超边际经济学近期文献综述(上)

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1、超边际经济学近期文献综述(上)  摘要    此文对快速成长的分工网络超边际分析文献提供一个最新的评述并勾勒对该文献的评审过程中对该文献核心命题的主要挑战。除评述基础理论研究外,此文还对此类文献的应用理论研究和经验研究进行评述,并结合中国的情况分析全球化和加入arshall(1890)在19世纪末试图用数学框架将古典经济学形式化时,他还不知道超边际分析。他做了一个纯消费者决策和纯厂商决策截然两分的假定,以避免对角点解的超边际分析。在新古典的框架内,每个纯消费者必须从市场上购买所有的产品,而且不能选择其自给水平,也不能选择专业化水平。正如杨小凯(Y

2、ang,2001,introductorychapter)所示,在新古典两分法的假定下,一个经济组织均衡的拓扑性质不可能有严格定义。因此,经济学关注的焦点,就从分工网络效应的超边际分析和经济组织的拓扑性质,转移到资源分配的边际分析和经济组织的非拓扑性质。用现代经济学语言而言,古典经济学主要关注价格制度如何传递关于经济组织的拓扑和非拓扑性质信息上的功能。它更加注重价格制度在传递拓扑性质的信息(分工水平和市场的大小)上的功能,而不是在传递非拓扑性质的信息(资源分配)上的功能。但是,以马歇尔为代表的新古典经济学,则完全被后一个功能所占据。1950年代以

3、来,经济学家将超边际分析应用于各种决策问题。但是,很多经济学家仍然遵循马歇尔关于纯消费者和厂商截然两分的假定。在这个假定下,角点解是一个例外,而内点解则是一个通例;并且,经济组织的均衡拓扑性质不能严格定义。因此,直到1970年代,超边际分析对研究分工网络效果对经济发展的含义一直都无用武之地。在分工网络效果分析的新文献中,文定理(,1998)证明,如果采用一个斯密框架,则内点解就决不可能是最优,此时角点解就成为一个通例,而不象在纯消费者与外生给定的厂商截然两分情况下,成为一个例外。因此,对于揭示分工网络效应的含义,边际分析就不够,超边际分析则成为必

4、需。        1970年代末,一般递增报酬和分工网络效应的文献开始出现。1990年代,此类文献的基础理论、应用理论和经验研究开始快速发展。杨小凯和黄有光的《专业化与经济组织》(YangandNg(1993))涵盖了此类文献的很多早期模型。杨小凯和刘淑香(YangandNg(1998))做了一个文献综述。2001年,杨小凯(Yang,2001)又对快速发展的文献做了一个更新的评述。此类文献中的模型有如下三个特征。    第一,每个决策者都是一个消费者-生产者,他们用边际分析对每个贸易模式计算资源分配,然后用总成本-收益分析法来从众多的角点解中

5、选择最优的贸易模式和专业化水平。这两步决策程序,就被称为超边际分析。最优决策总是一个角点解,而内点解决不可能是最优。如果每个人都事前相同,则分工之于总合生产力的正网络效果,就能作为人们选择不同专业化模式决策的一个结果,以及因个体(局部)专业化递增报酬的存在而内生地出现。如果他们是事前不同的,则分工之于总合生产力的正网络效果,就甚至可能在没有规模经济的情况下出现。    第二,生产函数是对每个消费者-生产者设定的,且代表每个人对所有可能的生产活动边干边学的能力。因此,当一个人出卖其劳动时,就是一个出卖其生产函数的过程。这意味着,一个雇主不能简单地将

6、雇员的劳动汇集到他自己的生产函数里来。只能是,一个企业的生产函数是所有雇员和雇主的生产函数的一个组合。在一定程度上,这种设定生产函数的方法类似于贸易理论的分析框架。但差别是,在贸易理论中,国家之间(或在不同类型的个体之间)的劳动贸易是不被允许的。但是,在内生专业化的文献中,雇佣劳动是允许的,虽然它雇佣的是生产函数。这样设定生产条件的含义是,即使所有人的生产函数是凸的,总合生产集合仍有可能是非凸的。因此,在内生专业化的模型中,新古典经济学中的强的总合结果(一个中央计划者将所有企业总利润最大化等同于所有个别企业将其利润最大化的加总结果)和边际成本定价

7、法则就不再成立。在内生专业化的文献中,在个体做出决策之前,没有企业存在。只有当个体决定去选择一个高的分工水平,并且用劳动市场来协调最终产品和中间产品之间的分工时,企业制度才会出现。只有当个体选择劳动市场来协调分工时,企业生产函数才能作为个体生产函数的组合而事后出现。这类模型就将杨格(Young’sidea(1928,p.539))的如下思想形式化了,“仅仅通过观察一个单独企业或一个特别行业的规模变化的效果,是不能发现递增报酬的实现机制的,因为行业累进的分工和专业化才是递增报酬实现过程中至关重要的部分。这就要求,将整个行业视作一个相互关联的整体。”

8、用现代经济学语言表述,这个“相互关联的整体”就是一个分工网络。因此,一般递增报酬和分工的网络效果,是同一个竞争性的市场相容的。在专业化文

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