㈠ 经济学里的“囚徒困境”是指什么
如果两个罪犯被分开审问 只有一个招工的话招供可以减刑 不找工的重刑 两个同时不招供会被释放 根据博弈论他们永远不能达到利益最大化也就是同时不招供。最终的那是平衡是两个人都招供。困境就是不能达到利益最大化
㈡ 经济学中“囚徒的困境”指的是什么
囚徒困境的故事讲的是，两个嫌疑犯作案后被警察抓住，分别关在不同的屋子里接受审讯。警察知道两人有罪，但缺乏足够的证据。警察告诉每个人：如果两人都抵赖，各判刑一年；如果两人都坦白，各判八年；如果两人中一个坦白而另一个抵赖，坦白的放出去，抵赖的判十年。于是，每个囚徒都面临两种选择：坦白或抵赖。然而，不管同伙选择什么，每个囚徒的最优选择是坦白：如果同伙抵赖、自己坦白的话放出去，不坦白的话判一年，坦白比不坦白好；如果同伙坦白、自己坦白的话判八年，不坦白的话判十年，坦白还是比不坦白好。结果，两个嫌疑犯都选择坦白，各判刑八年。如果两人都抵赖，各判一年，显然这个结果好。但这个帕累托改进办不到，因为它不能满足人类的理性要求。囚徒困境所反映出的深刻问题是，人类的个人理性有时能导致集体的非理性——聪明的人类会因自己的聪明而作茧自缚。
㈢ 什么是经济学中的囚徒困境
两个国家，在关税上可以有以两个选择:
提高关税，以保护自己的商品。（背叛）
与对方达成关税协定，降低关税以利各自商品流通。（合作）
当一国因某些因素不遵守关税协定，独自提高关税（背叛），另一国也会作出同样反应（亦背叛），这就引发了关税战，两国的商品失去了对方的市场，对本身经济也造成损害（共同背叛的结果）。然后二国又重新达成关税协定。（重复博弈的结果是将发现共同合作利益最大。）
㈣ 如何理解博弈论中的囚徒困境
这篇我们来聊聊博弈论中着名的 囚徒困境 ，囚徒困境是1950年美国兰德公司的梅里尔·弗勒德和梅尔文·德雷希尔拟定出相关困境的理论，后来由顾问艾伯特·塔克，以囚徒方式阐述，并命名为"囚徒困境"。
一、囚徒困境中的博弈
囚徒困境描述的是一个关于两名罪犯被警察抓住的故事，我们把这两个罪犯分别叫做A和B，假设二人都犯了盗窃车辆罪，需要各自判刑一年，由于警察还怀疑他俩存在抢劫银行的嫌疑，但缺乏足够的证据，所以警察有了如下的论述：
现在我们可以关你1年，但是如果你承认了抢劫银行，并供出你的同伙，我们将免除你的刑期，你的同伙将获得10年刑期，如果我们掌握了证据，那么就不需要你的供词，你和你的同伙将各自获得8年刑期
此时，这两位囚徒A和B，各自有两种策略： 坦白 或者 保持沉默 ，故有了如下的博弈过程：
此时的A会思考：
同样的道理，此时的B也是这样想的，无论A如何做，选择坦白对他也是最有利的。
根据上面的博弈过程，就有了如下四种情况：
根据四种情况，我们依次画图：
A和B明明都选择了对自己最优的策略，为什么却得到了最糟糕的结果？明明二人都保持沉默，只有1年的刑期，结果都坦白，导致了8年的刑期，我们假设一种情况：如果两名罪犯A和B在被抓捕之前，两人商量好都保持沉默，会导致最终结果的改变吗？答案是不会，即使两人已经商量好，但是一旦他俩被分开审讯，那么 利己的原则 就会不自然地起主导作用，因为从个人的角度来看，合作是不理性的。
二、经济中的囚徒困境
经济学中的 寡头垄断 场景和囚徒困境非常相似，假设有两家石油公司A和B，他俩共同拥有一块价值1200万的石油田，假设钻一口井需要100万，如果每个公司都选择钻一口井，那么当前总共有2口井，各占1200*1/2=600万的油田，那么双方的利润都为600-100=500万，此时，双方又产生了类似囚徒困境的博弈：
A公司此时这样想：
综上所述，A公司绝对会选择继续钻一口井，而B公司同理也会选择继续钻井，故产生了如下四种情况：
再次验证了上面的结论，A和B本来都能获得500万利润，但由于 利己原则 的作用，都走向了糟糕的结果。
比如第一个例子，正是因为囚徒困境的存在，导致嫌疑犯之间缺乏合作意愿，这样的话，警察可以使更多罪犯认罪伏法，总结为一句话：
囚徒困境对囚徒来说是一种困境，但对其他每个人来说都是一种福音
以上仅代表个人观点，如果对你有所帮助，麻烦素质三连一波，有不同观点的小伙伴，评论区留言，我会不定时查看，感谢各位观看！！！
㈤ 怎样理解囚徒困境与福利经济学第一定律的冲突
福利经济学第一定理是指经济主体的偏好被良好定义的条件下，带有再分配的价格均衡都是帕累托最优的。而作为其中的特例，任意的市场竞争均衡都是帕累托最优的。
囚徒困境两人都选择非合作，达到了纳什均衡状态。在这种纳什均衡条件下，每个人单方面地改变博弈策略都不能为自己带来更大的好处，因此双方都不会改变原有博弈策略。然而，从二人的总收益来讲，达到纳什均衡状态下的总收益显然不是最高的。囚徒困境下的纳什均衡符合了帕累托最优的情形，但显然这种帕累托最优对于整体利益来说没有达到最大化。
㈥ 经济学中的“囚徒困境”是什麽意思
囚徒困境（Prison Dilemma）是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
单次发生的囚徒困境，和多次重复的囚徒困境结果不会一样。
在重复的囚徒困境中，博弈被反复地进行。因而每个参与者都有机会去“惩罚”另一个参与者前一回合的不合作行为。这时，合作可能会作为均衡的结果出现。欺骗的动机这时可能被受到惩罚的威胁所克服，从而可能导向一个较好的、合作的结果。作为反复接近无限的数量，纳什均衡趋向于帕累托最优。
囚徒困境的主旨为，囚徒们虽然彼此合作，坚不吐实，可为全体带来最佳利益（无罪开释），但在资讯不明的情况下，因为出卖同伙可为自己带来利益（缩短刑期），也因为同伙把自己招出来可为他带来利益，因此彼此出卖虽违反最佳共同利益，反而是自己最大利益所在。但实际上，执法机构不可能设立如此情境来诱使所有囚徒招供，因为囚徒们必须考虑刑期以外之因素（出卖同伙会受到报复等），而无法完全以执法者所设立之利益（刑期）作考量。
举个例子：
1950年，由就职于兰德公司的梅里尔·弗勒德（Merrill Flood）和梅尔文·德雷希尔（Melvin Dresher）拟定出相关困境的理论，后来由顾问艾伯特·塔克（Albert Tucker）以囚徒方式阐述，并命名为“囚徒困境”。经典的囚徒困境如下：
警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯，但没有足够证据指控二人入罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯，分别和二人见面，并向双方提供以下相同的选择：
若一人认罪并作证检控对方（相关术语称“背叛”对方），而对方保持沉默，此人将即时获释，沉默者将判监10年。
若二人都保持沉默（相关术语称互相“合作”），则二人同样判监半年。
若二人都互相检举（互相“背叛”），则二人同样判监2年。
用表格概述如下：
甲沉默（合作） 甲认罪（背叛）
乙沉默（合作） 二人同服刑半年 甲即时获释；乙服刑10年
乙认罪（背叛） 甲服刑10年；乙即时获释 二人同服刑2年
㈦ 经济学中的“囚徒困境”是什麽意思
囚徒困境：两个被捕的囚徒之间的一种特殊博弈，说明为什么甚至在合作对双方都有利时，保持合作也是困难的。（曼昆《经济学原理》第五版，北京大学出版社）
㈧ 如何理解经济学中的囚徒困境与纳什均衡
囚徒困境最早是由美国普林斯顿大学数学家阿尔伯特·塔克（Albert
tucker）1950年提出来的。他当时编了一个故事向斯坦福大学的一群心理学家们解释什么是博弈论，这个故事后来成为博弈论中最着名的案例。故事内容是：两个嫌疑犯(A和B)作案后被警察抓住，隔离审讯；警方的政策是“坦白从宽，抗拒从严”，如果两人都坦白则各判8
年；如果一人坦白另一人不坦白，坦白的放出去，不坦白的判10年；如果都不坦白则因证据不足各判1年。
单次发生的囚徒困境，和多次重复的囚徒困境结果不会一样。
在重复的囚徒困境中，博弈被反复地进行。因而每个参与者都有机会去“惩罚”另一个参与者前一回合的不合作行为。这时，合作可能会作为均衡的结果出现。欺骗的动机这时可能被受到惩罚的威胁所克服，从而可能导向一个较好的、合作的结果。作为反复接近无限的数量，纳什均衡趋向于帕累托最优。
囚徒困境的主旨为，囚徒们虽然彼此合作，坚不吐实，可为全体带来最佳利益（无罪开释），但在资讯不明的情况下，因为出卖同伙可为自己带来利益（缩短刑期），也因为同伙把自己招出来可为他带来利益，因此彼此出卖虽违反最佳共同利益，反而是自己最大利益所在。但实际上，执法机构不可能设立如此情境来诱使所有囚徒招供，因为囚徒们必须考虑刑期以外之因素（出卖同伙会受到报复等），而无法完全以执法者所设立之利益（刑期）作考量。
㈨ 经济学中的“囚徒困境”是什么意思
囚徒困境中，每个人都知道自己的行为会影响到结果，所以行动都是strategic的。两个情况的setting都不同，结论当然有可能看起来矛盾。
ps 你可以试试假设第一定理里人们是strategic的，知道自己的决策会影响到均衡价格，哪怕只是微不足道的一小点，整个情况就变了（当然需要假设总人数fixed），更接近monopolistic competition的情况。
㈩ 双碳中的经济学：囚徒困境
囚徒困境（Prisoner's Dilemma）是博弈论的具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。故事大概意思是说：被捕的两个嫌疑犯由于互相猜忌对方会出卖自己而选择自我坦白，结果两个人都采取了这一并不是对自己最有利的策略（最有利的应该是抵赖）。在现实中环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
环境保护中，一条河流上下游涉及两个排污企业之间的“囚徒困境”情况，即最好的情况是两个企业一起治污，那么将有利于当地环境保护；而现实的情况往往是每一个企业都猜忌对方不会治污而导致自己承担过高的环境成本所以不采取任何行动。所以，最终的选择是两个企业都选择不治污导致环境恶化且被管理部门罚款。