(网经社讯)摘要：本文基于我国B2B电商市场2005-2015年的数据，对市场集中度指数和赫芬达尔-赫希曼指数进行了测算，并构建时间序列多元回归模型进行影响因素的实证分析。研究发现，B2B电商的市场集中度从2005年的0.3快速增长到2015年的0.6，其中以阿里巴巴为龙头的B2B电商企业发展迅速；绝对市场集中度从2005年的0.1左右增长到2015年的0.3，2010年之后增长迅速；B2B电商市场集中度处于高位区间，但龙头企业与普通企业、龙头企业之间的发展存在巨大差异。实证分析B2B电商市场集中度的影响因素可以发现，前期市场集中度、B2B市场发展水平、外资比例和政策影响等因素对提高市场集中度有显著作用，B2B行业进入壁垒一定程度上降低了市场集中度，其中前期市场集中度的增长效应最明显，其次是B2B市场发展水平、规模经济、外资比例和政策影响。

引言

在市场经济体制改革深化和转变经济发展方式的推进下，扩大内需和刺激消费成为新形势下第三产业经济发展的重要引擎，“互联网+”与电子商务产业的融合极大地促进了电商经济的发展，其打破了传统的交易模式，在现代化的信息技术、配套物流和科学化供应链管理水平下迅速发展。根据中国电子商务研究中心对电商经济的相关监测数据显示，2016年我国电子商务交易额22.97万亿元（人民币，下同），同比增长25.5%，其中B2B市场交易规模15.8万亿元，网络零售市场交易规模5.3万亿元，生活服务O2O交易规模9700亿元（田园，2015）。

可以看出，B2B电商交易在整个电商交易中占据了主导地位，从2011年的4.9万亿元迅速增长到2016年的15.8万亿元，年均复合增长率超过30%，我国2011-2016年B2B市场交易规模如图1所示。B2B电商交易模式有效整合了网络零售市场中的卖方资源，在大数据技术基础上深度挖掘交易买方的消费需求，结合有效的供应链管理和有机的链接交易环节的各个节点，使近年来B2B电商交易的市场份额不断扩大，成为我国贸易发展的重要推动力。

随着国家对批发零售市场和电商市场的逐步开放，B2B交易面临着国内激励的竞争和国外资本的挑战，国内阿里巴巴等知名B2B企业不断通过完善整体服务来调整发展战略，国外亚马逊等零售巨头也不断向B2B领域延伸发展，对B2B市场发展的研究也成为学者关注的重点（陈阿兴、陈捷，2014）。李颖灏、彭星闾对我国批发零售的市场结构进行了实证分析，通过公共构建市场有效集中度的动态模式，实证研究了目前国内零售行业的结构问题，并对B2B零售市场的结构和绩效进行了探讨，认为B2B交易中的规模效应显著影响市场结构，即B2B交易的市场集中度对规模经济的影响十分显著。高琴对我国B2B交易市场中的供应链结构进行了深入分析，通过市场组织SCP理论的规范分析和SCOR模型的实证分析，发现B2B供应链与物流平台的协同发展可以有效提高B2B交易的绩效水平，并提出了供应链管理中的B2B电子采购等对策。

Marion通过构建市场集中度模型，实证分析了美国食品B2B交易中的市场结构，研究发现美国的食品B2B交易准入门槛变量的影响十分显著，通过规模经济和行政许可等都对B2B交易结构产生关键性影响。Presutti Jr.，W.D.对欧美地区B2B交易中的零售集中度和市场集中度进行了实证分析，通过调查众多B2B平台交易数据发现，欧美地区存在明显的B2B零售交易区域集中现象，且寡占趋势在经济发达区域的效应更为明显。综上所述，众多学者对零售市场的集中度和市场结构进行了深入的探讨，但针对国内B2B电商交易市场的集中度专项研究成果较少，更多的是从网络零售的延伸分析为主，因此本文通过测算市场集中度指数和赫芬达尔—赫希曼指数等方法对我国B2B交易市场的集中度和发展进行实证分析。

B2B电商市场集中度测算

从众多对零售市场、B2C市场及B2B市场集中度的研究文献来看，在市场集中度的指标选择上都遵循了以下原则：第一，市场集中度需要反映行业内寡头企业的发展对比，对占据市场份额较多的所有企业都要进行加权平均来衡量对整个行业的集中程度；第二，市场集中度需要对测算原始数据有可得性，尤其是针对企业发展的微观数据的可得程度要高（曾伏娥、袁靖波，2016）。有鉴于此，本文对我国B2B电商市场的集中度测算选取众多学者采用的CR（市场集中度）指数和HHI（赫芬达尔-赫希曼）指数办法，来衡量B2B电商市场的集中程度及发展影响因素。构建的CR指数和HHI指数结构如下：

其中，Xi为B2B电商交易中根据交易规模进行排名的企业指标。本文根据可获得企业数据的可得性，选取B2B交易前7位企业的相对应指标，分别为阿里巴巴、上海钢联、环球资源、慧聪网、焦点科技、环球市场和生意宝，X为B2B电商交易市场的总对应指标，n设定个数为7，N为B2B电商交易的企业统计数量。从指标意义上看，B2B电商市场的集中度越高，则测算出的CRn和HHI数值越大。本部分测算指标的数量来自网经社的监测数据（2016年），另外部分指標来自《中国统计年鉴》（2000-2016）和中国商业联合会网站。对B2B电商市场2005-2015年的CR指数和HHI指数测算结果如图2所示。

从B2B电商市场的CR指数可以看出，B2B电商的市场集中度从2005年的0.3左右快速增长到2015年的0.6，根据本文在测算中对阿里巴巴和上海钢联等龙头企业的数据贡献，反应了10年内B2B电商龙头企业的发展速度远远高于其他中小B2B电商企业，尤其是2010年以后的增长速度更为明显。从HHI指数结果来看，我国B2B电商的绝对市场集中度从2005年的0.1左右增长到2015年的0.3，增长趋势与CR指数基本保持了一致，二者均在2010年开始迅速发展。CR指数和HHI指数走势充分反映了B2B电商市场正趋向于高集中度区间，在近年来国家大力发展电商经济等政策刺激下，B2B等起步较早的电商平台凭借资源累积和规模经济效应等优势取得了同行业更快速度的增长，且有进一步强化的趋势，2015年底B2B电商交易的规模分布也有力地证明了该趋势，如图3所示。可以看出，阿里巴巴一家占据了整个B2B交易39%的份额，尽管上海钢联、环球资源等几大B2B交易平台的市场份额排名靠前，但与阿里巴巴的差距十分巨大，排名第二的上海钢联交易规模仅为阿里巴巴的1/5，第三的环球资源为1/10，第七的生意宝为1/40。由此可知，我国B2B电商龙头与普通B2B企业的发展规模差距不断扩大，而排名靠前的B2B企业发展规模之间也存在着非常巨大的差异。

B2B电商市场集中度影响因素的实证检验

（一）变量选取与模型构建

通过梳理市场集中度测算结构和众多对零售行业及B2C电商市场结构的相关研究文献，本文结合产业经济学相关理论，对B2B电商市场集中度的影响因素指标选取和解释如下：

前期市场集中度。从2005-2015年B2B电商交易的发展规模可以看出，B2B排名靠前的龙头企业发展更快，关键原因是其B2B发展起步早，积累了更多的B2B行业市场资源，在营销和品牌等方面形成了良性的规模经济效应，进而对下一期的市场集中度产生显著影响（成蕴琳，2015）。

规模经济。任何产业的集中度都受到规模经济的影响（李华，2014），鉴于规模经济在B2B电商市场中可以对B2B企业资源进行更优化的行業发展布局和配置，且B2B电商具有强烈的绩效规模经济效应，因此设定规模经济为市场集中度的影响要素之一。

B2B市场发展水平。从宏观发展角度看，B2B电商市场集中度依赖整个B2B市场的发展水平（易小佳，2013），B2B电商经济的不断发展一方面吸引更多的B2B电商企业进入到该行业，不断降低了市场集中度，另一方面B2B电商经济的发展为部分已经建立市场优势的企业奠定了良好的持续发展基础，在位者通过市场份额优势可以不断提高行业进入门槛、兼并或打垮实力弱小的企业，不断提高市场集中度。因此，B2B市场发展水平是影响市场集中度的选择因素。

B2B行业进入壁垒。根据众多学者对零售行业和电商行业的发展研究（樊秀峰，2010等），B2B行业进入壁垒提高了外来入侵企业进入B2B行业的成本，这在一定程度上保障了在位者的市场份额，因此对B2B电商市场的集中度起到了显著的影响。

外资比例。我国对B2B电商行业的管制不断开放，亚马逊等国际电商巨头也纷纷在国内构建B2B电商交易平台，并对国内的本土B2B企业进行收购和兼并，对我国的B2B电商市场结构产生了明显的影响，因此外资比例是影响B2B电商市场集中度的选择因素之一。

政策因素。我国市场经济体制的特殊性体现在国家对经济发展的有力调控上，因此针对任何行业的政策限制或引导都会起到显著的影响效果（李想、余敬，2013）。B2B电商市场目前属于高集中度区间，国家在行业垄断或过度竞争等方面的政策都是影响市场集中度的重要因素。

在此基础上，本文建立时间序列的回归模型来考察前期市场集中度、B2B市场发展水平、B2B行业进入壁垒、外资比例和政策因素对我国B2B电商市场集中度的影响效果。建立的线性回归模型如下：

上式中，x1为前期的市场集中度，用t-1期的HHI指数测度表示；x2为规模经济，用前文根据阿里巴巴及上海钢联等B2B电商数据测算的CR指数测度表示；x3为B2B市场发展水平，用当年的B2B电商市场交易量表示；x4为B2B行业进入壁垒，用B2B龙头企业的资产增值率表示，原因是B2B电商企业在市场扩张行为中通过资产的不断增值形成一定的行为壁垒（张典，2013），可以降低潜在入侵者的预期盈利；x5为外资比例，用我国B2B电商交易中的外资企业销售总额占比表示；x6为政策因素，该变量设定为虚拟变量，当对B2B电商市场集中度影响显著时取值1，其它为0。

（二）实证检验结果

根据本文的变量选择和数据选取，利用EVIEWS6.0进行多元线性回归的结果如表1所示。

通过表1的回归结果可以看出，模型的Adjusted R-squared=0.9122，拟合度良好，Durbin-Watson stat=2.1446，不存在变量间的自相关现象。我国B2B电商市场集中度影响要素中的91.22%变动可以通过本文选取的前期市场集中度、B2B市场发展水平、B2B行业进入壁垒、外资比例和政策因素来进行解释，具体的模型表达如下：

HHIt=-0.0856+0.238βx1+0.0401x2+0.0755x3-0.0041x4+0.0185x5+2.99×10-4x6

可以看出，B2B电商市场的上期集中度对本期的市场集中度影响效果十分明显，系数0.238表示上期的B2B电商市场集中度每增长1%，促进当期B2B电商市场集中度增长0.238%，充分证明了我国B2B电商市场中已经占据一定市场份额的阿里巴巴等在位企业充分掌握了B2B行业发展的优势资源，在企业扩张规模和速度等方面均远远高于其他市场份额较小或待进入的B2B电商企业，此外该部分行业领军企业将通过各种信息和市场优势继续扩大发展差距。规模经济对B2B电商市场集中度的影响因子为0.0401，表示本文选取的阿里巴巴及上海钢联等七大B2B龙头企业的总交易额每增加1%，带来整个B2B电商市场集中度增加0.0401%，充分证明了在市场集中度较高的B2B电商市场中，规模经济效应十分明显，阿里巴巴等龙头企业利用完善的销售渠道和具有竞争力的市场服务价格形成了B2B电商交易中的规模经济，促进了市场的进一步集中。

B2B电商市场发展水平的影响因子为0.0705，反应了我国B2B电商交易总额每增加1%，带来B2B电商市场集中度增加0.0705%，说明B2B电商的经济发展为已经在位者带来的行业竞争优势力度远远大于对其他潜在进入者入侵的吸引力度，总体上提高了B2B电商市场的集中度。B2B行业进入壁垒系数为-0.0041，反应了B2B龙头企业资产增值每增加1%，降低市场集中度0.0041%，说明随着B2B龙头企业市场份额的不断扩大，其资产的快速增值已经吸引到其他资本对B2B电商市场的入侵，这种行为性壁垒的总体效果降低了市场集中度。外资比例的系数为0.0185，反应了外资在国内B2B电商市场交易总额每增加1%，促进市场集中度增长0.0185%，说明外资对国内B2B市场份额的抢占一定程度上挤出了国内潜在的进入企业，而对国内已经占据优势市场份额的B2B电商企业影响不大，因此对B2B电商市场集中度呈正向作用。政策因素的影响效果为正，反映了随着国家为提高B2B电商交易效率，在政策上逐步对B2B电商市场开放，鼓励外资在国内B2B市场的发展政策及允许外商对国内B2B电商企业的兼并收购政策，对国内B2B电商市场集中度的提高起到了积极作用。

结论

本文对我国B2B电商市场的集中度及其影响因素进行了实证研究。通过分析B2B电商的市场集中度指数和赫芬达尔—赫希曼指数发现，B2B电商的市场集中度从2005年的0.3左右快速增长到2015年的0.6，其中以阿里巴巴和上海钢联等为代表龙头B2B电商企业发展速度和规模远高于其他B2B电商企业；B2B電商的绝对市场集中度从2005年的0.1左右增长到2015年的0.3，二者均在2010年开始迅速增长；B2B电商市场总体趋向于高市场集中度区间，有进一步强化的趋势，且存在B2B电商龙头企业与普通企业、龙头企业之间的巨大发展差异现象。

通过实证分析B2B电商市场集中度的影响因素发现，前期市场集中度、B2B市场发展水平、外资比例和政策影响等因素对提高市场集中度有显著作用，B2B行业进入壁垒一定程度上降低了市场集中度。在正向提高B2B电商市场集中度的因素中，前期市场集中度的增长效应最明显，其次是B2B市场发展水平、规模经济、外资比例和政策影响。前期市场集中度和规模经济的正向促进效应反映了以阿里巴巴等为代表的B2B电商龙头企业在已经获得稳定市场份额条件下，通过规模经济效应和市场优势在不断扩大与其他中小B2B电商企业的发展差距，B2B电商市场的集中度有不断提高的趋势。

B2B市场发展水平的正向促进效应反映了B2B电商经济发展为已经在位者带来的行业竞争优势力度远远大于对其他潜在进入者入侵的吸引力度。B2B行业壁垒的影响因子为负，说明目前B2B电商企业资产的增值已经吸引到其他资本对B2B电商市场的入侵，这种行为性壁垒的总体效果降低了市场集中度。外资比例的系数为正，反映了外资对国内B2B市场份额的抢占一定程度上挤出了国内潜在的进入企业。政策因素的影响效果为正，反映了国家在政策上鼓励外资在国内B2B市场的发展及允许外商对国内B2B电商企业的兼并收购，对国内B2B电商市场集中度的提高起到了积极作用。

参考文献：

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4.湛泳，聂欣.我国零售业市场集中度影响因素研究[J].统计与决策，2014（6）

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6.史龙祥，葛绍慰王，滢达.市场份额影响力、进口市场集中度与贸易结算货币选择[J].财贸经济，2015（10）

7.李想，余敬.中国连锁超市行业的SCP模式分析[J].中国软科学，2013（12）（来源：《商业经济研究》杂志 文/郑宇豪 石贵成 吴幽 王正 编选：电子商务研究中心）