結合模擬效果之回顧分析—以中國汽車市場為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學社會科學院財政研究所碩士論文指導教授：胡偉民博士. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 結合模擬效果之回顧分析. ‧. —以中國汽車市場為例. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生：巫婉萍撰中. 華. 民. 國. 一. ○. 二. 年. 七. 月.

(2) 謝辭「人之所以能，是因為相信能。」沒想到論文也會有完成的一天，相信自己，總算辦到了，論文完成之際，亦代表著碩士班生涯之結束，此刻，回憶起這兩年來的點點滴滴，內心也充滿著感恩與感謝。這篇論文之完成，首先，誠摯地感謝指導教授胡偉民老師，在我疑惑時為我解答且不厭其煩地指點正確的邏輯及思考方向，亦師亦友的指導風格，使我在這段期間內獲益匪淺。同時，也非常感謝何怡澄老師、郭振雄老師、陳鎮洲老師以及在個體計量分析課程裡給予我意見的同學們，由於他們的建議與指正，使. 政治大. 得本論文能更加地完整與嚴謹。. 立. 感謝我的同門好友孟芸及淑慧，這一年多來研究室裡的相處，彼此互. ‧ 國. 學. 相加油與砥礪，也留下了許多難忘的回憶與時光，另外，沒有這二位的大力協助，我可能還困在茫茫的資料海裡頭吧！另外，也謝謝彥登同學在論. ‧. 文最後完成階段給予文字上修正之建議，以及感謝研究所一起努力學習、. y. Nat. sit. 共同打拼奮鬥的同窗好友們。還有謝謝系辦公室辛苦的助教，不斷地提醒. al. er. io. 整個論文流程該注意的事項，使得最後口試得以順利進行。. n. v i n Ch 最後，特別感謝一直以來默默為我付出的雙親，以及同為研究生的哥 engchi U. 哥及弟弟，總是不斷地向我鼓勵與分享心得，有家人們的理解與支持，才能更加心無旁鶩在論文寫作上。中華民國一○二年于政大社科院.

(3) 摘要產業組織理論中，企業的結合行為，可能產生嚴重的反競爭效果，故在反壟斷法規有關於結合的反競爭分析中，結合模擬（Merger Simulation）是結合審查過程中常用的工具，作為評估結合適當性的經濟證據。而模擬的方法，是利用結合前的資料，預測結合後的經濟後果，但結果是否失真，還需運用事後實際市場資料，回顧模擬預測的結果，而這長期效果之評估，將有助於增加判決的品質。本研究將以結合模擬的回顧分析方向出發，以中國汽車市場為例，分析以實際資料衡量的結合效果是否與模擬預測有異。. 政治大模擬預測之結合效果，本文以 Hu, Lu, and Zhu（2013）之結論為主要立. 參考：結合行為會使得結合企業的產品價格提升，增強結合廠商的市場能. ‧ 國. 學. 力。實際資料衡量的結合效果，本研究以 2009 年 1 月至 2011 年 11 月. ‧. 中國汽車 295 個車款的混合資料，運用自然實驗（Natural Experiment）法. y. Nat. 的差異中之差異法（Difference in Difference，DID）分析 2009 年 11 月. er. io. sit. 中國三家汽車公司發生結合對價格的影響效果。然而，由於結合模擬諸多的假設上以及未考量企業結合後的綜效，例如靜態模型估計設定、成本協. al. n. v i n Ch 同（Cost Synergy）效應、產品進行重新定位（Reposition）等，導致結合模 engchi U. 擬預測結果與實際資料估計出之實證結果並不完全相符。. JEL 分類：L62, C53 關鍵詞：結合模擬、中國汽車產業、差異中之差異法.

(4) 目錄第一章前言 ..................................................................................................... 1 第一節 . 研究動機與目的 ...................................................................................... 1 . 第二節 . 章節安排 .................................................................................................. 3 . 第二章中國汽車工業發展概況..................................................................... 4 第三章文獻回顧............................................................................................. 9 . 第二節 . 學. 第三節 . 政治大汽車產業相關文獻探討 ........................................................................ 12 立結合模擬相關文獻探討 .......................................................................... 9 . ‧ 國. 第一節 . DID 方法相關文獻探討 ........................................................................ 13 . ‧. 第四章研究方法........................................................................................... 15 實證模型 ................................................................................................ 15 . 第二節 . 資料來源與變數說明 ............................................................................ 17 . er. io. sit. y. Nat. 第一節 . al. n. v i n 實證分析........................................................................................... 20 Ch engchi U. 第五章第一節 . 中國汽車結合前後的價格趨勢 ............................................................ 20 . 第二節 . DID 方法估計之價格效果 ................................................................... 24 . 第六章結論 ................................................................................................... 30 參考文獻 ........................................................................................................... 31 . i.

(5) 表次表 1 中國大陸對汽車產業政策 .................................................................... 8 表 2 變數敘述統計 ...................................................................................... 19 表 3 價格變化的 DID 估計 (所有車款)................................................... 25 表 4 價格變化的 DID 估計 (微型車、小型車、緊湊型車、中型車) .. 28 表 5 價格變化的 DID 估計 (交叉項多放入 2 期)................................... 29 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. ii. i n U. v.

(6) 圖次圖 1 2001 年至 2010 年中國汽車工業產值 .......................................... 6 圖 2 所有車款平均市場成交價格-分組對照圖 ..................................... 21 圖 3 微型車平均市場成交價格-分組對照圖 ......................................... 21 圖 4 小型車平均市場成交價格-分組對照圖 ......................................... 22 圖 5 緊湊型車平均市場成交價格-分組對照圖 ..................................... 23 . 政治大. 圖 6 中型車平均市場成交價格-分組對照圖 ......................................... 23 . 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. iii. i n U. v.

(7) 結合模擬效果之回顧分析. 前言. 第一章前言第一節. 研究動機與目的. 在產業組織理論和實證研究方法中，結合模擬（Merger Simulation）方法由於與反壟斷法規發展關係密切，且越來越多可觀察到的經濟理論被運用在反壟斷法規中，用以評估廠商的競爭行為。1 而結合模擬係指用建立經濟模型的方式，配合適當的「結合前」市場資料（包括價格、銷售數量與競爭結構等），估計並預測在廠商結合後所造成之市場狀況變化。自 1990 年. 政治大. 開始，結合模擬模型開始被應用在美國與歐洲的結合申請案件中，用以評. 立. 估結合的反競爭效果（胡偉民，2012）。而結合模擬的優點在於分析詳盡，. ‧ 國. 學. 且可運用結合前資料，完整預測結合後之經濟效果，雖然在計算上具複雜. ‧. 性，但在現今電腦科技的進步，使得大量的模擬計算變為可能。若資料能充分取得，主管機關可以為結合的單方效果（Unilateral Effect）設計一個經. y. Nat. er. io. sit. 濟模型，模擬的結果可強化結合後價格是否顯著上漲的證據力。2 結合模擬的研究發展初期，焦點大多放在結構式經濟模型的設定上，. al. n. v i n Ch 包括競爭結構之假設及需求設定等，此部分需要大量依賴假設與理論之推 engchi U 導，結果必然只是現實經濟的簡化；而近期也開始有用自然實驗（Natural. Experiment）來評估結合模擬效果之研究，亦即採用實際上市場資料來看產業的競爭變化以及判斷結合模擬的預測能力。在很多評估結合的案例中，由於需求模型、供給模型與競爭結構並非唯一，採用相同資料但是不同模型時，得到的估計結果可能也不相同，因此，若要將結合模擬也考量在競. 1. Merger 亦可翻譯成合併、購併或併購，而我國公平交易委員會是使用「結合」一詞。. 2. 單方效果為結合後，參與結合事業因消除彼此競爭壓力，而得以提高商品價格或服務報酬之能. 力（公平交易委員會對於結合申報案件之處理原則）。 1.

(8) 結合模擬效果之回顧分析. 前言. 爭政策裡，那麼未來，越來越多對於結合模擬的回顧分析（Retrospective Merger Analysis）應是一研究趨勢。3 由於中國汽車產業為其國民經濟的主要支柱之一，從 2001 年到 2005 年，中國政府開始鼓勵汽車企業間合併與重組，以政策提出具體指導方針，但結合後果的評估與制定產業重組的計畫需要一套合理的評估機制，Hu, Lu, and Zhu（2013）曾運用結合模擬方法，以 2009 年《汽車產業調整和振興規劃》政策為指導原則，為可能發生之結合事件預測結合效果，模擬結果發現，結合行為會使得結合企業的產品價格提升，增強結合廠商的市. 政治大. 場能力。但其分析是建立在假設（1）市場結構為多產品廠商（Multi-product. 立. Firms）的產品差異化市場及（2）廠商競爭模式為 Bertrand 模型上，故姑. ‧ 國. 學. 且不能判斷其所假設的市場結構是否符合真實的汽車市場結構。基於上述討論，本研究將以結合模擬的回顧分析方向出發，利用實際. ‧. 上中國汽車市場的資料，運用自然實驗方法中的差異中之差異法. y. Nat. sit. （Difference in Difference，簡稱 DID 方法），分析中國汽車產業乘用車市. er. io. 場，部分汽車公司結合後，對市場價格的影響效果。4並把 DID 方法的估. v. n. a. l 計結果與 Hu, Lu, and Zhu（2013）結合模擬之預測結果作比較，檢驗之前 ni. Ch. U i e h n c g 的模型假設是否能符合現實，時至今日，由於評估結合模擬效果的文獻尚不多，本研究之目的就是要能為結合模擬的有效性評估提供研究佐證。5. . 3. 相關討論在 Angrist and Pischke（2010）及 Nevo and Whinston（2010）。. 4. 發生結合的汽車公司為長安汽車、哈飛汽車與昌河汽車。. 5. Hu, Lu, and Zhu（2013）是利用 2006 年 11 月至 2009 年 4 月之月資料；而本研究是利用 2009. 年 1 月至 2011 年 5 月之月資料。 2.

(9) 結合模擬效果之回顧分析. 第二節. 前言. 章節安排. 本研究共分為五章，主要之架構如下：第一章為本研究之前言，說明研究動機與目的；第二章為中國汽車工業發展概況，探討其發展歷史及相關之政府政策；第三章為文獻回顧，分別從結合模擬方法、汽車產業研究以及 DID 方法三個部分進行分析與探討；第四章為研究方法，將對 DID 方法進行模型設定及數據資料說明；第五章為實證結果分析；最後將於第六章闡述本研究之結論。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(10) 結合模擬效果之回顧分析. 中國汽車工業發展概況. 第二章中國汽車工業發展概況中國汽車工業發展至今，已有 60 年歷史，1953 年中國政府為了國民經濟和社會發展，第一個五年計畫開始實行（簡稱一五計畫），並開始發展汽車工業，在吉林省長春市動工興建中國第一汽車製造廠。1956 年 7 月，中國第一輛解放牌載貨車被第一汽車製造廠所製造。 1958 年，中國政府發布《關於企業、事業單位和技術力量下放的規定》，使全中國實施企業下放，各地方政府紛紛發展屬於自己的汽車廠，上海汽. 政治大. 車廠、第二汽車製造廠（今東風）、南京汽車廠、北京汽車廠等汽車制造廠. 立. 陸續成立，直至 1960 年代，汽車製造廠已由一家發展至 16 家。6. ‧ 國. 學. 在汽車工業發展前 30 年，主要是茁壯中國重型汽車工業，為了軍事. ‧. 及載貨用途，集中在卡車（載貨車）領域，像是 1965 年，中國參與越戰，籌備設立中、重型卡車工廠，直到 1986 年的第七個五年計劃，中國政府. y. Nat. io. sit. 正式把汽車工業列為支柱產業，並確定了發展轎車工業，以「高起點、大. er. 批量、專業化」為原則，轎車部分才得以發展。7另外，1988 年，國務院. n. a. v. l C 在《關於嚴格控制轎車生產點的通知》中明確提出「三大三小」策略，只 ni. hengchi U. 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），由於政府明訂政策確定了轎車工業的發展，也開始走入轎車國產化階段。8 從 1994 年到中國加入世界貿易組織的 2001 年間，許多跨國汽車公. 6. 夏樂生（1997），「中國大陸汽車工業發展現況—兼論台商赴大陸投資汽車產業情形」，《共黨問. 題研究》，23(4)，54-70。 7. 在實施經改以前，轎車的生產只有「一汽」生產的紅旗牌轎車及「上海汽車廠」生產的上海牌轎. 車，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。。 8. 路風、封凱棟（2005），《發展我國自主知識產權汽車工業的政策選擇》，北京：北京大學出版。 4.

(11) 結合模擬效果之回顧分析. 中國汽車工業發展概況. 司到中國建廠，外國技術及資金的引進，使得汽車規模生產大幅增加。這是由於中國政府在 1994 年 7 月頒布的《汽車工業產業政策》，向跨國汽車公司昭告了中國政府支持發展汽車產業的決心，促使外國直接投資風潮，如大眾、通用、豐田、本田紛紛來中國布局。另外在 2000 年《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》，也明確提出要鼓勵轎車進入家庭，對轎車的需求日益增加，不過當時產業內面臨規模小、企業數量多及投資分散的問題，中國政府乃於 2004 年 6 月 1 日頒布《汽車產業發展政策》，支持以資產重組方式來發展大型企業集團，鼓勵企. 政治大中國汽車歷史上首次產業整合。立. 業間的策略聯盟，如 2007 年，上海汽車集團與南京汽車集團合併，成為. ‧ 國. 學. 自 2001 年 12 月 11 日中國正式加入世界貿易組織到 2011 年，由於經濟發展提升整體消費力與諸多政策推動之下，中國已逐漸成為世界最. ‧. 大的汽車生產國與消費國。中國汽車工業在近十年，持續呈現成長，圖 1. sit. y. Nat. 可看出趨勢，整個中國汽車工業產值從 2001 年的 4,433 億元增加至. er. io. 2010 年的 30,248 億元；中國汽車銷售產值也從 2001 年的 4,338 億元. n. a 億元，成長了將近 7 倍；出口交易值也從增加至 2010 年的 29,964 2001 iv 年的 148 億元成長至. l C n U h 2010 年的 e n1,530 hi g c 億元，成長了. 10 倍之多。9這十. 年間，汽車工業的大發展有兩方面促進因素，其一，因為中國政府推行了一系列促進汽車工業發展的政策；其二，市場競爭降低了成本與價格，擴大市場消費，促進生產規模經濟，也因此，這「黃金十年」讓中國汽車產業在國民經濟上扮演重要的角色。. 9. 資料來源：《2012 年版中國汽車工業年鑑》，表 17-20。 5.

(12) 結合模擬效果之回顧分析. 中國汽車工業發展概況. 35000 30000 億元人民幣. 25000 20000 15000 10000 5000 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 汽車工業總產值. 圖 1. 汽車工業銷售產值. 出口交貨值. 2001 年至 2010 年中國汽車工業產值. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 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降低，為加強帶動汽車市場的發展，2009. ‧. 年 1 月 14 日，中國政府於《汽車產業調整和振興規劃》中，以穩定和擴. sit. y. Nat. 大汽車消費需求，做產業結構性調整。另外，為了推進汽車產業重組，亦. er. io. 提出兼併組織目標：「通過兼併重組，形成 2－3 家產銷規模超過 200 萬. n. a 輛的大型汽車企業集團，4－5 家產銷規模超過 100 i v 萬輛的汽車企業集團，產銷規模佔市場份額. l C n U h 90 % 以上的汽車企業集團數量由目前的 engchi. 14 家減. 少到 10 家以內。」 2010 年，中國政府發布《國務院關於促進企業兼併重組的意見》，進一步推進汽車產業組織結構重整的步伐。此後，中國的汽車企業結合風潮越演越烈，例如 2009 年長安汽車收購哈飛汽車及昌河汽車，合併成新長安集團。10通過兼併重組或戰略合作，主要幾家企業集團的. 10. 2009 年 11 月 10 日，中國兵器裝備集團（長安集團母公司）與中國航空工業集團舉行了重. 組中國長安汽車集團的簽字儀式。中國航空工業集團將其持有的昌河汽車、哈飛汽車、東安動力、昌河鈴木、東安三菱的股權，劃撥給長安汽車集團，長安汽車集團藉此完成了對哈飛、昌河等汽車公司的收購，並合併成新的中國長安汽車集團。《2010 年版中國汽車工業年鑑》。 6.

(13) 結合模擬效果之回顧分析. 中國汽車工業發展概況. 市場規模更進一步擴大。根據《2011 年版中國汽車工業年鑑》資料，2010 年，前十五家企業集團的汽車產品銷售量佔汽車總銷售量的 93.44 %；前五家企業集團汽車銷售量佔汽車總銷售量的 70.37 %。透過對中國汽車產業背景之瞭解，可發現整個中國汽車工業的發展，主要都是由於政府政策引導所致，過去有關中國政府對汽車產業的相關政策，整理如表 1 。新政策的頒布執行，應該有利於推動汽車工業組織結構和產品結構之調整，而汽車產業的特性是具有高度集中、高差異化和高價格成本標高程度（Price-cost Margin），製造汽車也需要高度的固定資本投. 政治大. 入，因此汽車產業具有顯著的規模經濟特性，但平新喬和魏軍風（2001）. 立. 在《中國汽車工業市場規模和企業數量》的研究裡，提到中國產業一直存. ‧ 國. 學. 在產業規模小、企業數量多與投資分散的問題，因此就理論來說，中國汽車工業的產業結構有調整的必要。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 7. i n U. v.

(14) 結合模擬效果之回顧分析. 中國汽車工業發展概況. 表 1. 中國大陸對汽車產業政策. 年份. 政策. 內容. 1994. 《汽車工業產業政策》. 鼓勵汽車企業通過資產合併、兼併和股份制等形式組建跨部門、跨地區的企業集團；重點支持具有獨立的產品、技術開發能力和一定生產規模及市場佔有率的汽車、摩托車及其零部件生產企業或企業集團；對新建整車、發動機項目提出規模要求；大型企業集團可以享受優惠政策。. 2004. 《汽車產業發展政策》. 推動汽車產業結構調整和重組，擴大企業規模效益，提高產業集中度，避免散、亂、低水平重複建設。支持以資產重組方式發展大型企業集團，鼓勵企業之間結成戰略聯盟。支持大型汽車集團與國外汽車集團聯合兼併重組國內外汽車生產企業。. 立. y. ‧. Nat. 發揮骨幹企業作用，提高自主品牌乘用車市場佔有率。引導企業在競爭中兼併重組，形成若干產能百萬輛的企業。. io. 《汽車產業調整和振興規劃》. al. n. 2009. sit. 《中國汽車產業 “十一五”發展規畫綱要》. 各級政府部門應該大力推進汽車生產企業之間的跨地區、跨部門聯合重組，培育具有國際競爭力的大型企業集團；支持骨幹企業以產權為紐帶，以產品為主線，以規模經濟為目的，實現強強聯合；汽車生產企業兼併其他汽車整車生產企業為分廠的不受建設分廠有關條件的限制。. er. 2007. ‧ 國. 《國家發改委關於汽車工業結構調整意見的通知》. 學. 2006. 政治大. Ch. engchi. i n U. v. 透過兼併重組的手段，形成 2-3 家年產銷規模超過 200 萬輛的大型集團，培育 4-5 家新車年產銷規模超過一百萬輛的汽車集團。將市場份額 90%的汽車企業集團數量，從目前的 14 家減少到 10 家。. 資料來源：Hu, Lu, and Zhu（2013）。. 8.

(15) 結合模擬效果之回顧分析. 文獻回顧. 第三章文獻回顧本研究主要在運用差異中之差異法（Difference in Difference，簡稱 DID 方法）分析結合效果，並檢視與結合模擬分析結合後效果是否有差異，茲將本章節文獻回顧分成三部分討論。首先，我們會探討利用結合模擬分析產業之相關研究文獻；再來，針對研究汽車產業的領域作探討介紹；最後，部分介紹使用 DID 方法分析的文獻及如何運用 DID 方法分析結合效果之文獻。. 第一節. 政治大. 結合模擬相關文獻探討. 立. ‧ 國. 學. 結合模擬（Merger Simulation）的慣用架構，源自 Farrell and Shapiro（1990）、 Werden and Froeb（1994）與 Hausman, Leonard and Zona（1994）等人工作，. ‧. 相似的架構被運用在許多的產業結合分析裡，如 Hausman, Leonard and. Nat. sit. y. Zona （1994）分析美國啤酒業、Nevo（2000）分析即時榖片業、Epstein and. er. io. Rubinfeld（2001）分析衛生紙與面紙業、Focarelli and Panetta（2003）及. n. al Molnar（2008）分析銀行業以及 Hu, Lu, and Zhu（2013） i v 分析中國汽車業。. n U engchi 結合分析的過程大致可分為三個步驟：準備階段、前端分析，以及後端分. Ch. 析，以下就針對結合模擬各個步驟，進行簡單說明（胡偉民，2012）。 1.. 準備階段：在準備階段裡，主要是取得相關分析資料，如產品價格、產品特徵、. 銷售（或市佔率）資料，再根據所分析的產業，設定合適的需求函數、成本函數及競爭結構。資料的蒐集越完整，估計上也越不會有偏誤。 2.. 前端分析：前端分析功用在於運用價格與市佔率資料，配上適當的需求函數，估 9.

(16) 結合模擬效果之回顧分析. 文獻回顧. 計其參數，以計算彈性（自身彈性及交叉彈性）。此階段最重要的部分，在於需求函數的估計，越是精密考量且複雜的需求模型，透過合適的模型修正後所能得到的結合價格效果分析就會越正確，不過這是假定在結合並不會改變廠商之間的決策互動行為，亦即結合不影響產業競爭模式，若存在如此的改變，則結合模擬方法可能不太合適。11 3.. 後端分析：後端分析可分成三個步驟，首先是利用準備階段裡選定之成本函數，. 計算利潤極大化的一階均衡條件，並帶入前端分析中所估計出之需求參數. 政治大. 求解或直接估計成本函數中的參數，以求解出成本函數；再來是模擬結合. 立. 後均衡，此步驟假設需求、成本、競爭結構不受產業內廠商結合的影響，. ‧ 國. 學. 調整結合後商品的所有權結構後，重新計算結合後均衡；最後則是評估結合後均衡，運用新的結合後均衡價格或市佔率，來分析結合後之各項效果. ‧. （價格變化、市場力量變化及利潤率變化等）。如果前端分析所採用之需求. sit. y. Nat. 函數合宜，後端分析也可以很容易的估計出消費者福利在結合前後的變化，. v. n. a. er. io. 以進行效率或福利分析。. l 結合模擬的設計與進行，依賴統計與經濟的方法，亦即依賴假設與理 ni. Ch. U i e h n c g 論的推導，Budzinski and Ruhmer（2010）根據產業競爭模式與需求模型，將結合模擬進行分類，首先，根據產業競爭模式將模型分成 Bertrand 模型、 Cournot 模型以及競標（Auction）模型，然後再根據需求模型，將 Bertrand 模型進一步細分成線性和對數線性需求模型（ Linear and Log-linear Demand）、離散選擇需求模型（Discrete Choice Demand）、近乎完美需求系統（Almost Ideal Demand System and Proportionally Calibrated Almost Ideal Demand System，AIDS and PCAIDS）與多階段需求估計模型（Multi-level. 11. 詳見 Rubinfeld（2010）。 10.

(17) 結合模擬效果之回顧分析. 文獻回顧. Demand Estimation）。不過，結合模擬雖大致可分為三類的競爭模式，但在現實社會中的競爭結構可能較為複雜，由於事前缺發資訊，研究上通常無法預測結合後競爭結構改變的趨勢或方向，故結合模擬只能假設產業競爭模式不因結合而改變，至於結合模擬是否存在最適合的競爭模型， Budzinski and Ruhmer（2010）認為並沒有最適合的競爭模型，因為適合的方法，可能包括建立模型的技術水準以及事後以實際資訊對於結果進行評斷，故認為未來的研究工作，可放在對結合模擬可靠性評估的研究領域裡。 Ashenfelter and Hosken（2008）也認為將結合模擬預測結果與實際資料做. 政治大. 比對的評估工作尚在起步階段。. 立. 由於結合模擬是運用適當的「結合前」市場資料，估計並預測廠商在. ‧ 國. 學. 結合後所發生的市場變化，至於預測效果如何，就要拿預測的結果與發生結合後實際市場價格或市佔率作比對，來看結合模擬的結果是否可靠。為. ‧. 至今日，有關於評估結合模擬效果的文獻，如 Peters（2006）、Weinberg and. sit. y. Nat. Hosken（2009）、Weinberg（2011）以及 Bjornerstedt and Verboven（2012）。. er. io. 而評估結合模擬效果的方法，文獻上多使用差異之差異法（Difference in. n. a 方法），DID 方法與結合模擬不同在於，結合模 Difference，以下簡稱 DID iv. l C n U h i 擬是採用「結合前」資料來做估計，DID e n g c h方法則是以結合前後實際資料來做評估，且 DID 方法不像結合模擬結構式模型，它在假設或計算上的複雜程度較簡單，亦用來檢視事件發生之效果，此部分的文獻另於本章第三節作討論。. . . 11.

(18) 結合模擬效果之回顧分析. 第二節. 文獻回顧. 汽車產業相關文獻探討. 在產業組織實證研究中，針對研究汽車產業的文獻，Berry, Levinsohn, and Pakes （1995，簡稱 BLP）研究美國汽車市場，估計 1971 年到 1990 年的市場需求，並發展出對隨機係數離散選擇模型（Random Coefficient Discrete Choice Model）的估計方法；Goldberg（1995）也估計了美國汽車市場需求，計算出每家企業以及每種品牌汽車的成本加成，並在此基礎上研究了貿易政策的相關問題；Petrin（2002）在 BLP（1995）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. 治政（2005）則估計義大利汽車市場從 1989 年到大 2000 年的需求。立 ‧ 國. 學. 針對中國汽車市場研究的文獻，Holweg, Luo, and Oliver（2009）以產業價值鏈（涵蓋中國汽車業的汽車裝配、供應商和經銷商）的角度來看中. ‧. 國汽車產業演進，介紹中國汽車產業自 1950 年以來的發展背景，回顧中. sit. y. Nat. 國政府對汽車產業的政策如何帶動整個產業的發展，說明了中國汽車產業結構的複雜性，並評估汽車產業未來發展。他們認為，中國的汽車產業的. er. io. n. 持續增長，不只受經濟情勢的影響，其他諸如政府政策、二線城市的發展 a v. i l C n 和人民幣趨於穩定等亦為影響因素，也使得中國汽車產業發展迅速。而未 hengchi U. 來，他們也指出中國車市在生產過剩及過度競爭狀況下，將導致價格進一步下降；汽車產量的增加，也帶來了環境問題，由於社會環保意識抬頭，未來節能、環保的汽車產品就變成汽車產業研究和發展的重點方向。Hu, Lu, and Zhu（2013）以 BLP（1995）的需求估計法，估計中國新購汽車市場的需求，並在 Nevo（1997）結合分析的框架下，以中國政府在 2009 年 3 月頒布之《汽車產業調整和振興規劃》為指導原則，對當時可能進行的結合. 12.

(19) 結合模擬效果之回顧分析. 文獻回顧. 事件作模擬分析，並計算社會福利變化。12 結果發現，結合行為能明顯提高結合廠商和市場上其他所有汽車廠商的利潤水準，但同時也造成社會總福利的明顯損失。Hu, Xiao, and Zhou（2011）研究中國乘用車產業，以非嵌套假設檢定（Non-Nested Hypotheses Test）方法分析中國國有企業間是否有相互勾結（Collusion）的行為，或者是否存在集團或跨組勾結。實證研究結果表示，中國乘用車產業競爭激烈，並沒有集團勾結串通行為。而這激烈的市場競爭，卻也使大型的中國汽車製造商在國際市場上的競爭處於劣勢（由於缺乏經濟規模）。雖然中國政府試圖改變這種狀況，鼓勵廠商. 政治大公佈的合併政策將有利於小企業，而不是大型國有企業。立 DID 方法相關文獻探討. 學. 第三節. ‧ 國. 間的結合，但 Hu, Xiao, and Zhou（2011）透過模擬分析，指出中國政府新. ‧. 差異中之差異法（Difference in Difference，以下簡稱 DID 方法）常被用於. Nat. sit. y. 自然實驗（Natural Experiment）或準實驗（Quasi-Experiment）中，首見於. er. io. Ashenfelter and Card（1985），用以評估政府職業訓練計畫對參與計畫者所. n. al 得的影響效果，但其使用的資料僅包含參與計畫者的樣本，可能造成選擇 iv n U e n g c h i方法由於概念簡單，且為分析性偏誤（Sample Selection Bias）問題。DID. Ch. 事件影響的重要計量方法，主要概念在使用追蹤資料（Panel Data）來檢驗一項外生變化（如疾病、政策實施、環境變化等）的影響，廣受研究應用，文獻上大多是用來評估政策實施的影響效果，如 Card and Krueger（1994）研究紐澤西州（New Jersey）1992 年提高該州最低薪資（時薪從 4.25 美元提升至 5.05 美元）對速食業就業量的影響；Eissa（1995）及 Eissa and. 12. 分析的事件包括：東風汽車集團併購哈飛汽車，長安汽車集團併購昌河汽車，廣汽集團併購長. 豐汽車，北汽集團併購昌河汽車（Hu, Lu, and Zhu, 2013）。 13.

(20) 結合模擬效果之回顧分析. 文獻回顧. Liebman（1996）研究美國 1986 年稅改政策對已婚婦女勞動參與的影響； Ellwood（2000）研究美國薪資所得抵減（EITC）對勞動參與的影響；Donohue and Levitt（2001）研究墮胎合法化對犯罪率的影響。此外，Bertrand, Duflo, and Mullainathan（2004）統計 1990 年至 2000 年在六大期刊發表諸如此類運用 DID 方法分析的文獻，多達 92 篇。13由於本研究使用 DID 方法分析結合效果，故以下將重點放在同樣探討結合模擬與 DID 方法之文獻。 DID 方法被廣泛運用在經濟和反壟斷分析研究中，以 DID 方法來評估結合模擬效果的文獻，較新的研究是 Bjornerstedt and Verboven（2012），. 政治大. 主要在研究瑞典止痛藥產業部分公司結合的效果，首先透過結合前資料，. 立. 設定巢式羅吉特模型（Nested Logit Model）假設消費是以固定支出方式作. ‧ 國. 學. 需求函數估計後，並進行結合模擬分析，結果顯示透過模擬的結合後價格對於有結合的廠商而言，增加的幅度大約在 34%；另外，作者再透過 DID. ‧. 方法，利用實際價格分析結合效果，同樣得到結合後價格也增加的結果，. sit. y. Nat. 結合的廠商相對於沒結合的廠商，價格增加的幅度是 35%，這篇文章為結. er. io. 合模擬分析效果提出肯定的支持，但作者也認為以 DID 方法評估結合模. n. a 擬效果之設定步驟應更嚴謹一些。. 13. iv l C n hengchi U. 此六大期刊，包括 American Economic Review、Industrial and Labor Relations Review、Journal. of Political Economy、Journal of Public Economics、Journal of Labor Economics 以及 Quarterly Journal of Economics。 14.

(21) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 第四章研究方法第一節. 實證模型. 評估結合的效果採用的方法之一是自然實驗，本研究利用 DID 方法來估計結合的價格效果，要運用這套方法，首先，在市場上需要有一外生變化，在本研究裡，此外生變化即為 2009 年中國政府關於推進汽車產業重組的政策，再來，我們需要區分出受該變化影響的實驗組（Treatment Group）以及不受此變化影響的對照組（Control Group），透過對照分析來. 治政大凸顯事件的實驗效果，此外，對照組只會受到趨勢效果（Trend Effect）的立影響，而實驗組會同時受到趨勢效果及實驗效果（Treatment Effect）的影. ‧ 國. 學. 響。我們將樣本區分成實驗組與控制組兩組，將 2009 年至 2011 年間，. ‧. 有結合行為的廠商分為實驗組而沒有結合行為的廠商分為控制組，實際上. y. Nat. 在 2009 年 11 月，長安汽車重組了哈飛汽車及昌河汽車，故實驗組為屬. er. io. sit. 於長安汽車、哈飛汽車或昌河汽車的車款，屬於其他汽車廠商的其餘車款則為控制組。然後，運用 DID 方法來分析結合對汽車價格的影響，基本. n. al. 估計式如下：. Ch. engchi. Pit  dt  di  t Bit   xit  it. i n U. v. （1）. 其中， Pit 代表車款 i 在時間 t 的價格， i 從 1 到 295， t 從 1（2009 ，年 1 月）到 29（2011 年 5 月）； dt 代表時間的虛擬變數（共 29 個）. di 代表車款的虛擬變數（共 295 個）； t Bit 項是估計式中我們最感興趣的部分， Bit 是結合的廠商虛擬變數與結合當期與之後的時間虛擬變數的交叉項（從 2009 年 11 月起即以後的各期時間虛擬變數共 19 個），因此， 15.

(22) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. t 是在 DID 方法中，我們想了解結合對價格影響的關鍵參數，由於本文是把結合後各期時間虛擬變數分別與結合的虛擬變數相乘，故可知道每期的影響效果；  jt 為估計的隨機誤差項。另外，為了能夠精確衡量結合對價格的影響，因為不同類型的車款會有不同的汽車特徵，例如排量、大小，這些因素也會影響到汽車價格，故這裡還控制了汽車特徵， xit 代表車款 i 在時間 t 的汽車特徵向量，  為其所對應的迴歸係數向量，本研究所放入的汽車特徵，包括了 Hu, Lu,. 政治大. and Zhu（2013）在估計需求汽車需求函數中所使用的一些主要變數，如車. 立. 重、體積、最高車速及綜合油耗。. ‧ 國. 學. 考慮到價格可能受到時間因素而有趨勢性成長，因此我們在原本 DID. ‧. 估計式中加入時間趨勢（Time Trend）變數，時間趨勢主要在反映出隨著時間改變而被忽略的變數，我們分別依照品牌分組來控制時間趨勢以得到更. Pit  dt  di  taBit   xit   k t   it. er. io. sit. y. Nat. 精確的結果：. n. （2） v i l C hengchi Un 其中，（2）式為（1）式再加入控制時間趨勢 t 的項目， k 代表車款所屬的品牌虛擬變數，共有 47 個， t 代表時間趨勢變數，數值從 1（2009 年 1 月）到 29（2011 年 5 月），  則為此品牌價格趨勢所對應的估計係數，（2）式中的其餘變數符號都與式（1）相同。為了使得到的結果更嚴謹，避免我們所認定的結果是在結合時間點以前就已存在的，因此，本文在交叉項的部分向前多放入幾期，例如往前從 2009 年 9 月開始，觀察是否與基本模型估計結果有差異。. 16.

(23) 結合模擬效果之回顧分析. 第二節. 實證分析. 資料來源與變數說明. 本節中，將針對本文所使用之資料來源及變數選取加以說明。本文之價格資料部分，取自中華人民共和國國家發展和改革委員會（簡稱發改委）價格監測中心，該中心會定期從中國各地區的價格採集點收集多種商品之價格數據並整理發布。本研究所使用之資料期間從 2009 年 1 月至 2011 年 5 月，共 29 月的混合資料（Pooling Data），發改委資料是針對中國 36 個大中城市作價格監測，包括中國一些主要車型的全國平均. 政治大. 價格，共包含了 295 款的汽車。14. 立. DID 方法中，為了控制汽車特性，我們蒐集了這 295 個車款的汽車特. ‧ 國. 學. 徵，包括車長、車寬、車高、體積、排量、車重、綜合油耗、最高車速等各汽車特徵參數，上述汽車特徵資料蒐集，主要來自中國汽車網，該網站. ‧. 提供了中國各種車型最近資訊及產品資料，規模大且即時更新，但在資料. Nat. sit. y. 蒐集過程中，我們發現有些汽車參數值是有缺失的，故另外再從其他性質. er. io. 相近之中國大型汽車網站，如太平洋汽車網、搜狐汽車網、易車網等，將. n. al 缺失的資料補齊。而蒐集過程中也發現，有些車款的汽車參數可能包括多 iv n U engchi 種數值，如車長、車寬可能有兩種甚至三種的規格，以平均值取代，也就. Ch. 是控制了平均汽車特徵，而綜合油耗是優先採用官方綜合油耗的數據，若無官方數據，才會以網友平均油耗數據取代。最後再將發改委資料與汽車特徵合併，共 54,134 個觀測值，作為本研. 14. 36 個大中城市，包括上海市、大連市、天津市、太原市、北京市、石家莊市、合肥市、成都. 市、西安市、西寧市、呼和浩特市、拉薩市、昆明市、杭州市、武漢市、長沙市、長春市、青島市、南京市、南昌市、南寧市、哈爾濱市、重慶市、海口市、烏魯木齊市、深圳市、貴陽市、廈門市、寧波市、福州市、銀川市、廣州市、鄭州市、濟南市、瀋陽市、蘭州市。 17.

(24) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 究實證分析的資料。以下我們進而詳加說明模型中的變數定義：一、價格：以發改委價格監測中心 36 個大中城市所調查各車款的市場成交價格。單位為萬元人民幣。二、時間虛擬變數：從 2009 年 1 月至 2011 年 5 月，共 29 個。三、車款虛擬變數：. 政治大發改委價格監測中心 36 個大中城市所調查之主要車款，共 295 個。立. ‧ 國. 學. 四、結合的虛擬變數：. ‧. 由於 2009 年 11 月，長安汽車重組了哈飛汽車及昌河汽車，若屬於發生結合行為之長安汽車、哈飛汽車或昌河汽車之車款，其值為 1；若屬. y. Nat. n. al. er. io. 五、交叉項：. sit. 於其他汽車公司的，其值為 0。. i n U. C. v. h e n g c h年i 11 月）與之後各期時間虛擬為結合的虛擬變數與結合當期（2009 變數的相乘，共有 19 個交叉項。許多利用 DID 方法估計政策效果的交叉項設定只會有一個參數，而本文以各期時間虛擬變數與結合的虛擬變數相乘，可將結合效果細分，更能夠看出價格在結合行為發生後每期的變化。六、汽車特徵變數：由於車款不同，因此所屬的汽車特徵也不一樣，本研究在汽車特徵變數中放入了體積、排量、車重、綜合油耗及最高車速等變數來加以控制。體積表示汽車的容量大小，為安全性及舒適程度的衡量，單位為立方公尺； 18.

(25) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 排量能表示汽車的動力，排量越大，引擎輸出的馬力就越多，單位為公升；車重能衡量汽車的燃油效率，車重越輕，燃油效率也越好，單位為公噸；綜合油耗代表每公升汽油能在公路上行駛多遠，單位為升/百公里；最高車速為衡量汽車性能的重要指標之一，單位為公里/時。七、時間趨勢變數：這裡所控制的時間趨勢，是按照不同的品牌之時間趨勢放入估計式中，也就是迴歸式中所放入的項目是各品牌變數與時間趨勢的交叉項。. 政治大. 茲將上述價格及各變數的敘述統計整理如表 2。. 立. ‧ 國. 變數敘述統計. 學. 表 2 單位. 樣本數. 平均值. 標準差. 價格（ܲ）時間虛擬變數（ d t ）車款虛擬變數（ d i ）交叉項（ B it ）. 萬元人民幣. 54134. 12.74. 9.79. 汽車特徵變數（ x it ）. a公尺 l C h. 1.30. 71.60. 0 0 0. 1 1 1. 0.11 0.15 2.05 0.53 0.37 1.68 30.30. 3.30 1.41 1.38 6.68 0.80 0.87 4.00 90.00. 5.21 1.89 2.00 17.60 4.70 2.57 14.00 240.00. 8.37. 1. 29. n. y er. io. 最大值. ‧. 54134 54134 54134. Nat. 車長車寬車高體積排量車重綜合油耗最高車速時間趨勢變數（ t ）. 最小值. sit. 變數名稱. 4.36 1.71 1.52 11.36 1.75 1.50 7.76 171.87. 54134. 14.82. engchi. 公尺公尺立方公尺公升公噸升/百公里公里/時. i n U. 54134 54134 54134 54134 54134 53994 53782 54076. v 0.44. 本章論述是為下一章實證迴歸模型分析所作之基礎，而實證估計的結果以及相關分析，將於第五章中再加以進一步詳述。. 19.

(26) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 第五章實證分析第一節. 中國汽車結合前後的價格趨勢. 本節主要在透過實際觀察的市場價格資料，初步判斷中國汽車部份廠商的結合行為是否對汽車價格產生影響。首先，由於發改委資料是對中國 36 個大中城市主要 295 個車款進行價格監測，故我們可觀察所有車款在結合前後各期的平均市場交易價格。. 政治大飛、昌河的車款，在其結合前的價格波動不明顯，但在結合發生後，價格立. 圖 2 為所有車款平均市場成交價格，依分組數據來看，屬於長安、哈. ‧ 國. 學. 波動幅度較大；同樣的，屬於其他汽車公司的車款在結合後價格波動的幅度也比結合前要來的大，不過因為長安、哈飛、昌河主要在生產微型車. ‧. （Micro Car）、小型車（Subcompact Car）、緊湊型車（Compact Car）及中. sit. y. Nat. 型車（Mid-size Car），而屬於其他汽車公司的車款中尚包括了豪華型. er. io. （Luxury Car）、MPV 及跑車（Sports Car），我們無法確切從圖中得知兩組. n. 15 價格變動趨勢是否類似，也因此無法斷定結合的價格效果。 a v. i l C n hengchi U 為了更進一步觀察結合前後的價格變動趨勢，我們將資料區分成微型. 車、小型車、緊湊型車、中型車，再觀看實驗組與對照組價格前後變化趨勢。圖 3 為微型車平均市場成交價格，圖中可知屬於長安、哈飛、昌河的車款之平均價格介於 3.75~3.95 萬元人民幣，屬於其他汽車公司的車款之平均價格則介於 3.6~3.75 萬元人民幣，實驗組的微型車平均價格較高，而且在結合發生後，價格仍繼續攀升，從中似乎可觀察到，結合微型車市場. 15. 轎車市場按照車型大小以及等級進行分級通常可分為微型、小型、緊湊型、中型、中大型、豪. 華型、MPV、SUV 及跑車等分類。 20.

(27) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 對價格的影響。. 萬元人民幣. 全部 7.7. 14.2. 7.6. 14. 7.5. 13.8. 7.4. 13.6. 7.3. 13.4. 7.2. 13.2. 7.1. 13. 7. 12.8. 政治大. 屬於長安、哈飛、昌河的車款. 立. 所有車款平均市場成交價格-分組對照圖. 學 y. sit. al. n. 3.85. er. 3.9. io. 萬元人民幣. 3.95. 微型車. Nat. 4. ‧. ‧ 國. 圖 2. 屬於其他汽車公司的車款. 3.8 3.75 3.7. Ch. engchi. i n U. v. 3.8 3.75 3.7 3.65 3.6 3.55. 3.65. 3.5. 屬於長安、哈飛、昌河的車款. 圖 3. 屬於其他汽車公司的車款. 微型車平均市場成交價格-分組對照圖. 圖 4 為小型車平均市場成交價格，由圖觀察，屬於長安、哈飛、昌河的車款之平均價格介於 5~5.8 萬元人民幣，屬於其他汽車公司的車款之平均價格則介於 6.45~6.8 萬元人民幣，與微型車市場不一樣的是，實驗組在. 21.

(28) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 小型車市場的平均價格較低，在結合時間點以前，兩組的價格趨勢相當，但是在結合點後，實驗組的價格明顯提升，對照組的價格反而呈現逐步下降。. 小型車 5.8. 6.85 6.8 6.75 6.7 6.65 6.6 6.55 6.5 6.45 6.4 6.35 6.3. 萬元人民幣. 5.6 5.4 5.2 5 4.8 4.6. 立. 政治大. ‧ 國. 小型車平均市場成交價格-分組對照圖. ‧. 圖 4. 屬於其他汽車公司的車款. 學. 屬於長安、哈飛、昌河的車款. sit. y. Nat. 由圖 5 顯示的是緊湊型車市場之平均成交價格變化。長安、哈飛、昌. io. er. 河的車款之平均價格介於 12.5~13.4 萬元人民幣，其他汽車公司的車款平均價格則介於 10.65~11.05 萬元人民幣。實驗組的緊湊型車平均成交價格. al. n. v i n Ch 較高，在結合發生前後，實驗組的平均成交價格雖然逐漸下降，但對照組 engchi U 在結合後的價格下降更快。. 圖 6 為中型車平均市場成交價格。實驗組的平均價格在 18~19.3 萬元人民幣，對照組的平均價格在 18.9~19.7 萬元人民幣，實驗組在中型車市場的平均價格較低。另外，在結合發生後的前幾期實驗組的平均成交價格有提高現象，但在後幾期卻不斷下降，而對照組在結合時間點前價格變動較穩定，在結合時間點後的前幾期之平均成交價格也有提高，只是幅度沒有實驗組來的大。. 22.

(29) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 萬元人民幣. 緊湊型車 13.6. 11.1. 13.4. 11. 13.2. 10.9. 13. 10.8. 12.8. 10.7. 12.6 12.4. 10.6. 12.2. 10.5. 12. 10.4. 屬於長安、哈飛、昌河的車款. 圖 5. ‧ 國. 學. 中型車. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. 萬元人民幣. 政治大. 緊湊型車平均市場成交價格-分組對照圖. 立 19.4 19.2 19 18.8 18.6 18.4 18.2 18 17.8 17.6 17.4. 屬於其他汽車公司的車款. Ch. engchi. 屬於長安、哈飛、昌河的車款. 圖 6. Un. iv. 19.8 19.6 19.4 19.2 19 18.8 18.6 18.4. 屬於其他汽車公司的車款. 中型車平均市場成交價格-分組對照圖. 由圖 2 至圖 6 可知，無論是微型車、小型車、緊湊型車或中型車，從價格的趨勢而言，似乎結合對於長安、昌河、與哈飛等結合方廠商的價格有提高的效果，但隨時間的經過，實驗組與對照組的價格變化趨勢似乎並未持續。由於上述討論僅根據資料的視覺呈現，而未精確地估計其價格效果，以下就利用 DID 方法之實證模型，更詳盡的評估結合的價格效果。 23.

(30) 結合模擬效果之回顧分析. 第二節. 實證分析. DID 方法估計之價格效果. 表 3 為所有車款 DID 分析的結果，表中列出的為各期交叉項的估計參數，也就是結合的廠商相對未結合廠商在結合後的價格變化。首先，表三 a 欄中是 DID 基本設定的估計結果（未控制汽車特徵及時間趨勢）。結果發現 2009 年 11 月到 2010 年 1 月的參數估計值（對應於長安、哈飛與昌河的結合初期）為正，但並不顯著。由於價格變化可能受到車型改款的影響，因此我們在基本模型中加入. 政治大無太大差異：2009 年立 11 月到 2010 年 1 月的係數估計值為正，但不顯. 汽車特徵做為控制變量。估計結果呈現於表三 b 欄。其結果與基本模型並. ‧ 國. 學. 著，惟所有的影響係數值均較未控制汽車特徵前大。. 考慮到不同品牌的價格可能隨時間而在需求與供給上有所變動，而呈. ‧. 現趨勢性的變化區別，因此我們依據各品牌分別控制時間趨勢，相關說明. Nat. sit. y. 詳見第四章第一節，實證結果呈現於表三 c 欄，此時，DID 估計結果就與. er. io. 前兩模型有明顯的差異；首先，交叉項的估計係數皆為正值（例外為 2010. n. a l 2010 年 8 月），其次，從年 5 月、2010 年 7 月及 i v 2009 年 11 月至 2010 年 4. n U i e n g c h%的顯著水準）月，估計係數均為正且顯著（5 。由表三的三種. Ch. 設定的估計結果，我們發現，經由控制車輛特徵與品牌價格趨勢後，在結合的初期，結合廠商的價格呈現了上升的的現象。但此現象持續不久，就估計結果來看，從 2010 年 2 月之後，估計係數雖仍為正，但顯著性已降低（10%的顯著水準）。漲價無法維持的原因可能很多，企業的結合可能會產生種種綜效（Synergy），包括減少廣告成本、降低行政成本、增加產品互補、強化研發能力等，其所造成的影響都可能造成產品的價格下跌，使得結合的價格效果在面對市場的各種可能調整後消失。但本節的討論也部分驗證了 Hu, Lu, and Zhu（2013）所作之結合模擬分析假設之合理性。 24.

(31) 2010 年 2 月 2010 年 3 月 2010 年 4 月 2010 年 5 月 2010 年 6 月 2010 年 7 月. 2010 年 11 月. 2011 年 2 月 2011 年 3 月 2011 年 4 月 2011 年 5 月控制汽車特徵控制時間趨勢樣本數. al. n. 2011 年 1 月. io. 2010 年 12 月. Nat. 2010 年 10 月. Ch. ‧. 2010 年 9 月. 學. 2010 年 8 月. 立. 政治大. y. 2010 年 1 月. (b)控制汽車特性估計參數 0.153 (0.112) 0.027 (0.059) 0.034 (0.073) -0.009 (0.082) -0.019 (0.084) 0.009 (0.091) -0.447** (0.174) -0.196* (0.103) -0.241** (0.113) -0.263** (0.115) -0.228* (0.122) -0.197 (0.131) -0.172 (0.129) -0.208 (0.146) -0.184 (0.146) -0.12 (0.127) -0.121 (0.118) -0.122 (0.120) -0.12 (0.126) 是否 53700. sit. 2009 年 12 月. (a)基本模型估計參數 0.149 (0.111) 0.024 (0.058) 0.03 (0.073) -0.013 (0.082) -0.022 (0.084) 0.003 (0.091) -0.449*** (0.173) -0.202* (0.103) -0.247** (0.113) -0.269** (0.115) -0.233* (0.122) -0.202 (0.131) -0.176 (0.129) -0.213 (0.146) -0.191 (0.145) -0.127 (0.126) -0.128 (0.118) -0.129 (0.120) -0.128 (0.125) 否否 54134. ‧ 國. ܲ௜௧ ：市場成交價 2009 年 11 月. 價格變化的 DID 估計 (所有車款). er. 表 3. engchi. i n U. v. (c)控制品牌價格趨勢估計參數 0.230** (0.111) 0.117** (0.051) 0.139** (0.062) 0.110* (0.066) 0.114 (0.076) 0.156* (0.081) -0.275* (0.162) -0.001 (0.091) -0.03 (0.098) -0.037 (0.100) 0.013 (0.106) 0.061 (0.115) 0.101 (0.116) 0.075 (0.124) 0.116 (0.131) 0.194 (0.134) 0.211 (0.153) 0.224 (0.161) 0.248 (0.177) 是是 53700. 註：所有設定使用之估計方法採用簡單最小平方法（OLS），且均包括車款與時間的虛擬變數。括弧內為標準差且控制了異方差與集群性。資料期間為 2009 年 1 月至 2011 年 5 月。(a)、(b) 以方程式 (1) 作估計，(c) 以方程式 (2) 作估計。 *，10 %信賴水準；**，5 %信賴水準；***，1 %信賴水準。 25.

(32) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 表 4 為將研究之樣本資料，區分成微型車、小型車、緊湊型車及中型車後之 DID 估計結果，但其結果顯示卻與預期不太相符，原本預期無論在哪類型的車款中，其價格變化應該都會在結合後有所提高，但 DID 估計結果在微型車及緊湊型車裡，各期的價格估計參數幾乎不顯著，代表在這兩類分組當中，結合對價格不具影響力。惟在小型車及中型車中，價格的估計係數為正且顯著（1%的顯著水準），結合方價格提高期間：小型車是從 2010 年 1 月至 2010 年 4 月，平均提高約 3,223 元人民幣；中型車是從 2009 年 11 月至 2010 年 2 月，平均提高約 7313 元人民幣，但. 政治大款的價格變化效果總體而言並不明顯（表 4 最右欄），我們並未觀察到結立是隨後也跟著時間經過，結合對價格的影響效果已消失。此外，這四類車. ‧ 國. 學. 合導致結合方有價格上漲之現象，這部分與結合模擬預測結果不完全相符，可能的原因分析如下：. ‧. 首先，結合模擬分析是採用靜態模型去估計，當中可能有假設上的錯. Nat. sit. y. 誤，例如市場結構假設並非為 Bertrand 競爭，也許實際上是以非價格競爭. er. io. 型式運作（如廣告競爭），產生如研發創新、品質服務、產品多樣性等非價. n. al 格競爭效果；或是在結合後，可能已經改變市場的競爭結構。另外，長安、 iv n U engchi 哈飛以及昌河汽車在結合發生後，也許是因為成本協同（Cost Synergy）效. Ch. 應，通過結合行為，企業在經營上能夠互補長短以至於可節省營運成本、達到規模經濟並強化公司競爭力，進而產生綜效，而使其邊際成本下降的很劇烈，以至於最後並未觀察到價格上漲的現象。其次，結合的廠商在結合後，為了要發展與擴張新市場，就原本生產車款中，可能會對產品進行重新定位（Reposition），主力生產在部分車款，有些車款則可能會被淘汰，而這不斷持續的過程，並未考慮在模型裡進行控制，以至於最後得到的結果與原本預期有些出入。. 26.

(33) 結合模擬效果之回顧分析. 實證分析. 表 5 為多放入 2 期交叉項之 DID 估計結果，在結合時間點以前的價格變化明顯與 2009 年 11 月有所不同，例如中型車的價格變化在 2009 年 10 月價格原本只提高 2,900 元人民幣，但在 2009 年 11 月價格卻提高 8,430 元人民幣，也就代表著結合當期因結合行為所產生之價格效果很顯著，同時也可驗證我們所認定的結果並非是在結合時間點以前就已存在的。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 27. i n U. v.

(34) 2010 年 2 月 2010 年 3 月 2010 年 4 月 2010 年 5 月 2010 年 6 月 2010 年 7 月. 2010 年 11 月. 2011 年 2 月 2011 年 3 月 2011 年 4 月 2011 年 5 月樣本數. al. n. 2011 年 1 月. io. 2010 年 12 月. Nat. 2010 年 10 月. Ch. engchi. i n U. 中型車估計參數 0.635*** (0.145) 0.746*** (0.101) 0.748*** (0.120) 0.796*** (0.111) -0.04 (0.121) 0.023 (0.124) -0.454* (0.242) -0.492* (0.250) -0.447* (0.257) -0.374 (0.260) 0.14 (0.176) -0.239 (0.271) -0.516 (0.350) -0.502* (0.290) -0.446 (0.295) -0.428 (0.301) -0.286 (0.340) -0.4 (0.332) -0.32 (0.334) 11531. ‧. 2010 年 9 月. 政治大. 學. 2010 年 8 月. 立. 緊湊型車估計參數 0.016 (0.043) 0.111 (0.081) 0.148 (0.103) 0.107 (0.125) 0.209 (0.166) 0.198 (0.165) 0.113 (0.148) 0.164 (0.176) 0.135 (0.184) 0.119 (0.208) 0.119 (0.218) 0.18 (0.252) 0.28 (0.259) 0.206 (0.262) 0.293 (0.297) 0.349 (0.338) 0.411 (0.415) 0.464 (0.438) 0.463 (0.493) 16046. y. 2010 年 1 月. 小型車估計參數 0.01 (0.029) -0.028 (0.033) 0.310*** (0.091) 0.298*** (0.090) 0.299*** (0.103) 0.382*** (0.117) -0.02 (0.109) 0.095 (0.099) 0.078 (0.096) 0.035 (0.102) 0.063 (0.103) 0.115 (0.098) 0.135 (0.101) 0.126 (0.107) 0.109 (0.110) 0.102 (0.125) 0.082 (0.130) 0.077 (0.130) 0.085 (0.142) 11636. sit. 2009 年 12 月. 微型車估計參數 -0.007 (0.025) 0.044* (0.026) 0.042 (0.025) 0.027 (0.034) -0.064 (0.103) -0.071 (0.111) -0.116 (0.073) -0.056 (0.067) -0.063 (0.070) -0.087 (0.070) -0.078 (0.079) -0.065 (0.082) -0.061 (0.084) -0.076 (0.089) -0.086 (0.092) -0.092 (0.096) -0.095 (0.104) -0.092 (0.108) -0.102 (0.125) 6649. er. ܲ௜௧ ：市場成交價 2009 年 11 月. 價格變化的 DID 估計 (微型車、小型車、緊湊型車、中型車). ‧ 國. 表 4. v. Total 估計參數 0.068 (0.048) 0.068 (0.046) 0.121* (0.065) 0.117* (0.068) 0.121 (0.076) 0.138* (0.080) -0.009 (0.076) 0.031 (0.084) 0.017 (0.087) 0.005 (0.092) 0.064 (0.096) 0.093 (0.106) 0.13 (0.109) 0.116 (0.111) 0.146 (0.121) 0.152 (0.132) 0.172 (0.152) 0.181 (0.160) 0.197 (0.176) 45858. 註：所有設定使用之估計方法採用簡單最小平方法（OLS），且均包括車款與時間的虛擬變數，並控制了汽車特徵及品牌的價格趨勢。括弧內為標準差且控制了異方差與集群性。資料期間為 2009 年 1 月至 2011 年 5 月。*，10 %信賴水準； **，5 %信賴水準；***，1 %信賴水準。. 28.

(35) 2009 年 12 月 2010 年 1 月 2010 年 2 月 2010 年 3 月 2010 年 4 月 2010 年 5 月. 2010 年 7 月. 2010 年 12 月 2011 年 1 月 2011 年 2 月 2011 年 3 月 2011 年 4 月 2011 年 5 月樣本數. al. n. 2010 年 11 月. io. 2010 年 10 月. Nat. 2010 年 9 月. Ch. engchi. i n U. 緊湊型車估計參數 -0.159* (0.091) -0.108 (0.113) -0.08 (0.107) 0.002 (0.140) 0.026 (0.171) -0.028 (0.206) 0.062 (0.254) 0.039 (0.248) -0.059 (0.196) -0.02 (0.227) -0.062 (0.261) -0.091 (0.297) -0.104 (0.331) -0.055 (0.376) 0.033 (0.383) -0.054 (0.370) 0.02 (0.400) 0.063 (0.460) 0.112 (0.558) 0.153 (0.589) 0.139 (0.646) 16046. ‧. 2010 年 8 月. 政治大. 學. 2010 年 6 月. 立. 小型車估計參數 0.016 (0.047) -0.001 (0.053) 0.005 (0.064) -0.023 (0.067) 0.316** (0.127) 0.305** (0.128) 0.307** (0.143) 0.390** (0.160) -0.011 (0.114) 0.104 (0.116) 0.087 (0.123) 0.045 (0.134) 0.074 (0.132) 0.127 (0.138) 0.147 (0.144) 0.138 (0.151) 0.122 (0.157) 0.116 (0.184) 0.097 (0.197) 0.092 (0.196) 0.101 (0.214) 11636. y. 2009 年 11 月. 微型車估計參數 0.007 (0.051) 0.015 (0.053) 0.001 (0.062) 0.054 (0.064) 0.053 (0.066) 0.039 (0.044) -0.051 (0.066) -0.057 (0.064) -0.1 (0.074) -0.04 (0.073) -0.046 (0.079) -0.069 (0.078) -0.058 (0.087) -0.044 (0.090) -0.039 (0.092) -0.053 (0.098) -0.062 (0.102) -0.066 (0.107) -0.069 (0.116) -0.064 (0.123) -0.073 (0.121) 6649. sit. 2009 年 10 月. 全部車款估計參數 -0.076* (0.043) -0.026 (0.048) 0.194* (0.117) 0.076 (0.069) 0.094 (0.084) 0.061 (0.094) 0.06 (0.104) 0.098 (0.108) -0.128 (0.092) -0.064 (0.103) -0.098 (0.116) -0.11 (0.123) -0.063 (0.136) -0.02 (0.148) 0.016 (0.150) -0.016 (0.156) 0.021 (0.163) 0.094 (0.171) 0.106 (0.197) 0.115 (0.206) 0.134 (0.225) 53700. ‧ 國. ܲ௜௧ ：市場成交價 2009 年 9 月. 價格變化的 DID 估計 (交叉項多放入 2 期). er. 表 5. v. 中型車估計參數 0.238*** (0.063) 0.290*** (0.090) 0.843*** (0.169) 0.982*** (0.140) 1.011*** (0.134) 1.087*** (0.135) 0.279** (0.136) 0.370** (0.144) -0.079 (0.250) -0.09 (0.254) -0.017 (0.259) 0.084 (0.259) 0.626*** (0.182) 0.275 (0.276) 0.026 (0.360) 0.068 (0.303) 0.151 (0.309) 0.197 (0.309) 0.366 (0.353) 0.281 (0.344) 0.388 (0.348) 11531. 註：所有設定使用之估計方法採用簡單最小平方法（OLS），且均包括車款與時間的虛擬變數，並控制了汽車特徵及品牌的價格趨勢。括弧內為標準差且控制了異方差與集群性。資料期間為 2009 年 1 月至 2011 年 5 月。*，10 %信賴水準； **，5 %信賴水準；***，1 %信賴水準。 29.

(36) 結合模擬效果之回顧分析. 結論. 第六章結論本研究從結合模擬的回顧分析方向，使用中國發改委價格監測中心 2009 年 1 月至 2011 年 5 月，36 個大中城市主要 295 個車款平均市場成交價格資料，控制汽車特徵及時間趨勢後，衡量 2009 年 11 月中國長安、哈飛、昌河汽車結合行為對價格的影響效果。本研究以實際價格資料來分析的結果，發現價格變動情況與結合模擬預測結果並非完全相同，首先，結合模擬分析是採用靜態模型去估計，未考量到市場結構改變的問題以及. 政治大協同（Cost Synergy）效應，企業在經營上產生綜效，而使其邊際成本下降立. 事業結合後會影響創新和產品多樣性。另外，結合發生後，可能產生成本. ‧ 國. 學. 的很劇烈，以至於最後並未觀察到價格上漲的現象。最後，結合方結合後，為了要發展與擴張新市場，就原本生產車款中，可能會對產品進行重新定. ‧. 位（Reposition），主力生產在部分車款，有些車款則可能會被淘汰，而這. sit. y. Nat. 不斷持續的過程，並未考慮在模型裡進行控制，以至於最後得到的結果與. io. n. al. er. 原本預期有些出入。. Ch. engchi. 30. i n U. v.

(37) 結合模擬效果之回顧分析. 參考文獻. 參考文獻中文部分：中國汽車工業協會汽車技術中心（2010），《2010 年版中國汽車工業年鑑》，北京市：機械工業。中國汽車工業協會汽車技術中心（2011），《2011 年版中國汽車工業年鑑》，北京市：機械工業。中國汽車工業協會汽車技術中心（2012），《2012 年版中國汽車工業年鑑》，北京市：機械工業。平新喬和魏軍鋒（2001）,《中國汽車工業市場規模和企業數量》，北京大學中國經濟研究中心討論稿系列，編號：C2001007。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 胡偉民（2012），「結合模擬（merger simulation）與價格上漲壓力（UPP）之介紹與應用–以中國汽車和速食麵市場為例」，工作論文。. ‧. 夏樂生（1997），「中國大陸汽車工業發展現況—兼論台商赴大陸投資汽車產業情形」，《共黨問題研究》，23（4），54-70。. y. sit. er. io. 英文部分：. Nat. 路風、封凱棟（2005），《發展我國自主知識產權汽車工業的政策選擇》，北京：北京大學出版。. a. n. iv Angrist, J. D. & J.S. Pischke (2010), “The Credibility Revolution in Empirical l C n U the Con out of h e nDesign Economics: How Better Research g c h Isi Taking Econometrics.” Journal of Economic Perspectives, 24(2), 3-30. Ashenfelter, O. & D. Card (1985), “Using the Longitudinal Structure of Earnings to Estimate the Effect of Training Programs,” The Review of Economics and Statistics, 648-660. Ashenfelter, O. & D. Hosken (2008) , “The Effect of Mergers on Consumer Prices: Evidence from Five Selected Case Studies,” Working Paper, (No. w13859), National Bureau of Economic Research. Berry, S., J. Levinsohn & A. Pakes (1995), “Automobile Prices in Market Equilibrium,” Econometrica: Journal of the Econometric Society, 841890. 31.

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