Экономико-математические методы и модели в исследовании состояния и развития электронной коммерции

Садретдинов, Рамиль Мустафаевич

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Экономико-математические методы и модели в исследовании состояния и развития электронной коммерции тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Садретдинов, Рамиль Мустафаевич
Место защиты	Москва
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические методы и модели в исследовании состояния и развития электронной коммерции"

На правах рукописи

САДРЕТДИНОВ Рамиль Мустафаевич

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ В ИССЛЕДОВАНИИ СОСТОЯНИЯ И РАЗВИТИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2005

Работа выпонена на кафедре статистики Российского государственного торгово-экономического университета.

Научный руководитель -

доктор экономических наук, профессор Башина Ольга Эмильевна

Научный консультант

доктор экономических наук, профессор Кобелев Олег Афанасьевич

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Одинцов Борис Ефимович кандидат технических наук, профессор Фомин Геннадий Петрович

Ведущая организация - Московский государственный

университет экономики, статистики и информатики

Зашита состоится л14 апреля 2005г. в час. в ауд. 209 на заседании диссертационного совета Д 227.001.01 по экономическим наукам в Российском государственном торгово-экономическом университете по адресу: 125993, г. Москва, ул. Смольная, 36, РГТЭУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного торгово-экономического университета.

Автореферат разослан л16 марта 2005г.

Ученый секретарь

С.В.Любимцева

I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В последние годы электронная коммерция, возникшая на несколько десятилетий раньше глобальной сети Интернет, стремительно развивается. Распространяясь повсеместно и предлагая все более широкий ассортимент товаров и услуг, электронная коммерция становится инструментом интеграции государств, отраслей, предприятий и физических лиц в единое сообщество, внутри которого взаимодействие партнеров эффективно и беспрепятственно реализуется средствами информационных и телекоммуникационных технологий.

Применение информационных технологий дает возможность компаниям выйти на мировой рынок, расширяет каналы сбыта, объединяет поставщиков и покупателей в единую систему, позволяет значительно снизить расходы в цепочках спроса и предложения, обслуживать заказчиков на более высоком уровне, внедриться на ранее недоступные по географическим причинам рынки, создавать новые рынки труда и капитала, и наконец, пересматривать сам характер своей деятельности.

Зарубежный опыт показывает, что поступательное и динамичное развитие электронной коммерции невозможно без стимулирования и дожного регулирования со стороны государства. В свою очередь, для разработки процедур государственного регулирования в области электронной коммерции необходимо наличие теоретической базы.

В условиях рыночной экономики органы власти различных уровней дожны иметь представление о тенденциях в развитии электронной коммерции и тем самым иметь возможность оперативного воздействия на динамику этого развития. В связи с этим актуально исследование, направленное на оценку состояния и анализ перспектив развития электронной коммерции в Российской Федерации, позволяющее с помощью экономико-математических методов выявить закономерности и тенденции, обуславливающие ее развитие.

Степень разработанности проблемы. В современной отечественной литературе уровень разработанности проблем экономико-математического анализа электронной коммерции ограничивается уровнем отдельных предприятий и организаций. До недавнего времени практически не уделялось внимания вопросам применения экономико-математических методов для анализа состояния и оценки перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, а сама электронная коммерция являлась предметом исследования специалистов в основном технического профиля.

Разработка задач практического применения экономико-математических методов в оценке эффективности отдельных Интернет-магазинов или электронных торговых площадок в той или иной степени была осуще-

ствлена в работах таких отечественных и зарубежных авторов как АВикофф (A.Wyckoff), К.Т.Гордон (K.T.Goгdon), АА.Кантарович, ОАКобелев, А.Колекчиа (A.ColeccЫa), Г.Я.Резго, В.И.Скиба, В.В.Царез и др. Однако до настоящего времени не известны исследования, позволяющие принимать обоснованные решения по регулированию развития электронной коммерции на макроэкономическом уровне, при наличии в этом объективной потребности.

В связи с этим представляется актуальным проведение исследования, посвященного анализу состояния и оценке перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, с использованием экономико-математических методов и моделей.

Целью исследования является анализ состояния и оценка перспектив развития электронной коммерции в России, позволяющая с помощью экономико-математических методов и моделей выявить основные закономерности и тенденции ее развития в России.

Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач:

Х уточнить и допонить основные термины и понятия, связанные с электронной коммерцией, с целью формирования возможности применения экономико-математического аппарата;

Х проанализировать состояние электронной коммерции в России, выявить текущие проблемы и приоритетные направления развития на кратко- и среднесрочную перспективу;

Х сформировать систему показателей электронной коммерции, позволяющую дать сбалансированную количественную и качественную оценку состояния и развития электронной коммерции в России;

Х провести экономико-математический анализ влияния макроэкономических факторов на развитие электронной коммерции в России в целях его дальнейшего использования при разработке действенных механизмов эффективного управления и принятия решений на государственном уровне по регулированию электронной коммерции в России;

Х дать аналитическую оценку перспектив развития электронной коммерции в России на основе специально разработанных моделей прогнозирования основных показателей электронной коммерции;

Х оценить экономическую и математическую адекватносгь разработанных моделей и дать рекомендации по их практическому применению.

Объект исследования - экономические процессы, возникающие в электронной коммерции.

Предмет исследования - взаимосвязи между тенденциями развития электронной коммерции и факторами, их обуславливающими.

Методологической и теоретической основой исследования явились

труды ведущих специалистов по электронной коммерции, статистике, экономическому анализу и экономико-матема-тическому моделированию; законодательные нормативные акты, действующие в Российской Федерации и регулирующие область электронной коммерции; отечественные и зарубежные исследования по проблемам анализа электронной коммерции.

В процессе исследования состояния и перспектив развития электронной коммерции большое значение сыграли труды известных отечественных и зарубежных ученых в области электронной коммерции [ААКантаровича, ОАКобелева, Г.Я.Резго, В.И.Скибы, В.В.Царева, АВикоффа, (AWyckoff), АКолекчиа (АСо1ессЫа), К.Т.Гордона (K. T.Gordon) и др.], товарного обращения (Ю.И.Аболенцева, О.Э.Башиной, И.К.Беляевского, С.Д.Ильенковой, М.Г.Назарова и др.), экономической теории (М.Ю.Афанасьева, ЛАИван-ченко, Н.С.Купенко, Б.П.Суворова и др.), экономико-математических методов и моделей (СААйвазяна, З.ВАферовой, В.П.Божко, АМ.Дуброва, ТАДубровой, И.И.Елисеевой, НШ.Кремера, В.С.Мхитаряна, Б.Е.Одинцова, АИ.Орлова, ААСпирина, Г.И.Фомина, Ф.Фишера и др.).

В ходе исследования использовались экономико-математические методы и модели, методология экономической теории, общей теории статистики, математической статистики, эконометрики, анализа хозяйственной деятельности и др.

Для решения задач диссертационного исследования применен ряд аналитических пакетов прикладных программ: лSPSS, лDecision Time, электронные таблицы Excel и др.

Информационной базой исследования явились официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, Международного Телекоммуникационного Союза, Фонда Общественное мнение, группы лMonitoring.ru, данные научных публикаций по исследуемой тематике, материалы периодической печати, сети Интернет и другие материалы.

Научная новизна работы заключается в оценке состояния и выявлении перспектив развития электронной коммерции в Российской Федерации, базирующейся на использовании экономико-математических методов и моделей, а также современных компьютерных технологий обработки информации.

Научная новизна наиболее существенных результатов исследования, полученных лично автором, заключается в следующем:

1. Уточнено и допонено понятие электронной коммерции, что способствовало более точному определению ее количественных характеристик.

2. Выработана система показателей электронной коммерции, позволяющая:

- подготовить методическую основу для сбора и обработки первичной статистической информации о состоянии и перспективах развития электронной коммерции;

- провести сбалансированную количественную и качественную оценку состояния электронной коммерции в России.

3. Определены методические подходы к оценке состояния электронной коммерции как специфической формы организации коммерческой деятельности, что позволило:

- количественно и качественно проанализировать основные закономерности и тенденции, присущие процессу развития электронной коммерции в России;

- оценить влияние совокупности макроэкономических факторов на динамику развития основных показателей электронной коммерции в России.

4. Разработаны прогнозные модели основных показателей электронной коммерции в России, позволяющие оценить перспективное состояние электронной коммерции в нашей стране и способствующие повышению обоснованности и качества стратегических решений по регулированию сферы электронной коммерции.

Практическая значимость работы заключается в том, что предложенные методики могут быть применены при проведении комплексного анализа состояния и развития электронной коммерции в России и определении государственными органами перечня конструктивных мер, направленных на регулирование процесса развития электронной коммерции.

Рекомендации диссертационного исследования по применению экономико-математических методов и моделей для прогнозирования основных показателей электронной коммерции могут быть использованы в деятельности коммерческих структур предприятий и организаций, которые уже вовлечены в электронную коммерцию или планируют это сделать в ближайшем будущем, при разработке стратегии бизнеса и при расчете финансово-экономических показателей.

Самостоятельное практическое значение имеют:

1. Разработанная система показателей электронной коммерции, позволяющая упорядочить и привести в соответствие с требованиями социальной и экономической статистики формы и токования исходных данных и расчетных показателей, применимых для изучения электронной коммерции.

2. Экономико-математическая оценка текущего состояния электронной коммерции в России, позволяющая выявить препятствия раз-ви1ию электронной коммерции в России и определить пути их преодоления.

Апробация и реализация результатов исследования. Результаты работы докладывались на научно-практической конференции Стратегия торгово-экономического образования (МГУК, 29-30 апреля 2002г.), на научно-практической конференции Румянцевские чтения. Экономика, государство, общество в XXI веке (РГТЭУ, 19-20 мая 2004г.), обсуждались на совместном заседании кафедры статистики и кафедры информационных технологий Российского государственного торгово-экономического университета.

Отдельные положения диссертационного исследования используются в практической деятельности ООО Сити Груп и 000 Компьютер и офис, что подтверждено актами о внедрении.

Результаты исследования используются в учебном процессе по дисциплинам: электронная коммерция, экономико-математические методы и модели в торговле, моделирование и прогнозирование коммерческой деятельности, методы оценки и принятия управленческих решений и др. в РГТЭУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ общим объемом 1,7п.л.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений. Работа изложена на 176 страницах, содержит 13 таблиц, 10 рисунков, 7 приложений. Библиография насчитывает 133 наименования.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, изложены цели и задачи исследования, сформулированы научные положения, выносимые на защиту, показана практическая значимость результатов исследования.

В первой главе - Электронная коммерция как объект экономико-математического исследования раскрыта сущность электронной коммерции, определены ее основные формы и место в современной экономике, выявлены текущие проблемы и приоритетные направления развития на кратко- и среднесрочную перспективу, определены методические подходы к экономико-математической оценке состояния и перспектив развития электронной коммерции в России.

Во второй главе - Экономико-математический анализ факторов, определяющих развитие электронной коммерции в России разработана система показателей электронной коммерции в России, а также проведено экономико-математическое исследование влияния совокупности макроэкономических факторов на динамику развития основных показателей электронной коммерции в России.

В третьей главе - Методы и модели прогнозирования состояния и развития основных показателей электронной коммерции в России в целях оценки перспектив развития электронной коммерции в нашей стране осуществляется прогнозирование по основным показателям электронной коммерции на основе регрессионных моделей и адаптивных методов.

В заключении изложены основные результаты проведенного исследования, сформулированы выводы и рекомендации.

П. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первоначально при формировании электронной коммерции как элемента сферы товарного обращения для количественного измерения и анализа этого явления использовались определения и показатели, разработанные для маркетинговых целей.

Развитие спектра разнообразных электронных видов экономической деятельности за короткий период времени привело к появлению набора взаимозаменяемых терминов. Такие термины, как электронная коммерция, электронный бизнес, электронные услуги, интернет-торговля, интернет-коммерция, электронный обмен данными и даже Web и Интернет применяются к схожим видам деятельности.

Проведенный анализ различных определений электронной коммерции, существовавших на момент исследования, позволил уточнить и допонить основные термины и понятия, имеющие непосредственное отношение к электронной коммерции, что позволило в последующем применить экономико-математический аппарат для анализа объекта исследования. Соотношение понятий различных электронных видов экономической деятельности представлено на рис. 1.

Рис. 1. Соотношение понятий различных электронных видов экономической деятельности по широте их содержания

Как показано на рис. 1, Интернет-коммерция есть синоним Интернет-торговли и означает ведущуюся посредством глобальной сети Интернет электронную коммерцию (электронную торговлю). Электронный бизнес включает в себя как внутренние (внутрифирменные), так и внешние (включая процессы, осуществляемые экономическими субъектами при проведении коммерческой деятельности - электронную коммерцию) бизнес-процессы, проходящие при использовании любых форм электронных сетей существующих в мире (глобальные, локальные, внутрифирменные и др.).

Таким образом, термин лэлектронная коммерция предлагается понимать следующим образом: электронная коммерция - это деятельность экономических субъектов по осуществлению коммерческих операций с использованием электронных средств обмена данными. Под электронными средствами обмена данных понимаются Интернет, сети EDI, телефон, телеграф и др. При этом торговля может происходить как товарами (материальными/нематериальными), так и услугами (страховые, банковские и др.).

Проведенный анализ современного состояния электронной коммерции в России позволил выделить следующие основные препятствия в развитии рынка электронной коммерции в России:

Х несовершенство законодательства в области электронной коммерции;

Х неразвитость платежных систем;

Х недостаточное развитие телекоммуникаций;

Х небольшое число пользователей Интернет в России.

Активное развитие новых схем межпредринимательского взаимодействия (В2В - Business-To-Business) и взаимодействия предпринимателя с потребителем (В2С - Business-To-Consumer) немыслимо без разработки соответствующей законодательной базы. По нашему мнению, важнейшим стратегическим направлением развития российского законодательства, регулирующего применение электронной коммерции, является развитие нормативной базы, способной обеспечить более широкую интеграцию России в мировое информационное пространство. Техническая совместимость применяемых средств, связанных с электронной коммерцией (совместимость интерфейсов, протоколов, стандартов передачи данных и адресации) является необходимым, но недостаточным условием интеграции. Правовая совместимость связана с необходимостью гармонизации национального законодательства с зарубежным, с применением норм международного права и международных договоров в области электронной коммерции.

Не менее актуальной для электронной коммерции является проблема оплаты услуг и товаров. До сих пор способ наличными курьеру остается самым распространенным. Этот метод во многих случаях не оправдывает себя, например, при продаже товаров, которые целесообразно доставлять

способами, отличными от традиционных, или при торговле нематериальными товарами/услугами. Мы считаем, что более широкое внедрение и применение платежных схем, использующих электронные деньги вместо пластиковых карточек, а также схем безопасного использования пластиковых карточек, позволит с минимальными затратами и практически без формальностей войти на рынок множеству меких продавцов. Это также привлечет массу покупателей, которые пока не решаются использовать карточки в Интернет из-за отсутствия гарантий безопасности таких операций.

Одним из обязательных условий успешного развития электронной коммерции является наличие каналов связи, обеспечивающих высокоскоростную и надежную передачу данных. Очевидно, что чем быстрее потенциальный покупатель получит сведения о товаре, тем больше вероятность, что сдека состоится, причем в случае розничной торговли время ожидания - критический фактор. По мере увеличения уровня доходов населения, а также за счет уменьшения стоимости эксплуатации, доля подключений к сети по выделенным каналам будет увеличиваться и в догосрочной перспективе данный тип подключения к сети Интернет дожен занять одно из лидирующих положений на рынке доступа.

Малое, по сравнению с другими странами, число пользователей Интернет в России оказывает серьезное замедляющее влияние на динамику изменения объема товарооборота всех секторов электронной коммерции. Мы полагаем, что рост российской части сети Интернет произойдет благодаря развитию инфраструктуры доступа публичных организаций. Необходимо линтернетизировать государственные учреждения, подключить к глобальной сети лорганизации в сфере образования, здравоохранения, культуры, местных СМИ и центров общественного доступа1. Решение этих задач предусмотрено Федеральной целевой программой Электронная Россия (2002 - 2010 годы), разработанной в 2001 году и реализуемой в России в настоящее время.

Результатом анализа состояния электронной коммерции явилось выявление присущих объекту исследования проблем и перспективных направлений их решения, что позволило определить дальнейшие этапы экономико-математического исследования. Проведение такого исследования требует наличия определенного набора первичной статистической информации. В настоящее время данные о состоянии электронной коммерции в России носят бессистемный характер и не охватывают важнейших аспектов этого явления.

Для решения проблемы нами разработана система взаимосвязанных показателей электронной коммерции, изображенная на рис. 2.

1 Федеральная целевая программа "Электронная Россия (2002-2010 годы)" (Ссыка на домен более не работаетext/134/content.htm)

Система показателей электронной коммерции

I. Показатели состояния телекоммуникационной инфраструктуры электронной коммерции: 1. Количество абонентских линий стационарной связи. 2. Количество абонентов мобильной связи. 3. Количество персональных компьютеров. 4. Количество операторов доступа в Интернет (с разбивкой на вид доступа). 5. Количество хост-компьютеров в исследуемом сегменте сети Интернет, 6. Количество защищенных серверов в исследуемом сегменте сети Интернет. 7. Объем информации, передаваемой в исследуемом сегменте сети Интернет.

II. Показатели использования электронной коммерции на предприятиях: 1. Количество предприятий, использующих в работе персональные компьютеры. 2. Количество предприятий, использующих в работе ВС. 3. Количество предприятий, имеющих доступ в Интернет. 4. Количество предприятий, использующих технологию EDI или сети, отличные от Интернет. 5. Количество предприятий, имеющих сайт. 6. Тип доступа предприятий к Интернету (выделенный канал, xDSL, ISDN, радиоканал, беспроводной доступ, аналоговый модем). 7. Количество предприятий, использующих Интернет для получения заказов. 8. Количество предприятий, использующих Интернет для размещения заказов. 9. Количество/объем полученных заказов через Интернет (с разб. - В2С, B2S). 10. Количество/объем размещенных заказов через Интернет. 11. Количестао/объем полученных заказов, с использованием EDI или других сетей, отличных от Интернет. 12. Количество/объем размещенных заказов, с использованием EDI или других сетей, отличных от Интернет. 13. Количество предприятий, использующих Интернет для осуществления электронных расчетов с потребителями. 14. Товарооборот сектора В2В.

III. Показатели использования электронной коммерции в домохозяйст-вах и отдельными физическими лицами: 1. Количество пользователей Интернет. 2. Количество домохозяйств, использующих персональные компьютеры. 3. Количество домохозяйств, имеющих доступ в Интернет. 4. Тип доступа домохозяйства к Интернету (выделенный канал, xDSL, ISDN, радиоканал, беспроводной доступ, аналоговый модем). 5. Стандартные социально-демографические показатели (половозрастной состав, семейное положение, доходы и т.п.). 6. Количество пользователей, использующих Интернет для размещения заказов и покупок (дома, на работе, в др. местах). 7. Тип товара или услуги, закупаемой или заказываемой через Интернет (одежда, еда, обувь, офисная техника и др.) отдельным пользователем. 8. Количество заказов/стоимость купленных товаров или услуг через Интернет, сделанных отдельным пользователем. 9. Количество пользователей, оплативших товар или услугу он-лайн (с использованием кредитной/дебетовой карточки, платежной системы и др.). 10. Товарооборот сектора В2С.

Рис. 2. Основные показатели, характеризующие состояние электронной коммерции

Система показателей состоит из трех групп:

I. Показатели состояния телекоммуникационной инфраструктуры электронной коммерции.

П. Показатели использования электронной коммерции на предприятиях.

Ш. Показатели использования электронной коммерции в домохо-зяйствах и отдельными физическими лицами.

Предложенная система показателей не является окончательной по составу, так как электронная коммерция динамично развивается. Однако использование разработанной системы уже в данном виде является актуальным, поскольку включает все основные показатели, в значительной мере отражающие динамику развития электронной коммерции в настоящее время. В частности, предложенная система показателей позволяет наиболее поно охватить все параметры текущего состояния электронной коммерции в России, избежать расхождения при трактовке первичных данных и расчетных показателей, упорядочивает и приводит формы статистической информации в соответствие с требованиями социальной и экономической статистики.

Одним из основных показателей, характеризующих состояние электронной коммерции, является количество пользователей Интернет. Но, как известно, наличие значительного числа пользователей Интернет необязательно означает высокие показатели активности в электронной коммерции. Учитывая важность характеристики частоты использования какого-либо ресурса Интернет, проведено исследование зависимости активности пользователей Интернет по совершению покупок в Интернет-магазинах от основных социально-демографических показателей, таких как среднемесячный доход на душу населения, пол, возраст, образование и др.

При сборе первичных данных для анализа применен метод сетевого интервью (анкетирования), отличительной особенностью которого является простота реализации. При его проведении не требуется больших материальных и временных затрат. Основными участниками интервью были активные пользователи сети, которые являются основными покупателями в Интернет-магазинах и поэтому наиболее интересны в контексте исследования.

Полученные при опросе данные обрабатывались и анализировались с применением статистического пакета SPSS. В процессе обработки первичной информации использована типология пользователей Интернет в зависимости от регулярности произведения ими покупок в интернет-магазинах, составленная на основе данных группы лMonitoring.ru.

Результаты выпоненных расчетов представлены в табл. 1, данные которой характеризуют структуру активной аудитории Интернет в зависимости от использования Интернет-магазинов (пределы значений характери-

стик генеральной совокупности отличаются от характеристик выборочной совокупности на величину средней ошибки выборки с вероятностью 0,954).

На рис. 3 представлена структура активной аудитории Интернет в зависимости от использования Интернет-магазинов.

Таблица 1

Структура активной аудитории Интернет в зависимости от использования Интернет-магазинов

Показатели Доля Пользователи (мн.чел.)

Постоянная умеренная 0,48 0,04 4,56 0,19

Постоянная активная 0,15 0,03 1,43 0,07

Окружение 0,21 0,03 2,00 0,04

Не-аудитория 0,15 0,03 1,43 0,07

Разочаровавшиеся 0,01 0,01 0,10 0,0008

Всего: 1ОО 9,5

Анализ табл. 1 позволяет сделать вывод о том, что пользователи Интернет, имеющие опыт использования Интернет-магазинов, составляют от активной аудитории Интернет (выходят в Интернет не менее 1 раза в неделю) около 63%. Среди них в соотношении приблизительно 1:3 присутствуют активные и умеренные пользователи Интернет-магазинов.

0 Постоянная умеренная В Постоянная активная

Окружение ИНе-аудитория

Разочаровавшиеся

Рис. 3. Структура активной аудитории Интернет в зависимости от использования Интернет-магазинов

По данным Фонда Общественное мнение на момент исследования активная аудитория российского Интернета составила 9,5 мн.чел. Таким образом, приблизительно 6 мн.чел. в России имеют опыт использования Интернет-магазинов, причем около 1,5 мн.чел. покупали товары и услуги через сеть за последние три месящ не менее 4-х раз. Пятая часть активной аудитории российского Интернета, в среднем, около 2 мн.чел., не имеют опыта использования Интернет-магазинов, однако имеют знакомых, которые делают покупки через Интернет. Их можно отнести к потенциальной аудитории Интернет-магазинов, поскольку они могут приобщиться к электронной коммерции в ближайшем будущем. Около 16% российской активной аудитории Интернета остались в стороне от электронной коммерции. Они по ряду причин не пользовались Интернет-магазинами, и не собираются делать этого в будущем.

Анализ по параметру возраст указывает на сильную обратную зависимость между показателями возраст и количество совершаемых покупок в Интернет-магазинах. Чем старше пользователь, тем меньшее количество покупок он созершает. Значение коэффициента Спирмена (8= - 0,78) объясняется большей консервативностью людей старшего возраста по сравнению с активными пользователями Интернет моложе 44 лет.

Женщины в реальной и в виртуальной жизни имеют большую, чем мужчины, склонность к совершению покупок. Значение коэффициента Спирмена (8=0,51) указывает на среднюю положительную корреляцию, т.е. женщины чаще мужчин указывали на то, что они совершают покупки в Интернет-магазинах.

Чем выше образовательный уровень пользователя Интернет, тем выше вероятность совершения им покупок в Интернет-магазинах как минимум один раз за три месяца, что характеризует их как умеренного или постоянного пользователя Интернет-магазина (8=0,81).

Анализ также показывает, что в электронную коммерцию наиболее активно зовлечены высокодоходные группы. Если на группу с доходом более 15000 рублей на одного члена семьи в среднем по аудитории Интернет приходится 43%, то в наименее активной с точки зрения использования Интернет-магазинов группе - не-аудитория - этот показатель составляет уже 26%, а в постоянной активной аудитории Интернет-магазинов более 15000 рублей на одного члена семьи в месяц имеют 63%. Рассчитанное значение коэффициента Спирмена (8=0,92) подтверждает очень сильную положительную зависимость между средним уровнем дохода на члена семьи и количеством совершаемых покупок.

Анализ сферы электронной коммерции предусматривает также оценку влияния макроэкономических факторов на развитие электронной коммерции в России. В диссертационном исследовании такой анализ был проведен методом корреляционно-регрессионного моделирования.

На предмет пригодности использования в качестве объясняющих факторов состояния и развития электронной коммерции были рассмотрены следующие макроэкономические показатели: кредиты и прочие размещенные средства, предоставленные нефинансовым предприятиям и организациям - резидентам (X1), кредиты, выданные физическим лицам -резидентам (Х2); среднедушевые денежные доходы населения (Х); производство внутреннего валового продукта (Х); доля доходов, используемая на покупку товаров и оплату услуг (X5); лимпорт продукции (Х); лобъем платных услуг населению (X7); линвестиции в основной капитал по предприятиям и организациям всех форм собственности (Х); лэкспорт сырой нефти (Х'); средние цены производителей на автомобильный бензин (Х10) и другие.

При помоши статистического пакета SPSS был произведен отбор экзогенных факторов, оказывающих влияние на результативные. Учитывая отсутствие на момент исследования первичной статистической информации по большинству показателей, при построении регрессионных моделей в качестве результативных признаков рассматривались следующие показатели электронной коммерции, по которым такие данные удалось собрать: товарооборот сектора В2С (Y1); товарооборот сектора В2В (Y); количество пользователей. Интернет на 10 000 чел. населения (Y); количество активных пользователей Интернет на 10 000 чел. населения (У4); количество абонентских линий стационарной связи на 10 000 чел. населения (Y); количество хост-компьютеров в исследуемом сегменте сети Интернет на 10 000 чел. населения (Y); количество абонентов мобильной связи на 10 000 чел. населения (У7); количество персональных компьютеров на 10 000 чел. населения (Y8).

Для построения регрессионных моделей был использован пошаговый агоритм с последовательным включением переменных. Это позволило получить следующий набор уравнений регрессии, в которых представлены значимые факторы:

1. Регрессионные модели Товарооборот сектора В2С:

У, = - 698,867 + 0,491-Х4 + 1,081-х2,

2. Регрессионные модели Товарооборот сектора В2В:

У2 = -674,271 4 0,738-х8+ 1,214-х,.

3. Регрессионные модели Количество пользователей Интернет на 10 ООО чел. населения:

У3 = -124,595 + 0,139-хз + 1,140-х2, У3 = - 602,906 + 0,362-Х4 + 0,006-х9, Уз = - 294,041 + 0,230-хз.

4. Регрессионные модели Количество активных пользователей Интернет на 10 000 чел. населения:

У4 = -153,471 +0,416-х3, У4=-82,283 +0,113-х3, У4 = - 3,587 + 0,966х7 + 0,603-х2.

5. Регрессионные модели Количество абонентских линий стационарной связи на 10 ООО чел. населения:

У3 = 1795,139 + 0,238-хл, У5 = 2030,795 + 0,146-хз - 0,028-Хю.

6. Регрессионная модель Количество хост-компьютеров в исследуемом сегменте сети Интернет на 10 000 чел. населения:

У6 = 10,142 + 0,062 х2 + 0,034-х5 - 0,006-х3 - 0,001-хю.

7. Регрессионные модели Количество абонентов мобильной связи

на 10 000 чел. населения:

У7=-208,884 +8,420-Х2,

У7 = -1915,453 + 3,052-хв + 0,043-х9,

У7=-199,587 + 3,406-х, - 13,457-х7.

8. Регрессионная модель Количество персональных компьютеров на 10 000 чел. населения:

У8 = 270,120 + 0,001-хл + 0,146-х2.

По своим математическим характеристикам предлагаемые уравнения регрессии, как правило, проходят проверку на адекватность согласно Р-кригерию Фишера-Снедекора, а коэффициенты регрессии выдерживают проверку на значимость по 1-критерию Стьюдента.

Ряд построенных регрессионных моделей характеризуется наличием небольшой автокорреляции регрессионных остатков (что ведет к незначительному росту ошибок параметров регрессионных моделей), но эти модели отбрасывались на этапе сравнения нескольких регрессионных уравнений по одному результирующему признаку. Значения множественных коэффициентов детерминации Я2 находятся в пределах от 0,740 до 0,993, что подтверждает высокую степень влияния выбранных факторных признаков на результативные показатели.

Разработанные регрессионные модели могут быть использованы при принятии на государственном уровне решений но стимулированию развития электронной коммерции, а также для осуществления кратко- и среднесрочных прогнозов.

Использование экономико-математических методов прогаозирования показателей исследуемого явления исходит из гипотезы, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохранятся на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменения в перспективе. При этом предполагается известная инерционность экономических систем.

Прогнозирование показателей состояния и перспектив развития электронной коммерции было осуществлено двумя путями, первый - установление причинно-следственного механизма, т.е. нахождения факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя, по которым прогноз либо уже известен, либо может быть выпонен без излишних трудностей. Данный путь приводит к экономико-математическому моделированию, построению модели поведения экономического объекта. Такие модели по основным показателям электронной коммерции были получены на этапе корреляционно-регрессионного анализа.

Специфика прогнозного моделирования приводи г к необходимости отбора моделей не только с наилучшей значимостью по всем основным критериям, но отличающихся приемлемыми значениями показателей точности модели. Отобранные для прогноза регрессионные модели были признаны приемлемыми для целей прогнозирования, так как все они отличались высокой точностью (табл. 2).

Таблица 2

Сведения о критериях статистической значимости уравнений регрессий, отобранных для прогнозирования

№ Уравнение регрессии X я" р л рвеч абс Р "оти О,

1 Уз = - 124,595 + 0,139-Хз + + 1,140х2 0,989 0,978 347,246 1,805 31,20 6,22 316,26

2 У* = - 3,587 + 0,966-Х? + 0,603-Х2 0,990 0,981 383,873 2,387 16,44 5,46 156,10

3 У5 = 1795,139 + 0,238-х4 0,968 0,938 242,900 1,979 35,70 1,46 176,36

4 У6 = 10,142 + 0,062 х2 + + 0,034-х5 - 0,006-Хз - 0,001-Хю 0,996 0,993 442,468 1,738 0,79 2,88 11,16

5 У7 = - 208,884 + 8,420-Хг 0,993 0,987 1193,934 2,018 94,59 18,43 981,36

6 У8 = 270,120 + 0,001-Хб + 0,146'Х2 0,938 0,881 55,577 1,714 43,76 6,12 148,07

На основе произведенных расчетов были получены результаты прогнозирования на начало Ш квартала 2005 года по следующим показателям.

Количество абонентских линий стационарной связи достигнет 40,56 мн. То есть потенциальную возможность подключаться к Интернету с помощью модема будут иметь более 40 мн. чел. Мы полагаем, что основной прирост установок стационарных телефонов будет происходить в регионах, поскольку в больших городах степень телефонизации уже очень высокая, кроме того, подключение к Интернет по выделенным каналам становится все доступнее для более широкого круга пользователей.

Количество пользователей Интернет при пересчете в абсолютные цифры составит 28,64 мн. чел., при этом число активных пользователей сети (пользователей, выходящих в Интернет не менее одного раза в неделю) достигает 14,09 мн. чел. Безусловно, для развития электронной коммерции в России наиболее важен рост числа активных пользователей. Именно активные пользователи сети Интернет наиболее склонны к использованию всех преимуществ, предоставляемых сетью Интернет, как в личных целях, так и в своей профессиональной деятельности. Одним из таких преимуществ, как известно, является возможность выбирать и приобретать товары и услуги, используя компьюгер, подключенный к сети.

Согласно полученным прогнозным оценкам абонентами мобильной связи в России станут 101,38 мн. чел. Следовательно проникновение этого вида связи будет на уровне 70%. Однако следует учитывать и то, что по

мнению многих экспертов, данная цифра означает не конкретное количество людей, использующих мобильный телефон, а количество сим-карт, выпущенных мобильными операторами. Таким образом, прогнозная величина, основанная на официальных данных операторов, не совсем корректно отражает реальное положение дел. По нашему мнению, данные операторов нуждаются в корректировке в среднем на 22-25%, из чего можно сделать вывод о том, что реальное количество абонентов сотовой связи на конец прогнозного периода составит приблизительно 80-85 мн. чел.

Относительно количества хост-компьютеров в российском сегменте Интернет можно утверждать, что к концу прогнозного периода оно достигнет 1,11 мн.шт. Число персональных компьютеров в стране прогнозируется на уровне 16,88 мн.шт. Информатизация страны, к которой, прежде всего, стоит отнести увеличение количества компьютеров у населения и числа Интернет-пользователей, сдерживается не только объективными причинами, но и психологическими факторами. В последние годы в России наблюдася взрывной рост количества пользователей Интернет, однако количество компьютеров растет более низкими темпами, несмотря на то, что цены на компьютеры продожают снижаться. Прогнозные значения этих показателей говорят о том, что описанная тенденция сохранится.

Второй путь прогнозирования - прогноз на основе анализа временных рядов. В качестве моделей экономико-математического прогнозирования состояния и перспектив развития электронной коммерции в России могут быть использованы как трендовые регрессионные модели (кривые роста) так и адаптивные модели.

Графический анализ рядов динамики товарооборота секторов В2С и В2В позволил сделать вывод о наличии линейного тренда с сильным влиянием сезонности и ярко выраженным годовым циклом, поэтому для целей прогнозирования нами была использована адаптивная модель Хольта-Уинтерса, которая как раз и описывает динамические ряды с такими характеристиками.

Поиск значений параметров адаптации осуществляся путем

перебора на сетке значений с помощью программного пакета SPSS. В качестве оптимального выбиралось такое сочетание этих параметров, при котором была получена наименьшая дисперсия ошибки.

Исходный ряд для переменных - товарооборот сектора В2С и Yi -товарооборот сектора , а также расчетные значения по модели Хольта-Уинтерса в графическом виде представлены на рисунках 3 и 4.

Модели достаточно хорошо описывают динамику исследуемых временных рядов. Графический анализ остатков позволяет предположить случайный характер колебаний около нуля, график автокорреляционной функции остатков также свидетельствует об адекватности выбранных моделей.

Проверка полученных моделей прогнозирования на адекватность и точность позволяет сделать вывод о возможности их практического применения.

Анализ полученных прогнозных значений свидетельствует о дальнейшем росте товарооборота сектора В2С в 1-ом квартале 2005 года на 23,5% по отношению к 1-ому кварталу 2004 года. Во 2-ом квартале 2005 года рост относительно того же периода 2004 года составит 22,2%. Рост товарооборота сектора В2В в 1-ом квартале 2005 года по отношению к соответствующему периоду 2004 года составит 34,4%, во 2-ом - 27%.

При сохранении основных макроэкономических параметров экономики России в 2005 году товарооборот электронной коммерции будет увеличиваться. При этом сектор В2В по сравнению с сектором В2С будет расти более быстрыми темпами, что соответствует общемировым тенденциям развития электронной коммерции.

Основные положения диссертации отражены в публикациях:

1. Садретдинов Р.М. Использование экономико-математических методов в прогнозировании состояния электронной коммерции в России // Сборник трудов аспирантов и докторантов Московского Гуманитарного Универсигета № 44. - М.: МосГУ, 2005. - 0,25 п.л.

2. Садретдинов P.M. Методологические проблемы экономико-математических исследований электронной коммерции // Сборник трудов аспирантов и докторантов Московского Гуманитарного Университета № 43. - М.: МосГУ, 2005. - 0,25 п.л.

3. Садретдинов P.M. Электронная коммерция в России. Перспективы. Проблемы // Вестник РГТЭУ. - 2005. №1(9). - 0,6 п.л.

4. Садретдинов Р.М. Интернет в России: текущее состояние и перспективы. В сб.: Модернизация экономики России: торгово-экономический, правовой и социальный контекст. - М.: РГТЭУ, 2004.-0,25 п.л.

5. Садретдинов Р.М. Необходимость платежных систем в Интернет. В сб.: Электронная коммерция и информационное обеспечение коммерческой деятельности. - М.: МГУК, 2002. - 0,35 п.л.

Подписано в печать 11.03.2005 г. Формат 60x84/16. Бумага офсетная.

Гарнитура Times New Roman. Объем 1,25 п.л. Тираж 100 экз. Тип. зак. № 130_

Издательство Российского государственного торгово-экономического университета ул. Смольная, 36, г. Москва, А-445, ГСП-3,125993

i f- г ' \ i %' ? i \

l HRI2228

\ V 1 г y' Х J

22 Г,? 200Г'

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Садретдинов, Рамиль Мустафаевич

Введение

Глава 1. Электронная коммерция как объект экономикоматематического исследования

1.1. История возникновения и этапы развития электронной коммерции

1.2. Сущность электронной коммерции, ее основные формы и место в современной экономике

1.3. Анализ состояния электронной коммерции в России

1.4. Экономико-математические методы в исследовании электронной коммерции

Выводы по Главе

Глава 2. Экономико-математический анализ факторов, определяющих развитие электронной коммерции в России

2.1. Разработка системы показателей электронной коммерции

2.2. Анализ социально-демографических показателей, характеризующих состояние электронной коммерции в России

2.3. Оценка состояния и развития электронной коммерции в России на основе методов корреляционно-регрессионного анализа

Выводы по Главе

Глава 3. Методы и модели прогнозирования состояния и развития основных показателей электронной коммерции в России

3.1. Использование регрессионных моделей в прогнозировании показателей телекоммуникационной инфраструктуры электронной коммерции в России

3.2. Применение адаптивных методов в прогнозировании показателей товарооборота электронной коммерции '

Выводы по Главе

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические методы и модели в исследовании состояния и развития электронной коммерции"

Актуальность темы исследования. В последние годы электронная коммерция, возникшая на несколько десятилетий раньше глобальной сети Интернет, стремительно развивается. Распространяясь повсеместно и предлагая все более широкий ассортимент товаров и услуг, электронная коммерция становится инструментом интеграции государств, отраслей, предприятий и физических лиц в единое сообщество, внутри которого взаимодействие партнеров эффективно и беспрепятственно реализуется средствами информационных и телекоммуникационных технологий.

Применение информационных технологий дает возможность компаниям выйти на мировой рынок, расширяет каналы сбыта, объединяет поставщиков и покупателей в единую систему, позволяет значительно снизить расходы в цепочках спроса и предложения, обслуживать заказчиков на более высоком уровне, внедриться на ранее недоступные по географическим причинам рынки, создавать новые рынки труда и капитала, и наконец, пересматривать сам характер своей деятельности.

Зарубежный опыт показывает, что поступательное и динамичное развитие электронной коммерции невозможно без стимулирования и дожного регулирования со стороны государства. В свою очередь, для разработки процедур государственного регулирования в области электронной коммерции необходимо наличие теоретической базы.

В условиях рыночной экономики органы власти различных уровней дожны иметь представление о тенденциях в развитии электронной коммерции и тем самым иметь возможность оперативного воздействия на динамику этого развития. В связи с этим актуально исследование, направленное на оценку состояния и анализ перспектив развития электронной коммерции в Российской Федерации, позволяющее с помощью экономико-математических методов выявить закономерности и тенденции, обуславливающие ее развитие.

Степень разработанности проблемы. В современной отечественной литературе уровень разработанности проблем экономико-математического анализа электронной коммерции ограничивается уровнем отдельных предприятий и организаций. До недавнего времени практически не уделялось внимания вопросам применения экономико-математических методов для анализа состояния и оценки перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, а сама электронная коммерция являлась предметом исследования специалистов в основном технического профиля.

Разработка задач практического применения экономико-математических методов в оценке эффективности отдельных Интернет-магазинов или электронных торговых площадок в той или иной степени была осуществлена в работах таких отечественных и зарубежных авторов как А.Викофф (A.Wyckoff), К.Т.Гордон (K.T.Gordon), А.А.Кантарович, О.А.Кобелев, А.Колекчиа (A.Colecchia), Г.Я.Резго, В.И.Скиба, В.В.Царев и др. Однако до настоящего времени не известны исследования, позволяющие принимать обоснованные решения по регулированию развития электронной коммерции на макроэкономическом уровне, при наличии в этом объективной потребности.

В связи с этим представляется актуальным проведение исследования, посвященного анализу состояния и оценке перспектив развития электронной коммерции в России на макроэкономическом уровне, с использованием экономико-математических методов и моделей.

Целью исследования является анализ состояния и оценка перспектив развития электронной коммерции в России, позволяющая с помощью экономико-математических методов и моделей выявить основные закономерности и тенденции ее развития в России.

Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач: уточнить и допонить основные термины и понятия, связанные с электронной коммерцией, с целью формирования возможности применения экономико-математического аппарата; проанализировать состояние электронной коммерции в России, выявить текущие проблемы и приоритетные направления развития на кратко- и среднесрочную перспективу; сформировать систему показателей электронной коммерции, позволяющую дать сбалансированную количественную и качественную оценку состояния и развития электронной коммерции в России; провести экономико-математический анализ влияния макроэкономических факторов на развитие электронной коммерции в России в целях ее дальнейшего использования при разработке действенных механизмов эффективного управления и принятия решений на государственном уровне по регулированию электронной коммерции в России; дать аналитическую оценку перспектив развития электронной коммерции в России на основе специально разработанных моделей прогнозирования основных показателей электронной коммерции; оценить экономическую и математическую адекватность разработанных моделей и дать рекомендации по их практическому применению.

Объект исследования Ч экономические процессы, возникающие в электронной коммерции.

Предмет исследования - взаимосвязи между тенденциями развития электронной коммерции и факторами, их обуславливающими.

Методологической и теоретической основой исследования явились труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по электронной коммерции, статистике, экономическому анализу и экономико-математическому моделированию; законодательные нормативные акты, действующие в Российской Федерации и регулирующие область электронной коммерции; отечественные и зарубежные исследования по проблемам анализа электронной коммерции.

В процессе исследования состояния и перспектив развития электронной коммерции большое значение сыграли труды известных отечественных и зарубежных ученых в области электронной коммерции [А.А.Кантаровича, О.А.Кобелева, Г.Я.Резго, В.И.Скибы, В.В.Царева, А.Викоффа, (A.Wyckoff),

A.Колекчиа (A.Colecchia), К.Т. Гордона (К.Т. Gordon) и др.], товарного обращения (Ю.И.Аболенцева, О.Э.Башиной, И.К.Беляевского, С.Д.Ильенковой, М.Г.Назарова и др.)> экономической теории (М.Ю.Афанасьева, Л.А.Иванченко, Н.С.Купенко, Б.П.Суворова и др.), экономико-математических методов и моделей (С.А.Айвазяна, З.В.Аферовой,

B.П.Божко, А.М.Дуброва, Т.А.Дубровой, И.И.Елисеевой, Н.Ш.Кремера, В.С.Мхитаряна, Б.Е.Одинцова, А.И.Орлова, А.А.Спирина, Г.П.Фомина, Ф.Фишера и др.).