是经济人,因此高校和教师之间必须签订一份属于他们之间的协议,他们之间也潜移默化形成了一种“良才善用,能者居之”的合作关系,教师不想被解雇,就必须好好地努力教学,而高校可以根据教师的努力程度进行提升或是不提升。如图1 所示,解释了高校和教师博弈过程:假设高校先采取行动,高校有两种策略选择,提升或不提升。教师在不知道高校采取何种策略时,也有两种策略选择,努力或不努力,不同的选择会有不同的结果。后续博弈的过程中,教师可以观察到高校采取的策略行动,从而不断修正自己的行动策略,做出最佳的策略选择。