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第八講 市場(chǎng)失靈:現(xiàn)代微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn),本講主要要解決的問題: 1、政府在矯正市場(chǎng)失靈中的作用 2、博弈、信息與激勵(lì) 3、外部性、公共物品與產(chǎn)權(quán)激勵(lì),一、市場(chǎng)失靈:修補(bǔ)的信念,1、自由市場(chǎng)理想:從亞當(dāng)-斯密到馬歇爾 “一只看不見的手”:自利個(gè)人的社會(huì)最優(yōu) 對(duì)市場(chǎng)機(jī)制最完整的理解:價(jià)格自動(dòng)運(yùn)行 2、假設(shè)的虛幻:從信息到權(quán)利 自相矛盾的自由競(jìng)爭(zhēng):壟斷 理性的無知:信息不完全、不對(duì)稱 行為非中性:外部性(Externalities) 獨(dú)占的禁地:公共物品(Public Goods) 有摩擦交易:交易費(fèi)用(translation cost) 偏好的改變:前景選擇(Prospect Select Theory),3 、政府的作用:矯正市場(chǎng)失靈的微觀經(jīng)濟(jì)政策(The Role of Government:The Policy of Microeconomics),當(dāng)政府針對(duì)經(jīng)濟(jì)個(gè)量所采取的行為,稱為政府微觀經(jīng)濟(jì)政策,亦稱“經(jīng)濟(jì)規(guī)制”。包括稅收和罰沒、市場(chǎng)準(zhǔn)入和競(jìng)爭(zhēng)監(jiān)督、政府(投資)提供和補(bǔ)貼、信息服務(wù)和產(chǎn)權(quán)保護(hù)等。 矯正過渡和矯正不足:政府的邊界 政府失靈和政府理性:委托-代理與官員腐敗和不作為,二、博弈均衡:信息與選擇性激勵(lì),1、“囚徒困境”與寡頭勾結(jié):非充分信息中的互動(dòng)行為 (1)靜態(tài)博弈中的納什均衡:一次性非合作博弈,博弈均衡的定義,博弈均衡:博弈過程中的所有參與著都不想改變自己的策略的一種穩(wěn)定狀態(tài)。 納什均衡:如果其他參與者不改變策略,任何參與者都不會(huì)改變自己策略的一種穩(wěn)定狀態(tài)。 占優(yōu)策略均衡:無論其他參與者采取什么策略,某一參與者的唯一最優(yōu)策略就是他的占優(yōu)策略,當(dāng)此占優(yōu)策略對(duì)所有參與者都同時(shí)存在時(shí)的一種穩(wěn)定狀態(tài)。,(2)動(dòng)態(tài)博弈中的納什均衡:重復(fù)性合作博弈,類似囚徒困境,寡頭勾結(jié)的壟斷同盟在現(xiàn)實(shí)中是不穩(wěn)定的,也是不可靠的,如2001年中國的彩電價(jià)格同盟。 只有是可無限重復(fù),或有限重復(fù)中存在可信威脅時(shí),靜態(tài)非合作博弈均衡就有演進(jìn)為動(dòng)態(tài)合作博弈的可能。 在動(dòng)態(tài)博弈中可以獲得比靜態(tài)博弈更多的信息?!扒H技窮”的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋就源于此。 問題:為什么“走鬼”和“游醫(yī)”與車站碼頭的商品的質(zhì)量常常是靠不住的?,2、檸檬市場(chǎng)與保險(xiǎn):非對(duì)稱信息中的選擇性激勵(lì),(1)檸檬市場(chǎng):逆向選擇( adverse selection) George Alkerlof: 2001 Nobel prize winner , “檸檬市場(chǎng):質(zhì)量的不確定性與市場(chǎng)機(jī)制”,1970。 舊車市場(chǎng):賣方比買方擁有更多的質(zhì)量信息,而商品具有不可分性,包括優(yōu)質(zhì)和劣質(zhì)兩種情況,優(yōu)劣比例不變:和1- ; 所有購買者對(duì)兩種質(zhì)量的定價(jià)相同: 1單位優(yōu)質(zhì)品值WH, 1單位劣質(zhì)品值WL,且WH WL,出價(jià)VL WL,VH WH,無法區(qū)分舊車的質(zhì)量,風(fēng)險(xiǎn)中性或規(guī)避; 銷售者要價(jià):優(yōu)質(zhì)品VH w ,w= WL+ (1- )WH, 結(jié)果:優(yōu)質(zhì)品的銷售者退出市場(chǎng),只留下劣質(zhì)品。,逆向選擇(續(xù)),這種由于私人信息隱藏(亦稱隱藏信息)而導(dǎo)致的市場(chǎng)功能的紊亂,對(duì)商品的需求不隨其價(jià)格的下降而增加,對(duì)商品的供給不隨其價(jià)格的上升而增加的市場(chǎng)異?,F(xiàn)象,就是逆向選擇問題,即,“由參與人錯(cuò)誤報(bào)告信息引起的問題”稱為“逆向選擇”。事前(ex ante)隱藏信息。 同樣的情況就是,劣幣驅(qū)逐良幣,劣才驅(qū)逐良才。這正是“分不出好歹”的經(jīng)濟(jì)學(xué)。,(2)保險(xiǎn):隱藏信息的道德風(fēng)險(xiǎn),Joseph Stiglitz, 2001 Nobel prize winner , “競(jìng)爭(zhēng)性保險(xiǎn)市場(chǎng)的均衡:不完善信息的經(jīng)濟(jì)學(xué)”,1976,(with Rothschild M.)。信息甄別模型(screening model):綜合分?jǐn)?polling)與分項(xiàng)(separating)保險(xiǎn)。 假定除了特定意外傷害水平的發(fā)生概率不同以外,保險(xiǎn)市場(chǎng)上所有投保人是同質(zhì)的。最初所有投保人的收入為y,高風(fēng)險(xiǎn)投保人發(fā)生意外的概串為PH,意外導(dǎo)致的收入損失為dy,而低風(fēng)險(xiǎn)投保入發(fā)生意外的概率較低為PL,0PL PH 1,但損失相同。保險(xiǎn)公司無法觀察每個(gè)投保人的風(fēng)險(xiǎn)。在保險(xiǎn)公司看來,意外概率為PH 的投保人屬于“劣質(zhì)品”而概率為 PL的屬干“優(yōu)質(zhì)品”。假定保險(xiǎn)市場(chǎng)是完全竟?fàn)幍?,保險(xiǎn)公司屬于風(fēng)險(xiǎn)中立的,則保險(xiǎn)公司的目標(biāo)是使其預(yù)期收益最大化。一個(gè)保險(xiǎn)合同(a, b)規(guī)定廠投保人應(yīng)支付的保費(fèi)a和意外損失d時(shí)的補(bǔ)償額b(免賠額因此為d-b的差額)。,道德風(fēng)險(xiǎn)(續(xù)),綜合分?jǐn)偅核型侗H速徺I相同的保險(xiǎn)。對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)者有利,均衡保費(fèi)對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)投保人可能太高。 分項(xiàng)保險(xiǎn):不同風(fēng)險(xiǎn)的人購買不同的保險(xiǎn)。高風(fēng)險(xiǎn)者投保合同(aH, bH),低風(fēng)險(xiǎn)者投保合同(aL, bL), aH aL, bH=d全保, bL d部分保險(xiǎn)。每一投保人根據(jù)自己的需要在兩種合同中選擇。 在均衡狀態(tài)下,免賠無法嚇退高風(fēng)險(xiǎn)者,他們受低保費(fèi)的誘惑而不愿選擇高保費(fèi)以避免免賠的損失。所以在分離均衡的自選擇(self-selection) 情況下,出現(xiàn)優(yōu)質(zhì)客戶減少,劣質(zhì)驅(qū)逐優(yōu)質(zhì)的逆向選擇現(xiàn)象。,道德風(fēng)險(xiǎn)續(xù)2,道德風(fēng)險(xiǎn)(moral hazard):由參與人選擇錯(cuò)誤行動(dòng)引起的問題。簽約時(shí)信息是對(duì)稱的,但簽約后卻出現(xiàn)事后(ex post)隱藏的行動(dòng)和信息,形成信息的不對(duì)稱。 教育是一種信息顯示,表明不同勞動(dòng)力的勞動(dòng)生產(chǎn)率水平,有助于實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力市場(chǎng)的分離均衡(separating equilibrium)。 激勵(lì)工資與效率工資。,3、尋租與腐敗:非充分信息中的官商勾結(jié),(1)尋租(rent-seeking) Ann O. Krueger, 1974, “尋租社會(huì)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)” “尋求租金一詞是要描述這樣一種制度背景中的行為。在那里,個(gè)人竭力是價(jià)值極大化造成了餓社會(huì)浪費(fèi),而沒有形成社會(huì)剩余。當(dāng)制度從有序的市場(chǎng)轉(zhuǎn)向直接政治分配的幾乎混亂的狀態(tài)的時(shí)候,尋求租金就作為一種重要的社會(huì)現(xiàn)象出現(xiàn)了?!盉uchanan: “尋求租金與尋求利潤(rùn)”,1980。 尋租:非生產(chǎn)性的尋利活動(dòng),即,為獲得和維持壟斷地位從而得到壟斷利潤(rùn)的活動(dòng)。 (2)腐敗 政府官員的腐敗是尋租形成的重要條件。,三、外部性:公共物品與產(chǎn)權(quán)激勵(lì),1、共用物品及其供給,(1)消費(fèi)品的分類(Classify of Consumer Goods),A、私人物品(Private Goods),凡有以下二個(gè)特征的物品稱為私人物品: a)競(jìng)爭(zhēng)性:當(dāng)一人的更多消費(fèi)必然要減少別人消費(fèi)的物品性質(zhì)。 b)排他性:在消費(fèi)時(shí)能夠?qū)⑾M(fèi)者排除的物品性質(zhì)。,B、公共物品(Public Goods),a)定義: 具有非競(jìng)爭(zhēng)性; 具有非排他性。,b)公共物品的最優(yōu)供給 (Optimum Supply of Public Goods),垂直相加的社會(huì)邊際 利益曲線(MSB)。 即:MSB =MB1+MB2+MB3 +MBn MSB與社會(huì)邊際成本 (MSC)的交點(diǎn)F,決 定了該共用物品的最 佳供給量。,C,R,P,Q,MSC=S,MB1,MB2,MSB,C、準(zhǔn)公共物品(Semi-Public Goods),a)定義:具有爭(zhēng)奪性、排他性但又具有有外部性的物品。 b)政府職能:政府需要補(bǔ)足企業(yè)與市場(chǎng)的供給的不足。 c)物品性質(zhì)的變化:,2、外部性(Externalities),有以下二種: 消費(fèi)的外部性(如教育); 生產(chǎn)的外部性(如污染)。,(1)負(fù)外部性:,把自己經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的部分 成本強(qiáng)加給別人。,生產(chǎn)的負(fù)外部性,如污染; 幾個(gè)概念: MPC(marginal private cost) MSC(marginal social cost) MEC(marginal external cost) MSC=MPC+MEC 解決方法: 可以用征稅給予改善。,C,Q,D,MPC,MSC,MEC,征稅額,消費(fèi)的負(fù)外部性,幾個(gè)概念: MPB(marginal private benefit) MEB(marginal external benefit) MSB(marginal social benefit) MSB=MPB+MEB 可以用稅收政策給予改善。,C&R,Q,MSC=MPC,D=MPB,MSB,征稅額,(2)正外部性:,一個(gè)人的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)把收益提供給別人 而無法收取成本。,接上頁,搭便車(free-rider): 共用物品使用中必然出現(xiàn)的問題。 政府職能: 以權(quán)威和科層組織提供共用物品。 關(guān)于“公共財(cái)政”。,3、環(huán)境問題,隨著人口的增加,原來不稀缺的物品轉(zhuǎn)為稀缺了。 環(huán)境是一個(gè)例子。 污染的評(píng)價(jià)指標(biāo)是物理量指標(biāo)。,(1)最適度凈化水平(Optimum Purificatory Level ),尋找邊際社會(huì)利益 與治理的社會(huì)邊際 成本相等的點(diǎn)P。,B,C,MSB,MSC,0%,100%,P%,(2)政府控制污染的方法(Government Method OF Control The Pollution),A、Regulation 規(guī)制: 制定排放標(biāo)準(zhǔn), 限期達(dá)標(biāo), 超標(biāo)關(guān)、停。,B、賠償損失者(Compensate Loser),污染對(duì)外部造成的損失經(jīng)過 法庭判決確定賠償。 污染者行為目標(biāo)是治理與賠償 的總和最??;,模型分析,生產(chǎn)者什么也不干,賠償 額為高達(dá)D+E+F+G。 在P點(diǎn),生產(chǎn)者的賠償額 為G,治理費(fèi)為F,總額 為F+G,此時(shí)為最小。 治理結(jié)果再向右,雖然賠 償額下降,再治理費(fèi)迅速 上升,總額是提高的。而 P點(diǎn)正是社會(huì)的最佳點(diǎn)。,D,G,E,H,F,G,MSB,0%,100%,P%,C、濃度費(fèi)(Effluent Charge ),對(duì)每個(gè)污染源根據(jù)排放廢物的數(shù)量和毒性(濃度)收稅。 每單位收稅t,生產(chǎn)者行為是 稅額與治理費(fèi)總額最??; 最佳點(diǎn)仍然為P,此時(shí)稅額為 G+H ,治理費(fèi)為F; 總和為G+H+E。 什么也不干,總和為E+F+G+H; 治理水平再向右,稅收的減 少小于治理費(fèi)的增加,總費(fèi) 用增加。,t,B,C,MSB,MSC,0%,100%,H,G,F,E,D,I,70%,4、政府失靈(Government Failure),(1)權(quán)威的不恰當(dāng)使用(The A

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