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【趣味數(shù)學(xué)題】柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

2021-10-06 19:47 作者:AoiSTZ23  | 我要投稿

鄭濤(Tao Steven Zheng) 著

【問題】

科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-Douglas production function)是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·道格拉斯(Paul Douglas, 1892-1976)和數(shù)學(xué)家查爾斯·科布(Charles Cobb, 1875-1949)在1927年提出的一種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。他們將總產(chǎn)量建模為勞動(dòng)力(labour) L資本投資 (capital investment)K 的函數(shù):


P(L%2CK)%20%3D%20c%20%7BL%7D%5E%20%7B%5Calpha%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%7D%20

其中 c%20%3E%200%2C%20%5Calpha%20%3E%200%2C%20%5Cbeta%20%3E%200。

如果預(yù)算約束方程(budget constraint equation)為 mL%20%2B%20nK%20%3D%20p,其中 m%E3%80%81n%20勞動(dòng)力和資本的單位成本(unit cost of labour and capital)。求使生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)最大化的勞動(dòng)力和資本投資價(jià)值(數(shù)值)。

【題解】

這個(gè)問題需要使用拉格朗日乘數(shù)法(Lagrange multipliers)??紤]以下函數(shù):

P(L%2CK)%20%3D%20c%20%7BL%7D%5E%20%7B%5Calpha%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%7D

g(L%2CK)%20%3D%20mL%20%2B%20nK%20-%20p%20

計(jì)算出偏導(dǎo)數(shù),然后寫下成列方程式 %5Cnabla%20P%20%3D%20%5Clambda%20%5Cnabla%20g

%5Cfrac%7B%5Cpartial%20P%7D%7B%5Cpartial%20L%7D%20%3D%20c%20%5Calpha%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%20-%201%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%7D

%20%5Cfrac%7B%5Cpartial%20P%7D%7B%5Cpartial%20K%7D%20%3D%20c%20%5Cbeta%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%20-%201%7D%20

%5Cfrac%7B%5Cpartial%20g%7D%7B%5Cpartial%20L%7D%20%3D%20m

%5Cfrac%7B%5Cpartial%20g%7D%7B%5Cpartial%20K%7D%20%3D%20n

這里 %5Cnabla%20P%20%3D%20%5Clambda%20%5Cnabla%20g 是指

%5Cfrac%7B%5Cpartial%20P%7D%7B%5Cpartial%20L%7D%20%20%3D%20%5Clambda%20%5Cfrac%7B%5Cpartial%20g%7D%7B%5Cpartial%20L%7D%20

%5Cfrac%7B%5Cpartial%20P%7D%7B%5Cpartial%20K%7D%20%20%3D%20%5Clambda%20%5Cfrac%7B%5Cpartial%20g%7D%7B%5Cpartial%20K%7D%20

所以,

%20c%20%5Calpha%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%20-%201%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%7D%20%3D%20%5Clambda%20m

c%20%5Cbeta%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%20-%201%7D%20%3D%20%5Clambda%20n%20

利用以上兩個(gè)方程式來求解 %5Clambda,得


%5Clambda%20%3D%20%5Cfrac%7Bc%20%5Calpha%7D%7Bm%7D%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%20-%201%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%7D

%5Clambda%20%3D%20%5Cfrac%7Bc%20%5Cbeta%7D%7Bn%7D%20%20%7BL%7D%5E%7B%5Calpha%7D%20%7BK%7D%5E%7B%5Cbeta%20-%201%7D

因此,

K%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%20m%7D%7B%5Calpha%20n%7D%20L


K 代入預(yù)算約束方程來解 L。然后使用新發(fā)現(xiàn)的 L 數(shù)值解算 K。

mL%20%2B%20n%5Cleft(%5Cfrac%7B%5Cbeta%20m%7D%7B%5Calpha%20n%7D%20L%5Cright)%20%3D%20p

%20mL%20%5Cleft(1%20%2B%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%7D%20%5Cright)%20%3D%20p

L%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Calpha%7D%7B%5Calpha%20%2B%20%5Cbeta%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bp%7D%7Bm%7D%20

K%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%20m%7D%7B%5Calpha%20n%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7B%5Calpha%7D%7B%5Calpha%20%2B%20%5Cbeta%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bp%7D%7Bm%7D%20


因此,最大化生產(chǎn)集解是

%5Cleft(L%2C%20K%20%5Cright)%20%3D%20%5Cleft(%5Cfrac%7B%5Calpha%7D%7B%5Calpha%20%2B%20%5Cbeta%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bp%7D%7Bm%7D%2C%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%20%2B%20%5Cbeta%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bp%7D%7Bn%7D%20%5Cright)



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