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我国分行业国有企业市场份额与市场垄断程度测算

2019-08-30张东祥陈钢郭晓娴

财经界·上旬刊 2019年8期
关键词:分行业希曼市场份额

张东祥 陈钢 郭晓娴

摘要:国有企业改革与发展始终是我国产业经济研究的重要课题。本文使用中国规模以上的工业企业调查数据,逐年计算每个行业的赫芬达尔一赫尔希曼指数和国有企业市场份额,以衡量产业聚集程度和市场垄断程度。本文的研究对于深入理解我国产业结构调整具有重要的意义,同时也是对于我国产业经济学现有研究的一个补充。

关键词:国有企业改革  赫芬达尔——赫尔希曼指数  市场份额  产业聚集程度  市场垄断程度

一、引言

自改革开放以来,不同地区之间的产业分布发生了巨大的变化。伴随着中国经济中市场力量的日益增强,产业的区域分布更多地由市场力量决定,而经历了多年来的经济改革和发展,中国国有企业的市场份额也在发生着改变,不同行业的市场垄断程度也产生了结构性的变化。

进入21世纪之后,围绕中国地区间产业发展和区域经济发展模式的讨论,已经成为产业经济学的研究重点,而中国产业分布的历史特征就是集聚,集聚在我国经济发展初期也起到了不可替代的作用,但是在现阶段的区域经济协调发展中遇到了阻碍和挑战。需要指出,产业政策的核心任务应当是促进地区间和产业间的均衡发展,而不仅仅是一味地追求经济效率的提高。如果说产业的集聚会增加地区间经济发展的差异,拉大地区间的不平衡增长,造成产业间的畸形发展,那么即使集聚是有效率的,最优的政策仍然可能是阻碍集聚。因此,有必要结合国有企业改革的进程,以市场垄断程度为视角分析中国产业结构的动态特征。特别是,经济发展的不同阶段,不同行业中国企业承担的角色是否发生改变?不同行业的产业聚集程度和市场垄断程度是否发生了结构性变化?这些问题的研究对于深入理解我国产业结构调整具有重要的意义,同时也是对于我国产业经济学现有研究的一个补充。

回顾相关的国内外研究,我国产业结构的研究重点主要是三方面:第一,围绕中国上游产业的自然垄断格局与下游产业形成的竞争环境所构成的上下游垂直结构(比如,Li,Liu和Wang, 2015;Yang等,2015;Duan等,2018);第二,将全球价值链的分析框架引入产业结构研究,代表性研究比如,Wang,Powers和Wei(2009),Koopman 等(2010),Kwon和Ryon(2015),Zhou,Chen和Chen(2019)等;第三,价值链中产业位置的测算和测算指标的提出,即不同产业在价值链上的位置指标,测算每个产业在这个产业链条所处的具体位置,是偏上游、偏中游或者偏下游,它反映了某行业距离最终消费者的距离,数值越大,距离消费者越远,越处于上游位置,代表性研究比如,Fally(2011),Antra?s等(2012),倪红福、龚六堂和夏杰长(2016),Miller和Temurshoev(2017),Antra?s和Chor(2018)。事实上,产业上游指标与赫芬达尔——赫尔希曼指数(Herfindahl-Hirschman index,HHI指数,反映产业集中度)、显示性比较优势指数(Revealed Comparative Advantage Index,RCA指数,反映比较优势)一样,同为一种测算指标。近年来,中国劳动力集聚也得到了学者们的关注,陈刚(2016),劉瑞明,亢延锟和黄维乔(2017)和李国正等(2018)在陆铭(2011)的研究基础上,更为全面的梳理和总结了劳动力流动与集聚的相关理论。除此之外,产业间关联的研究中,产业关联效应可以分为前向关联效应和后向关联效应,可以利用投入产出模型计算影响力系数和感应度系数。其中,感应度系数反映的是产业的前向联系程度,即当国民经济各个部门均增加一个单位最终使用时,某一部门由此而受到的需求感应程度,也就是需要该部门为其他部门的生产而提供的产出量(中国投入产出学会课题组等,2006)。在(中国投入产出学会课题组等,2006)的研究后,感应度系数广泛应用于投入产出法的研究中,比如ICT部门代表的单个部门的研究(陈子凤等,2016),第三产业代表的单个产业的研究(洪思扬等,2016),区域整体产业结构的研究(齐亚伟和陈洪章,2017)。与感应度系数相对应的是影响力系数(比如,王智琦等,2015;姜照华等,2016;李杨超和祝合良,2016;),影响力系数反映的则是产业的后向联系程度,反映当国民经济某一个产业部门增加一个单位最终使用时,对其他产业部门产生的推动作用和影响程度。

二、实证分析

(一)数据

中国规模以上工业企业调查数据(Survey of Chinese Industrial Enterprises above designated Size)由国家统计局工交司调查和创建,是一套非平衡面板数据,数据中涵盖了年主营业务收入500万元及以上的工业法人企业,以及1996-2007年共12次调查,样本总量超过200万,每次调查内容涵盖法人单位基本情况,包括企业登记注册类型、行业、开工时间、企业规模、从业人数等;工业企业财务状况,包括资本金、年末资产负债、损益及分配、工资、福利费、增值税以及现金流量;工业企业生产销售总值等数据。本文使用1998-2007年的中国规模以上工业企业调查数据。

图1 1998-2007 年分行业国有企业市场份额

备注:中国规模以上工业企业调查数据2004 年没有工业增加值数据,因此采用线性插值计算。数据处理中Drop 1% on bothends,按照登记注册类型将样本分为国有企业和非国有企业。

图2(a)国企市场份额与98 年国企市场份额

图2(b)国企市场份额均值与98 年国企HHI 指数均值

备注:Mkt_ratio 表示1998 年分行业国有企业市场份额与2007年分行业国有企业市场份额的比值,均采用工业增加值计算,其中,Mkt_2007 表示2007 年分行业国有企业市场份额,Mkt_1998 表示1998 年分行业国有企业市场份额。分行业HHI 指数和国有企业市场份额均用工业增加值计算。

(二)赫芬达尔——赫尔希曼指数(Herfindahl-Hirschman index)

赫芬达尔——赫尔希曼指数(Herfindahl-Hirschman index,HHI指数),由Herfindahl(1955)最早提出。是一种测量产业集中度的综合指数,指某特定行业市场上所有企业的市场份额的平方和。计算公式为:

其中,x代表一个行业总的规模,它可以是行业的产值、产量、销售额、销售量、职工人数等,xi代表行业内单个企业的产值、产量、销售额、销售量、职工人数等。N代表行业内的企业数。由于企业数据的可获得性,通常在计算HHI指数时,采用地区比重代替式中的企业比重。

HHI指数是一个绝对指标,取值范围在0到1之间。数值越大表明行业的地区集聚程度越高,反之则越低。当行业完全集中在一个地区时,其值为1;当该行业均匀分散时,其值为1/n。

使用HHI指标测算产业集聚程度的优势在于它考虑了所有地区或行业的企业规模信息,相对于行业集中度指标能够较好地测量产业的集聚程度。由于该指标的计算采用平方和的形式,因此HHI对规模最大的前几个企业赋予了比较大的权重,而对于小企业赋予了较小的权重。因此HHI能夠真实地反映市场中企业之间规模的差距大小。但是,HHI指标没有考虑其它产业的空间分布,也没有考虑不同地理单元的面积差异。

(三)实证结果

使用工业增加值逐年计算每个行业国有企业市场份额,主要行业的结果如图1所示。图2(a)和图2(b)分别绘制分行业国有企业市场份额与1998年国有企业市场份额散点图和分行业国有企业市场份额均值与1998年国有企业HHI指数均值散点图。

三、结束语

相当一段时间来,我国产业经济的不平衡发展引起了国内外学术界的高度关注,但是相关研究更多集中于产业集聚的讨论,而GDP增长率数字背后可能掩盖了产业间发展的异质性和市场垄断程度的差异性。为了衡量不同产业的聚集程度和市场垄断程度,本文使用中国规模以上工业企业调查数据,逐年计算每个行业的赫芬达尔—赫尔希曼指数和国有企业市场份额,试图更为准确的剖析我国产业结构调整的变化过程,探究我国产业结构随经济发展呈现出的阶段性特征。本文的研究发现都将使我们更好地认识产业布局的动力、趋势经济影响,更好地实现产业间的平衡发展,提高经济发展的效率。

参考文献

[1]Yang, C., Dietzenbacher, E., Pei, J., Chen, X., Zhu, K., & Tang, Z. (2015). Processing trade biases the measurement of vertical specialization in China. Economic Systems Research, 27(1), 60-76.

[2]Duan, Y., Dietzenbacher, E., Jiang, X., Chen, X., & Yang, C. (2018). Why has Chinas vertical specialization declined?. Economic Systems Research, 30(2), 178-200.

[3]Wang, Z., Powers, W., & Wei, S. J. (2009). Value chains in East Asian production networks: An international input-output model based analysis.

[4]Kwon, T., & Ryou, J. W. (2015). Global Value Chains of East Asia: Trade in Value Added and Vertical Specialization. Asian Economic Journal, 29(2), 121-143.

[5]Zhou, Y., Chen, S., & Chen, M. (2019). Global Value Chain, Regional Trade Networks and Sino-EU FTA. Structural Change and Economic Dynamics.

[6]Koopman, R., Powers, W., Wang, Z., & Wei, S. J. (2010). Give credit where credit is due: Tracing value added in global production chains (No. w16426). National Bureau of Economic Research Working Paper.

[7]Fally, T. (2011). On the Fragmentation of Production in the US. University of Colorado-Boulder.

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