Автореферат (Влияние условий договоров между поставщиками и розничными сетями на производителей потребительских товаров в России), страница 4

Отобраны две группы отраслей, впроизводстве которых значительную долю занимают поставки в розничныесети. Сопоставляется динамика показателей деятельности предприятий вразрезе регионов и отраслей. Период анализа охватывает семь лет – с 2006 по2012, из которых первые четыре года – до принятия Закона, и три последующих(начиная с 2010) – после вступления Закона в силу.Отраслиудовлетворяюттребованиюразграниченияиспытавших(производство молока и молочной продукции, производство мяса и мясныхпродуктов) и не испытавших воздействие регулирования (производствобытовойхимииипарфюмерии,целлюлозно-бумажноепроизводство),предприятия этих отраслей являются относительно монопрофильными. Приэтом отрасли, производящие продовольственные товары, различны по моделиорганизации: если большая часть предприятий по производству молока вРоссии входит в состав крупных компаний (в первую очередь «Вимм-БилльДанн» и «Данон»), основную долю производителей мяса составляютнезависимые компании.

В качестве основного метода применялась модельпанельной регрессии.Предполагается, что показатели коммерческих, финансовых расходов иприбыльности производителей находятся под влиянием условий договоров сторговымисетями,следовательно,ихдинамикаизависимостьотраспространения торговых сетей будет отражать степень давления со сторонысетей на производителей. Динамика концентрации производителей в регионеявляется результирующим показателем воздействия торговых сетей наположение в отрасли: насколько мелкие и средние производители могут18развиваться, насколько внедрение Закона о торговле облегчило их положение исоответственно как соотносится динамика выпуска этой группы поставщиков сдинамикой выпуска крупных поставщиков.5.Эмпирическийанализпоказывает,чтопоставщикипродовольственных товаров после принятия Закона не воспользовалисьвозможностью снизить сумму коммерческих расходов, значительная частькоторых – выплаты в адрес розничных сетей.

Крупные производителипродовольственных товаров увеличивают эти платежи.Проверены гипотезы о влиянии сетевой розничной торговли и егоослаблении после принятия Закона о торговле на величину коммерческихрасходов поставщиков, а также различиях данного влияния для крупных имелких поставщиков. Аналогично проверялись гипотезы об отрицательномвлиянии распространения крупных розничных сетей на показатели дебиторскойзадолженности и прибыли поставщиков и ослаблении этого влияния послевступления в силу Закона о торговле.Dependentit  Const  1  ln( Sales )it   2  mt _ share jt   3  ln( R _ Sales ) jt   4  CR 4 jt    ind  Ditind    year  Dityear ind   year _ prod  DyearityearDprodit(1.1)year   year _ sales  Dyearit ln( Sales )it   i  tyearDependent it - зависимые переменные Comm_Salesit; Ebit_Salesit, AR_Salesit.

β1, β2, β3, β4, βyear, βind,βyear_prod, βyear_sales –значения коэффициентов. Comm_Salesit – коммерческие расходы в процентах отпродаж i-й компании в периоде t, %; Ebit_Salesit – операционная прибыль в процентах от продаж i-йкомпании в периоде t, %; AR_Salesit – оборачиваемость дебиторской задолженности i-й компании впериоде t, дни; Sales –продажи i-й компании в периоде t, млн. руб., в ценах 2006 г.; Mt_Sharejt – долясовременных форматов торговли в j-м регионе в периоде t (в долях); R_Salesjt – объем розничнойторговли в j-м регионе в периоде t, млрд.

руб., в ценах 2006 г. CR4jt – доля четырех крупнейшихпредприятий отрасли в j-м регионе в периоде t, %. D_Year – бинарная переменная для каждого изгодов, к которому относится наблюдение в 2007-2012 гг. D_Ind – бинарная переменная для каждойиз отраслей, к которой относится наблюдение; D_Prod – бинарная переменная производствапродовольственных товаров.Оценивались коэффициенты модели (1.1) для каждой из трех зависимыхпеременных. Результаты представлены ниже (табл.1). Не было полученозначимых подтверждений положительного влияния принятия Закона наположение поставщиков в изучаемых отраслях, что соответствуют экспертным19оценкам и результатам обобщения опросов. Не прослеживается ни повышенияприбыли,ниснижениядебиторскойзадолженности.Такжепоказанопережающий рост коммерческих расходов крупных поставщиков в периодпосле принятия Закона, что сочетается с представлениями участников рынка отом, что Закон был выгодным именно крупным компаниям.Таким образом, несмотря на то, что более мелкие поставщики платятторговым сетям меньше, они не получают преимуществ прибыли, в то же времяотносительно более крупные поставщики после принятия Закона тратятбольше.

Следовательно, при оценке контрактной практики в розничнойторговле продовольственными товарами больше внимания следует уделять еёаллокативным, а не дистрибутивным эффектам.20Таблица 1. Результаты оценки модели для показателей хозяйственной деятельности предприятийВыборкиЗависимаяпеременнаяСпецификацияMt_Share%Ln(Sales)Comme_salesО10.02AR_salesО20.04Выборка по четырем отраслямEbit_Comme_AR_Ebit_salessalesSalessalesО3О4О5О60.030.030.050.04Comme_salesО70.030.92***0.420.37-2.33-3.382.31AR_SalesО80.13-1.1125.63-14.66**-15.90**-3.06Ebit_SalesО90.022.43***-0.30.6-2.21-4.42*0.71Comme_SalesП10.06Выборка по продовольственным отраслямAR_Ebit_Comme_AR_SalessalessalessalesП2П3П4П5-0.02-0.070.05-0.02Ebit_salesП6-0.07Ln(R_Sales).0.461.010.10.79**1.120.290.50*1.70.070.461.620.31CR4-0.493.811.980.783.632.58-0.775.751.38-0.85.071.93D_Milk,-2.66-11.88*-1.04-1.53-11.46-0.511.031.111.90**1.031.221.80**D_Meat,-3.88-13.15*-3.05-2.51-12.69*-2.41D_Chemics1.9-2.891.582.73-2.261.95D_2007,-3.07*-6.8-6.64*0.114.86*** 1.56**4.40***-3.19-6.47*0.314.47***1.70**D_2008,-8.39***2.87-6.84*0.094.49***0.877.27***9.15-5.320.66**3.83**1.25D_2009-15.77***11.54-0.47-0.013.82** 3.32***0.1929.83**-1.590.65**3.31*3.22***D_2010-17.86***-3.05-7.45*0.25.21***1.16-0.576.64-10.54*0.71**4.00**1.27D_2011-15.49***-10.94-1.610.614.19**0.66-3.12-10.66-2.610.97***3.66*1.05D_2012-16.40***1.36-5.311.05** 5.93*** 1.62**-3.241.24-5.91.45***5.21**1.93**Ln(Sales) * D_20070.48**1.731.22**-0.61***1.131.22**Ln(Sales) * D_20081.24***0.241.12**-0.95***-0.760.96Ln(Sales) * D_20092.23***-1.080.540.06-3.68*0.69Ln(Sales) * D_20102.49***1.141.19**0.17-0.371.62**Ln(Sales) * D_20112.18***2.020.320.53*1.890.51Ln(Sales) *D_20122.31***0.60.930.60*0.51.05D_Prod * D_20070.124.48**1.18D_Prod * D_20080.224.02**0.19D_Prod * D_20090.033.66*1.74**D_Prod * D_2010-0.064.18**-0.81D_Prod * D_20110.13.75*-1.41*D_Prod * D_20120.475.28**-0.92Constant1.2635.96*0.66-4.934.42**-2.65-5.5932.2-7.79-3.4814.610.13-2.9416.05-3.16224.42***36.82*** 61.48*** 73.24*** 32.16*** 48.56*** 110.42*** 28.97*** 118.85*** 123.38*** 24.84* 39.25*** 83.72***17.10* 29.98***Стат-ка ВальдаСтат-ка Бреуша2155.7***946.88*** 613.12*** 2131*** 972.55*** 621.52*** 2083.92*** 935.57*** 651.06*** 1838.16*** 809.38*** 468.85*** 1982.99*** 817.60*** 478.26***Пагана38.76***30.6*** 113.12***6.2620.56** 104.39***9.0229.02** 104.7*** 44.77*** 32.63** 100.70*** 10.98**20.52** 106.60***Cтат-ка ХаусманаComm_Salesit – коммерческие расходы в процентах от продаж компании, %; Ebit_Salesit – операционная прибыль в процентах от продаж компании, %; AR_Salesit – оборачиваемостьдебиторской задолженности компании, дни; Sales –продажи компании, млн.

руб., в ценах 2006 г.; Mt_Sharejt – доля современных форматов торговли в регионе (в долях); R_Salesjt – объемрозничной торговли регионе , млрд. руб., в ценах 2006 г. CR4jt – доля четырех крупнейших предприятий отрасли в регионе, %.

D_Year – бинарная переменная для каждого из годов, ккоторому относится наблюдение в 2007-2012 гг. D_Milk, D_Meat, D_Chemics – бинарная переменная для каждой из отраслей, к которой относится наблюдение; D_Prod – бинарнаяпеременная производства продовольственных товаров. * - значимость на 10%-м уровне, ** - значимость на 5%-м уровне, *** - значимость на 1%-м уровне216.Ростдолиторговыхсетейвпродажахпоставщиковпродовольственных товаров не приводит к ослаблению мелких производителейпо сравнению с крупными, а следовательно и росту концентрациипроизводства.Были протестированы гипотезы относительно отрицательного влиянияраспространениясовременныхформатовторговлинаконцентрациюпоставщиков, а также ослабления данного влияния в связи с вступлением всилу Закона о торговле.

Для тестирования данных гипотез использоваласьдвухшаговая модель (2.1, 2.2.). На первом шаге оценивалась зависимость долисовременных форматов торговли (_ℎ ∗ ) от численности населения и долигородского населения в регионе, на втором этапе оцененные значения долисовременных форматов были включены как одна из независимых переменных вмодель._ℎ ∗ = + γ1 ∗ + γ2 ∗ ln() + + (2.1)γ1 , γ2 значения соответствующих коэффициентовНа втором шаге оценивалась модель:4 = + β1 ∗ ℎ ∗ + β2 ∗ ln() + ∑ ∗ +(2.2)+ ∑ ∗ ∗ _ + + β1, β2, βyear, βyear_prod, – векторы и значения соответствующих коэффициентов, СR4jt – доля четырехкрупнейших компаний соответствующей отрасли в j-м регионе в периоде t, %, Incomejt –среднедушевые доходыв j-м регионе в периоде t, тыс.