市场集中度与企业的广告决策——基于中国消费品行业的Heckman两步法分析

成德宁 陈锦云



市场集中度与企业的广告决策
——基于中国消费品行业的Heckman两步法分析

成德宁 陈锦云

广告行为是企业重要的非价格竞争手段，广告决策不能忽视企业本身所处行业的市场结构等环境因素。现有一些研究考虑了市场结构对企业广告决策的影响，但未区分长期和短期的影响。利用2005-2007年企业微观数据，基于Heckman两步法，实证分析我国消费品行业的市场集中度对企业广告决策的长期影响和短期影响关系。研究结果表明，市场结构对于企业的广告行为具有长期影响，市场集中度与企业广告决策(企业是否进行广告投入以及广告投入多少)之间存在着显著“倒U型”关系。我国目前大部分消费行业的垄断程度不高，市场集中度仍然分布于拐点的左边，这意味着随着市场集中度的提高，我国消费品行业的企业还会增大广告投放的概率以及广告投放量。

广告决策； 市场集中度； Heckman两步法； 倒U型关系

一 引 言

商业广告是以盈利为目的，企业向公众传递有关产品或劳务信息的一种传播手段。广告有利于商品生产者、经营者和消费者之间沟通信息，增加商品的销售量和企业盈利能力(Bagwell，2007)[1]。广告还使消费者对企业产品有更多了解并产生好感，建立起品牌忠诚度，从而形成产品差异，提高进入壁垒，以阻止潜在企业的进入。因此，广告也成为市场经济条件下企业竞争常用的一种长期策略(Bagwell和Ramey，1996)[2]。

改革开放以来，市场化改革的不断深化促使我国企业逐步改变“好酒不怕巷子深”的传统观念，开始重视广告投入，积极打造企业品牌商誉。越来越多的传统制造企业由低附加值的中间装配制造环节向微笑曲线两端高附加值的产品创新和品牌营销等环节延伸(王茂荣等，2011)[3]。广告战略已经成为企业战略管理的重要组成部分，企业量身定制广告战略，以提高广告宣传效果，使企业以最低的费用达到最好的营销效果。

目前，我国有关企业广告的研究主要关注企业广告运作以及广告策略方面，基于企业自身的特征，用案例来分析广告的策划和制作，解释个别企业的广告决策和运作问题(吴永新，2006)[4]。基于个别行业以及个别企业案例，从微观层面对广告投入和广告决策进行研究，可以为案例企业制定合适的广告策略提供思路，但得出的结论不具有普适性，并且这些研究忽视了企业的竞争环境。实际上，市场结构等竞争环境对于企业广告决策有很大影响，企业广告决策不能忽视企业所处行业的市场结构等环境因素。目前虽然国内部分研究考虑了市场结构对企业广告决策的影响，但是大部分研究并没有区分市场结构对广告决策的长期影响和短期影响。本文不仅将市场结构纳入企业广告决策影响因素框架中，而且区分了市场结构对企业广告决策的长期影响和短期影响，着重分析市场结构对企业广告决策的长期影响，旨在更好地揭示在不同市场结构下企业的广告行为，为企业的广告决策提供可行的建议。

二 文献综述与理论分析

广告是企业重要的非价格竞争手段(Bagwell，2007)[1]，也是企业提高无形资产的重要途径，企业在做出广告投放规模决策时需要考虑诸多因素。产业的发展状况是影响企业广告决策的一大外部因素。Brain(1976)[5]认为产业需求增长对企业广告投放具有正向促进作用，当市场增长较快时，利润的增长会快于销售量的增长，企业倾向于投入更高的广告费。企业经营状况也是影响广告决策的重要因素。 Gisser(1991)[6]指出利润率对广告投放有显著的影响。此外，企业的所有制、企业进出口的市场定位、企业资本结构等因素都会影响企业的广告投放(赵子乐和申明浩，2014)[7]。

市场结构对广告投放影响的研究由来已久。按照哈佛大学学者创立的“市场结构—市场行为—市场绩效”分析范式(简称SCP范式)，认为市场结构是决定市场行为和市场绩效的关键因素，企业的广告决策深受市场结构的影响。Dorfman和Steiner(1954)[8]的广告方程显示高密度广告投入和低价格弹性并存，说明市场势力与大量的广告并存。Else(1966)[9]的实证研究指出市场集中度与广告强度有着显著的相关性，市场集中度会促进广告投入。Fallahi(2011)[10]利用伊朗1999-2005年的四位码产业数据，采用SCP的方法探究三者之间的联系，也发现市场集中度对广告具有正向促进作用。

但是，更多的研究认为市场集中度与广告之间未必是简单线性关系。早期Kaldor(1948)[11]研究得到的市场集中度与广告密度之间呈线性关系的结论，无论从理论还是从现实角度来看，都显得不合理。其认为由于厂商之间存在共谋行为，市场集中度较大时，厂商更愿意共谋，减少广告支出，增加企业利润，因此市场集中度与广告存在二次非线性关系，并且存在寡占点。Bagwell和Lee(2010)[12]的研究证实了共谋的厂商会一同约定不进行广告，来增加企业利润。而Nelson(2013)[13]建立理论模型，分析得出结论，即使不存在共谋行为，市场集中度与广告密度之间仍是非线性的关系。

国内学者的研究主要集中在企业广告策略本身，少数学者从市场结构视角来研究企业的广告策略。林虎(2005)[14]利用我国7个传统产业进行实证分析，发现市场集中度与广告之间存在着倒U型关系。于明超(2015)[15]根据SCP方法利用微观企业数据对广告、市场集中度与盈利能力三者之间的关系进行了实证分析，发现产业越集中，广告的密度越大，市场集中度与广告密度没有呈现显著的反向关系。总体上来看，目前，国内研究市场结构和广告之间关系的文献较少。

本文试图探讨不同市场结构下我国消费品企业如何进行广告决策。与以往的研究相比，本研究的贡献主要体现在以下两个方面：第一，国内以往的研究把企业广告决策看作是随机的短期行为，因此在选择样本时，仅仅选用有广告投放的企业数据进行分析，也没有区分市场结构对企业广告行为是长期影响还是短期影响。实际上，由于广告费是沉没成本(Thomas，1996)[16]，具有一定的滞后性以及累计效应(田野，2014)[17]，广告改变消费者偏好以及打造品牌知名度都需要一段时间。因此，企业的广告决策不是随机的短期行为，而是一个长期策略行为，本文的重点之一在于探究市场集中度对于广告决策的长期影响。第二，市场集中度与广告密度的关系在消费品和生产品行业有着较大的区别。例如Lee(2002)[18]对韩国消费品行业的实证分析表明，市场集中度与广告密度之间存在非线性关系，但是生产品行业的非线性关系不成立。

已有研究表明，市场结构对广告决策具有长期影响，并且由于企业存在共谋行为，当市场足够集中时，企业会减少广告投入来提高利润。因此，本文基于市场集中度对广告存在长期非线性影响的假设，实证研究我国消费品行业市场结构和广告的关系，以更深入地了解我国消费品行业中企业广告策略受市场结构影响的情况。

三 计量模型设定与数据说明

(一)研究方法——Heckman两步法

假设企业的广告决策是一个长期的策略行为，企业对广告的决策分为两步：首先，决定是否采取广告策略来推广产品；其次，决定投放多少广告来推广产品。因此，本文研究的问题有两个：一是分析市场结构对企业广告投入可能性的影响；二是市场结构对企业广告支出强度的影响。

估计企业广告投入的可能性和企业潜在广告支出，需要考虑样本选择问题。本文利用Heckman(1979)[19]两阶段法分析市场集中度对企业广告行为的影响：第一阶段分析市场集中度是否影响企业投入广告的选择决策，也即是分析对广告投入概率的影响；第二阶段企业决定进行广告之后，观测市场集中度对广告投放量的影响，即对广告密度的影响。即估计市场集中度对广告投入选择以及广告密度的影响系数。

第一阶段，采用二值Probit模型分析企业是否实施广告投入的选择问题。

Y1i,t=β1iX1i,t+a+ε1i

(1)

式(1)中，Y1i是由可观测的变量X1i和不可观测的变量a共同决定的。如果企业选择了实施广告投入，则Y1i=1；企业不选择进行广告，则Y1i=0。其中，X1i为第i个样本个体的特征变量，ε1i是误差项。

(2)

式(2)中，φ(X1iβ1i)和φ(X1iβ1i)分别表示以X1i为变量的标准正态分布的密度函数和累计密度函数，X1i是第一阶段模型中的解释变量。

Heckman两步法与普通最小二乘法的不同之处在于，在第二阶段回归中加入逆米尔斯比率λi，可以克服样本的选择性偏差，同时λ的回归系数的显著性是检验选用Heckman两步法合理性的指标。

第二阶段，利用实施广告投入的企业样本，即Yi1=1的观测数据，加入逆米尔斯比率，做如下OLS回归：

Y2i=β2iX2i+α2iλi+μ2i

(3)

式(3)中，Y2i是第二阶段回归模型的被解释变量，即企业广告投入程度。第二阶段的解释变量X2i是第i个样本的特征变量，这里的变量X2i都包含在X1i中，即广告投入量方程中的解释变量是广告投入选择方程中解释变量的完全子集，X1i中存在一部分变量影响选择行为，而对第二阶段的被解释变量没有直接影响。λi是由式(2)计算得到的第i个样本的逆米尔斯比率，μ2i是误差项。

若式(3)中λi的系数是显著的，则证明企业对广告的两步决策假设成立，存在样本选择性偏差时，采用Heckman两步法分析方法是合适的。

(二)模型构建与变量选择

第一阶段，针对企业是否实施广告投入的选择问题，利用所有观测数据，对是否发生广告费用支出采用二值Probit模型来分析。

(4)

第二阶段，利用选择样本，即ASSELi,t=1的观测数据，分析企业广告投入程度，OLS回归估计方程如式(5)：

(5)

因变量：ASSELi，t表示第i个样本选择是否进行广告的概率，据此可以考察广告投入选择行为的影响因素。若企业选择了投入广告，则ASSELi，t=1，否则ASSELi，t=0；ASi，t表示i个样本广告投入量，本文用广告密度来衡量，即广告费用除以企业的销售额。

自变量：市场集中度。采用CR4来衡量，本文在市场集中度对于广告投入选择存在二次非线性影响的基础上进行实证分析。

控制变量：产业的市场需求增长率(GRO)。Brain(1976)[5]研究认为，当市场增长较快时，利润的增长会快于销售量的增长，企业倾向于投入更高的广告费，因此市场增长会影响企业广告的投放决策以及广告的投放量。

利润率(PROFIT)。Gisser(1991)[6]、于明超(2015)[15]等均指出利润率对广告投放有显著的影响。

产品出口比重(EX)。企业出口产品面向的终端市场是国外，受信息传递渠道及消费者对象的影响，产品出口比重对广告投放将有所影响。

市场进入壁垒(MES)。采用最小有效规模来衡量。Bagwell和Ramey(1996)[2]指出在位企业利用广告作为策略性手段阻止潜在企业进入市场，由此可知，市场壁垒的高低对企业的广告决策有一定的影响，本文基于二次非线性影响的假设基础上进行分析。Comanor和Wilson(1967)[20]定义了一个比率度量最小有效规模，等于生产出整个市场总产量一半的几家最大公司的平均规模除以生产全部产出的所有企业的平均规模，计算时采用销售额来代表企业规模。

新产品比重(NEWP)。广告具有信息性的特点，有利于新产品融入市场，企业一旦产出新产品，将影响其广告决策。但是广告是企业长期的策略行为，新产品比重对广告投放量大小的影响程度不大，因此NEWP仅影响广告的决策方程，不影响广告投放量方程。

表1 广告投入选择及程度实证分析变量说明

(三)数据来源及处理

本文实证分析的原始数据来自《中国工业企业数据库》2005-2007年制造业企业微观数据，参照Brian(1976)[5]的分类方式以及结合《国民经济行业代码表》(2002)筛选出消费品行业。同时，剔除如下类型行业：(1)归并为“其他”的未分类行业，这类行业的企业产品差异较大，不符合经济学对产品市场的定义；(2)企业数目少于10家的行业，这类行业中多为少量高度垄断的大型国有企业；(3)变量数据存在缺失或明显异常的行业。筛选后总共得到133个行业共三年的平衡面板数据，最后根据样本数据中每个企业有唯一的法人代码标识，将每年的重复数据抽取出来，并剔除营业状态处于“停业”、“筹建”和“撤销”的企业以及数据不完全的企业，得到企业平衡面板数据，涉及企业54235家。最终的样本量为162705个(54235×3)。

表2显示，2005-2007年的广告投入数据共162705个观测值，其中有广告投入的共有33876个，占20.8%。可见，我国企业已树立起营销观，重视广告策略的选择，1/5的企业会选择广告作为非价格竞争手段。2005-2007年投放广告的企业分别占比21.4%、20.6%、20.8%，比重变化不大。

表2 广告投入选择频率统计

表3 主要变量的描述性统计

由表3可知，广告密度的标准误是均值的8倍，广告密度的最大值达到1.425，即广告费用达到销售额的1.5倍左右，可见不同行业的不同企业对广告投入量的选择存在很大的差异。市场集中度平均值为0.158，说明我国消费品行业市场集中度较低。根据Bain(1959)[21]对市场结构垄断和竞争类型的划分标准(如表4)，我国消费品行业中的企业有60.9%左右处于竞争型市场，11.3%的企业处于低集中寡占型市场，16.5%的企业处于中下集中寡占型市场，其余少数企业处于寡占度较高的市场。

表4 贝恩对产业垄断和竞争类型划分

四 实证结果分析

(一)模型估计结果

表5为运用OLS模型和Heckman两步法回归的结果。模型1采用式(5)对面板数据进行OLS回归分析，根据Hausman检验，固定效应模型优于随机效应模型，表5中显示的是固定效应回归结果。模型2采用Heckman两步法进行回归，即考虑可能存在样本选择问题。比较模型1和模型2，模型2中各个变量的回归系数显著程度明显高于模型1，并且模型2中逆米尔斯比率在5%的置信水平下显著，通过了显著性检验，说明样本中的确存在选择偏差，利用Heckman两步法进行分析更为合适。

表5 OLS模型和Heckman两步法回归结果

(续上表)

解释变量模型1(OLS)AS模型2(Heckman两步法)选择方程(ASSEL)投入方程(AS)NEWP0963∗∗∗(4518)常数项(10-3)0959-1117000∗∗∗15500∗∗∗(147)(-7479)(713)逆米尔斯系数-0003∗∗(-250)样本量16270516270533876

注：括号内是t检验值；*，**，*** 分别表示p<0.10， p<0.05， p<0.01。

1.广告投入选择回归结果分析

根据表5回归结果，市场集中度及其平方项对广告投入选择的影响在1%水平上显著，说明存在倒U型关系。当市场集中度较小时，市场垄断程度低，竞争激烈，企业很少选择投入广告，因为企业认为此时投入广告对市场的需求影响很小，对企业自身利润的提升不大；当市场集中度较大时，垄断程度高，市场缺乏竞争，企业选择投入广告概率低。广告投入选择的寡占点是CR4接近于0.61时，在该点市场集中度对于广告选择的影响最大，即当市场竞争程度是中上寡占型时，市场集中度对于广告的影响程度最大。当CR4<0.61时，市场集中度对广告投入选择具有正向效应，企业投入广告的概率随着市场集中度的增大而提高；当CR4>0.61时，市场集中度对广告投入的选择具有负向影响，企业投入广告的概率随着市场集中度的增大而降低。

市场需求的增长和企业自身的盈利能力对于广告投放的选择具有正向促进作用，市场需求增长越快，企业盈利能力越强，利润率越高，企业投入广告的可能性越大，这一实证结果与之前的分析一致。产品出口对企业广告投放的影响系数为-0.315，可见出口导向型企业一般不选择投放广告。进入壁垒对广告投入选择的影响是显著的，这一实证结果与Bagwell和Ramey(1996)[2]提出企业选择广告作为策略性手段的理论相一致，并且二者的影响存在倒U型关系，在进入壁垒较低和进入较高时，企业选择进行广告的概率较低。此外，企业新产品比重越高，企业选择投放广告来推广产品的可能性较大。

2.广告投入强度回归结果分析

从表5模型2投入方程回归结果来看，市场集中度与广告投入强度存在显著的倒U型关系，为二次非线性的研究结果提供了进一步的论据。市场集中度对广告投入强度影响的寡占点为CR4=0.52，当CR4<0.52时，广告密度随着市场集中度的增大而增大；CR4>0.52时，广告密度随着市场集中度的增大而减小；当CR4=0.52，市场集中度对广告投放密度的影响程度最大。相比于市场集中度对广告投放选择的影响，市场集中度对广告投入强度影响的拐点出现得更早些，在市场竞争程度接近中上集中寡占型时，企业随着垄断程度的进一步加深便开始减少广告投放量。产品出口比重对广告密度的影响显著为负，即企业出口产品越多，那么广告密度则越低。进入壁垒一次项对广告密度有显著影响，二次项影响不显著，目前消费品行业进入壁垒对广告密度的影响拐点还未出现。就当前的市场结构而言，随着进入壁垒的提高，企业的广告密度会增加。

(二)分地区样本比较分析

从东、中、西三个地区广告投入比例来看，三个地区存在一定的差异，东部19.9%和中部20.9%与全国20.8%相接近，西部32%则大于全国范围的投入比例。Heckman两步法分析结果表明，市场集中度对企业广告行为的影响具有地域差异性。东、中部地区的逆米尔斯系数是显著的，说明存在样本选择问题。东部地区消费品行业公司占全国消费品行业公司总量的79%左右，样本量较大，回归结果与全国数据的回归结果较为一致，市场集中度对企业广告的投入选择和广告投放量都存在倒U型影响，但不论是选择方程还是投入方程，拐点都比全国范围的拐点后。再者，东部地区市场集中度均值为0.155，小于全国均值，可见东部地区市场竞争较为激烈，企业更加重视非价格竞争策略的应用。中部地区市场集中度对广告投入选择的倒U型影响显著，并且影响系数大，对广告投入量的影响则不是很显著。西部地区逆米尔斯系数不显著，且选择方程的回归结果显著，而投入方程的回归结果不显著，这可能是因为西部地区样本量较小，回归结果不理想。

表6 东、中、西部区域市场集中度对企业广告投放影响的Heckman两步法分析结果

五 结论与讨论

本文从中国工业企业数据库中提取了消费品行业162705个观测样本数据，利用Heckman两步法，对企业广告投入选择和投入强度两个方面进行分析，得出以下结论：

第一，市场集中度对广告行为的影响是长期的，企业在进行广告决策时，需要把所在行业的市场结构作为重要因素考虑，并且实证分析中的确存在样本选择偏差，采用Heckman两步法分析更合适。

第二，市场集中度对广告投入选择和投入程度的影响都存在倒U型关系，市场集中度对广告投入选择影响的拐点晚于对广告投入程度影响的拐点，前者拐点在CR4=0.61，后者拐点在CR4=0.52。可见，企业在市场垄断程度较大时才会放弃广告这一非价格竞争手段；但当企业选择进行广告，且市场集中度高于0.52时，企业会减少广告投放量。目前，我国大部分消费行业的寡占程度不高，分布于拐点的左边，也就是说，随着市场集中度的提高，大部分消费品行业企业将增大广告投放的概率以及广告投放量。

第三，进入壁垒对广告投放选择及投放程度都具有显著的非线性影响，企业会选择广告作为策略性手段来阻止潜在厂商进入市场。

第四，出口型企业不重视广告的投放，企业产品的出口比重越大，其投放广告的可能性越低。主要是由于出口型企业的终端销售市场不在国内，其较少在国内投放广告。

第五，我国东、中、西部三个地区企业的广告投放行为存在着差异性，东部地区市场集中度与广告投入选择和投入程度都存在倒U型关系，东部地区市场竞争程度高于中西部地区，企业更加重视广告战略的实施。

本文的实证分析考虑了国内研究忽略的样本选择性偏差问题，研究结果表明市场集中度对企业广告决策具有长期影响，不仅仅是短期的随机影响，并且对企业的广告投入选择和广告投入密度都有倒U型影响，即市场结构是企业广告长期战略的一个重要考量因素。

企业处于竞争环境下，要使自身的广告战略实现品牌营销最大化效益，需要充分考虑目前的市场结构现状，以及预测未来市场结构的变化趋势，结合本文得出的倒U型结论，适时调整广告战略，合理配置有限广告资金以获取最大的经济效益。另外，对于市场潜在进入者，在做出进入市场决策时应充分考虑在位企业可能将广告作为一种策略手段阻止潜在厂商进入的行为，以便选择适宜的时点以及合适的策略进入市场。

[1] Bagwell, K..TheEconomicAnalysisofAdvertising[M]. Handbook of Industrial Organization, 2007, Volume 3.

[2] Bagwell, K., Ramey, G.. Capacity, Entry and Forward Induction[J].RandJournalofEconomics, 1996, 27(4): 660-680.

[3] 王茂荣. 打造更动人“微笑曲线”助推服装产业转型升级[J]. 中国高新技术企业, 2011, (7): 133-135.

[4] 吴永新. 我国企业广告运作决策研究[D]. 广州: 暨南大学, 2006.

[5] Brian C. Brush. The Influence of Market Structure on Industry Advertising Intensity[J].TheJournalofIndustrialEconomics, 1976, 25(1): 55-67.

[6] Gisser, M.. Advertising, Concentration and Profitability in Manufacturing[J].EconomicInquiry, 1991, 29(1): 148-165.

[7] 赵子乐, 申明浩. 企业广告决策: 理性计算、 经验主义还是文化导向?——基于族群视角的计量分析[J]. 外国经济与管理, 2014, (6): 3-14.

[8] Dorfman Robert, Peter O. Steiner. Optimal Advertising and Optimal Quality[J].AmericanEconomicReview, 1954, 44(5): 826-36.

[9] Else, P. K.. The Incidence of Advertising in Manufacturing Industries[J].OxfordEconomicPapers, 1966, 18(1): 88-110.

[10] Fallahi Firouz, Feshari Majid, Mamipour Siab. Advertising, Concentration and Profitability in Iran Industries： Seemingly Unrelated Regression Approach[J].IranianEconomicResearch, 2011, 15(45): 49-75.

[11] Nicholas Kaldor, Rodney Silverman.AStatisticalAnalysisofAdvertisingExpenditureandoftheRevenueofthePress[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1948.

[12] Bagwell, K., Lee, G.. Advertising Collusion in Retail Markets[J].BEJournalofEconomicAnalysisandPolicy, 2010, 10(1): 53.

[13] Nelson Sá. Market Concentration and Persuasive Advertising: A Theoretical Approach[J].JournalofEconomics, 2015, 114(2): 127-151.

[14] 林虎. 广告强度与市场结构关系的实证研究[D]. 南京: 东南大学, 2005.

[15] 于明超, 黄琴. 广告、 产业集中度与盈利能力: 基于中国制造业数据的实证分析[J]. 产经评论, 2015, 6(4): 57-68.

[16] Louis A. Thomas. Advertising Sunk Cost and Credible Spatial Preemption[J].StrategicManagementJournal, 1996, 17(6): 481-498.

[17] 田野. 广告壁垒的结构性效应研究[J]. 商业研究, 2014, (3): 35-39, 85.

[18] Lee, C. Y.. Advertising, Its Determinants and Market Structure[J].ReviewofIndustrialOrganization, 2002, 21(1): 89-101.

[19] Heckman, J.. Sample Selection Bias as a Specification Error[J].Econometrica, 1979, 47(1): 153-61.

[20] Comanor, W. S., Wilson, T, S.. Advertising, Market Structure and Performance[J].ReviewsofEconomicsandStatistics, 1967, 49(4): 423-440.

[21] 斯蒂芬·马丁. 高级产业经济学(中译本)[M]. 上海: 上海财经大学出版社, 第二版, 2002.

[责任编辑：郑筱婷]

[DOI]10.14007/j.cnki.cjpl.2016.05.008

[引用方式]成德宁, 陈锦云. 市场集中度与企业的广告决策——基于中国消费品行业的Heckman两步法分析[J]. 产经评论, 2016, 7(5): 90-99.

Concentration and Advertising Decisions:Heckman Two-stage Analysis of Chinese Consumer Goods Industry

CHENG De-ning CHEN Jin-yun

Using the panel data of manufacture enterprises during the period of 2005-2007, this paper empirically analyzed the relationship between industry concentration and enterprises’ advertising behavior based on Heckman’s two-stage method. The result of research indicates that market structure has a long-term impact on advertising behavior. A significant inverted-U relationship existed between market concentration rate and advertising decision (Whether advertising and how much advertising) . The monopoly degree of most consumer goods industries in China is low and their market concentration rates are still located in the left of turning point, it implies that with the increasing of market concentration rate, the enterprises of Chinese consumer goods industry may increase the probability of advertising and add their advertising amount.

advertising decision； concentration； heckman two-stage analysis； inverted-U relationship

2016-05-20

成德宁，经济学博士，武汉大学经济与管理学院教授,主要研究方向为产业经济学、城镇化与经济发展、技术创新与发展;陈锦云，武汉大学经济与管理学院硕士研究生，主要研究方向为产业经济学。

F062.9

A

1674-8298(2016)05-0090-10