CC BY
80
TERRA ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 4 Часть 3
6 СОВРЕМЕННАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ГРАНИЦ РЫНКА: ОСОБЕННОСТИ ЭЛЕКТРОННОГО СЕГМЕНТА
БЕЛОКРЫЛОВА О.С.,
доктор экономических наук, профессор, Южный федеральный университет, e-mail: belokrylova@mail.ru
В статье обозначены преимущества и основные лимитирующие факторы функционирования электронного бизнеса, являющегося важнейшей составляющей институциональной инфраструктуры рынка.
Ключевые слова: информационная экономика; электронный рынок; лимитирующие факторы.
The article indicated the advantages and operation of the main limiting factors of e-business is an important component of the market's institutional infrastructure.
Keywords: information economics; electronic markets; limiting factors.
Коды классификатора JEL: B15, L81.
Массовая институциональная практика использования компьютеров как в производственной сфере, так и в повседневной жизни с последней трети ХХ в. явилась материально-технической основой формирования сначала в развитых странах экономической системы, которая стала все чаще определяться как информационная экономика (М. Кастельс [4, 5, 11]). В силу этого современная экономическая система характеризуется высокой степенью информационности, т.е. расширением до массовых масштабов использования IT-технологий. Прогнозируется, что к. 2013 г. более 1,2 млрд чел. будут использовать IT-технологии в процессе своей производственной деятельности [3]. В России число пользователей Интернет на 1000 чел. населения за 2000-2010 гг. возросло с 20 до почти 600 чел. (рис. 1).
600 500 100 зоо-200100-
о4 , , , , , ,--------,-------,-------,------,-------,
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Источник: данные Росстата, Минкомсвязи.
Рис. 1. Динамика численности пользователей Интернет России (2000-2010 гг.) [1]
«Хотя XXI век, — пишет М. Кастельс, — окрестили как век информации, третьей промышленной революции и общества знаний в результате экстраординарных достижений в этих сферах и значения сектора услуг для экономики» [4, c. 113]. Конечно, следует согласиться с Д.П. Фроловым в том, что «реальная отдача от ИКТ еще впереди» [9], что свидетельствует о недостоверности гипотезы исчерпания потенциала ИКТ (Глазьев С.Ю. [2], Полтерович В.М. [8], Карло К., Липси П., Уэбб Р. [10])
Важнейшей составляющей информационной экономики выступает электронный бизнес, осуществляющий рыночные трансакции в виртуальной среде. Но поскольку объектами электронных продаж выступают реальные товары, то встает задача определения границ рынка, в рамках которых происходит взаимодействие спроса и предложения на товары и услуги1, в данном случае — географических, определяющих ареал доставки товара, и временных, характеризующих сроки доставки продаваемого товара.
1 Традиционно в научной литературе выделяют следующие типы границ: продуктовые — отражают способность товаров заменять друг друга в потреблении; географическая граница — это территория, на которой покупатели имеют экономическую возможность приобрести рассматриваемый товар и не имеют такой возможности за пределами этой территории; временные границы — характеризуют исследуемый временной интервал, а также границы эксплуатации продаваемого товара.
© О.С. Белокрылова, 2011
Определение границы электронных рынков, сравнительный анализ традиционных подходов к их идентификации показывают, что на продуктовую границу оказывают влияние свойства товара, а не способ его продажи. В выявлении географической границы электронного рынка традиционные методы не работают, что связано с повсеместным распространением интернет-сетей, позволяющим совершать сделки купли-продажи на Онлайн рынке экономическим агентам, географически отдаленным друг от друга, и вне зависимости от месторасположения. В результате взаимодействие покупателей и продавцов выходит за национальные рамки, что открывает доступ к глобальной аудитории для фирмы. Компания, создавшая электронный магазин в сети, делает свои товары доступными для 972 млн пользователей Интернет аудиторией [6] (24,6 млн чел. — это месячная аудитория Интернета в России) [6], когда на Офлайн-рынке количество покупателей складывается лишь из близлежащих жителей.
Но действительно ли на электронном рынке не существуют географические границы и фирма может полностью воспользоваться предоставленной возможностью получить доступ к многочисленной аудитории своих покупателей? Безусловно, воздействует ряд факторов, приводящих к тому, что только часть из этой аудитории будет взаимодействовать с фирмой. Ведь фирма, осуществляющая свою деятельность в Интернете, вынуждена функционировать в рамках условий, накладываемых самой Сетью. Так, у компании, продающей физические товары Онлайн, из-за территориальной отдаленности покупателя и продавца возникают проблемы, связанные со сбытовой логистикой. Транспортные расходы на доставку товара до потребителя увеличивают издержки компании и, зачастую, нивелируют ценовое преимущество электронного рынка. При этом цена является одним из доминирующих критериев принятия решения о покупке в е-магазине (37% Интернет-аудитории считают, что совершать покупки Онлайн дешевле, и 27% полагают, что низкие цены способствуют совершению покупок чаще [7]). Если покупателя устраивает указанная цена товара, но при этом стоимость услуги доставки велика, он может отказаться от осуществления заказа.
В силу этого, на наш взгляд, существует обратно пропорциональная зависимость между величиной спроса и стоимостью доставки, т.е. чем больше расстояние до покупателя и выше издержки на пересылку товара, тем меньше становится покупательский спрос. Таким образом, транспортные издержки могут территориально ограничивать количество потенциальных потребителей на е-рынке, и фирма будет получать больший доход в той географической зоне, в которой итоговая цена (с учетом доставки) будет оптимальной для покупателя.
Для определения существования взаимосвязи между интенсивностью спроса и издержками на доставку используем первичные данные о продажах фирмы, занимающейся электронной коммерцией — ООО «Рума» (табл. 1).
Таблица 1
Ареал продаж ООО «Рума»
Наименование населенного Итоговая сумма заказа Стоимость доставки Расстояние до населенного
пункта (руб.) (руб.) пункта (км)
Аксай 21000 300 17
Батайск 23000 300 12
Белая Калитва 46176 1400 161
Волгодонск 23000 2100 235
Гуково 21096 1050 113
Двуречье 22000 650 60
Егорлыкская 21000 950 123
Екатериновка 22000 1400 180
Зимовники 24000 2400 270
Каменск 39084 1150 144
Красный Сулин 15600 850 97
Крюков 16584 2250 276
Новочеркасск 72768 600 41
Новошахтинск 67872 600 25
Рассвет 13584 300 12
Ростов-на-Дону 788398 300 0
Таганрог 104076 600 67
Шахты 35496 680 75
Янтарный 15192 300 4
Теперь проранжируем первичные данные в зависимости от стоимости доставки и сгруппируем их в интервалы с шагом 300 руб. Так как максимальна стоимость доставки составила 2400 руб. в населенный пункт Зимовники, то получим девять основных интервалов (зон доставки) и десятый открытый интервал со стоимостью свыше 2701 руб. Следует отметить, что в двух зонах в VI и VII у ООО «Рума» отсутствуют заказы и ее доход в них равен нулю, так же как и в X зоне. Данный факт будет объяснен позже, при анализе доходности фирмы. Обработанные данные представлены в табл. 2.
Применим метод корреляционного и регрессионного анализа для оценки силы взаимосвязи между двумя показателями, интенсивностью спроса и стоимостью услуги доставки. Так как все товары продаются в разных натуральных единицах измерения (штуки, упаковки и т.д.), то используем стоимостный показатель, при этом интенсивность спроса будем характеризовать суммой заказов на 1000 жителей, чтобы нивелировать разницу в численности населения в
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 4 Часть 3
ТЕRRА ЕОО^ОМЮ^ ^ 2011 ^ Том 9 № 4 Часть 3
зонах. Стоимость доставки для каждой зоны будем считать как значение средины соответствующего интервала. При этом величина стоимости доставки является фактором, обозначенным Х, а интенсивность спроса (количество заказов на 1000 жителей) — результативный признак, обозначим его У. Отметим соответствующие точки (х.; у.), где г-номер зоны, в системе координат (рис. 1).
Таблица 2
Характеристика зон доставки
Номер зоны Стоимость доставки (руб.) Расстояние (км) Общая сумма заказов (руб.) Численность населения (чел.) Сумма заказов на 1000 жителей
I 0-300 0-25 861174 1245602 691,37
II 301-600 25-67 244716 803501 304,56
III 601-900 67-97 73096 749303 97,55
IV 901-1200 97-144 81180 600016 135,3
V 1201-1500 144-180 68176 624472 109,17
VI, VII 1501-2100 180-235 0 296938 0
VIII 2101-2401 235-276 39584 572936 69,09
IX 2401-2700 276-307 24000 502302 47,78
X > 2701 > 307 0 - 2 0
800 700 600 ■ | 500 ■ и в 1 400' 1 300' а 200 ■ 100
*
• •
500 10 00 1 500 2000 2500 3000 стоимость доставки
• - статистические данные
Рис. 1. Зависимость между интенсивностью спроса и стоимостью доставки
Из характера расположения точек видно, что они сгруппированы возле определенной линии, что графически
указывает на существование взаимосвязи между показателями Х и У. Но при этом очевидно, что данная взаимосвязь не
является линейной и поэтому, по нашему мнению, наилучшим способом аппроксимации данных точек выступает ветвь
к
гиперболы, расположенной в положительных полуосях вида У = , где Х>0 и У>0.
X
Используя метод корреляционного анализа, на основе данных. Приведенных в таблице 2, коэффициент к будет равен 108238,274. Тогда уравнение регрессии У примет вид (рис. 2):
108238,274 ” X
Для целей данного исследования не требуется углубленный анализ математической специфики вычисления нелинейного коэффициента корреляции. Вычисленный корреляционный коэффициент равен -0,8. Как и предполагалось, он показал, что существует сильная обратная зависимость между параметрами Х и У. Это означает, что покупательский спрос, как и предполагалось изначально, действительно падает с ростом стоимости доставки, достигая максимума 691,37%0 (табл. 2) при самой низкой цене доставки (0-300) руб. Как видно из статистических данных, минимум (0%) достигается в трех зонах, характеризуемых ценой доставки выше средней 1501-2100 руб. (это зоны VI и VII), и самой высокой ценой >2701 руб. (Х зона). Если в последней зоне спрос отсутствует из-за высокой стоимости доставки, то в VI и VII нулевой спрос на предлагаемые товары фирмой можно объяснить крайне низкой заселенностью этих зон, так в этих областях проживает только около 5% населения.
2 В связи с тем, что X зона — открытый интервал, то невозможно определить точно количество проживающих на луче (307; +да) км.
800 700 ■ 600 ■ 2 500 - V N0 Ї 400 ' " І | 300 ■ к
100 ■ •
*
500 1000 1500 2000 2500 3000 стоимость доставки
• - статистические данные
- функция регрессии
Рис. 2. Функция регрессии
Теперь определим, как изменение спроса, связанное с увеличением издержек на доставку, влияет на доход фирмы ООО «Рума». Для этого построим таблицу (табл. 3), в которой отразим расстояние до населенного пункта, доход фирмы, и рассчитаем следующие показатели: процентное изменение дохода, изменение дохода по накопленным частотам (коммулята).
Таблица 3
Зависимость между расстоянием и доходом фирмы3
Населенный пункт Расстояние до населенного пункта (км) Доход фирмы (руб.) Доход в процентах от общей суммы (%) Доход в процентах коммулята (%)
Ростов-на-Дону 0 788398 56,64 56,64
Янтарный 4 15192 1,09 57,73
Рассвет 12 13584 0,98 58,71
Батайск 12 23000 1,65 60,36
Аксай 17 21000 1,51 61,87
Новошахтинск 25 67872 4,88 66,74
Новочеркаск 41 72768 5,23 71,97
Двуречье 60 22000 1,58 73,55
Таганрог 67 104076 7,48 81,03
Шахты 75 35496 2,55 83,58
Красный Сулин 97 15600 1,12 84,7
Гуково 113 21096 1,52 86,22
Егорлыкская 123 21000 1,51 87,73
Каменск 144 39084 2,81 90,53
Белая Калитва 161 46176 3,32 93,85
Екатериновка 180 22000 1,58 95,43
Волгодонск 235 23000 1,65 97,08
Зимовники 270 24000 1,72 98,81
Крюково 276 16584 1,19 100
Для удобства анализа информации сгруппируем данные о доходе компании из таблицы 3 по принципу, который мы использовали ранее - по зонам доставки, и рассчитаем долю дохода, приходящуюся на каждую из этих областей (рис. 3).
3 Составлено автором.
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 4 Часть 3
TERRA ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 4 Часть 3
0 км 25 км 67 км 97 км 144 км 180 км 235 км 276 км 307 км
зона зоны зона
Рис. 3. Изменение дохода фирмы (в %) в зависимости от расстояния
Анализ доход фирмы в процентном соотношении и расстояния до потребителя доказывает их обратно пропорциональную зависимость. 61,87% своего дохода (861 174 руб.) фирма получает в 25-километровой области. Первая зона является областью наибольшей доходности, так как на каждый километр расстояния приходится наибольший доход в 34 446,96 руб. 79,5% дохода (1 105 890 руб.) ООО «Рума» получает на расстоянии 67 км, а на оставшиеся восемь зон приходится только 20,5% дохода. При этом в зонах VI и VII доход фирмы равен нулю. Как показано выше, это связано с малонаселенностью этой территории. Для определения зоны наименьшего дохода по имеющимся данным составим и решим уравнение регрессии, где у - доход, а х - расстояние до потребителя:
Действительно, в области > 246 км расположены зоны VIII, IX и X, на общую долю которых приходится 4,6% дохода фирмы ООО «Рума».
Таким образом, доставка товаров до потребителя является одним из ключевых лимитирующих факторов функционирования электронного бизнеса. Транспортное ограничение выступает одним из видов барьеров, очерчивающих географическую границу рынка, ограничивающих область доходности компании и делящих ее на зоны наибольшей и наименьшей доходности. Фирма не может выйти на глобальный уровень и использовать все возможности, которые дает сеть Интернет, поскольку основная зона доходности находится на малом расстоянии от фирмы, и с увеличением расстояния и транспортных издержек доход убывает — когда цена товара с учетом доставки будет велика для потребителя, спрос становится нулевым.
ЛИТЕРАТУРА
1. Вопросы экономики. 2011. № 11. С. 87.
2. Глазьев С.Ю. Возможности и ограничения социально-экономического развития России в условиях структурных изменений в мировой экономике. М.: Отд. Общ. наук РАН, 2008. С. 8.
3. Информация правит миром. Роль IT-технологий в процессе формирования "умной экономики" // Российская газета. Экономика "Модернизация". 2011. 5 июля.
4. КастельсМ. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М.: ГУ-ВШЭ, 2009.
5. Кастельс М., Химанен П. Информационное общество и государство благосостояния: Финская модель. М.: Логос, 2002.
6. Конференции «Интернет и Бизнес -2008» // www.ibconf.ru/talks/ppt.
7. Национальная ассоциация участников электронной торговли // www.naunet.tu.
8. Полтерович В. Гипотеза об инновационной паузе и стратегия модернизации // Вопросы экономики. 2009. № 6. С. 11.
9. Фролов Д.П. Теория кризисов после кризиса: технологии versus институты // Вопросы экономики. 2011. № 7. С. 19.
10. CarlawK., Lipsey R., Webb R. The Past, Present and Future of GPT-Driven Modern ICT Pevolution: Blue Report. 2007 // www.sfu.ca.
11. Castells M. Mobile Communication and Society: A Global Perspective. MIT Press. 2006.
