Влияние многорыночного контакта на конкурентное поведение компании

Вид материала

Содержание

Зависимые переменные.
Объясняющие переменные
Таблица 3: Описательная статистика переменных 4.2.Гетероскедастичность
Топливная эффективность
Топливная эффективность.
Таблица 5. Детальное описание переменных модели. 5. Результаты

Подобный материал:

Ермолова Ольга Михайловна

ВЛИЯНИЕ МНОГОРЫНОЧНОГО КОНТАКТА НА КОНКУРЕНТНОЕ ПОВЕДЕНИЕ КОМПАНИИ

Научный руководитель – Белянин А.В., PhD

Введение

При разработке оптимальных рыночных стратегий большое внимание уделяется анализу рыночного взаимодействия фирм. Традиционно изучаются характеристики рыночной структуры (как экзогенные, так и эндогенные), рыночные стратегические переменные (или, что более общее, стратегическое поведение фирм) и наконец характеристики самих фирм (Jayachandran et al 1999).

Для того, чтобы более полно понять особенности рыночного взаимодействия фирм (и, следовательно, разработать успешную стратегию), требуется анализ экономических и поведенческих аспектов фирмы, определяющих рыночные действия и конкурентные шаги фирм. Предполагается (и действительно проявляется в рыночной экономике), что цель фирмы – повышение эффективности, создание конкурентных преимуществ и, как результат, достижение рентабельности и/или увеличение доли рынка. В повседневной экономической деятельности фирма должна принимать во внимание особенности внешней и внутренней среды, учитывать масштаб и направление ответных действий фирм-конкурентов и потенциальных новичков в отрасли; а также рассматривать динамический аспект конкуренции.

Особенно интересен с точки зрения исследователя анализ многорыночной конкуренции (multimarket/multipoint competition). Многорыночной конкуренцией называется «ситуация, при которой фирмы конкурируют друг с другом одновременно на нескольких рынках» (Karnani and Wernerfelt 1987, p.87). Именно это определение используется в большинстве работ, анализирующих многорыночный контакт фирм и, следовательно, будет применяться и в моей работе.

Как меняется рыночное поведение фирм при наличии многорыночного контакта? Здесь следует отметить, что рассматриваемая модель является расширенной версией модели олигополистической конкуренции. В поведении фирм проявляются стратегические элементы, то есть при принятии решений фирма учитывает реакцию на них со стороны других игроков рынка. Однако, в отличие от классической модели, при многорыночном контакте ответные действия других игроков могут последовать на других общих с фирмой рынках. Другими словами, в ответ на свои действия на одном из общих с другими игроками рынков фирма ожидает ответные действия на любом (или нескольких, или всех из) общих рынков. что из этого следует? Возросшая взаимозависимость фирм и большая предусмотрительность при выборе стратегии. Анализу многорыночного контакта в России на примере отрасли пассажирских авиаперевозок (ПАВР) и будет посвящена работа.

1. Многорыночная конкуренция и её влияние на формирование рыночной стратегии

В России, как и во всём мире с появлением новых отраслей и развитием старых конкуренция между одними и теми же фирмами на разных продуктовых и географических рынках становится всё более частым явлением. Например, авиаперевозчики соперничают за пассажиров на разнообразных маршрутах (как международных, так и внутренних). банки и розничные торговые сети конкурируют друг с другом на множестве региональных рынках. Диверсифицированные компании встречаются на разнообразных продуктовых и/или клиентских (ориентированных на различные сегменты покупателей) рынках. ( Baum and Kom, 1999) Как видно из примеров выше, многорыночный контакт может подразумевать не только географически раздельные рынки (авиаперевозки, банки и сети супермаркетов), но и рынки дифференцированных товаров (многопрофильные фирмы с широкой продуктовой линейкой); и даже рынки связанных товаров (например, телекоммуникационная и кабельная отрасли),(Jayachandran,1999). Во всех этих примерах между рынками проходит достаточно чёткая граница, но если на них конкурируют одни и те же фирмы, то при анализе конкуренции следует рассматривать взаимодействие фирм не на отдельно взятом рынке, а на совокупности рынков. Более полная модель позволит точнее определить степень жёсткости конкуренции. А рыночные стратегии, принятые на основе комплексного анализа, будут отражать конкурентную динамику.

Не останавливаясь подробно на механизме воздействия многорыночного контакта на интенсивность конкуренции, остановимся на выводах теории. В результате повторяющегося взаимодействия на множестве рынков игроки лучше понимают расстановку сил на рынках, силы и рыночные стратегии конкурентов, более полно осознают взаимозависимость с другими фирмами, а также приобретают возможность применить более жёсткие ответные действия при излишне агрессивной конкуренции со стороны других игроков. В результате рыночное взаимодействие игроков способствует появлению скрытого сговора, при котором фирмы учитывают рыночные интересы других игроков и разрабатывают менее агрессивную рыночную политику. Согласно теории, эффект многорыночного контакта особенно ярко выражен при чётко определённых и различающихся сферах влияния основных игроков, схожести ресурсов и организационной структуры фирм и при средней интенсивности концентрации игроков на рынке.

2. Обзор литературы

Из работ, наиболее близких по тематике и ходу исследования хочется выделить статью “Living by the “Golden Rule”: Multimarket Contact in the U.S. Airline Industry” (Evans and Kessidies, 1994). В ней исследуются 1000 самых крупных маршрутов США за годы с 1984 по 1987. Эта работа представляет простой способ подсчитать индекс многорыночного контакта. Пусть в какой-то конкретный сезон существует n маршрутов, которые обслуживают m авиаперевозчиков. На отдельном маршруте (паре городов) j только fj перевозчиков предлагают свои услуги. Создадим фиктивную переменную Dij, принимающую значение единица, если авиаперевозчик I предоставляет услуги на маршруте j, ноль иначе. Вначале подсчитаем число общих маршрутов между каждой парой перевозчиков. Создадим матрицу размером m х m, A= {akl}, где

матрица А симметричная. Каждый её элемент akl показывает число маршрутов, обслуживаемых одновременно перевозчиками k и l, а диагональные элементы akk подсчитывают общее количество маршрутов, обслуживаемых перевозчиком k. Из данной матрицы можно составить индекс многорыночного контакта ММСj, измеряющий среднее число контактов на маршруте j, где под контактом подразумевается общий маршрут между двумя авиаперевозчиками:

. Для каждого сезона индекс показывает среднее число контактов между перевозчиками на маршруте j.

Недостатком данного индекса является то, что всем общим маршрутам придаётся равный вес. Некоторые маршруты несомненно более важны для перевозчиков с точки зрения прибыли и выручки и, следовательно, им стоило бы придать больший вес при включении в индекс. Это было бы возможным, если бы имелись данные по маршрутной сегментации прибыли перевозчиков. Тогда каждому контакту можно было бы приписать вес, отражающий долю прибыли с данного маршрута в общей прибыли за сезон для каждой пары перевозчиков. В связи с непрозрачностью авиаперевозчиков в России достать аналогичную информацию невозможно, в то время как в США достаточно подлобную информацию по авиаперевозкам собирает Департамент транспорта (Department of Transportation, DOT). Для западных исследований DOT предоставляет нужную информацию.

Evans and Kessidies в своей работе учитывают недостаток простого суммирования контактов между авиаперевозчиками. Они составляют аналогичный индекс, при котором каждому контакту они приписывают вес, отражающий долю маршрута в общей прибыли каждого перевозчика. Каждому общему для перевозчиков k и l маршруту j приписывается квадратичный вес: со стороны каждого перевозчика берётся доля прибыли (или выручки) от данного маршрута в общей прибыли (выручке) перевозчика. Вначале создаётся матрица R={rkl}, где

. Матрица R симметричная, каждый элемент rkl которой показывает относительную значимость для перевозчиков k и l их общих маршрутов. Индекс многорыночного контакта теперь подсчитывается как

.

В работе представлены две модели, каждая из которых использует один из индексов многорыночного контакт. Зависимой переменной выступают тарифы (натуральный логарифм от них). Объясняющие переменные включают логарифм расстояния и его квадрат, доля билетов без пересадки, доля билетов в оба конца, доля авиаперевозчик анна маршруте, доля перевозчика в аэропорту, средний контакт на маршруте. Интересно, что при сравнении моделей, включающих разные индексы многорыночного контакта (остальные переменные те же), индекс многорыночного контакта, взвешенный по вкладу в прибыль, оказывает меньший эффект на тарифы. Так, обычный индекс при увеличении на единицу повышает тарифы в среднем на 40%, в то время как более продвинутый – всего на 10%.

3. Обзор отрасли

В работе будет рассмотрена отрасль пассажирских авиаперевозок Росси за 2002-2007 годы. Почему была выбрана эта отрасль? Во-первых, легко определить границы рынка. При оценке конкурентной среды на рынке авиаперевозок в качестве границ авиационного рынка рассматриваются пункт отправления и пункт назначения. Согласно этому подходу каждая комбинация пунктов отправления и назначения, то есть каждый маршрут, являются отдельным рынком. Во-вторых, на рынке авиаперевозок существует однозначный и поддающийся измерению показатель рыночного результата – тарифы. Наконец, чётко определены основные игроки отраслевой и конкурентной среды: авиакомпании – конкуренты, производители услуг – субститутов (на коротких расстояниях актуален наземный транспорт, особенно, железнодорожные перевозки; а также в меньшей степени водный и воздушный (вертолётный) транспорт); новые потенциальные компании на рынке; поставщики (в основном, инфраструктура перевозок); клиенты.

Главной положительной тенденцией отрасли ПАВР являются высокие темпы роста перевозок. Объём перевозок пассажиров российскими авиакомпаниями за 2001-2006 годы увеличивался в среднем на 9% в год. Это выше, чем аналогичные показатели глобального рынка (7%) и развитых стран. Высокие темпы роста достигались, в основном, за счёт снижения жёсткости государственного регулирования (почти полная отмена квотирования), благоприятной макроэкономической ситуации, а также (в первые годы) возможности использовать унаследованный от гражданской авиации СССР самолётный парк.

Положительными сторонами также являются стремление российских авиаперевозчиков соответствовать международным стандартам безопасности и разработка новых путей снижения издержек. Так, агентские комиссии и расходы на содержание собственных касс и офисов продаж обычно составляют около 5% издержек. После устранения законодательных препятствий к использованию электронных билетов все крупные авиакомпании начали внедрять эту технологию. Полный переход на Интернет - продажи и электронные билеты может сэкономить до 6-7% выручки.

Однако, несмотря на сильные стороны отрасли и возможности их укрепления, за рассматриваемый период 2002-2007 на рынке назрели и слабые стороны, а также угрозы будущим темпам роста.

Несмотря на внушительные темпы роста пассажирских авиаперевозок, удельный вес внутренних неуклонно снижается. Основные причины – низкая платёжеспособность населения и недостаточная бюджетная поддержка. За 1990-2007 пассажирооборот ВВЛ снизился с 71 до 44% общего пассажирооборота, что не соответствует практике крупных стран с большими территориями. Так, например, в США удельный вес пассажирооборота на ВВЛ составляет около 74%, а по количеству перевезённых пассажиров превышает 90%. Сокращение применения авиации в отраслях экономики привело к банкротству ряда региональных авиакомпаний, специализирующихся на обеспечении местных перевозок. Также резко сократилась маршрутная сеть региональной авиации.

Другой острой проблемой является низкая конкурентоспособность по ценам и качеству услуг. Основная причина – неэффективный состав и состояние воздушных судов (ВС). Унаследованный от гражданской авиации СССР самолётный парк быстро устаревает и нуждается в замене. От скорости и эффективности обновления парка будут зависеть темпы роста бизнеса перевозчиков и их будущее конкурентное положение. Однако на рынке сейчас нет свободных мощностей, которые могли бы легко справиться с растущим трафиком – в связи с улучшением состояния глобальной отрасли авиаперевозок за 2006-2007 относительно новая среднемагистральная техника пользуется большим спросом, портфели заказов Airbus и Boeing достигли рекордно высоких уровней, а законтрактовать большую партию самолетов на вторичном рынке можно только через два-три года. Затраты на то, чтобы поставить арендованный самолет «на крыло», в российском контексте увеличиваются из-за специфических технических требований, отсутствия подготовленных экипажей и таможенного регулирования. Это делает задачу модернизации парка непростой.

Какие проблемы создаёт устаревший парк ВС? От состава самолётного парка напрямую зависит структура себестоимости перевозок, различия в которой у лидеров рынка и мелких компаний в России выражены более чётко, чем на развитых рынках.

Во-первых, обновление парка ВС позволило бы сократить издержки на топливо и снизить его потребление. Доля затрат на авиаГСМ в Росси составляет примерно 37% по сравнению с мировыми 26%. Более экономное потребление топлива создает многочисленные косвенные выгоды, такие как возможность без дозаправки выполнить обратный рейс и сократить закупки топлива у третьих сторон. Учитывая монополистическую структуру рынка заправки в большинстве российских аэропортов и высокие по европейским меркам цены на керосин, максимально возможный отказ от услуг посредников и переход на прямые закупки топлива – мощный ресурс снижения издержек. Работа без посредников имеет и другие положительные стороны. Например, прямые поставщики готовы предоставлять более длительный товарный кредит, чем посредники.

Во-вторых, источником сокращения издержек при более современном парке самолётов могло бы стать увеличение налёта. Самолёт может генерировать выручку, только находясь в воздухе. Западная техника может обеспечивать налёт большего количества часов за заданный период времени. При высоких постоянных издержках (лизинговые и страховые платежи и расходы на техобслуживание, зависящие от календарного фактора) больший налёт позволяет значительно снизить удельные издержки.

Препятствием для быстрого обновления флота являются и проблемы привлечения финансов. традиционно, российские авиаперевозчики относятся ко второму – третьему эшелону компаний. Хотя акции Аэрофлота и ЮТэйр торгуются на бирже, ни один из российских перевозчиков не привлекал значительных денежных средств на публичном фондовом рынке. Из крупных внешних источников финансирования российским компаниям пока был доступен преимущественно долг, а их собственный капитал в основном сформирован за счет «советского наследства» или его переоценки, или вообще является отрицательным.

Ещё одним важным аспектом российской отрасли является снижение рисков, основным из которых является резкое повышение цены на нефть. Мировая стратегия и тактика хеджирования ценовых рисков по топливу сильно различается, но по крайней мере на горизонте одного квартала все эмитенты с инвестиционными рейтингами хеджируют минимум 80% потребностей в топливе. В отличие от зарубежных компаний, российские перевозчики практически не хеджируют риски роста цены на топливо. Исключением является Аэрофлот, но его политика непрозрачна. Отечественным перевозчикам трудно устранять ценовые риски по топливу не только из-за их низкого кредитного качества как контрагентов по сделкам хеджирования, но и из-за небольшой корреляции между ценами торгуемых финансовых инструментов и реальными ценами на керосин в аэропортах России.

Наконец, ещё одной негативной стороной развития отрасли является централизация перевозок в столичном авиаузле. Авиакомпании сокращают свои сети полётов, переориентируя их на маршруты через Москву. Удельная доля маршрутов через Москву приближается к 80%. Основная причина в экономической привлекательности маршрутов «регион–столица».

4. Модель

4.1.Методологические аспекты модели

В этом разделе речь пойдёт о том, как измерить основные переменные модели, такие как многорыночный контакт или интенсивность конкуренции; также будут указаны источники данных.

Зависимые переменные. В качестве зависимой переменой в моей модели выступает уровень тарифов по каждому перевозчику на отдельных маршрутах. Под маршрутом подразумевается пара городов, причём полёты между ними осуществляются в обе стороны. Данные по тарифам предоставлены ТКП (Транспортной Клиринговой Палатой). Тарифы измеряются в реальном выражении (с поправкой на инфляцию). Данные по инфляции взяты с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (сборник «Россия в цифрах»). Тарифы на каждом маршруте разделены на протяжённость маршрута. Это сделано для придания одного масштаба наблюдениям с разных рынков, что позволяет отчасти избавиться от проблемы гетероскедастичности и позволяет использовать линейные методы оценки модели (Gimeno and Woo 1996). Полученная переменная (yield) показывает выручку авиаперевозчика на километр маршрута (доходность).

Объясняющие переменные. Главной объясняющей переменной является индекс многорыночного контакта (MMC). Он измеряет среднее количество контактов между перевозчиками на данном маршруте. Количество контактов между парой перевозчиков показывает число маршрутов, которые эти перевозчики обслуживают вместе. Метод построения индекса многорыночного контакта взят из работы Evans and Kessidies (1994). Для каждого маршрута определяются компании, обслуживающие этот маршрут. Далее для всех возможных пар перевозчиков на маршруте подсчитывается количество общих маршрутов между ними. Затем полученные числа усредняются по количеству перевозчиков. Данная процедура повторяется для каждого маршрута по сезонам. Интерпретация индекса многорыночного контакта следующая: на конкретном маршруте индекс показывает ожидаемое количество общих маршрутов между любыми двумя перевозчиками. Так, например, в зимний сезон 2007 индекс многорыночного контакта на паре городов Уфа-Тюмень принимает значение 10. Это значит, что если мы случайным образом выберем двух перевозчиков, осуществляющих перелёты между данной парой городов, то ожидается, что они вместе обслуживают 10 пар городов (у них есть 10 общих маршрутов). Описательная статистика по сезонам полученного индекса представлена ниже. “Obs” подсчитывает число наблюдений за период, «Mean» обозначает среднее значение, «Std. Dev» показывает стандартное отклонение, «Min» и «Max» подсчитывают минимальное и максимальное значение индекса за сезон. Как видно, какого-либо тренда в индексе не прослеживается.

Данное измерение внешнего контакта имеет ряд отличительных свойств. Во-первых, если маршрут обслуживается только одним перевозчиком, то значение многорыночного контакта приравнивается к нулю. Во-вторых, из-за того, что более крупные перевозчики скорее всего будут чаще сталкивать друг с другом на различных маршрутах, показатель многорыночного контакта будет положительно связан с размером перевозчика. Наконец, индекс многорыночного контакта не учитывает интенсивности взаимодействия на общих маршрутах, а просто подсчитывает количество общих рынков. Последний аспект уже обсуждался в разделе «обзор литературы».

Период	Набл.	Среднее	Стд.откл.	Min	Max
1	1360	3,438	3.756	0	14
2	1360	1,7	2.273	0	9
3	1360	3,27	3.247	0	12
4	1360	1,784	2.321	0	10
5	1360	3,308	3.448	0	14
6	1360	1,694	2.043	0	7
7	1360	2,938	2.978	0	11
8	1360	1,717	2.138	0	9
9	1360	3,64	2.62	0	14,333
10	1360	2,186	2.653	0	10
11	1360	3,52	3.726	0	19
12	1360	2,157	3.569	0	10

Таблица 1. Описательная статистика переменной многорыночного контакта по периодам.

При разделении на временные периоды используется принятая в отрасли практика выделения летних и зимних сезонов. Зимний период за конкретный год охватывает месяцы с ноября этого по март следующего года включительно. Летний период за конкретный год охватывает месяцы с апреля по октябрь включительно. В работе рассматривается 12 сезонов, с летнего сезона 2002 по зимний сезон 2007.

Данные по ВРП регионов, в которых осуществляются перелёты, взяты с официального сайта Федеральной службы государственной статистики (сборник «Россия в цифрах»). Там же собраны данные по населению городов, в которые или из которых осуществляются перевозки, а также данные по инфляции цен потребителей и производителей. ВРП на душу используется для измерения благосостояния и платёжеспособности населения. Население показывает размер рынка в численном выражении. Для модели все денежные показатели приведены в реальное выражение.

Топливная эффективность показывает расход авиакеросина на километр пути. Этот показатель получен взвешиванием по эффективности парка ВС конкретной авиакомпании. Данные по топливной эффективности и стоимости авиакеросина в аэропортах предоставлены «ежегодником АТО» (2007 г.). Состав парка ВС авиаперевозчиков предоставлен ТКП. Показатель топливной эффективности и цены на авиакеросин отражают издержки авиаперевозчика, так как топливная составляющая издержек велика. В модель включена переменная, отражающая денежные затраты авиаперевозчиков на топливо на пассажирокилометр.

Далее идёт переменная, измеряющая концентрацию перевозчиков на рынке. Используется индекс Херфиндаля - Хиршмана для количества перевезённых кресел на маршруте в данный сезон. Данные по количеству перевезённых кресел предоставлены ТКП. Описательная статистика индекса концентрации по количеству перевезенных кресел представлена ниже.

Период	Набл.	Среднее	Стд.откл.	Min	Max
1	1360	.459	.335	0	1
2	1360	.585	.385	0	1
3	1360	.607	.318	0	1
4	1360	.469	.381	0	1
5	1360	.520	.383	0	1
6	1360	.6	.324	0	1
7	1360	.502	.337	0	1
8	1360	.614	.379	0	1
9	1360	.517	.331	0	1
10	1360	.592	.373	0	1
11	1360	.590	.342	0	1
12	1360	.534	.382	0	1

Таблица 2. Описательная статистика индекса концентрации по периодам.

Создана фиктивная переменная для летнего сезона. Она отражает то факт, что в летние сезоны объём пассажирских авиаперевозок, как правило, увеличивается. Воздействие этой переменной на интенсивность конкуренции неоднозначно. С одной стороны, при росте спроса на авиаперевозки авиакомпании могли бы повышать тарифы и таким образом повышать доходность на километр. С другой стороны, при росте спроса у каждого отдельного авиаперевозчика повышаются стимулы к агрессивной конкуренции с целью захватить большую долю растущего рынка. Также летом некоторые перевозчики расширяют свою маршрутную сеть. Так как новые маршруты зачастую носят временный характер, в летние сезоны может наблюдаться более интенсивная конкуренция.

Растущая централизация авиаперевозок повышает значимость маршрутов через Москву. В связи с данной спецификой рынка в модель включены фиктивные переменные для маршрутов, одним из городов которых является этот город. Эффект данной переменной неоднозначен. С одной стороны, экономическая привлекательность маршрутов приводит к более интенсивной конкуренции, с другой, больший объём рынка и платёжеспособность спроса позволяют назначать более высокие тарифы.

Краткая характеристика основных данных и переменных приведена в следующей таблице:

Переменная	Описание
dist1	Протяженность маршрута (расстояние между городами). Масштаб: тыс.км.
dist_sq1	Квадрат протяжённости маршрута. Масштаб: 100 млн.км
f_exp1	Затраты на топливо на пассажирокилометр. Для единого масштаба коэффициентов значения поделены на 1012.
pop1	Средняя численность населения между городами на концах маршрута. Для единого масштаба коэффициентов значения поделены на 107.
real_grp_per_cap_ln	Средний реальный ВРП на душу населения в регионах на концах маршрута.
period	Временной тренд.
summer	Фиктивная переменная для летнего сезона.
mos	Фиктивная переменная для маршрутов, одним из городов которого является Москва.
MMC	Индекс многорыночного контакта на маршруте в период времени.
HHI	Индекс концентрации перевозчиков на маршруте в период времени.

Краткая описательная статистика переменных дана в следующей таблице:

Переменная	Набл.	Средняя	Стд.откл.	Min	Max
dist1	16320	2.450	1.624	.136	7.793
dist_sq1	16320	.086	.116	.0001	.607
f_exp1	7791	.272	.041	.118	.553
pop1	16320	.220	.215	.008	.752
real_grp_p~n	16320	-3.560	1.133	-5.496	.290
period	16320	6.5	3.452	1	12
HHI	16320	.326	.353	-2.55e-08	1
mos	16320	.266	.441	0	1
MMC	16320	2.612	3.059	0	19
summer	16320	.5	.500	0	1

Таблица 3: Описательная статистика переменных

4.2.Гетероскедастичность

Единицей наблюдения являются авиаперевозчики. Из-за разных бизнес моделей разумно ожидать широкий разброс доходностей. Иными словами одной из эконометрических проблем модели является гетерогенность. Проведём соответствующий тест. Модель оценивается обобщённым методом наименьших квадратов (generalized least squares). Тест отношения правдоподобия выдаёт значение статистики хи-квадрат выше, чем критическое значение на разумных уровнях значимости. Вывод: в модели присутствует гетерогенность. Чем это плохо для модели? Гетероскедастичность не приводит к смещению оценок регрессии, но увеличивает дисперсию распределения оценок коэффициентов. Следовательно, модель завышает значимость коэффициентов.

4.3.Эндогенность

Второй, не менее важной для результатов и выводов модели, проблемой является эндогенность переменных. Рассмотрим, какие переменные могут быть эндогенными.

Многорыночный контакт. До сих пор модель предполагала экзогенность многорыночного контакта, то есть присутствие фирм на рынках определялось вне модели. Решения фирм о входе на новые рынки или выходе с уже обслуживаемых основывались на стремлении фирм к экспансии или созданию барьеров для входа других фирм. Затем, уже на основе сложившихся контактов, между фирмами определяется степень взаимной терпимости и, следовательно, интенсивность конкуренции. Однако многорыночный контакт может определяться внутри модели, то есть быть эндогенной переменной. Это привело бы к смещённым оценкам параметров модели. Почему контакты между фирмами могут быть эндогенными. То есть решения о географическом или продуктовом расширении могут приниматься с целью установить более интенсивный контакт на различных рынках. Продуктовое расширение (увеличение ассортимента предлагаемых товаров в границах одного рынка, нацеленного на ту же клиентскую нишу) приводит к тому, что продуктовые линейки фирм конкурентов становятся более схожими. Если фирмы оперируют на одном географическом рынке, то описанное расширение приводит к расширенному контакту между фирмами. Продуктовые ниши фирм пересекаются по большему количеству товаров, что поможет фирмам добиться менее интенсивной конкуренции. Таким образом, Многорыночный контакт может служить инструментом достижения расширенного многорыночного контакта. Та же логика применима, если фирмы выбирают стратегию географического расширения. Выход на новые рынки позволяет фирме контактировать с основными конкурентами на Большем количестве рынков. То есть географическое расширение также может использоваться с целью расширения многорыночного контакта.

Как продуктовое, так и географическое расширение позволяет фирме захватить значимую нишу на рынках конкурентов (занять на них устойчивое положение, establish footholds). Это приведёт к появлению всех требуемых условий для взаимной терпимости и менее интенсивной конкуренции. Действительное присутствие фирмы на рынке (а не просто угроза входа) повышает взаимозависимость фирм и их осведомлённость друг о друге. Помимо создания сфер влияния, расширение помогает фирме сделать угрозу ответных действий (retaliation) вызывающей больше доверия. Это дальше предотвратит излишне агрессивные действия со стороны конкурентов.

Концентрация. Анализ эндогенности многорыночного контакта можно дальше расширить на рассмотрение эндогенности рыночной структуры в целом и показателя рыночной концентрации. Традиционно, следуя парадигме «структура – поведение - результат», принято предполагать зависимость рыночных показателей фирмы от структуры отрасли. Однако возможность обратной зависимости поднимает вопрос о несмещённости полученных оценок параметров модели. Объяснению возможности появления эндогенности при анализе зависимости цены от концентрации посвящена работа Evans.W.N. и Froeb L.M.(1993). В статье рассматриваются два источника эндогенности концентрации: влияние концентрации на рыночную структуру и определение концентрации через эндогенные переменные (такие как выпуск или выручку). Это может (хотя и необязательно) привести к смещённым оценкам. Величина смещённости оценок может быть незначительной, а может и вовсе не присутствовать, особенно если различные факторы действуют в противоположных направлениях и, следовательно, эффекты отдельных факторов взаимно ослабляют друг друга.

Первая причина эндогенности концентрации – это зависимость рыночной структуры от стратегических решений фирм. Такие шаги, как инвестиции в увеличение мощностей, НИОКР, вход на рынки и выход с них, со временем находят отражение в рыночной структуре. Другими словами, высокоприбыльные отрасли привлекательны для входа, относительно неприбыльные стимулируют уход с рынка. С течением времени, структура рынка отражает эти взаимные эффекты: концентрация определяет цену, но и цена определяет концентрацию. Взаимозависимость цены и концентрации создаёт проблему одновременных уравнений (simultaneous equations bias), что может привести к смещённым оценкам.

Вторая причина эндогенности концентрации происходит из-за того, что концентрация является функцией от эндогенных переменных (выпуска или выручки). Так как цены и объёмы выпусков определяются внутри модели (эндогенны), то концентрация по объёмам выпуска или выручке тоже является эндогенной переменной. Эндогенность этого типа также приводит к смещённым оценкам, но причина смещённости другая. Как на цены, так и на концентрацию влияют одни и те же фундаментальные факторы, например, рыночный спрос, цены на факторы производства. Но эти переменные невозможно либо включить в модель, либо точно измерить. В результате, концентрация (зависимая переменная) коррелирует с ошибками регрессии, что приводит к смещённым оценкам параметра, измеряющих влияние концентрации на цену. Коэффициент, полученный с помощью метода наименьших квадратов отражает эффект не только концентрации, но и неучтенных или неточно измеренных фундаментальных переменных.

Топливная эффективность. В связи с достаточной мобильностью парка ВС авиакомпаний, при существенной разницей в прибыльности на различных маршрутах авиаперевозчики могут использовать возможность перераспределить ВС между маршрутами с целью повышения выручки. Так, если на некоторых маршрутах наблюдается интенсивная ценовая конкуренция, то выживание перевозчика на этом маршруте может потребовать привлечение более эффективных с точки зрения расхода топлива на пассажирокилометр судов. При достаточно высокой доходности на маршруте и наличии свободных судов перевозчик свободен в распределении судов.

Топливная эффективность. В связи с достаточной мобильностью парка ВС авиакомпаний, при существенной разницей в прибыльности на различных маршрутах авиаперевозчики могут использовать возможность перераспределить ВС между маршрутами с целью повышения выручки. Так, если на некоторых маршрутах наблюдается интенсивная ценовая конкуренция, то выживание перевозчика на этом маршруте может потребовать привлечение более эффективных с точки зрения расхода топлива на пассажирокилометр судов. При достаточно высокой доходности на маршруте и наличии свободных судов перевозчик свободен в распределении судов.

В связи со спецификой отрасли возможное присутствие эндогенности не должно привести к существенной смещённости оценок. Рассмотренные выше переменные должны изменяться через один или несколько периодов после наблюдаемой высокой или, наоборот, низкой доходности за период. Так, решения о перераспределении парка ВС (или лизинге новых судов при существующей проблеме устаревания самолётного парка), входе на новые маршруты и укрепление позиций на уже существующих требует времени. Вначале нужен анализ доходности за период и сравнение её с требуемой, затем уже принимается решение об изменении данной переменной и наконец, происходит внедрение принятого решения.

Как уже было отмечено, эндогенность переменных может привести к смещённым оценкам. Проведём тест Хаусмана (Hausman specification test), чтобы проверить эндогенность переменных многорыночного контакта, концентрации и затрат на топливо. В качестве инструментов возьмём вторые лаги индекса многорыночного контакта и индекса концентрации. Также инструментом выступает модифицированный индекс концентрации. Он подсчитывается как стандартный индекс HHI за вычетом квадрата доли данного перевозчика. Результаты теста показывают присутствие эндогенности всех трёх переменных. Значение статистики хи-квадрат выше критического уровня на всех разумных уровнях значимости. Следовательно, следует учесть эндогенность переменных для получения несмещённых оценок.

4.4.Модель

Как мы уже выяснили, последствия проблемы эндогенности гораздо серьёзнее проблем, порождаемых гетерогенностью. Однако возможно учесть обе проблемы и построить модель, позволяющую избавиться от них обеих. Для этого оценим вспомогательные регрессии эндогенных переменных (Многорыночный контакт, индекс концентрации и затраты на топливо) на инструменты. Затем предсказания для эндогенных переменных, полученные с помощью вспомогательных регрессий, подставим в модель, оцененную обобщённым методом наименьших квадратов. Так, на первом шаге мы избавимся от проблемы эндогенности, на втором – учтём неоднородность авиаперевозчиков.

Рассмотрим полученную модель. При учёте описанных выше проблем все коэффициенты оказываются значимы на десятипроцентном уровне (в скобках приведены p-values соответствующих коэффициентов).

Real yield = 9.535 - 0.765*dist + 7.335*dist_sq - 23.36*fuel_pred + 1.190*pop + 0.195*real_grp_per_cap_ln + 0.0355*period - 0.0227*summer - 0.228*mos + 0.00904*MMC_pred + 0.587*HHI_pred

VARIABLE	real_yield
dist	-0.765
	(0.014)
dist_sq	7.335
	(0.189)
fuel_pred	-23.36
	(5.122)
pop	1.190
	(0.115)
real_grp_per_cap_ln	0.195
	(0.010)
period	0.035*
	(0.002)
summer	-0.0227
	(0.0128)
mos	-0.228
	(0.045)
MMC_pred	0.009
	(0.004)
HHI_pred	0.587
	(0.088)
Constant	9.535
	(1.317)

Observations	7404
Number of carriernum	17

Таблица 4: Оценки модели.

Самым главным выводом модели является эффект многорыночного контакта на интенсивность конкуренции. Результаты показывают, что при росте многорыночного контакта на единицу (на одну компанию) доходность растёт в среднем на копейку на пассажирокилометр. Рассмотрим модель более подробно в следующей таблице:

Переменная	Знак коэфф-та	Объяснение
dist1	-	Тарифы растут более медленными темпами, чем протяжённость маршрута.
dist_sq1	+	Замедление роста тарифов происходит всё более медленными темпами.
f_exp1	-	Ожидалась положительная зависимость от затрат на топливо. Однако полученный знак можно объяснить эндогенностью переменной: перевозчики могут ставить менее эффективные суда на маршруты с низкой доходностью
pop1	+	Более высокая численность населения предполагает бОльший спрос на услуги авиаперевозчиков
real_grp_per_cap_ln	+	Более высокое благосостояние населения предполагает платёжеспособный спрос, что повышает доходность
period	+	Положительное влияние на доходность в связи с общим ростом экономики России.
summer	-	В летние периоды наблюдается более жёсткая конкуренция на рынке
mos	-	Москва – самый экономически привлекательный рынок. В связи с этим на маршрутах с Москвой наблюдается повышенный уровень конкуренции, что приводит к понижению доходности.
MMC_pred	+	Согласно теории многорыночного контакта, большее число общих маршрутов приводит к менее интенсивной конкуренции, так как перевозчики учитывают возможность ответных действий конкурентов.
HHI_pred	+	БОльшая степень концентрации перевозчиков придаёт фирмам рыночную власть, что повышает доходность

Таблица 5. Детальное описание переменных модели.

5. Результаты

Изначально, ещё до построения модели я ожидала незначимость эффекта многорыночной конкуренции в Российской отрасли. Почему? Неприменимость модели многорыночной конкуренции к российскому рынку авиаперевозок, как мне кажется, могла бы быть порождена спецификой российского рынка. В результате, важнейшие предпосылки модели (Bernheim and Whinston, 1990) не выполнялись бы. Ниже приведены особенности российского рынка:

Несмотря на множество маршрутов внутренних перевозок, стратегическую значимость представляют лишь те, одним из пунктов которого является Москва. Это уже описанная проблема централизации авиаперевозок.
Взаимная терпимость проявляется только в случае больших потерь от ценовых войн.
Невозможность сильно ослабить конкуренцию из-за потенциального входа других игроков. Также сильна конкуренция (особенно на небольших расстояниях) с железнодорожными перевозками. Наконец, не последнюю роль играет регуляция со стороны ФАС России.
Тарифы не являются единственным инструментом конкуренции авиаперевозчиков. Широко используются расписание, способы и условия продаж (например, возможность сдать билет без больших потерь). При дефиците провозных мощностей, которая наблюдается в экономически интересных аэропортах наблюдается жёсткая конкуренция за слоты (это позволяет перевозчикам увеличить частоту полётов и занять большую долю на маршруте - Shaffer et al, 2000).
Однако модель показала результаты, сходные с западными рынками. Где могут применяться полученные выводы? Наибольшую пользу модель могла бы принести при попытках выявить злоупотребления положением на рынке. Конкурентное поведение фирм зависит от многих факторов, многие из которых либо не наблюдаемы, либо не подлежат систематизированному анализу. Это обозначает, что при конкретных наблюдаемых показателях возможны различные сценарии взаимодействия фирм на рынке. Правила конкуренции в отрасли зависят от истории взаимодействия фирм в отрасли, от наблюдаемых параметров, отчасти от случая. Но также важны скрытые, ненаблюдаемые характеристики отрасли. Многорыночный контакт позволяет отчасти измерить степень взаимной терпимости игроков, то есть может заменить некоторые ненаблюдаемые параметры отрасли. Также индекс многорыночной конкуренции может использоваться для выявления стимулов к скрытому сговору, который является важной определяющей интенсивности конкуренции и может привести к злоупотреблению рыночной властью на рынке. Подводя итог, можно отметить, что модель, анализирующая воздействие многорыночной конкуренции могла бы быть одним из инструментов антимонопольных органов власти и также могла бы использоваться при оценке воздействия будущих слияний и поглощений на интенсивность конкуренции.
Исследования многорыночной конкуренции и её эффекта на интенсивность конкуренции проводились, в основном, в США. Это неслучайно. Разные страны добиваются различных целеё при построении антимонопольной политики. В США важной целью является благосостояние потребителей, а также защита малого бизнеса. Поэтому особое внимание многорыночной конкуренции неслучайно. В Европе, например, акцент смещён в сторону экономической интеграции стран-участниц Евросоюза, поэтому подобные исследования чуть менее актуальны.

Литература

Baum J., Korn H.(1996), Competitive Dynamics of Interfirm Rivalry, The Academy of Management Journal, 39(2), p. 255-291
Baum J., Korn H.(1999), Dynamics of Dyadic Competitive interaction,”Strategic Management Journal, 20, p.251-278
Bernheim B., Whinston M. (1990), Multimarket Contact and Collusive Behavior”, RAND Journal of Economics, 21(1), p.1-26
Evans N,. Kessidies I. (1994), Living by the “Golden Rule”: Multimarket Contact in the U.S. Airline Industry, The Quarterly Journal of Economics, 109, p.341-66
Evans.W. Froeb L..(1993), Endogeneity in the Concentration-Price Relationship: Causes, Consequences, and Cures, The Journal of Industrial Economics, 41(4), p. 431-438
Gimeno J. (1999), Reciprocal Threats in Multimarket Rivalry: Staking out “Spheres of Influence” in the U.S. Airline Industry, Strategic Management Journal, 20, p.101-128
Gimeno J. and Woo C. (1996), Hypercompetition in a Multimarket Environment: The Role of Strategic Similarity and Multimarket Contact in Competitive De-Escalation. Organization Science, 7(3), p.322-341
Jayachandran S., Gimeno J., Varadarajan P. (1999), The Theory of Multimarket Competition: A Synthesis and Implication for Marketing Strategy, Journal of Marketing, 63 ,p.49-66
Karnani A. Wernerfelt B. (1985), Multiple Point Competition, Strategic Management Journal, 6, p.87-96
Shaffer B., Quasney T., Grimm C. (2000), Firm level performance:

implication of nonmarket actions. Business and Society, 39(2), p.126-143

«Ежегодник АТО - 2007», Пядушкин М. (глав. ред.)Б Москва, Издательский Дом «А.Б.Е. Медиа»
«Ежегодник АТО - 2008», Пядушкин М. (глав. ред.)Б Москва, Издательский Дом «А.Б.Е. Медиа»
«Перспективы Гражданской Авиации в России», аналитическая записка «Эксперт» РА , 2002 и 2003 гг.
Ренессанс Капитал, «Кредитный анализ. Корпоративные облигации. Облигации авиакомпаний в верхних эшелонах», январь 2008
Федеральная Служба Государственной Статистики, сборники «Россия в цифрах» за разные года, ссылка скрыта
Форум «Крылья России», пятая международная конференция. Доклад руководителя ФАВТ Бачурина Е.В. "Перспективы развития авиаперевозок и парка воздушных судов авиакомпаний Российской Федерации".

Blog

Влияние многорыночного контакта на конкурентное поведение компании

Содержание

Ермолова Ольга Михайловна

Таблица 5. Детальное описание переменных модели.

5. Результаты