CC BY
30
УДК 339.137.2
В. Ф. Гребенников
Исследовательская компания «Сумма технологии» пр. К. Маркса, 30, оф. 529, Новосибирск, 630087, Россия
E-mail: [email protected]
СБОР И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ О ДИНАМИКЕ КОНКУРЕНЦИИ НА ЛОКАЛЬНОМ ОТРАСЛЕВОМ РЫНКЕ
Изучение динамики конкуренции на отраслевом рынке невозможно без доступа к информации о его объеме и структуре, причем однородной и точной. В отличие от европейских стран использовать в качестве основного источника информации государственную статистику в России невозможно из-за ее неадекватности, поэтому на первый план выходят другие методы получения необходимой информации. Их сравнительные достоинства и недостатки проанализированы, определены границы и условия использования. Приведены также примеры использования данных, полученных автором в ходе систематических замеров в 1997-2009 гг., для анализа динамики конкуренции на рынках растительного масла и майонеза в г. Новосибирске.
Ключевые слова: конкуренция, структура, отрасль, локальный, концентрация на рынке, индекс, маркетинговое исследование.
Классические подходы к изучению динамики рынков подразумевают наличие и активное использование исследователем данных отраслевой статистики, основанной на сведениях о реальных продажах соответствующих товаров и услуг производителями (для целей изучения ситуации в отрасли в целом) и розничной сетью (для целей изучения ситуации на конкретных территориальных рынках). К сожалению, вплоть до настоящего момента, ввиду закрытости и непрозрачности российского бизнеса и атмосферы недоверия как к государству, так и коллегам - соперникам (можно назвать эту проблему «гипертрофией коммерческой тайны»), отсутствуют аналоги давно и реально работающих на Западе общедоступных систем маркетинговой информации о состоянии, динамике и структуре рынков, ставших, в том числе, источником принятия решений в антимонопольной практике, достаточно подробно освещенных в работах по теории и практике конкуренции [1-4]. Даже работа в России мирового лидера в сборе подобной информации AC Nielsen пока не может быть признана полностью успешной: регистрируемая им статистика товародвижения в розничной сети страдает неполнотой охвата территорий (ограничивается только средними и крупными городами, причем только для крупнейших городов размер подвыборок достаточно велик для квалифицированного анализа), регистрация производится по ограниченному спектру товарных групп (как правило, все ограничивается списком товарных групп, интересующих западных партнеров Nielsen) и недостаточно охватывает «серую» торговлю (мелкооптовые рынки, уличные киоски, торговля с «колес» и т. п.) - а это особенно важно для большинства рынков товаров массового спроса, доля покупок которых на рынках и в прочих местах «нецивилизованной торговли» могла достигать более 50 %. Не всегда удается договориться и с крупными сетями, что также искажает сводные данные. Плюс высокая стоимость подписки на результаты этого мониторинга и длительный цикл подготовки отчетов (а ситуации в наших условиях меняются иногда с головокружительной быстротой). Таким образом, получаемая Nielsen и другими компаниями, использующими аналогичные методики, - самая известная из них в России «Бизнес-Аналитика» - информация далеко не всегда и не всеми может быть использована для анализа ситуации на рынках. Еще более плачевная ситуация с государственными органами статистики - субъекты экономики, передавая им информацию, в подавляющем большинстве случаев прекрасно осознают, насколько она соответствует действительности, следовательно, никто ей особо и не доверяет (исключение - демографическая статистика, хотя и она серьезно искажена). К тому же система обработки и представления информации органами государственной статистики неадекватна потребностям практики работы российских предприятий - в первую очередь это относится к принятым схемам классификации товарных групп, их агрегирования, классификации и иерархии объектов (основная часть статданных доступна либо по стране в целом, либо по субъектам федерации - в то время, когда есть по-
ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2009. Том 9, выпуск 4 © В. Ф. Гребенников, 2009
требность в первую очередь в данных об отдельно взятых крупных и средних городах) и формату представления данных (как вам понравится, например, принятая с советских времен схема расчета потребления кондитерских изделий «в пересчете на сахар» или же отказ в предоставлении данных об объеме производства отдельных предприятий на конкретной территории?).
К положительным тенденциям следует отнести появление статистики, собираемой отраслевыми объединениями предприятий (например, Российский масложировой союз). Но и здесь есть большие проблемы с полнотой информации и доступом к ней.
Ситуация, на первый взгляд, представляется тупиковой. Отсутствие доступной, достаточно точной и за разумные деньги элементарной информации о состоянии и динамике рынков (особенно локальных, например, отдельно взятых крупнейших городов) не дает возможности решения элементарных маркетинговых задач - например, расчета объема рынка и построения на его основе производственного плана или же разработки стратегии продвижения на новом региональном рынке.
Однако выход все же существует - есть источник информации, не страдающий синдромом «гипертрофированной коммерческой тайны» (по крайней мере, в том, что касается товаров массового спроса, особенно повседневных), достаточно доступный и не требующий каких-то чрезмерных затрат денег и времени на извлечение нужной информации. Это - сами потребители. Если нет достоверной информации о производстве и продажах, то можно получить ее посредством проекции информации о потреблении. Ограничения - недостаточная квалификация потребителей как экспертов по поводу своего личного поведения и потребления, а также «короткая память», существенно сокращающая возможности для вычисления абсолютных данных. Тем не менее, сравнение получаемых результатов с данными самих предприятий (в тех случаях, когда такая база сравнения была нам доступна) в большинстве случаев дает очень близкие результаты. Еще одно достоинство такого подхода - возможность получения параллельно не только данных о покупках как таковых (единственное, что дает регистрация продаж), но и данных о самих покупателях, их социально-демографических характеристиках, мнениях, установках и образе жизни, что делает их еще более ценными.
Основной метод получения информации от потребителей - опрос. Это может быть личное или телефонное интервью, совмещенное, например, с ревизией имеющихся в домохозяйстве запасов или остатков интересующей товарной группы. Для получения корректной информации, в первую очередь, требуется правильно выбрать генеральную совокупность (это могут быть, например, все люди, проживающие на данной территории и способные индивидуально потреблять данный товар, или же все домохозяйства на этой же территории), определить параметры репрезентирования и определить размер выборки.
В большинстве случаев определяющим будет то, какой вид спроса на данный товар доминирует - индивидуальный (когда каждый конкретный потребитель сам выбирает, что именно, когда и где он будет приобретать, и сам же его и потребляет) или же семейный (когда товар потребляется не индивидуально, а всей семьей), во втором случае есть два базовых варианта - когда решения о закупках принимает кто-то один из членов семьи («главный закупщик»), либо в принятии таких решений принимают квалифицированное участие два и более членов семьи. Первый вариант характерен для товаров повседневного спроса, второй - для товаров с длительным сроком использования или «инвестиционных товаров» (например, недвижимости).
В середине 90-х гг. начали развиваться проекты, ориентированные на как можно более полное описание семейного и индивидуального потребления: первый - Я-Т01, продукт компании «КОМКОН-2», созданный по лицензии британской компании БИМБ, вышел на рынок осенью 1995 г. (автор принимал непосредственное участие в проведении полевых работ установочного этапа и развертывании панели этого проекта в 1995-1997 гг. в Новосибирске) -условно назовем их мультипродуктовыми (включены разделы о потреблении нескольких десятков товарных групп). Замер производился посредством опроса домохозяйств волновым способом (один раз в год или чаще, обычно 2-4 раза). Основаны они, как правило, на совмещении методики личного интервью и анкетирования (часть заполняется совместно с интервьюером, а остальное оставляется на самозаполнение на несколько дней). Как правило, пре-
дусмотрены разделы (или даже отдельные анкеты) для товаров семейного (заполняет главный закупщик) и индивидуального потребления (заполняется каждым членом семьи отдельно). Такая методика применяется фактически из-за одного крайне важного обстоятельства: охватывается очень широкий спектр товаров и услуг, а также включены блоки по контактированию с медиа и обширный раздел психографической информации, объем отдельной анкеты может достигать 150-180 страниц. Естественно, это требует несколько часов времени (может быть, даже 10 и более, все зависит от степени ответственности респондента и особенностей его мышления). К таким продуктам относится также MI компании ТНС-Гэллап Медиа. Такая модель применяется редко из-за крайней дороговизны. Высокая цена реализации проекта (речь идет о миллионах долларов) приводит к необходимости его синдикативного распространения, а круг платежеспособных организаций-потребителей ограничен (несколько сотен), поэтому, как показывает практика, даже на уровне России может выжить только один-два проекта, а в регионах найти для подобных локальных проектов хотя бы 5-6 покупателей совсем невозможно, поэтому на региональном уровне они выживают в исключительных случаях.
Еще одна методика, не получившая широкого распространения (по тем же самым причинам), - панельная. В ее основе лежит принцип постоянного замера одних тех же параметров (например, закупок товаров и услуг для семейного потребления и прочие траты из бюджета семьи, или же телесмотрение). Регистрация ведется, по мере возможности, непрерывно. Состав семей в выборке меняется относительно медленно (в отличие от всех остальных методик), что позволяет четко анализировать причины изменений в потреблении конкретных до-мохозяйств, увязывая их с изменением важных параметров. Наиболее известные панели -те, которые применялись для измерения телевизионных аудиторий. Также (еще с советских времен) существует система региональных потребительских панелей Госкомстата. В 2007 г. компания «РОМИР Monitoring» приступила к реализации прорывного по замыслу проекта - Интернет-панели домохозяйств (коммерческое наименование продукта - «Исследовательская платформа SCIF»), предусматривающее ежедневную регистрацию семейных и индивидуальных покупок, при этом применяется технология сканирования штрих-кодов купленных продуктов (участники панели делают это дома самостоятельно, используя предоставленный организаторами сканер). Несмотря на очевидную новизну и массу интересных преимуществ, пока этот продукт не пользуется особой популярностью - подписка на результаты по цене доступна только крупнейшим компаниям, а они привыкли доверять и пользоваться традиционными продуктами западных «грандов». Видимо, следует ожидать распространения применения такой технологии только тогда, когда какая-нибудь из крупнейших мировых исследовательских компаний создаст подобный продукт и начнет продвигать его в России. Аналогичные случаи в России уже были (например, известна точно такая же ситуация с внедрением пипл-метров в измерение ТВ-аудиторий - пока не начал их использовать TNS, проекты российских компаний (например, НИСПИ, впоследствии вошедшего в объединенную компанию с РОМИР) не могли найти достаточного количества подписчиков). Такая консервативность рынка несколько обескураживает, но лишний раз доказывает распространенный тезис о «неповоротливости» и анти-креативности транснациональных корпораций.
Более широкое распространение получили монопродуктовые (число изучаемых товарных групп обычно не превышает одного-трех, причем всегда они принадлежат к одной агрегированной товарной группе) волновые (исследование проводится регулярно - ежегодно 2, 4 и более раз в год) проекты и монопродуктовые трекинговые - когда сбор информации происходит непрерывно (или с небольшими интервалами) в течение всего года. Издержки на их проведение намного ниже, поэтому они могут существовать не только как синдикативные, но и как эксклюзивные (для одного заказчика) проекты.
Имеет право на жизнь и такая форма добычи информации, как опрос экспертов - компетентных лиц, имеющих доступ к внутренней информации компаний и богатый опыт наблюдений за рынком и поведением его субъектов. На первый взгляд, это самый простой и быстрый способ получения информации - но только если решены проблемы поиска действительно компетентных экспертов и их надлежащей мотивации. В реальности же получается часто, что не все эксперты достаточно компетентны (дело даже не в личной квалифи-
кации, а в узком специфическом поле зрения), а правду о рынке им говорить неинтересно и невыгодно (не говоря уже о категоричных отказах в участии). В итоге - неподдающийся разуму разброс оценок и большие проблемы с систематизацией и анализом полученной информации. Поэтому этот источник может быть рекомендован только на этапе формулирования гипотез и описания проблем и для верификации информации, полученной из более надежных источников.
Таким образом, существует в настоящее время по крайней мере 7 основных источников информации о состоянии рынка и его динамики:
государственная статистика о производстве и продажах товаров и услуг на основе статистической отчетности предприятий;
• государственная статистика о потреблении товаров и услуг на основе панельных исследований;
• отраслевая статистика на основе данных, предоставляемых членами отраслевых объединений;
• статистика продаж на основе торговых панелей;
• результаты опросов экспертов;
• результаты исследований семейного и индивидуального потребления на основе мульти-продуктовых волновых или панельных исследований;
• результаты исследований семейного и индивидуального потребления на основе монопродуктовых волновых или панельных исследований.
В ходе проведения многочисленных (как правило, монопродуктовых волновых) исследований рынков в 1994-2009 гг. автором создан достаточно большой архив данных наблюдений за состоянием и развитием локальных рынков товаров массового спроса. Среди них можно выделить те, по которым такие наблюдения проводились наиболее регулярно и в течение не менее 10 лет:
• минеральная вода (включая бутилированую питьевую);
• пиво;
• растительное масло; майонез.
Все эти товары относятся к категории товаров с коротким циклом потребления или же «повседневного спроса» (Fast Moving Consumer Goods (FMCG), по общепринятой у маркетологов классификации). Однако, помимо этого, первые две товарные группы относятся к классическим товарам импульсивного спроса, чье потребление носит в основном индивидуальный характер, последние две - товары семейного потребления, спрос на которые реализуют и в значительной мере формируют так называемые «главные семейные закупщики». Следовательно, для изучения ситуации на рынках товаров импульсивного спроса применялись методики, основанные на выборках, репрезентативных по отношению к демографической структуре населения (главные параметры - пол, возраст и территория постоянного проживания), для рынков товаров семейного потребления повседневного спроса - репрезентативные по отношению к семейной структуре населения города (параметры - количество членов семьи и территория проживания). Неоднократные эксперименты по определению степени обратимости обоих вариантов дали положительный результат: если в ходе опроса по семейной выборке проводилась регистрация всех членов семьи по основным демографическим параметрам, то структура полученной выборки с достаточно высокой степенью коррелировала с демографической структурой населения города в целом.
Для получения оценок масштабов рынка, его структуры по важнейшим признакам, долей рынка, приходящихся на основных производителей и торговые марки и т. п., как правило, применялась методика проекции, основанная на предположении, что правильно построенная выборка потребителей есть микромодель рынка. Пересчитав данные, полученные таким образом, в пропорции, соответствующей доле выборки в генеральной совокупности (страна, регион, город), мы получим оценку (в натуральном и стоимостном выражении) абсолютных его размеров и структуры в разрезе по интересующим нас параметрам (с некоторой погрешностью, естественно).
Таблица 1
Источники информации, их достоинства и недостатки
Источник Достоинства Недостатки
Государственная статистика о производстве и продажах товаров и услуг на основе статистической отчетности предприятий Максимально широкий охват предприятий по всей стране, большое количество единиц наблюдения на региональном уровне Неустранимые системные искажения, связанные с недостоверностью и неполнотой первичных данных. Устаревшие и неадекватные для целей коммерческого использования форматы сбора и представления данных, низкая оперативность. Ориентация на предоставление сводной информации по региону и районам, а не городам
Государственная статистика о потреблении товаров и услуг на основе панельных исследований Максимально широкий охват населения по всей стране, большие размеры панелей на региональном уровне Устаревшие и неадекватные для целей коммерческого использования форматы сбора и представления данных, низкая оперативность. Ориентация на предоставление сводной информации по региону и районам, а не городам
Отраслевая статистика на основе данных, предоставляемых членами отраслевых объединений Потенциальная возможность получения наиболее точной и оперативной информации об объемах и структуре производства и продаж Неполный охват игроков рынка (особенно мелких, возможность сознательного искажения информации со стороны крупных игроков, ограничения на доступ к информации извне
Статистика продаж на основе торговых панелей Независимость от производителей. Открытость данных для неограниченного круга лиц (за деньги). Регулярность и использование стандартизованных методик Недостаточно большой размер панели в регионах, сдвиги в структуре выборки из-за отказов в сотрудничестве (в том числе некоторых крупнейших сетей), высокая стоимость подписки, длительный цикл сбора и обработки данных
Опросы экспертов Небольшое количество респондентов и их высокая компетентность, возможность проведения в короткие сроки, доступ к эксклюзивной и «теневой» информации, относительно небольшие издержки по сравнению с массовыми опросами Проблемы с подбором и поиском действительно компетентных экспертов, с доступом к ним и их мотивацией
Исследования семейного и индивидуального потребления на основе мультипро-дуктовых волновых или панельных исследований Большие размеры общенациональных выборок, широкий спектр товарных групп и возможность перекрестного их изучения, возможность анализа связей между потреблением, стилем жизни и коммуникационной активностью, пригодность для сегментирования рынков, возможность построения динамических рядов Недостаточно большой размер выборок в регионах, существенные сдвиги в структуре выборки из-за отказов в сотрудничестве высокодоходных групп населения, трудности в достижении адекватного качества заполнения дневников, высокая стоимость подписки, очень длительный цикл сбора и обработки данных
Исследования семейного и индивидуального потребления на основе монопродуктовых волновых или панельных исследований Большие размеры общенациональных и региональных выборок, возможность анализа связей между потреблением, стилем жизни и коммуникационной активностью, пригодность для сегментирования рынков, возможность построения динамических рядов, приемлемый срок получения результатов, невысокая стоимость в случае синдикативных продуктов Отсутствие возможности перекрестного анализа данных по разным товарным группам
Исходные данные в расчетах - это результаты фиксации индивидуальных закупок, если это товар преимущественно индивидуального потребления, или же семейных закупок (если товар, в основном, семейного потребления). Фиксировались покупки в предыдущий день, неделю, месяц или год - срок зависит от стандартного цикла закупок товара (табл. 2).
Таблица 2
Связь циклов закупки и периодов регистрации
Цикл закупки Период регистрации (до дня проведения опроса)
Несколько раз в день или реже Вчерашний день
Несколько раз в неделю или реже Предыдущие 7 дней
Несколько раз в месяц или реже Предшествующий месяц
Несколько раз в год или реже Предшествующий год
Вот основная формула (очень простая) проекции месячного объема рынка для товара индивидуального потребления импульсной покупки (например, пива):
п
где V - оценка месячного объема рынка такого товара;
v - объем покупок, совершенных респондентами в предшествующий опросу день (в натуральном или стоимостном выражении);
n - размер выборки;
N - размер генеральной совокупности - число жителей города;
30 - количество дней в месяце.
И вариант для товаров семейного потребления (например, растительного масла):
vN
V = — /7x30, п
где V - оценка месячного объема рынка;
v - общий объем покупок товара, совершенных респондентами в течение недели до дня опроса (в натуральном или стоимостном выражении);
n - общее количество людей в семьях, участвовавших в опросе;
N - размер генеральной совокупности;
30 - количество дней в месяце.
Полученные результаты, несмотря на простоту и даже примитивность используемого математического аппарата, оказываются довольно надежными - неоднократно проводившаяся проверка по альтернативным источникам информации показывала сходство результатов даже на уровнях, соответствующих значениям в несколько процентов (главное условие - обеспечить достаточно большой размер выборки, желательно не менее 600 респондентов в одном городе, а если позволяют средства, то 1000 и более). Для иллюстрации приводим два показательных примера по разным рынкам и в разные годы.
1. Оценки доли рынка пива в Новосибирске, приходящейся на местного производителя ВИНАП (ныне уже не существующего) в 2002 и 2003 г., полученные тремя компаниями двумя различными методиками: данные «AC Nielsen» и «Бизнес-аналитики» взяты из публикации в деловой прессе [5] и сопоставлены с полученными нами в ходе самостоятельных исследований (см. табл. 3).
2. Оценки доли рынка производителей майонеза на рынке г. Новосибирска, полученные «Бизнес-Аналитикой» в ноябре-декабре 2008 г. [6] и «Суммой технологии» в феврале 2009 г. (см. табл. 4).
Напомним, методики сбора данных, на которых основаны отчеты «AC Nielsen» и «Бизнес-Аналитики», основаны на так называемом retail-аудите, т. е. сплошной регистрации покупок в торговых точках выборки, сформированной на основе данных о генеральной совокупности - розничной торговой сети города. Данные же «Суммы технологии» основаны на резуль-
татах технологии телефонного опроса населения (фиксировались со слов респондента вчерашние покупки пива и сделанные за последнюю неделю покупки майонеза соответственно). Тем не менее, эти данные очень близки (даже удивительно близки, если вспомнить о принципиально разном методологическом подходе к измерению объема и долей рынка).
Таблица 3
Доля «ВИНАП» (в натуральном и стоимостном объемах) на рынке пива по оценкам исследовательских организаций, %
Источник Ноябрь-декабрь 2002 г. Ноябрь-декабрь 2003 г.
Нат. Стоим. Нат. Стоим.
AC Nielsen 15,4 12,1 7,9 6,1
Бизнес-Аналитика 14,2 11,5 н/д 5,9
Сумма технологии 15,0 11,0 7,5 5,2
Таблица 4
Доли производителей майонеза на рынке Новосибирска по данным «Бизнес-Аналитики» (ноябрь-декабрь 2008 г.) и «Суммы технологии» (февраль 2009 г.), %
Производитель, майонез Доля рынка («Бизнес-аналитика») Доля рынка («Сумма технологии»)
Солнечные Продукты 72,5 76,0
Эфко 7,4 5,3
Эссен Продакшн АГ (Елабуга) 6,8 7,0
Лу-Ка (Новосибирск) 6,0 4,0
Прочее 7,3 7,7
Следует особо отметить некоторые допущения, относящиеся к получаемым посредством опросов населения и домохозяйств результатам. Так, часто вне поля зрения исследователя оказывается потребление, опосредованное через организации, в том числе социальные учреждения и НОКЕСА (отели, рестораны, кафе). Если не предусмотрено отдельного сбора информации по этим секторам, следует определять такой «неполный» рынок, как «рынок домо-хозяйств» или «рынок индивидуального конечного потребления». Во многих же случаях этим можно и вовсе пренебречь из-за малого влияния этих общественных секторов на структуру рынка (она и для них примерно такая же или, при существенных отличиях, их доля невелика в общем объеме потребления).
Основные анализируемые показатели - доли локального рынка, приходящиеся на производителей и отдельные торговые марки (в стоимостном и натуральном выражении), их ранговое место по этому показателю, уровень известности торговых марок, степень лояльности к торговым маркам и производителям, вовлеченность в потребление, показатели концентрации (так как имеющиеся данные не позволяют включать в расчет индексов все предприятия, это, как правило, индексы СЯк, основанные на доле от 1 до 5 крупнейших предприятий, применяются и более сложные индексы, например, НН1 - индекс Херфиндаля - Хиршнера, но тогда все равно ограничивается количество предприятий, включенных в индекс (примеры есть в [7]) и абсолютный размер рынка (в стоимостном и натуральном выражении). Эти показатели анализируются во временной динамике и в сравнении (при условии наличия аналогичных данных по другим территориям или полученных альтернативными методами).
В качестве примера приводим данные (табл. 5-8) о динамике концентрации на рынке растительного масла в г. Новосибирске в 1997-2009 гг. (в полном виде публикуются впервые, ранее частично приводились автором в [8]), которые получены на основе результатов проводившихся нами ежегодных (кроме 1998 г. - но замер производился в январе 1999 г., поэтому соответствующие данные могут считаться относящимися как к 1998 г., так и к 1999) оп-
росов домохозяйств в Новосибирске (размер выборки в разные годы варьировался от 400 до 1 200 семей, метод сбора данных - до 2000 г. стандартизованное личное интервью по месту жительства респондента, после - стандартизованное телефонное интервью с использованием САТ1 (компьютеризованной системы проведения телефонных опросов). Расчеты основаны на оценках стоимостного объема потребления растительного масла. Приведены индексы СЯ1-5 и модифицированные индексы НН1 - в первом случае использованы данные о долях (в стоимостном выражении) предприятий, которые имеют 1 % и более (НН1 > 0,01), во втором - только крупнейших пяти (НН1-5). Результаты округлены до третьего знака после запятой. И хорошо видно, что значения этих двух модифицированных индексов почти не отличаются, поэтому в большинстве случаев можно (кроме редко встречающихся на локальном уровне рынков с десятками примерно одинаковых по доле игроков) ограничиваться первой пятеркой (проверено и на других локальных отраслевых рынках), а расширение списка предприятий до числа более 10-12 бессмысленно, так как полученные результаты будут отличаться на сотые и тысячные доли, что абсолютно не влияет на результаты диагностики. Различие значений модифицированных индексов НН1:
НН I > 0,01 НН1-5
Еще ярче это видно в случае с сильно монополизированным рынком - таким, например, как рынок майонеза в Новосибирске (где лидер никогда не менялся и доля его никогда не была ниже 63 %) - индексы отличаются не более, чем на 0,01.
Таблица 5
Индексы концентрации СЯ1-5 на локальном отраслевом рынке (растительное масло), %
Индексы концентрации 1997 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
СЯг 44 23 27 23 24 27 30 28 31 38 44 40
СЯ2 54 44 40 42 43 41 42 46 45 51 62 55
СЯ3 63 54 52 60 56 49 51 60 60 63 72 69
СЯ4 71 62 61 68 63 57 59 70 69 74 78 75
СЯ5 74 69 63 72 67 64 67 80 77 80 81 78
Таблица 6
Производители, включенные в индексы СЛ1-5 и их место по доле рынка в стоимостном выражении
1997 1999 2000 2001 2002 2003
1 Molinos Rto Molinos Rto Molinos Rto Molinos Rto Molinos Rto Русская Бакалея
2 Краснодарский МЖК Краснодарский МЖК AGD Русская Бакалея Русская Бакалея Золотая семечка
3 CEBAG BV CEBAG BV Краснодарский МЖК Поликор Поликор Поликор
4 SUNNYGOLD AGD ЭФКО ЭФКО Золотая семечка Molinos Rto
5 ЭФКО ЭФКО Русская Бакалея Русская Бакалея Фили ЭФКО
2004 2005 2006 2007 2008 2009
1 Русская Бакалея Юг Руси Юг Руси Юг Руси Юг Руси Юг Руси
2 Золотая семечка Русская Бакалея Русская Бакалея W. J. Group ЭФКО Бунге СНГ
3 W. J. Group W. J. Group ООО «Бунге СНГ» ЭФКО ООО «Бунге СНГ» ЭФКО
4 Поликор Molinos Rto W. J. Group Бунге СНГ W. J. Group W. J. Group
5 Molinos Rto ЭФКО ЭФКО Поликор Русские масла Русские масла
Таблица 7
Изменение доли производителя в 1997-2009 гг., %
Производитель 1997 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Русская Бакалея - - 2 19 19 27 30 18 14 - - -
Юг Руси - - - 2 7 14 11 20 31 38 44 40
W. J. Group - - - - - 3 9 14 9 13 10 15
Фили - - - - 4 8 8 5 2 2 - -
Molinos Rto 44 23 27 23 24 7 8 10 - - - -
Поликор - - - 18 13 8 8 8 4 6 1 1
ЭФКО 4 7 9 8 3 7 7 10 8 12 18 14
Сумма 48 30 38 70 70 74 81 85 68 71 73 70
Прочие 52 70 62 30 30 26 19 15 32 29 27 30
Таблица 8
Индекс Херфиндаля - Хиршнера (HHI) в 1997-2009 гг. по рынку растительного масла в г. Новосибирске
Индексы концентрации 1997 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
HHI > 0,01 0,219 0,076 0,101 0,128 0,126 0,122 0,140 0,126 0,123 0,197 0,243 0,209
Предприятий >1% 13 11 11 8 11 11 8 12 10 8 12 12
HHI-5 0,215 0,075 0,100 0,129 0,117 0,110 0,125 0,112 0,114 0,191 0,241 0,207
* НН1 > 0,01 - модифицированный индекс Херфиндаля - Хиршнера, в который включаются все предприятия с измеренной долей в 1 % и более. Вторая строчка содержит данные о количестве таких предприятий. НН1-5 - модифицированный индекс Херфиндаля - Хиршнера, в который включаются 5 крупнейших предприятий.
Из табл. 5-8 видно, что в период после кризиса 1998 г., когда была серьезно изменена сложившаяся к тому моменту структура рынка (разворот спроса осенью 1998 г. к наиболее дешевым вариантам продукта резко увеличил долю разливного масла неизвестного происхождения и бутилированого смесового масла на основе рапсового, как следствие, были подвинуты производители более дорогого брэндированного подсолнечного масла), в течение 9 лет происходила очень интенсивная конкурентная борьба, завершившаяся новой консолидацией рынка (индексы свидетельствуют о сильной степени концентрации - для справки см. табл. 9). Как результат, к 2008 г. значения индексов стали практически такими же, что и в 1997 г., но состав предприятий-лидеров рынка радикально поменялся - из лидеров того времени на рынке осталось только ЭФКО, удвоившее свою долю. Индекс СЯ5 достиг рекордного за все время наблюдения значения - 81 % (для сравнения, по данным «Бизнес-аналитики» [9], доля первой пятерки на российском рынке в том же году составила по подсолнечному маслу 65,7 %, а по всем видам растительных масел - 68 %). Можно сделать вывод, что последние 9-10 (начиная с кризисного 1998 г.) лет полностью был пройден некоторый цикл развития рынка, проходивший сначала в условиях усиления соперничества, пониженной концентрации и инновационной активности старых и новых игроков, а в конце - перешедший в стадию успокоения и консолидации (тогда он впервые стал, если ориентироваться на индексы СЯ3 и СЯ4, рынком высокой степени концентрации), снижение же концентрации в 2009 г., в момент острой фазы нового экономического кризиса, означает начало нового цикла, возможно, не такого насыщенного событиями и инновациями, но, тем не менее, далекого от стационарной траектории развития. Следует заметить, что несколько иная ситуация с торговыми марками: наиболее успешные из них перекупались за это время новыми игроками, некоторые даже дважды и трижды, и весь этот период оставались на рынке. Но в данном случае нас интересует именно доли производителей и концентрация, ситуация с марками - отдельная тема.
Таблица 9
Интерпретация значений индекса концентрации СЯк
Индекс Высокая концентрация, % Умеренная концентрация, % Низкая концентрация, %
Трехдольный индекс (СЯ3) Более 70 45-70 Менее 45
Четырехдольный индекс (СЯ4) Более 75 50-75 Менее 50
НН1 Более 0,18 0,0-0,18 Менее 0,10
* Таблица сост. по [4; 7].
Для сравнения также интересно проанализировать ситуацию на рынке майонеза. Как было сказано ранее, данный рынок в Новосибирске был всегда крайне концентрированным: сильный местный игрок НЖК (вошедший в середине 2000 гг. в состав группы «Букет», но сохранивший при этом высокую степень автономии в маркетинге и марочной политике) никогда не давал местным и федеральным конкурентам «разгуляться» (в этом главное отличие майо-незного рынка от рынка растительного масла, где такого местного лидера последние 15 лет никогда не было, и, следовательно, он представлял собой площадку, на которой конкурировали исключительно мощные федеральные и иностранные поставщики).
Тем не менее, и в этом случае заметно влияние конкурентного давления - после 1999 г. аномально высокая доля НЖК постоянно снижалась, и только в 2005 г. эту тенденцию удалось на время остановить - в первую очередь, за счет отказа или сокращения выпуска продукции в тот период в устаревших формах упаковки (стеклобанка с традиционной крышкой) и интенсификации внедрения ее новых видов (дойпак, твист-офф) -которые были основным конкурентным преимуществом ближайших преследователей. Но вслед за этим последовал возврат на позиции трехлетней давности.
Таблица 10
Индексы концентрации CR\.5 на локальном отраслевом рынке г. Новосибирска (майонез), %
Индексы концентрации 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
CRX 95 84 68 68 67 68 83 77 63 66 76
CR2 97 90 77 75 76 74 89 83 74 73 83
CR3 98 93 82 81 84 81 92 87 80 80 88
CR4 98 94 86 86 89 86 95 90 85 87 92
CR5 94 94 89 90 91 92 99 91 90 92 96
HHI 0,91 0,71 0,48 0,47 0,46 0,47 0,70 0,60 0,42 0,45 0,59
Слишком тяжело, видимо, удерживать такую высокую долю рынка, используя только рыночные инструменты (административные и «неформальные» барьеры в Новосибирске и области на рынках основных продовольственных товаров в последние 15 лет фактически отсутствовали, чего не скажешь о ситуации во многих других российских регионах). В разгар же кризиса доля НЖК вновь выросла - какая-то часть покупателей отказалась от экспериментов с новыми марками и вернулась к проверенному годами майонезу НЖК. Таким образом, мы можем выдвинуть гипотезу о принципиально разной реакции рынка с устойчивой монополией (майонез) и относительно конкурентного рынка (растительное масло) на кризисную ситуацию. Проверить ее пока не позволяет отсутствие достаточно обширного фактического материалы по другим рынкам и регионам.
Выводы
1. Несмотря на отсутствие адекватной запросам предприятий государственной статистики и недостаточное развитие систем сбора отраслевой информации на основе саморегулирующихся организаций (особенно на региональном уровне), в настоящее время имеются альтернативные возможности получения достаточно качественной и актуальной информации о статике и динамике отраслевых рынков.
2. Возможно использование как данных мониторинговых синдикативных продуктов, так и специально проведенных (ad hoc) маркетинговых исследований. Выбор варианта определяется исходя из размеров имеющегося бюджета, требований к точности, детализации и охвату, а также потребной оперативности получения данных.
3. Признавая проблему неполноты имеющихся данных, следует отметить, что в большинстве случаев их использование очень информативно и полезно при разработке маркетинговых планов и стратегий, особенно на первоначальном этапе и в процессе контроля динамики развития рынка.
4. В тех случаях, когда использование индексов, предусматривающих наличие информации о всех участниках локального отраслевого рынка, в стандартном виде невозможно, адекватным выходом является применение их модифицированных вариантов с ограниченным количеством включенных в индекс предприятий - так, для индекса HHI в случае изучения локального рынка достаточно в большинстве случаев использования долей 5-10 крупнейших игроков (доля любого из остальных не превышает 1-1,5 % и вклад в индекс, соответственно, измеряется ничтожными величинами в диапазоне до 0,000225).
5. Различные типы локальных рынков, судя по имеющимся данным, могут по-разному реагировать на кризисную ситуацию. Мы можем наблюдать как усиление концентрации, так и ее снижение.
Список литературы
1. Авдашева С. В., Розанова С. М. Анализ структур товарных рынков. Экономическая теория и практика России. М.: Теис, 1998. 133 с.
2. Азоев Г. Л. Конкуренция: анализ, стратегия и практика. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. 208 с.
3. Шерер Ф, Росс Д. Структура отраслевых рынков. М.: ИНФРА-М, 1997. 698 с.
4. Бурганов Р. А. Экономическая концентрация: сущность и особенности проявления в конкурентной среде. Казань: Тан-Заря, 2003. 279 с.
5. Назад к «Юбилейному» // «Ведомости» (Сибирский выпуск). № 35. 02.03.2004.
6. Ежеквартальный отчет за I квартал 2009 г. Открытое акционерное общество «Новосибирский жировой комбинат». Новосибирск: НЖК, 2009. 129 с.
7. Светуньков С. Г., Литвинов А. А. Конкуренция и предпринимательские решения. Ульяновск: Корпорация технологий продвижения, 2000. 256 с.
8. Гребенников В. Ф. Конкуренция на локальных отраслевых рынках // Сб. тез. II Между-нар. отраслевой конф. «Рыночные исследования в масложировой отрасли». 18-19 мая 2005 г. СПб.: ВНИИЖ, 2005. С. 45-54.
9. Кто на полке всех дороже? // СПб.: Russian Food & Drinks market magazine. 2009. № 3 (110). C. 18-21.
Материал поступил в редколлегию 30.05.2009
V. F. Grebennikov
DATA COLLECTION AND ANALYSIS OF DYNAMICS OF COMPETITION IN THE LOCAL INDUSTRIAL MARKET
The analysis of competition in the industrial market requires access to information on its volume and structure, being homogeneous and precise. Unlike in other countries, industrially advanced, it is nearly impossible to use informational resources of federal statistics of Russia, which are considered to be inadequate, thus other sources of information come to the fore. The advantages and disadvantages of the above mentioned sources have been analyzed, the scope of information access and use conditions has been determined. Below, the data of systematic indications covering the period of 1997-2009 analyzed by the author are presented. The above mentioned data concern the analysis of competition in the vegetable oil and mayonnaise markets of Novosibirsk.
Keywords: competition, structure, local, industry, market concentration, index, marketing research.
