市场均衡假定条件的关联性的论文

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1、市场均衡假定条件的关联性的论文  【摘要】本文旨在阐明以完全竞争市场作为参照系来分析非完全竞争市场均衡时,不能只将所考察市场的假设条件与完全竞争市场的假设条件简单地进行对比,而要对所考察的市场进行具体分析,注意到市场假定条件之间关系可能的变异性,通过比照两者之间的差异来进行均衡分析。在分析具体的市场均衡问题时,有必要适当拓展假定条件。  【关键词】假定条件关联性市场均衡    经济学的通常分析方法是先在一定的假设条件下建立一个参照系,然后以此参照系为基准,对不满足这些假定条件的经济现象和经济问题进行分析,具体到对市场均衡问题的分析,其思路是先分析完全竞争市场,然

2、后以完全竞争市场作为参照系对其他非完全竞争市场进行考察,比较两者在市场假定条件之间的差异,进而分析市场均衡的形成。市场均衡的分析分为两个层次:一是局部均衡,从消费者和生产者的相互作用中考察单个产品、单个行业的市场价格和产出量的决定;二是一般均衡,从各个市场的相互联系的角度来研究全部产品的市场价格是如何同时决定的。本文所讨论的市场均衡是指局部均衡,试图说明这种分析方法存在的不足,提出了一些需要进一步探讨的问题。    一、一个似乎必然的推论:市场均衡的假设条件具有非关联性    完全竞争市场均衡的基本假设条件有四个方面。一是市场上有大量的买者和卖者。相对于整个市场

3、的总需求和总供给量而言,每个买者的需求量和每个卖者的供给量都是微不足道的,所以,他们都是价格的接受者,而不是价格的决定者,对商品的价格和数量均不具有影响力。.二是市场上每个厂商提供的商品都是同质的。这里的商品同质是指商品完全无差异,不仅指商品的质量、价格、商标等完全相同,还包括购物环境、售后服务等方面也完全相同。这意味着厂商之间的产品是完全可替代的,因而导致市场的完全竞争。三是资源具有完全的流动性。这里的资源是指所有的资源,包括原材料、土地、劳动力等厂商生产所需要的资源。这意味着厂商进入和退出市场是完全自由和毫无困难的。四是信息是完全的。即市场上的每一个买者和卖

4、者都掌握与自己一切经济决策相关的信息。从这四个假设条件出发,可以得出的基本结论是:完全竞争市场能达到一般均衡,且均衡是帕累托最优,是有效率的。  这四个基本假设条件是从不同的方面来刻画经济环境的特征。市场上有大量买者和卖者的这一假设条件界定了交易双方的数量,从而决定了市场竞争的充分性;信息完全假定刻画了交易者初始信息禀赋特征,是交易双方进行有效交易所必备的基本条件;商品同质假定界定了交易对象的特征,这一特征排除了可替代商品的存在性,从而排除了产品关联性的影响;资源完全流动性假定是指生产交易对象时资源的可获得性、进行生产与退出生产的自由性,也即产品供给的充分伸缩性

5、。正因为这四个假设条件是从不同的角度来刻画经济环境特征的,从每一个条件或从其他几个条件出发并不能必然推出其他任一条件的存在,故假定条件具有一定的独立性。  因此,对市场均衡分析时,一般认为完全竞争市场的四个假设条件是非相互关联的,由此可以推断其他非完全竞争市场的假定条件也一定具有非关联性。    二、市场均衡假设条件关联性的分析    对市场均衡假设条件的非相互独立性分析,以两个具体的特殊市场均衡形成进行说明。  1、以柠檬市场为例。akerlof的《柠檬市场:质量不确定性与市场机制》一文探讨了在信息不对称条件下市场逆向选择的形成问题。套用前文的分析框架,可视柠

6、檬市场的假设前提为:有大量的买者和卖者,产品不同质,信息不完全,资源具有完全的流动性。对此作如下说明,第一,在本文中,旧车的质量具有不确定性,其质量服从均匀分布,可视为是产品不同质假定。第二,买者不能确定旧车的质量,而卖者则完全了解,可视为是信息不完全的假定。第三,有大量的买者和卖者的假定可能有些牵强,资源的完全流动性该文也并未作说明,但这两个假定与该文的核心分析关联不大,因此作这样的规定是可行的。由以上分析可见,柠檬市场的假设条件与完全竞争市场相比,只是在信息和产品质量方面的假定存在不同。因此,可以认为这两个假定条件是导致柠檬市场逆向选择的主要原因。  为了下

7、文分析的方便,先对akerlof文的分析思路和框架作简要的说明。该文的分析分为两层,首先,从效用最大化出发分析买者和卖者的最优行为,得出交易双方进行交易的充要条件,然后分析市场均衡的形成。其基本结论是,信息不对称导致了旧车市场的逆向选择。    由于信息不对称,买者对旧车的质量不确定,作为一个理性的人,他将用期望质量?滋来代替对旧车质量的评估,因而他的效用函数也就相应变为期望效用函数。在效用最大化的条件下,    由于卖者对自己旧车的质量确定,因而他的期望效用函数与原效用函数相同。在效用最大化的条件下,卖者的交易条件为:q≤p(q指旧车的质量)。  (1)假定信

8、息不对称而产品同质或不同

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