効用最大化問題の内点解
消費者の選好が消費集合\(\mathbb{R} _{+}^{N}\)上の選好関係\(\succsim \)として表現されており、さらに、\(\succsim \)を表現する効用関数\(u:\mathbb{R} _{+}^{N}\rightarrow \mathbb{R} \)が存在する状況を想定します。また、消費者が直面する経済的制約が予算対応\(B:\mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\twoheadrightarrow \mathbb{R} _{+}^{N}\)として表現されているものとします。価格ベクトルと所得\(\left( p,w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\)に直面した消費者が解くべき効用最大化問題は、以下のような制約付き最大化問題\begin{equation*}\max_{x\in \mathbb{R} _{+}^{N}}\ u\left( x\right) \quad \text{s.t.}\quad x\in B\left( p,w\right)
\end{equation*}として定式化されます。効用最大化を目指す消費者の意思決定がワルラスの需要対応\(X^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\twoheadrightarrow \mathbb{R} _{+}^{N}\)として表現されているものとします。つまり、価格ベクトルと所得\(\left( p,w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\)のもとでの効用最大化問題の解からなる集合は、\begin{equation*}X^{\ast }\left( p,w\right) =\left\{ x\in B\left( p,w\right) \ |\ \forall
y\in B\left( p,w\right) :u\left( x\right) \geq u\left( y\right) \right\}
\end{equation*}です。以上の条件のもとで需要対応\(X^{\ast }\)は非空値をとるため、\(\left( p,w\right) \)のもとでの効用最大化問題の解\begin{equation*}x^{\ast }\in X^{\ast }\left( p,w\right)
\end{equation*}が存在することが保証されるため、\(\left( p,w\right) \)のもとでの効用最大化問題の解\(x^{\ast }\in X^{\ast }\left(p,w\right) \)をとることができます。
効用最大化問題に解\(x^{\ast }\)が存在する場合、それは消費集合\(\mathbb{R} _{+}^{N}\)の内点すなわち\(\mathbb{R} _{++}^{N}\)の点である場合と、\(\mathbb{R} _{+}^{N}\)の境界点すなわち\(\mathbb{R} _{+}^{N}\backslash \mathbb{R} _{++}^{N}\)の点である場合の2通りが起こり得ます。特に、最適解\(x^{\ast }\)が内点解(interior solution)である場合、すなわち\(\mathbb{R} _{++}^{N}\)の点である場合には、\begin{equation*}\forall n\in \left\{ 1,\cdots ,N\right\} :x_{n}^{\ast }>0
\end{equation*}が成り立ちます。つまり、内点解においてすべての商品の需要が正の実数になります。
\end{equation*}を定めるものとします。このとき需要関数\(x^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\rightarrow \mathbb{R} _{+}^{2}\)が存在して、それぞれの\(\left( p_{1},p_{2},w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\)に対して、\begin{equation*}x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \\
x_{2}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right)
\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
\frac{w}{2p_{1}} \\
\frac{w}{2p_{2}}\end{array}\right)
\end{equation*}を定めます(確認してください)。このとき、\begin{eqnarray*}
x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) &=&\frac{w}{2p_{1}}>0 \\
x_{2}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) &=&\frac{w}{2p_{2}}>0
\end{eqnarray*}が成り立つため\(x^{\ast }\left(p_{1},p_{2},w\right) \)は内点解です。
効用最大化問題の内点解であるための必要条件
効用最大化問題の解が満たすべき条件をクーン・タッカーの定理より明らかにしました。結果を復習します。
&&\left( B\right) \ \lambda ^{\ast }(w-p\cdot x^{\ast })=0 \\
&&\left( C\right) \ \left[ \nabla u\left( x^{\ast }\right) -\lambda ^{\ast }p\right] \cdot x^{\ast }=0 \\
&&\left( D\right) \ \lambda ^{\ast }\geq 0
\end{eqnarray*}を満たす\(\lambda ^{\ast }\in \mathbb{R} \)が存在する。
加えて、選好関係\(\succsim \)が局所非飽和性を満たす場合にはワルラスの法則が成立することを確認しました。具体的には以下の通りです。
消費集合\(\mathbb{R} _{+}^{N}\)上の選好関係\(\succsim \)が合理性と連続性の仮定を満たす場合、需要対応\(X^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\twoheadrightarrow \mathbb{R} _{+}^{N}\)は非空値をとる。さらに、\(\succsim \)が局所非飽和性を満たす場合には、\begin{equation*}\forall \left( p,w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++},\ \forall x^{\ast }\in X^{\ast }\left( p,w\right) :p\cdot x^{\ast }=w
\end{equation*}が成り立つ。
以上を踏まえると、ワルラスの法則を認める場合に、効用最大化問題の内点解が満たすべき条件が以下のように定まります。
&&\left( B\right) \ w-p\cdot x^{\ast }=0 \\
&&\left( C\right) \ \lambda ^{\ast }\geq 0
\end{eqnarray*}を満たす\(\lambda ^{\ast }\in \mathbb{R} \)が存在する。
=\lambda ^{\ast }\left( p_{1},p_{2}\right) \\
&&\left( B\right) \ w-p_{1}x_{1}^{\ast }-p_{2}x_{2}^{\ast }=0 \\
&&\left( C\right) \ \lambda ^{\ast }\geq 0
\end{eqnarray*}すなわち、\begin{eqnarray*}
&&\left( A\right) \ \frac{\partial u\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast
}\right) }{\partial x_{i}}=\lambda ^{\ast }p_{i}\ \left( i=1,2\right) \\
&&\left( B\right) \ w-p_{1}x_{1}^{\ast }-p_{2}x_{2}^{\ast }=0 \\
&&\left( C\right) \ \lambda ^{\ast }\geq 0
\end{eqnarray*}を満たす\(\lambda ^{\ast }\in \mathbb{R} \)が存在します。
\end{equation*}を定めるものとします。このとき需要関数\(x^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\rightarrow \mathbb{R} _{+}^{2}\)が存在して、それぞれの\(\left( p_{1},p_{2},w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\)に対して、\begin{equation}x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \\
x_{2}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right)
\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
\frac{w}{2p_{1}} \\
\frac{w}{2p_{2}}\end{array}\right) \quad \cdots (1)
\end{equation}を定めます。先に確認したようにこれは内点解であるため、先の命題の主張が成り立つはずです。実際、\begin{eqnarray*}
p_{1}x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) +p_{2}x_{2}^{\ast }\left(
p_{1},p_{2},w\right) &=&p_{1}\cdot \frac{w}{2p_{1}}+p_{2}\cdot \frac{w}{2p_{2}}\quad \because \left( 1\right) \\
&=&\frac{w}{2}+\frac{w}{2} \\
&=&w
\end{eqnarray*}であるためワルラスの法則に相当する条件\(\left( B\right) \)が成立しています。さらに、\begin{eqnarray*}\nabla u\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right) &=&\left( \frac{\partial u\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right) }{\partial
x_{1}},\frac{\partial u\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right) }{\partial x_{2}}\right) \\
&=&\left( \left. \frac{\partial u\left( x\right) }{\partial x_{1}}\right\vert _{x=x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) },\left. \frac{\partial
u\left( x\right) }{\partial x_{2}}\right\vert _{x=x^{\ast }\left(
p_{1},p_{2},w\right) }\right) \\
&=&\left( \left. \frac{1}{2}x_{1}^{-\frac{1}{2}}x_{2}^{\frac{1}{2}}\right\vert _{x=x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) },\left. \frac{1}{2}x_{1}^{\frac{1}{2}}x_{2}^{-\frac{1}{2}}\right\vert _{x=x^{\ast }\left(
p_{1},p_{2},w\right) }\right) \\
&=&\left( \frac{1}{2}\left( \frac{w}{2p_{1}}\right) ^{-\frac{1}{2}}\left(
\frac{w}{2p_{2}}\right) ^{\frac{1}{2}},\frac{1}{2}\left( \frac{w}{2p_{1}}\right) ^{\frac{1}{2}}\left( \frac{w}{2p_{2}}\right) ^{-\frac{1}{2}}\right)
\\
&=&\left( \frac{1}{2}\left( \frac{p_{1}}{p_{2}}\right) ^{\frac{1}{2}},\frac{1}{2}\left( \frac{p_{2}}{p_{1}}\right) ^{\frac{1}{2}}\right) \\
&=&\frac{w}{2\left( p_{1}^{{}}p_{2}\right) ^{\frac{1}{2}}}\left(
p_{1},p_{2}\right)
\end{eqnarray*}となるため、\begin{equation*}
\lambda ^{\ast }=\frac{w}{2\left( p_{1}^{{}}p_{2}\right) ^{\frac{1}{2}}}>0
\end{equation*}をとることにより条件\(\left( A\right) ,\left( C\right) \)が成立します。以上の結果は先の命題の主張と整合的です。
限界代替率と相対価格にもとづく内点解の解釈
先の命題より、任意の\(\left( p,w\right) \)と内点解\(x^{\ast }\in X^{\ast }\left( p,w\right) \)において、\begin{equation*}\nabla u(x^{\ast })=\lambda ^{\ast }p
\end{equation*}を満たす\(\lambda ^{\ast }\geq 0\)が存在します。つまり、任意の商品\(i\)について、\begin{equation*}\frac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{i}}=\lambda ^{\ast
}p_{i}
\end{equation*}が成り立ちますが、\(p_{i}>0\)ゆえに、\begin{equation*}\frac{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{i}}}{p_{i}}=\lambda ^{\ast }
\end{equation*}と変形可能です。2つの商品\(i,j\)を任意に選んだとき同様の議論が成立するため、\begin{equation*}\frac{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{i}}}{p_{i}}=\frac{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{j}}}{p_{j}}=\lambda ^{\ast }
\end{equation*}が成り立ちます。特に、\(\frac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{j}}>0\)である場合には、\begin{equation*}\frac{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{i}}}{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{j}}}=\frac{p_{i}}{p_{j}}
\end{equation*}すなわち、\begin{equation*}
MRS_{ij}\left( x^{\ast }\right) =\frac{p_{i}}{p_{j}}
\end{equation*}が成り立ちます。したがって以下の命題を得ます。
\end{equation*}という関係が成り立つ。特に、\(\frac{\partial u\left( x^{\ast}\right) }{\partial x_{j}}>0\)ならば、\begin{equation*}\frac{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{i}}}{\dfrac{\partial u\left( x^{\ast }\right) }{\partial x_{j}}}=\frac{p_{i}}{p_{j}}
\end{equation*}すなわち、\begin{equation*}
MRS_{ij}\left( x^{\ast }\right) =\frac{p_{i}}{p_{j}}
\end{equation*}が成り立つ。
x_{1}}}{p_{1}}=\frac{\dfrac{\partial u\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast
}\right) }{\partial x_{2}}}{p_{2}}
\end{equation*}が成り立ちます。特に、\begin{equation*}
\dfrac{\partial u\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast }\right) }{\partial x_{2}}>0
\end{equation*}ならば、\begin{equation*}
\frac{\dfrac{\partial u\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast }\right) }{\partial
x_{1}}}{\dfrac{\partial u\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast }\right) }{\partial x_{2}}}=\frac{p_{1}}{p_{2}}
\end{equation*}すなわち、\begin{equation*}
MRS_{12}\left( x_{1}^{\ast },x_{2}^{\ast }\right) =\frac{p_{1}}{p_{2}}
\end{equation*}が成り立ちます。
\end{equation*}を定めるものとします。このとき需要関数\(x^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\rightarrow \mathbb{R} _{+}^{2}\)が存在して、それぞれの\(\left( p_{1},p_{2},w\right) \in \mathbb{R} _{++}^{2}\times \mathbb{R} _{++}\)に対して、\begin{equation}x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) =\left(
\begin{array}{c}
x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \\
x_{2}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right)
\end{array}\right) =\left(
\begin{array}{c}
\frac{w}{2p_{1}} \\
\frac{w}{2p_{2}}\end{array}\right) \quad \cdots (1)
\end{equation}を定めます。この内点解において、\begin{eqnarray*}
MRS_{12}\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right) &=&\frac{\frac{\partial u\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right) }{\partial
x_{1}}}{\frac{\partial u\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \right)
}{\partial x_{2}}}\quad \because MRS\text{の定義} \\
&=&\frac{\frac{w}{2p_{2}}}{\frac{w}{2p_{1}}}\quad \because \left( 1\right)
\\
&=&\frac{p_{1}}{p_{2}}
\end{eqnarray*}が成り立ちますが、この結果は先の命題の主張と整合的です。
先の命題は、効用最大化問題の内点解\(x^{\ast }\)において任意の2つの商品\(i,j\)の間の限界代替率\(MRS_{ij}\left( x^{\ast }\right) \)と相対価格\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)は一致することを主張していますが、これにはどのような意味があるのでしょうか。
消費ベクトル\(x\)における限界代替率\(MRS_{ij}\left( x\right) \)とは、\(x\)を出発点として商品\(i\)の消費量を\(1\)単位変化させてもなお、効用水準を\(u(x)\)に保つために変化させる必要のある商品\(j\)の量を表しています。言い換えると、消費者が\(x\)を選択しているとき、消費者にとって\(1\)単位の商品\(i\)の主観的な価値は\(MRS_{ij}\left( x\right) \)単位の商品\(j\)と一致するということです。一方、相対価格\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)とは、商品\(i\)の価格が商品\(j\)の価格の何倍であるかを表す指標です。言い換えると、市場において\(1\)単位の商品\(i\)と\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)単位の商品\(j\)が交換可能であるということです。
消費ベクトル\(x\)において\(MRS_{ij}\left( x\right) <\frac{p_{i}}{p_{j}}\)が成り立つ場合について考えます。このとき消費者にとって、\(1\)単位の商品\(i\)をそのまま保有するのと、それを市場において商品\(j\)と交換するのとではどちらの方がより望ましいでしょうか。消費者は\(1\)単位の商品\(i \)の価値を\(MRS_{ij}\left( x\right) \)単位の商品\(j\)と同じ程度に評価しています。一方、\(1\)単位の商品\(i\)を市場で販売すれば、それと引き換えに商品\(j\)を\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)単位だけ得られます。したがって、\(MRS_{ij}\left( x\right) <\frac{p_{i}}{p_{j}}\)が成り立つ場合、消費者の立場からは市場が財\(j\)を過小評価しているように見えるため、市場において商品\(i\)を売って商品\(j\)を買った方が得であり、そのような取引を通じて、消費者は\(\frac{p_{i}}{p_{j}}-MRS_{ij}(x)\ \left( >0\right) \)単位の商品\(j\)の分だけ得をします。限界代替率逓減の法則が成り立つ場合、商品\(i\)の消費量\(x_{i}\)が減少して商品\(j\)の消費量\(x_{j}\)が増加すると\(MRS_{ij}\left( x\right) \)が大きくなるため、先の取引の結果、\(MRS_{ij}\left( x\right) \)と\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)の差が縮小します。
逆に、\(MRS_{ij}\left( x\right) >\frac{p_{i}}{p_{j}}\)が成り立つ場合、これは\(MRS_{ji}\left( x\right) <\frac{p_{j}}{p_{j}}\)を意味するため、上の議論において商品\(i\)と商品\(j\)を入れ替えた議論がそのまま成立します。つまり、このとき、消費者の立場からは市場が財\(i\)を過小評価しているように見えるため、市場において商品\(j\)を売って商品\(i\)を買った方が得であり、そのような取引を通じて、消費者は\(\frac{p_{j}}{p_{i}}-MRS_{ji}(x)\ \left( >0\right) \)単位の商品\(i\)の分だけ得をします。限界代替率逓減の法則が成り立つ場合、商品\(j\)の消費量\(x_{i}\)が減少して商品\(i\)の消費量が増加すると\(MRS_{ij}\left( x\right) \)が小さくなるため、先の取引の結果、\(MRS_{ij}\left( x\right) \)と\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)の差が縮小します。
同様の議論は任意の商品\(i,j\)の間に成立します。その結果、最終的には、任意の商品\(i,j\)について\(MRS_{ij}\left( x^{\ast }\right) =\frac{p_{i}}{p_{j}}\)が成立するような消費ベクトル\(x^{\ast }\)が主体的均衡になります。効用最大化問題の内点解\(x^{\ast }\)において任意の2つの商品\(i,j\)の間の限界代替率\(MRS_{ij}\left( x^{\ast}\right) \)と相対価格\(\frac{p_{i}}{p_{j}}\)が一致することの背景にはこのようなメカニズムがあります。
効用最大化問題の内点解の幾何学的解釈
消費集合\(\mathbb{R} _{+}^{2}\)上の選好関係\(\succsim \)が合理性、連続性、局所非飽和性、狭義凸性を満たす場合には、\(\succsim \)を表す連続な効用関数\(u\)や、連続な需要関数\(x^{\ast }\)が存在するとともにワルラスの法則が成り立ちます。したがって、価格ベクトルと所得の組\(\left( p_{1},p_{2},w\right) \)における需要\(x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) \)が内点解であるならば、\begin{eqnarray*}&&\left( a\right) \ x_{i}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) >0\quad \left(
i=1,2\right) \\
&&\left( b\right) \ p_{1}x_{1}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right)
+p_{2}x_{2}^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right) =w \\
&&\left( c\right) \ MRS_{12}\left( x^{\ast }\left( p_{1},p_{2},w\right)
\right) =\frac{p_{1}}{p_{2}}
\end{eqnarray*}が成り立ちます。
上図中の点\(x^{\ast }\)は消費集合\(\mathbb{R} _{+}^{2}\)の内点であるため、先の条件\(\left( a\right) \)を満たします。上図のグレーの領域が予算集合\(B\left( p_{1},p_{2},w\right) \)に相当しますが、点\(x^{\ast }\)はその境界である予算線上の点であるため、先の条件\(\left( b\right) \)が満たされます。また、\(MRS_{12}\left(x^{\ast }\right) \)は無差別曲線\(I\left(x^{\ast }\right) \)上の点\(x^{\ast }\)における接線の傾きの絶対値に相当し、価格比\(\frac{p_{1}}{p_{2}}\)は予算線の傾きの絶対値に相当します。上図中の点\(x^{\ast }\)において無差別曲線\(I\left(x^{\ast }\right) \)と予算集合\(B\left(p_{1},p_{2},w\right) \)に接しているため、点\(x^{\ast }\)は先の条件\(\left( c\right) \)を満たします。したがって、上図の点\(x^{\ast }\)は内点解を図示したものになっています。
演習問題
x_{N}^{\alpha _{N}}
\end{equation*}を定めるものとします。ただし、\(k>0\)かつ\(\alpha_{n}>0\ \left( n=1,\cdots ,N\right) \)です。このような\(u\)をコブ・ダグラス型効用関数と呼びます。需要関数\(x^{\ast }:\mathbb{R} _{++}^{N}\times \mathbb{R} _{++}\rightarrow \mathbb{R} _{+}^{N}\)を特定してください。
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