微調BLP: 修改兩項執行BLP需求估計程序時常見的問題

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(1)科技部補助專題研究計畫成果報告期末報告微調 BLP: 修改兩項執行 BLP 需求估計程序時常見的問題. 計計執執. 畫畫行行. 類編期單. 別號間位. ：個別型計畫： NSC 102-2410-H-004-010： 102 年 08 月 01 日至 103 年 07 月 31 日：國立政治大學財政系. 計畫主持人：胡偉民計畫參與人員：碩士級-專任助理人員：莊晉祥. 處理方式： 1.公開資訊：本計畫可公開查詢 2.「本研究」是否已有嚴重損及公共利益之發現：否 3.「本報告」是否建議提供政府單位施政參考：否. 中. 華. 民. 國 103 年 10 月 27 日.

(2) 中文摘要：中文關鍵詞：英文摘要：英文關鍵詞：.

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(185) 中國新購汽車市場的需求估計與結合模擬分析--BLP 模型的應用. 摘要本文旨在評估由中國國務院2009年3月所提出的「汽車產業調整和振興規劃」中，所衍生出的一些可能結合案件的福利影響。首先，我們採用BLP (1995)所提出的隨機係數離散選擇模型，對中國的新購汽車市場進行需求估計，而後利用Nevo(2000)採行的步驟進行結合模擬。結果表明，在不考慮成本協同效益的情況下，任一合併的案件，都會導致企業利潤上升，而在此同時，消費者的福利損失會大於企業利潤。某些例子中，總社會福利損失每年可達十億人民幣以上。 Abstract This paper aims to evaluate the consequences of some possible merger cases suggested by the document of “Adjustment and Revitalization Plan of Automobile Industry” proposed by PRC State Council in March 2009. We start with the demand estimation of Chinese new car market by adopting the random coefficient logit model proposed by Berry Levinsohn and Pakes (1995), and based on the demand estimation, we perform merger simulation under Nevo (2000)'s framework. The results show that, without considering cost synergy, in any single merger case, the profits of all the firms in the market rise and the consumers suffer from higher welfare loss than the profits. In some cases the total social welfare loss can reach up to a billion RMB per year.. 1.

(186) 1. 前言在產業經濟的實證研究文獻中，汽車的需求估計向來是受關注的焦點(例如 Berry, Levinsohn, Pakes(1995)、Goldberg(1995)、 Petrin(2002) 與 Mariuzzo(2005)) 1。這是因為汽車產業除了具有高度集中，高差異化和高「溢價」 (price-cost margin)的產業特質外，汽車產業在經濟先進國家的經濟發展中，因其大規模與高產值，對國家的就業、投資及消費都會造成舉足輕重的影響。隨著工業化的過程，汽車產業在中國經濟中所占的比重逐年增大 2。由於汽車的製造需要大量固定資本投入（例如建設廠房與購置生產線所需的機器設備等）,因此汽車產業具有明顯的規模經濟特性，然而中國的汽車產業卻一直存在著企業規模小、數量多與投資分散的問題 3（平新喬和魏軍鋒(2001)），而衍生出汽車產業重構(restructure)的政策需求。隨著中國汽車產業在“十五”（2001年到2005年）期間的快速發展，中國國家政策開始鼓勵汽車企業間的兼併與重組：從2004年的《汽車產業發展政策》到2009年的《汽車產業調整和振興規劃》均對此做出了明確的要求 4。在國家政策鼓勵兼併與重組且給出了具體指導建議的背景下，精確的分析結合 (merger). BLP (1995)用其開創性的方法估計 1971 到 1990 年間的美國汽車市場需求；Goldberg(1995)也估計了美國汽車市場需求，並在此基礎上研究貿易政策中自願出口限制(VER)對汽車價格的影響；Petrin(2002)在 BLP 的需求分析框架下對汽車市場中新產品進入所產生的經濟影響進行了分析；Mariuzzo(2005)對 1989 年到 2000 年的義大利汽車市場進行了需求估計。. 1. 2. 根據中國經濟資訊網發佈的《2007年中國汽車行業年度報告》中的資料，“十五”期間（2001年到2005. 年），中國國民所得（現價）年均增長速度為13.13%，“十一五”期間（2006年到2010年）估計為8.5%，增速較“十五”期間下降4.63個百分點。但是，中國汽車製造業的工業產值的增長速度卻不曾放緩:根據麥肯錫 (2012)的產業研究報告，2005-2011年，中國汽車市場的年平均成長率為24%，遠高於中國國民所得的平均成長率。 3部分關於中國汽車產業特性的詳情，可參見平新喬和魏軍鋒(2001)的分析，文章中他們特別強調了整合與. 兼併中國汽車企業的重要性。 4關於中國近年來有關汽車行業整合的政策內容，請見表一。. 2.

(187) 對中國汽車市場的經濟影響則顯得尤其重要。但據作者所知，與中國的相關研究文獻中尚未出現以中國汽車市場的結合分析為主題的實證研究，也因此在中國無論是反壟斷法的推行還是產業重構（industrial restructure）政策的推動上，皆缺乏實證研究的依據以及政策後果的詳細評估。本文的目的就是嘗試填補中國研究在這個領域上的空白。過去的二十多年中，在反壟斷政策推行的背景下，隨著需求分析方法的日趨成熟，結合分析的研究有了較大的發展。現在普遍使用的結合模擬方法主要承襲 Farrell & Shapiro(1990)、 Werden & Froeb (1994)與 Hausman et al. (1994)等人的系列研究，而在各行業的研究中普遍用以評估結合後果(例如 Baker & Bresnahan(1985)對美國釀造業，Hausman, Leonard,& Zona(1994)對美國啤酒業，以及 Nevo(2000b)對即食穀片（ready to eat cereal） 5。這些文獻的相同之處在於都將結合分析的基本框架分為兩個步驟：「前端分析」對產品需求進行估計。「後端分析」則以「前端分析」中所獲得的需求估計結果（特別是產品間的替代彈性）為基礎，依序先從供給角度分析特定結合事件所造成的市場變化，而後再估算利潤與消費者剩餘的增減。上述文獻的差異則（因為所分析的產業市場結構不同，以及需求估計技術的進步與成熟）主要體現在所採用的需求估計方法 6與市場結構假設上的不同。在考慮了產業結構的相似程度，需求估計方法的合理性以及估計所需要的資. 此外，在歐美的若干反壟斷案件中也曾使用結合模擬的方法進行分析，且引證於法庭的辯論中，包括 1996 年 Kimberly-Clark/Scott Paper、1997 年 Staples/Office Depot、1999 年的 Volvo/Scania、2000 年 Interstate Bakeries/Continental Baking Co. 、2003 年 Lagardère/Natexis/VUP、2003 年的 Nuon/Reliant、與 2004 年的 Oracle/PeopleSoft 等 6 Baker and Bresnahan(1985)分析了美國釀造業中三大企業間結合行為的經濟影響。該研究使用“剩餘需求 (residual demand)”估計出結合雙方所共同面對的需求曲線，進而分析結合是否增強了廠商的市場力量（Market Power），以及是否發現合謀（collusion）定價。Hausman, Leonard and Zona(1994)使用單向需求 (unilateral demand)方法並採用商場的交易資料，估計了不同品牌啤酒的需求。基於需求估計的結果，他們又分析了結合對產品價格的影響，並計算了由此產生的消費者的福利變化以及社會總福利的變化。 5. 3.

(188) 料之後，本文決定採用 Nevo(2000b)的方法，以中國國務院 2009 年 3 月所提出的《汽車產業調整和振興規劃》內容為原則，進行結合模擬(merger simulation)分析。根據 Nevo(2000b)所提供的框架，本文在第一階段中採用中國新購汽車市場的加總數據(aggregate data)並運用 BLP (1995)的隨機係數離散選擇模型(以下稱為 BLP 模型)對中國汽車市場的需求進行估計。第二階段的結合後果評估則是基於前步驟所得的需求估計結果，與多產品廠商（multi-product firms）的產品差異化市場結構以及廠商間進行 Bertrand(Bertrand)博弈等假設而取得。我們的估計結果顯示：利用 BLP 模型進行需求估計，與其他模型相比（例如簡單 Logit 模型）能夠更好地刻畫「產品之間相似程度越高替代關係越大」的事實。我們的結合後果評估則發現：結合使得企業的諸產品價格上升，市場力量(market power)提升，且雖然個別產品的市佔率因產品價格上升而下降，但產品利潤仍然上升，同時也使得市場上的其他廠商由於競爭廠商的價格提高，導致其市佔率擴大，而提高利潤水準；對於消費者來說，結合事件造成了福利損失；對於社會總福利來說，如果結合不能達到產業重組政策預期的降低運營與生產成本的目標，則結合所造成的社會總福利損失或會非常可觀。本文的其它內容安排如下：在第二節裡，我們介紹中國汽車市場與需要結合模擬分析的政策背景；第三節中，介紹本文分析所使用的計量模型和計算方法，包括需求與供給模型兩部分；第四節首先詳細介紹我們使用的資料特徵與其來源，然後提供需求估計和結合模擬分析的結果，並對結果進行剖析和評論。第五節總結全文並指出未來的改進與研究方向。 2. 中國汽車市場與產業重整的政策背景相對於工業先進國家，現代中國汽車工業發展較晚，至今方約 60 年。1953 4.

(189) 年中國政府為了國民經濟和社會發展，開始實行第一個五年計畫，其中一重點發展項目即為汽車工業。基於日據時期的基礎建設，與前蘇聯間的地緣關係與技術供輸，「中國第一汽車製造廠」(即現在普遍稱呼的「一汽」)在吉林省長春市成立。1956 年 7 月，第一汽車製造廠生產出中國第一輛「解放牌」載貨車。 1958 年，中國國務院發布《關於企業、事業單位和技術力量下放的規定》，指導各重要政治經濟區域實施企業下放，而各地方政府紛紛開始發展隸屬當地的汽車廠: 包括上海汽車、第二汽車（即今東風）、南京汽車、北京汽車等汽車製造廠陸續成立。直至 1960 年代，中國的汽車製造廠已發展至 16 家。中國汽車工業發展的前 30 年，主要生產重型卡車，用途在於支援軍事需要及工業載貨。而直至 1986 年的第七個五年計劃，中國政府才開始以「高起點、大批量、專業化」為原則發展轎車工業 7。另外，在 1988 年，中國國務院於《關於嚴格控制轎車生產點的通知》中提出『三大三小』策略:只支持一汽、二汽和上汽 3 個轎車生產基地（三大）與北京、天津、廣州 3 個轎車生產點（三小）。由於中國政府政策明訂了國產化的企圖，也因此確定了轎車工業由國有企業領軍的態勢。 1994 年 7 月中國政府頒布《汽車工業產業政策》，向跨國汽車公司昭告了中國政府支持聯合發展汽車產業的決心，從而促使外國直接投資(FDI)大幅進入，重要的製造商包括了德國大眾(Volkswagen)、美國通用(GM)、以及日本的. 7. 在實施經改以前，出產的轎車只有「一汽」生產的「紅旗牌」轎車及「上汽」生產的上海牌轎. 車。這兩款汽車的產量都很小，且只有政府部門單位或是縣團級以上的機構才有購車的資格。 5.

(190) 豐田(TOYOTA)與本田(HONDA)。由於跨國汽車公司積極進入中國建廠，受到外國技術及資金的雙重引進，中國汽車生產規模開始大幅攀升。另外，在 2000 年的《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十個五年計劃的建議》中，也鼓勵一般家庭消費轎車。由於各汽車製造廠的生產規模相對歐美仍小、企業數量卻多且投資分散，因此中國政府遂於 2004 年 6 月 1 日頒布《汽車產業發展政策》，鼓勵企業間的策略聯盟，並支持以資產重組的方式大型汽車企業集團；如 2007 年，上海汽車集團與南京汽車集團合併，成為中國汽車歷史上首次的製造商結合。自 2001 年 12 月中國正式加入世界貿易組織到 2011 年，由於經濟發展提高了整體消費力與諸多政策推動下，中國已成為世界最大的汽車生產國與消費國。中國汽車工業在近十年，持續呈現高度成長:中國汽車工業產值從 2001 年的 4,433 億元(以下金額皆以人民幣為單位)增加至 2010 年的 30,248 億元；中國汽車銷售產值也從 2001 年的 4,338 億元增加至 2010 年的 29,964 億元，各成長了高過與將近 7 倍。出口值也從 2001 年的 148 億元成長至 2010 年的 1,530 億元，成長超過 10 倍之多 8。不過，在 2008 年，由於受到國際金融危機之影響，整體國際汽車市場萎縮，中國汽車銷售成長也大幅受挫 9。為刺激汽車市場的發展，2009 年 1 月 14 日，中國國務院於《汽車産業調整和振興規劃》中，提出調整產業結構的規畫，以穩定和擴大汽車消費需求。另外，為了有效實施汽車産業重組，亦提出了目標：「通過兼併重組，形成 2－3 家産銷規模超過 200 萬輛的大型汽車企業集團，4－5 家産銷規模超過 100 萬輛的汽. 資料來源:《2012 年版中國汽車工業年鑑》，表 17-20 2008 年中國汽車銷售成長率約為 6%，而 2001-2011 年間的汽車銷售年平均成長率為 30% (資料來源: http://www.autonews.com/Assets/html/12_ancc/pdf/pres_jianhua_zh.pdf) 8 9. 6.

(191) 車企業集團，産銷規模佔市場份額 90 % 以上的汽車企業集團數量由目前的 14 家減少到 10 家以內。」。 2010 年，中國國務院又再發布《國務院關於促進企業兼併重組的意見》，進一步加速汽車產業組織結構重整的步伐。而本文的目的即在此政策背景下，利用結合模擬的方法，評估此政策目標的後果。 3. 結合模擬的模型設定：需求估計，供給分析與福利效果的衡量在需求估計的文獻中，離散選擇模型（discrete choice model）被廣泛研究和應用 10。本文採用BLP (1995)的隨機係數離散選擇模型 11，是因為該模型可以解決傳統模型（如Logit模型與Nested Logit）固有的兩個不足：一是產品的自身和交叉價格彈性具有不合理替代模式(文獻中稱為IIA問題)；二是難以考慮產品的不可觀測的特徵（unobserved characteristics）在估計時造成的內生性問題。除了採用BLP方法的基本方法外，本文還依照其它研究的建議 (如Nevo (2000b)， Hess et al. (2006)和Knittel & Metaxoglou (2012) )對該方法的一些步驟進行了適當的調整。本文的供給分析與福利後果評估所採用的是Nevo(2000b)提出的方法：首先，透過對中國汽車市場的觀察，我們假設汽車的市場結構為多產品廠商（multi-product firms）的差異化(product differentiated)市場；而後依據此市場結構設定廠商的利潤函數。接著通過競爭假設(廠商之間進行Bertrand博弈)，得到均衡條件後，配合在前階段需求估計中取得的自身和交叉彈性，估算汽車產品的邊際成本。最後，在給定的邊際成本、廠商結合後的所有權結構，與需求估計的結果配合下計算出結合後的均衡價格，並據以推算廠商的利潤變化和消費. 10關於離散選擇模型的早期文獻和研究，可以參考 11. McFadden(1986)的綜述。 Nevo(2000a)歸納總結了 BLP 方法中的諸多細節和詳細的操作步驟，為實證研究者提供了方便的指引。. 7.

(192) 者的福利變動。該方法的優點是：可以合理地估計需求彈性，且很容易地計算出結合事件發生後的均衡價格，以及消費者在結合前後的福利變化，從而對結合事件的適當與否進行評估。下面詳細介紹需求估計模型與結合模擬模型的設定，以及我們在運算方法上與前人所使用模型的相同和不同之處。 3.1 需求估計 3.1.1 模型設定與估計方法首先介紹 BLP 模型的設定. 12. 。假設我們可以觀測到 T 個市場（市場記為. ，以及每個市場 t 中消費者的數量 I t 、 J t 種商品的銷售量、平均價格和 t = 1,..., T ）其特定產品特徵的資料。在市場 t 中，將消費者 i 購買產品 j 所得到的（間接）效用用下列線性函數表述： 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼𝑖𝑖 �𝑦𝑦𝑖𝑖 − 𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 � + 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗′ 𝛽𝛽𝑖𝑖 + 𝜉𝜉𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖. (1). 其中，𝑦𝑦𝑖𝑖 是消費者 i 的收入，𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 和𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 分別是市場 t 中產品 j 的價格和可觀測的產品特徵變數（以向量表述），假設𝜉𝜉𝑗𝑗𝑗𝑗 為研究者無法觀察的產品特徵(例如商譽、廣告等)，𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 是獨立同分佈（i.i.d）的隨機擾動項，且服從第 I 類極值分佈(Type I extreme. value distribution)。我們把消費者 i 選擇市場外產品（即不購買任何市場中的產品）所得到的效用標準化為零，因此，𝑢𝑢𝑖𝑖0𝑡𝑡 = 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝑦𝑦𝑖𝑖 + 𝜀𝜀𝑖𝑖0𝑡𝑡。模型中允許產品特徵的偏好強度；(𝛼𝛼𝑖𝑖 , 𝛽𝛽𝑖𝑖 ′)，因消費者不同而有異，我們採用 BLP 的方法將把其設定為連續的隨機向量：. 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝛼𝛼 � 𝛽𝛽 � = �𝛽𝛽 � + ∑ 𝑣𝑣𝑖𝑖 , 𝑣𝑣𝑖𝑖 ~𝑁𝑁(𝑜𝑜, 𝐼𝐼), 𝑖𝑖. (2). 其中(𝛼𝛼, 𝛽𝛽′ )是(𝛼𝛼𝑖𝑖 , 𝛽𝛽𝑖𝑖 ′)的均值，Σ是一個(K+1)維的正定(positive definite)矩陣，其中 12關於此模型的更詳細的解釋和說明，可以參考. Nevo(2000a)和 BLP(1995)。. 8.

(193) 的元素需要作為參數被估計，並假設𝑣𝑣𝑖𝑖 服從(K+1) -維的標準常態分佈。如果令θ = (𝜃𝜃1′ , 𝜃𝜃2 ′)′表示模型中所有參數構成的向量，這裡𝜃𝜃1 = (𝛼𝛼, 𝛽𝛽′)′，𝜃𝜃2 = 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣(𝛴𝛴)，那麼. 根據（1）和（2），我們可以把（間接）效用函數表示為：. 其中，. 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼𝑖𝑖 𝑦𝑦𝑖𝑖 + 𝛿𝛿𝑗𝑗𝑗𝑗 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝜉𝜉𝑗𝑗𝑗𝑗 ; 𝜃𝜃1 � + 𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑣𝑣𝑗𝑗𝑗𝑗 ; 𝜃𝜃2 � + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛿𝛿𝑗𝑗𝑗𝑗 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝜉𝜉𝑗𝑗𝑗𝑗 ; 𝜃𝜃1 � = −𝛼𝛼𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 + 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗′ 𝛽𝛽 + 𝜉𝜉𝑗𝑗𝑗𝑗. (3). (4). 代表消費者在市場 t 中購買產品 j 所得到的（淨）平均效用，而 𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑣𝑣𝑗𝑗𝑗𝑗 ; 𝜃𝜃2 � = �−𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 , 𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 ′� ∑ 𝑣𝑣𝑖𝑖 和𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 表示的是不同消費者所得到的效用與. 平均效用間的偏離，這也反映了隨機係數在刻畫不同消費者對於商品的不同偏好所起的作用。我們假設消費者在市場中選擇使其效用最大的產品，因此消費者 i 會選擇商品 j 若且惟若 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ≥ 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ∀ r= 0 , 1,…, J. 在這個模型中，消費者 i 的特徵可以被表示為(𝑣𝑣𝑖𝑖 , 𝜀𝜀𝑖𝑖0𝑡𝑡 , … , 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 )向量，因此，我們可. 以定義選擇商品 j 的消費者特徵的集合. 𝐴𝐴𝑗𝑗𝑗𝑗 = �(𝑣𝑣𝑖𝑖 , 𝜀𝜀𝑖𝑖0𝑡𝑡 , … , 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 )|𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ≥ 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 , ∀𝑟𝑟 = 0,1, … , 𝐽𝐽�,. 亦即，消費者特徵屬於𝐴𝐴𝑗𝑗𝑗𝑗 的消費者會選擇產品 j。在此設定下，可將模型預測的產品市佔率表示為：. 𝑆𝑆𝑗𝑗𝑗𝑗 = ∫𝐴𝐴 𝑑𝑑𝑑𝑑(𝑣𝑣𝑖𝑖 , 𝜀𝜀0𝑡𝑡 , … , 𝜀𝜀𝐽𝐽𝐽𝐽 )。 𝑗𝑗𝑗𝑗. 運用𝜀𝜀的第 I 類極值分佈性質，可將 j 的市佔率的運算式表示為： 𝑠𝑠𝑗𝑗 = ∫. 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒�𝛿𝛿𝑗𝑗 +𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 ,𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 ,𝑣𝑣𝑗𝑗𝑗𝑗 ;𝜃𝜃2 �� 𝐽𝐽 1+∑𝑘𝑘=1 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒�𝛿𝛿𝑘𝑘 +𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑝𝑝𝑗𝑗𝑗𝑗 ,𝑥𝑥𝑗𝑗𝑗𝑗 ,𝑣𝑣𝑗𝑗𝑗𝑗 ;𝜃𝜃2 ��. 𝑑𝑑Φ(𝑣𝑣𝑖𝑖 ). 𝑗𝑗 = 0,1, … , 𝐽𝐽. (5). 其中Φ(𝑣𝑣𝑖𝑖 )是(K+1)維的標準常態分佈函數。由於以下分析適用於任一市場，為了. 能簡潔表述，在(5)中我們去除了下標 t 。(5)式即我們估計參數所用的需求函數。 9.