Экономика отраслевых рынков Ч 1. Отраслевых рынков
 Скачать 0.81 Mb.
|
|
Тема 6 . Монопольная власть фирмы и концентрация продавцов на рынке 6.1. Монопольная власть фирмы Ввод понятия монопольной власти и соответствующих методик ее измерения позволяет проводить анализ влияния на рынок отдельных субъектов. Монопольная власть фирмы проявляется в способности назначать цены на уровне, превышающем предельные издержки на производство продукции (то есть выше конкурентного уровня). Показатели монопольной власти, таким образом, основываются на сравнении структуры реального рынка с рынком совершенной конкуренции. Одним из следствий наличия монопольной власти на рынке является появление у субъектов рынка так называемой экономической прибыли. Наличие экономической прибыли у фирмы в течение длительного периода служит прямым свидетельством существования у нее монопольной власти и, соответственно, несовершенства рынка. На понятии экономической прибыли основано большинство показателей монопольной власти. Экономическая прибыль определяется как разница между бухгалтерской прибылью фирмы (то есть фактически полученной прибылью) и величиной нормальной прибыли. Под нормальной прибылью понимается такая величина прибыли, которая дает уровень рентабельности, нормальный для данной отрасли или экономики, соответственно, если анализ ведется на отраслевом или на макро уровне. Одним из центральных понятий, используемых при определении уровня монопольной власти, является нормальная прибыль, с измерением которой связан ряд теоретических и практических проблем. Определение величины нормальной прибыли рассматривается в финансовом анализе. Нормальная прибыль в финансовом анализе понимается как альтернативная стоимость собственного капитала фирмы и представляет 72 собой максимальный доход, который можно получить при инвестировании в иные проекты с таким же уровнем риска. В финансовом анализе для определения величины нормальной прибыли широко используется модель CAPM (Capital Asset Pricing Model). Определение (САРМ). САРМ показывает, насколько доходность по инвестициям превосходит доходность по безрисковым вложениям. В качестве безрисковых вложений, как правило, берутся инвестиции в государственные ценные бумаги. Превышение доходности по инвестициям над безрисковой доходностью является премией за риск. В соответствии с моделью САРМ, норма доходности по инвестициям равна: R х = R f + β х · (R m – R f ), где R х – норма доходности ценной бумаги х; R f – норма доходности по безрисковым активам; β х – бэта–коэффициент ценной бумаги х, который показывает риск инвестирования в ценную бумагу х по сравнению с риском рыночного портфеля; R m – средняя рыночная доходность. Рыночную премию за риск представляет величина β х ·(R m – R f ), отражающая превышение доходности вложений в ценную бумагу х по сравнению с доходностью вложений в безрисковые активы. Чем выше это значение, тем более рискованными являются инвестиции в данный актив. Степень риска инвестиций в конкретную ценную бумагу х отражает бэта- коэффициент (β х ). Бэта-коэффициент (β х ) показывает, насколько зависит курсовая стоимость соответствующей ценной бумаги от изменения конъюнктуры фондового рынка. Так, значение β х меньше 1 характеризует слабое влияние рыночной конъюнктуры на стоимость ценной бумаги. Значение β х , 73 превышающее 1, отражает более высокую, чем рыночную, рискованность вложений в данную ценную бумагу. Для большинства стран требуемая доходность на собственный капитал (R х ) соответствует нормальной прибыли. Вместе с тем некоторые сложности могут возникать в связи с особенностями учета использования заемных средств в отдельных странах. Так, например, в некоторых странах в издержки не включаются проценты по облигациям, выпущенным предприятием, и часть процентных выплат по банковским кредитам, а следовательно, при определении экономической прибыли в нее должны включаться выплаты процентов по займам из указанных источников, хотя с точки зрения экономической теории эти выплаты должны относиться к издержкам. В данном случае для определения нормальной прибыли следует использовать показатель средневзвешенной стоимость капитала WACC (Weighted Average Cost of Capital), который учитывает финансирование деятельности фирмы за счет заемных средств: где r i – ставка процента по источнику финансирования деятельности фирмы i, учитывающая включение части выплачиваемого процента в издержки, в том числе требуемая норма доходности собственного капитала; d i – доля источника финансирования i в совокупном капитале фирмы. В этом случае норма нормальной прибыли зависит от: • доходности безрисковых вложений; • средней рыночной премии за риск; • риска инвестирования в акции конкретной фирмы; • пропорции собственного и заемного капитала в общем объеме капитала фирмы. i i i d r WACC 74 Определив основные понятия, перейдем к рассмотрению наиболее распространенных показателей монопольной власти, в их числе: 1) норма экономической прибыли (коэффициент Бэйна); 2) коэффициент Лернера; 3) коэффициент Тобина (q-Тобина); 4) коэффициент Папандреу. Коэффициент Бэйна (норма экономической прибыли) Коэффициент Бэйна показывает экономическую прибыль на один рубль собственного инвестированного капитала: Бухгалтерская прибыль ― Нормальная прибыль К-нт Бейна = –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– Собственный капитал фирмы Коэффициент Бэйна может принимать как отрицательные, так и положительные значения. В условиях совершенной конкуренции норма экономической прибыли равняется нулю. Если норма экономической прибыли фирмы на каком-либо рынке в течение длительного периода не уравнивается с нулем, это означает, что фирма обладает определенной монопольной властью. Необходимо отметить, что при использовании коэффициента Бейна при анализе монопольной власти фирмы возникают определенные трудности, связанные с: 1) оценкой стоимости капитала и величины амортизации. Так, например, стоимость долгосрочных активов в бухгалтерском учете вычисляется исходя из исторической стоимости активов за вычетом накопленной амортизации. Однако реальная стоимость покупки капитала может отличаться от рассчитанной таким образом величины, а следовательно, происходит расхождение в оценке капитала фирмы. Аналогичные проблемы возникают и при расчете прибыли, связанные с применением в бухгалтерском учете 75 различных методов начисления амортизационных отчислений (линейная, ускоренная и др.). 2) оценкой расходов на нематериальные активы (в первую очередь маркетинговые расходы и расходы на НИОКР). Так как экономический эффект достигаемый за счет осуществления данных расходов действует, как правило, на протяжении длительного периода времени, данные расходы относятся на издержки в течение этого периода. Однако возникает проблема с определением сроков амортизации нематериальных активов и расходов на НИОКР, а также со способами списания данных расходов на издержки. 3) учетом риска. При сравнении норм доходности от различных инвестиций, как уже было сказано выше, необходимо учитывать степень их рискованности. Различия в доходности могут быть вызваны не конкурентными причинами в данной отрасли, а различием степени рискованности проектов с другими отраслями. Для фирм, ценные бумаги которых обращаются на финансовом рынке, уровень риска можно оценить на основе анализа динамики курсовой стоимости выпущенных ими ценных бумаг. В случае если фирма не выступает в качестве эмитента ценных бумаг, оценить рискованность инвестиций в данную фирму намного тяжелее. Коэффициент Лернера Коэффициент Лернера, используемый для определения степени конкурентности рынка, свободен от проблем, связанных с подсчетом нормы доходности. Этот показатель отражает, насколько рыночная цена отклоняется от предельных издержек: Р – МС 1 L = –––––––– = –––– , P |Ed| где МС - предельные издержки; Ed - прямая эластичность спроса по цене. 76 Коэффициент Лернера изменяется от нуля (в условиях совершенной конкуренции) до единицы (в случае совершенной монополии и нулевых предельных издержках). Монопольная власть тем выше, чем выше значение коэффициента Лернера, то есть, чем сильнее цены превышают предельные издержки. Использование данного показателя ограничено сложностями определения величины предельных издержек. В эмпирических исследованиях часто используется следующая оценка предельных издержек: где AVC- средние переменные издержки; r – норма нормальной прибыли; d – норма амортизации; К – величина капитальных активов; Q – объем выпуска. Коэффициент Тобина (q-Тобина ) Коэффициент Тобина, известный также как q-ratio, связывает рыночную стоимость фирмы, измеряемую рыночным курсом ее акций, с восстановительной стоимостью ее активов: где Р - рыночная стоимость активов фирмы (рыночная капитализация); С - восстановительная стоимость активов фирмы, равная сумме расходов, необходимых для приобретения всех активов фирмы по текущим ценам. Идея коэффициента Тобина основывается на том, что если рыночная оценка стоимости фирмы превышает ее восстановительную стоимость (q- ratio > 1), то это означает, что фирма получает, или ожидается, что она будет Q K d r AVC MC ) ( * C P q 77 получать, экономическую прибыль. Таким образом, в основе коэффициента Тобина лежит предположение об эффективности финансового рынка. Несмотря на то, что коэффициент Тобина косвенно оценивает монопольную власть фирмы, он достаточно широко используется, так как позволяет избежать проблемы, связанные с оценкой нормы доходности или предельных издержек. Коэффициент Папандреу (коэффициент проникновения) Коэффициент монопольной власти Папандреу основывается на концепции перекрестной эластичности остаточного спроса на товар фирмы. Однако сам показатель перекрестной эластичности остаточного спроса на продукцию фирмы не всегда может указывать на наличие монопольной власти, для преодоления этой проблемы Папандреу в 1949 году предложил так называемый коэффициент проникновения, показывающий на сколько процентов изменится объем продаж фирмы при изменении цен конкурентов на один процент: где Q d j – объем спроса на товар фирмы; Р j – цена конкурента (конкурентов); λ j – коэффициент ограниченности мощности конкурентов, измеряемый как отношение потенциального увеличения выпуска к росту объема спроса на их товар, вызванному понижением цены (0 < λ j < 1): ) ( ) ( ) ( конк j D рын j D рын j S j S j j P Q P Q P Q M j j Чем меньше значение коэффициента Папандреу, то есть чем ниже или перекрестная эластичность, или коэффициент ограниченности мощностей конкурентов, тем меньшей монопольной властью обладает фирма. i j D P j D i j j D i j P E Q P P Q I 78 Коэффициент Папандреу учитывает при оценке степени монопольной власти ограниченность мощностей конкурентов. Действительно, степень взаимозаменяемости продукции на рынке может быть велика, соответственно большое значение будет иметь и показатель перекрестной эластичности, но если мощности конкурентов максимально загружены, то фирмы-конкуренты никоим образом не смогут повлиять на положение рассматриваемой фирмы. Надо отметить, то коэффициент Папандреу практически не используется в прикладных исследованиях. Вместе с тем этот показатель интересен тем, что он затрагивает два аспекта монопольной власти: наличие товаров-заменителей и ограниченность производственных мощностей конкурентов (или возможность их проникновения в отрасль). 6.2. Концентрация продавцов на рынке Концентрация продавцов отражает относительную величину и количество фирм, действующих на рынке. Меньшее число фирм означает более высокий уровень концентрации. Если число фирм на двух рынках одинаково, то большей концентрацией обладает тот рынок, на котором размер фирм в большей степени изменяется между фирмами. Эмпирический анализ подтверждает тесную взаимосвязь наличия монопольной власти на рынке и уровня концентрации продавцов. Вместе с тем показатели монопольной власти, как уже указывалось в предыдущей теме, имеют определенные сложности с использованием. Кроме того, не всегда показатели монопольной власти указывают на наличие монопольной власти по факту, но в ряде случаев, например, при выработке мер антимонопольного регулирования, необходимо оценить уровень потенциальной монопольной власти до принятия решений. По этим причинам широкое распространение при оценке степени несовершенства рынка получили показатели концентрации продавцов. 79 Очевидно, что чем больше уровень концентрации на рынке, тем сильнее фирмы зависят друг от друга, а, следовательно, тем важнее становится для фирм учитывать ответную реакцию конкурентов. Уровень концентрации также определяет стратегическое поведение компаний и возможность сговора в отрасли. В этой связи можно предположить, что чем выше концентрация на рынке, тем в меньшей степени этот рынок является конкурентным. Можно выделить следующие основные показатели, позволяющие измерять уровень концентрации продавцов на рынке. Индекс концентрации (concentration ratio) Данный показатель представляет собой сумму рыночных долей крупнейших фирм, действующих на рынке: , 1 k i i k S C где S i – размер фирмы относительно рынка (например, рыночная доля); k – число фирм, для которых рассчитывается индекс. Индекс концентрации равен сумме долей k крупнейших фирм на рынке. Для одного и того же числа крупнейших фирм, чем больше индекс концентрации, тем менее конкурентным является рынок. Однако информации о сумме рыночных долей фирм далеко не достаточно для полноценной характеристики рынка. Показатель индекса концентрации не учитывает различий в относительных размерах фирм. С этой особенностью индекса концентрации связана возможная неточность при его использовании. Вместе с тем индекс концентрации достаточно прост для использования, поэтому данный показатель, как правило, применяется вместе с другими. 80 Индекс Херфиндаля-Хиршмана (Herfindal-Hirshman Index) Определяется как сумма квадратов долей всех фирм, действующих на рынке: , 1 2 n i i S HHI где n – число фирм-продавцов, действующих на рынке. Индекс Херфиндаля-Хиршмана принимает значения от 0 (в случае совершенной конкуренции) до 1 (в случае монополии). Чем больше значение индекса, тем выше концентрация продавцов на рынке. Основным преимуществом данного показателя является его чуткая реакция на перераспределение долей между фирмами, действующими на рынке, кроме того, индекс Херфиндаля-Хиршмана предоставляет сопоставимую информацию о возможности фирм влиять на рынок в условиях разных рыночных структур. Значение индекса Херфиндаля-Хиршмана можно связать с показателем дисперсии долей фирм на рынке: HHI = n σ 2 + 1/n, где σ 2 – дисперсия рыночных долей. Подобное представление дает возможность разграничить влияние на индекс Херфиндаля Хиршмана числа фирм на рынке и распределения рынка между ними (через показатель дисперсии рыночных долей). Благодаря своим преимуществам с 1982 года индекс Херфиндаля- Хиршмана служит основным ориентиром при осуществлении антимонопольной политики США. Индекс энтропии Показывает среднюю долю фирм, действующих на рынке, взвешенную по натуральному логарифму обратной ей величины: n i i i S S H 1 2 1 log Индекс энтропии представляет собой показатель, обратный концентрации: чем выше показатель энтропии, тем ниже концентрация 81 продавцов на рынке, и наоборот, чем выше показатель энтропии, тем ниже возможности продавцов влиять на рыночную цену. Для сравнения показателей энтропии на разных рынках часто используют относительный показатель энтропии: 1 ' H n H Дисперсия рыночных долей Этот показатель используется для измерения степени неравенства размеров фирм, действующих на рынке. n i i S S n 1 2 2 ) ( 1 , где S – средняя рыночная доля. Кроме показателя дисперсии может использоваться также показатель дисперсии логарифмов рыночных долей: n i i S S n 1 2 2 ) ln (ln 1 Показатель дисперсии рыночных долей отражает неравномерность распределения рыночных долей между фирмами. Чем больше неравномерность распределения долей, тем, при прочих равных, условиях более концентрированным является рынок. Однако дисперсия не дает характеристику относительного размера фирм; для рынка с двумя фирмами одинакового размера и для рынка со 100 фирмами одинакового размера дисперсия в обоих случаях будет одинакова и равна нулю, но уровень концентрации будет, очевидно, различным. Поэтому дисперсию можно было бы применять как вспомогательный показатель для оценки неравенства в размерах фирм. Индекс Джини Индекс Джини представляет собой отношение площади, ограниченной фактической кривой Лоренца и кривой Лоренца для абсолютно равномерного распределения рыночных долей к площади треугольника, ограниченного 82 кривой Лоренца для абсолютно равномерного распределения долей и осями абсцисс и ординат. Таким образом, чем выше индекс Джини, тем выше неравномерность распределения рыночных долей между продавцами, а значит и выше уровень концентрации на рынке. Индекс Джини также как и предыдущий показатель дисперсии не лишен недостатков. Первый обусловлен тем, что этот показатель характеризует только неравномерность распределения рыночных долей, но не учитывает степень концентрации. Второй связан с трудоемкостью его подсчета. 83 Список литературы 1. Авдашева С.Б., Розанова Н.М, Анализ структур товарных рынков: экономическая теория и практика России. ― М.: ТЕИС. 1998. 2. Авдашева С.Б., Розанова Н.М. Теория организации отраслевых рынков. ― М.: Магистр, 1998. 3. Авдашева С.Б., Розанова Н.М., Поповская Е.В. Вертикальные ограничения в российской экономике. ― М.: ТЕИС, 1998. 4. Акерлоф Дж. Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм // THESIS, 1994, вып. 5, с.91-104. 5. Бусыгин В.П., Желободько Е.В., Коковин С.Г., Цыплаков А.А. Микроэкономический анализ несовершенных рынков, ч. I. — Новосибирск, 2000. 6. Вехи экономической мысли. Теория отраслевых рынков. Т. 5 / Под ред. Слуцкого А. – Спб.: Экономическая школа, 2003.– 669 с. 7. Вурос А., Розанова Н.. Экономика отраслевых рынков. ― М: ТЭИС, 2000. 8. Гальперин В.М., Игнатьев С.М., Моргунов В.И. Микроэкономика. в 2-х т. ― Спб.: Экономическая школа, 1997г. 9. Кабраль Луис М.Б. Организация отраслевых рынков: вводный курс / Пер. с англ. А.Д. Шведа. – Мн.: Новое знание, 2003. – 356 с. 10. Розанова Н.М. Теория отраслевых рынков. Учебно-методическое пособие для студентов 3 курса специализации «Менеджмент». ― М.: ВШЭ, 1999. 11. Розанова Н.М., Авдашева С.Б. Лекции по теории отраслевых рынков. ― М.: ВШЭ, 1996. 12. Тарануха Ю.В. Экономика отраслевых рынков (в структурно-логических схемах): Учебно-методическое пособие / Под общей ред. д.э.н., проф. А.В. Сидоровича; МГУ им. М.В. Ломоносова. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2002. – 240 с. 13. Теория фирмы / Под ред. В.М.Гальперина. ― Спб.: Экономическая школа, 1995. 14. Тироль Ж. Рынки и рыночная власть: теория организации промышленности. В 2-х Т. ― Спб.: Экономическая школа, 2000. 15. Уильямсон О. И. Экономические институты капитализма: Фирмы, рынки, «отношенческая» контрактация. ― СПб.: Лениздат; CEV Press, 1996. 16. Хэй Д., Моррис Д. Теория организации промышленности. В 2-х Т. ― Спб. Экономическая школа. 1999г. 17. Чемберлин Э. Теория монополистической конкуренции. ― М.,1996. 18. Шерер Ф., Росс Д. Структура отраслевых рынков. ― М.: Инфра-М, 1997. 19. Юсупова А.Т. Промышленная экономика. ― Новосибирск: НГУ, 1997. 20. Carlton D.W., Perloff J.M. Modern Industrial Organization. ― Addison-Wesley, 2000. 21. Clarkson K.W. and M.B. LeRoy. Industrial Organization: Theory, Evidence and Public Policy. – New York, 1982. 22. Handbook of Industrial Organization. R. Schmalensee and R. D. Willig (eds.). Vol. 1, North- Holland, 1989. 23. Martin Stephen. Advanced Industrial Economics. ― Blackwell Publishers, 1999. 24. Shy Oz. Industrial Organization (Theory and Applications). ― The MIT Press, 1995. 25. Waldman D., Jensen E. Industrial Organization: Theory and Practice, 2-ed. ― Addison- Wesley, 2001. 26. Wolfstetter E. Topics in Microeconomics: Industrial Organization, Auctions and Incentives. ― Cambridge University Press, 1999. |