基于截面数据的区域内产业集中度与出口波动关系研究
——以德州市为例

2011-10-20 08:31
关键词:德州市集中度波动

左 力 于 涛

基于截面数据的区域内产业集中度与出口波动关系研究
——以德州市为例

左 力 于 涛

借助于面板数据模型中的固定效应变截距模型以及出口历史波动率对德州市出口型企业区域内产业集中度和企业规模以及名义汇率与出口之间的关系加以验证,实证结果显示,出口波动与名义汇率变动(主要是美元相对人民币贬值)负相关,出口波动与“区域内产业集中度”正相关,表现为低集中度的产业出口波动更小,在高集中度的行业,出口波动更大。同时,在行业内部,出口规模大的企业出口波动更小,而出口规模小的企业则出口波动更大,调查结果显示这些小企业较大企业议价能力更弱,受到的汇率冲击也更大一些。

区域内产业集中度;企业规模;汇率变动;出口波动

产业集中 (Industrial Concentration)是指某一产业内规模最大的几个企业在整个产业内的份额,是产业组织研究的一个重点。产业集中可以通过绝对集中指标和相对集中指标来反映,绝对集中指标通常用位于某一产业内规模最大的几个企业的某项指标 (如市场占有率等)在整个行业中的占比来反映,从中可以看出规模最大的几个企业对整个行业的垄断程度,而相对集中指标主要以洛伦茨曲线 (Lorenz Curve)及以洛伦茨曲线为基础的吉尼系数来衡量,可以反映整个产业内所有企业的集中程度。

自 20世纪 50年代美国学者贝恩进行了开创性工作以来,产业集中度与利润率之间的关系成为产业组织理论研究的核心问题之一。在理论上,众多研究都证实,在一定的条件下,产业集中度与利润率之间存在着某种程度的相关关系 (Demsets H.(1968),Demsetz H.(1982)①Demsetz H.Barriers to entry.American Economics Review,1982(1).,Tirole J.(1989)②Tirole J.The Theory of industry rganization.Cambridge:TheM IT Press,1989.pp.244-265.,有的研究采用合谋来解释这种相关关系,认为高集中行业的较高利润是因合谋而产生的高额价格的结果,如 Bain J S.与 Tirole J.;也有的研究认为高集中度产业内企业的高利润率并不是来自于寡占企业的共谋,而是来自于企业生产效率的提高,如 Stigler G J.,理由是有效率的企业能够通过更高级的管理技术或生产技术来降低成本并获得较高的利润,相应地会占据较大的市场份额,从而导致集中度的提高,如 Demsets H.(1968)③Demsets H.Why regulate utilities?Joumal of Law and Economics,1968.,Demsetz H.④Demsetz H.Barriers to entry.American Economics Review,1982(1).,而有的研究表明,市场绩效既可能来源于企业生产效率 (Smirlock and Evanoff,1993)⑤Shepherd W G.Economics of industrial organization.Pretice-Hall Press,1979.pp.305-334.也可能来源于产业的市场结构 (Fortier and Molyneux,1994)⑥ShepherdW G.Market structure and profit,market power and Cournot a comment.Review of Industrial Organization,2000(6).,或者由效率和市场份额的共同影响,如 ShepherdW G.。许多经验研究表明,在高集中度和高进入壁垒的产业中,厂商就有可能成功地限制产出,把价格提高到正常收益以上的水平,从而利润率也比较高如MannM.(1966)与 Gale B T.(1972)①Gale B T.Market share and rate of retum.Review of Econmics and Statistics,1972,(Nov.11).;同时,企业生产效率越高,市场绩效就越高,则产业集中度也越高,如 Jones J C H,Laudadio P M.(1973)与 Demsets H.(1973)②Jones J C H,Laudadio PM.Market structure and profitability in canadian manufacturing industry:some cross section results,Canadian.Journal of Economics,1973,(6).。

我国的实证研究大多认为产业集中度和利润率之间存在一定的正相关关系,如白文扬、李雨 (1994)③白文扬、李雨:《我国工业产业集中度实证研究》,《中国工业经济研究》1994年第 11期。,殷醒民 (1996)④殷醒民:《论中国制造业的产业集中和资源配置效益》,《经济研究》1996年第 1期。,戚聿东 (1998)⑤戚聿东:《中国产业集中度与经济绩效关系的实证分析》,《管理世界》1998年第 4期。,但是它受到成本费用、市场规则、生产效率、市场竞争和进入壁垒等因素的综合影响和扰动;进一步地,有的研究认为这种关系并非完全是线性的、连续的和单调,并认为集中的趋势和绩效关系的加强会刺激规模化和集中化,这反过来有利于绩效的提高。

总的来看,国内外大部分的研究都肯定产业集中度与利润率之间存在相关关系,但对这种相关关系的程度与解释并未取得一致的结论。特别是,国内的许多研究认为:在我国,集中度与利润率之间存在正相关关系,并且两者之间存在着互相强化的趋势。然而国内现有的实证研究存在着采用两位数大行业作为产业分类口径和采用静态的计量分析方法等问题,同时对于区域内的产业集中度与企业绩效之间的关系究竟是否也存在正相关关系未加以证实;鉴于此次金融危机带给我国经济最大的影响莫过于经济结构调整 (姜作培 (2009)⑥孔令锋:《两次金融危机时期中国经济格局的比较分析与政策启示》,《当代财经》2009年第 12期。,孔令锋 (2009)⑦马凯:《在应对国际金融危机中加快推进经济结构调整》,《求是》2009年第 10期。,马凯 (2009),厉无畏 (2010)⑧厉无畏:《后危机时代的经济结构调整》,《毛泽东邓小平理论研究》2010年第 3期。),在当前国际金融危机尚未全面复苏形势下,是否可以将利润率这一衡量企业绩效的指标扩展到企业出口尚未有一致的结论。因此我们选择德州市出口企业作为进一步研究的对象,考察产业集中度与出口的关系。

一、区域内产业集中度概念的提出

(一)绝对集中指标。它是指在规模 (如销售额)尚处于前几名企业的市场占有率,或某一百分比的市场占有率之内的最大规模企业的数目来度量的指标。计算公式如下:其中 ∑ni=1Si表示前 n大厂商之市场占有率之总和,Si表示厂商的市场占有率。一般我们采用 CR4、CR8。这两个指标分别表示“最大 4家厂商集中程度”和“最大 8家厂商集中程度”。该指标介于 0与 1之间,数值越大,表示产业越接近于垄断市场;反之,数值越小,表示产业越接近于完全竞争市场。根据贝恩 (1959)对产业集中度的划分标准⑨美国学者贝恩最早根据前 4位和前 8为集中率指标,将市场结构分为高度寡占型、高度集中寡占型、中 (上)集中寡占型、中 (下)集中寡占型、低集中寡占型、原子型 6种类型。在贝恩分类的基础上,日木学者植草益根据 1963年的统计资料,将日本产业市场结构粗分为寡占型 (CR8>40)和竞争型 (CR8<40%)两类。其中,集中型又细分为极高寡占型 CR8>70%)和低集中寡占型 (40% <cR8<70%):竞争型又细分为低集中竞争性 (20% <CR8<40%)和分散竞争型 (CR8<20%)。,对市场结构进行衡量。贝恩以市场占有率为基准,提出的对制造业的集中率衡量标准如表 1-1所示:

表1 -1制造业的集中标准

(二)相对集中率指标。相对集中率 (Summary Concentration Index)这类指标可反映产业内企业相对集中度,主要以洛伦茨曲线以及以洛伦茨为基础的基尼系数为代表。洛伦茨曲线最初是研究分析收入与财富的分布,以后推广来度量产业内的相对集中率。在洛伦茨曲线基础上提出了所谓“基尼系数”①戚聿东:《中国产业集中度与经济绩效关系的实证分析》,《管理世界》1998年第 4期。,它也是一种相对集中度的指标,是均等分布线和洛伦茨曲线之间的面积,以均等分布线为斜边、以横轴为直角边构成的三角形的面积去除。其值越大,表示厂商之间的差异越大即厂商越具有市场力量。该指标的缺点是,在市场占有率相同的垄断市场上,基尼系数的值会与完全竞争市场相同,此时该指标并不能反映寡头市场的垄断力量。

绝对集中度指标的优点是概念清楚、计算容易;相对集中度指标对数据量的要求特别高,需要掌握行业中每一个企业的产量 (或者销量)数据。

(三)区域内产业集中度。由于本文研究范围是区域内产业集中度与出口的关系,区域内的企业在出口时就会产生出口风险,我们选取出口历史波动率作为出口风险指标。当前企业应对出口风险的措施一般属于事后风险控制措施,主要体现在出口合同签订后:一是在生产过程中如何通过成本控制来规避交易风险;二是在结汇过程中,如何防范和降低汇率波动带给企业的折算风险和由此带来的附加成本,汇率波动主要是由于外汇市场上外汇供求关系变化导致的,外汇供求变化的结果导致优质货币 (升值货币)和劣质货币(贬值货币)的划分,由于企业结汇绝大多数在企业所在地的当地银行进行,所以企业在结汇中采取的一些外汇风险规避措施本质是区域内企业对于优质货币的竞争。一般来说,某个行业对当地经济所做经济贡献比重越大,该行业也就越能够得到更多的政策和资金支持;同时在产业内部,由于企业实力的不同(主要体现为出口规模的不同),客观上造成了出口规模大的企业在这场区域资金竞争中处于更有利的地位,而出口规模小的企业则处于不利地位,判断有利与不利的主要标准就是规避出口波动的成本大小。

区域内企业与全行业中的强势企业相比较,所占有的地位和资源总体上并无优势可言,但是某些地方性龙头企业在区域内所属行业内,尤其是与区域内其他行业的企业比较,在获取各种资源的竞争中具有某种比较优势,因此区域内产业集中度也就有了研究的必要性,所以本文采取的是绝对集中度指标方法;另外,出于对汇率波动加剧了区域内企业对于优质货币资源的竞争的这样一种分析,本文选取绝对集中度指标来计算区域内产业集中度。同时在选取产业集中度指标时,并没有严格按照贝恩产业集中度分析法,而是提出了“区域内产业集中度”的概念,即区域内某行业的集中度;同时由于本文研究的对象——德州市,属于经济欠发达地区,相对于发达地区,企业数量相对较少,平均规模也较小,基于本文所研究问题以及所选取的数据性质,根据对该市出口企业的统计,在一个行业内,两三家企业的出口规模就占据了整个行业的绝大比重,所以本文在计算行业集中度时,是以行业内前三名的企业的出口额占全行业的出口额的比重来计算,即:

如果我们能够证实区域内产业集中度以及产业内企业规模与出口之间存在某种正相关性,那么我们就能够把化解企业出口风险得工作提前,即:把一种事后控制变为事前控制,我们采取了绝对产业集中度指标来反映。

二、数据的搜集及模型的选用

(一)数据的搜集。在实际调查中,我们选取了德州市 8个产业 172家出口企业作为调查对象,分布情况见表 2-1;调查并计算了 2006年 1月至 2008年 12月间这些行业及企业的月度出口,分布情况见表 2-2;我们使用了人民银行公布的外汇中间价 (月度末 (2006-2008)汇率表略)作为名义汇率指标,并计算汇率变动率;同时,我们在每一个行业中都选取了出口额最大 (以排名表示)的企业和出口额最小的企业,以观察企业规模与出口历史波动率的关系。

表2 -1德州市各行业典型企业排名及月度出口波动率① 参见杨胜刚、姚晓义:《外汇理论与交易原理》,北京:高等教育出版社,2008年,第 242-243页。

说明:为维护企业商业秘密,表中所列示各行业典型企业均以字母表示。

设观察次数为 n+1,S(i)为第 i个时间间隔末的汇率水平,u(i)=lnS(i)/S(i-1),其中 i=1,2,…n,因为 S(i)=S(i-1)eu(i),所以 u(i)为第 i个时间间隔后的连续复利收益,u(i)标准差 s的通常估计值为:

表2 -2德州市各行业集中度(2006-2008)

(二)模型的选用。由于本文研究的对象是德州市区域内企业的集中度、规模与出口波动的影响,研究对象的数量相对有限,数据的获得也较为容易,所以本文仅就样本自身效应为条件进行推论,故采用面板数据固定效应模型;又因为研究对象根据所处行业的不同,有可能存在模型中回归斜率系数 (奇性)相同但截距不同的情况,故又采用固定效应模型中的变截距模型,综合上述考虑,本文采用固定效应变截距模型,即:假设:

H0:回归斜率系数相同 (奇性)但截距不同,即有:β1=β2=β3=…βn,此时模型为:

yit=αi+βTXit+uit

其中:Xit=(x1it,x2it,x3it,…xki)为外生变量 ,βTit=(β1it,β2it,…βkit)为参数向量 ,K为外生变量个数 ,T是时期总数,随机扰动项 uit相互独立,且满足零均值、等方差。参数αi与βi都是个体时期恒量,并且参数都不随时间变化。

三、实证结果

(一)建立模型。根据 Eview5.1,通过建立 Pool对象的工作文件,利用建立固定效应变截距模型进行实证检验,模型如下:

CKBD=αit+β1CKBD(it-1)+β2JZDit+β3E(it-1)+uit

说明:

CKBD:出口波动率

YDCK1:月度出口滞后 1期

E:名义汇率 (人民币对美元中间价)

JZD:区域内产业集中度

(二)实证结果。实证结果如下:

DependentVariable:CKBD?Method:Pooled Least Squares Date:04/22/10 Time:13:52 Sample(adjusted):2006M02 2008M12 Included observations:35 after adjustments Cross-sections included:8 Total pool(balanced)observations:280 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C 0.855257. 2081320. 4.109184 0.0001 CKBD1? 0.484647 0.055619 8.713703 0.0000 JZD? 0.310507. 1376302. 2.256097 0.0249 E? -0.111434. 308653.5 -3.610352 0.0004 Fixed Effects(Cross)_QC——C -0.1564421._S W——C -0.1699681._WJ——C -0.1599605._JX——C 0.261551.2_FZ——C 0.5557848._HG——C 0.2818204._JJ——C -0.1557319._DZ——C -0.2216576.Effects Specification

续表

(三)实证结果分析。由上述实证检验结果看,各项指标比较理想。根据结果,得到德州市出口企业月度出口波动方程:

CKBD=0.8552527+0.484647CKBD(it-1)+0.3105070JZDit-0.1114348e(it-1)

由方程得到如下结论,该市企业出口波动与滞后 1期出口正相关,说明短期内,上一期出口情况会持续影响到下一期出口;出口波动与区域内产业集中度正相关,说明区域内产业集中度越大,则该行业出口越大;出口波动与名义汇率负相关,说明随人民币升值,出口减少。

另外,根据上文表 4所显示内容,我们可以清晰地看到在所有调查行业中,企业规模越大,则出口历史波动率越小;反之,企业规模越小,则出口历史波动率越大。这也从另一个角度佐证了我们实证的结果。

(四)政策建议。对类似德州市这样的经济相对薄弱的地区而言,企业抗风险能力较差,尤其是规模小的企业;另外区域内行业集中度也是反映企业抗风险能力的一个重要指标。随着人民币汇率制度的改革逐渐深入和加快,以及来自国际的压力日益加剧,地方政府应当积极发挥组织、引导的作用,引导企业向规模化、集中化、专业化转变,可以借鉴的措施比如说股权集中、贷款倾斜、经济一体化、由企业出资共同建立合作基金等,这些措施本质上都是通过将风险内部化,从而将风险控制在较低的水平。

[责任编辑:贾乐耀 ]

Intraregional Industrial Concentration and Export Volatility:Evidence from Dezhou City

ZUO LiYU Tao
(Economics&Management Department,Dezhou University,Dezhou 253023,P.R.China;School of Economics&Management,Shandong Normal University,Jinan 250014,P.R.China)

This study uses a panel data fixed effects model with variable coefficients and the historical export fluctuation rates to empirically test the relationship between the intraregional industrial concentration index(IICI),enterprise size,nominal exchange rate and export volatility.The results indicate that nominal exchange rate is negatively correlated with export volatility while IICI is positively associated with export volatility.Within an industry,a firm’s export/output ratio reduces export volatility because smaller firms have a s maller bargaining power compared with bigger firms and consequently are more vulnerable to exchange rate shocks.Key words:IICI;firm size;nominal exchange rate;export volatility

2010-09-11

山东省社会科学规划项目“欠发达地区企业联合规避外汇风险机制研究”(08CJGJ34)的阶段性成果。

左力,德州学院经济管理系副教授 (德州 253023);于涛,山东师范大学经济管理学院教授,博士生导师 (济南 250014)。

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