中国产业垄断行业福利损失的估算及其影响因素_进入壁垒论文

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      中图分类号：F402.4 文献标识码：A 文章编号：1000-7636(2015)05-0099-08

      垄断的不利影响主要是阻碍市场竞争、扭曲资源配置及其造成的社会净福利损失，因此，从20世纪30年代以来，英、美等发达国家纷纷成立专门的政府监管机构，对垄断行业施加必要的政府管制，以达到促进市场竞争、提高市场运行效率和减少社会福利损失的目的。近年来，垄断问题也受到中国政府和学者的广泛关注。垄断行业的超额利润主要来自于对消费者剩余的剥削，一方面，中国垄断行业的超额利润演变为这些垄断行业的高工资、高福利，并导致行业间收入分配差距不断扩大，另一方面，随着财富从消费者剩余向垄断企业转移，全社会的福利也必然受到损失。目前，国内学术界对垄断问题的研究成果已比较丰富，但对垄断造成的福利损失仍缺乏系统的分析。国内已有的研究中，研究范围都集中在中国少数几个行政性垄断行业，研究范围较窄，且研究方法大多基于哈伯格(Harberger)的研究框架。不同于已有的研究，本文选择整个工业行业中的垄断行业作为研究对象，研究范围更广。另外，不同于哈伯格的研究框架，本文的研究方法可更广泛地适用于大多数垄断竞争性行业福利损失问题的研究，因此，本文可以从一定程度上弥补国内现有研究的不足。

      一、文献综述

      在哈伯格(1954)的开创性研究中，企业根据自身所处的竞争环境，制定出高于其边际成本的价格，并导致消费者剩余向生产者转移和社会福利损失[1]。如果需求曲线线性且垄断企业的长期边际成本为常数，则垄断所导致的社会福利损失(也称为哈伯格三角形)可以表达为：

      

      其中，

分别为完全竞争条件下的市场价格与产量，

分别为垄断条件下的市场价格与产量。再假设市场需求弹性为ε，则上式可以改写为：

      

      其中，π为垄断厂商的利润，R为垄断销售收入。利用公式(2)，哈伯格假设所有产业的需求弹性为1，并估计出20世纪20年代美国73个制造业行业的垄断福利损失仅为GNP的0.1%。哈伯格的研究引起了较大争议，多数学者认为哈伯格低估了垄断所造成的福利损失，其结果只能作为垄断福利损失的最低限估计。其中，科林和缪勒(Cowling & Mueller，1978)认为追求利润最大化的垄断厂商将选择使其利润率等于需求价格弹性的倒数的产量[2]，因此，由哈伯格的计算公式可推导出一种不包括需求价格弹性的福利损失估计公式：

      

      基于公式(3)，科林和缪勒利用公司层面的数据对市场势力导致的福利损失重新进行估计。不难发现，科林和缪勒的研究方法仍然基于哈伯格的研究框架，其与哈伯格研究方法不同之处主要表现在估计需求弹性的方法、正常投资报酬的估计方法和利用公司层面的数据。不足的是，这种估计垄断福利损失的研究框架仅适用于完全垄断行业或近似于完全垄断的行业，因为其忽略了行业内企业之间的竞争关系对垄断福利损失的影响，而现实经济中完全垄断的行业并不常见，大多数行业都处于垄断竞争状态。

      国内学者对垄断问题的研究，大多为定性研究，而对于垄断所引起的社会福利损失这一问题，鲜有学者进行实证分析。在已有的研究中，胡鞍钢等(2002)利用寻租理论对中国电力、交通运输、民航和邮电通信等自然垄断行业的垄断租金进行测算，结果表明20世纪90年代后半期，这些自然垄断行业垄断租金合计占GDP的比重为1.7%至2.7%[3]；刘志彪等(2003)分别基于哈伯格、科林和缪勒的研究方法，对中国行政性垄断产业所造成的社会福利损失进行估算，研究结果显示，在1997～2000年由垄断所导致的社会福利损失占GDP的比重，最低为1.15%，最高为2.75%[4]；姜付秀等(2007)在刘志彪的研究基础上，测算出中国六个代表性行政垄断行业在1997～2005年的社会福利损失占GNP的最低比重为0.612%，最高比重为3.279%[5]。总的来讲，与国外丰富的研究成果相比较，中国关于垄断福利损失的研究成果仍十分薄弱，估计方法也有待进一步发展。

      二、理论模型

      本文理论模型是在迪克西特(Dixit，1982)[6]和达斯金(Daskin，1991)[7]研究方法的基础上拓展而得。这种方法强调市场中各厂商之间的成本差异，市场中低效率企业的存在代表着一种效率损失。若市场中各厂商间存在成本差异，则高成本厂商相对于低成本厂商存在着效率损失，这是除传统的哈伯格三角形之外的一种福利损失。由图1所示，行业中每一个企业的边际成本为常数，但不同企业的边际成本存在差异，故行业中供给曲线为阶梯状，

为行业中成本最低的厂商的边际成本。尽管行业中其他厂商的成本更高、效率更低，但由于市场价格仍高于这些低效率厂商的边际成本，故对这些高成本厂商而言，留在市场中仍有利可图，但这些低效率厂商的存在意味着市场中存在着效率损失。因此，ΔABD为传统意义上的福利损失(即哈伯格三角形)，ΔABF则表示市场中存在高成本厂商所导致的效率损失，故行业中总的福利损失为图1中图形AFD所代表的面积。要计算图1中图形AFD的面积，可用四边形

的面积减去四边形

的面积。不难发现，四边形

的面积表示行业中总的生产者剩余，而四边形

的面积则表示行业中总消费者剩余的损失。

      

      图1 垄断福利损失计算示意图

      迪克西特的研究假设行业中所有企业的推测变分相同，这意味着行业中所有企业具有相等的边际成本加成，但在现实经济中，此假设条件很难被满足，因此达斯金(1991)在迪克西特的研究模型的基础上，假设行业中不同企业具有不同的推测变分弹性，即：

      

      基中

为企业i的变分弹性。本文认为，在现实经济中，一个企业很难对行业中每一个企业产量的变化做出充分反应，因为对企业而言，观察到行业中每一个企业产量的变化是极其困难的，相对而言，观察整个行业产量的变化则要相对容易得多。因此，本文假设企业的推测变分弹性是其对整个行业产量的变化而做出的相应的产量调整，即：

      

      当需求弹性ε≠1时，行业中总消费者剩余的损失可以表达为：

      

      计算出(12)式或(13)式与(10)式的差值，就可以估计出该行业因垄断导致的社会福利总损失。

      三、实证分析

      (一)数据说明

      本文使用《中国工业企业数据库》2003～2009年的数据。首先，《中国工业企业数据库》为估计连续的中国工业行业市场集中度HHI以及工业垄断行业福利损失提供了翔实的微观数据资料，但由于其不包括规模以下非国有企业的统计数据，可能导致估计结果与实际情况存在一定偏差。其次，由于数据收集的难度，本文的研究区间为2003～2009年，研究的时间跨度较短可能导致研究并不全面，但是，本文所提供的研究方法，可以为进一步研究该问题的学者提供一定的参考。最后，计算过程中的部分缺失数据，本文通过移动平均法补齐。

      (二)工业垄断行业选择

      本文选择赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)作为评价行业垄断程度的标准。虽然衡量垄断的指标较多，但市场集中度作为市场势力的替代性指标，尤其是后芝加哥学派把是否滥用市场势力作为反垄断的主要标准，说明垄断的市场结构与垄断厂商滥用市场势力的行为之间必然存在着深刻的内在联系[8]。作为衡量市场集中度的主要指标，HHI指数能综合地反映出市场中企业的数量和相对规模，其对规模较大的前几家企业的市场份额比重的变化反应特别敏感，能真实地反映出市场中企业之间规模的差距大小，并在一定程度上可以反映企业支配力的变化。根据日本公平交易委员会对市场结构的分类，当HHI指数大于1000时，市场结构即属于寡占性市场。为对中国更多的工业垄断行业进行研究，本文选择年均HHI指数大于800的行业作为垄断行业进行研究。具体方法如下：首先，利用2003～2009年《中国工业企业数据库》数据计算出2003～2009年所有4位数行业每一年的HHI指数；其次，计算出所有4位数行业在2003～2009年这7年间HHI指数的年平均值，HHI指数年均值大于800的行业将作为本文的研究对象(核力发电、核辐射加工、武器弹药制造和核燃料加工等特殊工业行业不在本文的计算范围之内)。经计算，2003～2009年这7年间年均HHI指数大于800的工业行业共计40个，其中大多数行业的HHI指数在2003～2009年呈现出下降的趋势。

      (三)垄断福利损失估计

      估计这40个工业垄断行业的福利损失之前，本文需要对计算公式中的相关参数进行估计。首先需要对行业内各企业的销售利润率mi进行估计。根据《中国工业企业数据库》中已有的统计指标，本文对各企业销售利润率的估计公式为：

      

      主营业务收入和主营业务成本这两个统计指标反映出企业销售商品、提供劳务等主营业务的收入和成本情况，可以较真实地描述企业在产品市场中的销售利润率和生产效率。对于成本最低的企业销售利润率

的计算，由于数据统计很难精确地统计出企业的真实成本，特别是一些成本项目的统计涉及企业的商业机密，估计结果中成本最低的厂商的销售利润率可能被高估，因此，本文选择行业中成本最低的4家企业的销售利润率的平均值作为

的估计值，从而避免高估行业中成本最低企业的销售利润率。

      其次是对行业需求弹性ε进行估计。哈伯格的研究之所以受到较多质疑，是因为其对需求弹性的估计方法存在缺陷。哈伯格假设所有行业的需求弹性为1，这显然不符合现实经济，科林和缪勒则根据企业利润最大化条件来估计需求弹性，其在对垄断福利损失进行估计时，使用的是各个厂商的需求弹性，而非整个行业的需求弹性，但在哈伯格的研究框架中，垄断福利损失的测算取决于整个行业的需求弹性而非各个厂商的需求弹性。因此，本文希望利用公司层面的数据估计出整个行业的需求弹性，由公式(9)可知：

      

      其中，

。由于本文使用公司层面的数据对垄断行业福利损失进行估计，故在计算行业的市场需求弹性时，为充分利用已有的数据，上式两边同时对行业中所有企业进行加总，同时为方便计算，本文假设行业内各厂商间进行古诺竞争，则有

，故式(15)可以被改写为：

      

      根据行业内各企业的销售利润率

和上述计算公式，即可估计出每一个工业垄断行业的需求弹性ε。分别对

、

和ε进行估计后，就可以根据(10)式、(12)式和(13)式对中国40个工业垄断行业的福利损失进行估计。估计结果表明：首先，40个工业垄断行业在2003～2009年的总福利损失年均达到4421.11亿元，合计占销售收入的比重年均为33.64%，如此巨额的福利，既未被消费者得到，也未被生产者得到，是纯粹的福利损失；其次，40个工业垄断行业在2003～2009年的福利损失合计占当年GDP的比重年均为1.89%，比重最大为2007年的2.09%，最小为2003年的1.63%，这一比值在此期间呈现出先上升后下降的倒U型曲线特征。具体结果如表1所示。

      

      (四)影响因素分析

      (1)模型设计。经济学理论表明，对竞争的限制是导致垄断福利损失的主要原因。因此，本文主要利用市场结构、进入壁垒和市场自由化等因素来构建计量模型。本文使用固定资本密度(KS)和广告销售比率(ASR)来衡量进入壁垒，使用本文估计得到的HHI指数衡量市场结构，使用私营经济比重(PRI)衡量市场自由化程度。布洛克(Brock，2009)在研究经济福利与市场集中度的关系时发现市场集中度对经济福利的影响并非简单的线性关系，市场集中度对经济福利损失的影响可能是一种U型的变化关系[9]。因此，本文将HHI指数的平方项引入到计量模型之中，故本文的计量模型设定如下：

      

      其中，welfloss表示垄断福利损失，μ为独立同分布的随机误差项，

为不可观测的个体效应，

为参数。现实经济中，市场集中度、进入壁垒和经济自由化仅是影响垄断福利损失的众多因素中的部分因素，因此需要在模型中引入控制变量以控制其他因素对福利损失的影响，由于缺乏相应的选择标准，为避免控制变量选择的随意性，本文直接利用被解释变量与解释变量的交互项作为控制变量，故本文最终的计量模型为：

      

      (2)指标说明。本文实证部分已估计出这40个工业垄断行业的福利损失占该行业销售收入的比重和HHI指数，故在此只需再对固定资本密度、广告销售比率和私营经济比重三个指标进行说明。

      首先是固定资本密度。固定资本密度对垄断福利损失可能产生两个方面的影响。一方面，一个行业所需要的资本量越大，其进入壁垒也就越高，但并不是所有的资本都能决定进入壁垒，只有固定成本在总资本中所占比例较大时，进入壁垒才会较大，这是因为只有总资产中的固定成本才可能转化为沉没成本，而沉没成本是决定进入壁垒的关键因素之一，进入壁垒提高则可能对竞争产生限制作用；另一方面，由于大多数工业行业都存在规模经济性，新设备等固定资产投资可以显著提高劳动生产率，而生产效率上升有利于降低垄断福利损失。本文使用行业固定资产在总资产中的比重作为衡量行业进入壁垒的指标。

      其次是广告销售比率。广告投入是导致产品差异化的主要原因，而大量研究都表明产品差异化是一种重要的进入壁垒。广告作为营销的重要手段，会增加企业的运营成本，也会对进行产品创新和新产品营销的企业造成巨大的初始投入成本，而这些成本可能在无形中提高行业的进入壁垒。鉴于此，本文使用行业中广告投入占行业总销售收入的比重作为衡量产品差异化的指标，广告销售比率越大，产品差异化程度也就越大，竞争受到限制的可能性也就越大，故广告销售比率可能对垄断福利损失产生正的影响。

      最后是私营经济比重。中国改革开放以来的经济转型必然会影响到经济运行的方方面面，若行业中国有企业比重过高，这些国有企业就可能以某些行政方式排斥竞争，阻碍民营企业进入该行业。本文使用行业中非国有企业的销售额占该行业总销售额的比重衡量经济自由化程度，私营经济比重越高，就意味着行政性进入壁垒越低，竞争也就越充分，故私营经济比重上升可能有利于降低垄断福利损失。

      (3)计量结果分析。为控制行业之间不随时间变化的个体效应，本文拟采用固定效应模型进行估计，原因如下：首先，随机效应模型假设个体效应与随机误差项不相关，而固定效应则无此要求，就本文的研究而言，固定效应显然更为合适；其次，Hausman检验也在1%显著性水平下拒绝随机效应原假设，故本文的计量分析应采用固定效应模型。模型中每个行业有7年的观测值，故随机扰动项可能存在自相关性，同时，模型中含有解释变量与被解释变量的交互项，因而模型中可能会存在异方差问题。本文使用Wooldridge检验方法来检验模型中存在的自相关性，同时使用IR检验方法对模型中的异方差问题进行检验。Wooldridge检验表明模型误差项存在一阶自相关，LR检验也显示模型误差项存在异方差②。故本文使用具有双向固定效应的面板广义最小二乘法(FGLS)来估计个体间误差项具有自相关和异方差的情况。

      从表2中FGLS回归结果可以看出，除广告销售比率，所有的解释变量对垄断福利损失都具有显著影响。垄断福利损失确实会随着HHI的增长而呈现出先下降后上升的U型变化特征。这并不难理解，由本文理论模型可知，当消费者剩余保持不变时，垄断福利损失随着生产者剩余增加而变小，或随着生产者剩余减少而增加。通常来讲，当市场集中度较低时，由于规模经济性，企业规模增加和市场集中度上升，行业中产品的单位成本会随着产量的增加逐渐降低，此时生产者剩余相应增加，从而垄断福利损失也会减少；随着企业规模进一步增加和市场集中度进一步上升，规模经济性消失，此时垄断福利损失可能会随着市场集中度的上升而增加。市场自由化对垄断福利损失影响显著为负。究其原因，随着市场化改革，这些垄断行业行政性壁垒逐渐降低，越来越多的民营企业进入到这些垄断行业参与市场竞争，使福利损失逐渐下降。广告销售率对垄断福利损失的影响不显著，这可能因为广告对市场运行效率的影响具有较强的行业特征，并不是所有行业都会受到广告的影响。本文认为，随着经济的发展，广告作为企业重要的市场行为，是企业参与市场竞争的主要方式之一，广告规模的扩大，意味着市场进入壁垒的提高，从而对竞争产生限制，并可能导致福利损失的增加。固定资本密度对垄断福利损失的影响显著为负，说明仅就2003～2009年来讲，中国这40个工业垄断行业随着固定资产投资的增加，因规模经济性所导致的垄断福利损失减少，大于因进入壁垒增加所引起的垄断福利损失增加。

      (4)稳健性讨论。前文通过对垄断福利损失影响因素的分析，得到了一些重要的结论。为了验证这些结论的正确性，还有必要对这些结论进行稳健性讨论。本文对稳健性问题的讨论，主要从模型的估计方法这方面展开。本文拟采用不同的模型估计方法对中国垄断行业福利损失的影响因素进行稳健性检验。在模型的估计过程中，对内生性问题的处理是模型估计的重点。由于这种内生性问题往往是由系统本身引起的，在这一点上与动态面板数据是相同的，因此，本文采用动态面板数据的估计方法进行稳健性检验。对于时间跨度不大的面板数据，差分GMM估计是动态面板估计中处理内生性问题广泛使用的方法之一，它使用所有可能的滞后变量作为工具变量进行GMM估计，进而提高了估计的有效性。表2报告了垄断福利损失影响因素的差分GMM估计结果。Arellano-Bond检验表明回归残差存在一阶自相关而无二阶自相关，Sargan过度识别检验表明工具变量是有效的，因此，本文采用的差分GMM回归模型通过了设定检验。比较表1中的FGLS回归和差分GMM回归结果后不难发现，各解释变量的系数符号保持高度一致，仅在数值大小和显著性方面存在差异，这说明本文对垄断福利损失影响因素的分析结果是稳健可靠的。

      

      四、结论与政策建议

      垄断导致的福利损失，不仅包括传统意义上的哈伯格三角形的部分，还应包括市场中存在着生产效率较低的厂商所导致的效率损失。因此，本文利用《中国工业企业数据库》相关数据，对中国工业垄断行业福利损失进行估计，并对垄断福利损失的影响因素进行分析，最后形成以下几点结论：

      第一，本文根据赫芬达尔—赫夫曼指数(HHI)选择出40个工业垄断行业，其中大多数行业的HHI指数在2003～2009年间呈现出下降的趋势；第二，中国40个工业垄断行业在2003～2009年的福利损失占当年GDP的比值年均为1.89%，最低为2003年的1.63%，最高为2007年的2.09%，且这一比值在2003～2009年呈现出先上升后下降的倒U型特征。第三，实证结果表明，垄断福利损失会随着市场集中度的上升呈现出先下降后上升的U型的变化趋势，而市场自由化与固定资本密度对垄断福利损失也具有显著的影响。

      因此，在现实经济中，一味地强调竞争并不能促进社会整体福利水平，适当的提高市场集中度有利于提高全社会的福利水平，当然，如果市场过于集中，也同样会损害全社会的福利水平。固定资本密度对福利损失既有正的影响也存在负的影响，就现阶段来看，增加固定资产投资所带来的规模经济效应对垄断福利损失的影响更大，故进一步加强对中国工业制造业的固定资产投资有利于减少福利损失。市场自由化也对福利损失具有显著的负向影响，这说明中国自改革开放以来的市场经济改革，不仅促进了经济的快速发展，也显著地降低了垄断福利损失，目前中国经济市场化改革仍有很长的路要走，但坚持市场化改革始终是减少福利损失的有效途径之一。

      ①根据一阶条件，可得：

，左边可以改写为：

      ②Wooldridge检验的P值为0.004，LR检验的P值为0.000。

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