CC BY
10
2. О биткоине и других криптовалютах [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://forbitchain.com/kriptoteka/newbies/chto-takoe-blokchein/ (Дата обращения: 15.12.2018)
УДК 311.312
Михайленко А.А. студент 1 курса
магистерская программа «Финансовая экономика»
Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова научный руководитель: Лаптева Е.В., к.э.н.
старший преподаватель Россия, г. Оренбург
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация:
В статье проводится статистический анализ развития электронной коммерции в Российской Федерации за 2011-2017 гг. Анализируется динамический ряд объема рынка электронной коммерции. На основе проведенного данных динамики построен тренд развития и произведён корреляционно-регрессионный анализ. Сделан прогноз объемов рынка электронной коммерции на 2018-2020 гг.
Ключевые слова: цифровая экономика, электронная коммерция, статистический анализ, тренд развития, корреляционно-регрессионный анализ.
Mikhaylenko А. A.
student
1 course, master's program «Financial Economics» Orenburg branch REU them G. V. Plekhanov
Russia, Orenburg Scientific adviser: Lapteva E. V.
STATISTICAL ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF
ELECTRONIC COMMERCE OF THE RUSSIAN FEDERATION
Annotation:
The article presents a statistical analysis of the development of electronic Commerce in the Russian Federation for 2011-2017 Analyzes the dynamic series of the volume of e-Commerce market. On the basis of the conducted dynamics data the development trend is constructed and the correlation and regression analysis is made. The forecast of e-Commerce market volumes for 2018-2020 is made.
Keywords: digital economy, e-Commerce, statistical analysis, development trend, correlation and regression analysis.
Во второй половине XX в. мир вступил в информационную эру. Широкое распространение информационных технологий привело к цифровизации всех сфер общества, в том числе и экономики, создав цифровую, или электронную, экономику.
Сегодня под цифровой экономикой понимают систему социально-экономических отношений, основанных на использовании цифровых 1Т-средств. Главными элементами такой экономики на сегодня являются электронная коммерция, в которой особо выделяют интернет-банкинг, электронную торговлю и электронные валюты, а также электронные платежные системы [1].
В России о цифровой экономике заговорили на государственном уровне лишь в 2016 году, в то время как в других странах о ней говорят с начала 2000-х гг., а отсюда анализировать ее развитие в нашей стране можно пока только по самого развитому и крупному сектору - по электронной коммерции.
За последние 7 лет наблюдаются существенные изменения в динамики объема рынка электронной коммерции в Российской Федерации. Проведем анализ динамического ряда объема рынка электронной коммерции в России за 2011-2017 гг. (рисунок 1).
1400
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 — объем рынка электронной коммерции, млрд. руб.
Рисунок 1 - Динамика объема рынка электронной коммерции в Российской Федерации, млрд.руб.
При исследовании динамических рядов стоит обратить внимание на некоторые статистические показатели динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста и абсолютное значение 1 % прироста, позволяющие анализировать скорость и интенсивность развития явления во времени и рассчитываемые по базисной и цепной системам (таблица 1).
Таблица 1 - Расчет показателей динамики объема рынка электронной коммерции Российской Федерации_
Год ы Объем рынка электронно й коммерции , млрд. руб. Абсолютный прирост (убыль), млрд. руб. Темп изменения, % Темп прироста (убыли), % Абсолютн ое значение 1 % прироста, млрд. руб.
базисны й цепно й базисны й цепно й базисны й цепно й
2011 235,00 - - - - - - -
2012 351,00 116,00 116,00 149,36 149,36 49,36 49,36 2,35
2013 415,00 180,00 64,00 176,60 118,23 76,60 18,23 3,51
2014 560,00 325,00 145,00 238,30 134,94 138,30 34,94 4,15
2015 650,00 415,00 90,00 276,60 116,07 176,60 16,07 5,60
2016 787,00 552,00 137,00 334,89 121,08 234,89 21,08 6,50
2017 1150,00 915,00 363,00 489,36 146,12 389,36 46,12 7,87
Таким образом, по базисной системе из таблицы 1 видно, что в период с 2011 по 2017 гг. наблюдается увеличение объема рынка электронной коммерции Российской Федерации. Все годы характеризуются приростом. Наибольший прирост приходится на 2017 г. (389,36%). При расчете по цепной системе из таблицы 1 наблюдается экономический подъем в 2012 и 2017 гг. на 49,36% и 46,12% соответственно.
Теперь произведем расчет следующих показателей: средний уровень ряда динамики, средний абсолютный прирост, средний темп роста и средний темп прироста и средняя величина абсолютного значения 1% прироста.
1. Средний уровень ряда динамики (у) определяется по цепной системе по средней арифметической простой:
у= = 592,6 млрд. руб.
Данный показатель указывает на то, что в среднем за период с 2011 по 2017 гг. объем рынка электронной коммерции в Российской Федерации составлял 592,6 млрд. руб.
2. Средний абсолютный прирост (Д) определяется по цепной системе по абсолютным приростам (убыли):
- -Д
Д=-- = 152,5 млрд. руб.
Отсюда видно, что в среднем за анализируемых период объем рынка электронной коммерции Российской Федерации увеличился на 152,5 млрд.руб. за 2011-2017 гг.
3. Средний темп роста (Тр) рассчитывается следующим образом:
Тр = п-11уП* 100 =130,3%
4. Средний темп прироста (Тпр) определяется при помощи среднего темпа роста:
Тпр = Тр - 100 = 30,3%
В среднем увеличение объема рынка электронной коммерции в России за 2011-2017 гг. составляет 30,3%.
5. Средняя величина абсолютного значения 1 % прироста (А):
Д
А = = 5,03 млрд. руб.
В среднем величина абсолютного значения 1% прироста за период 2011-2017 гг. по России составила 5,03 млрд.руб.
Для того, чтобы перейти к определению тенденции и выделению трендов, необходимо выявить существование тенденции в динамическом ряду объемов рынка электронной коммерции в Российской Федерации. Для этого воспользуемся критерием «восходящих-нисходящих» серий (таблица 2).
Таблица 2 - Вспомогательная таблица для проверки гипотезы существенности ряда динамики объема рынка электронной коммерции России
Годы Серии
2011 235 +
2012 351 +
2013 415 +
2014 560 +
2015 650 +
2016 787 +
2017 1150 +
Определим число серий и их максимальное значение, используя данные таблицы 2.
Число серий: г(7)=1.
Протяжность самой длинной серии: тmax (7)=7.
Теперь проверим гипотезу о случайности исходного ряда по следующим неравенствам:
и(п) > [1 (п + 1 - 1,9бТп —1)] [2]
тmax (П) < [1,43 1п(п + 1)]
Получаем: г(7) > 1,65 и тmax (7) > 2,97.
Среди данных неравенств не выполняется второе, а следовательно, гипотеза о случайности исходного ряда отклоняется. А отсюда тенденция в динамике объема рынка электронной коммерции Российской Федерации имеется.
Таким образом, имея указанные данные за 2011-2017 гг. можно построить график динамики объемов рынка электронной коммерции в Российской Федерации и отобразить на нем тренды развития (рисунок 2).
Объем рынка электронной коммерции, млрд.руб.
-----Linear (Объем рынка электронной коммерции, млрд.руб.)
----Poly. (Объем рынка электронной коммерции, млрд.руб.)
Рисунок 2 - Динамика объема рынка электронной коммерции Российской Федерации
На графике представлены следующие уравнения тренда - парабола второго порядка и прямая. Для того, чтобы определить лучшее уравнение тренда, стоит обратиться к коэффициенту аппроксимации ^2): чем ближе он к единице, тем лучше уравнение будет описывать явление. Отсюда R2=0,975 больше подходит, а следовательно, именно эту модель мы будем использовать.
Таким образом, параболический тренд указывает на то, что в 2011 -2017 гг. объем рынка электронной коммерции в России увеличивался в номинальной оценке со среднем ускорением 17,738 млрд.руб. в год, среднее за данный период увеличение объемов рынка составило 4,3333 млрд.руб., а средний объем электронной коммерции в России был равен 255,14 млрд.руб.
Проверим полученную модель развития на адекватность при помощи критерия Дарбина-Уотсона:
¿ = ^4(г:г1)2~2(1-гс) [2]
Критерий Дарбина-Уотсона d=2,2, а d1=1,08, d2=1,36. Поскольку d превышает 2, то с d1 и d2 сравнивается (4^). Отсюда 1,08< 1,8> 1,36, а значит, что автокорреляция между остаточными членами отсутствует, модель адекватна объему рынка электронной коммерции России и может быть использована для построения прогноза на 2018-2020 гг.
На объем рынка электронной коммерции России влияет большое количество факторов. Изучим взаимосвязь величины объема электронной коммерции и других экономических явлений, происходящих в Российской Федерации, для этого воспользуемся корреляционным анализом, устраняющим воздействие какого-либо фактора.
Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторные признаки:
Y- объем рынка электронной коммерции, млрд.руб.;
X! - оборот розничной торговли, трлн.руб.;
X2 - индексы потребительский цен на товары и услуги, %;
X3 - среднемесячная номинальная заработная плата, руб.;
X4 - среднедушевые денежные доходы населения, руб.;
X5 - индекс потребительской уверенности, % [3].
Параметры модели оцениваются с включением фактора времени оцениваются с помощью метода наименьших квадратов.
С помощью Excel получаем корреляционную матрицу, на основании которой сделаем вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (таблица 3).
Таблица 3 - Корреляционная матрица влияния факторов на объемы рынка электронной коммерции Российской Федерации
y x1 х2 х3 х4 х5
y 1
x1 0,963175 1
х2 -0,17548 -0,12151 1
х3 0,950847 0,997782 0,13559 1
х4 -0,64404 -0,76586 0,08828 0,77067 1
х5 -0,45131 -0,55375 0,57809 -0,5675 0,747095 1
Из корреляционной матрицы видна сильная взаимосвязь между результативным (у) и факторными признаками (х1, х3 и х4).
Проведем регрессионный анализ. Получаем следующее уравнение регрессии:
у = -1371,22+215,726*x1-0,112*x3+14,6*x4 (-4,6) (2,0) (-1,3) (1,2)
В скобках указаны значения ^критерия Стьюдента.
Получаем следующие результаты регрессионного анализа (таблица 4).
Таблица 4 - Результаты построения регрессии_
Показатели Значения
Коэффициент корреляции R 0,98
Коэффициент детерминации R 0,97
Скорректированный коэффициент детерминации R 0,93
Стандартная ошибка 79,87
Наблюдения 7
Множественный коэффициент регрессии равен 0,98, что говорит о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации равен 0,97, а значит, 97% вариации уровня объемов рынка электронной коммерции Российской Федерации обусловлено факторами, включенными указанную ранее модель.
Значение F-критерия Фишера равно 28,82. Значимость F-критерия показывает вероятность того, что множественный R будет равен нулю. Поскольку она значимость F-критерия меньше 0,05, то уравнение регрессии статистически значимо с вероятность 95% (таблица 5).
Таблица 5 - Результаты дисперсионного анализа
df SS MS F Значимость F
Регрессия 3 551497,8 183832,6 28,81998 0,01032
Остаток 3 19135,95 6378,651
Итого 6 570633,7
Проанализировав уравнение регрессии, получаем следующее: с увеличением оборота розничной торговли в России объем рынка электронной коммерции увеличиться на 215,73 млрд. руб., с ростом среднемесячной номинальной заработной платой объем рынка электронной коммерции уменьшится на 0,1 млрд. руб., а с ростом среднедушевых денежных доходов населения объем электронной коммерции увеличится на 14,6 млрд. руб.
Воспользуемся множественным уравнением регрессии для построения прогноза при фиксированных значениях факторов. Подставляя в уравнение регрессии минимальное, среднее и максимальное значения факторов, получим три прогнозных варианта - пессимистический, реалистический и оптимистический:
• при минимальных значениях = 19,10, x3 = 23369, x4 = -5,8):
у = 47,1386;
• при средних значениях = 26,30, x3 = 32495, x4 = -1,7):
у = 638,1138;
• при максимальных значениях = 31,90, x3 = 39167, x4 = 4):
у = 1182,1354.
Таким образом, уровень объема рынка электронной коммерции в Российской Федерации при неизменности имеющейся тенденции может составить 638,11 млрд. руб. При минимальных значениях факторов объем электронной коммерции может составить 47,14 млрд. руб. При максимальных значениях - 1182,14 млрд. руб.
Подводя итог проведенному статистическому анализу, стоит отметить важность понимания специфика факторов, влияющих на объемы рынка электронной коммерции в Российской Федерации. От государства в данном случае необходимо, помимо очевидных действий по сокращению числа безработных, увеличению уровня заработной платы, уменьшение роста инфляции и других мероприятий, связанных с мировыми тенденциями и проблемами, следующее:
• устранение пробелов в законодательстве, которые порождают несправедливую конкуренцию для некоторых участников рыночных отношений в сфере электронной коммерции;
• совершенствование законодательства в сфере электронной торговли, которая является важной составляющей электронной коммерции нашей страны особенно;
• развитие логистической инфраструктуры;
• создание новых и развитие существующих онлайн-платформ;
• повышение уверенности и доверия потребителя - предоставление надежной защиты их сведений и операций в электронной коммерции.
Использованные источники:
1. Юрасов А.В. Основы электронной коммерции. — М.: Горячая линия -Телеком, 2008. — 480 с.
2. Лаптева Е.В., Золотова Л.В. Статистические методы исследования в экономике: учебн. пособие / Е.В. Лаптева, Л.В. Золотова. - Оренбург: ООО «ИПК Университет», 2013. - 171 с.
3. Коган К.Е. Электронная коммерция в России: проблемы и перспективы // Современные наукоемкие технологии, 2004. -№ 4 - С. 101-101
4. Балдин К.В., Рукосуев А.В. Общая теория статистики: учебное пособие. -М.: Дашков и К, 2010. - 312 с.
5. Золотова Л.В., Лаптева Е.В., Портнова Л.В. Экономико-статистический анализ основных макроэкономических показателей развития банковского сектора России и оценка степени их влияния на уровень экономической активности населения// Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии.- 2017. - № 6-4 (52). - С. 78-83.
6. Лаптева Е.В. Динамика основных показателей развития банковского сектора России // Сборник тезисов международной, всероссийских и региональных конференций «Молодежный научный форум» . ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный институт менеджмента». Партнеры Форума: Казахско-Китайская академия, Торгово-промышленная палата Оренбургской области, Оренбургское региональное агентства по поддержке малого и среднего бизнеса, Оренбургский благотворительный фонда «Евразия», Регионального представительство «Евро инфо корреспондентский центр - Оренбургская область», Молодежный парламент Оренбургской области. -2014. - С. 112-114.
7. Лаптева Е.В. Динамический анализ и прогнозирование основных экономических показателей развития банковского сектора Российской Федерации // Материалы международной научно-практической конференции «Статистические методы в гуманитарных и экономических науках».- 2016. - С. 177-179.
8. Коробейникова Е.В., Лаптева Е.В. Прогнозирование основных индикаторов уровня развития банковского сектора Российской Федерации // Наука Красноярья, 2016. -№2(25). - С.190-201.
9. Лаптева Е.В. Статистическое исследование уровня сберегательной активности населения Российской Федерации // Вестник Оренбургского государственного университета, 2015. -№ 13(188). - С.53-59.
