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Unformatted text preview: 于这些数据来说, 支出比例的数据相对稳定。 支出比例在不同年份间存在较小的变动, 而不是大的让人担心的变动。商品 1 的平均支出比例大约为 1/4,商品 2 的平均支出比例大 13 44 12 约为 3/4。效用函数 u ( x1 , x2 ) = x x 很好地拟合了这些数据。也即是说,该效用函数产生的 选择行为和表中的选择行为非常接近。 为了便于说明, 我们将表中相应的观测值代入这个柯 布-道格拉斯效用函数,从而计算出了效用值。 我们从表中的观测行为能得出的结论是,似乎消费者最大化的效用函数为 1 3 u ( x1 , x2 ) = x14 x24 。当然,如果进一步观测这个消费者的行为,我们也有可能推翻这个结论。 但我们仅有表 5.1 的数据,根据这些数据估计出的上述效用函数很好地拟合了最大化模型。 这个结论具有重要意义,因为现在我们可以使用这个“拟合的”效用函数来估计政策变 动的影响。 例如, 假设政府考虑征收税收, 并且假设该税收使得消费者面对的价格为 2, ) ( 3, 收入为 200。根据我们的估计,在这样的价格下,消费束为 x1 = 1 200 = 25 42 x2 = 3 200 = 50. 43 这个消费束的效用估计值为 1 3 u ( x1 , x2 ) = 25 4 50 4 ≈ 42 . 这表明征税政策使消费者的状况,比表 5.1 中第二年他的状况好,但比第三年他的状 况差。因此,我们可以使用观测到的选择行为去评估税收政策对这个消费者的影响。 由于这是经济学中很重要的一个思想, 我们再次回顾它的逻辑。 给定选择行为的某些 观测值,我们试图确定最大化的是什么东西。一旦我们模拟估计出上述用于最大化的东西, 我们既可用它预测新形势下的选择行为,又可用它评估经济环境变化导致的影响。 当然,我们前面给出的例子非常简单。在现实中,我们通常难以得到个人消费选择的详 细数据。但我们通常可获得人口组别的消费数据,比如青少年,中产阶级家庭,老年人,等 等。 这些不同的人口组别对不同的商品可能有不同的偏好, 这些偏好可从他们的消费支出模 式中看出。 我们可以估测出刻画他们消费模式的效用函数, 再使用这个估测出的效用函数预 测需求以及评估政策变化的影响。 在前面的例子中,由于支出比例相对稳定,使用柯布-道格拉斯函数进行拟合,效果很 好。在其他情形下,可能需要使用更为复杂的效用函数进行拟合。计算过程可能因此变得繁 77 曹乾(东南大学 caoqianseu@163.com) 5 选择 琐,我们可以使用计算机进行估计,但这些估计程序的基本思想是相同的。 5.5 MRS 条件的意义 在上一节, 我们学习了一个重要的思想: 观察需求行为可知道相应的潜在偏好的一些重 要信息。 如果我们能获得足够多的消费者选择行为的观察资料, 通常就能够估计出产生这些 行为的效用函数。 即使仅知道某个消费者在一组价格下...
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