加成周期.docx

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加成周期

加成和利润率的周期：

制造业和服务业的一些证明

摘要

本文考虑于英国制造业和服务业的价格成本加成和公司利润率。

特别的是该文章检测了加成和利润率在商业周期中的表现。

有两个重要发现，首先，估计的平均加成和利润率的结果都表明在制造业和服务业中存在不完全竞争。

第二，加成是顺周期，利润率也是顺周期的，即使考虑到他们的标准决定因素的变动后。

这表明价格压力在恢复期上升，在衰退期下降。

能够对此解释的是KrepsandScheinkman的论点，即产能限制的顺周期意味着在经济周期中厂商在古诺竞争和贝特朗竞争之间变动。

加成是顺周期的发现也引起了对宏观经济模型的怀疑，即需求冲击通过反周期加成可能影响就业。

1.简介

利润率或价格成本加成的变动是影响价格变化的重要因素。

 例如，Wales在20世纪80年代中后期得出的结论：

“近年来利润率无疑是解释价格上涨的重要部分——可能高达三分之一。

鉴于此，从短期到中期的运行中关注价格运行状况的人对加成在商业周期中的运行状况感兴趣，感兴趣的还有就是由于它对实体经济有潜在的影响。

大量近期的宏观经济模型把加成的反周期变动作为一个简单的传导机制，通过这个传导机制名义需求的变化能导致缺乏名义刚性就业的顺周期变动——例如见Blanchard和Fisher（1991）。

理论对于加成在商业周期中如何表现给出了模糊预测。

Bils（1989）,Weitzman（1982）andRotembergandSaloner（1986）模型预测加成是反周期的，然而KrepsandScheinkman（1983）andGreenandPorter（1984）的模型预测加成是顺周期的。

因此这是一个实验性问题。

尽管最近Haskel,MartinandSmall（1995）andMachinandVanReenen（1993）的文章已采用英国的数据，并发现在英国加成和公司利润率是顺周期的，但是加成的大部分经验工作和商业周期使用美国的数据。

然而，双方的文章仅仅考虑到只占英国经济的25%不到的制造业部门。

另外，不是厂商的加成行为，而是零售者加成的行为对零售价格表现的直接影响。

本文的目的是扩展以上的工作，通过观察加成和公司利润率在制造业，尤其是零售业，是顺周期或反周期。

用两种方法来完成，第一，通过Haskel等人提出的对RobertHall估计加成方法的扩展来观察加成在非织造业和制造业是顺周期还是反周期的。

第二，使用MachinandVanReenen的公司利润模型来观察零售业和制造业公司利润率表现出的顺周期是否反映利润率的时变因素的变化，或者在控制了这些因素后利润率是否仍是顺周期。

使用这两种不同的方法和不同的数据的优点是能够测试结果的可靠性和稳定性。

有两个重要的结论。

第一，除了几个制造行业，其他所有制造行业的平均加成都大于1，利润率与公司市场占有率和集中度有必然的关联，也显示出了明显的连续性程度，这表明在英国制造业和服务业存在严重的不完全竞争。

第二，加成是顺周期的，公司利润率展现出的顺周期性只能部分地反映利润率的主要决定因素的变动，一旦后者受到约束，利润率仍然表现出一个顺周期的模式。

这个发现表明价格压力在经济恢复期上升，在萧条期下降。

这也对宏观经济模型产生了疑惑，即认为需求冲击通过反周期加成能影响就业的宏观经济模型。

本文其余可分为三部分，第一部分讨论了加成的周期性，陈述了Hall方法去估计平均加成，且Haskel等人对此进行了扩展，讨论数据和估计，显示结果。

第二部分是公司利润率的周期性，它讨论了数据和公司利润率在商业周期中的表现，陈述了MachinandVanReenen的利润模型和所使用的估计方法，显示结果。

第三部分评论了主要发现，得出了一些结论。

2加成的周期性

估计加成

Haskel等人通过使用扩展的Hall估计平均加成的方法来检测加成的周期性，这转向利用了索罗估计生产率增长的开创性文章，即假设只投入劳动力，资本和技术进步或全要素生产率（TFP）的增长，Hall认为边际成本好的近似值等于总劳动成本的变化率加上总资本成本的变化率比上由TFP增长引起的校正过的产量增加值：

其中W代表工资率，L代表劳动投入，r代表资本成本，K代表资本投入，Y代表增加值，

代表TFP的增长，且

上述方程不能直接用来测量边际成本，因为它包含了很多不可观测的量：

资本成本和TFP的增长。

然而，方程

（1）可转化为一个能够估计平均加成的表达式，把方程

（1）整理成一个关于产出增长率和投入增加率的关系式，如下：

其中x是边际成本

假设存在规模报酬不变——意味着总投入支付与产出增长的比率估计为边际成本是统一的——用对数的变化来近似增长率，定义加成为价格与边际成本的比率，则方程

（2）改写为：

其中小写字母代表对数，

是t时的劳动要素比例。

最后，假定加成是常数（

，并且模拟TFP的增长率——例如，通过包含一个常数项和一系列转移虚拟量来获得FTP增长率的变化——给出如下方程：

方程（4）可以用来估计价格除以边际成本的平均加成，及检验其是否显著不同于1（unity）。

如果u不显著不同于1（unity），那么这意味着价格等于边际成本，并且不能拒绝完全竞争和规模报酬不变的假设。

但是，如果u显著大于1（unity），则考虑到规模报酬不变的假设，这意味着价格大于边际成本，且u可以看做是平均加成的一个估计。

顾及到加成可能的周期性，Haskel等人扩展了Hall方法，通过定义加成为一个周期变量

的函数，是：

使用加成的这种表达式，方程（4）可变为如下：

结合周期变量及加成在商业周期中的变动程度，系数

可以用来判断加成是顺周期或反周期。

数据和估计

对于非制造行业，在估计加成时面临的一个大困难是这些行业有限的分类数据。

个位数非制造业的数据容易得到，相对的是两位数制造业的数据容易得到。

因此，加成可能的估计只对于广泛定义的非织造业，合计已收集六个个位数非制造业的年度数据——金融服务，通讯，交通，酒店，餐饮，流通，维修及建筑——和十个两位数制造业——金属制造，其他矿产品，化工产品，其他金属产品，机械工程，电子工程，电机汽车，纺织，服装和鞋类和纸张，出版和印刷。

这些数据的主要来自于蓝皮书和就业公报，前者提供实际和名义的增加值数据，名义工资账单和实际资本存量，后者提供就业和工作时间的数据。

标准产业分类的变化限制了1968—1991年期间数据的估计。

为了了解不完全竞争在英国工业内如何不同，使用以下类型的方程（4）来估计这16个行业各自的平均加成：

其中i代表行业i

虽然Hall采用一个常数来模拟TFP的增长，但在考虑到FTP的增长在期间有大幅变化的情况下，这是否满足英国工业的情况是有争议的，例如，见LayardandNickell（1989）。

因此，考虑到TFP增长的变化采用了BeanandSymons（1989）的方法，在方程（7）中使用两个转换虚拟量（一个对于1974—80，一个对于1981—91）。

然而，在最初的回归中发现许多转换虚拟量是无关紧要的，可以从方程中去掉，特别是20世纪80年代的。

为了检测加成在周期中的表现如何，以下类型的方程（6）可以估计

由于目前还不清楚最适当的周期性指标是什么，使用了5个不同的周期性变量，即CSO同步指标的现值和滞后值，CSO滞后指标的现值和在CBI工业趋势调查报告中部分公司的现值和滞后值，报告出他们的产出水平不在生产力之下，他们的产出受生产力约束。

对于非织造业由于没有行业特殊的周期性变量，所以对所有行业使用相同的总周期性变量。

模拟TFP的增长率及其变化如前面的。

个体行业方程式作为一个系统来估计，这允许估计系数随行业而变化，同时考虑到个体行业方程的残差有相关的可能，例如，由于共同的宏观冲击。

由于行业方程作为一个系统来估计，用Wald检验来判断加成是否都显著不同于1（one），及完全竞争和规模报酬不变的零假设是接受或拒绝，和查看加成是否在所有行业都一样。

在方程（7）和（8）中劳动-资本比率中的劳动要素加权增长率是内生的，所以系统采用三阶段最小二乘法来估计。

使用的instruments是行业的劳动资本比率的滞后变化，整个经济的劳动资本比率变化，及整个经济体系和OECD中的产出增长率的变化。

结果

表A第一列展示了从方程（7）得到的平均加成估计。

这些估计显示只有三个例外，其余所有行业平均加成大于1。

这三个例外行业是纺织品，其他金属制品，化学品。

在其他金属制品中消极的加成和在纺织品中较小的加成并不令人吃惊，因为这两个行业在周期中的某段时间有严重亏损。

然而，化学品中消极的加成令人不解。

列

（1）中其他的估计表明，英国工业内有显著差异的不完全竞争。

特别是在造纸，印刷和出版，通信，建筑和机械工程，都具有比较高的平均加成，而其他矿产品，金属制造和汽车业都有较低的平均加成。

总的来说，这些估计值表明平均加成在服务业比在制造业高，这反映了制造业更大的贸易能力。

Wald检验拒绝所有行业的平均加成等于1的限制

，及平均加成在所有行业都一样的限制

。

此外，Wald检验拒绝平均加成等于1，或所有那些估计的加成大于1行业的平均加成都相同的限制，

。

平均加成都等于1或对那些依据个体t-检验估计的平均加成显著不同于1的行业的平均加成都相同的限制，也被拒绝，

对于制造业，这些结果与Martins,ScarpettaandPilat（1996）andHaskel等人的报告极为相似。

两个研究发现大多数制造业的平均加成显著大于1（unity），得出英国制造业存在不完全竞争的结论。

这些研究的主要区别是点估计的大小，大体上Martins等人记录的平均加成估计要低于那些在列

（1）中的，而Haskel等记录的估计要高。

Martins等人估计的差异是因为他们估计总产出除以包括原料成本

的边际成本的加成，而列

（1）是估计增加值除以劳动和资本（u）边际成本的加成。

两者之间的关联是

，其中

是总产出中原料占的比例。

已知

小于1，总产出加成小于增加值加成。

Haskel等人估计的差异反映了使用的估计步骤不同，Haskel等人把个体方程堆积形成一个单方程，使用不同的工具设置-Haskel等人使用特定行业的的周期性变量作为工具。

表B显示了方程（8）的估计，通过使用各种周期性变量及假设周期变量的系数在所有行业都一样的限制，这种限制在每一列都采用。

列

（1）使用滞后的cso一致指标作为周期性变量。

估计系数是正的、有效的意味着加成是顺周期的。

这一结论也由其他的周期性变量所证实。

尽管在列

（2）的估计只有10％的显著水平，但估计系数都是正的、有效的。

表B中的估计意味着加成在商业周期中变动相当大。

例如，使用CSO一致指标现值得到的估计意味着在建筑行业加成在1.137和2.370之间变化。

在整个期间方程（8）暗示的平均加成估计和从方程（7）得到的估计非常相似。

表A中列

（2）的每个行业的平均加成被表B列

（2）的估计隐含，表A两列之间的相关系数是0.864。

加成在英国制造业和非制造业是顺周期性的发现和Haskel等人的报告相似。

使用滞后周期性变量发现加成在制造业是顺周期的。

Haskel等人结果的主要区别在于他们估计的平均加成都高于那些表A列

（2）中的。

这个结果也和Domowitz，Hubbard和Petersen（1986-1988年）对美国制造业通过使用相同的方法得出的估计结果及Morrison（1994）使用不同的方法对加拿大制造业的发现相似。

然而，对比Bils（1987）Rotemberg和Woodford（1991）和Morrison（1990）的结果，这几个人都使用不同的方法，并发现加成在美国制造业是反周期的。

3公司利润率的周期性

上一部分使用扩展的Hall方法来研究加成的周期性。

然而，Hall方法的稳定性受到了质疑。

例如，Roeger（1995）认为Hall对工具设置的选择过度敏感，第二部分的估计和Haskel等人估计之间的差异支持了这一论点。

因此，为了检查前部分结果的稳定性，本节着眼于企业利润率在商业周期中的表现来观测他们的顺周期性是否正好反映利润的标准决定因素的变动，或者，甚至控制这些因素的变动后，利润率是否仍是顺周期性。

公司利润率

本节使用来自数据流的公司帐目数据。

数据包含761个报价的公司涵盖了1972—1992年期间的数据。

样本仅限于那些经营制造业或者零售业的公司，因为这些公司至少连续八年的数据是可得到的。

这种样本选择标准产生了12524个公司年度观察值，对这些规模来说，观测值中最多78％的可用于面板。

公司倾向于大型的，这意味着样品虽然不是所有公司大众的代表，但是它是估计盈利性寡头垄断模型的一个合适样本。

图1绘出了公司利润率的分布，即营业利润

与销售（S）的比率，1972—1992期间的样本，图中的所有分布在期间表现出相似的形状。

在70年代中期利润率小幅下跌，接着稳定，在20世纪80年代初经济衰退期大幅下跌。

1981年后利润率开始复苏，在20世纪80年代的其余时间都继续上升，直到经济衰退的开始，他们再次下跌，尽管没有先前经济萧条时那么剧烈。

比较图2中描绘的带有各种聚集周期指标的利润率形状，显示出在此期间公司利润率的表现有一点顺周期。

这通过汇集数据和回归公司利润率

来证实，关于各种周期指标的利润率，见表C。

周期指标的估计系数都表明利润率是顺周期的。

为了观测不同部门之间利润率的周期性质是否有实质性的差异，利润率在每个个位数制造业和零售业部门的分布被描绘出——见图表3，4，5和6。

此外，汇总和回归这些行业的中的每个行业利润率数据，关于各个聚集周期变量——见表D。

这些检验都表明公司利润率的顺周期性是所有这些行业的共同特征。

他们还表明在商业周期中公司利润率在制造业和零售业的各个部门只有很小的不同。

模拟盈利

Machin和VanReenen的盈利模型的出发点是Cowling和Waterson（1976）开发的寡头垄断模型，与许多盈利模型一样。

这体现了利润最大化的企业的价格除以边际成本的加成，在此通过利润率来测量，作为公司市场份额

，一个推测项

，即对其他公司对自己产出变化的产出响应的预期，该公司行业的需求弹性

的函数。

这就是：

为了把此表达式变成可估计的方程式，需要模拟不可观察的推测项，Machin和VanReenen使用以下相对一般的构想，把公司推测量表示为含有两项的方程式：

第一项是由Clarke和Davies（1982）提出的，作为完全串谋和古诺行为的殊情况；如果

=1，则存在完全串谋，公司预期其它公司为了设法维持其市场份额将在产出上作出改变，如果

=0，则存在古诺行为，公司相信其它公司没有反映。

然而，第一项意味着

的权重随着市场份额下降，这暗示着大公司总是有较小的推测量，Machin和VanReenen计入第二项是让公司的推测通过自己的市场份额来决定。

系数

和

代表了公司对其竞争对手行动的反映程度。

假设这些系数为公司主营业的销售集中度

、前期利润率和聚集的周期变量

的函数。

周期性变量允许这种可能性，即使控制了利润率的时变的决定因素，利润在周期中仍然变化，例如，因为周期中竞争性质的变化。

因此，公司推测量通过下面的表达式来模拟：

把这个表达式

带入到方程（9）中，整理得到以下常规的利润确定模型：

其中

是公司特有的固定效应，其控制一切不可测的公司特殊的时不变效应，例如管理能力。

通过使用本节第一部分的公司面板数据来估计方程式（12）。

公司的市场占有率通过每个公司在它的两位数产业的销售份额来测量，而销售集中度通过三位数销售集中度的销售加权平均来衡量。

在以销售为主营业的个体公司，行业销售额和销售集中度与个体公司相匹配。

大量周期变量用来模拟周期项，包括CSO一致指标的现值和CBI调查报告中部分公司的现值，即他们的产出水平不在生产力之下，他们的产出目前受到技术劳工的缺少和能力不足的限制。

通过采用一阶差分标准方法，在估计过程中公司特殊的固定效应可以从方程式（12）中去除。

这意味着滞后的因变量现在是内生的，由于所有当前的公司标准的解释变量可以合理地认为是内生的，方程可以由辅助变量来估计。

这可以通过使用Arellano和Bond提议的广义距方法来完成，此过程使用日期变量（T-2）或更早的有效工具，要求更多的工具作为区间估计的改进。

使用的真实的工具都是关于滞后因变量、公司市场份额、公司的投资销售比例和股利支付在t-3和t-4之间的日期限制量。

工具设置的有效性通过Sargan测试和第二阶序列相关测试来检查。

结果

表E涵盖了估计方程（12）测得的结果，通过使用不同的周期性变量。

在所有列中非周期性变量的估计系数的符号和大小非常相似，除少数例外，都在5％的显著水平。

正如产业经济学中传统观点的预期，公司的市场份额和行业销售集中度对公司利润率具有正面效应。

然而，公司市场占有率和行业销售集中度的相互作用有负面影响。

因此，尽管公司的市场份额或销售集中度的增长会导致更高的利润率，但是，如果一家公司有一个大的市场份额和在一个高度集中的行业营运，在一定程度上这种效果被抵消。

后者表明，在寡头垄断行业中企业之间有一定程度的竞争行为。

前期的盈利对当前的利润率有实质性的影响，这表明企业的盈利在很大程度有持久性。

这一结果和利润率文献的发现一致，例如Mueller（1990）。

最后周期性变量的系数表明，即使控制利润率相当广泛的决定因素，利润率仍是顺周期性。

表E前四列结果的缺点是每个回归不能通过Sargan检验。

因此，在列（5）去掉周期性变量，取而代之的是一系列时间虚拟量。

这是一个更通用的模拟周期效应的方法，由于时间虚拟量能获得一切未观测到的所有公司共有的时间特殊效应。

这解决了前四列不规范问题，第五列的回归通过了Sargan检验。

此外，前四列主要的非周期性情况仍然保持，第五列非周期变量的估计系数和前四列的相似。

检测第5列的时间虚拟量的估计系数，得出系数在20世纪70年代末80年代初下降，然后在20世纪80年代中期恢复，然后在20世纪80年代末和90年代初再次下降，见图7。

这种模式与CSO领先指标作比较，得出在控制利润率的标准决定因素的变动后，利润率是顺周期的。

对于利润率的影响来看，估计值表明利润率在1976年比1975高出0.8个百分点，比1990低1个百分点。

整个期间的平均利润率为10％，这些对盈利有重要的影响。

表F展现了三个制造业部门和零售业的估计。

虽然金属、化学产品和零售行业的估计是差劲的，但这反映了在这两个行业的公司数量相对较少，工程和其他制造业的估计明显地支持这个结果。

特别是，比较时间虚拟量的系数和CSO领先指标，显示利润率在每个部门都是顺周期性，见图表8，9，10和11。

本文报告的结果与Machin和VanReenen的发现不同。

对于利润率的周期性，在控制利润率的各种时变因素后，Machin和VanReenen认为利润率是顺周期的，本文的结果表明，利润实际上有轻微的顺周期性。

这个差异可能部分地反映了估计期间的不同，Machin和VanReenen的样本只包括一个商业周期，而本文使用的样本涵盖了两个商业周期。

对于利润率的非周期决定因素，主要区别在于Machin和VanReenen发现公司市场份额对利润率只有很小的影响，而本文的结果表明它有大的影响。

4.结论

本文考虑英国制造业和服务业的价格成本加成和公司利润率。

有两个重要发现。

首先是制造业和服务业中存在不完全竞争。

估计的平均加成明显大于1，几个制造业除外，同时利润率与公司的市场占有率和产业集中度正相关，且显示很大程度的持久性。

第二个发现是加成在制造业和服务业是顺周期的，利润率的结果可以证明，即利润率展现的顺周期只有部分反映利润的标准决定因素的变动，一旦这些事允许的，利润仍表现一个顺周期模式。

加成和利润率是顺周期的发现表明，价格压力的变动与周期一致，在恢复时期增长，在经济衰退期间减少。

这可能是因为生产力限制的顺周期性，即在商业周期中企业在古诺竞争和Bertrand竞争之间变动。

这个发现也提出了对宏观经济模型的一些疑虑，这表明反周期的加成是传导机制，通过该需求的顺周期变化导致就业的顺周期变化。