是垄断还是效率——基于中国制造业的实证研究，本文主要内容关键词为：效率论文,中国制造业论文,实证研究论文，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（Bain，1951）发表了开创性的文章以来，利润率与产业集中度、市场份额等市场结构关系的研究一直是产业经济学的核心问题。大量的研究都表明，利润率与产业集中度、市场份额之间存在着一定的正相关关系。然而，不同学者对这种关系的解释却存在着较大的差异，一些学者认为是串谋和垄断等因素导致子高额利润，而另一些学者却认为是规模经济等效率因素导致了高额利润。从经验分析的结果看，主流的意见是垄断，但效率也获得了一些支持（注：可主要参见谢勒等（Scherer and Ross,1990），纽曼 （Neumann,2001）和马丁（Martin,2002）等相关章节。）。
相对于国外，由于数据的缺乏，国内该方面的研究还较少，已有的也只是初步尝试。现有的文献集中在利润率与产业集中度关系的研究上，并且也发现了其中的正相关关系（殷醒民，1996a；戚聿东，1998；魏后凯，2003）。针对这种正相关关系，这些研究都认为是规模经济等效率因素作用的结果，但论证是不严密的。比如通过国内外产业集中度的简单比较，由于中国的产业集中度相对较低，就认为垄断因素不存在，产业集中度提高是效率的表现，但这种推理是不可靠的。首先，市场经济的发展阶段不同，利润率与产业集中度的具体关系也会不同。比如，经济发展的低级阶段，企业的竞争能力都还不强，所以产业集中度即使相对国外较低，也不能排除已经获得一定规模的大企业相对于小企业和消费者的垄断势力。其次，中国还具有其他方面的特殊国情，国外的情况不能简单套用中国。比如行政垄断，虽然产业集中度相对较低，可产业或企业还是具有垄断势力，重要的是，单一的产业集中度提高会加剧已有的由行政带来的垄断色彩。像我国的汽车产业，企业规模都很小，规模经济远未实现，产业集中度也很低，但汽车企业的利润率却出奇的高，远远超过国际知名大企业，这恐怕只能用行政垄断来说明（干春晖等，2002）。
关于利润率与产业集中度等关系的解释，对于实践有着重要的影响。比如由效率因素带来的高市场份额、高产业集中度和高利润，但假如我们认为是由垄断形成的，会阻碍规模经济等效率的利用，影响企业、产业，乃至国家竞争力的提高。或者如果由垄断因素带来的高市场份额、高产业集中度和高利润，但我们认为是由效率形成的，会导致，甚至主动促进垄断的加剧，进而导致消费者福利的持续损失，而且今后反垄断投入的成本也会越来越大。从长远看，企业、产业、国家的竞争力也会因此而降低，因为“没有竞争就没有压力，没有压力就没有动力，没有动力就没有效率”，这应是垄断企业万古不易的真实写照。鉴于甄别垄断或效率因素重要性，而且文献也缺乏利润率与市场份额关系的研究，所以本文将在这些方面作些尝试。
二、关于利润率和集中度等关系的假设
产业集中度是产业经济学中最普通的指标，一般用产业内前几家企业的市场份额之和（比如前4或者前8家企业），或者赫芬达尔指数（产业内所有企业市场份额的平方和）等表示。理论和经验都显示，产业集中度与利润率之间存在着正相关关系，其中主流的解释是串谋和垄断。产业集中度高，说明产业内的企业数目相对较少，由于串谋涉及企业之间的一致行动，所以企业数目越少，串谋成功的可能性就越大。以信息因素为例，假如企业数目越少，串谋中鉴别作弊、惩罚作弊和预防作弊所需的信息就越少，所以信息不对称问题就不明显，相关信息获得的成本也较低，进而企业作弊也困难，因而此时的串谋往往是可行的（Slade and Jacquemin，1992）。产业集中度高，也说明产业内主导型企业集团所占的市场份额比较突出，所以大企业之间的串谋可以不考虑其他企业的影响，因为其他企业顾及主导型企业的报复最好是跟随大企业的市场行为。贝恩（Bain，1951）第一个在统计上检验了利润率与产业集中度的相关关系，他也提出了串谋和垄断的假设。追随贝恩的思路，学术界涌现了大量考察市场结构，包括产业集中度，以及后面的市场份额、进入壁垒等与市场绩效的经验性研究，这些文献也都倾向于支持贝恩（Bain，1951；1956）的结论。
与产业集中度相关的一个指标是个别企业在产业内的市场份额，一般用企业销售收入、销量、产值、产量等在产业内的比例表示。通常认为，企业的市场份额越大，其在产业内的谈判能力也越强，就可能约束、威胁和掠夺整个产业内的其他企业，所以企业的垄断势力就越强，利润率也越高。与产业集中度反映产业共有的垄断势力不同，市场份额可能反映了企业特有的垄断势力，所以产业集中度引致的利润为产业内大、小企业所共有，而市场份额引致的利润则为大企业所独有。
有一点是需要补充的，从根本上言，造成垄断问题的因素是进入壁垒，产业集中度、企业市场份额等只是促成了进入壁垒，或者加剧了已有的进入壁垒问题，进而才引致产业和企业的垄断利润。假如进入壁垒不严重，即使产业的集中度和企业的市场份额都很高，产业和企业还是不能获得垄断利润。因为如果企业高额定价，产业外的企业就会快速进入，以获得正常的利润，进而排斥原企业。即使原企业的价格回归，或者想报复新进入企业，进入者也可以快速退出，而不受任何损失（Baumol.1982）。相反，假如进入壁垒严重，即使产业的集中度和企业的市场份额不高，产业和企业也可以平静的享受高额垄断利润。虽然产业集中度、市场份额与利润率、垄断之间的联系并不充分，但人们还是热衷于检验它们之间的关系。这是因为，第一，进入壁垒与垄断在学理上有同义反复的嫌疑；第二，产业集中度、市场份额是易于获得且具有连续性质的数据，而进入壁垒的观察终究比较困难，在计量检验中也只能作为哑变量处理；第三，人们也发现，进入壁垒与产业集中度、市场份额之间存在着一定的联系，比如Baldwin和Gorecki（1994），以及Davies和Geroski（1997）等的研究，所以产业集中度、市场份额与高利润、垄断之间的联系还是可信的。
对贝恩等人关于产业集中度、市场份额等与利润率关系的结论，布罗曾（Brozen，1971）、德姆塞茨（Demsetz，1973）等有过批评。他们认为，产业集中度、市场份额与利润率之间的关系并不能证明垄断的存在，因为产业集中度高、市场份额大只是表明企业的规模大，而由于规模经济等因素，大企业的效率也相对较高，所以产业集中度、市场份额与利润率之间的关系实质是效率的结果。不可否认，德姆塞茨等发现了一些问题，察觉到了当时贝恩等研究的不足，但他们的论证是不充分的，部分逻辑也是值得推敲的。像布罗曾简单地认为垄断利润为产业内的全部企业所共有，而产业内的利润差异则为效率差异所引致，德姆塞茨也是通过简单的比较大小企业之间的利润率差异来论证高集中度、高市场份额是效率的结果，进而否定贝恩的结论。但大企业相对于小企业具有较高的利润率可能是由于前者在产业内具有较高的谈判地位，这在博弈论和新产业组织学中是很普遍的结论，而并不仅是因为效率优势。况且，效率引致的利润差异也是可以计量检验的，比如克拉克（Clark et al.，1984）和马丁（Martin,1988）等的研究（注：戚聿东（1998）也作过该方面的尝试，他通过价格变动、技术创新等指标来定性和描述性的考察效率与垄断在利润率中的地位和作用。），所以产业集中度、市场份额等对于垄断利润的贡献是不能排除的。
以德姆塞茨为代表的效率学派并没有否定贝恩等的意见，但他们也点出了一个重要问题，即不能简单地将产业集中度等与利润率之间的正相关关系归结为垄断的结果，还应考察规模经济等效率的影响。这大大增加了检验垄断在数据获取、技术处理上的难度，但还是能够通过一定的途径解决。本文就是借鉴克拉克（Clark et a1.，1984）的方法，利用扩展的古诺模型（注：关于古诺模型在产业经济学中的扩展和应用，可参见马丁（Martin,2002）相关章节。）中的推测弹性概念，从串谋和竞争的角度鉴别了垄断对利润率的可能影响。
假设某一产业中有n个厂商，总产量为Q。其中有厂商i，产量为q[，i]，还有其他厂商j，产量为q[，j]，其中j=1，2，…，i-1，i+1，…，n。
为处理的简便（注：包括后面推测弹性、成本等假设的放宽，并不会改变产业集中度、市场份额、利润率、垄断等之间关系的结论，但牵涉到更具体的设定，以及需求弹性和需求曲线，成本和供给曲线等的估计等，在理论和经验分析上将更加繁琐。具体的例子可参见克拉克（Clark et al.，1984）。），假设厂商的产品同质，价格为P，产业的逆需求函数为：
P=P（Q）=P（
q[，i]）（1）
假设厂商i的成本函数为：C[，i]=C[，i]（q[，i]）（2）
则厂商i的利润为：π=Pq[，i]-C[，i]（q[，i]）（3）
假设厂商i选择q[，i]，以使利润最大化，则根据一阶条件解得：
P+q[，i]（dP/dQ）（dQ/dq[，i]）-MC[，i]=0（4）
即：P-MC[，i]+q[，i]（dp/dQ）（Q/d）（d/Q）
[1+
（dq[，j]/dq[，i]）]=0（5）
设厂商i的市场份额为：s[，i]=q[，i]/Q（6）
设产业的价格需求弹性为：
ε=-（dQ/dP）（P/Q）（7）
引入推测弹性，代表厂商i所期望的对应其产量变化率的厂商j的产量变化率。为简便，假设各厂商之间的推测弹性一致。设厂商的推测弹性为：
α=dlogq[，j]/dlogq[，i]=（q[，i]/q[，j]）（dq[，j]/dq[，i]）（8）
将式（6）、（7）、（8）代入式（5），整理可得代表垄断势力的勒纳指数的一般化形式：
m[，i]=（P-MC[，i]）/P=（α/ε）+[（1-α）/ε]s[，i]（9）
将（9）式在产业内加总得：
（P-MC[，i]）q[，i]=（α/ε）Pq[，i]
+[（1-α）/ε]s[，i]Pq[，i]（10）
设产业集中度指标赫芬达尔指数为：
H=s[，i][2]（11）
将式（10）整理，并代入式（11），可得：
M=[（P-MC[，i]）q[，i]]/PQ
=（α/ε）+[（1-α）/ε]H（12）
由式（9）、（12）可得，厂商和产业的价格成本差与厂商的市场份额和产业的集中度成正相关关系，这两式囊括了贝恩、德姆塞茨等的部分意见，所以他们的结论都有一定的理论支持。第一，厂商或产业的成本越低，厂商或产业的价格成本差自然也越高。考虑到厂商的产量决策部分取决于成本，所以厂商的市场份额、产业的集中度也是由成本等因素内生的，厂商和产业的价格成本差也相应的具有了与市场份额或产业集中度的内在联系，这些都验证了德姆塞茨等的推论。高效率和低成本，甚至由其引致的高市场份额和高产业集中度是符合消费者与社会福利的（注：这也只是静态的观点，从动态而言，效率也会导致垄断，进而排斥和消灭竞争对手，进而带来低效率，所以反垄断也是一个不同时期折现，以及不同因素权衡的问题。），所以不应为反垄断所反对，反而是社会应该提倡的。第二，厂商和产业的垄断势力与产业内厂商之间的串谋有关，这显然是反垄断应该反对的。由
m[，i]/α=（1-s[，i]）/ε≥0等可得，α越大，厂商和产业的垄断势力也越强。我们可以认为，α代表了厂商在串谋和惩罚作弊等方面的一致性和严厉程度。以极端的α=1为例，勒纳指数为弹性的倒数，这是完全垄断的结果，此时产业内的厂商联合成了一个完全垄断者。α=1表明，任何一个厂商产量的变化，都会引起其他厂商相同产量的变化。所以一个参加联合利润最大化的企业如果想违背协议，通过扩大产量和降低价格来获取更多的利润，其他厂商也会采取完全一致的策略，所以其作弊的目的是不可能实现的，现实恰恰是利润的降低。随着α的降低，厂商之间针对作弊的反应要越来越温和，所以厂商会将价格从完全垄断的位置上降下来，以谋求可能的利润。不过从全产业的厂商而言，厂商扩大产量降低价格的行为其实是一种“囚徒困境”，但从局部而言，这也不失为厂商的最优决策。当a=0时，厂商对于作弊带有“任其自然”的味道，此时每个厂商都假定自己的产量变化不会引致其他厂商的产量变化，产业结构转变为传统的古诺模式。在古诺模式中，虽然产业的厂商表现为寡头，还带有垄断的色彩，但厂商终究没有主动地联合起来追求产业利润的更大化。在一般的串谋文献（注：不仅包括明示的串谋，也包括默会的串谋，而且经济学中研究的绝大多数是默会的串谋，这与反垄断的实践还是有区别的，但经济学为反垄断提供了许多启发性和建设性的意见。）中，传统的古诺模型常常成为串谋研究的起点，所以是不包括在串谋内的，但其实古诺模型的实现也有赖于厂商之间默契的一致信念，因为如果厂商关于推测弹性为0的信念不一致，古诺均衡是不稳定的（注：如果厂商关于推测弹性的信念结构发生变化，产业结构会发生变化，比如古诺模式就可能转向竞争模式，或者串谋模式。各种市场结构的形成，也依赖于厂商关于推测弹性等的信念结构，而厂商关于推测弹性的信念决定于产业内外的环境，厂商在产业内的地位，以及厂商之间或明或暗的协议，违反协议的惩罚机制等一系列因素。所以，恰当的具体反垄断政策其实是复杂的，需要针对不同的情况和不同的对象设计不同的策略。）。比如当α＜0时，厂商改变价格和产量的决策会导致消费者在厂商之间“此消彼涨”的转移，产业结构会由古诺模式滑向竞争模式，厂商的利润也会降低。此时，产业内体现更多的是争夺消费者的竞争，并最终使消费者获益，而不是厂商之间的串谋，以共同掠夺消费者。以式（10）为例，当α=-1，且s[，i]=1/2时，该厂商的勒纳指数为0，该厂商的均衡就与完全竞争的结果一致了（注：当α=-1，s[，i]＜1/2时，勒纳指数会小于0，这是不合理的，这也说明，推测弹性其实也是由产业内外等一系列更基本的因素内生的。）。推测弹性α是一个比较基本的变量，至少是在横截面上可以剔除出效率的影响，所以通过对α的估计，我们可以发现厂商和产业的垄断程度，而避免受效率因素的干扰。
基于以上分析，我们作如下待检验的假设。
假设1：产业利润率与产业集中度成正相关关系。
假设2：产业内企业利润率与市场份额成正相关关系。
假设3：不同产业内企业利润率与所处产业内的集中度和市场份额成正相关关系。
造成假设1、2、3的结果，可能原因是串谋和垄断，包括产业内企业共有的垄断势力和大企业所特有的垄断势力，也可能是规模经济等效率因素，形成产业内大规模的企业和高集中度。为鉴别垄断因素和效率因素，我们还要进行产业内推测弹性的估计。
假设4：若推测弹性大于0，产业内存在串谋的证据，推测弹性越大，串谋问题越严重；若推测弹性小于0，产业内主要是竞争的关系，推测弹性越小，竞争的色彩也越浓厚。
推测弹性的估计采用间接的方法。通过对式（9）的估计（注：由于没有时间序列的数据，所以我们并没有估计式（12）。），这也是我们假设2所要估计的，我们可以得出常数项和回归系数的估计值
（α=α/ε）和
=[b=（1-α）/ε]，进而得出α的估计值：
=/（+）（13）
式（13）也表明，当产业内企业的利润为常数，即产业共有利润的组成部分越大，产业的串谋和垄断色彩越浓厚，反之则相反。这与德姆塞茨等关于垄断利润为产业所共有，效率利润为个别企业所拥有的推论有相通之处，但具有了严密的理论基础，指标也更为可靠。当为负时，表明产业结构趋向于竞争，消费者在产业内具有相对重要的地位，厂商之间存在着一定的争夺消费者的竞争，越小，竞争也越激烈。
三、样本与数据
本文以中国的制造业为研究对象（注：参见魏后凯（2003）附录，我们剔除了“其他制造业”。由于只有2位行业代码的企业分类，所以我们的产业分组以2位代码为依据。），从产业和企业层面分析了产业和企业利润率与产业集中度和市场份额等之间的联系。数据为1995年第三次全国工业普查数据，取自于中国统计出版社出版的《中华人民共和国1995年第三次全国工业普查资料汇编》（综合·行业卷）和《中国大中型企业年鉴》（1996），及魏后凯（2003）的研究等。这些资料包含了产业、企业层面的数据，为我们的研究提供了可能。
本文用到的具体变量和数据有：
1.企业销售利税率=企业利税总额/企业销售收入（注：为与假设中的赫芬达尔指数等保持一致，我们就不取一般的百分值。）。企业利税总额和销售收入都取自于大中型企业年鉴。用销售利税率代表利润率，是因为其最符合勒纳指数的含义，同时我们也只有该方面的企业数据。为满足勒纳指数及推测弹性的估计，企业的利润率必须是剔除出正常利润的，所以我们将企业销售利税率减去最低的产业销售利税率，作为企业利润率（RF）的代表。由于某些企业两类数据没有全部公布，所以被剔除出了相应的具体统计样本。
2.企业市场份额（MS）=企业销售收入/产业销售收入（注：从变量看，我们的经验分析手段似乎与假设有不符之处，比如价格的相同，边际成本与平均成本的等同，经济利润等，但因为没有更合适的数据，我们也只能近似地分析。）。产业销售收入取自于魏后凯（2003）。
3.产业销售利税率=（产业产品销售税金及附加+产品销售利润）/产品销售收入，作为产业利润率的代表（RI）。产业产品销售收入等取自于资料汇编（注：橡胶制品业、塑料制品业的数据有误，重新取自于资料汇编地区卷的订正。），虽然受资料的局限，但利税率是相对数，我们就以全部乡及乡以上独立核算工业企业的汇总指标作为产业的代表。
4.产业集中度，CR[，4]为产业内市场份额前4家企业的份额之和，CR[，8]为产业内前日家企业的市场份额之和（注：可能是数据或计算中的问题，我们计算的产业集中度与魏后凯（2003）有细微差别。比如非金属的CR[，4]、CR[，8]，皮革业的CR[，4]、CR[，8]，塑料制品的CR[，4]、CR8，服装业的CR[，4]、CR[，8]，金属业的CR[，8]，家具业的CR[，4]、CR[，8]，印刷业的CR[，8]，木材业的CR[，4]、CR[，8]，普通机械的CR[，8]，文教业的CR[，4]、CR[，8]，仪器仪表的CR[，4]、CR[，8]，医药业的CR[，8]，电子通信的CR[，8]，交通运输的CR[，8]，但我们核实和演算多次，并未发现我们有错误。魏后凯（2003）中家具业的销售收入明显有错误，该产业的销售收入我们由3位代码的产业汇总而成。集中度的细微差别，影响了集中度的排序，但主要集中在CR[，4]属于0.02～0.04的区域，对于后面的高集中度则没有影响。）。
四、实证分析
表1为按照CR[，4]排列的产业集中度与产业利润率，表2为产业集中度与产业利润率的相关系数。从表1看，产业集中度与产业利润率无明显的对应关系。事实也确实如此，虽总体上产业集中度与产业利润率是显著线性相关的，但当剔除掉特异值烟草行业后（注：为了更精确，特别是为估计推测弹性，我们的分析均剔除了特异值。在产业内，我们也剔除了企业利润率明显高于或低于其他企业的个体。），Pearson相关系数就不显著了（表2）。虽Pearson相关系数不显著，但Spearman等等级相关系数还是显著的，这说明我国制造业的利润率与产业集中度的关系虽然不是线性的，但相关性还是存在的（注：关于产业利润率与产业集中度的关系与戚聿东（1998）的结论是一致的，如果产业取3位代码或4位代码，产业利润率与产业集中度的显著线性关系可能会显现（魏后凯，2003）。），所以，假设1得到证明。
表1 产业集中度与产业利润率
产业名称CR[，4] CR[，8]
RI
1.非金属矿物制品业 0.0102 0.0168 0.1751
2.皮革、毛皮、羽绒及制品业 0.0122 0.0209 0.0909
3.纺织业0.0146 0.0236 0.1046
4.塑料制品业0.0150 0.0247 0.1178
5.服装及其他纤维制造业 0.0173 0.0261 0.1073
6.金属制品业0.0188 0.0300 0.1373
7.家具制造业0.0206 0.0291 0.1472
8.造纸及纸制品业0.0226 0.0396 0.1511
9.印刷业、记录媒介的复制0.0257 0.0405 0.1772
10.木材加工及竹、藤、棕、草制品业
0.0260 0.0372 0.1238
11.食品加工业
0.0284 0.0429 0.0918
12.普通机械制造业
0.0291 0.0496 0.1957
13.文教体育用品制造业
0.0360 0.0583 0.1313
14.专用设备制造业
0.0365 0.0530 0.1793
15.仪器仪表及文化、办公用机械制造业 0.0466 0.0675 0.1762
16.电气机械及器材制造业 0.0495 0.0727 0.1544
17.饮料制造业
0.0525 0.0781 0.2307
18.食品制造业
0.0539 0.0800 0.1253
19.医药制造业
0.0685 0.1108 0.2063
20.化学原料及化学制品制造业 0.0720 0.0985 0.1824
21.有色金属冶炼及压延加工业 0.0763 0.1346 0.1565
22.电子及通信设备制造业 0.0918 0.1382 0.1115
23.橡胶制品业
0.0959 0.1550 0.1392
24.交通运输设备制造业
0.1414 0.1890 0.1582
25.黑色金属冶炼及压延加工业 0.1974 0.2694 0.1342
26.石油加工及炼焦业 0.2573 0.4258 0.1837
27.烟草加工业
0.2895 0.3694 0.5320
28.化学纤维制造业
0.2926 0.3513 0.1686
注：本文统计分析均采用SPSS11.5软件。
表2 产业利润率与产业集中度的相关系数
CR[，4]
CR[，8]
PearsonKendall SpearmanPearson Kendall Spearman
RI 0.222 0.259*0.366* 0.237 0.271**
0.367*
注：*代表在1％水平上显著；**代表在5％水平上显著；***代表在10％水平上显著，以下相同。
表3为产业内企业利润率与市场份额的回归方程，由于利润率与市场份额等不是简单的线性关系，我们也在表4提供了Spearman等相关系数，以综合考虑（注：利润率与产业集中度、市场份额等的关系是复杂的，包括曲线型的关系，即市场份额等对利润率的关系不是一贯的，可能有增有减。但由于研究目的和数据等的局限，我们就只考察单向的关系了。）。从表3、表4看，企业利润率与市场份额成正相关关系的并不占多数，这说明，简单认为扩大企业规模，提高产业集中度会提高经济绩效是不严密的，现实问题复杂得多。从整体看，企业利润率与市场份额成正相关的集中在高集中度的区域，但其中造成的原因也是复杂的，并不仅是规模经济等效率因素，需具体产业具体分析。
表3 产业内企业利润率与市场份额的回归方程
产业名称常数项 回归系数
R[2]
1.非金属矿物制品业 0.151
-19.506
（5.378）**** （-0.780） 0.01
2.皮革、毛皮、羽绒及制品业 -0.005 -0.781
（-0.482） （-0.101） 0.000
3.纺织业-0.004 -2.037
（-0.305） （-0.287） 0.002
4.塑料制品业0.001
3.505
（0.105） （0.427） 0.003
5.服装及其他纤维制造业 -0.011 0.764
（-1.297） （0.157） 0.000
6.金属制品业0.011
-5.744
（1.062） （-1.075） 0.024
7.家具制造业-0.025 28.903
（-2.231）**
（4.730）***
0.365
8.造纸及纸制品业0.043
-6.529
（3.123）***
（-1.304） 0.034
9.印刷业、记录媒介的复制-0.002 16.089
（-0.129） （2.764）***
0.145
10.木材加工及竹、藤、棕、草制品业
0.003
-1.782
（0.260） （-0.359） 0.003
11.食品加工业
0.080
-19.602
（4.933）***
（-3.560）*** 0.272
12.普通机械制造业
0.028
7.98
（1.958）* （1.606） 0.040
13.文教体育用品制造业
-0.006 -1.194
（-0.496） （-0.362） 0.003
14.专用设备制造业
0.033
-8.497
（2.494）**（-2.519）**
0.131
15.仪器仪表及文化、办公用机械制造业 0.039
-2.063
（2.568）**（-0.606） 0.008
16.电气机械及器材制造业 0.064
-3.776
（4.380）***
（-1.119） 0.022
17.饮料制造业
0.204
0.246
（9.151）***
（0.052） 0.000
1 8.食品制造业 0.026
4.418
（2.340）**（2.035）**0.074
19.医药制造业
0.076
-1.708
（3.696）***
（-0.589） 0.008
20.化学原料及化学制品制造业 0.039
-0.259
（3.809）***
（-0.142） 0.000
21.有色金属冶炼及压延加工业 0.032
0.565
（2.326）**（0.329） 0.002
22.电子及通信设备制造业 0.013
4.559
（0.779） （2.291）**0.095
13.橡胶制品业
0.008
2.32
（1.063） （2.645）***
0.103
24.交通运输设备制造业
0.022
1.269
（2.090）**（1.231） 0.022
25.黑色金属冶炼及压延加工业 0.018
2.172
（-2.749）*** （4.395）***
0.247
26.石油加工及炼焦业 0.042
0.309
（4.724）***
（0.662） 0.005
27.烟草加工业
0.405
2.736
（42.195）*** （2.414）**0.062
28.化学纤维制造业
0.0101.331
（-1.385） （4.653）***
0.294
从表3、表4看，企业利润率与市场份额的关系处于无序状态的产业有：非金属矿物制品业，皮革、毛皮、羽绒及制品业，纺织业，塑料制品业，服装及其他纤维制造业，金属制品业，木材加工及竹、藤、棕、草制品业，普通机械制造业，文教体育用品制造业，电气机械及器材制造业，饮料制造业，有色金属冶炼及压延加工业等。这说明，企业规模对这些产业的绩效影响不明显，或者是企业的规模经济不重要，或者是规模大还不足以形成明显的垄断势力。但规模与绩效关系的不明朗还不足以完全否定产业的垄断性质。从表3常数项的显著性看，我们还是可以推断产业共有的垄断势力。比如非金属矿物制品业，企业共有的已经剔除了所谓正常利润的产业利润率达到15.1％左右，电气制造业达到6.4％左右，普通机械制造业达到2.8％左右，饮料制造业达到20.4％左右，有色金属冶炼及压延加工业达到3.2％左右。产生这些结果的原因，可能是特殊的矿产资源，地区的封锁垄断，特殊的技术，消费者的品牌忠诚度，进入壁垒，政府管制，特殊的税收政策等等。不排除一点，有些利润还可能属于正常利润的范围。这些推断，包括后面的，都需要更具体和更深入的数据与分析才能鉴别真伪。非金属矿物制品业等的产业共有利润率很高，但它们的产业集中度却很低，这也表明，产业或企业垄断的充分条件并不是产业集中度，而是其他一些基本的经济、政治、文化等因素。
表4 产业内企业利润率与市场份额的相关系数
产业名称Kendall Spearman
1.非金属矿物制品业 -0.142
-0.199
2.皮革、毛皮、羽绒及制品业 -0.0090.002
3.纺织业-0.0120.008
4.塑料制品业-0.114
-0.133
5.服装及其他纤维制造业 -0.139
-0.162
6.金属制品业-0.047
-0.101
7.家具制造业0.268**
0.396**
8.造纸及纸制品业-0.213** -0.300**
9.印刷业、记录媒介的复制 0.119
0.184
10.木材加工及竹、藤、棕、草制品业
-0.075
-0.115
11.食品加工业
-0.454***-0.621***
12.普通机械制造业
-0.072
-0.095
13.文教体育用品制造业
-0.082
-0.120
14.专用设备制造业
-0.368***-0.544***
15.仪器仪表及文化、办公用机械制造业 -0.166
-0.245*
16.电气机械及器材制造业 -0.142
-0.208
17.饮料制造业
0.061 0.102
18.食品制造业
-0.044
-0.044
19.医药制造业
-0.192* -0.299*
20.化学原料及化学制品制造业 -0.177* -0.269**
21.有色金属冶炼及压延加工业 0.045 0.071
22.电子及通信设备制造业 -0.029
-0.030
23.橡胶制品业
0.137 0.215*
24.交通运输设备制造业
0.175**
0.248**
25.黑色金属冶炼及压延加工业 0.256*** 0.370***
26.石油加工及炼焦业 0.204*** 0.309***
27.烟草加工业
0.160**
0.236**
28.化学纤维制造业
0.075 0.130
企业利润率与市场份额成显著负相关关系的产业有：造纸及纸制品业，食品加工业，专用设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，医药制造业，化学原料及化学制品制造业等。这是一个奇怪的现象，说明企业规模对企业绩效产生了负面的影响。造成这个现象的原因可能是规模不经济吗，即产业的发展需要专门化、小型化等，但概率恐怕不大，因为与国外相比，我国企业的规模还有很大的发展空间。可能与产业结构有关，在斯坦克尔伯格式的价格领导模型中，处于产业领导地位的企业反而在利润率上处于劣势，但从国外的经验研究看，这种情况很少见。可能与中国传统体制的遗留影响有关，即这些企业都是国有大企业，有着低效率的种种弊端，所以企业的总体绩效偏低。令人惊讶的是，这些产业的企业基本上都存在明显的产业共有利润。比如造纸及纸制品业达到4.3％左右，专用设备制造业达到3.3％左右，仪器仪表及文化、办公用机械制造业达到3.9％左右，医药制造业达到7.6％左右，化学原料及化学制品制造业3.9％左右，这些可能是正常利润，也可能是由政府管制、技术因素、进入壁垒等造成的垄断利润。企业利润率与市场份额的显著负相关关系也表明，简单地通过扩大企业规模和提高产业集中度以提高经济绩效，而忽视产业的固有特征、企业的经营机制、已有竞争的完善程度等，可能会造成适得其反的后果。
企业利润率与市场份额成正相关关系的产业有：家具制造业，印刷业、记录媒介的复制，食品制造业，电子及通信设备制造业，橡胶制品业，交通运输设备制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，石油加工及炼焦业，烟草加工业，化学纤维制造业等。根据式（13），我们估计各个产业的推测弹性。家具制造业的推测弹性为-0.09％左右，印刷业、记录媒介的复制为-0.01％左右，黑色金属业为-0.84％左右，食品制造业为0.59％左右，电子及通信设备制造业为0左右，橡胶制品业为0左右，化学纤维制造业为0左右，这表明，这些产业的结构接近于古诺模式，虽然产业具有垄断的色彩，生产方在供销方的关系中也居于主导地位，但还不足以统一起来追求联合利润最大化，所以可以认为是规模经济等效率因素而非串谋，贡献了市场份额等与利润率的正相关关系。但在烟草加工业，推测弹性为12.89％左右，烟草产业的税收比较特殊，我们将烟草产业的产品销售税金及附加剔除（注：根据产业的税收、利润分布，大致推算企业的税收、利润分布，进而估算回归方程和推测弹性。），但推测弹性还是达到3.5％左右，所以该产业市场份额与利润率的正相关关系不能排除串谋的贡献。在中国，这种串谋不一定主要是企业之间的，而可能是由地区政府或者行业部门等主导，或者是政府和企业的联合行为。交通运输设备制造业、石油加工及炼焦业的情况比较复杂，企业利润率与市场份额存在显著正相关关系，但不是线性关系，所以很难估计推测弹性。从产业共有利润与市场份额贡献利润的比较看，交通运输设备制造业比较接近于古诺模式，而石油加工及炼焦业则偏向于串谋的可能性很大。
综合以上分析，我们可以认为假设2、4得到部分证明，有相当的产业，主要是在具有寡头特征的产业，企业利润率与市场份额成显著正相关关系，造成这种关系的可能是规模经济等效率因素，但也不排除个别的串谋因素。
表5为企业利润率与产业集中度、市场份额之间的回归方程（注：运用CR[，4]、CR[，8]得出的结论是一致的，所以我们就仅以CR[，4]代表产业集中度的影响。）。从表5看，虽然企业利润率与产业集中度、市场份额都正相关，但它主要是由产业贡献的，而非个别企业的市场份额。结合前面的分析，这与规模经济等效率因素有关，但也与垄断有关，特别是在寡头和串谋的产业，企业的利润率一般都相对较高。由上，我们可以认为假设3得到证明。
表5 企业利润率与产业集中度、市场份额的回归方程
常数项CR[，4]
MSR[2]
0.012
0.537
（2.951）***（17.088）***
0.157
0.049 2.280
（14.085）*** （5.804）*** 0.021
0.011
0.529 0.268
（2.798）***（15.915）*** （0.695） 0.158
五、结论、政策建议与研究的不足
本文从产业、企业层面考察了中国制造业的利润率与产业集中度、市场份额之间的联系，并证实了一些普遍的结论，也发现了一些问题。第一，产业利润率与产业集中度成显著正相关关系。第二，在某些产业，产业内企业利润率与市场份额成显著正相关关系，而在某些产业，这种关系并不存在，甚至在某些产业，企业利润率与市场份额成显著负相关关系。第三，不同产业间企业利润率与企业所处产业集中度、市场份额成显著正相关关系，而且产业共有的利润在其中占据主导的地位。第四，利润率与市场份额、产业集中度的正相关关系，部分是由规模经济等效率因素决定的，但也有部分是由串谋等垄断因素决定的。第五，虽然中国企业的规模还比较小，产业集中度也较低，但中国的某些产业还是存在垄断的嫌疑，这其中包括部门垄断、地区垄断等行政垄断。一般认为，为提高我国产业的经济绩效，我们有必要扩大企业规模，提高产业集中度，但从本文的分析看，该逻辑的成立还有赖于许多条件，这其中包括转换企业经营机制，革除行政垄断，维护和完善市场的竞争等。
由于主客观条件的局限，特别是数据的限制，我们的研究还存在某些不足。比如正常利润的估计，这需要工资率、资本成本等数据。最大的缺陷还是产业分类问题。适合垄断问题研究的产业分类，应立足于消费者转换的可能性和难易程度，一般言，当交叉价格弹性达到一定值时，就应划分为不同的产业，而我们以二位代码为分类的产业区别显然过于宽泛。这一方面是可能掩盖利润率与产业集中度、市场份额之间的联系，以交通运输设备制造业为例，自行车与汽车显然具有不同的产业特征。另一方面是导致我们的推测弹性估计集中于0附近，显然，当产业缩小时，推测弹性会近乎成倍的放大，更精确地表现产业所具有的竞争色彩和串谋色彩（注：在前面的分析中，许多产业的特征都接近于古诺模式，这其实是大产业样本中许多不同小产业的企业影响微小的显示。但若产业样本缩小，推测弹性为0就可能是极少数例子。假设新选择产业样本的销售总额缩至原来大产业的1/10，则推测弹性可能会扩大10倍左右，表现出明显的串谋特征或竞争特性。这是我们研究的一个很大缺憾，是以后要改进的。）。垄断问题的经验性研究对于反垄断有着重要的意义，鉴于我国发展市场经济和反垄断的可能实施，我们有必要展开该方面的大量研究，这就需要研究者投入更多的精力，获取更翔实的包括产业、企业，乃至个别企业的日常经营数据等资料。