对证券业的产业组织分析一般是从市场结构分析开始。市场结构是指在特定行业内，企业之间在数量、规模、份额上的关系及由此决定的竞争形式的总和，体现了市场的竞争和垄断程度。市场结构需要有一系列的量化指标来进行评价及分析，下面首先利用市场结构的评价指标和分类方法进行证券业的SCP分析。
3.1.1 评价指标
最具代表性的描述市场结构的指标就是市场集中度，该指标是指少数较大的企业所占市场份额的大小。集中度作为衡量某一产业内企业之间市场份额分布的指标，它是指某一特定市场中少数几个最大企业（通常是前一位、前五位或前十位）所占有的市场份额。
在任何一个产业的整个生命周期中，始终存在着企业的进入和退出。一般而言，大部分的进入和退出对行业中最大的企业影响相对较小。在产业发展之初，市场集中度很低，当产业技术成熟，进入繁荣时期，市场集中度会逐步提高，而后逐渐趋于稳定；随着产业的衰退，部分企业的退出，市场集中度就又再度上升。
3.1.2 集中度的度量
一般而言，除了某一市场中只有一家企业独家垄断这种集中度最高的市场外，当任何一个市场中企业数量大于1时，就有两个基本因素影响市场的集中度：一是市场中企业的数量，二是市场中企业所占市场份额。所以衡量集中度的指标必须灵敏地反映这两个因素。因此，同时能够反映这两个因素的指标才是比较科学的。假设在某一市场或产业中的企业总数为n，Q为该市场中企业的销售量，Qi为第i个厂商的销售量，那么就有。再设Ti代表该市场或产业中第i个厂商的市场份额，即有，可以得出：
和%
集中度的衡量指标分为相对集中度和绝对集中度两类，以下简要介绍这两类指标的情况。
3.1.2.1 CRn
行业集中度指数是最常用、最简单的绝对集中度的衡量指标。它是指行业内规模最大的前几位的企业的有关数值Si（可以是产值、产量、销售额、员工人数、资产总额等）占整个市场或行业的份额。计算公式为：
CRn取值范围为：
其中CRn表示产业中规模最大的前n位企业的行业集中度；Si表示产业中第i位企业的产值、产量、销售额、员工人数、资产总额等数值；A表示产业市场的总产值、总产量、销售额、员工人数、资产总额等数值；n表示产业内前n位企业数，通常根据计算的需要可选择1、5、10；N表示产业内企业的总数。该指标最大的优点是具备一定的经济含义，而且数据容易获得；它的缺点是不能反映企业规模分布对市场集中度的影响，而且它只反映了n个最大企业的情况，而忽视了产业中n个企业以外的企业数量及其规模分布。
3.1.2.2 相对集中度指数：HI指数
相对集中度是从比较的角度描述企业规模分布的相对集中程度，一般包括赫芬达尔指数（HI指数）、基尼系数。
HI指数是特定行业市场上所有企业的市场份额的平方和，用公式表示为：
其中：HI表示赫芬达尔指数；A表示产业市场的总规模、销售额、员工人数、资产总额等数值；Si表示产业中第i位企业的规模、销售额、员工人数、资产总额等数值；n表示产业内的企业数量。HI值实际上是市场上所有企业各自市场份额的平方和，其取值在0—1之间，越接近1说明市场垄断程度越高，趋于0的市场是完全竞争的市场，H=1是完全垄断市场。
HI指数有四个优点：（1）HI指数考虑了企业的总数和企业规模两个因素，不受选取企业个数的影响，是反映整个行业的垄断集中程度的综合指标，弥补了CRn指标受企业数n取值影响的缺陷；（2）HI指数能及时反映市场垄断与竞争程度的变化；（3）HI指数能够对企业的合并与分解作灵敏的反应；（4）由于平方的放大作用，HI指数对规模较大的企业市场份额比重的变化十分敏感，能较好地揭示出领先企业对整个行业结构的影响。HI指数的缺点是直观性差，需要全面统计资料，其计算相对于集中度要复杂一些，同时未考虑占行业前几位的证券公司对市场的控制和影响。
3.1.2.3 洛伦茨曲线（Lorenz Curve）和基尼系数（Gini Coefficient）
洛伦茨曲线是洛伦茨（Lorenz，1905）最早提出的，现在被广泛应用于衡量收入分配、产业集中等领域。横轴OC是由小到大排列的企业累计数的百分比，纵轴表示这些企业市场份额的累计百分比。45°线OD为企业规模分布的绝对平均线，即市场是一个均齐分布的结构。右下角90°线为企业分布的绝对非平均线，即独家垄断。处于45°与90°线之间向下弯曲的洛伦茨曲线代表了厂商规模分布的差异。图中阴影部分A的面积越大，表示企业规模分布的差异越大。
洛伦茨曲线和基尼系数与厂商规模差异
为了用指数来更好的反映不均等或集中度的状况，意大利统计学家Corrado Gini在1912年发表的Variability and Mutability一文中，首次提出了一种衡量居民收入分配不均等的指数及其计算方法，这种指数被称为基尼系数。基尼系数定义为：
（1）
当A为0时，基尼系数为0，表示收入分配绝对平等；当B为0时，基尼系数为1，表示收入分配绝对不平等。基尼系数在0～1之间，基尼系数越大则不均衡程度越高，系数越小，表示越均衡。
基尼系数是一个综合性指标，也被产业经济学用于衡量产业内部的不均等状况，由于基尼系数考虑了全部产业内企业的相对规模，其值越大，表示厂商之间的差异越大，即产业的垄断程度越高，厂商越具有市场力量。
式（1）虽然是一个极为简明的数学表达式，但它并不具有实际的可操作性。为了寻求具有可操作性的估算方法，自基尼提出基尼系数以来，许多经济学家和统计学家都进行了这方面的探索。其中主要的一种方法就是根据（2）式，利用相关的软件6迅速准确地计算基尼系数。这里n代表样本总数；u为平均值；yi和yj分别代表第i和j居民样本值。
（2）
如果知道样本的分布函数F（x），也可以运用（3）式计算基尼系数。
（3）
当然，我们还可以利用直方图以及拟合样本的分布函数通过测算绝对平均线与洛伦茨曲线所夹面积来计算基尼系数，针对本文的数据源，我们利用Matlab编写的软件2根据（1）式可以迅速准确地测算2002年—2008年我国证劵公司相关指标的基尼系数。
