经济学中国经济毕业论文 宏观调控中中央与地方的利益博弈分析

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：经济学中国经济论文题目：宏观调控中中央与地方的利益博弈分析指导老师：XXX二〇一一年十二月十日　　内容摘要：本文采取博弈论的方法，通过建立中央政府与地方政府的博弈模型，来分析中央政府与地方政府在宏观调控中的利益关系，以期对二者在宏观调控中的博弈过程进行详尽考察。　　关键词：宏观调控中央政府地方政府博弈　　　　随着改革的深入，中国经济和社会所呈现的多元化特点和利益格局上的冲突日益明显。宏观经济运行中的矛盾更为复杂，宏观调控也面临诸多复杂的利益关系，集中表现在中央政府与地方政府之间的博弈：中央政府的许多政策出台后，地方政府

2、并不积极执行，造成两者的政策博弈进入白热化。最近几年，在贯彻落实科学发展观、走新型工业化道路、减轻农民负担、维护被征地农民权益等问题上，都可以看到中央政府与地方政府政策博弈的影子。怎样看待这种博弈？又应该如何解决博弈中出现的问题？本文通过建立中央政府与地方政府的博弈模型，对中央政府与地方政府之间在宏观调控中的博弈过程进行考察。　　　　博弈模型　　　　（一）基本假设　　假设中央政府与地方政府都是理性的；所设的函数为线性函数；假设中央政府实行政策A；设α（α≥1）为政策实行的效用系数，β（0≤β≤1）为中央分享的效用的概率，那么地方分享的效用的概率为（1-β）；设γ（0≤γ≤1），若γ=0

3、，那么地方政府尽心尽责，若γ≠0，则地方政府存在违规操作；设δ（δ≥1）为地方政府不执行政策A或少执行政策A，即地方政府违规操作所产生的效用系数，在此假设地方政府违规的目的是为了增加地方政府的财政收入，以发展地方经济。　　　　（二）模型的建立　　根据题设3，如果地方政府全力以赴地执行政策A，那么政策A产生的效用为E=E（A）；由题设4，因为α为政策实行的效用系数，因此效用函数为E=α*A（α≥1）；由题设5，β（0≤β≤1）为中央分享的效用的概率，那么中央分享的效用为Ec=β*α*A（0≤β≤1），地方政府分享的效用为EL=（1-β）*α*A（0≤β≤1）；由题设6，γ（0≤γ≤1）为

4、地方政府的违规系数，如果地方政府“阳奉阴违”，不执行中央政府的政策，那么政策A产生的效用为E=（1-γ）*A，在这里如果γ=0，那么E=A，说明地方政府尽心尽责，如果γ≠0，那么1-γ＜1，说明地方政府存在违规操作；由题设7，δ（δ≥1）为地方政府违规操作所产生的效用系数，且地方政府违规是为了发展地方经济，那么违规所产生的效用为δ*γ*A，由此可以得出以下结论：　　地方政府不违规。i此时，如果中央政府也不进行监督，那么地方政府的效用为：EL=（1-β）*α*A（0≤β≤1），中央政府的效用为：Ec=β*α*A（0≤β≤1）。ⅱ如果此时中央政府进行监督，假设监督成本为C，那么地方政府的效

5、用为：　　EL=（1-β）*α*A（0≤β≤1），中央政府的效用为：Ec=β*α*A-C（0≤β≤1）。　　地方政府违规，假设地方政府的违规量为L，则中央政府的损失为L*γ*A，i此时，如果中央政府不进行监督，那么地方政府的效用为：EL=（1-β）*（1-γ）*α*A+δ*γ*A，中央政府的效用为：Ec=β*（1-γ）*α*A-L*γ*A　　ii如果中央政府进行监督，并给予地方政府处罚，设处罚按违规量的N倍进行，那么地方政府的效用为：　　EL=（1-β）*（1-γ）*α*A-（N-1）*δ*γ*A，中央政府的效用为：Ec=β*（1-γ）*α*A+N*α*γ*A-C　　iii如果中央政府

6、进行监督，但监督失败，那么地方政府的效用为：EL=（1-β）*（1-γ）+δ*γ*A，中央政府的效用为：Ec=β*（1-γ）*α*A-L*γ*A-C　　设地方政府违规的概率为PL，，中央政府监督的概率为Pc，中央政府进行监督且发现违规的概率为Pm，那么，在地方政府违规概率为PL的情况下，i中央政府进行监督的的预期效用为：　　Yc1=PL{Pm[β*（1-γ）*α*A+N*α*γ*A-C]+（1-Pm）*[β*（1-γ）*α*A-L*γ*A-C]}+（1-PL）[Pm*（β*α*A-C）+（1-Pm）*（β*α*A-C）]　　ii中央政府不进行监督的预期效用为：Yc2=PL[β*（1-γ

7、）*α*A-L*γ*A]+（1-PL）*β*α*A　　由于Yc1与Yc2均为线性函数，因此当两函数相交，即当Yc1=Yc2时，可得到地方政府违规活动的最优概率，此时中央政府进行监督与不进行监督无差异。通过方程式Yc1=Yc2，可解出地方政府违规活动的最优概率PL=C/Pm*α*A*（N*α+L）。　　当中央政府监督概率为Pc的情况下，i地方政府进行违规操作的效用为：　　YL1=Pc{Pm[（1-β）*（1-γ）*α*A-（N-1）*δ*γ*A]