市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與公司產(chǎn)出我國(guó)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況與公司產(chǎn)出之間關(guān)系研究-文庫(kù)吧資料
2025-06-25 21:51本頁(yè)面
【正文】 376,626 45,190 296,491 000729燕京啤酒228,788 174,587 20,403 358,779 600132重慶啤酒46,671 33,816 4,340 57,664 紙業(yè)000815美利紙業(yè)41,440 28,696 2,546 58,149 600103青山紙業(yè)91,857 88,577 5,505 155,695 水泥600801華新水泥69,188 59,463 7,423 72,239 600217秦嶺水泥44,054 39,637 5,509 68,932 000673大同水泥15,699 20,486 877 28,991 注：該數(shù)據(jù)列表見(jiàn)“中國(guó)證券報(bào)中證網(wǎng)”及“國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站”參考文獻(xiàn)：[1]Stephen J. Nickell, Competition and Corporate Performance, Journal of Political Economics, 1996, Vol 104, : P424~P743[2]晶辰工作室，Excel2000預(yù)測(cè)分析和目標(biāo)求解實(shí)例指南，北京，電子工業(yè)出版社，2000，187頁(yè)～189頁(yè)[3]迪米特里斯本文的檢驗(yàn)結(jié)果表明：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況對(duì)公司產(chǎn)出有著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)超額利潤(rùn)的獲利能力及國(guó)家管制也對(duì)公司產(chǎn)出有著非常明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。我們認(rèn)為，由于中國(guó)公司的競(jìng)爭(zhēng)手段是相對(duì)比較單一，主要是以價(jià)格手段為主，因此公司在用價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)必然影響了自身的獲利能力，這呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系應(yīng)該是符合中國(guó)公司現(xiàn)階段的實(shí)情。其次，國(guó)家管制與公司產(chǎn)出呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的原因在于中國(guó)大部分壟斷公司未公開(kāi)上市，因此國(guó)家管制對(duì)樣本公司而言是個(gè)不利因素，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系就很自然了。第二，Stephen J. Nichell所用的模型是時(shí)間序列模型，其考察的是公司產(chǎn)出的增長(zhǎng)率；而本文所用的簡(jiǎn)化模型是一非時(shí)間序列模型，考察的公司產(chǎn)出的絕對(duì)量，而非增長(zhǎng)率。譬如，中國(guó)的鋼鐵行業(yè)、煤炭行業(yè)的上市公司幾年前就飽受小鋼廠、小煤窯泛濫之苦。我們對(duì)差異的分析如下，第一，由于選取的上市公司大部分均為各個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)領(lǐng)先者，所以行業(yè)集中度的增加有利于所選取樣本公司的產(chǎn)出增加。首先，Stephen J. Nichell認(rèn)為以公司所面臨的競(jìng)爭(zhēng)者數(shù)量增加或公司所獲得的超額利潤(rùn)減少為表征的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)顯著地提高了公司產(chǎn)出的增長(zhǎng)率[1]。從（9）式中還可以看出影響公司產(chǎn)出的變量按邊際影響率從大到小排序依次為：行業(yè)集中度、公司市場(chǎng)占用率、勞動(dòng)力投入、資本投入、國(guó)家管制、公司超額獲利能力。表33 回歸分析表二回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R R Square Adjusted R Square 標(biāo)準(zhǔn)誤差 觀測(cè)值38方差分析 dfSSMSFSignificance F回歸分析6 殘差31 總計(jì)37 Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差t StatPvalue%%Intercept 通過(guò)表33所示結(jié)果，我們可以得到下列的結(jié)論：由于R ，非常接近于1，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合線性回歸預(yù)測(cè)條件?？季楷F(xiàn)實(shí)情況，勞動(dòng)力、資本投入以及其他自變量相對(duì)比較剛性，年度之間變動(dòng)不會(huì)太大，所以，、均與其有很高的相關(guān)系數(shù)。使用Microsoft Excel可以得到變量相關(guān)系數(shù)[2]矩陣表32。因此，需要對(duì)式（7）進(jìn)行調(diào)整。通過(guò)表31所示結(jié)果，我們可以得到下列的結(jié)論：由于R ，非常接近于1，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合線性回歸預(yù)測(cè)條件?；谝陨系臉颖具x取標(biāo)準(zhǔn)和有關(guān)變量的定義，我們用表21數(shù)據(jù)作為回歸的原始數(shù)據(jù)。五年期國(guó)債的利率計(jì)算所得，%計(jì)算?；谛袠I(yè)的選擇，我們?cè)诿總€(gè)行業(yè)中選取了24家上市公司（總數(shù)為38家），其選取標(biāo)準(zhǔn)為：1） 2000年之前上市的公司；2） 公司在行業(yè)中有相當(dāng)?shù)囊?guī)模，具有一定的知名度和代表性；3） 公司在2000年和2001年未出現(xiàn)虧損。 樣本的選取標(biāo)準(zhǔn)為使模型能夠全面衡量市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)狀況，我們選取了12個(gè)有代表性的行業(yè)，分別為電信、軟件、銀行、家電、石化、汽車(chē)、鋼鐵、航空、服裝、酒類(lèi)、紙業(yè)和水泥。第二章 數(shù)據(jù)收集根據(jù)以上模型，我們選取中國(guó)38家上市公司的數(shù)據(jù)對(duì)此模型的合理性進(jìn)行驗(yàn)證，這些公司
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