Конкуренция — один из факторов, который определяет, станет компания успешной либо потерпит крах. Именно в ходе конкуренции становится ясно, насколько инновации компании, или реализация выбранной стратегии способствуют ее эффективности.
Можно сказать, что не все отрасли обладают равными возможностями для того, чтобы оставаться прибыльными на протяжении длительного времени, поэтому внутренне присущая отрасли прибыльность является также существенной составляющей прибыльности отдельно взятой компании. На конкуренцию влияют факторы, определяющие относительную конкурентную позицию фирмы внутри отрасли.
Так если «посмотреть» на российский розничный рынок по продаже напитков, его структура достаточно разнообразна. Ниже приведена сравнительная характеристика динамики роста производства напитков (табл. 16). Анализируя, можно сказать, что рынок развивается достаточно стабильно.
Таблица 16. Динамика распределения долей федеральных округов на розничном рынке по продаже напитков ОАО «Вимм-Билль-Данн»
Наименование ФО период с начала 2007 года период с начала 2008 года темп роста
Проданные напитки, л доля на период с начала 2007г,% Проданные напитки, л доля на период с начала 2008г,%
ЦФО 252 185 608,50 27,61% 236 900 151,60 27,74% 6,45%
Северо-западный ФО 116 619 083,00 12,77% 114 822 422,00 13,44% 1,56%
Южный ФО 103 187 865,50 11,30% 96 762 274,50 11,33% 6,64%
ПФО 150 875 703,20 16,52% 137 846 016,20 16,14% 9,45%
Уральский ФО 125 565 952,50 13,75% 116 850 858,60 13,68% 7,46%
Сибирский ФО 132 504 141,80 14,51% 122 325 528,40 14,32% 8,32%
Дальневосточный ФО 32 484 767,30 3,56% 28 603 279,00 3,35% 13,57%
ИТОГО 913 423 121,80 854 110 530,30
Для разработки методики, оценки параметров отдельных регионов можно провести эмпирический анализ конкурентной структуры рынка по розничной продаже напитков.
В эмпирическом анализе конкуренции используются модели двух типов: структурные и неструктурные. Структурные модели основываются на структурных характеристиках рынка, связью степени конкуренции или рыночной власти с рыночной концентрацией (распределением рыночных долей). Для анализа по неструктурным моделям требуется более глубокое исследование рынка, поиск большого количества данных на рынке. По своей структуре анализ по неструктурным моделям достаточно сложен, поэтом далее будем рассматривать и проводить анализ рынка по структурным моделям.
В качестве исходных данных для анализа конкуренции на розничном рынке по продаже напитков возьмём аналитический обзор по итогам 2008 года об объемах проданного напитков по федеральным округам России.
Применяя предложенные выше структурные модели конкуренции можно получить следующие оценки уровня конкуренции в рассматриваемых регионах.
Таблица 17. Сводная таблица по рассчитанным коэффициентам уровня конкуренции 2007-2008 гг. ОАО «Вимм-Билль-Данн» (в абсолютных значениях)
ЦФО Северо-западный ФО Южный ФО ПФО Уральский ФО Сибирский ФО Дальневосточный ФО
1.Индекс концентрации
1.1 трехдольный индекс концентрации
2008 0,602 0,653 0,708 0,400 0,801 0,542 0,764
2007 0,577 0,644 0,707 0,382 0,799 0,506 0,724
1.2 четырехдольный индекс
2008 0,639 0,749 0,845 0,517 0,922 0,672 0,844
2007 0,619 0,744 0,840 0,500 0,923 0,619 0,813
2.Коэффициент относительной концентрации
2008 0,026 0,038 0,027 0,010 0,047 0,013 0,033
2007 0,025 0,038 0,028 0,010 0,048 0,011 0,032
3.Коэффициент Херфиндаля-Хершмана и его модификация
2008 0,238 0,227 0,201 0,098 0,232 0,144 0,232
2007 0,221 0,227 0,207 0,095 0,232 0,129 0,210
Модификация индекса Херфиндаля-Хиршмана
2008 0,193 0,150 0,121 0,028 0,078 0,087 0,146
2007 0,175 0,149 0,128 0,005 0,078 0,071 0,123
4.Коэффициент вариации рыночных долей
2008 1,836 1,235 3,317 0,991 0,859 1,252 3,174
2007 1,760 1,247 3,317 0,977 0,854 1,182 3,174
5.Ранговый коэффициент концентрации
2008 0,118 0,195 0,213 0,108 0,252 0,159 0,237
2007 0,115 0,220 0,215 0,105 0,253 0,142 0,221
6.Индекс обратных величин долей
2008 0,005 0,001 0,002 0,006 0,005 0,000 0,000
2007 0,005 0,001 0,002 0,006 0,005 0,000 0,000
7.Индекс максимальной доли
2008 0,787 0,646 0,535 0,314 0,254 0,535 0,539
2007 0,778 0,646 0,544 0,399 0,265 0,542 0,528
Из анализа таблицы 17 не очевидно, какой округ выбрать в качестве оптимального по критерию минимума конкуренции. По сути получается, что выбор в пользу того или иного округа зависит от выбранного для принятия управленческого решения индекса, что, конечно, приводит к субъективизму и не может быть признано в качестве инструмента для принятия решений на практике.
Причем отметим, что проведение каких либо операций (применение, например, правила простого сложения, взвешенного сложения, применение различных критериев оптимальности и т.п.) с индексами из таблицы 17 тоже не представляется возможным: все рассчитанные показатели является разновесовыми. То есть заведомо коэффициент, обладающий большим абсолютным значением является доминирующим, что в конечном итоге и скажется на результате.
Для исключения влияния абсолютных значений рассчитанных коэффициентов введем понятие и построим шкалу относительного значения конкуренции ОАО «Вимм-Билль-Данн» для пяти различных областей по всем предлагаемым теорией коэффициентам.
Переход от абсолютных показателей коэффициентов и индексов конкуренции к относительным можно сделать следующим образом:
для каждого рассчитанного индекса в ряду его значений выделить наименьшее и наибольшее Imin и Imax;
переходя к относительной шкале присвоим индексу Imin значение 0, а индексу Imax значение 1,
значениям всех остальных индексов в ряду присвоить значение в новой относительной шкале конкуренции, рассчитанное по формуле
, (12)
Таким образом, значение всех индексов будет лежать в диапазоне построенной относительной шкалы конкуренции – от 0 до 1, что позволит избавиться от проблемы разных весов рассчитанных разноименных индексов и применять в последующем какие-либо математические операции с разноимёнными индексами.
Проиллюстрируем переход к значениям рассчитанных индексов в новой относительной шкале конкуренции на примере трехдольного ( ) индекса концентрации из табл. 17. Мы имеем следующие значения индекса концентрации:
Диапазон изменения этого индекса от 0,400 до 0,801. Если принять нижнюю границу диапазона за 0, а верхнюю границу диапазона за 1, то можно всем значениям диапазона присвоить некоторые относительные значения от 0 до 1, что и предлагается сделать в соответствии с предложенной выше методикой:
тогда 0,400 в новой шкале будет присвоено значение 0;
значению 0,602 будет присвоено значение (0,602-0,400)/(0,801-0,400)=0,55;
0,653 будет присвоено значение (0,653-0,400)/(0,801-0,400)=0,69;
0,708 в новой шкале будет равно (0,709-0,400)/(0,801-0,400)=0,85;
……
а 0,801 будет присвоено значение 1.
Отметим, что при переходе в новую шкалу измерения конкуренции мы произвольно выбираем нулевую точку (причем для разноименных индексов она будет разная!). Значение «0» не означает полное отсутствие измеряемого свойства.
Проведя аналогичные операции со всеми индексами, сведём все рассчитанные в них индексы в диапазон относительной шкалы конкуренции, т.е. к значениям от 0 до 1 (табл.10 и 11).
Таблица 18. Значения индексов конкуренции ОАО «Вимм-Билль-Данн» в относительной шкале за 2008 г.
Доля,% ЦФО Северо-западный ФО Южный ФО ПФО Уральский ФО Сибирский ФО Дальневосточный ФО
Трехдольный индекс концентрации 0,50 0,63 0,77 0,00 1,00 0,35 0,91
Четырехдольный индекс 0,30 0,57 0,81 0,00 1,00 0,38 0,81
Коэффициент относительной концентрации 0,44 0,77 0,47 0,00 1,00 0,08 0,64
Коэффициент Херфиндаля-Хершмана 1,00 0,92 0,74 0,00 0,96 0,33 0,95
Модификация индекса Херфиндаля-Хиршмана 1,00 0,74 0,57 0,00 0,30 0,36 0,72
Коэффициент вариации рыночных долей 0,40 0,15 1,00 0,05 0,00 0,16 0,94
Ранговый коэффциент концентрации 0,07 0,60 0,73 0,00 1,00 0,36 0,90
Индекс обратных велечин долей 0,79 0,15 0,36 1,00 0,82 0,00 0,00
Индекс максимальной доли 1,00 0,74 0,53 0,11 0,00 0,53 0,53
После представления рассчитанных индексов и коэффициентов конкуренции в относительных показателях внутри шкалы с одним диапазоном изменения параметров мы избавляемся от проблемы разных весов рассчитанных разноименных индексов и можем проводить различные операции с коэффициентами в новой шкале.
Очевидно, что для оптимального выбора региона по критерию уровня конкуренции необходимо разработать какой-либо обобщенный критерий, учитывающий разные методики оценки конкуренции и в итоге дающий однозначное управленческое решение.
Известно несколько обобщенных критериев для оценки различных вариантов: критерий Байеса, критерий Лапласа и др. Во
Рассчитаем критерий Байеса относительно выигрышей и относительно рисков.
Показателем эффективности стратегии Аi по критерию Байеса относительно выигрышей называется среднее значение, или математическое ожидание выигрыша i-й строки с учетом вероятностей всех возможных состояний природы.
Оптимальной среди стратегий по критерию Байеса относительно выигрышей считается стратегия с максимальным показателем эффективности, т.е. с максимальным средним выигрышем
,
где - взвешенное среднее выигрышей i-ой строки, взятых с весами q1,q2,..,qn;
- максимальный средний выигрыш стратегии Ai0
Таблица 19. Результаты расчета критерия Байеса относительно выигрышей за 2008г.
Доля,% ЦФО Северо-западный ФО Южный ФО ПФО Уральский ФО Сибирский ФО Дальневосточный ФО
Трехдольный индекс концентрации 0,50 0,63 0,77 0,00 1,00 0,35 0,91
Четырехдольный индекс 0,30 0,57 0,81 0,00 1,00 0,38 0,81
Коэффициент относительной концентрации 0,44 0,77 0,47 0,00 1,00 0,08 0,64
Коэффициент Херфиндаля-Хершмана 1,00 0,92 0,74 0,00 0,96 0,33 0,95
Модификация индекса Херфиндаля-Хиршмана 1,00 0,74 0,57 0,00 0,30 0,36 0,72
Коэффициент вариации рыночных долей 0,40 0,15 1,00 0,05 0,00 0,16 0,94
Ранговый коэффциент концентрации 0,07 0,60 0,73 0,00 1,00 0,36 0,90
Индекс обратных величин долей 0,79 0,15 0,36 1,00 0,82 0,00 0,00
Индекс максимальной доли 1,00 0,74 0,53 0,11 0,00 0,53 0,53
вероятность 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500
показатели эффективности стратегии 2,7472 2,6414 2,9848 0,5826 3,0411 1,2751 3,1982
Из анализа таблицы 19 видно, что стратегия А7 (открытие территориального подразделения в Дальневосточный ФО) имеет наибольший из рассматриваемого набора вариантов показатель эффективности (3,1982 в 2008 году), показатель эффективности его составляет 3,1105. Следовательно, по критерию Байеса относительно выигрышей, данные стратегии являются оптимальными в соответствующие годы.
Рассчитаем критерий Байеса относительно рисков. Рассмотрим ту же игру с природой, в которой известны вероятности состояний природы . При принятии решений в условий риска можно пользоваться не только средними выигрышами, но и средними рисками. Показателем неэффективности стратегии Аi по критерию Байеса относительно рисков называется среднее значение (математическое ожидание) рисков i-й строки матрицы, вероятности которых, очевидно, совпадают с вероятностями состояний природы. Обозначим средний риск при стратегии Аi через , тогда:
,
где - средний риск при стратегии Ai
q1,…,n – вероятности, с которыми природа П реализует свои состояния
ri,…,n - риск
Оптимальной среди чистых стратегий по критерию Байеса относительно рисков является стратегия , показатель неэффективности которой минимален, т.е. минимален средний риск
,
где - минимальный средний риск стратегии Ai0
- средний риск i-ой строки, взятых с весами q1,q2,..,qn
Таблица 20. Результаты расчета критерия Байеса относительно рисков за 2008 г.
ЦФО Северо-западный ФО Южный ФО ПФО Уральский ФО Сибирский ФО Дальневосточный ФО
матрица рисков 0,930 0,769 0,641 1,000 1,000 0,526 0,954
0,699 0,767 0,526 1,000 1,000 0,442 0,420
0,602 0,350 0,473 1,000 0,696 0,366 0,315
0,564 0,319 0,435 1,000 0,177 0,197 0,239
0,496 0,293 0,272 1,000 0,044 0,172 0,148
0,213 0,187 0,262 1,000 0,000 0,171 0,057
0,000 0,185 0,232 0,946 0,000 0,170 0,045
0,000 0,147 0,190 0,889 0,000 0,143 0,012
0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Вероятность 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500
Показатель неэффективности стратегии 1,7528 1,5085 1,5152 3,9174 1,4589 1,0932 1,0944
Из таблицы 20 видно, что наименьшим показателем неэффективности из числа рассмотренных вариантов обладает стратегия А4 (открытие территориального подразделения в ПФО) – 3,9174. Эта стратегия в указанные годы является оптимальной по критерию Байеса относительно рисков.
|
обратная связь
