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一、高校毕业生就业率政策执行与委托——代理模型
（一）委托——代理模型
委托——代理在经济学上泛指任一种涉及非对称信息的交易，占有信息优势的为代理人，不占有信息优势为委托人。亦称知情者（（Informed Player）是代理人，不知情者（Uninformed Player）是委托人。它隐含了知情者的信息影响不知情者的利益，不知情者得为知情者的行为承担风险的假定。代理人的行动和自然状态决定了部分可观测的结果，委托人只能观测到结果，而不能直接观测到代理人的行动本身和自然状态本身[1]。具体而言，委托方无法直接掌控代理方的所有行为，无法全盘了解代理人是否认真执行任务，甚至对代理方的监督还存在困难，但能直接观测到代理人任务完成情况。
博弈中的委托人想使代理人根据自己的利益选择行动，但委托人只能观测到部分变量，变量是由代理人的行为选择和其他外生因素共同决定，是不完全信息，不能直观获知代理人的行动策略。委托——代理理论试图制定使代理人为委托人的利益行動的刺激计划”[2]。委托人可利用的最直接最主要的手段是委托合同的设计，也称为“机制设计”或“激励机制设计”，主要解决的问题是如何根据所得信息来奖惩代理人，激励代理人选择对其最有利的行动。
机制设计的基本特征之一是委托人使用的是选择机制，即委托人设计博弈规则，包括代理人的行动空间，目的是最大化自己的期望效用函数，即其博弈支付。但机制设计时有来自代理人的两个约束。一是代理人的“参与约束”（Participation Constraint），理性的代理人愿参与博弈，是他在委托人机制设计下得到的期望效用必须大于不参与博弈时得到的最大期望效用。二是代理人努力的“激励相容约束”（Incentive Compatibility Constraint），代理人有积极性并愿意按委托人意愿选择行动，代理人选择委托人所希望的行动时得到的期望效用要大于选择其他行动时所得到的期望效用，这也是代理人认真工作的必要条件。同时满足参与约束和激励相容约束的机制是可行的可实施机制。委托——代理模型中，委托人最大的问题是要设计一个可行的可实施机制以最大化其期望效用，即博弈支付。同时还需解决委托人自身存在的参与约束问题，即委托人选择委托比不选择委托的支付要大。
下文根据委托——代理模型，分析高校毕业生就业率政策执行过程当中上下级委托代理关系、支付矩阵关系、行为选择及在此基础上得出的高校毕业生就业率失真的形成机制。
（二）高校毕业生就业率政策执行过程中委托——代理分析
高校毕业生就业率政策执行中国家、省厅、高校之间的上下级之间执行的情况，这里包含了国家与省厅、省厅与高校之间的上下级关系，下文我们将用上级与下级的关系统称，实际上，在三者的关系中，隐含了委托——代理的关系，上级是委托人，下级是代理人。
1.委托人和代理人的目标函数
在高校毕业生就业率政策执行中，国家是最终委托人，其目标函数是获得真实的高校毕业生就业率。高校是最终代理人，高校接受省厅委托，省厅接受国家委托，对于最终代理人的高校，高校毕业生就业率关系着高校的发展，高校的目标函数是保持高的毕业生就业率，与最终委托人目标函数存在冲突，同时，高校能直接获取毕业生就业率信息，有天然的优势，这导致了信息的不对称，从而产生了代理人不顾或损害委托人的利益以谋求自身利益最大化的可能。同样，同时作为第二代理人和委托人的省厅，在高校毕业生就业率政策执行中，也会有自身的利益考虑，加上信息的不对称，在目标函数上都未能与最终委托人和代理人达成一致。下文，我们通过建立高校毕业生就业率政策执行过程的博弈模型，以此作为下文分析的基础。
2.建立高校毕业生就业率政策执行过程的博弈模型
假定作为代理人的下级在高校毕业生就业率执行中有两种选择：认真执行和扭曲执行。认真执行，指下级作为好的代理人，能够认真完成任务，确保高校毕业生就业率真实客观；扭曲执行则意味着作为下级的代理人根据各自的利益偏好，采取一定手段，使上级的政策目标难以实现。本文中指的是高校毕业生就业率中出现失真的情况，主要指主观方面的因素。
同时，假定作为委托人的上级有监督约束有效和无效两种选择。监督约束有效是指上级对下级行为能准确识别并及时获得下级策略选择的信息，判断下级有没有认真履行职责并据此作出适当的奖惩，反之则是监督无效。
在此假设上，按照委托——代理模型的个体理性约束条件，比较作为代理人的下级在接受和不接受作为委托人的上级的委托合同时的支付情况，分析下级在高校毕业生就业率政策执行中的行为选择，以及这种行为选择对高校毕业生就业率统计情况的影响。
（三）高校毕业生就业率政策执行中的支付矩阵分析
1.作为下级的代理人的参与约束与激励相容约束
假定在高校毕业生就业率政策执行中，对下级的相关参数进行假定：R和G为认真执行的收益和成本；C和P为扭曲执行时的成本和被上级发现的惩罚成本；A（0 可知在高校毕业生就业率政策执行中下级的支付：
下级认真执行的支付为：
R-G
下级扭曲执行的支付为：
-（P C） A （R-C）（1-A）
如前文分析，下级在高校毕业生就业率政策中选择认真执行策略的“参与约束”是要保证认真执行策略下的收益不小于成本。即：
R-G > 0
这是下级认真执行的前提条件，与上级监督的有效性无关。如认真执行收益小于成本，扭曲执行则是下级的理性选择。
下级在高校毕业生就业率政策中选择认真执行策略的“激励相容约束”是要保证认真执行策略下的支付不小于扭曲执行策略下的支付： R-G > -（P C） A （R-C）（1-A）
整理可得：
AR-G C AP > 0
由此可知下级支付的大小与上级监督的有效性相关。我们考虑A无限接近0和1两种情况。
当A无限接近0时，AR和 AP亦接近于0，认真执行的“激励相容约束”可转化为：
C > G
当A无限接近1，认真执行的“激励相容约束”可转化为：
R C P > G
故在高校毕业生就业率政策执行时，当A无限接近0时，即下级扭曲执行时被发现的概率或是上级监督有效性的概率趋于0时，下级的行为选择与上级无关，所有的奖励和惩罚都是无效的。若想下级认真执行政策，则扭曲执行的成本须高于认真执行的成本。当A无限接近1时，即下级扭曲执行时被发现的概率高或是上级监督有效性的概率大时，下级认真执行的实现取决于认真执行的收益R、扭曲执行成本C、惩罚成本P和认真执行的成本G，需使认真执行的收益R和扭曲执行成本C以及惩罚成本P之和大于認真执行的成本G。
据此可得出结论：在高校毕业生就业率政策执行中，想获得真实客观的就业率数据，使下级认真执行的关键是增大认真执行的收益R、扭曲执行成本C和惩罚成本P，降低认真执行成本G。
高校毕业生就业率失真的形成机制的博弈分析
2.作为上级的委托人的参与约束
机制的设计还需解决委托人的参与约束问题，即委托人选择委托的支付大于不委托的支付。在高校毕业生就业率政策中，委托人的支付是指政策的实施，作为最终委托人的上级能获取真实客观的高校毕业生就业率。
假定M为委托人在代理人选择认真执行时的收益，N为成本，N包括委托人给代理人的奖励R、监督的成本及下级认真执行的成本G。m为委托人在代理人选择扭曲执行时的收益，n成本，n包含两种情况，监督有效时是监督成本，监督无效是给代理人的奖励R。由此我们得出监督有效和无效两种情况下，作为上级的委托人的参与约束：
在高校毕业生就业率政策中，委托人在代理人认真执行时的参与约束：
M-N > 0
扭曲执行时的参与约束：
m-n > 0
可知，在高校毕业生就业率统计中，当作为下级的代理人选择认真执行时，委托人的政策目标是能够实现的，收益M是巨大的，是能够获得客观准确的高校毕业生就业率，此时委托人要考虑的是降低监督成本和代理人认真执行成本的问题。当作为下级的代理人选择扭曲执行时，将得不到客观准确的高校毕业生就业率，委托人的收益m会很小，甚至为负值，而同时要付出对代理人的监督成本，监督无效时甚至还要给予代理人奖励。
故在高校毕业生就业率的统计中，监督成本在作为上级的委托人的参与约束中是一个重要因素，高校毕业生人数多导致的监督成本过高也是高校毕业生就业率政策执行中的重要问题，这从侧面解释了监督无效以至下级根据自身实际情况选择扭曲执行策略，从而出现高校毕业生就业率难以得到客观真实的反映。当然，在作为上级的委托人的支付不符合其参与约束时，理性的委托人会放弃对原代理人的委托而选择新的代理人。但是，在高校毕业生就业率政策中，我们所知的是自上而下的收集方式，最终的代理人是高校，最终的委托人是国家，即是代理人又是委托人的是省级的就业部门，由此也很难看到作为上级的委托人会重新更换作为下级的代理人。当然，即使更换代理人也不能保证新代理人不重复原代理人相关的扭曲执行行为，故更换代理人的方法无法从根本上解决委托人的参与约束问题。
（四）代理人——下级在高校毕业生就业率政策的行为选择
以上从理论上分析了代理人可能的策略行为选择，虽然政府一直强调高校毕业生真实就业率的重要性及对高校毕业生就业率造假进行处理，但由于高校毕业生就业率的统计制度采取的是自下而上层层上报制度，而高校作为最终执行者，负责收集和核查高校毕业生就业率，在信息获取上有绝对优势，在工作中存在造假可能，且数据造假存在多种手段且隐蔽，虽说有对应的毕业生监测系统，但上级基本无法进行实时实效的绩效鉴别，无法对每位毕业生就业情况进行直接调查和跟进。现实中，上级对下级的扭曲执行A被识别的概率很小。
而高校毕业生就业率与高校招生、政绩考核挂钩，在面对日益增多的毕业生、经济下行压力大及市场供需相对失衡的情况下，真实的高校毕业生就业率其实并没有统计上的数据高，同时，在核查高校毕业生就业率相关信息时，所投入的财力物力相当大，这些都导致认真执行的成本G巨大。
按照目前高校毕业生就业率的统计制度，虽然省厅会对高校毕业生就业率进行抽查，但抽查力度相对较小且难度高，发现不实的就业信息，只是相应的剔除，并没有做相应的处理，同时，高校毕业生就业率数据失真手段具有隐秘性，被发现概率低，而假设被发现，亦能从对政策的理解误差上或技术方面解释，这些都导致在高校毕业生就业率政策执行中，下级造假等扭曲执行显得轻而易举，扭曲执行成本C很小。对上级负责而不是对公众负责的责任机制使得扭曲执行的惩罚成本P同样缺乏威慑作用。
在以上分析的各种因素的综合作用下，我们可以得到这样的结论：
AR-G C AP < 0
显然，在高校毕业生就业率政策中，作为下级的代理人认真执行的支付小于扭曲执行的支付，即作为下级的代理人选择认真执行策略的激励相容约束条件得不到满足，而选择扭曲执行策略的激励相容约束条件却能得到满足。因此下级作为理性的行为主体，在现有的制度环境下，其最优选择是采取扭曲执行策略，从而使得虚报造假等成为高频出现的行为选择，结果是高校毕业生就业率政策扭曲。
二、高校毕业生就业率政策执行与囚徒困境模型
前文，我们运用委托——代理模型分析了上级与下级（包含中央对省厅、省厅对高校的上下级关系）的博弈问题，实际上是从纵向上对高校毕业生就业率政策执行中的博弈关系进行了探讨。下面，我们将运用囚徒困境模型分析高校毕业生就业率政策执行中高校与高校、省厅与省厅之间（下文以同级统称）的博弈关系。 （一）囚徒困境模型
囚徒困境是博弈论的非零和博弈中最具代表性的例子，讲的是警察抓住了两个合伙的犯罪嫌疑人，但缺乏充足的证据，若其中至少有一个人供认犯罪，就能定罪。为了得到相关证据，警察将嫌疑犯单独关押并告知他们：如两人都不坦白，则各判1年；如两人都坦白，则各判8年；如有一人坦白认罪，则坦白者立即释放，而不坦白者重判10年。该模型表示如下：
按照理性人的假设，两个嫌疑犯的占优战略（dominant strategy）都是坦白，最终选择都是坦白。但（坦白，坦白）是该博弈中唯一的纳什均衡而非帕累托最优，帕累托最优是（抵赖，抵赖），而根据理性人的假设，帕累托最优做不到，即使两人在被抓前约定誓死抵赖，但它不符合个人理性的要求，故没人会积极性遵守协定，（抵赖，抵赖）不可能构成纳什均衡。该模型揭示了集体理性与个人理性之间的矛盾，从个人利益出发的行为往往不能实现集体的利益最大化，也不一定能实现个人利益最大化。
下文，我们依照该理论模型，建立高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型并进行分析，将同级政府之间的博弈、高校与高校之间的博弈简化为一个双方博弈模型，由于两个模型之间的博弈相似，下文用同级参与者代替。
（二）高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型分析
1.高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境构造
假设在高校毕业生就业率政策执行中有两个同级的参与者甲和乙，他们都有认真执行和扭曲执行两种选择。当甲和乙同时选择相同策略，两者获得的支付一样，认真执行和扭曲执行获得的支付分别为a和A，当甲和乙选择不同的执行时，认真执行和扭曲执行获得的支付分别为b和B。甲和乙博弈的囚徒困境模型如下表所示：
2.高校毕业生就业率政策陷入囚徒困境的原因分析
在表2-2高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型中，根据参与者理性人的假设，可知参与者都会最大化其个人支付。高校毕业生就业率与高校的生存息息相关，高校的毕业生就业率是高校及省厅政绩的一个体现，虽说中央一直强调高校毕业生就业率的重要性，但在核查高校毕业生就业率时，显然没有相关的投入，或者只是投入很小部分，对数据的真实可靠性，亦只是靠行政手段自上而下发文强调，或公布揭发投诉的方式，但是，在面对高校毕业生就业率与高校招生、与高校利益息息相关的情况下，这些政策起到的作用微乎胜微，同时。在实际执行中，监督体系不完善、信息不通畅，审核的难度高及高校毕业生就业率造假的手段的隐秘性等，高校毕业生就业率失真情况不易被发现，高校毕业生就业率其实并没有公布的数据好看，真实的高校毕业生就业率往往比较低，而低的高校毕业生就业率对高校、省厅而言，也并没有带来实际的类似奖励的支付，往往受到的是上级主管部门对高校的整顿及更为严格的要求，显然A>a，在高校毕业生就业率政策中，无论对方是否选择扭曲执行，甲和乙都会根据自己掌握的信息及判断，始终会选择占优策略。在此博弈模型中，虽然（a，a）是帕累托均衡，但高校毕业生就业信息不是一成不变，高校毕业生在就业时有自主选择的权力，信息时刻在变，对于高校而言，由于是高校毕业生就业信息的收集者、录入及审核者，信息的追踪需要付出很高的成本，而采取不負责任扭曲执行应付的成本相对较低。同时，认真执行会带来正的外部性，扭曲执行一方会分享认真执行一方所带来的成果，而无需付出太大的成本，因此B>a。但高校毕业生就业率政策的认真执行需要在所有的管理主体相互配合，如果只有一方努力，博弈结果就会和各方都扭曲执行一样。扭曲执行一方会给认真执行一方带来负的外部性，并且认真执行一方付出了较高成本，所以，b 3.引入惩罚矩阵后的高校毕业生就业率执行的囚徒困境模型分析
以表2-2高校毕业生就业率囚徒困境模型为例，引入奖惩矩阵。假定国家通过法律法规实施相关惩罚措施：如某一主体执行高校毕业生就业率政策不力，相应的惩罚是C；如采取认真执行的策略，相应的奖励是c，引入惩罚矩阵后的高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型如下表：
在未引入惩罚矩阵时，可知在高校毕业生就业率政策中，认真执行会带来正的外部性，扭曲执行一方会给认真执行一方带来负的外部性，且认真执行一方将会付出较高成本。引入惩罚矩阵后，只需要使B-C < a c和b c > A-C，即对于每个主体而言，占优策略是认真执行，从而得出纳什均衡（a c，a c）。
由此可知，在高校毕业生就业率政策执行中，奖惩制度是否完善，奖惩力度多少是高校毕业生就业率政策是否能认真执行的重点。
参考文献：
[1]吴增军.高校就业率统计中的非合作博弈问题研究（J）.职业教育研究，2009.
[2]李定坤.高校毕业生就业率统计工作之我见（J）.品牌，2014.
[3]李刚.大学生就业率失真问题分析及对策研究（J）.佳木斯教育学院学报，2012.
[4]饶水利.关于就业率失真的若干思考（J）.知识经济.2009.
[5]李松.“高校’就业率神话’是怎样打造出来的” http：//news.xinhuanet.com/focus/2004-09/16/content_1974874.htm.2017-5-20.
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[8]张宇.公共政策执行中的博弈分析（D）.陕西：西北大学.2007.
[9]游海疆.一种解读政策执行的新视角——从政策执行博弈模型进行的分析（J）.理论探索，2006.
（一）委托——代理模型
委托——代理在经济学上泛指任一种涉及非对称信息的交易，占有信息优势的为代理人，不占有信息优势为委托人。亦称知情者（（Informed Player）是代理人，不知情者（Uninformed Player）是委托人。它隐含了知情者的信息影响不知情者的利益，不知情者得为知情者的行为承担风险的假定。代理人的行动和自然状态决定了部分可观测的结果，委托人只能观测到结果，而不能直接观测到代理人的行动本身和自然状态本身[1]。具体而言，委托方无法直接掌控代理方的所有行为，无法全盘了解代理人是否认真执行任务，甚至对代理方的监督还存在困难，但能直接观测到代理人任务完成情况。
博弈中的委托人想使代理人根据自己的利益选择行动，但委托人只能观测到部分变量，变量是由代理人的行为选择和其他外生因素共同决定，是不完全信息，不能直观获知代理人的行动策略。委托——代理理论试图制定使代理人为委托人的利益行動的刺激计划”[2]。委托人可利用的最直接最主要的手段是委托合同的设计，也称为“机制设计”或“激励机制设计”，主要解决的问题是如何根据所得信息来奖惩代理人，激励代理人选择对其最有利的行动。
机制设计的基本特征之一是委托人使用的是选择机制，即委托人设计博弈规则，包括代理人的行动空间，目的是最大化自己的期望效用函数，即其博弈支付。但机制设计时有来自代理人的两个约束。一是代理人的“参与约束”（Participation Constraint），理性的代理人愿参与博弈，是他在委托人机制设计下得到的期望效用必须大于不参与博弈时得到的最大期望效用。二是代理人努力的“激励相容约束”（Incentive Compatibility Constraint），代理人有积极性并愿意按委托人意愿选择行动，代理人选择委托人所希望的行动时得到的期望效用要大于选择其他行动时所得到的期望效用，这也是代理人认真工作的必要条件。同时满足参与约束和激励相容约束的机制是可行的可实施机制。委托——代理模型中，委托人最大的问题是要设计一个可行的可实施机制以最大化其期望效用，即博弈支付。同时还需解决委托人自身存在的参与约束问题，即委托人选择委托比不选择委托的支付要大。
下文根据委托——代理模型，分析高校毕业生就业率政策执行过程当中上下级委托代理关系、支付矩阵关系、行为选择及在此基础上得出的高校毕业生就业率失真的形成机制。
（二）高校毕业生就业率政策执行过程中委托——代理分析
高校毕业生就业率政策执行中国家、省厅、高校之间的上下级之间执行的情况，这里包含了国家与省厅、省厅与高校之间的上下级关系，下文我们将用上级与下级的关系统称，实际上，在三者的关系中，隐含了委托——代理的关系，上级是委托人，下级是代理人。
1.委托人和代理人的目标函数
在高校毕业生就业率政策执行中，国家是最终委托人，其目标函数是获得真实的高校毕业生就业率。高校是最终代理人，高校接受省厅委托，省厅接受国家委托，对于最终代理人的高校，高校毕业生就业率关系着高校的发展，高校的目标函数是保持高的毕业生就业率，与最终委托人目标函数存在冲突，同时，高校能直接获取毕业生就业率信息，有天然的优势，这导致了信息的不对称，从而产生了代理人不顾或损害委托人的利益以谋求自身利益最大化的可能。同样，同时作为第二代理人和委托人的省厅，在高校毕业生就业率政策执行中，也会有自身的利益考虑，加上信息的不对称，在目标函数上都未能与最终委托人和代理人达成一致。下文，我们通过建立高校毕业生就业率政策执行过程的博弈模型，以此作为下文分析的基础。
2.建立高校毕业生就业率政策执行过程的博弈模型
假定作为代理人的下级在高校毕业生就业率执行中有两种选择：认真执行和扭曲执行。认真执行，指下级作为好的代理人，能够认真完成任务，确保高校毕业生就业率真实客观；扭曲执行则意味着作为下级的代理人根据各自的利益偏好，采取一定手段，使上级的政策目标难以实现。本文中指的是高校毕业生就业率中出现失真的情况，主要指主观方面的因素。
同时，假定作为委托人的上级有监督约束有效和无效两种选择。监督约束有效是指上级对下级行为能准确识别并及时获得下级策略选择的信息，判断下级有没有认真履行职责并据此作出适当的奖惩，反之则是监督无效。
在此假设上，按照委托——代理模型的个体理性约束条件，比较作为代理人的下级在接受和不接受作为委托人的上级的委托合同时的支付情况，分析下级在高校毕业生就业率政策执行中的行为选择，以及这种行为选择对高校毕业生就业率统计情况的影响。
（三）高校毕业生就业率政策执行中的支付矩阵分析
1.作为下级的代理人的参与约束与激励相容约束
假定在高校毕业生就业率政策执行中，对下级的相关参数进行假定：R和G为认真执行的收益和成本；C和P为扭曲执行时的成本和被上级发现的惩罚成本；A（0 可知在高校毕业生就业率政策执行中下级的支付：
下级认真执行的支付为：
R-G
下级扭曲执行的支付为：
-（P C） A （R-C）（1-A）
如前文分析，下级在高校毕业生就业率政策中选择认真执行策略的“参与约束”是要保证认真执行策略下的收益不小于成本。即：
R-G > 0
这是下级认真执行的前提条件，与上级监督的有效性无关。如认真执行收益小于成本，扭曲执行则是下级的理性选择。
下级在高校毕业生就业率政策中选择认真执行策略的“激励相容约束”是要保证认真执行策略下的支付不小于扭曲执行策略下的支付： R-G > -（P C） A （R-C）（1-A）
整理可得：
AR-G C AP > 0
由此可知下级支付的大小与上级监督的有效性相关。我们考虑A无限接近0和1两种情况。
当A无限接近0时，AR和 AP亦接近于0，认真执行的“激励相容约束”可转化为：
C > G
当A无限接近1，认真执行的“激励相容约束”可转化为：
R C P > G
故在高校毕业生就业率政策执行时，当A无限接近0时，即下级扭曲执行时被发现的概率或是上级监督有效性的概率趋于0时，下级的行为选择与上级无关，所有的奖励和惩罚都是无效的。若想下级认真执行政策，则扭曲执行的成本须高于认真执行的成本。当A无限接近1时，即下级扭曲执行时被发现的概率高或是上级监督有效性的概率大时，下级认真执行的实现取决于认真执行的收益R、扭曲执行成本C、惩罚成本P和认真执行的成本G，需使认真执行的收益R和扭曲执行成本C以及惩罚成本P之和大于認真执行的成本G。
据此可得出结论：在高校毕业生就业率政策执行中，想获得真实客观的就业率数据，使下级认真执行的关键是增大认真执行的收益R、扭曲执行成本C和惩罚成本P，降低认真执行成本G。
高校毕业生就业率失真的形成机制的博弈分析
2.作为上级的委托人的参与约束
机制的设计还需解决委托人的参与约束问题，即委托人选择委托的支付大于不委托的支付。在高校毕业生就业率政策中，委托人的支付是指政策的实施，作为最终委托人的上级能获取真实客观的高校毕业生就业率。
假定M为委托人在代理人选择认真执行时的收益，N为成本，N包括委托人给代理人的奖励R、监督的成本及下级认真执行的成本G。m为委托人在代理人选择扭曲执行时的收益，n成本，n包含两种情况，监督有效时是监督成本，监督无效是给代理人的奖励R。由此我们得出监督有效和无效两种情况下，作为上级的委托人的参与约束：
在高校毕业生就业率政策中，委托人在代理人认真执行时的参与约束：
M-N > 0
扭曲执行时的参与约束：
m-n > 0
可知，在高校毕业生就业率统计中，当作为下级的代理人选择认真执行时，委托人的政策目标是能够实现的，收益M是巨大的，是能够获得客观准确的高校毕业生就业率，此时委托人要考虑的是降低监督成本和代理人认真执行成本的问题。当作为下级的代理人选择扭曲执行时，将得不到客观准确的高校毕业生就业率，委托人的收益m会很小，甚至为负值，而同时要付出对代理人的监督成本，监督无效时甚至还要给予代理人奖励。
故在高校毕业生就业率的统计中，监督成本在作为上级的委托人的参与约束中是一个重要因素，高校毕业生人数多导致的监督成本过高也是高校毕业生就业率政策执行中的重要问题，这从侧面解释了监督无效以至下级根据自身实际情况选择扭曲执行策略，从而出现高校毕业生就业率难以得到客观真实的反映。当然，在作为上级的委托人的支付不符合其参与约束时，理性的委托人会放弃对原代理人的委托而选择新的代理人。但是，在高校毕业生就业率政策中，我们所知的是自上而下的收集方式，最终的代理人是高校，最终的委托人是国家，即是代理人又是委托人的是省级的就业部门，由此也很难看到作为上级的委托人会重新更换作为下级的代理人。当然，即使更换代理人也不能保证新代理人不重复原代理人相关的扭曲执行行为，故更换代理人的方法无法从根本上解决委托人的参与约束问题。
（四）代理人——下级在高校毕业生就业率政策的行为选择
以上从理论上分析了代理人可能的策略行为选择，虽然政府一直强调高校毕业生真实就业率的重要性及对高校毕业生就业率造假进行处理，但由于高校毕业生就业率的统计制度采取的是自下而上层层上报制度，而高校作为最终执行者，负责收集和核查高校毕业生就业率，在信息获取上有绝对优势，在工作中存在造假可能，且数据造假存在多种手段且隐蔽，虽说有对应的毕业生监测系统，但上级基本无法进行实时实效的绩效鉴别，无法对每位毕业生就业情况进行直接调查和跟进。现实中，上级对下级的扭曲执行A被识别的概率很小。
而高校毕业生就业率与高校招生、政绩考核挂钩，在面对日益增多的毕业生、经济下行压力大及市场供需相对失衡的情况下，真实的高校毕业生就业率其实并没有统计上的数据高，同时，在核查高校毕业生就业率相关信息时，所投入的财力物力相当大，这些都导致认真执行的成本G巨大。
按照目前高校毕业生就业率的统计制度，虽然省厅会对高校毕业生就业率进行抽查，但抽查力度相对较小且难度高，发现不实的就业信息，只是相应的剔除，并没有做相应的处理，同时，高校毕业生就业率数据失真手段具有隐秘性，被发现概率低，而假设被发现，亦能从对政策的理解误差上或技术方面解释，这些都导致在高校毕业生就业率政策执行中，下级造假等扭曲执行显得轻而易举，扭曲执行成本C很小。对上级负责而不是对公众负责的责任机制使得扭曲执行的惩罚成本P同样缺乏威慑作用。
在以上分析的各种因素的综合作用下，我们可以得到这样的结论：
AR-G C AP < 0
显然，在高校毕业生就业率政策中，作为下级的代理人认真执行的支付小于扭曲执行的支付，即作为下级的代理人选择认真执行策略的激励相容约束条件得不到满足，而选择扭曲执行策略的激励相容约束条件却能得到满足。因此下级作为理性的行为主体，在现有的制度环境下，其最优选择是采取扭曲执行策略，从而使得虚报造假等成为高频出现的行为选择，结果是高校毕业生就业率政策扭曲。
二、高校毕业生就业率政策执行与囚徒困境模型
前文，我们运用委托——代理模型分析了上级与下级（包含中央对省厅、省厅对高校的上下级关系）的博弈问题，实际上是从纵向上对高校毕业生就业率政策执行中的博弈关系进行了探讨。下面，我们将运用囚徒困境模型分析高校毕业生就业率政策执行中高校与高校、省厅与省厅之间（下文以同级统称）的博弈关系。 （一）囚徒困境模型
囚徒困境是博弈论的非零和博弈中最具代表性的例子，讲的是警察抓住了两个合伙的犯罪嫌疑人，但缺乏充足的证据，若其中至少有一个人供认犯罪，就能定罪。为了得到相关证据，警察将嫌疑犯单独关押并告知他们：如两人都不坦白，则各判1年；如两人都坦白，则各判8年；如有一人坦白认罪，则坦白者立即释放，而不坦白者重判10年。该模型表示如下：
按照理性人的假设，两个嫌疑犯的占优战略（dominant strategy）都是坦白，最终选择都是坦白。但（坦白，坦白）是该博弈中唯一的纳什均衡而非帕累托最优，帕累托最优是（抵赖，抵赖），而根据理性人的假设，帕累托最优做不到，即使两人在被抓前约定誓死抵赖，但它不符合个人理性的要求，故没人会积极性遵守协定，（抵赖，抵赖）不可能构成纳什均衡。该模型揭示了集体理性与个人理性之间的矛盾，从个人利益出发的行为往往不能实现集体的利益最大化，也不一定能实现个人利益最大化。
下文，我们依照该理论模型，建立高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型并进行分析，将同级政府之间的博弈、高校与高校之间的博弈简化为一个双方博弈模型，由于两个模型之间的博弈相似，下文用同级参与者代替。
（二）高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型分析
1.高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境构造
假设在高校毕业生就业率政策执行中有两个同级的参与者甲和乙，他们都有认真执行和扭曲执行两种选择。当甲和乙同时选择相同策略，两者获得的支付一样，认真执行和扭曲执行获得的支付分别为a和A，当甲和乙选择不同的执行时，认真执行和扭曲执行获得的支付分别为b和B。甲和乙博弈的囚徒困境模型如下表所示：
2.高校毕业生就业率政策陷入囚徒困境的原因分析
在表2-2高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型中，根据参与者理性人的假设，可知参与者都会最大化其个人支付。高校毕业生就业率与高校的生存息息相关，高校的毕业生就业率是高校及省厅政绩的一个体现，虽说中央一直强调高校毕业生就业率的重要性，但在核查高校毕业生就业率时，显然没有相关的投入，或者只是投入很小部分，对数据的真实可靠性，亦只是靠行政手段自上而下发文强调，或公布揭发投诉的方式，但是，在面对高校毕业生就业率与高校招生、与高校利益息息相关的情况下，这些政策起到的作用微乎胜微，同时。在实际执行中，监督体系不完善、信息不通畅，审核的难度高及高校毕业生就业率造假的手段的隐秘性等，高校毕业生就业率失真情况不易被发现，高校毕业生就业率其实并没有公布的数据好看，真实的高校毕业生就业率往往比较低，而低的高校毕业生就业率对高校、省厅而言，也并没有带来实际的类似奖励的支付，往往受到的是上级主管部门对高校的整顿及更为严格的要求，显然A>a，在高校毕业生就业率政策中，无论对方是否选择扭曲执行，甲和乙都会根据自己掌握的信息及判断，始终会选择占优策略。在此博弈模型中，虽然（a，a）是帕累托均衡，但高校毕业生就业信息不是一成不变，高校毕业生在就业时有自主选择的权力，信息时刻在变，对于高校而言，由于是高校毕业生就业信息的收集者、录入及审核者，信息的追踪需要付出很高的成本，而采取不負责任扭曲执行应付的成本相对较低。同时，认真执行会带来正的外部性，扭曲执行一方会分享认真执行一方所带来的成果，而无需付出太大的成本，因此B>a。但高校毕业生就业率政策的认真执行需要在所有的管理主体相互配合，如果只有一方努力，博弈结果就会和各方都扭曲执行一样。扭曲执行一方会给认真执行一方带来负的外部性，并且认真执行一方付出了较高成本，所以，b
以表2-2高校毕业生就业率囚徒困境模型为例，引入奖惩矩阵。假定国家通过法律法规实施相关惩罚措施：如某一主体执行高校毕业生就业率政策不力，相应的惩罚是C；如采取认真执行的策略，相应的奖励是c，引入惩罚矩阵后的高校毕业生就业率政策执行的囚徒困境模型如下表：
在未引入惩罚矩阵时，可知在高校毕业生就业率政策中，认真执行会带来正的外部性，扭曲执行一方会给认真执行一方带来负的外部性，且认真执行一方将会付出较高成本。引入惩罚矩阵后，只需要使B-C < a c和b c > A-C，即对于每个主体而言，占优策略是认真执行，从而得出纳什均衡（a c，a c）。
由此可知，在高校毕业生就业率政策执行中，奖惩制度是否完善，奖惩力度多少是高校毕业生就业率政策是否能认真执行的重点。
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