최소효율척도
Minimum efficient scale산업 조직에서, 최소 효율 규모(MES) 또는 효율적인 생산 규모는 공장(또는 기업)이 장기 평균 비용을 최소화하도록 생산할 수 있는 최저 지점이다.그것은 또한 기업이 시장에서 효과적으로 경쟁하기 위해 필요한 규모의 경제를 달성할 수 있는 지점이다.[1]
MES 측정
규모의 경제는 생산량 증가에 따른 비용 편익을 가리킨다.수학적으로 원가 2배 이하로 생산량을 두 배로 늘릴 수 있어 비용상 유리하다.일반적으로 규모의 경제는 비용 생산 탄력성인 Ec와 연계하여 나타낼 수 있다.[2]
원가-생산 탄력성 방정식은 한계비용과 평균비용의 관계를 표현하기 위해 재작성할 수 있다.
최소 효율 척도는 평균 비용(AC)을 한계 비용(MC). 즉, = / = 1.과 같은 방법으로 계산할 수 있다.이러한 배경의 근거는 기업이 적은 수의 단위를 생산한다면, 원가의 대부분은 고정비에서 나오기 때문에 단위당 평균원가가 높을 것이라는 것이다.그러나 기업이 더 많은 단위를 생산한다면 고정원가가 더 많은 단위에 분산되기 때문에 단위당 발생하는 평균원가는 더 낮아질 것이다. 한계원가는 평균원가보다 낮아져 후자를 감소시킨다.생산의 효율적 규모는 평균 원가가 최소 수준이고 따라서 한계 원가와 동일할 때 달성된다.
![[\displaystyle Ec=MC/AC=1]](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/62f40cfe24e80f643319770ad20615e0fc06d50f)
시장구조와의 관계
최소 효율적 규모의 개념은 시장의 가능한 시장 구조를 결정하는 데 유용하다.예를 들어, 최소 효율적 규모가 시장 전체 규모(재화 수요)에 비해 작을 경우, 기업 수가 많을 것이다.이 시장의 회사들은 경쟁자들이 많기 때문에 완벽하게 경쟁적으로 행동할 것 같다.[3]그러나, 만약 최소 효율적 규모가 시장의 전체 규모에 비해 상당히 높은 수준의 생산량에서만 달성될 수 있다면, 기업의 수는 적을 것이고, 시장은 과점 또는 독점 시장이 될 가능성이 높다.
L자형 코스트 곡선에서의 MES
현대의 비용 이론과 최근의 경험적 연구는[4][5] 규모의 불경제가 존재하기 때문에 U자형 곡선 대신 장기 평균 비용 곡선이 L자형일 가능성이 더 높다는 것을 시사한다.L자형 비용 곡선에서, 기업이 최소 효율 규모(MES)에 도달하면, 장기 운영 비용은 현저하게 증가한 생산 규모로 고정될 것이다.
그러나 L자형 곡선의 평균 비용은 기술 및 생산 경제 때문에 기업이 MES를 달성했을 때 대부분의 규모의 경제가 이용되었음에도 불구하고 더욱 감소할 수 있다.예를 들어, 기업은 직원 훈련, 경영 분권화를 통해 기술 향상으로부터 규모의 경제를 더 얻을 수 있다.둘째로, 회사가 일정 규모에 도달하면 수리 비용과 폐기율이 감소할 것이다.셋째로, 기업의 수직적 통합의 개선으로, 기업이 다른 기업으로부터 필요한 재료와 장비를 구입하는 대신 생산 공정에 필요한 일부 자재를 낮은 비용으로 생산한다.
참고 항목
참조
- ^ Besanko, David; Dranove, David; Shanley, Mark (2015). Economics of strategy (7th ed.). Hoboken: Wiley. ISBN 9781119042310.
- ^ Pindyck, Robert; Rubinfeld, Daniel (2017). Microeconomics, Global Edition (9th ed.). Harlow, United Kingdom: Pearson. ISBN 978-1292213378.
- ^ Carlton D.와 Perloff M.: "현대 산업 기구" 제4판, 2005년
- ^ Johnston, J. (1952-02-01). "Statistical Cost Functions in Electricity Supply". Oxford Economic Papers. 4: 68-105. doi:10.1093/oxfordjournals.oep.a042200.
- ^ Dean, Joel (1937-03-01). "Statistical Cost Curves". Journal of the American Statistical Association. 32 (197): 83-89. doi:10.1080/01621459.1937.10502751.
