中国新购汽车市场的需求估计与并购模拟分析--BLP模型的..

1中国新购汽车市场的需求估计与并购模拟分析--BLP模型的应用DemandEstimationandMergersSimulationoftheChineseNewCarMarket–anApplicationoftheBLPModel吕振通1，胡伟民2，朱东明3摘要：本文首先运用BLP（Berry,Levinsohn,Pakes，1995)的需求估计方法并基于国内新购汽车市场的加总数据(aggregatedata)，估计了中国汽车市场的需求；然后在Nevo(1997)的并购分析的框架下，根据这个需求估计结果对2009年3月出台的《汽车产业调整和振兴规划》中的并购蓝图进行了并购模拟分析。研究结果表明：在需求估计部分，BLP随机系数离散选择模型在估计出的产品间的替代弹性上比简单的Logit模型更加符合现实；而在并购后果评估中，我们发现并购行为能明显提高并购厂商和市场上其他所有汽车厂商的利润水平，但同时也给消费者造成巨大的福利损失，如果并购无法达到营运成本与生产成本的大幅下降，那么并购行为或许造成社会总福利的明显损失。关键词：随机系数离散选择模型；需求估计；并购模拟；中国汽车市场1北京大学，汇丰商学院。2中国人民大学，汉青经济与金融高级研究院与经济学院；通讯作者。3上海财经大学，经济学院。2中国新购汽车市场的需求估计与并购模拟分析--BLP模型的应用一、引言在产业组织实证研究的文献中，汽车的需求向来是被关注的焦点(例如Berry,Levinsohn,Pakes(1995),Goldberg(1995),Petrin(2002)与Mariuzzo(2005))4。这是因为汽车产业除了具有高度集中，高差异化和高“价格成本标高程度（price-costmargin，以下称为PCM）”的产业特质外，汽车产业还在各国的经济发展中，因其规模大与产值高，对国家的就业、投资及消费造成举足轻重的影响。随着工业化的进程，汽车产业在我国经济中所占的比重也越来越大5。由于汽车的制造需要高度的固定资本投入（例如建设厂房与购置生产线所需的机器设备等）,因此汽车产业具有显著的规模经济特性，然而中国的汽车行业却一直存在着产业规模小，企业数量多与投资分散的问题6（平新乔和魏军锋(2001)）。因此就理论上来说，国内汽车工业的产业结构有调整的必要。随着汽车产业在“十五”（2001年到2005年）期间的快速发展，国家政策开始鼓励汽车企业间的兼并与重组：从2004年的《汽车产业发展政策》到2009年的《汽车产业调整和振兴规划》4BLP(1995)估计了1971到1990年的美国汽车市场需求；Goldberg(1995)也估计了美国汽车市场需求，并在此基础上研究了贸易政策的相关问题；Petrin(2002)在BLP的需求分析框架下对汽车市场中新产品进入所产生的经济影响进行了分析；Mariuzzo(2005)对1989年到2000年的意大利汽车市场进行了需求估计等等。5根据中国经济信息网发布的《2007年中国汽车行业年度报告》中的资料，“十五”期间（2001年到2005年），我国GDP（现价）年均增长速度为13.13%，“十一五”期间（2006年到2010年）估计为8.5%，增速较“十五”期间下降4.63个百分点。但是，我国汽车制造业的工业产值的增长速度却不曾放缓，预计“十一五”期间年均增长速度为20%左右，到2010年工业总产值将达到27498.59亿元，占GDP比重约为9.94%，也就是说，至少在未来几年内，汽车制造业的产值，将在国内生产总值放缓的同时，不断提高其比重。6关于国内汽车产业特性的详情，可参见平新乔和魏军锋(2001)的分析，文章中他们特别强调了整合与兼并中国汽车企业的重要性。3均对此做出了明确的要求7。在国家政策鼓励兼并与重组且给出了具体指导建议的大背景下，准确分析并购对中国汽车市场的经济影响则显得尤其重要。但据作者所知，在国内的文献中尚未出现以并购分析为主题的实证研究，也因此在国内无论是反垄断法的推行还是产业重组（industrialrestructure）政策的推动上，皆缺乏实证上的依据以及政策后果的详细评估。本文的目的就是尝试填补国内这个领域上的空白。过去的二十多年里，在反垄断的背景下，随着需求分析方法的日趋成熟，并购分析的研究有了较大的发展。其中在分析方法上最具影响力的文献包括Baker和Bresnahan(1985)对美国酿造业，Hausman,Leonard和Zona(1994)对美国啤酒业，以及Nevo(1997)对即食谷片（readytoeatcereal）所进行的并购分析。这些文献的相同之处在于都将并购分析的基本框架分为两个主要步骤：第一步对产品需求进行估计，第二步则以第一步中所获得的需求估计结果（特别是产品间的替代弹性）为基础，先从供给角度分析特定并购事件所造成的市场变化，再估算利润与消费者剩余的增减。上述文献的差异则（因为所分析的产业市场结构不同以及需求估计技术的进步与成熟）主要体现在所采用的需求估计方法8与市场结构假设上的不同。在考虑了产业结构的相似程度，需求估计方法的合理性以及估计所需要的数据之后，本文决定采用Nevo(1997)的方法，以国务院2009年3月所提出的《汽车产业调整和振兴规划》为指导原则，进行并购模拟(mergersimulation)分析。根据Nevo(1997)所提供的框架，本文在第一步中采用国内新购汽车市场的加总数据(aggregatedata)并运用BLP(1995)的随机系数离散选择模型（randomcoefficientdiscretechoicemodel）对7关于国内近年来有关汽车行业整合的一些政策文件内容，请见表一。8Baker和Bresnahan(1985)分析了美国酿造业中三大企业间并购行为的经济影响。该研究使用“剩余需求(residualdemand)”估计出并购双方所共同面对的需求曲线，进而分析并购是否增强了厂商的市场力量（MarketPower），以及是否发现勾结（collusion）定价。Hausman,Leonard,Zona(1994)使用单向需求(unilateraldemand)方法并采用商场的交易数据，估计了不同品牌啤酒的需求。基于需求估计的结果，他们又分析了并购对产品价格的影响，并计算了由此产生的消费者的福利变化以及社会总福利的变化。4国内汽车市场的需求进行估计9。第二步的并购后果评估则是根据第一步所得的需求估计结果，并在多产品厂商（multi-productfirms）的产品差异化市场结构以及厂商间进行伯川德(Bertrand)博弈的假设下，获得的。我们的估计结果显示：利用BLP模型进行需求估计，与其他模型相比（例如Berry(1994)所介绍的Logit模型）能够更好地刻画“产品之间相似程度越高替代关系越大”的事实。我们的并购后果评估则发现：并购使得并购企业的产品价格上升，市场能力(marketpower)提升，且虽然市场份额因产品价格上升而下降，但企业利润仍然上升，同时也使得市场上的其他厂商由于竞争厂商的价格提高导致其市场份额扩大而提高利润水平；对于消费者来说，并购事件造成了福利损失；对于社会总福利来说，如果并购不能达到产业重组政策所预期的降低运营及生产成本的目标，则并购事件所造成的社会总福利损失或许会非常可观。我们相信这些结果可以为国家推行汽车产业的并购政策和评估其经济影响提供有用的信息。本文的其它内容安排如下：在第二节里，我们介绍了分析所使用的计量模型和计算方法，包括需求与供给模型两部分；第三节首先详细介绍我们使用的数据特征与其来源，然后给出需求估计和并购模拟分析的结果，并对结果做了适当剖析和评论。第四节总结全文并指出未来的改进与研究方向。二并购模拟的模型设定：需求估计，供给分析与福利效果的衡量在需求估计的文献中，离散选择模型（discretechoicemodel）被广泛研究和应用10。本文之所以采用BLP(1995)的随机系数离散选择模型11，是因为该模型解决了传统离散选择模型（如Logit模型）固有的两大缺陷：一是，传统的离散选择模型对产品的自身9在国内，由于数据取得的困难性，运用市场加总数据所进行的离散选择需求分析的研究屈指可数（据作者所知仅有：毛正中、胡德伟和杨功焕(2005)对卷烟需求的研究以及赵平、胡松和裘晓东(2006)对彩电市场的研究），利用“随机系数离散选择模型”分析产业需求的论文则尚未出现。10关于离散选择模型的早期文献和研究，读者可以参考McFadden(1986)的综述。11Nevo(2000)归纳总结了BLP方法中的诸多细节和详细的操作步骤，为实证研究者提供了方便。5和交叉价格弹性强加了不合理的限制(在文献中被称为IIA问题)；二是，在传统的模型框架下，我们无法考虑产品的不可观测的特征（unobservedcharacteristics）以及它们在估计中所造成的内生性问题12。在使用BLP方法的过程中，本文还依照其它研究的建议(如Nevo(2000)，Hess,Train,Polak(2006)和Knittel,Metaxoglou(2008))做了适当的改进。本文的供给分析与福利后果评估所采用的是Nevo(1997)提出的方法：首先，透过我们对国内汽车市场的观察，假设市场结构为多产品厂商（multi-productfirms）的产品差异化市场；然后通过假设厂商之间进行伯川德(Bertrand)博弈，利用其均衡条件以及在需求估计中取得的自身和交叉弹性，估算出产品的边际成本；最后在给定的边际成本基础上，通过对一些并购事件进行模拟，计算出并购后的均衡价格，进而计算厂商的利润变化和消费者的福利变动。该方法的优点是：可以合理地估计出需求弹性，且很容易地计算出并购事件发生后的均衡价格和消费者在并购前后的福利变化，从而对并购事件的适当与否进行评估。下面详细介绍需求估计模型与并购模拟模型的设定，以及我们在运算方法上与前人所使用模型的相同和不同之处。（一）、需求估计1．模型设定与估计方法首先介绍随机系数离散选择模型在文献中的标准设定13。假设我们可以观测到T个12Berry(1994)提出，可以从市场份额方程组中求解产品不可观测特征，然后通过对这个不可观测特征施加条件均值为零的假设，再构造矩条件并运用广义矩方法进行参数估计。随后，BLP（1995）发展了这个思路，并运用这种方法估计美国汽车市场的需求与供给。13关于此模型的更多的解释和说明，读者可以参考Nevo(2000)和BLP(1995)。6市场14（市场记为1,...,tT），以及每个市场t中消费者的数量tI，tJ种商品的销售量（由此可以推算出各产品的市场份额）、平均价格和一些产品特征的数据。在市场t中，消费者i购买产品j所得到的（间接）效用被设定为下列线性函数形式：(),ijtiijtjtijtijtuypx(1)其中，解释变量iy是消费者i的收入，jtp和jtx分别是市场t中产品j的价格和可观测的产品特征变量（也可能是一个向量），jt表示研究者(econometrician)无法观测到的产品特征(例如商誉、广告等)，ijt是独立同分布（i.i.d）的随机扰动项，且服从第I类极值分布(TypeIextremevaluedistribution)。我们把消费者i选择市场外产品（即不购买任何市场中的产品）所得到的效用标准化为零，因此，00itiiituy。模型中系数(,)ii因消费者不同而变化，因此当消费者足够多的时候我们可以把它们设定为连续型随机向量，例如：,(0,)iiiivvNI,(2)其中(,)是(,)ii的均值，是一个(1)K-维的正定矩阵（其中的元素需要作为参数被估计），iv服从(1)K-维的标准正态分布。如果令12(,)表示模型中所有参数构成的向量，这里1(,)，2()vec，那么根据（1）和（2），我们可以把（间接）效用函数表示为：12(,