我国葡萄酒制造业市场势力和配置效率损失测度

朱江 郭庆美 蒋妃 关敏慧

摘要：市场势力的定量测度以及福利损失的有效估算是政府经济管制和反垄断的基础。本文依据2000～2014年的行业整体数据，采用NEIO模型，对我国的葡萄酒制造业的市场势力和配置效率及其损失进行了测评。结果显示，我国葡萄酒制造业有一定的市场势力，但这种市场势力并不强，其配置效率损失也介于以往文献测算过的烟草加工业和啤酒制造业之间。

关键词：市场势力；配置效率损失；葡萄酒制造业

中图分类号：F2

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.13.003

1 引言

作为产业组织的核心概念，市场势力一直是学术界关注的焦点之一。在早期的研究中，由于计量经济模型的应用还不太成熟，市场势力的测度指标往往与市场结构的测度指标混为一体，如市场集中度、赫芬达尔指数、贝恩指数等。1934年，Lerner提出以勒纳指数（Lerner index）来衡量市场势力的大小，其公式为L=（P-MC）/P，表示价格偏离边际成本的程度。利用勒纳指数对市场势力进行测度的文献如Mueller和Geithman（1991），Davis和Ramagopal（1998），Dranove和Satterthwaite（2003）等。

勒纳指数的一个根本的缺陷在于，企业的边际成本难以观察。为了克服这一局限，Appelbaum（1979，1982），Bresnahan（1982）及Lau（1982）建立了新经验产业组织（NEIO）模型。NEIO模型结合现实数据获取的可能性问题，分别构建应用程序供应商数据和行业数据估计市场势力理论框架，由于行业数据比数据供应商更容易获得，所以NEIO模型在实证的理论模型有广泛的应用。国外很多学者采用这一方法进行了大量的实证研究，如Roberts（1984），Schroeter（1988），Azzam et al（1990），Schroeter& Azzam（1990），Genesove&Mullin（1998），Lopez et al（2002），Merel（2009），Digal（2010）等。国内如赫冬梅，王秀清（2003）对烟草加工业的测度，司伟（2005）对糖业的测度以及别慧丽（2011）对啤酒制造业的测度。

本文所选取的我国葡萄酒制造业从1978年改革开放开始起步，上世纪90年代到21世纪初发展壮大，2002年开始，我国葡萄酒制造业驶入发展的快车道，葡萄酒产量每年都在大幅增长（见图1），其市场结构和市场势力也在发生着变化。然而，现有文献对葡萄酒制造业市场势力及其对社会总福利影响的关注并不多见，本文在NEIO模型和AEL模型的基础上，第二部分和第三部分分别对葡萄酒制造业的市场势力及其配置效率损失进行了测度，并根据测度结果进行了讨论。

本研究使用2000～2014年中国葡萄酒制造业时间序列统计数据，从行业整体对葡萄酒制造业的市场势力进行测度。其中，xK用固定资产净值代替，xL用该产业年平均从业人数代替，xM用葡萄收购量代替，wK用中长期固定资产贷款利率代替，wL用饮料制造业工人的平均工资代替，wM用价格指数代替。固定资产净值和年平均从业人数来自《中国轻工业年鉴》，中长期固定资产贷款利率数据的来源为《中国金融年鉴》。饮料制造业工人的平均工资、价格指数、葡萄酒产量、国民生产总值数据来自《中国统计年鉴》。

运用Eviews软件中的联立方程系统估计方法，将和q视为工具变量，采用加权二阶段最小二乘法（W2SLS）对参数进行估计，从而得到各系数的估计结果（见表1）。

运用Eviews软件中的联立方程系统估计方法，将wK、wL、wM和q视为工具变量，采用加权二阶段最小二乘法（W2SLS）对参数进行估计，得到各系数的估计结果（见表1）。

根据以上系数估计，可以进一步计算出2000-2014年的行业猜测弹性θ和勒纳指数L（见表2）。

从计算结果可以看到，葡萄酒需求弹性的绝对值为0.752，富有价格弹性。葡萄酒并不是我国人民日常生活中的必需品，其需求量随价格变化而改变的幅度很大，因此，其他替代品的存在会影响葡萄酒的需求量。2000～2006年，猜测弹性值略有变化，幅度不大，基本保持在0.6和0.8之间，说明此阶段行业的市场结构基本稳定，2007年，预估弹性值的增加表明一个特定的制造商在行业中的输出的变化对行业的总产量会造成很大的影响，这一年，张裕？爱斐堡和长城的君顶酒庄开业，这种集酿酒、旅游、体闲、投资、商务于一体的酒庄，不但创新了葡萄酒企业发展模式和商业模式，而且也使两家企业的市场势力大大增强。由前述理论模型分析可知，当θt=0时，市场属于完全竞争结构，当θt=1时，市场属于完全垄断结构。计算所得的θt值介于0和1中间位置，根据贝恩的产业垄断和竞争型的分类，我们可以判断葡萄酒制造业属于寡头垄断型四。例如在2007年的数据中，前8名的葡萄酒生产企业基本情况如下。

由市场占有率数据可以计算出2007年葡萄酒制造业的CR4=47.18%，CR8=54.40%，张裕，长城，王朝三大一线品牌几乎占据了占据了市场的半壁江山，产量占全行业的31.27%，资产占整个产业的38.22%，销售额占整个工业的41.67%，利润的行业利润总额占63.44%，行业集中度很高。对于一线的企业，未来潜在的威胁主要来自莫高、新天、云南红葡萄酒企业在西部，西部企业资源优势有明显的优势。同时，生产和营销都有一定的规模，一旦超过这个营销能力，很有可能会打破目前的产业结构。而在短短的3年5年内，目前国内市场形势仍将继续处于三方对峙的局面。

勒纳指数L的估计值的数据一直保持在05和07之间，这说明我国葡萄酒制造业有一定的市场势力，这种市场势力主要来源于较大的卖方集中度，产品的异质性，但由数值可以看出这种市场势力并不强。

3 我国葡萄酒产业配置效率损失测度

3.1 基本模型

由此可见，AEL是产业输出Y，需求弹性的结果，猜测弹性和边际成本弹性共同作用。由于市场力量的作用，市场均衡偏离了完全竞争均衡，从而导致社会总福利的减少。AEL模型表明，配置效率损失是由企业的实际产量确定，价格需求弹性，边际成本的弹性和投机的弹性共同作用的结果。

3.2 估计过程及结果讨论

依据NEIO模型得到猜测弹性和需求弹性，由此进一步测算行业的边际成本弹性以及资源配置效率的损失，结果如下表。

从计算结果可知，边际成本弹性ρ为1.7568，ρ值大于1，表示葡萄酒的供给富有弹性。葡萄酒制造业一定市场势力的存在导致了部分社会福利的损失。2007年以后，行业的市场势力不断增大，而社会福利损失也大幅增大。由于市场结构属于中下寡占型，本文测算的我国葡萄酒制造业的配置效率损失值介于赫冬梅，王秀清（2003）测算的烟草加工业与别慧丽（2011）测算的啤酒制造业的配置效率损失值之间。

4 结论

本文依据2000～2014年的行业整体数据，采用NEIO模型，对我国葡萄酒制造业的市场势力和配置效率损失进行了测量。

从计算结果我们可以看到，葡萄酒需求弹性的绝对值为0.752，有价格弹性。葡萄酒并不是我国人民日常生活中的必需品，其需求量随价格变化而改变的幅度很大，因此，其他替代品的存在会影响葡萄酒的需求量。2000～2006年，猜测弹性值略有变化，幅度不大，基本保持在0.6和0.8之间，说明此阶段行业的市场结构基本稳定，2007年，推测弹性增加，表明一个制造商的工业产值会对整个行业产生很大程度的影响，今年，张裕爱斐堡、长城君顶酒庄开放，这种集酿酒、旅游、休闲、投资，在一个酒厂的业务不仅是创新的是葡萄酒企业发展模式和商业模式，而且也使两家企业的市场势力大大增强。由前述理论模型分析可知，当θt=0时，市场属于完全竞争结构，当θt=1时，市场属于完全垄断结构。计算所得的θt值介于0和1中间位置，根据贝恩的产业垄断和竞争型的分类，我们可以判断葡萄酒制造业属于寡头垄断型四。

勒纳指数L的估计值的数据一直保持在05和07之间，这说明我国葡萄酒制造业有一定的市场势力，这种市场势力主要来源于较大的卖方集中度，产品的异质性，但由数值可以看出这种市场势力并不强。

从计算结果可知，边际成本弹性ρ为1.7568，ρ值大于1，表示葡萄酒的供给富有弹性。葡萄酒制造业一定市场势力的存在导致了部分社会福利的损失。2007年以后，行业的市场势力不断增大，而社会福利损失也大幅增大。由于市场结构属于中下寡占型，本文测算的我国葡萄酒制造业的配置效率损失值介于赫冬梅，王秀清（2003）测算的烟草加工业与别慧丽（2011）测算的啤酒制造业的配置效率损失值之间。

参考文献

[1]戴家武，王秀清.市场力量估测方法的演进[J].经济学动态，2012，（6）.

[2]别慧丽.中国啤酒制造业产业组织分析及其对竞争力影响研究[D].南京：南京农业大学，2011.

[3]王博文，杨和财，刘震.中国葡萄酒行业产业组织的实证分析[J].软科学，2010，（3）.

[4]司伟.全球化背景下的中国糖业：价格、成本与技术效率[D].北京：中国农业大学，2005.

[5]赫冬梅，王秀清.中国烟草加工业的市场力量与配置效率损失估测[J].产业经济评论，2003，（1）.

[6]中国轻工业年鉴（2001-2015）[M].北京：中国轻工业年鉴社，2015.

[7]中国金融年鉴2001-2015[EB/OL].中国统计信息网.

[8]中国统计年鉴2001-2015[EB/OL].国家统计局网站.