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浅析中国汽车工业的市场规模和企业数量
来源:http://www.cqxdad.com  日期:2016-12-01
摘要:一、引言 从20 世纪50 年代一汽建成投产至今, 中国汽车工业已经建成了较为完整的汽车工业体系。1999 年的汽车工业总产值为3000 亿元, 就业人数为200 万人, 国内市场占有率达到了90 %以上, 轿车...
一、引言
 
从20 世纪50 年代一汽建成投产至今, 中国汽车工业已经建成了较为完整的汽车工业体系。1999 年的汽车工业总产值为3000 亿元, 就业人数为200 万人, 国内市场占有率达到了90 %以上, 轿车主导产品的本地化达到了90 %以上。目前, 中国已经成为了世界第九大汽车生产国。但是与世界汽车生产大国相比较, 中国汽车工业存在着明显的差距。更多信息请看代写论文首先表现为:企业规模小、数量多, 不符合汽车产业的发展规律。中国有118 家整车生产企业, 数量几乎等于美、日、欧所有汽车厂家数之和, 但是全国的年产量不及一个外国大汽车公司的产量, 年产量万辆以上的只有21 家, 产量达到经济规模的产品只有一汽、东风两个中型货车车型。其次, 中国生产的汽车尤其是轿车, 代写论文在成本和价格上都要比国外同类产品高, 即使是国内较好的轿车生产厂家, 出厂价格大体高于国际市场20 %—30 %, 其中1.6 —2.0 升中级轿车价格约高30 %以上, 3.0 升的中高级轿车, 约高出国际市场40 %左右① 。成本高的原因有:(1)企业生产规模小, 不能很好地利用汽车产业本身的规模经济效益, 使得单位产品的固定成本和固定费用高;(2)国产化水平不高, 部分零部件依赖进口。同时, 市场竞争不充分、产量达不到设计规模以及企业管理落后, 也是国产汽车成本高的重要原因。
 
关于中国汽车工业企业规模小, 企业数量过多, 投资分散的问题, 从上个世纪80 年代以来就一直被人议论着。但是无论从实践上还是从理论上, 我们都不清楚, 究竟中国的汽车工业企业”太多”多到何种程度? 这里有一个”标准”确定的问题———究竟从什么准则出发, 我们能够说, 某地区建造一家汽车厂是多余的? 从什么量纲出发, 我们可以说, 中国目前哪些地区的汽车工业投资太分散了? 如果连这种涉及基本家底的问题都不清楚, 那么, 谈中国汽车工业的下一步整合、兼并, 岂不是又会包含盲点和误区? 简单地拿中国目前汽车工业企业数量、生产规模与发达工业国家的汽车企业数量、生产规模相比较, 固然可以发现我国汽车企业数目多, 规模小, 但是这样做是以人家为标准。能否从中国现阶段的市场规模、经济水平出发, 确定一个适用于当前汽车工业整合、兼并所需要的标准, 然后再逐步调整呢? 这是本项研究的出发点。
 
汽车工业市场是一种典型的寡头市场结构。按照寡头竞争理论, 判断汽车工业中企业数量是否过多, 关键是确定进入该行业的门槛水平, 该门槛水平可由行业中单个企业必需的最低市场规模来度量。若现存的汽车企业的平均市场规模大于上述最低市场规模, 则说明企业的规模经济可供利用;反之, 若现存的汽车企业的平均市场规模比支撑企业生存所必需的最小市场规模还要小, 则说明现存的汽车企业太多, 规模太小, 投资太分散。
 
如何确定企业生存的最低市场规模呢? 一般来说, 这取决于企业之间的价格竞争与进入竞争,在其他因素不变的前提下, 企业之间价格竞争越激烈, 单个企业的销售利润率越低, 则为了保证企业盈利, 薄利就要求多销, 于是单个企业所要求的最低市场规模便越大;进入竞争的激烈程度则往往以企业进入该行业所必需的沉没成本大小来衡量, 沉没成本规模大固然能限制进入, 但是另一方面, 正是由于在位企业与进入企业之间的竞争才使沉没成本规模一再加码。因此, 当沉没成本增大时, 为了保证企业能够生存, 单个企业所必需的最低市场规模必须相应增大, 惟此才能使得每个企业至少能抵补由于进入竞争激烈程度上升而增加投入的固定成本。
 
根据以上逻辑, 一个行业中企业之间的价格竞争与进入竞争越激烈, 则单个企业所必需的市场规模会变大, 于是, 竞争程度与全行业所必需的市场规模就有正相关关系。但是竞争程度又是与行业中企业数目正相关的, 由此推断, 企业存活数目必定与市场规模正相关。个中原委也不难理解:只有当市场的规模足够大, 能够支撑两个或者两个以上的企业时, 市场中才可能容纳两个或者两个以上的企业。
 
反过来说, 若一国现存的市场规模不大, 则保证某行业中企业存活的最适合企业数目必定不大。Caves(1989)、Curry &George (1983)都曾对市场规模与最适合企业数目作过计量研究, 发现小国(市场规模小)的产业集中度一般较高。Bresnahan &Reiss 于1989 年、1990 年和1991 年连续发表论文, 尤其在他们1991 年的论文中, 贡献了一种计量方法, 即从市场规模与企业数量关系来推测市场的竞争激烈程度。他们根据对美国若干个零售行业和专业产业(如牙医)的观察, 发现所估计的单个企业最小市场规模随着企业数量的增加而增加。
 
1999 年,Asplund &Sandin 根据对瑞典区域性驾校市场的观察, 运用Bresnahan &Reiss 的计量模型估算了企业个数与市场规模之间的联系, 同样发现, 随着行业中企业个数的增加, 单个企业必需的最小市场规模在一定限度内也会递增。
 
本文对Bresnahan &Reiss 的计量模型根据对瑞典区域性驾校市场的观察, 运用Bresnahan &Reiss 的计量模型估算了企业个数与市场规模之间的联系, 同样发现, 随着行业中企业个数的增加, 单个企业必需的最小市场规模在一定限度内也会递增。
 
本文对Bresnahan &Reiss 的计量模型根据中国实际状况作了一些改进。首先, 为了确定汽车工业企业数量的临界水平, 我们在决定汽车企业个数的Probit 模型、Tobit 模型与Poisson 模型中都引入了财政变量、人均GDP 变量和固定资产投资变量, 试图发现决定中国各省市汽车企业遍地开花的基本动因;其次, 在Asplund &Sandin 计量分析的基础上, 我们扩展了对最合理企业数量的分析, 试图衡量中国汽车企业”太多”多到什么程度;再次, 我们用中国当前各省市汽车企业平均拥有的市场规模与模型估算而得的单个企业必需的最小市场规模进行对比, 从而发现目前中国汽车生产企业规模”太小”小到什么程度。因此, 我们的计量分析, 虽然涉及到竞争激烈程度的分析, 但是侧重点是测量现实的企业数量与企业规模较之合理值之间的偏离程度。
 
本研究根据的是31 个省市的118 家整车生产企业1999 年的数据。我们把全国汽车市场依照省份行政区人为划分为31 个区域市场。这种”人为划分”与现实是有差距的, 但是在以下两个假设下是合理的:第一, 假设各省市之间汽车贸易是平衡的;第二, 国际汽车进出口贸易平衡。这样, 每个省份在1999 年的汽车保有量的净增加大体上相当于该省汽车工业企业实际面临的市场规模。以上假设只是我们为了分析而引入的, 到第四节, 我们会放松省际贸易平衡的假设, 观察省际贸易中净出口省与净进口省的汽车企业数量与企业规模较之理论估算的合理数值的差距。至于国际贸易平衡的假设, 本文没有放松, 但是读者不难推断, 若在不考虑国际贸易的条件下, 中国汽车工业企业数量已经过多了、企业规模已经过小了, 那么, 一旦加入WTO , 则本项研究所揭示的问题会更加尖锐! 因此, 放松国际贸易平衡的假设, 只会加强本文的结论。本文的安排如下:在第二节, 按照Bresnahan &Reiss 模型给出了我们修正的计量模型, 并且说明计量步骤;第三节是对数据的初步分析;第四节则对计量结果作出解释;最后, 在第五节总结我们的研究成果。我们的计量结果发现, 中国目前的汽车企业数量至少多出了一倍。
 
二.,数据
 
我们的样本数据是1999 年全国118 家汽车整车生产企业的31 个省市的分省数据。把全国整个市场人为的按照省市行政区划划分为31 个汽车市场。
 
我们用各个省市的年度汽车保有量的变化量作为市场需求规模的测度变量。年度汽车保有量的变化量, 用符号ΔholdN 表示, 是通过1999 年末的各省市汽车保有量与1998 年末的各省市汽车保有量相减所得。因为无法得到1999 年度汽车的报废量, 只有用上述方法所得到的汽车保有量的毛值来表示各省市的汽车需求规模。当然在我们模型估计中忽略了进口汽车的需求量, 如果考虑这部分的需求量, 那么现有的汽车保有量变化量中有一部分是进口车辆, 国内汽车的市场需求规模会减少, 如第一节所述, 这只会加强我们的估计结果。年度人均国民收入PGDP , 表示了该市场的人均收入水平。在成本和利润方面, 我们采用了销售利润(用符号Saleprofit 表示)、销售税金及其附加(用符号Saletax 表示)和当年固定资产投资(用符号Investment 表示)等变量来表示。因为无法得到管理费用和研究开发费用的数据, 我们用当年固定资产投资来代替汽车企业当年的固定成本。当年固定资产投资中包含了基建投资和技改投资和引进国外技术投资。
 
接下去我们将根据各模型的要求来选择回归所需要的变量。在Ordered probit 模型中, 我们选择汽车保有量的变化量(ΔholdN )作为需求函数中的地区变量。为了处理利润函数的非线性关系,对其作了标准化处理, 即让它的系数为1 。人均国民收入PGDP 与汽车保有量之间存在着正相关关系, 进而对企业的可变利润也有正相关关系, 因而我们选择它作为可变利润函数的一个变量。同时我们还选择销售利润(Saleprofit)和销售税金及其附加(Saletax)作为可变利润的变量。在固定成本函数中, 我们用当年固定资产投资(Investment)作为它的变量。
 
在Tobit 模型中, 采用的变量基本上与Ordered probit 模型中的变量一致。只是在Tobit 模型中ΔholdN 的系数不限制为1 , 并且在模型中引入了ΔholdN 的平方根项, 用符号ΔholdNSQRT 表示。这个变量的引入基于需求量和其影响变量之间非线性关系的考虑, 同时模型估计表明的确存在这样的关系。在Poisson 模型中, 在Z 中的变量与在Tobit 模型的W 中的变量一致, 只是汽车保有量的变化量ΔholdN 的平方根项(ΔholdNSQRT)由变化量的平方项(ΔholdNSQ)代替, 以表示市场需求规模和企业数量之间的非线性关系。
 
三、回归结果
 
1.Ordered probit 模型的回归结果及其经济解释我们分线性与非线性模型来分别回归有序的Probit 模型。这里, 非线性的Ordered probit 模型是指在回归之前, 我们先将汽车保有量增量(ΔholdN)乘以可变利润函数的各项, 即人均GDP(PGDP)、销售利润(Saleprofit)、销售税金及附加(Saletax)以及可能存在的常数项, 然后将所得的各项与固定资产投资项(Investment)一起进行回归。而在线性模型中, 我们不对可变利润函数的各项进行非线性化处理, 各项直接进入回归函数中进行回归。
 
在Ordered probit模型的中, 大多数变量的系数其正负号与我们预计的相一致。但是非线性和线性模型只在截矩项和销售利润两个变量上其系数符号相一致, 其他系数符号都是相反的。而且两个模型所得到的系数估量中, 除了几个是单独显著的以外, 其他系数都是不显著, 这样的结果类似Bresnahan &Reiss(1991)文章所得的结果。
 
但是这一经济计量模型的主要目的, 即对 αvi 与αFi的符号估计, 是达到了, 并且线性模型和非线性模型的结果是一致的。估计量 αvi (i = 1 , 2 , 3 , 4 ,5)除了 αv3 为正, 其他符号都为负, 与我们猜想相一致。这表明随着汽车企业数量的增加, 激烈的价格竞争使得企业可变利润下降。由于在计算汽车企业的最小市场需求规模时,即计算式(6), 我们只需要固定成本常数项的加总所以我们在估计时就估计了这个加总数。从表1 可以看出, 所有这些常数项都是正的, 而且随着汽车企业数量的增加, 常数项的值是增加的。这与我们先前的猜想相一致, 说明企业数量的增加加剧汽车企业之间的竞争, 增加了企业的固定成本投入。根据我们模型中具体变量的设定, 企业增加了当年固定资产投资。这反映了企业之间的”进入竞争” 也是相当激烈的。
 
2 .Tobit 和Poisson模型的回归结果及其经济解释模型的回归结果列于表2 。Tobit 模型中的估计量都是在1 %水平下单独显著的。但是它们的符号与Ordered probit 模型中系数估计量的符号不尽相同。在此模型中, 市场需求量holdN的系数是正的, 而其平方根项holdNSQRT 是负的, 这表明企业数量与市场需求规模之间存在正相关关系, 但该关系是一种凹函数关系。
 
在估计Poisson 模型过程中, 为了使得holdN , holdNSQ , Saleprofit , Saletax , Investment 等变量的系数不会因为太小而不能很好地显示, 我们对这些变量的原始数据都除以了10000 。Poisson 模型的估计除了市场需求量的平方项holdNSQ 不同于Tobit 模型以外, 其他一切都与Tobit 模型项相同。而且估计量系数的符号也是一致的, 只是系数显著的变量只有holdN , PGDP , Saleprofit , Saletax 。
 
我们可以看出, 无论是Tobit 模型, 还是Poisson 模型, 参数估计结果都表明, 造成中国各省市汽车工业企业建立的主要决定变量是:(1)市场需求扩张, ΔholdN 在Tobit 模型中, 在1 %水平上是显著的;在Poisson 模型中, 在5 %水平上是显著的。这说明各地区内对汽车需求的上升, 会刺激企业上马。(2)各地区的富裕程度也是决定汽车企业开办的因素之一。无论在Tobit 模型还是在Poisson模型, 人均GDP 都在99 %以上的水平上, 显著地决定汽车企业上马。(3)各地区开办汽车企业有着显著的利润动机, 其显著程度在Tobit 和Poisson 模型中都达到了99 %以上。
 
销售税金及附加(saletax)和固定资产投资(Investment)前面的符号表明, 信息请看代写论文政府征税与投资规模的门槛水平(沉没成本规模)在目前是制约汽车企业数量扩张的两个主要因素。在Tobit 模型中, 这两个制约因素在99 %以上的水平上是显著的;当然在Poisson 模型中, 只有税金在90 %的显著水平上制约了汽车企业数量的扩张。