影子价格 (Shadow Price)
影子价格(对偶变量/拉格朗日乘数)是在受约束优化问题中放松约束一单位时最优目标函数值的变化量。代表稀缺资源的边际价值或约束的机会成本——非市场直接交易"影子"价格,而是通过计算得出的内在价值。仅当资源被完全用尽时影子价格才可能大于零(约束性资源/有效约束)。
线性规划对偶推导
原始最大化问题:maxZ=∑cixi,s.t. ∑ajixi≤bj,xi≥0。对偶最小化问题引入对偶变量yj(影子价格):
minW=∑bjyj,s.t. ∑ajiyj≥ci,yj≥0
强对偶定理:Zmax=Wmin。最优对偶解 yj∗=∂Zmax/∂bj(目标函数对约束常数的偏导数)。
计算示例
工厂产桌子(T)和椅子(C)。利润:T=80 USD,C=60 USD。木材:4T+2C≤60,工时:2T+4C≤48。解:T=12,C=6→Pmax=1320 USD。对偶建立(设yw木材影价,yl工时影价):min60yw+48yl s.t. 4yw+2yl≥80,2yw+4yl≥60。互补松弛性:T>0,C>0→约束取等号→yw=50/3≈16.67,yl=20/3≈6.67。
解释:额外一单位木材→利润增16.67 USD(低于此价购入有利);额外一小时→利润增6.67 USD(加班费低于此率高则可)。影子价格仅在敏感性分析确定的有效范围内适用。
应用
资源配置(识别最有价值资源优先供给);成本效益分析(评估扩大产能效益);产品定价参考;经济学延伸→无市场价格的物品估值(清洁空气/生物多样性的边际社会成本)。