4 市场结构与绩效

在第1章讨论的结构－行为－绩效关系中，我们假定市场结构与绩效之间存在着某种关系。在前一章里，我们又确立了市场结构的计量方法，现在我们将注意力转向这些计量方法与产业组织绩效的经验关系上。

有关竞争和垄断的理论预言，拥有巨大垄断势力的那些厂商将索取更高的价格，生产得更少，卖得也更少。在典型情况下，他们就会获得更高的利润率，并运用他们“盘踞”的地位来抵制竞争压力。许多研究者把集中率看成是垄断势力的一种恰当代表，然后他们再考察垄断势力的计量值与诸如利润、价格、市场和厂商的增长、厂商换位以及技术变化等重要的绩效变量之间的关系。

整个经济范围内的集中与利润率

在讨论特定行业的集中情况之前，我们先要从总体上考察一下遍及整个经济的垄断状况。这个领域中的大多数研究集中于2个有争议的经验事实上：

1．是否存在着一个集中不断加强的趋势

2．与其他国家相比，美国的集中程度是否更高。

对不同时期遍及整个经济的集中状况的第一项重要研究是由纳特（Nutter）作的。纳特的基本结论是，未曾发现集中有不断加强的明显趋势。后来的一些研究用更新的资料证实了这个结论。对过去30年总利润的考察表明，它有一个上升的趋势，其峰值可能出现在60年代中期，不管用实际利润值还是用百分比来表达都是如此。进一步的研究指出，在一定时期内，税后实际利润在收入中的百分比相对说来是稳定的，见表4．1。但是，在最近一些年份中，税后实际利润在国民生产总值中的百分比实际上却是下降的。

表4．1全国的实际税后利润1950——1976

名义税 实际税 税后利润 税后利润

后利润 后利润

在收入中的 在GNP中的

年份 （10亿美元）（10亿美元） 百分比 百分比

a.按消费者价格指数计算；1975年＝100。

b.仅仅统计了制造业。

结构－行为－绩效范式

在贝恩原先对结构－行为－绩效范式的说明中，市场结构通过行为而与绩效之间有一种明确的关系。正如我们在前面指出的那样，市场结构构成了行为的基础，行为包括厂商采取的各项实际策略。有不少这类行为方式，如价格领导等，将在下面各章中讨论。行为反过来影响到厂商的收益及成本，因此也就影响到赢利性及其他绩效变量。人们很难对行为是厂商绩效的一个原因这种观点提出反对意见。但是要进一步接受这样一种观点，即特定的行为是绩效的唯一原因或者甚至说是市场竞争状况的一种标志，则完全是另一回事了。再者，市场行为市场中的各个厂商是根据市场状况各自独立活动的呢，还是通过某种有意识的策略形式，使行业中所有厂商一致行动。换句话说，我们没有计量市场行为的客观手段。

尽管如此，正如我们将会看到的那样，市场行为在反托拉斯活动中还是起着举足轻重作用的。许多反托拉斯条款都用于限制所谓的反竞争行为，这些也将在后面章节中讨论。本章限于研究结构与绩效之间的关系。

公共政策中研究赢利性的重要性

1968年，白宫的反托拉斯政策工作小组实行新的法规来完善反托拉斯状况，该工作小组成员的研究案例建立在对大量的资本报酬率研究的基础之上。他们提出要限制集中，并控制他们认为会带来高额资本报酬率的其他一些因素。

对各主要行业中资本报酬率的研究多少证实了持续集中对产出和价格有着不利的影响……在长期中，若存在着遍及整个经济而不仅仅是单个厂商的持续高额利润，那么它就表明存在着人为地限制产出以及缺乏充分有效的竞争。

至于后来的一些建议，如兼并前通知反托拉斯法（修正克莱顿法，15U．S．C．12ff．）及民事诉讼反托拉斯法（修正15U．S．C．1311），也是“可能显著地减少竞争”或“趋向于增强某种垄断势力”的潜在共谋行为，这些行为会带来较高的利润率。

集中与利润

这些建议中存在一种模糊的观点，即垄断势力（集中、进入壁垒、广告）与利润率之间有一种可以辨认的确定关系。在这些关系中，垄断势力是由一个行业中超出竞争水平以上的平均利润率来计量的。在多数情况下，利润率被定义为会计上的利润（来自于损益计算书）对资产净值（来自于资产负债表）的比率。

包括乔·贝恩、H·迈克尔·曼（H．MichaelMann）和乔治·斯蒂格勒在内的许多研究者都考察了利润率、集中程度以及其他垄断势力指数之间的统计关系。早在30年前，贝恩在运用本世纪30年代后期的资料进行最初的研究中，就发现利润率与集中之间存在着某种较弱的相关性（28％）。他的研究表明，与集中程度最小的行业相比，集中程度最高的行业中的平均利润率更高。伦纳德·韦斯（LeonardWeiss）用曼的多元回归资料发现，在利润与高度集中以及进入壁垒高的产品之间存在着一种明显的正相关。然而，当把某个行业剔除出去以提高最终结果的统计置信度时，关系就颠倒过来了：高度集中行业中的平均利润率要低于较少集中的行业！

联邦贸易委员会也对集中与盈利性之间的关系进行了调查，它使用的是1949至1953年间125个食品制造商的资料。该委员会发现，从经过修正的地方性市场上看，利润率与最大4家厂商的加权平均集中率之间有着明显的正相关关系。该项调查的内容还包括对广告－销售比率、产量增长、厂商多样化以及规模等不同变量的估算。

另一项由盖尔（Gale）进行的研究考察了用虚拟变量、销售额、行业发货量以及其他变量计算的集中与利润率之间的关系。他发现，当市场份额至少为4％时，利润率与集中有一种正的相关关系。他的检验包含了1963年至1967年100家制造业厂商的资料。

1973年，琼斯（Jones）、劳达迪欧（Laudadio）和伯西（Per—

cy）检验了赫芬达尔指数意义上的利润率与反映广告－销售比率、资本需求量以及地区性市场和进口虚拟变量等附加变量之间的关系。他们发现，只有将规模与进口变量排除在外，集中与利润之间才在数字上出现明显的正相关关系。

在所有文献中，除了不少批评之外，这类研究至少还有50来项。这些研究的言下之意都是说，市场中的厂商，尤其是最大4家至最大8家厂商，若能维持高于正常水平的利润率，那就必定存在着某种垄断势力。大多数研究得出的结论是，与集中率较低的市场结构相比，较高的集中率代表了厂商可以获取高于一般利润率的那些市场结构。一些更为细致的研究则检验了除集中以外的其他一些市场结构因素，如广告。

对合并的考察

对集中与收益率或盈利性关系的另一种研究角度是考察收益与合并的关系。杜因（Dewing）考察了一个包括35个行业合并的随机数列，这些合并要考虑到现在仍然存在、有全国影响、合并的厂商数目、资料的可得性和准确性等各种情况。他检验了如下假说：一种囊括大部分行业份额的兼并或合并会增加集中，从而提高合并厂商的收益。杜因教授的结论表明，与合并之前的厂商相比，正常合并的利润更低了。这种利润的减少来自进入和其他竞争力量引起的竞争压力。

利润率研究方面存在的问题

在探讨集中与利润率之间的关系方面存在着许多不足，至少，集中程度并不是精确或清晰的。我们毕竟还没有一个很科学的方法来确定哪些厂商应该计入行业。还有，对利润率的计算和分析也陷于困境，其中不能说不重要的事实是这些分析建立在会计概念之上。计算一家厂商投入资本的方法各不相同，特别是有关研究与开发以及广告时更是如此（我们在后面和本章的附录中还要详加讨论）。最后，大多数对利润率的研究用的是截面资料而不是考察各个时期的利润率如何。

然而，在更为细致地考虑了对集中的各项研究的长处之后，有人却得出了不同的结论。集中与利润率之间的关系并不能令人满意地得到证实或证伪，尽管许多研究已发现它们之间是有某种正相关关系的。不少争议集中在如下方面：统计方法的简陋、静态与动态利润率之间的差异、非均衡力量、因资料不足或统计特征问题而包含或剔除某些行业后导致结论的不确定性，以及加权和非加权的集中率等等。

例如，布罗曾（Brozen）就表明，在贝恩原先的研究中，每一个时期的利润率受到考察期内重大变动的影响。这种变动证实了另一种假说，即利润率在长期中是趋向平均的，但它受到暂时的非均衡力量的支配，后者可能使观察到的利润率暂时大幅度增加（或减少）。布罗曾用曼的研究（它显示出高利润率）检验了这种假说。表4．2说明，随着时间的推移，较高利润率确实是趋向均衡水平的。

表4．2按进入壁垒分类的19个集中性行业中平均会计利润率净值的变化，

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以高度壁垒分类的平均数（8个行业） 16．1％ 13．1％

以较大壁垒分类的平均数（

以中等至低度壁垒分类的平均数（

所有制造业公司

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几乎每一个研究都表明，用实际资料作为基础来检验利润率或市场势力之间的关系是有困难的。使用不同变量（如那些在基尔帕特里克（Kilpatrick）的研究中所使用的变量和以厂商而不是行业数据为基础的研究变量）的努力也未能显示它们之间有明显的关系。最后，对利润率的经验研究来说，它的整体预言能力是十分糟糕的，因为大部分观察到的利润率差异得不到解释。

同样重要的是（就像本章附录中所证明的），这些研究中使用的会计利润率，不管是以净值还是以资产为基础进行计算，都与经济决策所依据的变量不符。一般而言，会计变量很少是经济决策变量。所罗门（Solomon）指出了这些困难，布洛克（Bloch）、阿亚尼安（Ayanian）以及克拉克森（Clark－son）计算了有关的偏差。当适当地考虑到尚未实现的收入和来自无形资产支出的资本化（如广告和研究，其收益要在未来某个时期实现）时，那些利润率高于平均水平的行业中的利润计算值就会有很大的变动。

贝恩早先把利润率看作是垄断势力的一种量度，这一做法为我们提供了一种借鉴。

用通常的方法从资产负债表和损益计算书得出的未经调整的会计利润率，作为显示垄断势力或超额利润是否存在的一个指示器，显而易见是绝对不可靠的……价格和会计平均成本之间的关系丝毫没有告诉我们垄断势力的程度，也很少说明超额利润的大小。

当然，经济理论预言，不管是在短期还是长期，厂商之间和行业之间的经济利润率都存在着差异，即使在对广告、研究与开发作了适当的修正后仍然如此。

对利润率差异的解释

对集中与盈利性关系的经验研究中所得出的种种混杂的结论，我们也许用不着感到惊奇。集中性行业里的高额利润率仅仅说明有某种因素阻碍了新的资源流入。但是盈利性并投有揭示出可以影响公共政策、潜在的掠夺性行为、对规模经济的辨识、特殊原料的分配或其他因素的原因。

不同行业中的平均利润率差异是由许多因素造成的。首先，由于某个或多个市场不均衡，任何一个时期中观察到的利润率都可能是暂时的。其次，福利金和其他非货币支出方面的差别，可能导致观察到的货币利润率不同于竞争性市场条件下的利润率。第三，一个行业的风险越大，预期的利润率也就必须越大，以吸引金融市场中的资本。第四，在有效使用资源方面也存在着差异，如果优质资源分配不均，获得的租金又未完全在资源拥有者的帐簿上资本化，那么这些差异就可能带来利润率的变化。第五，有些行业受到特殊立法的保护，或者通过对这种立法进行游说而形成进入壁垒，这使得这些行业的利润率高于未受管制行业中所观察到的利润率。此外，在短期内，受到专利保护的厂商的利润率会高于没有专利的厂商所获得的利润率。第六，为在任何特定时候获取信息而花费的成本，以及对新的相对价格和需求变化的调整，也会造成厂商之间和行业之间利润率的差异。在长期中，非均衡力量的重要性会降低，但是其他各种自发的震荡却开始起作用了。

考虑到这些限制条件，利润率的观察值极不可能与特定行业中的厂商或所有行业中的厂商的利润率相等。而且，人们也不可能根据一个高额的利润率观察值就得出结论说它足以证明存在着垄断势力。

集中与价格－成本差额

由于集中与盈利性研究得出的结论五花八门，因此有些研究者就更加注意价格以及价格和成本之间的关系了。事实上，斯蒂格勒和张伯仑就曾指出，合谋的有效性可以通过价格－成本差额来计算，它会随集中而提高。

在一个垄断行业中，一般商品的价格与成本之间的差额似乎要高于竞争性的行业。有许多研究者考察了市场集中率与平均价格－成本差额之间的联系。不少研究者指出，价格－成本差额在集中性行业中要高于非集中性行业。

在为美国国会两院联合经济委员会所作的一个超级市场的研究中，人们发现，集中对杂货联锁商店的利润－销售比率有着明显而正相关的影响。此外，马弗尔（Marvel）的研究表明，尽管特级汽油的价格与赫芬达尔指数之间是没有什么关系的，但普通汽油的价格与它却有明显的关系。

在最近的一个研究中，约翰·夸克（John Kwoka）考察了314个制造行业中市场份额与价格－成本差额的关系。夸克的结论是，最大两家厂商的市场份额增加就会提高价格－成本差额，然而，若增加第三家大厂商的份额，实际上却会降低价格－成本差额，继续增加其余厂商的份额则没有这种降低影响。

其他一些研究者认为，高额集中率可能表明其他因素在起作用，这些因素实际上带来较高的平均价格－成本差额。有一项包含产品差异方面的技术变化率的研究发现，集中并不是价格－成本差额的一个重要的决定性因素。

销售利润率比投资利润率更为重要

重要的是要记住，价格－成本差额并没有告诉我们投资的利润率如何，它们所告诉我们的仅仅是销售利润率。厂商可以获得300％的销售利润率，而投资利润率却低于正常值。杂货店的销售利润率之低具有典型性，它的销售利润率非常低，如只有1％或2％，但是有时候它们的投资利润率却可达到5％、10％、15％或25％。然而，如果我们对资源配置感兴趣的话，销售利润率可能更为重要。

集中与换位

换位是既定行业中各最大厂商规模排位的一种变动。有些经济学家相信市场换位的程度是竞争大小的一种标志。

缺乏换位可能说明在假定的竞争者之间缺乏竞争，或存在着秘密合谋。换句话说，即使集中率相对说来较高。如果各最大厂商老是在变换，那么它就可以说明存在着竞争，并排斥任何因集中率高而引起垄断的观点。一个简单的最大4家厂商的集中率，掩盖了最大4家厂商本身的更换或相互位次变化的事实。

定义问题

一个主要的问题是如何来定义换位。有两种可行的定义。一种强调最大4家或最大8家厂商的规模位次变化。另一种则注重这些厂商本身的更换（可能还要加上规模位次的变化）。到底选择哪种定义可能就决定了研究的结论。

此外，不管使用的是哪一种换位指数，都可能因忽视了混合合并的势力或纵向一体化而受到指责。例如，一个行业中不断加剧的垄断可能就会导致一个较高的换位指数。

不同时期的换位

如果一定时期内有换位变化，那么过去的许多研究就在于确定这种变化。大量研究表明，自本世纪以来，在制造业和采矿业中，最大100家厂商本身的更换数目是在下降的。1963年，迈克尔·戈特（MichaelGort）曾发表过一份研究，在该研究中，他比较了1947年时各个市场中最大15家厂商以及1954年时这些厂商的市场份额，发现这些市场中有50％以上厂商的市场份额实际上没有变动。

集中与技术变化

大多数旨在表明技术变化与集中关系的研究实际上都在表示技术变化与厂商规模之间的关系，但是另一方面，有几项研究并非如此，尤其是斯蒂格勒和菲利普斯（Phillips）所作的研究很有意思。这两位研究者考察的是同一时期中的同一行业，但得出的结论却相反。斯蒂格勒的研究表明，集中与生产率提高之间存在着相反的关系，菲利普斯则发现存在着正相关关系。引起结论不同的原因之一可能在于斯蒂格勒使用的是厂商集中率，而非利普斯使用的是工厂集中率。现在人们可能偏好于前一个方法，因为不少厂商拥有多个工厂。对大多数市场来说，工厂集中率在统计上要比厂商集中率更精确，但是在几个最大的工厂同属某家大厂商的市场中，工厂集中率比厂商集中率好不了多少。威廉森（Williamson）和科马诺（Comanor）的研究看来是支持菲利普斯的分析结论的。

集中与增长

有关垄断价格与垄断产量的理论预言，拥有垄断势力的厂商限制了产量。尽管如此，这个理论还是没有告诉我们垄断对整个市场增长的影响，所有我们可说的不过是垄断者把他目前的净值极大化了。因此，在各种可行的时间范围内，与不同行为过程联系在一起的利润估计值多少是稳定的。垄断者知道，规定在短期内使利润达到极大的价格会限制产量，从而增加其他厂商进入的概率，因为吸引力增加了，虽然这样，由于短期利润比长期利润的贴现值更高，该垄断者仍会限制产出。

在上述情况下，即使垄断厂商在不断增长的市场中的份额会逐渐下降，该厂商仍可通过刺激行业的增长未获得好处。因此我们预期垄断厂商会采取一个适度的价格策略。其价格处于静态理论中仅仅使短期利润达到极大的垄断价格及与完全竞争下的价格之间。

经验研究

看来，不少考察集中与市场增长之间关系的研究得出了不同的结论。菲利普斯、海默（Hymer）和帕辛吉安（Pashigian）认为，市场集中与随后的市场增长之间没有关系。然而卡默逊（Kamerschen）、纳尔森（Nelson）和马库斯（Marcus）的研究结论却指出，在原先的市场集中与以后的市场增长之间存在着相反的关系。可惜的是，刚才提到的这些研究者既未选用相同的时期，也未使用相同的行业样本。而且，在这些研究中，决定市场规模的计量单位也是不同的。

附录：计量问题

在这部分附录中，我们将要较为详细地考察某些市场计量方面的问题。在估算一个企业投资的盈利性时，存在着很多计量问题。下面，我们将要检验资本的机会成本效应，然后讨论通货膨胀对上报利润的影响。接下去我们要讨论广告支出、研究与开发（R＆D）支出以及其他无形资产的资本化对利润的影响。最后，我们要较为详细地讨论计算中如何选取修正变量的问题。

集中与利润——一个较为细致的考察

我们早已指出，要在盈利性与集中之间建立某种关系是有困难的。这里我们扼要地重复如下。

利润

大多数人，包括企业家，都把利润看作是企业获得的货币量与企业支付的工资、原料等开支之间的差额。从簿记意义上讲，可使用下列等式：

会计利润＝总收入－总成本

举例来说，会计师使用会计含义上的利润定义来确立一家厂商的课税所得，这是恰当的。经济学家则面临不同的问题，因此我们使用另一个来自资本的机会成本的利润概念。

资本的机会成本

厂商仅仅在他们至少可以获得一个正常的利润率时，才进入或留在某个行业中．对正常利润率这个术语来说，我们指的是，除非人们能获得一个正的竞争利润率——这就是说，除非投资的资产有收益，否则他们不会将企业资产作投资。对任何想吸收资本的企业来说，他们肯定希望资本利润率的支付额至少与相同情况下所有其他企业都想支付的量相同。例如，如果个人可以将他的财产投资于几乎所有的出版厂商，并得到一个年率为10％的利润率，那么出版行业的每家厂商必定期望能支付这10％作为正常的利润率，这是厂商的一个成本，它叫做资本的机会成本。当期望利润率跌到机会成本以下时，资本就不会继续留在原来的行业里了。

忽略了某些其他投入的机会成本

通常，单人业主过分夸大了他们的利润率，因为他们忽略了所有者在企业经营中花费的时间的机会成本。这里我们讨论的是劳动的机会成本，例如，你可能熟悉小杂货店的经营者。在年终时，这些人将会坐下来算算他们的利润有多少，他们把所有的销售收入加总，减去必须付给工人的工资、必须付给商品供应商的款项，以及必须缴纳的税款等费用，他们把最终的余额叫做“利润”。然而，他们不会把假若由其他人干与自己相同工作所得到的薪金计入成本。为某人经营一家杂货店，薪水也许是每小时6美元。如果这样，则每小时6美元就是杂货店主人的时间机会成本。在许多情况下，经营自己企业的那些人损失了某种经济含义上的货币收入，这就是说，他们计算的利润可能少了一笔劳动的收入额。假若他们为其他人从事相同时间劳动的话，就可以获得这笔收入。用具体数字为例，如果一个企业家每小时可以挣6美元，于是他或她每年的时间机会成本就为6美元×40小时×52周，即每年12480美元。如果该企业家每年的会计利润少于12480美元，那么他或她实际上就有货币损失了。（这不意味着这些企业家傻，相反，他们情愿因身为老板这种好处而付出代价。）

我们所谈的仅仅是资本的机会成本和劳动的机会成本，但是一般而言，我们可以讨论所有投入的机会成本。不管投入的是什么，它的机会成本必须考虑在内，以便得到真正的经济利润。

会计利润不是经济利润

在经济学中，利润这个术语指的是企业家所获得的、高于他们自身的机会成本、再加上他们投资于自己企业的资本机会成本的货币收入。这样，可以看作是总收入减去总成本的利润，现在就必须包括所有的成本。于是我们的经济利润定义将变成如下形式：

经济利润＝总收入－所有使用的投入的总机会成本

我们把上述关系用图表示出来，见图A4.1。我们假定，除资本外，所有生产要素在会计簿记成本上都是正确的。

我们从这里看到，在图的右边，总收益等于会计成本加会计利润，这就是说，会计利润是总收益与会计成本之差，另一方面，在图的左边，我们看到经济利润等于总收益减去经济成本。经济成本等于会计成本加上一个正常的利润额或正常利润，它就是资本的机会成本。

价格水平的调整与盈利性。

在通货膨胀期间，有许多因素影响到盈利性的大小，它们包括对产品销售成本的低估、固定资产折旧不足以及资产摊销不足。

对产品销售成本的低估

通货膨胀期间，受新的价格水平影响，产品的销售价格与服务费用都上升了。在税法中，产品销售成本必须由实际支付额来体现，因此上报刊润中的收益可能完全被扭曲了，因为销售价格与上报成本之间的差额总数可能被归入新增的存货实物量之中。使用后进先出（LIFO）的存货估值法减缓了这些问题，因为存货是按最近的价格计值的。但是，厂商在减少存货量时必须按以前的价格来计值，所以利润最终还是要受到扭曲。

在表A4．1中，我们列出了1976至1977年3家主要汽车制造商中产品销售成本的低估情况。资产的折旧不足与摊销不足折旧与摊销法允许资产有一个超过正常会计期间的使用期。折旧代表了资产使用期在每年生产中所消耗的比例。和存货一样，由于资产估值建立在以前获得固定资产时的成本之上，所以在通货膨胀期间，继续用过去的会计方法计算出来的资产折旧额或摊销额就低估了实际成本。为了避免低估问题，折旧与摊销的计算应该建立在一个新的成本基础上，以便能用固定价格更准确地反映固定资产的真实消耗情况。

表A4．1给出了3家生产各种规格汽车的厂商中固定资产折旧不足和专用讥械摊销不足的情况，该表还表明，这些调整总值是很大的，在某些年份竟使会计利润变为经济损失。例如，1977年克莱斯勒汽车公司上报的税后利润是16320万美元，但各种低估的总值达到41590万美元，因此亏损了25270万美元。

在本附录的开头，我们已讨论了生产中各种不同的成本。其中一个便是继续占用的资产如机器、设备、建筑物等的机会成本。因此，要准确地计量总成本以及所有投资的利润率，就需要考虑到一个厂商所有继续占有的资产的机会成本。

无形资本和盈利性

厂商拥有的资产中有许多是无形的，叫做“无形资本”。无形资本的例子包括市场中树立起来的信誉、商标、专利、经商秘诀。当然无形资本不仅限于这些。无形资本还包括来自广告、研究与开发的未来收益。

如果我们想要确定一家厂商的盈利性或获得的利润率，我们就必须考察净收益与目前要达到与现有厂商同样大的总资产所需要的投资之间的关系。这种投资肯定包括了无形资本。如果某个厂商过去在一个全国性的广告宣传中花费了一笔开支，以获取公众对该厂商和它的产品质量的了解，那么从广告支出中带来的无形资本、如商标认知，就会构成投资的一部分，这种投资是其他厂商为达到现有厂商的规模所必须花费的。

研究与开发

于是很清楚，为了了解一家厂商获得的任何利润，我们就心须知道这家厂商销售其产品中包含所有成本的完整帐目。这些成本包括继续占用的资本的机会成本，不仅包括像机器、建筑物那样的有形资本，而且也包括过去的研究与开发支出带来的无形资本，尽管它们还没有在实际生产中应用。例如，假若一家制药商今年在某种药品的研究与开发上花费了1000万美元，该种药品在其后三年中上不了市，那么这家制药公司在三年内无疑是放弃了1000万美元的收益。换句话说，它构成了研究与开发方面继续占用的一个成本，但是这家公司本来是可以拥有这1000万美元、并把它投资到年利为8％的政府债券上的。因此对这三年来说，该制药商可以获得1000万美元的8％，即每年80万美元。这每年80万美元就是研究与开发中继续占用1000万美元费用的一个机会成本。

广告费用的折旧

我们不仅必须考虑到诸如研究开发中继续占用的资本的成本，而且我们还应该认识到如下事实：在广告方面的一笔支出与劳动方面的支出实际上是不一样的。支付给工人的工资代表了一种能立即生产出商品的当期支出，然而广告却不能马上生产出其产品，而且它的作用期较长。在典型情况下，厂商不会百分之百地把他们购买一台机器所花的费用全部看成是当期支出。税法禁止这样做。但是从经济角度看，如果这台机器能用上5年，在最简单的情况下，该机器每年运转的真正成本就等于购买价的1／5。从会计角度看，厂商每年是根据按照该机器的期望服务年限计算的折旧额来进行折旧的，国内收入署（IRS）专门为折旧制定了规则。然而，IRS允许厂商把当年与广告有关的所有成本都作为当期支出从收益中扣除掉。从经济角度看（不要与合理的税收帐目混淆起来），这些成本应该与那些有形资本方面的支出同样看待。正因为广告代表了无形资本，所以广告成本并不意味着就能够恰当地记入当年支出中去。

修正会计利润率

为了修正一个做广告、从事研究与开发项目的公司的标准会计利润率，我们必须做到以下两点：

1．在对来自广告、研究与开发支出方面的无形资本进行折旧时，应该按使用年限而不是按形成无形资本的当年支出来折旧。

2．在无形资本方面的投资支出变为资产之前，要考虑到这些无形资本加研究与开发的机会成本（即放弃的利息）。

考虑到这些修正之后，K·W·克拉克森作了一项研究。这里我们看一下克拉克森的某些研究结果。在表A4．2中，我们把各行业的广告和推销费用表示为净销售额的一个百分比。注意这些行业中推销费用比重的巨大差异。制药业和化学行业支出的广告和推销费用比黑色金属和宇航业几乎高10倍。该表还将研究与开发费用表示为销售额的一个百分比，各行业在这个项目上也存在着很大的差异，制药行业支出的研究与开发费用比黑色金属业几乎大8倍。

而且，在不同的行业中，基础研究占平均研究与开发费用的比重也各不相同。制药业在这方面又是名列前茅。该行业的基础研究在每一研究与开发美元中的比重是宇航业的12倍以上。

表A4.2各行业广告、研究与开发在净销售额中的百分比，以及基础研究在研究与开发费用中的百分比

广告在净销售 研究与开发在销 基础研究在研究与开

额中的百分比 售额中的百分比 发费用中的百分比

行业

制药

化学

食品

电气机械

橡胶制品

办公器械

汽车

纸制品

石油

黑色金属

宇航

a·用1973年美元计算．

b．缺1963年的数据．

c．缺1962年的数据．

d．缺1964、1965以及1971年的数据．

e．缺1966－1971年的数据．

f·缺1960年的数据．

克拉克森注意到了无形资本——广告、研究与开发——折旧的必要性，此外，他还注意到继续占用无形资本的机会成本。表A4．3给出了不同行业中的两组平均利润率净值，一组在成本方面作了修正，另一组则未作修正。这两组数字之间明显有差距。在无形资本最为密集、投资在研究与开发上的期望支出期最长的制药行业中，利润率从18％一下子跌到13％以下。正如人们期望的那样，在广告、推销、研究与开发费用很小，投资在研究与开发上的期望支付期很短的那些行业中，计算出来的利润率几乎没有变化。黑色金属行业中未修正的利润率为7．55％，修正后的利润率则为7．28％。

表A4.3平均利润率（1959－1973年）

未对无形资本 对资本化的广告与

行业 实行折旧 研究实行了折旧

正确选用变量

每当我们用集中率或厂商分布这样一些指标来衡量行业结构时，必定会碰到应选用哪些变量的问题。

在构造一个集中指数或其他市场结构的量度时，人们可以使用销售额、净产出、资产、雇佣人员数等不同变量。然而，在指数中选用不同的变量，结论往往也就不同。例如用固定资产计算的绝对集中率要比用销售额计算的绝对集中率高。造成这一结果的原因在于与销售额较少的厂商相比，销售额大的厂商中固定资产对销售的比率一般较高。还有，在单位产出中，大厂商可能比小厂商更多地使用资本，更少地使用劳动。因此我们也许可以得出结论，在用资产衡量集中时，带来较高产出的最优资本－劳动组合相对来说有较高的绝对集中率。由于这一道理，不少研究者就避免用资产规模变量来计算绝对集中率。他们还指出，使用资产或总雇佣人数会受到其他任意因素的影响：研究者必须决定厂商资产或总雇佣人数在其研究的行业中应占多大比重。因此，研究者必然难免武断地确定非专用投入在不同的产出从而不同的行业中的配置。假若总销售额中的产品构成已知，用销售额或附加值作为厂商规模的计算变量就避免了这种问题。

用各重要变量得出的结论之间的关系

研究者用上述不同变量所得到的结论之间是否序在着某种一般性的关系？穆勒（Mueller）曾用所有重要的变量作了一个研究。他认为，在使用不同的变量与相应的集中率之间存在着某种一般性的关系。他用资产、固定资产净值、销售以及税后净收入分别计算了28个柠业群中最大4家和20家厂商的集中率，发现它们之间有如下关系：

1．用固定资产净值计算的集中率，常常高于用总资产或销售计算的集中率。

2．各种方法中，用税后净收入计算的集中率最高。

3．用销售额计算的集中率最低。

4．与其他方法相比，用总资产计算很少得出最大或最小的集中率。

穆勒实质上是在证明，为了得到一个较高或较低的集中率，研究者在计算时可以有意识地选用不同的变量。

地区性和地方性的行业集中

我们刚才已看到，选择不同的变量可能会歪曲计算出来的集中率，或者至少是改动了集中率。如果是从某个地区或地方，而不是仅仅从全国范围内计量集中率，也会得到极不相同的结果。有一项研究表明，“任何一个地区性行业的平均地区集中率要高于相应的全国集中率。”而且，“任何一个行业的平均地方集中率要高于全国集中率。”在这些研究者所作的行业研究中，加权的全国集中率是19％，而加权的平均地方集中率则是61％，这种差异表明，运输成本可能支配着应该选用的指数类型。