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不完全競爭條件下農產品市場的靜態模型-powerpoin-資料下載頁

2026-02-05 00:29本頁面

　　

【正文】即食早餐麥片市場的評價。這種方法主要依賴在需求分析中廣泛使用的多階段預算框架。 ? HLZ研究了三階段需求。 ? 首階段是對啤酒的總需求分析 ? 中間階段涉及產品分類的啤酒需求（優質、清爽、進口以及流行）。 ? 高端階段有個別優質啤酒構成，如Budweiser和 Miller從一個幾乎理想的需求體系出發，此處，由收入形式測量的需求表達為一個函數的形式，這個函數自變量包括自價格、競爭品牌的價格以及產品分類支出份額，作為所假設的多階段預算過程的一個結果后來的描述。 ? 此框架中，價格是外生的，而不同的學者基于他們數據集的面板性質，給定一個城市以外的其他城市市場中的價格作為工具。估計的結果表明： ? （ 1）不同品牌的單方市場力量增長基于自價格彈性。例如， HLZ發現品牌彈性在。 ? （ 2）提高并購市場力量的潛力基于交叉價格彈性和對競爭的假設。例如， HLZ假設伯特蘭行為并估計在缺乏任何效率所得的情況下，Coors和 Labatts之間的并購減少了兩個品牌之間的競爭壓力，這將會使 Coors的價格提高%，而 Labatts的價格將提高 %。 ? 這個方法使得市場力量的大小分解為需求彈性效應，和共同定價效應 —— 條件之和。這一方法的多數應用是在食品上 ? BB方法和 HLZ方法都沒有運用有關企業間競爭的任何假設。猜測變量模型也是如此。彈性可以沿著完全競爭和壟斷 /買方壟斷之間的連續閉集描述競爭，這同時又是一個缺點，即在對且或可能無困難地代表特定寡頭或者買方寡頭博弈的均衡結果。 ii? ij ji???? 對這一問題的解決 ? Gasmi和 Vuong（ 1991）以及 Gasmi，Laffont和 Wuong（ 1992）則提出以特定的寡頭模型來替代，如古諾納什模型、伯特蘭納什均衡、斯塔克爾伯格領導定價模型以及合謀模型，之后，又使用非嵌套假設檢驗來差別對待不同的選擇。 ? 模型中同時選擇價格和廣告支出進一步的解決方法 ? 先前的方法在或者在不要求完整需求系統時有用，或者在完全替代品數量較小時有用，這使得系統方法易操作。如果存在大量替代物品，一種存在差異化產品的情形，因為有大量的參數需要估計，所以系統化的方法可能是不易于操作的。一個解決這一問題的方法是將產品模型化為特征束。然后，消費者偏好就被定義為特征空間，且是這個空間的緯度與估計相關，而非體系內產品數量的平方。 ? 不同的消費者對物品的各種特征沒有相應的不同偏好。可以從如下形式效用函數得到需求函數，這個需求函數可以用計量經濟學模型估計： ? 個別的消費者 i消費產品 j的效用是觀測到的產品特征向量的函數 ? 是 j的價格 ? 表示無法觀測的產品特征 ? 為消費者誤差干擾項 ? 表示產品特征的隨機品味參數 ij j i j j iju x p? ? ? ?? ? ? ?jxjpj?ij?i? 試中國小包裝食用油市場 ? 數據來源： 2023年 3月份中華全國商業信息中心對全國重點大型零售商場的銷售統計品牌占有率品牌占有率金龍魚 % 中昌 % 福臨門 % 駱駝嘜 % 魯花 % 紅蜻蜓 % 元寶 % 胡姬花 % 關于市場力量的計算 ? 一開始，我計算了 CR4=%，已經是相當高了。 ? 但是，我們往往忽略了很重要的一個事實，品牌不同并不意味著所有者不同控股或參股占有率嘉里金龍魚、元寶等超過 36% 中糧福臨門、魯花、四海超過% CR4ad 超過% 買方寡頭力量 ? 平均 ? 也就是說里昂惕夫系數為 ? 萊陽魯花集團主要是生產花生油的 ,因此要在小包裝花生油市場中需要考察其買方寡頭勢力。假設按其宣傳的年產量 40萬噸每年要收購 100萬噸花生米，我國花生年產量 2023年為萬噸，最高的一年為。但是作為其花生主要供給主要基地的河南、山東年產。本節總結共同假設猜測變差可變比例不變比例旋轉供給同質產品異質產品猜測變差旋轉供給基準價格第 5節數學附錄彭超一個加工企業的利潤最大化由價格對需求的彈性， p=D() 得， 0( , ) 00( 1 )iiiiiiiiiiDQq D Q N cQqqD p cQ q QqD Q QpcQ p q Q? ? ???? ? ?????? ? ?????????(1 )i ipc????pp? ??? ? 謝潑德引理（ Shephard’s lemma） ? 如果 u()是連續且嚴格遞增的，那么，當 p0時，支出函數 e(p,u)在點 ( ) 對于 p可微，并且 ? i=1,2,… ， n ? 當價格給定，為了滿足一定的產量水平 ,又使所花的成本最小。 ? i=1,2,… ， n 00,pu0000( , ) ( , )ihie p u x p up? ??0000( , ) ( , )ihic c q x c qp? ?? 演講完畢，謝謝觀看！

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