产业集中度与利润率的关系研究——来自钢铁产业的实证检验，本文主要内容关键词为：利润率论文,实证论文,集中度论文,钢铁产业论文,关系论文，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。
一、引言
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[1]。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[2-8]；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[2-3]；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[4]，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[2,5,6]，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)也可能来源于产业的市场结构(Fortier and Molyneux,1994)，或者由效率和市场份额的共同影响[7-8]。
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[9-11]；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[12-13]。然而，这些研究受到了一些质疑，理由是这些研究假定集中与利润率之间的关系是平滑的、线性的、连续的和单调的[14]，而Demsets(1973)已经证实，卖方集中度与行业利润率之间的关系为非线性的双S曲线[15]。
对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[15-18]；但是它受到成本费用、市场规则[17]、生产效率、市场竞争和进入壁垒[18]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、连续的和单调的[17]，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[15,17]。
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；因而我们认为这些研究结论并没有足够坚实的实证支持，进一步的研究是十分必要的。本文选择我国的钢铁产业作为进一步研究的对象。
钢铁产业是国民经济的基础产业，在我国国民经济中具有举足轻重的地位。自1996年钢产量突破1亿吨以来，我国钢产量连续多年居世界第一。然而伴随钢铁产能的扩张，产业集中度却在不断下降。目前较低的产业集中度已经成为制约我国钢铁产业发展的突出问题[19-20]。针对这个问题，国内学者进行了大量的研究，认为我国较低的钢铁产业集中度与大型企业内部积累以及外部扩张缓慢、市场准入壁垒低[19]、钢铁产品消费结构和市场区域划分[21]等因素相关，并提出应在遵循提高规模经济效益和优化经济环境等原则下[21]，通过重组并购和强化钢铁项目准入等途径来实现钢铁产业集中度的提高[19,21,22]。但是这些研究成果始终没有涉及钢铁产业集中度与利润率的关系。然而，前面的文献表明，产业集中度与利润率之间存在着某种程度的相关关系。为此，本文以探讨产业集中度与利润率关系作为切入点，通过对两者之间关系的考察来研究我国钢铁产业的集中度问题。为弥补国内现有的研究在产业分类和计量方法等方面存在的不足，本文采用三位数行业作为产业分类口径，并运用向量自回归(VAR)模型来考察我国钢铁产业集中度与利润率之间的动态关系。
二、数据、变量与计量方法
（一）数据和变量说明
本文所研究的是在我国2002年修订的《全部经济活动的标准产业分类和代码》(GB/T4754-2002)中编号为“32”的2位数产业“黑色金属冶炼及压延加工业”（即钢铁产业），包括炼铁业(321)、炼钢业(322)、钢压延加工业(323)、铁合金冶炼业(324)等四个亚产业，在此产业分类口径中不包含铸件制造业和锻件制造业等下游产业。钢铁产业的各个亚产业虽然是三位数产业，但具有较高的产品同质性，作为产业研究对象比较理想。
本文研究所用数据为2003年2月至2006年12月的月度统计数据，数据主要来源于《中国钢铁工业年鉴》相关年度、《钢铁信息》2003年～2006年各期，以及国务院发展与改革研究中心工业统计数据库。月度数据在描述变量间双向动态关系时具有年度数据无法比拟的细腻性和准确性，这也是高频数据的优势所在，延续至近期的数据具有很好的时效性。月度数据为本文中使用的计量方法提供了足够的样本数量，从而分析结果更为可靠。产业集中度是一般用行业中排名前四位或前八位的企业占全行业总产量或市场份额的比例
（二）计量方法
引入基于时间序列数据的宏观计量方法是产业组织理论当前除博弈论之外的重要发展方向之一，基于时间序列数据得出的成果也正在不断修正之前的某些研究结论。这方面较新的应用是Data(2004)运用Panel Dina方法测度了1950-1998年美国钢铁工业的进入壁垒，Copeland和Hall(2005)使用脉冲响应函数分析了美国汽车产业寡头企业间价格、销售额、产量对短期冲击的反应，黄健柏等(2006)使用向量误差修正(VEC)模型实证研究了企业进入与行业利润率的关系，但从国内已发表的文献来看，还没有见到使用这类方法对产业集中度和利润率的关系进行研究。为了考察产业集中度和利润率的动态关系，本文使用VAR模型将两者纳入一个统一的框架进行分析。我国钢铁产业的集中度和利润率的关系可以用下面的VAR模型来表达：
首先，对拟进入VAR模型的时间序列进行单位根的稳定性测试。由于本文的样本数据是时间序列数据，因此我们使用ADF测试法来检验变量是否具有单位根。
其次，如果单位根测试的结果表明这些变量是I(1)单位根过程，就用Johansen协整检验来检验四个VAR模型各个变量之间是否存在着均衡或长期关系。Johansen协整检验模型的表达式如下：
最后，运用脉冲响应函数和方差分解进一步分析VAR模型所包含的经济意义。脉冲响应函数(Impulse Response Function,IRF)是追踪系统对一个内生变量的冲击效果，相反，方差分解则是将系统的均方误差(Mean Square Error)分解成各变量冲击所做的贡献。
本文所使用的计量软件为Eviews5.0。
三、实证检验与解释
（一）平稳性检验
对钢铁四个亚产业各自的利润率和集中度共计8个序列进行了单位根检验以考察各序列的平稳性，结果列于表1。由表1的单位根检验结果中可以看出，各产业中的市场集中度和行业利润率指标均为I(1)序列，它们之间可能存在某种稳定的关系。
（二）协整检验
本文使用Johansen检验来判断各亚产业中的集中度与利润率是否存在协整关系，协整关系对如何处理协整空间中的确定项非常敏感。在Eviews5.0中，Johansen协整检验有五个选择可帮助决定任何处理确定项，基于单位根测试的结果，我们选择的是第五个情形，即协整方程仅有线性趋势项，序列有二次趋势项。检验结果列于表2。
从表2可以看出，在检验水平为5%时，炼钢业、钢压延加工业、铁合金冶炼业的集中度和利润率之间都存在协整关系。研究期内我国钢铁产业四个亚产业的集中度和利润率之间均存在协整关系的这一结论具有重要的意义：一方面，这表明各个亚产业中集中度与利润率之间存在着某种长期而稳定的联系或均衡关系，必然在某一方向上存在长期的因果关系；另一方面，协整关系的存在是建立VEC模型的前提，从而可以在解决了变量非平稳问题的条件下使用Granger检验稳妥地探讨变量间关系而避免“伪因果”问题。
表1 变量的单位根检验结果
注：①检验形式是否保留截距和趋势项是根据从一般模型中得到的截距和趋势项的t统计值是否显著而确定的；其中c表示含截距，t表示含趋势项；滞后阶数根据AIC信息准则确定。②ADF采用麦金农(Mackinnon)值。③△分别表示变量序列的一阶。
表2 几组变量的协整检验结果
注：*表示在5%显著水平下拒绝零假设。
（三）因果关系检验
根据前面对VAR模型变量之间滞后阶数的测试结果，运用基于VEC模型的Grunger因果关系测试法估计各个VAR模型中变量之间的短期因果关系，并运用弱外生变量测试法检验各个VAR模型中变量之间的长期因果关系，检验结果如表3所示。
表3 因果关系检验结果
注：*表示在5%的显著水平下存在因果关系，**表示表示在5%的显著水平下不存在因果关系，但对显著水平放宽的情况下存在强度较弱的因果关系。
从表3可以看出，钢压延加工业仅存在从利润率到集中度方向的长期因果关系，利润率会对集中度产生影响，而集中度到利润率的因果关系却不存在。这说明长期来看钢压延加工业的利润率提高是引导产业集中度变化的原因，但产业集中度的提高不是引导利润率变化的原因。而炼铁业、炼钢业和铁合金冶炼业等三个亚产业的利润率和集中度之间均存在双向的长期因果关系，表明在长期来看在这三个亚产业的利润率和集中度的关系是相互的。此外，在炼铁业和铁合金加工业中还存在从利润率到集中度的短期因果关系，这说明在炼钢业和铁合金加工业中行业利润率在短期内就能对集中度产生影响。同时，铁合金加工业中还存在从利润率到集中度的短期因果关系，这说明在铁合金加工业中利润率在短期内就能对集中度产生影响。
（四）脉冲响应函数和方差分解分析
在VAR模型的实际应用中，往往侧重分析某种冲击对系统的动态影响。因果关系检验从统计意义的角度探讨变量之间因果流在某个方向的存在性，脉冲响应函数和方差分解则可以将VAR模型所包含的经济意义较为完整而细腻地表达出来，进而体现出超越因果关系检验的观测。本文采用Pesaran和Shin于1998年提出的广义脉冲响应函数进行分析，从而避免了以往研究中经常采用的Cholesky分解技术存在的对冲击识别的任意性和结果对变量排序的依赖。[23]考虑到与前面因果关系检验的一致性，这里采用基于VEC模型的脉冲响应函数和方差分解进行分析。图1和图2为脉冲响应函数的分析结果，图3和图4为方差分解的分析结果。图中纵轴为响应数值或贡献度，横轴为滞后期间数。
图1 集中度的冲击导致的利润率响应
图2 利润率的冲击导致的集中度响应
通过对脉冲响应函数图形的分析，可以得出以下一些的结果：首先，LTJ一个标准差的正冲击发生后，LTL有一个小幅下降后迅速上升并在第3期达到最高点，从第8期以后开始趋于稳定；这表明在炼铁业中，集中度受外部条件的某一冲击后，经产业内规模企业的调整和整合，给产业利润率带来同向的冲击，冲击效应在第3个月时达到最大，之后逐渐回落并在第8个月之后趋于稳定；即炼铁业集中度的正向冲击对利润率提高具有一定的促进作用，这一促进作用虽有一定的时滞但具有较长的持续效应。在给LTL一个标准差的正冲击后，LTJ也在有一个显著下降后迅速上升在第3期达到最高点，从第8期以后开始趋于稳定；这说明炼铁业利润率的正向冲击对集中度提高具有一定的促进作用，这一促进作用也有时滞，其持续效应也较长。
其次，LGJ一个标准差的正冲击发生后，LGL持续上升并在第3期达到最高点，从第6期以后开始趋于稳定；在给LGL一个标准差的正冲击后，DLG迅速上升至第3期的最高点，随后波动下降，从第8期开始趋于稳定。波动下降后在第6期达到最低点并逐渐趋于稳定。THJ一个标准差的正冲击发生后，THL持续上升至第7期的最高点之后逐渐趋于稳定；在给THL一个标准差的正冲击后，THJ迅速上升至第2期的最高点，随后波动下降，从第7期开始趋于稳定。这表明炼钢业和铁合金加工业正向的集中度冲击产生的利润率响应也为正，正向的利润率冲击产生的集中度响应为正；即在这两个亚产业中集中度的提高能够发挥的规模经济效应促进利润率提高，而利润率的增加会强化产业的集中趋势。换句话说，在这两个亚产业，集中度的正向冲击对利润率的销售收入具有显著的促进作用，同时利润率的正向冲击对集中度的销售收入具有显著的促进作用，并且这种显著的双向促进作用具有较长的持续效应。
第三，GYJ一个标准差的正冲击发生后，GYL持续下降之后在第8期达到最低点并趋于稳定；这表明钢压延加工业集中度受外部条件的某一冲击后，会导致产业利润率在长时期里下降。在给GYL一个标准差的正冲击后，GYJ波动下降后在第6期达到最低点并逐渐趋于稳定；这表明钢压延加工业利润率受外部条件的某一冲击后，会导致产业集中度在长时期里下降。相对国内外研究的一般性结论，即较高的产业集中度会产生高的利润率以及较高的利润率会强化产业的集中趋势而言，钢压延加工业的利润率与集中度的相互影响是反向的。对于钢压延加工业集中度的提高对利润率的反向影响的可能解释是：一方面，目前我国钢压延加工业集中度的提高主要是通过钢铁企业兼并重组，而这种企业之间的重组主要是政府行为；重组虽然提高了产业集中度，但许多重组后的企业集团管理体制“条块分割”情况还没有得到完全解决，存在集团内各自为战，追求“大而全、小而全”的情况，以及集团内部争项目与重复建设；这种重组后的效率损失反而会降低产业的利润率。另一方面，钢铁企业兼并重组虽然能够提高产业的集中度，但由于钢压延加工业生产的成品钢材在市场上基本同质，大部分是集中在低技术含量如板材、建筑用钢材等普通钢材上，而一些高附加值的产品如汽车用钢材、桥梁、造船板等精品钢材只有宝钢、武钢等少数企业可以生产；这种由差别化程度低产生的激烈价格竞争可以导致产业利润率的持续下降。而对于钢压延加工业利润率的提高对集中度的反向影响的可能解释是：由于钢压延加工业存在较低的进入壁垒，利润率的上升会促进潜在企业的进入，①而新企业的进入将导致产业集中度的下降。
图3 利润率变化对集中度变动的贡献度
图4 集中度变化对利润率变动的贡献度
方差分解分析的结果是：从长期来看，四个钢铁亚产业的集中度变化对利润率变动的贡献度不断上升，并且利润率变化对集中度变动贡献度也不断上升。这表明炼铁业、炼钢业和铁合金加工业等三个亚产业集中度的提高所产生的规模经济效应对产业利润率的提高起着持续强化的作用，并且这三个亚产业利润率的提高对产业集中趋势起着持续强化的作用；但是，钢压延加工业利润率的提高却对产业分散趋势的起着持续强化的作用，并且集中度的提高反而促进产业利润率的持续下降。此外，从长期来看，炼铁业和炼钢业的利润率变化对集中度变动贡献度都显著地大于产业集中度变化对利润率变动的贡献度，其中，炼钢业的利润率对集中度的贡献尤为突出；而在钢压延加工业和铁合金加工业中，利润率变化对集中度变动贡献度与产业集中度变化对利润率变动的贡献度大致相当。
四、结论与政策启示
本文选取我国钢铁产业的时间序列数据，运用VAR模型实证研究了我国钢铁产业集中度与利润率之间的关系，得到以下几点结论：首先，我国钢铁各亚产业的集中度与利润率之间具有较强的相关关系，尽管各自变化是非平稳的，但是它们之间存在长期稳定的均衡关系。其次，炼铁业、炼钢业和铁合金冶炼业等三个亚产业的利润率和集中度之间均存在双向的长期因果关系；而钢压延加工业仅存在从利润率到集中度方向的长期因果关系，这说明长期来看钢压延加工业的利润率提高是引导产业集中度变化的原因，但产业集中度的提高不是引导利润率变化的原因。第三，在炼铁业、炼钢业和铁合金加工业中，正向的集中度冲击产生的利润率响应也为正，正向的利润率冲击产生的集中度响应为正。但是，相对于国内外研究的一般性结论——较高的产业集中度会产生高的利润率以及较高的利润率会强化产业的集中趋势而言，我国钢压延加工业的利润率与集中度的相互影响是反向的。也就是说，一方面，我国钢压延加工业的集中度的提高并没有发挥规模经济效应，钢铁产业中可能存在较多的政府行为；另一方面，我国钢压延加工业的利润率上升会促进潜在企业的进入，从而导致产业集中度的下降。最后，从长期来看，我国钢铁各亚产业的集中度变化对利润率变动的贡献度是不断上升的，利润率变化对集中度变动贡献度也是不断上升的。
从本文的研究结论中，可以得出以下几点重要的政策启示：(1)我国钢铁产业集中度的提高应考虑产业集中度与利润率的关系，需要针对不同的亚产业集中度与利润率之间相互影响程度和方向采取相应的政策措施。(2)在通过推进企业兼并重组来提高我国钢压延加工业集中度的过程中，需要提高钢铁企业兼并重组的整合效率，同时应将成品钢材的结构优化与企业兼并重组结合起来。(3)由于在长期来看钢压延加工业的利润率提高是引导产业集中度下降的原因，因此，为了提高我国钢压延加工业的集中度，应该提高钢压延加工业中新企业的进入壁垒并且降低落后产能企业的退出壁垒。
注释：
①2003年2月我国钢压延加工业在位企业数量为1819家，截至2006年12月在位企业数量达到3916家，增长了约1.2倍。