战略群组视角下产业政策对行业结构的影响——以中国房地产业限购限贷等政策为例，本文主要内容关键词为：产业政策论文,为例论文,房地产业论文,群组论文,中国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F271 文献标志码：A 文章编号：1002-980X(2015)08-0035-11 1 研究背景 产业政策(industry policy)是一国中央或地方政府制定的，为实现一定的经济和社会目标而对产业的形成和发展进行主动干预的各种政策的总和，其功能主要是弥补市场缺陷、有效配置资源和熨平经济周期等[1]。在世界范围内，产业政策都发挥着引导行业发展等重要作用。在行业方面，以房地产行业为例，美国制定城市发展规划、建立批准制度、实施一系列住房优惠政策和制定法律来干预房地产的发展[2]。针对日本房地产泡沫制定的金融政策、日本政府运用金融政策调节房地产市场的经验、金融政策对日本房地产市场的具体影响成为学术研究重点[3]。国内学者崔光灿认为，中国房地产市场具有区域发展不平衡的特征，产业政策的波动会导致房地产市场的波动，因此制定房地产政策时要重视全局和地区差异，同时使之具有稳定性和连续性[4]。产业政策对企业的生存和发展也有重要影响，如产业政策会作用于企业的合作创新绩效[5]、企业集群[6]和技术创新[7]等。 关于产业政策对行业结构的影响(如对企业间竞争和合作关系等的影响等)，学者们尚未明确回答。鉴于此，非常有必要从这一视角进一步分析产业政策的作用。而战略群组(strategic group)作为介于行业与单个企业之间的概念，为分析这一问题提供了一个有效的研究视角。本文从战略群组的视角分析产业政策对行业结构的影响。具体而言：以中国的房地产业为研究对象，分析2010-2011年期间中国房地产业的产业政策(如限购限贷政策、最低资本金比率、拿地首付款比率等)对该行业的战略群组数目、战略群组规模、战略距离、战略群组的匹配率、移动率和稳定率等行业结构因素的影响。 2 理论基础和研究假设 2.1 企业战略群组 战略群组概念最早由Hunt[8]正式提出，用于描述行业内在成本结构、垂直一体化程度、产品多元化程度、正式组织、控制系统、管理者的奖励制度以及对未来可能的产出预计等方面都高度相似的一组企业[8]。Porter认为，战略群组是行业中在关键战略维度上采用相同或相似战略的一组企业，是以移动壁垒为边界的一种行业结构要素[9-10]。Thomas和Venkatraman给出了战略群组的统一判断标准，提出了战略群组的特征：①群组成员的战略相似；②群组成员相似；③群组成员对外部机会和威胁的反应相似[11]。产业组织理论(industrial organization，IO)和资源基础观(resource-based view，RBV)是划分战略群组的理论基础，目前存在基于市场和基于资源的两种战略群组划分方法[11]。移动壁垒(mobility barrier)和行业内竞争(intra-industry competition)是支持战略群组存在的两大理论支柱。正是因为移动壁垒存在，所以战略群组才能长期稳定存在。 2.2 假设提出 行业中战略群组虽然具有相对稳定性，但是并不是一成不变的[12-14]，产业政策作为移动壁垒的来源之一，其变动会引起行业结构——企业战略群组发生变化。外部环境的变化会导致战略群组数目、群组规模、战略距离等群组结构变量发生变化，尤其是在成熟度较低或处于动荡时期的行业，战略群组的波动更大。对于行业和企业而言，产业政策有积极与消极之分。在积极的产业政策下，行业和企业的发展较为稳定和顺利；为应对消极的产业政策，企业为了生存和发展可能需要进行较大的战略调整。鉴于此，本文着重考察消极的产业政策。 消极产业政策的政策目的决定了它势必对行业产生冲击。行业中的某些企业可能失去对一些重要资源的掌控，企业为应对可能发生的发展制约而倾向于进行较大的战略调整。而不同企业在资源掌控能力和战略调整程度上的差异会使一些企业从某些群组中分裂出来而形成新的群组，从而造成群组数量增加。战略群组的波动还体现在企业群组身份的变化上，即企业由一个战略群组转移到另一个战略群组。产业政策的变化必然带来移动壁垒的变化，引起战略群组诸多参数的变化，包括战略群组的数量和群组成员的变化，因此本文提出如下研究假设： 消极的产业政策带来战略群组数量增加和群组成员数量变化(H1)。 战略群组匹配率反映了不同时间段战略群组内企业未发生迁移的成员的基本情况；战略群组移动率反映了战略群组成员向其他群组转移的基本情况；战略群组稳定率与移动率正好相反，反映了战略群组中不变成员的稳定情况。杨鑫和金占明分析了2004-2008年中国保险业中战略群组的动态变化，发现相比较的两个时期的战略群组匹配率在63.10%～77.94%之间，表明大多数企业仍属于同一战略群组，但也有一定比例企业的战略群组身份发生了变化[14]。而当整个行业受外界冲击较大时，企业的资源变化和战略调整加大了企业在战略群组间迁移的可能性。企业为适应产业政策的调整而进行的资源变化和战略调整提高了企业在不同战略群组之间流动的可能性，而企业流动使得行业内战略群组间企业的匹配率、移动率和稳定率均发生变化。针对产业政策变化造成战略群组参数的一系列反应，本文提出如下假设： 产业政策的调整造成行业内战略群组企业成员发生变化(H2)； 消极(抑制)的产业政策造成战略群组的匹配率降低(H2a)； 消极(抑制)的产业政策造成战略群组的移动率变化率提高、稳定率降低(H2b)。 不同战略群组之间的差异可用组间战略距离来衡量。组间战略距离是指不同战略群组在品牌识别、成本定位、技术先进性、政府关系等关键战略维度上的综合差异[9]。传统的战略距离衡量的是群组层面的距离。例如，Herbert阐述了战略群组的紧密度，也即群组内企业间的战略距离[15]。在以往研究中，战略距离常用于解释组内和组间的企业竞争强度差异[9，15]。例如，段霄和金占明用企业与本战略群组中心的战略距离以及与其他战略群组中心的战略距离衡量企业与本群组和其他群组在战略维度上的差异[16]。从企业层面来看，企业与本战略群组中心的战略距离的差异反映了本群组各企业的联系紧密度，企业与其他战略群组中心的战略距离反映了企业层面的组间战略差异。产业政策对企业的影响可能导致战略距离发生变化。 就企业与本战略群组的战略距离而言，同一群组内不同企业在定位风险、竞争强度、交易成本和制度成本等方面的差异会导致企业与本群组中心的战略距离存在差异[16]。消极的产业政策会使企业经营变得保守，企业倾向于模仿本战略群组中核心企业的战略，在市场定位和资源配置等方面做出战略调整，从而使群组内企业在战略维度上更为相似，进而造成企业与本战略群组中心的战略距离变小。就企业与其他战略群组的战略距离而言，不同战略群组中的企业原本就在资源和战略方面存在差异，而消极的产业政策造成的企业经营保守会进一步加大这种群组间的战略差异，进一步使企业与其他战略群组中心的战略距离变大。综上，本文提出如下假设： 产业政策的调整造成战略群组的战略距离发生变化(H3)； 消极的产业政策造成企业与本战略群组战略中心的战略距离变小(H3a)； 消极的产业政策造成企业与其他战略群组中心的战略距离变大(H3b)。 3 研究样本和研究设计 3.1 样本选择和数据来源 房地产业的产业政策对于作为国民经济支柱产业的房地产业来说至关重要。自2003年以来，我国国务院、国家发展和改革委员会、国土资源部等部门运用产业政策工具对国内的房地产市场进行调控，通过制定综合政策、土地政策、税收政策、金融政策和保障房政策等调控房地产市场。2003-2013年购房付款比率、最低资本金比例、拿地首付款比例等的变化趋势见图1。2010-2011年中国房地产业的产业政策从影响供给和需求两个方面同时出手、力度很大，对房地产市场的发展和房地产行业的布局产生很大影响，为本文提供了较为丰富的研究样本。本文以2010-2011年为时间界线，利用战略群组相关理论分析房地产业在产业政策颁布前后的变化，即以2009年为基础，通过分析2010年、2011年、2012年和2013年的战略群组变化来论证本文的假设。
图1 2003-2013年中国房地产业部分产业政策的量化趋势 本文以中国沪深两市的165家以房地产为主业的上市公司作为初始样本，在剔除B股样本和数据缺失的样本后，最终得到131个有效样本。样本数据来源于Wind数据库、锐思数据库和巨潮数据库中上市公司年报以及国家统计局网站和中房网等。 3.2 变量定义 借鉴段霄、金占明、杨鑫、王克稳和焦捷[16-18]的研究，本文从市场和资源两个方面选取变量划分战略群组：将战略维度(即一级维度)细化为产品战略、定价战略和市场战略3个二级维度，将资源维度(一级维度)细化为物资资源、组织资源和财务资源3个二级维度。战略组群的划分维度及其衡量指标见表1所示。
在划分战略群组前，需要对聚类指标做相关性分析。通常，Pearson相关分析用于检验各指标均值之间的相关性，Spearman相关分析用于检验各指标中位数之间的相关性。对2009-2013年战略群组划分维度的关键变量进行相关性分析，2010年战略群组划分维度部分变量的相关系数见表2。由表2可知，各变量的相关系数均小于0.6，满足聚类指标使用条件。
4 战略群组划分与实证检验 4.1 战略群组划分 本文利用SPSS20软件中阶层式聚类算法(hierarchical cluster algorithm)的离差平方(平方Euclidean距离)和Ward方法对资源和市场两个维度的8个指标进行聚类分析，使用标准化(Z-score)后的指标数值以保证各指标的可比性。各年的聚类基本在迭代5～10步时形成稳定的群组，具体结果见表3和表4。
4.2 房地产业中心和稳定战略群组的基本情况 4.2.1 房地产业中心的基本情况 房地产业中心是各群组的所有企业在各聚类指标上的均值，各指标均值的变化能反映出房地产业的一定规律和基本情况。2009-2013年中国房地产业所有战略群组在资源和市场两个维度的8个指标上的组均值的走势见图2。从图2可以看出：有些指标(如员工人数和存货等)对房地产业产业政策的反应较慢，呈现出反应周期长、方向变化慢等特点；有些指标(如销售成本率、销售费用率、流动比率、房地产收入占比等)的反应较快，呈现出反应周期短、方向变化快等特点。
图2 2009-2013年中国房地产业战略群组的聚类指标均值走势 4.2.2 稳定战略群组的基本情况 战略群组中心是某一群组内的企业在各聚类指标上的均值，反映了各战略群组在行业中所处的位置，战略群组中心的变化反映了战略群组在行业中所处位置的变化。就稳定存在的3个战略群组而言：群组一中的企业具有良好的盈利能力，企业运营水平较高、企业经营风险较低；群组二中的企业具有盈利能力较差、规模适中、多元化程度较高、经营风险较高等特点，可能存在“夹在中间”的战略陷阱，这些企业应调整战略、明确发展目标、集中有限资源发展自己；群组三是一个优质的战略群组，群组中的企业具有盈利能力强、进入行业少、房地产收入占比高、采取集中战略、有核心竞争力等优点。图3显示了房地产限购限贷等产业政策出台前后3个稳定战略群组在各指标上的变化趋势，这充分地反映了房地产产业政策的变化对不同战略群组的影响。由图3可知，3个稳定战略群组在不同指标上的迥异表现表明了不同群组对外界变化的认知和反应速度不同。
图3 2009-2013年中国房地产业3个稳定战略群组的指标均值走势 4.3 实证检验 4.3.1 战略群组数量和成员数量的变化 2009-2013年各年战略群组的数量和成员数量的变化见图4和图5。由图4和图5可知，战略群组的数量和成员数量每年都在变化且呈现出一定规律。2010年，为了抑制消费者的购买需求出台的限购限贷政策，以及针对供给提出的提高房地产开发商的拿地首付款比例等政策，对国内房地产市场产生了较大影响。2010年中国房地产业的战略群组数量增加到6个，2011年和2012年保持为6个，2013年则减至5个。可以说，消极的产业政策带来房地产业战略群组数量增加、群组企业成员数量发生变化，因此假设1得到了验证。
图4 各年群组数量变化
图5 各年群组成员数量变化 4.3.2 战略群组匹配率、移动率和稳定率的变化 Sudharshan、Thomas和Fiegenbaum提出的MOBIUS(mobility barriers identification using strategic groups)方法及匹配率的概念可用来表示某一行业企业在不同群组之间移动的程度[19]，移动率(mobile rate)的具体算法可参照杨鑫和金占明[14]的研究。战略群组匹配率越大，说明两个时期的战略群组成员的相似度越大，即战略群组移动率越低。 一阶马尔科夫链模型也可用于计算战略群组移动率[14]。马尔科夫链模型的基本形式如下：X(T+1)=X(T)×P。其中，X(T+1)和X(T)分别表示在T+1时刻和T时刻的趋势分析和预测对象的状态向量；P表示战略群组移动率的移动矩阵。可用从T时刻到T+1时刻期间从战略群组i移动到战略群组j的企业的总数与T时刻战略群组i的企业总数的比值表示从战略群组i到战略群组j的移动率。 1)战略群组匹配率的变化。 2009-2013年中国房地产业战略群组匹配率的情况见图6。从图6可以看出：2010-2011期间出台的消极产业政策(如限购限贷政策等)对中国房地产业战略群组匹配率的影响很大，战略群组匹配率每年都有波动且整体呈下降趋势。消极的产业政策出台后，企业势必要调整战略以应对艰难岁月的到来。如果企业的资源和核心能力与调整后战略不匹配或调整后的企业战略不适用，那么企业就不能很好地应对产业政策带来的冲击。较好地调整战略的企业将成功应对产业政策的变化，从而留在原战略群组或迁移到更好的战略群组；未能较好地应对产业政策变化的企业则可能下滑到其他较差的战略群组。上述这些都会造成房地产业的消极产业政策出台后战略群组匹配率加速下降，因此假设H2a得到验证。
图6 2009-2013年期间中国房地产业战略群组匹配率走势 2)战略群组移动率的变化。 图7显示了2009-2013年期间3个稳定战略组群的移动率。由图7可看出：虽然3个稳定战略群组的移动率并未呈现出较一致的变化趋势，但是在消极产业政策出台前后(2010-2011年前后)各战略群组移动率的变化幅度加大，说明消极产业政策的出台造成了战略群组移动率的变化率增大。这意味着产业政策的变化会促使企业调整其战略和资源，企业主动或被动的调整会导致企业在不同战略群组之间转移，从而造成战略群组移动率发生变化。
图7 2009-2013年期间3个稳定战略群组移动率走势 3)战略群组稳定率的变化。 战略群组稳定率=1-∑战略群组移动率。2009-2013年中国房地产业战略群组稳定率的情况见表5、图8和图9。由图8可看出：在房地产限购限贷政策等颁布后的2012年，3个稳定战略群组的稳定率都发生了较大幅度的变化且分化较严重，即群组一的稳定率逆势加速上扬，群组二和群组三的稳定率都明显下滑，其中群组三的稳定率下滑接近各战略群组均值，群组二的稳定率下降速度则很大。从表5可以看出：群组一的稳定率最高，远高于行业均值；群组三的稳定率高于群组二，接近行业均值；群组二的稳定率最低，远低于行业均值。由以上分析可得出如下结论：消极(抑制)的产业政策会造成战略群组移动率的变化率增大，会造成稳定率发生变化，且不同战略群组的表现不同。因此，假设H2b部分得证。 其实，战略群组移动率和稳定率的变化都是事物的表象，其真正原因才是应探讨的问题。企业在战略群组中的“动”与“不动”取决于其资源和核心能力以及对经营环境的动态适应性。因此，企业要适时、认真地应对经营环境的变化，通过调整战略和调动资源来保持自己的核心竞争力、实现良性发展，或积极学习行业内的优秀企业，模仿其发展战略，克服不良环境的影响，使企业向好的战略群组转移。
图8 战略群组各年稳定率 4.3.3 企业与战略群组中心的战略距离的变化 1)企业与本战略群组中心战略距离的变化。 2009-2013年中国房地产业3个稳定战略群组企业与本群组中心战略距离均值的走势见图10。从图10可以看出，各战略群组企业与本群组中心的战略距离在限购限贷政策等出台后都发生了较大变化。战略群组企业与本群组中心战略距离均值的发展趋势表明：除2010年外，其余年份的战略距离均值均在下降，且2013年还出现加速下降趋势。这验证了消极产业政策对房地产业行业结构的影响，房地产业的消极产业政策带来的不确定性促使企业模仿群组中的标杆企业，由此导致的战略相似性使得群组内企业越来越相像，最终使得企业与本群组中心的战略距离变小。
图9 各战略群组平均稳定率及均值 进一步，本文采用配对t检验方法分别检验了2009年与2010年、2011年、2012年和2013年的企业与本群组中心的战略距离，结果见表6。4组成对样本的t检验结果显示：各年的配对t检验都在0.05以上的水平下显著，即认为各战略距离均值存在显著差异。可以说，中国房地产业消极产业政策(如限购限贷政策等)的颁布和实施是战略群组企业与本群组中心的战略距离发生变化的主要原因。综上，消极的产业政策使战略群组企业与本群组中心的战略距离变小，即假设H3a得到验证。 2)企业与其他战略群组中心战略距离的变化。 可采用两种方法分析企业与其他群组中心的战略距离：第一，检验某一战略群组企业与其他战略群组中心的战略距离的均值的变化；第二，检验某一战略群组的企业与其他战略群组中心的战略距离，取不同年份的群组企业与2009年共同的群组成员进行配对分析。 2009-2013年中国房地产业3个稳定战略群组企业与其他群组中心战略距离均值的走势见图11。从图11可知，虽然3个稳定战略群组企业与其他群组中心战略距离的均值虽有波动，但整体上呈下降趋势，即2010年增大、2011年减小、2012年增大、2013年减小。这可能是因为不同的战略群组对同一产业政策采用了不同的战略，同一产业政策对不同战略群组的作用时间、作用强度和作用方向都不同。总体表现为：同一战略群组的企业更加团结，不同战略群组在不同年份的战略距离变化趋势不同，即行业结构受产业政策变化的影响，而发生较大变化。
图10 2009-2013年中国房地产业3个稳定战略群组企业与本群组中心战略距离均值走势
注：横坐标的标目为年份，纵坐标的标目为战略距离均值。 图11 2009-2013年中国房地产业3个稳定战略群组企业与其他群组中心战略距离均值走势 配对t检验结果(见表7)显示：与2009年相比，2010年、2011年和2013年的配对t检验结果都在0.05的水平下显著，而2012年的检验结果并不显著。这说明，整体上房地产限购限贷等产业政策对企业与其他战略群组中心的战略距离的影响是显著。结合图12可以发现，3个战略群组企业与其他战略群组中心的战略距离的均值均呈减小趋势，即消极的产业政策令战略群组企业与其他战略群组中心的战略距离变小——这与假设H3b相反，即假设3b未得到验证。
3)群组内不发生移动的企业与其他战略群组中心战略距离的变化。 未在战略群组间移动的企业与其他群组中心战略距离的变化趋势如图12所示。图12上方显示了2009-2013年期间群组i到群组j中心的战略距离与群组j到群组i中心的战略距离。如果企业在战略群组中的位置不发生变化，那么战略群组i与战略群组j中心的战略距离与战略群组j与战略群组i中心的战略距离及其变化趋势应是一样的，即战略距离的变化趋势线应该是重合的，也可以说企业在本群组的战略位置并没有发生改变。然而，图12中没有任何重合的两条线，说明企业在本群组内的战略位置发生了变化，即当房地产业的限购限贷等政策出台后，企业在努力调整以找到适合自己生存和发展的战略，从而造成企业与其他战略群组中心的战略距离发生变化，也即产业结构发生变化。同时，由于不同战略群组内的企业对产业政策的反应不同，因此其调整的强度和方向不同。
注：横坐标的标目为年份，纵坐标的标目为战略距离。 图12 不发生移动的企业与其他群组中心的战略距离 表8列示了不发生移动的企业与其他群组中心战略距离的配对t检验结果。从表8可以看出，各配对t检验结果的显著性不同。这表明，不同战略群组对消极的房地产产业政策做出反应的时间点、方向、强度都可能不同。群组一和群组三的企业与群组二中心的战略距离变化较快且幅度较大，而群组一与群组三之间的战略距离反应最慢、最弱，说明群组二的企业对产业政策的反应比较强烈，群组一和群组三都是较稳定且强大的群组，其对消极产业政策的反应可能是坚守自己的战略，而非急于模仿对方群组的战略来改变自己，因此其战略距离的变化小且缓慢。这表现为：涉及群组二的战略距离的t检验结果的显著性较好，而涉及群组一和群组三的战略距离的t检验结果的显著性较差，或者说不同群组对产业政策的反应不同造成t检验结果存在很大差异。
综上所述，消极的产业政策造成某一群组内企业与其他战略群组中心的战略距离变大，即假设H3b未得到显著验证，只是在某些年份的某些群组中得到验证，而在某些年份的某些群组中却得出相反结论。这说明不同群组对产业政策反应的时间点、强度和方向不同，因此应根据群组内企业的具体情况分析企业的反应及给行业结构带来的影响。 5 结论和展望 本文从战略群组的视角论述了中国房地产业限购限贷等消极的产业政策对行业结构的影响，得出以下结论： 第一，限购限贷等房地产业政策使战略群组数量增加和群组成员数量发生变化，企业为应对政策变化进行的调整战略和资源配置改变使得企业的战略位置发生变化，体现为房地产业结构发生变化。 第二，消极的产业政策出台后，战略群组的匹配率降低、移动率的变化率加大、稳定率下降。产业政策出台后，企业的战略调整和资源变化是匹配率、移动率和稳定率变化的根本原因。企业在应对外部环境变化时应适时地积极调整战略和调动资源，发挥自己的核心竞争力，努力保持留于原组群或转移至好的群组，而不能适时调整战略和调动资源以适应新的外部环境的企业很可能跌落到不好的群组。这些都是造成产业政策出台后战略组群的匹配率降低、移动率增加、稳定率下降的原因。 第三，产业政策会影响行业中战略群组的分布，即会使战略距离发生变化。在房地产限购限贷等政策出台后，企业与本群组中心的战略距离变小，说明群组内部企业为规避风险而积极模仿群组内部优秀企业的发展战略，在战略维度上接近这些优秀企业。企业与其他战略群组中心的战略距离则未呈增大趋势，原因可能是同一产业政策对不同战略群组的作用时间、作用力度和作用方向不完全一致。 本文结论对于政府制定产业政策具有一定的指导意义：其一，政府制定的产业政策应具有连续性，并且不同部门在制定政策时要协同作战；其二，不能对不同地区或不同类型的企业的产业政策搞“一刀切”，应充分考虑同一行业中不同企业之间的差异，以便制定针对性的产业政策。本文的研究结论对于企业的经营发展也具有一定的借鉴意义：其一，当产业政策出台后，企业要根据自身的资源和能力情况适时地进行战略调整，以更好地适应环境变化；其二，企业应努力增强核心竞争力，克服移动壁垒带来的阻力，向好的战略群组迁移，以获得更好的生存环境。 本文也存在一定的局限性：其一，产业政策的度量有一定困难，这影响本文选择更好的统计方法，比如参数估计等数量统计方法等；第二，本文选取的上市公司样本并不能完全反映中国房地产业的全貌，因此研究结果受限于所选样本。这些问题在未来研究中有待解决。
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从战略集团看产业政策对产业结构的影响&以我国房地产业购贷限制为例_样本均值论文
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