产业经济学讲义1.docx
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产业经济学讲义1
第一阶段课程主要完成了产业组织理论所涉及到的基本方法的介绍,应掌握以下主要内容:
1、规模经济与范围经济
2、不同市场结构及其福利分析
3、完全信息静态博弈分析方法
4、OLS回归分析方法及结果分析
基本概念:
1、马歇尔冲突:
规模经济与垄断的冲突
2、单一产品厂商的规模经济
(1)MC 规模经济 MC>AC 规模不经济 MC=AC 不变规模报酬 构造判定系数FC(functioncoefficient)来描述企业的规模经济特征。 判定系数被定义为平均成本与边际成本之比,即FC=AC/MC。 (2)最小有效规模MES(minimumefficientscale)是指企业的平均成本逐渐减少至最低点时所对应的企业最小规模,其含义是企业在选择生产能力规模或进行投资时,至少要大于这一产量水平——Q1点。 (3)规模经济与学习曲线: 规模经济表现为成本随着生产数量的增加而降低;学习曲线表现为在产量不变的情形下,成本曲线向下平移。 3、多产品厂商的规模经济与范围经济 (1)总成本: C(q1,q2)——厂商生产q1单位的产品1和q2单位的产品2时的成本,由于可能存在规模经济与范围经济,C(q1,q2)不一定等于Cq1+Cq2 (2)边际成本: , (3)平均成本——基于定义多产品厂商总成本的同样原因,引入射线平均成本概念(RAC)表示多产品厂商的平均成本 用λ1和λ2表示产品1和产品2的生产比例,q表示总产出,则q1=λ1q,q2=λ2q, 有: (4)规模经济: 用s表示规模经济的衡量尺度(不同版本教材分子分母可能会颠倒,但不影响分析) 有: s>1,RAC随着q的增加而下降,即存在规模经济;依次类推出规模不经济和规模报酬不变 (5)特定产品规模经济 产品1产量不变,产品2从0增加到q2所增加的成本记为IC2,则: IC2=C(q1,q2)-C(q1,0);所增加的平均成本记为AIC2,则: AIC2=[C(q1,q2)-C(q1,0)]/q2 特定产品的规模经济: 当其他产出不变时,特定产品i的规模经济衡量指标记为PSi,则PSi=AICi/MCi (6)范围经济 厂商生产q1单位的产品1和q2单位的产品2时 单独生产的成本可记为: C(q1,0)+C(0,q2) 一起生产的成本可记为: C(q1,q2) 范围经济的衡量指标设定为SC=[C(q1,0)+C(0,q2)-C(q1,q2)]/C(q1,q2),则: SC>0,则存在范围经济; 注意: 如果边际成本为正,则SC不可能大于1 ∵若SC>1, 则: C(q1,0)+C(0,q2)-C(q1,q2)>C(q1,q2) 即: [C(q1,0)-C(q1,q2)]+[C(0,q2)-C(q1,q2)]>0 而: 边际成本为正,有C(q1,q2)>C(q1,0);C(q1,q2)>C(0,q2) ∴矛盾 习题: 1、假定租一台机器的成本为100美元,它既可以生产红气球又可以生产蓝气球,红、蓝气球的生产数量分别为q1和q2,若成本函数为: C(q1,q2)=100+q1+2q2, 计算: (1)MC1和MC2; (2)若λ1=λ2=0.5,求RACq (3)判断是否存在规模经济 (4)判断是否存在范围经济 (5)判断对于q1和q2是否存在特定产品经济 参考资料: [1]臧旭恒,徐向艺,杨蕙馨.产业经济学[M].第四版,北京: 经济科学出版社,2007 [2]Carlton&Perloff,“ModernIndustrialOrganization”[M],4thedition,Addison-Wesley,2005 主要内容: 1、规模经济与范围经济 2、不同市场结构及其福利分析 3、完全信息静态博弈分析方法 4、OLS回归分析方法及结果分析 基本概念: 1、完全竞争(Perfectcompetition) (1)假设: 价格接受者(Pricetakers),产品(技术)同质,完全市场信息,企业自由进出,其中关键假设是企业很小且为价格接受者。 (2)推论: 给定市场价格p,企业选择产量q,利润为pq-c(q);利润最大化要求使得: 均衡时p=MC(q);价格接受者假设使得: p=MC(q)=MR(q)。 (3)短期均衡与长期均衡: 在短期均衡中,企业的利润可为正或负;在长期均衡中,“边际”企业获得零经济利润。 短期盈利 短期亏损 长期竞争均衡: 厂商 P=40时厂商增加产量有正经济利润(P高于LAC),吸引新厂商进入,直到经济利润为零 长期竞争均衡: 行业 新厂商进入,使得行业供给曲线移至S2,价格降至P2,此时,经济利润为零,不会激励任何厂商进入或退出 (4)税收的代价和无谓损失(Deadweightloss) 1、竞争性市场均衡价格P0,税率T=PB-PS 2、根据供给和需求的价格弹性的不同,税赋在生产者和消费者之间的分摊比例会有差异 3、征税后消费者以PB价格购买商品,生产者以PS的价格出售商品,福利变化: 消费者剩余: -B-A 生产者剩余: -C-D 政府所得: A+D 福利净损失: B+C——无谓损失 4、政策含义: 相对于竞争性市场,政府干预(税收、补贴等行为)会减少社会净福利 税收的代价 (5)市场失灵: 规模经济,交易成本,外部性,不确定性,信息不对称。 (因此而导致市场不具有完全竞争市场的效率,从而为政府干预找到了理论依据) 2、垄断(Monopoly) (1)单一卖方或买方,没有竞争者或潜在竞争者 (2)垄断企业的短期利润最大化问题: π(q)=R(q)-C(q)=p(q)q−C(q);一阶条件(FOC)依然是MC(q)=MR(q) (3)垄断利润从哪里来? 假定某垄断厂商面临如此需求曲线P=6–Q 价格P 数量Q 总收益R 边际收益MR 平均收益AR (需求曲线) 6 0 0 - - 5 1 5 5 5 4 2 8 3 4 3 3 9 1 3 2 4 8 -1 2 1 5 5 -3 1 最大的特点: 边际收益曲线总是在需求函数曲线的下方,这一特点保证在垄断企业在利润最大化MC(q)=MR(q) (4)垄断的福利损失 1、竞争性市场均衡价格P0 2、垄断企业根据利润最大化原则,利用垄断地位控制产量从而提高价格至PM 3、相对于完全竞争市场,福利变化: 消费者剩余: -B-A 生产者剩余: B-D 福利净损失: A+D——无谓损失 4、政策含义: 相对于竞争性市场,垄断会减少社会净福利,需要对垄断行为进行管制 垄断的福利损失 3、垄断竞争(Monocompetition)——tobecontinued 4、寡头垄断(Oligopoly)——tobecontinued 习题: 1、最低工资和就业: 我国1995年开始实行最低工资标准,此后至少每两年调整一次标准,最近几年各省市的调整频率和幅度明显增加;然而关于最低工资制度及其就业效应的争议却一直存在。 美国及其他国家同样如是: Card和Krueger根据抽样调查数据写了一篇论文“MinimumWagesandEmployment: ACaseStudyoftheFast-FoodIndustryinNewJerseyandPennsylvania”,其研究结果导致了1995年克林顿政府给数百万工人涨工资,在经济学界引起了轩然大波。 要求对以下内容作出描述和分析: (1)竞争性劳动力市场的均衡; (2)最低工资制度的就业效应和收入效应; (3)收入效应大于就业效应的条件是什么? (4)***问题的讨论到此还远没有结束,学有余力的同学可以阅读DavidAutor在MIT公开课“中级应用经济学”的讲义及其他相关资料,关注以下两个问题: I.如果市场结构不是竞争性的,而是垄断性的,最低工资制度的就业效应和收入效应会如何变化? II.如果你不相信任何经济学教材的理论,打算用自己调查的结果作为判断的依据,你如何设计调查方案,如何处理调查结果? 参考资料: [1]臧旭恒,徐向艺,杨蕙馨.产业经济学[M].第四版,北京: 经济科学出版社,2007 [2]Pindyck&Rubinfeld,“Microeconomics”[M],6thedition,Addison-Wesley,2006 [3]DavidAutor,中级应用经济学,MIT开放课程,2004秋 [4]D.CardandA.Krueger,“MinimumWagesandEmployment: ACaseStudyoftheFast-FoodIndustryinNewJerseyandPennsylvania”[J].TheAmericanEconomicReview,1994(84) 主要内容: 1、规模经济与范围经济 2、不同市场结构及其福利分析 3、完全信息静态博弈分析方法 4、OLS回归分析方法及结果分析 基本概念: 省略 习题: 1、考虑一个寡头市场,市场需求函数为P(Q)=55−Q,其中Q为总产量。 两个企业(记为1和2)进行产量竞争。 每个企业的总成本函数均为C(q)=q2+1。 (1)请找出这个市场的均衡价格,产量,利润,以及市场价格。 (2)假设企业1通过技术更新使得其边际成本下降一半,请找出新的市场均衡。 (3)假设企业1是一个产量领导者,请找出每个企业的均衡产量,价格,利润以及市场价格。 (提示: Stackelberg模型,参见教材寡头垄断企业的动态竞争章节) (4)从以上三题中任选一题,根据计算结果写出博弈矩阵并解释。 参考资料: [1]臧旭恒,徐向艺,杨蕙馨.产业经济学[M].第四版,北京: 经济科学出版社,2007 主要内容: 1、规模经济与范围经济 2、不同市场结构及其福利分析 3、完全信息静态博弈分析方法 4、OLS回归分析方法及结果分析 基本概念: 1、变量间的关系 (1)函数关系: 变量间存在一一对应的确定关系,如知道圆的半径r,则圆的面积S确定: S=πr2 (2)相关关系: 变量间存在不确定的数量关系,如一个人的收入水平同他受教育程度的关系,因为收入水平虽然与受教育程度有关系,但它并不是决定收入的惟一因素,还有职业、工作年限等诸多因素的影响 2、相关关系的测度 (1)散点图 (2)相关系数(correlationcoefficient): I.数学期望: 注意数学期望的性质: C为常数,则E(C)=C;且E(CX)=CE(X) X、Y为随机变量,则E(X+Y)=E(X)+E(Y) 若X,Y相互独立,则E(XY)存在,有E(XY)=E(X)E(Y) II.方差: 方差的定义及根据数学期望性质的推导: 注意方差的一条性质: 则: 若X、Y是两个相互独立的随机变量,且D(X)、D(Y)存在,有 上式中,第一项为D(X),第二项为D(Y); 第三项中: E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[XY-XE(Y)-YE(X)+E(X)E(Y)]=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y) =E(XY)-E(X)E(Y) 因为X,Y相互独立,有E(XY)=E(X)E(Y) 所以,E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E(XY)-E(XY)=0(*) 即: X、Y相互独立时,D(X+Y)=D(X)+D(Y) III.相关系数 上述(*)表明了这样的一个关系: X、Y相互独立则E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0, 反之,E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0时,X、Y不独立而存在一定关系 定义: 协方差——E{[X-E(X)][Y-E(Y)]},记为Cov(X,Y);则定义相关系数: ,绝对值为1为完全线性相关,值为0则不存在线性相关。 (3)回归分析 回归分析反映相关性,但是相关分析是对称的,比如rXY=rYX,而回归分析则关注被解释变量变化对解释变量变化的依赖性——相关分析要求X、Y都是随机变量,而回归分析一般希望解释变量不是随机的而是可以控制的,从而根据给定的解释变量值考察被解释变量的总体均值(即回归或被解释变量的变化规律),所以X、Y之间的地位是不对称的。 3、OLS回归 例: 为研究制药企业的销售收入与广告费用支出之间的关系,由于总体庞大,无法逐一调查或逐一调查成本过于昂贵,而且现代统计学的发展也使得逐一调查没有必要。 卫生部随机抽取20家药品生产企业,得到它们的年销售收入和广告费用支出(万元)的数据如下。 销售收入与广告费用支出之间的关系 (1)总体的描述: Yi=β0+β1Xi+μi 首先,假定总体中销售收入、广告费用支出存在线性关系,Yi=β0+β1Xi=E(Y|Xi);其次,这种线性关系存在不确定性,因为销售收入不惟一依赖于广告费用支出,μ用来表示其它变量(这些变量一般被认为是次要的)的影响,命名为随机误差。 (2)总体回归参数β0和β1是未知的,抽样调查的目的是根据样本数据计算出 和 估计β0和β1,用回归方程 估计Y=β0+β1X (3)问题一: 如何估计? ——用什么方法求出 和 I.假定总体已知,对应于每一个广告费用支出(Xi)有销售收入的真实值Yi, 是参数为 和 的线性方程中每一个Xi对应的销售收入估计值; Yi=β0+β1Xi+μi——实际的Yi ——估计的Yi 令: εi=实际的Yi-估计的Yi(εi命名为残差),有: 估计总体回归函数的方法有很多种,德国科学家KarlGauss提出用最小化残差平方和法被广泛使用,即: II.求解最小化,根据FOC=0要求使得: 上列方程被称为正规方程,根据第一个方程有: (横杠表示均值),定义 ,x、y被称为离差,代入第二个方程: (4)问题二: 根据样本数据估计出回归曲线 对总体回归曲线Y=β0+β1X的拟合程度高不高? 因为: 所以: 有: (随机抽样的误差均值为0保证了 ) 根据离差的定义有: (**) 对上式两边同时平方后求和,有: 因为: 即 而: (最小二乘求解结果), 所以: ,进而: 由最小二乘求解结果可知 ,得: 最终结论: 即: TSS(总平方和)=ESS(解释平方和)+RSS(残差平方和) 含义: 所有观测值(样本点)与其均值(或总体均值,因为 )的总变异( )来源于两个方面: I.由于自变量X的取值不同造成的, 度量了回归直线与总体均值的“逼近”程度,故称为解释平方和 II.除X以外的其他因素(如x对y的非线性影响、测量误差等)的影响, 判定系数: r2=ESS/TSS r2趋于1说明Y的变动能由自变量X的变动解释的比重高,说明拟合程度好;反之r2趋于0则说明拟合程度差。 (5)问题三: 估计结果在统计学意义上显著吗? ——tobecontinued (6)OLS回归的Stata操作及其结果解释 销售收入——y广告费用支出——x OLS回归命令——reg(regression的简写) ——命令格式: reg被解释变量解释变量1解释变量2 第一列: 种类———回归方程————残差————总体 第二列: 平方和——解释平方和——残差平方和——总体平方和 第三列: 自由度,df=n-k。 其中n为样本含量,k为被限制的条件数或变量的个数 第四列: 平均平方和=SS/df Numberofobs: 样本数 F(k,n): Ø检验模型整体显著性的F统计量数值 Øk为约束条件的个数(即同时检验k个解释变量的系数为0),本例为1个自变量 Øn=样本数-解释变量个数-1。 ØH0: 自变量所有的系数都为0(即自变量完全没有解释力) Pro>F: 模型整体F检验所对应的P值(小于α则拒绝原假设),本例为0,拒绝H0。 R—squared(判定系数R2,=ESS/TSS) AdjR—squared(调整的R2): 在多元线性回归方程中,自变量个数的增加会引起残差平方和的减少,R2增大;因此,尽管有的自变量与y线性关系不显著,将其引入方程后,也会使R2增大,所以只要增加自变量的个数,就可以得到比较好的R2值。 为了惩罚这一行为,设定AdjR—squared。 RootMSE: 残差平方根,与残差平方和意义相近。 Coef.——系数,据此可得估计方程为: y=274.5502+5.130855x Std.Err.——标准误 t和p>|t|: t检验及其伴随p值——tobecontinued 95%conf.interval: 95%程度上的置信区间,即抽样估计100次,x和_cons的估计结果会有95次频次落在上表范围内 习题: 1、美国1950-1987年间机动车汽油消费量和影响消费量的各变量数据,各变量含义如下: QMG—机动车汽油消费量(单位: 千加仑),CAR—汽车保有量,PMG—机动汽油零售价格,POP—人口数,RGNP—按1982年美元计算的GNP(单位: 十亿美元),PGNP—GNP指数(1982年=100), 要求: (1)作出QMG和CAR间的散点图 (2)用OLS回归方法进行估计; (3)解释估计结果 QMG CAR PMG POP RGNP PGNP 1950 40617285 49195212 0.272 152271 1090.4 26.1 1951 43896887 51948790 0.276 154878 1179.2 27.9 1952 46428148 53301329 0.287 157553 1126.1 28.3 1953 49374047 56313281 0.29 160184 1282.1 28.5 1954 51107135 58622547 0.291 163026 1252.1 29 1955 54333255 62688792 0.299 165931 1356.7 29.3 1956 56022406 65153810 0.31 168903 1383.5 30.3 1957 57415622 67124904 0.304 171984 1410.2 31.4 1958 59154330 68296594 0.305 174882 1384.7 32.1 1959 61596548 71354420 0.311 177830 1481 32.6 1960 62811854 73868682 0.308 180671 1517.2 33.2 1961 63978489 75958215 0.306 183691 1547.9 33.6 1962 62531373 79173329 0.304 186538 1647.9 34 1963 64779104 82713717 0.304 189242 1711.6 34.5 1964 67663848 86301207 0.312 191889 1806.9 35 1965 70337126 90360721 0.321 194303 1918.5 35.7 1966 73638812 93962030 0.332 196560 2048.9 36.6 1967 76139326 96930949 0.337 198712 2100.3 37.8 1968 80772657 101039113 0.348 200706 2195.4 39.4 1969 85416084 103562018 0.357 202677 2260.7 41.2 1970 88684050 106807629 0.364 205052 2250.7 43.4 1971 92194620 111297459 0.361 207661 2332 45.6 1972 95348904 117051638 0.388 209896 2465.5 47.5 1973 99804600 123811741 0.524 211909 2602.8 50.2 1974 100212210 127951254 0.572 213854 2564.2 55.1 1975 102327750 130918918 0.595 215973 2530.9 60.4 1976 106972740 136333934 0.631 218035 2680.5 63.5 1977 110023410 141523197 0.657 220239 2822.4 67.3 1978 113625960 146484336 0.678 222585 3115.2 72.2 1979 107831220 149422205 0.857 225055 3192.4 78.6 1980 100856070 153357876 1.191 227757 3187.1 85.7 1981 100994040 155907473 1.311 230138 3248.8 94 1982 100242870 156993694 1.222 232520 3166 100 1983 101515260 161017926 1.157 234799 3279.1 103.9 1984 102603690 163432944 1.129 237001 3489.9 107.9 1985 104719230 168743817 1.115 239279 3585.2 111.5 1986 107831220 173255850 0.857 241613 3676.5 114.5 1987 110467980 177922000 0.897 243915 3847 117.7 参考资料: [1]臧旭恒,徐向艺,杨蕙馨.产业经济学[M].第四版,北京: 经济科学出版社,2007 [2]古扎拉蒂,计量经济学[M].第四版,北京: 中国人民大学出版社,2004
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