CC BY
41Хусаинова Н. Р., аспирантка кафедры Менеджмента и маркетинга экономического факультета Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта, г. Калининград, gotal@mail.ru
КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТь РОССИИ
на мировом рынке ПО ПРОДАЖЕ
ШКУРОК НОРКИ
В статье рассматривается адаптирование метода типа матрицы БКГ (модель бостонской консалтинговой группы) к изучению отрасли пушного звероводства, а именно построение моделей матриц относительно экспорта и импорта норковых шкурок Российской Федерации в мировой торговле. Данный метод позволяет выявить позиции, которые занимают основные участники торговли норковыми шкурками, и определить позицию Российской Федерации в мировой торговле.
Обоснование конкурентоспособности отечественного промышленного производства норковых шкурок осуществляется на основе применения статистики мирового товарооборота за период до 2013 года с построением модифицированной модели бостонской консалтинговой группы (матрица БКГ), позволяющей определить группы лидирующих/ отстающих стран как по импорту, так и по экспорту норковых шкурок. Для построения матриц были найдены коэффициенты линейных трендов по каждой из стран и решены линейные уравнения отдельно по экспорту/импорту норковых шкурок с использованием метода. Данные были занесены в модифицированные матрицы БКГ с построением квадрантов «звезды», «дойные коровы», «трудные дети» и «собаки». Так, к лидерам по экспорту/импорту отнесены США/Китай и Китай/Россия соответственно. Данные матриц подтверждают, что Китай является быстроразвивающимся рынком меховой продукции. Кроме того, по полученным данным можно сказать, что Россия на достаточно высоком уровне закупает продукцию финских зверохозяйств на пушном аукционе Saga furs, и наблюдается положительная динамика по росту экспорта финских шкурок в Россию. При этом импорт отечественных шкурок в Финляндию заметно снизился в 2011-2012 гг. При помощи метода выявлено, что действующие подходы к реализации и сложившаяся ситуация на мировом рынке российской пушнины неэффективны, и необходимо применять иные механизмы по реализации норковых шкурок для повышения ее конкурентоспособности на мировом рынке.
Ключевые слова: конкуренция, шкурки норки, матрица БКГ, экспорт, импорт, конкурентоспособность.
Введение
Для повышения конкурентоспособности российского и в частности калининградского рынков мехового сырья в виде шкурок норки на международ-
ном рынке России необходимо наращивать потенциал отрасли звероводства. В первую очередь необходимо обратить внимание на качественный подход к производству данного вида продукции, поскольку существующие объемы реализации как россий-
ской, так и калининградской норки-сырца на мировых аукционах в настоящее время не отражают уровень престижности отечественной норки. Так, например, отсутствие известных лейблов норковых шкурок, таких как, например, Saga fur, Kopengagen fur, NAFA, American Legend и т. д., не позволяет реализовывать отечественную продукцию на более выгодных условиях, чем продукцию зарубежных стран (Финляндия, Дания, Канада, США).
Для получения эффективных оценок производимой продукции используются различные методы математической статистики, такие как метод кластерного анализа (многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы), метод дис-криминантного анализа — содержанием которого является разработка методов решения задач различения (дискриминации) объектов наблюдения по определенным признакам.
Использование различных методов при анализе деятельности фирмы позволяет наиболее точно дать оценку состояния дел на предприятии, поскольку в каждом из случаев можно получить модель, позволяющую при подстановке различных факторов отобразить, какую позицию будет занимать или занимает в настоящее время предприятие (продукция предприятия) при определенных условиях. Методологические подходы помогают систематизировать информацию для отображения текущего состояния либо выявить тенденции, к которым следует стремиться.
В зависимости от задач, поставленных перед исследованием, применяется тот или иной метод. В частности, каждый из названных методов можно применить относительно изучения отрасли пушного звероводства — отрасль животноводства по разведению в неволе ценных пушных зверей и поставке на внутренний и миро-
вой рынки шкурки клеточных зверей (пушнину)1.
Так, для определения наиболее перспективного вида расцветки норковой шкурки, который наиболее выгодно выращивать на звероводстве по итогам реализации их на аукционе, применялся метод дискри-минантного анализа, отраженный в статье, размещенной в источнике2.
Для определения схожих по своим характеристикам групп, которые наиболее важны для потребителей при приобретении норкового изделия с учетом первичных факторов при производстве норковых шкурок с использованием экспертных оценок, применялся метод кластерного анализа, отраженный в источнике3.
Однако использование этих методов имеет смысл, когда есть ряд факторов. Но когда количество факторов ограничено (имеется, к примеру, только объем товарооборота), то для определения позиции данного предприятия, данной отрасли или той или иной страны по сравнению с другими субъектами, а также для научного доказательства сложившейся ситуации на основе оценки уровня конкурентоспособности предложения на мировой рынок российской и калининградской норки-сырца может быть использована модель бостонской консал-
1 Долгошева Е. В. Кролиководство и пушное звероводство: учебное пособие / Е. В. Долгошева, О. В. Ми-люткина; мин-во сел. хоз-ва Рос. Федерации, Самар. гос. с.-х. акад. Самара: СГСХА, 2011. С. 168.
2 Хусаинова Н. Р. Применение дискриминантного метода для оптимизации производства норковых шкурок с учетом потребительских предпочтений покупателей на международном пушном аукционе. Дни науки - 2013: сб. ст. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2013. Вып. 3: Юриспруденция. Экономика. Транспорт. С. 59-63.
3 Хусаинова Н. Р., Левина Р. С. Исследование и обоснование развития клеточного пушного звероводства в Калининградской области. Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятель-
ности: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции, 2013 г. Ч. 4. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. С. 120-124.
Я
О И.
4 — Трудные дети 1 — Звезды
3 — Собаки 2 — Дойные коровы
Относительная доля
Рис. 1. Матрица БКГ
малая
высокая
тинговой группы (Boston Consulting Group) (далее — матрица БКГ) — метод стратегического анализа.
Подходы к изучению отрасли пушного звероводства при помощи метода типа матрицы БКГ
Решения, которые предполагает матрица БКГ, зависят от положения конкретного вида бизнеса организации в стратегическом пространстве, образуемом двумя координатными осями. Аналитическая ценность матрицы БКГ состоит в том, что с ее помощью можно определить не только стратегические позиции каждой организации, но и дать рекомендации по балансу потока денежной наличности в отношении перспектив4.
Матрица БКГ строится следующим образом. По горизонтальной оси откладывается относительная доля рынка (отно-
4 Арутюнова Д. В. Стратегический менеджмент. Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. С. 82-85.
шение доли рынка компании к доле рынка компании-лидера, по вертикальной оси откладываются показатели темпов роста рынка, т. е. рост потребительского спроса, характеризующий привлекательность рынка (рис. 1). Матрица БКГ позволяет классифицировать каждый из продуктов фирмы по доле рынка относительно основных конкурентов и темпам роста годовых объемов продаж на рынке или в отрасли. Используя матрицу, можно определить, какой из продуктов может иметь сравнительные конкурентные преимущества и какова динамика их рынков сбыта (растут ли они, стабилизируются или сокращаются). Матрица БКГ была принята за образец многими маркетологами. Она постоянно совершенствовалась и видоизменялась (в том числе и самой БКГ). В частности, увеличивалось число полей (обычно до 9-16), что позволило давать более дифференцированные рекомендации5.
5 Шиповских И. Ю. Основы маркетинга. Краткий курс: Учебное пособие. Ульяновск.: УлГТУ, 2010. С. 4950.
Матрица БКГ разделена на четыре квадранта: «Дойные коровы», «Звезды», «Трудные дети» и «Собаки», в каждом из которых помещены различные компании.
«Звезды» — это лидеры на быстро растущем рынке (высокие темпы роста объемов продаж). Их прибыльность высока, но для поддержания лидирующих позиций им необходимы инвестиции. При стабилизации рынка они превратятся в «дойных коров». Главная цель фирмы на таком рынке — поддержать и развить сравнительные конкурентные преимущества перед нарастающей конкуренцией. «Звезда» приносит наибольшую прибыль, но требует и значительных ресурсов для финансирования продолжающегося роста объемов продаж. По мере того как развитие отрасли замедляется, «звезда» превращается в «дойную корову».
«Дойные коровы» — это компании, имеющие высокую долю на медленно растущем рынке (стабильные или медленно растущие объемы продаж). Они обладают высокой прибыльностью, реализуя экономию на масштабе, и не нуждаются в инвестициях. Рынок здесь характеризуется наличием значительного числа постоянных клиентов или потребителей, ориентирующихся на данную торговую марку.
«Трудные дети» — это компании, имеющие низкую долю на быстро растущем рынке (с высокими темпами роста). Они имеют слабую позицию и испытывают высокую потребность в финансовых ресурсах. Сравнительные конкурентные преимущества продукта неясны, ведущее положение на рынке занимают конкурирующие изделия или услуги. Компания оказывается перед дилеммой: пойти на значительные инвестиции или уйти с данного рынка.
«Собаки» — это компании, имеющие небольшую долю на медленно растущих рынках (стабильные или медленно растущие объемы продаж). Обычно они убыточны и нуждаются в дополнительных инвестициях для сохранения занятых позиций. «Соба-
ки» поддерживаются крупными фирмами, если они связаны с их деятельностью, например, осуществляют гарантийный ремонт их продукции.
В зависимости от того, в какой квадрант попадает конкретная фирма, матрица БКГ позволяет прогнозировать ее стратегическое поведение и выбирать конкретную стратегию.
Используя данный метод, можно оценить уровень конкуренции той или иной страны на мировом рынке.
Применение матрицы БКГ относительно экспорта и импорта шкурок норки в мировой торговле
Для построения матрицы БКГ были использованы исходные данные, полученные по данным Таможенной федеральной службы Российской Федерации, а также Министерства экономического развития Российской Федерации. Так была собрана информация по экспорту и импорту основных стран, участвующих в торговле шкурками норки. Кроме того, данные были получены от официальных статистических служб КНР, США, Канады, Дании, Финляндии и России6.
Полученные исходные данные по экспорту шкурок норки занесены в табл. 1 и рис. 2.
Анализируя табл. 1, рис. 2, делаем вывод, что экспорт шкурок норки в международной торговле с 2009-2012 гг. характеризует стабильный рост, например, в Китае примерно в 2 раза. Лидирующие позиции занимают также страны — лидеры по производству шкурок норки — США, Дания.
Товарооборот, характеризующий импорт, представлен в табл. 2 и на рис. 3.
6 http://www.bea.gov, http://www.customs.ru, 1Шр:// www.dst.dk,http://www.gks.ru, http://www.statbank.dk, http://www.statcan.gc.ca, http://www.stat.fi, http://www. stats.gov.cn, http://www.ved.gov.ru.
Таблица 1
Экспорт шкурок норки в международной торговле, млн долл.
№ п/п Страна 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г.
1 Китай 1 305,00 1 988,00 2 600,00 3 050,00
2 США 1 466,00 2 287,00 2 663,00 2 776,00
3 Финляндия 188,07 338,23 391,38 433,49
4 Дания 854,29 1377,19 1569,96 2 015,52
5 Россия 242,00 63,34 111,86 260,66
6 Итого 4 055,36 6 053,76 7 336,20 8 535,67
3 500,00 3 000,00 2 500,00 2 000,00 1 500,00 1 000,00 500,00 0,00
Китай США
Финляндия
Дания
Россия
Линия тренда
2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. Рис. 2. Экспорт шкурок норки в международной торговле, млн долл.
Как видно из табл. 2 и рис. 3, лидирующие позиции по импорту шкурок норки занимают Китай и Россия. Такое положение может объясняться низкими температурами в осенне-зимний период и большой численностью населения данных стран.
Исходные статистические данные, представленные в таблицах и рисунках, при реализации шкурок норки были использованы в оценке уровня конкуренции на международном рынке с применением принципа Па-рето для построения матриц БКГ. Единицей анализа выступает объем экспорта/импорта каждой из стран, характерными параметрами являются К — удельный вес экспорта/ импорта в общем объеме экспорта/импорта всех стран и Т — удельный вес каждой
из стран в темпе изменения общего объема экспорта/импорта указанных стран.
Определим параметры и значения, которые будут характеризовать каждую из стран для модификации матрицы БКГ. Параметр К — удельный вес экспорта/импорта в млн долл. за 2009-2012 гг. каждой из стран по отношению к общему объему экспорта/импорта в млн долл. за 20092012 гг.
Параметр К вычисляется по формуле:
к. = у. /Уп • 100%,
(1)
где Уд — суммарный объем экспорта/импорта в млн долл. за 2009-2012 гг. в целом; у— объем экспорта/импорта ьй страны в млн долл. за 2009-2012 гг.
Таблица 2
Импорт шкурок норки в международной торговле, млн долл.
№ п/п Страна 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г.
1 Китай 465,00 637,00 824,00 936,00
2 США 114,00 173,00 188,00 226,00
3 Финляндия 161,81 149,32 252,30 238,47
4 Дания 244,16 325,96 373,60 288,56
5 Россия 771,00 312,35 452,35 471,63
6 Итого 1 755,97 1 597,63 2 090,25 2 160,66
1 200,00 1 000,00 800,00 600,00 400,00 200,00 0,00
■ Л .1 ■
Китай США
Финляндия
Дания
Россия
линия тренда
2009 2010 2011 2012
Рис. 3. Импорт шкурок норки в международной торговле, млн долл.
В качестве второго параметра предлагается показатель Т — удельный вес экспорта/ импорта ¡-й страны в темпе изменения общих объемов экспорта/импорта в млн долл. по линейному тренду
Т = Д. / Л, • 100%,
(2)
где Т — удельный вес экспорта/импорта ¡-й страны в темпе изменения общих объемов экспорта/импорта;
А1 — показатель функции линейного тренда ¡-й страны за 2009-2012 гг.; А0 — показатель функции линейного тренда общего объема экспорта/импорта за 20002012 гг.
Для этого рассмотрим линейный тренд, который является частью динамического
анализа функции экспорта/импорта от периода времени.
На рисунках 2 и 3 показан линейный тренд (тенденция экспорта и импорта соответственно) по годам различных стран. Линейный тренд нужен для определения направления движения международной торговли в области шкурок норки в течение указанного периода.
Тренд представляет собой линейную функцию. Формула линейного тренда (3) представляет собой традиционное уравнение полинома первой степени
=А0 • х + е0, (3)
где Y0 — расчетный объем экспорта/импорта;
X — расчетный период (соответствующий год);
А0 — расчетное изменение (приращение или спад) экспорта/импорта по сравнению с предыдущим периодом; В0 — константа уравнения, которая может быть интерпретирована как теоретический объем экспорта/импорта в начальный период времени или равняться нулю при некоторых способах аппроксимации.
Таким образом, рассчитаем коэффициент К, для экспорта и импорта, получим следующие данные в табл. 3 и 4.
Таблица 3
Расчет коэффициента по экспорту К
граммы Excel на основе формулы (4)7 [6, 346-348] и найден параметр Т.
Страна Общий объем экспорта за 2009-2012 гг., млн долл. К уд. вес экспорта в общем объеме за все годы, %
Китай 8 943,00 34,4
США 9 192,00 35,4
Финляндия 1351,17 5,2
Дания 5 816,96 22,4
Россия 677,86 2,6
Итого 25 980,99 100,00
Таблица 4
Расчет коэффициента по импорту К,
Страна Общий объем импорта за 2009-2012 гг., млн долл. К, уд. вес импорта в общем объеме за все годы, %
Китай 2 862,00 37,6
США 701,00 9,2
Финляндия 801,90 10,6
Дания 1 232,28 16,2
Россия 2 007,33 26,4
Итого 7 604,51 100,0
la-Уn tf + b-Уn L = Уn L - Yi
la У "Ji + bn =У L y ,,
(4)
где п — количество периодов; t¡ — количество ,-х данных; у, — объемы экспорта/импорта по п-м годам в млн долл.
Таким образом, найдем значения а1 — показателя динамики экспорта/импорта каждой страны.
Сначала рассчитаем значения для экспорта, затем для импорта. Аналогично составим таблицы для вычисления системы линейных уравнений по каждой из стран.
Полученные значения по экспорту для системы линейных уравнений (табл. 5-10).
Таблица 5
Китай
Периоды ti (количество периодов) t2 у (объем экспорта), млн долл. tf У,
2009 1 1 1 305,00 1305
2010 2 4 1 988,00 3976
2011 3 9 2 600,00 7 800
2012 4 16 3 050,00 12 200
10 30 8 943,00 25 281,00
Таблица 6
США
Периоды ti (количество периодов) t2 y 1 (объем экспорта), млн долл. t,- ■ У,
2009 1 1 1466,00 1 466
2010 2 4 2 287,00 4574
Расчет системы линейных уравнений был осуществлен с помощью компьютерной про-
7 Шипачев В. С. Высшая математика: учебник для студ. немат. спец. вузов / под ред. А. Н. Тихонова. М.: Высшая школа, 1985. С. 346-348.
Окончание табл. 6
Окончание табл. 9
США
Периоды ti (количество периодов) tf у, (объем экспорта), млн долл. t г у
2011 3 9 2 663,00 7989
2012 4 16 2 776,00 11 104
10 30 9 192,00 25 133,00
Таблица 7
Финляндия
Периоды ti (количество периодов) у (объем экспорта), млн долл. t V,
2009 1 1 188,07 188,070
2010 2 4 338,23 676,460
2011 3 9 391,38 1174,140
2012 4 16 433,49 1733,960
10 30 1351,17 3772,630
Таблица 8
Дания
Периоды ti (количество периодов) у (объем экспорта), млн долл. t г ■ у,
2009 1 1 854,29 854,29
2010 2 4 1377,19 2 754,38
2011 3 9 1569,96 4 709,88
2012 4 16 2 015,52 8 062,08
10 30 5 816,96 16 380,63
Таблица 9
Россия
Периоды ti (количество периодов) tf у (объем экспорта), млн долл. t ;■ у,
2009 1 1 242,00 242
2010 2 4 63,34 126,68
2011 3 9 111,86 335,58
Россия
Периоды ti (количество периодов) у (объем экспорта), млн долл. t ;■ у,
2012 4 16 260,66 1 042,64
10 30 677,86 1 746,90
Таблица 10
Итоговый объем экспорта
Периоды ti (количество периодов) у (объем экспорта), млн долл. tl■ у >
2009 1 1 4 055,36 4 055,36
2010 2 4 6 053,76 12 107,52
2011 3 9 7 336,20 22 008,6
2012 4 16 8 535,67 34 142,68
10 30 25 980,99 72 314,16
Для решения линейных уравнений используем метод Крамера. Это метод решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем основной матрицы (5) (т. е. в случае, когда система уравнений имеет единственное решение) [3, 35-40].
Так, имеется система линейных уравнений (5)
а11Х1 + а12 Х2 + а13 Х3 - Ь1
ар^х-!+а?2 х*2 + Хд — ^2
а31Х1 + а32 Х2 + а33 Х3 — Ь3
(5)
Определитель ^ получим из определителя А заменой его первого столбца столбцом свободных коэффициентов. Аналогично определитель А2 получается из определителя матрицы системы А заменой второго столбца столбцом свободных коэффициентов и т. д.8
8 Мальцев А. И. Основы линейной алгебры. Изд. 3-е, перераб. М.: Наука, 1970. С. 42-49.
Используя метод Крамера для решения линейных уравнений, получаем значения показателей по экспорту.
Таблица 11
Значения показателей а, и Т, за 2009-2012 гг. по экспорту
№ п/п Страна Значения показателя а1 за 20092012 гг. Значение показателя Т, за 20092012 гг.
1 Китай 916,41 34,2%
2 США 953,24 35,6%
3 Финляндия 139,13 5,2%
4 Дания 596,99 22,3%
5 Россия 71,88 2,7%
6 Общий 2678,51 100,0%
Построим модифицированную матрицу БКГ для экспорта шкурок норки за 20092012 гг.
Анализируя построенную матрицу, можно отметить, что в группе передовых стран (правый верхний квадрант) находятся лидирующие страны по производству норки, так называемые «Звезды». В группе «Собаки» (левый нижний квадрант) состоят разнородные страны, такие как Россия и Финляндия. Разнородность последней группы состоит в том, что объем производства Финляндии невысокий по сравнению с Данией и Китаем (около 2 млн норковых шкурок в год), хотя цены на их продукцию значительно превышают цены на отечественную продукцию. При этом Россия активно поставляет по невысоким ценам большое количество норковых шкурок.
Теперь составим таблицы для вычисления коэффициента а1 по импорту норковых шкурок. Расчетные значения по импорту для системы линейных уравнений (табл. 12-17).
Используя метод Крамера так же, как и для экспорта, для решения линейных уравнений, получаем значения показателей по импорту.
ш
д
л
ш I
к
60%
50%
40% ■ СШ ■ ™ Китай А
30% ® Дания
20%
10% Росси ■ Ф я ■ инляндия
0% 10% 20% 30% 40% 50%
-10%
К - удельный вес в экспорте Рис. 5. Матрица БКГ по экспорту норковых шкурок
Таблица 12 Таблица 15
Китай
Периоды (количество периодов) у, (объем экспорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 465,00 465
2010 2 4 637,00 1274
2011 3 9 824,00 2472
2012 4 16 936,00 3744
10 30 2 862,00 7 955,00
Таблица 13
США
Периоды (количество периодов) у, (объем экспорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 114,00 114
2010 2 4 173,00 346
2011 3 9 188,00 564
2012 4 16 226,00 904
10 30 701,00 1 928,00
Таблица 14
Финляндия
Периоды (количество периодов) у, (объем экспорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 161,81 161,81
2010 2 4 149,32 298,64
2011 3 9 252,3 756,9
2012 4 16 238,47 953,88
10 30 801,90 2 171,23
Дания
Периоды Ь (количество периодов) у, (объем экспорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 244,16 244,16
2010 2 4 325,96 651,92
2011 3 9 373,60 1120,8
2012 4 16 288,56 1154,24
10 30 1 232,28 3 171,12
Таблица 16
Россия
Периоды Ь (количество периодов) у, (объем экспорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 771,00 771
2010 2 4 312,35 624,7
2011 3 9 452,35 1 357,05
2012 4 16 471,63 1 886,52
10 30 2 007,33 4 639,27
Таблица 17
Итоговый объем импорта
Периоды Ь (количество периодов) у, (объем импорта), млн долл. ^ у,
2009 1 1 1 755,97 1755,97
2010 2 4 1 597,63 3195,26
2011 3 9 2 090,25 6270,75
2012 4 16 2 160,66 8642,64
10 30 7 604,51 19 864,62
Таблица 18
Значения показателей и Т, за 2009-2012 гг. по импорту
№ п/п Страна Значения показателя а, за 2009-2012 гг. Значение показателя Т , за 2009-2012 гг.
1 Китай 295,21 36,8%
2 США 72,6 9,0%
3 Финляндия 83,54 10,4%
4 Дания 130,74 16,3%
5 Россия 220,49 27,5%
6 Общий 802,58 100,0%
е д
л
е -
к
60%
50%
40% ■ К итай
30% ■ 1 оссия
20% щ ■ Дан ия
10% ■ США Финляндия
0% 10% 20% 30% 40% 50%
-10%
Т - удельный вес в экспорте
Рис. 6. Матрица БКГ по импорту норковых шкурок
Строим модифицированную матрицу БКГ по импорту шкурок норки (рис. 6).
Анализируя матрицу БКГ по импорту, также выделяют 2 страны, входящие в состав группы «Звезды» (правый верхний квадрант), — Россия и Китай. Финляндия находится на верхней границе группы «Собаки», а в нижней части (левый нижний квадрант) располагается США, поскольку потребление импортных изделий в последних странах значительно уступает потреблению России и Китая.
Поскольку Китай занимает одну из лидирующих позиций среди стран как импортеров, так и экспортеров норковых
шкурок, были проведены исследования по международной торговле между Китаем и Финляндией. Данные Национальной службы статистики Финляндии приведены в табл. 19.
Как видно из таблицы, за последние годы объем потребления норковых шкурок китайскими производителями меховых фабрик увеличился в разы (прирост с 2009 к 2013 г. составил 696,3%), что подтверждает: Китай — это быстроразвивающийся рынок меховой продукции.
Также следует отметить, что импорт китайской продукции (шкурок норки) в Финляндию практически отсутствует, несмотря
Таблица 19
Объем экспорта норковых шкурок из Финляндии, млн долл.
Страна 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Китай 22,50 39,54 111,29 136,16 183,57
Таблица 20
Экспорт шкурок норки Финляндии в Россию, млн долл.
Страна 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Россия 2,23 3,50 4,41 5,00 2,36
Таблица 21 Импорт норковых шкурок России в Финляндию, млн долл.
Страна 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013 г.
Россия 1,05 1,25 0,65 0,73 2,06
на то, что Китай производит шкурки норки в большом количестве (14 млн шкурок).
Необходимо рассмотреть еще одну взаимосвязь двух рынков — Россия и Финляндия, поскольку часть российских зверохо-зяйств реализовывают отечественную пушнину именно на аукционе в Хельсинки. Полученные данные по товарообороту между Россией и Финляндией занесены в табл. 20 и 21 из статистических материалов и данных Таможенной службы России и Финляндии.
Заключение
Полученные данные показывают, что Россия на достаточно высоком уровне закупает продукцию финских зверохозяйств на пушном аукционе Saga furs, и увеличение экспорта продолжается. Что касается импорта отечественных шкурок в Финляндию, то объем поставок нашей продукции заметно снизился в 2011-2012 гг.
Последние данные говорят о снижении за последние годы объемов вывозимой продукции с территории России для реализации на финском пушном аукционе. Кроме того, цена реализуемых партий отечественных шкурок норки на более низком уровне, чем шкурок норки финских зверо-хозяйств.
Представленные исследования доказывают низкую конкурентоспособность российской норки-сырца.
Для повышения конкурентоспособности отечественного рынка мехового сырья (норковых шкурок) необходимо не только наращивать потенциал отрасли звероводства путем увеличения количественного состава, но и изменить потребительские свойства данного сырья с учетом спроса на международных рынках этой продукции с применением новых технологий производства в зверохозяйствах как России, так и Калининградской области, поскольку только увеличение потенциала в настоящее время не сможет поднять уровень престижности нашей норки.
Список литературы
1. Арутюнова Д. В. Стратегический менеджмент: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ,
2010. — 122 с.
2. Долгошева Е. В. Кролиководство и пушное звероводство: учебное пособие/ Е. В. Долгошева, О. В. Милюткина; Мин-во сел. хоз-ва Рос. Федерации. Самар. гос. с.-х. акад. Самара: СГСХА,
2011. С. 382.
3. Клочко О. А. Бизнес-стратегия компании и торговая политика государства: как учесть вступление России в ВТО? // Современная конкуренция. 2013. № 6 (42). С. 80-87.
4. Коваленко А. И. Теоретические и методологические аспекты использования концепции «конкурентоспособности» в научных исследованиях // Современная конкуренция. 2013. № 6 (42). С. 65-79.
5. Мальцев А. И. Основы линейной алгебры. Изд. 3-е, перераб. М.: Наука, 1970. — 400 с.
6. Рубин Ю. Б. Дискуссионные вопросы современной теории конкуренции // Современная конкуренция. 2010. № 3 (21). С. 38-67.
7. Силантьева Ю. В. Конкурентоспособность Российской Федерации и направления ее повышения // Современная конкуренция. 2013. № 5 (41). С. 103-109.
8. Хусаинова Н. Р. Применение дискриминантного метода для оптимизации производства норковых шкурок с учетом потребительских предпочтений покупателей на международном пушном аукционе. Дни науки - 2013: сб. ст. Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2013. Вып. 3: Юриспруденция. Экономика. Транспорт. С. 59-63.
9. Хусаинова Н. Р., Левина Р. С. Исследование и обоснование развития клеточного пушного звероводства в Калининградской области Актуальные вопросы в научной работе и обра-
зовательной деятельности: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции, 2013 г. Ч. 4. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество, 2013. С. 120-124.
10. Шипачев В. С. Высшая математика: учебник для студ. нематемат. спец. вузов / под ред. А. Н. Тихонова. М.: Высшая школа, 1985. — 471 с.
11. Шиповских И. Ю. Основы маркетинга. Краткий курс: Учебное пособие. Ульяновск.: УлГТУ, 2010. — 176 с..
12. http://www.bea.gov.
13. http://www.customs.ru.
14. http://www.dst.dk.
15. http://www.gks.ru.
16. http://www.statbank.dk.
17. http://www.statcan.gc.ca.
18. http://www.stat.fi.
19. http://www.stats.gov.cn.
20. http://www.ved.gov.ru.
N. Khusainova, Postgraduate of Immanuel Kant Baltic Federal University Faculty of Economics Department of Management and Marketing, Kaliningrad, gotal@mail.ru
COMPETITIVENESS OF RUSSIA FOR THE SALE OF MINK SKINS IN THE WORLD TRADE
At present there are different modeling approaches the level of competition or that subject. The article considers the one such approach — a method of type BCG matrix — matrix method statistics — regarding exports and imports of mink skins in world trade, allowing a simulated situation, identify the leading countries and emerging economies in this area of trade. To construct the matrix BCG were used baseline data on exports and imports of mink skins major countries participating in trade mink skins — there are China, the U. S., Canada, Denmark, Finland and Russia. The data were then cataloged and converted into a matrix. After the settlement systems of linear equations according to their share in the trend and share in the export / import of the BCG matrix were constructed separately for export and import of mink skins, after which they were identified leaders and laggards in the field of trade. So in export leader takes the U. S. and China, and import — China and Russia.
Keywords: competition, mink skins, BCG matrix, exports, imports, competitiveness.
