中国消费者需求结构解析

在一般均衡模型中，关于需求结构的假设至关重要。当市场结构给定时，需求结构影响企业加成和企业利润最大化价格的制定，也会决定市场是否有效配置资源。

大量文献在建模的时候，为了求解简单，假设一国代表性消费者的需求结构为不变替代弹性形式，即CES偏好。其实，CES偏好是有很大局限性的，最大的局限性在于，企业规模不会随市场规模的变化而变化，这明显不符合现实（Campbell和Hopenhayn，2005）。最近兴起的一类文献，认为可变替代弹性（VES）偏好更能贴近现实（Behrens和Murata，2007；Zhelobodko et al.，2012）。

我们无法直接判断中国消费者究竟具有哪种偏好，但是，可以采用间接的方式。在已有文献中，有两个结论可以把需求结构与企业生产率与加成率的关系联系在一起。因此，这提醒我们，只要判断出中国企业生产率与加成率的关系，就能判断中国消费者的需求结构。下面首先列出已有文献中得到的这两个结论。

结论1：如果消费者的需求结构为加性可分（additively separable）形式，那么“ε（x（c））′＜0”与“生产率越高的企业加成率越高”互为充分必要条件（Bertoletti和Epifani，2014）。

其中，c为企业的边际成本；x（c）为代表性消费者对该企业产品的需求量（individual consumption）；ε（x（c））为该企业面对的需求的价格弹性。

结论1说明，如果一国生产率越高的企业加成率越高，且消费者具有加性可分需求结构，则消费者的需求结构一定为ε（x（c））′＜0。

结论2：如果消费者的需求结构为非可分（non－separable）形式，那么“效用函数为拟线性型且反需求函数为线性型（如Melitz和Ottaviano，2008）”是“生产率越高的企业加成率越高”的充分条件。

因为非可分需求结构具有多种形式，不同形式的非可分需求结构可能推导出不同的结论。因此，在这一需求结构假设下，并不能推导出一般性的命题。Melitz和Ottaviano（2008）中的拟线性效用函数仅仅是非可分效用函数群中的一种，基于这一特殊的效用函数，该文得到“生产率越高的企业加成率越高”这一结论。当然，我们不能判断同样满足非可分形式的其他效用函数，是否也能推导出这一结论。

结论2说明，如果一国生产率越高的企业加成率越高，且消费者具有非可分需求结构，那么，消费者的需求结构可以有多种形式，其中的一种是，能够得到线性反需求函数的拟线性效用函数。

基于以上分析，我们认为，了解企业生产率和加成率的关系，就可以间接判断消费者的需求结构。

下面对中国制造业分行业微观企业的生产率和加成率的关系进行分析。

需要说明的是，我们仅仅研究了非出口企业的加成率和生产率的关系，而没有考虑出口企业。这是因为，对出口企业而言，在任何一个目的国销售，都有相应的加成，通过中国工业企业数据库和海关数据库合并而成的微观数据库计算得到的加成，其实是出口企业在各个目的国的加成的加权平均。此外，出口企业在目的国的加成是由该国的需求结构和市场结构决定的。因此，本国出口企业的加成不仅仅会受到本国消费者的需求结构的影响，也会受到各个目的国需求结构的影响。也就是，如果出口企业的生产率和他们的加成率成正比，并不能判断出本国消费者的需求结构。

（一）数据描述(www.xing528.com)

我们采用的是1999—2007年中国工业企业数据库微观数据。首先，根据国家统计局的国民经济行业分类标准，只保留30个制造业行业。进一步，由于这一数据库中部分企业提供的信息存在缺失甚至错误，我们需要对数据进行处理。借鉴谢千里（2008）和钱学锋等（2015），我们对数据处理如下：（1）剔除雇员少于8人的企业；（2）剔除总资产、固定资产净值、中间投入为负值，以及应付工资总额不为负的企业；（3）剔除总固定资产或者总流动资产超过总资产的企业。

（二）企业成本加成的估算

最常用的估计企业成本加成的方法有会计法和生产函数法两种方法。由于中国工业企业数据库中的指标以会计指标居多，而且没有对产品价格进行统计，因此很多研究中国企业成本加成的文献采用会计法（盛丹和王永进，2012；钱学锋等，2015）。基于此，我们也采用会计法进行估算。

（三）企业全要素生产率的估算

计算企业全要素生产率的方法有多种，OP方法作为一种半参数估计方法，有效地解决了生产率与投入要素相关导致的联立性（simultaneity）问题以及生产率与退出相关导致的样本选择（selection）问题（Olley和Pakes，1996；聂辉华和贾瑞雪，2011）。基于此，选择OP方法来估算企业全要素生产率。

（四）企业加成率与全要素生产率的关系

在对中国工业企业微观层面数据进行处理之后，按照前面介绍的方法，分别对中国制造业企业成本加成和全要素生产率进行估算。在此基础上，借助Stata软件画出企业成本加成和全要素生产率的散点图。进一步，画出二者的相关曲线。见图5.7。

图5.7　企业全要素生产率和加成率的相关性

通过图5.7，可以明显看出，企业全要素生产率和加成率成正比。

进一步，若消费者需求结构为加性可分形式，则我们可以选择Behrens模型的需求函数，因为这一需求函数恰好满足ε（x（c））′＜0；若消费者需求结构为非可分形式，则我们可以选择MO模型的需求函数。遗憾的是，我们无法判断中国消费者究竟具有加性可分偏好还是非可分偏好。我们只能通过比较Behrens模型和MO模型的优劣，作为我们最终选择Behrens模型的需求函数的理由。

MO模型和CES模型相比，无疑更加贴近现实，主要是因为该模型能够刻画促进竞争效应，即随着贸易自由化程度的加深，企业加成和利润最大化的价格都不断下降。但是，MO模型同样存在多个不足，最大的不足是没有收入效应（income effect），即消费者增加收入后，不会增加对制造品的消费量，也就是增加的全部收入都用来消费计价物商品，我们认为这一假定是与现实不符的。与MO模型相比，Behrens模型不仅保留了促进竞争效应，而且也有收入效应。因此，我们认为，Behrens类型效用函数与中国消费者的需求结构相吻合。