C型(中寡占产业)：CR10≥80％ 其中：Ca型：CR1≥35％
Cb型：Ca型以外的情况
D型(准中寡占产业)：CR10>50％ E型(低集中产业)：CRl0<50％
根据上述分类标准对日本17个部门156个产业的垄断和竞争程度进行的分类。156个产业包括了日本工业中的大部分主要产业。其中，属于E型的仅21个产业，加上D型也不过57个产业，可见日本工业中的绝大多数产业属于寡占产业。集中度高的产业最多的部门是化学工业，而集中度低的产业最多的部门是纤维制品和木材、木制品工业。
2．H.H.I即H指数，也称赫希曼—赫菲德尔指数(A.O. Hirschman一O.C. Herfindahl Index) ，其公式为：
其中：x代表市场总规模，Xi代表i企业的规模，Si=Xi/X表示第i个企业的市场占有率，n为该产业内的企业数。实际应用中，人们常用10000乘以份额平方和来便利地表达H指数。例如美国司法部1984年公布的水平合并指南规定：对于HHI高于1800的市场，政府有可能对使指数提高50-100个点的合并进行干预；对于HHI在1000-1800之间的市场，一项合并若使指数提高100点，政府就要进行调查；对于HHI低于100的市场，政府不会对合并进行干预。
当市场由一家企业独占，即X1=X时，H=1。当所有的企业规模相同，即X1=X2=X3=?=Xn=X/n时，H=1/n。产业内企业的规模越是接近，且企业数越多，H指数就越接近于零。而且，H指数对规模较大的前几家企业(通常称为上位企业)市场份额的变化特别敏感。因此H指数在市场集中度的研究中，作为—个能综合反映产业内企业规模分布的指标而被广泛应用。
3．E.I即E指数，又称熵、埃思塔罗比指数(Entropy Index)。其公式为：
市场的集中程度越是接近垄断和寡占，E指数就越大。反之，越是接近于完
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全竞争状态，E指数就越小。
借用信息理论的观点，Entropy指数可以测量某种特定市场结构的不确定性程度。例如，如果市场只有一个企业，E等于0，意味着某个随机的消费者是否购买这个垄断者产品或服务的不确定性是最小的；相反地，如果所有的市场份额都相等，不确定性是最大的，E?n?1?logn?logn。当企业份额的分布可以按n照不同的企业规模、不同的产业或者不同的国家归并为几个不同的企业组时，E指数可以分解为几个部分，较为方便地测量组内或者组间的Entropy。这是E指数相对于其它集中度测量指标的优点。
E指数实际是一种简单形式的HK指数。罕拉和凯认为，对于企业份额的任何严格凸且对称的函数都能够满足他们提出的7项公理，因此他们建议采用一些简单的凸函数，从而形成了HK指数的一般形式：HK(?)??(s?i)i?1n1/(1??) 。①这种
形式符合阿德尔曼（Adelman）的要求，即集中程度的变化相当于p个等规模企业的产业转变成q个等规模企业的产业。②遗憾的是，没有什么标准去确定θ。θ的大小不影响“p、 q”的大小，却决定了大企业对集中指数的影响，决定集中指数变动的范围。
表3-4利用多个产业集中指标描述了我国制造业平均集中程度。与发达国家相比，我国制造业平均集中程度偏低。③
表3-4 1995年中国与主要国家制造业平均集中度率比较(按销售额计算的产业比例) C4 C8 HHI E >80 3.4 8.1 >3000 2.9 >3.0 5.4 (80,60) 6.5 9.6 (3000,2000) 2.9 (3,2.5) 20.3 (60.40) 11 17.9 (2000,1000) 9.2 (2.5,2) 29.4 (40,20) 19.4 34.7 (1000,500) 10.4 (2,1) 38.4 <20 49.7 29.7 <500 74.6 (1,0) 6.5 表3-5 1995年中国与主要国家制造业平均集中度率比较(按销售额计算)
中国 美国 美国 日本 法国 英国 西德 ① L. Hannah and J.A.Kay., “The Concentration of Mergers to Concentration Growth: a Reply to Professor Hart”, Journal of Industrial Economics, 1981(29): pp.305-13.
② M.A. Adelman, “Comment on the “H” Concentration Measure as a Numbers Equivalent”, Review of Economics and Statistics, 1969(l.1): pp99-101.
③ 魏后凯：《中国制造业集中状况及其国际比较》，载《中国工业经济》，2002（1）。
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年份 产业数 平均C4 销售额加权C4
1995 521 27.4 20.1 1963 417 38.3 40.9 1992 456 40.3 40.2 1963 512 37.5 35.4 1963 204 42.4 33.1 1963 214 58.2 58.4 1963 200 53.6 42.8 4．R.I亦称罗森布拉斯指数(Rosenbluth Index)，用公式表示为：
Si含义同前。与H指数相反，这个指数能敏感反映相对规模较小的下位企业群的变化。
5．CCI通常也称为包括性集中指数(Comprehensive Concentration Index)，用公式表示为：
（二）单纯使用市场份额非均等指标 1．相对集中度指标
相对集中度是反映产业内企业的规模分布状况的市场集中度指标，常用洛伦茨曲线和基尼系数表示。
洛伦茨曲线发明的是市场占有率与市场中由小到大企业的累计百分比之间的关系，见图3－1。在图中横轴表示的是从最小企业开始的企业数累计百分比，纵轴表示这些企业的销售额占市场销售总额的百分比。洛伦茨曲线反映产业内全部企业的市场规模分布情况。当某一特定的市场上所有企业的规模完全相同时，洛伦茨曲线与图中的均等分布线重合。当企业的规模不完全相同时，洛伦茨曲线是均等分布线下方的一条曲线：曲线越偏离对角线，企业规模分布的不均度越大。
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图3－1
基尼系数是建立在洛伦茨曲线基础上的一个相对集中度指标。基尼系数等于均等分布线和洛沦茨曲线之间的面积（阴影部分表示)，与以均等分布线为斜边、以横轴为直角边构成的三角形面积之比，即：
基尼系数在0与1之间变动。当基尼系数等于零时，即意味着所有企业规模完全相等。反之，当基尼系数越大时，意味着阴影部分的面积越大。企业规模分布越不均匀。
用洛伦茨曲线和基尼系数表示的相对集中度指标，可以反映某—特定市场上所有企业的规模分布状况。但是，这种相对集中度指标也有其局限性。当两条不同形状的洛伦茨曲线所围的面积大小相等时，基尼系数相同。因此，基尼系数并不代表其—特定市场中唯一的企业规模分布，此外还要注意．洛伦茨曲线以及相应的基尼系数作为相对集中度的指标，所反映的是特定市场中企业规模分布的不均匀程度，是相对集中度的量度而不是绝对集中的量度。例如，2家各自拥有50％市场占有率企业组成的市场，会与100家各白拥有l％市场占有率企业组成的市场具有同样的洛伦茨曲线(与均等分布线重合)，它们的基尼系数都为零。然而．这两种情况下的市场结构显然是不同的。
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2．相对熵：R?赫菲德尔指数。
3．剩余：REDHIHI，其中HI为赫菲德尔指数，HImax是最大的?HImaxlog2n?HImax?HI，其中HI为赫菲德尔指数。
（三）单纯测量企业数量的指标
人们可能想到用企业数量作为竞争程度的一个粗糙指标。实际上很少这样作，有些学者用企业数量的倒数1/n作为最小的集中程度（Cmin）。这种观点假设企业数量与集中程度存在非线性关系，1/n与集中程度逆向运动。
（四）反映共谋潜力
1．绝对集中度差分：MCR8。米勒（Miller）等提出边际卖方集中度或者边际集中度概念，代表第五到第八大企业的累积份额。隐藏的假设是，MCR8越大，共谋发生的机会少，共谋的效果差。①
2．相对集中度差分：MCR8/C4。如果C4不同，那么相同的MCR8的影响会有较大的差异。随着C4升高MCR8也升高时，MCR8/C4也可以看作与共谋潜力反方向变化。然而，现实中C4往往会影响MCR8：当C4很高和很低（意味着不同的集中程度）时MCR8都会比较低，从而损害了MCR8/C4的意义。在下面这种情况下，MCR8/C4不是一个合适的指标。
表3-6 边际集中度示例
C4 C8 MCR8 10 20 10 20 40 20 1 30 60 30 1 40 80 40 1 50 100 50 1
表3-7 多种市场集中度指标计算示例
分企业份额 布 A 40,30,15,5 B C 39,29,14,9,4,1,1,1,1,1 45,30,15,10 CR3 85 82 90 CR4 95 91 H .285 .285 E 1.352 1.577 1.23Relative E .84 .685 .891 VariancHK0.e of log 5 .562 2.091 .343 HK1.5 HK2 60 100 40 .67 70 100 30 .43 80 100 20 .25 90 100 10 .11 100 100 0 0 MCR8/ C4 1 4.441 3.724 3.509 6.437 4.128 3.759 3.694 3.236 3.07100 .36 ① R.A. Miller, “Marginal Concentration Ratios as Market Structure Variables”, Review of Economics and Statistics, 1971(8): pp289-293.
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