5. Market concentration and firm le

5. Market concentration and firm leadership
Although most of the theoretical arguments relating capital structure and performance
are derived from imperfect markets’ dynamics, researchers argue that their models’
implications should carry over other market structures (see, e.g., Brander and Lewis,
1986). In the previous section, I report evidence of some of those theories’ implications for
various industries meeting minimum selection criteria. However, a natural question to ask
is whether those results are more pronounced in concentrated markets. Based on those
same theoretical analyses, one might also expect to find particularly strong results for the
interplay between capital structure and product market outcomes when one focuses on
market leaders, i.e., firms with large market shares (see Bolton and Scharfstein, 1990). In
this section, I examine whether my previous results change when I allow the estimations to capture differences in sales–debt sensitivities across concentrated and competitive markets,
and between leader and nonleader firms.
5.1. Measuring market concentration and leadership
I measure market concentration using industry-level data on Herfindahl-Hirschman
concentration ratios (HH-index). These data are hand-collected from the 1982, 1987, and
1992 U.S. Economic Censuses, which only cover manufacturing industries (SICs 2000-
3999). Following the Department of Justice’s guidelines, I denote as ‘‘concentrated’’ those
industries for which the HH-index is greater than 1800, and as ‘‘competitive’’ those
industries for which the index is less than 1000. In assigning firms to either concentrated or
competitive markets, I use the most timely information on their industries’ HH-index
within five-year windows from 1980 through 1994. To be precisely, I use the 1982 Census
data for COMPUSTAT firm-fiscal years in the 1980–1984 period, the 1987 Census data for
firms in the 1985–1989 period, and the 1992 Census data for firms in the 1990–1994 period.
The Census–COMPUSTAT matching reduces the number of observations used in the
estimations of this section.
The IO literature commonly denotes as ‘‘market leaders’’ those firms whose sales
account for a sizable percentage of the total gross sales in their industries. Following
Haskel and Scaramozzino (1997), I classify as leader firms those firm-years whose
beginning-of-period sales account for more than 15% of their industry-years’ total sales. In
the estimations below, firms that are leaders in their industry-years are assigned to the
indicator variable Leader.20 This variable is then interacted with each one of the branches
of the four-segment leverage spline, yielding an augmented version of the baseline
specification. Perhaps not surprisingly, none of the leader firms in the sample is in the
VeryHighLev range of standardized leverage; VeryHighLev  Leader is hence dropped
from the regressions.
5.2. Results
Before examining the effect of firm leadership, I illustrate the impact of market
concentration (alone) on debt–performance outcomes. I do so by estimating my baseline
spline model via GMM over subsamples of concentrated and competitive manufacturing
industries. Fig. 2 plots the estimated impact of leverage on sales growth using the
coefficients from that model (the regression output is omitted). The figure suggests that the
types of nonlinear effects discussed above seem to be particularly more pronounced in more
concentrated industries: there are more sales gains associated with moderately high levels
of debt in those industries as well as more acute sales losses associated with excessive
relative-to-rival indebtness. The next set of estimations demonstrates that the differences in
concentrated–competitive debt-led outcomes illustrated in Fig. 2 are indeed economically
and statistically significant.
Table 9 reports results from estimations that resemble those of column 1 in Tables 6 and
7. The only difference is the inclusion of the interaction terms for firm leverage and leadership. Results in Panel A are returned from IV regressions, whereas those in Panel B
are from GMM regressions. The results from the two panels are very similar. The
coefficients under Model 1 (in both panels) obtain when I estimate the augmented baseline
regression model over the entire sample of firm-years with valid HH-index figures. While
the estimated sales–debt sensitivities resemble those reported for the previous (larger)
sample, they highlight more strongly the sorts of nonlinearities I have discussed: (1) no
sales gains associated with debt in the LowLev range, (2) more positive sales–debt
sensitivity in the HighLev range, and (3) more severe sales underperformance in the
VeryHighLev range of relative-to-industry leverage. Another noteworthy feature of the
results under Model 1 is that firm leadership would not appear to have a statistically
significant effect on the association between debt and sales performance.
Table 9 also allows for contrasts between concentrated and competitive industries.
Model 2 replicates the estimation of Model 1 for industry-years in which the HH-index is
greater than 1800 (concentrated industries). Model 3 is similarly specified when the HHindex
is less than 1000 (competitive industries). The estimates under Model 2 reveal strong
evidence regarding the nonlinear effects of debt on sales growth in concentrated industries,
as seen from the magnified estimates for the coefficients associated with HighLev and
VeryHighLev. The results from Model 2 also make a strong case for firm leadership as a
key element in the interplay between capital structure and performance in concentrated
industries. In effect, while for ordinary firms additional debt taking at moderately high
leverage levels (HighLev) is associated with improved sales performance, the same is not
true for market leaders with similar capital structures. Indeed, relative to other rivals in the
same debt category, moderately highly leveraged leaders lose market share as debt
increases. The overall effect of debt on relative-to-industry sales growth for moderately
highly leveraged leaders (given by HighLev þ HighLev  Leader) is, nonetheless,
statistically insignificant. At the same time, compared to ordinary firms in the same debt
category, leader firms whose financial structures are conservative (by their industry
standard) observe improved sales performance associated with debt increases (note the
coefficient for LowLev  Leader).

Kết quả (Việt) 1:

5. thị trường công ty và tập trung lãnh đạoMặc dù hầu hết các đối số lý thuyết liên quan cơ cấu vốn và hiệu suấtcó nguồn gốc từ động lực thị trường không hoàn hảo, các nhà nghiên cứu cho rằng các mô hìnhtác động nên thực hiện qua các cơ cấu thị trường (xem, ví dụ như, Brander và Lewis,1986). trong phần trước, tôi báo cáo bằng chứng của một số lý thuyết những tác động đối vớiCác ngành công nghiệp đáp ứng tiêu chí lựa chọn tối thiểu. Tuy nhiên, tự nhiên một câu hỏi để hỏilà cho dù những kết quả rõ nét hơn tại các thị trường tập trung. Dựa trên những ngườiphân tích lý thuyết tương tự, cũng một trong những có thể mong đợi để tìm các kết quả đặc biệt mạnh mẽ cho cáchổ tương tác dụng giữa cơ cấu vốn và sản phẩm thị trường kết quả khi một tập trung vàothị trường nhà lãnh đạo, tức là, công ty với thị trường rộng lớn chia sẻ (xem Bolton và Scharfstein, 1990). Ởphần này, tôi kiểm tra cho dù kết quả trước đó của tôi thay đổi khi tôi cho phép estimations để nắm bắt sự khác biệt trong kinh doanh-nợ nhạy cảm trên thị trường tập trung và cạnh tranh,và giữa các công ty nhà lãnh đạo và nonleader.5.1. đo nồng độ thị trường và lãnh đạoTôi đo nồng độ thị trường bằng cách sử dụng dữ liệu ngành công nghiệp cấp trên Herfindahl-Hirschmantập trung các tỷ lệ (HH-index). Các dữ liệu được thu thập tay từ năm 1982, 1987, và1992 những kinh tế Hoa Kỳ, mà chỉ bao gồm ngành công nghiệp sản xuất (SICs năm 2000-3999). sau the tư pháp của hướng dẫn, tôi biểu thị như '' tập trung '' những ngườiCác ngành công nghiệp mà HH-index là lớn hơn 1800, và là '' cạnh tranh '' nhữngngành công nghiệp mà chỉ số này là ít hơn 1000. Trong việc phân công công ty với một tập trung hoặcthị trường cạnh tranh, tôi sử dụng thông tin kịp thời nhất của ngành công nghiệp HH-chỉ mụctrong vòng năm năm các cửa sổ từ 1980 thông qua năm 1994. Để chính xác, tôi sử dụng điều tra dân số năm 1982dữ liệu cho COMPUSTAT công ty tài chính năm trong giai đoạn 1980-1984, dữ liệu điều tra dân số năm 1987 choCác công ty trong giai đoạn 1985-1989, và dữ liệu điều tra dân số năm 1992 cho các công ty trong giai đoạn năm 1990-1994.Điều tra dân số-COMPUSTAT kết hợp làm giảm số lượng quan sát được sử dụng trong cácestimations của phần này.Văn học IO thường bắt buộc như là nhà lãnh đạo thị trường '''' những công ty bán hàng màchiếm một tỷ lệ đáng kể tổng doanh thu tất cả trong ngành công nghiệp của họ. SauHaskel và Scaramozzino (1997), tôi phân loại như lãnh đạo công ty những công ty-năm màbắt đầu của thời kỳ bán hàng tài khoản cho hơn 15% của ngành công nghiệp-năm tổng doanh số. ỞCác estimations dưới đây, công ty là nhà lãnh đạo trong ngành công nghiệp-năm của họ được chỉ định cho cácchỉ số biến Leader.20 biến này sau đó đã tương tác với mỗi một trong các chi nhánhcủa đòn bẩy bốn phân đoạn spline, năng suất một phiên bản bổ sung của đường cơ sởđặc điểm kỹ thuật. Có lẽ không đáng ngạc nhiên, không ai trong số các công ty nhà lãnh đạo trong mẫu là trong cácVeryHighLev loạt các đòn bẩy tiêu chuẩn hóa; VeryHighLev lãnh đạo do đó sẽ bị ngắttừ regressions.5.2. kết quảTrước khi xem xét tác động của lãnh đạo công ty, tôi minh họa tác động của thị trườngtập trung (một mình) vào nợ-hiệu suất kết quả. Tôi làm như vậy bởi ước tính đường cơ sở của tôiMô hình spline via GMM trên subsamples của sản xuất tập trung và cạnh tranhngành công nghiệp. Hình 2 lô tác động ước tính của đòn bẩy ngày bán hàng tăng trưởng bằng cách sử dụng cácHệ số từ mô hình đó (đầu ra hồi quy bỏ qua). Các con số cho thấy rằng cáctrong số các loại phi tuyến hiệu ứng thảo luận ở trên dường như được rõ nét đặc biệt hơn nhiềutập trung ngành công nghiệp: có rất nhiều lợi nhuận bán hàng liên quan đến mức độ vừa phải caonợ trong những ngành công nghiệp cũng như các thiệt hại cấp tính hơn bán hàng liên quan đến quá nhiềuthân nhân đối thủ indebtness. Thiết kế tiếp của estimations chứng tỏ rằng sự khác biệt trongtập trung-cạnh tranh kết quả đã dẫn nợ minh họa trong hình 2 là thực sự về kinh tếvà ý nghĩa thống kê.9 bảng báo cáo kết quả từ estimations tương tự như của cột 1 trong bảng 6 và7. sự khác biệt duy nhất là sự bao gồm của các điều khoản tương tác cho công ty đòn bẩy và lãnh đạo. Các kết quả trong bảng A được trả về từ IV regressions, trong khi những người trong bảng Blà từ GMM regressions. Các kết quả từ hai tấm là rất tương tự. CácHệ số theo mô hình 1 (trong cả hai bảng) có được khi tôi ước tính đường cơ sở bổ sunghồi quy các mô hình trên mẫu toàn bộ của công ty-tuổi với con số HH-chỉ số hợp lệ. Thời gianước tính nhạy cảm bán hàng-nợ tương tự như những người báo cáo cho trước (lớn hơn)mẫu, họ làm nổi bật mạnh mẽ hơn nữa các loại nonlinearities tôi đã thảo luận: (1) không cóbán hàng lợi ích liên quan đến nợ trong phạm vi LowLev, (2) bán hàng tích cực hơn-nợđộ nhạy trong dãy HighLev, và (3) underperformance bán hàng nghiêm trọng hơn trong cácVeryHighLev loạt các ngành công nghiệp tương đối đòn bẩy. Một tính năng đáng chú ý của cácCác kết quả theo mô hình 1 là lãnh đạo công ty sẽ không xuất hiện để có một ý nghĩa thống kêtác động đáng kể vào sự liên kết giữa nợ và hiệu suất bán hàng.Bảng 9 cũng cho phép cho tương phản giữa ngành công nghiệp tập trung và cạnh tranh.Mô hình 2 sao chép dự toán của mô hình 1 cho ngành công nghiệp-năm trong đó mục HH làlớn hơn 1800 (ngành công nghiệp tập trung). Mô hình 3 là tương tự như vậy đã chỉ định khi HHindexlà ít hơn 1000 (ngành công nghiệp cạnh tranh). Các ước tính theo mô hình 2 tiết lộ mạnh mẽCác chứng cứ liên quan đến những ảnh hưởng phi tuyến của nợ tăng trưởng bán hàng trong ngành công nghiệp tập trung,như đã thấy từ những ước tính phóng to cho hệ số liên kết với HighLev vàVeryHighLev. Các kết quả từ Model 2 cũng làm cho một trường hợp mạnh mẽ cho các lãnh đạo công ty như là mộtCác yếu tố then chốt trong hổ tương tác dụng giữa cơ cấu vốn và hiệu suất trong tập trungngành công nghiệp. Trong thực tế, trong khi đối với công ty bình thường thêm nợ ở mức độ vừa phải caođòn bẩy cấp (HighLev) được liên kết với hiệu suất bán hàng tăng lên, như vậy là khôngsự thật cho nhà lãnh đạo thị trường với cấu trúc tương tự như thủ đô. Thật vậy, tương đối so với các đối thủ trong cáccùng nợ thể loại, vừa phải đánh giá cao những nhà lãnh đạo mất thị phần như nợtăng. Hiệu quả tổng thể của nợ trên ngành công nghiệp tương đối bán hàng tăng trưởng cho vừa phảiđánh giá cao những nhà lãnh đạo (được đưa ra bởi HighLev þ HighLev lãnh đạo) là, Tuy nhiên,thống kê không đáng kể. Cùng lúc đó, so với bình thường các công ty nợ cùngthể loại, lãnh đạo công ty có cấu trúc tài chính là bảo thủ (bởi ngành công nghiệp của họtiêu chuẩn) quan sát cải tiến hiệu suất bán hàng liên quan đến nợ tăng (lưu ý cácHệ số cho LowLev lãnh đạo).

Kết quả (Việt) 2:

5. tập trung thị trường và lãnh đạo công ty
Mặc dù hầu hết các lập luận lý thuyết liên quan cấu trúc vốn và hiệu năng
có nguồn gốc từ các thị trường không hoàn hảo 'động lực học, các nhà nghiên cứu cho rằng mô hình của họ'
tác động này sẽ chuyển sang cơ cấu thị trường khác (xem, ví dụ, Brander và Lewis,
1986) . Trong phần trước, tôi báo cáo bằng chứng của một số hàm ý những lý thuyết 'cho
các ngành công nghiệp khác nhau đáp ứng các tiêu chí lựa chọn tối thiểu. Tuy nhiên, một câu hỏi tự nhiên hỏi
là liệu những kết quả rõ rệt hơn ở thị trường tập trung. Dựa trên những
phân tích lý thuyết tương tự, người ta cũng có thể mong đợi để tìm kết quả đặc biệt mạnh mẽ cho sự
tương tác giữa cơ cấu vốn và kết quả thị trường sản phẩm khi một tập trung vào
các nhà lãnh đạo thị trường, tức là, các công ty có thị phần lớn (xem Bolton và Scharfstein, 1990). Trong
phần này, tôi kiểm tra xem kết quả trước đây của tôi thay đổi khi tôi cho phép ước tính để nắm bắt sự khác biệt nhạy cảm trong doanh số bán hàng nợ qua thị trường tập trung và cạnh tranh,
và giữa các nhà lãnh đạo và doanh nghiệp nonleader.
5.1. Đo nồng độ thị trường và lãnh đạo
tôi đo nồng độ thị trường bằng cách sử dụng dữ liệu về ngành cấp trên Herfindahl-Hirschman
tỷ lệ nồng độ (HH-index). Các dữ liệu được thu thập từ tay các năm 1982, 1987, và
1992 Mỹ Tổng điều tra kinh tế, mà chỉ bao gồm các ngành công nghiệp sản xuất (SICS 2000-
3999). Sau khi Sở hướng dẫn Tư pháp, tôi ký hiệu là '' tập trung '' những
ngành công nghiệp mà các HH-index lớn hơn 1800, và là '' cạnh tranh '' những
ngành công nghiệp mà chỉ số này ít hơn so với năm 1000. Trong giao các doanh nghiệp hoặc là tập trung hay
thị trường cạnh tranh, tôi sử dụng các thông tin kịp thời nhất về HH-index ngành của mình
'bên trong cửa sổ năm năm từ 1980 đến 1994. Để được chính xác, tôi sử dụng năm 1982 của Tổng điều tra
dữ liệu cho công ty-tài chính năm Compustat trong 1980-1984 thời kỳ, các dữ liệu điều tra dân số năm 1987 cho
các doanh nghiệp trong giai đoạn 1985-1989, và các dữ liệu điều tra dân số năm 1992 cho các doanh nghiệp trong giai đoạn 1990-1994.
Việc kết hợp điều tra dân số Compustat làm giảm số lượng quan sát được sử dụng trong các
ước tính của phần này.
Các tài liệu IO thường được biểu thị là '' nhà lãnh đạo thị trường '' những công ty có doanh thu
chiếm một tỷ lệ khá lớn trong tổng doanh thu trong ngành của mình. Sau
Haskel và Scaramozzino (1997), tôi phân loại như các công ty dẫn đầu những năm công ty có chi
đầu-của-kỳ tài khoản bán hàng cho hơn 15% tổng doanh số bán hàng của họ công nghiệp năm '. Trong
các ước tính dưới đây, các công ty có các nhà lãnh đạo trong ngành công nghiệp-năm của họ được gán cho các
biến chỉ Leader.20 biến này sau đó sẽ tương tác với nhau một trong những chi nhánh
của bốn phân khúc đòn bẩy spline, năng suất một phiên bản tăng cường của đường cơ sở
đặc điểm kỹ thuật . Có lẽ không đáng ngạc nhiên, không ai trong số những công ty dẫn đầu trong mẫu là trong
phạm vi VeryHighLev của đòn bẩy tiêu chuẩn hóa; VeryHighLev? Leader vì thế bị giảm
từ hồi quy.
5.2. Kết quả
Trước khi kiểm tra hiệu quả của lãnh đạo công ty, tôi minh họa tác động của thị trường
tập trung (một mình) về kết cục nợ Hiệu. Tôi làm như vậy bằng cách ước tính ban đầu của tôi
mô hình spline qua GMM hơn subsamples sản xuất tập trung và cạnh tranh
ngành công nghiệp. Sung. 2 lô tác động ước tính của đòn bẩy đối với tăng trưởng doanh số bán hàng bằng cách sử dụng
hệ số từ mô hình (sản lượng hồi quy là bỏ qua). Con số này cho thấy rằng các
loại hiệu ứng phi tuyến thảo luận ở trên dường như được đặc biệt rõ rệt hơn trong nhiều
ngành công nghiệp tập trung: có nhiều mức tăng doanh số bán hàng liên quan với mức độ cao vừa phải
của nợ trong các ngành công nghiệp cũng như tổn thất doanh thu nghiêm trọng hơn liên quan đến quá mức
tương đối-to indebtness -rival. Các tập tiếp theo của các ước lượng cho thấy sự khác biệt trong
kết quả nợ dẫn tập trung cạnh tranh minh họa trong hình. 2 thực sự là kinh tế
và ý nghĩa thống kê.
Bảng 9 báo cáo kết quả từ ước tính rằng giống như trong cột 1 trong bảng 6 và
7. Sự khác biệt duy nhất là sự bao gồm các điều khoản tương tác cho đòn bẩy công ty và lãnh đạo. Kết quả trong hình A được trả về từ hàm hồi quy IV, trong khi những người trong hình B
là từ GMM hồi quy. Các kết quả từ hai tấm rất giống nhau. Các
hệ số dưới Model 1 (trong cả hai tấm) có được khi tôi ước tính đường cơ sở tăng cường
mô hình hồi quy trên toàn bộ mẫu của công ty năm với con số HH-chỉ số hợp lệ. Trong khi
sự nhạy cảm bán nợ ước tính giống với những báo cáo cho trước (lớn hơn)
mẫu, họ làm nổi bật mạnh mẽ hơn nữa các loại phi tuyến Tôi đã thảo luận: (1) không có
mức tăng doanh số bán hàng liên quan đến khoản nợ trong phạm vi LowLev, (2) doanh thu tích cực hơn -debt
nhạy trong phạm vi HighLev, và (3) kém hiệu quả bán hàng nghiêm trọng hơn trong
phạm vi VeryHighLev của đòn bẩy tương-to-công nghiệp. Một tính năng đáng chú ý của các
kết quả dưới Model 1 là lãnh đạo công ty sẽ không xuất hiện để có một thống kê
ảnh hưởng đáng kể về mối tương quan giữa nợ và bán hàng hiệu quả.
Bảng 9 cũng cho phép sự tương phản giữa các ngành công nghiệp tập trung và cạnh tranh.
Mô hình 2 lần nhắc lại các ước lượng của mô hình 1 cho ngành công nghiệp-năm trong đó HH-index là
lớn hơn 1800 (ngành công nghiệp tập trung). Mô hình 3 là tương tự như quy định khi HHindex
là ít hơn so với năm 1000 (ngành công nghiệp cạnh tranh). Dự toán theo mô hình 2 cho thấy mạnh mẽ
bằng chứng liên quan đến các hiệu ứng phi tuyến của nợ đối với tăng trưởng doanh số bán hàng trong các ngành công nghiệp tập trung,
nhìn từ dự phóng cho các hệ số liên quan đến HighLev và
VeryHighLev. Các kết quả từ mô hình 2 cũng làm cho một trường hợp mạnh cho lãnh đạo công ty như là một
yếu tố quan trọng trong sự tương tác giữa cơ cấu vốn và hiệu quả trong tập trung
các ngành công nghiệp. Trong thực tế, trong khi đối với các doanh nghiệp thông thường nợ thêm chụp ở độ cao trung
cấp đòn bẩy (HighLev) được kết hợp với hiệu suất được cải thiện doanh số bán hàng, cùng là không
đúng đối với các nhà lãnh đạo thị trường với cấu trúc vốn tương tự. Thật vậy, so với các đối thủ khác trong
thể loại nợ cùng, các nhà lãnh đạo vừa có đòn bẩy cao mất thị phần là nợ
tăng. Hiệu quả tổng thể của khoản nợ đối với tăng trưởng tương đối-to-ngành công nghiệp bán hàng cho vừa phải
lãnh đạo cao thừa hưởng (do Leader HighLev þ HighLev?) Là, dù sao,
không đáng kể về mặt thống kê. Đồng thời, so với các doanh nghiệp thông thường trong nợ cùng
thể loại, các công ty nhà lãnh đạo có cấu trúc tài chính là bảo thủ (bởi ngành công nghiệp của họ
chuẩn) quan sát được cải thiện hoạt động bán hàng kèm với sự tăng nợ (lưu ý các
hệ số cho Leader LowLev?).