第一篇
1模型的分析
在系统(6)中，令qi(t+1)=qi(t)(i=1，2)，可以求得系统(6)有3个非负均衡点:显然E0，E1为有界均衡，E2为Nash均衡点．下面来研究这些均衡点的稳定性．首先求出式(6)的Jacobin矩阵，即可以求得J(E0)的两个特征值为λ1=1，λ2=θ2γ，因为|λ1|=1，|λ2|＜1，所以E0为不稳定的鞍点．同理可以证明E1为不稳定的鞍点．E0对应的点为零售商A的投资量为零，此时零售商B占领市场，出现这种情况可能是由于零售商A的进货成本比较高，此时零售商A进一步提高企业对资源的吸附能力，而面对零售业市场的不成熟，会产生零售商对市场资源利用机会的不平等，也会导致零售商竞争力的下降，为了追求利润，另一家零售商必然会加入市场，从而开始了两家零售商的博弈．说明矩阵J(E2)在Nash均衡点E2处有实特征值，如果J(E2)在均衡点E2的特征值都位于复平面的单位圆内，即|λi|＜1，则Nash均衡点E2是局部稳定的，根据Jury条件，Nash均衡点E2是局部稳定的充要条件为1)1－TrJ+DetJ＞0;2)1+TrJ+DetJ＞0;3)|DetJ|＜1．对于条件1)是满足的，条件2)与条件3)决定了参数(α，θ2)平面上一个稳定区域，其边界曲线由直线α=0，θ2=0以及曲线。
2数值模拟分析
为了更好地了解动力系统(6)的动态行为，及更清晰地描绘投资者具有学习效应对系统动态行为的影响，取参数对系统(6)进行模拟分析，取参数a=15，b=1，c1=c2=0，d1=2，d2=2．2，θ2=0．1，初始值为q1(0)=1，q2(0)=2．图1表示零售商B学习效应指数为γ=1，γ=0．9时，Nash均衡点E2的稳定区域，从图上可以看出，具有学习效应的系统稳定区域明显要比没有学习效应的稳定区域要大，表明了学习效应的增强能有效增大系统Nash均衡点的稳定区域．当取参数α=0．15，其他参数不变的情况下，得到图2，表明了当系统(6)处于均衡状态时，学习效应对竞争到达均衡的时间的影响．从图2可以看出随着学习效应指数γ的减小，即学习效应的增强，到达均衡的时间不断缩短，特别是γ取值较大时，γ对均衡时间的影响更加明显．这说明学习效应的增强有利于加快系统到达均衡的速度，缩短系统到达均衡的时间．
3小结
为了模拟零售业市场中投资者不同的博弈行为，将具有学习效应的有限理性古诺模型引入零售业市场，考虑到零售业市场的复杂性，建立了一个非线性成本函数下的投资模型，利用非线性理论对模型的稳定点进行分析，得出了具有学习效应的系统稳定区域比没有学习效应的稳定区域要大，而且投资商随着学习能力的提高，双方达到均衡的时间会缩短．此处只是对具有学习效应投资模型进行了简单的分析，而且由于计算的复杂性，没有分析非线性成本函数下，参数对整个系统的影响，在以后将重点研究这部分的内容．
作者：王国栋 单位：重庆水利电力职业技术学院
第二篇
1估计结果与实际解释力
根据检验结果采用个体固定效应进行分析，并利用加权克服异方差，同时为消除多重共线性问题，进行逐步回归，回归结果如表4所示：从上表（6.1~6.6式）看，解释变量X2的结果明显不显著，此处剔除X2将余下变量再次进行回归，结果如表5所示。从上表可以看出剔除变量X2后，结果较为理想，为了更加直观分析各个变量的影响程度，下面再计算各个指标变量的实际解释率，具体方法为：首先计算jzd与X1~X6每年数据的平均值，并将2011年均值减去2005年均值，得到样本期间内变量均值的变化幅度，再将解释变量的变化幅度乘以其系数估计值（7.1~7.5式）得到样本期间内解释变量变化所引起的被解释变量jzd的变化值，最后将该变化值除以被解释变量的实际变化值，得出样本期间各解释变量的实际解释率，计算结果如表6所示。考虑到我国零售业表现出明显的地域性，下面将样本分区域进行逐步回归并计算各个区域实际解释率，计算结果如下：
2结果分析
从总体结果上看，除了变量X2其余变量都至少在10%的显著性水平下显著，剔除X2变量后，逐步回归结果更加可靠，分别从各个解释变量上看：连锁经营化率（X1）系数符号为负，我们可以得出结论，在我国零售业连锁经营程度的提高过程中，小型零售企业（或前4名之后的零售企业）所获得的市场份额多于大型零售企业获得的市场份额，此外该变量的实际解释率基本在3%左右，说明连锁经营程度对于市场集中度的影响作用不大；正如上文所说，政府政策（X2）对于零售企业的影响应该是全面的，由于为了指标的量化选取X2这个类似税率的指标，但实证结果不能令人满意。利润率（X3）系数符号为正，这里与AllenL.Webster(1996)所得结论一致，我们可以得出相比利润率对于新企业的吸引作用，利润率的提高对更具资金优势的大型零售企业的扩张提供了更大的动力，即利润率与市场集中度正相关，该变量对于市场集中度的实际解释率为6%左右，说明利润率对于市场集中度的影响作用一般。从业人数（X4）系数符号为正，从业人数变量是从行业内部角度反映零售行业整体变化对于市场集中度的影响，所以结果表明零售行业规模的扩大会提高零售业市场集中度，从该变量的实际解释率来看，行业的规模变化对我国零售业市场结构的影响最为明显，此处与陈阿兴（2004）所得结论一致。零售商品销售额（X5）系数符号为正，此处与MitaBhattacharya(2000)所得结论不一致、而与仲伟周（2012）所得结论一致，从该变量的实际解释率来看，市场容量对于市场集中度的影响很大，结合变量X4的结果，可以得出，行业规模与市场容量等宏观经济因素对于我国零售业市场结构的影响最大。外商投资（X6）系数符号为正，此处与樊秀峰（2010）所得结论一致，但是实际解释率与相关理论结果有所出入，这可能是由于我国零售市场的区域性差异大，外资零售业在不同区域所处的“位置”（所占市场份额）有很大差别，这就决定了有些区域（如北京上海等外资渗透率高的地区）FDI的增加，加大了外资零售业市场份额从而提高市场集中度，而有些外资未大量进入的区域，FDI的增加正在吞噬本土零售企业市场份额，会使得市场集中度降低，所以零售业FDI对我国零售市场集中度的影响作用的效应发生了“抵消”，因此在分析FDI对我国零售业市场集中度的影响应该按区域样本进行研究。连锁经营化率（X1）三个区域符号均为负，从绝对值来看，中部地区明显高于东、西部地区，说明连锁经营化的提高都会降低三个地区的零售业市场集中度，从具体影响看，中部地区影响最为明显，从实际解释率来看也能发现，中部地区X1变量的实际解释率非常大，对于这些原因我们分析主要可能是中部地区零售业发展普遍采用连锁化的模式，由于这一模式的有利于快速增大市场份额，从而在扩张的过程中“稀释”了市场销售额排名前列的零售企业也就降低了地区的市场集中度，出现这一现象也可能与样本数量也有关。利润率（X3）三个区域符号均为正，从数值上看从高到低依次为：西部、中部、东部，说明利润率的提高都会提高三个地区的零售业市场集中度，从具体实际解释率来看西部地区X3的实际解释率最高，对此结果我们并不感到意外，从目前我国现实情况来看，西部零售业发展还处于初级阶段，这样大型零售企业享有一点垄断地位，必然利润率高于中、东部地区，而高的利润率又进一步为大型零售企业提供了扩张的动力，反观中、东部地区零售业市场相对发达，零售行业利润率相对稳定，所以对于市场集中度的影响也就相对较小。从业人数（X4）所代表的行业规模指标系数三个地区均为正，从实际解释率来看三个地区都高，这于总体样本结果是一致的，这也更加论证了前文的观点：行业规模对于我国零售业市场集中度的影响非常明显。商品零售总额（X5）的符号出现不同，中部地区为负，东、西部地区为正，考虑到总体样本结果也为正，所以此处重点分析中部地区的情况，商品零售总额指标代表的是零售业的市场容量对于市场集中度的影响，而市场容量与市场集中度出现负相关则表明大型零售企业“吸收”市场扩大所带来的市场份额比其他企业增加的市场份额小，结合前文对于X1变量的分析，说明目前中部地区零售业结构相对不稳定，零售企业之间的市场份额竞争相当激烈。零售业FD（IX6）的符号均为正，说明FDI在三个地区均与市场集中度呈正相关，就具体实际解释率来看，东部地区明显高于中、西部地区，由于我国从2004年底才开放零售业FDI，出于对物流交通状况、市场规模等条件的综合考虑外资零售巨头必然先从东部发达地区投资再逐渐延伸到中、西部地区，所以东部地区外资零售业的份额肯定大于中、西部地区，也就是说东部地区实际解释率肯定会高于中、西部地区，这里也证实了前文关于总体样本结果中X6变量的分析。
3结论
本文以2005~2011年我国零售业相关省际面板数据为基础，首先采用行业集中率指标计算我国30个省市2005~2011年零售业市场集中度与区域加权集中度，以此分析我国零售业市场结构总体特点，发现我国零售业市场集中度逐年增长，然后根据相关理论文献，选出影响零售业市场集中度的6个相关因素，接下来构建个体固定效应的面板模型实证分析变量对零售业市场集中度的影响，并且具体计算了各个指标对于集中度的实际解释率。得出的主要结论有：（1）连锁经营化率与我国零售业市场集中度负相关，行业利润率、行业规模、地区零售市场容量、零售业FDI与我国零售业市场集中度正相关；（2）从具体区域看，连锁经营化率对中部地区市场集中度的影响较大，外商投资对东部地区市场集中度的影响较大。
作者：湛泳聂欣单位：湘潭大学
