中国电信行业市场势力与效率:基于NEIO方法的实证研究
时间：2020-12-06 07:57:57 来源：达达文档网 本文已影响 人 
基金项目：教育部人文社科项目“基于能力构建的我国自主创新型技术赶超问题研究”(项目编号：13YJA790135)，云南大学科研创新基金“市场势力估计与社会福利损失测度”(项目编号：ynu201252)、云南财经大学创新项目“我国电信行业市场势力估计与社会福利损失测度”(项目编号：ynufe201313)。
(1.云南大学 发展研究院，云南 昆明 650091；2.昆明理工大学 经管学院，云南 昆明 650093)
摘 要：
基于NEIO方法构建了一个结合市场势力效应与规模效率效应的模型，利用2002—2011年间中国省际电信业面板数据进行实证分析，可从市场结构这一角度来分析电信业高速增长这一事实。研究发现，中国电信业存在较高的市场势力且市场势力效应占主导，表明电信业绩效较多地是通过市场势力获取的, 即通过其行政垄断特权地位获得较高收入，2008年重组合并后进一步增强了市场势力效应。同时电信业也呈现规模经济特征，但规模效率效应对行业绩效的影响却并不明显。
关键词：
新实证产业组织(NEIO)；电信业；市场势力；规模效率
文章编号：2095-5960（2014）04-0075-07；中图分类号：F062.9；文献标识码：A
一、引言
〖KG(2x〗中国电信业自1994年开始进行体制改革以来，经历了三次拆分重组，由独家垄断逐渐演变为寡头竞争的市场格局，并一举成为世界上最大的电信市场。2012年电信行业业务收入高达107629亿元，是改革初期的近22倍，且电信业的营利能力突出，远远高于同期欧美发达国家水平及我国各行业的平均水平。电信业渐进式改革所带来的快速增长是归于其利用垄断力量对消费者剩余占有的结果，还是效率的提升，这一点引起了广泛关注。作为国民经济最为重要的基础性、战略性产业，电信业的发展直接关系到经济社会及其他行业的增长，同时作为民生利益息息相关的行业，服务质量及资费的高低直接关系到消费者的切身利益。对电信业改革后的绩效分析将有助于理解中国电信业频繁地拆分重组，也能够为促进电信业的进一步改革与健康发展提供一定的指导和参考。
电信业的重组拆分及未来的发展受到社会各界的关注，对中国电信业改革及其绩效的研究主要形成了以下三个基本的观点：一是市场势力对电信行业的增长不明显，甚至起相反作用，汪贵浦和陈明亮［1］基于Hall (1988) ［2］模型估算了邮电业的市场势力，发现市场势力对邮电业的增长有显著的负作用。二是电信行业经济体制改革降低行业的集中度，较多实证研究证实中国电信业经济体制改革促进了电信业的发展，提高了社会福利水平［3][4][5][6］。三是效率说，即行业的快速发展得益于效率的提升。［1］［7］以上针对中国电信业改革的研究没有形成一个统一的定论，虽表明市场集中度(HHI)对行业增长有正向作用［6］，但市场结构指标是难以衡量行业的市场势力与竞争程度的。此外大多数文献所选取的样本数据量主要是涉及第一阶段与第二阶段自1994年至2007年间的电信行业打破垄断引入竞争机制时期，而2008年的第三次合并重组所形成的全业务多头竞争的格局，却没有很好地进行实证检验。且从市场势力或效率的某一方面考虑有误导性［8］，也很难解释中国电信业为何频繁的拆分与合并重组。
与国外实证产业组织(NEIO)方法的应用研究相比，我国总体上还相对滞后。那么中国某些特定行业的垄断程度有多高？市场势力与效率在电信业发展过程中作用机理如何？本文将利用2002—2011年间的省际面板数据，通过构建NEIO结构计量模型，实证估测市场势力与效率的大小并考察两者对资费、行业绩效的作用机理，以期能够较为客观地评价电信业的发展质量。以市场结构为切入点：一是实证估计中国电信业的市场势力及规模效率。在竞争市场中企业不能获得超额利润，即不存在市场势力。资本的逐利性也使得各行业的利润水平趋于一致，然而在现实中，电信企业的员工工资水平及利润率远远高于其他行业，这可能是行政垄断导致的结果［9］。二是考察市场势力效应与成本效率效应对电信服务资费及行业绩效的影响机理。这两者的作用机制是相互矛盾的：垄断企业所拥有的市场势力使其有提高产出价格的激励，价格将高于边际成本，而竞争与效率的提升将会使得电信资费的下降，有利于改善社会福利。
二、NEIO方法与文献回顾
Bresnahan(1989)［10］在总结前人研究的基础上提出了新实证产业组织(NEIO)方法，前后有较多的文献将这一方法用于实证研究行业内的竞争结构及市场势力的估算。NEIO方法是以经济行为主体的最优化目标行为为理论基础，并充分考虑到企业间的策略性行为，从需求方程或成本方程联立估计行为参数、市场势力，广泛应用于企业战略、反垄断、政府规制等领域的研究。
相对于SCP范式及新产业组织理论，NEIO方法具有以下优势：一是能够对企业策略性行为进行实证检验。依赖于数据经验分析的SCP范式认为，高集中度会导致合谋及高市场势力，其实一个行业的集中度与合谋之间的关系主要取决于企业间的策略性行为。NEIO方法通过实证估算行业的行为参数以验证市场结构，将能为市场的竞争(或合谋)结构提供检验的可能；二是市场结构的内生性问题。传统的SCP范式不能将市场结构看做是内生的且不能认识到策略性行为的影响，企业间的竞争(合谋)行为仅是中间变量并将其视作为一个“黑箱”不能测度出来［6］，NEIO方法将市场结构视作内生性变量，而不是导致市场激烈竞争的原因，通过构建结构计量模型估算出行业内的竞争行为。
随着计量经济、产业组织理论及数据统计的发展与完善，NEIO方法的计量结构模型至今主要有以下三种：一是通过行业的需求函数或成本函数(供给函数)，以构建计量结构模型，估计行业内的竞争(合谋)程度与市场势力。二是基于消费者效用最大化及微观数据分析的BLP模型［11］，是一种较为符合现实的产品差异情况的计量模型，主要是采用微观个体经济的数据以估计不同产业的市场结构。三是霍尔模型基于索罗增长模型的变形可以估算出企业的加成比率，但该模型假定企业之间的推测变差相同，在估计的时间周期内推测变差与规模报酬不变，在大量跨时期的分析中，企业间的竞争行为却容易发生且经常处于变化状态，因此采用霍尔模型得到的加成比率常常会被过高估计。前两种方法都是以微观经济理论中的经济行为主体最优化目标行为为基础，用于同质产品的行业研究，其中成本函数能够较好地考察出厂价格与边际成本的关系。电信行业最终提供的是通信与网络信息服务，可以认为是各企业的产出为同质产品(服务)，因而本文也将采用同质产品的NEIO模型与成本函数出发估算出电信业市场势力与规模效率。
在现有中国通信服务市场规模趋于饱和的状态下，合并重组有促进成本节约的可能性，较低的成本促进企业降低服务价格，同时快速发展的网络移动通信的潜在竞争可能性也使得企业有降低价格的压力。但还应该注意到，我国通信运营商的服务资费仍不明晰，甚至有欺诈之嫌，在2008年合并重组后这一问题也更加凸显，这可能是在位企业拥有较高的市场势力导致服务质量下降的结果。因而在企业兼并的反垄断审查中应该考虑到两个关键的影响因素：一是市场势力，企业为实现利润最大化目标，通过合并提高市场集中度，建立起合法的合谋行为使企业间的价格协调与合谋更加容易，扩大市场势力，但这是以消费者福利的损失为代价的。二是规模效率，企业追求规模经济与范围经济，以期在合并后能够消除重复性投资、成本节约与提高组织的运营效率，这两者之间的相互作用关系被称为“威廉姆森权衡” (Williamson Tradeoff)。 ［12］
