CC BY
96
ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2021. № 2 (117)
08.00.05 ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ
08.00.05 УДК 338
DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10016
Анализ ценовой ситуации на рынке автомобильных грузоперевозок в России
А. А. Аксентьев
Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия anacondaz7@rambler. ru
Аннотация
Введение. В данной работе анализируются особенности ценообразования на российском рынке автомобильных грузоперевозок с позиции выявления значимых факторов, влияющих на цену транспортировки, и их стоимостной оценки при заданных параметрах. Помимо этого, предлагается способ выявления среднерыночной полной себестоимости сделки и расчета резерва снижения прибыли.
Материалы и методы. Информация по сделкам фиксировалась из биржи грузоперевозок «АвтоТрансИнфо» (АТИ), также в ходе проведения исследования анализировалась бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий Краснодарского края, размещенная на государственном информационном ресурсе. Использовались корреляционно-регрессионные методы для построения моделей, правила экономического анализа и статистики. Результаты. Представлены четыре модели для расчета среднерыночной цены автомобильной грузоперевозки, а также метод выявления затрат, которые необходимо понести в среднем участникам отрасли, чтобы выполнить свои обязательства. На основе такой информации можно проводить оценку конкурентоспособности фирмы, сопоставляя результаты с рынком в целом, а не с отдельными его участниками.
Обсуждение. Рыночный подход также дает возможности проверять заключаемые сделки, выделяя наиболее выгодные или убыточные, тем самым снижая финансовые риски и информационную неопределенность. Кроме этого, когда ценообразование базируется с учетом отраслевых особенностей, конечная стоимость грузоперевозки носит справедливый характер, поскольку и заказчику, и исполнителю выгодны такие условия, что обеспечивает стабильные взаимоотношения между ними.
Заключение. Рынок автомобильных грузоперевозок находится на низком уровне своего развития, о чем свидетельствуют среднеотраслевые показатели рентабельности деятельности компаний и наличие до сих пор неразрешенных проблем, замедляющих развитие экономической сферы. Многие вопросы ценообразования остаются малоизученными, их решение может способствовать повышению инвестиционной привлекательности отрасли.
Ключевые слова: автомобильные грузоперевозки, грузовые перевозки, корреляция, линейная модель, логистика, множественная регрессия, отраслевой анализ, регрессионный анализ, ценообразование, эконометриче-ская модель.
Для цитирования: Аксентьев А. А. Анализ ценовой ситуации на рынке автомобильных грузоперевозок в России // Вестник НГИЭИ. 2021. № 2 (117). С. 62-74. DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10016
Analysis of the price situation in the market of road transportation in Russia
A. A. Aksentiev*
Kuban state University, Krasnodar, Russia anacondaz7@rambler. ru
Abstract
Introduction. This paper analyzes the features of pricing in the Russian market of road cargo transportation from the point of view of identifying significant factors that affect the price of transportation, and their cost assessment for given parameters. In addition, a method is proposed for identifying the average nightly total cost of the transaction and calculating the profit reduction reserve.
© Аксентьев А. А., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Materials and methods. Information on transactions was recorded from the cargo transportation exchange «avto-transinfo» (ATI), and in the course of the study, the accounting (financial) statements of enterprises of the Krasnodar Territory, posted on the state information resource, were analyzed. Correlation and regression methods were used to build models, rules of economic analysis and statistics.
Results. Four models are presented for calculating the average market price of road freight transportation, as well as a method for identifying the costs that industry participants need to incur on average in order to meet their obligations. On the basis of such information, it is possible to assess the competitiveness of the firm, comparing the results with the market as a whole, and not with individual participants.
Discussion. The market approach also makes it possible to check the concluded transactions, highlighting the most profitable or unprofitable ones, thereby reducing financial risks and information uncertainty. In addition, when pricing is based on industry characteristics, the final cost of cargo transportation is fair, since both the customer and the contractor benefit from such conditions, which ensures a stable relationship between them.
Conclusion. The road cargo transportation market is at a low level of development, as evidenced by the average industry indicators of profitability of companies and the presence of still unresolved problems that slow down the development of the economic sphere. Many pricing issues remain poorly understood, and their solution can contribute to increasing the investment attractiveness of the industry.
Keywords: automobile cargo transportation, cargo transportation, correlation, linear model, logistics, multiple regression, industry analysis, regression analysis, pricing, econometric model.
For citation: Aksentiev A. A. Analysis of the price situation in the market of road transportation in Russia // Bulletin NGIEI. 2021. № 2 (117). P. 62-74. (In Russ.). DOI: 10.24411/2227-9407-2021-10016
Введение
Рынок автомобильных грузоперевозок с позиции организации бизнеса является низкорентабельной сферой для извлечения конечной прибыли. Это обусловлено не только высокой долей затрат, необходимых для обеспечения деятельности, но и наличием конкуренции, которая представлена преимущественно ценовой борьбой в сторону установления низких цен. Так, среднеотраслевые показатели рентабельности продаж «деятельности автомобильного грузового транспорта и услуг по перевозкам» (по ОКВЭД-2) в 2017-2019 гг. составляли соответственно 4,0, 5,2, 4,1 %'. Важно подчеркнуть, что коэффициенты не учитывают налогообложение прибыли, следовательно, фактически результат хозяйственной деятельности будет ниже. На практике фирмы стремятся удерживать клиентов именно ценой, снижая ее. Тем самым происходит провокация других участников делать то же самое. Качество же самих услуг и управление затратами уходит на второй план. Отсюда среднеотраслевые показатели ниже, чем ставки по депозитам (если сравнивать с ключевой ставкой, то на конец 2019 г. - 6,25 %; на конец 2020 г. - 4,25 %). Другими словами, ситуация на рынке автомобильных грузоперевозок складывается таким образом, что инвестировать в такой бизнес не выгодно и проще держать деньги в банке.
Актуальность изучения особенностей рыночного ценообразования в отмеченной сфере высока, поскольку сегодня многие аспекты остаются малоизученными, ввиду чего существующая неопреде-
ленность не позволяет адекватно оценивать возможности организации с точки зрения конкурентоспособности на рынке в целом, а не в сравнении с отдельными его участниками.
Стоимостная оценка влияния факторов на формирование текущих цен на услуги автомобильных грузоперевозок дает возможность определять реальные финансовые возможности фирмы, иначе говоря, видеть тренд, который преследуют в том числе и участники-конкуренты.
В предыдущей работе «Исследование рынка автомобильных грузоперевозок в России: ценовой аспект» [1] в основу закладывался анализ двух моделей: «цена - расстояние - вес» и «цена - расстояние - объем». Такой выбор статистически значимых факторов, влияющих на цену, позволил экономически целесообразно оценить, как формируется среднерыночная стоимость на услуги грузоперевозок.
Зарубежные исследователи иначе смотрят на возможности построения моделей ценообразования, выделяя следующие:
1) общая модельная структура затрат на грузовые автомобильные перевозки характеризуется влиянием операционных затрат (постоянных и переменных), «ценностью времени» (время поездки и качество обслуживания) и внешние, или чрезвычайные, затраты;
2) подструктура модели «ценность времени» характеризуется влиянием переменных затрат и времени поездки;
3) подструктура модели «эксплуатационные расходы» характеризуется влиянием постоянных и переменных затрат;
4) подструктура модели «внешние расходы» (или чрезвычайные) характеризуется влиянием внешних затрат (аварии, климатические условия, отдых водителя и др.) [2].
Такие модели больше подходят для управленческого учета. Анализировать рынок по ним задача практически не осуществимая, поскольку информация о делении расходов на постоянные и переменные является коммерческой тайной организации и в свободном для исследований доступе не находится. Изучение внешних факторов таких, как климат, количество аварий и др., также не представляется возможным с позиции всего рынка и стоимостной оценки.
В основном усилия исследователей, в том числе и отечественных, больше сосредоточены как раз таки на изучении внутрихозяйственного аспекта затрат в сфере грузоперевозок. В частности, можно выделить работы таких ученых, как G. Kovács [3], V. Carian, C. Sys, T. Vanelslander [4], P. Wheat, A. D. Stead, Y. Huang, A. Smith [5], F. Kellner, A. Otto, C. Brabänder [6], О. А. Тимченко, Т. А. Мартынова [7], Н. В. Тарханова [8], Н. И. Решетько, Ю. А. Александрова [9], В. И. Терлова [10] и др. В отмеченных публикациях применяется «затратный подход» определения цен на услуги грузоперевозок.
Концептуально его можно показать следующей формулой [11]:
P = C ■ + I (1)
± r ^mm V-1-/
где Pr (price) - конечная цена на услугу грузоперевозки; Cmn (cost minimal) - минимальные затраты, которые необходимо понести организации для выполнения обязательств; I (income) - прибыль, заложенная в конечную стоимость услуги.
Очевидно, что в таком случае базой становится не отрасль, а конкретная организация. Следует согласиться с мнением И. Г. Тхаркаховой и Д. И. Поноковой, которые считают, что на себестоимость грузоперевозки влияют факторы, в том числе действующие на уровне рынка [12], отсюда их нужно учитывать при ценообразовании. Однако следует подчеркнуть, что на практике компаниям (или отдельным предпринимателям) приходится жертвовать прибылью, заложенной в цену услуги, чтобы конкурировать с другими участниками. Но каким остается резерв снижения стоимости? Чтобы ответить на этот вопрос, было проведено исследование, целью которого являлся анализ не только ценового аспекта, но и рентабельности группы транспортных предприятий, что в своей совокупности позволяет моделировать как возможные доходы, так и расходы с учетом значимых экономических факторов.
Материалы и методы Исследование проводилось следующим образом, иллюстрированном на рис. 1.
1. Сбор информации, необходимой для анализа цен: группировка возможных факторов, влияющих на стоимость грузоперевозок (например, расстояние транспортировки, вес и объем груза, тип машины и пр.) / Gathering information necessary for price analysis: grouping of possible factors affecting the cost of transportation (for example, distance of transportation, weight and volume of cargo, type of machine, etc.)
2. Сбор информации, необходимой для анализа расходов: фиксация рентабельности выбранной группы предприятий / Collecting information necessary for analyzing costs: fixing the profitability of a selected group of
enterprises
3. Анализ собранной информации, ее интерпретация и построение моделей с использованием эконометри-ческих методов / Analysis of the collected information, its interpretation and construction of models using econometric methods
4. Использование моделей для оценки конкурентоспособности отдельно взятого предприятия / Using models to assess the competitiveness of a single enterprise
Рис. 1. Этапы исследования рынка автомобильных грузоперевозок для анализа цен и расходов Fig. 1. Stages of the road freight market research for price and cost analysis Источник: составлено автором
Источником сбора данных являлась биржа грузоперевозок - АвтоТрансИнфо2, а также бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий, размещенная на государственном информационном ресурсе3. Необходимая для работы информация фиксировалась в течение одного года: анализируемый период 2020 г.
Методологической основой исследования послужил диалектический метод научного познания, метод сбора теоретической информации и анализа статистических данных, синтез, наблюдение, сравнение и другие общенаучные методы. Также использовались отдельные правила статистического анализа. В частности, для определения среднерыночных расходов использовалась формула:
р=R,
C
(2)
где P (profitability) - коэффициент рентабельности, который показывает, сколько выручки приносит 1 р., затраченный на оказание услуги; R (revenue) -выручка; C (cost) - полная себестоимость.
Под выручкой в формуле (2) следует понимать доход, который получает грузоперевозчик от оказания услуги. Сам же коэффициент рентабельности рассчитывается фактически на основе реальных данных, указанных в финансовой отчетности организации.
Если найти среднее его значение для выбранной группы предприятий, то при подстановке средней выручки можно выйти на среднюю полную себестоимость:
P
С =
Р,
(3)
где Cm (cost market) - полная себестоимость среднерыночная; Pc. (price calculated) - среднерыночная цена расчетная (доход от услуги); Pa. (profitability average) - коэффициент рентабельности средний.
Акцент делается на том, что используются «правила средних». Иначе говоря, чтобы посчитать среднерыночное значение полной себестоимости, необходимо использовать средние величины. Подробно данный подход будет продемонстрирован по мере изложения основных выводов работы.
Результаты
Для анализа рыночных цен была составлена выборка из 3500 коммерческих сделок. Как и в предыдущем исследовании [1], объясняемой переменной (Y) являлась стоимость грузоперевозки (в руб. без НДС). В ходе анализа были выделены следующие переменные:
1) Xj - расстояние (в км);
2) X2 - перевозимый вес (в тоннах);
3) X3 - объем перевозимого груза (в м3);
4) Zj - фиктивная переменная: вид грузовой машины (если Zj = 1, то рефрижератор; если Zj = 0, то все остальные).
К сожалению, выявить статистическую значимость других видов грузовых машин (например, тент, изотерм, открытая платформа и др.) не удалось, поскольку в ходе анализа регрессоры экономически не увязывались (значительно уменьшали стоимость грузоперевозки, когда действительно в зависимости от типа кузова и других параметров реальная цена транспортировки увеличивается).
Корреляционная зависимость указанных выше переменных представлена в табл. 1 в виде коэффициентов.
Таблица 1. Корреляционная зависимость переменных Table 1. Correlation dependence of variables
Переменные / Variables Y Xi X2 X3 Z1
Стоимость перевозки груза (Y) / Cost of cargo transportation (Y) 1 0,79 0,38 0,34 0,36
Расстояние перевозки (X1) / Transportation distance (X1) 0,79 1 0,24 0,18 0,19
Вес перевозимого груза (X2) / Weight of the transported cargo (X2) 0,38 0,24 1 0,61 0,13
Объем перевозимого груза (X3) / Volume of cargo transported (X3) 0,34 0,18 0,61 1 0,05
Вид грузовой машины (Zj) / Truck type (Z1) 0,36 0,19 0,13 0,05 1
Источник: составлено автором на основе использования статистического пакета Eviews
Следует подчеркнуть, что она построена следующим образом: использовалась выборка по ре-грессору X] (расстояние), принимающему значения до 3 000 км, в ином случае объясняемая переменная по указанному фактору существенно «разбрасывается», ввиду чего результаты искажаются.
В целом выводы по сравнению с прошлым исследованием отличаются не сильно (выборка уве-
личена почти в четыре раза), что указывает на их надежность и адекватность. Поля корреляции для каждого регрессора обобщены на рис. 2. Как видно графически, зависимость между ценой грузоперевозки и факторами, на нее влияющими, присутствует, однако имеет место наличие выбросов. Отсюда следует говорить о том, что они существенны при интерпретации влияния первой переменной (X]) на
результат, поскольку объясняемая переменная (У) находится в более тесной связи с расстоянием перевозки груза, о чем свидетельствует коэффициент корреляции гх1у = 0,79 из табл. 1. Чтобы избавиться от выбросов, было принято решение исключить из выборки те значения (для формы У по X]), которые
превышают два стандартных отклонения, но уже рассчитанных для выбранной модели в целом. Такой подход позволит сохранить выявленную трен-довую зависимость, не потеряв существенных элементов. Можно сказать, что таким образом немного корректируется угол тренда.
а) поле корреляции между ценой транспортировки и расстоянием перевозимого груза, км / correlation field between the price of transportation and the distance of the transported cargo, km
б) поле корреляции между ценой транспортировки и весом перевозимого груза, т / correlation field between the price of transportation and the weight of the transported cargo, tons
в) поле корреляции между ценой транспортировки г) поле корреляции между ценой транспортировки
и объемом перевозимого груза, мд / и фиктивной переменной «вид грузовой машины» / correlation field between the price of transportation the field of correlation between the cost
and the volume of cargo transported, nr of transportation and the dummy variable «of truck»
Рис. 2. Поле корреляции между объясняемой переменной и регрессорами Fig. 2. Correlation field between the explained variable and the repressors Источник: составлено автором
Для решения этой задачи была выбрана улучшенная модель «цена - расстояние - вес - тип машины» (другие варианты будут представлены в виде выводов). Так как еще из предыдущего исследования было выявлено наличие гетеро-скедастичности, то рассчитывались оценки к ней устойчивые (в форме MacKinnon-White (HC2)). На рис. 3 представлены основные эконометрические тесты и показатели, на основе которых можно судить об адекватности модели. Так, t-statistic принимает высокие значения у каждого регрессора, что говорит о статистической значимости каждой переменной. Коэффициент детерминации (R-squared) равен 0,7032, это значит, что регрессионная модель объясняет результат (Y) на 70,32 % под влиянием включенных факторов, в то время как остальные 29,68 % - под влиянием прочих. В прошлом исследовании коэффициент детерминации был около 90 %, однако рассчитывался по встроенной в статический пакет Excel формуле. Несмотря на наличие таких расхождений, резуль-
таты позволяют использовать следующее уравнение для анализа:
Y = 27,14 • Xi + 533,75 • X2 + 11962,33 • Zb
Стандартная ошибка в этой модели (S.E. of
regression) равна 13547,73, причем она выражена в рублях (это обосновано потому, что коэффициенты перед переменными имеют такие знаки, что при их попарном умножении друг на друга остаются рубли). Следовательно, именно это значение стандартной ошибки можно использовать для устранения выбросов, причем, как было отмечено выше, умноженное на два. Результаты представлены на рисунках 3 и 4. В итоге модель примет вид:
Y = 28,35 • X1 + 425,11 • X2 + 8194,36 • Z1.
Как видно, регрессионное уравнение не сильно отличается от предыдущего, однако такой «манипуляцией» было погашено влияние внешних факторов (искусственное завышение или занижение цен; индивидуальные условия договоров, учитывающие время доставки; климатические условия или иные требования заказчика, и пр.).
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01MJ21 Time: 16:25 Sample: 1 3258 Included observations: 3258
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. =
Х1 27.14353 0.370281 73.30513 0.Ü000 :
Х2 533.7500 24.54558 21.74526 0.0000
Z1 11962.33 570.9158 20.95288 0.0000
R-squared 0.703278 Mean dependent war 35908.84
Adjusted R-squared 0.703096 S.D. dependent var 24863.29
S.E. of regression 13547.73 Akaike info criterion 21.86675
Sum squared resid 5.97E+11 Schwa iz criterion 21.87235
Log likelihood -35617.93 Hannan-Ouinn enter. 21.86875
Durbin-Watson stat 1.177061
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/0S>21 Time: 16:42 Sample: 1 2982 Included observations: 2982
MacKinnon-White (HC2) heteroskedasticity-consistent standard errors & «¡variance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 28.35320 0.335170 84.59357 0.0000
X2 425.1128 14.34673 29.63133 0.0000
Z1 8194.362 435.6662 16.37242 0.0000
R-squared 0.802101 Mean dependent war 32853.06
Adjusted R-squared 0.801968 S.D. dependent var 21046.68
S.E. of regression 9365.931 Akaike info criterion 21.12855
Sum squared resid 2.61E+11 Schwa rz criterion 21.13459
Log likelihood -31499.67 Hannan-Quinn enter. 21.13072
Durbin-Watson stat 1.345321
а) до устранения выбросов / until emissions are eliminated
б) после устранения выбросов / after elimination of outliers
Рис. 3. Результаты построения линейной регрессионной модели Fig. 3. Results of constructing a linear regression model Источник: составлено автором на основе использования статистического пакета Eviews
Подставляя необходимые значения переменных в данную модель, можно рассчитать среднерыночную цену доставки груза или, другими словами, ответить на вопрос, сколько в среднем стоит такая услуга при прочих равных условиях и заданных параметрах.
Регрессионные уравнения для других моделей представлены следующим образом: 1) «цена - расстояние - вес»:
У = 28,60 • X! + 623,16 • Х2;
2) «цена - расстояние - объем»:
У = 28,93 • Х1 + 135,09 • Хз;
3) «цена - расстояние - объем - тип машины»:
У = 27,16 • Х1 + 118,61 • Х2 + 12485,18 • 21.
Вышеотмеченные варианты можно использовать для оценки стоимости грузов на российском рынке. Следующая задача состоит в решении вопроса нахождения средней полной себестоимости оказания услуги.
ю
160000 о, с
+2 ■ Ст.Ош. / +2 ■ S.E.
Я h
120000
80000
40000
s о
м .2
о
m V,
си с
О, &
<D m
R £
л ™
л H
H -s
О tu
О о
s ~
К Й
о о
н U U
160000
^ х;
,>. 3
Cl, С
pP 120000
11 о
со С gj о
Рч
aj от
e Я
л та
hQ '—
н
О <4-^
о о 2 —
я 55
3 м н <J
U
Y = 36,236 -X! R2 = 0,6027
80000
40000
750 1500
Xj, км / X], km а) устранение выбросов / elimination of emissions
2250
3000
Y = 35,535- X! R2 = 0,7275 ИуЛ" 1 Ф V rî"
W w w • • •
..........flü ............
750
1500 Xj, км / Xl5 km
2250
3000
б) поле корреляции между Y и X1 без выбросов, км / correlation field between Y and X1 without outliers, km
Рис. 4. Результаты устранения выбросов Fig. 4. Outlier elimination results Источник: составлено автором
150% J 140% я„ ^ 130%
I § 120% Ï j 110% £ g 100%
^ Рч 90% ^ 80% 70%
y = 105,93%
JL* A «£• »1 jL> • • u9|! •••••• » »j • • au • V •••A'i • »*4 Atitf • «f.
• AT \.Г7 < Ч ^ «•Л*»«» **%» m.
• • • * * e • *a •
25 50 75 100 125 150
Порядковый номер предприятия / Serial number of the enterprise
.....Линейная (Рентабельность) / Linear (profitability)
Рис. 5. Рентабельность транспортных организаций Краснодарского края Fig. 5. Profitability of transport organizations of the Krasnodar region Источник: составлено автором
68
Для этого была проанализирована бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий Краснодарского края за 2019 г., основная деятельность которых соответствует коду ОКВЭД 49.41. А именно, используя формулу (2), были сгруппированы коэффициенты рентабельности 167 организаций и рассчитано их среднее значение. Результаты представлены на рис. 5.
Таким образом, средний коэффициент рентабельности в Краснодарском крае составил 105,93 %. Если посчитать этот же показатель, но по методике ФНС, он будет равен 5,93 %. В начале работы было выделено, что для России в соответствующем году он составлял 4,1 %. Следовательно, можно говорить о том, что региональная специфика присутствует. Это, в частности, обусловлено тем, что в разных субъектах РФ экономика развивается неодинаково.
Так, могут отличаться ставки по лизингу, уровень заработной платы водителей, стоимость горюче-смазочных материалов, способы приобретения грузовых автомобилей и т. д. В то время как цены на услуги грузоперевозок складываются в масштабе всей страны. Следовательно, по формуле (3) можно получить среднерыночную полную себестоимость с учетом региональных особенностей, однако не запрещено использовать и среднеотраслевой показатель.
Для примера смоделируем ситуацию, когда необходимо перевезти груз (20 т) из Москвы в Краснодар, расстояние между которыми 1 357 км, на рефрижераторе. Так, в среднем на рынке можно найти перевозчика, который согласится оказать услугу по следующей стоимости: 28,35 • 1357 + 425,11 • 20 + 8 194,36 = 55 167,51 руб.
Допустим, организация закреплена в Краснодарском крае, где средняя рентабельность по
этому виду деятельности составляет 105,93 %. Отсюда, по формуле (3) получим, что для транспортировки груза в среднем участникам регионального рынка пришлось бы затратить 52 079,21 руб. Причем в этой себестоимости уже сидят постоянные и переменные расходы. Дальше анализ опускается на уровень самой фирмы, которая будет сопоставлять свои реальные возможности с рынком. Такой подход снижает неопределенность и увеличивает масштабы маркетинговой диагностики конкурентной среды.
Обсуждение
Определение стоимости грузоперевозки на основе рыночного подхода оправдано потому, что при таком способе как заказчик, так и исполнитель находятся в равных условиях и сделка обретает справедливый характер.
Это обусловлено тем, что цена будет формироваться не в соответствии с потребностями фирмы-перевозчика (как это выделено в формуле (1)), а с учетом внешних факторов, которые не рассматриваются при затратном методе: спрос и предложение, конъюнктура рынка [13] и др.
Кроме этого, ориентация на рынок позволяет избежать заключения невыгодных договоров, когда компании значительно завышают стоимость транспортировки. Так, в работах [14] и [15] исследователями была поставлена задача провести сравнительный анализ транспортных организаций с целью выявить их конкурентные преимущества. Для этого авторы указанных публикаций использовали цену, рассчитанную с помощью онлайн-калькуляторов самих грузоперевозчиков, где в том числе учитывались коррелирующие показатели. Интересно сопоставить выводы с результатами данной работы в табл. 2.
Таблица 2. Сравнение коммерческих цен грузоперевозчиков с рыночными Table 2. Correlation dependence of variables
Номер компании / Company number
Стоимость доставки (15 т, 720 км), руб. / Delivery cost (15 tons, 720 km), rub.
Рыночная стоимость / Market price
Рыночные издержки (с учетом рентабельности за 2018 г.) / Market costs (taking into account profitability for 2018)
Отклонение коммерческой стоимости от рыночной, руб. / Deviation of commercial value from market value, rub.
1
2
3
4
5
6
120 905 104 850 134 670 117 780 119 800 115 350
29 939
28 460
+90 966 +74 911 +104 731 +87 841 +89 861 +85 411
Источник: составлено автором на основе использования материалов работы [14]
Как видно, фактически коммерческие цены почти в 4 раза превышают рыночные. На практике крупные заводы и розничные торговые сети по такой стоимости не работают. Отсюда возникает вопрос, почему такие большие отклонения? Дело в том, что цена транспортировки была рассчитана с позиции оказания услуги физическому лицу, когда учитываются время доставки (например, конкретная дата), сроки, дополнительное страхование и т. д. В то время, когда рыночные цены анализировались в рамках профессиональной организованной биржи, на которой работают как транспортные компании, так и индивидуальные предприниматели, с которыми сделки могут заключаться любыми экономическими субъектами и на свободно оговоренных условиях. Другими словами, ту же самую услугу из табл. 2, стоимость которой колеблется от 100 тыс. руб., можно заказать по цене около 29 939 руб., потому что на рынке найдется такой грузоперевозчик, которого это устроит.
Также важно учитывать тот факт, что спрос у физических лиц на перевозку грузов массой 10 и более т, очевидно, не велик, поэтому транспортные компании стремятся заключать долгосрочные договоры именно с крупным бизнесом, но уже на основе ценовой конкуренции, тем самым сосредотачивая все свои финансово-экономические усилия на выполнении принятых обязательств. Такая логика объясняет, почему рентабельность отечественных фирм столь низкая, по сравнению, например, с индивидуальными предпринимателями, которые могут зарабатывать в разы больше из-за разной целевой ориентации. Это можно подтвердить тем, что при анализе транспортных организаций Краснодарского края эмпирически было выявлено, что компании, которые концентрировали свою деятельность исключительно на работе с физическими лицами, имели большую рентабельность, но зарабатывали меньшую массу денег.
С. С. Демцура в своей публикации «Ценообразование и экономическая основа ценовой конкуренции» [16] заостряет внимание на вопросе: если снижение цены приводит к значительной потере прибыли, имеет ли смысл такая борьба?
Рынок автомобильных грузоперевозок - достаточно специфичная предпринимательская среда. Проблему низкой прибыли организации на практике решают с помощью «теневых» сделок, не попадающих под налогообложение, т. е. ведут свою деятельность за наличный расчет. Так, в себестоимость перевозки включены издержки и надбавка компании в обе стороны [17], при том, что фактически доставка осуществляется в одну сторону. Грубо говоря, обратно машина возвращается с потерей эко-
номических выгод. Концептуально это можно изобразить на рис. 6.
Следовательно, чтобы избежать потерь, поскольку затраты в виде амортизации, заработной платы и пр. включены в первоначальную услугу, необходимо при поездке в противоположном направлении выполнить еще одну дополнительную доставку.
-> загруженная поездка / full trip
--------> пустая поездка / empty trip
Рис. 6. Доставка груза загруженным
или пустым транспортом Fig. 6. Delivery of cargo by transport with a loaded vehicle and empty Источник: составлено автором на основе [4]
И здесь два варианта: либо она будет официальной, либо нелегальной. Последний вариант значительно повышает итоговую рентабельность, поскольку сделка будет лишена налогообложения, а расходы уже учтены в стоимости предыдущей поставки. Ориентация же на рыночные цены позволит эффективно заключать устные договоренности, сохраняя при этом реальные выгоды как грузопере-возчику (поскольку он заработает сверхдоход, не попадая под наблюдение фискальных служб), так и заказчику, который не переплатит суммы в виде НДС, накрутки прибыли другой стороны. Такие рассуждения не являются призывом к нарушению российского законодательства, лишь объясняют концептуальный подход, когда за базу при анализе ценообразования принимаются рыночные условия.
В ином случае, при отсутствии информации об адекватности цен на услуги грузоперевозок тем же водителям пришлось бы ориентироваться на коммерческие сделки, приведенные в примере табл. 2., по которым стабильно работать в течение длительного периода просто не выйдет - это не выгодно заказчикам. Резерв снижения стоимости можно рассчитать как разницу между среднерыночной ценой и минимальными затратами, которые может
понести транспортная организация для выполнения условий договора. Формально это можно изобразить следующей формулой:
R Pc. Cmin, (4)
где R (reserve) - резерв снижения стоимости услуги по «рыночному» методу; Pc. (price calculated) -среднерыночная цена расчетная (доход от услуги); Cmin (cost minimal) - минимальные затраты, которые необходимо понести организации для выполнения обязательств.
Другими словами, полученное в результате использования формулы (4) значение является прибылью, которую организация потенциально получит на рынке. Следовательно, на эту разницу менеджмент имеет возможность ориентироваться, корректируя конечную цену доставки с учетом своей себестоимости, зная, что при действующих рыночных условиях компания реально сможет заработать.
Рассмотрим ранее представленный пример с доставкой груза (20 т) из Москвы в Краснодар (1 357 км) на рефрижераторе. Среднерыночная стоимость такой доставки, как уже было выявлено, составит 55 167,51 руб. Предположим, что организация фактически затратит 50 000 руб. Отсюда по формуле (4) получим, что закладывать прибыль ниже 5 167,51 руб. не выгодно, а если устанавливать стоимость выше, то имеет место наличие рисков, которые придется сглаживать дополнительными условиями в договоре. Кроме того, рыночный подход также позволяет видеть, насколько текущие затраты выполнения обязательств отличаются от среднерыночных (52 079,21 руб.). Видно, что последние выше фактических, отсюда можно утверждать, что компания организует деятельность эффективнее, чем участники-конкуренты в целом.
Нужно также заострить внимание на том, что НДС в вышеизложенных примерах и результатах включен не был, следовательно, при фактическом ценообразовании его придется начислить, согласно налоговому законодательству, при условии, что сделка совершается между организациями, применяющими общую систему налогообложения. В ином случае такой необходимости может и не быть.
Таким образом, рыночный подход позволяет использовать весь российский рынок автомобильных грузоперевозок как базу для анализа.
Заключение
К сожалению, в настоящее время рынок автомобильных грузоперевозок в России находится на низком уровне развития. Недостаточная конкурентоспособность организаций и индивидуальных предпринимателей является индикатором того, что научному сообществу следует обратить внимание
на эту проблему в разрезе выявления и определения преимуществ, которые можно использовать в практической деятельности в отмеченной экономической сфере.
Некоторые исследователи заостряют внимание на том, что существенными барьерами для развития отрасли являются такие ограничивающие факторы, как цены на бензин, налоговая нагрузка (транспортный налог в дополнении с системой «Платон»), износ автопарка [18; 21], страхование транспортных средств, стоимость горюче-смазочных материалов, техническое обслуживание и ремонт машин, неудовлетворительное состояние дорожной инфраструктуры, расширение перечня законодательных запретов и ограничений [19], недостаточный уровень внедрения цифровых технологий [17].
Немаловажно отметить такую особенность, как наличие большого количества посредников (чаще всего это экспедиторы) в сделках между заказчиками и конечными исполнителями. В таком случае последние получают меньшую долю выручки по той причине, что не владеют информацией об условиях заключенных договоренностей. На практике эта проблема решается достаточно просто: сначала фирмы или индивидуальные предприниматели работают с посредниками, затем, имея в наличии необходимые контакты, сотрудничают с заказчиками напрямую, причем по ценам наиболее выгодным.
Также проблемными остаются вопросы документооборота, включающего в себя процесс подписания договоров, заявок и пр., поскольку «легальность» сделки способствует защите прав всех участников. Так, на рынке автомобильных грузоперевозок имеет место наличие экономических махинаций. Например, 2015-2016 гг. были заметным периодом регистрации фирм-однодневок (как раз таки посредников), которые искали грузоперевозчиков, выставляли им заявку, и когда последние доставляли груз заказчику, никакой оплаты от него не происходило, потому что он также находится в сговоре. Иначе говоря, «жертвами» в таких схемах становились именно транспортные компании. На практике данный вопрос решается строгим контролем с позиции проверки контрагента на порядочность, а также своевременным подписанием всей необходимой документации. Индивидуальные предприниматели же склонны больше работать по предоплате, поэтому не отгружают товары, пока не будет за услугу транспортировки заплачено.
Последнее часто является причиной «завышения» стоимости. Например, в конце лета, когда начинается сезон продажи арбузов, заказчики услуг на их перевозку готовы переплачивать значитель-
ные суммы по сравнению со среднерыночными, чтобы побуждать исполнителей доставлять продукцию в целостности и короткие сроки. Данный факт был замечен в ходе исследования эмпирически. Это логично также потому, что доставка тех же высокорентабельных товаров не исключает риска наличия преступлений в виде кражи, хищения, что с учетом отсутствия договоров, когда сделки заключаются за наличный расчет, повышает ответственность заказчиков к выбору грузоперевозчика.
Актуальными остаются вопросы использования маркетинга как эффективного инструмента повышения конкурентоспособности грузоперевозчи-ков. Интересно отметить работу [20], в которой группа авторов представила алгоритм диагностики конкурентной среды отраслевого рынка. Следует подчеркнуть, что он не учитывает особенности ценообразования на макроуровне. Однако такой аспект был подробно проанализирован в данной статье, основные выводы и результаты которой можно применять в аналитических процедурах и анализе.
Вышеизложенное говорит о том, что в настоящее время остаются проблемы, которые необходимо решить путем поиска разумных способов их устранения или смягчения на практике, что в определенной степени даст возможность развиваться российским организациям в сфере грузоперевозок более эффективно. Более глубокое изучение отдельных аспектов ценообразования может повлиять на уровень рентабельности фирм, что, в свою очередь, увеличит инвестиционную привлекательность отрасли.
Таким образом, построенные в ходе исследования модели можно использовать с позиции расчета среднерыночной цены автомобильной грузоперевозки, а также затрат, выраженных полной себестоимостью, необходимых для выполнения обязательств, и резерва снижения прибыли. Такие показатели позволяют оценивать текущие сделки с учетом рыночных факторов, видеть тенденции, что в своей совокупности снижает информационную неопределенность.
1 Концепция системы планирования выездных налоговых проверок [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nalog.ru/rn77/taxation/reference_work/conception_vnp/
2 АвтоТрансИнфо - биржа грузоперевозок [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ati.su/
3 Государственный информационный ресурс бухгалтерской (финансовой) отчетности [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://bo.nalog.ru/
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аксентьев А. А. Исследование рынка автомобильных грузоперевозок в России: ценовой аспект // Вестник НГИЭИ. 2020. № 10 (113). С. 61-72.
2. Izadi A, Nabipour M., Titidezh O. Cost Models and Cost Factors of Road Freight Transportation: A Literature Review and Model Structure // Fuzzy Information and Engineering. 2020. DOI: 10.1080/16168658.2019.1688956.
3. Kovacs G. First cost calculation methods for road freight transport activity // Transport and Telecommunication. 2017. № 2. Vol. 18. P. 107-117.
4. Carlan V., Sys C., Vanelslander T. Innovation in Road Freight Transport: Quantifying the Environmental Performance of Operational Cost-Reducing Practices // Sustainability. 2019. № 11 (8). DOI: 10.3390/su11082212.
5. Wheat P., Stead A. D., Huang Y., Smith A. Lowering Transport Costs and Prices by Competition: Regulatory and Institutional Reforms in Low Income Countries // Sustainability. 2019. № 11 (21). DOI: 10.3390/su11215940.
6. Kellner F., Otto A., Brabander C. Bringing infrastructure into pricing in road freight transportation - A measuring concept based on navigation service data // Transportation Research Procedia. 2017. № 25. P. 794-805.
7. Тимченко О. В., Мартынова Т. А. Контроллинг как система управления затратами на предприятиях транспортной отрасли // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. 2016. № 2 (69). С. 66-69.
8. Тарханова Н. В. Анализ себестоимости транспортных услуг // Вестник ИрГТУ. 2015. № 12 (107). С. 284-286.
9. Решетько Н. И., Александрова Ю. А. Повышение конкурентоспособности предприятия за счет оптимизации себестоимости услуг на основе изменения технико-эксплуатационных показателей (на примере транспортной компании) // Перспективы науки. 2018. № 12 (111). С. 131-134.
10. Терловая В. И. Теоретические и практические аспекты управления затратами автотранспортного предприятия // Экономика строительства и природопользования. 2018. № 4 (69). С. 108-115.
11. Нагапетьянц Р. Н. Маркетинг в сфере транспортных услуг // Вестник Московского университета МВД России. 2015. № 2. С. 241-245.
12. Тхаркахова И. Г., Понокова Д. И. Формирование затрат на транспортные услуги, факторы, влияющие на себестоимость перевозок // Вестник АГУ. Серия «Экономика». 2018. № 3 (225). С. 259-267.
13. Казакова Н. А., Шитуев С. С. Методология проведения управленческого анализа при формировании ассортиментной и ценовой стратегии компании // Инновации и инвестиции. 2019. № 7. С. 137-143.
14. Неуструева А. С., Петренко Ю. В., Лейзин И. Б. Сравнительный конкурентный анализ транспортных компаний Санкт-Петербурга // Вестник современных исследований. 2018. № 10.8 (25). С. 164-166.
15. Неверов С. Д., Кива-Хамзина Ю. Л., Рахлис Т. П. Особенности формирования конкурентных преимуществ транспортных компаний-грузоперевозчиков // Российские регионы в фокусе перемен: межд. конф. (Екатеринбург, 14-16 ноября 2019 г.). Екатеринбург : УМЦ УПИ, 2019. С. 650-654.
16. Демцура С. С. Ценообразование и экономическая основа ценовой конкуренции // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 3 (20). С. 123-126.
17. Моросанова А. А., Мелешкина А. И., Маркова О. А. Цифровая трансформация на транспорте: возможности развития и риски ограничения конкуренции // Современная конкуренция. 2019. Т. 13. № 3 (75). С. 73-90.
18. МатюшкинаИ. А., Вернигор А. А. Анализ рынка международных автомобильных перевозок грузов // Экономика. Социология. Право. 2017. № 3 (7). С. 64-69.
19. Якушова Е. С. Тяжелый финансовый груз автомобильного транспорта в России // Всероссийский экономический журнал ЭКО. 2017. № 12. С. 51-59.
20. Коломыц О. Н., Вандрикова О. В., Вознюк И. О. Анализ конкурентной среды и построение конкурентной карты рынка автомобильных грузоперевозок Российской Федерации // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2020. Т. 9. № 1 (30). С. 164-167.
21. Белов В. Н., Лопоткин А. М. Характеристика плановых мероприятий по ТО автомобилей различных моделей и концернов. Современные проблемы организации производственных процессов в АТП // Проблемы и перспективы развития экономики сельского хозяйства. 2012. С. 304-309.
Дата поступления статьи в редакцию 18.11.2020, принята к публикации 21.12.2020.
Информация об авторе: АКСЕНТЬЕВ АНДРЕЙ АНДРЕЕВИЧ,
обучающийся, экономический факультет
Адрес: Кубанский государственный университет, 350040, Россия, Краснодар, ул. Ставропольская, 149 E-mail: [email protected] Spin-код: 9601-6154
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Aksentiev A. A. Issledovanie rynka avtomobil'nyh gruzoperevozok v Rossii: cenovoj aspect [Research of the road cargo transportation market in Russia: price aspect], VestnikNGIJeI [Bulletin NGIEI], 2020, No. 10 (113), pp. 61-72.
2. Izadi A, Nabipour M., Titidezh O. Cost Models and Cost Factors of Road Freight Transportation: A Literature Review and Model Structure, Fuzzy Information and Engineering, 2020. DOI: 10.1080/16168658.2019.1688956.
3. Kovacs G. First cost calculation methods for road freight transport activity, Transport and Telecommunication, 2017, No. 2, Vol. 18, pp. 107-117.
4. Carlan V., Sys C., Vanelslander T. Innovation in Road Freight Transport: Quantifying the Environmental Performance of Operational Cost-Reducing Practices, Sustainability, 2019, No. 11 (8), DOI: 10.3390/su11082212.
5. Wheat P., Stead A. D., Huang Y., Smith A. Lowering Transport Costs and Prices by Competition: Regulatory and Institutional Reforms in Low Income Countries, Sustainability, 2019, No. 11 (21), DOI: 10.3390/su11215940.
6. Kellner F., Otto A., Brabander C. Bringing infrastructure into pricing in road freight transportation - A measuring concept based on navigation service data, Transportation Research Procedia, 2017, No. 25, pp. 794-805.
7. Timchenko O. V., Martynova T. A. Kontrolling kak sistema upravlenija zatratami na predprijatijah transportnoj otrasli [Controlling as a cost management system in the transport industry], Nauka i obrazovanie: hozja-jstvo i jekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie [Science and education: economy and Economics; Entre-preneurship; Law and Management], 2016, No. 2 (69), pp. 66-69.
8. Tarhanova N. V. Analiz sebestoimosti transportnyh uslug [Analysis of the cost of transport services], Vestnik IrGTU [ISTUBulletin], 2015, No. 12 (107), pp. 284-286.
9. Reshetko N. I., Aleksandrova Yu. A. Increasing the competitiveness of an enterprise due to the optimization of the cost of services based on changes in technical and operational indicators (for example, a transport company) [Increasing the competitiveness of an enterprise by optimizing the cost of services based on changes in technical and
operational indicators (for example, a transport company)], Perspektivy nauki [Science perspective], 2018, No. 12 (111), pp. 131-134.
10. Terlovaja V. I. Teoreticheskie i prakticheskie aspekty upravlenija zatratami avtotransportnogo predprijatija [Theoretical and practical aspects of cost management of a trucking company], Jekonomika stroitel'stva i pri-rodopol'zovanija [Economics of construction and environmental management], 2018, No. 4 (69), pp. 108-115.
11. Nagapet'janc R. N. Marketing v sfere transportnyh uslug [Transport Marketing], VestnikMoskovskogo uni-versiteta MVD Rossii [Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia], 2015, No. 2, pp.241-245.
12. Tharkahova I. G., Ponokova D. I. Formirovanie zatrat na transportnye uslugi, faktory, vlijajushhie na sebestoimost' perevozok [Formation of costs for transport services, factors affecting the cost of transportation], Vestnik AGU. Serija «Jekonomika» [ASUBulletin. Series «Economics»], 2018, No. 3 (225), pp. 259-267.
13. Kazakova N. A., Shituev S. S. Metodologija provedenija upravlencheskogo analiza pri formirova-nii assorti-mentnoj i cenovoj strategii kompanii [Methodology for conducting management analysis in the formation of the assortment and price strategy of the company], Innovacii i investicii [Innovation and investment], 2019, No. 7, pp. 137-143.
14. Neustrueva A. S., Petrenko Ju. V., Lejzin I. B. Sravnitel'nyj konkurentnyj analiz transportnyh kompanij Sankt-Peterburga [Comparative competitive analysis of transport companies in St. Petersburg], Vestnik sovremennyh issledovanij [Bulletin of Contemporary Research], 2018, No. 10.8 (25), pp. 164-166.
15. Neverov S. D., Kiva-Hamzina Ju. L., Rahlis T. P. Osobennosti formirovanija konkurentnyh preimushhestv transportnyh kompanij-gruzoperevozchikov [Features of formation of competitive advantages of transport companies-cargo carriers], Rossijskie regiony v fokuse peremen: mezhdunarodnaja konferencija (Ekaterinburg, 14-16 nojabrja 2019 g.) [Russian regions in the focus of change: international conf. (Y ekaterinburg, November 14-16, 2019)], Ekaterinburg: UMC UPI, 2019, pp. 650-654.
16. Demcura S. S. Cenoobrazovanie i jekonomicheskaja osnova cenovoj konkurenci [Pricing and the economic basis for price competition], Azimut nauchnyh issledovanij: jekonomika i upravlenie [Research Azimuth: Economics and Management], 2017, Vol. 6, No. 3 (20), pp. 123-126.
17. Morosanova A. A., Meleshkina A. I., Markova O. A. Cifrovaja transformacija na transporte: vozmozhnosti razvitija i riski ogranichenija konkurencii [Digital transformation in transport: development opportunities and risks of restricting competition], Sovremennaja konkurencija [Modern competition], 2019, Vol. 13, No. 3 (75), pp. 73-90.
18. Matjushkina I. A., Vernigor A. A. Analiz rynka mezhdunarodnyh avtomobil'nyh perevozok gruzov [Analysis of the market for international road transport of goods], Jekonomika. Sociologija. Pravo [Economy. Sociology. Law], 2017, No. 3 (7), pp. 64-69.
19. Jakushova E. S. Tjazhelyj finansovyj gruz avtomobil'nogo transporta v Rossii [Heavy financial burden of road transport in Russia], Vserossijskij jekonomicheskij zhurnal JeKO [All-Russian economic journal ECO], 2017, No. 12, pp. 51-59.
20. Kolomyc O. N., Vandrikova O. V., Voznjuk I. O. Analiz konkurentnoj sredy i postroenie konku-rentnoj karty rynka avtomobil'nyh gruzoperevozok Rossijskoj Federacii [Analysis of the competitive environment and construction of a competitive map of the Russian road freight market], Azimut nauchnyh issledovanij: jekonomika i upravlenie [Research Azimuth: Economics and Management], 2020, Vol. 9, No. 1 (30), pp. 164-167.
21. Belov V. N., Lopotkin A. M. Harakteristika planovyh meropriyatij po TO avtomobilej razlichnyh modelej i koncernov. Sovremennye problemy organizacii proizvodstvennyh processov v ATP [Characteristics of scheduled maintenance activities for vehicles of various models and concerns. Modern problems of organizing production processes in ATP], Problemy i perspektivy razvitiya ekonomiki sel'skogo hozyajstva [Problems and prospects for the development of agricultural economics], 2012, pp. 304-309.
The article was submitted 18.11.2020, accept for publication 21.12.2020.
Information about the author: AKSENTIEV ANDREY ANDREEVICH, student, faculty of economics
Address: Kuban state University, 350040, Russia, Krasnodar, Stavropol street, 149 E-mail: [email protected] Spin-code: 9601-6154
Author have read and approved the final manuscript.
