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一、文獻綜述

對電信產業規制政策進行研究的過程中,大多數經濟學家將A-J效應視為成本加成規制下降低成本的激勵機制缺乏的反映,認為ROR規制是低強度的規制,這不利于促進電信產業的發展。價格上限之所以具有潛在的激勵作用,主要是因為它具有激勵長期固定價格契約的特征,可以使企業在合同期限內獲得成本降低的全部收益[1]。

但是,1992年Sherman在對電信行業的研究中認為,在ROR規制下,如果規制者不對被規制企業施加額外的價格限制,被規制企業不會經營缺乏需求彈性的業務,并且即使所從事的業務缺乏需求彈性,規制者和消費者基于自身的利益考慮也不會允許價格上升。因此,在ROR規制下的企業也會發展增加需求的業務并會降低運營成本,并且也會規避風險[2]。在高強度規制政策下,電信產業主要致力于降低運營成本投入、提高全要素生產率和加速網絡現代化[3]。

Shin和Ying以及Ai和Sappington發現運營成本的增加將會引發總投入成本的增加,同時,全要素生產率的提高和網絡現代化的發展則會降低總投入成本[4-3]。既然網絡現代化也意味著資本密集,那么,此發現也是對ROR規制下存在A-J效應的暗示。Cabral和Riordan在1989年比較了在收益率規制和價格上限規制下的創新,他們的結論證明了價格上限規制的優勢。Vogelsang認為在不變成本和需求條件下的規制會導致有效價格(包括接入價格和使用價格)。Kridel等在1996年通過調查發現高強度規制會提高生產率、促進基礎設施投資、提升利潤水平和促進新服務的提供。Noel通過對美國主要電信本地交換運營商1988—1998年的數據分析,認為價格上限規制的實施似乎沒有對生產效率的增長產生很大的影響[7-8-9]。高強度規制政策能否實現其理論上的優勢是一個需要實踐檢驗的主題。

國內學者在分析規制政策對電信產業不同環節效率的影響中,普遍的觀點認為中國電信產業目前的生產效率不高,網絡效應較低,應該繼續引入競爭并加強互聯互通。劉戒驕通過對電信產業20多年來數據的比較分析認為,電信產業的總體經濟效益沒有多大變化,許多企業一直處于微利甚至虧損狀態,其原因雖然復雜多樣,但肯定與以個別成本為基礎的價格形成機制有很大關系[11]。在受規制的電信產業中,企業利潤主要不是來自成本節省,而是來自憑借壟斷力量提高價格的能力,規制帶來的X非效率會扼殺生產效率。干春暉、李雪運用圓周城市模型(Spatialcompetitionincircularcitymodel)分析電信產業中存在網絡效應下的兩階段選址定價模型,證明了在存在弱網絡效應時,網絡效應增加了消費者剩余和社會凈福利水平;而在強網絡效應下,廠商數量越少則社會凈福利越大,最優市場結構為獨家壟斷[12]。他們認為我國電信行業網絡效應較低,產權結構仍比較單一,電信行業整體國際競爭力低下。孟慶國和陳劍利用博弈論分析了激勵機制對電信網絡運營商互聯互通的利益分配的影響[14]。2004年,梅潔在對我國電信產業互聯互通的績效分析中認為,互聯互通不僅是電信產業績效提高的關鍵,也是電信運營企業的一項新業務,中國電信產業互聯互通的不暢主要是經濟利益問題。董保民、馮陶陶[13]在Laffont和Tirole[5]框架內對中國移動通信市場的福利效應進行了研究,認為當存在網際價格歧視和呼出方付費時,如果需求彈性較大,則非對稱價格規制會導致福利損失,認為保護競爭者而不是保護競爭過程的政策不能很好地服務于“仁慈的”規制者的目標。

國內學者對電信產業的規制效率大多是從理論模型的角度進行分析,并主要側重于規范分析方法的應用,對于電信產業的規制效率究竟如何的實證分析文獻較少,本文利用DEA方法,對電信產業的規制效率進行分析。

二、研究設計和數據來源

對生產效率的分析可以看出規制政策是否可以促進被規制的電信產業引進新技術,努力提高自身的效率水平。規制對電信運營商效率影響的測定主要是基于運營商被規制服務的生產率的測定,由于對電信產業的規制主要是以通話業務為規制對象,這樣需要測定的業務包括本地網服務、長途通話服務和本地接入服務三個方面的內容。

1·模型的選取

由于對企業進行效率分析所涉及到的企業投入產出數據很多,都屬于企業自身的保密數據,除非有一些合作項目,一般很難得到。本文在研究規制對電信產業效率的影響時考慮到所獲得數據的單位并不統一,并且各個電信運營商的數據較難獲取,同時還要排除非技術因素的影響,因此在分析時選用了DEA分析模型,主要采用C2R模型來分析電信產業的技術效率:

其中,hk是一個標量。λ是每一個n*1向量的系數。hk的值即為每一個時期的效率值,它滿足hk≤1。1為邊界點所以也是最大效率值。因此對每一個時期而言都要求得一個hk值。采用BC2模型來分析電信產業的規模效率和純粹技術效率問題,也就是分析規模報酬可變時的技術效率以及規模效率:

由上文的分析可知,技術效率是規模效率與純粹技術效率的乘積,因此,各DMU的規模效率即為(1)式與(2)式相除。

2·樣本與數據

本研究以電信產業歷年來的數據為研究對象,所用數據主要來源于國家統計局和信息產業部的數據①,數據來源可靠,但這些數據也有一些不盡如人意的地方,對本文的研究也會產生一些影響。電信產業原屬郵電部管理,后郵電部取消又歸信息產業部管理,管理部門的轉換使得部分統計數據的管理有些混亂,沒有統一性。并且隨著技術的進步使得在統計中增加了不少新的統計項目,合并或分開或取消原來的一些統計項目,這些都使得統計數據選取的難度加大,并且對效率的分析也會產生影響。雖然這些數據存在一些問題和缺陷,但仍不失其準確性,具有分析的價值。

(1)產出數據

產出數據包括三項:本地服務、本地接入服務和長途服務。本地服務可由本地固定網通話次數和移動本地通話時長表示;由于主要考察政府規制對國內電信的效率影響,所以長途通話服務方面不考慮國外長途服務的問題,用國內長途通話次數表示;本地接入服務主要是指用戶線和接入交換機(或稱本地交換機)連接而形成本地接入,本地用戶可直接通過本地交換完成相互通信,當本地用戶和非本地用戶建立通信連接時,就要通過匯接局交換機完成和目的地交換機的連接,因此,本地接入服務的產出也被計入本地通話次數和長途通話次數中。綜上,產出共包括三項:本地網通話次數(包括本地網內區內通話次數和本地網內區間通話次數)、移動本地通話時長和國內長途通話次數。

(2)投入數據

在對電信企業的投入分析指標選擇上,考慮以下因素:勞動、資本和原材料。

勞動即勞動力,也就是電信行業的職工人數。根據國家統計局的《勞動統計年報》,由于2003年以前電信業和郵政業的數據合并在一起,所以無法得到單獨的相關數據,并且2003年以后的職工人數也是電信和其他信息傳輸服務業的綜合數據,因此,在職工人數上為保證統計口徑的一致性,所使用的數據是電信和郵政的合并數據。同時,因為DEA分析法所得到的效率是一種相對效率,所以只需歷年的數據統計口徑一致即可,因此采用總的職工人數對最終結果的影響不大。根據國家統計年鑒對我國電信主要通信能力的分析指標以及有關文獻的實踐分析參數,在投入的資本方面選用的數據主要是固定資產投資方面的數據,包括局用交換機容量、長途交換機容量、用戶交換機容量、移動電話交換機容量、光纜總長度②等方面的數據指標。

對于電信產業所使用的原材料的相關數據較難獲取,再加上設備的折舊和攤銷費用等方面的費用,因此以主營業務成本代替計算這方面的數據。

三、實證結果分析

根據上述投入產出數據,運用matlab軟件進行資料包絡分析,先以C2R模型求出技術效率,而后以BC2模型求得純粹技術效率,技術效率除以純粹技術效率即可求出規模效率。

通過上述實證分析結果我們可以看到,經過DEA分析顯示,我國電信產業所實施的規制政策對電信產業的效率提高沒有顯著影響,而技術非效率主要來源于規模非效率。利用DEA方法對電信產業的技術效率、純粹技術效率和規模效率三種效率進行了計算,結果發現不論是對本地服務業務的效率計算還是對長途服務業務的效率計算,都沒有明顯數據顯示我國對電信產業所實施的收益率規制確實提高了電信產業的效率。同時對電信產業的技術效率進行了總體的計算分析,所得結果也基本一致,亦支持目前所采用的激勵規制對電信產業的效率影響不大的結論。我國目前的規制政策并沒有達到預期效果,規制政策對中國電信產業效率提高的影響并不顯著,電信產業存在著生產非效率。這主要是由于電信產業中的信息不對稱以及對國內電信產業的規制強度不夠從而導致規制效率變化不大。這說明我國電信產業應繼續深化改革,提高其規制政策的激勵強度。

四、結論

我國目前電信產業的規制效率變化并不顯著,這主要源于目前所采取的規制政策。2005年9月之前,我國在對電信行業的規制是采取收益率規制和價格上限規制同時并存的規制,這導致價格上限規制中降低成本的激勵機制無法發生作用,收益率規制中產品(服務)的質量保障機制也無法發生作用。因此,這種規制政策對電信產業的技術效率影響也不會很大。2005年9月2日,信息產業部的《關于調整部分電信業務資費管理方式的通知》盡管說明電信規制正向著高強度的價格上限規制轉變,但對電信產業的低強度規制政策并沒有產生本質影響。在我國電信企業即將面臨國外強大對手挑戰的今天,如何快速提升企業的效率、增強核心競爭力是當前我國電信業最緊迫的問題,因此,采取高強度的激勵規制政策,促進企業提高自身的技術效率和經濟效率,是目前電信產業急需解決的問題。

論文關鍵詞:中國電信產業規制

論文摘要:基于規制理論的分析表明,規制政策對電信產業效率的影響不能一概而論。本文利用DEA方法對電信產業的規制效率問題進行了實證分析,得出我國目前的政府規制對電信產業的效率影響并不顯著,并指明規制影響不顯著的原因。

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