Диссертация (1137878), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Продавцы принимают решение о входе на рынок, еслиожидаемая прибыль превышает издержки входа. Соответственно, действиефакторов, повышающих прибыль (и среди них в первую очередь — рост спроса)сопровождается входом новых продавцов на рынки и соответствующимснижением показателей концентрации [Symeonidis, 2000]. Для отражения влияниявозможного временнóго тренда в число переменных добавлены бинарныепеременные, соответствующие годам, начиная с 2007 г.Подтверждение гипотез Н1–Н8 означало бы, что Закон о торговледействительно оказал воздействие на бизнес-практику отношений междурозничными сетями и поставщиками в ожидаемом законодателем направлении, илежащие в основе Закона представления о характере и эффектах этой бизнеспрактикиверны.Соответствиерезультатоввовсехвосьмислучаяхальтернативным гипотезам могло бы свидетельствовать о том, что требованияЗакона о торговле не выполняются, и это сопровождается ухудшением положенийпредприятий-поставщиков, однако сама концептуальная основа Закона верна.Другая комбинация результатов тестирования гипотез Н1–Н8 дает основания для98сомнений в том, что представления об эксплуататорской природе взаимодействиярозничных сетей с поставщиками верны.В ходе реализации исследования в первом направлении оценивалиськоэффициенты следующей модели в общем виде (3.1.):Dependent it Const 1 ln( Sales ) it 2 mt _ share jt 3 ln( R _ Sales ) jt 4 CR 4 jt ind Ditind year Dityear indyear(3.1) year _ prod Dityear Ditprod year _ sales Dityear ln( Sales ) it yearyearгде Dependent it — зависимые переменные Comm_Salesit; Ebit_Salesit, AR_Salesit, Comm_Salesit — коммерческие расходы в процентах объема продаж i-й компании в периоде t; Ebit_Salesit — операционная прибыль в процентах объема продаж i-й компании в периоде t; AR_Salesit — оборачиваемость дебиторской задолженности i-й компании в периоде t в днях.Независимые переменные модели:Salesit — объем продаж i-й компании в периоде t, млн.
руб., в ценах 2006 г.27;Mt_Sharejt — доля современных форматов торговли в j-м регионе (в долях) в периоде t;R_Sales jt — объем розничной отрасли в j-м регионе в периоде t, млрд. руб., в ценах 2006 г.28 (этотпоказатель является индикатором рыночного спроса, аналогично подходу, использованному в[Symeonidis, 2000]).CR4 jt — доля четырех крупнейших предприятий-поставщиков отрасли в j-м регионе в периоде t,%.D_Year — бинарная переменная для каждого из годов в период 2007–2012 гг.D_Industry — бинарная переменная для каждой из отраслей, к которой относится наблюдение(производство молочной, мясной, химической продукции, товаров из бумаги и картона);D_Prod — бинарная переменная, которая равна 1 в случае, если компания занимаетсяпроизводством продовольственных товаров. и - ошибки модели.В свою очередь, β1, β2, β3, β4б, βyear βind, βyear_prod, βyear_prod_sales—значения соответствующихкоэффициентов при соответствующих переменных.В табл.
3.1. представлены используемые спецификации общей модели исследования.27В целях нейтрализации инфляционной составляющей в динамике показателя, значения за 2007-2012 гг былискорректированы на индекс дефляции (по данным Росстата).28См. комментарий выше.99Таблица 3.1. Перечень спецификаций первой модели исследованияЗависимая переменнаяКоммерческиеОборачиваемость Операционнаярасходыдебиторскойприбыль, %Специфика составапоставщиков,% задолженности,продажнезависимых переменныхпродаждни продажВыборка: четыре отрасли,включая производителей как продовольственных, так и непродовольственных товаровВключеныпеременные,отражающие О1О2О3перекрестный эффект размера и годаНе включен перекрестный эффект размера и года, О4О5О6включены показатели отдельных отраслей и летВключеныпеременные,отражающие О7О8О9перекрестный эффект регулирования и летВыборка: только две продовольственные отраслиВключенперекрестныйэффектразмера П1П2П3предприятия и годаНе включен перекрестный эффект размера П4П5П6предприятия и годаДля исследования показателей концентрации использовалась двухшаговаямодель.
На первом шаге (3.2) оценивалась зависимость доли современныхформатов в j-м регионе в периоде t ( Mt _ share * jt ) от численности населения(populationjt) и доли городского населения в регионе в % (Citypopjt), на второмшаге (3.3) оцененные значения доли современных форматов были включены какодна из независимых переменных в модель.Mt _ share * jt Const 1 Citypopгдеjt 2 Ln( population ) jt ,(3.2)значения соответствующих коэффициентов.CR 4 jt const 1 Mt _ share * jt 2 ln( Inclome) jt D year year D year D prod year _ prod yearгде δ1, δ2,( 3.3)yearδyear,δyear_prod,– векторы и значениясоответствующихкоэффициентовВ качестве зависимой переменной использовался индекс СR4jt – долячетырех крупнейших предприятий соответствующей отрасли (вида деятельности)в j-м регионе РФ в периоде t, %.100Независимые переменные:Incomejt –среднедушевые доходы в j-м регионе в периоде t, тыс.
руб., вценах 2006 г.29D_Year – бинарная переменная для каждого из годов, к которому относитсянаблюдение в 2007-2012 гг.D_Prod – бинарная переменная, которая равна 1 в случае, если компаниязанимается производством продовольственных товаров. и - ошибки модели.3.3.
Динамика расходов, прибыли и концентрации производителейпотребительских товаровДля реализации первой части эмпирического исследования (прямая оценкасвязи между распространением современных сетевых форматов торговли иприменением Закона о торговле, с одной стороны, и расходами поставщиков ипоказателями их результативности, с другой стороны) с помощью базы данныхСПАРК были собраны данные по финансово-хозяйственной деятельностипредприятий-поставщиков розничных сетей за период 2006–2012 гг. с объемомпродаж не менее 1 млрд руб.
в год, за исключением производителей бытовыхтоваров из бумаги и картона, для которых порог был снижен до 500 млн руб. в годв целях повышения количества наблюдений в выборке. Далее были отобранытолько те предприятия, которые осуществляли деятельность на протяжении всегорассматриваемого периода. В результате базу данных для эмпирическогоисследования составило 201 предприятие: 172 из продовольственных отраслей, накоторые было направлено регуляторное воздействие Закона о торговле, и 29 — изнепродовольственного сектора, которые могут быть использованы в качествебазы для сравнения (табл. 3.2.). Выборка представляет собой сбалансированнуюпанель, данные по 201 предприятию охватывают 7 периодов.29В целях нейтрализации инфляционной составляющей в динамике показателя, значения за 2007-2012 гг былискорректированы на индекс дефляции (по данным Росстата).101Отметим, что в выборку попали различные по размеру компании: присреднем объеме продаж в 2006–2012 г.
1,7 млрд руб. (в ценах 2006 г.) стандартноеотклонение данного показателя составляет 3,1 млрд рублей. Различия размерапредприятий выборки между секторами и внутри них отражают особенностиструктуры продовольственных и непродовольственных секторов, так какпредприятия выборки производят свыше половины выпуска генеральнойсовокупности по соответствующим отраслям (табл. 3.2).
Важно понимать, что в вцелом выборка смещена в сторону более крупных и более успешных компаний:более 60% выборки представлено предприятия со стабильным объемом выручкиот 1 до 4 млрд. рублей (табл.3.3.).Таблица 3.2. Состав выборки для моделей типа 1 (в среднем за 2006-2012 гг.)ОтрасльДоля вотраслевыхпродажах, %Доля в общемколичествепредприятий, %17260,07,12964,01,9КоличествопредприятийПроизводителипродовольственныхтоваров(молочнаяимяснаяпродукция)Производители непродовольственныхтоваров (изделия из бумаги и картона,товары бытовой химии и косметики)Итого предприятий20160,05,1Источник: расчеты на основе базы данных «Спарк»Таблица 3.3. Средняя выручка предприятий из выборки по группам (в среднем за2006-2012 гг.)Границы групп, млрд.
руб.Производители мясной продукцииПроизводители молочной продукцииПроизводители товаров бытовойхимииПроизводители бумажных товаровВ целом по выборке< 0,50%0%0,5-113%22%1-240%47%2-318%17%3-48%5%4-52%4%5-1015%2%>101%4%0%19%24%24%0%10%19%5%13%0%50%19%38% 0%41% 17%0%5%0%4%0%9%0%2%Источник: расчеты на основе базы данных «Спарк»Ввиду того, что в выборку попали данные кризисного периода 2008–2009 гг.,мы провели дополнительную проверку на стационарность с помощью теста наналичие статистической значимого различия между средними значениями102ключевых показателей в период до и во время кризиса, а именно 2006–2007 гг. посравнению с 2008–2009 гг..
Результаты тестирования (см. Прил. 2: табл. 2)указываютнаотсутствиесущественныхразличийсреднихзначенийанализируемых показателей (коммерческие расходы предприятий-поставщиков,доля современных форматов торговли, объем розничной торговли).Помимо данных по предприятиям, с помощью открытых ресурсов Росстатабыли собраны данные макроэкономического или отраслевого характера: долясовременных форматов торговли по регионам РФ, объем розничной торговли порегионам РФ.Описательная статистика (рис.3.2-4; Прил. 2: табл. 1) свидетельствует о том,чтокоммерческиерасходыпроизводителейпродовольственныхтоваров,измеренные как доля в объеме продаж, ниже соответствующего показателяпроизводителейтоваровнепродовольственных,приэтомонирастутвисследуемом периоде.
Показатели прибыльности предприятий выросли в периодпосле вступления в силу Закона о торговле по всем отраслям. Оборачиваемостьдебиторской задолженности растет (количество дней оборота снижается) во всехотраслях. Значения зависимых переменных достаточно вариативны: к примеру,коммерческие расходы составляют 5%±7% объема продаж, оборачиваемостьдебиторской задолженности — 77±120 дней и т. д.11129108764435542006-20092010-20122Производителимясных продуктовПроизводителимолочныхпродуктовПроизводителибумажных товаровПроизводителитоваров бытовойхимии и косметикиРисунок 3.1.
Средние показатели коммерческих расходов, в % от продаж: 2006-2012 гг.10310090878076656060726551402006-2009202010-20120Производителимясных продуктовПроизводителимолочныхпродуктовПроизводителибумажных товаровПроизводителитоваров бытовойхимии и косметикиРисунок 3.2. Средние показатели оборачиваемости дебиторской задолженности, дни продаж:2006-2012 гг.8104354460-5Производителимясных продуктов-10ПроизводителимолочныхпродуктовПроизводителибумажных товаровПроизводителитоваров бытовойхимии и косметики2006-20092010-2012-15-16-20Рисунок 3.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
