交易成本理论及其拓展

□文/张肖虎

（云南财经大学 云南·昆明）

［提要］交易成本理论是经济学研究组织问题的核心理论，其理论核心由行为假设、交易特征和治理机制三部分构成。近几年，相关研究一方面从学科层面拓展交易成本理论；另一方面从数字技术进步拓展交易成本理论的应用领域。

交易成本理论是组织制度研究的核心理论之一，Coase（1937）、Williamson（1985）是该理论的开创者和集大成者。随着时间的推移，很多学者逐步将他们的交易成本理论框架推广且丰富起来。

一、交易成本理论基本框架

在Williamson的交易成本理论框架中，主要包括三个组成部分：行为假设、交易特征与治理机制。该理论的行为假设包括两部分：有限理性与机会主义行为，将资产专用性与不确定性视为最重要的两种交易特征，而治理机制主要涉及市场、科层制和混合型组织。Williamson（1985）提出四种资产专用性：地址专用性、物理资产专用性、人力资产专用性与共用性资产专用性。之后，Masten、Meehan & Snyder（1991）提出了时间专用性，即：资产投资需要及时完成或送达才能保持其价值。再之后，Zaheer & Venkatraman（1994）提出了过程资产专用性，即：针对交易定制的工作流程。在交易过程中，资产的专用性可能会导致交易的某一方被“套牢”。交易的另一个特征是不确定性，Williamson（1973）起初强调环境的不确定性，之后，Williamson（1981）将不确定性区分为非策略性不确定性和行为不确定性（不能预测其他人的机会主义行为），这种区分是基于Koopmans（1957）对不确定性的区分之上的。Koopmans（1957）将基于对自然状态缺乏知识导致的不确定性定义为根本性不确定性，又将其他人的策略性行为定义为附属性不确定性。之后，Williamson（1991）发现行为不确定性和机会主义行为有很大程度上的重叠，又把不确定性分析点转回到环境不确定性。用一句话概括交易成本理论，即：在交易方有限理性且存在机会主义行为的前提下，以最小化交易成本为标准，根据交易特征选择治理机制。

二、交易成本理论的学科拓展

很多学者不仅努力将交易成本理论应用到各个领域，如经济领域、政治领域、社会领域等，同时学者们也努力从社会学和心理学两个学科视角完善理论的框架和内涵。

（一）行为假设的拓展。有限理性假设意味着交易成本理论一直存在行为主义，只是很少学者会往这方面想。这方面的未来研究很大程度上涉及到心理学，比如说：探索（启发）法、注意力、风险偏好和偏差（强调行为不确定性）。从心理学角度，有限理性也意味着交易的治理机制选择可能不符合交易成本理论的标准，这就是一种理论张力。源于决策理论和社会心理学理论提出，整体法、注意力、风险偏好和偏见是如何影响决策者判断，以及机会主义行为可能发生的程度等。社会心理学这方面的研究还可以帮助确定行为不确定性是如何被感知的，又是如何融合进决策者的治理机制选择的。当然，这方面的研究也可以解释为什么决策者会选择出不如意的治理机制的。

至于机会主义行为，交易成本理论太悲观了，没有把行为主义融入机会主义假设中。国际商务文献中将机会主义假设放松了一些（考虑人性的不同观点），提出“有限可靠性”这一概念。事实上，从行为经济学和心理学的不同流派出发，我们可以更好地了解“机会主义行为”。机会主义假设与社会学相关研究也有联系。比如说，对组织之间信任的研究发现、信任与组织之间合作绩效成正比、组织信任可以改变正式治理机制的程度等。Puranam & Vanneste（2009）提出，信任的不同方面可以替代或是补充正式的治理机制，信任可以改善关系，提高绩效。那么，这种信任从哪里来呢？信任随交往的频率提升而提升，会从基于计算的信任转向基于忠诚的、整体性信任。在这样的世界里，信任是机会主义行为的解毒剂。当然，也有少部分研究显示，信任与机会主义行为的关系没有那么简单。机会主义假设与社会学的另一方面联系体现在对“非正式组织”的研究。交易成本理论比较关注正式组织机制，也有分析非正式组织的作用。近几十年来，交易成本理论开始讨论它们之间是互补还是替代关系。Argyres，Rios & Silverman（2020）讨论它们是如何影响企业绩效的，并将正式机制与非正式机制剥离开来，并分析影响非正式机制的因素。

（二）交易特征的拓展。对资产专用性的拓展主要体现在测度资产专用性的方法上。当前，利用研发和市场密度数据，可能都不太能够准确度量资产专用性，而且一般只是测量一方的资产专用性，而不是双方的。而且，当前的数字化转型所涉及到的投资类型和企业所做出的承诺，可能会改变资产专用性的概念。这方面工作以后可以进一步展开，根据具体场景更加精确地区分资产专用性的类别，也需要更精确（根据类型细分）的数据。同时，收集一手数据的调查问卷需要设计的更好一点，还需要设计交易双方的数据。

至于不确定性方面，一方面是行为不确定性的扩展。国际商务文献已经提出行为不确定性的各种源泉，但是没有对这些因素进行系统归类。经验工作上，也没有清晰说明行为不确定性的客观或主观的度量方法。另一方面是有关环境不确定性的，环境不确定性经验研究方面，其对治理机制选择的直接影响研究是比较少的，但是和专用性资产联合影响治理机制的选择还是有的（Walker & Weber，1984，1987）。针对行为不确定性，有些学者强调Koopmans的“附属性不确定性”，即：没有能力预测其他人的非策略性行为，比如说交易双方不可简约的知识差异、有限可靠性都会影响治理机制的选择。另外，国际商务文献对行为不确定性的细分和强调做出了贡献，这些文献主要讨论横向一体化，而不是纵向一体化。横向一体化试图整合更大范围的产品和服务种类，而纵向一体化则是强调生产过程不同阶段的依赖性。为什么要讨论横向一体化呢？因为签约过程中存在信息不对称、度量成本都可能导致行为的不确定性，进而导致企业的横向一体化。国际商务文献还考察行为不确定性的其他源头，比如：很多研究考察了不同国家的文化距离，文化距离增加了行为不确定性，进而影响治理机制的选择，文化距离也使得交易双方难以在事前理解和预测交易双方的行为，也会增加事后的监督成本。随着知识经济的快速发展，另外一种行为不确定性被讨论的很多：可占用性。强知识产权保护（专利系统）可以降低行为不确定性的风险，当然也可以通过环境不确定性来降低行为不确定性的风险。Silverman（1999）发现，可占用性越强，采用科层治理的可能性就越少。这方面的研究还存在一个问题，即：对行为不确定性的分类非常重要，信息经济学区分事前和事后的信息不对称，进而影响行为不确定性，社会学研究了交易双方行为“不相似性”或“同质性”对行为不确定性的影响：制度理论分析环境因素如何影响行为不确定性。

第三个交易特征是频率，之前交易成本理论在这一方面关注比较少。重复交易（交易频率）可以和信任的发展联系起来，也可以和降低信息不对称、发展惯例联系起来。未来这方面的研究可以考察基于成本的、基于信任的或基于惯例的效应。频率大的交易（重复交易）更适合层级治理（相比较于其他治理机制：信任或是惯例的发展）。

（三）治理机制的拓展。除了市场、科层和混合型组织三种治理机制之外，还可以考察一下其他的治理机制，如关系治理。关系治理之所以会受到如此的重视，主要是因为之前的交易成本理论源自于欧美国家，这些国家的契约精神、规则意识和亚洲国家（尤其是东亚国家）有很大的差异，东亚国家的集体主义文化，强调隐性合约，强调关系。当然，关系治理是否是不同于市场与科层的另外一种治理机制，还是一套影响交易成本理论中行为不确定性的社会机制，还有待讨论。当然，要更好地讨论关系治理问题，需要一个更加一致的交易成本理论架构，这还有待于研究者进一步努力。我们归纳一下，交易成本理论的行为假设增加了有限可靠性，交易特征增加了市场厚度（资产专用性、网络效应、薄市场的其他源头）、行为不确定性（信息不对称、可占用性，产出度量成本、行为度量成本）、环境不确定性的讨论。

三、交易成本理论的应用拓展

交易成本理论应用于社会各种领域的分析，但是都基于一点假设，即技术条件没有发生变化。但是，当前的数字技术进步非常快，这样的进步是如何影响交易成本的，又是如何影响生产成本的，进而影响社会合作方式的，这将是未来交易成本理论需要回答的基本问题，本部分仅仅是一个开始。

（一）技术进步：平台与治理。随着数字技术在经济领域的应用不断深入，交易成本理论被应用去解释各种新领域的现象，比如：电子商务、联盟集群、创新生态系统、技术平台等。可以用交易成本理论解释这些新现象，同时也有可能利用这些新现象去拓展交易成本理论。诸如平台和生态系统这样的新商业模式，有着多个参与者，这与传统交易成本理论中的两个参与者不同，这种新场景可能会极大丰富交易成本理论。基于平台的生态系统中涉及两种成本：规模经济和转换成本。像亚马逊这样的平台，就是由于上下游商业企业最优规模差异带来的。设计、制造与零售一个移动电话的最优规模是比设计一个应用软件的最优规模来得大。苹果可以和应用软件开发商签约，而不是将应用软件生产纳入了企业之内，这一点和药品开发是相似的，因为新药品研发的最优规模小于药品营销的最优规模，这就导致大量新药品研发企业与少量药品销售商之间签约。苹果相对于应用软件开发商有更大的权力，大药品销售商相对于新药品开发商有更大的权力，就是因为苹果公司和大药品销售商有更大的规模经济，也就是有更低的成本。亚马逊作为一个零售平台，因为先发者优势和顾客转移成本，相对于使用该平台的这些企业，亚马逊更有权力。随着数字化技术的突飞猛进，网络效应通常会扩大规模经济和先发优势，这样的网络效应甚至导致少数几个在位者“赢者通吃”。撬掉一个在位者的高难度也会导致新平台更高的套牢风险。

（二）技术进步：人工智能、机器学习和交易成本。人工智能、机器学习、大数据和区块链技术的发展，这些发展会影响企业所面临的行为不确定性，会影响不同治理机制的相对成本。比如说，那些关注签约问题的法律学者、法律实践者和管理学者们，开始使用上述技术来草拟合同、评价和分析合同，这将使签约执行的效率提升和成本降低，降低基于市场的交易成本。这些技术导致在企业内任务和决策自动化的极大提升和扩张。人力资源学者和实践者也发现了这些技术对于监督和评价员工的好处。因而，机器学习和人工智能的进展可能减少员工偷懒行为，也会降低监督员工的成本和需要，或者说更为一般性的机会主义行为。这些技术不仅会让交易更有效率，同样也会提高科层制的效率。当然，这些技术对各种治理机制的成本都会有影响，这是需要进一步研究的问题。