王向楠

(中國社會(huì)科學(xué)院金融研究所，北京 100028)

1 引言

價(jià)格離散，即同一時(shí)期中同樣的產(chǎn)品在不同廠商的價(jià)格不同，背離了“一價(jià)定律”，卻是生活中的普遍現(xiàn)象。價(jià)格離散反映出市場(chǎng)信息處理能力低，是市場(chǎng)不夠成熟的一種表現(xiàn)，同時(shí)，價(jià)格離散也是檢驗(yàn)市場(chǎng)效率的一個(gè)重要指標(biāo)。理解價(jià)格離散對(duì)于企業(yè)管理者制定經(jīng)營策略，市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的設(shè)計(jì)者制定有關(guān)競(jìng)爭(zhēng)、信息處理和稅收等方面的政策均有價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，價(jià)格、供求和競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制相互作用而實(shí)現(xiàn)資源配置，那么，通過市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是否能影響價(jià)格離散？這是本文要研究的問題。

本文先基于兩類解釋價(jià)格離散的模型，從理論上得到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響價(jià)格離散的結(jié)果及其條件：一類是消費(fèi)者信息搜尋模型，如Carlson和McAfee[1]、Hogan[2]、Deneckere和Peck[3]；另一類是假設(shè)各廠商的產(chǎn)品對(duì)不同消費(fèi)者有不同的價(jià)值或成本的空間競(jìng)爭(zhēng)模型，如Salop和Stiglitz[4]、Raju等[5]、Barreda-Tarrazona等[6]。

在關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散影響的經(jīng)驗(yàn)研究中，結(jié)論很不一致。一些研究認(rèn)為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將降低價(jià)格離散。如Barron等[7]使用美國4個(gè)城市共約3000家加油站的數(shù)據(jù)，通過回歸控制加油站的若干特征后發(fā)現(xiàn)，在4個(gè)城市中，單位面積中加油站數(shù)量與汽油價(jià)格的方差負(fù)相關(guān)；此結(jié)論也得到了Lach和Moraga-González[8]使用荷蘭加油站樣本的研究的支持。Chen Jihui[9]使用2009-2011年美國新罕布爾州的約30種常用藥品的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營某種藥品的藥店數(shù)目越多，則該藥品的價(jià)格離散程度(使用標(biāo)準(zhǔn)差、基尼系數(shù)、變異系數(shù)、75-25百分位數(shù)、最高和最低價(jià)格之差等多種指標(biāo)度量)越低。另一些文獻(xiàn)卻發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將提高價(jià)格離散。如Lewis[10]對(duì)美國圣迭戈地區(qū)的加油站的研究發(fā)現(xiàn)，單位面積中加油站數(shù)量與汽油價(jià)格的方差正相關(guān)，并得到了Chandra和Tappata[11]對(duì)美國4個(gè)州共25000家加油站的3種不同品質(zhì)汽油的研究的支持。Haynes和Thompson[12]對(duì)美國一家大型購物網(wǎng)站上399種型號(hào)的數(shù)碼相機(jī)的研究發(fā)現(xiàn)，商家數(shù)目與“中位數(shù)價(jià)格超過最低價(jià)格的程度”呈顯著正相關(guān)。

本文收集了我國地級(jí)(及以上)城市的車險(xiǎn)市場(chǎng)上所有企業(yè)的價(jià)格和相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行檢驗(yàn)。保險(xiǎn)市場(chǎng)是產(chǎn)業(yè)組織研究中經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)來源，而本文選擇車險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)具有幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：(1)保險(xiǎn)產(chǎn)品的收入和支出是基于現(xiàn)金流，車險(xiǎn)價(jià)格來自于真實(shí)交易，而不是掛牌價(jià)格；(2)保險(xiǎn)業(yè)有嚴(yán)格的分地區(qū)經(jīng)營政策，各城市的保險(xiǎn)市場(chǎng)均有清晰的(地理)范圍界定；(3)保險(xiǎn)產(chǎn)品不能儲(chǔ)存和再銷售。

本文的貢獻(xiàn)在于兩個(gè)方面。第一，鮮有文獻(xiàn)正式分析我國市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)與價(jià)格離散的關(guān)系，本文對(duì)此補(bǔ)充。本文采用我國保險(xiǎn)業(yè)的樣本，而本文的思路方法可以應(yīng)用于研究其他領(lǐng)域的類似問題。第二，本文基于兩類解釋價(jià)格離散的文獻(xiàn)，從理論上分析了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響價(jià)格離散的機(jī)理，使得經(jīng)驗(yàn)研究具有嚴(yán)格的理論基礎(chǔ)。

2 理論分析

價(jià)格離散要做為一種市場(chǎng)均衡存在，需要采用不同于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的假設(shè)。本節(jié)在兩類理論的框架下，說明價(jià)格離散為何存在以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響價(jià)格離散的結(jié)果及其條件。

2.1 基于信息搜尋理論

假設(shè)消費(fèi)者獲取企業(yè)的價(jià)格信息需要付出搜尋成本，同時(shí)企業(yè)存在成本異質(zhì)性。設(shè)有N家企業(yè)，N是有限數(shù)，企業(yè)j(j=1,…,N)的價(jià)格為Pj。企業(yè)j的成本函數(shù)為:

(1)

其中，qj是產(chǎn)量，c0j是固定性成本，c0j>0，c1大于、小于和等于0分別表示邊際成本遞增、遞減和不變。

假設(shè)有M位消費(fèi)者，每位消費(fèi)者購買且僅購買一單位產(chǎn)品。假設(shè)消費(fèi)者知道市場(chǎng)上產(chǎn)品價(jià)格的分布狀況，采用序貫搜尋(Sequential search)方式，其每獲得一家企業(yè)的報(bào)價(jià)需要付出一單位的搜尋成本，單位搜尋成本服從[0,T]的均勻分布。此時(shí)，消費(fèi)者將在獲得某一個(gè)低價(jià)(保留價(jià)格)后停止搜尋，并購買?？梢缘玫?，企業(yè)j面臨的需求函數(shù)為:

(2)

企業(yè)的利潤表達(dá)式為Pj·qj(Pj)-Cj(qj(Pj))，企業(yè)j將制定最優(yōu)價(jià)格Pj以實(shí)現(xiàn)利潤最大化。根據(jù)最優(yōu)化的一階條件可以得到：

(3)

(4)

Var(Pj)=A2Var(c0j)

(5)

為了得到價(jià)格離散(Var(Pj))與企業(yè)數(shù)目(N)的關(guān)系，將A和γ的表達(dá)式代入到(5)式，并對(duì)N求偏導(dǎo)數(shù)，得到:

(6)

因此，當(dāng)邊際成本遞增(c1≥0)時(shí)，增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)(增加企業(yè)數(shù)目)將提高Var(Pj)；當(dāng)邊際成本遞減到一定程度時(shí)(c1<(-N2T)/[2M(N-1)2])，增加企業(yè)數(shù)目將降低Var(Pj)。

本文樣本為車險(xiǎn)產(chǎn)品，每個(gè)消費(fèi)者幾乎只購買一單位產(chǎn)品，避免了消費(fèi)者多樣化購買的問題[13]。保險(xiǎn)行業(yè)的邊際成本一般認(rèn)為是遞減的。這主要是由于，保險(xiǎn)企業(yè)的規(guī)模越大意味著匯集的風(fēng)險(xiǎn)越多，大數(shù)法則使得企業(yè)的賠付水平越平穩(wěn)，保險(xiǎn)企業(yè)需要的資本越少，基于各國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究一般也支持保險(xiǎn)企業(yè)規(guī)模報(bào)酬遞增的結(jié)論[14-15]。保險(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)量很大(M的取值大)，所以c1<(-N2T)/[2M(N-1)2]應(yīng)當(dāng)很容易成立，故Var(Pj)應(yīng)當(dāng)與N負(fù)相關(guān)。因此，本文提出:

研究假設(shè)：車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目的增加將降低車險(xiǎn)市場(chǎng)的價(jià)格離散。

此外，從以上分析還能得到關(guān)于價(jià)格離散和價(jià)格均值的各1個(gè)推論。第一，Var(Pj)受到市場(chǎng)規(guī)模的影響同樣依賴于c1的正負(fù)號(hào)。結(jié)合(5)式和A、γ的定義不難看出，當(dāng)c1大于、等于或小于0時(shí)，如果其他條件不變，Var(Pj)分別隨市場(chǎng)總量(M)的增加而增加、不變或降低。由于市場(chǎng)規(guī)模是可觀測(cè)的因素，所以在本文經(jīng)驗(yàn)研究中，如果市場(chǎng)規(guī)模對(duì)Var(Pj)影響的估計(jì)值為負(fù)，那么，支持本文對(duì)c1<0的推測(cè)，得到輔助性研究假設(shè)1。

輔助性假設(shè)1：車險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模負(fù)向影響價(jià)格離散。

輔助性假設(shè)2：車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目負(fù)向影響價(jià)格水平。

2.2 基于空間競(jìng)爭(zhēng)理論

假設(shè)有M個(gè)消費(fèi)者，每個(gè)消費(fèi)者購買1單位產(chǎn)品，有N家企業(yè)(N≥2)。消費(fèi)者可以對(duì)不同企業(yè)的產(chǎn)品有不同的額外效用，如品牌忠誠度，或者消費(fèi)者對(duì)不同企業(yè)的產(chǎn)品要付出不同的額外成本，如地理距離帶來的交通成本[4-6]。因此，消費(fèi)者對(duì)不同企業(yè)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)是有差別的，這進(jìn)而影響企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力和定價(jià)[16]。令消費(fèi)者g對(duì)企業(yè)j產(chǎn)品的價(jià)值評(píng)價(jià)是vgj，vgj服從某個(gè)非退化分布Fj(·)。消費(fèi)者g購買企業(yè)j產(chǎn)品的收益是ugj=vgj-Pj。

對(duì)于企業(yè)j，其生產(chǎn)qj單位產(chǎn)品的成本為：

Cj(qj)=k+cjqj,j=1,…,N

(7)

其中，k是總固定成本，cj是邊際成本。

如果所有企業(yè)被消費(fèi)者評(píng)價(jià)的分布相同，即Fj(v)=F(v)，并且企業(yè)的邊際成本相同，即企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力屬于對(duì)稱型，那么，所有企業(yè)將采用同樣的價(jià)格。此時(shí)，不存在價(jià)格離散，各企業(yè)等分市場(chǎng)(M/N)。此時(shí)，市場(chǎng)價(jià)格唯一的價(jià)格為：

P=c+kN/M

(8)

如果不同企業(yè)受到消費(fèi)者的評(píng)價(jià)不同，每家企業(yè)面對(duì)的需求彈性就不同，那么，企業(yè)將根據(jù)自身的“邊際成本=邊際收益”的條件確定價(jià)格，如下：

Pj=cj·ej/(ej-1),j=1,…,N

(9)

其中，Pj是企業(yè)j的價(jià)格，ej是企業(yè)j的需求的價(jià)格彈性，ei=-(?qj/?Pj)(Pj/qj)。此時(shí)，Pj服從非退化分布，存在價(jià)格離散均衡。在給定消費(fèi)者對(duì)企業(yè)評(píng)價(jià)分布(Fj(v))時(shí)，各企業(yè)的價(jià)格和市場(chǎng)上的企業(yè)數(shù)目之間仍存在類似(8)式的關(guān)系。

由于車險(xiǎn)的承保過程并不復(fù)雜甚至標(biāo)準(zhǔn)化程度很高，樣本期間我國車險(xiǎn)產(chǎn)品的條款由監(jiān)管機(jī)構(gòu)或行業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)一制定，絕大多數(shù)的車險(xiǎn)理賠也不需要特別的技術(shù)，所以車險(xiǎn)企業(yè)的邊際成本應(yīng)當(dāng)比較接近。因此，在空間競(jìng)爭(zhēng)理論下，仍然支持信息搜尋理論中提出的研究假設(shè)，即：車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目的增加將降低車險(xiǎn)市場(chǎng)的價(jià)格離散。

3 經(jīng)驗(yàn)研究設(shè)計(jì)

3.1 衡量?jī)r(jià)格離散

同一種產(chǎn)品的價(jià)格差別可能來自產(chǎn)品的異質(zhì)性，所以度量?jī)r(jià)格離散所使用的價(jià)格需要去除產(chǎn)品異質(zhì)性[10-11,17-18]。對(duì)此，估計(jì)下式：

(10)

本文控制的企業(yè)特征變量(X)如下。(1)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，使用一個(gè)虛擬變量(dOwner)度量，其對(duì)于中資企業(yè)取0，對(duì)于外(合)資企業(yè)取1。(2)企業(yè)規(guī)模，使用總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)(ln(Assets))度量。(3)財(cái)務(wù)杠桿，使用“總負(fù)債”除以“總資產(chǎn)”，即資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)度量。(4)營銷支出，使用企業(yè)在業(yè)務(wù)宣傳上的費(fèi)用占營業(yè)收入的比重(AD)度量。(5)企業(yè)經(jīng)營年限(Age)。

基于(10)式的估計(jì)結(jié)果，可以得到去除了產(chǎn)品異質(zhì)性的價(jià)格Pijt：

(11)

本文中，價(jià)格離散(Disp)采用各城市各年度的車險(xiǎn)市場(chǎng)上Pijt的“標(biāo)準(zhǔn)差”來度量，記為STD(P)it。價(jià)格的方差和標(biāo)準(zhǔn)差是理論和經(jīng)驗(yàn)研究中主要使用的價(jià)格離散指標(biāo)，使用標(biāo)準(zhǔn)差比方差理解起來更為直觀。

3.2 計(jì)量模型和估計(jì)

本文基本的計(jì)量模型為：

(12)

其中，Dispit是城市i年度t的車險(xiǎn)市場(chǎng)的價(jià)格離散程度，Num是經(jīng)營車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)目，本文關(guān)注其系數(shù)β。φi、ηt分別是反映城市效應(yīng)的虛擬變量和反映年度效應(yīng)的虛擬變量。Z是隨城市和年度同時(shí)變化的因素。ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

結(jié)合以有文獻(xiàn)，回歸中控制如下變量(Z)。(1)國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的對(duì)數(shù)。(2)人口密度(Density)。提高人口密度一般會(huì)降低保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的交易成本從而提高價(jià)格，而降低交易成本(一種可變成本)可能更有利于小型企業(yè)，從而增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。(3)教育程度(Edu)。(4)金融發(fā)展程度(Finance)。保險(xiǎn)產(chǎn)品具有一定的金融屬性，在此問題上，金融發(fā)展的作用與教育程度的作用類似。(5)通貨膨脹(Inflation)。通貨膨脹會(huì)影響所有產(chǎn)品的價(jià)格，通貨膨脹可能通過菜單成本、影響消費(fèi)者價(jià)格搜尋等方式影響一個(gè)行業(yè)(或產(chǎn)品)的價(jià)格離散。

價(jià)格離散可能具有持續(xù)性或均值回復(fù)性，所以將因變量的滯后項(xiàng)加入到(12)式中，如下：

(13)

由于Dispit-1中包含個(gè)體效應(yīng)φi，采用混合樣本OLS(普通最小二乘)回歸和FE(固定效應(yīng))回歸都是有偏和不一致的。因此，對(duì)(13)式進(jìn)行差分變換得到(14)式，由于變換后方程中的ΔDispit-1(=Dispit-1-Dispit-2)包含εit-1，仍然存在內(nèi)生性問題。對(duì)此，采用差分廣義矩(GMM)估計(jì)，利用矩條件：E(Dispt-2Δεit)=0，其中，Dispt-2=(Dispi1,Dispi2,…,Dispit-2)′。

(14)

3.3 數(shù)據(jù)

本文采用2005-2014年我國約300個(gè)地級(jí)(及以上)城市的車險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)。本文選擇至少有8家車險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營的城市，樣本構(gòu)成如表1。

表1 樣本構(gòu)成

本文數(shù)據(jù)來自多個(gè)公開可靠的渠道。(1)各城市中車險(xiǎn)企業(yè)的價(jià)格數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)目的數(shù)據(jù)收集自《中國保險(xiǎn)年鑒》。(2)在去除產(chǎn)品異質(zhì)性((10)式)的回歸中，保險(xiǎn)企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)(dOwner)、總資產(chǎn)(Assets)、財(cái)務(wù)杠桿(Leverage)的數(shù)目收集自各企業(yè)的年度財(cái)務(wù)報(bào)告。業(yè)務(wù)宣傳費(fèi)用(AD)的數(shù)據(jù)收集自保險(xiǎn)行業(yè)主管機(jī)構(gòu)中各家企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告附注。企業(yè)的經(jīng)營年限(Age)的數(shù)據(jù)計(jì)算自《中國保險(xiǎn)年鑒》。(3)估計(jì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散影響((12)(13)和(14)式)的控制變量中，GDP、Density、Edu、Inflation的數(shù)據(jù)收集自《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。教育水平(Edu)采用各城市中的常住人口中在校大學(xué)生所占比重度量。通貨膨脹水平(GDPDeflator)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值平減指數(shù)度量。金融發(fā)展程度(Finance)采用各城市的所有單位的從業(yè)人數(shù)中金融業(yè)從業(yè)人數(shù)所占比重度量，其數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。表2報(bào)告變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。

4 基本經(jīng)驗(yàn)結(jié)果

表3報(bào)告車險(xiǎn)價(jià)格決定方程((10)式)的估計(jì)結(jié)果，4個(gè)回歸的差別在于控制變量不同。當(dāng)同時(shí)控制企業(yè)特征、企業(yè)特征與城市效應(yīng)交互項(xiàng)和年度效應(yīng)(回歸結(jié)果(4))時(shí)，R2和調(diào)整后R2最大，說明企業(yè)特征對(duì)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生了顯著影響，并且同一企業(yè)特征在不同城市的影響存在差異。因此，選擇回歸(4)做為去除產(chǎn)品異質(zhì)性的模型。

表2 描述統(tǒng)計(jì)量

表3 去除產(chǎn)品異質(zhì)性的車險(xiǎn)價(jià)格估計(jì)

注：LSDV為最小二乘虛擬變量回歸(least square dummy variables)。系數(shù)估計(jì)值右側(cè)()內(nèi)為異方差(heteroscedasticity)和序列相關(guān)(serial correlation)穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤。***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，下文同。

下面估計(jì)車險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散的影響。表5第(1)—(3)列采用靜態(tài)設(shè)定和虛擬變量最小二乘回歸，第(4)(5)列采用動(dòng)態(tài)設(shè)定和差分GMM估計(jì)。Num的系數(shù)估計(jì)值在5列中均為負(fù)向顯著，因此，車險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散有負(fù)向影響。第(1)—(3)列中，第(3)列的R2和調(diào)整后R2最高，該列中Num的系數(shù)估計(jì)值為-0.027，這反映出車險(xiǎn)市場(chǎng)的企業(yè)數(shù)目增加10家，將促進(jìn)車險(xiǎn)市場(chǎng)價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差(STD(P)it)降低0.27，降低幅度為STD(P)it樣本的平均水平(1.09)的24.8%。第(4)—(5)列的中，Num對(duì)價(jià)格離散影響的積累效應(yīng)分別為-0.034

圖1 企業(yè)價(jià)格與價(jià)格均值的差異的分布

表4 城市-年度車險(xiǎn)市場(chǎng)的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差

基于原始價(jià)格(Pijt)基于去除產(chǎn)品異質(zhì)性的價(jià)格(Pijt)均值中位數(shù)均值中位數(shù)價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差1.1681.0661.0960.977價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差/價(jià)格均值0.4930.4650.4710.445

和-0.026，與第(3)列的系數(shù)估計(jì)值較為接近。此外，本文嘗試加入Num的二次項(xiàng)做為一個(gè)額外的自變量，不過，沒有發(fā)現(xiàn)Dai等[19]所發(fā)現(xiàn)的價(jià)格離散與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的“非線性”關(guān)系。Dai等[19]的研究中“倒U”型關(guān)系得以出現(xiàn)的主要原因是，企業(yè)對(duì)不同消費(fèi)者進(jìn)行了“價(jià)格歧視”，而本文研究的只是企業(yè)層面的價(jià)格離散。

在其他變量方面。STD(P)滯后項(xiàng)的系數(shù)估計(jì)值很小，不過是統(tǒng)計(jì)顯著的，顯示出價(jià)格離散具有一定程度的均值回復(fù)性質(zhì)。ln(GDP)的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)，支持輔助性假設(shè)1(車險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模負(fù)向影響價(jià)格離散)，進(jìn)而支持產(chǎn)險(xiǎn)企業(yè)具有規(guī)模報(bào)酬遞增的性質(zhì)。

表5 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散的影響

注：LSDV回歸中，系數(shù)估計(jì)值下方()內(nèi)為城市cluster的標(biāo)準(zhǔn)誤，差分GMM估計(jì)中，系數(shù)估計(jì)值下方()內(nèi)為糾偏的兩階段標(biāo)準(zhǔn)誤。Num的積累效應(yīng)為“1/(1-ρ)”，其顯著性通過非線性檢驗(yàn)得到。HansenJ檢驗(yàn)和AR(2)檢驗(yàn)的[]中報(bào)告可以拒絕該檢驗(yàn)原假設(shè)的P值。

5 輔助分析和穩(wěn)健性分析

表6中Num的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)向顯著，因此，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)降低了車險(xiǎn)價(jià)格。由于回歸(3)中因變量的一階滯后項(xiàng)的系數(shù)并不顯著，所以我們傾向于靜態(tài)模型的估計(jì)值。當(dāng)企業(yè)數(shù)目增加10家，在不控制其他變量(第(1)列)和控制其他變量(第(2)列)的情況下，將引起車險(xiǎn)價(jià)格均值下降0.05和0.12，占其樣本平均水平(2.278)的比重分別為2%和5%。

表6 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格均值的影響

注：系數(shù)估計(jì)值的右側(cè)()內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤，其余的注釋同表5。

(15)

其中，P(j)是市場(chǎng)中排名第j低的價(jià)格，N是企業(yè)數(shù)目。將基尼系數(shù)“乘以2”可以得到兩家企業(yè)的價(jià)格差異平均而言相當(dāng)于價(jià)格均值的程度。CV(P)和Gini(P)的優(yōu)點(diǎn)在于可以去除價(jià)格水平高低對(duì)于度量?jī)r(jià)格離散程度的影響。由于車險(xiǎn)價(jià)格均值也受到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的顯著影響(表6的結(jié)果)，所以估計(jì)CV(P)和Gini(P)對(duì)本文很有意義。

表7報(bào)告采用4種替代性價(jià)格離散指標(biāo)為因變量的估計(jì)結(jié)果。第(1)(2)列顯示，車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目增加10家，則(P75-P25)it和(P95-P5)it分別降低各自樣本均值水平(10.801和16.005)的5%和9%，均是統(tǒng)計(jì)顯著的。第(1)(2)列中估計(jì)得到的Num的影響較之表5明顯減少，這反映出，(P75-P25)it和(P95-P5)it的度量中沒有反映出很高和很低的價(jià)格。第(3)(4)列顯示，車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目增加10家，則CV(P)it和Gini(P)it分別降低各自樣本均值(2.265和0.2422)的8%和16%，均是統(tǒng)計(jì)顯著的。由于基尼系數(shù)的取值介于0-1，本文借鑒一些文獻(xiàn)的做法，對(duì)基尼系數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)似然率ln(Gini/1-Gini)變換，進(jìn)而得到取值范圍無約束的度量，本文的主要結(jié)論不受此影響。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：其他價(jià)格離散指標(biāo)

注：估計(jì)方法為最小二乘虛擬變量回歸?？刂屏顺鞘行?yīng)和年度效應(yīng)。系數(shù)估計(jì)值下方()內(nèi)為城市cluster的標(biāo)準(zhǔn)誤。

表8中6個(gè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)的系數(shù)估計(jì)值均有預(yù)期符號(hào)，且除CR4和Hm(α取0.25)外，均是統(tǒng)計(jì)顯著的。在度量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度時(shí)，CR4只考慮前4家最大企業(yè)的市場(chǎng)份額，而Hm在α取0.25時(shí)是假設(shè)企業(yè)之間存在高度勾結(jié)，而分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與價(jià)格離散的關(guān)系時(shí)通常認(rèn)為企業(yè)是不勾結(jié)的，所以CR4和

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：其他市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)

續(xù)表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：其他市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)

注：同表7。

Hm(α取0.25)的系數(shù)估計(jì)值不顯著是可以理解的。其他條件不變時(shí)，當(dāng)HHI、EI、Hm(α取1)和Hm(α取5)分別變動(dòng)各自一單位的樣本標(biāo)準(zhǔn)差(0.070、0.396、0.070和0.069)，價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差將分別變動(dòng)0.061、0.056、0.056和0.063，變動(dòng)幅度占價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差的樣本均值水平(1.096)的比重分別為6%、5%、5%和6%。

本文理論分析假設(shè)保險(xiǎn)消費(fèi)者是理性的，但是保險(xiǎn)業(yè)在中國處于初級(jí)發(fā)展階段，一些地區(qū)的消費(fèi)者可能對(duì)保險(xiǎn)商品不夠了解，這會(huì)影響市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)-價(jià)格離散關(guān)系嗎？本文將各城市按照其在樣本期間的保險(xiǎn)深度(保費(fèi)收入/GDP)的中位數(shù)，分為保險(xiǎn)深度“較低”(即保險(xiǎn)業(yè)“較落后”)和保險(xiǎn)深度“較高”(即保險(xiǎn)業(yè)“較發(fā)達(dá)”)的兩組，分組回歸結(jié)果報(bào)告于表9第(1)(2)列。結(jié)果顯示，Num對(duì)價(jià)格離散的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)向顯著。

本文機(jī)理分析中假設(shè)企業(yè)之間的定價(jià)是獨(dú)立進(jìn)行的，那么如果考慮企業(yè)之間存在價(jià)格勾結(jié)，是否會(huì)影響本文結(jié)論？我們難以觀測(cè)企業(yè)的這些行為，不過，經(jīng)濟(jì)周期可能影響企業(yè)勾結(jié)協(xié)議的穩(wěn)定性和價(jià)格離散[21-22]。因此，本文根據(jù)在樣本期間各城市的車險(xiǎn)保費(fèi)收入的增長(zhǎng)率的中位數(shù)，將各城市平分為“低增長(zhǎng)”(年均增長(zhǎng)率≤2.89%)和“高增長(zhǎng)”(年均增長(zhǎng)率>2.89%)兩組，分組回歸結(jié)果報(bào)告于表9第(3)(4)列。結(jié)果顯示，Num對(duì)價(jià)格離散的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)向顯著。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：樣本分組

注：同表7。

6 結(jié)語

價(jià)格離散背離了“一價(jià)定律”，是市場(chǎng)對(duì)信息處理能力低的反映，而競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制是市場(chǎng)調(diào)節(jié)資源配置的重要手段，那么，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)如何影響價(jià)格離散？對(duì)于此問題，還鮮有針對(duì)我國市場(chǎng)的正式研究。本文先是分別在信息搜尋模型和空間競(jìng)爭(zhēng)模型的框架下，分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散的影響及其依賴的條件，然后，本文收集了2005～2014年我國約300個(gè)地級(jí)(及以上)城市的車險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究。在控制相關(guān)變量后，本文發(fā)現(xiàn)：即使去除了產(chǎn)品異質(zhì)性，車險(xiǎn)市場(chǎng)仍然存在明顯的價(jià)格離散，企業(yè)之間價(jià)格的變異系數(shù)的均值和中位數(shù)分別為0.472和0.445；車險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)顯著降低價(jià)格離散，平均而言，車險(xiǎn)企業(yè)數(shù)目提高10家(市場(chǎng)集中程度降低一單位樣本標(biāo)準(zhǔn)差)，將引起車險(xiǎn)價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差降低其樣本平均水平的約25%(5%～6%)；此外，車險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模會(huì)負(fù)向影響價(jià)格離散，車險(xiǎn)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)負(fù)向影響價(jià)格水平。最后，本文進(jìn)行了多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)以支持研究結(jié)論。

本研究有兩方面的政策含義。一是增進(jìn)供給側(cè)的競(jìng)爭(zhēng)。以產(chǎn)險(xiǎn)行業(yè)為例，2015年我國產(chǎn)險(xiǎn)企業(yè)有73家，大幅低于2013年美國的3436家、英國的237家、法國的216家、德國的262家、意大利的132家和OECD國家平均的152家(數(shù)據(jù)來自O(shè)ECD Insurance Statistics)，故我國保險(xiǎn)市場(chǎng)應(yīng)放寬市場(chǎng)準(zhǔn)入，提升對(duì)內(nèi)對(duì)外的開放水平，促進(jìn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。二是降低需求側(cè)的信息搜尋成本，包括加快建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、電信等市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，特別是促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與保險(xiǎn)以及其他傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合。

最后，本文存在局限性或可以拓展之處。第一，從理論上講，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)價(jià)格離散的影響依賴于企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)、消費(fèi)者需求特征和市場(chǎng)交易規(guī)則等。本文的經(jīng)驗(yàn)研究以車險(xiǎn)市場(chǎng)為樣本，提供了這些條件在特定狀態(tài)下的證據(jù)，而為了深入分析這些條件的影響，還需要很多對(duì)其他類型商品的經(jīng)驗(yàn)研究。第二，本文以車險(xiǎn)市場(chǎng)為樣本有多個(gè)優(yōu)點(diǎn)，但也有局限性，如：每個(gè)市場(chǎng)上的企業(yè)數(shù)目變異不太大，可能會(huì)低估市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)際影響；缺乏各城市保險(xiǎn)企業(yè)投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，所以本文僅采用結(jié)構(gòu)化的競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，而未采用Iwata、Bresnahan、Panzar-Rosse、Boone等非結(jié)構(gòu)化的競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性分析。如果能獲得更好性質(zhì)的樣本，可以拓展或深化本話題的研究。第三，在現(xiàn)代社會(huì)，消費(fèi)者處于各類網(wǎng)絡(luò)中，消費(fèi)者的信息會(huì)受到所在網(wǎng)絡(luò)中其他消費(fèi)者和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響[23]。本文假設(shè)消費(fèi)者是單獨(dú)決策的、無相互影響，沒有分析各類社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)-價(jià)格離散關(guān)系的影響。