Индекс концентрации Розенблюта

Индекс Розенблюта также характеризует концентрацию рынка, однако, расставляет акценты в обратном порядке: наибольший вес придается фирмам, имеющим наименьшие доли рынка. В стандартном варианте данный индекс рассчитывается следующим образом:

(2.23).

Диапазон значений коэффициента Розенблюта: (или 100%). Достижение коэффициентом Розенблюта своей верхней границы означает ситуацию чистой монополии.

Если же мы напротив хотим придать наибольшие веса фирмам, имеющим наибольшие же доли рынка (как, например, в индексе Херфиндаля-Хиршмана), то расчет индекса Розенблюта следует осуществлять по следующей формуле:

(2.24).

При этом: . В случае же абсолютно равномерного распределения долей рынка между всеми фирмами: .

Существование альтернативных показателей концентрации порождает проблему «выбора лучшего показателя». Ряд работ, посвященных обсуждению этой проблемы, предлагает использовать подход предложенный Дэйвисом. Он в частности анализировал поведение того или иного показателя путем построения для него кривой равной концентрации в координатах «число фирм (n) – дисперсия логарифмически нормального распределения (σ²)».

На Рисунке 2.10 показаны типичные, хотя и не универсальные кривые концентрации для различных индексов, причем их значение фиксируется на уровне, соответствующем комбинации n и σ² для точки А.

Рисунок 2.10. Кривые равной концентрации для определенных сочетаний значений числа фирм и дисперсии логарифмически нормального распределения.

Индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI), индекс накопленной концентрации (CR_k) и модуль индекса энтропии Теиля (TI) – показатели, значение которых возрастает с увеличением неравенства и падает, если число фирм растет, так что для сохранения данных значений этих индексов необходимо, чтобы увеличивались как σ², так и n. Коэффициент Джини (GI) и, разумеется, σ² не меняются с изменением n при условии, что σ² одна и та же, и поэтому график этих функций – горизонтальная прямая на Рисунке 2.10. Как правило, HHI менее чувствителен к числу фирм, чем CR_k или TI, и при данном увеличении n для сохранения значения HHI обычно требуется меньший рост σ², чем для других индексов.

Если структура отрасли меняется от точки А к точке В, то GI и σ² возрастают, а все другие показатели падают. Если возникает структура отрасли, характеризующаяся точкой С, то HHI будет расти вместе с GI и σ², а TI и CR_k будут падать. Более проблематично то, что если структура перемещается в точку D, тогда весь рост GI или σ² будет приписан нарастающему неравенству распределения рыночных долей фирм. (Они имеют то же значение в точке D, что и в точке F, где число фирм n то же, что и в точке А). Однако рост индекса Херфиндаля-Хиршмана, от HHI΄ до HHI˝ можно разложить на две составляющие: 1) та часть, которая приписывается возрастающему неравенству распределения рыночных долей фирм (HHI˝ – HHI); 2) та часть, которая обусловлена увеличением числа фирм (HHI΄ – HHI˝). Если различия в темпах роста фирм привели к росту неравенства распределения их рыночных долей, а слияния снизили число фирм (не затрагивая при этом степени неравенства), тогда GI или σ² будет указывать на то, что слияния не внесли вклада в рост концентрации, а HHI укажет на то, что слияния внесли такой вклад (как на то указывают и TI и CR_k, пусть и в разной степени). Ясно поэтому, что могут возникнуть разные интерпретации такого экономического явления в зависимости от используемого показателя. «Лучшая» интерпретация зависит от основополагающего суждения об относительном значении неравенства и немногочисленности, влияющих на поведение и результаты деятельности фирм, и вследствие этого порождающего различное рыночное поведение. Если первое (т.е. неравенство распределения рыночных долей фирм) представляется наиболее важным, то предпочтение следует отдавать индексу Джини (GI) или дисперсии (σ²). Если более важно второе (оценка немногочисленности фирм в отрасли) – то показатель энтропии (TI), вероятно, будет предпочтительнее. Если же в равной мере и неравенство, и немногочисленность рассматриваются как потенциально значимые, тогда некоторые другие промежуточные показатели могут оказаться наилучшими. Учитывая недостатки индексов концентрации, отмеченные ранее, можно сказать, что индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI) представляет во многих случаях наилучший компромисс. Однако приведенный выше подход вносит элемент произвола в такой выбор, если не будет дано теоретического обоснования относительного значения немногочисленности фирм и неравенства распределения их рыночных долей.

Резюмируя вышесказанное, можно сказать, что выбор показателя концентрации имеет важное значение для исследователя. В идеале следует выполнять эмпирические проверки, во-первых, с использованием показателя (или системы показателей), который лучше всего соответствует теоретическому истолкованию структурных факторов различного рыночного поведения, и, во-вторых, с использованием других показателей, чтобы понять, являются ли первые статистически значимыми, а вторые – нет. Об «идеальном показателе концентрации» здесь говорится в том смысле, что необходимо допускать наличие неопределенности относительно действующих экономических сил.