中国电信业市场结构演变与效率变动研究

张 权, 韦久丽, 陆伟刚

(西安邮电大学 经济与管理学院， 陕西 西安 710121)

中国电信业市场结构演变与效率变动研究

张 权, 韦久丽, 陆伟刚

(西安邮电大学 经济与管理学院， 陕西 西安 710121)

通过赫芬达尔指数的测算方法得出反映中国电信市场结构集中度的HII指标，并用DEA-CE模型测算出中国电信市场的纯技术效率、配置效率、规模效率、综合规模技术效率和经济效率，运用格兰杰因果检验分析中国电信业市场结构演变与效率变动的长期均衡影响关系。研究结论表明，高的市场集中度对纯技术效率的提升具有正向的影响作用；配置效率与市场集中度具有双向的互动因果关系。由于配置效率与纯技术效率及规模效率对解释变量存在着非同步性变动，因而市场结构变动对经济效率的影响不能得到明确的结论。

效率分解；市场结构；效率检验

早期，由于电信网所具有的“自然垄断性”，各国监管部门对电信业实行政企合一、垄断经营的体制。然而,随着信息通信技术发展和应用引发了电信业的空前变革，各国监管部门对本国的电信业进行了不同程度的市场化改革，目的是为了增强电信企业自身的市场竞争能力与绩效和增进社会福利。近年来，中国电信业在经历了四次较大的拆分重组改革后，已经逐步成为存在着多个独立市场主体的竞争性行业，市场结构得到不断的优化。然而，摆在我们面前一个值得深思的问题是，电信产业高集中度的市场结构就会导致不良的市场绩效吗？对于此问题的研究，国内外学者采用效率的参数估计方法-索洛余值[1]与效率的非参数估计方法-DEA[2](Data Envelopment Analysis,数据包络分析)对电信业的效率进行了测算。由于DEA方法在测算效率时不必事先决定函数形式，同时能够处理多项投入和产出数据，并且不受数据指标的量纲的影响。因而，大多数学者倾向于采用DEA方法测算电信业的效率。在此基础上，国内外学者在对电信业市场结构与效率间的关系进行了实证研究，大多研究结论表明电信业市场结构的优化对电信业效率提升具有显著的正向影响作用[3-6]，具体表现为显著地提升了市场的资源配置效率与全要素生产率[7]，而少量的研究结论却表明市场结构的优化对电信产业效率的提升影响并不显著[8]，具体表现为市场结构优化对电信业配置效率提升同时[9]，却降低了电信业的纯技术效率[10]，从而使电信业的整体效率呈不规律的变化。造成以上研究结论分歧的原因，笔者认为主要有三点：一是研究大多从市场结构的优化对电信业效率的单向影响关系进行了实证分析，忽略了从系统视角考察电信业市场结构与效率变动之间的互动因果关系；二是在验证市场结构与效率的因果关系时，简单的使用一般回归方法[11]，忽视了变量间“伪回归”问题[11]的存在；三是实证研究的时间跨度过短，不能准确地反映市场结构与效率变动趋势之间的影响关系。鉴于以上原因，本文在数据选择上选取1999-2012年中国电信业发展的相关数据进行测算，采用DEA-CE(Data Envelopment Analysis-Cost Efficiency)模型[12]测算出中国电信业的纯技术效率、配置效率、规模效率、综合规模技术效率以及经济效率，运用格兰杰因果检验[11]的方法，得出市场结构演变与效率变动之间长期均衡的因果影响关系。

1 模型设定及数据指标处理

1.1 模型设定

(1)市场集中度模型

电信业市场集中度反映了电信业市场结构状况，电信业赫芬达尔指数[5](Herfindahl-Hirschman Index，简称HHI)则表示了市场集中度。它可用电信业中各电信运营商所占行业总收入百分比的平方和表示，反映了电信市场中厂商规模的离散度，测算公式为

(1)

其中X为电信业主营业务收入，xi表示为第i个电信运营商的主营业务收入，Si=xi/X表示为第i个电信运营商的市场占有率，N为电信产业内电信运营商的数量。

(2)效率测算模型

在用DEA方法测算电信业各年效率时，假设需要测算k年的电信业效率值，那么就有K个决策单元[12]-DMU(Decision Making Units)。第k年电信业决策单元可由DMUk(1≤k≤K)表示，它包含N种投入，M种产出，DMUk的输入输出向量为

xj=(x1j,x2j,…,xNj)T>0,j=1,2,…,K,

yj=(y1j,y2j,…,yMj)T>0,j=1,2,…,K,

xij表示为第j年第i种电信业投入要素，yrj为第j年第r种电信业产出要素[11]。

在电信业规模报酬不变的假设条件下，由DEA-CRS(DataEnvelopmentAnalysis-ConstantReturnstoScale,数据包络分析方法-规模报酬不变)模型[12]，得出第k年电信业综合规模技术效率[12](ScaleandTechnicalEfficiency，简称STE)计算公式为

λj≥0,j=1,2,…,n},

(2)

在CRS模型基础上，增加了一个凸性假设：∑λj=1，可得出假定在电信业规模报酬可变条件下DEA-VRS(DataEnvelopmentAnalysis-VariableReturnstoScale)模型[13], 得出计算第k年电信业纯技术效率[13]( Pure Technical Efficiency，简称PTE)公式为

∑λj=1,λj≥0,j=1,2,…,n},

(3)

电信业的规模效率(ScaleEfficiency，简称SE)恰好等于综合规模技术效率与纯技术效率的比值。

在DEA-CRS模型的基础上，将电信业投入要素的价格信息加入到模型中，以评价各年电信业在成本最小化条件下的成本效率[14]，也称经济效率。第k年电信业的观测成本为

j=1,2,…,n},

(4)

CE=STE×AE=PTE×SE×AE,

(5)

其中，AE为电信业配置效率(AllocativeEfficiency，简记为AE)，反映电信业通过最佳的电信业投入要素组合将成本降至最小可能水平的能力。

1.2 数据指标选择及处理

电信业效率的测算数据主要来自于1999-2012年《全国通信业发展统计公报》、《中国统计年鉴》和《中国第三产业统计年鉴》，选取电信职工人数、固定资产形成总额和资产总额3个指标作为投入数据指标，电信业务量、电信主营业务收入和电信业利润总额3个指标作为产出数据指标，资产要素价格、固定资产价格和电信职工平均工资3个指标作为要素价格数据指标，其中，资产要素价格为当年中国金融的法定平均贷款率，固定资产要素价格[15]为固定资产折旧成本与固定资产形成总额的比值，可表示为

(6)

Kit是第t年的资本存量，β是年折旧率，gt为全国GDP增长率。以1998年的价格为基期计算得出各年的价格缩减指数[7]，用各年业务总量、业务总收入、利润和资产等指标除以相应年份的缩减指数，从而剔除价格因素对指标的影响，使各年的相关数据指标具有可比性。对以上9个测算数据指标处理后并进行描述性统计分析，结果详见表1。

表1 中国电信产业投入要素、产出要素和要素价格描述性统计

由表1可知，1999-2012年电信业各个数据指标标准差较大，难于通过数据指标的绝对值直接判断得出效率的大小，故适于采用DEA方法对各年电信业的效率进行分析。

2 实证结果分析

2.1 中国电信市场结构演变

运用公式(1)对中国电信业赫芬达尔指数进行测算，结果见表2。

表2 1999-2012年中国电信市场集中度水平

由表2可知，1999-2012年间的中国电信业的市场集中度水平在0.28～0.52之间变化。在2001年以前，由于中国电信公司近似的独家垄断所形成的市场竞争格局，造成这一时期中国电信业的市场集中度水平较高，具体表现为赫芬达尔指数均在0.4以上。随后，在2002年电信业的新一轮市场化改革中，由原政府监管部门的主导将原中国电信运营商按照南北地域一分为二，新组建成了中国电信与中国网通两家相互竞争的企业，从而促使中国电信业进入市场竞争的形成阶段，这一时期的中国电信业的市场集中度水平也下降至0.30左右。然而，伴随着固定通信技术的逐渐淘汰，3G移动通信技术的发展，中国电信业在2008年进行了“5进3”的电信业重组改革，新组建了中国电信、中国移动和中国联通三家全业务电信运营商，电信业市场集中度水平上升至0.4左右。总体来看，电信业市场集中度水平呈现了先降后升的规律性波动。

2.2 中国电信业效率变动

采用DEA-CE成本效率模型，运用DEAP2.0软件分别对1999-2012年中国电信业的各项效率进行测算，结果如表3所示。

由表3可知，中国电信业的经济效率的低下主要是由于资源的配置效率无效造成的。2000年中国电信业配置效率为近14年最低的一年，配置效率值仅为0.680，而这时经济效率也为14年以来最低的一年，经济效率值也仅为0.680。规模效率低下也是造成中国电信业经济效率低下的一个主要原因，经济效率显然受到规模效率的影响，1999-2000年，规模效率出现下降时，经济效率也随之下降，而规模效率在2003-2012年处于上升时，经济效率也得到了改善；2003年以前，经济效率显然不太受纯技术效率波动的影响。而2004-2012年间，纯技术效率显然在一定程度上对经济效率的提升起到了一定的作用；综合规模技术效率由于是纯技术效率与规模效率的乘积，因此综合反映了技术与规模对经济效率的影响。综合规模技术效率非常贴切的反映了经济效率的变动情况，但成因不同，在2003年以前，综合规模技术效率主要通过规模效率来影响经济效率的变动，而在2004年以后，它主要是依靠纯技术效率来影响经济效率的变动。

表3 1999-2012中国电信业效率变动值

2.3 中国电信业市场结构演变与效率变动关系检验

为防止普通回归方法易造成的“伪回归”现象的发生，我们采用格兰杰因果关系检验模型，把时间序列分析中短期动态模型与长期均衡模型的优点结合起来，以反映中国电信业市场结构演变与效率变动之间的长期稳定关系。为防止异方差的影响，分别对赫芬达尔指数、纯技术效率、配置效率等变量取对数，运用EViews5.0对变量间的格兰杰因果关系分为三个步骤进行检验[15]。

第一步运用ADF检验法对变量进行单位根检验，结果见表4。由表4可知，lnMS、lnPTE、lnSTE、lnJE和lnAE都属于一阶单整，lnSE属于零阶单整。

表4 ADF单位根检验结果

第二步在5%的置信水平下对变量进行格兰杰因果检验，结果见表5。由表5可知，lnAE也是LnMS的格兰杰原因，lnMS是lnAE的格兰杰原因；lnPTE非lnMS的格兰杰原因，而lnMS是lnPTE的格兰杰原因；lnSTE非lnMS的格兰杰原因，lnMS也非lnSTE的格兰杰原因。

表5 格兰杰因果检验结果

第三步对同阶单整的变量与具有格兰杰因果关系的变量进行Engel-Grange协整检验，并用图1对变量间的相互影响关系进行描述。由图1可知：(1)市场结构的优化对纯技术效率的提升具有显著的负作用，而纯技术效率对市场集中度的影响关系并不显著，因而纯技术效率提升不是造成市场垄断加强的显著影响因素；(2)市场结构的优化显然改善了资源的配置效率，同时资源的配置效率也提升了市场结构的优化水平；(3)市场结构变动与规模效率之间没有长期稳定的因果联系；(4)市场结构变动与经济效率之间没有长期稳定的因果联系；(5)配置效率、规模效率和纯技术效率共同作用于经济效率，并具有长期显著正向的促进作用；(6)市场结构通过纯技术效率与配置效率间接作用于经济效率，并具有一正一负促进与消减作用。

图1 电信市场结构与效率互动影响关系

3 结 论

运用计量软件EViews 5.0采用格兰杰因果检验的方法对1999-2012年中国电信业的市场结构的集中度、纯技术效率、配置效率、规模效率、综合规模技术效率和经济效率之间的关系进行了检验。研究发现：电信市场高集中度对纯技术效率的提升具有单向的正向影响作用；配置效率与电信市场集中度之间具有双向的互动因果关系。这也为中国电信业的改革提供以下启示。

第一，市场结构要趋于合理，而不是简单的拆分。中国电信业1999年与2001年的横向拆分与纵向拆分改革使电信市场结构得到了优化，然而市场集中度的下降却引起了纯技术效率的下降，从而导致了经济效率的非最优，如表2和图1表明的那样。双寡头垄断市场主要是依靠纯技术效率的提升达到促进经济效率增长的目的，而三寡头垄断市场主要是依靠配置效率的提升达到经济效率的提升。因此，政府在制定产业组织政策时，要充分的考虑到市场结构演变对效率变动的综合效应，而不是一味的加强垄断行业内的市场竞争程度，从而导致不必要的经济效率下滑。由此来看，2008年中国电信业的“5进3”改革，从市场上的竞争数量与企业实力上，恰恰形成了三寡头垄断的市场竞争局面。可以说，这一改革难以解决因技术效率下降而带来的经济效率下降问题。

第二，配置效率变动和市场结构变动具有双向因果关系，导致电信业垄断与竞争成为一个动态均衡过程。市场结构的优化促使了电信产业配置效率的提升，从而间接影响了电信业的经济效率的提升。但是，配置效率的提升不能必然得出经济效率提升的结论。反过来，只要纯技术效率与规模效率的提升足以抵消配置效率降低所引起的电信业经济效率的下降，那么垄断也是不错的选择。

第三，电信产业具有需求方规模经济特征以及高固定成本低边际成本的成本习性。这些产业特征决定了电信产业绩效不同于非网络外部性的产业绩效。我们不能一味强调市场的配置效率而忽略规模经济效率。

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[责任编辑:汪湘]

An empirical analysis on market structure and efficiency change in Chinese telecom industry

ZHANG Quan, WEI Jiuli, LU Weigang

(School of Economics and Management, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

The HII index concentration is calculated by the Herfindahl index to reflect the market structure of China Telecom. A DEA-CE model is used to measure pure technical efficiency, allocative efficiency, scale efficiency, comprehensive scale technical efficiency and economic efficiency in the Chinese telecom market. The evolution of China’s telecommunications market structure and efficiency effects of changes in long-run equilibrium relationship is analyzed by using the Granger causality test. Conclusions are reached as following: a high degree of market concentration has a positive influence to enhance the role on the pure technical efficiency and allocative efficiency or market concentration has a two-way interactive causality. Due to non-synchronous changes between allocation efficiency and pure technical efficiency, scale efficiency and the explanatory variables, it is hard to draw any conclusion on the effect of changes in market structure on economic efficiency.

efficiency of decomposition; market structure; efficiency test

10.13682/j.issn.2095-6533.2014.03.019

2014-03-10

国家自然科学基金资助项目(70672109)；陕西省社会科学基金资助项目(13D165)；陕西省软科学重点研究计划基金资助项目(2013KRM10；2013KRZ21)；陕西省教育厅科研计划基金资助项目(2013JK0140；13JZ066)

张权(1981-)，男，博士研究生，讲师，从事管理系统工程、市场营销及商务策划研究。E-mail: zhangquan36@qq.com 韦久丽(1969-)，女，MBA研究生，高级会计师，从事财务会计和信息管理研究。E-mail:1131514769@qq.com

F621

A

2095-6533(2014)03-0095-06