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而且，帕潘得里欧还指出，这种简单化的需求的交叉价格弹性计量法不能说明某个厂商受到自身生产容量约束的情况。换句话说，在某个厂商能从一家或数家其他厂商那里抢走多少生意方面存在着某种界限，这只不过因为存在着短期内生产扩张的限制。简单化的需求的交叉价格弹性所计量的是通过降低价格来掠夺其他厂商份额的潜在能力，但它并没有告诉我们潜在的供给如何，因为要计量供给就需要知道生产能力。
渗透系数 帕潘得里欧提出，通过估算渗透系数，我们就可以描述因其他厂商价格变化引起某家厂商销售量变动的幅度。这个指数计算的是一家厂商渗透进竞争对手的市场的能力。
稳固系数 同一问题的另一方面是一个厂商抵挡其他厂商类似渗透的能力。在同时考察了这两个系数之后，帕潘得里欧就能够描述不同程度市场势力的各种组合。然而，在实际的行业和厂商研究中，没有几个研究者能找到应用这些指数的方法。
对集中的量度——同一行业中的一组厂商
按照产品或绩效量度来定义市场时所遇到的种种困难，促使经济学家、政策制定者以及其他人寻找另外的计量方法。随着时间的推移，人们已逐渐趋向于侧重考察一个行业中的厂商规模分布状况，而行业中的厂商规模分布状况又归结到一个简洁的行业集中量度上。
在产业组织理论中，我们常常可以看到“市场集中”、“经营集中”以及“经济集中”等术语。在描述我们经济中某个或数个部门的竞争程度时，“集中”这一术语或概念看来是最重要的工具之一。衡量行业集中的方法很多，最常见的是最大4家或8家厂商在总销售或总就业中的比重。于是一个80％的4家厂商集中率——正如人们这样讲的——就意味着比50％的4家厂商集中率有更大的垄断势力。就其本身的含意来看，较高的集中率表明有更多的销售额或其他经济活动指标控制在很少一部分厂商手中。这种关系反过来又与下列看法联系在一起：在合谋实行增加行业收入的卡特尔策略方面，既存在着冲动也存在着机会。一个拥有25家厂商的行业例子如下：
销售额
第1家厂商150000000美元
果2家厂商100000000美元
第3家厂商80000000美元
第4家厂商70000000美元 1…4家共计400000000
第5家至第25家厂商150000000美元
总计550000000美元
4家厂商集中率＝400000000/550000000＝81．8％
尽管初看起来集中率似乎是一个有用的垄断势力量度，但它有一个严重问题。垄断势力不仅是单个厂商市场份额的函数，它也是来自现有厂商和可能进入该行业厂商的潜在供给的函数。正如保罗·萨缪尔森指出的那样，一个由单家厂商构成的行业的集中率可以是100％，但是如果潜在的供给弹性足够大的话，该厂商的垄断势力可以为零。换句话说，如果存在着一种能带来垄断利润的价格，那么现有的垄断就会受到新进入者或该行业中原有边际厂商扩张引起的洪水般的冲击。
较大部门中的集中
上面我们考察了4家厂商的集中率，但是我们也可以考察最大8家、20家或者50家厂商拥有或控制的份额。在各个制造行业中，我们可以找到1947、1954、1958、1963、1966、1967、1970以及1972年的集中率资料。你也可以查看整个制造业的集中情况。我们可以得到制造业中那些50万家厂商的制造行业中最大20家、50家、100家以及200家所占份额的资料。当然，这种总量计算法也包含了我们早先提到的那些问题。例如，几家最大厂商所占份额的上升意味着什么？制造业中剩余部分变得更大说明了什么？一些大厂商与其他厂商合并又意味着什么？而且，我们将会看到，这样一种量度几乎不能作为预测该行业中采取的策略或绩效的依据。由于最大几家厂商的相对地位在变动，所以不同时间的比较也是一个问题。
表3．1不同行业中的集中率（％）
最大几家厂商所占发货值的比重
最大4家厂商 最大8家厂商
1967 1972 1967 1972
汽车 92 93 98 99
原铜 77 72 98 a
飞机 69 66 89 86
合成橡胶 61 62 82 81
高炉与轧钢机 48 45 66 65
工业用卡车及拖拉机 48 50 62 66
建筑机械 41 43 53 54
石油 33 31 57 56
造纸 26 24 43 40
肉类加工 26 22 38 37
报纸 16 17 25 28
液体乳制品 22 18 30 26
各单个行业集中率之间的关系可能也有问题。例如，当我们从4家厂商集中率改为8家厂商集中率后，各行业集中率的相对次序可能会发生变化。在表3．1中，我们通过一个例子来说明建筑机械行业与石油行业之间是如何发生这种次序变动的。尽管如此，各行业中一个简明的最大4家或8家厂商的集中率指数排列通常还是说明了相对集中的大小，它大致上符合用任何其他控制单位的绝对数来计算集中率所得到的排列结果。
计量规模大小：资产、收入以及劳动力
我们可以通过计算经营资产、经营收入、雇佣人员的数目来衡量对一个行业或整个经济的控制集中状况，下面我们就提一下这3种对应的集中计量方法。哪种统计资料最容易获得就决定了哪种集中率较为通行。例如，当我们研究对整个经营活动的控制集中时，一般说来我们是从总经营资产的控制，而不是从经营收入或劳动力的控制入手的，这主要是因为经营资产方面的资料较易获得。
选择不同的变量来计算集中引起了新的行业位次先后问题。人们可能会发现，把资产作为基本计算变量，与用雇佣人员数作为计算变量所得到的位次先后是不一样的。
阐明市场定义的问题 我们在上面曾经指出，在定义和计量市场时出现了一个令人头痛的问题。当我们考察集中时，这个问题变得格外麻烦。我们所使用的市场定义方法可能会得到，也可能得不到一个精确的（在解释或预期厂商行为方面很有用的）集中率。在大多数情况下，我们会发现，对市场的定义越是狭窄，计算出来的集中率也就越高。大多数公司都从事一定程度的专业化生产。即使它们在追求多样化时也同样如此。例如，如果我们现在观察酒精饮料市场，我们可能就会发现有些厂商专门生产葡萄酒，有些专门生产啤酒，有些则专门从事所谓硬酒的生产。如果我们使用的是一个定义宽泛的市场，如酒精饮料市场，那就很可能得到一个低值集中率。如果我们单独考察葡萄酒、啤酒或硬酒市场，那集中率肯定会上升。如果我们定义的市场甚至更为狭窄，研究白葡萄酒与红葡萄酒，或波旁酒与杜松子酒的市场，那么集中率通常将会更高。
空间隔离
一个来自结构性垄断势力的高值集中率可能因空间上的隔离而引起。水泥行业是一个明显的例子。4家领先厂商占有全国水泥销售量的30％。但是若从单个工厂的角度看，有90％的水泥是运往160英里以内区域的。当全国被分成51个地区时，其中只有3个地区得到领先4家厂商的供应，而且，这4家厂商占这些地区的销售额还不到SO％。
选择确切的市场 由于全国的和地区的集中率有很大区别，所以选择恰当的市场就很重要。从表3．2中可看到，地区性的市场，如东部、中西部以及西北部市场，每个市场的集中率都是85％，但是从全国性的市场来看，最大4家厂商（第1、2、3以及第6家厂商）的销售额加总为205个单位，或者说集中率只有68％。规模相似的地区性市场的数目越多，则从全国性市场以及从每一个次级市场计算的集中率差异就越是显著。例如，若50个州中分别存在着规模大致相同的垄断性市场，每个州的市场集中率指数为100％；然而，把全国作为一个68％整体来考察，那么4家厂商的集中率就只有8％多一点了。
表3．2地区性市场和全国性市场的集中
地区性市场
_________________________
厂商 东部 中西部 西北部 全国市场
1 40 20 5 65
2 20 20 10 50
3 15 20 15 60
4 10 0 35 45
5 10 15 15 40
6 6 25 20 50
最大4家 85 85 85 205
总计 100 100 100 300
最大4家集中率85％ 85％ 85％ 68％
一条走出两难困境的途径 为了避免低估一个范围较广的市场集中情况，我们可以看一下各个次级市场的加权平均集中率。我们用各个次级市场所占份额的加权平均集中率来表示这个范围较广的市场，而不是把每个次级市场简单地加总。尽管如此，这个方法还是会在一个定义宽泛的市场上夸大集中程度。从根本上说，我们现在正试图通过改进计算方法来解决一个理论问题。寻求恰当的市场定义的方法应该靠我们的理论，而不是靠计算上耍的花招。
为一般人所忽视的供给者 有关集中率的另一个问题是人们通常都忽视了两种极其重要的替代供给来源：来自国外的进口商品以及用过的或废弃的物品。对国外竞争者的忽视所造成的重要影响已由西奇尔（Sichel）和马费尔斯（Marfels）作了经验论证。他们两人的研究都表明，如果外国竞争被忽略不计，就会产生过度夸大集中率的现象。
同样地，对来自废旧物品卖者的竞争的忽视也会夸大集中。可是这类分析很复杂，因为新产品的供应者在生产中并非不考虑废旧物品作为供给的一个竞争来源所造成的后果。消费者在购买新产品时，也并非没有忽视旧货的价值。
其他各种集中指数
我们早已讨论过应用得最为广泛的经营集中指数，它与一个行业中最大4家或最大8家厂商所占资产或销售额的百分比直接联系在一起。除此之外，还存在着一批被称为汇总计量法的集中指数，它们用来检查在任何集中率既定的市场中，厂商规模的分布是否均匀。这些指数涉及到一个行业中所有厂商的分布，并与各种离散统计概念有关。不少研究者已经搞得很深，他们认为集中与厂商规模不均匀的离散是同义语。当然，并非所有的研究者都同意这说法。尤其是，阿德尔曼（Adelman）强调指出，离散没有实在的经济后果。确切地说，他认为离散所计算的只不过是行业中实际厂商数目，传统的垄断和寡头模型强调的是厂商数目稀少，因此是支持阿德尔曼的观点的。
尽管这样，各种研究都在有意表明一个行业中厂商规模的不对称现象基本决定了市场中所有厂商的行为和举动。
集中曲线
如果我们累计一个行业中领先厂商占整个行业资产的百分比，我们就得到了一条曲线，它被定义为集中曲线。让我们看图3．3，这是一条虚设的XYZ行业的集中曲线。该行业由4家厂商组成，其资产分别是4000万美元，2500万美元、2000万美元和1500万美元。横轴表示厂商的累积数目，按最大到最小向右排列；纵轴计算这些厂商占行业资产的百分比。我们也可以方使地按雇佣人员数或总销售额来描绘集中曲线。
相对于一条上升缓慢的曲线来说，一条陡峭上升的集中曲线代表了较高的集中程度或绝对集中。当在同一张图上比较两个行业时，若其中一条集中曲线总是在另一条之上