为什么弹性的绝对值和边际替代率呢？
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我认为讨论原始数字和绝对值具有教学上的优势，并且我认为两者的优势可以解释为什么它们都出现（有时甚至出现在同一文本中）。
每个弹性数给出两位信息。首先，相对于1的绝对值，其次是符号。现在，很明显，如果您具有负弹性，则可以将其与-1进行比较。然而，当使用诸如“大于-1”或“小于-1”之类的短语来讨论良好的（非）弹性时，教导变得有些困难，因为如果弹性为负，则“大于-1”实际上是无弹性的。如果“大于”实际上表示顶部大于底部，而“小于”则相反，如果能够讨论百分比变化的比率，则更加直观。
当然，在弹性的迹象中还捆绑了许多信息。我们从自身价格弹性中获得需求定律，从交叉价格弹性中获得恭维/替代品，等等。因此，仍然要确保学生了解标牌的重要性非常重要。
在教学时，我会尝试明确讨论这两个部分，但要明确指出，弹性本身包括适当的符号。我认为大多数书籍都试图以一种或另一种方式捕获这两部分信息。在任何情况下，弹性的正式定义都应包括符号，但如果只是在谈论商品的弹性，则可以报告绝对值（请注意，它是弹性的绝对值，而不是弹性本身）。
至于MRS，通常我们报告的不是绝对值本身，而是dy / dx的负数。这是相当标准的，因为它具有直观的解释，即消费者愿意为这么多的y单位放弃那么多的x单位。由于无差异曲线通常是凸的，因此该导数为负，因此如果我们不加以否定，则会在某种程度上改变解释（和直觉）。
与MRS相关，这是关于负斜率的更普遍的问题。我承认在这件事上（要摆姿势和思考）多年来一直感到困惑，直到我在脑海中构筑了以下心理形象，以防别人对别人有用：
诀窍是将负号和正号并排放置在顶部，并想象直线跟随箭头旋转。
所以当我们处理负斜率时
“ 更平坦的斜率 ” = 高代数值，下中值绝对项（接近零），
“ 更陡的斜率 ” = 降低代数值，较高的中值绝对项。