아래 언급한 문서를 제공합니다 가까이에서 보기 콥-더글라스는 생산 기능입니다.

Cobb-Douglas 생산 기능은 Paul H.Douglas 와 C.W.Cobb 가 만든 미국 제조 산업의 경험적 연구를 기반으로합니다. 그것은 선형 동종 생산 기능의 정도나 걸리는 계정으로 두 개의 입력,노동,자본에 대한 전체 출력한다.제조 산업.

Cobb-Douglas 생산 기능은 다음과 같이 표현됩니다:

Q=ALa Cß

Q 출력 및 L С 입력의 노동 및 자본 각각합니다. A,β 은 긍정적인 매개 변수는 곳=>O,β>O

방정식을 말하는 것 출력 직접 따라 달라집 L/C,는 일부의 출력으로 설명할 수 없 L С 으로 설명되어있는’잔류’라 불리는 의 기술 변경합니다.

생산 함수에 의해 해결 콥-더글라스했다 1/4 기여 자본의 증가에서 제조업 및 3/4 의 노동 그래서는 C-D 생산 기능입니다.

Q=AL3/4C1/4

보여주는 일정한 반환을 확장하기 때문에 총의의 값 L С 같:(3/4+1/4),즉,(a+β=1)입니다. C-D 함수의 labourer 계수는 백분율 증가를 측정합니다(С 를 일정하게 유지하면서 L 의 1%증가로 인한 Q.

마찬가지로,В 는 l 을 일정하게 유지하면서 C 의 1%증가로 인한 q 의 백분율 증가입니다. 스케일에 대한 일정한 수익을 보여주는 C-D 생산 함수는도 20 에 묘사되어있다. 노동 입력은 수평축에 취해지고 수직축에 자본이 취해집니다.

생산량 100 단위를 생산하기 위해 ОС,자본 단위 및 ol 노동 단위가 사용됩니다. 생산량이 200 으로 두 배가되어야한다면 노동과 자본의 투입량은 두 배가되어야 할 것이다. ОС 는 정확히 ос1 의 두 배이고 ol2 는 ol2 의 두 배입니다. 생산량을 300 으로 3 배로 늘리려면 노동과 자본의 단위를 3 배로 늘려야합니다. OC3 및 OL3 는 각각 ОС1 및 ol1 보다 3 배 더 크다. 또 다른 방법은 걸릴 확장 라인 또는 확장을 연결하는 경로 평형점 Q,P R.OS 은 규모라인 또는 확장 경로에 가입한 이러한 점이다.

isoquants100,200 및 300 이 등거리임을 보여줍니다. 따라서 OS 스케일 라인에서 oq=QP=pr 은 자본과 노동이 같은 비율로 증가 할 때 생산량도 같은 비율로 증가한다는 것을 보여줍니다.

비판의 C-D 생산능:

C D 생산 기능을 비판해서 화살표,Chenery,Minhas 및 Solow 으로 아래에서 논의된다:

1. C-D 생산 기능만 고려 두 개의 입력,노동 및 자본,그리고 무시한 몇 가지 중요한 입력,같은 원자재에 사용되는 생산. 따라서이 함수를 두 개 이상의 입력으로 일반화하는 것은 불가능합니다. 2. C-D 생산 기능에서 자본의 측정 문제는 생산에 사용할 수있는 자본의 양만을 취하기 때문에 발생합니다. 그러나 가용 자본의 완전한 사용은 완전 고용 기간에만 이루어질 수 있습니다. 경제가 항상 완전히 고용되어 있지 않기 때문에 이것은 비현실적입니다. 나는 이것이 내가 할 수있는 유일한 방법이라고 생각한다. C-D 생산 함수는 규모에 대한 일정한 수익을 보여주기 때문에 비판을받습니다. 하지만 지속적인 반환을 규모되지 않는 현실에 대한,하나 증가 또는 감소하는 반환하는 규모는 적용 가능하여 생산.

모든 산업의 산출물에 비례적인 변화를 가져 오기 위해 모든 입력을 변경할 수는 없습니다. 일부 입력은 부족하며 풍부한 입력과 동일한 비율로 증가 할 수 없습니다. 반면에,기계,기업가 정신 등과 같은 입력. 불가분의 관계가 있습니다. 최대 용량에 대한 분할 할 수없는 요소의 사용으로 인해 생산량이 증가함에 따라 단위 비용 당 하락합니다.

따라서 입력의 공급이 부족하고 불가분의 관계가 존재할 때 규모에 대한 일정한 반환은 불가능합니다. 생산 과정에서 다른 투입물의 단위가 증가 할 때마다 규모의 경제와 전문화로 인해 규모에 대한 수익률이 증가합니다. 그러나 실제로는 어떤 기업가도 출력의 비례적인 증가를하기 위해 다양한 입력 단위를 늘리는 것을 좋아하지 않을 것입니다. 그의 노력은 규모에 대한 감소하는 수익률도 배제되지 않지만 생산량의 비례 증가 이상을 갖는 것입니다. 4. C-D 생산 기능은 요인의 대체 가능성에 대한 가정을 기반으로하며 요인의 보완 성을 무시합니다. 5. 이 기능은 비현실적인 요인 시장에서의 완벽한 경쟁의 가정에 기반합니다. 그러나이 가정이 삭제되면 계수 α 와 β 는 인자 몫을 나타내지 않습니다. 나는 이것이 어떻게 작동하는지 잘 모르겠습니다. C-D 함수의 약점 중 하나는 집계 문제입니다. 이 문제는이 기능이 업계의 모든 회사와 전체 산업에 적용될 때 발생합니다. 이 상황에서 낮은 또는 높은 집계의 많은 생산 기능이있을 것입니다. 따라서 C-D 함수는 측정을 목표로하는 것을 측정하지 않습니다.

결론:

따라서 제조 산업에서 C-D 생산 기능의 실행 가능성은 의심스러운 제안이다. 이것은 집중적 인 재배를 위해 투입물의 양을 늘리면 생산량이 비례하여 인상되지 않는 농업에는 적용되지 않습니다. 그렇다고하더라도 규모에 대한 지속적인 수익률이 회사,산업 또는 경제의 삶의 한 단계라는 것을 부인할 수는 없습니다. 이 단계가 몇 시간 후에 그리고 잠시 동안 올 수있는 것은 또 다른 것입니다.

그것의 중요성:

에도 불구하고 이러한 비판,C D 기능의 많은 중요합니다. 4. 그 매개 변수 a 와 b 는 부문 간 비교에 사용되는 탄성 계수를 나타냅니다. 5. 이 생산 기능의 선형 동종의 학위를 하여 일정을 반환하는 경우,규모 α+β=1,가들의 반환을 규모와 경우 α+β<1,거기에 체감하는 규모입니다. 나는 이것이 어떻게 작동하는지 잘 모르겠습니다. 경제학자들은이 생산 기능을 두 가지 이상의 변수로 확장했다.나는 이것이 내가 할 수있는 유일한 방법이라고 생각한다.