市场势力与规模效应的直接测度——运用新产业组织实证方法对中国钢铁产业的研究，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,势力论文,效应论文,规模论文，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
在经济学理论研究中，对不完全竞争和市场份额问题的本质和因果关系的探讨，是一个非常重要的核心问题。其中，市场势力溢价（Markup）是一个理论上存在的关键变量，它反映企业由于市场势力导致的企业价格和边际成本之间的差异，是直接反映已经运用的市场势力的最好指标。其重要性在于，如果可以定量地计量产业的市场势力，就可以在执行反垄断或者对国有自然垄断企业管制的过程中给出有说服力的证据和指标。此外，市场势力溢价这个指标在绩效评价、要素分配乃至企业选址、集聚等问题当中都有重要的应用。
在传统的结构—行为—绩效（S－C－P）的框架当中，相当多的实证研究由于无法得到市场势力溢价的实际数值，不得不采用一些替代指标来代替，比如用以衡量市场结构的市场集中度。这种替代是建立在S－C－P的逻辑链条上的。但是，市场结构和企业绩效之间并没有直接的联系，而作为影响绩效的重要问题——行为——却是一个复杂多变而且多数情况下难以观测的系统。结构与绩效的这种不确定关系，以及行为的不确定性，实际上削弱了市场结构作为衡量实际市场势力的可能，比如，具有较大市场份额的企业不一定会采取有效的行为运用市场势力（维思库斯等，2003）。因此，对市场势力进行直接的计量是非常必要的。
需要说明的是：①本文未计算外国钢铁企业对于中国钢铁市场势力的影响。这主要是因为，就目前来看，中国的钢铁产业相对来说开放程度是有限的①。这使得本文采用NEIO的分析框架更为可行，而不需要过多地关注外资钢铁公司或者境外钢铁公司对于中国钢铁产业的影响。②本文同时对钢铁产业的规模效应做出了讨论。这一研究与管理工程领域对于钢铁业绩效评价的研究相关。但本文直接给出了经济理论变量——规模弹性的计量结果——这是一个在新古典框架内有意义的变量，有助于在研究中运用理论模型进行分析并对其他感兴趣的经济指标进行测度。③本文与反垄断案例研究的区别在于，案例针对的企业在被写成案例之前已经经过了案例作者的筛选。集中于某些狭义界定的选择性的市场中的“显著地”市场势力却仅仅表现在这些经过特殊筛选的“市场的片段”当中，因而不具有代表性，也无法测度其真实运用的市场势力程度。相比较而言，本文的计量工作将会更为真实和客观地反映整个产业的市场势力。
在本文中对于市场势力和规模效应同时探讨，也会增加对中国钢铁产业的了解，特别是对于产业政策和进入退出机制的认识。最近几年来，国内对于中国钢铁业发展存在矛盾，主要集中在对于中国钢铁产业集中度较低，缺乏定价权等问题的认识上。为此，已有的研究建议按照区域以大企业为龙头，进行产业重组合并，淘汰落后产能和较小规模的钢铁企业。本文对于市场势力的计量肯定了已有研究的成果，较小的企业规模确实导致中国钢铁企业缺乏市场定价权，但是对于规模效应的计量则有新的结论。结果显示，大型钢铁厂存在显著的规模不经济。以现有大型钢铁企业兼并更具竞争力的小企业，这种重组方法可能无助于提高效率。
二、中国钢铁业与新产业组织实证方法应用
1.相关文献：产业组织实证方法的困境与演变
早期的产业组织实证方法是建立在以结构—行为—绩效为基础的分析框架上的。由于结构—行为—绩效这一理论框架本身有待验证，因此相当多的早期产业实证研究将重点放在证明产业结构是否会对行为和绩效产生影响这样的问题上，如Comanor and Wilson（1967，1974）and Shepherd（1972）的研究。在对相当多的四位数代码的产业进行计量之后，产业组织学界得到了一个比较一致的结论，即结构确实可以影响行为，但是这种逻辑只适用于总体，对于单个产业的结构变化和绩效变化之间的关系，则难以得到肯定的结论。
Hall(1988,1990)and Bresnahan(1981,1987)，运用新古典理论构建模型，对不完全竞争理论的重要变量进行直接估计，创立了新产业组织实证方法。特别是Hall(1988),Domowitz et al.,(1988),Roeger(1995)的研究，通过建立基于Solow（1956）的生产函数，直接估计了反映产业市场力量的变量——市场势力溢价。这一方法的重要意义在于，人们首次可以采用经济统计数据而不依赖于会计利润数据来判断垄断竞争问题。有学者认为，这可以使得产业实证研究摆脱两个重要的困扰——会计利润可以被人为调节、会计变量和经济学变量在具体指标的意义上存在差异（Martin，2001）。同时，这种模型是建立在新古典理论模型的基础上的②，因此它得到的估计参数都是具有经济意义的。这解决了反垄断与管制的重要困扰——不完全竞争理论本身与现实经济数据之间的巨大差距。通过严格的理论推导的计量模型，可以用现实数据，对存在于理论模型中涉及的变量进行估计，从而对现实的不完全竞争市场结构进行分析，给出定量的结果。
此前，中国学术界对于钢铁产业市场势力的研究主要采用SCP构架或案例方法，大多认为钢铁业处于完全竞争状态，不存在市场势力（盛亚平，2004；陈强，2008）③。田志龙等则根据少数几家企业调价过程中存在时间上的相关性，认为中国钢铁市场存在寡头垄断的特征（田志龙，贺远琼，衣光喜，赵昌旭，2007）。然而共谋行为的实证检验需要更为复杂的模型和其他信息④，单纯的价格波动不能说明问题。实际上，由于现存的准入机制与产能控制，中国钢铁业在某种意义上是受到管制的。在这里，我们将中国钢铁业定位为具有不完全竞争因素的竞争性产业。管制会限制竞争，但同时可能会诱导人们期望潜在的垄断租金，导致过度进入或过度投资的行为⑤。可见，分散的产业结构与集中的进入管制并存使得钢铁业的市场势力问题并不是一个在理论上可以定性判断的个案，因此，对其进行有效计量是十分必要的。
另外，之前国内的研究还不能直接估计规模弹性，而是采用管理科学领域中的DEA绩效分析法间接给出规模效应排序（焦国华等，2007；黄健柏等，2006；杨成等，2005；徐二明等，2004）。通过绩效排序我们可以发现，较大规模的钢铁企业在以上具有差别的不同研究中都没有体现出显著的效率优势，相反，部分研究认为大型钢铁企业绩效显著地低于较小型的钢铁企业。
2.新产业组织实证方法在钢铁产业运用：理论假定
运用NEIO方法对市场势力和规模效应的实证研究主要基于：
假定1：在产业内，系统性的市场势力的存在主要表现为整个产业可以获取超额利润。如果一个产业存在的系统性的市场势力溢价显著的大于1，则认为该产业具有被运用的市场势力。但是这个判断需要排除规模效应和技术进步的影响。本文以独立估计规模效应消除规模效应影响，并构建随技术变化的动态生产函数消除技术进步对市场势力的影响。
假定2：在一个产业中，存在系统性的规模弹性，可以用来反映产业内的规模效应。本文采用的Klette模型取消了对于“技术和规模报酬不变的假定”。之前的产业组织实证研究在验证市场势力溢价的时候，其核心问题就是调整规模效应和技术进步的影响。由于市场势力溢价和规模效应在估算的时候往往是密不可分的，在区分的时候很多模型都会过高或者过低的估计规模效应的影响或者将部分规模效应当作市场势力溢价，这将直接影响结果的有效性。如果我们在本文中也采用Hall的模型，将意味着扩大了规模效应的数值⑥，Klette的方法很好地避免了这样的问题。
三、模型框架
1.模型比较
本文将采用一定的篇幅说明如何将Hall的模型延伸至存在规模经济差异的情况，这个改进主要是Klette（1999）的工作，目前在国内还没有任何人采用过。本文的模型构架是受到Hall（1986，1988）and Klette（1999）的启发。相比较Klette的模型，Hall的模型更为简洁，所需的中国钢铁企业的数据也更加可靠，但是Hall的模型本身所存在的问题才是最终导致我们不得不寻求改进了的Klette模型的真正原因。正如Hyde and Perloff（1995）所讨论的那样，关键的问题在于，Hall的模型必须坚持假设“技术和规模报酬不变”。这个假设在西方发达国家稳定的更加有效的资本市场实际上都难以达到，在充满了区域条块分割且飞速发展的中国钢铁业，采用“技术和规模报酬不变”得到的任何有关市场势力的计量结果都是没有意义的。
大多数跟随Hall（1988）的研究是基于产业层面的数据。但是，微观层面的数据在现代产业组织研究中必不可少，特别是当我们同时研究市场势力溢价和规模经济的时候这一点更为重要，因为无论是规模经济还是市场势力在行业层面上都会受到外部性的影响⑦，这包括企业的进入和退出，因此采用企业级的数据在理论上更为可行。采用企业级的面板数据还有一个好处就是在今后的更进一步研究中，我们有可能比较不同产业之间的数据，只有这样，才可能指导实践中的反垄断与管制对于某些重点产业的审查和管制。
2.Klette的估计方法
所有冠有“—”的字母表示该变量在微分中值点的值⑩。在这里需要特别说明的是，如前文所述，通过按照年度改变参照公司的指标，本模型可以允许技术变动。
3.对Klette模型的调整
本文并没有在模型设定过程中通过一阶差分消除固定影响，这与Klette（1999）以挪威14个产业为对象的研究不同。Klette认为，公司之间的技术差异与规模是正相关的，更高生产率的公司往往具有更大的市场份额，因此这种固定的影响与解释变量(13) 正相关。但是仅有的一些以中国钢铁产业为对象的实证研究结果都表明，在中国的钢铁业，特别是较大的钢铁企业，并不存在这样随规模增长的企业绩效（焦国华，江飞涛，陈舸，2007；黄健柏等，2006；徐二明，高怀，2004）。
可能的原因两方面，一是中国钢铁业发展十分迅速，结构变动很快。钢铁产量从2005年的28291万吨迅速增长到2007年的50048万吨，年均增长达到了21％。在此过程中，企业规模的变化非常显著，这使得对于单个企业来说，规模与绩效之间的直接联系变得难以置信。在这样一个过程中，企业规模的增长速度很可能与融资能力、建设周期的关系更加紧密。因此，先验地在模型中设定固定效应结构对于中国的钢铁产业来说是不尽合理的。二是中国的钢铁产业其本身的技术差异较小，产品同质化比较高，而单纯从绩效角度而言，在达到一定规模之后，规模变动往往也会带来巨大的管理成本，这种管理成本的增加在目前大型国有企业中是一个难以解决的问题，在巨型的国有钢铁上市公司中也不例外。因此，Klette提到的和规模相关的技术差异可能并不存在。
对于时间序列上的固定效应，由于模型本身设定了一个动态的随时间变动的技术框架，技术可以随着参照公司的变动而在年度间变化。因此，本文不需要在时间序列上对参照公司采用固定效应方法。
此外，由于数据并不包含所有钢铁企业的样本，在这种情况下，如果要得到更一般的结论以适于样本以外的单位，则应该将反映个体差异的特定常数项看作是跨个体的随机分布（高铁梅，2006）。Hausman检验的结果肯定了上文的讨论，因此对于理论模型的估计应该采用双向的随机影响变截距模型估计。
设定产业内存在普遍的市场势力溢价μ和普遍的规模弹性η，代入方程（3）得到：
公式（5）为回归方程。
四、样本描述和估计方法的选择
1.变量描述
中国共有35家上市的钢铁企业(14)，本文的样本包含了几乎所有的上市钢铁企业的数据，共31家（表1），时间跨度为2004—2007年，因为面板数据估计的稳健性要求，本文排除了至2007年12月上市时间少于4年的公司。
本文采用上市公司的财务报表数据进行计算。为了保证样本数据依然能够具有足够的真实度，符合NEIO基本理论的要求，除了被解释变量和资本投入要素以外，其他要素全部采用企业财务报表中现金流量表的数据。现金流量表数据涉及的会计调整空间较小，现金流入和流出需要有原始凭证作为依据，因此其数据真实性较高(15)。
Klette（1999）的模型提供的实际上是一个更为开放的框架，公式3第一项解释变量是除了资本投入以外其他投入品差异的加权平均值，第二项解释变量是资本投入差异的加权平均。对于第一项解释变量，实际上是一个开放的框架，使得我们对于投入品选取、分类和界定来说有一定的自由度。之前，Hall的论文当中固定了投入要素必须为资本和劳动（Hall,1988; 1990）。但是，钢铁业市场势力的计量，会受到投入要素分类和选取的重要影响。Hyde and Perloff证明，在对制造业的估计当中，如果忽视了材料和能源的问题，并将其并入资本项，则会对市场势力溢价问题会给出过高的估计（Hyde,Perloff,1995）。因此采用成本加成法计算市场势力溢价必须将原材料和能源投入从资本投入中分离出来。
本文将各家上市钢铁企业的投入要素分为3类，分别为：劳动投入；原料能源；资本投入。表2给出这些变量的意义以及计算方法。变量选取方式是基于现有国内数据和目标数据折中的结果，能够基本表达理论模型各个变量的含义。
2.成本份额的确定、估计方法与工具变量选择
在公式（3）包含了要素成本在总产出中所占有的比例
，对于每个公司来说，这一比例是以该公司实际值和参照公司值（即该年度该要素的中间值）之间微分中值点的比例来衡量的。但是由于实际的生产函数不可知，我们无法确定这个微分中值点的准确位置，因而也无法确定相应的份额。因此,我们使用平均成本份额来代替。生产函数采用超越对数形式是因为Diewert（1976）提出的“二次逼近引理”（Quadratic Approximation Lemma）证明，如果我们采用超越对数（Transcendental Logarithmic）形式，则使用平均成本份额不会导致二次逼近误差，这样设定还可以使我们获得一个半固定的模型构架，使其随产业和年度的变化而变化。
由于我们没有采用一阶差分消除固定影响，各个钢铁企业面板数据在生产率差异，误差项μ[,it]以及钢铁企业投入要素矩阵差异三个重要变量之间的相关性，会导致无法解决的内生性问题。这是因为，一个公司的生产经验随时间变化过程可能与假定的参照公司相关。更进一步说，在投入要素决定之前，生产率的改变就已经可以被预测到。由于中国的钢铁业进步迅速，这个问题会变得尤为严重。公式（3）当中的自变量和误差项会因为生产率持续增长产生正相关关系。在这样的情况下，采用OLS估计就会得到一个增大的有偏估计。因此本文采用广义矩估计方法估计参数。
本文工具变量的设置需要使得正交性条件得到满足。本文的工具变量采用资本总量和公司员工数，因为这两个变量不会随着时间序列上的经济波动而产生系统性的大幅度调整（Klette，1999）。同时，文中对这些工具变量来进行正交性检验，采用Hansen过渡识别检验法，构建识别条件。Hansen过渡识别检验的结果在表3中给出。
五、模型的识别和估计结果
1.计量结果报告
计量过程采用Eviews6.0进行回归。表3的第一行给出了中国钢铁企业市场势力溢价率，第二行给出了对于规模效应的计量。第三行给出了公司间差异变化，即截距项。从最终计量结果来看，市场势力溢价μ和规模弹性η都以99％以上的显著性水平拒绝原假设，调整R[2]达到93％，模型整体拟合度非常高。但是作为截矩项的公司间差异常数未能通过统计检验。这可能是因为，尽管整体上在样本选择的31家上市企业间没有明显的固定差异，但不排除部分企业具有显著的优势或劣势。
2.市场势力溢价
本文计量结果给出了略小于1但是非常显著的市场势力溢价，而且显著性非常高。这就是说，对于上市的31家钢铁企业整体而言，不存在市场势力。相反，由模型得出的显著小于1的结论来看，中国钢铁业存在着激烈的竞争。从市场结构的角度来说，截至2008年底，绝对集中度CR[,8]仅为38.7％，对全国63家规模最大的钢铁企业进行统计，其钢铁产量的赫芬达尔指数仅为245.18(16)。可以认为，在钢铁产业这样一个产品差异度较小的产业中，目前中国的钢铁企业处于接近完全竞争的状态。由于激烈的市场竞争，导致企业在低于或在接近边际成本的价格上进行生产。
计量结果有两个可能性。一是钢铁企业的资产回报率较低。在模型设定当中，我们认为钢铁行业的投资属于具有一定风险的长期投资，因此设定的资本成本比率为长期贷款基准利率，这是比较合适的长期投资机会成本比率。从目前来看，钢铁业的资本回报率远远达不到这一水平。这说明，对于钢铁行业的投资依然效益低下，投资收益小于机会成本。二是原材料的大幅度上涨。2004—2007年，钢铁生产的主要投入要素价格大幅度上涨，进口铁矿石价格仅在2005年一次调整，球团矿的价格就上涨了92.6％。而钢铁产品价格由于竞争激烈，并没有相应幅度的增加。这是由于上游垄断矿石企业对下游钢铁产业利润的挤压，一定程度上使钢铁业竞争更加激烈。无论是哪个原因导致市场势力溢价小于1，其本质都是因为中国钢铁业市场竞争激烈，企业不存在显著的市场势力。
3.规模效应
计量结果得到的中国钢铁产业规模弹性值为0.9353，显示中国钢铁企业上市公司已经表现出了显著的规模不经济。传统的理论认为，钢铁业具有显著的规模经济。主要是因为，钢铁业的单位能耗都与设备的规模有关。因此大型的钢铁厂具有显著的成本优势。钱纳里（1979）在《投资决策的相互依存性》一文中，给出了拉丁美洲国家钢铁生产的规模经济投入产出表，其产量标准为5万—100万吨。根据钱纳里的测算，年产5万吨的小工厂比年产100万吨的大型工厂单位成本高65％。
同样可以看出，在5万—100万吨的投入产出表中，其产量越大，规模弹性越低，当钢铁产量为50万吨一年的时候，增加50万吨，其吨总成本仅下降2％。当产能达到500万吨以上的时候，继续增加产量带来的成本节约已经可以忽略不计了。样本选取的31家中国上市钢铁企业都是规模很大的企业。仅主营业务收入居于中间值的酒钢集团，2005年的钢、铁、线材产量均超过500万吨。所以当钢铁企业规模达到中国钢铁上市公司程度的时候，规模效应导致的成本节约已经不明显了。
4.相关的研究结果和对计量结果的评价
本文的计量结果也得到了国内绝大部分钢铁产业绩效问题研究的证明，如焦国华等（2007），黄健柏等（2006），杨成等（2005），徐二明等（2004）。事实上，对于任何一个企业来说，都存在一个最优公司边界，当规模达到一定程度的时候，企业的经营管理变得异常复杂，往往需要更为优秀的管理和组织，规模经济带来的节约反而影响越来越小。过大规模的钢铁企业反而可能造成规模不经济。
一个比较奇特的现象是，尽管根据本文的研究，在报告期内钢铁产业并不存在市场势力和由此带来的超额利润，同时也不存在规模效应。但是为什么这一时期内，不断有新厂商进入中国钢铁产业，且原有厂商不断扩大规模呢？徐康宁等（2006）认为，中国现存的审批制度可能会系统性的导致效率较低的企业进入钢铁产业，而效率更高的民营企业获得审批的可能性较低。黄健柏（2006）认为，尽管产业内竞争惨烈，但是潜在的企业具有明显优势，因此存在着“效率自信”，从而不断进入而且力求扩大规模。焦国华（2007）认为，退出机制的缺乏使得大量的效率极低的企业依然留在产业内。我们认为，这些企业的存在，将直接降低市场势力溢价的估计值。以上观点是对本文市场势力和规模效应结论的重要解释，但是需要更进一步的实证研究才能得到可信的证据，这也是进一步改进本文研究结论的重要方向。
六、结论
本文得到的结论是：①中国的钢铁产业不存在系统性的市场势力，相反，由于本文得到的市场势力溢价率略小于1.但是非常显著，显示出中国钢铁产业目前依然处于完全竞争状态。竞争激烈导致部分企业可能在观测期以接近或低于边际成本生产。②中国钢铁上市企业规模弹性为0.93，传统意义上认为钢铁业具有的规模效应在中国上市钢铁企业中没有体现，相反中国钢铁业体现出了规模不经济。目前我国的钢铁产业尽管增长迅速，但是，依然存在较大的问题。一是钢铁业竞争十分激烈，且市场结构较为分散。钢铁产业的产品是高度同质化的产品，过于分散的市场结构必然带来高强度的竞争。表3的计量结果甚至给出了钢铁业正在极低利润水平上竞争的结论。因此，钢铁业的整合势在必行。二是对于我国钢铁产业较低的规模弹性的问题，鉴于采用管理工程方法和产业组织实证方法得到的结论比较类似，我们可以排除理论错误，需要认真对待钢铁产业规模弹性值所反映出来的投资效益问题。通常来说，产业中较大规模的企业可以承担较高的创新风险，同时技术更为先进。在钢铁企业中，较大的企业应当更具优势。但是在我国上市的钢铁企业当中，并没有表现出明显的规模优势。更令人惊讶的是，我们的计量结果给出了完全相反的结论。上市钢铁企业样本缺乏规模效应的原因是多方面的。但是，必须要看到市场规模风险，上市钢铁企业当中有相当一部分企业是通过合并形成的巨大规模，通过合并增强市场势力是一个非常好的路径。但是对于中国钢铁产业极为分散的市场结构来说，大型企业合并不能带来市场势力的提高，相反，由于我们的钢铁企业本身规模已经非常巨大（2008年，仅宝钢集团一家公司的钢铁产量就超过了意大利全国的钢铁产量），在管理技术没有得到实质提高之前，合并带来的，可能首先是管理上的困境和资产整合的困难。这也是我们计算得到上市钢铁企业规模弹性较低的重要原因。基于以上原因，本文提出以下建议：
（1）谨慎对待钢铁企业的合并。在上市公司涉及的合并案当中，有相当一部分合并是以大型企业为核心，以地域关系或者产业布局为基础兼并小型企业形成的。这种合并可以短期内创造出巨大规模的钢铁企业，但其经济效益却有待讨论。因为，中国钢铁产业上市公司表现出来的规模不经济性显示出，大规模的企业平均绩效水平低于较小规模企业。在此基础上，大规模企业兼并小企业的过程可能是“劣胜优汰”的过程。同时，对于一个企业来说，市场份额并不是运用和享有市场势力的唯一条件。20世纪早期，尽管美国铝业占有美国全部的原生铝开采和生产，但是很多学者证明美国铝业本身并不存在实际运用的市场势力。同时，如前文所述，合并形成的巨型钢铁企业很可能存在管理和经营的困难，其生产组织和控制结构将会异常复杂。这是导致巨型钢铁企业具有小于1的规模弹性的重要原因。
（2）投资控制与有效退出机制。中国的钢铁产量从2001年起，经历了连续7年的高速增长，年增长率全部超过15％，其中，2002—2005年连续4年增长率超过20％。这样大规模的投资使得中国的钢铁产业经历了前所未有的超高速发展。但是过快的发展也会带来问题，2008年，受到需求影响，中国钢铁产量增加值从上年增长15.9％，下降到增长1.1％，为1981年以来的最低值。在中钢集团63家会员企业当中，有31家出现了产量的负增长，占总数的49.2％（艾凯数据研究中心，2009）。钢铁投资的过快增加，直接导致了钢铁业投资效益低下，资本回报率较低。因此，控制资本向低回报的钢铁业流动，是目前振兴钢铁业，改善钢铁业市场结构的重要举措。同时，建立有效的企业退出机制也尤为重要。在经济周期处于低谷的时候，产业内长期人为的留存低效率企业将直接影响产业绩效，恶化竞争环境。
（3）提高钢铁产业整体的市场势力，形成对外原料采购卡特尔。提高钢铁产业的市场势力不仅在于提高钢铁企业在钢铁产成品市场的市场势力，也包括提高钢铁企业在原料市场的市场势力。2004—2007年，钢铁产业所需的主要原料价格大幅度上涨，特别是国外铁矿石厂商，大幅提高了铁矿石价格。尽管截至2008年，中国钢铁产量占全世界钢铁产量的46.6％，但是国内钢铁企业依然不能掌握对于基础原料（如铁矿石，焦炭等）的定价权，几乎是完全的价格接受者。相反，国外的大型铁矿石供应商却形成了寡头垄断，操纵着国际铁矿石的价格。因此，建立原料卡特尔，逐步使得国内钢铁企业获得国际原料定价权，将有利于提高对外竞争力。这种生产领域的卡特尔组织，可以使得钢铁企业在合作中形成稳定的长期合作博弈关系，为企业间联合和重组创造条件。
注释：
① 2008年，中国钢铁产量50049万吨，进口钢材1543万吨。进口钢铁所占百分比仅为3.08％。数据来源：中经网统计数据库。
② 先前的产业组织实证方法的理论基础则仅仅是来源于结构—行为—绩效的框架，而这一框架实际上是基于新古典模型结论的一个经验判断，而不是具有严格模型推导的理论结论。
③ 2008年63家重点钢铁企业的HHI指数仅仅为245（采用中国钢铁协会网站统计数据计算。所列企业为63家中钢协会会员单位，占全国钢铁产量的78.34％，整个产业的HHI指数应当稍高一些）。
④ 寡头企业共谋行为的检验是NEIO理论的一个重要方向，如前文所述，Bresnahan对此进行了开创性的研究。国内，平新桥等（2001）、王浩等（2007）都对此做过详细的检验。
⑤ 国家决策部门至少早在2003年就已经将钢铁业定义为产能过剩的产业，但是钢铁产能的扩大几乎是每个钢铁企业追求的目标（江飞涛等，2007）。
⑥ 本文验证的结果，中国钢铁业上市公司的规模效应是小于1的，而Hall则假设“规模报酬不变”，这将会对实际的市场势力度量产生影响。
⑦ 这一点在哈里森（Harrison，1994）的论文当中给出了例外的情况。
⑧ 在计量的过程中，假设选择的参照公司是一个在产业内部具有中等产出水平的企业，这里的中等意味着该企业的产出水平和要素投入都为所有企业的中值。
⑨ Klette（1999）提到Berck and Sydsater（1991）曾经有过一个关于广义多元微分中值定理的讨论。此外，在Advanced Calculus(Patrick M.Fitzpatrick,2002)一书中给出了N维空间中的微分中值定理表达。
(13) 这实际上是各种要素投入的规模差异。
(14) 对于上市公司当中钢铁企业的界定，我们采用公司上市时招股公告的说明来进行界定。其主营业务必须为钢铁冶炼。
(15) 在这里需要说明的是，在我们追求数据真实性的同时，由于不能进行跨期调整，现金流量表的数据往往存在跨期现金流的问题。在这里，我们假设对于大型钢铁公司来说，其跨期的现金流在时间序列上是稳定的，因此我们将跨期现金流问题忽略。
(16) 根据中钢协会网站数据汇总计算，赫芬达尔指数计算不包含全部的钢铁企业，仅包括最大的63家企业。其钢铁产量占到全国钢铁总产量的78.34％。