Modello di agenzia: estensioni

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1 Modello di agenzia: estensioni Estenderemo il modello principale agente in 4 direzioni: -Agenti multipli (yardstick e team prod.) -Differenti azioni con diversa osservabilità (multitasking); -Performance non osservabile (proxy); -Opportunismo del principale (ratchet);

2 Modello di agenzia: estensioni Quando ci sono una molteplicità di agenti che performano lo stesso ruolo si può utilizzare la performance relativa come segnale; Premi vengono fissati per i vincenti o graduati a seconda della posizione in graduatoria; -Tipologia più diffusa è la promozione; -Funziona se i rischi sono fortemente correlati; -In questo caso l agente è tutelato contro il rischio ed il trade-off è attenuato; - Performance relativa ed assoluta (princ.di informatività); - Tornei sequenziali: la remunerazione deve crescere in maniera convessa perchè nei primi stadi conta anche l aspettativa di ulteriore crescita;

3 Modello di agenzia: estensioni Sforzo ottimale: -Agente neutrale al rischio; - w a e w b sono salari nei casi di vittoria e non; -Se P è la probabilità di vittoria di i, la FOC per il problema di max dell agente è: (U(w a ) U(w b ))dp/de i =c (e i ) -Il benef. Marg. dello sforzo è crescente nel divario tra salari (spread); -Se l a. è neutrale a rischio, massimo spread è ottimale;

4 Tornei Agente avverso al rischio: riemerge il trade off rischio-incentivi; importanza relativa dei rischi comuni; I tornei possono evitare il problema dell opportunismo del principale; riluttanza dei valutatori a esprimere giudizi negativi; il sistema dei tornei si adatta automaticamente a mutate circostanze (purchè comuni);

5 Modello di agenzia: estensioni Tornei: problemi: Possibilità di sabotaggio dei concorrenti; Selezione dei meno abili; Possibile collusione; Corruzione/influence; Eterogeneità dei lavoratori; Allocazione delle posizioni in base ad abilità professionale specifica;

6 Modello di agenzia: Team In alcuni casi il principale può osservare solo la performance di gruppi di agenti (team); L incentivo sarà condizionato alla performance dell intero team; Siccome ogni agente sopporta per intero il suo sforzo ma ne riceve remunerazione solo una frazione 1/N, sorge un prob. di free riding; - Tipico è il profit sharing;

7 Estensioni: team La produzione sia y=π e i Lo sforzo sia costoso: c(e)=(δe 2 )/2 Massimizzando il surplus complessivo per ogni individuo i: e i =π/δ; e Y*=N(π/δ) Il singolo lavoratore massimizza u=y/n - c(e i ). Massimizzando e risolvendo per gli N individui si trova e i = π/(nδ) Lo sforzo è tanto minore in rapporto a quello ottimale quanto più ampio il team; Evidenza supporta questo risultato

8 Estensioni: team Peer pressure In questo caso la f. di U. dell agente contiene un elemento λ(e*-e) dipendente dalla divergenza dello sforzo rispetto a quello ottimale; Lo sforzo in questo caso sarà: e = π/(nδ) + λ/δ Che ovviamente è più vicino a quello ottimale (potrebbe essere superiore). Buona evidenza a supporto

9 Team Come si supera il problema della team production: -Funzione del controllore (imprenditore?); -Contratto con punizione collettiva (comporta la dispersione del surplus per quanto subottimale che viene prodotto);

10 Multitasking Presenza di multidimensionalità nello sforzo e/o nelle azioni e/o nel prodotto delle azioni degli agenti; Alcune dimensioni sono osservabili e verificabili, altre né osservabili, né verificabili. Caso tipico si verifica quando la quantità è osservabile ma non la qualità dell output;

11 Multitasking SE il risultato di una attività economica Y è il risultato di differenti azioni dell agente (X). Ad esempio: Y=f(X 1, X 2 ) Ma il principale può osservare solo X 1, allora un contratto di incentivo potrebbe generare effetti negativi (banalmente X 2 sarà 0) Incentivi a basso potenziale o altri segnali (valutazione discrezionale);

12 Multitasking Amministrazioni pubbliche (molteplicità degli obiettivi e non-osservabilità); L evidenza mostra in generale che più complesse e differenziate sono le azioni degli agenti meno si applicano contratti di incentivo a favore di valutazioni soggettive nella valutazione e sistemi non incentivanti (cost-plus vs price cap)

13 Multitasking: metodi di controllo Definizione dei ruoli e dei compiti; Separazione tra attività osservabili e non; Proibizioni attività esterne (Bindi); Proprietà beni capitali; Incuria colpisce i proprietari

14 Misure distorte SE il principale osserva un segnale distorto della performance allora la convenienza o meno (e l intensità) a un contratto di incentivo dipende dalla correlazione tra segnale e performance Esempi avvocati (numero di atti), software (numero di istruzioni), cardiochirurghi (statistiche di mortalità);

15 Soglie Un particolare tipo di distorsione è associato all uso di soglie per l incentivazione; Caso Trenitalia;

16 Ratchet Il principale potrebbe essere tentato di utilizzare l informazione corrente per risettare gli standard futuri; A fronte della perdita futura l agente perde l incentivo a sforzarsi; Può essere utile per il principale riuscire ad impegnarsi a non rivedere il contratto sulla base dell informazione implicita nella relazione; price cap;