最優(yōu)信息經(jīng)濟決策(編輯修改稿)
2025-03-09 22:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 一家商店得不到概率為 q的折扣 ，買主將走訪第二家商店 ， 這時 ， 買主將再次承受負效用 ， 但是 ， 這次無疑將采取購買行動 ， 其預(yù)期效用為 ? qu(－ p)+(1－ q)q(－ p+d) ? 故 U2為 ? U2＝ u(－ c)+(1－ q)u(－ p+d)+q[u(－ c)+qu(－ p)+(1－ q)u(－ p+d)]…… (5— 2) 37 ? 如果將 p,d,q賦予一定數(shù)值 ， 那么 ， 買主采取何種選擇行動將取決于搜尋成本的大小 。 首先 ， 讓我們考慮 (4— 1)式等于 (4— 2)式的情況 ， 從中可以找出含有兩種選擇之間差異的表達式 。 這里有 ? (1－ q)u(－ p)＝ u(－ c)+(1－ q)u(－ p+d)…… (5— 3) ? 令 (5— 3)式中 c＝ c0， 如果 ? (1－ q)u(－ p)＞ u(c)+(1－ q)u(－ p+d) …… (5— 4) ? 那么 ， Ul＞ U2， 即第一種選擇比第二種選擇更好 。 如果 ? (1－ q)u(－ p)＜ u(－ c)+(1－ q)u(－ p+d)…… (5— 5) ? 那么 ， Ul＜ U2， 說明后一種選擇更好 。 38 ? 由于 (5— 5)式不同于 (5— 4)式 ， 當(dāng)聲 ， 當(dāng) p,d和 q都已知時 ， (5— 4)式右邊值的下降意味著 c的變化 ， 也即 u(－ c)負效用更高 。 因此 ， 當(dāng) Ul＞ U2時 ， c＞ c0。 由 (5—5)式可知 ， 當(dāng) Ul＜ U2時 ， c＜ co。 U1， U2與 c的關(guān)系可用圖 4— 3表示 。 通過對 (5— 1)和 (5— 2)式的計算可知， 對于 c的任意值 ， U2的曲線都要比 U1陡 。 ? 如果 U1＜ U2，即搜尋成本 c相對地低，很明顯，搜尋是受歡迎的。相反，當(dāng) U1＞ U2，即搜尋成本相對地高時，買主更樂意在第一家商店買下商品。 39 U1 U C 0 U2 C0 圖 5－ 3 40 ? 以上搜尋模型對買主的搜尋次數(shù)做了規(guī)定 (最多兩次 )。如果不限制搜尋次數(shù)，只考慮每次搜尋的收益，情況會怎么樣呢 ?設(shè)市場 M中有 m家商店，其中， m/2家商店對商品 Q給予折扣 d，開價為． P1＝ 12元， m/2家商店維持原價為聲 p2＝ 13元。我們看到，隨著買主搜尋次數(shù)的增加，直至 m次搜尋，搜尋的最低預(yù)期價格在不斷地下降，直至最低價格 12元 (見表 5— 6)。 41 表 56按搜尋次數(shù)不同所假設(shè)的最低價格分布 搜尋次數(shù) 最低價格的概率 /元 預(yù)期最低價格 /元 1 2 3 4 m 0 42 ? 由表 56可知，搜尋兩次比只做一次搜尋將節(jié)省 ，而搜尋 3次則可以節(jié)省 。可以預(yù)想，如果市場價格離散幅度更高的話，搜尋 3次比只作一次搜尋的收益將更大。由于沒有任何研究可以證實搜尋頻率的分布具有何種性質(zhì)，微觀信息經(jīng)濟學(xué)一般假設(shè)存在兩種搜尋頻率的分布形態(tài)，即正態(tài)分布和矩形分布 (見圖 5－ 3)。在一般情況下，正態(tài)分布的可能性較大。平均值為M，均方差為 σ的正態(tài)分布的預(yù)期最低價格分布如表 5－ 7所示。 43 表 5－ 7正態(tài)分布的預(yù)期最低價格分布 搜尋次數(shù) 預(yù)期最低價格 搜尋次數(shù) 預(yù)期最低價格 1 M 6 M－ σ 2 M－ 7 M－ σ 3 M－ σ 8 M－ σ 4 M－ σ 9 M－ σ 5 M－ σ 10 M－ σ 44 N=3 N=2 N=1 A:正態(tài)分布 N=3 N=2 N=1 B:均勻分布 圖 5－ 3：搜尋頻率分布（其中 N代表邤尋次數(shù)） 45 ? 由于矩形分布的計算方法簡單，通常將其列為一種搜尋頻率的分布形態(tài)。假設(shè)某市場買主對某商品的要價 p服從由 0至 1的均勻分布 (參見圖 53b)，可以有以下算式： ? 搜尋 n次的最低價格分布 (密度函數(shù) )為 n（ 1p） n1 ? 平均最低價格為 1/（ n+1） ? 平均最低價格的方差為 n/[（ n+1） 2（ n+2） ] ? 很明顯 ， 從買主角度來看 ， 每次搜尋的節(jié)省頓等于買主準備購買商品的數(shù)量 q乘以作為搜尋結(jié)果的價格減少數(shù)額 ， 再加上由于價格下降而增加的購買量的平均節(jié)省額 。 由于因價格下降而增加的購買量的平均節(jié)省數(shù)額較小 ， 所以 ， 在一般計算中對該項數(shù)值省略不計 。 這樣 ， 搜尋的節(jié)省額可以近似地表示為 : 46 ? ?65m in ??????????nPq47 ? (56)式說明兩點，第一，價格離散程度愈高，每次搜尋所獲節(jié)省額就愈大，有效搜尋次數(shù)也就愈多。讓我們再回到前面的搜尋模型中 (參見圖 53)。如果商店增加給予買主的折扣，這對于買主的二中擇一選擇會產(chǎn)生什么影響呢 ?明確這一點極為有趣。在圖 53中，當(dāng)增加 d值時，對于每個 c都有 U1和 U2的增加。但是， d的增加對于 U2的影響比 U1更大些。通過 (53)式可以算出，這些變化的結(jié)果將使 co增大。這說明，當(dāng)商店給予的折扣增加 (即價格離散幅度擴大 )時，買主的搜尋收益也將有所增加，并且，買主停止搜尋做出有利選擇時的邊際搜尋成本同時也提高了。 48 ? 第二，購買的商品價格越高，或購買商品的數(shù)量越多，就越值得進行搜尋。因為買主用于商品的開支越高，由搜尋所得的節(jié)省額也就相應(yīng)地增大，從而又刺激搜尋欲望而使搜尋次數(shù)增加。當(dāng)然，如果考慮到搜尋成本所帶來的負效用，搜尋不可能無限地進行下去 。 49 ? 隨著搜尋次數(shù)的增加，每次搜尋的 邊際效用 增加值都在相應(yīng)減少，所以，對于任何搜尋活動，無限制地進行搜尋就像購買大量高價格商品而不作任何搜尋那樣，都是不經(jīng)濟的。正如前面提到的那樣，這里存在一個最佳搜尋次數(shù)問題。顯然， 最佳搜尋次數(shù)由搜尋成本和搜尋的預(yù)期收益之間的相互關(guān)系來確定 。 50 ? 搜尋理論認為，最佳搜尋次數(shù)就是搜尋的邊際成本等于預(yù)期的邊際收益時的搜尋次數(shù) (如圖 54所示 )。該原則無論對于市場價格的搜尋者，還是對于勞動市場的搜尋者都適用。 n D C` C D` n` 搜尋次數(shù) 搜尋成本與收益 0 圖 5－ 4：最佳搜尋次數(shù) 51 ? 在圖 54中， CC’代表搜尋成本曲線， DD’代表搜尋收益曲線， nn’代表最佳搜尋次數(shù)臨界線， n’為最佳搜尋次數(shù)。當(dāng) N≤n’討，搜尋都是經(jīng)濟的，我們稱N≤n’時的搜尋為經(jīng)濟搜尋；當(dāng) N＞ n’，搜尋都是不經(jīng)濟的，我們稱 N＞ n’時的搜尋為非經(jīng)濟搜尋。以上是對最佳搜尋次數(shù)的理論界定。 52 ? 將以上的理論模型演化成可以被實際管理應(yīng)用的工具，仍然存在不少困難。首先，雖然最佳搜尋次數(shù)的確定只與搜尋成本和預(yù)期邊際收益相關(guān)，但是，如何準確地確定搜尋成本和預(yù)期邊際收益卻使經(jīng)濟學(xué)家大傷腦筋，因為這涉及到價格離散幅度、搜尋范圍、購買數(shù)量、購買商品種類等多種相關(guān)因素。 53 ? 其次，以上提出的有關(guān)最佳搜尋次數(shù)模式是建立在一次性購買 (如房地產(chǎn)購買 )的條件基礎(chǔ)上，如果購買行動反復(fù)進行，基于搜尋的購買量應(yīng)當(dāng)被加以考慮。再次，其他如市場繼起價格正相關(guān)等因素也應(yīng)列入考慮范疇。 54 ? 最優(yōu)信息系統(tǒng)選擇理論與搜尋理論是信息經(jīng)濟學(xué)最優(yōu)信息經(jīng)濟理論中兩個既相互聯(lián)系又各有不同側(cè)重面的研究領(lǐng)域。后者側(cè)重于動態(tài)中達到最優(yōu)經(jīng)濟狀態(tài)，前者則側(cè)重于在某一靜態(tài)時期或決策點上達到最優(yōu)信息經(jīng)濟。 55 ? 決策系統(tǒng)、信息系統(tǒng)和決策規(guī)則構(gòu)成最優(yōu)信息系統(tǒng)選擇理論的三個基本概念 。 決策系統(tǒng)由信源、信道和決策規(guī)則組成 。信源主要為決策者提供決策可能環(huán)境的各種數(shù)據(jù)；信道則主要將由信源提供的數(shù)據(jù)通過可以接收的信息形式傳遞給決策者。在馬爾薩克信息系統(tǒng)
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