d9e5a92d

МОДЕЛИ СТРУКТУРЫ ОТРАСЛИ

зменение структуры отраслей. Выполненные в XX в. в Западной Европе и США исследования показали, что структура отраслей и концентрация производства в них со временем претерпевают значительные изменения. В большинстве традиционных отраслей экономики, таких, как металлургия, электротехническая, легкая промышленность, промышленность строительных материалов, на транспорте, в исследованные периоды изменение структуры отраслей преимущественно было направлено на увеличение концентрации.

В ряде традиционных отраслей, в новых отраслях, возникших в 7080 гг. XX в., концентрация в большинстве исследованных периодов сокращалась.

Изменения структуры отраслей с течением времени повлекли за собой разработку моделей структуры отраслей, способных объяснить эти изменения.
Модель НэшаКурно. Рассмотрим отрасль, предлагающую свои продукты на рынке с функцией спроса, заданной в виде:
P=p(Q), (8Л)
где р цена;
Q количество товара, который продается на рынке отрасли по цене р,
В отрасли действуют п предприятий, поэтому их суммарный выпуск определяется как:
Q=t* (а2)
!=1
где Q суммарный выпуск отрасли; і порядковый номер предприятия в отрасли; п количество предприятий в отрасли; q. выпуск г-го предприятия.
Каждое предприятие имеет функцию издержек со средними переменными, приходящимися на единицу выпуска издержками
ct, а также постоянные издержки Fr Издержки варьируют по предприятиям отрасли. Теперь ранжируем предприятия по эффективности. Первое предприятие наиболее эффективно, оно имеет наименьшие значения издержек Су и Fy Предприятие п будет иметь наименьшую эффективность и наибольшие значения сп и Fy Функцию прибыли для предприятия можно представить как:
n=[p(Q)-ci]-Fp (8.3)
где П, прибыть г'-го предприятия; ct средние переменные издержки г'-го предприятия; F. постоянные издержки г'-го предприятия; q. вьшуск г'-го предприятия.
Предприятия максимизируют прибыть выбором qf Согласно модели НэшаКурно, предприятия считают предположительные вариации равными нулю, что приводит к независимости планируемых предприятиями выпусков. Тогда необходимое условие максимума прибыли будет иметь ввд:
Выражение (8.4) можно привести к ввду
Р Е’
где а доля рынка г'-го предприятия; Е коэффициент ценовой эластичности спроса.
Следуя Р. Кларку и С. Дэйвису, условие максимизации прибыли (8.5) можно просуммировать по всем п предприятиям и получить выражение:
Уравнение (8.6) решим относительно рыночной цены р и подставим выражение цены в уравнение (8.5). Откуда найдем л ., а затем эту величину возведем в квадрат и просуммируем по всем предприятиям отрасли. Тогда получим выражения для индекса Херфиндаля:
w
П I
(8.7)
я =X5? =-nE22E +(1 -nE)2 -
1=1
(I2
1=1
Проведя проверку, можно убедиться, что дробь в выражении (8.7) может быть представлена в ввде:
Ус2
(8.8)
ы tf+D
.\2
(І:
где ?с коэффициент вариации отношение среднеквадратичного отклонения к среднему значению средних переменных издержек предприятий отрасли.
Предельное предприятие, каковым является п-е предприятие, при наличии принятой структуры издержек, имеет нулевую прибыль. Равновесие иллюстрируется рис.

8.1, где равновесное число предприятий равняется пяти.
Доля рынка каждого предприятия определяется приведенным выше уравнением (8.5). Предельное предприятие имеет наимень-


Рис. 8.1. Равновесие на рынке отрасли, представленной пятью предприятиями [по вертикали цена, средние переменные издержки; по горизонтали выпуск, спрос)
шую долю рынка и не имеет прибыли, поскольку выручка перекрывается издержками. Другие предприятия с первого по четвертое, имеющие меньшие издержки, обладают большими долями рынка и получают прибыть в длительном периоде.
Подставляя выражение (8.8) в уравнение (8.7), получим после упрощения:
1 7 ^
Н = - + (1-пЕ)2^. (8.9)
п п
Рассматривая выражение (8.9), можно сделать следующие выводы. Во-первых, если все предприятия отрасли имеют одни и те же издержки, то все они одинаковы по размеру, и индекс Херфиндаля равен 1/л.

Во-вторых, существенное влияние на индекс концентрации Херфиндаля оказывает коэффициент вариации переменных издержек предприятий. Чем больше коэффициент вариации ?с и различия в издержках предприятий, тем больше неравенство долей рынка предприятий и выше концентрация в отрасли.
Кроме того, из выражения (8.9) следует, что на уровень концентрации в отрасли оказывает влияние эластичность спроса на ее продукцию. Однако это влияние не так просто, как может следовать непосредственно из выражения (8.9), поскольку эластичность спроса влияет на количество предприятий, которые могут входить в отрасль.

Низкая эластичность спроса создает условия для выживания большего числа предприятий в отрасли, чем это возможно при высокой эластичности спроса.

СТОХАСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНЦЕНТРАЦИИ

Распределение вероятностей размеров предприятий. Выборочное изучение данных о размерах предприятий в разных отраслях показывает, что распределение размеров предприятий асимметрично: имеются несколько крупных предприятий, чуть большее число средних предприятий и значительное количество малых предприятий.

Такое распределение размеров может бьиь описано различными асимметричными распределениями вероятностей, в том числе логарифмически нормальным распределением вероятностей.
Закон пропорционального эффекта Жибра. Процесс случайного роста, ведущий к логарифмически нормальному распределению, впервые описал Р. Жибра в виде модели, которая получила название закона пропорционального эффекта Жибра. Согласно модели Жибра, можно представить, что рост предприятия определяется тремя элементами а, |3 и г в следующем ввде:
^ = (8.10) Xt
где X размер предприятия в период t;X{ + 1 размер предприятия в следующий период t + 1; а темп роста отрасли; р коэффициент, характеризующий влияние размера предприятия на темпы его роста; s; случайная составляющая темпа роста предприятия.
Влияние первоначального размера на рост определяется величиной р. При р = 1 показатель степени при Xf будет равен нулю, и размер не влияет на рост предприятия. При р 1 большие предприятия растут быстрее малых, а при р 1 малые предприятия растут быстрее.
Жибра сделал два допущения. Первое состоит в том, что loget имеет нормальное распределение с нулевым средним значением и дисперсией т2 и что оно не зависит от первоначального размера предприятия. Второе требование означает, что р = 1.
Для определения дисперсии распределения размеров предприятий во времени можно использовать теорему о сложении случайных величин, согласно которой дисперсия суммы независимых случайных величин равна сумме их дисперсий. Пусть а = 1, р = 1. Тогда, логарифмируя выражение (8.10), можно получить выражение:
log Xi + l= log Xt + log?f (8.11)
Из выражения (8.11), согласно указанной выше теореме, следует:
war (log X. + l)= war (log X) + a2. (8.12)
где war(log X; + дисперсия размера предприятия в период
t +1; war(log X) дисперсия размера предприятия в период t; а2 дисперсия случайной величины logs(; т среднеквадратичное отклонение случайной величины logsr После п периодов из выражения (8.11) получим:
log Xi + n = log X. + log sf (8.13)
Из выражения (8.12) после п периодов получим:
war (log X + J = war(logX) + па1. (8.14)
Результатом этого стохастического процесса роста, соответствующего допущениям Жибра, является постоянный рост дисперсии размеров предприятий отрасли Рост дисперсии размеров предприятий означает, что концентрация постоянно увеличивается. Но на практике это наблюдается далеко не всегда.

Многочисленные, не объясняемые моделью факты вызывают сомнения не только в справедливости двух основных допущений Жибра, но и возможность безоговорочного применения его модели (8.10).
Многочисленные эмпирические исследования, выполненные в различные периоды времени в развитых странах показали, что модель Жибра не точна, является весьма грубым приближением для описания изменения параметров распределения вероятностей размеров предприятий в отрасли.
Модель ДэйвисаЛайонса. Удачный пример модели концентрации, учитывающей случайные процессы, бьш приведен Дэйвисом иЛайонсомна основе развития модели, предложенной Саймоном и Бонини,
В этой модели новые предприятия входят в наименьший размерный класс предприятий отрасли с постоянным темпом, существует некоторая определенная вероятность того, что приращение рыночного предложения отрасли будет удовлетворено новичком Предполагается, что темп роста будет, как и в модели Жибра, пропорционален размеру предприятия, но только для тех предприятий, размер которых больше или равен минимальному эффективному размеру (minimum efficient size MES). Результирующее распределение вероятностей размеров предприятий отрасли является распределением Юла, близким к распределению Парето.

Отрасль является растущей.
Тогда удается получить оценки концентрации в отрасли следующего типа:
5аMES лУ(а-1)
CiL = (l-01/a
(8.15)
где CRS индекс концентрации производства на пяти крупнейших предприятиях отрасли суммарная доля этих предприятий в отрасли; у доля предприятий с размером меньше MES; а темп роста отрасли, а 1; MES минимальный эффективный размер предприятия; S размер отрасли Значение выражения (8.15) заключается в том, что оно дает долгосрочный прогноз индекса концентрации для пяти предприятий отрасли как функцию экономических переменных с учетом стохастической, вероятностной природы процесса роста предприятий в отрасли.
Межотраслевые различия в дисперсии темпа роста. Эмпирические исследования показывают, что дисперсия темпов роста, изменение концентрации, факторы, оказывающие на них влияние, чрезвьтайно сильно различаются по отраслям В одних отраслях важную роль играет стимулирование сбьиа, в частности реклама, в других исследование и разработки новых товаров и услуг. На изменение рыночных долей в некоторых отраслях оказывает существенное влияние степень дифференциации продукта.

Высокий достигнутый уровень концентрации может бьиь препятствием к ее дальнейшему росту. Рост концентрации замедляет жесткая антимонопольная политика в стране.

ПРИБЫЛЬНОСТЬ И ИЗМЕРЕНИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ

Связь прибыльности и концентрации в моделях олигополии.
Известные простейшие модели олигополии, в том числе рассмотренные в главе 3, позволяют прийти к определенным выводам относительно связи прибыльности и концентрации.


Влияние концентрации. Модель НэшаКурно. В модели Нэша-Курно такая характеристика прибыли, как коэффициент маржи превышение цены над средними переменными издержками предприятия, отнесенное к цене, может бьиь представлена в виде:
m=s./E, (8.16)
где т коэффициент валовой маржи г'-го предприятия; s. рыночная доля /-го предприятия; Е эластичность спроса на данный продукт.
Отраслевой коэффициент маржи будет суммой коэффициентов маржи отдельных предприятий, взвешенных с помощью рыночной доли каждого предприятия:
п п 1 ТТ
(8.17)
*=5д=Йг=|,
(=1 ы ? ?
где М коэффициент валовой маржи отрасли; п число предприятий в отрасли; И индекс Херфиндаля.
Из выражений (8.16) и (8.17) следует, что в отрасли с низкой концентрацией, где рыночные доли предприятий невелики, прибыльность будет низкой, а в отраслях с высокой концентрацией, характеризующихся относительно большими рыночными долями предприятий, прибыть будет выше.
Наличие сговора. Сговор олигополистов приводит к результатам, подобным приведенным выше.

Произойдет ли сговор, зависит от числа предприятий в отрасли. В отраслях с высокой концентрацией, с малым числом предприятий взаимозависимость выявляется проще, совместные действия осуществить лете, что упрощает возможность сговора. В таких отраслях велика вероятность возникновения сговора и извлекается большая прибыль.

Прибыть превышает ту, которая будет получена при отсутствии сговора. Поэтому более высокая концентрация, вероятно, ведет к большей прибыльности,
Потенциальная конкуренція. Решающее значение может иметь и потенциальная конкуренция. Монопольная власть не может иметь место и приводить к получению сверхприбыли, если отрасль не защищена от предприятий, желающих в нее войти.

Поэтому важна не только концентрация сама по себе, ее недостаточно, если отсутствуют входные барьеры. Важнейшими факторами, определяющими надежность барьеров для входа в отрасль, являются структура издержек при входе в отрасль и абсолютные преимущества в издержках предприятий, существующих в отрасли.

Действующие в отрасли предприятия могут быть защищены эффектом масштаба.
Дифференціація продукта. Еще одна характеристика дифференциация продукта может влиять на прибыльность предприятий отрасли.

Она может прямо повышать прибыль в связи с приверженностью торговой марке, действием рекламы и может служить защитой от потенциальных конкурентов.
Факторы, определяющие прибыльность. Приведенный выше анализ теоретических моделей позволяет выделить три следующих основных фактора, определяющих прибыльность предприятий отрасли:
- эффективный масштаб производства;
- концентрация производства;
- дифференциация продукта.
Индексы концентрации и число-эквивалент. Л. Ханна и Дж Кей предложили показатель концентрации, который позволяет достаточно полно учитывать все изменения в структуре отрасли:
Я = (8.18)
1=1
где Я индекс концентрации Ханна и Кея; і порядковый номер предприятия в отрасли; п число предприятий в отрасли; s. рыночная доля г-го предприятия отрасли; а параметр, величина которого определяет вес крупнейших предприятий по отношению к мелким.
Но мере стремления параметра а к нулю индекс концентрации Я стремится к числу предприятий я. Наиболее известный вариант индекса Ханна и Кея имеет величину параметра а = 2. Это индекс Херфиндаля Н,
Адельман отмечает также, что указанные индексы можно использовать для определения чисел эквивалентного количества предприятий одинаковых размеров чисел-эквивалентов. Число-эквивалент определяется как:
(8.19)
( п -ф/СІ-а)]
IX
\І=1 )
где па число-эквивалент отрасли.
Интерпретация индекса числа-эквивалента заключается в том, что он позволяет представить распределение предприятий в отрасли по размеру так, как будто это п предприятий равного размера, что упрощает сравнение различных отраслей.
Дисперсия размеров предприятий и индекс Херфивдаля. Дисперсия рыночных долей предприятий отрасли может быть определена следующим образом:
где о2 дисперсия рыночных долей предприятий отрасли; 1/я средняя величина рыночной доли предприятия отрасли. Выражение (2.20) можно преобразовать следующим образом:
яс2=х(4'_2"+5П = _"+Я’ (8*20)
ЫІГ п J п где Н индекс Херфиндаля.
Из выражения (8.20) можно получить следующее выражение для индекса Херфиндаля:
о 1і/=яо2+_. (8.21)
п
Такая форма представления индекса Херфиндаля позволяет разграничить вклад числа предприятий и неравенства их рыночных долей. Рели все предприятия имеют одинаковый размер, то о2 = 0. Тогда индекс становится величиной, обратной числу предприятий. При монополии индекс Херфиндаля имеет величину, равную единице.

Величина индекса Херфиндаля уменьшается по мере увеличения числа предприятий и возрастает с увеличением неравенства размеров предприятий.
Приближенная оценка иццекса Херфиндаля. Индекс Херфиндаля используется для оценки концентрации в теоретических моделях и в практике антимонопольного регулирования.

Но для его определения необходимы данные по всем предприятиям отрасли, которые не всегда можно получить.
М. Адельман показал, что для получения достаточно точного индекса Херфиндаля можно использовать данные 810 крупнейших предприятий.
Однако возникает практическая проблема, так как при обследовании предприятий статистические органы группируют предприятия по тем или иным размерным классам. Для приближенного вычисления индекса Херфиндаля приходится допускать, что все предприятия, относящиеся к данному классу, имеют одинаковые размеры.
Нередко статистические органы представляют данные обследований в форме индексов концентрации производства на трех, четырех, шести и восьми крупнейших предприятиях отрасли. Тогда индекс Херфиндаля может приближенно вычисляться следующим образом:
где RC3, ЛС4, RC6 и RС8, индекс концентрации доли трех, четырех, шести и восьми крупнейших предприятиях отрасли, соответственно.
Вычисление #-индекса по данным определенного размерного класса, а не по индивидуальным данным предприятий дает систематически заниженную оценку. Р. Шмалензи показал, что оценки величины индекса Херфиндаля можно уточнить за счет предположения о линейном спаде доли каждого предприятия в пределах одного размерного класса.
Показатели неравенства размеров предприятий. Неравенство размеров предприятий в отрасли можно оценить графически с помощью кривой Лоренца.

Кривая Лоренца строится как нарастающая доля отрасли в процентах в зависимости от нарастающей доли числа предприятий, начиная с наименьшей, как показано на рис. 8.2.

Точка на линии показывает процент предприятий, который обеспечивает данный процент выпуска всей отрасли.
Обобщенный показатель, рассчитанный исходя из кривой Лоренца, коэффициент Джини. Он рассчитывается как отношение площади заштрихованного участка на рисунке к площади треугольника, образованного осями координат и линией абсолютного равенства.

Коэффициент изменяется от нуля до единицы. Если размеры всех предприятий равны, то коэффициент Джини равен единице.

Чем больше степень неравенства размеров, тем больше величина коэффициента приближается к нулю.


Рис. 8.2. Кривая Лоренца
Другой показатель неравенства размеров предприятий, который наиболее часто используется в теоретических исследованиях и в анализе статистических данных, это дисперсия логарифмов размеров предприятий. Интерес к этому показателю возник вследствие того, что при отсутствии появлений и исчезновений предприятий их рост во времени ведет к логарифмически нормальному распределению размеров предприятий в отрасли.

ВЛИЯНИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ НА ПРИБЫЛЬНОСТЬ

Система факторов отраслевой структуры. Многочисленные разносторонние исследования значительно расширили количество основных факторов, определяющих прибыльность, их стало более десятка.

Исследования показали сложность взаимодействия между ними.
Концентрация является ведущим фактором прибыльности. Но она может оказывать не только прямое влияние на прибыльность, как это следует из моделей типа НэшаКурно или сговора, но и косвенное через рекламу, исследования и разработки, дифференциацию продукта.

Эти неценовые формы конкуренции могут бытъ более интенсивными в отраслях с высокой концентрацией, что делает выгодным ограничение ценовой конкуренции.
Входные барьеры могут вести к возрастанию концентрации во времени, при этом и барьеры и концентрация зависят от структуры издержек, определяемой технологиями, используемыми в отрасли Возможные последствия высокой концентрации, например интенсивность рекламы, исследований и разработок новых товаров, могут сами действовать как входные барьеры. Прибыльность в свою очередь может бытъ ключевым фактором интенсивности рекламы, исследований и разработок, инвестиций, что воздействует на масштабы производства и структуру издержек.
Сложность взаимодействия факторов отраслевой структуры повлекла за собой необходимость применения для эмпирических исследований более сложных эконометрических методов, чем модель множественной линейной регрессии. В эмпирических исследованиях стали применяться модели систем одновременных уравнений, коэффициенты которых учитывают многочисленные связи между факторами.

Благодаря этим исследованиям роль концентрации как прямого фактора прибыльности несколько уменьшилась за счет учета дополнительных и взаимных связей.
Разрывы в связи концентрацияприбыльность, В абсолютном большинстве теоретических и эмпирических моделей явно или скрыто подразумевается, что связь между прибыльностью и концентрацией должна бьиь линейной и непрерывной, прибыльность должна постепенно повышаться по мере роста концентрации. Это предположение оказалось не вполне оправданным.
В эмпирическомисследованииДж. Бейна, опубликованном еще в 1951 г., предполагалось, что прибыльность становится выше, как только индекс концентрации по восьми предприятиям ЯС8 превышает 0,7.
Дж. Бейн и М. Манн в 1966 г. предположили, что связь между предприятиями в отраслях с высокой концентрацией может быть прочнее, чем в отраслях с низкой концентрацией.

Такой эффект правдоподобен, если имеется какой-то минимальный уровень концентрации, необходимый для того, чтобы предприятия могли бытъ способны к тайному или явному сговору.
Дальнейшие исследования выявили большое число доказательств того, что прибыльность на является гладкой линейной функцией концентрации.
С. Роадес и Дж. Кливер построили коэффициент маржи от индекса концентрации для четырех предприятий по 352 секторам обрабатывающей промышленности США.

Они обнаружили, что при ІІС4 50% не было никакой явной связи между индексом и коэффициентом маржи. Резкий скачок возник для ІІС4 50%, но затем роста почти не наблюдалось вплоть до ЯС4 = 80%, после чего был отмечен дальнейший рост.
Наличие разрывов зависимости прибыльности от индекса концентрации подтвердили Миан и Дюшесно. Они установили, что индекс концентрации по восьми предприятиям iiCg, равный 70%, лучше выявляет различия в прибыльности, чем эквивалентный показатель по четырем предприятиям ІІС4, равный 55%. Поданным Дж.

Дальтона и Д. Пенна значения индекса концентрации, приводящие к скачку прибыльности, составили ЯС4 = 45% и ЯС8= 60%. Ни в одной работе не найдено положительной связи прибыльности и концентрации выше или ниже ее критического значения.
Идентификация наличия разрыва нередко вызывает затруднения. Во-первых, критическое значение индекса концентрации может меняться от отрасли к отрасли.

Известно, что способность к сговору различается по отраслям, и в эмпирических работах выявлены разные критические значения для разных отраслей. Во-вторых, заслуживает доверия гипотеза Р. Брэдберда и М. Оувера об
асимметрии в связи концентрацияприбьтьность, которая основывается на том, что для появления сговора изначально необходим более высокий уровень концентрации, чем для распада уже сложившегося. Это определяет связь концентрацияприбыльность, которая отображена на рис.

8.3.


Отрасли со значениями индекса концентрации между Ст и CD могут иметь или не иметь более высокую прибыль при наличии сговора в зависимости от их истории. При росте концентрации необходимо, чтобы она достигла высокого уровня, прежде чем возникнет возможность сговора.

При сокращении концентрации необходимо, чтобы она упала до более низкого уровня для исчезновения возможности сговора.
Исследования, выполненные на базе данных обрабатывающей промышленности США, позволили установить значения коэффициента концентрации на четырех предприятиях RC4, там определяющие разрывы составили: СD = 46%, а Cj= 68%.

КОНЦЕНТРАЦИЯ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ

Проблема монополии. Под термином монополия здесь будем понимать все отрасли, на рынках которых существуют значимо
тельные отклонения цены товара от предельных издержек. Под это определение подпадают и монополия, и широкий спектр олигополистических отраслей. На однородных олигополистических рынках поведение предприятий может приближаться к поведению монополистов.

Более высокая по сравнению с конкурентным рынком цена монополиста вызывает потери благосостояния. Минимальный уровень этих потерь приблизительно составляет:
W= ?2ДРД Q, (8.23)
где АР и AQ отклонения от конкурентной цены и выпуска.



Содержание раздела