“供需”分析長(zhǎng)期以來(lái)一直是實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容。在產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的實(shí)證研究中,傳統(tǒng)的簡(jiǎn)約式分析方法側(cè)重于分析變量之間的因果關(guān)系,無(wú)法清晰地辨別問(wèn)題背后的變化機(jī)理,從而影響其在政策評(píng)估、福利分析中的應(yīng)用。為了克服簡(jiǎn)約式分析的缺陷,新實(shí)證產(chǎn)業(yè)組織的研究范式應(yīng)運(yùn)而生。而在新實(shí)證產(chǎn)業(yè)組織研究范式中,BLP模型是目前應(yīng)用最為廣泛的研究方法之一, BLP模型可以進(jìn)行需求側(cè)和供給側(cè)估計(jì),更加明確地回答研究中存在的假設(shè)性問(wèn)題(王子和周雁翎,2019)[1],清楚分析問(wèn)題的內(nèi)在機(jī)理,并通過(guò)反事實(shí)分析得出合理的政策評(píng)估結(jié)果。
早期的實(shí)證分析是在不完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)下進(jìn)行同質(zhì)化產(chǎn)品市場(chǎng)的需求和成本函數(shù)估計(jì)。由于產(chǎn)品數(shù)量少,此類(lèi)模型易于處理。隨著市場(chǎng)假設(shè)和研究方法的不斷發(fā)展,經(jīng)濟(jì)學(xué)研究對(duì)象越來(lái)越傾向于特定行業(yè)以及替代性產(chǎn)品。人們逐漸意識(shí)到對(duì)于差異化產(chǎn)品市場(chǎng)研究的重要性。McFadden(1974)[2]等提出的離散選擇模型解決了差異化產(chǎn)品需求估計(jì)的問(wèn)題。該模型從一類(lèi)消費(fèi)者行為推導(dǎo)出市場(chǎng)需求。由于消費(fèi)者效用依賴于產(chǎn)品特征和消費(fèi)者的偏好參數(shù),最大化消費(fèi)者效用并根據(jù)消費(fèi)者決策加總的結(jié)果獲取消費(fèi)者對(duì)該產(chǎn)品的選擇概率,將其近似為產(chǎn)品層面的市場(chǎng)份額,從而估計(jì)出需求函數(shù)系數(shù)。該方法有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):一是解決了維數(shù)過(guò)多的“參數(shù)詛咒問(wèn)題”;二是可以對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行反事實(shí)模擬。但離散選擇模型在研究過(guò)程中對(duì)于產(chǎn)品全部特征沒(méi)有要求,忽視了不可觀測(cè)的產(chǎn)品特征,這些不可觀測(cè)的產(chǎn)品特征可能與價(jià)格變量之間存在內(nèi)生性問(wèn)題,而忽視內(nèi)生性問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致估計(jì)的需求曲線向上傾斜,帶來(lái)估計(jì)結(jié)果誤差。另一方面,在數(shù)據(jù)要求上,McFadden(1974)[2]的離散選擇模型需要個(gè)體層面的數(shù)據(jù),而對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)個(gè)體層面的數(shù)據(jù)難以獲取,在實(shí)踐中為問(wèn)題研究帶來(lái)了困難。上述問(wèn)題的存在限制了離散選擇模型的應(yīng)用。
為了解決離散選擇模型的局限性,在McFadden(1974)[2]研究的基礎(chǔ)上,Berry et al.(1995)[3]利用銷(xiāo)量、價(jià)格、產(chǎn)品特征等數(shù)據(jù)提出了差異化產(chǎn)品市場(chǎng)的需求估計(jì)方法——隨機(jī)系數(shù)Logit模型(BLP模型),該模型克服了離散選擇模型的缺陷,充分考慮到價(jià)格與不可觀測(cè)的產(chǎn)品特征之間的內(nèi)生性問(wèn)題,利用聚合的產(chǎn)品層面數(shù)據(jù)完善了早期離散選擇模型對(duì)于個(gè)體層面數(shù)據(jù)的限制,并且解決了維數(shù)詛咒問(wèn)題以及產(chǎn)品特征的異質(zhì)性問(wèn)題。隨后,BLP模型被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)組織實(shí)證問(wèn)題研究中,結(jié)合嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撃P?、最大化效用函?shù)以及利潤(rùn)函數(shù)的思想將實(shí)證模型結(jié)構(gòu)化并運(yùn)用到實(shí)證研究問(wèn)題中,使估計(jì)結(jié)果更加貼近現(xiàn)實(shí),以進(jìn)一步解釋產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的內(nèi)在機(jī)理。Nevo(2000)[4]詳細(xì)解釋了BLP模型。此后,BLP模型被具體應(yīng)用于差異化產(chǎn)品市場(chǎng)的市場(chǎng)勢(shì)力、并購(gòu)、創(chuàng)新、投資廣告決策、定價(jià)、消費(fèi)者福利估計(jì)以及規(guī)制政策分析等產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的實(shí)證研究中。
BLP模型是產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題實(shí)證研究的有力工具,具體應(yīng)用中有如下優(yōu)勢(shì):(1)數(shù)據(jù)要求并不嚴(yán)格;(2)可以根據(jù)消費(fèi)者偏好構(gòu)建效用函數(shù)合理估計(jì)出需求函數(shù),利用供給側(cè)函數(shù)估計(jì)出邊際成本參數(shù),從而根據(jù)現(xiàn)實(shí)中產(chǎn)業(yè)鏈上下游的縱向關(guān)系、企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)等互動(dòng)行為建立符合現(xiàn)實(shí)的模型;(3)可以清楚分析出研究框架中各個(gè)因素的影響效果,而不是僅得出因果之間的正、負(fù)向影響;(4)政策效果的評(píng)估針對(duì)性強(qiáng),可以通過(guò)反事實(shí)分析評(píng)估不同政策環(huán)境下的政策效果;(5)可以進(jìn)行福利分析,根據(jù)反事實(shí)模擬分析不同政策環(huán)境下的福利效應(yīng)。
近年來(lái),關(guān)于BLP模型應(yīng)用和方法的研究受到學(xué)者關(guān)注。隨著對(duì)BLP模型研究的不斷深入,越來(lái)越多學(xué)者發(fā)現(xiàn)BLP模型僅適用于非耐用品市場(chǎng),沒(méi)有考慮到耐用品市場(chǎng)中消費(fèi)者長(zhǎng)期效用對(duì)于消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策的影響,而前瞻性消費(fèi)者可能會(huì)根據(jù)未來(lái)產(chǎn)品供應(yīng)和價(jià)格的預(yù)期改變購(gòu)買(mǎi)決策。因此對(duì)于BLP模型的研究從非耐用品市場(chǎng)發(fā)展到耐用品市場(chǎng)和半耐用品市場(chǎng)(Goettler和Gordon,2011[5];Gowrisankaran和Rysman,2012[6]),在效用函數(shù)中充分考慮消費(fèi)者預(yù)期,建立貝爾曼方程估計(jì)需求函數(shù),使模型設(shè)定更加符合現(xiàn)實(shí)情況,估計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn)。在前沿的BLP模型方法研究中,主要關(guān)注三個(gè)方面問(wèn)題:首先是對(duì)于方法中市場(chǎng)份額積分的近似運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化;其次是關(guān)于模型構(gòu)建過(guò)程中非線性系統(tǒng)的數(shù)值算法優(yōu)化研究;最后是對(duì)于估計(jì)方法的研究。
目前關(guān)于BLP模型的應(yīng)用研究逐漸從傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)組織問(wèn)題研究發(fā)展到雙邊市場(chǎng)理論問(wèn)題的實(shí)證研究以及更廣泛的領(lǐng)域中,BLP模型的構(gòu)建方法也不斷改進(jìn),將需求側(cè)由靜態(tài)的隨機(jī)系數(shù)Logit模型發(fā)展為動(dòng)態(tài)需求模型,與EP模型(Ericson和Pakes,1995)[7]結(jié)合,構(gòu)建供給側(cè)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型,并且應(yīng)用范圍逐漸向其他經(jīng)濟(jì)學(xué)與管理學(xué)領(lǐng)域拓展(劉忠等,2012)[8]。而國(guó)內(nèi)關(guān)于BLP模型的實(shí)證研究及應(yīng)用較少,因此本文擬簡(jiǎn)要介紹BLP模型的原理、發(fā)展、模型特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),以及其在產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的應(yīng)用。
自Berry等提出BLP模型以來(lái),關(guān)于BLP模型的研究主要集中在模型的構(gòu)建、算法優(yōu)化以及估計(jì)方法選擇問(wèn)題中。本文提出的BLP模型主要參考了Reynaert和Verboven(2014)[9]的模型構(gòu)建過(guò)程,通常由以下步驟組成:(1)建立消費(fèi)者的效用函數(shù),并設(shè)定待估計(jì)參數(shù);(2)通過(guò)博弈理論構(gòu)建供給側(cè)模型以及待估計(jì)參數(shù);(3)運(yùn)用數(shù)據(jù)估計(jì)需求函數(shù)與供給函數(shù)中的需求參數(shù)以及邊際成本參數(shù);(4)根據(jù)不同情景進(jìn)行反事實(shí)模擬分析。本文從需求側(cè)函數(shù)、供給側(cè)函數(shù)以及估計(jì)方法三個(gè)方面介紹BLP模型構(gòu)建的基本原理。
假設(shè)存在t=1,2,…,T個(gè)市場(chǎng),可以觀察到產(chǎn)品J的總體銷(xiāo)量、平均價(jià)格以及產(chǎn)品特征。存在Lt個(gè)潛在消費(fèi)者,每個(gè)消費(fèi)者i(i=1, 2, …,Lt)會(huì)選擇替代性產(chǎn)品j,其中外部產(chǎn)品為j=0,差異性產(chǎn)品表示為j=1,2,…,J,消費(fèi)者對(duì)于外部產(chǎn)品的間接效用為:μi0t=εi0t,消費(fèi)者i在市場(chǎng)t購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品J的間接效用為:
Uijt=xjtβi-αpjt+ξjt+εijt
(1)
(2)
Ajt={(α,β,σ,εijt)|Uijt≥Uist,j≠s,j,s∈J}
(3)
消費(fèi)者i選擇市場(chǎng)t中產(chǎn)品j的概率pijt為:
pijt=P(Uijt≥Uist,j≠s,j,s∈{0,1,…J})
(4)
因此有:
(5)
在市場(chǎng)t中產(chǎn)品j預(yù)測(cè)的市場(chǎng)份額是指產(chǎn)品j在所有可用產(chǎn)品(包括外部產(chǎn)品j=0 )中產(chǎn)生最高效用的概率。通過(guò)對(duì)個(gè)體特定評(píng)價(jià)進(jìn)行積分可以得出:
(6)
其中Vijt中包括平均效用參數(shù)向量α和β以及平均評(píng)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差向量σ,令θd=(α,β,σ) 。
目前市場(chǎng)份額的近似計(jì)算通常采用兩種方法,一種是采用蒙特卡羅模擬求解積分:
(7)
另一種方法是采用基于多項(xiàng)式的稀疏網(wǎng)格方法(Heiss和Winschel,2008)[10]近似求解積分:
(8)
Skrainka和Judd(2012)[11]在BLP模型的研究背景下利用MPEC算法檢驗(yàn)了兩種積分方法的效果,證明了基于多項(xiàng)式的稀疏網(wǎng)格方法在效率和優(yōu)越性方面優(yōu)于蒙特卡羅方法,蒙特卡羅方法在計(jì)算過(guò)程中可能產(chǎn)生數(shù)值誤差且存在不穩(wěn)定性,而稀疏網(wǎng)格方法解決了這種問(wèn)題,使計(jì)算結(jié)果更加高效。
假設(shè)產(chǎn)品j在市場(chǎng)t中的邊際成本是常數(shù),且表示為:
cjt=xjtγ1+wjtγ2+ωjt
(9)
其中xjt是產(chǎn)品特征向量,既影響效用又會(huì)影響成本,wjt是只影響邊際成本的其他因素向量,ωjt是不可觀測(cè)的邊際成本影響因素。由于邊際成本難以獲取,但可以通過(guò)供給模型估計(jì)出來(lái),在完全競(jìng)爭(zhēng)條件下,價(jià)格等于邊際成本,即pjt=cjt,因此有:
pt=xtγ1+wtγ2+ωt
(10)
不完全競(jìng)爭(zhēng)條件下,BLP模型采取伯川德競(jìng)爭(zhēng),每個(gè)企業(yè)f會(huì)設(shè)定價(jià)格使其達(dá)到利潤(rùn)最大化結(jié)果,因此,納什均衡的一階條件是:
(11)
在不完全競(jìng)爭(zhēng)條件下,由供給側(cè)可以得出:
(12)
構(gòu)建需求側(cè)與供給側(cè)模型后進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。而對(duì)于BLP模型的估計(jì)主要有兩個(gè)問(wèn)題:(1)通過(guò)聚合的市場(chǎng)份額系統(tǒng)解決需求函數(shù)參數(shù)以及邊際成本參數(shù)估計(jì)問(wèn)題;(2)通過(guò)廣義矩估計(jì)(GMM)方法選擇工具變量估計(jì)參數(shù)。
由于變量之間具有內(nèi)生性以及非線性的市場(chǎng)份額系統(tǒng)問(wèn)題,BLP模型估計(jì)通常采用GMM方法,條件矩限制為:
E[ρjt|zt]=0
(13)
其中,ρjt=(ξjt,ωjt)′和zt=(Xt,Wt)。
用非條件矩限制條件表示:
E[gjt(zt)ρjt]=0
(14)
其中,gjt(zt)是由外生數(shù)據(jù)zt的任意函數(shù)組成的q×2階矩陣。
Berry et al.(1995)[3]利用NFP算法解決最小化問(wèn)題:外部循環(huán)通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù),內(nèi)部循環(huán)利用壓縮映射解決。然而,NFP算法存在一定的缺陷,GMM方法需要在非線性系統(tǒng)中搜索局部最小值,通過(guò)壓縮映射搜索參數(shù)值,由于在GMM估計(jì)內(nèi)循環(huán)中NFP需要循環(huán)上百次甚至上千次,會(huì)導(dǎo)致計(jì)算成本過(guò)高,為了解決這個(gè)問(wèn)題,通常會(huì)選擇較大閾值以減少循環(huán)次數(shù),這種方式雖然可以減少計(jì)算時(shí)間,但會(huì)使估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生誤差。Knittel和Metaxoglou (2014)[12]指出在使用BLP方法的過(guò)程中,優(yōu)化方法可能不會(huì)達(dá)到局部最小值,并且獲得的局部最小值可能不是全局最小值,由于具有高度的非線性,局部最小值之間的差異會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的差異。因此需要選擇多個(gè)初始值以獲取參數(shù)空間的全局最小值,但這種方法會(huì)增加計(jì)算成本(Kim et al.,2017)[13]。
為了解決NFP算法存在的缺陷,Dubé(2012)[14]提出了新的算法——具有平衡約束的數(shù)學(xué)規(guī)劃(MPEC),以優(yōu)化GMM方法,使規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為受到市場(chǎng)份額約束的最小化GMM目標(biāo)函數(shù)問(wèn)題:
minρ(θ)′g(z)′A-1g(z)′ρ(θ)
(15)
s.t.s(α,β,σ)=s
同時(shí)比較NFP與MPEC的精確度和收斂速度,結(jié)果表明MPEC沒(méi)有嵌套內(nèi)部循環(huán),不存在內(nèi)部循環(huán)誤差,避免了收斂點(diǎn)不是局部最小值的缺陷;消除了具有內(nèi)部循環(huán)的壓縮映射問(wèn)題,使收斂過(guò)程更快。與Berry et al.(1995)[3]的方法相比,MPEC完全消除內(nèi)部循環(huán)問(wèn)題,從而消除估計(jì)不準(zhǔn)確的可能性,估計(jì)過(guò)程消耗時(shí)間更少且不需要壓縮映射,更適用于一般的需求模型估計(jì)。
GMM估計(jì)中的另一個(gè)問(wèn)題是工具變量的選擇,Reynaert和Verboven(2014)[9]認(rèn)為使用Chamblain(1987)[15]的最佳工具可以解決BLP模型中許多非最優(yōu)工具問(wèn)題。最優(yōu)工具不僅減少了小樣本偏差,提高估計(jì)量的效率(均方誤差)和穩(wěn)定性。同時(shí)使用MPEC和最優(yōu)工具可以提高優(yōu)化問(wèn)題的計(jì)算速度,而且基于多項(xiàng)式的稀疏網(wǎng)格方法對(duì)市場(chǎng)份額積分,在效率和計(jì)算速度方面優(yōu)于蒙特卡羅積分方法。
除了GMM估計(jì)外,Park和Gupta(2009)[16]提出了SML估計(jì)方法,并比較了SML方法與GMM方法(Park和Gupta,2012)[17],結(jié)果表明SML估計(jì)在恢復(fù)異質(zhì)性參數(shù)方面優(yōu)于GMM估計(jì)。與GMM方法相比,使用SML估計(jì)更加有效。
近年來(lái),一些研究試圖改進(jìn)BLP模型,由于BLP模型需要依靠數(shù)值方法解決,Lee和Seo(2015)[18]基于BLP模型和一個(gè)線性近似市場(chǎng)份額函數(shù)提出了計(jì)算速度更快的隨機(jī)系數(shù)Logit模型估計(jì)方法,稱為近似BLP模型(ABLP)。與BLP模型相比,該方法可以通過(guò)解析的方法反演市場(chǎng)份額方程而不是利用數(shù)值求解方法,ABLP解出市場(chǎng)份額方程具有唯一的最優(yōu)解,相比其他方法計(jì)算速度更快。Moon et al.(2018)[19]擴(kuò)展了BLP模型中的隨機(jī)系數(shù)離散選擇需求模型,在不可觀測(cè)的產(chǎn)品特征上以因子結(jié)構(gòu)的形式添加交互式固定效應(yīng)。交互式固定效應(yīng)可以與觀察到的產(chǎn)品特征任意相關(guān),同時(shí)提出了兩階段最小二乘最小距離(LS-MD)方法來(lái)進(jìn)行估計(jì),通過(guò)蒙特卡羅模擬證明估計(jì)方法具有較好的性質(zhì)。
已有BLP模型研究大多依賴于靜態(tài)需求模型,然而在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中需求模型多為動(dòng)態(tài),例如:消費(fèi)者當(dāng)前的決策會(huì)影響未來(lái)的效用;消費(fèi)者當(dāng)前的決策取決于對(duì)未來(lái)發(fā)展的預(yù)期。BLP模型由于忽視在耐用品市場(chǎng)中具有前瞻性消費(fèi)者的長(zhǎng)期效用,僅適用于非耐用品市場(chǎng),在耐用品市場(chǎng)中運(yùn)用BLP模型進(jìn)行需求估計(jì)可能會(huì)使估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差。消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品未來(lái)價(jià)格和供應(yīng)的期望也影響當(dāng)前購(gòu)買(mǎi)與未來(lái)購(gòu)買(mǎi)之間的權(quán)衡。因此,在需求估計(jì)過(guò)程中,采用靜態(tài)需求模型而忽略動(dòng)態(tài)因素會(huì)導(dǎo)致偏差和不一致估計(jì)(Aguirregabiria和Nevo,2010)[20]。Gowrisankaran和Rysman(2012)[6]、Goettler和Gordon(2014)[21]、Ishihara和Ching(2019)[22]構(gòu)建了基于消費(fèi)者預(yù)期的動(dòng)態(tài)需求模型。當(dāng)前,產(chǎn)業(yè)組織問(wèn)題的實(shí)證研究中,動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型結(jié)合BLP模型構(gòu)建思想,通常以EP研究框架為基礎(chǔ),構(gòu)建供給側(cè)模型(Pakes,2000[23];Gowrisankaran和Town,1997[24]),充分考慮到競(jìng)爭(zhēng)主體的異質(zhì)性、競(jìng)爭(zhēng)行為的策略性以及競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程的隨機(jī)性,并且可以合理描述動(dòng)態(tài)寡頭市場(chǎng)的市場(chǎng)特征。Su和Judd(2010)[25]、Su(2014)[26]以及Egesdal et al.(2015)[27]等分別給出動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型中需求側(cè)與供給側(cè)函數(shù)的估計(jì)方法。
BLP模型從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中消費(fèi)者效用最大化出發(fā),通過(guò)最大化的消費(fèi)者效用以及企業(yè)行為解釋經(jīng)濟(jì)學(xué)現(xiàn)象。與傳統(tǒng)的實(shí)證方法不同,BLP模型以估計(jì)需求曲線為基礎(chǔ),在數(shù)據(jù)選取、模型構(gòu)建以及應(yīng)用范圍都具有較大優(yōu)勢(shì),可以進(jìn)一步檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)行為假設(shè),尤其適用于產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的研究。
BLP模型的優(yōu)勢(shì)首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)選取上。McFadden(1974)[2]的離散選擇模型通常需要消費(fèi)者的個(gè)體選擇數(shù)據(jù),然而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,研究人員難以獲取消費(fèi)者的個(gè)體選擇數(shù)據(jù),而B(niǎo)LP模型不需要消費(fèi)者個(gè)體的購(gòu)買(mǎi)決策數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)消費(fèi)者分布進(jìn)行積分,結(jié)合產(chǎn)品選擇概率,利用市場(chǎng)份額數(shù)據(jù)構(gòu)建需求函數(shù),從而可以依靠市場(chǎng)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。因此BLP模型對(duì)于數(shù)據(jù)的要求并不嚴(yán)格,僅需要產(chǎn)品的銷(xiāo)量以及價(jià)格數(shù)據(jù)。
在BLP模型構(gòu)建過(guò)程中,充分考慮到如下問(wèn)題:首先是價(jià)格的內(nèi)生性問(wèn)題,由于未觀測(cè)到的產(chǎn)品特征可能會(huì)與產(chǎn)品價(jià)格相關(guān),Berry et al.(1995)[3]在模型中考慮到了研究人員未觀測(cè)到的產(chǎn)品特征與產(chǎn)品價(jià)格之間可能存在內(nèi)生性問(wèn)題,并通過(guò)GMM估計(jì)解決這種內(nèi)生性問(wèn)題;其次,考慮到差異化產(chǎn)品市場(chǎng),BLP模型不再局限于同質(zhì)產(chǎn)品市場(chǎng)研究,使研究對(duì)象更加豐富;最后,考慮到消費(fèi)者的異質(zhì)性問(wèn)題,消費(fèi)者個(gè)體選擇存在差異,BLP模型通過(guò)對(duì)消費(fèi)者特征分布進(jìn)行積分解決消費(fèi)者異質(zhì)性問(wèn)題。
BLP模型以需求側(cè)模型與供給側(cè)模型為基礎(chǔ)構(gòu)建實(shí)證模型展開(kāi)研究。而需求側(cè)與供給側(cè)模型是從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中抽象出來(lái),與簡(jiǎn)約式模型不同,BLP模型并不是從數(shù)據(jù)中分析變量之間的因果關(guān)系,其關(guān)鍵特征是緊密聯(lián)系理論框架和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù),估計(jì)得到的參數(shù)結(jié)果更加穩(wěn)定。BLP模型可以在估計(jì)出需求參數(shù)的基礎(chǔ)上,以理論模型為基礎(chǔ)構(gòu)建供給側(cè)模型,并以此為研究框架進(jìn)行不同情境下的反事實(shí)模擬分析,從而進(jìn)行政策評(píng)估、福利分析。
在已有的實(shí)證過(guò)程中發(fā)現(xiàn)BLP模型具有如下優(yōu)點(diǎn):(1)數(shù)據(jù)要求并不嚴(yán)格??梢愿鶕?jù)消費(fèi)者偏好構(gòu)建效用函數(shù),合理估計(jì)出需求函數(shù),利用博弈論、通過(guò)建立供給側(cè)函數(shù)估計(jì)出邊際成本,從而得到產(chǎn)品的邊際成本函數(shù),進(jìn)一步分析研究框架中各個(gè)因素的影響效果,而不是僅得出因果之間的正、負(fù)向影響;(2)政策效果的評(píng)估針對(duì)性強(qiáng),可以通過(guò)反事實(shí)模擬,在不同政策環(huán)境下評(píng)估政策效果,分析均衡結(jié)果的變化,這一方法可以分析簡(jiǎn)約式方法估計(jì)結(jié)果無(wú)法解釋的背后原因;(3)通過(guò)企業(yè)不同的定價(jià)策略可以進(jìn)行福利分析,根據(jù)反事實(shí)模擬分析不同政策環(huán)境下的福利效應(yīng)。
隨著B(niǎo)LP模型逐漸從靜態(tài)結(jié)構(gòu)模型發(fā)展為動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型,其優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步顯現(xiàn),主要體現(xiàn)在:(1)構(gòu)建需求側(cè)函數(shù)時(shí),通常情況下前瞻性消費(fèi)者會(huì)考慮到耐用品、半耐用品的未來(lái)價(jià)格以及長(zhǎng)期效用,根據(jù)未來(lái)產(chǎn)品供應(yīng)和價(jià)格的預(yù)期改變購(gòu)買(mǎi)決策,動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型設(shè)定更加貼近現(xiàn)實(shí)情況,需求函數(shù)的估計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn)。(2)而對(duì)于供給側(cè)模型,企業(yè)間的動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)、投資、廣告、研發(fā)等通常會(huì)使企業(yè)在當(dāng)前與未來(lái)決策之間取舍??紤]到市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)以及對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手行為的預(yù)期,企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)決策、策略互動(dòng)以及隨機(jī)的市場(chǎng)沖擊都會(huì)對(duì)市場(chǎng)演化造成影響,因此動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型可以更好地刻畫(huà)現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)情景。
BLP模型的不斷優(yōu)化發(fā)展,使其可以用來(lái)構(gòu)建越來(lái)越符合現(xiàn)實(shí)的實(shí)證模型,雖然現(xiàn)如今BLP模型已經(jīng)發(fā)展到動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型,但由于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型相比BLP模型算法更加復(fù)雜,在實(shí)際的應(yīng)用中,可能會(huì)導(dǎo)致更高的計(jì)算成本,需要根據(jù)產(chǎn)品市場(chǎng)的具體情況、獲取數(shù)據(jù)的樣本期長(zhǎng)短以及具體的研究問(wèn)題來(lái)合理地選擇模型,避免造成計(jì)算成本過(guò)高。
近年來(lái),BLP模型在產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域?qū)嵶C研究中應(yīng)用得越來(lái)越多。不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域?qū)嵶C研究較常采用的簡(jiǎn)約式分析模式,BLP模型不需要控制多個(gè)變量,可以通過(guò)效用函數(shù)估計(jì)需求系數(shù),根據(jù)產(chǎn)業(yè)組織理論研究模型估計(jì)邊際成本系數(shù),并進(jìn)行供需分析。因此,BLP模型更適用于產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域中評(píng)估、識(shí)別策略效應(yīng),通過(guò)反事實(shí)模擬分析不同市場(chǎng)環(huán)境下企業(yè)策略的作用機(jī)理。
關(guān)于縱向關(guān)系和縱向約束的相關(guān)研究多采用理論模型框架,且相對(duì)成熟,但實(shí)證研究仍然較少,在簡(jiǎn)約式分析中通常采用虛擬變量來(lái)衡量縱向合約(Chen和Shieh,2016)[28]。簡(jiǎn)約式分析方法僅能通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)研究自變量與因變量的因果關(guān)系,無(wú)法有效識(shí)別企業(yè)縱向控制手段。而運(yùn)用BLP模型來(lái)構(gòu)建實(shí)證模型,通過(guò)反事實(shí)模擬對(duì)不同縱向控制手段進(jìn)行實(shí)證分析則可以克服這一缺陷。
Lee(2013)[29]衡量了平臺(tái)的縱向一體化和具有排他性的軟件對(duì)于美國(guó)視頻游戲產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和福利的影響,分別估計(jì)了消費(fèi)者對(duì)于硬件和軟件產(chǎn)品的需求以及硬件平臺(tái)對(duì)軟件需求的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型。由于視頻游戲具有耐用性,需要在需求側(cè)建立動(dòng)態(tài)需求模型,并在硬件效用函數(shù)模型中添加硬件擁有量,結(jié)果表明硬件平臺(tái)與軟件開(kāi)發(fā)商之間的一體化和獨(dú)家合約有助于平臺(tái)進(jìn)入。在平臺(tái)市場(chǎng)允許強(qiáng)制排他性合約的情況下,監(jiān)管部門(mén)沒(méi)有必要進(jìn)行干預(yù)和監(jiān)督。反事實(shí)模擬禁止排他性合約情境,結(jié)果表明雖然禁止排他性合約后行業(yè)更加集中,但消費(fèi)者仍然可以從每個(gè)平臺(tái)的軟件中獲益。Yang(2017)[30]構(gòu)建上下游創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)模型研究了智能手機(jī)與芯片產(chǎn)業(yè)縱向一體化的創(chuàng)新效應(yīng),首先根據(jù)消費(fèi)者效用函數(shù)構(gòu)建了隨機(jī)系數(shù)Logit模型,再以時(shí)間、產(chǎn)品質(zhì)量以及一體化程度作為狀態(tài)變量分別構(gòu)建智能手機(jī)與其上游芯片的動(dòng)態(tài)模型,模擬上下游不同一體化程度的市場(chǎng)結(jié)構(gòu),表明縱向一體化以及一體化企業(yè)之間的協(xié)調(diào)投資可以增強(qiáng)創(chuàng)新效率和社會(huì)福利。
Bonnet et al.(2013)[31]考慮了在上游面臨成本沖擊時(shí),企業(yè)通過(guò)實(shí)施非線性定價(jià)和縱向約束(如轉(zhuǎn)售價(jià)格維持、批發(fā)價(jià)格歧視)調(diào)整加價(jià)策略的影響。利用結(jié)構(gòu)模型方法研究認(rèn)為,非線性定價(jià)合約和縱向約束對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈的影響可以起到調(diào)整上游成本沖擊的作用。通過(guò)對(duì)比轉(zhuǎn)售價(jià)格維持與線性定價(jià),解釋上游成本沖擊到下游零售價(jià)格的傳遞程度。Bonnet和Dubois(2010)[32]提出了一個(gè)結(jié)構(gòu)模型的實(shí)證研究框架,考察制造商和零售商之間的兩部收費(fèi)制合約,估計(jì)非線性兩部收費(fèi)制合約的結(jié)構(gòu)模型是否存在轉(zhuǎn)售價(jià)格維持,在寡頭壟斷環(huán)境下檢驗(yàn)上、下游不同的縱向合約模型。估算需求參數(shù)后在非線性合約模型中恢復(fù)總邊際成本,然后通過(guò)改變生產(chǎn)和分配的邊際成本的外生變量進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證分析結(jié)果表明,制造商和零售商將使用非線性定價(jià)合約,特別是帶有轉(zhuǎn)售價(jià)格維持的兩部收費(fèi)制合約。Li和Moul(2015)[33]分析了中國(guó)手機(jī)市場(chǎng)制造商與零售商之間的縱向合約和消費(fèi)者服務(wù)對(duì)企業(yè)利潤(rùn)和社會(huì)福利的影響。根據(jù)制造商與零售商縱向合約由線性定價(jià)轉(zhuǎn)換為收益共享合約分別建立供給側(cè)模型,表明企業(yè)之間的縱向合約轉(zhuǎn)換和由制造商承擔(dān)零售商服務(wù)可以改善客戶服務(wù),從而提高消費(fèi)者福利。反事實(shí)分析表明制造商在提供高質(zhì)量服務(wù)時(shí)與零售商相比具有更大的成本優(yōu)勢(shì)。
國(guó)內(nèi)對(duì)于BLP模型的研究和應(yīng)用相對(duì)較少,主要集中在縱向關(guān)系的實(shí)證研究中。肖俊極和譚詩(shī)羽(2016)[34]檢驗(yàn)了中國(guó)乘用車(chē)行業(yè)普遍存在的上下游縱向一體化關(guān)系以及由此引發(fā)的橫向共謀行為,利用隨機(jī)系數(shù)Logit模型刻畫(huà)消費(fèi)者選擇,提出共同代理理論下四種乘用車(chē)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)假設(shè),實(shí)證結(jié)果表明同一外方母公司參股的合資企業(yè),如果它們的關(guān)鍵零部件均由外方母公司縱向一體化供給,則它們之間存在共謀。參與共謀的合資企業(yè)利潤(rùn)不僅明顯高于自主品牌企業(yè),也高于其他合資企業(yè)。李凱和趙偉光(2018)[35]以中國(guó)乘用車(chē)市場(chǎng)縱向價(jià)格壟斷案為背景,對(duì)整車(chē)制造商實(shí)施轉(zhuǎn)售價(jià)格維持是否弱化下游競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),通過(guò)對(duì)不同的縱向策略構(gòu)建供給側(cè)模型分析社會(huì)福利。結(jié)果表明上游整車(chē)企業(yè)為了避免下游4S店價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)引發(fā)的負(fù)外部性,通過(guò)實(shí)施轉(zhuǎn)售價(jià)格維持,消除或弱化下游產(chǎn)品橫向競(jìng)爭(zhēng),最終實(shí)現(xiàn)壟斷定價(jià)。
水平兼并通常以市場(chǎng)集中度作為衡量指標(biāo),但這種衡量方法不適用于差異化產(chǎn)品研究。而B(niǎo)LP模型可以估計(jì)出差異化產(chǎn)品的需求。Nevo(2000)[4]利用結(jié)構(gòu)模型提出了模擬價(jià)格均衡的方法:首先估計(jì)了差異化產(chǎn)品的需求函數(shù),接下來(lái)根據(jù)供給側(cè)模型估計(jì)了邊際成本參數(shù),最后通過(guò)計(jì)算新的均衡模擬兼并影響。其運(yùn)用這一方法進(jìn)一步模擬即食谷物行業(yè)兼并所帶來(lái)的價(jià)格變化,同時(shí)檢驗(yàn)四種不同兼并帶來(lái)的社會(huì)福利影響。Fan(2013)[36]考慮了內(nèi)生的產(chǎn)品選擇和價(jià)格選擇問(wèn)題,研究明尼阿波利斯報(bào)紙市場(chǎng)兼并的影響,并分析兼并的福利效應(yīng)如何隨市場(chǎng)特征變化而變化。結(jié)果表明,忽視產(chǎn)品特征的調(diào)整會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生重大差異。Gowrisankaran et al.(2013)[37]構(gòu)建醫(yī)院與管理式醫(yī)療機(jī)構(gòu)(MCO)之間競(jìng)爭(zhēng)的討價(jià)還價(jià)模型,并評(píng)估醫(yī)院兼并的影響,結(jié)果顯示MCO討價(jià)還價(jià)會(huì)顯著抑制醫(yī)院價(jià)格,同時(shí)發(fā)現(xiàn)北弗吉尼亞州的醫(yī)院兼并會(huì)顯著影響醫(yī)院價(jià)格。Miller和Weinberg(2017)[38]對(duì)美國(guó)釀酒行業(yè)MillerCoors合資企業(yè)兼并后的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行實(shí)證調(diào)查,對(duì)兼并發(fā)生后MillerCoors及其主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Anheuser-Busch的零售啤酒價(jià)格突然上漲原因進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析。在一個(gè)差異化產(chǎn)品定價(jià)模型的背景下構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型,反事實(shí)模擬表明兼并會(huì)帶來(lái)價(jià)格協(xié)調(diào)效應(yīng),弱化兼并企業(yè)與其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度。
針對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)證研究,多采用簡(jiǎn)約式分析考察企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效(孫曉華和鄭輝,2011)[39]。在實(shí)證研究過(guò)程中,簡(jiǎn)約式分析通常需要外生控制多個(gè)變量,并且沒(méi)有考慮到企業(yè)的策略性行為。因此,利用簡(jiǎn)約式分析不足以合理地解釋影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的內(nèi)在機(jī)理。而通過(guò)以BLP模型為基礎(chǔ)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型可以充分考慮競(jìng)爭(zhēng)主體之間的異質(zhì)性、競(jìng)爭(zhēng)行為的策略性以及競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程的隨機(jī)性,構(gòu)建更加靈活的模型研究企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效問(wèn)題,并且減少人為設(shè)定,使研究結(jié)果更為穩(wěn)健。
與簡(jiǎn)約式分析方法相比,結(jié)構(gòu)分析方法可以考慮到市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的內(nèi)生性以及創(chuàng)新與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。Goettler和Gordon(2011)[5]估計(jì)了具有內(nèi)生創(chuàng)新的耐用品的動(dòng)態(tài)寡頭壟斷模型,討論市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品質(zhì)量演變之間的關(guān)系。企業(yè)考慮消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量提升和價(jià)格下降的動(dòng)態(tài)反應(yīng),做出動(dòng)態(tài)定價(jià)和投資決策??紤]耐用品以及內(nèi)生的長(zhǎng)期創(chuàng)新率,對(duì)電腦處理器產(chǎn)業(yè)進(jìn)行估計(jì),并通過(guò)反事實(shí)模擬分析競(jìng)爭(zhēng)的效應(yīng)。結(jié)果表明,當(dāng)市場(chǎng)趨于壟斷時(shí)消費(fèi)者剩余會(huì)提升。Goettler和Gordon(2014)[21]研究了寡頭壟斷的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系,考察了競(jìng)爭(zhēng)的決定性因素對(duì)企業(yè)均衡策略的影響。結(jié)果表明產(chǎn)品替代性和創(chuàng)新之間呈倒U型關(guān)系,倒U型曲線中上升部分反映了企業(yè)投資策略函數(shù)的變化,而下降部分表明當(dāng)企業(yè)數(shù)量減少時(shí)產(chǎn)品質(zhì)量差距變化。市場(chǎng)結(jié)構(gòu)內(nèi)生化與固定或外生給定市場(chǎng)結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生不同結(jié)果。Hashmi和Biesebroeck(2016)[40]分析全球汽車(chē)行業(yè)的動(dòng)態(tài)博弈,通過(guò)計(jì)算馬爾可夫均衡,研究汽車(chē)行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新之間的均衡關(guān)系。結(jié)果表明汽車(chē)行業(yè)中領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)的創(chuàng)新會(huì)降低其他企業(yè)的創(chuàng)新效率,使創(chuàng)新效率更加集中,導(dǎo)致領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)和其他企業(yè)之間的創(chuàng)新差距隨著競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的增加而增加。
市場(chǎng)勢(shì)力的衡量指標(biāo)主要有勒納指數(shù)、市場(chǎng)集中度、企業(yè)數(shù)量。勒納指數(shù)的構(gòu)建需要邊際成本數(shù)據(jù),然而這在實(shí)證研究中較難獲取,市場(chǎng)集中度與企業(yè)數(shù)量則無(wú)法用來(lái)衡量特定企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力。周末和王璐(2012)[41]采用新實(shí)證產(chǎn)業(yè)組織研究范式測(cè)度了白酒行業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力與壟斷損失,但該方法沒(méi)有考慮到消費(fèi)者效用和產(chǎn)品特征,可能會(huì)造成市場(chǎng)勢(shì)力估計(jì)誤差。而B(niǎo)LP模型不僅可以估計(jì)企業(yè)的邊際成本用于測(cè)度市場(chǎng)勢(shì)力,同時(shí)還充分考慮到消費(fèi)者偏好以及產(chǎn)品特征。這一分析框架容納了不可直接觀測(cè)的外部環(huán)境、潛在競(jìng)爭(zhēng)等諸多因素,從企業(yè)行為出發(fā),克服了傳統(tǒng)方法在市場(chǎng)勢(shì)力測(cè)度上的缺陷。
Nevo(2001)[42]實(shí)證檢驗(yàn)了即食谷物行業(yè)的定價(jià)行為和非價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)行為,并將影響勒納指數(shù)的因素分為差異化產(chǎn)品、多產(chǎn)品企業(yè)定價(jià)、潛在價(jià)格合謀三個(gè)方面進(jìn)行討論。結(jié)果表明即食谷物行業(yè)的價(jià)格與非競(jìng)爭(zhēng)性定價(jià)行為一致,領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)可以維持差異化產(chǎn)品,并且影響對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測(cè),由此導(dǎo)致了較高的勒納指數(shù)。Draganska et al.(2010)[43]通過(guò)考慮消費(fèi)者需求以及均衡模型中制造商和零售商之間的互動(dòng),分析渠道利潤(rùn)的決定因素和渠道相對(duì)勢(shì)力。其模擬了制造商和零售商之間的談判,通過(guò)構(gòu)建一個(gè)納什討價(jià)還價(jià)的博弈模型,以確定批發(fā)價(jià)格,并將模型應(yīng)用于德國(guó)咖啡行業(yè)分析。結(jié)果表明不同制造商與零售商之間的議價(jià)能力不同,企業(yè)規(guī)模是決定討價(jià)還價(jià)能力的關(guān)鍵因素。李凱和趙偉光(2018)[44]運(yùn)用新實(shí)證產(chǎn)業(yè)組織研究范式構(gòu)建中國(guó)乘用車(chē)市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)模型,對(duì)合資企業(yè)整車(chē)制造商中資議價(jià)勢(shì)力進(jìn)行實(shí)證研究,為政府部門(mén)制定中國(guó)乘用車(chē)行業(yè)產(chǎn)業(yè)政策提供參考。
除此之外,BLP模型還應(yīng)用于新產(chǎn)品引入(Waldfogel和Berry,1999[45];Nevo,2003[46];Carranza,2010[47])、投資廣告決策(Anand和Shachar,2011)[48]、產(chǎn)業(yè)政策審查(Beresteanu和Li,2011)[49]等領(lǐng)域??偨Y(jié)國(guó)內(nèi)外關(guān)于BLP模型在產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的實(shí)證研究應(yīng)用可以看出,越來(lái)越多的產(chǎn)業(yè)組織問(wèn)題實(shí)證研究采用結(jié)構(gòu)式分析方法。BLP模型可以根據(jù)企業(yè)的行為構(gòu)建不同供給模型,對(duì)不同企業(yè)策略進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,從而更加合理地分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。而在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織問(wèn)題的實(shí)證研究中,無(wú)法深入探討企業(yè)策略以及其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效果,BLP模型的出現(xiàn)恰好可以解決實(shí)證研究在這一方面的缺陷。因此,BLP模型在產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的實(shí)證研究中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
本文系統(tǒng)梳理BLP模型的原理、算法研究進(jìn)展及其擴(kuò)展,同時(shí)回顧了其在產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的應(yīng)用。BLP模型將理論模型構(gòu)建思想與實(shí)證模型相結(jié)合,利用理論模型的研究范式結(jié)合實(shí)證方法估計(jì)需求與供給函數(shù)。通過(guò)最大化消費(fèi)者效用建立需求估計(jì)模型,根據(jù)博弈理論建立供給模型,從而建立結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)分析。但由于BLP模型的算法復(fù)雜性,需要清楚了解其原理。從模型應(yīng)用角度來(lái)看,BLP模型不局限于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織問(wèn)題的實(shí)證研究,同時(shí)適用于平臺(tái)等新興產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題研究。從方法論上看,近年來(lái)產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的實(shí)證研究更傾向于結(jié)構(gòu)式分析方法;比較傳統(tǒng)實(shí)證方法與結(jié)構(gòu)模型方法可以看出,BLP模型的應(yīng)用使實(shí)證分析不再局限于因果關(guān)系,同時(shí)可以兼顧消費(fèi)者選擇與企業(yè)行為,對(duì)不同企業(yè)策略進(jìn)行預(yù)測(cè)和識(shí)別,從而合理地分析和解釋經(jīng)濟(jì)問(wèn)題?,F(xiàn)階段,國(guó)內(nèi)利用結(jié)構(gòu)模型分析產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的研究較為豐富,但對(duì)于該方法的研究和應(yīng)用比國(guó)外要少得多,因此應(yīng)該根據(jù)BLP模型的應(yīng)用范圍,結(jié)合國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)組織熱點(diǎn)問(wèn)題,拓展該模型的應(yīng)用。
BLP模型正逐漸從產(chǎn)業(yè)組織理論的實(shí)證研究向其他經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)領(lǐng)域延伸,未來(lái)對(duì)于BLP模型的研究無(wú)論是算法優(yōu)化還是應(yīng)用研究均會(huì)有較高的意義和價(jià)值。因此,本文認(rèn)為BLP模型的未來(lái)研究可以從如下兩個(gè)方面展開(kāi):
第一,從方法角度上看,提高模型的計(jì)算效率是關(guān)鍵所在,也是難點(diǎn)所在。隨著B(niǎo)LP模型逐漸從靜態(tài)結(jié)構(gòu)模型發(fā)展為動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型,其算法的復(fù)雜性亦相應(yīng)增強(qiáng)。目前關(guān)于模型的算法研究較多,但市場(chǎng)份額的數(shù)值積分方法、估計(jì)算法的精確性以及算法收斂程度問(wèn)題仍然有待解決;由于BLP模型采用數(shù)值解的形式,因此可以考慮以解析解方式改進(jìn)模型;有關(guān)BLP模型的估計(jì)方法選擇也是一個(gè)有待深入討論的問(wèn)題。
第二,從應(yīng)用角度上看,BLP模型的應(yīng)用范圍不再局限于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的實(shí)證研究,更適用于雙邊市場(chǎng)理論的實(shí)證研究。目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)背景下產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題的實(shí)證研究較少,由于BLP模型是在聚合的消費(fèi)者選擇的基礎(chǔ)上構(gòu)建,可以考慮結(jié)合BLP模型和Python等軟件研究互聯(lián)網(wǎng)背景下的新興產(chǎn)業(yè)組織理論問(wèn)題。