Статистический анализ объема российского рынка электронной торговли

Сегодня невозможно удивить кого-либо, сказав о том, что мир вступил в новую эпоху – информационную. Однако состояние развития элементов (например, цифровой экономики) указанного этапа у всех стран разное. Причины такого явления различны, поэтому в данной статье рассмотрим Российскую Федерацию и ее цифровую экономику, которую наиболее хорошо характеризует объем рынка электронной торговли [3, с. 102].

Рисунок 1 – Динамика объема рынка электронной торговли в Российской Федерации в период 2013-2017 гг., млрд.руб.*

*Составлено автором на основе данных АКИТ

За последние 5 лет наблюдаются существенные изменения в динамики объема российского рынка электронной торговли [2, с. 59]. Проведем анализ динамического ряда объема рынка электронной торговли в России за 2013-2017 гг. (рис. 1).

На основе указанных данных за 2013-2017 гг. можно построить график динамики объема электронной торговли в Российской Федерации и отобразить на нем тренды развития (рис. 2).

y

y = 291,18ln(t) + 516,6 R² = 0,9343

= 487,52e0,1551t

R² = 0,968

920 y = 119,9t + 435, R² = 0,9806

y = 536,52t0,3859

R² = 0,9682

y = 1,0714t2 + 113,47t + 443,2

R² = 0,9807

2013        2014        2015        2016        2017

'     объем рынка электронной торговли, млрд. руб.

Линейная (объем рынка электронной торговли, млрд. руб.)

Экспоненциальная (объем рынка электронной торговли, млрд. руб.) Логарифмическая (объем рынка электронной торговли, млрд. руб.) Степенная (объем рынка электронной торговли, млрд. руб.) Полиномиальная (объем рынка электронной торговли, млрд. руб.)

Рисунок 2 – Динамика объема рынка электронной торговли Российской Федерации*

*Рассчитано автором на основе данных АКИТ

На рисунке 2 представлены следующие тренды – линейный, экспоненциальный, логарифмический, степенной и полиномиальный. Для того чтобы определить лучшее уравнение тренда, стоит обратиться к коэффициенту аппроксимации (R2): чем ближе он к единице, тем лучше уравнение будет описывать явление [5, с. 101]. Отсюда R2=0,9807 больше подходит, а, следовательно, именно эту модель мы будем использовать.

Таким образом, полиномиальный тренд указывает на то, что в 20132017 гг. объем российского рынка электронной торговли увеличивался в номинальной оценке со средним ускорением 2,1428 млрд.руб. в год, среднее за данный период увеличение объема составило 113,47 млрд.руб., а средний объем рынка электронной торговли в России был равен 443,2 млрд.руб.

На объем рынка электронной торговли России влияет большое количество факторов. Изучим взаимосвязь величины объема рынка электронной торговли и других экономических явлений, происходящих в Российской Федерации, для этого воспользуемся корреляционным анализом, устраняющим воздействие какого-либо фактора [4, с. 95].

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторные признаки [6]:

Y- объем рынка электронной торговли, млрд.руб.;

X1 - оборот розничной торговли, трлн.руб.;

X2 - индексы потребительский цен на товары и услуги, %;

X3 - среднемесячная номинальная заработная плата, руб.;

X4 - среднедушевые денежные доходы населения, руб.;

X5 – индекс потребительской уверенности, %.

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов.

При помощи Excel получаем корреляционную матрицу, на основании которой сделаем вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1).

Таблица 1 – Корреляционная матрица влияния факторов на объем рынка электронной торговли Российской Федерации*

	y	x1	x2	x3	x4	x5
y	1	-	-	-	-	-
x1	0,992336	1	-	-	-	-
x2	-0,52536	-0,49708	1	-	-	-
x3	0,997684	0,994761	-0,53048	1	-	-
x4	0,964909	0,985449	-0,5336	0,978248	1	-
x5	-0,41177	-0,39018	-0,21524	-0,43373	-0,38808	1

*Рассчитано автором на основе данных АКИТ и Росстата

Из корреляционной матрицы видна сильная взаимосвязь между результативным (у) и факторными признаками (х1, x2, х3 и х4). Между факторами x1 и x3 - мультиколлинеарность. В уравнение включаем x2, х3 и х4.

Проводим регрессионный анализ и получаем следующие уравнение регрессии и результаты регрессионной статистики (табл. 2):

у = -1097,43+0,007626*Х 2 +0,065684*х3-0,01794*Х 4       (1)

Таблица 2 – Результаты регрессионного анализа*

Регрессионная статистика
Множественный R	0,999112
R-квадрат	0,998224
Нормированный R-квадрат	0,992897
Стандартная ошибка	16,13424
Наблюдения	5

*Рассчитано автором на основе данных АКИТ и Росстата

Множественный коэффициент регрессии равен 0,999112, что говорит о весьма высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации равен 0,998, а значит, 99,8% вариации уровня объема рынка электронной торговли Российской Федерации обусловлено факторами, включенными указанную ранее модель.

Проанализировав уравнение регрессии, получаем следующее: с изменением индекса потребительских цен на товары и услуги на 1%, объем рынка электронной торговли увеличится на 7,626 млн.руб., с ростом среднемесячной номинальной заработной платы на 100 рублей, объем рынка электронной торговли увеличится на 65,684 млн.руб., а с ростом среднедушевых денежных доходов населения на 100 руб., объем рынка электронной торговли уменьшится на 1,794 млн. руб.

Воспользуемся множественным уравнением регрессии для построения прогноза при фиксированных значениях факторов. Подставляя в уравнение регрессии минимальное, среднее и максимальное значения факторов, получим три прогнозных варианта - пессимистический, реалистический и оптимистический:

• •     при минимальных значениях (x 2 = 102,51, х 3 = 29792, x 4 = 17501,5):

y= 546,23;

• •     при средних значениях (x 2 = 106,47, х 3 = 34030, x 4 = 20759):

y= 766,19;

• •     при максимальных значениях (x 2 = 112,91, х 3 = 39167, x 4 = 24615):

y= 1034,49.

Таким образом, уровень объема рынка электронной торговли в Российской Федерации при неизменности имеющейся тенденции может составить 766,19 млрд. руб. При минимальных значениях факторов объем электронной торговли может составить 546,23 млрд. руб. При максимальных значениях – 1034,49 млрд. руб.

В заключение, стоит отметить важность явлений, влияющих на объемы российского рынка электронной торговли и отметить мероприятия, способствующие улучшению состояния данного элемента цифровой экономики в нашей стране:

• •     совершенствование законодательства в сфере рыночных

отношений и конкуренции;

• •     сокращение числа безработного населения;

• •     уменьшение роста или замедление темпов инфляции;

• •     совершенствование законодательства в сфере электронной

торговли;

• •     развитие логистики;

• •     развитие онлайн-платформ.