CC BY
22
Применение информационных технологий при статистической оценке конкурентной среды на региональных продуктовых рынках
Application of information technologies at a statistical assessment of the competitive environment in the regional grocery markets
Генералов Иван Георгиевич
преподаватель кафедры «Экономика и статистика» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет ivan generalov@qip.ru
Суслов Сергей Александрович
к. э. н., доцент кафедры «Экономика и статистика» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет nccmail4@mail.ru
Завиваев Николай Сергеевич
преподаватель кафедры «Экономика и статистика» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет zavivaev nik@bk.ru
Балдов Дмитрий Валентинович
преподаватель кафедры «Информационные системы и технологии»
Нижегородский государственный инженерно-экономический университет dimon170@rambler.ru
Аннотация: Российская Федерация уже 25 лет, как перешла к рыночной экономике. Относительно недавние государственные монополии сменились частными компаниями. В сельском хозяйстве, особенно на рынке зерна, существует большое количество сельскохозяйственных организаций. Особенностью данного рынка является также то, что он является одним из примеров совершенной конкуренции. Однако подтвердить данные идеи можно лишь при реальной оценке, изучив большой массив данных, сложный для самостоятельного анализа. Для реализации данной цели следует использовать информационные технологии, позволяющие за короткие сроки получить результаты.
Аннотация (перевод на англ. язык): The Russian Federation already 25 years as passed to market economy. Rather recent state monopolies were replaced by private companies. So in agricultural industry, especially in the market of grain, there is a large number of agricultural organizations. Feature of this market is also that it is one of examples of the perfect competition. However it is possible to confirm these ideas only at a real assessment, having studied the big data file difficult for the independent analysis. For realization of this purpose it is necessary to use the information technologies allowing to receive results for short terms.
Ключевые слова: индекс Хирфиндаля-Хиршмана, информационные технологии, конкуренция, конкурентоспособность, конкурентная среда, коэффициента концентрации рынка, описательная статистика, регрессия, статистическая оценка.
Ключевые слова (перевод на англ. язык): Hirfindalya-Hirshman's index, information technologies, competition, competitiveness, competitive environment, coefficient of concentration of the market, descriptive statistics, regression, statistical assessment.
Введение. В современных условиях развития экономики возросла потребность в научных исследованиях и практическом освоении методов конкурентной борьбы в сфере производства. Эта борьба активно происходит как на внутреннем рынке - между отечественными производителями и их иностранными конкурентами, - так и на внешнем рынке, где в конкуренции участвуют предприятия и фирмы наиболее развитых в экономическом и технологическом отношении отраслей [1].
В этой связи с данными условиями актуальное значение приобретает изучение изменений рыночного потенциала, конъюнктуры рынка, а также поведение на нем конкурентов. Практический интерес вызывают исследования в сельском хозяйстве, а в частности, в зерновой отрасли, являющейся базой формирования продовольственного обеспечения страны.
Для определения конкурентной структуры рынка следует изучить распределение его долей. На практике для достижения данных целей применяются такие статистические показатели, как коэффициент концентрации рынка (CR); коэффициент концентрации трех крупнейших организаций (CR3) и индекс Хирфиндаля-Хиршмана (НН1). Показатели необходимо анализировать в комплексе (таблица 1).
Таблица 1 - Критические значения коэффициента концентрации трех крупнейших организаций (CR3) и индекса Хирфиндаля-Хиршмана (НН1)
CR3 Характеристика HHI Характеристика
70 % < CR3 высокая степень концентрации рынка 2000 < HHI слабое развитие конкурентной среды
45 % < CR3 < 70 % умеренная степень концентрации рынка 2000 > HHI умеренное развитие конкурентной среды
CR3 < 45 % слабая степень концентрации рынка HHI < 1000 рынок демонополизированный
Особый практический интерес вызывает анализ индекса Хирфиндаля-Хиршмана (HHI), который характеризуют конкурентную среду, степень развития конкуренции и состояния исследуемого потребительского рынка, а также показывают преобладание тех или иных организаций-производителей.
С увеличением абсолютного значения данного индекса растет влияние крупнейших организаций.
При определении степени присутствия сельскохозяйственных организаций (крупные и менее крупные) на рынке зерна следует использовать такой показатель как объем реализации зерна каждого отдельно взятого производителя.
Статистическое исследование совокупности не может ограничиваться лишь простым упорядочением наблюдаемых величин. Поэтому наиболее рациональным путем статистического описания распределения является вычисление небольшого количества числовых характеристик. Эти характеристики, как объективные показатели, должны отражать реальные свойства совокупности и исходить из учета всей имеющейся информации о данном распределении. Выражение основных особенностей статистического распределения небольшим количеством числовых характеристик является обязательной предпосылкой для всестороннего и глубокого изучения закономерностей, присущих рассматриваемой совокупности. Поэтому первая задача при изучении особенностей статистического распределения сводится к нахождению его центрального значения, т. е. среднего уровня. Для характеристики центральной тенденции распределения применяются показатели, получившие название средних величин [2, с. 42-43].
Вместе с тем, повсеместное использование персональных компьютеров и информационных технологий привело к пониманию важности задач, связанных с анализом накопленной информации с целью извлечения новых знаний [3, с. 9]. Поэтому важной составляющей при анализе больших массивов данных является использование современных информационных технологий, позволяющих получить достоверные результаты расчетов, что выражается в их качественной оценке. Наиболее популярными программными продуктами для решения данного типа задач являются: офисное приложение MS Excel и специализированные продукты STATISTICA.
Для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных можно использовать инструмент анализа данных «Описательная статистика» в MS Excel.
В Нижегородской области объем генеральной совокупности зернопро-изводящих организаций в 2009 г. составил 534 шт., а в 2013 г. - 412 шт. Пороговым значением по градации зернопроизводителей на крупные и мелкие по показателю «Объем реализации» в 2009 г. явился уровень в 14271,5 ц., а в 2013 г. данный показатель сократился на треть и составил 9618,7 ц. Снижение данного порога обусловлено увеличением доли крупных организаций в общей структуре реализации зерна в регионе (таблица 2).
Таблица 2 - Изменение центральной тенденции в генеральной совокупности сельскохозяйственных организаций по объему
реализации зерна по данным Нижегородской области за 2009-2013 гг.
Показатель 2009 г. 2013 г. Темп роста, %
Среднее значение 14271,5 9618,7 67,4
Стандартная ошибка 1171,4 987,3 84,3
Медиана 4434 3304 74,5
Мода 100 40 40
Стандартное отклонение 27068,6 20040,9 74,0
Дисперсия выборки 732711258,9 401638312,1 54,8
Эксцесс 27,6 90,9 329,7
Асимметричность 4,6 7,6 166, 6
Интервал 255209 286712 112,3
Минимум 3 2 66,7
Максимум 255212 286714 112,3
Сумма 7620991 3962892 51,9
Счет 534 412 77,2
В 2013 году 109 крупных сельскохозяйственных организаций формировали 79,9 % общего объема реализации зерна в Нижегородской области, уступив, незначительно за пять лет свои позиции более мелким. Число крупных зернопроизводеителей за последние пять лет сократилось на 44 организации, что свидетельствует об обострении конкурентной борьбы. Рынок зер-
на в 2013 г. имел умеренную степень концентрации, при этом за исследуемую пятилетку рынок зерна стал более концентрированным (таблица 3).
Таблица 3 - Распределение долей на рынке зерна сельскохозяйственными организациями в Нижегородской области
Показатель 2009 г. 2013 г. Отклонение (+;-)
Число мелких сельскохозяйственных организаций (n) 381 303 -78
Суммарный объем продаж мелких сельскохозяйственных организаций, ц 1355185 796605 -558580
Число крупных сельскохозяйственных организаций (m) 153 109 -44
Суммарный объем продаж крупных сельскохозяйственных организаций, ц 6265806 3166287 -3099519
Коэффициент концентрации рынка (CR) 0,822 0,799 -0,023
Коэффициент концентрации трех крупнейших организаций (CR3) 25,629 64,27 38,641
Индекс Хирфиндаля-Хиршмана (HHI) 84,111 127,86 43,749
Значение индекса Хирфендаля-Хиршмана в размере 127,86 свидетельствует о том, что на рынке в данный момент присутствует свободная конкуренция, однако наметились устойчивые тенденции к его монополизации и усилению присутствия крупных производителей зерна. Данная негативная тенденция подтверждается и тем фактом, что восемь крупнейших сельскохозяйственных организаций контролируют свыше 21 % доли рынка зерна. Крупнейшими из них являются: ООО «Агрохолдинг «Нижегородский» По-чинковского района (7,23 % доли рынка зерна), ООО «Русское поле» Шат-ковского района (2,41 % доли рынка зерна), ТНВ «Михеев и Компания» Бу-турлинского района (2,28 % доли рынка зерна), ООО «Мамлейское» и ОАО АФ «Земля Сеченовская» Сеченовского района (2,11 % и 1,82 % доли рынка зерна соответственно), ОАО «Земля Сергачская» Сергачского района (1,95 % доли рынка зерна), ООО «Агрофирма «Черновское» и ООО «Племзавод «Пушкинское» Большеболдинского района (1,82 % и 1,61 % доли рынка зерна).
1. Н. Новгород
2. Ардатовский
3. Арзамас
4. Арзамасский
5. Балахнинский
6. Богородский
7. Б.-Болдинский
8. Б.-Мурашкинский
9. Борский
10. Бутурлинский
11. Вадский
12. Варнавинский
13. Вачский
14. Ветлужский
15. Вознесенский
16. Володарский
17. Воротынский
18. Воскресенский
19. Выксунский
20. Гагинский
21. Городецкий
22. Д.-Константиновский
23. Дзержинск
24. Дивеевский
25. Княгининский
26. Ковернинский
27. К.-Баковский
28. К.-Октябрьский
29. Кстовский
30. Кулебакский
31. Лукояновский
32. Лысковский
33. Навашинский
34. Павловский
35. Первомайский
36. Перевозский
37. Пильнинский
38. Починковский
39. Семеновский
40. Сергачский
41. Сеченовский
42. Сокольский
43. Сосновский
44. Спасский
45. Тонкинский
46. Тоншаевский
47. Уренский
48. Чкаловский
Муниципальные районы, в которых расположены сельскохозяйст- 49. Шарангский
венные организации формирующие свыше 20 % объема зернового рынка в Нижегородской области
50. Шатковский
51. Шахунский
52. Саров
Рисунок 1 - Картограмма расположения крупнейших сельскохозяйственных организаций реализующих зерно в Нижегородской области в разрезе муниципальных районов
Ученые-экономисты, изучавшие проблемы и поведение зернового рынка, а именно Алтухов А. И., Инге-Вечтомов С. Г., Ленков Д. Н. Нечаев В. И., Супрунов А. И. считают, что среди факторов, оказывающих существенное
влияние на развитие зернового рынка, особое место занимает волатильность цен на зерно. Она приводит к нестабильности зернового рынка и вызывает по цепочке изменения в смежных с зерновым хозяйством отраслях, ускоряя или замедляя их развитие, и непосредственно отражаясь на обеспечении населения хлебом и другими продуктами питания, произведенными с использованием зерна [4, с. 52].
Цена реализации является одной из составляющих формирования эффективности деятельности организаций. Для более качественной оценки, как совокупного, так и обособленного влияния ряда факторов на цену реализации следует построить уравнение множественного регрессионного анализа. Первоначально в модель было включено десять факторов, однако, из-за высокой интеркоррелированности и наличия взаимозависимости среди некоторых, осталось лишь четыре, наиболее статистически значимых.
Уравнение множественной регрессии имеет вид:
Y = 2,379 + 0,131X1 + 0,249Х2 - 0,732Х3 + 0,017Х4.
где Y - цена реализации зерна, руб./кг; Х1 - урожайность зерновых культур (с убранной площади), ц/га; Х2 - наличие зерноуборочных комбайнов, шт; Х3 - доля реализованного сельскохозяйственной организацией зерна на рынке, %; Х4 - товарность зерна, %.
Полученное уравнение свидетельствует о том, что при нулевых значениях, заложенных в уравнение регрессии, факторов цена реализации зерновых культур будет составлять в среднем по Нижегородской области среди сельскохозяйственных организаций 2,379 руб./кг. Однако нужно принимать во внимание тот факт, что интерпретация данного коэффициента возможна лишь в случае, если данные условия реально могут сложиться. Увеличение урожайности в исследуемой категории хозяйств на 1 ц/га при неизменном состоянии других факторов приведет к росту цены реализации в среднем на
0,131 руб./кг, что объясняется возрастающими показателями качества зерна. Каждая дополнительно приобретаемая единица зерноуборочных комбайнов при неизменных значениях других факторов способствует росту цены реализации в среднем на 0,249 руб./кг, что также объясняется повышением качества зерна за счет уборки урожаев в оптимальные сроки. Прирост на 1 % доли в общей структуре реализации на рынке зерна при неизменном уровне других факторов приведет к снижению цены реализации в среднем на 0,732 руб./кг, что подтверждает закон спроса. За счет увеличения товарности зерна на 1 % цена его реализации вырастет в среднем на 0,017 руб./кг при неизменном состоянии других факторов.
Уравнение множественной регрессии можно считать статистически значимым, что подтверждается полученным фактическим значением F-критерия Фишера ^факт > Fкрит ^ 43,247 > 2,23).
Полученные значения ^критерия Стьюдента подтверждают статистическую значимость параметров уравнения на 95 %-м уровне надежности, так как их значения превышают критический уровень.
Множественный коэффициент корреляции в размере 0,496 характеризует, что связь между ценой реализации зерна и представленными в модели множественной регрессии факторами умеренная.
Вариация цены реализации зерна на 24,6 % определяется вариациями урожайности зерновых культур (с убранной площади), наличия зерноуборочных комбайнов, доли реализованного сельскохозяйственной организацией зерна на рынке и его товарности, а оставшиеся 75,4 % приходятся на факторы, не вошедшие в данную модель.
По мнению А. И. Алтухова, чтобы стабилизировать ценовую ситуацию на внутреннем зерновом рынке необходимо создавать резервные фонды зерна в объеме не менее 6-8 млн. т. [4, с. 51]. Однако чтобы реализовать данную идею следует избавиться от диктата цен на данную продукцию со стороны переработчиков [5, с. 11].
Заключение. В результате исследования с применением программного продукта MS Excel было выявлено, что в Нижегородской области происходит увеличение влияния крупных организаций на зерновой рынок, что приводит формированию олигополии и монополизации. Данная тенденция может негативно сказаться на развитии рынка в первую очередь потому что, возникает большая вероятность возникновения сговора между лидерами по проведению согласованной политики. Ее реализация вытеснит менее конкурентоспособных производителей, а, следовательно, повлияет на продовольственную независимость региона зерном.
Библиографический список
1. Оразгалиева А. К. Роль и значение оценки и анализа конкурентоспособности предприятия в Казахстане // http://www.rusnauka.com/10_DN_2012/Economics/10_103301.doc.htm
2. Гатаулин А. М. Система прикладных статистико-математических методов обработки экспериментальных данных в сельском хозяйстве. М. : МСХА, 1992. Ч. 1. 160 с.
3. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб. : БХВ-Петербург, 2004. 336 с.
4. Алтухов А. И., Инге-Вечтомов С. Г., Ленков Д. Н. Нечаев В. И., Супрунов А. И. Крепить зерновой потенциал России // Экономика сельского хозяйства России. 2009. № 1. С. 50-57.
5. Карпачев В. В. Ведущей идеей российского Агропрома должно стать импорт замещение // Аграрная тема. 2010. № 1 (7). С. 10-15.
