Методика структурно-динамического моделирования емкости рынка продуктов питания Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 339.138 (075.8)

МЕТОДИКА СТРУКТУРНО-ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЕМКОСТИ РЫНКА ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ

Л. В. КУЗНЕЦОВА,

кандидат экономических наук, доцент, докторант кафедры маркетинга Е-mail: anod_ural@ufanet. ru Всероссийский заочный финансово-экономический институт, филиал в г. Уфе

В статье рассмотрены основные методы экономико-математического моделирования показателей емкости рынка продуктов питания. Предложена методика структурно-динамического моделирования, позволяющая учесть в процессе прогнозирования различия в типологии потребления, характерные для макросегментов данного рынка.

Ключевые слова: емкость, рынок, экономико-математическая модель, продукты питания, кластерный анализ.

Анализ сложившейся практики прогнозирования рыночных процессов позволяет выделить ряд особенностей построения экономико-математической модели емкости рынка продуктов питания. Использование тех или иных моделей определяется не только целями исследования, но и качеством имеющихся эмпирических данных. Сама модель может быть рассчитана как на количественный прогноз абсолютного значения емкости рынка, так и прогнозирование показателей динамики ее развития. В случае использования показателей динамики модель развития емкости рынка описывается системой динамических показателей факторов. Динамика может учитывать влияние таких факторов, как изменение физического объема товарного потребления, динамики рыночных цен, динамики численности населения, сдвиги в демографической структуре и т. д. Индекс физического объема емкости рынка может быть разложен на несколько структурных

индексов: индекс численности населения; индекс развития экономики; индекс социальной структуры рынка.

Отбор факторов, определяющих динамику емкости рынка, в условиях построения макроэкономических моделей имеет определенные особенности. С аналитической точки зрения существует система факторов, находящихся в причинно-следственной связи с показателем емкости рынка. Однако с математической точки зрения не все из них могут быть адекватно учтены в модели, так как макрофакторы имеют сложную иерархическую структуру и могут быть измерены с помощью различных показателей. Так, например, покупательская способность доходов населения зависит от доходов и от темпов инфляции одновременно.

Кроме того, в динамической модели фактическая связь между результатом и признаком-фактором нивелируется за счет различной интенсивности их изменения во времени, поэтому часто при построении уравнений множественной регрессии с использованием макроэкономических показателей возникает мультиколлинеарность, т. е. коррелиро-ванность объясняющих факторов между собой. Так, при использовании абсолютных показателей доходов населения и размера валового регионального продукта наблюдается тесная корреляционная связь не только между ними и емкостью рынка, но и между собой, что в свою очередь ставит под

сомнение достоверность получаемых прогнозных значений.

В отличие от динамического подхода к прогнозированию емкости рынка структурный подход позволяет учитывать дифференцированность типов потребления вне тенденции изменения во времени. Фактически в этом случае формирование емкости рынка рассматривается как результат распределения потребителей по типам потребления. При этом воздействие каждого сегмента на емкость товарного рынка будет определяться его численностью.

Основные характеристики методов прогнозирования емкости рынка представлены в табл. 1.

Известные недостатки как динамического, так и структурного подхода к моделированию процессов потребления определили целесообразность поиска путей их сочетания. Один из традиционно предлагаемых способов - моделирование укрупненных групп расходов по каждой доходной группе населения, выделенной на основе данных бюджетных обследований. В современных исследованиях структурное моделирование рассматривается как часть процедуры по обеспечению репрезентативности типа функциональной спецификации моделей, проводимой на входе системы анализа и прогнозирования потребления домашних хозяйств [1, с. 556].

В мировой практике прогнозирования показателей емкости рынка с учетом структуры рынка выделяется два подхода: наращивания рынка и разделения рынка [2, с. 240].

Методы прогнозирования

Наращивание рынка состоит в том, что сначала определяется емкость сегментов рынка, затем, объединив их, получают общую емкость рынка. Разделение рынка - подход противоположный наращиванию. В этом случае показатель емкости рынка прогнозируется с учетом макроэкономических тенденций. Полученный прогноз разбивается на сегменты с учетом сегментной структуры рынка.

Развиваемый в работе подход к структурно-динамическому моделированию емкости рынка основан на использовании различий в типологии потребительского поведения и учете вклада каждого типа потребления в формирование емкости рынка, обеспечивающего микроэкономическую устойчивость макропрогноза.

Таким образом, структурные особенности формирования емкости рынка учитываются в процессе выделения сегментной структуры рынка, а динамические - в процессе моделирования показателей емкости рынка различных типов домохозяйств как доли общего макроэкономического показателя емкости рынка. Основная проблема структурного моделирования емкости рынка заключается в необходимости соблюдения сопоставимости сегментной структуры в динамике.

Предложенный автором метод моделирования емкости рынка как макроэкономического показателя по сегментам рынка предполагает поэтапное решение следующих задач (рис. 1): - выбор признаков и соответствующих им показателей сегментации;

Таблица 1

жазателей емкости рынка

Модель Назначение Содержание Особенности использования

Структурные модели емкости рынка Анализ показателей емкости рынка в рамках дифференцированных групп потребителей Являются статическими и рассматривают показатели емкости рынка как функцию распределения потребителей по уровню дохода. Для каждой группы рассчитывается свойственная ей структура потребления Эффективны в условиях значительной дифференциации потребителей и позволяют строить прогноз с учетом изменения потребительской структуры емкости рынка

Функциональные модели емкости рынка Проведение функционального анализа потребления, т. е. выявление зависимости потребления от одного или нескольких факторов одновременно Являются статическими и позволяют выявить характер и направление влияния факторов Используются единовременные данные, позволяющие строить прогноз на основе чисто функциональных зависимостей

Динамические модели емкости рынка Прогнозирование динамики показателей емкости с учетом динамического развития влияющих на нее факторов В модель наряду с прочими включается фактор времени (тенденция), аккумулирующий влияние всей совокупности неучтенных в модели факторов, влияющих на потребление во времени Не учитывают дифференциацию потребителей при прогнозировании емкости рынка. Качество данных моделей во многом зависит от устойчивости выявленных тенденций во времени

Показатели признаков сегментации в отчетном периоде ^

1 г

Факторный анализ показателей потребления в отчетном периоде ti

1 г

Выделение главных компонент макросегментации рынка

Да >

Задание условий классификации потребителей для tin

1 г

Реализация процедуры классификации

1 г

Идентификация макросегментов

1 г

Оценка удельного веса макросегментов

в макропоказателях емкости рынка

1 г

Расчет абсолютных показателей

емкости макросегментов рынка ^

1 г

Разработка регрессионных моделей 4,

1 г

Прогноз емкости макросегментов рынка

и (п+1)

1 г

Конец

3

Рис. 1. Блок-схема алгоритма структурно-динамического моделирования емкости рынка продуктов питания

- оценка размеров макросегментов;

- моделирование показателей емкости рынка по сегментам.

Важным с точки зрения методики построения моделей сегментов являются информационное обеспечение и, прежде всего, его полнота. Исследования отражают состояние выборочной совокупности в определенный момент времени. Даже если речь идет о продольном изучении, например, с помощью потребительской панели, набор статистически учитываемых факторов является изначально заданным, что существенно снижает возможности ретроспективного моделирования.

Выбор признаков классификации зависит от того, какие именно процессы и явления на уровне потребителей определяют модель потребления. В динамике их состав может меняться, но так как все процессы носят последовательный характер, признаки классификации образуют достаточно устойчивый набор.

Емкость макросегмента рынка изменяется в динамике, как под влиянием душевых показателей, так и его размера. Таким образом, в различные периоды физический состав макросегмента может быть различен, но общие тенденции, отражающие особенности типа потребления, остаются неизменными. При этом изменение характера процессов, определяющих поведение потребителей в динамике, влияет на их статистическую значимость. Соответственно, признак, не имевший значительного определяющего влияния в

Матрица поверн

прошлом, может рассматриваться как слабый сигнал, и в случае невозможности использования в будущем существующих показателей в качестве меры различий в типологии поведения потребителей должен происходить их ретроспективный пересмотр.

Использование представленной методики структурно-динамического моделирования емкости регионального рынка продуктов питания показало следующие результаты.

В период с 2000 по 2008 г. для макросегментации рынка продуктов питания Республики Башкортостан использовались следующие характеристики:

- доля занятых членов домохозяйства;

- доля денежного дохода в валовом доходе домохозяйства;

- доля расходов на продукты питания в расходах на конечное потребление;

- доля денежных расходов на питание;

- распределение стоимости питания на некоторые группы продуктов (фрукты, мясо и мясопродукты, рыба и рыбные продукты, сахар и кондитерские изделия, овощи и бахчевые, доля расходов на питание вне дома).

Для проведения макросегментации в 2010 г. с помощью факторного анализа методом главных компонент на основе данных, полученных в ходе выборочного обследования населения Республики Башкортостан, были отобраны переменные (табл. 2). (Расчеты

Таблица 2

гых компонент*

Показатель Компонента

1 2 3 4 5

Среднедушевые располагаемые ресурсы 0,359 -0,106 -0,678 -0,075 0,039

Среднедушевые расходы на покупку продуктов питания 0,887 0,162 0,133 0,055 -0,024

Доля пенсионеров среди членов домохозяйства 0,259 0,361 0,048 0,698 -0,185

Доля занятых среди членов домохозяйства 0,09 0,172 -0,059 -0,885 -0,039

Доля детей среди членов домохозяйства -0,084 -0,711 -0,005 -0,011 0,352

Доля расходов на продукты питания в расходах на конечное потребление 0,455 -0,007 0,637 0,229 -0,2

Доля расходов на питание вне дома в расходах на конечное потребление -0,03 0,022 0,001 -0,05 0,874

Доля денежных доходов в валовом доходе 0,123 -0,057 0,836 -0,063 0,106

Среднедушевая стоимость хлебных продуктов 0,698 0,327 0,121 -0,012 0,086

Среднедушевая стоимость картофеля 0,313 0,463 -0,087 -0,111 0,133

Среднедушевая стоимость овощей 0,506 0,264 -0,223 -0,06 -0,117

Среднедушевая стоимость фруктов 0,744 0,021 -0,194 0,002 -0,053

Среднедушевая стоимость мясных продуктов 0,635 0,406 0,049 0,037 0,065

Среднедушевая стоимость молочных продуктов 0,744 0,139 0,105 0,181 -0,015

Среднедушевая стоимость яиц 0,336 0,634 0,114 0,041 0,111

Среднедушевая стоимость рыбных продуктов 0,541 0,198 0,087 -0,043 -0,08

Среднедушевая стоимость сахара и кондитерских изделий 0,572 0,38 -0,103 0,161 0,116

Среднедушевая стоимость масла растительного 0,42 0,477 -0,02 0,302 0,161

* Вращение сошлось за шесть итераций.

выполнены в программной среде SPSS 18.0 версия (Statistical Package for Social Science). Метод выделения - анализ методом главных компонент; метод вращения - варимакс с нормализацией Кайзера).

В результате были выявлены следующие критерии макросегментации рынка продуктов питания: среднедушевые расходы на покупку продуктов питания, среднедушевая стоимость хлебных продуктов, фруктов, мясных и молочных продуктов.

Далее была проведена классификация 600 городских домохозяйств Республики Башкортостан на 5 макросегментов с помощью кластерного анализа методом ^-средних на основе выделенных переменных.

Сегментная структура регионального рынка продуктов питания в 2006 г. в условиях использования указанных систем признаков сегментации имеет очевидные различия (рис. 2, 3). Во-первых, в случае выделения показателей на основе признаков сегментации 2005-2010 гг. (см. рис. 4) наблюдается меньшая равномерность распределения численности населения по сегментам рынка. Во-вторых, более равномерное участие сегментов в формировании емкости рынка и распределении совокупных доходов. В-третьих, несмотря на то, что формирование сегментов рынка продуктов питания происходит под влиянием социальной дифференциации населения, признаки сегментации, выбранные в 2010 г., в большей мере отражают поведенческие аспекты потребления продуктов питания. Этот вывод подтверждается как более сглаженным соотношением размера душевых располагаемых ресурсов сегментов со средним по всем домохозяйствам в 2006 г. (рис. 4), так и представительностью доходных групп в сегментах рынка в 2010 г. (см. табл. 2).

Наличие в макросегментах различных доходных групп населения позволяет сделать вывод о том, что

60

50

40

30

20

10

4

Сегмент

1 2 3

И Доля сегмента в совокупных доходах

~ Доля сегмента в совокупных расходах на питание - - - Доля сегмента в численности населения

Рис. 2. Показатели макросегментов рынка продуктов питания в 2006 г., выделенные на основе признаков сегментации 2000-2008гг.

45

2

3

5 Сегмент

■ Доля сегмента в совокупных доходах

■ Доля сегмента в совокупных расходах на питание

■ Доля сегмента в численности населения

Рис. 3. Показатели макросегментов рынка продуктов питания в 2006 г., выделенные на основе признаков сегментации 2005-2010 гг

0

1

4

2,5 2 1,5

1

0,5 0

1 2 3 4 5 Сегмент

-■- На основе признаков сегментации 2005-2010 гг.

--А--На основе признаков сегментации 2000-2008 гг.

Рис. 4. Соотношение размера душевых располагаемых ресурсов сегментов со средним по всем домохозяйствам в 2006 г

А

результаты сегментации действительно отражают различные типы потребления продуктов питания (табл. 3).

В первый сегмент входят преимущественно с I по III доходные децили, максимальный размер располагаемых ресурсов которых составляет от 0,7 до 0,8 среднедушевого дохода. Учитывая, что сегмент включает 34,4 % численности населения и при совокупной доле располагаемых ресурсов 15,7 % составляет лишь 23,55 % емкости рынка, можно отметить значительную потенциальную емкость рынка продуктов питания (табл. 4).

Второй сегмент представлен 26,6 % населения, прежде всего с IV по VIII децили. Емкость рынка продуктов питания данной группы также не соответствует удельному весу в распределении располагаемых ресурсов (18,8 и 14,5 %, соответственно).

В третьем сегменте присутствуют доходные группы с VI-го дециля. Он отличается более высоким уровнем потребления и является важным сегментом рынка продуктов питания. Составляя 16,2 % в численности населения, 19,5 % в общем объеме располагаемых ресурсов, данная группа составляет четверть объема емкости рынка.

Четвертый сегмент включает группы потребителей из трех наиболее обеспеченных децильных групп, среднедушевой размер располагаемых ресурсов которых превышает размер среднего по всем домохозяйствам в среднем в 1,7 раза.

Пятый сегмент включает самых обеспеченных потребителей. Как в случае с третьим и четвертым

сегментами, его доля в формировании емкости рынка превышает удельный вес группы в численности населения и общем объеме доходов. Наряду с четвертым сегментом представители этой группы являются ведущими потребителями рынка продуктов питания.

Для оценки качества прогнозов используем сопоставление прогнозных значений показателей с ретропрогнозом и прогнозом на основе макроэкономической модели.

При рассмотрении макропоказателей емкости рынка 2000-2006 гг. наблюдаются статистически значимые сильные корреляционные связи данного показателя с социально-экономическими и демографическими индикаторами (табл. 5). В случае анализа ситуации за последнее десятилетие значимые корреляции наблюдаются по двум переменным: валовой региональный продукт и реальные доходы населения.

Проблема сочетания вышеуказанных объясняющих переменных заключается в их тесной взаимной коррелированности (коэффициент Пирсона равен 0,746 при уровне значимости 0,01), вызывая эффект мультиколлинеарности. Поэтому в уравнение линейной регрессии включается переменная, имеющая наибольшую степень корреляции с зависимой переменной - индекс реальных денежных среднедушевых доходов.

Уравнения линейной регрессии, полученные для пяти сегментов городского населения региона и емкости рынка продуктов питания в сельской

Таблица 3

Представительность в макросегментах доходных групп населения, 2010 г., %

Сегмент Дециль

I II III IV V VI VII VIII IX X Итого

1 19,9 18,3 13,5 10,8 6,8 9,2 5,6 4 4,8 7,2 100

2 1,9 3,8 8,1 12,9 15,8 12,9 13,9 12,4 11,5 6,7 100

3 - - - 4,1 4,1 13,4 19,6 17,5 25,8 15,5 100

4 - - - - - 2,6 10,3 20,5 28,2 38,5 100

5 - - - - - - - - 25 75 100

Таблица 4

Доля сегментов в показателях доходов и емкости рынка продуктов питания Республики Башкортостан в 2010 г., %

Показатель Сегмент

1 2 3 4 5

Совокупная доля в располагаемых ресурсах, % 15,7 14,5 18,1 22,1 29,6

Совокупная доля в расходах на питание, % 23,5 18,8 19,5 21 17,2

Доля в общей численности населения, % 34,4 26,6 16,2 12,1 7,8

Соотношение размера душевых располагаемых ресурсов сегментов со средним по всем домохозяйствам, раз 0,5 0,8 1,2 1,7 2,1

Таблица 5

Коэффициент корреляции индекса физического объема оборота торговли пищевыми продуктами (к предыдущему году в сопоставимых ценах, %) с демографическими и социально-экономическими показателями

Показатель Временной интервал

2000-2006 гг. 2000-2010 гг.

Коэффициент демографической нагрузки -0,844* -0,267

Коэффициент нагрузки старше трудоспособного возраста -0,813* -0,449

Коэффициент нагрузки моложе трудоспособного возраста -0,854* -0,206

Абсолютная бедность (доля населения с доходами ниже величины прожиточного -0,818* -0,209

минимума), %

Индекс физического объема валового регионального продукта, %о 0,406 0,59**

Индекс реальных денежных доходов, %о 0,665** 0,78*

Покупательная способность населения, раз 0,829* 0,099

* Корреляция значима на уровне 0,01 (1-сторон.). ** Корреляция значима на уровне 0,05 (1-сторон.).

Таблица 6

Характеристика моделей показателя емкости регионального рынка продуктов питания

Модель Коэффициент детерминации Я Коэффициент вариации Я2 ¿-рас-преде-ление Значимость ¿-распре-деления ^-рас-преде-ление Значимость ^-расиреде-ления Коэффициент Дарбина-Уотсона

ИЕ = 0,46751 + 0,9992ИРД, где ИЕ - индекс емкости рынка (единица анализа - индекс физического объема расходов на продукты питания, к предыдущему году), °%; ИРД - индекс реальных доходов (единица анализа - индекс реальных располагаемых ресурсов, к предыдущему году), % 0,623 0,488 3,109 0,0001 5,701 0,041 1,882

ИЕ1 = 50,795 + 0,782ИРД1 0,987 0,973 2,281 10,455 9,301 0,002 1,904

ИЕ2 = - 29,2174 + 1,343ИРД2 0,984 0,971 14,7 0,008 13,858 0,002 2,164

ИЕ3 = - 60,866 + 1,572ИРД3 0,983 0,967 12,122 0,004 87,912 0,003 2,485

ИЕ4 = - 163,887 + 2,435ИРД4 0,927 0,841 12,725 0,003 15,833 0,028 2,499

ИЕ5 = - 114,212 + 2,119ИРД5 0,794 0,63 11,788 0,008 5,118 0,009 2,519

ИЕ = - 54,474 + 1,522ИРД села ' ' ^села 0,646 0,498 11,287 0,003 31,276 0,003 2,228

местности, представлены в табл. 6. Значения представленных характеристик остатков дают возможность говорить об адекватности данных моделей и их пригодности для прогнозирования.

На основе полученных уравнений линейной регрессии были рассчитаны два вида моделей прогноза динамики индекса физического объема рынка продуктов питания: структурно-динамический (с учетом вклада каждого сегмента) и макроэкономический. В прогнозах использован фактический темп роста реально располагаемых денежных доходов населения за девять месяцев 2011 г. и прогнозируемый темп роста в 2012 г. на уровне 2010 г. (табл. 7).

Как показывают расчеты, относительное расхождение результатов прогнозирования минимально для первого прогнозного периода и составляет

Таблица 7

Основные показатели прогноза емкости регионального рынка продуктов питания (к предыдущему году в сопоставимых ценах), %

Показатель 2011 г. 2012 г.

Реально располагаемые денежные доходы 98,6 102

Емкость рынка всего 99 105,1

В том числе:

- первый сегмент 127,9 123,7

- второй сегмент 103,2 99,76

- третий сегмент 94,1 99,4

- четвертый сегмент 76,2 94,4

- пятый сегмент 94,7 101,9

- село 95,6 100,77

Макроэкономический прогноз 98,9 102,7

Относительное расхождение 0,1 2,7

прогнозных оценок

250 000

200 000

150 000

100 000

50 000

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Первый сегмент — — □---Четвертый сегмент - -

Второй сегмент Пятый сегмент

Рис. 5. Прогноз емкости регионального рынка продуктов питания с учетом его сегментной структуры в 2007-2012 гг., млн руб.

0,1 %. Увеличение горизонта планирования при экстраполяции сегментной структуры рынка негативно сказывается на качестве прогноза, и относительное расхождение результатов использования структурно-динамической и макроэкономической моделей показателя емкости рынка отличается на 2,7 %.

Ожидаемая динамика физического объема емкости регионального рынка продуктов питания (рис. 5) свидетельствует о его возможной стабилизации в

сложившихся социально-экономических условиях. Снижение темпов роста реальных доходов населения приводит к росту емкости двух сегментов, характеризующихся наименее качественной структурой и объемами потребления продуктов питания. Увеличение размера двух наиболее благополучных сегментов происходит при положительной динамике реально располагаемых доходов. Так, если в 2012 г. темп их прироста составит 5 %, емкость четвертого и пятого сегментов незначительно (на 1,9 и 0,8 % соответственно) возрастет.

Список литературы

1. Жеребин В. М., Романов А. Н. Уровень жизни населения. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

2. Шив Ч. Д., Хайэм А. Курс МВА по маркетингу / пер. с англ. 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.

Третий сегмент

--О--Село

0