ในทางเศรษฐศาสตร์ความเข้มข้นของตลาดเป็นฟังก์ชันของจำนวนบริษัท และ ส่วนแบ่งของแต่ละบริษัทในผลผลิตรวม (หรือกำลังการผลิตรวมหรือปริมาณสำรองรวม) ในตลาด^{[ 1 ]}ความเข้มข้นของตลาดคือส่วนแบ่งของตลาดในตลาดที่กำหนดซึ่งถือครองโดยธุรกิจจำนวนน้อย การกระจุกตัวของตลาดถูกนำมาใช้ในกฎหมายต่อต้านการผูกขาดและ การกำกับดูแลทางเศรษฐกิจเพื่อตรวจสอบว่า อุตสาหกรรม นั้นมีการแข่งขันหรือไม่ เมื่อความเข้มข้นของตลาดสูง แสดงว่ามีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่ครอบงำตลาด และมี แนวโน้มที่จะเกิดการแข่งขัน แบบผูกขาดหรือการแข่งขันแบบผูกขาดในกรณีส่วนใหญ่ ความเข้มข้นของตลาดสูงจะก่อให้เกิดผลเสียที่ไม่พึงประสงค์ เช่น การแข่งขันลดลงและราคาสูงขึ้น^{[ 2 ]}

อัตราส่วนความเข้มข้นของตลาดวัดความเข้มข้นของบริษัทชั้นนำในตลาด ซึ่งสามารถวัดได้จากตัวชี้วัด ต่างๆ เช่นยอดขายจำนวนพนักงาน ผู้ใช้งาน หรือตัวชี้วัดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง^{[ 1 ]}ในทางทฤษฎีและในทางปฏิบัติ ความเข้มข้นของตลาดมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับความสามารถในการแข่งขันในตลาดดังนั้นจึงมีความสำคัญต่อ หน่วยงาน ต่อต้านการผูกขาด ต่างๆ เมื่อพิจารณาการควบรวมกิจการ ที่เสนอ และประเด็นด้านกฎระเบียบอื่นๆ^{[ 3 ]}ความเข้มข้นของตลาดมีความสำคัญในการกำหนดอำนาจทางการตลาด ของบริษัท ในการกำหนดราคาและปริมาณ

การกระจุกตัวของตลาดได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย รวมถึงอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดและการแข่งขันที่มีอยู่ อัตราส่วนการกระจุกตัวของตลาดช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุประเภทของโครงสร้างตลาดที่กำลังสังเกตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ตั้งแต่ตลาดแข่งขันสมบูรณ์ไปจนถึงตลาดผูกขาดตลาดผูกขาดหรือตลาด ผู้ ขาย รายใหญ่ไม่กี่ราย

ความเข้มข้นของตลาดเกี่ยวข้องกับความเข้มข้นของอุตสาหกรรม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกระจายการผลิตภายในอุตสาหกรรมตรงข้ามกับตลาด ในการจัดระเบียบอุตสาหกรรมความเข้มข้นของตลาดอาจใช้เป็นมาตรวัดการแข่งขันตามทฤษฎีแล้วมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอัตรากำไรในอุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่นในงานของJoe S. Bain ^{[ 4 ]}

การตีความทางเศรษฐศาสตร์อีกแบบหนึ่งคือ การกระจุกตัวของตลาดเป็นเกณฑ์ที่สามารถใช้จัดลำดับการกระจายตัว ของส่วนแบ่งของ บริษัทต่างๆในผลผลิตรวม (หรือกำลังการผลิตรวม หรือปริมาณสำรองรวม) ในตลาดได้

มีปัจจัยหลายประการที่ส่งผลต่อความเข้มข้นของตลาดเฉพาะ ซึ่งรวมถึงอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด (ต้นทุนเริ่มต้นสูงเศรษฐกิจขนาด ใหญ่ ความภักดี ต่อแบรนด์ ) ขนาดและอายุของอุตสาหกรรมความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และระดับการโฆษณาในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังมีปัจจัยเฉพาะของบริษัทที่ส่งผลต่อความเข้มข้นของตลาด ได้แก่ ระดับการวิจัยและพัฒนา และความต้องการทุนมนุษย์^{[ 5 ]}

แม้ว่าจำนวนคู่แข่งที่น้อยลงไม่ได้หมายความว่าตลาดจะมีความเข้มข้นสูงเสมอไป แต่ก็อาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของโครงสร้างตลาดและการจัดสรรอำนาจได้

หลังจากกำหนดตลาดและบริษัทที่เกี่ยวข้องแล้ว โดยการกำหนดพารามิเตอร์ของผลิตภัณฑ์และภูมิศาสตร์ สามารถใช้ตัวชี้วัดต่างๆ เพื่อกำหนดความเข้มข้นของตลาดได้ ซึ่งสามารถวัดปริมาณได้โดยใช้ การ ทดสอบ SSNIP

มาตรวัดความเข้มข้นของตลาดอย่างง่ายคือการคำนวณ 1/N โดยที่ N คือจำนวนบริษัทในตลาด ผลลัพธ์เท่ากับ 1 บ่งชี้ถึงการผูกขาดโดยสมบูรณ์ และจะลดลงตามจำนวนบริษัทที่ดำเนินงานในตลาด และจะไม่เพิ่มขึ้นตามระดับความสมมาตรระหว่างบริษัทเหล่านั้น มาตรวัดความเข้มข้นนี้ละเลยการกระจายตัวของส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทต่างๆ มาตรวัดนี้จึงมีประโยชน์ในทางปฏิบัติก็ต่อเมื่อเชื่อว่าตัวอย่างส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทต่างๆ นั้นเป็นแบบสุ่มไม่ใช่ถูกกำหนดโดยลักษณะเฉพาะตัวของบริษัทเหล่านั้น

เกณฑ์ใดๆ ที่สามารถใช้เปรียบเทียบหรือจัดอันดับการกระจายตัว (เช่นการกระจายความน่าจะเป็นการกระจายความถี่หรือการกระจายขนาด ) สามารถใช้เป็นเกณฑ์ความเข้มข้นของตลาดได้ ตัวอย่างเช่นการครอบงำเชิงสุ่มและสัมประสิทธิ์จินี

ดัชนีเฮอร์ฟินดาห์ล-ฮิร์ชแมน (HHI) (ดัชนีความเข้มข้นของตลาดที่ใช้กันมากที่สุด) เป็นส่วนเพิ่มของความสนใจในตลาด โดยคำนวณจากการนำกำลังสองของส่วนแบ่งการตลาดของผู้เข้าร่วมตลาด ทั้งหมดมาบวกกัน ค่า HHI ที่สูงขึ้นแสดงถึงระดับความเข้มข้นของตลาดที่สูงขึ้น โดยทั่วไปแล้ว ระดับความเข้มข้นของตลาดที่ต่ำกว่า 1000 ถือว่าต่ำ ในขณะที่ระดับที่มากกว่า 1500 ถือว่าสูง เกินไป

${\displaystyle H=\sum _{i=1}^{N}s_{i}^{2}}$

โดยที่ส่วนแบ่งการตลาดของบริษัท i ซึ่งโดยทั่วไปแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์^{[ 6 ]}และ N คือจำนวนบริษัทในตลาดที่เกี่ยวข้อง ${\displaystyle s_{i}}$

หากส่วนแบ่งตลาดแสดงเป็นทศนิยม ค่า HHI เท่ากับ 0 แสดงถึงอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันอย่างสมบูรณ์ ในขณะที่ค่า HHI เท่ากับ 1 แสดงถึงอุตสาหกรรมที่มีการผูกขาด ไม่ว่าจะใช้ค่า HHI ในรูปแบบทศนิยมหรือเปอร์เซ็นต์ก็ตาม ค่า HHI ที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงความเข้มข้นที่สูงขึ้นในตลาด^{[ 7 ]}

มาตรา 1 ของแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับการควบรวมกิจการแนวนอนของกระทรวงยุติธรรมและคณะกรรมการการค้าของรัฐบาลกลางมีชื่อว่า "การกำหนด การวัด และความเข้มข้นของตลาด" และระบุว่าดัชนี Herfindahlเป็นมาตรวัดความเข้มข้นที่แนวทางปฏิบัตินี้จะใช้^{[ 8 ]}

https://www.youtube.com/watch?v=jMJCLwBJYnQ

อัตราส่วนความเข้มข้น (CR) เป็นการวัดความเข้มข้นของตลาด^{[ 9 ]}โดยการหารส่วนแบ่งตลาดโดยรวมด้วยผลรวมของส่วนแบ่งตลาดของบริษัท ขนาดใหญ่ที่สุด สามารถใช้เพื่อประเมินความแข็งแกร่งของตลาดได้ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว โดยทั่วไปแล้ว CR ที่น้อยกว่า 40% และ CR ที่มากกว่า 60% ถือว่าเป็นระดับความเข้มข้นของตลาดที่ปานกลางและสูงตามลำดับ อัตราส่วนนี้วัดความเข้มข้นของบริษัทขนาดใหญ่ที่สุดในรูปแบบ

${\displaystyle CR_{n}=C_{1}+C_{2}+.....+C_{n}}$

โดยที่ N มักมีค่าอยู่ระหว่าง 3 ถึง 5

นับตั้งแต่มีการนำพระราชบัญญัติเชอร์แมนต่อต้านการผูกขาดปี 1890มาใช้ เพื่อตอบสนองต่อการผูกขาดและบริษัทที่ต่อต้านการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นในช่วงทศวรรษ 1880 หน่วยงาน ต่อต้านการผูกขาดได้ใช้ความเข้มข้นของตลาดเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการประเมินการละเมิดกฎหมายการแข่งขัน ที่อาจเกิด ขึ้น^{[ 10 ]}นับตั้งแต่มีการผ่านพระราชบัญญัตินี้ ตัวชี้วัดเหล่านี้ยังถูกนำมาใช้เพื่อประเมินผลกระทบของการควบรวมกิจการที่มีต่อการแข่งขันในตลาดโดยรวมและสวัสดิภาพของผู้บริโภค โดยรวม ตัวอย่างสำคัญแรกของการบังคับใช้พระราชบัญญัติเชอร์แมนกับบริษัทเพื่อป้องกันการละเมิดผู้บริโภคที่อาจเกิดขึ้นจากความเข้มข้นของตลาดที่มากเกินไป คือคดีความของบริษัทสแตนดาร์ดออยล์แห่งนิวเจอร์ซีย์กับสหรัฐอเมริกา ในปี 1911 ซึ่งหลังจากที่ศาลตัดสินว่าสแตนดาร์ดออยล์ผูกขาดอุตสาหกรรมปิโตรเลียมแล้ว ศาลได้สั่งให้แยกบริษัทออกเป็น 34 บริษัทขนาดเล็ก^{[ 11 ]}

หน่วยงานกำกับดูแลสมัยใหม่ระบุว่า การเพิ่มขึ้นของความเข้มข้นในตลาดอาจยับยั้งนวัตกรรม และส่งผลเสียต่อสวัสดิภาพโดยรวมของผู้บริโภค

กระทรวงยุติธรรมของสหรัฐอเมริกาได้กำหนดว่าการควบรวมกิจการใดๆ ที่ทำให้ HHI เพิ่มขึ้นมากกว่า 200 ถือเป็นข้อกังวลที่ถูกต้องตามกฎหมายต่อต้านการผูกขาดและสวัสดิภาพของผู้บริโภค^{[ 12 ]}ดังนั้น เมื่อพิจารณาการควบรวมกิจการที่อาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน การบูรณา การแนวนอนหน่วยงานต่อต้านการผูกขาดจะพิจารณาว่าการเพิ่มประสิทธิภาพนั้นคุ้มค่ากับการลดลงของสวัสดิภาพของผู้บริโภคที่อาจเกิดขึ้นหรือไม่ ผ่านต้นทุนที่เพิ่มขึ้นหรือปริมาณการผลิตที่ลดลง^{[ 13 ]}

ในขณะที่คณะกรรมาธิการยุโรปไม่น่าจะคัดค้านการรวมกิจการในแนวนอน ใดๆ ซึ่ง HHI หลังการควบรวมกิจการอยู่ภายใต้ 2000 (ยกเว้นในกรณีพิเศษ) ^{[ 14 ]}

ตัวอย่างสมัยใหม่ของการนำหลักการกระจุกตัวของตลาดมาใช้เพื่อปกป้องสวัสดิภาพของผู้บริโภค ได้แก่:

• ในปี 2014 Comcast พยายามซื้อ Time Warner Cableแต่ถูกยกเลิกหลังจากกระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯขู่ว่าจะฟ้องร้องในข้อหาต่อต้านการผูกขาด โดยอ้างว่าดัชนี HHI ของอุตสาหกรรมโทรทัศน์ระดับชาติจะเพิ่มขึ้น 639 จุด เป็น 2454 และเกรงว่าการควบรวมกิจการครั้งนี้จะนำไปสู่ราคาที่สูงขึ้นสำหรับผู้บริโภค^{[ 15 ]}
• การควบรวมกิจการ ระหว่าง HalliburtonและBaker Hughes (ซึ่งในขณะนั้นเป็นบริษัท บริการด้านน้ำมันที่ใหญ่เป็นอันดับ 2 และ 3 ตามลำดับ) ในปี 2014 ถูกกระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ขัดขวาง เนื่องจากเกรงว่าการควบรวมกิจการจะเพิ่มต้นทุนให้กับบริษัทน้ำมันในตลาดผลิตภัณฑ์ 23 แห่งที่แตกต่างกัน และจะทำให้การสร้างนวัตกรรมในภาคส่วนน้ำมันชะลอตัวลง^{[ 16 ]}
• ความพยายามของGeneral Electric ในการเข้าซื้อกิจการ Honeywellในปี 2544 ได้รับการอนุมัติในสหรัฐอเมริกา อย่างไรก็ตาม เงื่อนไขที่คณะกรรมาธิการยุโรปบังคับใช้สำหรับการอนุมัตินั้นส่งผลกระทบมากเกินไปต่อ General Electric และถูกยกเลิก^{[ 17 ]}นี่เป็นตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่าหน่วยงานกำกับดูแลที่แตกต่างกันมองการควบรวมกิจการอย่างไร

ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของตลาดและผลกำไรสามารถแบ่งออกได้เป็นสองประเด็น: ความเข้มข้นของตลาดที่มากขึ้นจะเพิ่มโอกาสในการสมรู้ร่วมคิดระหว่างบริษัทต่างๆ ซึ่งส่งผลให้ราคาสูงขึ้น ในทางตรงกันข้าม ความเข้มข้นของตลาดเกิดขึ้นจากประสิทธิภาพที่ได้รับจากการเป็นบริษัทขนาดใหญ่ ซึ่งมีกำไรมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับบริษัทขนาดเล็กและประสิทธิภาพที่ลดลง^{[ 18 ]}

มี แบบจำลอง ทฤษฎีเกมของการปฏิสัมพันธ์ในตลาด (เช่น ในกลุ่มผู้ผูกขาด ) ที่ทำนายว่าการเพิ่มขึ้นของความเข้มข้นของตลาดจะส่งผลให้ราคาสูงขึ้นและสวัสดิภาพของผู้บริโภค ลดลง แม้ว่าจะไม่มีการสมรู้ร่วมคิดในแง่ของการรวมกลุ่มผูกขาด (เช่น การสมรู้ร่วมคิดโดยชัดแจ้ง) ก็ตาม ตัวอย่างเช่น การผูกขาดแบบ Cournotและการผูกขาดแบบ Bertrand สำหรับผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน ความกังวลดั้งเดิมของ Bain (1956) เกี่ยวกับความเข้มข้นของตลาดนั้นอิงจากความสัมพันธ์เชิงสัญชาตญาณระหว่างความเข้มข้นสูงและการสมรู้ร่วมคิด ซึ่งนำไปสู่การค้นพบของ Bain ว่าบริษัทในตลาดที่มีความเข้มข้นควรได้รับผลกำไรที่สูงกว่าระดับการแข่งขัน [ ^{4 ] [ 19 ] Collins}และ Preston (1969) มีมุมมองที่คล้ายคลึงกับ Bain โดยเน้นที่ผลกระทบเชิงแข่งขันที่ลดลงของบริษัทขนาดเล็กที่มีต่อบริษัทขนาดใหญ่^{[ 20 ]} Demsetz มีมุมมองทางเลือก โดยเขาพบความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างอัตรากำไรของบริษัทที่ใหญ่ที่สุดโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีความเข้มข้นและการสมรู้ร่วมคิดเกี่ยวกับการกำหนดราคา^{[ 21 ]}

แม้ว่าแบบจำลองทางทฤษฎีจะคาดการณ์ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างความเข้มข้นของตลาดและการสมรู้ร่วมคิด แต่ก็มีหลักฐานเชิงประจักษ์เพียงเล็กน้อยที่เชื่อมโยงความเข้มข้นของตลาดกับระดับการสมรู้ร่วมคิดในอุตสาหกรรม^{[ 22 ]}ในสถานการณ์การควบรวมกิจการ การศึกษาบางชิ้นยังแสดงให้เห็นว่าโครงสร้างตลาดที่ไม่สมมาตรที่เกิดจากการควบรวมกิจการจะส่งผลเสียต่อการสมรู้ร่วมคิด แม้ว่าความเข้มข้นของตลาดจะเพิ่มขึ้นหลังการควบรวมกิจการก็ตาม^{[ 23 ]}

ในฐานะเครื่องมือทางเศรษฐกิจ ความเข้มข้นของตลาดมีประโยชน์เพราะสะท้อนถึงระดับการแข่งขันในตลาด การทำความเข้าใจความเข้มข้นของตลาดมีความสำคัญสำหรับบริษัทต่างๆ เมื่อตัดสินใจเกี่ยวกับกลยุทธ์การตลาด นอกจากนี้ หลักฐานเชิงประจักษ์ยังแสดงให้เห็นว่ามีความสัมพันธ์แบบผกผันระหว่างความเข้มข้นของตลาดและประสิทธิภาพ กล่าวคือ บริษัทต่างๆ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเมื่อความเข้มข้นของตลาดที่เกี่ยวข้องลดลง^{[ 24 ]}แนวคิดข้างต้นของ Bain (1956) รวมถึง Collins และ Preston (1969) ไม่เพียงแต่สนับสนุนการสมรู้ร่วมคิดเท่านั้น แต่ยังสนับสนุนสมมติฐานประสิทธิภาพ-ผลกำไรด้วย กล่าวคือ กำไรจะสูงกว่าสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ในตลาดที่มีความเข้มข้นสูงกว่า เนื่องจากความเข้มข้นนี้แสดงถึงประสิทธิภาพที่มากขึ้นผ่านการผลิตจำนวนมาก^{[ 25 ]}โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เศรษฐกิจจากขนาดเป็นประสิทธิภาพสูงสุดที่บริษัทขนาดใหญ่สามารถบรรลุได้ในการควบคุมต้นทุน ทำให้พวกเขามีส่วนแบ่งการตลาดมากขึ้น อย่างไรก็ตาม Rosenbaum (1994) สังเกตว่าการศึกษาส่วนใหญ่สันนิษฐานความสัมพันธ์ระหว่างส่วนแบ่งตลาดจริงกับผลกำไรที่สังเกตได้ โดยยึดตามนัยยะที่ว่าบริษัทขนาดใหญ่มีส่วนแบ่งตลาดมากกว่าเนื่องจากประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพและส่วนแบ่งตลาดนั้นไม่ได้ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน^{[ 18 ]}

การกระจุกตัวของตลาดในระดับสูงอาจนำไปสู่การลดลงของการแข่งขันและเพิ่มอำนาจต่อรองของบริษัทที่ครองตลาด ซึ่งอาจส่งผลให้ต้นทุนสูงขึ้น คุณภาพลดลง ตัวเลือกน้อยลง และนวัตกรรมลดลง ดังนั้น ผู้บริโภคและสังคมอาจได้รับผลกระทบในเชิงลบจากการกระจุกตัวของตลาดในระดับสูง

Schumpeter (1950) เป็นคนแรกที่ตระหนักถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของตลาดและนวัตกรรม โดยระบุว่าตลาดที่มีความเข้มข้นสูงจะช่วยส่งเสริมนวัตกรรม เขาให้เหตุผลว่าบริษัทที่มีส่วนแบ่งการตลาดมากที่สุดจะมีโอกาสได้รับประโยชน์จากนวัตกรรมของตนมากที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านการลงทุนในR&D [ ^{26 ] ซึ่ง}แตกต่างจากมุมมองของArrow (1962) ที่ว่าความเข้มข้นของตลาดที่มากขึ้นจะลดแรงจูงใจในการสร้างนวัตกรรม เนื่องจากบริษัทในตลาดผูกขาดหรือตลาดที่มีการแข่งขันสูงจะได้รับผลกำไรในระดับที่สูงกว่าต้นทุนมากแล้ว^{[ 27 ]}

ในทางปฏิบัติ มีความซับซ้อนในการสังเกตความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างความเข้มข้นของตลาดและผลกระทบต่อ ในการรวบรวมหลักฐานเชิงประจักษ์ ปัญหาต่างๆ ก็เกิดขึ้นเช่นกัน เช่น วิธีการวัดนวัตกรรม การควบคุมของบริษัท และช่องว่างระหว่างการวิจัยและพัฒนาและขนาดของบริษัท นอกจากนี้ยังขาดฉันทามติ ตัวอย่างเช่น Connelly และ Hirschey (1984) ได้สร้างความสัมพันธ์เชิงลบ โดยอธิบายว่าความสัมพันธ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงการลดค่าใช้จ่ายในการวิจัยและพัฒนาของบริษัทผูกขาดเพื่อได้รับประโยชน์จากกำไรผูกขาดที่มากขึ้น อย่างไรก็ตาม Blundell et al. สังเกตเห็นความสัมพันธ์เชิงบวกโดยการนับสิทธิบัตรที่บริษัทต่างๆ ยื่นจด การสังเกตทั่วไปนี้ยังได้รับการแบ่งปันโดย Aghion et al. ในปี 2005 ^{[ 26 ]}

นอกจากนี้ Schumpeter ยังไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างเทคโนโลยีต่างๆ ที่มีส่วนช่วยในการสร้างนวัตกรรม และไม่ได้ให้คำจำกัดความของ “ การทำลายล้างเชิงสร้างสรรค์ ” อย่างถูกต้อง Petit และ Teece (2021) โต้แย้งว่าโอกาสทางเทคโนโลยี ซึ่งเป็นตัวแปรที่ Schumpeter และ Arrow ไม่ได้รวมไว้ในสมัยของพวกเขา จะถูกรวมอยู่ในคำจำกัดความนี้ เนื่องจากทำให้ผู้เข้ามาใหม่สามารถ “ก้าวข้าม” เข้าสู่อุตสาหกรรมได้^{[ 27 ]}

งานวิจัยที่นำเสนอโดย Aghion et al. (2005) เสนอแบบจำลองรูปตัวยูคว่ำที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของตลาดและนวัตกรรม Delbono และ Lambertini ได้สร้างแบบจำลองหลักฐานเชิงประจักษ์ลงบนกราฟและพบว่ารูปแบบที่แสดงโดยข้อมูลสนับสนุนการมีอยู่ของความสัมพันธ์รูปตัวยูระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้^{[ 28 ]}

การมีอยู่ของกฎระเบียบทางเศรษฐกิจ เช่นพระราชบัญญัติการแข่งขันและกฎหมายต่อต้านการผูกขาด เช่นพระราชบัญญัติเชอร์แมนเป็นผลมาจากความจำเป็นในการรักษาสภาพการแข่งขันในตลาดเพื่อหลีกเลี่ยงการก่อตัวของระบบผูกขาด กฎหมายเหล่านี้โดยทั่วไปกำหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องรายงานส่วนแบ่งการตลาดและจำกัดระดับความเข้มข้นของตลาดที่อนุญาต ในบางกรณี กฎหมายต่อต้านการผูกขาดอาจกำหนดให้มีการแยกบริษัทออกเป็นส่วนๆ หรือการจัดตั้ง "กำแพงป้องกัน" เพื่อป้องกันการใช้อำนาจในทางที่ผิด

ดัชนีความเข้มข้นของตลาดแสดงให้เห็นถึงระดับความเข้มข้นของตลาดนั้นๆ โดยใช้เพื่อประเมินระดับการแข่งขันในอุตสาหกรรม โดยทั่วไปแล้ว ความเข้มข้นของตลาดในระดับสูงนั้นไม่เป็นที่พึงปรารถนา เนื่องจากอาจส่งผลให้การแข่งขันลดลงและผู้ประกอบการรายใหญ่มีอำนาจมากขึ้นในตลาด กฎหมายต่อต้านการผูกขาดและกฎระเบียบทางเศรษฐกิจอื่นๆ จึงช่วยปกป้องการแข่งขันในตลาดและป้องกันการผูกขาด

แม้ว่าจะไม่เป็นที่นิยมเท่ากับดัชนี Herfindahl–Hirschman หรือตัวชี้วัดอัตราส่วนความเข้มข้นของตลาด แต่ก็ยังมีมาตรวัดความเข้มข้นของตลาดทางเลือกอื่นๆ ที่สามารถนำมาใช้ได้เช่นกัน

(ก) ดัชนี U (เดวีส์, 1980):

${\displaystyle U=I^{*a}N^{-1}}$โดยที่เป็นมาตรวัดความไม่เท่าเทียมกันที่ยอมรับกัน (ในทางปฏิบัติแนะนำให้ใช้สัมประสิทธิ์ความแปรผัน) เป็นค่าคงที่หรือพารามิเตอร์ (ที่จะประมาณค่าโดยวิธีเชิงประจักษ์) และ N คือจำนวนบริษัท Davies (1979) แนะนำว่าดัชนีความเข้มข้นโดยทั่วไปควรขึ้นอยู่กับทั้ง N และความไม่เท่าเทียมกันของส่วนแบ่งของบริษัท Davis (1980) ระบุว่ามีตัวเลือกที่เหมาะสมมากมายที่จะใช้สำหรับอย่างไรก็ตาม มาตรวัดที่เขาแนะนำ "เป็นการแปลงอย่างง่ายของสัมประสิทธิ์ความแปรผัน (c): .${\displaystyle I^{*}}$${\displaystyle a}$${\displaystyle I^{*}}$${\displaystyle I^{*}=1+c^{2}}$

"จำนวนคู่แข่งที่มีประสิทธิภาพ" คือค่าผกผันของดัชนีเฮอร์ฟินดาห์ล

Terrence Kavyu Muthoka นิยามการกระจายตัวว่าเป็นฟังก์ชันในปริภูมิ Swartz ซึ่งเป็นปริภูมิของฟังก์ชันที่มีส่วนรองรับแบบกระชับและมีอนุพันธ์ทั้งหมดอยู่ฟังก์ชัน Media:Dirac_Distributionหรือฟังก์ชัน Dirac เป็นตัวอย่างที่ดี

(ข) ดัชนีลินดา (พ.ศ. 2519)

${\displaystyle L={\frac {1}{N(N-1)}}\sum _{i=1}^{N-1}Q_{i}\left[{\frac {ni}{i}}\right]\left\vert {\frac {CR_{i}}{CR_{n}-CR_{i}}}\right\vert }$

โดยที่Q _iคืออัตราส่วนระหว่างส่วนแบ่งเฉลี่ยของบริษัทแรกกับส่วนแบ่งเฉลี่ยของบริษัทที่เหลือ และคือสัมประสิทธิ์ความเข้มข้นสำหรับบริษัทแรก แม้ว่าจะไม่สามารถจับบริษัทรอบนอกได้เหมือนสูตร HHI แต่ก็สามารถจับ "แกนหลัก" ของตลาด และวัดระดับความไม่เท่าเทียมกันระหว่างตัวแปรขนาดที่อธิบายโดยกลุ่มตัวอย่างบริษัทพี่น้องต่างๆ ดัชนีนี้ถือว่ามีการคำนวณล่วงหน้าในนามของผู้ใช้เพื่อกำหนดค่าที่เกี่ยวข้องของ^{[ 29 ]}อย่างไรก็ตาม มีหลักฐานเชิงประจักษ์น้อยมากเกี่ยวกับการใช้งานดัชนี Linda ในเชิงกฎระเบียบ${\displaystyle i}$${\displaystyle Ni}$${\displaystyle CR_{i}}$${\displaystyle i}$${\displaystyle CR_{i}}$

(ค) ดัชนีความเข้มข้นโดยรวม (ฮอร์วาธ 1970):

${\displaystyle CCI=s_{1}+\sum _{i=2}^{N}s_{i}^{2}(2-s_{i})}$

โดยที่ s ₁คือส่วนแบ่งของบริษัทที่ใหญ่ที่สุด ดัชนีนี้คล้ายคลึงกับดัชนีอื่น ยกเว้นว่าจะมีการให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับส่วนแบ่งของบริษัทที่ใหญ่ที่สุด เมื่อเปรียบเทียบกับดัชนี HHI แล้ว ดัชนีนี้ก็มีข้อดีบางประการ เช่น การให้น้ำหนักกับปริมาณของบริษัทขนาดเล็กมากกว่า อย่างไรก็ตาม การเลือกโดยพลการที่จะรวมเฉพาะค่าสัมบูรณ์ของบริษัทเดียวเท่านั้น ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับความถูกต้องและประโยชน์ของดัชนี^{[ 30 ]}${\displaystyle 2{\text{H}}-\sum s_{i}^{3}}$

(d) ดัชนีของ Rosenbluth (1961) (รวมถึง Hall และ Tideman, 1967):

${\displaystyle R={\frac {1}{2\sum is_{i}-1}}}$โดยที่สัญลักษณ์i แสดง ถึงอันดับของบริษัท

ดัชนี Rosenbluth จะให้น้ำหนักกับคู่แข่งรายเล็กมากกว่าเมื่อมีบริษัทจำนวนมากในตลาด และมีความอ่อนไหวต่อจำนวนคู่แข่งในตลาด แม้ว่าจะมีบริษัทขนาดใหญ่จำนวนน้อยที่ครองตลาดก็ตาม ค่าสัมประสิทธิ์และการจัดอันดับจะคล้ายกับผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้ดัชนี Herfindahl-Hirschman ^{[ 30 ]}

(e) สัมประสิทธิ์จินี (1912)

${\displaystyle G=1-\sum _{i=1}^{N}S_{i}{\frac {(2i-1)}{N}}}$

สัมประสิทธิ์ Gini วัดความแตกต่างระหว่างขนาดของบริษัทโดยไม่รวมจำนวนบริษัทที่ดำเนินงานในตลาด ซึ่งเรียกว่าการวัดความเข้มข้นเชิงสัมพัทธ์และแตกต่างจากการวัดความเข้มข้นเชิงสัมบูรณ์ (เช่น ดัชนี Rosenbluth) ซึ่งรวมจำนวนบริษัทและขนาดการกระจายตัวของบริษัท โดยใช้ร่วมกับเส้นโค้ง Lorenzเดิมทีเส้นโค้ง Lorenz วัดความไม่เท่าเทียมกันของรายได้ที่กระจายอยู่ในประชากรและจัดอันดับบุคคลจากรายได้สูงสุดไปต่ำสุด^{[ 31 ]}ดังนั้น ในบริบทนี้ สัมประสิทธิ์ Gini จะอยู่ระหว่างเส้น 45° ซึ่งแสดงถึงการกระจายรายได้ที่เท่าเทียมกันและเส้นโค้ง Lorenz ซึ่งแสดงถึงการกระจายรายได้ที่แท้จริงภายในประชากร^{[ 32 ]}ในบริบทความเข้มข้นของตลาด เส้นโค้ง Lorenz สามารถพล็อตโดยจัดอันดับส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทจากน้อยที่สุดไปมากที่สุดเพื่อจำลองเส้นโค้งความเข้มข้น ส่วนแบ่งเปอร์เซ็นต์สะสมของบริษัทจะยังคงอยู่บนแกน y และเปอร์เซ็นต์สะสมของผู้ขายจะยังคงอยู่บนแกน x ผลรวมของส่วนแบ่งการตลาดถ่วงน้ำหนักจะอยู่ในพื้นที่เหนือเส้นโค้งความเข้มข้น ค่าสัมประสิทธิ์ Gini จะเป็น 0 เมื่อเส้นโค้งความเข้มข้นตรงกับเส้น 45° ซึ่งแสดงถึงส่วนแบ่งการตลาดของบริษัทเดียว หมายความว่าตลาดนั้นเป็นตลาดผูกขาด^{[ 31 ]}${\displaystyle {\frac {(2i-1)}{N}}}$

(f) การใช้ เลขชี้กำลังของ กฎกำลัง (α) ของเส้นโค้งที่เหมาะสมกับการกระจายดีกรี ขาออก ของเครือข่าย (Pliatsidis, 2024) ^{[ 33 ]}

สำหรับกลุ่มโหนดที่กำหนด โดยแต่ละโหนดมีดีกรี k ค่าเลขชี้กำลังของกฎกำลัง (α) ทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการวิเคราะห์ความเข้มข้นภายในเครือข่าย เลขชี้กำลังนี้บ่งบอกถึงการกระจายตัวของดีกรีขาออกระหว่างโหนดต่างๆ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเข้มข้นของคุณลักษณะหรือปฏิสัมพันธ์บางอย่างภายในระบบ

เมื่อ α<0 การกระจายตัวจะเบี่ยงเบนออกไป โดยมีบริษัทเพียงไม่กี่เปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่ครองตลาด

เมื่อค่า α เข้าใกล้ 0 การกระจายตัวจะราบเรียบขึ้น ซึ่งบ่งชี้ว่าการจัดสรรสัญญาเป็นไปอย่างยุติธรรมมากขึ้น

ในทางกลับกัน เมื่อค่า α เพิ่มขึ้นสูงกว่า 0 การกระจุกตัวของบริษัทเพียงไม่กี่แห่งจะลดลงไปอีก ซึ่งบ่งชี้ถึงภูมิทัศน์ตลาดที่มีความหลากหลายมากขึ้น

• อัตราส่วนความเข้มข้น
• CVS Healthคือเครือข่ายร้านขายยาในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นเจ้าของCVS PharmacyและCVS Caremarkบริษัทในเครือที่ให้บริการด้านการบริหารจัดการผลประโยชน์ด้านยาตามใบสั่งแพทย์
• ความโดดเด่น (ทางเศรษฐศาสตร์)
• สัมประสิทธิ์จินี
• ดัชนีเฮอร์ฟินดาห์ล
• แนวทางการควบรวมกิจการแนวนอน
• เส้นโค้งลอเรนซ์
• ความไม่เท่าเทียมกันของความมั่งคั่ง
• ความล้มเหลวของตลาด
• ผูกขาด
• การกระจายความน่าจะเป็น
• การครอบงำแบบสุ่ม
• ส่วนแบ่งตลาดสัมพัทธ์

• แนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับการควบรวมกิจการในแนวนอนของกระทรวงยุติธรรมและคณะกรรมการการค้าแห่งสหรัฐอเมริกา