CC BY
6
РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО
Том 18 • Номер 14 • июль 2017 ISSN 1994-6937
>
издательство
Креативная экономика
Russian Journal of Entrepreneurship
Оценка адекватности измерения латентных показателей ценообразования при производстве продуктов питания по регионам Российской Федерации
Шипоша М.А 1, Махова А.В.1
1 Кубанский государственный университет, филиал в г. Славянск-на-Кубани, Россия АННОТАЦИЯ:
Материалы статьи включают в себя оценку влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве основных категорий потребляемых населением продуктов питания в различных регионах Российской Федерации посредством измерения с помощью латентных показателей. Оценка адекватности измерения латентных показателей осуществляется на основе данных, полученных при использовании диалоговой системы измерения латентных переменных RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models). Рассчитаны наименее и наиболее адекватные латентные показатели, характеризующие степень влияния актуальных факторов ценообразования при производстве различной продукции на региональном уровне по РФ, что позволит потенциальным предпринимателям ориентироваться при выборе сферы и места деятельности на наиболее прибыльную «нишу», а действующим предпринимателям учитывать направления дальнейшего развития как малого, так и среднего бизнеса.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ценообразование, факторы ценообразования, измерение латентных переменных, интегральные показатели, индикаторные переменные, производство, предпринимательство, бизнес, продукция, продукты питания
Assessment of the adequacy of the measurement of latent pricing indicators in food production by regions of the Russian Federation
Shiposha M. A. 1, Makhova A. V. 1
1 Kuban State University
Введение
В общем смысле теория измерения латентных переменных имеет широкое распространение в зарубежной литературе, а также на сегодняшний день она прогрессирует и в исследованиях российских ученых. В западных странах накоплен достаточно большой опыт использования данной теории в различных сферах, среди которых: экономика, здравоохранение, социология, психология, образование и т.д.
Некторые зарубежные исследователи активно рассматривают теорию измерения латентных переменных, среди них выделяются: Andrich D. [6] (Endrich D., 1988), Ingebo G.S. [7] (Ingebo G.S., 1997), Rasch G. [8] (Rash G., 1980), Wilson M. [9] (Uilson M., 2005), Wright B.D. [10] (Rayt B.D., Masters G.N., 1982), Stone M.H. [11] (Stoun M. Kh., Rayt B.D., 1979) и др. Также на современном этапе и в работах российских исследователей представлен опыт применения этой теории при изучении различных областей деятельности, здсь можно выделить работы Анисимовой Т.С. [12] (Anisimova T.S., 2004), Марковой Е.В. [13] (Markova E.V., Maslak A.A., 1986), Маслака А.А. [14] (Maslak A.A., Anisimova T.S., 2004) и некоторых других.
В экономических и социальных системах большинство исследуемых переменных в характеристике экономических и социальных категорий являются латентными (ненаблюдаемыми, скрытыми). Также можно сказать, что эти переменные являются интегральными показателями, проявляющимися через так называемые индикаторные переменные. Интегральные показатели - это обобщенные показатели качества наиболее важных характеристик, вычисляются как степени близости к идеальным параметрам (характеристикам) в пространстве выделенных частных показателей. Так, влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции в разных регионах страны проявляется через достаточно большое количество латентных переменных, из которых для рассмо-
ABSTRACT:_
The article includes the assessment of the impact of subjective and objective factors on pricing in the production of the main categories of food consumed by the population in various regions of the Russian Federation using measurement of latent indicators. We assess the adequacy of the measurement of latent indicators on the basis of the data obtained by using dialog system of latent variables measuring RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models). We've calculated the least and the most adequate latent indicators which characterize the degree of impact of relevant pricing factors in the production of various products at the regional level in Russia. That will allow potential entrepreneurs when choosing a sphere and place of business to be focused on the most profitable niche. It will also allow the entrepreneurs to take into account the directions of further development of small and medium-sized business.
KEYWORDS: pricing, pricing factors, measurement of latent variables, integrated indicators, indicator variables, production, entrepreneurship, business, production, food.
Received: 13.07.2017 / Published: 31.07.2017
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Shiposha M. A. (mshiposha0gmail.com)
CITATION:_
Shiposha M. A., Makhova A. V. (2017) Otsenka adekvatnosti izmereniya latentnyh pokazateley tsenoo-brazovaniya pri proizvodstve produktov pitaniya po regionam Rossiyskoy Federatsii [Assessment of the adequacy of the measurement of latent pricing indicators in food production by regions of the Russian Federation]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 18. (14). - 2183-2194. doi: 10.18334/rp.18.14.38169
трения в данной статье были выбраны такие как: маркетинговая стратегия компании, цены конкурентов, государственное регулирование цен, ценовая эластичность спроса, издержки предприятия [4, с. 152] (Shiposha M.A., 2016). Выбранные для рассмотрения переменные не случайны, так как данные по ним более объективны, и их можно обсчитать.
Цель данной работы состоит в измерении на интервальной шкале влияния различных субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции в разных регионах Российской Федерации. В дальнейшем эти измерения могут использоваться для решения многих задач в области экономики и предпринимательства, среди которых:
- сравнение субъектов Российской Федерации по влиянию различных субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции;
- мониторинг качества некоторых видов произведенной продукции в некоторых субъектах Российской Федерации;
- формирование интегрального показателя влияния разнообразных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в различных регионах страны;
- коррекция набора индикаторных переменных, которые характеризуют влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование определенных видов продукции в некоторых регионах страны и т.д.;
- оценка значимости измерения влияния факторов ценообразования при производстве продуктов питания в регионах РФ в целях последующего ее применения на практике для развития предпринимательской деятельности (малого, среднего бизнеса) в регионах.
Теория измерения латентных переменных (интегральных показателей) в различной степени полноты ее освещенности и использования представлена как в отечественной, так и в зарубежной литературе [1, с. 101] (Maslak A.A., 2016).
Измерение влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование в условиях производства некоторых видов продукции в выбранных субъектах Российской Федерации проводилось в рамках теории измерения латентных перемен-
ОБ АВТОРАХ:_
Шипоша Марина Александровна, студентка 5 курса (mshiposha0gmail.com]
Махова Анна Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры социально-экономических дисциплин (mahova.avO50yandex.ru]
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Шипоша М. А., Махова А. В. Оценка адекватности измерения латентных показателей ценообразования при производстве продуктов питания по регионам Российской Федерации // Российское предпринимательство. - 2017. - Том 18. - № 14. - С. 2183-2194. doi: 10.18334/rp.18.14.38169
ных на основе дихотомической модели Раша [2, с. 234] (Maslak A.A., 2012). Эта модель позволяет измерить на одной и той же интервальной шкале (в логитах) информативность индикаторных переменных и уровень «влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации».
В теории и практике вопроса о субъективных и объективных факторах, влияющих на ценообразование при производстве продукции, отсутствует интегральный показатель этого влияния. При этом такой показатель может быть сформирован следующими индикаторными переменными, которые отражают данное влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции в разных субъектах Российской Федерации. В качестве примера проявления такого рода влияния возьмем один из пяти выбранных факторов влияния, а именно «Издержки предприятия», остальные факторы оформляются и рассчитываются подобным образом (табл. 1).
В таблице 2 представлена расшифровка индикаторов, т.е. тех видов продукции в регионах РФ, которые были выбраны для исследования степени оказываемого влияния на их производство под воздействием факторов ценообразования.
В общем смысле понятие «индикатор» означает показатель, относящийся к классу характеристик каких-либо изучаемых (рассматриваемых) объектов. С экономической точки зрения индикатор представляет собой составляющую переменную, используемую при исследовании и расчетах объектов экономического анализа с целью последующей их адекватной оценки. Индикаторы, которые, так или иначе, оказываются подвержены влиянию факторов ценообразования, несколько отличаются от ориентиров и инструментов изучения и представляют собой базис, на основе которого проводится комплексное исследование и экономические расчеты. В данном случае каждый выбранный продукт питания (т.е. индикатор) зашифрован особым цифровым значением в соответствии со степенью влияния определенного фактора в каждом регионе. Первичная степень влияния рассчитывалась исходя из ценового диапазона каждого вида продукции, условий производства в каждом исследуемом регионе, оценки значимости факторов ценообразования при производстве данных продуктов питания. Программным средством, используемым для проведения исследования и расчетов, являлась диалоговая система измерения латентных переменных RUMM (Rasch Unidimensional Measurement Models), которая разработана профессором Д. Эндричем.
Таблица 1
Индикаторная переменная «Издержки предприятия», которая характеризует влияние различных субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции в разных субъектах
Российской Федерации
№ п/п Административная единица Индикаторы
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 Алтайский край 3 3 2 1 1 1 1 2 2 1
2 Астраханская область 1 1 2 2 1 2 2 1 1 3
3 Калининградская область 3 2 2 2 2 1 1 1 1 2
4 Краснодарский край 2 2 2 2 2 3 2 1 1 3
5 Красноярский край 2 3 2 3 3 3 3 1 1 1
6 Московская область 2 2 2 2 2 2 2 1 1 3
7 Новосибирская область 3 3 2 2 3 2 3 1 2 1
8 Пермский край 3 2 2 2 2 3 3 1 1 3
9 Ростовская область 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3
10 Хабаровский край 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2
Источник: составлено авторами по данным Росстата РФ.
Таблица 2
Расшифровка индикаторов (виды продукции), на которые влияют субъективные и объективные факторы ценообразования
№ п/п Административная единица Номер индикатора Расшифровка индикатора (виды продукции)
1 Алтайский край 1 Молоко
2 Астраханская область 2 Фрукты
3 Калининградская область 3 Хлеб
4 Краснодарский край 4 Сахар
5 Красноярский край 5 Картофель
6 Московская область 6 Мясо
7 Новосибирская область 7 Яйцо
8 Пермский край 8 Макароны
9 Ростовская область 9 Конфеты
10 Хабаровский край 10 Морепродукты
Источник: составлено авторами.
В таблице 1 в качестве примера раскрывается степень влияния индикаторной переменной «Издержки предприятия» как одного из факторов ценообразования при производстве выбранных видов продукции, зашифрованных в виде индикаторов для более удобного программного расчета. Степень влияния индикаторных переменных рассчитывалась исходя из цены на продукцию в каждом регионе, условий производства, маркетинговой стратегии компаний, цен конкурентов, государственного регулирования цен, а также ценовой эластичности спроса на продукцию. В качестве административных единиц представлены выбранные регионы для анализа влияния субъективных и объективных факторов на производство некоторых видов продукции, продаваемых на их территории. В качестве индикаторов от 1 до 10 представлены выбранные виды продукции, расшифровка которых обозначается в таблице 2. В таблице 1 каждый индикатор в каждой административной единице имеет определенные значения от 1 до 3, которые означают, что чем больше значение индикаторной переменной (например, «Издержки предприятия» Алтайский край (молоко) - 3), тем выше влияние данного фактора на ценообразование при производстве этого вида продукции в данном регионе. И, наоборот, значение 1 означает, что чем больше значение индикаторной переменной (например «Издержки предприятия» Краснодарский край (макароны) - 1) тем ниже влияние данного фактора на ценообразование при производстве этого вида продукции в данном регионе. Необходимо отметить, что и влияние этого и других факторов на ценообразование в условиях производства выбранных видов продукции в некоторых субъектах Российской Федерации, и сами индикаторные переменные измеряются на одной и той же шкале. Значения индикаторных переменных влияния различных факторов на ценообразование при производстве определенных видов продукции в субъектах Российской Федерации рассчитываются с помощью специальной программы, выводятся и могут быть оформлены в виде таблиц, схем, диаграмм, графиков. При этом можно вывести переменные наиболее адекватные модели измерения и наименее адекватные, представив их в виде характеристической кривой (рис. 1).
Рассмотрим характеристическую кривую индикаторной переменной наиболее адекватной модели измерения, такой индикаторной переменной является 10018, под
данной переменной подразумевается фактор «Издержки предприятия» в тех регионах, которые имеют наиболее подходящие значения. Исходя из данных таблицы 1, к числу таких регионов относятся: Астраханская область, Калининградская область, Краснодарский край, Красноярский край, Московская область, Новосибирская область и Пермский край, в данном случае наиболее адекватной переменной модели измерения является такой вид продукции, как макаронные изделия, так как при производстве именно для этой категории продуктов фактор ценообразования «Издержки предприятия» в данных регионах является наиболее влиятельным.
Эмпирические точки для этой индикаторной переменной практически лежат на характеристической кривой, об этом свидетельствует и высокий эмпирический уровень значимости, который равен 0,986.
Также можно обозначить и индикаторную переменную, наименее адекватную модели измерения. Такой индикаторной переменной является Ю040, под данной переменной подразумевается фактор «Эластичность спроса» в тех регионах, которые имеют наиболее подходящие значения. Исходя из данных таблицы 1, к числу таких регионов относятся: Красноярский край, Московская область и Хабаровский край, в данном случае наименее адекватной переменной модели измерения является такой вид продукции, как морепродукты, так как при производстве именно для этой категории продуктов фактор ценообразования «Эластичность спроса» в данных регионах является наименее влиятельным. Характеристическая кривая этой индикаторной переменной представлена на рисунке 2.
Эмпирические точки отстают от модельных, об этом свидетельствует низкий уровень значимости, меньший 0,05. Неадекватность этой переменной проявляется
10018 0еш®Ыск11«п18 .-3.846 11г<. 2.503 ГЙЬ-ОШ СЬ$(#>|).0.3£ 5*пеЮ1.10 5Ьре
с
с I е <1
V а
I и
2.0-,
8.10
0,0
■2
■1
О
Рп:сп I осуУюп [Иод^
2
Рисунок 1. Характеристическая кривая для индикаторной переменной «Издержки предприятия»
Источник: составлено авторами.
10040 Deicuto It* Itan 40 locn.-0.218 Un*.0.210 fitfies.1.087 Ой<*Рг]. 0.018 SarrcW .10 2Л-Г.................................................................................
Slope
0,71
0.0
■2
-
0
Petson Location (logis)
2
Рисунок 2. Характеристическая кривая для индикаторной переменной «Эластичность спроса»
Источник: составлено авторами.
и в том, что в тех субъектах РФ, где наблюдаются низкие и средние значения влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции, влияние больше, чем предполагается моделью измерения. Однако в тех субъектах РФ, где наблюдаются высокие значения влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции, влияние меньше, чем предполагается моделью измерения [5, с. 567] (Shiposha M.A., 2016).
Необходимо отметить и оценку качества индикаторных переменных. Это означает, что информативность индикаторных переменных, а также латентная переменная влияния субъективных и объективных факторов ценообразования при производстве некоторых видов продукции в различных регионах страны измеряются на одной и той же интервальной шкале (рис. 3).
На рисунке 3 изображена гистограмма, показывающая распределение десяти субъектов Российской Федерации по степени влияния субъективных и объективных факторов ценообразования при производстве некоторых видов продукции, а также распределение индикаторных переменных на этой же самой шкале. Здесь «Persons» соответствуют субъектам РФ, а «Items» - индикаторным переменным. Исходя из информации, которая представлена на данной гистограмме, можно сформулировать некоторые выводы, а именно: влияние субъективных и объективных факторов ценообразования при производстве некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации представляет собой нормальное распределение, диапазон варьирования
Рисунок 3. Соотношение между влиянием субъективных и объективных факторов ценообразования при производстве некоторых видов продукции в субъектах РФ и индикаторными переменными Источник: составлено авторами.
субъектов РФ достаточно большой. Этот факт является свидетельством того, что субъекты Российской Федерации отличаются по степени влияния субъективных и объективных факторов ценообразования, другими словами, выбранный набор индикаторных переменных дифференцирует субъекты РФ, при этом набор индикаторных переменных распределен по равномерному закону. Индикаторные переменные варьируются в большом диапазоне, в связи с этим обеспечивается высокая точность измерения на всем диапазоне варьирования латентной переменной. Следовательно, это означает, что выбранный набор индикаторов является информативным для измерения влияния субъективных и объективных факторов ценообразования при производстве некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации.
Заключение
Таким образом, на основе методики измерения латентных переменных на интервальной шкале можно измерить интегральный показатель - влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации:
1. Набор индикаторных переменных адекватен модели измерения. Что свидетельствует о высокой совместимости индикаторных переменных, характеризующих влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции в определенных субъектах Российской Федерации [3, с. 96] (Maslak A.A., Pozdnyakov S.A., 2008).
2. Измерено влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции в субъектах Российской Федерации, которое характеризует каждая индикаторная переменная.
3. Выявлена оценка адекватности измерения латентных показателей ценообразования относительно индикаторных переменных.
Данная статья является практическим примером построения интегрального показателя для измерения влияния субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции в выбранных субъектах Российской Федерации. При этом рассмотренные индикаторные переменные поддаются корректировке и, тем самым, появляется возможность для уточнения и более детального изучения смысла понятия - влияние субъективных и объективных факторов на ценообразование при производстве некоторых видов продукции в различных субъектах Российской Федерации.
Подобного рода практические исследования в области ценообразования представляют собой новое, еще малоизученное направление, которое в настоящее время активно разрабатывается. Рассчитанные с помощью программного компонента латентные показатели являются удобным инструментом, который характеризует степень влияния актуальных факторов ценообразования при производстве различной продукции на уровне регионов Российской Федерации. Удобство заключается в адекватном анализе и оценке прибыльности и других, не менее важных, показателей в предпринимательской деятельности. При этом оценка адекватности измерения латентных показателей ценообразования в области производства продуктов питания выступает в качестве базиса, некой фундаментальной основы, указывающей на приоритетные направления дальнейшего развития данной сферы бизнеса. Посредством примера исследования степени влияния факторов ценообразования при производстве продуктов питания, представленного в данной статье, аналогичным образом можно проводить расчеты в целях повышения эффективности предпринимательской деятельности и развития бизнеса в других, как смежных, так и кардинально отличающихся, отраслях.
ИСТОЧНИКИ:
1. Маслак А.А. Теория и практика измерения латентных переменных в образовании. /
монография. - Москва: Изд-во «Юрайт», 2016. - 255 с.
2. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социальных системах. - Славянск-
на-Кубани: Издательский центр КубГУ в г. Славянске-на-Кубани, 2012. - 432 с.
3. Маслак А.А., Поздняков С.А. Модель Раша для проверки качества измерения толе-
рантности // Социология. - 2008. - № 26. - с. 87-105.
4. Шипоша М.А. К вопросу о государственном регулировании цен на сельхозпродук-
цию // Экономика, социология и право. - 2016. - № 11. - с. 149-162.
5. Шипоша М.А. Факторы, определяющие ценообразование на сельскохозяйственную
продукцию в краснодарском крае // Современные научные исследования и разработки. - 2016. - № 7(7). - с. 565-569.
6. Эндрич Д. Модели развития Раша. , 1988. - 94 с.
7. Ингебо Г.С. Вероятность в измерении достижений. - Чикаго: MESA Press, 1997. - 148
с.
8. Раш Г. Вероятностные модели для некоторых анализов интеллекта и достижений.
/ (Расширенное издание, с предисловием и послесловием Бенджамина Д. Райт). -Чикаго: Чикагский университет, 1980. - 199 с.
9. Уилсон М. Построение мер: Подход к моделированию ответа на вопрос. - Махва,
Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум, 2005. - 228 с.
10. Райт Б.Д., Мастерс Г.Н. Анализ шкалы оценки. - Чикаго: MESA PRESS, 1982. - 206 с.
11. Стоун М. Х., Райт Б. Д. Лучший дизайн тестов. - Чикаго: MESA PRESS, 1979. - 222 с.
12. Анисимова Т.С. Измерение латентных переменных в образовании. - Москва: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. - 148 с.
13. Маркова Е.В., Маслак А.А. Рандомизация и статистический вывод. - Москва: Финансы и статистика, 1986. - 208 с.
14. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Измерение качества высшего образования в странах мира // Педагогическая диагностика. - 2004. - № 1. - с. 130-153.
REFERENCES:
Anisimova T.S. (2004). Izmerenie latentnyh peremennyh v obrazovanii [Measuring latent variables in education]Moscow: Issledovatelskiy tsentr problem kachestva podgotovki spetsialistov. (in Russian).
Endrich D. (1988). Modeli razvitiya Rasha [The Rasch models] London. (in Russian).
Ingebo G.S. (1997). Veroyatnost v izmerenii dostizheniy [Probability in measure of achievement] Chikago: MESA Press. (in Russian).
Markova E.V., Maslak A.A. (1986). Randomizatsiya i statisticheskiy vyvod [Randomization and statistical inference] Moscow: Finansy i statistika. (in Russian).
Maslak A.A. (2012). Izmerenie latentnyh peremennyh v sotsialnyh sistemakh [Measuring latent variables in social systems] Slavyansk-na-Kubani: Izdatelskiy tsentr KubGU v g. Slavyanske-na-Kubani. (in Russian).
Maslak A.A. (2016). Teoriya i praktika izmereniya latentnyh peremennyh v obrazovanii [Theory and practice of measuring latent variables in education] Moscow: Izd-vo «Yurayt». (in Russian).
Maslak A.A., Anisimova T.S. (2004). Izmerenie kachestva vysshego obrazovaniya v stranakh mira [Measuring the quality of higher education in the world]. Pedagogicheskaya diagnostika. (1). 130-153. (in Russian).
Maslak A.A., Pozdnyakov S.A. (2008). Model Rasha dlya proverki kachestva izmereniya tolerantnosti [The Rasch mode for the quality control of the measurement of tolerance]. Sotsiologiya. (26). 87-105. (in Russian).
Rash G. (1980). Veroyatnostnye modeli dlya nekotoryh analizov intellekta i dostizheniy [Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests] Chikago: Chikagskiy universitet. (in Russian).
Rayt B.D., Masters G.N. (1982). Analiz shkaly otsenki [Analysis of scales] Chikago: MESA PRESS. (in Russian).
Shiposha M.A. (2016). Faktory, opredelyayuschie tsenoobrazovanie na selskokhozyaystvennuyu produktsiyu v krasnodarskom krae [Factors influencing price of agricultural products in Krasnodar territory].Sovremennye nauchnye issledovaniya i razrabotki. (7(7)). 565-569. (in Russian).
Shiposha M.A. (2016). K voprosu o gosudarstvennom regulirovanii tsen na selkhozproduktsiyu [On the issue of state regulation of prices for agricultural products]. Economics, sociology and law. (11). 149-162. (in Russian).
Stoun M. Kh., Rayt B. D. (1979). Luchshiy dizayn testov [The best test design] Chikago: MESA PRESS. (in Russian).
Uilson M. (2005). Postroenie mer: Podkhod k modelirovaniyu otveta na vopros [Building measures: approach to modeling the answer to a question] Makhva, Nyu-Dzhersi: Lourens Erlbaum. (in Russian).
