蔣欣然
(北京信息科技大學(xué) 財(cái)務(wù)處,北京 100192)
近年來(lái),博弈論作為有效的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析工具,被廣泛應(yīng)用于多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的內(nèi)控研究。潘小珍[1]分析了醫(yī)院財(cái)務(wù)部門(mén)和內(nèi)控部門(mén)的博弈關(guān)系,提出了加強(qiáng)內(nèi)控管理、調(diào)動(dòng)積極性、細(xì)化預(yù)算、完善內(nèi)審制度的建議;陳宇虹[2]分析了董事會(huì)內(nèi)部控制的強(qiáng)弱、管理層是否舞弊、審計(jì)師審計(jì)三者之間的博弈,發(fā)現(xiàn)了董事會(huì)選擇強(qiáng)、弱內(nèi)部控制的不同的前提條件;雷顏行[3]借助演化博弈理論,闡述了企業(yè)內(nèi)部控制體系持續(xù)改進(jìn)的過(guò)程,并分析了企業(yè)內(nèi)部控制體系改進(jìn)的諸多類(lèi)型和不同階段性特征。
但基于博弈論對(duì)高校內(nèi)部控制的研究尚且不多。趙乃璞[4]結(jié)合教育行業(yè)特殊制度背景,研究了高校管理層與審計(jì)部門(mén)之間的博弈行為;朱麗麗等[5]通過(guò)建立演化博弈模型,分析了不同條件下的穩(wěn)定均衡點(diǎn),建議在預(yù)算控制中公開(kāi)預(yù)算指標(biāo)、設(shè)置專(zhuān)崗、及時(shí)跟蹤及事中控制;吳樂(lè)[6]將ERP管理系統(tǒng)和高校內(nèi)部控制結(jié)合起來(lái),假設(shè)博弈模型,提出優(yōu)化高校內(nèi)控結(jié)構(gòu)、提升高校從業(yè)人員素質(zhì)的策略;鐘富勝[7]等構(gòu)建高校和監(jiān)管部門(mén)的博弈模型,發(fā)現(xiàn)了影響檢查行為的4個(gè)因素,并對(duì)此進(jìn)行了相應(yīng)的機(jī)制設(shè)計(jì)。
從上述文獻(xiàn)可知,目前基于博弈論的內(nèi)部控制研究,主要是通過(guò)支付矩陣、博弈樹(shù)和群體演化方程對(duì)群體開(kāi)展博弈研究,其局限性主要表現(xiàn)在兩方面:一是沒(méi)有綜合考慮內(nèi)控管理力度對(duì)工作效率的影響以及舞弊收益、懲罰收益與內(nèi)控力度三者之間的耦合關(guān)系,由于對(duì)調(diào)控力度的影響因素考慮較為粗泛,無(wú)法發(fā)掘并掌握內(nèi)控過(guò)程的深層規(guī)律、進(jìn)一步建立更細(xì)化和優(yōu)化的動(dòng)態(tài)調(diào)控策略;二是只關(guān)注調(diào)控的最終收斂狀態(tài),沒(méi)有考慮調(diào)控收斂過(guò)程的速度即調(diào)控效果的時(shí)效性,亦沒(méi)有考慮動(dòng)態(tài)內(nèi)控力度對(duì)群體演化進(jìn)程的影響。這些局限性的存在,會(huì)使得管理人員在內(nèi)部控制實(shí)施過(guò)程中,無(wú)法收獲理想的短期和長(zhǎng)期效果。
本文以高校全體課題組為研究對(duì)象,以遵循規(guī)范操作為內(nèi)控目標(biāo)開(kāi)展研究。綜合考慮內(nèi)控管理力度對(duì)工作效率的影響以及舞弊收益、懲罰收益與內(nèi)控力度三者之間的關(guān)系,基于演化博弈論建立較為精細(xì)的內(nèi)控模型,針對(duì)長(zhǎng)期的演化收斂特性與短期的演化成效問(wèn)題,分別從靜態(tài)內(nèi)控策略和動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略對(duì)調(diào)控的效果進(jìn)行深入的分析。同時(shí)考慮調(diào)控的時(shí)間效應(yīng),在全局調(diào)控時(shí)間最優(yōu)的約束下,探索動(dòng)態(tài)內(nèi)控的最速調(diào)控條件,并證明其具有全域收斂性。通過(guò)理論上的對(duì)比分析,進(jìn)一步總結(jié)出動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略與靜態(tài)內(nèi)控策略在高校內(nèi)控建設(shè)過(guò)程中不同階段的適用情況。
將全校內(nèi)部各個(gè)課題組視為群體內(nèi)的個(gè)體,并將其視作內(nèi)控對(duì)象的基本單位,其博弈策略集合為{規(guī)范操作,違規(guī)操作},任取兩個(gè)課題組T1、T2進(jìn)行博弈。由于博弈雙方的可置換性,故此博弈為對(duì)稱(chēng)博弈,博弈支付矩陣如表1所示。
表1 課題組T1、T2博弈支付矩陣
表中:a為支付矩陣中博弈雙方T1、T2均按規(guī)范進(jìn)行正常研究工作時(shí)獲得的收益。假設(shè)無(wú)內(nèi)控時(shí),執(zhí)行規(guī)范操作獲得的收益為Rw;若存在內(nèi)控且內(nèi)控力度為p,考慮到內(nèi)控所附加的管理流程對(duì)研究工作效率的影響且影響系數(shù)為r,則a可表達(dá)為
a=Rw/(1+rp)
(1)
由于內(nèi)控力度p越大,則防范和發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作的可能性就越大,故而p可等效為防范和發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作的可能性,定義其范圍為[0,1]。
b為支付矩陣中博弈雙方T1、T2其中一方為獲得額外利益而進(jìn)行了違規(guī)操作獲得的最后收益,其影響因素包括:
①正常工作的收益a,即Rw/(1+rp);
②違規(guī)操作獲得的額外收益Rf??紤]到內(nèi)控力度p,則由于內(nèi)控的預(yù)防效果,使得違規(guī)操作實(shí)際獲得的額外收益衰減為(1-p)Rf;
③違規(guī)操作被查處受到的懲罰。此懲罰與違規(guī)操作獲得的額外收益(1-p)Rf成正比,與內(nèi)控力度p成正比,同時(shí)還與懲罰力度m(m>1)成正比。故b可表達(dá)為
b=Rw/(1+rp)+(1-p)Rf-mp(1-p)Rf
(2)
c為支付矩陣中博弈雙方T1、T2均為獲得額外利益而違規(guī)操作時(shí)獲得的收益,其影響因素包括:
①正常工作的收益a,即Rw/(1+rp);
②違規(guī)操作獲得的額外實(shí)際收益(1-p)Rf;
③違規(guī)操作被查處受到的懲罰。由于是群體違規(guī),因此懲罰會(huì)加重。設(shè)加重系數(shù)為β,則β>1,故c可表達(dá)為
c=Rw/(1+rp)+(1-p)Rf-βmp(1-p)Rf
(3)
設(shè)全校課題組中選擇規(guī)范操作的群體比例為x,違規(guī)操作的群體比例為1-x,則規(guī)范操作課題組的期望收益U1和違規(guī)操作課題組的期望收益U2分別為
U1=xa+(1-x)a=a
(4)
U2=xb+(1-x)c
(5)
全校課題組的平均收益為
(6)
全校內(nèi)部各個(gè)課題組在博弈的過(guò)程中為獲得更多收益,會(huì)不斷學(xué)習(xí)其他課題組更優(yōu)的策略,從而使得群體比例發(fā)生演化。規(guī)范操作的群體或違規(guī)操作的群體的增長(zhǎng)率不僅取決于群體當(dāng)前所占比例,也取決于本群體的相對(duì)收益狀況。對(duì)于規(guī)范操作的群體,其增長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)方程可表示為
(7)
此亦為對(duì)稱(chēng)演化博弈的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程。將式(1)~(6)代入式(7)可得
(βmp-1)(1-p)Rf)?F(x)
(8)
當(dāng)p=0時(shí),表示完全無(wú)內(nèi)控,此時(shí)違規(guī)操作能獲得額外收益而不受到懲罰。方程(8)退化為
(9)
由式(9)可知,x有2個(gè)均衡點(diǎn):0和1,其相位圖如圖1所示。由圖1可知,對(duì)于x的任意初始值(x≠0和1),其增長(zhǎng)率均小于0,x負(fù)增長(zhǎng),故穩(wěn)定均衡點(diǎn)為0。
當(dāng)p=1時(shí),表示絕對(duì)內(nèi)控,式(8)變?yōu)?/p>
(10)
由式(1)~(3)可知,此時(shí)
a=b=c=Rw/(1+r)
(11)
此時(shí)絕對(duì)內(nèi)控預(yù)防了所有可能的違規(guī)操作漏洞,即使有心違規(guī)也無(wú)法進(jìn)行違規(guī)。所有群體均按規(guī)范進(jìn)行正常研究工作,所有課題組的收益均相同,無(wú)額外收益產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)力。
當(dāng)內(nèi)控力度p不為0和1時(shí),由式(8)可知x有3個(gè)均衡點(diǎn):0,1,(βmp-1)/((β-1)mp)。由于全校課題組選擇規(guī)范操作的群體比例為x的取值范圍為[0,1],故只有當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)∈[0,1]時(shí),此均衡點(diǎn)才有意義。3個(gè)均衡點(diǎn)處的導(dǎo)數(shù)分別為:
F′(0)=(βmp-1)(1-p)Rf
(12)
F′(1)=(1-mp)(1-p)Rf
(13)
(14)
當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)∈(0,1)時(shí),即mp<1<βmp時(shí),x=0和x=1處的導(dǎo)數(shù)均大于0,而均衡點(diǎn)(βmp-1)/((β-1)mp)處的導(dǎo)數(shù)小于0,其相位圖如圖2(a)所示(圖中所用參數(shù)為滿(mǎn)足上述約束條件的任一取值,下同)。由圖可知,當(dāng)x<(βmp-1)/((β-1)mp)時(shí),群體演化的增長(zhǎng)率均大于0,當(dāng)x>(βmp-1)/((β-1)mp)時(shí),增長(zhǎng)率小于0。故(βmp-1)/((β-1)mp)為穩(wěn)定均衡點(diǎn),而x=0、1為非穩(wěn)定均衡點(diǎn)。
當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)=1,即mp=1時(shí),F(xiàn)(x)在x=1處有重均衡點(diǎn),x=0處的導(dǎo)數(shù)大于0,x=1處的導(dǎo)數(shù)等于0,其相位圖如圖2(b)所示。由圖可知,當(dāng)0 當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)=0,即βmp=1時(shí),即F(x)在x=0處有重均衡點(diǎn),x=0處的導(dǎo)數(shù)等于0,x=1處的導(dǎo)數(shù)大于0,其相位圖如圖2(c)所示。由圖可知當(dāng)0 當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)>1時(shí),即1 當(dāng)(βmp-1)/((β-1)mp)<0時(shí),即mp<βmp<1時(shí),x=0處的導(dǎo)數(shù)均小于0,x=1處的導(dǎo)數(shù)大于0,其相位圖如圖2(e)所示。由圖可知,當(dāng)0 綜上所述,對(duì)7種情況下的穩(wěn)定均衡點(diǎn)進(jìn)行整理,可得到表2所示結(jié)果。 由表2可知,只有滿(mǎn)足1≤mp<βmp的約束條件,才可使全校課題組選擇規(guī)范操作的群體比例收斂到x=1的穩(wěn)定均衡點(diǎn),即讓全體課題組向著規(guī)范操作演化。此結(jié)論也表明,收斂性的保障因素由“務(wù)虛”和“務(wù)實(shí)”兩方面共同構(gòu)成:“務(wù)虛”方面為對(duì)個(gè)體的懲罰加重系數(shù)m,即是一種預(yù)先的警示和威懾;“務(wù)實(shí)”方面為內(nèi)控力度p,即為實(shí)際開(kāi)展的內(nèi)控管理工作。m的設(shè)定可視為零成本,因此,在一定條件下,可適當(dāng)增大務(wù)虛因子m,以減少內(nèi)控力度p,即可減小內(nèi)控管理工作的成本投入。但過(guò)大的懲罰加重系數(shù)m又可能會(huì)造成矯枉過(guò)正的現(xiàn)象,對(duì)于某些非故意違規(guī)人員的懲罰過(guò)重而失去改過(guò)的機(jī)會(huì),使得內(nèi)控制度得不到受控人員支持而無(wú)法推行。因此,需要根據(jù)具體的實(shí)際工作情況,平衡好“務(wù)虛”和“務(wù)實(shí)”二者之間的關(guān)系。 靜態(tài)內(nèi)控策略主要是針對(duì)群體的收斂性,確保在特定條件下使規(guī)范操作的群體比例最終收斂到100%,但對(duì)于收斂過(guò)程所需要的時(shí)間并非最優(yōu)。如何在最短時(shí)間內(nèi)使內(nèi)部控制活動(dòng)收到顯著成效,在有限的時(shí)間內(nèi)更快速地解決問(wèn)題,需要開(kāi)展動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略研究。 為了達(dá)到上述時(shí)間最短的優(yōu)化目標(biāo),應(yīng)在群體演化的每個(gè)發(fā)展階段都采用使群體比例演化速率最快的內(nèi)控力度,需要根據(jù)群體的演化進(jìn)程調(diào)節(jié)適當(dāng)?shù)膬?nèi)控力度p。由式(8)對(duì)內(nèi)控防范的力度p進(jìn)行偏導(dǎo)可得: x(1-β)mRf+βmRf+Rf) (15) (16) (17) p*即為在規(guī)范群體比例為x的狀態(tài)下使演化速率F達(dá)極大值的最優(yōu)內(nèi)控力度,遵照此式動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)控策略即為最速內(nèi)控策略。 將時(shí)間最優(yōu)內(nèi)控力度p*代入式(8)中,整理化簡(jiǎn)后可得 F(x)=x(1-x)(1-p)Rf((x+β(1-x))× m-1)/2 (18) 因(x+β(1-x))m-1>(x+1-x)m-1=m-1>0,且x、1-x、1-p、Rf均大于0,故式(18)中演化速率F恒大于0,即代表x始終朝著正方向增長(zhǎng),最終能夠使規(guī)范操作的群體比例x收斂到1。這表明,以時(shí)間最優(yōu)為目標(biāo)的動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略是一種確保規(guī)范群體比例演化收斂到1的調(diào)控方法。 將式(17)等號(hào)兩邊乘上m,可得 (19) 根據(jù)表2,由式(19)可知,以最速為目標(biāo)的內(nèi)控力度,若不跟隨群體演變狀態(tài)而動(dòng)態(tài)變化,即僅為了在最初始時(shí)的短期內(nèi)速度最優(yōu),并不一定能保證收斂到x=1的穩(wěn)定均衡點(diǎn)。例如,取懲罰加重系數(shù)β=10,懲罰力度m=1.1,違規(guī)操作獲得的額外收益Rf=4,在初始規(guī)范操作的群體比例x0=0條件下,通過(guò)式(17)可知,演化速率最優(yōu)的初始內(nèi)控力度p0=0.545。當(dāng)p0保持不變時(shí),退化為靜態(tài)內(nèi)控,即有mp0<1<βmp0;同時(shí)由表2可知,在此約束條件下穩(wěn)定均衡點(diǎn)無(wú)法收斂到1,只能收斂到(βmp0-1)/((β-1)mp0)=0.93。 若取m≥2,則無(wú)論x、β為何值,式(18)均大于1,即mp*恒大于1。若此時(shí)取p0=p*,且p0保持不變,則能使初始演化速率F0最大,并使穩(wěn)定均衡點(diǎn)能夠收斂到1。但此情況下,演化速率F不是全階段最快。 若采用動(dòng)態(tài)內(nèi)控的方式,則模型由一維調(diào)控流形變?yōu)槎S調(diào)控流形(p與x共同動(dòng)態(tài)決定演化速率F),如圖3(a)所示,可使演化速率F在整個(gè)演化過(guò)程中均是最大值,即演化的全階段均為最快。同時(shí),圖3(b)為最速動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略下的F-x相位圖,由圖可知x最終可收斂到1。圖3(c)為p*隨x的變化關(guān)系,由圖可知,在x向著1收斂的進(jìn)程中,內(nèi)控力度會(huì)變得越來(lái)越大,這意味著需要付出的內(nèi)控成本增高。由于此時(shí)的群體違規(guī)現(xiàn)象并不嚴(yán)重(違規(guī)群體的比例較小),根據(jù)式(17)可知,x(1-β)+β≈1,故而此時(shí)調(diào)節(jié)群體違規(guī)加重系數(shù)為β的作用并不顯著,但增大懲罰力度m可一定程度上抑制這種內(nèi)控力度與成本增加的趨勢(shì)。而由式(8)可得 (20) 易知在0 本文以高校課題組的規(guī)范操作為內(nèi)控目標(biāo),綜合考慮內(nèi)控力度、舞弊收益、懲罰收益、工作效率等多個(gè)因素的關(guān)系,基于演化博弈論建立內(nèi)控模型,分別提出靜態(tài)和動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略。靜態(tài)內(nèi)控在設(shè)定初始內(nèi)控力度后,不再對(duì)內(nèi)控力度進(jìn)行調(diào)節(jié),其優(yōu)點(diǎn)是能夠免去對(duì)群體狀態(tài)持續(xù)跟蹤并調(diào)整內(nèi)控強(qiáng)度的環(huán)節(jié),在很大程度上節(jié)約了內(nèi)控執(zhí)行的各項(xiàng)成本。動(dòng)態(tài)內(nèi)控在內(nèi)部控制的整個(gè)過(guò)程中,持續(xù)監(jiān)控群體狀態(tài),并及時(shí)調(diào)整內(nèi)控強(qiáng)度,其優(yōu)點(diǎn)是能夠細(xì)致地掌握內(nèi)控動(dòng)態(tài),使內(nèi)控力度始終處于最優(yōu)狀態(tài),使規(guī)范操作的群體比例始終保持最快的演化速率,并最終收斂到穩(wěn)定的理想均衡點(diǎn)。無(wú)論動(dòng)態(tài)內(nèi)控還是靜態(tài)內(nèi)控,適當(dāng)?shù)亍皠?wù)虛”,調(diào)整懲罰加重系數(shù)m,不但能保障規(guī)范操作的群體比例演化收斂到1,同時(shí)也可壓制內(nèi)控成本并加速群體的演化速度。因此,平衡好內(nèi)控過(guò)程中“務(wù)虛”與“務(wù)實(shí)”的關(guān)系,是解決長(zhǎng)期的演化收斂特性與短期演化成效問(wèn)題的關(guān)鍵因素。 高校內(nèi)部控制在選擇內(nèi)控策略時(shí),應(yīng)根據(jù)不同情況進(jìn)行選擇。在起步階段,內(nèi)控人員的業(yè)務(wù)尚不熟練、人員配備尚未齊全,此時(shí)可采用操作簡(jiǎn)單的靜態(tài)內(nèi)控策略,尤其當(dāng)設(shè)定了針對(duì)個(gè)體的懲罰加重系數(shù)m≥2,可采用最速初始內(nèi)控力度,以便短期內(nèi)收到顯著成效。在高校內(nèi)控制度逐漸成熟,單一的靜態(tài)內(nèi)控已無(wú)法滿(mǎn)足高校這個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),應(yīng)采取動(dòng)態(tài)內(nèi)部控制,使演化速率在整個(gè)演化的全階段均為最快,并最終實(shí)現(xiàn)群體的完全正向轉(zhuǎn)化,達(dá)到預(yù)期理想效果。只有在實(shí)踐中在不同階段選擇不同的內(nèi)控策略,才能保證高校各項(xiàng)工作規(guī)范有序地進(jìn)行,從而真正建立起高效運(yùn)行、有效制衡、權(quán)責(zé)一致、穩(wěn)健控制的內(nèi)部控制體系,為高校的發(fā)展提供有力的支持。3 動(dòng)態(tài)內(nèi)控策略分析
3.1 最速內(nèi)控策略
3.2 最速內(nèi)控策略下的收斂性分析
4 結(jié)束語(yǔ)