廣告、產業集中度與盈利能力：基于中國制造業數據的實證分析

于明超 黃 琴

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·產業組織研究·

廣告、產業集中度與盈利能力：基于中國制造業數據的實證分析

于明超 黃 琴

利用2007年制造業四位數產業數據，運用聯立方程模型考察了廣告、產業集中度與盈利能力之間的關系。研究發現：(1)產業越集中、廣告密度越大，產業盈利能力就越強。隨著盈利能力的提高，廣告支出也會隨之增加。產業集中度與廣告密度沒有呈現顯著的反向關系；(2)高的滯后利潤并沒有降低產業集中度，表明資本在進入高利潤行業面臨限制。細分樣本結果表明，工業品產業的集中能有效發揮集聚作用，提高盈利，但消費品產業的集中并沒有發揮這一效應。兩類產業的利潤率提高均會使廣告密度增大，但消費品產業相比工業品產業對廣告偏好性更強，投入密度更大。

廣告； 產業集中度； 盈利能力； 制造業四位數產業

一 引 言

根據結構—行為—績效(SCP)方法，卡爾頓和佩洛夫(2009)[1]認為產業的績效依賴于企業的行為，而企業的行為又依賴于市場結構，用市場結構和行為作為分析變量來解釋產業的盈利能力，已成為現代產業組織研究的一個核心內容。在SCP范式下，國外有大量文獻利用產業或企業層面數據對廣告、市場集中度與盈利能力之間的關系進行了實證研究，如Comanor和Wilson(1967)[2]、Martin(1979)[3]、Gisser(1991)[4]、Strickland和Weiss(1976)[5]、Paton和Williams(1999)[6]等。通過文獻檢索我們發現，盡管近年來國內出現了許多與企業廣告行為有關的文獻，但也許是因為廣告支出數據的可獲得性問題，目前運用SCP方法分析廣告、集中度與企業績效方面的文獻尚不多見。

自上世紀90年代起，在國有企業改革的背景下，為了改善資源配置效益，國內學者對市場結構與產業績效關系的研究進行了相當多的探討。如馬建堂(1993)[7]計算了39個大類產業集中率(CR4和CR8)，并考察了產業集中度和銷售利潤率的關系,認為在1990年以前我國行業集中度與利潤率之間不存在確定的正相關關系。白文楊和李雨(1994)[8]、殷醒民(1996)[9]認為平均利潤率與集中度正相關，并且經濟效益隨企業規模的增加而增加。戚聿東(1998)[10]認為產業集中度與產業經濟績效在一定范圍內存在正相關關系，但這種正相關關系不是絕對的，技術進步和創新是這種正相關關系的決定因素。魏后凱(2002a[11]，2002b[12]，2003[13])以第三次全國工業普查資料的制造業企業數據為樣本，也發現集中度與行業利潤率之間存在正相關關系，同時他也指出高集中度產業存在較高的生產效率、技術效率和創新能力等。也有學者針對特定產業進行了研究，如干春暉等(2002)[14]、徐康寧和韓劍(2006)[15]研究發現我國鋼鐵產業的生產集中度和空間集中度還很低，并有進一步降低的趨勢。陳繼紅和呂裔良(2007)[16]對乳制品產業的實證研究發現，當產業集中度(CR4)界于10%-50%之間時，利潤率并不隨著集中度的提高而上升，反而會有所下降。李曉鐘和張小蒂(2011)[17]、張大力(2011)[18]對中國汽車產業進行了研究，認為中國汽車市場集中度已從競爭型轉向了中等集中寡占型，但與發達國家相比仍然較低，集中度對汽車產業的市場績效有正的效應，但對內資企業、外商投資和港澳臺投資企業的影響程度不同。唐曉華和霍曉姝(2014)[19]對我國裝備制造業的市場勢力進行了測算，得出我國裝備制造業市場勢力總體處于低集中水平。

國內研究廣告和績效或市場結構之間關系的文獻不多。何楓和陳榮(2008)[20]利用中日兩國家電上市企業數據，在使用DEA和隨機前沿方法分析技術效率的基礎上，研究了R&D和廣告支出的影響，發現長期內廣告宣傳對技術效率的影響不顯著。張杰等(2011)[21]在對企業利潤來源的分析中，將廣告投入強度歸入內部因素，將產業集中度歸于外部因素，實證結果表明兩者都對企業利潤率有正的影響。楊艷琳和周丹(2015)[22]以房地產為例，考察了廣告與市場集中度的關系，研究得出廣告投入強度對中國房地產市場集中度產生不強烈的負效應。他們的研究使用了微觀企業數據，但沒有考慮廣告支出變量和產業結構變量可能存在的內生性問題。

總的來看，國內目前的研究仍存在一些不足，許多研究是在二位數大類產業層面上展開的，研究的問題主要在集中度與盈利性之間的關系，而對廣告這一影響市場結構的企業行為涉及較少，尚未見有文獻考慮到結構—行為—績效之間的反饋關系。 因此，本文利用細分產業數據，運用產業組織理論和聯立方程估計方法，在考慮了反饋效應帶來的內生性基礎上對產業盈利能力、廣告支出和市場集中度之間相互關系進行實證研究。

二 模型設定與數據說明

(一)模型設定

在采用SCP范式進行研究時，由于市場結構、企業行為和市場績效之間存在復雜的影響及反饋效應，廣告及其他變量存在內生性問題給估計帶來困難。海和莫瑞斯(2001)[23]建議使用聯立方程法估計廣告支出、集中度和盈利性之間的相互影響，其一般形式為：

PR=f(H,A/S,X)；A/S=f(H,PR,Y)；H=f(A/S,PR,Z)

其中，H為描述產業結構的集中度指數，A/S為描述企業行為的廣告密度，即廣告支出與銷售收入之比；PR為利潤率，描述產業績效；X，Y，Z為其他外生變量。我們的計量方程主要基于馬丁(1979[3]，2002[24])的設定，具體包括下面三個方程：

PR=a0+a1H+a2A/S+a3MES+a4CDR+a5K/S+a6EX+a7CDSR+a8G+a9IMSR+u

(1)

A/S=b0+b1PR+b2H+b3H2+b4EX+b5CDSR+b6G+b7IMSR+v

(2)

H=c0+c1H-λ+c2MES+c3A/S+c4PR-λ+c5CDSR+c6G+c7CDR+w

(3)

1.盈利性方程

廣告密度(A/S)，即廣告支出占銷售收入之比。廣告支出可以為企業建立商譽，影響消費者對產品品牌的“忠誠度”，加強行業的進入壁壘，并使企業獲得更多利潤。

最小有效規模(MES)，表示進入者相對于市場而言應當具有怎樣的規模才能有效率的經營，是反映規模經濟的指標。Comanor和Wilson(1967)[2]定義了一個比率度量最小有效規模，它等于生產出整個市場總產量一半的幾家最大公司的平均規模除以生產全部總產出的所有企業的平均規模。計算時我們采用銷售額來代表企業規模*斯蒂格勒提出過一個生存性研究方法，如果一個特定的工廠規模是有效的，那么最終產業中所有工廠都將達到這一規模。但這種方法只能識別出有效工廠規模的范圍。。

成本劣勢比(CDR)，Caves et al.(1975)[26]提出的成本劣勢比(cost-disdvantage ratio)概念，是用來衡量小型企業在較低產量水平上是否有顯著的成本劣勢，它等于占50%產出的最小企業中勞均增加值與占50%產出的最大企業勞均增加值之比。按照他們的觀點，在其他相同條件下，CDR的值越大表明小型的現有企業或新進入企業相對于大型企業的劣勢就越小，生產率越接近于大型企業，預期利潤率應越低。

資本密集度(KS)，資本密集型的產業企業要求較高的資本投入，在競爭性的市場下，資本要求獲得正常回報，因此資本密集度越高的產業，其預期利潤率也應越高。

在盈利性方程右邊，還包括了一些反映產業間需求狀況差異的變量。產業需求增長(G)得越快，意味著產業能容納越多的企業，并可能帶來較高的利潤率。后文的實證分析中我們用2003-2007年產業銷售額的平均增長速度來表示*2002年產業分類進行了調整，為保持產業分類一致，采用了這四年的平均速度。后文中的集中度指數和滯后利潤率也采用了2003年數據。。最終消費需求比率(CDSR)度量的是產業總產出中流向最終消費需求的比率，理論上來講該比率越高，產品差異化的程度可能越高，導致較高的利潤率(Martin，1979)[3]。進口消費比率(IMSR)度量進口在產業中的重要性，進口比重越大可能會加劇國內企業面臨的競爭，因此導致較低的產業利潤率。由于無法直接獲得這兩個指標在細分產業層面上的數據，我們使用投入產出表數據進行近似。在2007年的投入產出表中，制造業分81個部門*有的是兩位數產業作為一個部門，如家具制造業、金屬制品業等，有的則是三位數產業作為一個部門，如谷物磨制業、基礎化學原料制造業等。，據此計算了最終消費和進口在最終使用中所占比重*最終使用由最終消費支出、資本形成總額和出口組成。，并將它們對應到四位數細分產業上來。出口密度(EX)變量度量出口占銷售額的比重，我們預期出口對利潤率的影響是不確定的。一般認為出口企業是生產率高、在國內具有競爭優勢的企業，在中國出口貿易中，加工貿易占據了較大份額，學術界關于“出口悖論”的研究也沒有一致的結果，出口企業反而可能生產率更低。

2.廣告方程

3.集中度方程

Martin(1979)[3]提出的集中度方程主要基于這樣一個假設，即產業集中度存在一個由規模經濟及其他構成進入壁壘的因素所決定的長期均衡水平H*，集中度向其動態調整：

H-H-λ=θ(H*(MES, A/S, CDSR, G, CDR)- H-λ)

其中θ是調整速度參數，在式(3)中滯后集中度的系數c=(1-θ)的值越大，產業集中度向長期均衡調整得越慢。除了H-λ和PR-λ表示滯后λ期的集中度和利潤率外，方程中其它變量的定義與上面相同。在競爭性環境下高利潤率會吸引新進入者的進入，從而降低集中度指數。其他解釋變量中，最小有效規模MES越大預期集中率越高；廣告密度A/S越高一方面反映行業非價格競爭的激烈程度，另一方面又形成進入壁壘阻礙新企業進入，它的影響是不確定的；最終消費需求比率CDSR越高，預期集中率越低；成本劣勢比CDR越高表明小型企業生產率越接近大型企業，預期會降低集中度。

(二)數據說明

本文使用的細分產業數據來自2007年的《中國工業企業數據庫》，該數據庫由國家統計局收集，包含全部國有及規模以上非國有企業，是目前較普遍使用的微觀企業數據來源*該數據庫數據截止到2009年，但因統計口徑和變量缺失等方面的原因，學界普遍使用的是1998-2007年數據(聶輝華等，2012)[28]。本文使用了2003年和2007年的數據，原因是2003年產業分類進行了一次大的調整。。為盡量避免企業和產業層面上異常值的影響，借鑒謝千里等(2009)[29]的做法，對原始企業數據像進行了處理，去掉了那些在職人員少于8人以及增加值小于零的觀測值，然后對使用到的廣告支出、銷售收入等變量進行了1%的上下縮尾(winsorize)處理，并舍棄掉了包含企業數少于50家的四位數行業，最后將數據在四位數產業上加總，得到435個產業層面數據。我們對2003年數據使用同樣的處理方法計算了集中度和利潤率的滯后值。各變量的基本描述及定義見表1。可以看出，由于2003-2007年樣本內有大量企業進入(或達到規模以上)，從而使集中度指標有一定程度下降。另外，廣告密度和利潤率在各行業間存在很大差異，廣告密度的標準差是其均值的近3倍。

表1 變量數據統計描述

(續上表)

三 實證檢驗結果

(一)模型設定檢驗

由于涉及到內生變量，因此需要使用秩條件和階條件判斷聯立方程的識別問題。我們的模型中總共有7個外生變量和2個先定變量(H和PR的滯后變量)，沒有方程需要估計9個以上的系數，因此所有方程都滿足識別的階條件，經驗證每個方程的秩條件也都是滿足的*這里我們應用了Stata軟件中的checkreg3進行檢驗。，因此聯立模型可識別。

當考察的變量是外生的時候，OLS估計量是最優線性無偏估計量，而當存在內生變量時，工具變量估計是一致的，而OLS估計是有偏的，兩種方法的估計結果具有系統性的差異。我們采用Hausman-Wu檢驗來檢驗H、A/S、PR的內生性。首先將每個方程中的內生變量對所有外生變量進行回歸得到擬合值，然后將其作為解釋變量加入方程重新進行估計，利用F統計量檢驗擬合值的聯合顯著性。表2中列出了擬合值估計的系數及F值。從結果來看，盡管集中度方程中的變量不存在內生性，但廣告方程和盈利能力方程中包含的內生變量確實具有內生性，所以使用工具變量估計是適宜的。

表2 Hausman-Wu內生性檢驗結果

注：括號中為標準誤。

另外一個需要考慮的問題是不同方程擾動項之間的同期相關性，如果不存在同期相關性，可以分別單獨進行工具變量估計。這里我們應用Bresuch和Pagan(1980)[30]提出的一個拉格朗日乘子統計量，其表達式為：

其中，N表示觀測值個數，R為各方程回歸得到的殘差形成的相關系數矩陣，M為方程個數，該統計量服從M個自由度的卡方分布。我們使用單方程2SLS工具變量估計所得殘差構建相關系數矩陣，計算得到λLM=349.5，遠大于3個自由度的卡方分布在1%水平上的臨界值11.3。因此我們認為誤差項存在同期相關性，使用Baum(2007)[31]的3SLS估計聯立方程更加有效。

(二)模型估計結果

本文運用435個四位數產業數據對(1)-(3)式估計，表3為回歸結果，其中也列出了OLS的估計結果，以作對比*本文也在三位數產業層面上對結果進行了估計(見附錄表5)，盡管結果有些差異，但在系數符號和顯著性上保持了較高程度的一致性，也驗證了本文結果的穩健性。。

在盈利性方程中，估計的系數方向基本上都符合預期。集中度指數的系數為正并且在10%的水平上統計顯著，可見產業集中度越高，盈利能力就會增加。反映進入壁壘的變量中，只有廣告密度有顯著正的影響，廣告密度值增加0.1%會使利潤率提高逾0.7%，這是非常大的一個影響*這里是指數值的變化，注意如表1所示所有產業平均廣告密度只有0.2%，平均利潤率為6.1%。。正如預期的那樣，資本密集度越高、產業需求增長越快的產業，利潤率越高，而最終需求中進口份額越大的產業利潤率越低，且在5%的水平上統計上顯著。出口比重越大的行業利潤率越低，其原因可能是多方面的。比如出口份額較高的行業往往是以加工貿易為主的勞動密集型行業，國際市場上國際大買家的擠壓以及國內企業之間激烈的競爭，均可能導致較低的利潤率；最終消費需求比率(CDSR)的系數顯著且為負，這與國外的一些研究結論不一樣(Martin，1979)[3]，原因可能在于中國經濟改革過程中，市場開放最早、競爭最充分的主要是面向最終需求的競爭性行業，激烈的競爭侵蝕了利潤率。

在廣告方程中，利潤率對廣告的影響高度顯著，行業利潤率提高1%將使廣告密度提高0.118%。這表明只有利潤率高的行業才能承擔得起更多的廣告支出，無論是信息性廣告還是勸說性廣告，產業利潤率如果較低則無法保證廣告支出的來源。集中度指數和集中度指數的平方項在統計上并不顯著，在我們的樣本中沒有表現出顯著的非線性關系。其他反映需求的變量也都是顯著的，最終需求比率越大的產業廣告密度越大，而需求擴張較快的行業廣告密度較低，可能是隨著市場規模的擴大能夠容納的企業增多，企業不需要太多廣告支出即可進入。進口消費對廣告密度有顯著的正影響。

表3 OLS和3SLS回歸結果

(續上表)

注：***、**、*表示在1%、5%和10%的水平上統計顯著；在估計時我們仿照Kelejian(1971)[32]、Edgerton(1972)[33]、Martin(1979)[3]的做法，將非外生變量的虛擬變量的平方項也作為工具變量以避免簡約方程可能存在的非線性。

在集中度方程中，滯后集中度指數有顯著影響并且系數值小于1，這表明存在一個穩定的向長期集中度指數動態調整的過程。如果市場是競爭性的，某一產業過去的利潤率較高，預計將吸引新企業進入該產業從而降低利潤率。這里我們滯后利潤率的系數顯著為正，也就是說，高的滯后利潤并沒有導致新企業的進入從而降低利潤率。這反映了一個問題，即使在控制了進入壁壘變量的情況下，還可能存在行政性壁壘，阻礙了新企業和資本進入高利潤行業。廣告密度越高的行業集中度越低，這反映了廣告作為非價格競爭的主要手段對市場結構產生的影響。最小有效規模越大集中度越高，反映了規模經濟在決定集中度上的重要性；成本劣勢比系數值為正，也就是說小企業與大企業生產率越接近的產業，集中度反而越高。仔細觀察樣本我們發現，CDR高于平均值的194個四位數產業中，主要是專業設備制造業(18個)、交通運輸設備制造業(17個)、通用設備制造業(14個)和儀器儀表及文化辦公用機械制造業(13個)這些資本密集型產業。資本密集型產業勞均增加值差別較小，故有如上結論。

(三)分樣本比較分析

表3中的結果是將所有四位數產業混合在一起進行估計得到的，但顯然各產業間存在較大的差異，廣告主要目的在于影響消費者偏好，有許多產業并非是面向最終需求的產業，自然這些產業的廣告密度很低。因此我們將全部產業分為兩類：消費品(consumergoods)產業和工業品(producergoods)產業重新進行了估計*這里的分類并非標準分類，有一些主觀性。主要參考了霍夫曼產業分類方法，但在四位數水平上有些區別，消費品產業主要包括兩位數產業中的13-16、18-24、27、30、39中部分、40的部分、42的大部分。，如表4所示，可以看出分樣本估計結果存在一些區別。

在盈利方程中，集中度對消費品產業利潤率的影響在統計上不顯著，但對工業品產業有正的影響，體現了消費品產業競爭非常充分，難以利用市場勢力獲得額外利潤。比較兩種類型產業的集中度，工業品產業的集中度水平要遠高于消費品行業(0.094和0.060)*消費品產業中集中度最高的產業也未超過工業品產業集中度的平均值。。同前面的結果一致，廣告對兩個產業的利潤率均有顯著的正效應，出口對利潤率有負的影響。在反映市場需求變量中，產業增長速度(G)在消費品產業的盈利方程中統計不顯著，但工業品產業需求增長提高了利潤率。注意到資本密集度指標(KS)在工業品產業的影響是顯著的，這反映了平均利潤率隨著資本使用程度的提高而增加。最終消費需求比(CDSR)的影響仍是負的，但在消費品產業中統計上不顯著，而在工業品行業是顯著的。商品進口消費份額(IMSR)在消費品產業中無顯著影響，在工業品產業中呈顯著負效應。這反映了進口加劇了國內競爭，另外一個可能是進口比重大的工業品產業，很可能是加工貿易程度較高的產業，往往利潤率較低*正如前述的，這兩個變量為使用投入產出表數據得到的近似數據，在將細分產業分為兩大類時無法與其他變量一樣進行，這里列出該變量的估計結果只作為近似參考。。

在廣告方程中，集中度對廣告支出的影響方向與前面一致，但并不顯著。利潤率的提高會使兩類產業的廣告密度增大，并且消費品產業廣告密度受利潤率變動的影響更大，這說明消費品產業的廣告偏好性更強。而出口密度對兩類產業廣告沒有表現出顯著影響。由于區分了樣本，最終消費需求比率在消費品產業中對廣告支出沒有顯著影響，不過工業品產業該系數仍然為正且顯著。消費品產業的擴張對廣告支出沒有顯著影響，而工業品產業的擴張卻顯著降低了廣告投入。說明在工業品產業中，新企業的進入因市場的擴大會變得更容易。

在集中度方程中，除了廣告密度、最終需求比率以及成本劣勢比這三個指標對兩個產業集中度的影響有差別外，其他變量對兩類產業集中度的影響是一致的。與前面一樣，滯后集中度指數和滯后利潤率的系數在兩類產業中系數為正且在統計上顯著，這與全樣本估計的影響相同，表明產業集中度是一個動態調整過程，利潤沒有因新企業的進入而降低。在經濟意義上，兩類產業的廣告投入越多產業集中度越低，這反映了廣告作為競爭手段的影響，其中廣告對消費品產業集中度的影響在統計上是顯著的，而對工業品產業集中度未呈現顯著的影響。在消費品產業，最終消費需求對產業集中度呈現顯著的反向相關關系，而在工業品產業中沒有，可見，最終消費需求的差異越大，消費品行業的集中度就越低。兩類產業中最小有效規模對集中度都有顯著的正向影響。另外，成本劣勢比在消費品產業的影響并不顯著，這與表3的結果一致。

表4 消費品產業和工業品產業的回歸結果

(續上表)

四 結 論

在產業經濟學SCP范式下，本文通過采用聯立方程的實證分析方法，利用細分產業層面數據研究了廣告、產業集中度與產業盈利能力之間的相互關系。從總體回歸結果中可以得出：(1)廣告、產業集中度對盈利能力是一個正向調節關系，產業越集中、廣告密度越大，利潤率就越高。產業的不斷擴張，產業利潤也會有所增加，而出口比重越大的行業利潤率越低。原因可能是這些出口份額較高的行業往往是以加工貿易為主的勞動密集型行業，加上國際市場上大買家的價格擠壓以及國內企業間競爭激烈等外部環境的影響，難以獲得較高利潤率。總產出中流向最終消費需求的比率越高，利潤率卻越低，本文認為可能是中國經濟改革過程中，激烈的競爭侵蝕了面向最終需求的競爭性行業的利潤率。(2)隨著利潤率的提高，廣告密度也會增大，因為利潤是保證廣告支出的有效前提。產業集中度與廣告密度沒有呈現顯著的反向關系，且不存在非線性關系。需求擴張較快的行業廣告密度較低，可能是隨著市場規模的擴大能夠容納的企業增多，企業不需要太多廣告支出即可進入。(3)產業存在一個穩定的向長期集中度指數動態調整的過程。高的滯后利潤并沒有吸引到更多的企業進入，這反映了資本配置在各產業間是非效率的，資本在進入高利潤行業面臨限制。最小有效規模越大，行業集中度就越高，這表明了企業規模經濟對行業集中度的重要影響。生產率越接近的企業，集中度會越高。

由消費品產業和工業品產業兩個細分樣本的回歸結果可知，廣告對于兩個產業的利潤影響與總體樣本估計一致，但兩類產業的集中度對利潤的影響卻不同，工業品產業的集中能有效發揮集聚作用，提高盈利，但消費品產業的集中并沒有發揮顯著的集聚效應。資本在工業品產業中的使用程度提高會顯著地促進利潤的增加，而資本在消費品產業中沒有顯著表明這一促進關系。兩類產業的利潤率提高均會使廣告密度增大，但消費品產業相比工業品產業對廣告偏好性更大，投入密度更強。在消費品產業中，產業的擴張、最終消費需求比以及商品進口份額對該產業的盈利和廣告投入均未產生顯著影響，但在工業品產業中，這三個指標對盈利和廣告投入的影響方向和總體樣本一致，均有顯著影響。產業集中度、出口密度對兩類產業的廣告投入影響均不顯著。除了廣告密度、最終需求比率以及成本劣勢比這三個指標對兩個產業集中度的影響有差別外，其他變量對兩類產業集中度的影響與總體樣本估計是一致的。廣告對消費品產業集中度的影響在統計上是顯著的，即廣告越多，產業集中度越低。在消費品行業中，隨著最終消費需求差異的不斷變大，其集中度就越低。在工業品產業中，成本劣勢比越高越有利于新企業的進入從而實現產業的集中，而在消費品產業中則沒有表現出顯著促進關系。

[1] 丹尼斯·W·卡爾頓， 杰弗里·M·佩洛夫． 現代產業組織[M]. 胡漢輝等譯. 北京：中國人民大學出版社， 第四版， 2009.

[2]Comanor,W.S.,Wilson,T.A..Advertising,MarketStructureandPerformance[J]. Review of Economics and Statistics, 1967, 49(4): 423-440.

[3]Martin,S..Advertising,ConcentrationandProfitability:theSimultaneityProblem[J]. The Bell Journal of Economics, 1979, 10(2): 639-647.

[4]Gisser,M..Advertising,ConcentrationandProfitabilityinManufacturing[J]. Economic Inquiry, 1991, 29(1): 148-165.

[5]Strickland,A.D.,Weiss,L.W..Advertising,Concentration,andPrice-costMargins[J]. Journal of Political Economy, 1976, 84(5): 1109-1122.

[6]Paton,D.,Williams,L.V..AdvertisingandFirmPerformance:SomeNewEvidencefromUKFirms[J]. Economic Issues, 1999, 4(2): 89-105.

[7] 馬建堂. 中國行業集中度與行業績效[J]. 管理世界， 1993, (1): 125-130.

[8] 白文楊， 李雨. 我國工業產業集中度實證研究[J]. 中國工業經濟研究， 1994, (11): 45-50.

[9] 殷醒民. 論中國制造業的產業集中和資源配置效益[J]. 經濟研究， 1996, (1): 11-21.

[10] 戚聿東. 中國產業集中度與經濟績效關系的實證分析[J]. 管理世界，1998, (4): 99-106.

[11] 魏后凱. 中國制造業集中與市場結構分析[J]. 管理世界， 2002, (4): 63-71.

[12] 魏后凱. 中國制造業集中狀況及其國際比較[J]. 中國工業經濟， 2002, (1): 41-49.

[13] 魏后凱. 中國制造業集中與利潤率的關系[J]. 財經問題研究， 2003, (6)： 21-27.

[14] 干春暉， 戴榕， 李素榮. 我國轎車工業的產業組織分析[J]. 中國工業經濟， 2002, (8)： 15-22.

[15] 徐康寧， 韓劍. 中國鋼鐵產業的集中度、布局與結構優化研究——兼評2005年鋼鐵產業發展政[J]. 中國工業經濟， 2006, (2): 37-44.

[16] 陳繼紅， 呂裔良. 中國乳制品產業市場結構與市場績效實證研究[J]. 中國農村經濟， 2007, (S1)： 101-107.

[17] 李曉鐘， 張小蒂. 中國汽車產業市場結構與市場績效研究[J]. 中國工業經濟， 2011, (3)： 129-138.

[18] 張大力. 基于SCP范式的中國汽車產業組織結構實證研究[J]. 經濟問題探索， 2011, (7)： 63-68.

[19] 唐曉華, 霍曉姝. 創新對我國裝備制造業市場勢力影響的動態研究[J]. 產經評論, 2014, 5(3): 17-26.

[20] 何楓， 陳榮.R&D與廣告對中日家電企業技術效率影響的比較研究[J]. 中國管理科學， 2008, (4)： 141-147.

[21] 張杰， 黃泰巖， 蘆哲. 中國企業利潤來源與差異的決定機制研究[J]. 中國工業經濟， 2011, (1)： 27-37.

[22] 楊艷琳， 周丹. 廣告對中國房地產業市場集中度的影響分析[J]. 產經評論， 2015， 6(1)： 68-77.

[23] 多納德·海， 德理克·莫瑞斯. 產業經濟學與組織[M]. 鐘鴻鈞等譯. 北京： 經濟科學出版社， 2001.

[24] 斯蒂芬·馬丁. 高級產業經濟學[M]. 上海財經大學出版社， 中譯本， 第二版， 2002.

[25]RobertD.Willig.ContestableMarkets[A]//StevenN.Durlauf,LawrenceE.Blume(Edited). The New Palgrave Dictionary of Economics(Second Edition)[M].London:PalgraveMacmillan, 2008.

[26]Caves,R.E.,Khalilzaden-Shiraz,J.,Porter,M.E..ScaleEconomiesinStatisticalAnalysesofMarketPower[J]. Review of Economics and Statistics, 1975, 57(2): 133-140.

[27]Schmalensee,R.C..Inter-industryStudiesofStructureandPerformance[J]. Sloan School of Management, 1987, (4): 71-94.

[28] 聶輝華， 江艇， 楊汝岱. 中國工業企業數據庫的使用現在和潛在問題[J]. 世界經濟， 2012， (5)： 142-158.

[29] 謝千里， 羅斯基， 張軼凡． 中國工業生產率的增長與收斂[J]. 經濟學(季刊)， 2009， 7(3)： 809-826.

[30]Breusch,T.,Pagan,A..TheLMTestandItsApplicationstoModelSpecificationinEconometrics[J]. Review of Economic Studies, 1980, 47(1): 239-254.

[31]Baum,C.F..Checkreg3:StataModuletoCheckIdentificationStatusofSimultaneousEquationsSystem[EB/OL].StatisticalSoftwareComponents,No.S456877, 2007.

[32]Kelejian,H.H..Two-stageLeastSquaresandEconometricSystemsLinearinParametersbutNonlinearintheEndogenousVariables[C]. Journal of the American Statistical Association, 1971: 373-374.

[33]Edgerton,D.L..SomePropertiesofTwoStageLeastSquaresasAppliedtoNonlinearModels[J]. International Economic Review, 1972, 13(1): 26-32.

[引用方式]于明超,黃琴.廣告、產業集中度與盈利能力：基于中國制造業數據的實證分析[J].產經評論,2015,6(4):57-68.

Advertising, Concentration and Profitability：Evidence from China’s Manufacturing Industry

YU Ming-chao HUANG Qin

Using the subdivision datas of manufacturing industry in 2007 and basing on the SCP paradigm, this paper empirically tests the relationship between advertising, industry concentration and industry profitability by simultaneous equations model. The study finds that, the more concentrated, the larger density, the industry profitability is stronger. With the increase in profitability, advertising spending will increase. The industrial concentration and advertising density does not show an obviously negative relationship. And we also find that, the high lag profit does not reduce the degree of industrial concentration, which shows that capital faces restrictions when flowing into high profit industries. In the subdivision sample, the concentration of producer goods industry can effectively play the role of agglomeration and improve profitability, but the concentration of consumer goods industry does not. Both of the increase in profit will improve the advertisement density, however, compared to the producer goods industry, the consumer goods industry has a stronger advertising preference and a greater input density.

advertising; industry concentration; profitability; 4-digit manufacturing industry

2015-05-04

江蘇省創新經濟研究基地項目。

于明超，經濟學博士，南京師范大學碩士生導師、副教授，研究方向：產業經濟；黃琴，南京師范大學商學院碩士研究生，研究方向：產業經濟。

F062.9

A

1674-8298(2015)04-0057-12

[責任編輯：戴天仕]

附錄：

表5 三位數產業數據的3SLS回歸結果

解釋變量PRA/SHH＿10488???(0032)H0129—0018(0083)(0018)H20012(0062)PR＿10258???(0100)PR0140???(0015)A/S6803???—2609??(0691)(1107)MES00000002???(0000)(0001)CDR—0005—0005(0008)(0011)KS0008(0009)EX—0030???0004??(0012)(0002)CDSR—0031???0005???0023???(0008)(0001)(0009)G0012—0002—0039???(0025)(0004)(0013)IMSR—00010000(0000)(0000)Cons0058???—0008???—0011(0009)(0002)(0009)Adj＿R2012015028Obs156156156

10.14007/j.cnki.cjpl.2015.04.006