Метод Тейла-Кавасаки-Циммермана для микроэкономического анализа уровня конкуренции
В современной экономической теории и практике для измерения конкуренции предложен ряд статистических показателей: коэффициенты концентрации, коэффициенты Герфиндаля-Гиршмана, энтропии, Линда, Розенблюта (Холла-Тайдмана), Джини1, показатели вертикальной интеграции, индексы продуктовой диверсификации и др. Все они оперируют с каким-то одним количественным статистическим признаком, характеризующим предприятия.
Наиболее просты для расчетов и поэтому чаще всего используются индексы концентрации, которые представляют собой долю фиксированного числа крупнейших предприятий по какому-то признаку в общей сумме. Они могут рассчитываться для 1, 3, 4, 8, 10 и более крупнейших предприятий. Этот показатель имеет самую долгую историю применения в экономическом анализе и, не смотря на общеизвестные недостатки, продолжает использоваться до сих пор как исследователями2, так и государственными органами3.
Из коэффициентов концентрации обычно используются индекс Герфиндаля-Гиршмана и показатель энтропии. Эти индикаторы представляют собой различные способы взвешивания долей признака каждого предприятия отрасли или региона. В целом все эти показатели тем или иным способом оценивают концентрацию по одному выбранному признаку, исходные данные о котором собираются органами государственной статистики.
Регулярное использование статистических индикаторов конкуренции в различных исследованиях позволило сформулировать достаточно длинный список проблем, с которыми сталкиваются исследователи и другие пользователи (в том числе — государственные органы)при подобном подходе. В концентрированном виде эти проблемы наиболее полно рассмотрены Шерером и Россом4.
Существует и ряд других недостатков, присущих статистическим показателям в российских условиях.
Любые статистические индикаторы, предлагаемые теорией для практического применения, сталкиваются с проблемой наличия (доступности) и адекватности первичных статистических данных. Типична ситуация, когда исследователю требуются одни исходные данные, а имеются (собираются статистическими органами) совсем или чуть-чуть иные данные. В тех же случаях, когда прямых аналогов теоретическим показателям не существует и разработать их в рамках традиционной статистической отчетности не представляется возможным, некоторые важные явления и процессы могут совершенно выпасть из поля зрения как аналитиков, так и государства.
Развитие мониторинга конкуренции в рамках традиционного статистического подхода имеет ряд существенных ограничений. Во-первых, не все аспекты конкуренции имеют цифровое представление, с которым работает государственная статистика. Во-вторых, предприятия могут умышленно искажать отчетные данные, достоверность которых не может быть проверена по другим источникам. В-третьих, не всегда высокий должностной статус людей, заполняющих формы статистической отчетности, принципиально ограничивает достоверность новой информации, которую статические органы пытаются собрать для удовлетворения информационных запросов МАП РФ.
Таким образом, учитывая вышеперечисленные особенности индексов концентрации, следует отметить, что эти показатели рекомендуется рассматривать как приблизительные и только в общем контексте5.
В связи с тем, что статистические методы оценки концентрации характеризуют лишь одну, хотя, возможно, и самую важную (базовую, исходную) сторону конкуренции, стали предприниматься попытки систематического сбора, использования и других показателей, описывающих конкурентные отношения предприятий на различных рынках. В немалой степени этому способствовало развитие нового способа (проводится в странах ЕС с 1949 г.) регулярного статистического наблюдения — анкетные опросы руководителей предприятий6.
Анкетный подход (применение панельных технологий) к сбору экономической информации имеет принципиальные особенности, которые позволяют существенно расширить состав и улучшить информативность показателей. Во-первых, в ходе анкетных опросов можно собирать не только количественные, но и качественные показатели (например, помехи росту производства, оценки достаточности мощностей, оценки запасов готовой продукции и т. д.). Во-вторых, анкеты дают возможность получить информацию, которой владеют только руководители предприятий(например,реальное финансовое состояние предприятия, планы предприятия в области производства и цен, прогнозы изменения спроса, инвестиционные предпочтения). Аналитическая ценность анкетных опросов существенно возрастает при регулярном характере их проведения. В этом случае результаты опросов приобретают форму традиционных временных рядов и могут быть широко использованы в экономическом анализе наряду с привычными статистическими данными.
Результаты конъюнктурных опросов (в том числе результаты мониторинга конкуренции) могут быть представлены в порядковой (высокая, средняя, слабая) или категориальной (перечисление факторов, усиливающих конкуренцию) шкалах. Считается, что они «грубее» описывают исследуемые процессы по сравнению с данными, представленными в количественных шкалах. Порядковые данные требуют использования специфических статистических методов анализа, которые не так развиты, как методы анализа количественных данных. Вместе с тем панельный характер опросов в сочетании даже с простейшими приемами анализа порядковых данных позволяет разрабатывать новые направления исследований.
По нашему мнению, наилучшие результаты обработки таких данных позволяет получить метод Тейла-Кавасаки-Циммермана.
Основой статистического анализа порядковых данных является матрица сопряженности показателей (вопросов) Xи Y — M(X, Y) (рис. 1).
Рис. 1. Матрица сопряженности показателей
Элементы матрицы M(X, Y) представляют собой относительные частоты сочетания ответов респондентов о показателях (изменении или оценках) X и Y.
Впервые система специфических показателей анализа результатов конъюнктурных опросов была предложена Тейлом7. На основе матрицы сопряженности прогнозов изменения показателя Xi и фактических изменениях того же показателя в следующем опросе Х4+1 были введены показатели точности прогнозов предприятий на микроуровне. Модифицированная матрица сопряженности показателей Х4+1) или матрица сопряженности показателей Тейла имеет вид (рис. 2).
Рис. 2. Матрица сопряженности показателей Тейла
Сумма диагональных элементов этой матрицы представляет собой долю предприятий, точно спрогнозировавших направление изменения показателя X:
CR = (+ +) + (= =) + (— —).
Поскольку сумма всех элементов матрицы сопряженности равна 1 (или 100%), то доля предприятий, давших в целом ошибочные прогнозы, определяется следующим образом:
ER = 1 — CR.
Сумма наддиагональных элементов матрицы сопряженности прогнозов и реализаций представляет собой долю предприятий, прогнозы которых оказались излишне оптимистичными (overestimation):
OE1 = (+ =) + (+ —) + (=—).
Сумма поддиагональных элементов матрицы представляет собой долю предприятий, прогнозы которых излишне пессимистичны (underestimation):
UE1 = (= +) + (– +) + (– =).
На основе описанных выше простых суммарных показателей ошибок прогнозов Кавасаки и Циммерман8 предложили обобщенные индикаторы (индексы) смещения прогнозов:
Этот индекс показывает, какая ошибка прогноза преобладает среди всех ошибочных прогнозов. Значения B1 изменяются в интервале от —1 до +1. Значение —1 говорит о том, что ошибочные прогнозы состоят только из ошибок недооценки. Значение +1 говорит о том, что зарегистрированы только ошибки переоценки.
Система статистических показателей Тейла-Кавасаки-Циммермана, по нашему мнению, более универсальна и может быть применена для исследования проблем конкуренции с использованием результатов конъюнктурных опросов и для организации мониторинга уровня конкуренции на конкретных рынках.
Одновременная оценка одним и тем же предприятием всех трех видов конкуренции позволяет анализировать их соотношение на микроуровне. Для этого необходимо построить, например, матрицу сопряженности оценок внутри-российской конкуренции и конкуренции с товарами из дальнего зарубежья — M(X, Y), где Х — оценка внутрироссийской конкуренции, Y — оценка конкуренции с дальним зарубежьем. Сумма диагональных элементов такой матрицы показывает долю предприятий, которые одинаково оценивают конкуренцию со стороны обеих групп товаров. Наддиагональная сумма представляет долю предприятий, которые испытывают более сильную конкуренцию со стороны других российских производителей, чем со стороны импорта. Поддиагональная сумма — долю предприятий, у которых конкуренция с товарами из дальнего зарубежья превосходит конкуренцию с российскими товарами. Тогда индикатор смещения B1 показывает, какая конкуренция преобладала среди тех предприятий, которые дали разные оценки двух сравниваемых видов конкуренции.
Предложенные показатели могут быть рассчитаны для всех рынков (используется весь интервал оценок), для оцененных рынков (исключаются оценки «сложно оценить») и для конкурентных рынков (используются оценки «высокая» — «умеренная» — «слабая»). При этом надо иметь в виду, что рынки будут оцененными или конкурентными сразу в двух направлениях.
Для изучения изменения во времени (между двумя опросами) оценок конкуренции на микроуровне строится матрица сопряженности M(Хt, Xt+1), в которой сопрягаются оценки конкуренции X в опросе t и оценки той же конкуренции в опросе t+1. Сумма диагональных элементов в этом случае определяет долю предприятий, сообщивших об одном и том же уровне конкуренции на своих рынках сбыта в двух опросах. Сумма внедиагональных элементов есть доля предприятий, изменивших (в любом направлении) свои оценки конкуренции. Очевидна для этого случая интерпретация показателей CR и ER: CR можно считать степенью стабильности оценок конкуренции Х, а ER — степенью нестабильности (изменчивости) оценок Х. Сумма на ддиагональных элементов ОЕ1 покажет долю предприятий, конкуренция на рынках сбыта которых снизилась. Сумма поддиагональных элементов UE1 представляет собой долю предприятий, у которых конкуренция повысилась. Показатель В1 показывает, какие изменения были преобладающими.
На основе вышеизложенного в конце 2005 — начале 2006 года Центром маркетинговых исследований Тихоокеанского государственного экономического университета была предпринята попытка оценить уровень конкуренции на региональном продовольственном рынке Дальневосточного федерального округа на микроэкономическом уровне. Для этого была разработана анкета, в которой руководителям предприятий предлагалось оценить уровень конкуренции на исследуемом рынке.
При оценке уровня конкуренции в пищевой промышленности Дальневосточного федерального округа большинство респондентов смогли оценить уровень конкуренции и отметили, что в основном испытывают конкуренцию со стороны отечественных производителей пищевой продукции. Влияние же производителей продуктов питания из стран дальнего и ближнего зарубежья на рынке Дальнего Востока, по оценкам респондентов, незначительно. Конкуренция со стороны отечественных производителей продовольствия большинством респондентов оценивается как «умеренная» и «сильная» конкуренция (рис. 3).
Рис. 3. Динамика уровня конкуренции с Российскими производителями в пищевой промышленности Дальневосточного федерального округа
Результаты проведенного исследования также показали, что более половины руководителей предприятий (рис. 4) не могут правильно спрогнозировать изменение уровня конкуренции на рынке (значение ER колеблется от 56,7% в январе до 67,4% в июне). В большинстве случаев конкурентоспособность предприятий и их продукции переоценивались, т. к. доля оптимистичных прогнозов преобладала над долей пессимистичных прогнозов (OE > UE), т. е. индекс ошибок положительный (B > 0). Наметившееся стремление значения индекса ошибок прогнозов Кавасаки-Циммермана к нулю указывает на то, что количество предприятий, давших излишне пессимистичный и излишне оптимистичный прогноз, примерно одинаково. При этом доля ошибочных прогнозов составляет более 2/3 от их общего числа. Это говорит о том, что несмотря на наличие обратной связи9, влиянием которой может быть объяснено снижение значения индекса ошибок прогнозов B с 0,236 в январе до 0,061 в июне 2006 года, большая часть руководителей предприятий не может адекватно оценивать ситуацию на рынке.
Рис. 4. Динамика изменения микроэкономических показателей Тейла-Кавасаки-Циммермана при оценке уровня конкуренции на продовольственном рынке Дальневосточного федерального округа в первой половине 2006 года
Невозможность адекватной оценки ситуации на рынке не позволяет предприятиям эффективно функционировать, что негативно сказывается не только на конкретных предприятиях, но и на всем продовольственном рынке региона.
Для ликвидации выявленных недостатков необходимо и далее осуществлять мониторинг конкуренции на основе регулярных конъюнктурных опросов с применением метода Тейла-Кавасаки-Циммермана, который позволяет преодолеть многие недостатки статистического подхода к измерению конкуренции и решать новые задачи.
Во-первых, регулярное получение ответов от одной и той же совокупности предприятий создает уникальную возможность экономического анализа на микроуровне. Кавасаки и Циммерман10 особенно подчеркивают ценность такой возможности при исследовании ожиданий.
Во-вторых, при разумной и дальновидной организации хранения и накопления результатов панельных опросов появляется возможность многократного и всестороннего использования результатов опросов. При этом новые аналитические результаты могут быть получены без проведения новых опросов, а только за счет применения новых методов или новых моделей к уже накопленным данным.Новые опросы на той же панели могут в этом случае проводиться для расширения уже существующих первичных данных.
В-третьих, регулярный (периодический) характер конъюнктурных опросов позволяет исследователям, при необходимости, регулярно совершенствовать вопросы анкеты и получать, таким образом, все более точные данные об исследуемых явлениях.
В-четвертых, создание панели и накопление панельных данных позволяет использовать специфические статистические методы и эконометрические модели, неприменимые к другим типам данных11. Эти методы и модели способны обеспечить получение принципиально новых результатов.
Таким образом, мониторинг конкуренции на основе регулярных конъюнктурных опросов в сочетании с методом Тейла-Кавасаки-Циммермана имеет высокие шансы на реализацию и позволит существенно расширить эмпирические исследования конкурентной среды на продовольственном и иных рынках, а также повысить эффективность функционирования субъектов рынка.
1 ФЗ «О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках» (с изменениями на 2 февраля 2006 года) // Российская газета. № 25 от 08.02.2006; Конкуренция и антимонопольное регулирование: Учебное пособие для вузов / Под ред. А.Г. Цыганова. - М.: Логос, 1999; Азоев Г.Л. Конкуренция: анализ, стратегия и практика. - М.: Центр экономики и маркетинга, 1996; Азоев Г.Л. Конкурентные преимущества фирмы. - М.: ОАО «Типография «Новости», 2000; Шерер Ф., Росс Д. Структура отраслевых рынков/Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1997; Князева И.В. Антимонопольная политика в России. - М.: Омега-Л, 2006; Розанова Н.М., Авдашева С.Б. Применение традиционной методологии анализа рыночных структур к условиям России // Вопросы статистики. 1997. № 5; и др.
2 Brown A.N., Ikces B.W., Ryterman, R. The Myth of Monopoly: A New View of Industrial Structure in Russia, Policy Research Working Papers No.1331. Washington D.C.: The World Bank, 1994; Brown J.D., Earle J.S. Competition, Geography, and Firm Performance: Lessons from Russia, Paper presented at the CEPR/WDI Annual International Conference on Transition Economics, Moscow 2/5 July 2000; Guriev S., Kvasov D. Barter for Price Determination? Paper presented at the CEPR/WDI Annual International Conference on Transition Economics, Moscow 2/5 July 2000; JoskowP.L., Schmalense R., Tsukanova N. Competition Policy in Russia During and After Privatisation. Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics, 1994.
3 Порядок проведения анализа и оценки состояния конкуренции на товарных рынках (в ред. Приказа МАП РФ от 11.03.99 № 71). Утвержден Приказом ГКАП РФ от 20.12.1996 №169; О конкурентной политике в Российской Федерации (1997 г.-I полугодие 1999 г.). Доклад МАП России. - М.: ИД Правовое просвещение, 1999; Конкуренция и антимонопольное регулирование: Учебное пособие для вузов/Под ред. А.Г. Цыганова. - М.: Логос, 1999.
4 Шерер Ф., Росс. Д. Структура отраслевых рынков /Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1997.
5 Шерер Ф., Росс. Д. Структура отраслевых рынков/Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1997.
6 Carlin W., Fries S., Schaffer M., Seabright P. Competition, and Enterprise Performance in Transition Economies: Evidence from a Crosscountry Survey, Paper presented at the CEPR/WDI Annual International Conference on Transition Economics, Moscow 2/5 July 2000; Earle J.S., Estrin S. Privatization, Competition and Budget Constraints: Disciplining Enterprises in Russia SITE Working Papers No 128, March, 1998. Stockholm.
7 Theil H. Applied Economic Forecasting Amsterdam: North Holland, 1966.
8 KawasakiS., Zimmermann K. FTesting the Rationality of Price Expectations for Manufacturing Firms, Applied Economics 18, 1986.
9 Результаты обработки анкет с предварительным анализом рассылались всем респондентам.
10 Kawasaki S., Zimmermann K. FTesting the Rationality of Price Expectations for Manufacturing Firms, Applied Economics 18, 1986.
11 Laksonen S. Introduction to the Proceedings, Proceedings of First Eurostat Workshop on Techniques of Enterprises Panels. Luxembourg, 21 to 23 February 1994. [an error occurred while processing this directive]
