内容摘要:本文分析了期货业市场竞争的独特性,即经营产品特殊、竞争关系特殊以及行为与绩效不确定,进而采用2002-2006年我国期货业面板数据进行实证研究,文章验证了SCP假说在我国期货业的适用性,并提出了我国期货业市场结构优化的相关措施。
关键词:期货业 市场结构 优化
由于预期金融期货的推出会给期货业带来巨大利润,自2007年以来,许多证券公司和大型企业陆续通过增资扩股的方式进入这一行业,促使该行业发生了重大变化:截至2008年底,全行业已有91家期货经纪公司实施增资扩股,其中51家期货公司被证券公司控股;全行业期货公司注册资本实现快速增长,有43家期货公司注册资本达到或超过1亿元人民币。在此行业重构背景下,研究分析期货业市场结构优化具有重要的现实意义。
相关理论和文献综述
所谓市场结构是指特定行业中企业的数量、规模、份额的关系以及由此决定的竞争形式(赵旭等,2001),市场结构是产业经济研究的起点,而市场绩效则是研究的落脚点。以新古典理论为基础的SCP框架,即市场结构(Structure)、市场行为(Conduct)和市场绩效(Performance),是传统产业组织结构分析的经典范式(Bain,1951),这一框架认为集中度高的市场将导致不完全竞争,降低大企业间的共谋成本,使其能运用市场力量来获取超额利润。该理论强调一个行业的绩效取决于企业的行为,而企业的行为则取决于企业的市场结构。
对于以上假说在金融行业的检验,目前主要集中于银行业(赵旭等,2001;秦宛顺和欧阳俊,2001)、保险业(彭雪梅,2001;庹国柱,2002)以及证券业(杜煊君,2001)市场结构与绩效之间关系的实证研究,而对于金融体系重要组成部门的期货业的研究基本处于空白状况。本文拟首先分析期货业行业竞争的独特性,再通过计量分析的方法对我国期货业的市场结构与绩效之间的关系进行实证研究,进而结合我国期货业市场结构的现状提出优化的方向和途径。
期货业行业竞争的独特性
期货公司作为一种特殊的金融机构,其行业竞争除具有一般行业的特点以外,还具有以下独特性:
(一)经营产品特殊
期货公司经营产品的特殊性在于期货公司作为金融中介机构,仅仅是构成期货市场的一个组成部分,其代理交易产品是由期货交易所的交易品种决定的。只有这个品种在交易所上市,期货公司才有可能经营。虽然期货公司在这方面可能有一些话语权,但本质上没有决定权。与一般工商业公司可以根据自身对市场需求的判断和把握不断创新、推出适合市场需求的产品不同,期货公司在经营产品方面更多的只有有限的选择权,而没有自主开发权,因此在这方面期货公司比一般工商业公司要被动很多。
(二)竞争关系特殊
从一般意义上讲,期货公司之间的同业竞争具有一般工商业公司同行业竞争的基本特点,基本可以采用现有衡量行业竞争程度的指标方法衡量期货公司的竞争程度。但是从产品差异化的角度看,因为其提供不同交易品种的代理服务,不同的期货公司之间的竞争实际上并不完全是同质竞争。具体而言,经营同一期货品种的不同期货公司之间在理论上应该是一种完全竞争关系,但是在经营不同期货品种的期货公司之间,实际上并不构成直接的竞争。
(三)行为与绩效的不确定性
一般而言,期货公司业绩的最大影响因素是交易量,交易量又受到投资者数量、保证金规模、价格波动和投资者交易意愿等因素的影响。其中投资者交易意愿又受到交易盈亏和市场时机的影响,而这两方面都是期货公司不能最终决定的。这说明期货行业与其他工商业行业不同,期货公司的主动行为对绩效的影响可能相对弱化,存在很大的不确定性。
基于上述分析,传统产业组织分析的SCP框架是否适合于期货业尚存疑问,因此,较为集中的市场结构能否提高期货公司经营业绩需要相关的实证分析进行确定。
我国期货业市场结构与绩效的相关性分析
(一)数据来源
本文采用2002年至2006年度我国期货全行业公司687份样本数据。数据来自于中国期货业协会以及监管部门发布的数据。这也是目前能够收集到的最新和最完整的行业数据。
(二)模型设定及变量定义
目前对于市场结构与绩效之间关系的研究,经典的计量模型是由Berger(1995)发展而来的,该模型的基本形式为:
π=β0+β1MS+β2CR+β3X+ε
其中,π为企业绩效变量,MS为企业的市场份额变量,CR表示市场集中度变量,X则表示其它一系列控制变量。在本模型中,如果市场集中度变量CR表现出对企业绩效变量显著的正相关关系,那么传统的SCP假说就得到证实,即市场集中度的增加有助于提高企业的绩效水平。
在变量选择上,以传统的利润指标ROA和ROE来衡量期货公司总的绩效;市场份额MS则以该期货公司在总资产、客户保证金、手续费收入以及代理交易额四个方面占市场份额的中值表示;市场集中度CR同样分别取以上四个方面指标的CR8和H指数的中值来表示;控制变量从期货公司以及市场两个角度共选取四个变量:期货公司变量分别选取资产规模(总资产的自然对数,SIZE)以及客户保证金/总资产(RISK),市场变量则选取国内生产总值增长率(GDP)以及期货市场总体交易额的增长率(GAT)来分别表示总体经济增长以及期货市场发展对企业绩效的影响。
(三)回归结果及分析
将所得样本数据带入模型,用相关分析软件对模型进行回归分析。在回归之前考察了各个解释变量之间的Pearson相关系数,发现变量之间的相关系数都在0.5以下,且在1%的水平下基本都不显著;此外每个变量的方差膨胀因子VIF值都在5以下,因而可以认为模型中基本不存在严重的多重共线性问题。
考虑到样本的特点在于各主要解释变量如集中度以及GDP增长率等在截面间的变化不大,而主要是在时间之间的变化,模型可能出现时期之间的异方差,因此在回归方法上采用时期加权的广义最小二乘法(FGLS)对方程进行回归,回归结果参见表1。
从回归结果来看,对于我国期货业来说,无论是以CR8还是以H指数为市场集中度的度量变量,二者都会显著地提高企业的ROA以及ROE水平,这表明期货业的集中度越高,企业的绩效水平表现越好,证实了SCP假说在我国期货业的适用性。
其它变量中,企业的市场份额变量MS分别表现出对ROA和ROE的不同影响,市场份额的增加会显著降低企业的ROA但却不会引起ROE的显著变化,尽管从系数来看后者的影响要大于前者;企业规模变量与ROA以及ROE都成显著的正相关,这表明期货业是规模经济的行业,这也从一个侧面说明市场集中度的提高将有助于提高企业绩效水平;期货公司客户保证金占总资产的比例能够提高企业的 ROA但却会降低ROE水平,这可能与度量方法有关;但是,外在的经济发展水平变量GDP表现出了与绩效水平显著的负相关关系,且从系数来看这种影响较大,一个可能的解释是期货公司的业绩主要与股市行情相一致,而2002-2006间虽然GDP有较大增加,但股市却是相对低迷的状态,因此才出现了期货公司业绩与总体GDP负相关关系的出现;总体期货交易额变量GAT表现出与绩效显著的正相关关系,这符合一般假设。 我国期货业市场结构优化的建议
(一) 持续优化股东背景
应鼓励有志于参与期货市场的实力企业继续参股、控股期货公司,以扩大公司规模、提高公司质地。虽然券商控股期货公司使得行业公司注册资本与抗风险能力有了一定程度的提高,但期货市场是一个快速发展的市场,作为市场主体的期货公司规模及抗风险能力必须不断得到加强。目前各期货公司自身盈利水平仍然较低,依靠自我积累尚难以适应市场快速发展的需求。因此,应引导和鼓励大型券商或者具有现货背景的大型企业持续增资期货公司,使其成为期货市场新生力量。
(二) 推动现有公司积极并购
业内已经有部分期货公司具备一定的规模实力,但整体而言仍显弱小。应通过多种方式促进现有优势期货公司通过兼并重组进一步扩大公司规模,力争形成一批业内影响大、市场份额高、信誉品牌好的龙头期货公司。在途径上,既可以通过“强强联合”的方式,也可以通过“以强并弱”的方式;在具体操作上,既可以进行吸收合并,又可以进行股权控制。通过兼并重组,组建一批大型实力公司,淘汰一批没有竞争力的弱小公司,进而减少公司数量,提高行业集中度。
(三) 拓展经营业务范围
在业务范围上,监管部门应逐步允许具备一定条件的公司适度开展“经纪”以外的期货业务,如境外期货代理、有偿信息咨询等;逐步允许质地优良的公司有限度地开展代客理财、自营的试点,以此拓展期货公司业务领域,让期货公司实行差异化定位,改变其延续多年的单一盈利模式。同时,不同期货公司应结合自身特色和专业优势,引导客户专攻某一或某些交易品种,以此优化不同交易产品的市场竞争结构。
参考文献:
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