Выбор оптимального объема производства в условиях технологической неопределенности

Второй источник неопределенности связан с технологией, или климатом, или в более общем виде — с процессом производства. В связи с этим различают планируемый, а и фактический объем производства. Зависимость между фактическим и планируемым объемами производства может принимать различные формы. Например, риск может быть аддитивным, и тогда = а + е при Е () = 0. Если фирма функционирует в условиях совершенной конкуренции и если отсутствует рыночная неопределенность, то при аддитивном технологическом риске уровень конечного благосостояния определяется как.

w_f = w₀ + p (a + е) — с (а) — В.

Выбор оптимального объема производства ориентируется на.

Мах U[w₀ + р (а + е) — с (а) — Bf (e)de,.

где Е (е) = 0.

Условия первого порядка Е / а = U'()[p — c'(a)]f (e)de = 0,.

так как ни р, ни с'(а) не могут быть случайными величинами, следовательно, р — с'(а) = 0. Другими словами, аддитивная технологическая неопределенность не влияет на решение об оптимальном объеме производства, и оптимум является таким же, как и в условиях определенности.

Однако приведенная модель, хотя и упрощает анализ, не очень реалистична. Применительно к сельскому хозяйству она означает, что засуха оказывает точно такой же эффект на подсобное хозяйство, как и на большую сельскохозяйственную корпорацию с точки зрения различия между планируемым и действительным уровнями производства. Поэтому для характеристики технологического риска более предпочтительной является мультипликативная модель: = а (1 +) при Е () = 0. Согласно модели внешнее воздействие на фактическое производство пропорционально размерам фирмы и конечное благосостояние составляет.

w_f = w₀ + р[а (1 +)] - с (а) — В = w₀ + pa + ра — с (а) — В. (1.10).

Получаем точно такую же ситуацию, что и в условиях рыночной неопределенности. Если в случае неопределенности цены р заменить ее на р + е, тогда получим.

wf = w0 +(p (1 +)) — с (а) — В. (1.11).

Отсюда следует, что уравнения (1.10) и (1.11) имеют одинаковую структуру. Значит, мультипликативная технологическая неопределенность в точности воспроизводит ценовую рыночную неопределенность.

В общем виде проблему выбора оптимального объема производства с одной переменной решения и одним источником неопределенности можно записать в следующей форме: MaxE[U (w_f (a,))],.

где w_f — это конечное благосостояние как функция переменной решения а и случайной переменной .

Анализируя воздействие неопределенности на принятие решения об уровне производства, выделялись рыночная и технологическая неопределенность, предполагалось, что при наличии рыночной отсутствует технологическая, и наоборот. Однако в реальности технологическая и рыночная неопределенности находятся в тесной взаимосвязи. Так, в аграрном секторе источником технологической неопределенности является климат. Если складываются благоприятные для производителя условия в данном регионе, тогда фактическое производство превышает первоначально планируемое. Однако если климат благоприятен для одного производителя, то он благоприятен и для других. Следовательно, в регионе будет избыток данного продукта, и можно ожидать падения рыночных цен.

В последние годы были предприняты многочисленные эмпирические исследования модели ожидаемой полезности, которые показали, что на уровне индивидуального принятия решений максимизация ожидаемой полезности скорее исключение, чем правило. Но хотя практическая полезность рассмотренных моделей ставится под сомнение, теоретические исследования в рамках модели ожидаемой полезности внесли весомый вклад в развитие проблематики принятия решений в условиях неопределенности. Будучи наиболее абстрактной и обобщенной, неоклассическая модель стала той базой, от которой так или иначе отталкивались (даже опровергая идеи неоклассиков) создатели последующих, альтернативных концепций. В рамках теории ожидаемой полезности была обоснована необходимость учета психологических издержек риска при принятии решений в условиях неопределенности, что способствовало выходу проблемы за рамки узко понимаемой экономической науки.